美國終於「承認」了?

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最近就新冠病毒的源頭問題，中美雙方的嘴仗越打越兇。有這麼一篇來自權威來源的公號文章，有這麼一個讓人一看就忍不住讀下去的題目：美國承認了什麼？下面是該文章內嵌的一段視頻截屏，內容是2月11日美國疾病控制防禦中心主任Richard Redfield接受國會質詢的一個片段，視頻對一個關鍵對話是這樣翻譯的：議員：（美國）是否存在看似死於流感，而實則死於新冠肺炎的病例？疾控中心：迄今在美國實際上已經以這種方式診斷出了一些這樣的（新冠）病例。進入2020這個庚子年以來，這個讓全世界陷入健康和經濟全面危機的大瘟疫，首先在武漢被發現，爆炸，迅速傳遍全中國，進而擴散到了世界的每一個國家和角落。所以，根據常識的一般性判斷，中國武漢就是這個病毒的發源地。不過，這個簡單的模型，已經滿足不了人類的好奇心和甩鍋欲了，於是從2月初開始了一個「新冠病毒美國起源」的傳聞在街頭巷尾流傳。甚至有人質疑，2019下半年美國嚴重的流感，造成成千上萬人的死亡，是不是其實是死於新冠？除此以外，還有抽電子菸造成的美國青少年的肺炎，武漢軍運會，武漢病毒所逃走的蝙蝠，美國馬裡蘭州一家神秘的軍方實驗室，等等，等等，各種陰謀論的神秘線索。有的甚至登上了官方發言人的推特帳號。視頻中，這個號稱讓美國「人贓並獲」的對話，它的背景就是這樣的。但是，這段對話的翻譯有一些問題，美國疾控中心主任的英文原話是這樣的：Some cases have been diagnosed that way in the United State today.主任的話是經得起推敲的，Today, 目前，新冠病毒已在美國社區擴散，有病人病例放在過去可能會被認為是嚴重流感併發症的症狀，而今天經檢測就有可能是新冠病毒陽性。而在視頻中，Today（今天，現在）這個小學生都會的英語單詞，卻被翻譯成了「迄今」，字典上的意思是「至今、到現在」，也就是包括了從過去的某一時刻到現在的一段時間。給聽眾的印象呢，就是去年美國流感的死亡已被發現有的是新冠病毒！所以，病毒起源於美國，實錘了！（故意）誤導的翻譯，說明有人想帶節奏，或者語不驚人死不休，一心當網紅。但是還不僅限於此，在《美國終於承認了》一文走紅之前，就有一位臺灣科學家兼說書藝人號稱，分子進化學的證據支持了新冠病毒其實來源於美國。這位學者身後，他引以為據的一個花花綠綠的圖形，是來自大陸幾個研究機構在線發表的一篇對世界新冠病例分子進化學的研究，尚未經過同行評議，而且人家作者也沒有得出臺灣那個學者型說書人的結論。 我不是分子遺傳的專家，自然也無法權威鑑別病毒進化樹證據和結論的真偽；加上自身的本性慵懶，工作忙沒時間（在家辦公其實挺累人的），更不可能把各種陰謀論謠言匯總起來逐條批判。不過，病毒起源說的爭議，倒讓我想到一個哲學認識論上的有趣話題，不妨拿來說道說道。那就讓我們從陰謀論的證據之一，這個分子進化樹來談起吧。

病毒不論從哪裡起源，它必然會有一個零號病人，然後病毒複製，在人與人之間，城市和城市之間，國家和國家之間傳播擴散。在這個過程中，病毒的基因在逐漸地突變。所以，在原則上我們應該可以通過各人各地病毒樣本序列之間的比較，來反推出病毒後代之間的親緣關係，或者病毒傳播的地理途徑。

但這並不是一個容易的任務。目前在分子進化學界，共有三大權威算法，能夠根據DNA序列構建分子親緣關係圖。最早得到公認的方法，有個學名叫最大簡約法。它的原理就是，如果有複雜程度不同的分子結構拓撲樹，都能給現有的序列數據以滿意的解釋，那麼結構為簡，步驟和分支最少的那個模型，更有可能為真。

