隨著全球網路安全威脅持續升級，分析師和研究人員正致力於量化日益上升的網路犯罪成本的財務影響。影響深遠的是：廣為引用的產業預測，例如 Cybersecurity Ventures 估計全球網路犯罪損失到2025年可能達到每年10.5兆美元，已經在很大程度上塑造了公眾與政策討論——然而這類頭條數字往往缺乏詳細的方法論。在此背景下，近期幾項估計提供了部分但具體的數據，儘管更廣泛的公共討論仍然充斥著恐慌而缺乏具體細節。

一項對更高網路安全成本的部分估計來自一項旨在量化全球每年網路犯罪損害的研究。雖然該估計所基於的事件數量並不完全清楚，但數據看起來是合理的——而且相較於公共討論中流傳的擔憂程度，甚至可以說相當保守。正如作者所指出的，這可能達不到 Gilda Radner 「算了」時刻的程度，但確實展現了嘗試具體化的價值。

另一項估計預測英國每年將額外增加1,000億美元的網路安全成本，代表英國網路總成本約增加百分之二十。以作者所倡導的GDP占比框架來看，1,000億美元約相當於英國GDP的百分之三——一個有意義但並非災難性的規模。作者也認為這個數據是合理的。

Brad Carson 一直在使用 AI 代理來產生成本估計。雖然 Carson 認為作者不同意他的方法，但作者澄清他並非如此——他只是希望看到確切的數字，並以GDP占比呈現，這有助於為對話帶來更宏觀的視角並使之趨於冷靜。

超級預測員的估計也已可供參考，提供了另一種預測網路犯罪相關財務損失的結構化方法。這些綜合方法借鑒了預測市場和政府前瞻計畫中所使用的同樣紀律，透過結構化的引導方法來減少前瞻性風險評估中的偏見。

在數字本身之外，作者觀察到社交媒體上有關網路安全和AI風險的討論中，普遍存在金融經濟學方面的錯誤。他特別指出，非常聰明的人在面對這個話題時往往會做出有缺陷的論證，尤其是在「賣空」方面——推測是指針對預期中由網路驅動的市場動盪進行避險或獲利的策略。

作者還回應了有時被稱為「警惕孤立的嚴謹性要求」的論點——即只向一方要求嚴謹的量化分析而對另一方不加要求是不公平的。他拒絕了這種框架，主張真正擔心AI的人應該迫切地提供嚴謹性，無論其他地方是否也適用類似的標準。

在更具挑釁性的語氣中，作者提出了一個半認真的政策：所有與AI安全相關的絕望、悲痛、恐慌或憤怒的表達——無論是否伴隨動態 gif——都應附帶一個估計相關成本佔GDP百分比的註腳。他建議，這樣的要求將為討論注入理性，並有助於消除當前充斥辯論的情緒化氛圍。

來源： Marginal Revolution