科技巨头正通过AI模型，如Google的GraphCast和微软的Aurora，在天气预报领域取得显著进展，其在预测精度上已超越传统基于物理的超级计算机模型。这些AI模型主要通过分析海量历史数据来识别模式，而非复杂的物理计算，展现出更快的运行速度和更高的精确度。然而，此技术仍面临数据访问的挑战及模型可解释性不足的问题，但其在提升社会应对极端天气能力和重塑气象产业方面潜力巨大。

随着AI工具的普及和公共数据集的滥用，学术界正经历一场前所未有的“垃圾论文”爆发，仅一个数据集一年就产出近8000篇论文，引发了对学术诚信和科学质量的严重担忧。这一现象不仅暴露出AI技术被论文工厂利用的风险，更深层地揭示了当前“以量取胜”的科研评价体系与开放获取期刊商业模式所导致的结构性扭曲，亟需从技术检测、期刊审查和激励机制改革等多维度进行应对，以维护科学的本质与价值。