On helppo unohtaa, ettei maailma ensimmäistä kertaa vaikuta huojuvan kuilun partaalla. ”Kysymykseen, kuinka koskaan saatamme irtaantua tämän tilanteen ilmiselvästä mielipuolisuudesta, ei ole vastausta”, kirjoitti Hannah Arendt viisikymmentä vuotta sitten pohtiessaan Yhdysvaltain ja Neuvostoliiton välistä ydinvarustelukilpaa1Hannah Arendt, On Violence. Harcourt Brace Jovanovich, New York 1970, 4. Tässä ja myöhemmin lainausten suomennokset Ville Lähde.. Kuten nykyään, tuolloinkin apokalyptinen mieliala oli tullut tavanomaiseksi. Jonkinlaista lohtua voi hakea siitä, että miten pahalta tahansa asiat näyttivät Arendtille, ei maailma loppunut vuonna 1970 tai muina maailmanlopun aikoina, joita ennustettiin sitä ennen tai sen jälkeen. Onko nykyhetkessä jotain, joka tekee siitä erityislaatuisen? Vaikkei nytkään puutu murhanhimoisia johtajia ydinasearsenaaleineen, suurin uhka eloonjäämisellemme eivät ole laukaisunappuloilla olevat sormet. Itse asiassa mitään mullistavaa ei tarvitse tapahtua. Jos me vain jatkamme touhujamme entiseen malliin, niin parhaan tietomme mukaan yhä suurempi osa planeetasta leimahtaa liekkeihin tai joutuu veden alle; rannikkoja huuhtoutuu tiehensä, jäätiköitä romahtaa ja jokia ehtyy; maaperää kuivuu ja tuuli puhaltaa sen mennessään; ja miljoonia joko päätyy liikkeelle tai kuolee tauteihin. Käyttääkseni kansainvälisen ilmastopaneelin IPCC:n varovaisen punnittua terminologiaa, voimme ’hyvin luotettavasti’ (high confidence) arvioida, että nykykehitystä jatkavalla uralla laajamittainen ja peruuttamaton yhteiskunnallinen hävitys on lopulta ’hyvin todennäköistä’ (very likely)2IPCC:n terminologian käännöksissä olen turvautunut julkaisuun Kimmo Ruosteenoja, ”Ilmastonmuutos V. 2021: Luonnontieteellinen perusta, Yhteenveto päätöksentekijöille suomeksi”. Ruosteenoja on Ilmatieteen laitoksen tutkija. Hän ei tarjoa käännöksiä todennäköisyystasoille: luotettavuustason käännös on omani. Olen myös kääntänyt ilmaisun business-as-usual, vaikka se onkin laajassa käytössä kotimaisessa ympäristökeskustelussa sellaisenaan. Tämä epävirallinen suomennos on julkaistu avoimesti. Suom. huom.. Kysymys tietysti kuuluu, milloin ”lopulta” on ja pystymmekö kääntämään kurssia nykyhetken ja sen välillä.
Yksi asia on yhteistä kylmän sodan hyytävimpien vuosien kanssa: emme tiedä paljoakaan siitä, millä tavoin katastrofaalinen tulevaisuus saattaisi toteutua. On totta, että ’ydintalvea’ mallintaneiden etuna oli tieto siitä, miltä ydintuho näyttää, joskin rajatussa mittakaavassa. He myös tiesivät, mitä ’keikahduspisteeseen’ tarvittaisiin (pommien pudottamista, joskaan ei ollut ihan selvää, kuinka monta se vaatisi)3’Keikahduspiste’ (tipping point) on erilaisia kompleksisia järjestelmiä kuvaava käsite, joka on hyvin lähellä käsitettä ’tilanmuutos’ (phase shift). Ekosysteemi tai muu kompleksinen järjestelmä huojahtaa uuteen tilaan, ’regiimiin’, ja palaaminen entiseen on joko mahdotonta tai äärimmäisen työlästä. Ks. esim. Anthony Barnosky & Elizabeth Hadly, Loppupeli (End Game, 2015). Vastapaino, Tampere 2017, sekä tuore raportti Lenton ym. The Global Tipping Points Report 2023. Exeter University, Exeter 2023. Verkossa: global-tipping-points.org. Suom. huom.. Sitä pidemmälle he saattoivat vain spekuloida. Kuinka suuri osa Maan pinnasta palaisi ydinsodassa, kuinka korkealle savu kohoaisi ilmakehään ja kuinka nopeasti ja kauas se leviäisi? Olisiko sillä väliä, alkaisiko sota talvella eikä kesällä? Miten auringonvalon väheneminen vaikuttaisi satoisuuteen? Hallinnon raportit 1970- ja 80- luvuilta muistuttavat aavemaisesti tämän päivän ilmastoennusteita: ”Suhteellisen vähäisen räjähdystason (esim. sata megatonnia) synnyttämät ydinsavupilvet voisivat viilentää Maan pintaa 36–72 asteella Fahrenheitia.”4United States General Accounting Office, Report to Congress, Nuclear Winter. Uncertainties Surround the Long-Term Effects of Nuclear War. Maaliskuu 1986. Verkossa: gao.gov/assets/nsiad-86-62.pdf. Tuo on melkoisen epätarkka arvio: se kyllä osoittaa yhteen suuntaan (harva arveli planeetan lämpenevän) mutta kattaa melkoisen lämpötilakirjon5Tuoreemmista arvioista ks. Mark Maslin, Nuclear War Would Be More Devastating for Earth’s Climate than Cold War Predictions – Even with Fewer Weapons. The Conversation 1.8. 2023. Verkossa: theconversation.com/nuclear-war-would-be-more-devastating-for-earths-climate-than-cold-war-predictions-even-with-fewer-weapons-210567. Tosin toisin kuin Maslin kuvaa, Mannin viittaamat luvut ovat artikkelissa mainittuja suurempia, eli kylmän sodan ajan arviotkin vaihtelivat. Suom. huom..
