用超級預(yù)測洞見未來

超級預(yù)測者

問題清單浩如煙海，五個團隊相互競爭，數(shù)千名志愿者參與其中，這場競賽持續(xù)了四年。主辦方是美國政府機構(gòu)“情報高級研究計劃局”。科學家們希望借此找到幫助美國情報機構(gòu)提升預(yù)測能力的思維方式。

僅在2011年秋季開始的第一輪競賽中，志愿者就需回答104個問題。每隔幾天，他們就必須在上午九點前通過網(wǎng)站提交答案：克里斯蒂安·武爾夫會辭去德國總統(tǒng)職務(wù)嗎？澳大利亞會向印度出口鈾嗎？會有成員國宣布退出歐元區(qū)嗎？問題從塞內(nèi)加爾跳到日本，從金價波動來到核危機。參賽者需在截止時間內(nèi)作答；數(shù)周或數(shù)月后，才能揭曉哪支團隊的預(yù)測更勝一籌。

美國賓夕法尼亞大學心理學家芭芭拉·梅勒斯與同事菲利普·泰特洛克共同領(lǐng)導了一支競賽團隊。他們通過博客、郵件和口口相傳招募參與者，唯一的條件是擁有大學學位，約2200人通過初選。他們的隊伍中有職場新人、退休人士、程序員、軍事歷史學家和藥劑師。梅勒斯和泰特洛克將團隊命名為“優(yōu)質(zhì)判斷項目”，其任務(wù)是“提升判斷力”。

梅勒斯和泰特洛克讓部分參賽者獨立作答，另一些則可以在小組中討論預(yù)測結(jié)果。第一年結(jié)束后篩選出成績前2%的參賽者，組成新的精英預(yù)測小組。梅勒斯口中的“超級預(yù)測者”預(yù)測的準確度甚至高于情報機構(gòu)的安全戰(zhàn)略專家。

人類不斷作出預(yù)測，日常決策也基于預(yù)測。法官推測罪犯是否會再犯，銀行職員評估貸款違約風險，分析師預(yù)測機器人市場趨勢，醫(yī)生估算患者剩余壽命。預(yù)測左右企業(yè)投資方向、裁員決策、量刑輕重、貸款審批與化療方案。預(yù)測能塑造政治，甚至引發(fā)戰(zhàn)爭或政權(quán)更迭。球迷競猜歐洲杯結(jié)果，本質(zhì)上也是一場巨型預(yù)測游戲。

超級預(yù)測者掌握獨特的思維方式，從安寧病房的心理學家到氣象局的物理學家都需要這種思維。數(shù)學家著書向公眾普及預(yù)測知識，學者在《未來與預(yù)見科學》等期刊上交流研究結(jié)果，初創(chuàng)企業(yè)試圖將這種思維方式引入公司、政府與議會。如同學習外語或備戰(zhàn)半程馬拉松一樣，預(yù)測能力可以訓練。要做到精準預(yù)測，無需成為一個領(lǐng)域的專家，專家身份有時反而有害。并非人人都能成為超級預(yù)測者，但所有人都能學會更好地預(yù)見未來。

驚訝的力量

一個周五，當心理學家斯蒂芬妮·施蒂爾走進亞琛某醫(yī)院的安寧病房時，那位瘦弱的患者正臥床不起。她罹患甲狀腺癌，當時幾乎不再進食。這種癌癥若早期發(fā)現(xiàn)，通常可以治愈，但某些快速惡化的類型極難治療，生存率極低。“我和姐姐多年沒有聯(lián)系了，之前我們大吵了一架。”患者凝視著施蒂爾問，“我該再次聯(lián)系她嗎？”施蒂爾與患者約定稍作考慮后再討論這個問題。告別時，施蒂爾說：“周一見。”

還剩多少時間安排“身后事”？這是癌癥病房每日面臨的難題。精準預(yù)測至關(guān)重要：醫(yī)生據(jù)此選擇治療方案，家屬決定是否請假告別，患者則思考最后想見誰、想完成何事。

