去年，一个由知名专家组成的高级别小组，即哥本哈根共识，对世界最紧迫的环境、健康和社会问题进行了优先排序。该小组由丹麦环境评估研究所组建，时任主任为比约恩·隆伯格，该小组使用成本效益分析来评估在有限的资金下，哪里能发挥最大的作用。该小组的结论是，最高优先级应放在相对容易理解的、有明确治疗方法的紧迫问题上，例如疟疾控制。而气候变化等长期挑战，由于其前进方向甚至威胁的范围仍不明确，排名较低。
通常，这些问题中的每一个都是孤立地处理的，仿佛人类可以奢侈地逐一处理问题。哥本哈根共识使用了最先进的技术，试图带来更广阔的视角。然而，在这样做的过程中，它揭示了最先进的技术未能处理一个简单的事实：未来是不确定的。预测未来的尝试历史参差不齐——从人类永远无法飞行的宣言，到 20 世纪 70 年代末日般的经济和环境预测，再到“新经济”将消除经济起伏的说法。毫不奇怪，决策者往往专注于下一个财政季度、下一年、下一次选举。由于对指南针感到不确定，他们紧抱着熟悉的海岸。
然而，这种对不确定未来的可以理解的反应意味着，国家和世界的长期威胁常常被完全忽视，甚至因短视的决策而变得更糟。在日常生活中，负责任的人会着眼于长远，尽管眼前有需求：我们做作业，我们为退休储蓄，我们购买保险。同样的原则当然也应该适用于整个社会。但是，领导者如何权衡现在与未来？他们如何避免因科学的不确定性而瘫痪？
支持科学新闻
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过以下方式支持我们屡获殊荣的新闻报道 订阅。 通过购买订阅，您正在帮助确保有关塑造我们当今世界的发现和想法的具有影响力的故事的未来。
该方法复制了人们在日常生活中对不确定决策进行推理的方式。
在充分理解的情况下，科学可以可靠地预测替代政策选择的影响。这些预测，结合使用数学模型和统计方法来确定最佳行动方案的正式决策分析方法，可以明确社会必须不可避免地做出的权衡。公司高管和民选官员可能并不总是听取这些建议，但他们这样做的情况比愤世嫉俗者可能认为的要多。分析在很大程度上提高了立法、监管和投资的质量。国家经济政策就是一个例子。20 世纪 30 年代和 40 年代分析师引入的概念——失业率、经常账户赤字和国民生产总值——现在已司空见惯。在很大程度上，各国政府已经学会避免 19 世纪和 20 世纪早期常见的剧烈的繁荣与萧条周期。
现在的问题是，世界面临着许多长期和短期挑战，这些挑战远未得到充分理解：如何保护环境、确保社会保障的未来、防范恐怖主义以及管理新技术的影响。对于科学家来说，这些问题过于复杂和偶然，无法做出明确的预测。在如此深度的不确定性面前，预测和决策的机器就会卡住。传统的分析方法倾向于挑战中容易理解的部分，而避开其余部分。因此，即使是像哥本哈根共识那样复杂的分析，也很难评估可能塑造我们长期未来的近期步骤的价值。
我们三人——一位经济学家、一位物理学家和一位计算机科学家，都在兰德公司帕迪中心工作——一直在从根本上反思分析的作用。我们构建了严谨、系统的方法来应对深度不确定性。基本思想是通过使用计算机来帮助构建在非常广泛的合理未来范围内都能良好运行的策略，从而将我们自己从对精确预测的需求中解放出来。我们不是试图消除不确定性，而是强调它，然后找到管理它的方法。像沃尔沃这样的公司已经使用我们的技术来规划企业战略。[中断]
这些方法提供了一种打破华盛顿特区经常出现的意识形态僵局的方法。通过允许决策者探索各种假设情景，新方法将古老但无法回答的问题——长期未来会带来什么？——重新定义为一个更好地反映我们真正担忧的问题：今天的哪些行动最能塑造我们喜欢的未来？
