Biến đổi khí hậu - đâu là mắt xích quan trọng nhất?
Nhân tiện đọc được bài viết về ngụy khoa học của @huskywannafly có đề cập đến vấn đề biến đổi khí hậu, tôi muốn đưa ra những mắt...
Nhân tiện đọc được bài viết về ngụy khoa học của @huskywannafly có đề cập đến vấn đề biến đổi khí hậu, tôi muốn đưa ra những mắt xích quan trọng mà nhiều người không hề nhận ra sự tồn tại của nó. Bài viết tham khảo từ Scott Adams và không có liên quan nhiều đến khía cạnh khoa học.

Một sự thật mà chắc ai cũng đồng ý là khí hậu luôn thay đổi và Trái Đất đang nóng lên. Tuy vậy, bản thân sự nóng lên đó không hề mang tính chất tốt hay xấu. Nó đơn giản chỉ là sự thật (fact). Vậy đâu là tiêu chí để đánh giá sự thay đổi đó là tốt hay xấu?
Google "proof that the earth is warming" và kết quả đầu tiên là trang của NASA về biến đổi khí hậu. Ồ, trang này uy tín đấy, tin được đấy! Nhưng có thực sự là như vậy không? Câu trả lời là "không hẳn".
Bản thân các số liệu có thể không sai, nhưng chúng không hề nói lên điều gì cả. Ví dụ, có một dãy số như sau: 1, 2, 3, 4, 5; vậy số tiếp theo là gì? Nhiều người sẽ nghĩ đáp án là 6. Nhưng nếu tôi nói, đáp án không phải là 6 thì sao?
Hãy xét dãy số trên dưới góc độ toán học một chút. Ta có:
f(1) = 1, f(2) = 2, f(3) = 3, f(4) = 4, f(5) = 5
Nhìn vào đó, liệu ta có thể kết luận được f(6) = 6 hay không? Tất nhiên là không, chúng ta còn chẳng biết hàm số f(x) đấy là như thế nào.
Giả sử, f(x) = x thì tất nhiên, f(6) = 6. Nhưng nếu f(x) = (x - 1)(x - 2)(x - 3)(x - 4)(x - 5) + x thì f(6) = 726!
Data-fitting là một trong những lỗi mà rất nhiều nhà khoa học gặp phải khi làm việc với các số liệu thống kê. Họ sẽ tìm cách để nhét các số liệu vào một (hoặc vài) model mà họ "cho là" đúng, giống như cách mà chúng ta nghĩ f(6) = 6 ở trên kia vậy. Những model mà họ "cho là" sai thì họ sẽ bỏ qua, đơn giản là sai thì đưa vào làm gì nữa? Và như vậy, hiển nhiên là những con số và dự đoán họ đưa ra nghe rất hợp lý và đúng đắn.
Nhưng hãy cứ cho rằng đúng là Trái Đất đang nóng lên đi, thế thì việc đánh giá lợi hại của nó dựa vào đâu? Lúc này thì việc đánh giá lợi hại nó không còn nằm trong khoa học nữa mà là kinh tế. Và đây là điều các bạn nên nhớ: các nhà khoa học không phải là các nhà kinh tế học. Họ cho các bạn biết đâu là đúng hoặc sai chứ không thể cho các bạn biết mức độ lợi hay hại của một hiện tượng nào đó. Vậy họ lấy đâu ra cơ sở mà phát biểu "biến đổi khí hậu là một hiểm họa" được? Nếu bạn hỏi một nhà khoa học ủng hộ việc biến đổi khí hậu (climate alarmist) câu hỏi "vì sao ngài cho rằng biến đổi khí hậu là một hiểm họa", thì gần như câu trả lời nhận được sẽ chỉ xoay quanh các vấn đề như "nước biển dâng cao", "Trái Đất nóng hơn", ... chứ họ sẽ không hề đề cập tới con số cụ thể liên quan tới mức độ thiệt hại có thể xảy ra. Và chính bản thân họ cũng không hề nhận ra thiếu sót đấy nữa cơ (ví dụ tham khảo)!
Để đánh giá mức độ thiệt hại, người ta sử dụng các model kinh tế để dự đoán. Và tất nhiên là chẳng có một model kinh tế nào có thể đưa ra dự đoán chính xác được (nếu có thì làm sao mà khủng hoảng kinh tế xảy ra được?). Và việc chúng ta đổ tiền vào việc "ngăn chặn" biến đổi khí hậu có tốn kém hơn việc "thích nghi" biến đổi khí hậu không? Ví dụ như thành phố Venice, thay vì người ta cố gắng xây đập ngăn nước tràn vào thành phố, người ta lại sử dụng tàu thuyền làm phương tiện di chuyển thay cho xe cộ; hay như ví dụ về tăng cường giáp trên máy bay chiến đấu được đưa ra trong bài viết của @huskywannafly mà tôi đề cập ở trên.
Tôi và đại đa số các bạn đều không phải là chuyên gia về kinh tế học hay khí hậu học, chúng ta chẳng thể nào biết được các công trình nghiên cứu hay các dự đoán của một ông XYZ nào đó là đúng hay sai cả ngay cả khi có 97% giới khoa học đồng ý, vì vậy hãy giữ cho lập trường trung lập.
Tất nhiên, bảo vệ môi trường là việc làm cần thiết mà tôi và các bạn đều nên làm.
Dù sao thì CO2 không phải là chất gây ô nhiễm (với nồng độ bình thường).

