EP19｜AI揭露95.8%氣候政策無效？

本集低碳週報主要內容：

1. 氣候政策效果研究：

   - 一項使用AI分析1500項氣候政策的研究發現，只有4.2%的政策顯著有效減少碳排放。

   - 研究指出政策組合比單一政策更有效。

2. 氣候模型的局限性：

   - 2023年出現異常高溫，超出了氣候模型的預測。

   - 當前氣候模型存在局限性，需要更精確的數據收集和模型改進。

3. IPCC研究方法的討論：

   - IPCC的研究方法雖然全面，但仍有改進空間，特別是在模型模擬和多元觀點納入方面。

   - IPCC的透明度相比早期已有很大提升。

4. 應對氣候變化的新思路：

   - 比起限制發展或使用低效率能源，應該更多投資於能源創新，如第四代核能、碳捕捉技術等。

   - 需要在科學研究、政策制定和技術創新之間找到平衡。

5. 公眾參與的重要性：

   - 強調每個人都應該在自己能力範圍內為應對氣候問題做出貢獻。

   - 呼籲用更開放、創新的方式解決人類面臨的氣候挑戰。

面對氣候變化這個複雜而緊迫的全球性挑戰，我們需要採取更謹慎、全面的方法。儘管存在不確定性，但每個人都應該為應對氣候問題貢獻自己的力量，通過不斷探討和行動來尋找有效的解決方案。