预测的风险
在经济与环境之间取得平衡是利用科学为长期决策提供信息的一个主要困难例子。爱德华·O·威尔逊在他的 2002 年著作《生命的未来》中描述了经济学家和环境科学家之间的辩论[参见爱德华·O·威尔逊的“瓶颈”；《大众科学》，2002 年 2 月]。前一组人经常认为，目前的政策将成功地引导社会度过即将到来的世纪。技术创新将减少污染并提高能源效率，商品价格的变化将确保及时地从稀缺资源转向更丰富的资源。后一组人认为，社会目前的道路将证明是不可持续的。到环境压力的迹象变得明确时，社会可能已经过了容易恢复的点。最好现在就踩刹车，而不是在为时已晚时才猛踩刹车。
无论他们的论点多么有说服力，双方的详细预测肯定都是错误的。今天做出的决定将影响 50 到 100 年后的世界，但无论科学的质量如何，没有人可以可靠地预测那时的生活会是什么样子。利益相关者查看相同的不完整数据，应用不同的价值观和假设，并得出不同的结论。结果可能是静态且激烈的辩论：“抱树者！” “生态罪犯！”
20 世纪 70 年代早期的（臭名昭著的）报告《增长的极限》是标准分析工具经常未能调解此类辩论的完美例证。一群科学家和舆论领袖组成的罗马俱乐部预测，除非世界立即采取行动减缓自然资源的使用，否则世界将很快耗尽自然资源。这个结论来自当时最先进的资源使用动态计算机模型。该报告受到了极大的怀疑。自托马斯·马尔萨斯时代以来，随着新技术提高了生产效率并为日益减少的资源提供了替代品，资源短缺的迫在眉睫已经消失。
但该模型并没有错；只是使用不当。任何计算机模型，顾名思义，都是现实世界的简化镜像，其预测容易受到某些被忽视因素的影响。《增长的极限》模型揭示了社会面临挑战的一些重要方面。作者将分析结果呈现为预测，这使模型超出了其局限性，并降低了其整个研究计划的可信度。
应对未来
分析师意识到这种失败，转而采用情景规划等技术，这些技术涉及探索不同的可能未来，而不是在单一预测上赌博。例如，1995 年，由斯德哥尔摩环境研究所召集的全球情景小组制定了三个情景系列。“传统世界”系列描述了一个未来，在这个未来中，技术创新在市场驱动和政府政策的轻微引导下，在不损害环境质量的情况下产生经济增长。在“野蛮化”情景集中，相同的因素——创新、市场和政策——被证明不足以应对挑战，导致社会崩溃以及暴力和苦难的蔓延。第三组“大转型”描绘了环保社会价值观的广泛采用。全球情景小组认为，“传统世界”情景是合理的，但并非有保障；为了避免“野蛮化”的风险，社会应该遵循“大转型”的道路。[中断]
虽然情景分析避免做出明确的预测，但它也有自身的缺点。它最多只处理少数几个可能的未来，因此怀疑论者总是可以质疑突出显示的少数几个的选择。更根本的是，情景系列不容易转化为行动计划。决策者应该如何使用情景？他们应该关注最具威胁性的情况，还是专家认为最有可能发生的情况？每种方法都有缺陷。
欧盟经常赞成“预防原则”——本质上，政策基于最危险的合理情景。例如，《京都议定书》关于气候变化的条约要求减少温室气体排放，即使其长期影响远未可知。在某种程度上，预防原则是完全有道理的。未雨绸缪胜于亡羊补牢。长期未来总是阴云密布；有些危险可能只有在为时已晚时才会变得确定。然而，该原则是一个不完善的指南。未来存在许多潜在的危害。我们应该同样担心所有这些危害吗？很少有选择是无风险的，预防原则可能会导致自相矛盾的结论。例如，温室气体排放的危害和减少排放的成本都是不确定的。为了保护环境，我们现在应该减少排放。为了保护经济，我们应该推迟减排。那么我们该怎么办？
