Предполагая, что число \ (Y\) всех людей, которые когда-либо родились и когда-нибудь родятся, ограничено, пусть \ (x\) - это ваше абсолютное положение от начала списка. Тогда \ (0 < \frac{x}{Y} \leq 1\). Теперь мы можем с вероятностью \ (95\%\) сказать, что вы находитесь среди последних \ (95\%\) всех людей, когда-либо родившихся, то есть \ (0.05 < \frac{x}{Y} \leq 1\) и, таким образом, \ (Y < \frac{x}{0.05} = \frac{100 \cdot x}{5} = 20 \cdot x\).
По оценкам, \ (x \approx 6 \cdot 10^{10}\) и, следовательно, \ (Y < 120 \cdot 10^{10}\). Если продолжительность жизни остается постоянной и количество людей, живущих одновременно, стабилизируется, \ (Y-x = 114 \cdot 10^{10}\) остается около \ (10 000\) лет. Аргумент конца света одинаково действителен во всех точках истории - можно привести тот же аргумент \ (2000\) лет назад или \ (5000\) лет в будущем; основная логика все равно будет действовать (верхний предел \ (Y\) становится соответственно больше).
Следующий мысленный эксперимент работает аналогичным образом: рассмотрим две урны \ (A\) с \ (100\) шарами и \ (B\) с \ (100\) миллионами шаров. Вы не знаете, в какой урне какой шар. Если вы сейчас вслепую возьмете шар из одной из двух урн и поймаете шар с номером \ (42\), он с большей вероятностью окажется из урны \ (A\), чем из \ (B\) (также очень вероятно, что вы один из последних \ (95\%\) всех когда-либо рожденных людей и очень маловероятно, что вы один из первых \ (5\%\) всех когда-либо рожденных людей).
Таким образом, урна постоянно наполняется новыми шарами, и извлечение числа в любой момент времени говорит нам о возможном общем количестве шаров на данный момент, но не о будущем количестве шаров в урне. Для этого потребуется анализ урны.