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比尔盖茨担心新冠病毒,与技术思维模型有关。

思考中的阿法兔 阿法兔研究笔记 2021-10-31

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最近笔者在复盘2020年上半年,回溯到2020年2月,新冠病毒还未正式在美国大流行,很多美国公众人物都认为新冠病毒不会大流行,而比尔盖茨对新冠病毒非常忧心,他在2020年2月西雅图召开的AAAS年会时演讲说“这是一个巨大的调整,这是可能会破坏卫生系统、经济和造成1000多万人死亡的事情之一。”


站在此刻看过去,比尔盖茨对这场病毒大流行的预言是准确的。而当时美国也有很多政客或其他精英认为冠状病毒不会在美国大流行,这场辩论主要分为两大阵营:“增长理论派”和“基本比率派”


我恰好在3月看到了Tyler Cowen这篇关于两大派别分析的文章,当时印象非常深刻,Tyler是著名美国经济学家,阅读这篇文章能让我们对不同从业背景的思维模型有一些了解。

作者 | Tyler Cowen

编译 | 阿法兔

增长理论派

“增长理论派”(Growthers)通常认为,事物会遵循指数增长的趋势。实际上,Covid-19确诊病例的数量正是遵循着指数增长的模式。在今年三月,有科学家估计,冠状病毒确认病例人数约每7天翻一番。如果采用这种指数化认知的逻辑,很容易看到人们如何不将冠状病毒当回事,之后几个月内就会出现严重的公共卫生危机。当然,站在6月的角度回顾当时,事实也的确如此


不过,这种病例无限翻倍的过程不会永远持续下去,在某个特定时刻,患有Covid-19的人群数量将会变得非常之大,以至于人群的免疫力会降低之后的传播速度。同时,由于公共卫生危机,社会上的大型聚会的次数和会议将会减少,部分群体性活动将改为线上,相关部门还会采取一系列其他的防疫措施来避免流行病蔓延。


但是,依据这种思维模式,“增长理论派”很容易就能推测到,冠状病毒确认病例数很有可能会超过美国医疗系统的承载能力。就算美国不认为这种极端情况会发生,但不能对世界上所有国家都持同样乐观的态度,因为世界上大多数国家都比美国贫穷,并且公共卫生体系弱于美国。


在拥有数学背景、金融背景和从事科学技术行业的人群中,指数增长法的判断和思维方式最为常见。金融的核心思想其实就是收益的成倍增加,微小的初始投入可以通过金融杠杆造就极大的收益。因此,金融专业人士容易理解“增长理论派”的观点。


与此同时,计算机工程从业者最熟悉的就是摩尔定律,摩尔定律是由英特尔(Intel)创始人之一戈登·摩尔(Gordon Moore)提出来的。其内容为:当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。换言之,每一美元所能买到的电脑性能,将每隔18-24个月翻一倍以上。


根据这种思维模式,在2020年3月,比尔·盖茨就认为Covid-19可能会成为全世界百年历史以来最严重的流行病,这是很正常的。


总体而言,“增长理论派”往往习惯于对事物进行分析,他们常与数字打交道,并习惯于模拟所面临的现实问题。而相反的是,华盛顿乃至整个美国的心态,与“基本比率派”更相似。


基本比率派



“基本比率派”在评估特定情境的可能性时,首先会去了解该情况过去发生的频率。也就是说,他们根据基本比率预测未来可能性。历史表明,世界性的大流行病近几年并不常见,SARS和埃博拉疫情已基本消退,HIV / AIDS的性质又和新冠病毒的传染方式截然不同,1957年和1968年的流感流行现在已成为古老的回忆。


“基本比率派”了解Covid-19病例数的指数增长曲线,但是,就算无法确切地说出原因,他们仍会认为极端糟糕的情况不可能发生。基本比率派认为世界很难用模型来预测,并认为流行病参数不能长期保持稳定,因此,基本比率派不相信分析法和数学论据,而是更趋向于用过去自己的经验来判断现实情况


政治学家Philip Tetloc 在他关于“超级未来预测家”的研究工作中认为,基本比率思维通常比所谓数据模型分析的专家更可靠,大多数时候,世界上多数地区并不会发生飞速的指数型改变。因此,考虑广泛的历史概率,不要在问题上施加过多的数据模型结构是有道理的。


然而,在某些情况下,基本比率思维显然有重大误区。


例如,基本比率思维让很多人无法预见2008年极其罕见的金融危机。如果将基本比率思维应用于2014年的美国总统大选,那么基本比率派将无法预测特朗普当选。


对于医疗和公共卫生,流行病学家对指数增长率有一定了解。但是,许多医学专业人士仅根据所谓的“正态”统计分布考虑冠状病毒的流行。结果,冠状病毒确诊病例的的指数型增长导致美国的医院和公共卫生机构的医疗服务能力不堪重负。


不知道最近关于Covid-19的指数增长派和基本比率派中的哪一种更有道理。但作为研究过经济指数增长的学者,我对冠状病毒的担忧正在上升。



阿法兔研究笔记:AlphatuDairy

文科生

技术社群创始人

爱好是研究编程

思考商业项目的投资逻辑

谢谢你可以看到这里^_^


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