本文是《黑天鵝(第二版)》的筆記。因為塔勒布喜歡將內容包裹在故事之中(以創造一種文學性和美感),因此,這本書很難做簡述,我這種筆記丟掉了大部分的閱讀「樂趣」(感謝中信出版社,它將塔勒布送給讀者的這種樂趣拌上屎餵給我們)。
閱讀《黑天鵝》,我有兩點閱讀建議:
讀第二版。因為第一版寫在金融危機發生之前,很多人驚呼塔勒布準確預言了金融危機的發生(其實如果你看文章,還會發現他覺得未來一定會有全球大流行病,再看看現在的新冠疫情,會更加唏噓),但事實上,塔勒布的主張恰恰是不預測。一個主張不預測的人接二連三地預測對了黑天鵝事件,也是很有趣的。在第二版中,塔勒布又寫了 9 章的內容(第一版有 19 章),雖然比較短,但不亞於 1/3 本新書了(為什麼你看不出來呢?對,因為中信出版社的翻譯和排版錯誤,第一版的目錄只有 18 章,而且第二版增補的內容和第一版的後記都雜糅在一起了,就是這麼優秀)。
最好讀英文原版,如果不行可以讀繁體中文版(需要電子版的可以私信我),千萬不要讀中信出版社出版的任何版本(因為他們只會請人重新設計封面以賣出更高的價格,卻不會修訂裡面上百處的翻譯錯誤)。如果想親自體驗一下中信出版社的優秀翻譯,可以看這裡。
本文目錄:
1. 《黑天鵝》 一書的核心思想是什麼?2. 正確理解「黑天鵝」的概念3. 為什麼會出現「黑天鵝」?4. 環境因素:平均斯坦和極端斯坦5. 人類認知缺陷因素5.1. 人類無法正確地理解歷史5.2. 人類生來是「黑天鵝盲」5.2.1. 內部機制:證實偏差和敘事謬誤5.2.2. 外部機制:他人給我們造成的情緒傷害5.2.3. 其他導致「黑天鵝盲」的機制5.3. 如何解決這些認知缺陷造成的問題?6. 「黑天鵝」推論:人類無法預測未來6.1. 內在原因:認知傲慢6.2. 外在原因:極端斯坦和信息不完備7. 如何應對充滿「黑天鵝」的世界?7.1. 否定經驗主義:儘可能避免認知缺陷7.2. 不預測,只是做好準備7.3. 向大自然學習,提高穩健性以下是筆記。
《黑天鵝》一書討論的是一種重大的認知局限,即知識的局限性。這種局限性既是心理上的(認知傲慢和認知偏見),也是哲學上的(數學工具層面的);既是個體的,也是群體的。之所以說「重大的」,是因為「黑天鵝」關注於有影響力的稀有事件。我們的知識,無論是經驗知識還是理論知識,都會在這些事件發生時變得毫無用處——事件越不常發生,我們就越無法預測它們,但這類事件影響力是最大的。因此,《黑天鵝》一書討論的是某些領域的人為錯誤,這種錯誤被長期的科學主義傳統和大量的信息(這些信息助長了信心,但卻沒有增加知識)所放大。專家問題屬於這種錯誤的一個子類。這個世界上存在着看起來很科學的假行家(有的會用方程式,有的不會),以及對自己的方法比證據更有信心的普通科學家(倒不是假行家),由於對他們的依賴所造成的傷害,就是專家問題。這個問題的關鍵在於,不要在重要的領域成為「養雞場的火雞」,在影響不太大的領域,做個犯錯的傻瓜一點問題也沒有。重點不在於這種隨機是本質上的隨機性,還是由於信息不完備導致的看似隨機,重點應該是分辨極端斯坦和平均斯坦;塔勒布並不是建議「不要用模型」,而是「不要用誤差很大的沒用的模型」以及「不要在不應該用模型的地方用模型」。我發現,直到我閱讀本書之前,我在市面上聽到的關於「黑天鵝」的說法居然大多都是錯的。超預期性(稀有性)。「黑天鵝」往往是一個異乎尋常的情況,不在常規的預期範圍內。之所以如此,是因為過去沒有任何能夠令人信服地判斷它發生概率的依據。事後可預測性。儘管這種情況異乎尋常,但人類的天性使我們在事後為它的發生尋找合理性的解釋,使它成為可解釋和可預測的。這三點也是很多人都會提到的。但是他們沒有提到的(也是他們錯誤理解「黑天鵝」這一概念的地方)是:首先,「黑天鵝」的着眼點不僅僅是概率,還要考慮發生後事件產生的影響,重要的是「期望值」而不僅僅是「概率」。其次,「黑天鵝」所謂的稀有事件,其概率往往是未知的,而不僅僅是概率小。塔勒布在書中非常明確地提到:在世界上,正態分布是很少的,大部分的概率分布我們無法先驗的知道,也因此沒辦法很好地預測。最後,「黑天鵝」是一個主觀現象,不存在一個在所有觀察者眼中都是不變的「客觀黑天鵝」。