醫(yī)生常使用“安寧預(yù)后評分”等標準化問卷進行生存期預(yù)測，需勾選呼吸困難、消瘦程度、白細胞計數(shù)、護理需求等指標，最終得出30天生存率。然而，預(yù)后判斷往往不夠準確。施蒂爾長期從事生存期預(yù)測研究。她發(fā)現(xiàn)“安寧預(yù)后評分”的準確率僅有33%，且多數(shù)預(yù)測過于樂觀——醫(yī)生初次評估時就會高估患者生存期，當患者實際僅剩數(shù)周生命時，臨床判斷仍傾向于描述為“數(shù)月存活期”，仿佛不良預(yù)后判斷就等同于治療失敗。

人類在預(yù)后判斷中頻繁出現(xiàn)的系統(tǒng)性偏差，根源在于認知機制本身。科學界稱之為“認知偏差”。這種先入為主的思維定式會導致預(yù)后判斷呈現(xiàn)持續(xù)高估或低估的規(guī)律性偏離。

若能識別自身認知偏差，便可加以修正。研究表明，提問方式?jīng)Q定預(yù)測質(zhì)量。如果問“患者能否存活超過一周”，醫(yī)生往往過于樂觀。如果改為問“若患者下周去世，我是否會感到驚訝”，預(yù)測準確性就會顯著提升。醫(yī)生稱之為“驚訝問題”。

如果對那位甲狀腺癌患者使用“驚訝問題”，結(jié)果會不同嗎？施蒂爾永遠無從知曉。周一重返病房時，那位患者已離世。施蒂爾問自己：是否因希望患者多活幾周而誤判了其虛弱程度？她從中總結(jié)了兩點教訓：即便醫(yī)生深諳認知偏差機制，仍會不可避免地被它極大地影響判斷力；以及，永遠不再對重癥患者輕言“周一見”。

尋找最佳參照

布魯諾·雅恩的預(yù)測工具只有一臺聯(lián)網(wǎng)的筆記本電腦，他最重要的武器是谷歌。42歲的雅恩現(xiàn)居柏林，是“優(yōu)質(zhì)判斷項目”團隊的三位德國超級預(yù)測者之一。2011年，雅恩通過社交網(wǎng)站得知該項目，當時他正兼職于房地產(chǎn)公司。“工作有些無聊，于是我報了名。”雅恩說。

雅恩在賽前精心研習經(jīng)驗法則，深入分析了如何處理油價波動史或經(jīng)濟增長史相關(guān)數(shù)據(jù)，并領(lǐng)悟到，若要作出與趨勢相悖的預(yù)測，必須擁有充分依據(jù)。此外，他還認識到一種特殊的認知偏差類型——確認偏誤，即人們一旦形成既定觀點，往往會選擇性忽略相悖的信息。

雅恩最重要的預(yù)測技巧在于運用“基準率”。他指出，幾乎每個問題都能通過歷史上的類似案例找到基準參照。例如：若預(yù)測一對夫妻能否維持婚姻十年，人們可能想到他們發(fā)布在圖片分享網(wǎng)站上的度假照、兩人的某次爭執(zhí)或是他們的建房計劃——這些被心理學家梅勒斯稱為“噪聲”的干擾因素，往往會導致預(yù)測偏離正軌。

在婚姻預(yù)測案例中，通過搜索引擎可以輕松找到基準率：德國聯(lián)邦人口研究所的數(shù)據(jù)顯示，15%的夫妻會在婚后十年內(nèi)離婚。“超級預(yù)測者會以15%為起點，根據(jù)度假照、爭吵頻率等因素微調(diào)數(shù)值。”雅恩解釋道。

雅恩所屬的“迅捷中心”是一個國際預(yù)測者聯(lián)盟，由一位超級預(yù)測者于2022年創(chuàng)立，致力于為企業(yè)和研究機構(gòu)提供專業(yè)預(yù)測服務(wù)。為驗證實力，該中心成員定期發(fā)布國際政治預(yù)測：在以色列軍隊進入加沙地帶后不久，他們就預(yù)言“六個月內(nèi)將有超過2.5萬人死于戰(zhàn)火”，發(fā)生概率為61%——這個殘酷的預(yù)測很快成為現(xiàn)實。