相比之下，美国的许多人赞成成本效益分析，这种分析平衡了消除每种潜在危害的好处与这样做的成本。当结果不确定时，成本效益分析会用几率来权衡它们。我们应该愿意支付高达 500 美元来消除 1,000 美元的危害，而这种危害发生的几率为 50%。成本效益分析在许多情况下提供了明确的答案。汽油中的铅进入环境并影响儿童发育中的大脑。即使科学家不确切知道有多少儿童受到影响，但从汽油中去除铅的好处远远超过成本。但长期未来很少提供如此明确的选择。通常，成本和收益都足够不明确，以至于在分配几率上的小分歧可能会对建议的政策产生巨大影响。
制定稳健的政策
成本效益分析等传统工具依赖于“预测然后行动”的范式。它们需要在预测未来之后才能确定在预期情况下效果最佳的政策。由于这些分析要求每个人都同意模型和假设，因此它们无法解决我们社会面临的许多最关键的辩论。它们迫使人们在许多合理的、相互竞争的未来观点中选择一个。无论选择哪一个，都容易出现错误和意外。
我们的方法不是寻找最优策略，而是寻找稳健的策略。稳健的策略在广泛的合理未来范围内与替代方案相比表现良好。它不必在任何未来中都是最优策略；然而，它将在容易预见的未来和难以预测的意外事件中都产生令人满意的结果。
这种方法复制了人们在日常生活中经常对复杂和不确定的决策进行推理的方式。已故的认知科学家和诺贝尔奖获得者赫伯特·A·西蒙在 20 世纪 50 年代率先研究人们如何做出真实世界的决策，他观察到人们很少优化。相反，他们寻求足够有效、包含针对各种潜在结果的对冲并且具有适应性的策略。明天将带来今天无法获得的信息；因此，人们计划修改他们的计划。
由于复杂性和大量所需的计算，将稳健性和适应性纳入正式的决策分析曾经是不可能的。技术已经克服了这些障碍。然而，应对深度不确定性需要的不仅仅是原始的计算能力。计算机必须以不同的方式使用。传统的预测然后行动方法将计算机视为一个高级计算器。分析师选择模型并指定假设；然后计算机计算这些输入隐含的最优策略。[中断]
相比之下，对于稳健的决策，计算机是推理过程不可或缺的一部分。它对候选策略进行压力测试，搜索可能击败它们的合理情景。稳健的决策交互式地结合了人类和机器的互补能力。人们擅长寻找模式、进行推断和提出新问题。但他们可能无法识别不方便的事实，并且可能会忽略长长的因果链如何与结果相关。机器确保所有关于策略的主张都与数据一致，并且可以揭示挑战人们珍视的假设的情景。没有策略可以完全免疫不确定性，但计算机可以帮助决策者利用他们拥有的任何信息做出能够经受住各种趋势和意外的明智选择。
可持续发展
要了解这种方法在实践中是如何运作的，请回到可持续发展的困境。第一步是弄清楚计算机应该计算什么。稳健的决策要求机器生成通往未来的多条路径，涵盖可能发生的未来的全部多样性。我们可能不知道将要发生的具体未来，但任何在足够多样化的计算机生成情景集中表现良好的策略都可能应对实际发生的情况带来的挑战。
在我们对可持续发展的分析中，我们使用了斯托尼布鲁克大学经济学家沃伦·C·桑德森和奥地利拉克森堡国际应用系统分析研究所最初创建的仙境模型的修订版本。仙境模拟以非常简单的方式融入了对全球经济、人口统计和环境动态的科学理解。人口和财富的增长将增加污染，而技术创新可能会减少污染。反过来，当污染超过环境的吸收能力时，就会损害经济。
我们的仙境模型版本与《增长的极限》中使用的模拟相似——但只有 41 个不确定参数，远比它简单。这种简单性可能是一种优点：经验表明，如果模型的结构或输入仍然不确定，那么仅增加细节并不能使预测更准确。对于稳健的规划，模型应该用于生成多样化的情景，而不是预测，所有情景都与我们拥有的知识相一致。
