## 《首要怀疑》4：政策与模型

我们继续讲蒂姆·帕尔默的《首要怀疑》这本书，这一讲说的是如何理解公共政策对科学预测的使用。

现在各国的公共政策都要有点科学依据。政客遇到大事不能拍脑袋决策，总要先问问科学家，如果我这么干会有什么结果，那么干又会有什么结果，从各个选项中选一个，这叫科学执政。

你看政客跟科学家的关系，是不是有点像古代君主跟祭司关系：君主要打仗，先请祭司占卜一番。而懂行的都懂，有时候祭司会根据君主的喜好调整占卜结果……那属于学术腐败，是题外话。我们最想知道的是，科学家真的知道该怎么办吗？

现代公众对科学的态度，也有点像古人对神灵的态度。有些人选择盲信，认为应该科学家咋说就咋办；有些人经历过几次科学家的判断错误，就走向了另一个极端，认为“专家”都没用。

如果你总把科学当做一个黑盒子，你就难免会把它神圣化或者妖魔化。聪明人需要知道科学家的说法都是怎么来的。

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说两个例子，一个是全球变暖，一个是新冠疫情。这两个都是国策级别的议题，有很多共同点。

全球变暖议题的焦点是我们到底应不应该为了避免变暖带来的气候灾难而减少碳排放，疫情议题的焦点是政府应该选择清零还是共存。减排和清零都会阻碍经济发展，继续排放和共存都必须面对发生灾难的风险，你说怎么办。

这两个问题本质上不完全是科学问题。每个人都既想要经济发展，又想要避免灾难，面对这种矛盾的目标怎么取舍，这里面有价值观和承担责任的问题，最终只能让政客拍板。

科学家的任务是提供政策的参考。简单说就是如果我们使用这个政策，你大概给我估计一下会发生什么结果——这个结果估计得准不准确，是科学家的责任；是否接受这个结果，则由政客决定。

我们希望科学家给精确的预测——可是帕尔默这本书讲了这么多，最大的主题就是精确预测是不存在的。事实上把政策加入模型是比天气预报更难的预测，因为现在你必须考虑「政府行为」这个变量，你得考虑若干个虚拟的现实。帕尔默说，如果考虑政策变量，预测就不能叫「预测（prediction）」了，只能叫「投射（projection）」，或者说估计，因为准确度更低了。

还有一个更基本的难点在于，气候变化和新冠疫情的模型中都存在一些结构性的未知，不像前面说的天气预报模型里只有参数的不确定性。如果你已经知道这里需要一个参数，只不过你不知道这个参数具体是多少，这种不确定性是「已知的未知」；结构性的不确定性则是你根本就不知道这里需要什么样的参数，是「未知的未知」。

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先说全球变暖。基本道理很简单，二氧化碳是一种温室气体。人类的工业活动使得大气中的二氧化碳持续增多，导致温室效应越来越强。

二氧化碳气体对太阳发出的可见光、紫外光都是透明的，允许太阳光直接穿过它照射到地球表面；但是从地面反射回到太空的光，因为温度比较低，有更多的成分在红外端，二氧化碳会吸收红外线。也就是说，因为二氧化碳气体的存在，照射到地球的光没变，但从地球上离开的光减少了——所以大气温度会上升。

但故事并没有这么简单。其实大气中二氧化碳的含量是非常非常低的，就算是工业活动也没有增加多少。即便我们满打满算，把大气层中二氧化碳的浓度增加一倍，它本身导致的变暖，也就1℃。这有啥可担心的？

问题的复杂性在于，这1℃之差会导致另一种温室气体的增加，那个才是主力。那就是水蒸气。

水蒸气你很熟悉，遇冷就会变成小水滴或者水雾，不会引起变暖；但是气态的水的反光性质跟二氧化碳性差不多，也是让阳光进来不让反射光回去，是变暖气体。

二氧化碳增多会让大气温度升高，大气温度升高会让大气里的水蒸气含量增加，水蒸气含量增加又让大气进一步变暖，这是一个正反馈过程。

然后你还要考虑，变暖会让地面的冰雪减少，而因为冰雪本来有反光的作用，冰雪减少又会进一步导致地面吸收的热量增多，所以又加剧了变暖。

把二氧化碳、水蒸气和冰雪都考虑进来，模型显示二氧化碳增加一倍会让全球温度升高2.5℃，这就有点严重了。但是这还不够，还有一个更复杂的因素，那就是云。水蒸气增加，云也会增加。而云，却是目前的模型所无法精确预测的。

我们平常看到的那种乌云和白云都是低空云，它是不透明的，会挡住阳光，这样的云会让大气温度下降。这相当于起到一个负反馈作用，能抵消温室效应。那你说这不是很好吗？

问题是天空中还有另一种云，高层的云。这种云对入射的阳光是透明的，可是它会遮挡从地球返回太空的阳光，作用跟二氧化碳和水蒸气差不多，这就等于又增加了一层温室效应！

那你说总体而论，到底是低层云的负反馈作用大还是高层云的正反馈作用大，云到底是减弱了还是加剧了变暖？我们不知道。这是当前气候模型最大的难点所在。云是一种非常复杂的现象，跟水蒸气含量有关系，跟空气中有多少杂质也有关系，海洋上的云和陆地上的云也不一样……我们没有一个像纳维尔-斯托克斯方程那样的精确公式来计算云，云是一种高阶的混沌现象。我们甚至不知道二氧化碳增多到底是让高层云变得更多了还是让低层云变得更多了。

