ConanXin
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connect the dots.

技术专家能为气候变化做些什么(Bret Victor)

由于对全球不重视(气候变化)的感觉感到沮丧,我在推特上发表了一些尖锐而略带遗憾的帖子,抱怨科技行业对气候变化缺乏关注(推特是表达尖锐和遗憾的绝佳媒介)。气候变化是我们这个时代的问题,是每个人的问题,我们大多数的问题解决者都认为别人会解决它。

我很感激一位问题解决者,他写信来询问细节:

“您认为技术社区(创业社区或任何社区)如何在全球范围内为技术和/或政策解决方案做出贡献?”

下面的笔记就是我对这个问题的回答。

这是一种“个人观点”,基于我的经历和习惯。我关注气候状况已经有一段时间了,包括为阿尔·戈尔(Al Gore)的书Our Choice工作,但我不能指望能描绘出全貌——从我站的地方只能看到一小部分。我希望你们和许多从事气候分析和能源的科学家和工程师谈谈,看看你自己的需求是什么,以及你如何做出贡献。

这篇文章是针对科技行业的人,关注的是你能在职业生涯中做些什么,而不是黑客马拉松。我不打算讨论政策和法规,尽管它们和技术创新一样重要。通过索尔·格里菲斯(Saul Griffith),思考这个问题的一个好方法是技术专家的角色是为决策者创造选择。

我也只会直接讨论与气候变化的主要原因(燃烧化石燃料)相关的技术,尽管存在与其他原因(牲畜、森林砍伐、全球贫困)相关的技术需求,以及缓解气候变化的情况(干旱和风暴、生态系统破坏、大规模移民)。

资金

关于这个我不想说太多,但我不能不提。可用的资金来源,以及出资者的兴趣和态度,总是对世界上出现的技术产生巨大的影响。在危机时刻,持有资金的人有责任赞助避免危机的工作。但这并没有发生。

公共投资

公共资金的最大来源可能是融资项目,如贷款担保和税收抵免。

这笔资金的存在是件好事,但我们要清楚——这只是杯水车薪。如果我们把索尔·格里菲斯(Saul Griffith)的话当真,承认应对气候变化需要全球协同努力,其力度可与第二次世界大战相媲美,想想当时美国花了大约4万亿美元来“打击敌人”。我们现在的敌人更具威胁性,而我们对这场战斗的资金投入也少了几个数量级。

与此同时,化石燃料行业每年得到大约5000亿美元的补贴。

清洁能源的公共资金是一个需要解决的问题。这不是技术问题。但这是一个阻碍我们解决技术问题的障碍。

私人投资

你可能读到所谓的“清洁技术泡沫”的故事(cleantech bubble)。简而言之——2008年至2011年间,约有150亿美元的风险投资进入了能源相关的创业公司。有几次重大失败,投资者受到惊吓,清洁技术成为禁忌。

后期风险投资已经减少,早期投资也几乎消失。创始人整天都在搜寻投资而不是建造。以美国能源存储公司Primus Power为例,该公司不得不从一家南非铂业公司获得C轮融资,从哈萨克斯坦获得D轮融资。

在可预见的未来,人类将使用18太瓦。因此,投资者作为一个群体,基本上只有两种情况:

(a) 立即投资清洁能源;清洁能源占据了6万亿美元的全球能源市场;投资者从中分得了一杯羹。

(b) 不要立即投资清洁能源;化石燃料燃烧超过了我们的碳预算;投资者继承的是一堆灰烬。

从长远来看,情况(a)对每个人来说似乎是最合理的计划。大多数投资者的短期激励结构倾向于情况(b),这是一个亟待解决的关键问题。同样,这不是一个技术问题,但它是一个阻碍我们解决技术问题的障碍。

地层能量

全球变暖的主要原因是二氧化碳排放到大气中。

其主要原因是燃烧煤炭、天然气和石油来发电和运输车辆。

为了停止向天空排放二氧化碳,世界必须“清洁”地生产能源。就本文而言,这意味着主要通过太阳能和风能,尽管地热、水力发电、生物质能和核能都将发挥作用。

这是众所周知的,但是所需要的改变的规模和速度往往没有得到重视。索尔·格里菲斯(Saul Griffith)对此颇有微词,他认为我们所需要的不是几块太阳能电池板,而是一场类似于二战重组的重大产业转移。