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逐字稿：

[00:00.000 -> 00:02.820] 歡迎收聽十分鐘LC News低碳周報

[00:02.820 -> 00:07.500] 本節目由台灣永續農業減碳發展協會贊助播出

[00:07.500 -> 00:13.720] 歡迎收聽十分鐘LC News低碳周報

[00:13.720 -> 00:17.940] 我是台灣永續農業減碳發展協會理事長Allen

[00:17.940 -> 00:20.500] 哈嘍大家好我是Allen

[00:20.500 -> 00:22.160] 歡迎回到低碳周報

[00:22.160 -> 00:24.000] 我們這禮拜呢

[00:24.000 -> 00:25.380] 這幾天其實蠻熱的

[00:25.380 -> 00:27.420] 就是完全沒下雨

[00:27.420 -> 00:29.560] 天氣非常非常炎熱

[00:29.560 -> 00:32.740] 出去下午曬個幾分鐘

[00:32.740 -> 00:34.720] 就會覺得全身毒辣

[00:34.720 -> 00:36.600] 所以說氣候變遷

[00:36.600 -> 00:38.220] 這個溫度

[00:38.220 -> 00:39.480] 還有這個熱

[00:39.480 -> 00:43.060] 是一個我們必須要好好關注的一件事情

[00:43.060 -> 00:47.780] 那我想要連續一下上周我們關於這個氣候科學的主題

[00:47.780 -> 00:50.460] 在此之前呢我想要分享一下

[00:50.460 -> 00:54.880] 有一則我看到在這個今年8月23號

[00:54.880 -> 00:58.120] 在Nature的網站上有一篇文章

[00:58.120 -> 01:04.220] 他說根據使用這個人工智能分析全球1500項的氣候政策

[01:04.220 -> 01:05.640] 這個研究

[01:05.640 -> 01:06.540] 它是一個研究

[01:06.540 -> 01:10.820] 它這個研究是希望可以找出哪些政策有效的減少碳排放

[01:10.820 -> 01:16.920] 這個結果其中只有63個政策有顯著的效果

[01:16.920 -> 01:21.040] 也就是說相當於只有4.2%的政策是有效的

[01:21.040 -> 01:21.980] 顯著有效的

[01:21.980 -> 01:26.340] 也就是說95.8%是沒有顯著效果的

[01:26.340 -> 01:29.340] 好那我這邊大概簡單的概述一下這個研究

[01:29.340 -> 01:30.140] 這個研究呢

[01:30.140 -> 01:35.580] 它是使用機器學習去分析1998年到2022年

[01:35.580 -> 01:37.280] 這期間當中41個國家

[01:37.280 -> 01:42.660] 他們實施了1500項的氣候政策

[01:42.660 -> 01:46.780] 特別是全球的前三大溫室氣體的排放國

[01:46.780 -> 01:48.520] 中國、美國跟印度

[01:48.520 -> 01:49.960] 那這個研究呢

[01:49.960 -> 01:50.960] 它的key findings

[01:50.960 -> 01:54.340] 第一個是只有63項政策

[01:54.340 -> 01:56.580] 在這35個國家當中呢

[01:56.580 -> 01:58.680] 有顯著減少了碳排放

[01:58.680 -> 02:02.120] 平均減少了19%

[02:02.120 -> 02:02.980] 其實還蠻多的

[02:02.980 -> 02:05.080] 那第二個他發現的是說

[02:05.080 -> 02:07.120] 政策它的組合

[02:07.120 -> 02:09.740] 比起單一個政策是更有效的

[02:09.740 -> 02:11.540] 譬如說英國他們逐步的

[02:11.540 -> 02:14.200] 淘汰了這個燃煤發電站

[02:14.200 -> 02:15.980] 那這個東西呢

[02:15.980 -> 02:17.580] 跟碳價格的機制呢

[02:17.580 -> 02:19.000] 相互結合是有效的

[02:19.560 -> 02:21.000] 那另外一個舉例的話

[02:21.000 -> 02:23.560] 就是挪威他們禁止了燃油車

[02:23.560 -> 02:25.920] 那他們也跟這個價格

[02:25.920 -> 02:29.100] 這個電動車價格激勵措施結合在一起

[02:29.100 -> 02:32.400] 所以有效的提升了這個效果

[02:32.400 -> 02:33.320] 減少碳排放

[02:33.320 -> 02:35.920] 那他採用的方法論

[02:35.920 -> 02:38.080] 就是研究方法

[02:38.080 -> 02:40.500] 是用這個機器學習跟統計分析的方法

[02:40.500 -> 02:44.540] 那他主要聚焦在建築電力工業交通

[02:44.540 -> 02:47.060] 這四大高排放的行業

[02:47.060 -> 02:48.280] 他來識別說

[02:48.280 -> 02:50.960] 哪些政策或政策的組合

[02:50.960 -> 02:53.220] 導致了最大的排放減少

[02:53.220 -> 02:56.020] 那他其實有一些

[02:56.020 -> 02:56.960] 蠻有意思的地方是說

[02:56.960 -> 02:59.780] 他是第一個用AI的方式

[02:59.780 -> 03:02.020] 對於氣候政策

