Доказателство: Несигурната наука за сигурност-делото за по-добри доказателства в времето след доказателства

„ Познавате хора като вас, цифрата Crunchers, в действителност ми изнервя. “ Така извика един от заплашителните имейли Адам Кучарски получи след публикуването на протокола от среща на английската научна консултативна група за незабавни случаи (от които той беше член по време на пандемията).

„ Този ​​месец се почувства като влекач сред двете теории за Delta [нов вид на Covid], всеки от тях играч, който дърпа в една или друга посока “, Kucharski, професор по математика в Лондонското учебно заведение по хигиена и тропическа медицина, напомня в доказателство. Много специалисти призоваваха държавните управления да „ следват науката “. Но този идиращ спедитор на имейли може би е приказвал за доста хора в тези времена след доказателства. Всъщност, гледайки на Съединени американски щати, другите теории на конспирацията и нефактивни вярвания, които се популяризират дружно с ковид при започване на 2020 година, наподобяват много ниски основни до 2025 година.

Така че това е или изключително неприятно време, или изключително положително време, да се разгласява книга за вероятността, естеството на доказателствата и научната връзка.

Доказателството стартира с добре познатия проблем на Монти Хол, чийто верен отговор съвсем никой не може да разбере. Домакинът на Game Show Monty предлага на играч изборът на три порти, едната от които крие мечтана нова кола, а другите две по -малко мечтани кози. Да предположим, че състезателят избира врата 2. Монти отваря врата 3, с цел да разкрие коза. Трябва ли играчът да се придържа към врата 2 или да премине към врата 1?

Правилният отговор е да превключвате, защото има по -голяма възможност колата е зад вратата 1; Новата информация от действието на Монти не е, че има коза зад врата 3, а по -скоро, че домакинът не е отворил врата 1. И въпреки всичко един от неверниците, споделя ни книгата, е бил гениалният математик Пол Ердс.

Ако даже той не можеше да разбере, каква вяра за останалите от нас? Цялата стратегия за учредяване на решения на доказателства е обречена да се размине върху неспособността на хората да схванат вероятностите и логиката?

Книгата продължава с комат от историята на математиката, с цел да показва, че даже логиката не може да достави безспорна истина: Риманска геометрия, с цел да наши нашите ежедневни еклидни предчувствия за държанието на верните линии; През 1931 година Курт Гьодел показва, че аксиоматичните математически системи са или непоследователни или непълни. Това последно парче от математиката от началото на 20-ти век демонстрира „ за какво софтуерните инженери от време на време се борят за създаване на сполучливи логаритми за взимане на решения “, показва Kucharski. Алгоритмите не могат да обгръщат всички вероятни контексти или да дадат вътрешно поредни резултати.

да вземем за пример, помислете за профилиране на поправителния извършител за различни наказания, система, необятно употребена в Съединени американски щати, с цел да помогне на съдиите да вземат решения по отношение на гаранцията и условното освобождение посредством автоматизирана оценка на риска. Той се храни в променливи като възраст, обучение и история на принуждение в логаритъм, с цел да се получи рисков резултат.

следствие на ProPublica през 2016 година допуска, че макар че расата не е била категорично употребена в логаритъма, е присвоила черните обвинени към категория по -висок риск. Това не беше ли явно незаслужено? Зависи какво определение на справедливостта се ползва. Това ли е, че действителните периодичност на наново повтаряне съответстват тъкмо с прогнозите на логаритъма за всички групи? Или е, че вероятността от логаритъм да се неправилно класифицирането на някого като висок или невисок риск е равна на групите - да вземем за пример вероятността някой, който не се възобнови, е неправилно систематизиран, защото висок риск е равна на групите? Нито един логаритъм не може да удовлетвори и двете дефиниции на „ заслужено “.

Такива образци имат явно предизвестие за политиците, които се отнасят към потреблението на изкуствен интелект за понижаване на разноските или възстановяване на успеваемостта в области като наказателно правораздаване, опазване на здравето или богатство. Но защото Кучаски продължава да разисква, има провокации при определянето на „ верния “ отговор въз основа на доказателства и количествени способи в закона, в медицината и в действителност във всички области, където се вършат мощни искания за „ основани на доказателства “ изводи.

Една глава, която може да изненада някои читатели, слага съществено подозрение в изказванието, че рандомизирани контролни изпитвания (RCT) в действителност са „ златният стандарт “ за доказателства за здравната успеваемост. Завързаната концепция, че RCT седят на върха на подчиненост на доказателствените дати на рекомендации от канадска работна група през 1979 година Но има доста много обстановки, при които други типове доказателства - в това число опит - са по -уместни. ;

Отговорът на книгата е повече от същото, само че го направете по -добре и най -вече признайте и съобщавайте несигурността. Това просто може да възвърне публичното доверие в „ доказателствата “. This seems both the right thing to do and, in today’s context, hopelessly inadequate.

Proof: The Uncertain Science of Certainty by Adam Kucharski Profile £22/Basic Books $32, 368 pages

Diane Coyle is professor of public policy at the University of Cambridge

Join our online book group on Фейсбук at and follow FT Weekend on and