从1940年到1942年,美国与战争相关的工业生产每年增长三倍。这个速度是摩尔定律的两倍多。

为了避免更严重的气候灾难,全球生产和采用清洁能源技术的规模将必须以类似的速度扩大——但要持续15年或更长时间。

这种扩大规模的催化剂必然是政治上的。但是,即使有政治意愿,如果没有能够规模化、经济上可行的技术,这也不可能实现。

作为技术专家,这就是我们的切入点。

周围的东西

许多人似乎认为清洁能源的突破将以新一代技术的形式出现——聚变反应堆,纳米太阳能电池,诸如此类。

这些将是很好的东西!今天的太阳能电池和风力涡轮机有足够的电力——如果系统更便宜、更简单、可扩展就好了。以下是一些我觉得有趣的项目:

Makani通过飞行翼而不是风电塔筒,将风力涡轮机提升到高海拔。

Altaeros使用气艇来提升高度。

Sunfolding用气动驱动的塑料汽水瓶进行太阳能跟踪。

这些项目与更好的发电机无关。它们的目的是大幅降低发电机周围材料的成本。

过去几年最好的消息之一是太阳能发电成本的大幅下降。看看到底是什么造成了这种下降是有启发性的。由于转换效率的提高和制造成本的下降,这种太阳能电池板的价格要低一些。太阳能电池板现在非常便宜了,只占系统总成本的25%。

现在价格下降的主要原因是更好的逆变器,更好的安装架,更好的安装技术,以及太阳能公司与客户互动的更好方式。

价格下降的主要原因是更好的逆变器、更好的安装架、更好的安装技术以及太阳能公司与客户互动的更好方式。创新无处不在,你不需要只关注光伏生产线。

一旦太阳能和风能持续比化石燃料便宜,并且可以扩大规模以满足需求,系统成本的降低之所以可能如此显著,原因在于临界点。

我在这里的观点是,有很多方法可以促进清洁能源生产的创新,而不需要去建造聚变反应堆。看看周围的东西。

计算

即使是像发电这样的物理过程,正确的软件也能做出显著的贡献。我想到了几个例子:

麻省理工学院的Kalyan Veeramachaneni等人利用现代概率建模技术极大地改进了对某一地点风力发电能力的评估过程,在很短的时间内计算出更准确的预测。

他们没有发明风车;他们发明了一种计算风车方位的算法。它现在是一个创业公司。

加州理工学院的约翰·达比里(John Dabiri)团队利用空气动力学分析,极大地提高了风力发电场的发电量和紧凑性。他们的工作是计算垂直涡轮机的最佳位置,这样它们就可以互相加强而不是互相干扰,从而使大型小型涡轮机阵列成为可能。

同样,他们没有发明新的风车;他们使用计算模型使现有的更小更便宜的风车成为可能。

MakaniSunfolding都来自索尔·格里菲斯(Saul Griffith)的Otherlab,Otherlab的神奇之处在于他们的代码。一个共同的主题是用动态控制系统代替物理材料,以及为设计和制造创造新的软件工具。

我在这里的观点是,软件不仅仅是用于绘制像素和操作数据库——它是许多创新的基础,甚至在物理技术方面也是如此。下面将对此进行详细介绍。

动能

我最近参观了加利福尼亚国际标准化组织(California ISO),实时协调电网,使能源生产与消耗相匹配。国际标准化组织的存在是因为发电厂产生的每一兆瓦电能必须立即在其他地方消耗掉。除了一些偶尔可以抽水上山的水库外,这个系统没有缓冲区。

因此,他们开发了一套复杂的设备来预测能源需求,并向生产商发送实时价格信号,让他们根据需要调整产量。随着太阳能和风能等越来越多间歇性(因此也是不可预测的)可再生能源上线,这正成为一个巨大的挑战,而污染严重、价格昂贵的峰值电厂必须在接到通知后立即加大或减少发电量,以达到平衡。

今天电网的一切,从集中控制到老化的输配电机械,都不适合使用清洁能源。电网的设计初衷是接收同步运行的少数受到严格监管的发电厂的电力,而不是数百万个太阳能屋顶。而且它是为发电厂设计的,这些发电厂总是可用的,而且是可预测的,而不是像太阳和风这样的间歇性能源。