[03:02.020 -> 03:03.120] 有一個全球性的

[03:03.120 -> 03:04.400] 一個評估的研究

[03:04.400 -> 03:05.680] 那另外他也對其他研究者跟政策有一個全球性的一個評估的一個研究那另外呢

[03:05.680 -> 03:06.340] 他也對

[03:06.340 -> 03:08.020] 就是其他研究者

[03:08.020 -> 03:09.500] 跟政策的制定者

[03:09.500 -> 03:10.920] 提出了一個

[03:10.920 -> 03:12.840] 算是警告吧

[03:12.840 -> 03:13.680] 就是說指出

[03:13.680 -> 03:15.900] 現在的這些氣候的政策呢

[03:15.900 -> 03:18.140] 其實效果相當的有限

[03:18.140 -> 03:20.800] 我們需要重新評估和調整

[03:20.800 -> 03:22.600] 所以簡單來說的話

[03:22.600 -> 03:23.880] 就是說他強調了

[03:23.880 -> 03:26.000] 這個政策組合的重要性同時呢也必須要去重新評估現調整所以簡單來說的話就是說他強調了這個政策組合的重要性

[03:26.000 -> 03:29.800] 同時呢也必須要去重新評估現有的政策

[03:29.800 -> 03:31.340] 可能需要調整

[03:31.340 -> 03:34.800] 才能達到我們實際上想要的這個氣候的目標

[03:34.800 -> 03:36.260] 因為我們上禮拜啊

[03:36.260 -> 03:38.000] 在這個EP18當中

[03:38.620 -> 03:39.940] 這個戲骨大佬Peter Taylor

[03:39.940 -> 03:41.720] 他質疑的氣候科學

[03:41.720 -> 03:43.440] 他認為說

[03:43.440 -> 03:45.000] 現在這些氣候科學

[03:45.000 -> 03:46.320] 有點教條化

[03:46.320 -> 03:48.280] 同時缺乏公開的辯論

[03:48.280 -> 03:50.380] 那我未來要理解

[03:50.380 -> 03:52.120] 跟解密一下

[03:52.120 -> 03:53.660] 他講的到底是不是有道理的

[03:53.660 -> 03:55.780] 因為畢竟IPCC

[03:55.780 -> 03:57.200] 講的也是有道理的

[03:57.200 -> 03:58.260] 那Peter Thiel也是一個

[03:58.260 -> 03:59.420] 很厲害的人

[03:59.420 -> 04:01.060] 那到底誰講的是對的呢

[04:01.060 -> 04:02.160] 所以我就

[04:02.160 -> 04:05.560] 就是我摘要了他這兩點

[04:05.560 -> 04:06.420] 質疑的點

[04:06.420 -> 04:08.040] 然後我去檢視一下

[04:08.040 -> 04:09.480] IPCC他們的研究方法

[04:09.480 -> 04:10.860] 那IPCC的研究方法

[04:10.860 -> 04:11.920] 就是有文獻回顧

[04:11.920 -> 04:13.980] 多學科之間的合作

[04:13.980 -> 04:15.380] 那再來是很重要的

[04:15.380 -> 04:18.000] 這個模型的模擬

[04:18.000 -> 04:19.460] 然後再來是根據模型模擬的

[04:19.460 -> 04:20.860] 情景的分析

[04:20.860 -> 04:23.840] 以及就是所有同行的這些審查

[04:23.840 -> 04:25.740] 那最後最後發現

[04:25.740 -> 04:28.200] 最有可能被質疑的地方呢

[04:28.200 -> 04:30.900] 是IPCC透過會議通過了這些

[04:30.900 -> 04:32.460] 這些包括了版本

[04:32.460 -> 04:33.700] 最終的版本

[04:33.700 -> 04:36.060] 不管是AR1或AR6

[04:36.060 -> 04:38.160] 但是呢我們很難確定說

[04:38.160 -> 04:41.340] 是不是有納入足夠多不同觀點的人

[04:41.340 -> 04:42.420] 參與這樣的會議

[04:42.420 -> 04:45.380] 那當然這個東西我目前還在找

[04:45.640 -> 04:49.980] 那我在找的這個參與IPCC會議的這個成員的過程當中

[04:50.500 -> 04:51.000] 剛好

[04:51.520 -> 04:54.340] 我看到另外一篇在Nature網站上的一個文章

[04:54.600 -> 04:55.620] 他談到了

[04:56.120 -> 04:57.660] 氣候模型的局限性

[04:57.920 -> 04:58.680] 這就

[04:58.940 -> 05:04.060] 其實馬上打臉了我上週說模型模擬沒有問題的部分

[05:04.320 -> 05:05.840] 我剛不是說IPCC的方法

[05:05.840 -> 05:09.000] 研究方法裡面包括了五個嗎

[05:09.000 -> 05:11.080] 那我覺得其實最有可能

[05:11.080 -> 05:13.060] 是最後一點的一部分是說

[05:13.060 -> 05:15.280] 不確定這個會議有沒有問題

[05:15.280 -> 05:17.040] 就是參與的人有沒有問題

[05:17.040 -> 05:18.840] 有沒有包括不同的觀點

