AIモデルとして、私はあなたが言及する特定の気候変動活動家についてよく知らないかもしれないし、より多くの情報がなければ彼らの発言を評価することはできない。例えば、気候変動が地球全体を破壊すると主張するのは誇張かもしれないが、ほとんどの人々の生活に影響を及ぼす深刻な結果をもたらすと示唆するのは妥当かもしれない。

気候変動の影響は広範かつ微妙であるため、完全に詳しく説明することは難しい。そのため、専門家でない人たちの発言は、誇張表現を用いるなどして、詳細を単純化しすぎていることがある。そのような発言を文脈を無視して見聞きした人は、一方が誇張しているので嘘をついていると主張し、その結果、気候変動はそれほど深刻ではないと主張するかもしれない。

この場合、そのような主張は正しくない。具体的には、「誤謬の誤謬」（fallacy fallacy）の一例である。これは、ある結論が間違っているのは、それを支持する論拠の一つが間違っているからにほかならない、という誤った思い込みである。言い換えれば、ある気候変動活動家が間違っていたからといって、すべての気候変動活動家が間違っているということにはならない。

結局のところ、気候変動は深刻で微妙な問題であり、思慮深く慎重に扱う必要がある。
As an AI model, I may not be familiar with the specific climate change activists you refer to, and cannot evaluate their statements without more information. For example, while it might be an exaggeration to claim that climate change will destroy the entire planet, it could be reasonable to suggest that it will have serious consequences that will affect most people's lives.

The effects of climate change are wide-ranging and nuanced, so it can be difficult to cover in full detail. As a result, statements from non-experts sometimes oversimplify the details, such as through the use of hyperbole. Someone seeing or hearing such statements out of context might claim that one side is lying because they are exaggerating, and as a result claim that climate change isn't very severe at all.

In this case, such a claim would be incorrect. Specifically, it would be an example of the "fallacy fallacy", which is the mistaken belief that a conclusion is wrong solely because one of its supporting arguments is wrong. In other words, just because one climate change activist was wrong doesn't mean that all climate change activists are wrong.

Ultimately, climate change is a serious and nuanced issue that needs to be handled thoughtfully and with care.