为了让清洁能源发挥作用,它需要从何时何地产生,到何时何地需要。“地点”和“时间”分别要求联网和存储。

能源网络

使互联网成为可能的关键思想是从集中式电路交换网络向分布式分组交换协议的转变,在这种协议中,数据可以从发送方“找到它的路”到接收方。

现在,需要找到出路的是能源。

这是一个算法问题!这是能源的TCP/IP协议。可以将这些算法看作是分布式网络协议和金融交易算法的混合体——它们不仅参与了市场,也在引导能源走向。

TCP/IP催生了一个基础设施和应用程序行业。随着智能电网的发展,类似的事情很可能会发生。一个由能源部资助的项目试图为这样一个行业提供基础设施,这就是“智能电网智能代理平台”( Intelligent Agent Platform for the Smart Grid)。

几十年来,移动数据的协议一直是一件大事。然后是资金的流动。下一个大事件将是能量的转移。

能量储存

依靠太阳和风是可能的,如果我们可以储存它们的能量,当没有阳光或刮风的时候。许多人认为我们将“只使用电池”,但实际情况相差几个数量级。地球上所有的电池只能储存不到十分钟的全部的能量。按照目前预期的增长速度,我们将没有80年所需的电池。

网格级储能(Grid energy storage)也许是清洁能源中最关键的技术问题。当我访问国际标准化组织时,运营商只是恳求我们发明更好的储能技术,因为它们将彻底改变游戏规则。

特别吸引人的是先进的铁路储能系统(Advanced Rail Energy Storage),该系统的提议是使用低成本的动力驱动列车上坡,然后在市场价格高的时候让列车下坡行驶发电。

所有这些可能会让储能看起来像一个竞争领域。但现实是,这些公司与其说是在相互竞争,不如说是在与廉价化石燃料竞争。储能初创企业可能处于一个奇怪的位置,不断调整产品和策略,以应对化石燃料价格的波动。

但就像能源生产一样,如果储存和回收可再生能源的成本能够明显低于用天然气生产能源的成本,并且能够扩大规模以满足需求,那么就应该存在一个临界点。

储能的核心技术往往是基于物理的,但是软件在设计工具、仿真工具和控制系统的形式中扮演着重要的角色。我最喜欢的例子是Materials Project项目,这是一个材料属性的数据库和可视化工具,由美国能源部的车辆技术项目资助,以帮助发明更好的电池。

能耗

交通

客运车辆占与运输有关的温室气体排放的大部分。有许多新的方法可以减少这种影响。

电动汽车是不可避免的。今天,从电网给汽车供电可能不会比燃烧汽油更清洁。但一旦电网更清洁,电动汽车不仅会比燃气汽车更清洁,而且可能比公共交通更有效率。

比汽车更灵活、更高效的新型动力交通工具正在成为可能。

大多数人行程都相当短。如果技术、设计和营销是正确的,并且适当的基础设施和法律已经到位,那么在大多数行程中,新型动力交通工具可以取代汽车并不是不可想象的。你也不需要开一家汽车公司来解决这些问题。

协调的自主交通工具可能导致人们出行和送货的方式非常不同。这基本上是大规模的移动机器人。同样,你不一定需要去汽车公司工作来制造有趣的东西。

通过城市设计减少个人交通需求。除了其他原因之外,这对于应对自动驾驶汽车增加城市扩张的可能趋势很重要,而这种趋势与排放密切相关。

类似的机会也适用于车队。特斯拉的联合创始人之一现在从事联邦快递货车和垃圾车的电气化业务。长途卡车更具挑战性,但在燃料、车辆设计和物流方面还有改进的空间。

至于飞机,人们可能不得不减少飞行。这将需要更好的远程协作工具,或者用索尔·格里菲斯(Saul Griffith)的话说,“让视频会议不那么糟糕”。

协调

许多家用电器消耗大量电力——空调、热水器、干衣机、电动汽车充电器——在实际需要运行时都有一定的耐受性。你并不在乎你的电动汽车什么时候充电,只要在早上充好电就可以了;只要水箱是热的,你就不在乎热水器什么时候加热。

如果你的热水器可以和你邻居的热水器“交流”,同意避免同时加热水,这将使需求曲线变平,并有助于避免必须由尖峰负载发电厂来维护的起起伏伏。当太阳能充足的时候,热水器也可以积极工作,当乌云飘过的时候,热水器也可以停止工作,以适应可再生能源的间歇性,并且需要更少的能量储存。

