专家对未来的预测真的比普通人准确吗
20世纪80年代中期，心理学家菲利普·泰特洛克就在当时的政治专家中进行了相关研究。泰特洛克设计了一个持续了20年的测试，坚持要让政治专家用实际行动证明他们的预测。他让284位政治专家就未来可能发生的各种事件做了近百项预测，内容从某场选举的结果到两国发生武装冲突的可能性等。对每个预测，泰特洛克都要求专家从两种可能结果中确定一个自己的预测结果，并要求他们估计出预测结果发生的可能性。这就是之后泰特洛克为专家评分的依据，自信（所估可能性高）的预测在预测正确时将获得更多分数，但相应地，预测错了也会丢更多分。有了这些预测，接下来他就坐等预测的事件发生了。20年后，泰特洛克发表了研究结果。其发现非常惊人：虽然政治专家的预测表现比随机乱猜略微准确一点儿，但却连一个最简单的统计模型也比不上。更令人吃惊的是，他们在专业领域之外的预测比在专业领域之内的预测更准确一点儿2。
泰特洛克的结果经常被当作“专家昏庸无能”的证据，当然这有几分道理。但是，尽管专家们的预测可能不比我们其他人好到哪里去，但也不会差到哪里去。比如，在我年轻的时候，很多人都相信未来世界会拥有飞行汽车，轨道太空城市，以及无尽的自由时间。现在呢，我们在陈旧、拥挤的高速公路上开着内燃机汽车，忍受着品质不断下降的飞行服务，而且工作时间比以往都长。与此同时，网络搜索、移动电话、网上购物这些新兴事物横空出世，更是加深了对我们生活的影响。其实，就在泰特洛克开始实验时，一位名叫史蒂文·斯奈尔（Steven Schnaars）的管理学家也设法衡量了关于技术趋势预测的准确性，通过梳理大量书籍、杂志和行业报告，他记录了20世纪70年代人们做出的数百个预测，得到的结论是，大约有80%的预测都是错的，无论这些预测是否由专家做出。3
不仅专家对社会和科技长期发展趋势的预测准确性差，那些在商业领域有着丰富经验和充足干劲儿的专业人士，比如出版商、制片人和营销人员，他们在预测哪些书籍、电影或产品将成为下一个热门时，也会和政治专家预测下一场革命一样困难重重。事实上，纵观文化市场的历史，不被出版商或电影公司看好的热门之作数不胜数，比如《猫王》（Elvis）、《星球大战》（Star Wars）、《宋飞正传》（Seinfeld）、《哈利·波特》、《美国偶像》（American Idol）等。4再看看之前发生过的严重的商业危机，比如1998年美国长期资本管理公司（Long-Term Capital Management）溃败，2001年安然公司（Enron）破产，2002年美国世界通信公司（WorldCom）破产，2008年金融系统临近崩溃；或者看看像谷歌公司或Facebook崛起的成功案例，我们会惊讶地发现，几乎没有人能预料到将要发生的事情。比如，即便是在2008年9月雷曼兄弟公司（Lehman Brothers）即将破产之际，财政部和美国联邦储备理事会的官员也没能预见到随之而来的全球信贷市场的灾难性冻结，而他们可以说是世界上消息最灵通的人了。在20世纪90年代末，谷歌创始人谢尔盖·布林（Sergey Brin）和拉里·佩奇（Larry Page）试图以160万美元的价格出售谷歌，幸好当时没人对此感兴趣。之后谷歌的市值超过了1 600亿美元，差不多是几年前他们和其他人估价的10万倍。5
这样的结果似乎说明，人类并不擅长预测，其实这个说法也不完全正确。因为在很多事件上，我们还是可以预测得很准确的。比如，我敢打赌，我能预测出新墨西哥州圣塔菲的天气状况，而且准确率能达到80%以上。与政治专家的糟糕预测相比，这个准确率非常不错。但预测圣塔菲天气的本事并不能让我在气象局谋职。问题在于，圣塔菲每年大约有300天是晴天。所以，一个人只要简单预测说“明天圣塔菲将是晴天”，准确率就能达到80%。同样，预测美国在未来10年不会和加拿大开战，或者明天太阳继续从东方升起等，准确率都会极高，但不会给人们留下任何印象。也就是说，预测的真正问题不是我们常说的擅长或不擅长做预测，而是我们很难区分哪些事情我们可以做出可靠预测，而哪些不能。
拉普拉斯妖，无法预测复杂系统
在某种程度上，这个问题可以一直追溯到牛顿。从他的三大运动定律开始，再加上万有引力定律，牛顿不仅推导出了开普勒行星的运动定律，还推导出了潮汐时间，抛物体的运动轨迹，以及一系列令人惊叹的其他自然现象的规律。这是非凡的科学成就，也为那些难以匹配的数学规律可以用来做什么设定了一个预期。行星的运动、潮汐的时间，这些都是可以预测的神奇现象。或许除了电子的振动或光在一定距离内传播所用的时间之外，它们就是自然界中最具可预测性的现象了。但是，由于预测这些运动是科学家和数学家最初关注的问题之一，而且他们在该领域也取得了辉煌的成就，所以人们很容易认为：万事万物本来就是这样的。正如牛顿自己所说：