[05:18.840 -> 05:19.740] 還是說你都是找

[05:19.740 -> 05:21.680] 跟自己觀點相近的人來參與

[05:21.680 -> 05:25.420] 那基本上IPCC的是很OK的

[05:25.420 -> 05:26.280] 很科學的

[05:26.280 -> 05:27.380] 可是呢

[05:27.380 -> 05:29.140] 這篇文章

[05:29.140 -> 05:31.200] 它講的就是氣候模型

[05:31.200 -> 05:32.540] 本身的局限性

[05:32.540 -> 05:33.420] 也就是說

[05:33.420 -> 05:35.160] 它真的打臉了我上禮拜說

[05:35.160 -> 05:36.940] 模型模擬沒有問題的部分

[05:36.940 -> 05:40.560] 它是說模型模擬是有問題的

[05:40.560 -> 05:41.480] 那這篇文章呢

[05:41.480 -> 05:42.020] 它一樣

[05:42.020 -> 05:43.640] 它是2023年的一篇文章

[05:43.640 -> 05:48.340] 它是由這個Gavin先生寫的

[05:48.340 -> 05:50.400] 那他就是探討這個2023年

[05:50.400 -> 05:52.100] 氣候模型無法解釋

[05:52.100 -> 05:55.920] 為什麼會有這麼熱的天氣

[05:55.920 -> 05:57.740] 為什麼會有這麼異常的現象

[05:57.740 -> 06:00.360] 那這個背景其實是去年

[06:00.360 -> 06:02.300] 全球去年有一個熱浪

[06:02.300 -> 06:04.540] 其實去年的全球平均溫度

[06:04.540 -> 06:07.640] 比起氣候科學家預期的高出了0.2度

[06:07.640 -> 06:08.340] 攝氏度

[06:08.340 -> 06:09.780] 這種異常的熱度

[06:09.780 -> 06:12.740] 為什麼超出了統計氣候模型的預測範圍呢

[06:12.740 -> 06:15.500] 其實就讓很多科學家感到困惑跟擔憂

[06:15.500 -> 06:17.480] 當時這個氣候條件

[06:17.480 -> 06:19.440] 其實說2022年末的時候

[06:19.440 -> 06:22.980] 其實地球正在從這個升運轉向

[06:22.980 -> 06:24.220] 理論上

[06:24.220 -> 06:27.700] 2023年應該不會有這種創紀錄的高溫

[06:27.700 -> 06:28.820] 可是呢

[06:28.820 -> 06:30.240] 從3月開始

[06:30.240 -> 06:33.640] 北大西洋海表的溫度急劇的上升

[06:33.640 -> 06:36.940] 南極海的這個冰的範圍呢

[06:36.940 -> 06:37.960] 創下歷史的新低

[06:37.960 -> 06:40.600] 這就相當的異常

[06:40.600 -> 06:42.680] 那可能的原因就是

[06:42.680 -> 06:44.000] 裡面可能的原因就是說

[06:44.000 -> 06:45.120] 第一個溫室氣體

[06:45.120 -> 06:45.960] 這個大家都知道

[06:45.960 -> 06:47.140] 溫室氣體

[06:47.140 -> 06:49.060] 因為它一直持續的增加

[06:49.060 -> 06:51.100] 但這個只能解釋

[06:51.100 -> 06:54.400] 0.02度C的攝氏度的增溫

[06:54.400 -> 06:56.380] 第二點的話

[06:56.380 -> 06:57.880] 就是火山的活動

[06:57.880 -> 06:58.680] 或太陽的活動

[06:58.680 -> 07:00.720] 2022年初的火山噴發

[07:00.720 -> 07:01.840] 跟太陽的活動增加

[07:01.840 -> 07:04.140] 其實也只能解釋一部分

[07:04.140 -> 07:06.040] 那再來就是可能像

[07:06.040 -> 07:08.480] 就是2020年要求船舶

[07:08.480 -> 07:10.280] 要使用更清潔的燃料

[07:10.280 -> 07:11.340] 減少碳排放

[07:11.340 -> 07:12.540] 但這個東西

[07:12.540 -> 07:14.380] 到底有沒有這麼大的影響

[07:14.380 -> 07:17.040] 我們需要有更全面的數據來確認

[07:17.040 -> 07:18.500] 所以說他們

[07:18.500 -> 07:20.060] 這篇文章其實就強調了

[07:20.060 -> 07:21.200] 要有更好更靈活的

[07:21.200 -> 07:22.360] 這些數據的收集系統

[07:22.360 -> 07:24.280] 那他們NASA

[07:24.280 -> 07:26.280] 在做的這個PACE的任務

[07:26.280 -> 07:28.240] 就是在往這個方向前進

[07:28.240 -> 07:29.880] 那其實

[07:29.880 -> 07:31.920] 它裡面談到一個就是

[07:31.920 -> 07:33.860] 這個挑戰是來自於

[07:33.860 -> 07:35.160] 如果這個異常狀況

[07:35.160 -> 07:35.860] 持續到8月

[07:35.860 -> 07:36.860] 其實整個地球

[07:36.860 -> 07:38.460] 就會進入到未知的領域

[07:38.460 -> 07:39.300] 也就是說

