△本章及之后的幾章（天氣預測、地震預測、傳染病預測）都是講涉及到大規(guī)模公共安全時的預測。對于此類預測，預測的結果如何遠不如對預測的執(zhí)行重要，而預測的執(zhí)行需要正確的預測來指導。但是如果預測者參雜了個人偏見（或者“動機不純”），那么是無法做出正確預測的。關于這一點的討論，在之后相關的那幾章會一再地出現(xiàn)。另外，下文中的“預測”和“預報”是同一個意思。
△像素化分割
1961年，物理學家理查德森第一個將大氣進行像素化（類似于棋盤格）分割后進行近似分析。
和計算機運算能力的迅速提高相比，天氣預報的精度只在緩慢增長。原因在于：
1、要提高精度需要將原先的網(wǎng)格分得更小，這樣計算量將成倍增長；而且不但要對大氣平面進行網(wǎng)格化，對于大氣高度也要分割，相當于對整個大氣層進行三維上取“塊”，這樣對計算機運算能力的需求就是指數(shù)級的增長。
2、天氣預測受混沌理論的影響。
△混沌理論
1972年，洛倫茲提出了混沌理論。用混沌理論描述的系統(tǒng)有兩個特點：
1、動態(tài)系統(tǒng)，隨時間不斷變化；
2、非線性系統(tǒng)，初始的微小波動都會引起之后系統(tǒng)中的劇烈震蕩。
這兩種特性的組合，會將系統(tǒng)中本來無足輕重的錯誤迅速放大。
從上圖可以看到，在預測系統(tǒng)中數(shù)據(jù)質量的重要性，數(shù)據(jù)質量的微小差別都能帶來結果之間數(shù)量級的不同，甚至，“微小差別”可能僅僅在于保留的精度差了一位而已。
△天氣預測中人的優(yōu)勢
與高速計算機相比，人的優(yōu)勢是什么？視覺。
對兩個相互作用變量的圖標進行視覺檢查，能比統(tǒng)計測試更快捷、更可靠地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的一場，這一點是計算機目前不如人類的地方。（因為計算機就是“線性”思維的）
美國國家氣象局的數(shù)據(jù)顯示：單獨由計算機指導完成對降雨量和溫度的預測后，人類還能將精度分別提高25%和10%。
△衡量氣象預報的標準
目前的氣象預報依然無法做到完全準確，那么該如何去衡量“好的氣象預報”呢？
1993年，氣象學家墨菲發(fā)表了一篇文章，提出關于預測質量的3種標準：
1、通過質量衡量；（預報與實際相比準確與否，即準確性）
2、通過一致性衡量；（預報的結果是否經(jīng)過了修飾，即誠實）
3、通過經(jīng)濟價值衡量。（預報的結果能否幫助人們作出更好的決定）
將準確性和誠實分開，這在我們做出了錯誤的預測時尤為有用。比如，假如你當時所能做出的最完美的預測是個錯誤的預測，那么該如何去評價它呢？
△氣象預報系統(tǒng)的兩項標準測試
好的氣象預報系統(tǒng)應當滿足以下兩點：
1、持續(xù)性。（能預測明天的天氣和今天的一樣好）
2、突破性。（能預測明天的天氣和歷史上的任何一個明天都不一樣）
<有點熟悉對吧，因為這兩點也適用于棒球預測系統(tǒng)，大聯(lián)盟球員的重點是持續(xù)性分析，小聯(lián)盟球員的重點是突破性分析>
△對氣象預報歷史記錄的分析和預測中的倫理
ForecastWatch.com對氣象預報的歷史記錄（不是氣象歷史記錄）進行了收集和比較。結果是：
商業(yè)機構的天氣數(shù)據(jù)是由政府提供的，它們在此基礎上進行了再加工，你也能發(fā)現(xiàn)，它們發(fā)揮了各自技術上的優(yōu)勢，在不同領域中做得更好。一個特別的例子是，當政府部門預測氣溫將接近0度時，他們并不關心天氣是會下雨、下雪還是下冰雹，而這三種天氣顯然對民眾有著不同的影響，精確地預測這一點，就是商業(yè)機構創(chuàng)造自身價值的地方。
但是，問題也有：提前8天的預測沒有任何技術含量（你可以參照氣候學規(guī)律等同于歷史上的同一天）；提前9天的預測比氣候學規(guī)律還要糟糕。
原因是：時間跨度越長時，混沌理論的影響就更大。天氣模型若是以一定的初始條件開始演變，經(jīng)過足夠長的時間之后，演變的結果和現(xiàn)實中的天氣就毫無相同之處了。就目前的研究水平下，對天氣預測需要采用最近的天氣資料，使用更久遠的資料是沒有多大意義的——由那時開始演進到現(xiàn)在，噪聲會足以強到掩蓋掉信號。
那么，為何商業(yè)網(wǎng)站還會再進一步，推出提前10~15天的天氣預報呢？
氣象頻道（這是個商業(yè)機構）的科學家兼副總裁羅斯認為：因為這樣做也不會有任何傷害。
注意，這時候預測中的倫理問題就開始凸顯了：是為了作出準確的預測，還是為了作出幫你更好地做決定的預測？
