先给结论：把专家时间表压成一个中位年，会丢掉问法和口径造成的系统性偏差。每人给的是几个年份—概率点，要先拟合成整条曲线再聚合；固定年份问法往往比固定概率问法更晚，职业口径往往比任务口径更晚。该同时报聚合区间和专家之间的分歧。只报任务口径中位年，会被选择性引用。

为什么「再多问几位专家」也填不成一个年份

痛点是原始数据根本不是一条曲线。一半人被问「到某年有多大概率」，另一半人被问「到某概率要哪一年」。散点会排成三条横线和三条竖线。同一组人、同一件事，固定年份问法的中位往往落在固定概率问法的偏晚分位上。任务口径问的是「每项任务都能做得更好更便宜」，职业口径问的是「每个职业都能被机器做完」。两者按理该接近，实测中位年能差出几十年。职业口径的均值还会被极晚答案拉到几乎无限远。不先把这六组盒子图摊开，后面的平滑曲线是在把问法差异当成共识。

聚合还有横竖两条路。竖着是每年取概率再平均，横着是每个概率取年份再平均。年份均值会被右尾支配，几何平均赔率和概率几何平均又会被恰好为 0 或 1 的拟合值打穿。中位数在两个方向给出同一条曲线，这是它被选中的实用理由，不是因为它在理论上最优。算术平均概率会把 1% 和 0.1% 几乎当成同一回事；若极端预测不该被当面值，均值相当于已经做了很狠的截尾。头条数字必须把「用了哪种聚合」写在旁边，否则读者以为那是专家们共同相信的年份。

五步把调查从「一个年份」收成可复核的曲线

1. 先摊原始盒子图。固定年份、固定概率、任务口径、职业口径分开画。看不到问法偏差，禁止进入拟合。
2. 拟合必须穿过专家给的三个点。两个参数的伽马分布最多精确过两点，差的那一点几乎总是 10% 或 90% 尾部。概率均方损失会把 0.5 附近的误差和 0.9 附近的误差当成一样大，尾部赔率能被改出几百倍。该用对数损失；更干净的是用能精确过三点的插值族。家族选错对聚合曲线往往影响不大，但不能拿「影响不大」当借口继续扭曲单人信念。
3. 聚合至少报中位数和均值两条。中位数更集中、早期更晚、后期更早；均值吃右尾。职业口径在若干十年窗里会呈双峰：一簇接近 0，一簇接近 1。这时「平均专家」是虚构人物。
4. 头条必须合并任务和职业，并画出中央 50% 的个人曲线带宽。只画几条随机抽出的曲线，或只画均值的自助法置信带，都会让读者把「估计得很准」当成「专家很一致」。样本大时均值的置信带可以很窄，个人曲线的 95% 带宽可以铺满整张图。
5. 文字描述至少给两个分位点，并给分歧。例如：中位专家认为 2048 年大约两成可能、2103 年大约八成可能；对 2048 年这件事，中间一半人给的概率从 1% 到 60%。禁止压成「专家认为是某某年」。

现场有三条。其一，引用会偏向更早的那条。公开预印本被点到的条目里，报数字的文章绝大多数只写任务口径，几乎没人只写职业口径。分开展示以为能逼出细读，实际是给预设立场送菜单。其二，几何平均赔率理论上更尊重极端预测，但这批数据里几乎每一年都有人的拟合值贴着 0 或 1，一乘就塌。截尾到 10%–90% 才能算，而问卷自己就在问 10% 和 90%，等于一边问一边宣布这些答案不可信。其三，代码必须可配置。上一轮靠一组要按未文档顺序点的笔记本，别人无法复现「换损失、换家族、换聚合」会怎么动。新分析要把数据和配置一起公开，让反对中位数的人也能画出自己的头条，而不是口头争论一条看不见的曲线。

拟合到底是不是多余？若只看某一种问法的原始三个点，确实可以不拟合。但要跨问法、跨口径、跨年份对齐——固定年份问的是「调查日起十年、二十年」，每轮日历年都在变——就必须有整条曲线。拟合是为了对齐，不是为了把专家改成伽马分布的信徒。

若只能改对外口径一处：禁止再用单个中位年当标题。至少写两个年份对应的概率，并加一句「中间一半人差这么多」。少这一句，读者会把均值附近的窄带当成共识。

结论：时间表是带分歧的分布，不是一个日期

问法和口径会把同一件事推出几十年。伽马拟合会改尾部，均值会吃右尾，只报任务口径会被挑走。该报的是：聚合区间、专家带宽、用了哪种聚合。仍把调查压成一个年份，是在用统计手续制造共识。

你下次引用专家时间表，先问头条是不是合并了两种口径，以及有没有画出分歧带。两样都没有，那个年份就不能当规划输入。

本文侧重全链路风控方法论。落地时请用自身业务单据做回放验证，不要把示例阈值直接当生产策略。 相关：风控体检 · 方案资源