Гомер: Медведя нигде не видно. Медвежий патруль, должно быть, работает безотказно.
Лиза: Это разумное рассуждение, папа.
Гомер: Спасибо, дорогой.
Лиза: Следуя твоей логике, я мог бы утверждать, что эта скала отпугивает тигров.
Гомер: О, как это работает?
Лиза: Это не работает.
Гомер: Ага.
Лиза: Это просто дурацкий камень.
Гомер: Ага.
Лиза: Но я что-то не вижу поблизости тигров, а ты?
[Гомер обдумывает это, затем достает деньги]
Гомер: Лиза, я хочу купить твой камень.
[Лиза сначала отказывается, потом соглашается на обмен]
Этот запоминающийся обмен репликами между “Симпсонами” – одна из причин, по которой вымышленный персонаж, Лиза Симпсон, является своего рода символом скептицизма. Время от времени в сериале она усердно защищает науку и здравый смысл, даже прихватив с собой экземпляр “Jr. Журнал ”Скептик” (который в то время был вымышленным, а затем был создан в качестве дополнения к журналу “Скептик”).
В ходе обмена мнениями подчеркивается, что иногда бывает трудно продемонстрировать (не говоря уже о том, чтобы “доказать”), что превентивная мера сработала. Это связано с тем, что мы не можем знать наверняка, какой была бы альтернативная история или контрфактическая. Если я приму меры для предотвращения заражения COVID, а затем не заболею, сработают ли эти меры или я все равно не собираюсь заражаться COVID? Исторически это произошло в больших масштабах в 2000 году – это был компьютерный сбой, который должен был сработать, когда год сменился на 2000-й. В большинстве компьютерных программ год кодируется только двумя цифрами, предполагая, что первые две цифры равны 19, поэтому 1995 год был закодирован как 95. Поэтому, когда год сменился на 2000, компьютеры по всему миру подумали бы, что наступил 1900 год, и наступил бы хаос. Во всем мире было потрачено от 300 до 500 миллиардов долларов на исправление этой ошибки путем обновления миллионов строк кода до четырехзначного годового значения.
Сработало ли это? Что ж, предсказанные катастрофы не произошли, так что с этой точки зрения это произошло. Но мы не можем знать наверняка, что произошло бы, если бы мы не исправили код. Это привело к спекуляциям и даже критике по поводу траты времени и денег на устранение неполадок. Однако есть веские основания полагать, что превентивные меры сработали.
На другом конце спектра часто встречаются культы судного дня, предсказывающие, что конец света каким-то образом наступит в определенную дату, с которыми приходится иметь дело послезавтра. Одна из стратегий заключается в том, чтобы сказать, что вера группы предотвратила конец света (стратегия тайгер-рока). Теперь они могут отпраздновать это событие и начать вербовку, чтобы предотвратить следующий конец света.
Вопрос в том, как мы узнаем, когда наши превентивные меры были успешными, а когда в них не было необходимости. В любом из приведенных выше сценариев вы можете использовать отсутствие каких-либо серьезных событий как доказательство того, что проблема была ложной с самого начала, или что превентивные меры сработали. Отсутствие катастрофы соответствует обоим вариантам. Проблема может стать очень сложной. Когда принимаются превентивные меры, а негативные последствия все равно наступают, можем ли мы утверждать, что было бы хуже? Предотвратило ли закрытие школ во время эпидемии COVID какие-либо смерти? Что бы произошло, если бы мы попытались сохранить школы открытыми? Отсутствие однозначного ответа означает, что любой может использовать историю для обоснования своих идеологических взглядов.
Как нам определить, работает ли превентивная мера. Существует несколько действенных методов, в основном связанных со статистикой. Однозначного доказательства нет (вы не можете просмотреть историю событий еще раз, чтобы увидеть, что происходит), но вы можете продемонстрировать убедительную корреляцию. В идеале корреляция должна быть повторяемой, по крайней мере, при некотором контроле над смешивающимися переменными. Например, в отношении показателей общественного здравоохранения мы можем сравнить данные за период времени или в месте, где не принимались профилактические меры, с данными, в которых они принимались. Это может варьироваться в зависимости от штата, провинции, страны, региона, демографической группы населения или за исторический период. Например, в каждой стране, где внедряется противокоревая вакцина, наблюдается немедленное резкое снижение заболеваемости корью. А при снижении приверженности к вакцинации наблюдается рост заболеваемости корью. Если это происходит достаточно часто, статистические данные могут быть невероятно достоверными.