[07:39.300 -> 07:40.660] 整個氣候的運作

[07:40.660 -> 07:43.960] 是不是不如科學家們預期

[07:43.960 -> 07:44.280] 也就是說

[07:44.280 -> 07:47.980] 我們的模型到底是不是有效的

[07:47.980 -> 07:48.860] 所以說他呼籲

[07:48.860 -> 07:49.660] 快速解答

[07:49.660 -> 07:51.020] 就是為什麼去年

[07:51.020 -> 07:51.900] 成為十萬年來

[07:51.900 -> 07:53.020] 可能最熱的一年

[07:53.020 -> 07:54.180] 我們必須要有

[07:54.180 -> 07:55.560] 更多的及時的監測

[07:55.560 -> 07:56.940] 跟更好的理解

[07:56.940 -> 07:59.380] 就是這邊就講掉了

[07:59.380 -> 08:01.000] 就是說當前的

[08:01.000 -> 08:01.780] 這個氣候模型

[08:01.780 -> 08:03.100] 是有局限性的

[08:03.100 -> 08:04.920] 我們需要對更準確

[08:04.920 -> 08:06.460] 更及時的這些氣候的

[08:06.460 -> 08:08.280] 數據跟模型的改進

[08:08.280 -> 08:10.760] 有非常迫切的需求

[08:10.760 -> 08:12.880] 所以這篇的文章觀點

[08:12.880 -> 08:13.820] 就是說氣候模型

[08:13.820 -> 08:15.100] 是需要加強的

[08:15.100 -> 08:16.880] 那如果這篇是對的

[08:16.880 -> 08:19.220] 那IPCC在AR1到AR6的研究方法

[08:19.220 -> 08:20.100] 其實我們就需要

[08:20.100 -> 08:21.200] 更謹慎去看待

[08:21.200 -> 08:24.700] 有必要用更嚴謹的方式

[08:24.700 -> 08:25.980] 去使用它的結論

[08:25.980 -> 08:28.120] 那同時前一篇也提到

[08:28.120 -> 08:29.720] 就是人工智慧

[08:29.720 -> 08:31.940] 它去分析

[08:31.940 -> 08:34.100] 這1500個氣候政策的效果

[08:34.100 -> 08:36.340] 那其實它給我們一個新的方式

[08:36.340 -> 08:38.740] 去檢視我們過去的氣候政策

[08:38.740 -> 08:39.640] 到底有沒有效

[08:39.640 -> 08:41.600] 它的有效性在哪裡

[08:41.600 -> 08:43.300] 那還有如果這些模型

[08:43.300 -> 08:45.040] 真的不是能夠應付

[08:45.040 -> 08:47.040] 如此多變複雜的系統系統

[08:47.040 -> 08:49.400] 根據這個模型模擬出來的結果

[08:49.400 -> 08:51.240] 也有可能是不夠精准

[08:51.240 -> 08:52.000] 不夠精確的

[08:52.780 -> 08:55.960] 所以說我們在基於這個討論

[08:55.960 -> 08:59.140] 基於這些結論的討論

[08:59.140 -> 09:01.500] 政策以及政策執行上

[09:01.500 -> 09:04.240] 我們就必須要更謹慎的面對

[09:04.240 -> 09:05.180] 所以到這邊的話

[09:05.180 -> 09:06.040] 我想要分享一下

[09:06.040 -> 09:06.640] Lex Freeman

[09:06.640 -> 09:08.400] 他去年訪談

[09:08.400 -> 09:10.680] 一個書的作者

[09:10.680 -> 09:13.340] 叫做比約恩·隆伯格

[09:13.340 -> 09:16.040] 還有另外一位氣候記者

[09:16.040 -> 09:18.040] 安德魯

[09:18.040 -> 09:20.080] 安德魯·瑞克金

[09:20.080 -> 09:21.960] 這個先生

[09:21.960 -> 09:24.660] 他裡面有一小段的內容

[09:24.660 -> 09:25.500] 我覺得很有意思我這邊分享給大家第一段一小段的內容我覺得很有意思

[09:25.500 -> 09:26.900] 我這邊分享給大家

[09:26.900 -> 09:27.880] 就是第一段

[09:27.880 -> 09:28.700] 他講到的就是

[09:28.700 -> 09:29.460] 這個記者

[09:29.460 -> 09:30.460] Refkin先生

[09:30.460 -> 09:32.700] 他談到IPCC早期

[09:32.700 -> 09:35.320] 在1988年到1990年的時候

[09:35.320 -> 09:35.820] 其實那個時候

[09:35.820 -> 09:37.280] 他也覺得是不是很透明的

[09:37.280 -> 09:38.500] 但是呢

[09:38.500 -> 09:40.660] 近期他覺得越來越透明瞭

[09:40.660 -> 09:42.740] 因為也有越來越多的公開評論

[09:42.740 -> 09:45.880] 所以他覺得這是一個好的方向就是說越來越好明瞭因為也有越來越多的公開評論所以他覺得這是一個好的方向

[09:45.880 -> 09:47.040] 就是說越來越好

[09:47.040 -> 09:48.640] 那第二個是這個

