在今年的NeurIPS會議上的應對氣候變化研討會上，機器學習的一些頂尖人士匯聚一堂，討論了氣候變化對地球生命的影響，人工智能如何解決緊急問題以及機器學習社區的原因和方式應該參加戰斗。

小組成員包括MILA主任兼蒙特利爾大學教授Yoshua Bengio;Google的AI總監Jeff Dean;Google Brain的聯合創始人兼Landing.ai的創始人Andrew Ng;康奈爾大學教授兼計算可持續性研究所所長卡拉·戈麥斯（Carla Gomes）。

在應對氣候變化研討會探討了廣泛的議題，從使用深強化學習，提高像尤伯杯和Lyft深學習的應用騎乘歡呼服務的性能預測野火風險，檢測雪崩存款，提高飛機效率改善風能預報，并進行全球太陽能農場普查。

該研討會由AI氣候變化組織組織，該小組在AI研究會議和機器學習從業者與其他領域的人們之間的合作論壇上主辦研討會。

Bengio在本周早些時候談到了他所謂的“基本意識”的發展，他是2018年被引用最多的計算機科學研究員。他說，機器學習社區需要改變對提交給大型會議等研究的態度。通過評估作品對世界的真實影響來評估NeurIPS。

Bengio說：“我認為我們在本次研討會上討論的那種項目可能比GAN或其他方面的增量改進更具影響力。”

NeurIPS組織者周三表示，他們可能會將AI模型的碳足跡作為會議論文未來提交標準的一部分。

“我們計算論文的原因是因為我們只是確定這是我們要優化的指標，但這是錯誤的指標。我們應該考慮什么原因，為什么-“我為什么要從事這項工作，以及我為社會做出什么貢獻？”

“目前的心理和文化情緒是如此集中在出版物上，您知道-作為第一作者，并將更多的事情放在簡歷上才能找到一份好工作-這是不健康的。學生和研究人員感覺不到這種感覺。我們感到被壓迫，感覺就像我們不得不工作很多小時，依此類推。一旦我們開始退后一步，思考著我們可以帶給世界什么，進行長期可靠的研究的價值，開展能夠影響世界的項目（例如氣候變化）的價值，我們就會對自己和我們自己感到更好工作，減輕壓力，最后甚至創造出更好的科學。”他說。