雅恩最大的預(yù)測失誤？他談到了柏林勃蘭登堡機場。在工程延誤多年后的2017年，他面對電視鏡頭斷言：“柏林勃蘭登堡機場永不會啟用。”然而，兩年半后，首架載客航班在這里降落。“我當然很懊惱。”他坦言，因為偏偏這次錯誤的預(yù)測上了電視。他沒有料到新機場負責人能迅速扭轉(zhuǎn)施工困局，但他也強調(diào)，預(yù)測的最終目標并非永遠正確，而是“減少犯錯頻率”。

偶然的威力

若某航班三天前突發(fā)火情，我乘坐的航班是否安全？若某藥物在試驗中效果優(yōu)于安慰劑，對我是否也有效？輪盤賭連續(xù)五次開出“紅”后，下次必定是“黑”嗎？

這三個看似迥異的問題，實則共享著同一個內(nèi)核：它們都受偶然性支配。這種神秘力量始終與預(yù)測如影隨形，人類對其影響卻常缺乏判斷——我們總在無序中虛構(gòu)規(guī)律，總結(jié)出實際并不存在的“模式”。美國女性朱莉·拉姆的故事正是一個典型的例證。

“這不可能是偶然！”1992年，在長子確診白血病后，拉姆滿腦子都是這句話。她迫切想揪出致癌元兇，電視上的一則報道引起了她的注意：高壓電線與電磁場可能誘發(fā)癌癥。次日，拉姆向內(nèi)布拉斯加州奧馬哈市的衛(wèi)生局舉報，并開始收集患癌兒童名單。家長們互相聯(lián)絡(luò)，將病例標注于城市地圖上，再疊加高壓電網(wǎng)分布圖。

在某些癌癥病例集中的地方，電網(wǎng)特別密集。癌癥、電磁場、聚集現(xiàn)象，一切似乎都吻合。一位記者問拉姆是否懷疑她的理論，拉姆回答：“不。”但她錯了，迄今無科學研究表明高壓電線會誘發(fā)癌癥。在新書《如何預(yù)見無人預(yù)料之事》中，英國數(shù)學家基特·耶茨將奧馬哈的這些家長們視為“誤解偶發(fā)事件之影響”的典型案例。

人類通過游戲本能窺見支配偶然性的法則。古代人用骰子消遣，起初認為勝負神定。直到17世紀中葉，一名賭徒向?qū)W者布萊茲·帕斯卡請教：若某人在賭局中途取得特定優(yōu)勢，其最終獲勝幾率如何？帕斯卡致信同行皮埃爾·德·費馬，在通信中兩人逐漸發(fā)現(xiàn)：雖然雙方均有可能獲勝，但若他們反復(fù)博弈，其中一方會更常獲勝。這是一個革命性的發(fā)現(xiàn)：偶發(fā)事件也遵循規(guī)則。

此后數(shù)百年，數(shù)學家們發(fā)展出概率論，定義期望值、標準差、大數(shù)定律，發(fā)現(xiàn)泊松分布等。這些公式專為對抗人類直覺弱點而生，用數(shù)學矯正偏差。“偶然性常誤導人腦。”耶茨寫道。很多人誤將“偶然”等同于“均勻”。若讓普通人模擬100次拋硬幣結(jié)果的隨機序列，極少有人連續(xù)寫下五次“正”或“反”。但在真實隨機序列中，此類組合幾乎必然出現(xiàn)。

因此，拉姆無法通過地圖證明電網(wǎng)致癌，隨機分布的癌癥病例本就不均勻——正因其偶然，才可能出現(xiàn)聚集。耶茨指出：理解偶然者，未來少有意外。已發(fā)生的偶然事件明日可能重演——非因偶然失靈，而恰因其存在。

未來不止一種可能性

在德國奧芬巴赫市某機房內(nèi)，物理學家琳達·施萊默穿行于巨型計算機“SX-極光之翼”的機柜陣列之間。持續(xù)的轟鳴聲中，唯有緊跟她身旁才能聽清講解。

這座機房永不停歇地運轉(zhuǎn)。每日4：30啟動首輪預(yù)測，午夜結(jié)束末輪。如同馬拉松選手般持續(xù)工作的超級計算機，全靠冷卻水循環(huán)系統(tǒng)才能避免過熱宕機。

