用超級預測洞見未來

超級預測者

問題清單浩如煙海，五個團隊相互競爭，數千名志愿者參與其中，這場競賽持續了四年。主辦方是美國政府機構“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提升預測能力的思維方式。

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站提交答案：克里斯蒂安·武爾夫會辭去德國總統職務嗎？澳大利亞會向印度出口鈾嗎？會有成員國宣布退出歐元區嗎？問題從塞內加爾跳到日本，從金價波動來到核危機。參賽者需在截止時間內作答；數周或數月后，才能揭曉哪支團隊的預測更勝一籌。

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“優質判斷項目”，其任務是“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測結果。第一年結束后篩選出成績前2%的參賽者，組成新的精英預測小組。梅勒斯口中的“超級預測者”預測的準確度甚至高于情報機構的安全戰略專家。

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

超級預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。數學家著書向公眾普及預測知識，學者在《未來與預見科學》等期刊上交流研究結果，初創企業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半程馬拉松一樣，預測能力可以訓練。要做到精準預測，無需成為一個領域的專家，專家身份有時反而有害。并非人人都能成為超級預測者，但所有人都能學會更好地預見未來。

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。這種癌癥若早期發現，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。精準預測至關重要：醫生據此選擇治療方案，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。

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

人類在預后判斷中頻繁出現的系統性偏差，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后判斷呈現持續高估或低估的規律性偏離。

若能識別自身認知偏差，便可加以修正。研究表明，提問方式決定預測質量。如果問“患者能否存活超過一周”，醫生往往過于樂觀。如果改為問“若患者下周去世，我是否會感到驚訝”，預測準確性就會顯著提升。醫生稱之為“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？她從中總結了兩點教訓：即便醫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·雅恩的預測工具只有一臺聯網的筆記本電腦，他最重要的武器是谷歌。42歲的雅恩現居柏林，是“優質判斷項目”團隊的三位德國超級預測者之一。2011年，雅恩通過社交網站得知該項目，當時他正兼職于房地產公司。“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驗法則，深入分析了如何處理油價波動史或經濟增長史相關數據，并領悟到，若要作出與趨勢相悖的預測，必須擁有充分依據。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：若預測一對夫妻能否維持婚姻十年，人們可能想到他們發布在圖片分享網站上的度假照、兩人的某次爭執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，往往會導致預測偏離正軌。

在婚姻預測案例中，通過搜索引擎可以輕松找到基準率：德國聯邦人口研究所的數據顯示，15%的夫妻會在婚后十年內離婚。“超級預測者會以15%為起點，根據度假照、爭吵頻率等因素微調數值。”雅恩解釋道。

雅恩所屬的“迅捷中心”是一個國際預測者聯盟，由一位超級預測者于2022年創立，致力于為企業和研究機構提供專業預測服務。為驗證實力，該中心成員定期發布國際政治預測：在以色列軍隊進入加沙地帶后不久，他們就預言“六個月內將有超過2.5萬人死于戰火”，發生概率為61%——這個殘酷的預測很快成為現實。

雅恩最大的預測失誤？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測上了電視。他沒有料到新機場負責人能迅速扭轉施工困局，但他也強調，預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火情，我乘坐的航班是否安全？若某藥物在試驗中效果優于安慰劑，對我是否也有效？輪盤賭連續五次開出“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核：它們都受偶然性支配。這種神秘力量始終與預測如影隨形，人類對其影響卻常缺乏判斷——我們總在無序中虛構規律，總結出實際并不存在的“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癌癥。次日，拉姆向內布拉斯加州奧馬哈市的衛生局舉報，并開始收集患癌兒童名單。家長們互相聯絡，將病例標注于城市地圖上，再疊加高壓電網分布圖。

在某些癌癥病例集中的地方，電網特別密集。癌癥、電磁場、聚集現象，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癌癥。在新書《如何預見無人預料之事》中，英國數學家基特·耶茨將奧馬哈的這些家長們視為“誤解偶發事件之影響”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，一名賭徒向學者布萊茲·帕斯卡請教：若某人在賭局中途取得特定優勢，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現：雖然雙方均有可能獲勝，但若他們反復博弈，其中一方會更常獲勝。這是一個革命性的發現：偶發事件也遵循規則。

此后數百年，數學家們發展出概率論，定義期望值、標準差、大數定律，發現泊松分布等。這些公式專為對抗人類直覺弱點而生，用數學矯正偏差。“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次拋硬幣結果的隨機序列，極少有人連續寫下五次“正”或“反”。但在真實隨機序列中，此類組合幾乎必然出現。

因此，拉姆無法通過地圖證明電網致癌，隨機分布的癌癥病例本就不均勻——正因其偶然，才可能出現聚集。耶茨指出：理解偶然者，未來少有意外。已發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，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。每日4：30啟動首輪預測，午夜結束末輪。如同馬拉松選手般持續工作的超級計算機，全靠冷卻水循環系統才能避免過熱宕機。

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

人們有時會抱怨天氣預報不準，但實際上天氣預測堪稱成功典范。施萊默的圖表顯示，1980年，氣象學家可以預測未來兩天的天氣，而今天他們能以同樣的準確度預測未來七天的天氣。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格。她在計算機上將網格疊加在世界地圖上，借助地面觀測站、探空氣球、船舶和衛星數據，為每個網格計算溫度、氣壓、日照等參數的變化，構建一個龐大的方程組。模型中納入的變量越多，網格劃分越精細，計算量就越大，理論上預測精度也就越高。

而這里，還運用了一個特殊技巧——“集合預報”。超級計算機每次運行40次預測，微調初始值與參數：此處略改蒸發量，彼處調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果的巨大差異。集合預報馴服混沌，產出諸如“降雨概率30%”的結論。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報精度，而且能優化一切預測。柏林超級預測者雅恩稱之為“打開可能性空間”。施萊默則建議，每次預測前自問“可能發生什么？”然后思考“不確定性何在？程度如何？”

施萊默還揭示了一個關鍵：必須持續不斷地作出10次、20次乃至100次預測。唯有通過反復驗證，才能確認預測質量——比如30%的降雨概率是否真實反映實際頻率，并持續優化預測能力。

練習，練習，再練習

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

2022年，兩人同時休育兒假，一起吃午飯時一拍即合決定創業。他們構想著打造一個數字化預測平臺，一個全民版的“優質判斷項目”。維納福特援引研究稱，短期預測訓練可使預測準確率永久提升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。學員先學習統計學基礎，完成偏差、基準率等課程，隨后回答預測問題：太空探索技術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歐洲杯的問題，他們預測概率為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。

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

編輯：周丹丹