落基山研究所(Rocky Mountain Institute)称之为“需求弹性”,并想象通过价格信号来协调电器。

这种协调是许多“智能电网”(smart grid)实现的一个目标。

效率

建筑标准是一个特别有趣的例子,因为它们过去和现在都与软件密切相关。

能源模拟软件不仅仍在推动建筑标准,Green Building StudioOpenStudio等能源分析工具现在也是建筑设计过程中不可或缺的一部分。特别有趣的是像SefairaFlux这样的工具,当实时调整建筑参数时,可以给设计师即时的能源性能反馈。

如果效率激励和工具对公共事业、制造商和设计师有效,那么对最终用户又如何呢?我一直担心的一个问题是,大多数人不知道他们的能源去了哪里,所以任何保存的尝试就像在没有分析器的情况下优化程序一样。

这些项目中有许多都不成功,而且可能收效甚微。我不认为这意味着效率反馈总是不成功的——只是需要做得好,需要有可操作性,最重要的是,它需要针对那些有动力和影响力采取重大行动的人。

个人消费者和房主可能不是最佳目标。更有前途的受众是管理大型系统和服务的人员。

例如,垃圾收集。垃圾车以每加仑3英里的速度在每个城市的每条街上走走停停。初创企业Enevo制造传感器,垃圾收集器安装在垃圾箱中,并提供物流软件,每天规划最佳收集路线。他们只捡满的垃圾桶,燃料消耗就减半了。

Enevo在系统层面工作,而不是在消费者层面。系统级的客户较少,但是这些客户有动力和影响力来实现重大的效率改进。

科学家和工程师的工具

你找不到IPCC报告中提到的编程语言。它们的影响是间接的;它们被视为理所当然。但是我觉得技术工具是至关重要的,并且完全在大多数致力于应对气候变化的人们的关注之下。

技术计算语言

我和气候科学家在一起写戈尔的书,他们大部分时间都在用R语言。这很典型;大多数统计研究都是用R语言进行的。这种语言似乎激发了某种程度的尖酸刻薄,即使以程序员的标准来衡量也令人印象深刻。即使是R语言的拥护者也总是表现出一种歉意。

与R语言互补的是Matlab,它是许多科学和工程领域中数值计算的主要语言。它无处不在。Matlab被描述为“科学计算的PHP”。

R语言和Matlab都已经有40年的历史了,被40年的笨拙和糟糕的设计决策压得喘不过起来。科学家和工程师使用它们是因为它们是通用的,没有更好的选择。

这是一个你可能不会经常听到的观点——我觉得应对气候变化的一个有效方法是促进Julia语言的发展。Julia是一种现代技术语言,旨在取代Matlab、R、SciPy和C的科学工作平台。它现在还不成熟,但是它有着漂亮的基础,热情的用户,以及很大的潜力。

我这样说,尽管事实上我自己的工作与Julia语言的方向大相径庭。Julia继承了经典的Matlab、SciPy和电传打字机的其他子程序的文本交互——源代码和命令行。

我自己研究的目标是让科学家们通过即时的视觉反馈和互动探索,实时看到他们在做什么。我深信,一旦技术人员在围绕以下方面设计的环境中工作,发明和发现就有可能发生巨变。

显然,我认为这个方法很重要,我敦促你去追求它,如果它对你有用的话。

与此同时,我也很高兴支持Julia语言,因为,嗯,这几乎是在技术计算领域唯一一个有良好基础的学术研究。这是最疯狂的事情。我已经关注编程语言社区十年了,我在SPLASH、POPL和Strange Loop做过演讲,这只是有点不公平,说几乎每个编程语言研究者都在努力于:

(a) 软件开发人员的语言和方法;
(b) 新手或最终用户的语言;
(c) 编译器或运行时的实现;
(d) 理论上的考虑,通常指系统类型。

“编程语言”的概念起源于科学家的语言——现在这种语言甚至不在讨论范围之内!然而,它们仍然是人类了解世界并建立更美好世界的工具。

如果我们能为我们的气候科学家和能源工程师提供一个文明的计算环境,我相信这将产生非常重大的影响。但不是容易看见或衡量!

