这涉及概率和统计的基础研究问题。

CDC的逻辑：没有出国旅行的人接触到新冠病毒的概率微不足道，当时美国根本没有社区传播的证据。Need not be perfect。事实上也不可能perfect。

问题在于，很多人夸夸其谈概率。但你怎么知道概率是多少，你怎么知道概率很小？

标准答案是根据统计结果。

问题又来了：统计结果能反映概率，需要满足什么条件？

数学上连真实世界中的概率到底是怎么回事，都有很大争议。当你连概率是怎么回事都不知道的时候，你怎么可能知道那些条件是否真的满足？你怎么可能知道所谓的概率是否稳定，是否会有不稳定演变，等等？你怎么就能夸夸其谈概率很小？

所以,CDC的逻辑：概率很小，没有证据，need not be perfect，就是平时学术界经常在用的逻辑，经常在用的思维模式。

学术界现在对待AlphaGo Zero和无人汽车的逻辑也差不多。

不过，智力现象可是非常、非常地不稳定的。所以，担心无人汽车出问题的可能性要比新冠病毒大得多，担心无人汽车出问题造成的危害比新冠病毒大得多，也是很合理的。

现在没有证据，才需要更深入研究来收集证据。

概率和统计研究中，那些平时被忽视的基础问题，在智力研究上，可能非常重要。