ปี 2026 โลกรวนวิ่งนำหน้าอัลกอริทึม เริ่มต้นปีด้วยสัญญาณอันตราย ภัยพิบัติเปิดฉากโลกเห็นภาพข่าวปั่นป่วนกว่าที่เคย ทั้งคลื่นความร้อนรุนแรงปกคลุมออสเตรเลีย อุณหภูมิพุ่งเกิน 40 องศาเซลเซียสในหลายพื้นที่ ข่าวไฟป่ารุนแรงที่สุดในรอบหลายปีที่ชิลี อาร์เจนตินา คอสตาริกา ข่าวโมซัมบิกน้ำท่วมใหญ่ แอฟริกาใต้เจอพิษสภาพอากาศสุดขั้วจากฝนตกหนักสร้างความเสียหายรุนแรงจนต้องประกาศสถานการณ์ภัยพิบัติแห่งชาติ
ตัดภาพมาที่ยุโรปกลับเผชิญคลื่นความหนาวจัดคาบสมุทรคัมชัตกาของรัสเซียเจอความหนาวสุดขั้วหิมะตกหนักสุดในรอบ 60 ปี การคมนาคมหยุดชะงัก หลายเมืองต้องประกาศภาวะฉุกเฉิน
ความรวนของโลกส่งผลให้เมืองใหญ่ในเอเชียใต้เผชิญผลพวงจากฝนตกหนักและน้ำท่วมฉับพลันต่อเนื่องจากปีก่อน ขณะที่เมืองใหญ่ทั่วโลกจำนวนมากถูกจัดอยู่ในภาวะตึงเครียดด้านน้ำ และยังมีข่าวภัยแล้งและน้ำท่วมเกิดสลับกันในพื้นที่เดียวกันภายในช่วงเวลาใกล้เคียง
เหตุการณ์เหล่านี้ไม่ได้เป็นแค่ภัยธรรมชาติรายจุด แต่สะท้อนภาพรวมของ สภาพอากาศสุดขั้ว หรือ Extreme Weather ที่ถี่ขึ้น รุนแรงขึ้น และยากจะคาดเดา อันเป็นผลจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในยุค Anthropocene ที่มนุษย์กลายเป็นตัวแปรสำคัญของระบบโลก
AI เก่งแค่ไหน เมื่อโลกที่ไม่เหมือนเดิม
ท่ามกลางโลกที่ผันผวน เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ถูกคาดหวังให้เป็นเครื่องมือสำคัญในการรับมือความไม่แน่นอน “AI พยากรณ์อากาศ” หลายระบบในปัจจุบันสามารถคำนวณอุณหภูมิ ลม และฝนในชีวิตประจำวันได้แม่นยำทัดเทียมหรือบางกรณีเหนือกว่าแบบจำลองดั้งเดิม และใช้พลังงานในการประมวลผลน้อยกว่ามาก
แต่เมื่อเจอกับ “สภาพอากาศสุดขั้ว” ที่รุนแรงและทำลายสถิติ AI ที่เคยฉลาดสุดๆ กลับเริ่มแสดงข้อจำกัดอย่างชัดเจน
งานวิจัยล่าสุดจากทีมของ จาง จงเหวย นักสถิติจากมหาวิทยาลัยเจนีวา เปรียบเทียบระบบ AI หลายประเภทกับแบบจำลองพยากรณ์อากาศเชิงตัวเลขความละเอียดสูงของยุโรป โดยมุ่งเน้นไปที่เหตุการณ์ที่อุณหภูมิหรือความเร็วลมพุ่งทะลุสถิติเดิม จากการใช้ข้อมูลย้อนหลังระหว่างปี 1979–2020
คณะวิจัยพบว่า ในปี 2020 เพียงปีเดียว มีสถิติความร้อนที่ถูกทำลายมากกว่า 162,751 ครั้ง และสถิติความเร็วลมอีกกว่า 53,345 ครั้งทั่วโลก ซึ่งเพียงพอจะทดสอบ “ขีดจำกัด” ของ AI อย่างชัดเจน
ผลลัพธ์ชี้ตรงกันว่าแบบจำลองเชิงฟิสิกส์ยังคงมีความน่าเชื่อถือมากกว่าในการพยากรณ์เหตุการณ์สุดขั้ว โดยเฉพาะในช่วงพยากรณระยะสั้นไม่กี่วัน AI มักทำนายอุณหภูมิความร้อน “ต่ำกว่าความเป็นจริง” ในเหตุการณ์คลื่นความร้อน และทำนายความหนาวจัดเกินจริงในบางกรณีของอากาศเย็นจัด ที่สำคัญคือ AI มัก “พลาด” กับเหตุการณ์ที่ทำลายสถิติไปเลย ขณะที่โมเดลเชิงตัวเลขสามารถจับตำแหน่งและจำนวนเหตุการณ์ได้แม่นยำกว่า
ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ความฉลาด แต่อยู่ที่ “ข้อมูลใหม่เกินไป”
นักวิจัยอธิบายว่า ข้อจำกัดหลักของ AI คือการเผชิญกับข้อมูลนอกขอบเขตการเรียนรู้ (Out-of-distribution) AI ถูกฝึกให้เรียนรู้รูปแบบจากอดีต เมื่อบรรยากาศโลกเปลี่ยนไปสู่สภาวะที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ระบบจึงไม่สามารถประมาณค่าได้ดี
“แบบจำลองเชิงฟิสิกส์มีข้อได้เปรียบตรงที่ “กฎธรรมชาติยังคงใช้ได้เสมอ ไม่ว่าโลกจะร้อนหรือหนาวเพียงใด”
— เซบาสเตียน เองเกลเก้ รองศาสตราจารย์จากมหาวิทยาลัยเจนีวา ระบุ
สมการเหล่านี้ช่วยรักษาสมดุลของพลังงาน มวล และโมเมนตัม ทำให้สามารถสำรวจสภาวะสุดโต่งที่ไม่เคยพบมาก่อนได้อย่างมีหลักการ
ความคลาดเคลื่อนเพียงเล็กน้อยในการพยากรณ์อาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงต่ำเกินไป ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อการตัดสินใจระดับนโยบาย ตั้งแต่การรับมือคลื่นความร้อน ความมั่นคงของระบบไฟฟ้า ไปจนถึงการเตรียมพร้อมรับมือพายุและน้ำท่วม
ทางรอดของการพยากรณ์ในยุคโลกรวน
แม้ AI จะมีข้อจำกัด แต่ไม่ได้หมายความว่าเทคโนโลยีนี้ล้มเหลว นักวิจัยยกตัวอย่างกรณีฝนตกหนักในฮ่องกงปี 2023 ที่โมเดล AI บางระบบสามารถชี้สัญญาณล่วงหน้าได้ดีกว่าโมเดลฟิสิกส์แบบดั้งเดิม
แนวทางที่ถูกเสนออย่างจริงจังคือการพัฒนาระบบพยากรณ์แบบ “ไฮบริด” ที่ผสานความเร็วและความยืดหยุ่นของ AI เข้ากับความแม่นยำตามกฎฟิสิกส์ รวมถึงการฝึก AI ด้วยข้อมูลจำลองจากแบบจำลองภูมิอากาศ เพื่อให้ระบบได้ “เห็น” เหตุการณ์รุนแรงที่ประวัติศาสตร์จริงยังมีไม่เพียงพอ
ในระยะสั้น นักวิทยาศาสตร์เห็นตรงกันว่าวิธีที่ปลอดภัยที่สุดคือ การใช้ AI ควบคู่กับแบบจำลองเชิงตัวเลข เพื่อให้การเตือนภัยที่อาจกระทบชีวิตผู้คนนับล้านตั้งอยู่บนพื้นฐานที่รอบคอบที่สุด
บทเรียนจากโลกที่เปลี่ยนเร็วกว่าอัลกอริทึม
บทสรุปจากงานวิจัยไม่ได้ปฏิเสธบทบาทของ AI แต่ออกมาเตือนว่าในโลกที่สภาพอากาศกำลังเปลี่ยนเร็วและรุนแรงขึ้น เทคโนโลยีใดเทคโนโลยีหนึ่งไม่อาจเป็นคำตอบทั้งหมด
การพยากรณ์อากาศในยุคโลกรวนจึงไม่ใช่การเลือกระหว่าง “AI หรือ ฟิสิกส์” แต่คือการสร้างพันธมิตรระหว่างข้อมูล อัลกอริทึม และกฎธรรมชาติ เพื่อให้มนุษย์ยังคงก้าวทันความแปรปรวนของโลกใบนี้ได้อย่างปลอดภัยและยั่งยืน