Quan điểm - Tranh luận
/quan-diem-tranh-luan
Bài viết nổi bật khác
- Hot nhất
- Mới nhất

The Merc

Bạn dùng toán học nhưng tôi nghĩ hơi có vấn đề:
Với dãy 1, 2, 3, 4, 5... như bạn đưa ra, số tiếp theo là 6 là đúng, không thể là chưa chắc được, chắc chắn là đúng với 1 trong 2 điều kiện:
- Điều kiện f(x) = x
Hoặc
- Điều kiện dãy {1, 2, 3, 4, 5...} thuộc tập N
Chúng ta có thể kết luận số 6 là số tiếp theo với hai điều kiện trên được. Đây là phép định lượng rất rõ ràng.
Nếu tiếp cận dưới góc độ toán học, thì việc đưa ra điều kiện (hệ quy chiếu) rất quan trọng, bởi điều kiện quyết định phương pháp tiếp cận. Điều kiện phải rất cụ thể mới đưa ra phương pháp tiếp cận đúng đắn được. Ví dụ của bạn là cách tiếp cận đi ngược với cách tiếp cận của toán học.
Cách tiếp cận theo toán học nên là:
Tìm số tiếp theo của dãy K = {1, 2, 3, 4, 5...} với điều kiện:
K thuộc tập H với H = {f(x)| f(x) = x, x thuộc N}
hoặc
K là tập con của N
Với điều kiện rõ ràng cụ thể như thế này, thì số tiếp theo là 6 là đúng. Nếu là các điều kiện khác, ví dụ như f(x) = x^2 -1, số tiếp theo là 6 là sai.
Đối với khoa học cũng vậy, chúng ta phải tiếp cận được hệ quy chiếu và phương pháp luận của môn khoa học đấy trước khi tiếp cận bước đọc và hiểu dữ liệu, chúng ta phải hiểu được nguyên lý hoạt động của các nhân tố trong môn khoa học đấy trước khi đưa ra kết luận đúng hay sai. Đó là lý do vì sao mà nền tảng trong khoa học rất quan trọng bởi vì nó sẽ cho ta biết đúng hay sai tại một hệ quy chiếu nhất định, tại một số điều kiện nhất định.
Ở đây không phải tôi không đồng tình với những cái bạn đề cập, mà là tôi cảm thấy chưa chặt chẽ nên bổ sung vậy thôi.
-
- Báo cáo

loveless

Cảm ơn bạn, đúng là tôi chưa đặt nhiều chặt chẽ về điều kiện. Thực ra ý định ban đầu của tôi chỉ đơn giản là đưa ra ví dụ cho việc nhiều hàm số (hay model) khác nhau có thể đưa ra các kết quả giống nhau phần nào.
- Báo cáo