Nykyiset ilmastomallit tuottavat jokseenkin tiukemmin rajattuja tuloksia, mutta epävarmuudet ovat aivan yhtä valtaisia. Tiedämme kulkevamme väärään suuntaan – planeetta kuumenee – mutta on edelleen epäselvää, kuinka pitkälle on edetty ja kuinka nopeaa muutos on, etenkin mitä tulee vaikutuksiin planeetan elämään. Yhä hienostuneemmat ilmastotieteen mallimme voivat antaa meille kirkkaamman kuvan tulevaisuuden lämpenemisen joistain piirteistä, mutta emme pysty ennustamaan, miten maailman inhimilliset ja ei-inhimilliset järjestelmät reagoivat. Meillä ei ole hyödyllisiä analogioita, emmekä me voi tehdä kokeita harjoitusplaneetalla tutkiaksemme niiden vaikutuksia6Historian suuria joukkosukupuuttoja tutkivat varmasti ovat tässä Mannin kanssa eri mieltä, sillä niistä analogioita nimenomaan on löydettävissä. Dinosaurusten tuho taivaankappaleen törmäyksen vuoksi vaikuttaa nykytiedon valossa olevan poikkeus joukkosukupuuttojen sarjassa, jossa esimerkiksi geologisista syistä tai elämän kehityksen mullistuksista juontuvat ilmastonmuutokset ovat olleet keskeinen tekijä. Ilmasto tietysti muuttui myös dinosaurusten tuhon aikaisessa mullistuksessa. Ks. esim. Mikko Pelttari, Kerran kadonnut, ikuisesti poissa. Yliopisto 29.2.2016 (verkossa: helsinki.fi/fi/uutiset/luontokato/kerran-kadonnut-ikuisesti-poissa) sekä Mikko Pelttari, Mihin uutta aikaa tarvitaan? niin & näin 3/2018, 19–27.. Kuten taloustieteilijä Martin Weitzman aikoinaan asian ilmaisi, yrityksissä ennakoida ilmastonmuutoksen vaikutuksia ihmisten hyvinvointiin, etenkin lyhyttä aikaväliä pidemmälle, kohdataan ”epävarmuuksien valtaisa vyöry”, jonka mittakaava ja ulottuvuudet ovat ”todella äimistyttävät”:
”Käsillä on hyvin pitkä hatarien päätelmien ketju, jota vaivaavat suuret epävarmuudet jokaisessa ketjun renkaassa lähtien kasvihuonekaasujen tuntemattomasta lähtötasosta; minkä päälle tulevat suuret epävarmuudet siitä, miten tarjolla olevat politiikkatoimet ja ohjauskeinot muuntuvat todellisiksi kasvihuonekaasupäästöiksi; minkä päälle tulevat suuret epävarmuudet siitä, miten kasvihuonekaasujen päästövirta kertyy hiilikierron myötä kasvihuonekaasujen varannon pitoisuuksiksi7Ilmastonmuutoksen hahmottamisessa ’virran’ ja ’varannon’ (flow/stock) erottaminen on kriittisen tärkeää. Bruttovirran muodostavat kaikki kasvihuonekaasujen päästöt, ja nettovirran ne, jotka erilaisten nielujen (ennen kaikkea meret ja kasvillisuus) jälkeen päätyvät ilmakehän nieluun. (Ks. Yrjö Haila, Jätteet ja nielut. niin & näin 4/2020, 67–74.) Kasvihuonekaasujen pitoisuudet eli varanto ilmakehässä kasvaa vuosittain sen mukaan, miten suuri nettovirta on. Tämä on erityisen olennaista pitkäkestoisen hiilidioksidin kannalta, joka on mittakaavaltaan merkittävin kasvihuonekaasu. Lämpeneminen määräytyy varannon, ei virran mukaan, eli ongelman ytimessä on, että etenkin hiilidioksidi kertyy. Ks. Mikko Pelttari, Lämpenevä Maa. Vastapaino, Tampere 2021. Ks. myös Ville Lähde, Sadan vuoden urakka. BIOS-blogi 4.12.2017. Verkossa: bios.fi/sadan-vuoden-urakka-miten-ilmaston-kanssa-eletaan.; minkä päälle tulevat suuret epävarmuudet siitä, miten ja milloin kasvihuonekaasujen varannon pitoisuudet kääntyvät globaalin keskilämpötilan muutoksiksi; minkä päälle tulevat suuret epävarmuudet siitä, kuinka globaalit keskilämpötilan muutokset erottautuvat alueellisiksi lämpötilan ja ilmasto-olojen muutoksiksi; minkä päälle tulevat suuret epävarmuudet siitä, kuinka ilmastonmuutoksen vahinkojen vähentäminen ja niihin sopeutuminen kääntyvät utiliteetin muutoksiksi – etenkin alueellisella tasolla8’Utiliteetti’ on taloustieteen käsite, joka kääntyy joskus muotoon ’hyöty’, mutta olen tässä pitäytynyt teknisessä ilmauksessa. Se on saadun hyödyn, onnellisuuden tai tyytyväisyyden tms. mitta, jonka oletetaan olevan numeerisesti mitattavissa. Käsitteellä on vahva historiallinen yhteys utilitarismin vastaavaan käsitteeseen. Suom. huom.; minkä päälle tulevat suuret epävarmuudet siitä, kuinka tulevaisuuden alueellisia utiliteetin muutoksia aggregoidaan – ja kuinka niitä diskontataan.”9Martin Weitzman, On Modeling and Interpreting the Economics of Catastrophic Climate Change. The Review of Economics and Statistics. Vol. 91, No. 1, 2009, 1–19 (5–6). Diskonttaus tarkoittaa tulevaisuuden taloudellisen arvon suhteuttamista nykypäivään ns. diskonttokoron avulla. Pähkinänkuoressa: tänään saatu rahamäärä on arvokkaampi kuin kymmenen vuoden päästä saatu, koska raha voidaan sijoittaa tuottavasti. Tältä pohjalta ympäristötaloustieteessä on kiistelty ”optimaalisista” ilmastotoimista, tulevaisuuden vahinkojen arvosta jne. Diskonttokoron suuruus käytännössä määrittelee tulevaisuuden ja siinä asuvien olentojen arvoa ja heidän kärsimiensä vahinkojen merkitystä. Kriittinen kysymys on se, millaiseksi tuleva yhteiskunnallinen kehitys oletetaan. Ks. esim. Simo Kyllönen, Dasguptan elonkirjoraportti, osa 2: sukupolvien välistä oikeudenmukaisuutta mallintamassa. 2.4.2021. Verkossa: blogs.helsinki.fi/ilmastoeetikko/2021/04/02/dasguptan-elonkirjoraportti-osa-2-sukupolvien-valista-oikeudenmukaisuutta-mallintamassa. Suom. huom.
