【锚点】这一篇只钉一个判断：自然选择调的不是感知的「准确度」，而是【错误代价的不对称点】。所以你的恐惧、恶心、警觉，被设计成「大多数时候是错的」——这不是 bug，是最优解。

【显式】一个烟感器在烟雾浓度只有真实火灾约 1/1000 时就尖叫（Nesse 2005 的比喻）。它绝大多数报警是误报，却没人因此把它调迟钝——因为「误报的代价=被吵醒」远小于「漏报的代价=烧死」。

【隐式】把不对称写成信号检测：你观测到证据 x，要在「有威胁 H1」与「无威胁 H0」间判决。最优阈值不是让两类错误数量相等，而是让【加权错误相等】：

【流程节点链路】起点「两类错误代价 C_漏报、C_误报 不等」→ 中间节点「似然比判决：当 P(x|H1)/P(x|H0) > C_误报/C_漏报 时报警」→ 终点「当 C_漏报 远大于 C_误报，阈值被压到极低，系统长期在高假阳率区运行」。

这就是「错误管理理论」（Haselton & Buss 2000）能解释一堆「非理性」的原因：人对逼近的声音会系统性地判断得更近（Neuhoff 1998, Nature——上升强度的声音被感知为更近，尽管物理距离相同），因为把「远处逼近的捕食者」误判成「近处」的代价，远小于反过来。孕妇晨吐（Profet 1992；Flaxman & Sherman 2000）同理：在胎儿器官形成的头三个月，对可能致畸的食物过度厌恶，是用「少吃一口安全食物」换「避免一次出生缺陷」。

【细微】由此有个反直觉推论：一个「准确」的感知系统在演化上是不稳定的。只要漏报比误报贵，任何向「准确」方向调的系统都会被代价不对称重新推回高假阳率。准确不是吸引子，代价比才是。

【极难发现】现代性的真正问题不是我们「变得不理性」，而是【代价比被倒过来了，而校准没跟上】。医学过度诊断、焦虑障碍、产品召回、法律责任——今天误报的代价（打官司、过度治疗、慢性焦虑）常常高于漏报。可我们的警报器还按祖先的 C_漏报 远大于 C_误报 在响。于是「过度反应」成了系统性的现代病。

【可辩论】如果真能重调，我们该把警报器调多吵？在一个 80 亿人的世界里，「误报很便宜」这个前提本身还成立吗——还是说，个体层面的廉价误报，会在集体层面累积成昂贵的假阳性流行病？