Каждое утро диспетчеры авиакомпаний, операторы энергосетей и фермеры по всему миру принимают решения на основе одного и того же: прогноза погоды. Пока большинство людей мельком смотрят на него на пару секунд, прогнозы погоды влияют на крупные стратегические решения во многих отраслях, где на кону реальные деньги, средства к существованию и даже жизни. Фермеры используют их, чтобы определить, какой сорт культуры сеять, когда вносить удобрения, сколько вкладывать в ирригационную инфраструктуру и как долго пасти скот. Коммунальные службы используют их, чтобы решить, где строить солнечные и ветряные электростанции, а также как устанавливать цены на оптовую электроэнергию. Прогнозы используются для предупреждения людей об экстремальной погоде и запуска мер экстренного реагирования. В последнее время прогнозы погоды стали актуальны для новой отрасли: рынков предсказаний, где люди делают ставки на всевозможные реальные события, включая погоду.

Однако соблазн манипулировать данными о погоде, чтобы получить преимущество на этих рынках, в сочетании с коллективным переходом к прогнозированию погоды на основе данных и ИИ начинает ставить под угрозу точность прогнозов. Пока эти риски относительно управляемы, но, как эксперты в этой области, мы можем предвидеть сценарии, в которых они перерастут в гораздо более крупные и системные проблемы.

Для разработки прогнозов погоды нам нужны точные наблюдения текущих условий. Они собираются из нескольких источников, включая метеостанции в аэропортах, коммунальных службах или транспортных службах. Традиционные операционные системы, такие как модель Weather Research and Forecasting или Интегрированная система прогнозирования Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), объединяют эти наблюдения с численными приближениями для оценки будущих погодных условий. Иногда у метеостанций возникают проблемы, например, из-за отказов приборов или модернизации оборудования. Их можно обнаружить либо в реальном времени (путем проверки и коррекции), либо ретроспективно. Традиционные системы прогнозирования также имеют встроенную защиту, называемую ассимиляцией данных: каждое поступающее измерение сравнивается с тем, что, по мнению физической модели, должно происходить, и с показаниями соседних станций. Вместе эти механизмы помогают поддерживать надежность наблюдений за погодой и устойчивость прогнозов.

Но новые угрозы ставят точность наблюдений под удар. Ранее в этом году новостные издания сообщили, что метеостанция в парижском аэропорту Шарль-де-Голль (CDG) была подделана, чтобы зафиксировать подозрительные скачки температуры 6 и 15 апреля 2026 года. Власти предполагают, что в дело мог вмешаться ручной фен или зажигалка. В любом случае, это привело к крупным выплатам игрокам на онлайн-рынках предсказаний, которые поставили на то, что температура достигнет 22 °C (71,6 °F) в дни, когда фактическая средняя температура составляла около 18 °C (64,4 °F). Один человек выиграл 20 000 долларов. К счастью, вмешательство в работу одной станции, как правило, можно обнаружить с помощью человеческого мониторинга или современных статистических методов. В данном случае члены французской климатической некоммерческой ассоциации случайно заметили аномалии и подняли тревогу.

Но что, если нет систем человеческого мониторинга? А как насчет других типов манипуляций? Что, если вместо вмешательства в одну станцию кто-то удаленно подкорректировал показания многих станций одновременно, сделав каждое изменение достаточно малым, чтобы выглядеть правдоподобным по отдельности? Существующие системы контроля качества с трудом справляются с такой скоординированной манипуляцией. И время работает против нас: тщательная проверка данных и метаданных занимает часы или дни, но прогнозы должны выходить по расписанию, независимо от того, что делает погода.

Переход к искусственному интеллекту в прогнозировании погоды повышает ставки. Эти методы еще более зависимы от точных и надежных наблюдений за погодой; фактически, они известны как «модели, управляемые данными». Например, исследователи в ECMWF изучают, можно ли получать высококачественные прогнозы погоды непосредственно из сырых наблюдений, минуя этап ассимиляции, который в настоящее время служит качественным фильтром.