Huskywannafly

Chào bạn,
Khi các nhà khoa học nói đến hiểm họa từ biến đổi khí hậu toàn cầu, họ không chỉ nói về khía cạnh kinh tế, mà còn là khía cạnh sức khỏe. Ví dụ như việc thủng tần Ozone đã làm tăng số người bị ung thư da ở New Zealand và Úc lên rất nhiều, vì hài quốc gia này nằm ngay dưới lỗ thủng tầng Ozone. Dân ở đó có tỷ lệ mắc bệnh ung thư da thuộc hàng cao nhất trên thế giới.
Vấn đề của bạn đang nêu là chưa tới nơi tới chốn. Ví dụ như việc nước biển dâng cao thì các vùng ven biển sẽ bị sạt lở, hay nước biển xâm lấn. Không nói đâu xa, vùng đồng bằng sông Cửu Long đang bị nhiễm mặn nghiêm trọng, gây ra bởi hiện tưởng El Nino, và hiện tượng này đang ngày càng mạnh về cường độ do sự ấm lên của nước biển. Hàng trăm ngàn ha đất trồng trọt đã phải bị bỏ.
http://www.tongcucthuyloi.gov.vn/Tin-tuc-Su-kien/Tin-tuc-su-kien-tong-hop/catid/12/item/2670/xam-nhap-man-vung-dong-bang-song-cuu-long--2015---2016---han-han-o-mien-trung--tay-nguyen-va-giai-phap-khac-phuc
Ngoài ra các nhà khoa học không hoạt động độc lập mà theo nhóm, tức họ sẽ làm việc chung với các chuyên gia kinh tế. Và các chuyên gia kinh tế đã cảnh báo các thiệt hại do biến đổi khí hậu rất rõ ràng.
Mình nghĩ bạn nên tiếp tục tìm hiểu thêm.
Thân 

- Báo cáo

loveless

Cảm ơn ý kiến của bạn. Tất nhiên là nếu ảnh hưởng xấu đến sức khỏe thì mình cũng sẽ phản đối.
Mình tránh không đề cập tới khía cạnh đúng sai, bởi vì kể cả khi 97% giới khoa học đồng ý thì 3% số còn lại cũng có thể đúng. Khoa học không phải chưng cầu ý kiến mà là kiểm chứng thực nghiệm. Đương nhiên là sẽ rất khó kiểm chứng thực nghiệm đối với biến đổi kí hậu vì chúng ta chỉ có một Trái Đất.
Nếu bạn cho rằng Trái Đất ấm lên gây hại đến vùng ĐBSCL thì cũng có nhiều người cho rằng Trái Đất ấm lên khiến việc trồng nho ở châu Âu trở nên thuận lợi hơn. Cái gì cũng có 2 mặt của nó cả, hay là tốt xấu chỉ là cách nhìn chủ quan.
Các tổ chức khoa học không làm việc độc lập, đúng, và họ cũng không tự nhiên có tiền mà làm khoa học. Các nghiên cứu của họ chịu rất nhiều chi phối từ những nguồn tiền đổ vào: chính phủ, các tập đoàn, các tổ chức khác... Một nhà khoa học ở trong một tổ chức cũng chịu chính sức ép từ tổ chức đó, đương nhiên họ không thể đưa ra nghiên cứu khoa học đi ngược lại với những gì mà cả tổ chức của họ muốn được, nếu họ còn muốn có công ăn việc làm.
Như mình cũng đã nói, có rất nhiều chuyên gia đã đưa ra dự đoán sai, chẳng kể đâu xa như vụ bầu cử tổng thống Mĩ. Điều gì đảm bảo cho bạn là các chuyên gia sẽ không bao giờ sai? Chúng ta không biết thứ chúng ta không biết.
Mình thực sự không hề có ý định đào sâu về vấn đề biến đổi khí hậu và khoa học đằng sau nó vì đơn giản mình chẳng là chuyên gia gì cả. Giỏi lắm thì mình cũng chỉ biết mỗi thứ một ít. Bài viết này của mình chỉ muốn đưa ra một cách nhìn khác về vấn đề mà hầu như ai cũng chỉ nghĩ là nó có 2 chiều.
- Báo cáo
Hieubeo122
Bác có vẻ ủng hộ Mr Trump
- Báo cáo

loveless

ủng hộ vì sự độc đáo của ông ấy :)) chứ về chính trị thì em mù tịt nên ko đánh giá dc
- Báo cáo

Kiethuynh
Đồng ý với tác giả là nên giữ vài trò trung lập nếu ta không phải là chuyên gia trong vấn đề đó. Khi muốn tham gia ủng hộ hay chối bỏ quan điểm thì phải tránh luận dưới góc nhìn khoa học
- Báo cáo