Epävarmuuden hallintaan ovat käytössä samat resurssit kuin menneisyydessäkin: sekoitus informaatiota ja epäilyä, uskoa ja fatalismia. Erona on, että nykyään mahdolliseksi ajatellun valikoima on laajentunut valtavasti, eivätkä sitä enää sido menneisyyden mallit. Yhteisöt ympäri planeetan ovat suistumaisillaan tulevaisuuteen, jossa historia ei todennäköisesti ole hyödyllinen opas. Jos mahdollisten tulevaisuuksien kirjo on rajattu, se selviää vasta sitten, kun me tai merkittävä osa meistä on jo poissa.
Tämän johdosta todellisuutemme kalibrointiin käyttämämme sanat näyttävät yhä epätarkemmilta kuvauksilta olosuhteista, joille niiden oli tarkoitus antaa nimi. Jos ”kriisi” on niin jatkuva olotila, että se käy ”normaalista”, mitä kumpikaan termi auttaa? Kun ”kerran 500 vuodessa sattuvia tulvia” tapahtuu joka vuosi eikä ”ihmiskunnan sukupuuttoa” voida lukea laskuista uskottavana tulevaisuudennäkymänä, lienee aika tunnustaa, ettei meiltä puutu pelkästään tarkka ”globaalin suurtuhon sanasto” tulevaa ”ilmaston loppupeliä” varten – kuten Cambridge Centre for the Study of Existential Riskin tutkijat taannoin ehdottivat10Mannin käyttämä viite lienee Luke Kemp ym., Climate Endgame: Exploring Catastrophic Climate Change Scenarios. PNAS. Vol. 119, No. 34, 2022, e2108146119. Tosin vain pääkirjoittaja Kemp edustaa mainittua instituutiota. Suom. huom.. Tietysti täytyy kurinalaisesti luodata, missä olemme ja mitä tiedämme tulevista vuosista. Mutta sen sijaan, että sepittäisimme tarkkuuksia vastauksena epätoivoomme tai tekisimme laskelmia vain koska voimme, on tutkittava tarkkaan, mitä me emme tiedä emmekä voi tietää.
Kaikki he, joiden työtä on ymmärtää ilmastonmuutosta ja sen vaikutusta, kuten valtameritutkijat, ilmastotutkijat ja taloustieteilijät, ovat jatkuvasti tekemisissä epävarmuuden kanssa. He kehittelevät malleja, tekevät mittauksia ja tuottavat todellista maailmaa koskevaa ”tieteellistä tietoa”, joka kiertää tuossa maailmassa ja kenties auttaa meitä muita hallitsemaan elämämme epävarmuuksia. Tieteet käsittelevät epävarmuutta hyödyntämällä todennäköisyyksiä. Aikanaan markiisi Condorcet kutsui todennäköisyyttä ”sellaiseksi varmuudeksi, joka vastaa todellisuutta.”11Mann viittaa Condorcetiin todennäköisesti Ian Hackingin teoksen The Taming of Chance (Cambridge University Press, Cambridge 1990) kautta, sillä siihen hän viittaa myöhemminkin. Condorcetin alkuteksti on ”Éloge de M. Bucquet” (1780). Condorcet käsitteli siinä ”moraalitieteitä”, joista todennäköisyyksien laskenta oli yksi. Suom. huom. Se ottaa huomioon sen tosiseikan, että me emme voi tietää monien asioiden ”oikeaa” arvoa, aina ilmastoherkkyydestä (eli miten globaali lämpötila reagoi ilmakehän hiilidioksidipitoisuuden kaksinkertaistumiseen) väestönkasvun vauhtiin tai verotuksen vaikutuksiin energian kysyntään. Voimme vain päätellä mahdollisten arvojen vaihteluvälin. Kaikkiaan nämä ilmaistaan tiheysfunktiona (probability density function, PDF): x-akseli esittää mahdollisten tulosten vaihtelun, ja y-akseli jokaisen tuloksen frekvenssin tai todennäköisyyden.
Sanotaan esimerkiksi, että sinulla on pahvilaatikko täytettynä yhtä suurella määrällä punaisia ja sinisiä palloja. Otat summamutikassa esiin pallon ja laitat sen takaisin, ja sitten teet tämän yhä uudelleen merkiten joka kerta muistiin, kuinka monta kertaa olet ottanut peräkkäin punaisia tai sinisiä palloja. Ajan mittaan todennäköisesti huomaat, että yleisimmät (ja yhtä yleiset) lopputulokset ovat joko vain yksi, sininen tai punainen, tai sitten kaksi samanväristä peräkkäin. Kolme samanväristä palloa osuu peräkkäin harvoin, neljä sitäkin harvemmin. On hyvin harvinaista, että otat esiin kuusi tai seitsemän samanväristä palloa peräkkäin, etkä ehkä saisi kahdenkymmenen peräkkäistä sarjaa, vaikka jatkaisit päiväkausia12London Review of Booksin painetussa numerossa Mannin tekstissä oli tässä kohtaa virhe, josta huomautti lukijakirjeessä Nick Wray. Kohta on korjattu verkkoversioon, jota käytin käännöstyössä. Suom. huom..
Näistä tuloksista piirretty graafi saa varmaankin parhaiten tunnetun tiheysfunktion muodon, kirkonkellon muotoisen ’normaalijakauman’ tai Gaussin käyrän (nimetty Carl Friedrich Gaussin mukaan), jolla on yksi symmetrinen huippu yhden tai kahden punaisen tai sinisen pallon kohdalla laskeutuen sitten enemmän tai vähemmän jyrkästi kummallakin laidalla kohti jakauman ’häntiä’, jotka kattavat vähemmän todennäköiset tulokset. ’Luottamus’, jolla voimme odottaa tuloksen sijoittuvan määrätylle välille jakauman huippukohdan molemmin puolin, määritellään laskemalla valitun välin kattaman alueen osuus koko käyrän kattamasta alasta: jos 90 % tiheysfunktion ”tiheydestä” lepää x-akselille merkityn kolmen peräkkäisen punaisen ja kolmen peräkkäisen sinisen pallon välissä, voimme sanoa 90 % luottamuksella, että satunnainen ajo osuu tälle välille – se on ikään kuin todennäköisyyden todennäköisyys.