如此龐大的計算量源于施萊默采用的特殊預(yù)測方法——這也正是超級預(yù)測者的秘訣：他們從不只構(gòu)想單一未來，而是平行推演無數(shù)種可能性。施萊默任職于德國氣象局氣象分析與建模部，負責開發(fā)天氣預(yù)測模型。超級計算機據(jù)此生成未來七天的天氣預(yù)報，指導飛行員、船長的工作，并為《每日新聞》的天氣板塊提供數(shù)據(jù)。

人們有時會抱怨天氣預(yù)報不準，但實際上天氣預(yù)測堪稱成功典范。施萊默的圖表顯示，1980年，氣象學家可以預(yù)測未來兩天的天氣，而今天他們能以同樣的準確度預(yù)測未來七天的天氣。解釋自己的工作時，施萊默會說起邊長13公里的模擬三角形網(wǎng)格。她在計算機上將網(wǎng)格疊加在世界地圖上，借助地面觀測站、探空氣球、船舶和衛(wèi)星數(shù)據(jù)，為每個網(wǎng)格計算溫度、氣壓、日照等參數(shù)的變化，構(gòu)建一個龐大的方程組。模型中納入的變量越多，網(wǎng)格劃分越精細，計算量就越大，理論上預(yù)測精度也就越高。

而這里，還運用了一個特殊技巧——“集合預(yù)報”。超級計算機每次運行40次預(yù)測，微調(diào)初始值與參數(shù)：此處略改蒸發(fā)量，彼處調(diào)整云中冰晶沉降速度。天氣具有混沌性，初始條件的微小偏差會導致結(jié)果的巨大差異。集合預(yù)報馴服混沌，產(chǎn)出諸如“降雨概率30%”的結(jié)論。帕斯卡與費馬若見今日成果，一定會大為震撼。

情景化思維不僅能提升天氣預(yù)報精度，而且能優(yōu)化一切預(yù)測。柏林超級預(yù)測者雅恩稱之為“打開可能性空間”。施萊默則建議，每次預(yù)測前自問“可能發(fā)生什么？”然后思考“不確定性何在？程度如何？”

施萊默還揭示了一個關(guān)鍵：必須持續(xù)不斷地作出10次、20次乃至100次預(yù)測。唯有通過反復(fù)驗證，才能確認預(yù)測質(zhì)量——比如30%的降雨概率是否真實反映實際頻率，并持續(xù)優(yōu)化預(yù)測能力。

練習，練習，再練習

國民經(jīng)濟學家尼克拉斯·瓦爾邁爾與經(jīng)濟信息學家蒂莫·維納福特共同創(chuàng)辦了初創(chuàng)公司“論點決策”，辦公地在漢堡圣保利區(qū)。這里配備著帶跑步機的辦公桌，會議室設(shè)計成拳擊臺模樣，午休時可隨時使用健身房。該公司為企業(yè)與機構(gòu)提供預(yù)測能力培訓課程，旨在幫助其員工提升預(yù)測水平。瓦爾邁爾說：“我們著迷于激發(fā)每個人精準預(yù)見發(fā)展趨勢的潛力。”

2022年，兩人同時休育兒假，一起吃午飯時一拍即合決定創(chuàng)業(yè)。他們構(gòu)想著打造一個數(shù)字化預(yù)測平臺，一個全民版的“優(yōu)質(zhì)判斷項目”。維納福特援引研究稱，短期預(yù)測訓練可使預(yù)測準確率永久提升6%至11%，成效立竿見影。

瓦爾邁爾打開筆記本電腦，展示平臺界面。學員先學習統(tǒng)計學基礎(chǔ)，完成偏差、基準率等課程，隨后回答預(yù)測問題：太空探索技術(shù)公司能否在下一次試飛中成功回收“星艦”火箭助推器？是否有國家隊將首次問鼎歐洲杯？

34名參與者回答了有關(guān)歐洲杯的問題，他們預(yù)測概率為22%。瓦爾邁爾更樂觀，押注38%。他說，一支從未贏得過冠軍的球隊進入決賽的幾率很高，而在決賽中，即使是弱者，獲勝的機會也不小。

這些題目旨在激發(fā)游戲般的競爭欲。學員可以通過聊天室交流，定期獲得預(yù)測反饋。預(yù)見未來部分靠天賦，更多靠訓練。如同鋼琴家苦練琴技，預(yù)測者也需要反復(fù)實踐精進。

編輯：周丹丹