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这让加重我们计算和处理风险的困难性的因素更多了：我们的心智、市场与政治体系对于长短期风险所采用的不同逻辑——有时是理智的，但常常是贪婪的。大多数经济学家与一些金融学家知道，市场泡沫不会无限期地持续下去。风险不是指泡沫终究会破裂，而是指泡沫在不久的未来会破裂 。驾驭或者膨胀此泡沫——甚至连你都知道是不能持续下去的泡沫，如果你随时准备好在任何时候获取盈利（或者股息）并关闭商店，那么也就不算是目光短浅。
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在气候变化的情形中，我们实际上不知道如何刻画格陵兰冰层的融化量。如果我们询问它在有限时间区间（比如说在接下来的几百年）开始融化的可能性，那么它的概率就更不确定了。但是不知道这个数字，我们也无须把头埋进冰水或者格陵兰的原生态冰水中。
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我们很难就以下两点达成共识：
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●气候变化到什么程度才算具有风险？
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●当环境中可能相对缓慢的后果出现时，我们如何、何时避免这些气候变化带来的风险？并且，我们也不知道如何估计行动或者不作为的代价。
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如果有变化更强烈的气候事件发生，我们更可能立即采取行动。而无论我们行动多快，对环境来说都为时已晚。这意味着，即便是不会导致灾难的气候变化也同样值得人们关注。
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甚至当知道某种结果的可能性时，我们倾向于将不同的标准应用于低概率且具有大灾难结果的事件，而不是应用于高概率但结果并不太具有戏剧化的事件。我们听到的关于飞机失事与恐怖袭击的事件比汽车事故的多，而实际上每年死于汽车事故的人数要多得多。人们甚至不知道概率就谈论黑洞，只是因为灾难情景的结果听起来很悲惨。另一方面，许多低（或者不是很低）概率由于在雷达下的可见度低而被忽略。甚至海上钻井一开始被认为是完全安全的，直到墨西哥湾灾难真实发生后人们才知道错了。[3]
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一个相关的问题是：有时巨大的收益或者成本来自概率分布的末端——那些最不可能的事件以及我们知道得最少的事件。[4] 从理论上讲，我们希望我们的计算结果是由已经存在的相关情形的中间或平均估计客观决定的。但是如果类似的事情从来没有发生过或者如果我们完全忽略了可能性，那么我们是没有这样的数据的。如果成本或者收益在这些地方也足够高，假设你事先知道它们是什么，那么它们就会主导预测。无论如何，传统的统计方法不适用于这些数据太小、以至于取平均值没有意义的事件。
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金融危机的发生是由于事件都出现在专家所考虑的范围之外。许多人基于可预测的方面赚钱，但是假设不可能事件决定了某些更负面的发展事态。在为金融工具的可信度建立模型之时，使用的绝大多数数据来自前几年，它们没有包含经济下滑（或急剧下滑）的可能性因素。关于是否需要调控金融工具的评估，也基于市场上升的那段时间。甚至当市场跌落的可能性也考虑进去时，跌落的假定数值也因为过低而不能准确地预言由于缺乏经济调控而造成的真实损失。本质上讲，没有人会关注可以主导危机的“不可能”事件。也许在其他情况下看起来很显而易见的风险，却从未被考虑在内。但是即使是不可能的事件，如果它们具有显著的影响，也需要被考虑进来。[5]
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由于错误的潜在假设而导致的风险评估困难，是任何风险评估的疫病之源。而没有这些估计，任何估计都存在内在偏见 。除了计算中的问题与隐藏在假设中的偏见，许多实际的政策决策还包含“不知之不知”（unknown unknowns）[44] 因素，即不能或者还没有被预期到的因素。有时我们根本无法预知会造成麻烦的那些确切的不可能事件。这使得所有的预测尝试（考虑不到这些未知因素是不可避免的）变得完全没有实际意义。
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缓解风险
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幸运的是，我们在求知探索的过程中，百分之百地确信制造出危险的黑洞的概率微乎其微。我们不知道出现灾难结果的确切的概率数值，但我们也无须知道，因为它完全可以被忽略。如果任何事件在宇宙的一生中都不会发生一次，那么它可以被放心地忽略。
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然而更一般地，量化一种可以接受的风险的水平是极其困难的。我们当然希望完全避免主要的风险——那些使生命、地球或者其他我们珍视的东西濒临绝境的风险。在我们能承担的风险之下，我们希望有方法来估计谁能受益、谁会失利，以及随之而来的可以评估与预期风险的系统。