如果我们能用同样的推理方法从力学原理中推导出其他自然现象，那该多好啊！很多事情让我心生怀疑。所有现象可能都依赖于某种力量，在这种力量的作用下（其原因未知），物体的粒子要么互相吸引，并组合成规则形状，要么互相排斥。6
一个世纪以后，法国数学家、天文学家皮埃尔－西蒙·拉普拉斯（Pierre-Simon Laplace）将牛顿的观点推向了逻辑的极限，并声称牛顿力学将对未来（甚至是宇宙的未来）的预测简化成了计算问题。拉普拉斯设想了一个“智者”，它知道让自然运转的所有力量，也知道自然界所有事物所处的位置。对于这样的“智者”来说，没有不确定的事，未来就像过去一样呈现在它的眼前。7
拉普拉斯设想的“智者”被命名为“拉普拉斯妖”，从那时起，它一直潜行在人类对未来看法的边缘。对哲学家来说，拉普拉斯妖是有争议的，因为它在把对未来的预测简化为一种机械练习的同时，似乎剥夺了人类的自由意志。而事实证明，哲学家的担心是没有必要的。从热力学第二定律开始，进而到量子力学，最终发展到混沌理论，拉普拉斯的机械宇宙观以及对自由意志的担心已经消失有一个多世纪了，但这并不意味着拉普拉斯妖不存在了。尽管人们对于自由意志仍然存有争议，但“适用于恰当数据的自然法则可以用来预测未来”的观点还是非常吸引人的。当然，人们从文明时代开始就一直在预测未来，但拉普拉斯妖的独特之处在于，它不依据任何魔法力量，也不依赖于自己拥有的特殊洞察力，它只依赖于原则上人人都可以掌握的科学定律。因此，之前非常神秘的预测就被引入到客观理性的现代科学领域之中。
拉普拉斯妖
Démon de Laplace
拉普拉斯妖又被称为“智者”，它知道宇宙中的一切知识，包括每个原子确切的位置和动量，能够使用牛顿定律来展现宇宙事件的整个过程、过去以及未来。
然而，在这个过程中，拉普拉斯妖的概念模糊了两种不同过程的关键区别，为了便于论述，我将这两个过程分别称为“简单系统”和“复杂系统”。8简单系统指的是，用一个模型就可以描述我们观察到的所有或大部分变化的系统。从这个意义上来讲，钟摆摆动和卫星沿轨道运转都是简单系统，尽管对其建模和预测并不容易。事实上，有些矛盾的是，科学中最复杂的模型，比如预测星际空间探测器的轨迹或定位GPS设备的模型，往往描述的是相对简单的过程，像控制通信卫星轨道或飞机机翼拉升这样简单的基本运动方程，学物理的高中生都可以轻易掌握。但是，由于一个好模型和一个更好的模型之间的性能可能相去甚远，因此工程师在设计卫星GPS系统或波音“747”飞机的模型时，需要考虑到各种细微的修正，所以模型最终会变得复杂很多。比如，1999年，美国国家航空航天局的火星气候探测器（Mars Climate Orbiter）发生燃烧并在火星大气层中解体，事故发生的原因仅仅是一个简单的编程错误（使用了英制单位，而不是公制单位），它将探测器送入了距火星表面60公里的轨道，而不是140公里的轨道。探测器到达火星需要先穿越5 000多万公里的距离，与此相比，这个误差似乎微不足道，但对美国国家航空航天局来说，它就是辉煌的成功和惨痛的失败之间的差别。
复杂系统完全是另外一种系统。虽然目前人们对于复杂系统“复杂”的原因还没有达成一致看法，但大家普遍认为，其复杂性来源于众多相互依赖且以非线性方式相互作用的组成部分。比如，美国的经济系统是数百万人、数万家公司和政府机构的行为的总和，也是无数其他内部和外部因素相互作用的产物。因此，对经济发展轨迹的建模与对火箭运行轨迹的建模完全不同。在复杂系统中，某一部分的微小扰动会被放大，并在其他地方产生巨大影响，这也是我们在前面讨论累积优势和不可预测性时提到的“蝴蝶效应”。当复杂系统中的每个微小因素都可能以无法预测的方式被放大时，模型能够预测的也就很有限了。因此，复杂系统的模型往往非常简单，这不是因为简单模型的预测效果好，而是因为当存在巨大的误差时，细微的改进几乎不起作用。比如，对于经济学家来说，就算只是让他们的经济模型达到一个相当粗糙的精度也是很难做到的，尽管这种精度已经足以导致一个火星气候探测器被摧毁了。但是，问题不在于他们的模型不好，而是在于所有针对复杂系统的模型都很差。9
因此，拉普拉斯的观点有一个致命的缺陷，它只适用于简单系统。然而在现代社会中，无论是营销活动的影响、经济政策的效果，还是公司计划的结果，几乎所有的事物都属于复杂系统的范畴。当人们身处社交聚会、体育社群、商业公司、志愿者组织、市场、政党中，甚至整个社会中时，想法和行为都会受到彼此的影响。我们在第2章也讨论过，正是这些相互作用使得社会系统“社会化”，因为它们让群体变得不仅仅是一群人，在这个过程中，这些相互作用产生了极大的复杂性。