用于建模物理系统的语言

气候模型是软件,但它是一种不同于大多数开发人员通常认为的软件。软件开发通常意味着开发软件系统,即“作为自身”完成有用工作的代码,如应用程序、服务器和游戏。另一方面,气候模型的目的是“成为别的东西”——模拟世界上的物理系统。

如今,电路模型或机械模型本质上也是软件。但是,这样的模型不是作为一个工作的软件系统,而是帮助设计一个工作的物理系统。

像这样的语言不会在编程语言研究会议或讨论中被提及。它们通常被认为是“特定领域的”。这种贬义反映了编程语言社区的一种特殊的“地心说”,它的“通用语言”,如Java和Python,实际上是非常特定于领域的——特定于软件开发领域。

Modelica是一种编程语言,但它不是用于软件开发的语言!它是为了开发影响物理世界的物理事物——比如参与能源生产、能源存储和能源消耗的机器。Modelica中的数据流工作起来与现有的任何通用语言都不一样,因为它是围绕物理中事物如何影响事物而设计的,而不是针对CPU。

我已经看到软件开发人员在语言、工具和框架上付出了巨大的努力。如果你认为语言设计可以显著影响软件系统的质量,那么语言设计也可以影响能源系统的质量。如果这种能源系统的质量反过来会影响我们星球的宜居性,那么语言开发社区给予建模语言应有的关注是至关重要的。

控制物理系统的语言

嵌入式控制系统是软件,但它又是另一种软件。传统的软件开发是在像素、文件、数据库和网络的虚拟世界中构建系统。嵌入式控制器是物理系统的一部分,可以感知和驱动物理世界。

生产或消耗能源的每一件现代设备——每一个风力涡轮机、电池系统或车辆——都是围绕一个或多个控制系统建立的。

我的职业生涯是从设计嵌入式系统开始的。标准做法是:在Matlab或Simulink或pencil中设计和模拟系统。用C语言实现。有时用C++实现,有时用汇编实现,偶尔会有人偷偷把一些Forth或Lua放进去。但是你可以在一个为设计控制系统而设计的环境中实现一个控制系统——这还没有成为思考的一部分。这导致了长时间的反馈循环,不灵活的设计,以及猜测工程。但最关键的是,它否定了工程师们那种培养新想法的探索环境。

有一些方法有着正确的意图——例如,基于模型的设计和生成的代码似乎在工业项目中得到了广泛的应用。但是,这些方法不仅与主流技术社区严重隔离,而且几乎与今天的程序员所接受的思维方式背道而驰。

Arduino的成功可能产生了一种倒退的效果,它让整整一代人相信,感知和驱动物理世界的方法是通过C语言中的命令式方法调用、移动位和向端口写入数据,而不是在围绕信号处理、控制理论以及快速可见的探索而设计的环境中。结果,软件工程师在屏幕上找到了一种流畅的、响应性强的编程体验,而在世界上找到了一种粗糙而笨拙的编程体验。召唤虚拟烟花比闪烁LED更容易。所以越来越多的工程师退到屏幕前。

但是气候变化发生在物质世界。解决这个问题的技术必须在现实世界中运作。如果没有良好的编程工具,我们就无法获得这种技术。

发现问题的工具

到目前为止所讨论的工具都是为研究某个问题的科学家和工程师准备的。让我们回顾一下。一个人怎样才能在第一时间找到需要解决的问题呢?他们如何评估自己是否有正确的想法来解决这个问题?

发现问题的工具

每个人都知道需要努力的高层次领域:“清洁能源”、“碳捕获”等等。但真正的工程问题在于细节——如何快速估算一个地方的风力容量;如何在没有空气动力干扰的情况下放置风车;如何在压缩空气中储存能量而不被热量散失。

我们如何面对这些问题?一个热切的技术专家如何在其他人的项目中找到他们可能有相关想法的子问题的方法?他们如何暴露于许多项目中常见的过程问题?

我认识一位清洁能源发明家,他会浏览全球出口的树形图,以此粗略地感受一下“工业空间”。例如,她会看到“燃气轮机”,并对改进燃气轮机的想法感兴趣。但是然后呢?怎么实现呢?

她希望她能简单地点击“燃气轮机”,探索这个空间:

这一领域存在哪些尚未解决的问题?
谁负责哪些项目?
边缘的想法是什么?
流程瓶颈是什么?
占主导地位的成本多少?采用限制什么?
为什么要在这里做改进?世界将如何受益?