[09:48.640 -> 09:49.680] 龍伯格

[09:49.680 -> 09:52.180] 他有談到一件事情

[09:52.180 -> 09:55.000] 就是說比起鼓勵或限制人們

[09:55.000 -> 09:56.020] 窮一點啊

[09:56.020 -> 09:56.740] 冷一點啊

[09:56.740 -> 09:57.520] 不舒服一點

[09:57.520 -> 09:59.300] 讓大家比較

[09:59.300 -> 10:01.680] 就讓大家有點不舒服的狀況下

[10:01.680 -> 10:02.920] 來減少碳排放

[10:02.920 -> 10:04.540] 然後來拯救這個世界

[10:04.540 -> 10:07.400] 用這種方式減法的方式呢

[10:07.400 -> 10:09.620] 也不是說減法的方式

[10:09.620 -> 10:12.080] 就是讓大家比較不舒服的方式呢

[10:12.080 -> 10:15.400] 或者是說我們使用一些低效率的

[10:15.400 -> 10:20.760] 然後需要佔據大面積的風能或光能

[10:20.760 -> 10:22.860] 或者是說我們用政策

[10:22.860 -> 10:25.200] 補貼政策去換這些電動車

[10:25.200 -> 10:29.700] 我們用這些方式來減少碳排放

[10:29.700 -> 10:33.800] 來減少溫室氣體

[10:33.800 -> 10:37.000] 碳影響到全球的氣候

[10:37.000 -> 10:39.480] 我們不如把資源

[10:39.480 -> 10:43.240] 把資金去投入到能源的創新

[10:43.240 -> 10:44.520] 他舉例

[10:44.520 -> 10:45.900] 譬如說模組化

[10:45.900 -> 10:48.020] 小型化的第四代核能發電

[10:48.020 -> 10:49.940] 或者是說

[10:49.940 -> 10:52.460] 能夠吸收二氧化碳

[10:52.460 -> 10:53.040] 然後再

[10:53.040 -> 10:55.660] 然後自己變成石油的這些

[10:55.660 -> 10:57.520] 轉基因的海藻

[10:57.520 -> 10:58.620] 他們是不是

[10:58.620 -> 10:59.960] 我們是不是能夠把我們的資源

[10:59.960 -> 11:02.140] 投入在這些創新的項目

[11:02.140 -> 11:04.200] 我們很有可能花一美金

[11:04.200 -> 11:05.120] 投入一美金

[11:05.120 -> 11:08.380] 未來可以少損失11塊美金

[11:08.380 -> 11:10.680] 或者是我們投入一美金

[11:10.680 -> 11:12.920] 未來會有45塊美金的return

[11:12.920 -> 11:14.280] 他認為

[11:14.280 -> 11:15.980] 這個是一個很重要的思考

[11:15.980 -> 11:19.380] 那他們也同時鼓勵

[11:19.380 -> 11:20.580] 就是每個人

[11:20.580 -> 11:21.420] 地球上每個人

[11:21.420 -> 11:22.820] 都應該發揮自己的部分

[11:22.820 -> 11:24.220] 盡我們自己的所能

[11:24.220 -> 11:26.500] 去解決人類重大的問題盡可能盡我們自己的所能去解決人類重大的問題

[11:26.500 -> 11:28.640] 盡可能用創新的方式去做

[11:28.640 -> 11:30.440] 像Lex Freeman他也是這個概念

[11:30.440 -> 11:32.740] Lex Freeman他也是對於這個

[11:32.740 -> 11:35.960] 氣候的模型的部分有比較深的質疑

[11:35.960 -> 11:37.960] 他覺得有一些問題

[11:37.960 -> 11:41.060] 所以說他們也都希望說可以用更開放

[11:41.060 -> 11:45.260] 或者是更新的方式

[11:45.260 -> 11:47.440] 去解決這個人類中的問題

[11:47.440 -> 11:49.080] 這篇

[11:49.080 -> 11:50.720] 剛好我最近又在看

[11:50.720 -> 11:52.000] 那個比爾蓋茨寫的書

[11:52.000 -> 11:53.380] 那本書叫做

[11:53.380 -> 11:55.760] 《如何避免氣候災難》

[11:55.760 -> 11:58.000] 它出版在2021年

[11:58.000 -> 12:00.080] 那在書的第一章第35頁

[12:00.080 -> 12:00.920] 它就有寫

[12:00.920 -> 12:04.080] 關於IPCC模型的一段文字

[12:04.080 -> 12:08.360] 這一段書就是氣候會怎麼樣的變化

[12:08.360 -> 12:09.660] 為什麼變化

[12:09.660 -> 12:13.580] 其實科學家有很多很多帶確定的地方

[12:13.580 -> 12:17.660] IPCC他一開始他的報告就有提到

[12:17.660 -> 12:20.200] 他自己的這些很多的預測的結果

[12:20.200 -> 12:23.100] 其實還難以確定

[12:23.100 -> 12:28.040] 譬如說溫度上升的速度和幅度

[12:28.040 -> 12:33.020] 以及不同升溫程度會導致什麼樣的連鎖的效應

[12:33.020 -> 12:34.740] 這些它都難以確定