Kun ollaan tekemisissä ilmastonmuutoksen kaltaisten monimutkaisten prosessien kanssa, epävarmuuksia on merkittävästi vaikeampi hallita, ja tiheysfunktiot on ankkuroitu paljon löyhemmin siihen, mitä voimme sanoa ”tietävämme” teorian ja datan pohjalta. Monien Weitzmanin luettelemien syvien rakenteellisten epävarmuuksien suhteen meillä ei ole mahdollisuuksia kerätä empiiristä dataa. Ajatellaan vaikka ilmastoherkkyyttä. Me emme tiedä, mikä on globaalin lämpenemisen vaste hiilidioksidipitoisuuksien tuplaantumiselle. Tämänhetkinen ”paras arvio” on lämpötilan nousu noin 3°C, mutta monien tutkimusten mukaan se voisi olla 4,5°C ja jotkin harvat viittaavat niinkin korkeaan kuin 8°C nousuun13Ilmastoherkkyyden perusteista ks. Zeke Hausfather, Explainer: How Scientists Estimate ’Climate Sensitivity’. Carbon Brief 19.6.2018. Verkossa: carbonbrief.org/explainer-how-scientists-estimate-climate-sensitivity. Ks. myös Mikko Pelttari, Ilmasto ei ehkä olekaan niin herkkä kuin luultiin. Onko ilmastokatastrofi peruttu? Ilmasto muuttaa kaiken -blogi 8.3.2018. Verkossa: blogs.helsinki.fi/ilmastomuuttaakaiken/tag/ilmastoherkkyys/. Pähkinänkuoressa: nykyään vahvistuu näkemys, että kaikkein alimmat ja ylimmät ilmastoherkkyyden tasot eivät ole todennäköisiä, mutta tutkimus aiheesta jatkuu. Suom. huom. . Toiset esittävät, että koska ilmastolta kestää satoja tai tuhansia vuosia saavuttaa tasapaino jopa ilmakehän hiilidioksidipitoisuuksien vakiinnuttua, ilmastoherkkyyttä ei pohjimmiltaan voida tietää eikä sitä kannata yrittää määritellä. Monet mallintajat ovat kääntäneet sen sijaan huomionsa ’ohimenevään ilmastovasteeseen’ (transient climate response) eli hiilidioksidipitoisuuksien reaaliaikaisiin vaikutuksiin.14Ks. ed. viite. Asiaan liittyy myös kysymys ”putkessa” olevasta lämpenemisestä, johon on ”sitouduttu” kasvihuonekaasujen pitoisuuden vakiintuessa. Tutkijoiden enemmistö on kallistumassa sille kannalle, että lämpeneminen loppuisi hyvin pian kasvihuonekaasujen pitoisuuksien vakiinnuttua. Ks. Ville Lähde, Ilmastonmuutoksen tilannekatsaus Dubain ilmastokokouksen alla. BIOS-blogi 29.11.2023. Verkossa: bios.fi/ilmastonmuutoksen-tilannekatsaus-dubain-ilmastokokouksen-alla.
Siinä oli asian luonnontieteellinen puoli. Homma menee vähintään yhtä mutkikkaaksi yhteiskunnallisella puolella. Miten väestön kasvuvauhti (joka itse on tulosta monimutkaisesta dynamiikasta) muuttuu seuraavien viidenkymmenen tai sadan vuoden aikana?15Ks. Ville Lähde, Väestönkasvun perusasiat haltuun. BIOS-blogi 25.7.2017. Verkossa: bios.fi/vaestonkasvun-perusasiat-haltuun. Joukkokuolleisuutta aiheuttavia tapahtumia kuten pandemioita on mahdoton ennustaa, mutta tiedämme, että niitä voi sattua. Miten uusiutuvan energian hinta muuttuu samalla aikavälillä: romahtaako se tehden fossiilisista polttoaineista tarpeettomia, vai laskeeko se hitaammin? Emme tiedä, millaiseksi väestönkasvu tai energian hinnat muuttuvat. Tämä tieto on kuitenkin perustavanlaatuisen tärkeää mallintaessamme ilmastonmuutoksen tulevia vaikutuksia.
Mallit ovat pohjimmiltaan yhtälöiden joukkoja, jotka on järjestetty simuloimaan sitä, miten arvelemme geofysikaalisten, biologisten ja sosiaalisten prosessien vaikuttavan toisiinsa. Joidenkin mallien monimutkaisuus on päätähuimaavaa: ne yhdistävät ja aggregoivat monien erilaisten dynamiikkojen vaikutuksia erittäin hienojakoisella avaruudellisella resoluutiolla. Ne simuloivat esimerkiksi pilvipeitteen, Auringon säteilyn sekä ilmakehän ja merten dynamiikkojen vuorovaikutusta koko planeetan kattavan ruudukon jokaisessa solussa, joiden koko voi olla niinkin pieni kuin 0,1° leveyttä kertaa 0,1° pituutta. Sellaisia malleja voi ajaa vain kalliilla supertietokoneilla, ja esimerkiksi seuraavan kahdenkymmenen vuoden projektioiden tekemiseen voi mennä päivä tai pari. Toiset vähemmän monimutkaiset mallit on kalibroitu jäljittelemään ”isojen pyssyjen” tuloksia. Tutkijat voivat ajaa näitä ’emulaattoreita’ laboratoriossa paljon nopeammin ja käyttäen paljon vähäisempää prosessointitehoa16Emulaattoreista ks. esim. Chris Smith, The Role ’Emulator’ Models Play in Climate Change Projections. Carbon Brief 28.9.2021. Verkossa: carbonbrief.org/guest-post-the-role-emulator-models-play-in-climate-change-projections..