除了最大簡約法，還有三種更新的算法，其中至少兩種方法的發明者，分別因此當選美國科學院院士和英國皇家學會會員。我太太就是其中一位院士的學生，這就是為什麼我雖不是專攻分子進化，但自稱對這門學問還是略知一二的。

最大簡約法的原則來自西方哲學中的一條古老原則：

Entities should not be multiplied unnecessarily（英文）Numquam ponenda est pluralitas sine necessitate（拉丁文）

這個原則是公元14世紀的一位哲學家兼神學家William of Occam（簡稱奧卡姆）提出來的，據說他和我們大家一樣，被當時無窮無盡的對「真相」「本源」之類虛無縹緲的爭吵感到不勝其煩了，就主張理論「寧簡勿繁」。

神學家和哲學家奧卡姆

如果用「最大簡約法」，或「寧簡勿繁」的奧卡姆精神去去衡量新冠病毒的起源，「武漢起源」最直接了當：源於武漢，擴散全國，殃及韓日近鄰，歐美雖遠亦難逃；而「美國起源說」，則多繞了一彎子，從美國直達武漢，爆炸後再擴散回美。這就輸了一籌。

當然，你不能簡單地套用奧卡姆原則去判定兩個具體科學理論的孰對孰錯。這只是一種形而上的哲學認知論，能幫助我們屏蔽掉很多生活中的詭辯術。舉個例子，英語中有一個俗諺，叫做Duck Test (鴨子測試），是這樣描述的：

When I see a bird that walks like a duck and swims like a duck and quacks like a duck, I call that bird a duck.

有個鳥走起來象鴨子，遊泳姿勢象鴨子，嘎嘎嘎的叫聲象鴨子，那它就是一隻鴨子！

                                                           --鴨子實驗

一隻走起來象鴨子，遊泳姿勢象鴨子，嘎嘎嘎的叫聲象鴨子的鳥，既可能就是一隻鴨子，也有「可能」是一個來自外星的智慧生物，喬裝改扮成一隻鴨子來攪擾人類的心性。但是，為了你身心思維的健康，你最好先承認這僅僅是一隻鴨子而已。更多的人把這個原則稱為「奧卡姆剃刀」，因為它能把那些鑽牛犄角尖兒的，或別有用心的雜音和詭辯術給削了剃了。歷代東西方聖賢大哲都有過類似的描述：

在其他情況均同的情況下，前提或假定更少的表述具有優先性。--亞里斯多德（古希臘）

我們將對現象的最簡單解釋稱為好的規律。--託勒密（古希臘）

如果一個假定就夠了，那麼設立兩個假定就是犯了「過多」的錯誤。

--摩陀婆（印度）

自然事物各種現象的真實而有效的原因，除了它自身。以外再無須其他。--牛頓（英）

儘量用可知的因素去構建假說，而不要用不可知的因素。--羅素（英）

一個理論或者模型，如果是錯的，就必然會有它解釋不了的現象和數據，正確的應對方式是從頭檢驗，而錯誤甚至是耍賴的方式就是不停地給這個搖搖欲墜的模型加入新的變量或假定，以強迫它去迎合不斷出現的新證據。所以，最終的模型成為一個龐雜無比不堪重負的體系。這就是為什麼從二千年前的亞里斯多德，到六百年前的奧卡姆，再到一百年前的羅素，都講究科學假說「寧簡勿繁」。

國內有一位德高望重的傳染病醫生說，」新冠肺炎疫情發生在中國、在武漢，但是不等於它的源頭也在武漢」，這話單拿出來沒什麼毛病。但就這個美國起源說，有很多明面兒上的事實它解釋不了。

首先，新冠病毒的傳染力逆天，武漢，北義大利，紐約疫情在短時間內的迅速爆炸，就說明了這一點。如果病毒真是在去年誕生在美國，那麼為什麼在去年美國沒有爆發疫情？去年美國的季節流感遠遠沒有達到讓今天紐約市急診室癱瘓的程度，如果有大批醫護由於缺乏防護而中招，那是絕對掩蓋不了的。

