这两天有一位读者私下和我进行讨论，话题是全球暖化。他在过去十年发表了几篇相关的文章，其中的看法和我在《谈全球暖化》讨论的，有所矛盾。
其实我并不是一个适合对这个问题做深入讨论的人，因为大气物理不是我的专业，连嗜好都算不上，所以基本上我先天就只能接受并转述主流意见。然而在我有专业能力或至少若干内部消息的领域里，现代科学界的表现实在让人失望。
有的是因为财团的利益而腐败，例如美国医药学会的治疗标准，已经被药商渗透得千疮百孔，有很多副作用比主功能强得多的新药物，只因为旧药物的专利已经过期，都被霸王硬上弓，成为被推荐的第一选项。有的则是因为研究者集团本身的名利，而集体选择了容易出论文的假大空理论，然后凭借现代学术界论文数量至上的原则，进行劣币驱逐良币。
这样的例子实在太多，超弦我已经多次解释过；就连宇宙暴涨论（Cosmic Inflation）这种我相信了30年的主流理论，在过去两年阅读了一些新论文之后，我才明白居然也是一个大忽悠（详情以后再解释）。财团和多数研究人员两者利益重叠的骗人把戏，则更为强势，例如整个经济学里的市场原教旨主义，也就是我在《美式经济学是骗人把戏的又一表征》里提过的“淡水经济学”，发源于独霸性财阀Rockefeller为制造理论遮羞布而创立的芝加哥大学，一百多年下来，无数“大师”之后，已经成为世界经济学的绝对主流。
综合这些经验之后，我实在不应该也的确不敢贸然为任何学术界的主流理论背书。一年多前有读者问我有关转基因作物的安全性，我只能说到目前为止，我不知道任何现存的转基因作物有被禁止或排斥的必要，就是出于以上的考虑。转基因和经济学一样，背后兼有财团和研究者的利益。即使目前没有被滥用，将来走歪的可能性绝对是有的，所以适当的管制有其必要性。
当然管制必须是出于理性、专业、客观的评价，而不是一竿子打翻一船人的歇斯底里反应，更不是人身攻击所能办到的；然而在民选制度下，正是危言耸听、夸大不实的非理性反应会胜出。
像我这样拒绝哗众取宠的评论者，也就陷入两难的局面：在两极对立的民主政治大环境下，不论支持哪一方，都是次优解，而损失就必须由社会整体来承担。解释这些精深微妙的道理固然困难，对读者来说，也必须有足够的学术修养、时间、兴趣和机缘才能接触到，所以天生就是阳春白雪，不可能是舆论的主流。这其实也是民选制度的固有缺陷之一。
话题转回全球暖化。那位读者的观点并不是他独有的，有兴趣的人可以看看Freeman Dyson的相关评论。Freeman Dyson是40、50年代量子场论的创立人之一（另一位更有名，就是Richard Feynman）。他和杨振宁同一代，成就在同一级，年龄差不多，同样很长寿，至今还健在。Dyson的批评是基于前面解释的第二类现象，亦即研究者为容易出版论文而陷入假大空的问题。然而全球暖化论战的另一边却是财团的利益，所以这里的两极化和转基因议题又不太一样。
Freeman Dyson
Dyson的科学论点之一，是地球历史上环境变化之剧烈，远超一般人的想象。这我完全理解，毕竟六亿多年前，地球曾经被冰层完全覆盖（至少是几乎完全覆盖，当时赤道上是否冰封，目前还没有定论），这是所谓的Snowball Earth。其后因为太阳辐射量起伏、火山喷气、陨石撞地、板块漂移、生物反馈等等大大小小、有快有慢的作用，地表气温有很大的波动。我们所说的全球暖化，相形之下幅度其实很小，完全可能会被不可预期的天然波动压倒。
Dyson同意最近几十年地球变暖的过程，的确有人为的因素，但是一般被公开引用的预测，是基于很原始的模型，尤其是对云、尘和地面的作用，计算得很不准确。换句话说，他认为模型预测中所含的误差，被严重地低估了。当然，这可能是诚实的错误（统计学里估计误差的公式，基本上都假设样本是随机采取的，并没有被有意识地“择优”选取；但是科学家建立模型的时候，事实上不可避免地会做出选择，例如一个方程式的形式该用指数还是多项式，必须先被主观决定，然后才用统计方法估计其系数，同时得到误差；但是这些统计学公式所估计的误差并没有把最早对方程式的形式做选择的过程考虑进去，所以必然是低估的。很不幸地，我很少看到有研究者明白这个道理，尤其在社会科学里，基本对这个现象完全无知），也可能是因为同侪压力下自我推广的需要（这是Dyson的看法）。
不论如何，Dyson认为既然学术界的模型，实际上有相当大的误差，地球气候本身的天然波动又再加上更多的不确定性，那么人类政策反应就不应该像主流意见所鼓吹的那样积极而强烈。
Dyson教授虽然是做高能物理出身，但是兴趣相当广泛，成名之后又做过凝态物理、天文学和核子工程。他从1970年代就开始研究大气物理，所以他对气候学者所用模型的批评应该是很值得参考的。不过我认为他逻辑的最后一步有一个很大的问题。这是因为Dyson教授并不是说气候模型所估计的暖化速度有偏差（Bias），而是有比模型作者的估计值更大得多的不确定性（Uncertainty）。举个具体的例子，目前大部分的气候模型预测到21世纪末，地表平均气温会提升2-4°C，也就是3±1°C。Dyson教授没有举出估计值可能有偏差的理由，所以3这个数目仍然是对的，但是1是严重的低估。那么我们假设正确的预测应该是3±3°C，也就是地表平均气温会提升0-6°C。Dyson教授的逻辑就必须是只专注在这个范围的下限：既然暖化程度可能是0°C，那么就无须浪费资源来减少二氧化碳的排放量。
我想读者应该明白他逻辑的谬误之处了：实际上在面对这类问题时，重要的是上限而不是下限。英文谚语说：“Hope for the best; plan for the worst.”（“期望最好的结果；但是必须为最坏的可能来做计划准备。”这是20世纪英国作家Lee Child根据19世纪作家兼政治家Benjamin Disraeli的名言“I am prepared for the worst, but hope for the best.”修改而来）这是一个很好的经验法则。它背后的逻辑理论基础，在于这类问题后果的严重性，往往和被预估的变量成非线性关系：当变量增加一倍的时候，后果的严重性增加远超一倍，那么总体来算，后果严重性的期望值，就高于原本对应着变量平均值的后果。
