《逃离模特之地》评论：被数字所诱惑 - 华尔街日报
David A. Shaywitz
当我们想知道一个新传染病毒传播速度可能有多快时，我们会求助于数学模型。气候科学家使用模型来预测全球变暖；期权交易员使用模型定价合同；国会预算办公室使用模型来预测立法的经济影响；气象学家使用模型来预警即将来临的风暴。汤普森女士表示，没有模型，数据“只会是一串毫无意义的数字。”
模型无处不在且具有说服力，它们也推动决策——这也是为什么在汤普森女士看来，它们需要我们的紧急关注的原因之一。她告诉我们，在研究北大西洋风暴的研究生阶段，她注意到不同的模型预测了不同的整体效果并产生了矛盾的结果。她开始反思模型的作用——作为隐喻，作为理解工具，作为社会政治权力的表达。“逃离模型之地”提供了她反思和研究的思考性、密集的摘要。
模型试图代表现实世界，但它们存在于现实之外。事实上，它们存在于自己的“奇妙之地”，汤普森女士称之为“模型之地”。在模型之地，模型的假设被认为“字面上是真实的”，从而实现了广泛的探索和雄心勃勃的预测。问题在于，模型之地很容易进入，但很难逃离。汤普森女士写道，一旦建立了“一个美丽的内部一致的模型”，承认整个模型建立在“字面上不真实的最初假设”上可能“在情感上是困难的。”
有各种方式可以让模型误导我们。输入中的微小测量误差可能导致极不准确的预测——这种现象被称为蝴蝶效应。幸运的是，这种类型的不确定性通常是可以管理的。更为棘手的是 Thompson 女士所称的“无法量化的未知因素”——这些因素没有被纳入模型的计算中，因为它们是无法预料的，比如一个变革性技术的意外出现或者一个强劲市场的突然崩溃。正如她所观察到的那样，现在我们拥有的数据未必对未来有意义——正如交易员在 1987 年股市崩盘中发现的那样，他们的模型惨遭失败。
除了模型固有的无法解释无法解释之外，模型也反映了其创造者的偏见。我们可能倾向于将模型视为客观真理的表达，然而它们实际上是经过刻意构建的解释，蕴含着模型制定者的价值观和观点——正如 Thompson 女士所指出的，这些制定者主要是受过良好教育的中产阶级个体。在大流行期间，模型“更多地考虑了某些群体的伤害”，导致了对封锁的“道德案例”是“片面和有偏见”的结论。在家工作的模型制定者——而其他人维持供应链——往往忽视了他们的模型所建议行动的“所有可能的伤害”。即使模型试图描述不同行动方案的影响，最终还是人类必须权衡利弊。“科学无法告诉我们如何评估事物，” Thompson 女士说。“‘遵循科学’的想法是毫无意义的。”
模型的承诺和危险，在生物医学领域具有深远的共鸣，汤普森女士认识到，所谓的模型生物，如酵母和斑马鱼，已经带来了基础性的洞见，并加速了治疗方法的发展。与此同时，在“模型之地”中表现出色的治疗方法往往在人类身上失败，给患者带来破坏性影响，让药物开发者感到失望。当一个模型的支持者压制对替代方法的研究时，寻找改进的疾病模型可能会变得复杂，正如已故记者沙龙·贝格利在2019年的一篇报道中所记录的那样。汤普森女士敏锐地批评了采用单一“黄金标准”模型，指出“一个假设集的巩固”可能会将我们固定在一种思维方式上，并关闭其他重要的探究途径。
统计学家乔治·博克斯曾经观察到，“所有模型都是错误的，但有些是有用的。”对于汤普森女士来说，模型的真正用途是作为一种探索工具，而不是作为揭示真相或预测未来的机制。“生成模型的过程改变了我们对情况的思考方式，”她写道；它“加强了某些概念，削弱了其他概念。”回想艾森豪威尔总统的传奇格言——“计划是无用的，但规划是必不可少的”——她认为，仅仅依赖模型的输出会忽略模型开发过程的不可或缺的价值：对权衡的更深入理解，以及在基础假设意外改变时适应的灵活性。
尽管承认我们对数学解决方案的“过度热衷”，汤普森女士强烈建议不是戒除，而是纪律和谦逊。她说，对模型的目的有清晰的认识很重要：流行病学模型可以告诉我们关于病毒传播和医院压力的信息，但无法告诉我们关闭企业的经济影响。模型制定者应该承认模型中隐含的价值判断，解释什么使一个模型“好”，并描述相关的局限性。但我们必须学会从模型中汲取教训，而不被它们迷人的优雅所吸引，并确保来自“模型之地”的教训在实际重要的地方得到实质性的表达：在我们混乱、物质、壮丽的世界中。
Shaywitz博士是武田制药公司的医学科学家，哈佛医学院的讲师，也是美国企业研究所的兼职研究员。
2022年12月28日印刷版上刊登为“被数字所诱惑”。