所以，為了解決這個矛盾，有人只好給「美國起源假說」加一個前提或變量：美國的病毒醞釀到去年底，也許突變了，傳到了武漢顯示出傳染性增強。

但是美國的病毒既可以傳到中國，更能夠傳到和美國聯繫更緊密的歐洲，為什麼去年歐洲疫情沒有爆？

為了自圓其說，我們可以繼續增加變量，讓流行病模型更複雜：在傳入中國和歐洲各國的各種病毒突變體中，恰恰是武漢的那一株毒性剛好特強，而歐洲的則傳染性不高，所以被人們忽略了。

這當然就產生了下一個問題，那麼為什麼義大利目前的疫情如此嚴重，甚至致死率很高呢？下面的假設就一定是：病毒發生了第三次突變，然後第四次，第五次，周而復始永不止息......

當然還有更直接的修正方式，比如有人給武漢故意引入，但和把鍋甩給病毒變異相比，這涉及了更多難以確認的變量，比如武漢軍運會，運動員得的怪病，華南海鮮市場不遠的武漢病毒所，美國軍方生物實驗室的突然關閉，等等，等等。

這麼推下去，如果有人說是火星人幹的，一勞永逸解決了所有的矛盾，不知大家是否贊同呢？反正你也無法100%排除嘛。

寧簡勿繁的原則，奧卡姆的剃刀，長期以來都是作為一種純經驗主義的認知偏好而在學術圈裡存在。直到1939年，貝葉斯統計學的大宗師，劍橋大學教授Harold Jeffrey在他的名著《概率論》中，才第一次把嚴格的概率統計思想引入了五百年前奧卡姆一時的有感而發。

