数字孪生地球：科学的进步还是治理的陷阱？

近年来，“数字孪生”（Digital Twin，DT）这一概念得到了迅速的发展和广泛的关注。所谓数字孪生，最初是指工业领域中对物理对象进行虚拟复制的技术，以此来优化产品的设计、制造和维护。而如今，这一概念逐渐拓展到更为复杂的系统，如地球系统，形成了“数字孪生地球”的构想。

数字孪生地球是一种旨在高度模拟地球系统运作的虚拟模型，试图通过整合卫星、无人机、传感器等多种数据来源，以科学的方式为人类社会在气候变化、城市规划等方面的决策提供依据。这一构想的支持者们认为，通过建立对地球系统的高分辨率动态模拟，我们可以在决策制定中更加准确地预测和应对环境和气候的变化。然而，这一乐观的愿景背后也隐藏了诸多科学和社会上的挑战。

在本文中，作者们批判性地反思了数字孪生地球的构想，提出了其科学局限性、社会风险及其可能带来的负面影响。作者们认为，数字孪生地球这一概念虽然富有想象力，但在复杂性和不确定性处理方面存在诸多问题，尤其是缺乏对社会科学视角的有效融合，可能导致其在应对气候变化等问题上反而带来更多的挑战而非解决方案。

支持数字孪生项目的机构，如欧洲委员会的DestinE项目和美国NASA的地球系统数字孪生计划，秉持了一种对科技乐观的理解，即相信科学与技术能够推动人类社会朝向更加美好的未来前进。然而，这种乐观的愿景背后，暗藏着对自然的一种还原论的理解，即将自然视为一台可以通过足够高精度的数据和模型来解码和预测的机器。

这种“自然是机器”的隐喻可以追溯到十七世纪的笛卡尔哲学，这一哲学认为自然界中的所有现象都可以通过机械的方式进行描述和预测。然而，现代科学对自然的理解已不再是一个机械装置，而是由相互连接的自组织结构组成的复杂网络。这种网络具有涌现特性，意味着它们的整体行为无法简单地通过其各个组成部分的行为来解释。因此，数字孪生地球项目基于还原论的思维试图用精确数据和计算来描述和预测地球系统的复杂性，实际上忽视了许多现代科学中对复杂系统理解的关键要素。

例如，许多生态学家、物理学家以及社会学家都提出，自然是由大量不可预测的因素共同作用的系统，其行为和结果难以通过简单的物理模型来描述。数字孪生项目所采取的高精度建模方法，实际上是在试图创建一个“上帝视角”，即从一个无所不知、无所不见的位置来观察和理解世界。然而，正如许多社会科学家所指出的，这种视角忽略了人类社会和自然系统之间的复杂相互作用，这些相互作用往往无法通过单纯的物理计算来准确理解和预测。

在科学建模中，尺度问题一直是一个非常重要且难以克服的挑战。尺度的变化，通常会引发模型复杂性和不确定性的指数级增长。数字孪生地球的开发者们认为，通过提高模型的分辨率，我们可以获得更加准确的预测结果。然而，历史的经验告诉我们，增加分辨率并不一定能提高模型的准确性，反而可能带来更多的不确定性。

以气候模型为例，地球系统的复杂性不仅包括物理因素，如大气、海洋的动态变化，还涉及生物和社会因素，例如生态系统的相互作用以及人类行为对环境的影响。随着分辨率的提高，模型需要考虑的参数数量也在增加，这些参数之间的相互作用往往并非线性关系，而是存在高度的复杂性和不可预测性。更高的分辨率意味着需要更精细的物理描述，但同时也意味着会有更多的“非物理反馈”逐渐浮现。这些反馈可能来自于如微气候效应、局部生物活动对环境的影响等，这些因素往往难以在模型中精确地进行参数化。

此外，地球系统中的许多现象本质上是混沌的。气候变化、生态系统的动态演化等过程都受到大量随机因素的影响，其结果难以通过单一模型来进行准确预测。即使是在相对较短的时间尺度上进行预测，如极端天气事件的预测，由于受到大气和海洋环流的多尺度非线性影响，这些预测的准确性也存在很大的不确定性。对于几十年甚至更长时间尺度的气候变化预测，情况更是如此。

复杂模型的开发需要投入大量的资源，包括计算资源和数据资源，这些资源的消耗并不一定带来相应的收益。许多情况下，增加模型的复杂性反而会使模型的预测能力下降，因为随着复杂性的增加，模型中参数之间的相互作用导致了更高的“输出不确定性”。换句话说，复杂模型不仅难以有效地验证，还可能在模型的细节中迷失，无法为决策提供有意义的指导。