Это связано с широко используемой (но часто неправильно понимаемой) логической ошибкой – смешением корреляции с причинно-следственной связью. Часто люди говорят, что “корреляция не равна причинно-следственной связи”. Это верно, но может ввести в заблуждение. Корреляция не обязательно обусловлена конкретной причинно-следственной связью, но это может быть так. Чрезмерное применение этого принципа – это способ отбросить корреляционные данные как бесполезные, но это не так. Метод, которым ученые используют корреляцию, заключается в поиске множества взаимосвязей и триангуляции до единственной причины, которая согласуется со всеми ними. Курение коррелирует с повышенным риском развития рака легких. Кроме того, продолжительность и интенсивность курения также коррелируют, как и между фильтрованным и нефильтрованным курением, и отказ от курения коррелирует со снижением риска по сравнению с исходным уровнем. Существует множество взаимосвязей, которые в совокупности имеют смысл только в том случае, если курение вызывает рак легких. Интересно, что табачная промышленность десятилетиями утверждала, что эти данные не доказывают, что курение вызывает рак, потому что это была просто корреляция.
Еще одним потенциальным доказательством является моделирование. Мы не можем повторить историю, но мы можем в некоторой степени ее смоделировать. Наша способность делать это быстро растет по мере того, как компьютеры становятся все мощнее, а технологии искусственного интеллекта развиваются. Итак, мы можем провести контрфактический анализ и спросить, что произошло бы, если бы мы не предприняли определенных мер. Но, конечно, эти выводы хороши лишь настолько, насколько хороши сами расчеты, а они хороши лишь настолько, насколько хороши наши модели. Учитываем ли мы все переменные? Этот вопрос, безусловно, находится в центре обсуждения глобального изменения климата. Мы можем проверить наши модели как на основе исторических данных (предсказывали ли они то, что уже произошло), так и на основе будущих данных (предсказывали ли они то, что произошло после предсказания). Оказывается, климатические модели были очень точными и становятся все более точными. Поэтому нам, вероятно, следует обратить внимание на то, что, по их словам, может произойти с будущими выбросами парниковых газов.
Но я предсказываю, что если каким-то чудом мы сможем предотвратить наихудшие последствия изменения климата с помощью масштабных усилий по обезуглероживанию нашей промышленности, будущие отрицатели будут утверждать, что изменение климата с самого начала было обманом, потому что его не было. Снова будет 2 тысячи фунтов стерлингов, но в более широком масштабе. Однако я готов столкнуться с этой проблемой.
Еще один способ оценить требования о предотвращении – это правдоподобие. Пример с тайгер-роком, который приводит Лиза, великолепен по двум причинам. Во-первых, камень явно “просто дурацкий”, который она случайно подобрала с земли. Во-вторых, нет никаких оснований полагать, что где-то поблизости есть тигры. Для любого заявления о предотвращении необходимо рассматривать эмпирические данные, полученные в результате корреляции или моделирования, в контексте правдоподобия. Существует ли четкий механизм? Чем ниже правдоподобие (или предварительная вероятность, в статистических терминах), тем больше потребность в эмпирических доказательствах для выявления вероятной причинно-следственной связи.
В случае с Y2K был задействован четкий и полностью понятный механизм. Они также могли легко смоделировать, что произойдет, и компьютерные системы действительно выходили из строя. Что касается глобального изменения климата, то существует довольно зрелая наука с тысячами статей, опубликованных за десятилетия. Мы довольно хорошо разбираемся в парниковом эффекте. Мы не знаем всего (и никогда не узнаем), и в наших знаниях есть погрешности (например, чувствительность к изменению климата), но мы также ничего не знаем. Углекислый газ удерживает тепло, и увеличение содержания CO2 в атмосфере увеличивает точку равновесия общего количества тепла в земной системе. По этому поводу нет серьезных споров, только о точном соотношении. Что касается курения, то у нас есть много фундаментальных научных данных, показывающих, как канцерогены, содержащиеся в табачном дыме, могут вызывать рак, поэтому неудивительно, что это так.
Но если предполагаемый механизм является магическим, то простая однонаправленная корреляция была бы не слишком убедительной, и уж точно не отсутствие единого исторического события.
Конечно, есть много сложных примеров, по поводу которых искренние эксперты могут не согласиться, но хорошо, по крайней мере, понимать соответствующую логику.