所以现在的局面是多个研究者分别对云做出不同的假设，搞自己的模型，这些模型的预测结果各不相同。如果二氧化碳排放增加一倍，大气温度到底增加多少？我们得到的是下面图中这样一个预测集合——

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2023022718/1801195627296661012/022718.png)

图中横坐标是预测温度会升高的度数，纵坐标是给每个度数“投票”的模型数，比如有9个模型认为温度会升高3℃。这张图注定会让政客感到无所适从。

如果你按照“哪个度数票数多就采纳哪个度数”，那么预测结果应该算是在2.5℃到3℃之间，因为有最多的模型是这个结果。可是图中曲线的右侧，明明有更多的模型认为变暖程度会超过3℃！

这个麻烦在于，这条曲线不是我们常见的那种正态分布的钟形曲线，而是一个偏斜（skewed）的形状，有一条厚厚的、看起来不敢忽略的大尾巴。这是非线性模型的典型现象，意味着容易出“蝴蝶效应”、“黑天鹅”之类的极端事件。

如果大祭司对你说“嗯……我看这次最可能的结局是不发生灾难，……但是也有可能发生很大的灾难”，你会怎么做呢？

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再说新冠疫情。政府希望模型能告诉我们，如果选择共存，会有多少人感染，会不会发生严重的医疗挤兑，会导致多少超额死亡。可是模型能做的很有限。

传染病模型的基本原理也很简单，你把所有人分成三类：

* 第一类是没有感染、但很有可能会被感染的人（susceptible）；

* 第二类是已经感染病毒、并且很有可能会传染给其他人的人（infected）；

* 第三类是已经感染过、康复了或者死亡了的人，他们既不会传染别人，也不会被人传染（removed）。

然后你考察这三类人的互动和人数变化。最关键是第二类，我们非常需要知道他们每个人平均会传染给多少人，这个数也就是你这几年经常听到的「R0」。你可能听说过，新冠病毒最初的R0是多少，后来的奥密克戎变体的R0又是多少云云……

但真实的R0并不是一个单一数值。它不但跟病毒的传染性强弱有关，更跟人群的分布、人群的行为习惯有关。乡村地区的人们互相不怎么接触，R0自然小；城市里人们喜欢聚集，R0就会大。

在英国用的一个最复杂的模型中，全国被分成了若干个街区，每个街区都有自己的R0——但就是这样也是不准确的。关键是你无法预测人的行为。有时候政府说封控，老百姓真的会老老实实待在家里；可有些时候老百姓根本不听政府号召，而且每个街区的人口密度也会随着居家或者上班发生变化……

R0值的这个不确定性，是一种「结构性的不确定性（structural model uncertainties）」，跟天气模型中的云一样，真是人心如浮云啊……

所以科学家还是得像气候模型一样，弄出若干个不同的模型，每个模型设定不同的R0值分布，最后搞一个预测结果集合。然后政客还是得面对到底该如何听取这么多模型的意见的困难局面。

疫情在英国基本结束之后，公众发现真实的结果跟政客当初说的也太不一样了。政客立即就可以拿科学家当替罪羊，说不是我们瞎指挥，是科学家的预测有问题。而科学家，只能有苦说不出。

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总而言之，因为像云和R0这样的结构性不确定性的存在，目前科学家对复杂预测的操作方法是运行多个模型，给你提供一个预测集合。我们看看集合里的结果是怎么分布的，就能猜测——或者说“投射”——出发生各种局面的概率大小大概是多少，然后从那些概率出发，再去做决策。

理解了这些幕后的操作，你的第一反应大概是不要迷信所谓的科学预测，你知道预测肯定不准。但我认为你的第二反应应该是我们也不能据此就排斥科学，因为这就是我们所能得到的最好的答案。

其实这样的答案比「没有答案」要强得多。

最起码现在我们知道，全球变暖带来害处的可能性远远大于带来好处的可能性。这个认知就已经可以说服各国政府对碳排放小心行事了。

科学家毕竟不真是用龟甲占卜的祭司，那些预测结果并不是胡乱给的，更不是完全随机分布的。尽管所有模型都有不确定性，但是每个模型处理不确定性的方式是不一样的，然后这么多模型都在「气候一定会变暖，并且很有可能会导致灾难」这个说法上取得了共识，这难道不也是一个很靠谱的参考意见吗？

怎么使用这样的参考意见，咱们下一讲再说。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2023022718/1801195645550297628/022718.jpeg)

### 💡 精华要点
- 因为结构性不确定性的存在，目前科学家对复杂预测的操作方法是运行多个模型，给你提供一个预测集合。我们看看集合里的结果是怎么分布的，就能猜测——或者说“投射”——出发生各种局面的概率大小大概是多少，然后从那些概率出发，再去做决策。