Mallien kompleksisuuden lisääminen tai vähentäminen ei kuitenkaan tarjoa vastausta perustavalle kysymykselle siitä, miten voimme laskea yhtään mitään, kun käsillä on niin monia tunnettuja tuntemattomia, puhumattakaan ”tuntemattomista tuntemattomista”. Et voi ratkaista yhtälöä, jos yksi sen avainparametreistä on määrittämättä: laskutoimitukselle ”kaksi kertaa en ole varma” ei ole olemassa mielekästä ratkaisua. Yksi tapa tulla toimeen tällaisen epävarmuuden kanssa on valita ’piste-estimoimalla’ arvo, joka osuu yksiin yleisen tietämyksen tai mallintajan parhaan arvauksen kanssa. Monilla dynamiikoilla kuitenkin on laaja kirjo mahdollisia lopputulemia, ja epävarmuudet ovat usein niin äärimmäisiä, että tätä käytäntöä on vaikea oikeuttaa. Otetaan esimerkiksi talouden kasvuvauhti. Siirretään sivuun se seikka, että eri alueet jatkossakin kokevat eriasteista talouskasvua. ”Asiantuntijoiden” arvioiden mukaan keskimääräinen globaali talouskasvu seuraavan 75 vuoden aikana vaihtelee välillä 0,5 %–3,5 %. Voisit toki vain valita vaikkapa 2 % tason ja ajaa mallin, mutta tämä vähentää tulosten hyödyllisyyttä rajusti. Vaihtoehtona on ajaa mallia lukuisia kertoja käyttäen joukkoa eri arvoja ja keskiarvoistaa lopputulokset, mutta se pohjaa oletukselle, että kaikki arvot ovat yhtä todennäköisiä, mikä on hyvin epätodennäköistä. Kamppailun ytimessä on, miten löytää illusorisen tarkkuuden ja avuttoman käsienheiluttelun välinen hedelmällinen vyöhyke.
Yksinkertaisimpiinkin malleihin voi kuulua viisitoista tai kaksikymmentä epävarmaa parametriä, joten tämä ei ole mikään pieni ongelma. Tavanomainen tapa käsitellä lukuisia epävarmoja parametrejä on Monte Carlo -simulaatio. Malli ohjataan ajamaan läpi monta monituista kertaa, ja joka kerralla se valitsee satunnaisen arvon jokaisen parametrin tiheysfunktiosta. Satunnaisissa ajoissa voimme olettaa arvon tulevan valituksi sitä useammin mitä todennäköisempi se on, joten tulokset heijastavat parametrien arvojen suhteellista todennäköisyyttä. Jos väestönkasvun arvio esimerkiksi jakautuu 1 % ja 4 % välille, mutta häntien (1 % ja 4 %) arvellaan olevan epätodennäköisiä, kun taas nykyarviot ennustavat jotain 3 % ympärillä, sitä useammin mallin ajot heijastavat 3 % arvoa kuin jakauman häntiä.17Ks. viite 15. Väestöennusteet eroavat nykyään toisistaan radikaalisti, mitä Mannin teksti ei välitä. Käytännössä kaikki tahot ennustavat globaalin väestömäärän saavuttavan huippunsa tällä vuosisadalla ja kääntyvän sitten hiljalleen laskuun, mutta näkemykset huipun ajallisesta sijoittumisesta sekä korkeimmasta väestömäärästä eroavat voimakkaasti. Väestöhuipun paikannus vaihtelee 2060-luvulta vuosisadan loppuun ja väestömäärä välillä 8,8–11 miljardia. Kuten Mann viittaa, väestönkehitys on monien tekijöiden summa, jolloin ennusteet eroavat myös siinä, millainen yhteiskunnallinen kehitys esim. koulutuksen, naisten oikeuksien, terveydenhuollon, sanitaation, köyhyyden ja ruokaturvan saroilla nähdään mahdolliseksi. Ks. esim. Marcus Lu, When Will the Global Population Reach Its Peak? Visual Capitalist 8.11.1023. Verkossa: visualcapitalist.com/when-will-the-global-population-reach-its-peak.
Ongelmana tässä on, että epävarmuus ei koske ainoastaan parametrien arvojen vaihteluväliä: monien tiheysfunktioiden muoto on melko lailla tuntematon tai jopa tuntemattomissa. Me voisimme vain olettaa, että kaikki on normaalijakautunutta, tehdä valistuneen arvion jokaisen tiheysfunktion keskipisteestä (keskiarvo) ja keskihajonnasta (jyrkkyys, jolla jakauma leviää) ja toivoa parasta. Näin itse asiassa normaalisti toimitaankin, kun mallintajilla ei ole muuta, jonka pohjalta toimia. Se on kuitenkin ongelmallista, kun meillä on vahvoja todisteita tai intuitio siitä, että parametri ei ole normaalijakautunut. Jos väestönkasvun oletetaan olevan jotain 1–4 % välissä mutta 3 % arvioidaan todennäköisemmäksi, tiheysfunktio ei ole normaalijakautunut: se ”kallistuu” kohti ylempää päätä, jolloin keskimääräistä korkeammat arvot ovat todennäköisempiä18Ongelma on monimutkaisempi, sillä väestönkasvun vauhdin ennakoidaan hidastuvan ajan myötä, eli vakaan arvon käyttäminen ei ole perusteltua. Ks. viite 17..
On olemassa suuri joukko tiheysfunktioiden ”perheitä”, joita mallintajat voivat käyttää ”sovittaakseen” parametrien arvojen vaihteluita, jotka eroavat normaalijakaumasta. Joidenkin huippu on alhaisten arvojen puolella, toisten korkeiden; jotkut laskevat kohti häntiä erittäin nopeasti, toiset taas laskevat hitaasti kohti laajalle jakautuneita äärimmäisiä arvoja. Tämä tekninen yksityiskohta merkitsee paljon, sillä tiheysfunktion muoto määrittää todennäköisyyden sille, että satunnaisesti arvottu parametrin arvo on hännissä – toisin sanoen jakauman ääripäissä, kuten 8°C ilmastoherkkyys. Jos mallia ajaa satoja tai tuhansia kertoja käyttäen tiheysfunktioita, joiden mukaan äärimmäiset arvot esiintyvät hyvin epätodennäköisesti, lopputulokset todennäköisesti viittaavat siihen, ettei meidän kannata niin kantaa huolta katastrofaalisista tulevaisuuksista. Itse asiassa tiheysfunktion valinta voi osaltaan määrittää mallin lopputuloksia etukäteen. Jos tiheysfunktio valitaan siksi, että se tekee laskutoimituksista helpompia, tai vain arvataan, malli ei ole pelkästään epäluotettava vaan epäluotettava tavoilla, joita ei pysty mittaamaan. Sitten me ”marssimme eteenpäin”, kuten MIT:n taloustieteilijä Robert Pindyck asian ilmaisee, näytellen kuin tietäisimme jotain mitä emme tosiasiassa tiedä.
