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显然，专家们也可能毫无远见，他们的利益也可能发生冲突。我们可以从科学中学到什么经验吗？
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我下面的话并非出于偏见。在大型强子对撞机可以产生黑洞一事上，我们审查了可以在逻辑上设想的所有潜在风险，考虑了理论论证与实验证据。我们还想到了在宇宙中使用相同的物理条件，而没有破坏任何邻近结构的情况。
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经济学家对存在的数据也作了相似的比较，如此乐观是很好的。但是卡门·莱因哈特（Carmen Reinhart）与肯尼斯·罗格夫（Kenneth Rogoff）的著作《这次不一样》（This Time Is Different ）却不这么认为。虽然经济条件并不相同，但是在经济泡沫中，一些广泛的措施却会一再出现。
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现今，许多人认为的没有人可以预期放松管制所带来的危险的论断也站不住脚。商品期货交易委员会（CFTC）的布鲁克斯丽·波恩（Brooksley Born）曾经对期货与商品期权市场作出预测。她指出了放松管制的危险，事实上她还相当合理地建议了对潜在风险的探索，但是她却被喝止了。当时并不存在关于多少警戒是合理的具体分析，但是只有一个派系认为行动缓慢对商业发展不利（正如华尔街在短期所呈现出来的那样）。
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对调控与政策发表过观点的经济学家，可能在政治与金融方面拥有影响力，而这可能会干扰到事情的正确执行。理想情况下，相比于政治，科学家们更关注具有优越性的论点，甚至包括那些与风险相关的论点。大型强子对撞机的物理学家做了严肃的科学调查，以确保没有灾害发生。
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虽然也许只有金融专家才了解某个特定金融工具的细节，但是任何人都可以考虑一些基本的结构性问题。大多数人甚至在没有预测、不理解可能导致崩溃发生的触发因素时，都能理解为什么一个过度杠杆调控的经济体是不稳定的。并且大多数人都可以理解，用纳税人的钱不加限制或者限制很少地提供给银行上千亿美元的资金，可能也不是什么好办法。甚至一个水龙头的安装方式也要考虑到开、关的可靠方法，或者即便是一个拖把的设计和摆放，也要考虑其对环境整洁度的影响。人们很难理解为什么同样的考虑不能应用于深海石油钻井平台的设计上。
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当我们考虑专家时，心理因素介入了。《纽约时报》的经济专栏作家大卫·伦哈特（David Leonhardt）撰文道，在2010年时，将经济学家艾伦·格林斯潘（Alan Greenspan）与本·伯南克（Ben Bernanke）的错误归因于“比经济因素更重要的心理因素”。他解释说：“他们被困在传统智慧的恶性循环中。困扰‘挑战者’号航天飞机的工程师、越南与伊拉克战争的设计者，以及驾驶舱发生悲剧性错误的飞行员等人的弱点，也困扰着他们两人。两人没有充分地质疑自己的假设。这完全是人为错误。”[8]
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解决复杂问题的唯一方法是广泛听取他人意见，甚至是外行人的意见。尽管银行家有能力预测可能会陷入黑洞的经济，但孤芳自赏的银行家们却满足于现状，而不顾警告。我们都聚在一起，为正确的答案投票，在这个意义上，科学是不民主的。但是，只要有人提出一个有效的科学观点，它最终会被注意到。通常人们会关注来自更杰出科学家的发现与见解。尽管如此，一个不知名的人，只要能提出一个好的观点，最终他也会获得人们的关注。
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由于一个知名科学家的聆听，一个不知名的人甚至可以马上被他人注意到。这就是为什么爱因斯坦能通过一种理论，就几乎立即动摇了科学的基础。而理解了爱因斯坦相对论见解的德国物理学家马克斯·普朗克，那时恰巧负责管理最重要的物理学杂志。
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今天，各种想法都可以通过互联网快速传播，这让我们受益颇丰。任何一个物理学家都可以写一篇论文，并通过物理资料库第二天将其发送出去。当卢博胥·默托（LubošMotl）在捷克读本科时，他解决了罗格斯大学（Rutgers University）一名杰出科学家正在研究的科学问题。汤姆·班克斯（Tom Banks）会注意任何好的想法，即使它们来自一个他从未听说过的研究所。不是每个人都那么容易接受新观点，但哪怕只有几个人关注，一个好想法最终也将进入科学的殿堂。