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风险分析师乔·弗拉格拉关于气候变化以及其他相伴的潜在危险的评论是：
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真正的问题不是这些是否会发生，也不是它们的后果如何，而是它们发生的概率有多少、相关的不确定程度是多少。不仅基于发生的概率，也基于我们可能的举措来缓解它们的概率。有多少全球资源可供我们支配来解决这些危险？
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调控往往依赖于所谓的成本-收益分析来评估风险与决定解决方案。表面上看，这个想法听起来很简单。计算支出与收益，并考察所提出的改变量是否值得。在许多情况下，这也许是最可行的方案，但是它可能产生一种危险的、但貌似数学严谨的欺骗性。而实际上，成本-收益分析是非常困难的。问题所涉及的不仅是成本与收益的度量——这本身已经是一种挑战了，而且还要事先定义什么是我们所指的成本与收益。许多假定情况涉及太多未知因素，以至于无法进行可以信赖的计算或者率先计算风险。我们当然可以尝试，但是需要将这些不确定性考虑进去，或者至少识别出来。
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一种可以预期近期与将来的成本与风险的合理体系，毫无疑问是有用的。但是并非所有的交易都可以完全通过它们的成本进行评估。如果承担风险的东西是根本不能被取代的，又当如何？[6] 要是大型强子对撞机可以在我们一生（或者甚至在百万年）中以一个相当高的概率产生可以吞没地球的黑洞，那么我们当然必须把这个实验终止。
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即使我们最终会大大地得益于基础科学的研究，抛弃一个项目的经济成本也鲜少可以计算出来，因为收益很难量化。大型强子对撞机的目标包括获取基础认知，包括对质量与相互作用的更好理解，甚至可能包括对空间本质的理解。其好处也包括促使受过良好教育的大众深思与宇宙相关的问题。从更实用的角度来讲，我们一直在追随欧洲核子研究中心通过互联网创造的信息进步，网格（grid）使得全球信息处理成为可能，而电磁技术的进展产生了核磁共振等医疗设备。基础科学进一步应用的可能性可能会存在，但目前这些都是无法预期的。
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成本-收益分析很难应用于基础科学之中 。一个律师开玩笑地将成本-收益方法应用于大型强子对撞机并指出，与所提出的极其微小可能性的巨大风险相伴，大型强子对撞机也具有以极小可能解决世上所有问题的惊人效果。当然，尽管无数多律师都尝试过，没有哪一个结果恰好与标准的成本-收益计算相吻合。[7]
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至少科学得益于它“永恒的”真理目标。如果你发现了世界运行的方式，那么不管你多快或者多慢地发现它，它都是真实存在的。我们当然不希望科学的进展很慢。但是大型强子对撞机的延期显示了太快运行它的危险。总的来说，科学家致力于安全的前行。
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成本-收益分析对于任何复杂情况来说，都充满难度，例如气候变化政策或者银行业务。虽然原则上来讲成本-收益分析是合情合理的，并且可能也不存在什么禁忌，但是你如何应用它却可以产生巨大的差异。本质上讲，当成本-收益分析的捍卫者问我们如何可能做得更好时，他们会用成本-收益论证来证明一种方法，而且他们往往是对的。我只是倡议我们将方法应用在哪里，且更科学地应用它。我们需要清楚地知道我们所展示数据中的不确定性。在科学分析中，我们需要考虑错误、假设、偏差，并将它们公开出来。
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气候变化一个很大的影响因素是：成本或者收益针对的是局部地区、国家还是全球。潜在的成本或者收益也可以越过这些范围，但我们并不总是将这些考虑周全。
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美国政治家反对《京都议定书》的一个原因是：它对美国，特别是对美国的商业来说，成本将超出其收益。但这种算法并不真实，因为它没有考虑长期的全球不稳定性的成本，或者由于环境调控带来的可能繁荣的新商业收益。许多有关缓解气候变化成本的经济分析未能考虑，由于革新或者对外国依赖程度减轻，而产生的潜在附加经济收益。这里牵涉了太多未知因素。
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这些例子也产生了如何评估与缓解跨国风险的问题。设想，黑洞真的造成了对地球的威胁，那么在夏威夷的某人可以合法地起诉这样一个在日内瓦进行的实验吗？根据现有的法律，答案是否定的，他只能在国内提起诉讼，干预美国财政对该实验的投入。
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核扩散是另一个将全球稳定置于危险之中的问题。目前我们对于其他国家产生的危险只有有限的约束力。气候变化与核扩散看似是一国内政，但其影响力却可能会涉及其他国家或机构。当风险超越国界或法律管辖权时，如何去做就成为困难的政治问题。但它显然是一个重要的问题。
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