Tätä kutsutaan joskus ’paksujen häntien’ ongelmaksi tarkoittaen mahdollisuutta, että tiheysfunktio aliarvioi äärimmäisten ’vakavien tapahtumien’ (tail events) todennäköisyyttä. Ohuthäntäisissä malleissa todennäköisyys keskittyy pois ääripäistä, jolloin katastrofi voidaan käytännössä olettaa tiehensä. Näin näy etenkin, ja aika usein, jos tiheysfunktio määrittelee ääripäille niin alhaisen todennäköisyyden, että ne voidaan jättää kokonaan huomiotta (ehkä laskentatehokkuuden lisäämiseksi). Jos taas parametrivalikoimamme kertoisivat, että äärimmäiset lopputulokset ovat paljon todennäköisempiä ja ettei ekologisen katastrofin mahdollisuus ole välttämättä etäinen, mallit kehottaisivat meitä ottamaan ne paljon vakavammin.
Vastaavanlaiset ongelmat vaivaavat tapoja, joilla arvioidaan taloudellisia vahinkoja. Käytännöllisesti katsoen kaikissa yrityksissä määritellä sopiva hiilen hinta käytetään malleja, joihin kuuluu globaalin lämpenemisen aiheuttamia kustannuksia laskeva ’vahinkofunktio’. Mutta vahinkofunktio on mielivaltainen – ”tyhjästä nyhjäisty”, kuten Pindyck ilmaisee – pitkälti siksi, koska meillä ei ole juurikaan muuta sen perustaksi kuin intuitio: ei teoriaa, ei dataa, ei mitään19Robert S. Pindyck, The Use and Misuse of Models for Climate Policy. Review of Environmental Economics and Policy. Vol. 11, No. 1, 2017, 100–114 (104).. Jotkut Pindyckin kollegoista ovat sitä mieltä, että hän liioittelee vaikeuksia, mutta hekin myöntävät, että historiallisen datan käyttäminen ja sen toivominen, että trendit pysyvät ennallaan tulevina vuosina, on ”parasta, mitä voimme tehdä”. Pindyckin vastaus on oikeussalimainen I rest my case:
”Perusongelma on, että tiedämme oikeista todennäköisyysjakaumista yhtä vähän kuin vahinkofunktiosta, johon niitä sovelletaan. Mitä ihmeessä voisimme oppia siitä, että määritämme mielivaltaisia todennäköisyysjakaumia mielivaltaisen funktion parametreille ja ajamme Monte Carlo -simulaatioita? Minun vastaukseni on, ettemme mitään.”20Sama.
Tämä menee vain pahemmaksi. Vahinkofunktio yhdistetään yleensä ’utiliteettiin’ – ensisijainen inhimillisen hyvinvoinnin suure taloustieteessä – sen määrittämiseksi, miten taloudelliset muutokset vaikuttavat ’sosiaalisen hyvinvoinnin funktioon’21Ks. viite 8.. Hyvinvointifunktio on valtavan tärkeä mutta hankala määritellä. Sen on tarkoitus kertoa meille muun muassa miten vaikutus hyvinvointiin muuttuu vahinkojen kertyessä. Tämänkin määrän määrittää mallintaja, eikä ole mitään syytä olettaa sen pysyvän vakaana: hyvinvoinnin menetykset, jotka seuraavat yhden maatalousveden litran menetyksestä ovat paljon suuremmat, jos litra on viimeinen eikä yksi miljardeista. Yksi yleisimmistä tavoista päästä käsiksi odotettuihin hyvinvointimenetyksiin on mitata ’halukkuutta maksaa’ (willingness to pay, WTP) eli tutkia, kuinka paljon ”me” olisimme valmiita maksamaan välttääksemme tietyn vahingon tason. WTP on ollut keskeinen ympäristötaloustieteelle vuosikymmeniä, mutta siinä on vakavia ongelmia. Ensinnäkin on potentiaalisesti hyvin suuri ero sen välillä, mitä on ”halukas maksamaan” ja mitä ”joutuu maksamaan”. Ja vielä perustavammin, ei ole lainkaan selvää, ymmärtävätkö ihmiset, minkä arvoisia puhtaan veden kaltaiset ’ympäristöhyödykkeet’ (kummallisen hillitty termi) ”todella” ovat22Englanninkielinen käsite on environmental amenity. Samankaltainen käsite on ’ekosysteemipalvelu’ (ecosystem service). Suom. huom..
Tämä ei tarkoita, että pitäisimme paljon melua tyhjästä. Huoli paksuista hännistä keskittyy todennäköisyysjakauman korkeampiin arvoihin: vain mielipuolet ja fossiiliteollisuuden taskussa olevat väittäisivät, että alhaisempien arvojen hännät saattavat olla paksuja ja että me kannamme huolta seuraamuksista, joita todennäköisesti emme joudu kohtaamaan. Epävarmuuden äimistyttävää laajuutta on korostettava siksi, että emme kenties pidä ilmastonmuutosta niin isona juttuna kuin meidän pitäisi. Siitä johtuen olemme traagisen huonosti varautuneita todella pahojen seuraamusten mahdollisuuteen, ja kuitenkin samalla olemme aivan liian luottavaisia varautumisemme tasoon. Jos ottaisimme mahdollisuuden vakavammin, mallimme viittaisivat tuotannon, kulutuksen ja hyvinvoinnin sellaisiin romahduksiin, jotka ovat paljon suurempia kuin mitä pidetään nyt ammatillisena arkijärkenä – puhumattakaan kuolleisuudesta, mitä aihetta suurin osa vahinkoarvioista välttelee visusti.