分析师在特殊的“探索性建模”软件中运行模型，可以测试各种策略并查看它们的表现。人类用户提出一个策略；对于集成中的每个情景，计算机根据收入或预期寿命等指标，将这种方法与最优策略（在完全预测性预见下会选择的策略）进行比较。系统化的过程揭示了拟议策略可能表现不佳的未来。它还突出了如何调整每种策略以更好地处理那些压力重重的未来。
在可持续性示例中，我们将模型运行到 2100 年。两个关键的不确定性是这一时期的全球平均经济增长率和一切照旧的“脱钩率”（即在没有新环境政策的情况下，单位经济产出污染的减少量）。如果现有法规、生产力提高以及向服务型经济的转变在不减少增长的情况下减少污染，则脱钩率将为正。如果增长需要增加污染，则脱钩率可能为负。
根据这些数量的值，不同的策略表现不同。“维持现状”策略只是继续执行目前的政策。在脱钩率超过增长率的未来中，它的表现良好，但如果情况相反，污染最终会变得非常严重，以至于政策制定者被迫放弃该策略并试图扭转损害。在 20 世纪，增长率和脱钩率几乎相等。如果 21 世纪的情况也证明如此，那么世界将岌岌可危，徘徊在成功与失败之间。[中断]
更激进的“速成计划”将资金投入到技术发展和环境法规中，以加速脱钩超过其一切照旧的速度。虽然这种策略消除了灾难的风险，但它可能会施加不必要的高成本，从而抑制经济增长。
变得灵活
这两种策略都涉及预先确定的政策。适应性策略优于两者。受“维持现状”和“速成计划”的互补优势和劣势的启发，我们考虑了一种灵活的替代方案，即实施严格的排放限制，但如果成本过高，则放宽这些限制。这样的策略可能是稳健的。如果技术乐观主义者是正确的（脱钩率最终很高），则成本阈值永远不会被突破，并且工业界将实现积极的环境目标。如果技术悲观主义者被证明是正确的（脱钩率很低），那么严格的污染限制将超过商定的成本限制，在这种情况下，该策略将给工业界更多时间来完成目标。
新的决策方法可以打破华盛顿的政治僵局。
这种策略可以通过提供所有人都可以同意的行动计划来帮助打破有争议的辩论，无论谁对未来的看法被证明是正确的。我们的适应性策略类似于一些经济学家提出的作为《京都议定书》中不可更改的排放目标的替代方案的“安全阀”策略。我们的新分析工具使决策者既可以设计此类策略，又可以向所涉及的各个利益集团证明其有效性。
当然，即使是适应性策略也有其致命弱点。在安全阀的情况下，在大多数未来中效果最佳的环境目标和成本约束的组合在技术创新被证明极其昂贵时表现不佳。为了解决这个问题，用户可以重复分析以提出各种稳健的策略，每种策略在不同的条件下都会崩溃。一种策略可能在另一种策略失败时表现良好，反之亦然，因此它们之间的选择涉及不可避免的权衡。计算机计算出每组情况必须有多大的可能性才能证明选择一种策略而不是另一种策略是合理的。因此，我们的方法将一个复杂的问题简化为少量简单的选择。决策者做出最终决定。他们可以专注于根本的权衡，充分意识到未来可能带来的意外，而不是徒劳地争论模型和其他假设。
显然，这种方法不仅适用于可持续发展，也适用于广泛的其他挑战：将新产品推向市场、管理国家的福利计划，甚至战胜恐怖主义。科学和技术无法改变未来根本的不可预测性。相反，它们为另一个问题提供了答案：今天的哪些行动可以最好地迎来理想的未来？人类和计算机搜索拟议策略可能失败的合理未来，然后确定避免这些潜在不利结果的方法。
过去预测的失败应该让任何声称看清未来几十年清晰道路的人感到谦卑。然而，矛盾的是，我们塑造未来最大的可能影响力可能恰恰延伸到我们目光变得最模糊的那些时间尺度上。我们通常对可预测的、受充分理解的力量支配的近期未来影响甚微。在未来不明确、不可预测且最难看清的地方，我们今天的行动很可能产生最深远的影响。新工具可以帮助我们规划正确的路线。