"Алексей Турчин. Структура глобальной катастрофы" - читать интересную книгу автора

моменту 75% оценки и 45% закончили к 99% уровню. Buehler et. al. (2002)
пишет "результаты выхода на уровень 99% достоверности особенно впечатляющи.
Даже когда их попросили сделать наиболее консервативное предсказание, в
отношении которого они чувствовали абсолютную уверенность, что его
достигнут, все равно уверенность студентов в их временных оценках намного
превосходила их реальные результаты"". Конец цитаты.
Итак, есть серьезные основания считать, что мы должны крайне расширить
границы уверенности в отношении вероятностей глобальных рисков, чтобы
искомая величина попала внутрь заданного интервала.
Обозначим величиной N степень расширения интервала уверенности для
некой величины A следующим образом: (A/N; A*N). Например, если мы оценивали
нечто в 10%, и N=3, то интервал будет (3%; 30%). Каково должно быть N для
глобальных рисков, пока сказать трудно, но мне кажется разумным выбрать
N=10. В этом случае, мы с одной стороны, получаем очень широкие интервалы
уверенности, в которые искомая величина, скорее всего, попадет, а с другой
стороны, эти интервалы будут различны для различных величин.
Другой способ определения N - изучить среднюю ошибку, даваемую
экспертами в их оценках и ввести такую поправку, которая бы покрывала
обычную ошибочность мнений. То, что в проектах ядерного реактора и
космического челнока реальное значение N было между 40 и 100, говорит о том,
что, возможно, мы слишком оптимистичны, когда принимаем его равным 10.
Вопрос этот нуждается в дальнейшем изучении. Это обобщение не снижает
ценности таких вычислений, поскольку разница между некоторыми рисками может
оказаться в несколько порядков. А для принятия решения о важности
противостоянии той или иной опасности нам нужно знать порядок величины
риска, а не риск с точностью до второй цифры после запятой, как это можно и
нужно в страховании и финансовых рисках.
Итак, мы предполагаем, что вероятность глобальных катастроф можно
оценить в лучшем случае с точностью до порядка, причем точность такой оценки
будет плюс-минус порядок, и что такого уровня оценки достаточно, чтобы
определить необходимость дальнейшего внимательного исследования и
мониторинга той или иной проблемы. (Очевидно, что по мере того, как проблема
будет приближаться к нам по времени и конкретизироваться, мы сможем получить
более точные оценки в некоторых конкретных случаях, особенно в легко
формализуемых задачах типа пролета астероидов и последствий ядерной войны).
Похожими примерами шкал риска являются Туринская и Палермская шкалы риска
астероидов.
В силу сказанного кажется естественным предложить следующую
вероятностную классификацию глобальных рисков в XXI веке (рассматривается
вероятность на протяжении всего XXI века при условии, что никакие другие
риски на нее не влияют):
1) Неизбежные события. Оценка их вероятности - порядка 100 % в течение
всего века. Интервал: (10%; 100%) (Иначе говоря, даже то, что нам кажется
неизбежным, может быть просто весьма вероятным.)
2) Весьма вероятные события - оценка вероятности порядка 10 %. (1%;
100%)
3) Вероятные события - оценка порядка 1 %. (0,1%; 10%)
4) Маловероятные события - оценка 0,1 %. (0,01%; 1%)
5) События с ничтожной вероятностью - оценка 0,01 % и меньше. (0%;
0,1%)