”Epävarmuuden äimistyttävää laajuutta on korostettava siksi, että emme kenties pidä ilmastonmuutosta niin isona juttuna kuin meidän pitäisi. Siitä johtuen olemme traagisen huonosti varautuneita todella pahojen seuraamusten mahdollisuuteen, ja kuitenkin samalla olemme aivan liian luottavaisia varautumisemme tasoon.”
Tekemällä todennäköisyydestä tärkeimmän työkalun, jonka avulla hallitsemme epävarmuutta ilmastonmuutoksesta, olemme kenties ymmärtäneet Condorcetin huomautuksen liian kirjaimellisesti. Jos todennäköisyys on ”sellaista varmuutta, joka vastaa todellisuutta”, ei meidän silti tulisi suhtautua siihen varmuutena. Kuitenkin keskeisiä päätöksiä tekevät kohtelevat todennäköisyyttä kuin, paradoksaalisesti, epävarmuuden syleily tarkoittaisi sen kesyttämistä. Tämä tekee siitä poliittisesti erityisen hyödyllistä. Ian Hacking kirjoitti teoksessaan The Taming of Chance: ”Todennäköisyys ei voi sanella arvoja, mutta nykyään se on kaikkien viranomaisten tekemien harkittujen valintojen taustalla. Mitään julkista päätöstä, mitään riskianalyysiä, mitään ympäristövaikutusten arviointia, mitään sotilasstrategiaa ei voida laatia ilman päätöksentekoteoriaa, joka on ilmaistu todennäköisyyden kielellä.” Hacking jatkoi, että ”peittämällä mielipiteen objektiivisuuden verholla me korvaamme arvostelmat komputaatiolla”.23Ian Hacking, The Taming of Chance. Cambridge University Press, Cambridge 1990. Mann ei anna lähdetietoja eikä siten sivunumeroitakaan. Suom. huom. Hän ei puhunut ilmastonmuutoksen taloustieteestä mutta olisi hyvin voinut. Hänen viestinsä oli, että komputaatio, jota mallintaminen ylipäätään on, puhuu tarkkuudesta silloinkin, kun sen ei pitäisi. Tarkkuudella on poliittista arvoa, sillä se vaikuttaa olevan politiikan yläpuolella. Oletuksena on, että tekninen monimutkaisuus vie meidät lähemmäs ”totuutta”, joka on (tai ainakin vielä äskettäin oli) hyvä saada puolelleen väittelyssä.
Kaiken tämän tietämättömissä olemisen valossa jotkut ihmiset, joukossa asiantuntijoita, kyseenalaistavat sen tiedon ”tieteellisen legitimiteetin”, johon ilmastopolitiikan päätöksentekijät nojaavat. Mielestäni tämä menee liian pitkälle. Hyvin monella tavalla ilmastotutkijoiden ja taloustieteilijöiden avoin ja huolellinen tapa käyttää todennäköisyyttä epävarmuuden käsittelyyn on juuri sitä, mitä tieteeltä tulisi odottaa. Jokainen tapaamani ilmastotutkija haluaa olla rehellinen sen suhteen, mitä hän tietää ja ei tiedä, ja on tietoinen tavoista, joilla heidän tietoaan saatetaan soveltaa ”todellisessa maailmassa”. Tiede on tehnyt mahdolliseksi kysyä kysymyksiä, jollaisia emme muutoin pystyisi muotoilemaan, ja tarkastella uudelleen olettamuksiamme. Lopulta eniten väliä on kuitenkin politiikalla: miten paljon tahansa vähennämme hiilidioksidipäästöjämme, meidän on elettävä sellaisten epävarmuuksien kanssa, joilla on eksistentiaalisia seurauksia. Ratkaistaksemme miten suhtautua tähän tilanteeseen meidän on pohdittava ennen kaikkea poliittisia kysymyksiä sellaisista epävarmuuksista, jotka vastaavat todellisuuttamme. Niihin ei voi vastata todennäköisyydellä.
Asian voi ilmaista toisin niin, että ongelmana ei ole todennäköisyys vaan meidän uskomme todennäköisyyteen tapana tulla toimeen epävarmuuden kanssa. Tässä on pelissä enemmänkin kuin ei-asiantuntijoiden luontainen skeptisyys heidän kysyessään esimerkiksi, miten voimme olla laisinkaan varmoja, että tiheysfunktiomme ovat edes oikeassa kohtaa x-akselia, jos kriittisen tärkeät parametrit ovat parhaimmillaan vain valistuneita arvauksia. On mahdollista, että näitä pelkoja voisi lieventää istumalla saman pöydän ääreen asiantuntijoiden kanssa, mutta ainakaan tekninen kirjallisuus ei sitä saa aikaan. Sen tuolla puolen kuitenkin todennäköisyydessä on mielestäni jotain, joka vääristää kuvaamme todellisuudesta perustavanlaatuisesti. Kun malleja ajetaan satoja tai jopa tuhansia kertoja joka kerta hieman erilaisilla parametreillä, on kuin olisi olemassa omallemme rinnakkaisia ulottuvuuksia, joilla jokaisella on enemmän tai vähemmän todennäköiset tulevaisuutensa, ja meidän oma maailmamme koostuisi niistä. Mallinnuksen uskotellaan antavan meille pääsyn näiden tulevaisuuksien koko kirjoon, joten voimme tarkastella niitä kokematta niitä todella. Mutta kollektiivisessa todellisuudessamme meillä ei ole tuhansia ajoja elämään ja tulevaisuuteen. Meillä on vain yksi.