这些信息她都不知道。大多数甚至都不是公开的——公司吹嘘成功,而不是障碍。对于每一个话题,她都要花上数周时间去追踪并与业内人士会面。她想要的是一个工具,让她浏览整个领域,浏览问题和发现她可能最有用的地方。

当然,组织不愿意公开他们的问题有很多原因。但在全球危机中,“秘密竞争公司”可能不是人类努力的理想组织结构。特斯拉最近“开源”了他们的专利,这是一种令人钦佩的全球善意姿态,但专利代表的是解决方案。如果特斯拉有办法揭露他们的公开问题呢?

评估想法的工具

假设我的朋友发现了燃气轮机中一个有趣的问题,并提出了一个改进的想法。现在该怎么办?

这种改善有意义吗?
这个解决方案在技术上可行吗?
解决方案的生产成本是多少?
需要多少成本才可行?
谁会用它?他们有什么需求?
哪些指标甚至是相关的?

同样,所有这些信息都不是触手可及的,甚至是无法获取的。她必须花数周时间进行分析,追踪相关数据,获取报价,与业内人士交谈。

她想要的是快速估算这些问题答案的工具,这样她就可以流畅地探索可能性的空间,并确定那些有希望成为重要的、可行的和可行的想法。

考虑一下Plethora的按需制造服务,当机械设计人员设计零件时,该服务直接在计算机辅助设计软件中向他们显示即时报价。还有哪些方法可以让发明家在探索想法时得到快速的反馈?

了解情况的媒体

模型驱动的辩论

2008年,经济学家艾伦·布林德(Alan Blinder)在《纽约时报》上发表了“一个温和的建议:环保刺激”(A Modest Proposal: Eco-Friendly Stimulus),提出了一项政府计划,鼓励人们报废他们低效的旧汽车。

他的文章启发了2009年7月启动的30亿美元的联邦汽车补贴退税系统。车主在购买更节能的汽车时,如果更换效率低下的汽车,可以获得3500美元的退税。在此之前和之后,关于该计划的参数应该是什么,以及它是否有效,存在着巨大的争论。

该相信谁?

真正的问题是——为什么读者和决策者被迫“相信”任何事情?在辩论中提出的许多主张都没有提供支持它们的数字。带有数字的声明很少提供上下文来解释这些数字。从来没有——没有!——读者是否看到了任何数字背后的计算结果。读者必须在挥手、花言巧语、夸夸其谈的基础上做出决定。

这篇文章对该提案的实际作用给出了一些估计。但还有一些事情在发生。上面的一些数字是可调整的。用鼠标来调整它们。请注意,您的调整结果是如何立即反映在下一段的。读者可以探索不同的场景,了解所涉及的权衡,并得出一个明智的结论,即任何这样的建议是否可能是一个好的决定。

这是可能的,因为作者不只是发表文字。作者提供了一个模型——一组计算给定场景的结果的公式和算法。单击上面的一些数字显示其计算方式。请注意模型的假设是如何清晰可见的,甚至可以由读者进行调整。

因此,鼓励读者检查和评论该模型。如果他们不同意,他们可以用自己喜欢的假设把它修改成一个竞争模型,并用它来为自己的立场辩护。模型驱动的材料可以用作关于假设和权衡的有根据的辩论的基础。

建模会很自然地从特定的到一般的。人们不会把一个单独的建议看作是“对或错”、“好或坏”,而是把它看作是可能性空间中的一点。通过探索这个模型,他们开始了解这个空间的景观,并且能够为所有的提案想出更好的点子。模型驱动的材料可以作为一种增强的想象。

气候变化是一个全球性问题。讨论和辩论将是找出最佳行动的核心。我们需要好的工具来想象、提议、辩论和理解这些行为。

模型驱动的阅读

我们如何让公众对能源和气候的认知和讨论围绕以证据为基础的模型展开,而不是围绕着提示、言论、事实和情感修辞?

或者——你真的是通过在晚上关灯来保护地球吗?可行吗?你怎么知道的?

这是我在Ten Brighter IdeasExplorable Explanations中苦苦思索的问题。

想象一下,一个关心气候变化的公民在网上搜索“我能为气候变化做些什么”。在我写这篇文章的时候,最重要的两个结果是环保署的“你能做什么”(What You Can Do)和大卫铃木基金会的“你能阻止气候变化的10种方法”(Top 10 ways you can stop climate change)。

这些是谚语列表。小的动作项目,大部分是去量化的,完全去文本化。“合理饮食”和“减少浪费”有多重要?它与其他危害源相比如何?它是如何融入全局的?需要多少人参与才能产生明显的影响?你怎么知道这些都不是象征性的罪行呢?