数字孪生地球还涉及到社会层面上的风险，即所谓的“数字化治理”。这种治理模式依赖于复杂的数学模型，将政治问题简单化为技术问题，并声称通过这些模型可以为社会提供科学的决策支持。然而，这种做法往往忽视了模型中包含的主观假设和价值观，尤其是在涉及气候变化等全球性问题时，这些假设和价值观可能直接影响到模型的结果，从而影响到政策的制定。

在新冠疫情期间，我们已经看到，许多基于模型的政策被以“遵循科学”的名义实施，而忽略了模型本身的参数不确定性和模型开发者的偏见。类似地，数字孪生地球的倡导者们希望通过复杂的气候模型为政策制定者提供“科学依据”，从而使复杂的政治问题如气候变化被简单化为技术问题。然而，这种技术决定论的思维方式，忽略了社会科学对这些问题的批判性理解和社会参与的必要性。

数字孪生模型的“科学性”和“客观性”常被用作正当化决策的工具，使得政治决策变得更加集中化和技术化，削弱了公众对这些决策的参与。这种治理模式在某种程度上是一种“去政治化”的过程，通过数字模型和数据，将复杂的社会问题转化为纯粹的技术问题，试图避免公共讨论和质疑。这种做法可能会加剧社会的不平等，因为只有少数拥有技术和数据的“专家”能够理解和影响这些模型，而普通公众则被排除在外。

在面对数字孪生地球带来的这些挑战和风险时，作者们提出了一些替代方案，以期建立一种更人性化、更多元化的未来：

1. 多样化的建模方法：文章建议由不同的独立科学机构开发多种类型的模型，而不是“一统天下”的单一模型。这些不同模型的组合，而非一个“全能模型”，可以更好地反映气候变化的复杂性。这种多样化的建模方法有助于不同科学视角的相互交叉，开放而不是关闭关于气候变化的讨论。

2. 启发式模型的潜力：文章强调，简单的启发式模型在许多情况下可能比复杂的大数据模型更有效，尤其是在面对复杂性和不确定性时。例如，在健康、金融和宏观经济等领域，简单的规则往往比复杂的模型表现更好，这些规则更易于理解和实施，也更有助于政策制定者和公众之间的沟通。

3. 多元数据的收集与整合：作者们还建议加强对来自不同来源的数据的收集和整合，包括传统知识。这些数据对于理解气候变化的不同影响非常重要，而不仅仅依赖于物理传感器和模型。同时，也需要承认并解决地理上数据不平衡的问题，确保对气候变化的理解能够反映不同地区和群体的现实情况。

4. 关注“关怀与共生”的姿态：文章主张抛弃以物理变量为中心的地球视角，转而采取一种“关怀与共生”的姿态应对气候变化。地球气候不是一个可以简单控制和调节的静态系统，而是由自然和社会系统之间多样且不可预测的关系所组成的网络。因此，在面对气候变化时，应该采取更具包容性和灵活性的实践方法，注重社会和生态系统之间的互助和共生，而不是单纯依赖技术手段进行控制。

数字孪生地球虽然在技术上富有想象力，但在实践中存在着还原主义的局限性。其发展路径优先考虑了数据的可行性和技术的复杂性，而非社会真正的需求和福祉。作者们认为，数字孪生地球代表了一种单一且有限的视角，可能最终被用作政治工具，从而侵蚀民主的基本原则。

为了防止这一点发生，作者们呼吁将数字孪生“带回地球”，即重新关注人类社会与自然环境之间的互动，承认科学模型中的不确定性和社会参与的重要性。气候变化不仅是一个科学问题，还是一个哲学、伦理、法律和政治问题，需要更多公众的参与和讨论，而不仅仅是由技术专家来主导。

在科技迅速发展的今天，数字孪生地球为我们提供了一个思考人与自然关系的机会。我们应该谨慎地使用这些技术工具，确保它们能够服务于整个社会的福祉，而不是成为控制和正当化某些利益的手段。作者们希望，通过更为多样化和包容性的替代方案，我们可以在应对气候变化的过程中，找到一条更加人性化和民主化的道路。

Saltelli A, Gigerenzer G, Hulme M, et al. Bring digital twins back to Earth[J]. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change, 2024: e915.

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