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本世纪人类灭绝的几率真的有1/6吗？

发表于 2025-10-31 14:40:16 来源：老天拔地网
本世纪人类灭绝的本世几率真的有1/6吗？
本世纪人类灭绝的几率真的有1/6吗？。信用:uux.cn/Shutterstock
（神秘的纪人绝地球uux.cn）据对话（史蒂文·斯特恩）：2020年，牛津大学的类灭率杭州江干找外围（外围主播）找外围vx《189=4143》提供外围女上门服务快速选照片快速安排不收定金面到付款30分钟可到达哲学家托比·Ord出版了一本名为《人类灭绝危险的悬崖》的书。他认为下一个世纪人类“生存大灾难”的本世可能性为六分之一。
这是纪人绝一个相当具体的数字，也是类灭率一个令人担忧的数字。这一说法当时成为头条新闻，本世并一直具有影响力——最近一次是纪人绝由澳大利亚政治家安德鲁·利在墨尔本的一次演讲中提出的。
很难不同意我们在未来几十年面临令人不安的类灭率前景的观点，从气候变化、本世核武器和生物工程病原体(在我看来都是纪人绝大问题)，到流氓人工智能和大型小行星(我认为不太令人担忧)。类灭率杭州江干找外围（外围主播）找外围vx《189=4143》提供外围女上门服务快速选照片快速安排不收定金面到付款30分钟可到达
但是本世那个数字呢？它从哪里来？这到底意味着什么？
抛硬币和天气预报
要回答这些问题，我们必须先回答另一个问题:什么是纪人绝概率？
最传统的概率观点被称为频率主义，它的类灭率名字来源于骰子和纸牌游戏。根据这一观点，我们通过观察大量掷骰子中3的频率，知道公平骰子有1/6的机会掷出3。
或者考虑更复杂的天气预报。当天气预报员告诉我们明天有六分之一(或17%)的机会下雨，这意味着什么？
很难相信天气预报员的意思是让我们想象一大堆“明天”，其中有一部分会经历降水。相反，我们需要观察大量这样的预测，看看它们之后发生了什么。
如果天气预报员工作出色，我们应该看到当他们说“明天有六分之一的机会下雨”时，实际上第二天每六分之一的时间会下雨。
因此，传统的概率依赖于观察和程序。为了计算它，我们需要有一个重复事件的集合作为我们估计的基础。
我们能向月球学习吗？
那么这对人类灭绝的概率意味着什么呢？嗯，这样的事件将是一次性的:在它发生后，没有重复的余地。
相反，我们可能会发现一些可以借鉴的平行事件。事实上，在Ord的书中，他讨论了许多潜在的灭绝事件，其中一些可以根据历史进行研究。
例如，我们可以通过检查月球历史上有多少这样的太空岩石撞击过月球来估计灭绝大小的小行星撞击地球的几率。一位名叫让-马克·萨罗蒂的法国科学家在2022年做了这项研究，他计算出下个世纪物种灭绝的几率约为1/3亿。
当然，这样的估计充满了不确定性，但它得到了某种接近适当频率计算的东西的支持。相比之下，Ord估计小行星灭绝的风险为百万分之一，尽管他也注意到了相当程度的不确定性。
结果排名系统
还有另一种思考概率的方式，以英国统计学家托马斯·贝叶斯的名字命名为贝叶斯主义。它不太关注事件本身，而更关注我们对它们的了解、期望和信念。
简单来说，我们可以说贝叶斯主义者将概率视为一种排名系统。根据这种观点，与概率相关的具体数字不应该直接采用，而应该与其他概率进行比较，以了解哪些结果可能性更大，哪些可能性更小。
例如，Ord的书包含了潜在灭绝事件的表格和他个人对其概率的估计。从贝叶斯的角度来看，我们可以将这些值视为相对等级。Ord认为，小行星撞击导致的灭绝(百万分之一)比气候变化导致的灭绝(千分之一)的可能性小得多，而且两者都比他所谓的“非对齐人工智能”导致的灭绝(十分之一)的可能性小得多。
这里的困难在于贝叶斯概率(通常称为“先验”)的初始估计相当主观(例如，我会将基于人工智能的灭绝的可能性排得更低)。传统的贝叶斯推理通过再次结合相关结果的观察证据来“更新”概率值，从“先验”转移到“后验”。
同样，与人类灭绝概率相关的结果也很少。
主观估计
有两种方法可以考虑概率计算的准确性和有用性:校准和区分。
校准是概率实际值的正确性。没有适当的观察信息，我们无法确定这一点。另一方面，歧视只是指相对排名。
我们没有理由认为Ord的价值观得到了恰当的校准。当然，这不太可能是他的意图。他自己表示，它们主要是为了给出“数量级”指示。
即便如此，在没有任何相关的观察证实的情况下，这些估计大多只是停留在先验概率的主观领域。
没有很好地校准——但也许仍然有用
那么，我们如何看待“六分之一”呢？经验表明，大多数人对概率的理解并不完美(除其他外，不断增长的彩票销售量就是证明)。在这种环境下，如果你在公共场合进行辩论，对“可能性”的估计不一定需要很好的校准——它只需要有正确的心理影响。
从这个角度来看，我认为“六分之一”非常符合这个要求。“100分之一”可能会被忽略，而“3分之一”可能会引起恐慌或被视为世界末日的胡言乱语。
作为一个关心未来的人，我希望像气候变化和核扩散这样的风险得到应有的关注。但作为一名数据科学家，我希望对概率的粗心使用被抛在一边，并被对其真正意义和适当用法的广泛教育所取代。
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