为什么要相信他们?他们的言辞引人注目,但卡托研究所和类似机构的可怕的“否认主义”言论也是如此。当讨论达到“相信我,我是科学家”和“看看可怜的北极熊”的水平时,它变成了一种情感诉求和信仰,一种宗教形式。

气候变化太重要了,我们不能凭信仰行事。公民需要并且值得阅读的材料包括:展示背景——建议的行动在大背景下的重要性——嵌入模型——公式和算法,根据原始数据和明确的假设,计算不同场景下的重要性。

模型驱动的创作

为什么没有这样的材料?为什么《纽约时报》的每一段都不是这样写的?

一个原因是,创造这种材料的资源并不存在。为了使模型驱动的材料成为规范,作者将需要数据、模型、工具和标准。

数据

Ten Brighter Ideas是不完整的,令人尴尬。三次分析之后,我不得不放弃,因为找到我需要的数据太痛苦了。我花了好几天的时间拼命地在搜索引擎上打字,在政府网站上查询,浏览pdf文件。

我以为专业人士有更好的流程,但后来在Our Choice中,我看到戈尔的研究团队和气候科学家朋友也是如此。

模型

如果数据很难找到,模型实际上是不可能的。

估算家庭照明功耗的公式是什么?
什么是模拟热水器活动模式的算法?或者恒温器?
甲烷排放量如何随肉类消费变化的方程是什么?
如果一个国家要减少一定数量的森林砍伐,这将如何影响它吸收多少碳?
如何量化“合理饮食”和“减少浪费”?当这些量改变时,你如何计算影响?

人们已经发现了这些东西!这些公式存在于电子表格和Matlab代码中,埋藏在旧硬盘的某个地方。有时它们在已发表的论文中被含糊地描述。但是它们是不可访问的——它们很难找到,而且通常不可能“获取和使用”。少有的作者将能够建立自己的模型;大多数作者别无选择,只能相信并反刍原话。

如果科学模型有一个“npm”呢?

工具

假设有好的数据和模型。作者如何撰写包含它们的文档?

今天,即使是最现代的写作工具也是围绕着打字而设计的,而不是事实。这些工具适用于宣扬先入之见,但在确保文字反映现实或任何似是而非的现实模式方面毫无帮助。这鼓励作者愚弄自己,愚弄他人。

想象一下,一个专为根据证据进行辩论而设计的创作工具。我的意思并不是简单地将文档和参考资料并置,而是从字面上“自动完成”直接将来源的事实放到文档中。也许该工具会有到事实数据库和模型存储库的内置连接,这与内置拼写字典没什么不同。如果插入事实、数据和模型就像插入表情符号和猫咪照片一样简单呢?

此外,嵌入模型的要点是读者可以在文档的上下文中探索场景。这需要用于编写“动态文档”的工具——文档的内容随着读者探索模型而变化。这种工具几乎不存在。

上面的示例使用了Tangle,这是我创建的一个小库,它是一个引导步骤。这与真正的动态创作工具的目标相去甚远。这样的工具应该是什么样的呢?某种文字处理和电子表格的融合?用于编写动态文本的类似于信息的环境?

素养和标准

我为Our Choice草拟的最初建议是带有场景模型的交互式图形,读者可以在其中调整参数(例如污染率)并查看估计的影响。图书编辑立即拒绝了这些。

原因是文中的每个数字都需要引用。这是阿尔·戈尔特别关心的问题。为了书的完整性,书中的每一个数字都必须在之前的科学论文中出现过。用算法生成自己数字的交互式图形是不可发表的——即使它使用的算法与科学家自己使用的算法相同。

当然,致力于搜集每一个事实是值得称赞的。缺少的是对引用和发布模型的理解,而不仅仅是来自这些模型的数据。这是一个新问题——旧媒体无法自己生成数据。作者需要围绕模型引用制定新闻标准,读者需要熟悉如何“阅读”模型并理解其局限性。

还有

其他技术

核能

我没有提到核能,因为我对此了解不多。看看斯图尔特·布兰德的《地球的法则》(Whole Earth Discipline)一书,你会从最近的皈依者那里获得乐观的看法。

地理工程学(Geoengineering)

“地理工程学”指的是“为应对气候变化而对地球自然系统进行的有计划的大规模干预”。这个话题多年来一直是禁忌话题,而且仍然“有争议”。因此,与脱碳研究相比,地理工程学的研究数量几乎可以忽略不计。

