論文の概要: Pixels and Predictions: Potential of GPT-4V in Meteorological Imagery Analysis and Forecast Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15166v2
• Date: Sat, 7 Sep 2024 10:19:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 02:42:12.691356
• Title: Pixels and Predictions: Potential of GPT-4V in Meteorological Imagery Analysis and Forecast Communication
• Title（参考訳）: 画像と予測:気象画像解析と予測通信におけるGPT-4Vの可能性
• Authors: John R. Lawson, Joseph E. Trujillo-Falcón, David M. Schultz, Montgomery L. Flora, Kevin H. Goebbert, Seth N. Lyman, Corey K. Potvin, Adam J. Stepanek,
• Abstract要約: OpenAIのGPT-4V大規模言語モデルのような生成AIは、急速に主流の話題になってきた。 本研究は,GPT-4Vの気象図を適切に解釈し,気象リスクを適切に伝達する能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI, such as OpenAI's GPT-4V large-language model, has rapidly entered mainstream discourse. Novel capabilities in image processing and natural-language communication may augment existing forecasting methods. Large language models further display potential to better communicate weather hazards in a style honed for diverse communities and different languages. This study evaluates GPT-4V's ability to interpret meteorological charts and communicate weather hazards appropriately to the user, despite challenges of hallucinations, where generative AI delivers coherent, confident, but incorrect responses. We assess GPT-4V's competence via its web interface ChatGPT in two tasks: (1) generating a severe-weather outlook from weather-chart analysis and conducting self-evaluation, revealing an outlook that corresponds well with a Storm Prediction Center human-issued forecast; and (2) producing hazard summaries in Spanish and English from weather charts. Responses in Spanish, however, resemble direct (not idiomatic) translations from English to Spanish, yielding poorly translated summaries that lose critical idiomatic precision required for optimal communication. Our findings advocate for cautious integration of tools like GPT-4V in meteorology, underscoring the necessity of human oversight and development of trustworthy, explainable AI.
• Abstract（参考訳）: OpenAIのGPT-4V大規模言語モデルのような生成AIは、急速に主流の話題になってきた。 画像処理と自然言語通信の新しい機能により、既存の予測手法が強化される可能性がある。 大規模言語モデルは、様々なコミュニティや異なる言語に向けられたスタイルで、より良い気象リスクを伝える可能性も示している。 本研究は,GPT-4Vが気象図を解釈し,気象の危険性を利用者に適切に伝える能力を評価するものである。 1)気象チャートから厳しい天気予報を発生させ,自己評価を行い,ストーム予測センターの人為予測とよく一致する見通しを明らかにすること,2)気象チャートからスペイン語と英語の危険要約を生成すること,である。 しかし、スペイン語の応答は、英語からスペイン語への直接の(慣用的ではない)翻訳に似ているため、最適なコミュニケーションに必要な重要な慣用的精度を失うような、翻訳の少ない要約をもたらす。 我々の発見は、気象学におけるGPT-4Vのようなツールの慎重な統合を提唱し、人間の監視の必要性と信頼できる説明可能なAIの開発を裏付けるものである。

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