Переводчик слышит шёпот тропиков и повторяет его слишком громко. Так ведёт себя нейросетевая модель климата DLESyM, когда ей показывают реальную температуру Тихого океана. Океан шепчет: «Эль-Ниньо», а атмосфера в ответ кричит. Учёные впервые использовали для такой модели метод, который раньше применяли только к традиционным климатическим моделям: температуру океана принудительно подстраивали под наблюдения, чтобы отделить влияние тропиков от случайного шума.

Оказалось, что при одинаковом тропическом нагреве нейросеть даёт более сильный отклик, чем эталонная модель CESM2. Разница достигает примерно 50 метров геопотенциальной высоты (высоты, на которой давление равно 500 гПа). Это как если бы переводчик добавлял лишние децибелы: смысл тот же, но громкость мешает. При этом случайные колебания атмосферы модель воспроизводит почти идеально. Значит, ошибка не в шуме, а в выученной чувствительности к тропикам.

Особенно заметно искажение в атмосферных блокировках — устойчивых антициклонах, которые неделями держат погоду на месте. Модель переоценивает их частоту и длительность, но недооценивает силу. Такой тест поможет проверять новые ИИ-модели климата перед тем, как доверять им прогнозы.