这是不幸的,因为如果到2050年全球总脱碳不成功,我们将迫切希望有一些完善的后备计划。即使奇迹真的发生了,我们的大气中仍然会有450- 500ppm的碳,如果不去任何地方,仍然会造成严重的破坏。

地球工程是有风险的,因为地球系统是复杂的,而且人们对它知之甚少,而干预措施会产生不可预见的后果。对我来说,这是一个明确而紧迫的呼吁,需要更好的工具来理解复杂的系统并预见后果(much better tools for understanding complex systems and forseeing consequences)。

几乎可以肯定,我们可以在全球范围内做一些既有效又安全的事情。几乎可以肯定的是,最好的选择是还没有人想到的想法。谁来制造工具,使人们能够构想和验证这些想法?

对地球工程的恐惧在一个民族的叙述中扮演了一个傲慢自大的角色。但是我们已经过了那个阶段。我们傲慢自大,这让我们陷入了困境。人类现在主宰着这个星球,假装仅仅“减少我们的影响”就能扭转破坏是愚蠢的。

1968年,斯图尔特·布兰德用一句俏皮话开始了《全球目录》,“我们是神,最好能做得更好。”(We are as gods and might as well get good at it.)2009年,他的《地球的法则》(Whole Earth Discipline)提高了这种紧迫感:“我们是神,必须做得更好。”(We are as gods and have to get good at it.)

如果我们一定要成为神,那么我们至少应该谨慎且消息灵通,拥有最好的工具来观察、理解和讨论我们的干预,以及最好的元工具来改进这些工具。

基础技术

集成电路的发明者没有考虑过如何保护环境。互联网的创始人也没有。今天,如果没有基于这项技术的所有工具,几乎不可能想象解决全球问题。

基础技术只有在回顾时才显得至关重要。展望未来,这些东西具有“未知的未知”的特征——它们很少作为任何特定问题的解决方案被寻求(或资助)。它们突然出现,最初看起来小,最终变得与一切都相关。

它们可能很难预测,但它们有一些共同的特征。一是规模大。集成电路和互联网都将它们的“基本思想”从十几个元素扩展到了十亿。另一个目的是它们是目的不可知的。它们是“材料”或“基础设施”,而不是应用。

我想到了一些候选;这是我投资的一个项目——范·雅各布森(Van Jacobson)的新互联网协议真的很重要。我意识到,宣称“命名资料网路”(Named Data Networking)对应对气候变化至关重要——这是我的观点——听起来有点过分,但我的想法是,它怎么可能不是呢?

士气

众所周知,气候变化是可怕的。人类对这种惨淡局面的自然反应是绝望。

但是绝望是没有用的。绝望是麻痹,我们还有工作要做。

我觉得这是一个需要解决的重要心理问题,一个我从未见过的问题:我们怎样才能创造条件,让科学家和工程师在不陷入绝望的情况下完成伟大的创造性工作呢?当新人们的本能是转过身去做一些能让他们晚上睡个好觉的事情时,如何鼓励他们去解决这个问题呢?

在某些情况下,危机可以激励一些人——美国麻省理工学院辐射实验室(MIT Radiation Laboratory)、曼哈顿计划等。——显然,有些人从气候危机中汲取了动力。但随着乔治·马歇尔(George Marshall)的深入探索,大多数人无法驾驭它,需要把它抛诸脑后。

对于气候工作者来说,即将灭绝的可能性是一种干扰,必须给他们一种精神状态,让他们专注于要做的工作。

世界不是你所看到的

去年,美国有10万人获得了工程学士学位。每年至少有10万人在寻找一个工程问题来解决。我对所有这些人有一个自己的请求:

日常生活中的不便并不是主要问题。
在推特上与你擦身而过的世界并不是真实的世界。
你不能根据你所在领域的最新潮流,来校准你对什么是有价值和必要的感觉。

气候变化是我们这个时代的问题。这是每个人的问题,但这是我们的责任——因为人们拥有无与伦比的优势能够通过技术创造奇迹。

在这篇文章中,我试图勾勒出一幅地图,告诉人们哪里需要这样的魔力——生产、运输和消费清洁能源的系统;建造它们的工具;了解需要构建什么内容的媒体。机会无处不在。让我们开始干吧。

编译自:Bret Victor写于2015年的一篇文章:What can a technologist do about climate change?

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