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大型强子对撞机的物理学家与工程师为了确保安全不惜牺牲时间与金钱。他们在不丧失安全性或准确度的前提下，尽可能地节省开支。每个人的利益都是一致的。没有人可以在经不起时间考验的结果上获得任何好处 。
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科学注重的是声誉，科学中没有金色降落伞。[47]
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超前预测
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希望大家现在都同意，我们不应该担心黑洞——虽然我们有许多其他事情值得担心。在大型强子对撞机的情况中，我们应该思考它能提供的所有好东西。它所产生的粒子将有助于我们解答有关物质基础结构的深层次、根本性问题。
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回到我与内特·希尔的谈话，我意识到了我们的特殊情况。在粒子物理学中，我们可以把自己限制在足够简单的体系内，采用系统的方法在旧的基础上建立新的结果。有时，我们的预测源于基于现有证据产生的正确模型。在其他情况下，我们的预测基于那些我们有理由相信可能存在，并通过实验滤掉了一些可能性的模型。甚至在还不知道这些模型是否正确之时，我们可以预测实验证据会是什么，以及这些想法是否可以被实现。
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粒子物理学家根据不同尺度各自施展才华。我们知道，小尺度的相互作用与在大尺度上的相互作用非常不同，但是它们以一种合理的方式反映在大尺度的相互作用中，给出我们已经知道的结果。
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而在所有其他情况下，预测是非常不同的。对于复杂系统，我们经常需要同时解决发生在一系列尺度上的问题。这不仅对社会组织有效，例如一个不负责任的交易者会动摇美国国际集团与社会经济，而且还可以发生在其他科学领域。这些情况下的预测会包含很多变量。
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例如，生物学的目标包括预测生物模式，甚至动物与人类的行为。但是，我们还没有完全理解所有的基本功能单元，或者通过基本元素产生复杂的效果来理解更高级别的组织。我们也不知道所有的反馈回路，即那些使得不同尺度下的相互作用相分离成为不可能的因素。科学家能建造模型，但是如果不能更好地理解关键性的基本元素，或者理解它们如何对相关行为负责，那么建模的人将会面临数据与各种可能性相争的谜团。
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进一步的挑战是，生物模型的设计是为了与已经存在的数据相匹配，但是我们还不知道其规则是什么。因为我们还没有确认所有简单而又独立的系统，所以很难知道哪个模型是正确的。当我与研究神经科学的同事交谈时，他们谈到了同样的问题。没有新测量的质的飞跃，模型所能做到的最好的程度就是与所有现有数据保持一致。既然所有存留下来的模型必须与数据一致，所以很难确定哪一种基本假设是正确的。
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与内特讨论这类他试图预测的事情不乏趣味。许多最近流行的书籍都提出一些不靠谱的假设。内特则更多地使用科学方法。他最初因对棒球运动与选举结果的准确预测而出名。他的分析建立在对过去相似情况仔细统计与评估的基础上，他会竭尽所能地纳入尽可能多的变量——那些他可以操控、可以尽可能精确地应用到历史教训中的变量。
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内特现在必须明智地选择在哪里运用他的方法。但他意识到，他所关注的各种关系，都可能是难以解释的。你可以说发动机起火导致了飞机坠毁，在失事飞机中找到一个起火的引擎并不是一件多么令人吃惊的事情。然而什么才是根本原因？同理，当你将一个突变基因与癌症相联系的时候，你也会遇到类似问题。即使它是相关因素，但它不一定是造成疾病的根本原因。
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内特也意识到了其他潜在陷阱。即使存在大量数据，随机性与噪声也可以增强或抑制让人感兴趣的底层信号。因此，内特不会做与金融、地震或气候相关的预测工作。虽然他很有可能可以预测总体趋势，但是短期预测本身就是不确定的。内特现在研究的是其他方面，他的方法揭示了诸如如何最好地推广音乐与电影、如何评估NBA巨星等问题。但是他承认，只有极少数的系统可以准确地被量化。
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尽管如此，内特告诉我天气预报员采用的确实是另一种预测方法。他们中的许多人都在做“超前预测”——预测人们将尝试的预测。
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