商業(yè)機構認為，用戶體驗比實際的準確性更重要。比如，用戶看到50%的降水概率就不知道該怎么做，于是這時候商業(yè)機構就寧愿四舍五入為40%或60%，有時甚至干脆改數(shù)字。
這就涉及到作者所謂的“動機不純”的問題。和政治預測類似，假如預測的結果正確與否并不重要，預測者更在意預測的過程，如果該過程能給他帶來經(jīng)濟利益和影響力，那么他可能就會故意做出錯誤的預測。
本章的商業(yè)機構因為利益和預測的準確性部分相關，因此“動機不純”的出發(fā)點只是為了用戶體驗，在以后的幾章我們會看到，當預測的結果如何并不重要（當然也很難檢驗）的情況下，預測者和預測之間也沒有密切的利益相關，那么他很可能僅僅為了預測過程中的利益最大化（比如為了發(fā)一篇論文）而做出不負責任的預測。
△預測的標定
對預測進行標定，是指假如預報為40%的降水概率，那么在長期而言，同樣預報40%概率的所有日期的總和里，真正下雨的天氣也應該體現(xiàn)為40%才對。但實際上很多預測都做不到這點。
對標定進行檢驗，對我們想評估某個預測時極為有用，同時對預測者本身也大有好處——特別是在糾正“過度自信”上。
△人與機器
本章中的預測，因為涉及到巨量的運算，因此以機器為主（當然理論是人設計的），人占輔助地位。
但是，這僅僅針對作出正確預測時的情況。作出預測之后如何去宣布，這時候人——人性——就占據(jù)主導地位了。
也就是說，討論預測系統(tǒng)中，人與機器的地位也是個偽命題，因為人掌控著理論設計和提交預測這一“入口”和“出口”，那么在預測的過程中無論是機器輔助人還是人輔助機器就全局而言是不重要的。在接下來的章節(jié)中，我們能看到作者不再花大量篇幅去描述預測中機器（或者數(shù)據(jù)）的影響，主要探討的就是人、人的動機對預測所產生的影響。
△思考
一、“拉普拉斯的惡魔”和機器能否統(tǒng)治世界
“拉普拉斯的惡魔”的簡要表述是，如果我們能知道地球上每一個粒子的屬性，也能知道它們之間相互作用的規(guī)律，那么我們就能模擬任何事物的演變。
天氣預測的理論基礎就是基于對影響天氣的最小單位的研究（目前是三維像素塊，也許遲早會演進到分子層面吧），來模擬天氣的變化。
而科學主義指導下的世界觀，比如人定勝天、機器將統(tǒng)治世界等等，究其本質都可歸入“拉普拉斯的惡魔”這類科學決定論中。這一觀念的產生是如此的自然——我們能預測分子的運動，我們也能預測原子的運動，看起來我們在理論上確實能預測一切了——以致 于直到量子力學出現(xiàn)后我們才看到了我們當時不知道自己不知道的：其實我們做不到準確地預測每一個粒子的位置。
那么是不是我們就再也不用擔心天網(wǎng)的威脅了？也不盡然。我們現(xiàn)在不能測量更小的粒子不代表未來也無法測量——畢竟理論和技術都還有突破的可能。
所以只要我們理論上還有預測一切的可能，理論上機器也就能通過模擬每一個粒子從而統(tǒng)治世界。
但這樣思考的局限性很明顯：為什么機器一定要用人類的方式——通過建立模型來戰(zhàn)勝人類進而在現(xiàn)實中戰(zhàn)勝人類——來統(tǒng)治世界呢？它完全可以用更簡單的方式：比如病毒式傳播和繁殖，擠壓人類的生存空間從而消滅人類。
也許是那樣做一點都不帥吧。
二、預測的倫理
作者認為，即便有商業(yè)利益的誘惑，也應該堅持預測的準確性。否則在平時就喪失了公信力，那么真正到了關鍵時刻的預報就沒人采信了。
他舉的例子是卡特里娜颶風對新奧爾良的破壞，說明涉及大規(guī)模公共安全時的預測與預測的應用之間的矛盾。這并不是靠預測機構在平時加強道德修養(yǎng)就能改變的。
為了避免政治壓力，美國國家颶風中心將具體疏散的任務交由美國國家氣象局的122個地方辦公室，讓他們去和當?shù)卣畢f(xié)調疏散事宜。雖然這樣做能保證預測結果的準確與獨立，但它放棄這一權力后，就把地方政府推到了前臺。
假若根據(jù)國家颶風中心的預測結果發(fā)布了強制疏散的命令，而颶風又沒有來的話，地方政府會被問責；另一方面，商業(yè)臺的氣象預報雖然能覆蓋更大范圍，但因為商業(yè) 臺并不需要對氣象預報的結果負責——所以平時的預報質量就很差，導致了——在關鍵時刻民眾根本不相信它們。那么當政府首腦做決策時擲錯了硬幣，這樣的事件似乎是無可避免的了。
那么不如教育民眾去多關注國家颶風中心的網(wǎng)站？民選政府的一部分責任就是降低社會成本，若事事讓民眾親力親為，政府的效用就降低了一半，而且對颶風中心預測結果的解讀也要依靠專業(yè)人員。所以——這應該是民選政府繞不開的結吧。