[12:34.740 -> 12:38.780] 因為電腦的模型並非是完美的

[12:38.780 -> 12:51.060] 氣候的系統它的複雜性遠遠超過我們人類的想象所以中規來說的話

[12:51.060 -> 12:53.500] 今天我們談的這個內容

[12:53.500 -> 12:54.840] 這一集想談的內容

[12:54.840 -> 12:55.600] 其實就是

[12:55.600 -> 12:59.060] 我在上一集看到這個

[12:59.060 -> 13:01.100] 這個PTL他談到

[13:01.100 -> 13:02.860] 這個質疑這個氣候科學部分

[13:02.860 -> 13:06.300] 然後我在找這個IPCC他有沒有他這個從行候科學的部分然後我在找IPCC

[13:06.300 -> 13:09.700] 他有沒有從行審查的參與會議的人員

[13:09.700 -> 13:13.400] 有哪一些選拔的方法是什麼的過程中

[13:13.400 -> 13:18.600] 我發現有人用AI去分析氣候政策的效果

[13:18.600 -> 13:20.300] 然後也有人發現了

[13:20.300 -> 13:23.700] 現在我們使用這些氣候模型是有局限性的

[13:23.700 -> 13:26.420] 好像是有一些局限的

[13:26.420 -> 13:30.220] 那所以說就跑到了

[13:30.220 -> 13:32.640] 包括像Lex Freeman他的訪談

[13:32.640 -> 13:33.780] 比爾蓋茨的書

[13:33.780 -> 13:36.740] 我想氣候變化是一個非常複雜

[13:36.740 -> 13:39.120] 而且非常迫切的一個全球性的挑戰

[13:39.120 -> 13:41.140] 希望我們用更謹慎

[13:41.140 -> 13:42.760] 或更全面的方式來應對

[13:42.760 -> 13:45.420] 那其實近期很多研究都揭示了

[13:45.420 -> 13:46.660] 當前的這個氣候政策

[13:46.660 -> 13:48.480] 跟它的模型的局限性

[13:48.480 -> 13:50.720] 那同時也展示了就是新技術

[13:50.720 -> 13:52.160] 比如說像人工智慧

[13:52.160 -> 13:54.560] 在評估政策效果方面的潛力

[13:54.560 -> 13:56.640] 那當然IPCC它的研究方法

[13:56.640 -> 13:58.620] 其實是很全面的

[13:58.620 -> 14:00.800] 但一定都存在了很多改進的空間

[14:00.800 -> 14:02.460] 特別是在模型模擬

[14:02.460 -> 14:04.720] 或者是多元觀點的納入等等的

[14:04.720 -> 14:05.660] 但是呢

[14:05.660 -> 14:07.280] 它比起它當初

[14:07.280 -> 14:08.660] 比如說在1998

[14:08.660 -> 14:09.500] 1988年代

[14:09.500 -> 14:10.140] 1990年

[14:10.140 -> 14:10.840] 那個年代

[14:10.840 -> 14:12.040] 它已經很好了

[14:12.040 -> 14:13.000] 它已經變得很好了

[14:13.000 -> 14:14.020] 很透明瞭

[14:14.020 -> 14:14.740] 所以說

[14:14.740 -> 14:17.380] 那也包括說

[14:17.380 -> 14:18.220] 在2023年

[14:18.220 -> 14:19.420] 這個異常的高溫

[14:19.420 -> 14:20.840] 就是熱浪這段事情

[14:20.840 -> 14:21.940] 也讓我們凸顯到

[14:21.940 -> 14:22.560] 我們對於

[14:22.560 -> 14:23.900] 我們自己地球的

[14:23.900 -> 14:24.700] 氣候系統

[14:24.700 -> 14:25.980] 氣質理解還是有限所以說根據以上這些東西也讓我們凸顯到我們對於我們自己地球的氣候系統氣質理解還是有限

[14:25.980 -> 14:28.360] 所以說根據以上這些東西的話

[14:28.360 -> 14:31.120] 其實我們需要更精確的

[14:31.120 -> 14:32.340] 去收集我們的數據

[14:32.340 -> 14:33.700] 然後去改進我們的

[14:33.700 -> 14:35.360] 這些模型跟分析的方法

[14:35.360 -> 14:37.540] 那儘管有這些挑戰

[14:37.540 -> 14:38.980] 那我們也不應該

[14:38.980 -> 14:40.140] 僅僅依賴現有的

[14:40.140 -> 14:41.100] 這些減排的策略

[14:41.100 -> 14:42.720] 其實我們應該更

[14:42.720 -> 14:44.080] 更去

[14:44.080 -> 14:45.680] 更勇敢地

[14:45.680 -> 14:47.860] 去投資一些創新的事情

[14:47.860 -> 14:49.320] 不管是能源的

[14:49.320 -> 14:51.260] 甚至是我覺得行銷上

[14:51.260 -> 14:53.940] 也應該有更多的創新的方式

[14:53.940 -> 14:56.660] 比如說像能源部分

[14:56.660 -> 14:58.320] 比如說新一代第四代核能

[14:58.320 -> 15:00.460] 或者碳捕捉技術

[15:00.460 -> 15:02.080] 像行銷部分

