近期一系列病毒模型的預測結果衝擊著人們的眼球，甚至改變了全球抗疫的政策。比如著名的帝國理工大學的模型，直接導致了英國180度調整政策。而Fauci等人也用模型預測的大量死亡案例說服特朗普放棄4月初復工的念頭。
但人們逐漸發現，現實的疫情情況要遠好於模型的預測，比如下圖的紐約情況：
各色實線代表著各個機構模型預測的疫情走勢，而虛線代表著實際的疫情走勢，從圖中可以看出實際情況要遠好於模型預測。
既然誤差這麼大，是不是預測模型都沒有價值？我們認為不是。
所有預測模型都有一系列預測前置條件，這使得其預測結果高度依賴於條件的變化，因此存在高度不確定性。
而這所有前置條件又取決於抗疫政策的反應。如果模型按照最初的環境來進行預測，最後得出大規模疫情的結果。而各國政府據此調整政策，加大隔離等抗疫措施，這極大的改變了模型的預設條件，使得疫情的實際發展遠低於模型預測。
也就是說，病毒模型的預測結果最終導致了自身的大幅誤差。
這對世界難道不是好事？
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