我雖然對概率論略知一二，但是本文作為科普文不談理論，就舉起一個物理學和數學上的實例好了。請不要一看數學和物理就翻篇，因為這是一個我們初中物理學課本上的例子。

1589那一年，24歲的伽利略站在比薩斜塔頂上，朝下扔了一大一小倆鐵疙瘩，結果和他兩千年前的老前輩亞里斯多德預言的相反，重球沒有先落地，而是輕重兩球同時落地。

伽利略在比薩斜塔扔鐵蛋

推翻亞里斯多德的預言，只是萬裡長徵走完了第一步，伽利略面臨的主要挑戰，是找出鐵蛋下落距離和時間的關係，這就是我們在初中課本上出現的自由落體定律：在這裡，公式左邊的代表鐵球下落的距離，右邊的t是時間，g是萬有引力常數。也就是說鐵球下落的距離和時間的平方（t2）成正比，他們之間的比例，是萬有引力常數的一半。這個定律也太簡單了，簡單得讓我們不明白伽利略何德何能就成了偉大的物理學家。但是，這個簡單的定律下面所掩蓋的，卻是一個難度大到幾乎無限的難題，都被上初中的我們無視了。自由落體加速運動，這是肉眼凡胎都能看到的現象，因此，不難斷定這不是一個勻速線性運動。那麼，物體的加速度必然和時間的高次方有關係。而在伽利略24歲的時候，沒有任何一個數學定理，教科書或者物理高人告訴他，應該用時間t的平方（t2）？還是時間t的立方（t3）？還是四次方（t4）？五次方（t5），六次方（t6）......直到無窮。下意識地，伽利略地運用奧卡姆的剃刀，削掉了繁枝雜葉，只留下了一個最簡單的變量，那就是時間的平方（t2）。然後他在不同坡度的斜面上滾小球，在不同的時間點記錄小球的位置。他的實驗數據和定律符合得雖不完美但也不差，所以他決定不再引入新的變量。他用位置和時間平方的比率，估算萬有引力常數g。這是人類歷史上第一次測定萬有引力常數。快五百年了，這個簡單定律依然適用，在這個基礎上的物理學發展和革命，帶來了文藝復興，工業革命，和現代科技的大發展，徹底改變了人類生活的面貌，所以我們甚至忘記了還有這樣一個問題：自由落體規律的真相到底是什麼？時間的200次方（t200）是否應該在自由落體公式中佔有一席之地？在病毒美國起源說，或者人工合成說中的種種雜音，比如美國新冠肺炎被誤診為流感，武漢軍人運動會，武漢病毒所逃跑的蝙蝠，美國馬裡蘭的p4實驗室，諸如此類，就好像是自由落體研究中時間的立方，四次方和五次方一樣，徒增科學假說的複雜性和證偽的難度，卻絲毫不能讓我們離客觀規律更近一步。如果伽利略痴迷於時間的高次方，他就不能測定萬有引力常數；如果我們忽視最基本的事實而沉醉於各種牽強附會和奇談怪論，就不能真正理解病毒傳染的規律，從而採取措施在未來避免這樣的慘劇。本文的科普從分子進化樹始，就讓我們從分子進化樹終。
有人用分子進化樹來助長陰謀論，更多的人則用分子進化樹來同病毒作戰。2月28日，僅僅一個月之前（現在感覺卻好像經年），在那個時候美國只有15個確認新冠病例。就在這一天，西雅圖郊區一個青少年確診病例的病毒樣本被上傳到公共空間，當地一位病原分子進化學者Trevor Bedfor，迅速對包括這個病人在內的140個病毒樣本序列進行分析，構建了進化傳播途徑樹（如下），在這棵樹中，這個美國青少年所感染的病毒，恰好和6個星期前在西雅圖確診的美國零號病人，一位有武漢旅行史的華人，處在相鄰的位置。最簡單直接的解釋就是，這個少年感染的病毒的源頭，就是6個星期前這位去過武漢的華人。鑑於這兩個人毫無社會關係，唯一的解釋就是這個病毒已經在當地社區靜悄悄地傳播了整整六個星期，而在這一天，美國一共才測了400人！
所以Trevor Bedford的評估是，到2月28日，美國應該已有上千人的感染。有人在追尋更加迂迴間接的解釋，希望能得到一個對局面更有正能量的評估。比如，這個青少年也許是被另外的輸入型患者直接傳染，然後獨立地發展出和零號病人相同的突變型。按照這樣的解釋，美國的疫情也許就沒那麼嚴重。Trevor Bedford評估了這個模型的概率：3%，基本不可能。3月6號，美國總統川普說：「我希望確診數字停留在現在的水平。我不想讓郵輪的確診者入境，平白讓我們的數字加倍，因為那本來就不是我們的責任」（I like the numbers being where they are. I don't need to have the numbers double because of one ship that wasn't our fault）。在那一天，美國境內確診人數為17人，那個郵輪上有十幾個美籍感染者。這個病毒就是專治各種不服，也是所有好美好單相思的粉碎機：到3月22號，美國累計確診超過三萬人，日增數千，這還只是各地測試量沒有上去的情況下。Trevor Bedford簡單解釋是對的。可惜，高層沒有人有心思去聽一個學究的絮叨，遲遲不肯開動測試試劑盒的生產，和防疫防護用品的準備。事已至此，各國的當權者都在忙著甩鍋。你有來言我有去語，這已經超越了科學，成為操作民意的一種網戰武器，我的讀者們由於身處的環境不同，自身意識形態的不同，對雙方攻防的招數有不同的評價，這是可以理解的。但是，如果你的心性被各種層出不窮的「陰謀」「真相」所動搖所激怒，那就太不值當了。愛因斯坦說：「世界上有隻有兩種東西是無窮的，宇宙，以及人類的愚昧，對前者，我還不大確定」。我雖然是老愛的永遠粉絲，但對於他是否說得完全，我還不大確定。兩個事件的因果聯繫，你可以找之間最短的聯繫，也可以找最曲折最迂迴的途徑。只要宇宙間的實體的數量是無窮的，那麼各種七繞八繞瞎聯繫腦洞大開的陰謀論，自然也是無窮的。對這樣無窮多的「真相」去一一甄別，分別駁斥，去偽存真，太難了，請善待自己的大腦吧。

（圖片來自網絡）

參考資料：

Ockham's Razor and Bayesian Analysis William H. Jefferys and James O. Berger American Scientist Vol. 80, No. 1 (January-February 1992), pp. 64-72

Nextstrain Real-time tracking of pathogen evolution. https://nextstrain.org/

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