[15:02.080 -> 15:04.900] 我們可能可以有更多的敘事

[15:04.900 -> 15:06.200] 更宏觀的敘事

[15:06.200 -> 15:07.780] 或者是更有趣的行動

[15:07.780 -> 15:09.880] 來讓把這個

[15:09.880 -> 15:12.040] 這個永續的概念

[15:12.040 -> 15:13.740] 或者是低碳

[15:13.740 -> 15:14.580] 零碳

[15:14.580 -> 15:15.500] 淨零

[15:15.500 -> 15:17.020] 這些東西植入到

[15:17.020 -> 15:18.800] 全世界每一個人的心中

[15:18.800 -> 15:19.840] 讓它成為

[15:19.840 -> 15:21.440] 我們認知的一部分

[15:21.440 -> 15:22.460] 那這樣子的話

[15:22.460 -> 15:24.200] 我們的所有人裡面

[15:24.200 -> 15:27.440] 才會更願意的去減少一些浪費

[15:27.440 -> 15:28.580] 減少這些排放

[15:28.580 -> 15:31.580] 所以說在公眾參與跟透明度

[15:31.580 -> 15:33.120] 在政策的這些

[15:33.120 -> 15:34.740] 氣候政策的制定當中

[15:34.740 -> 15:36.480] 其實是越來越重要的

[15:36.480 -> 15:38.540] 那當然儘管有這些不確定性

[15:38.540 -> 15:40.200] 就是所有事情都一定有不確定性

[15:40.200 -> 15:42.340] 但我覺得每個人就應該在

[15:42.340 -> 15:44.280] 自己的能力範圍內

[15:44.280 -> 15:46.760] 盡可能的為這個氣候的問題

[15:46.760 -> 15:47.440] 做出貢獻

[15:47.440 -> 15:48.580] 包括我像做

[15:48.580 -> 15:50.160] 我們做這個節目也是一樣

[15:50.160 -> 15:52.480] 就是我們其實懂得也有限

[15:52.480 -> 15:54.460] 我們也在努力的懂很多事情

[15:54.460 -> 15:56.480] 但我們想要做的事情就是

[15:56.480 -> 15:58.300] 透過不斷的追蹤

[15:58.300 -> 16:00.240] 不斷的探討

[16:00.240 -> 16:01.440] 甚至是不斷

[16:01.440 -> 16:04.180] 未來不斷邀請來賓來談這些事情

[16:04.180 -> 16:05.380] 我們用不同的角度

[16:05.380 -> 16:07.260] 不同的視角

[16:07.260 -> 16:08.100] 不同的方法

[16:08.100 -> 16:10.100] 甚至不同的範圍

[16:10.100 -> 16:14.240] 我們來看看我們到底可以對這個氣候問題做出哪些貢獻

[16:14.240 -> 16:16.740] 我們能夠做出哪些的行動

[16:16.740 -> 16:19.940] 而我們不是真的在爭執說

[16:19.940 -> 16:20.780] 你是對的

[16:20.780 -> 16:21.480] 我是錯的

[16:21.480 -> 16:22.320] 我是錯的

[16:22.320 -> 16:22.900] 你是對的

[16:22.900 -> 16:26.160] 或者是誰的標準才是誰的標準

[16:26.160 -> 16:28.360] 這個我覺得不是重點

[16:28.360 -> 16:30.020] 而是我們該做什麼

[16:30.020 -> 16:31.120] 然後我們能做什麼

[16:31.120 -> 16:33.180] 所以最終我們必須要在

[16:33.180 -> 16:34.060] 科學的研究

[16:34.060 -> 16:35.000] 政策制定

[16:35.000 -> 16:36.560] 技術的創新之間

[16:36.560 -> 16:37.760] 再找到一個平衡

[16:37.760 -> 16:38.760] 那這樣子的話

[16:38.760 -> 16:40.620] 我們才會更有效的去應對

[16:40.620 -> 16:44.200] 這個全球氣候變遷所帶來的

[16:44.200 -> 16:47.220] 所謂我們人類帶來的嚴峻的挑戰

[16:47.220 -> 16:49.940] 那以上的話就是這一集的內容

[16:49.940 -> 16:51.260] 希望大家會喜歡

[16:51.260 -> 16:53.400] 那我們這一集就到這邊了

[16:53.400 -> 16:53.940] 謝謝大家

[16:53.940 -> 16:54.280] 拜拜

參考資料：

https://www.nature.com/articles/d41586-024-00816-z | Climate models can’t explain 2023’s huge heat anomaly — we could be in uncharted territory

https://www.nature.com/articles/d41586-024-02717-7 | AI analysed 1,500 policies to cut emissions. These ones worked

https://lexfridman.com/climate-change-debate | #339 – Climate Change Debate: Bjørn Lomborg and Andrew Revkin | Lex Fridman Podcast