毎朝、世界中の航空会社の運航管理者、送電網運用者、農家は同じものに基づいて意思決定を行っている。それは天気予報だ。ほとんどの人はそれを2秒間ちらっと見るだけだが、天気予報は多くの産業で重要な戦略的判断に影響を与え、実際の金銭、生計、さらには人命がかかっている。農家は、どの作物の品種をまくか、いつ肥料をやるか、灌漑設備にいくら投資するか、家畜をどれだけ放牧するかを決めるのに利用する。電力会社は、太陽光発電所や風力発電所をどこに建設するか、卸電力価格をどう設定するかを決めるのに利用する。予報は、異常気象について人々に警告し、緊急対応措置を発動するためにも使われる。最近では、天気予報は新興産業である予測市場にも関連するようになった。予測市場では、天気を含むあらゆる現実世界の出来事に人々が金を賭ける。

しかし、これらの市場で優位に立つために気象データを操作したいという誘惑と、データ駆動型のAI天気予報への集団的な移行が、天気予報の正確性を危険にさらし始めている。これらのリスクは今のところ比較的管理可能だが、この分野の専門家として、私たちはそれらが雪だるま式に大きくなり、はるかに大きなシステム全体の問題に発展するシナリオを予見できる。

天気予報を開発するには、現在の状況の正確な観測が必要である。これらは、空港、電力会社、交通機関などの気象観測所を含むいくつかの情報源から収集される。Weather Research and Forecastingモデルや欧州中期予報センター（ECMWF）統合予報システムのような従来の運用システムは、これらの観測値を数値近似と組み合わせて将来の気象パターンを推定する。時には、気象観測所は機器の故障や機器のアップグレードなどの問題を抱えることがある。これらはリアルタイム（チェックと修正による）または事後的に捕捉できる。従来の予報システムには、データ同化と呼ばれる組み込みの安全策もある。すべての入力測定値は、物理モデルが起こるべきと予測するものと、近隣の観測所からの測定値と照らし合わせて評価される。これらのメカニズムが連携して、気象観測の信頼性と予報の堅牢性を維持するのに役立っている。

しかし、新たな脅威が観測の正確性を危険にさらしている。今年初め、パリのシャルル・ド・ゴール空港（CDG）の気象観測所が操作され、2026年4月6日と4月15日に不審な気温上昇が記録されたとニュースメディアが報じた。当局は、携帯用ドライヤーやライターが使われた可能性があると推測している。いずれにせよ、実際の平均気温が約18°C（64.4°F）だった日に22°C（71.6°F）に達すると賭けたオンライン予測市場のギャンブラーに大きな配当をもたらした。ある個人は2万ドルを獲得した。幸いなことに、このような単一の観測所の改ざんは、通常、人間の監視や現在の統計手法で発見できる。今回の場合、フランスの気候非営利団体のメンバーが偶然異常に気づき、警報を発した。

しかし、人間の監視システムが整っていない場合はどうなるのか？そして、他の種類の操作はどうか？もし誰かが1つの観測所を改ざんする代わりに、多くの観測所の測定値を遠隔で微調整し、それぞれの変更を単独ではもっともらしく見えるほど小さくしたら？既存の品質管理は、このような協調的な操作を捕捉するのに苦労する。そして時間は私たちに不利に働く。データとメタデータの注意深いチェックには数時間から数日かかるが、予報は天候がどうであれ、予定通りに出さなければならない。

天気予報における人工知能への移行は、リスクを高める。これらの手法は、正確で信頼性の高い気象観測にさらに依存している。実際、これらは「データ駆動型モデル」として知られている。例えば、ECMWFの研究者は、高品質の天気予報を生の観測値から直接生成し、現在品質管理と堅牢性の層として機能している同化ステップをスキップできるかどうかを調査している。