Teoksessaan The Emergence of Probability Hacking kertoo tarinan laivastotukikohdasta Toisen maailmansodan aikana24Ian Hacking, The Emergence of Probability. Cambridge University Press, Cambridge 1975.. Tukikohdan limsa-automaatti oli aina veloittanut 5 senttiä kokispullosta. Sitten eräänä päivänä hinta nousi kuuteen senttiin. Kone pystyi kuitenkin ottamaan vastaan vain 5 sentin kolikoita, joten sen omistajat päättivät, että joka kuudes ostos olisi suutari, ja ostajalla olisi huono onni. Tukikohdan asukkaat hyväksyivät uuden järjestelyn. Joskus he häviäisivät, mutta useimmiten he saisivat maksamansa kokiksen. Satunnaisella vierailijalla kuitenkin oli vain yksi yritys, ja oli yhden mahdollisuus kuudesta, ettei hän saisi mitään. Juuri tässä mielessä moninkertaisesti simuloivat todennäköisyysmallit eivät tavoita sen todellisuuden vavistavaa sisältöä, jota niiden on tarkoitus kuvata. Mitä tahansa ”korjauksia kesken kurssin” teemmekin matkan varrella, kaikki muut paitsi yksi planetaarisista tulevaisuuksista haipuvat olemattomiin ajan kuluessa. Olemme pistäneet itsemme Hackingin ”satunnaisen vierailijan” paikalle. Kun Martin Weitzman, joka Robert Pindyckin ja Nicholas Sternin rinnalla on tehnyt enemmän kuin kukaan muu saadakseen valtavirran taloustieteen ottamaan katastrofin tosissaan, totesi kaiken hänen työnsä osoittavan kohti ’yleistettyä varovaisuusperiaatetta’, hän sanoi, että meillä ei lajina ole varaa käyttää kokismasiinaa, koska meillä on vain yksi kolikko laitettavaksi sisään.
Näistä syistä filosofi C. S. Peirce esitti, että ”viitattaessa yksittäistapaukseen tarkasteltuna itsessään todennäköisyydellä ei voi olla merkitystä.” Hän esittää asian ajatuskokeella:
”Jos miehen olisi valittava, vetääkö hän kortin pakasta, jossa on 25 punaista korttia ja yksi musta, tai pakasta, jossa on 25 mustaa korttia ja yksi punainen, ja jos punaisen kortin vetäminen kuljettaisi hänet ikuiseen onneen ja mustan kortin loppumattomaan surkeuteen, olisi houkkamaista kieltää, että hänen tulisi suosia edellistä pakkaa, jossa on suurempi osuus punaisia kortteja, vaikka johtuen riskin luonteesta valintaa ei voisikaan toistaa.”25Charles Sanders Peirce, Chance, Love, and Logic. Philosophical Essays. University of Nebraska Press, Lincoln 1998, 220.
Valitsisimme tietysti kaikki punaisen pakan, vaikkemme saakaan uusintavetoja. Merkillepantavasti Peirce näki tässä uskossa todennäköisyyteen todisteen sille, että ”logiikan juuret ovat yhteisöllisessä periaatteessa”: meidän huolenaiheittemme ”ei tule rajautua omaan kohtaloomme vaan niiden tulee kattaa koko yhteisö”26Sama, 228.. Tämä ei kuitenkaan päde ilmastonmuutokseen, sillä mustan kortin vetäminen vaikuttaa kaikkiin; ei ole toista tai kolmatta tai neljättä mahdollisuutta, ei muita ihmisiä tai planeettoja hyötymään siitä mahdollisuudesta, että säällinen lopputulos tulee lopulta vuoroon. Tässä vaiheessa on aika lopettaa pelaaminen.
Tässä ilmastotoimista tulee auttamatta politiikkaa, huolimatta päätöksentekijöiden parhaista yrityksistä. Olemme saapuneet globaalin lämpenemisen vaiheeseen, jossa jokainen päätös on kriittinen: me emme tiedä, milloin viimeinen mahdollisuutemme on mennyt. Niinpä esimerkiksi kun perustamme valtaosan ilmastotoimistamme kompensaatiomarkkinoiden ja hiiliverojen varaan, kuten nyt teemme, ja laskeskelemme hiilen sosiaalista hintaa (social cost of carbon) määrittääksemme hiiliveron ”optimaalisen” tason, jolla hallitaan ”tehokkaasti” kasvihuonekaasujen päästämisen kustannusten ja hyötyjen taloudellista kompromissia (trade-off), teemme jotain paljon vaarallisempaa kuin usein tunnistetaan. Tarkka laskelma hiiliveron ’optimaalisesta’ tasosta ei ole muuta kuin sen väittämistä, että paras tapa jatkaa eteenpäin on parkkeerata nykykapitalismin kolossaalinen koneisto niin likelle kuilun reunaa kuin mahdollista ilman, että se keikauttaa meidät kaikki laidan yli27Mann viittaa tässä selvästi muun muassa Nobel-palkittuun William Nordhausiin, jonka laskelmia ilmastonmuutoksen ’optimaalisesta’ tasosta on kritisoitu laajalti. Ks. esim. Steve Keen, The Appallingly Bad Neoclassical Economics of Climate Change. Globalizations. Vol. 18, No. 7, 2021, 1149–1177. Populaaritarkastelu esim. Christopher Ketcham, When Idiot Savants Do Climate Economics. The Intercept 29.10.2023. Verkossa: theintercept.com/2023/10/29/william-nordhaus-climate-economics.. Se ei ole tehokasta eikä optimaalista. Se on likinäköinen ja holtittoman ylimielinen tapa lähestyä Maapallon elämän tuntematonta tulevaisuutta.
Tarvitsemme paljon rehellisemmän arvion siitä mitä emme tiedä emmekä voi tietää, mihin kuuluu muiden muassa se, missä reuna sijaitsee. Itse asiassa saattaa olla, että olemme jo ohittaneet sen ja juoksemme tyhjän päällä kuten Kelju K. Kojootti ennen putoamistaan. Nykypäivän poliitikot eivät pidä epävarmuudesta: se luo epäilystä. Tarvitsemme kuitenkin epätoivoisesti politiikkaa, joka katsoo katastrofaalista epävarmuutta suoraan ja rohkeasti. Se tarkoittaisi isompia ja mullistavampia askeleita: heti alkuun fossiilisten polttoaineiden eliminointia liki täysin, ja demokraattisten instituutioiden ensisijaisuutta yli markkinoiden. Tämän ponnistelun taakan on kuuluttava liki kokonaan vauraimmille ihmisille ja vauraimmille maailman alueille, sillä he jatkavat uhkapeliään kaikkien muiden kohtalolla.
Suomentanut Ville Lähde
(Alun perin: Geoff Mann, Treading Thin Air. London Review of Books. Vol. 45, No, 17, 2023. Käännökseen käytetty korjattua verkkoversiota: lrb.co.uk/the-paper/v45/n17/geoff-mann/treading-thin-air)