「黑天鵝」描述的是人類心理上、甚至可能是生理上的盲目性。「黑天鵝」的問題不在於事件本身,而在於我們對事件的認知方式。「黑天鵝」與預期有關。如果可以的話,可以通過科學方法或開放的心態消除「黑天鵝」現象。「黑天鵝」的出現,既和環境有關,也和人自身的認知缺陷有關。塔勒布認為,現實世界是複雜的,尤其是現代社會,其複雜性更高。複雜往往意味着難以(在不丟失信息的情況下)概括和抽象。但是,人們卻傾向於用容易理解的模型和思維方式來理解這個世界。這種「地圖」和「疆域」(「地圖不是疆域」)的差異,導致了「黑天鵝」的產生。這個差異部分,塔勒布將其稱為「柏拉圖褶皺(The Platonic fold)」地帶。「柏拉圖式思想(Platonicity)」,是指我們往往會把地圖當做疆域,往往會專注於單純而定義完善的「理型(forms)」,無論是物體(如三角形),還是社會概念(如烏托邦,即根據某種「理性」藍圖建立的社會),甚至是國籍或民族。柏拉圖褶皺(The Platonic fold)是柏拉圖式思維模式與混亂的現實接觸產生的衝突邊界,在褶皺區域,你真實知道的和你以為你知道的之間存在巨大的、危險的認知差距。平均斯坦(Mediocristan)是指在這個領域中,當樣本量足夠大時,任何個體都不會對總體產生很大影響。極值對於總體的影響微不足道。在平均斯坦,你可以根據已有數據的總結歸納獲得知識,知識往往會隨着信息供給的增加而迅速增加。極端斯坦(Extremistan)則不同,是指在這個領域中,哪怕樣本足夠量足夠大,單一個體也依然能夠對總體產生不成比例的影響力。在極端斯坦,你需要持續對從數據中獲得的結論保持懷疑。從數據中獲得的知識並不會隨着信息增加而迅速增加,甚至有可能不是正相關關係。對比平均斯坦極端斯坦規模可變程度規模不可變規模可變隨機性類型I 型(溫和型)II 型(狂野型)典型代表平庸普通的大多數要麼特厲害,要麼特差勁,沒有典型輸贏分布贏者拿走很小一部分贏者通吃時代古代更多現代更多對「黑天鵝」的反應不受影響反應劇烈是否存在均值回歸是否領域物理變量信息變量公平性相對公平極端不公平可知性和可預測性觀察一段時間能夠了解,並可以基於此做出預測需要花很長時間了解,並很難從過去信息中預測運行規律大數定律充滿意外和無序歷史發展規律漸進式發展跳躍式發展概率分布正態分布未知「黑天鵝」與平均斯坦、極端斯坦的關係如下圖所示:
![](https://imageproxy.pixnet.cc/imgproxy?url=https://drbanana.ml/img/68747470733a2f2f6d6d62697a2e717069632e636e2f6d6d62697a5f706e672f396143564e6758517a4b4364585979663353556b4579524a67716843637473725931396872524669633950714537786169626c4b7747527367454f57334f435869636f70636962495a587a41614b4d6346357475327a537958772f3634303f77785f666d743d706e67.webp)
大部分「黑天鵝」發生在極端斯坦;
極端斯坦中並不只有「黑天鵝」,還有「灰天鵝」(或稱為曼德布羅特式隨機)。「灰天鵝」是罕見的,但卻是可以預期的,在科學上是可以解決的。了解其運行規律有助於避免「灰天鵝」的發生;
平均斯坦中也有「黑天鵝」。這往往是由於人們遺忘了隨機性,或者由於人們目光狹隘、忽視了隨機性導致的。
補充:「灰天鵝」是什麼?
塔勒布認為,有一些隨機性可以用分形的模型來描述,即有一些極端斯坦可以使用如下公式來近似:
、:超過特定「超越水平(exceedance)」的事件數量;:推斷冪次(assumed exponet),不同事件的推斷冪次賦值不同。舉例:假設圖書銷量的推斷冪次是 1.5,且已知每年只有 96 種圖書能夠賣出超過 25 萬冊。問:有多少圖書可以每年賣出 50 萬冊?可知,大概有 34 本()圖書可以每年賣出 50 萬冊。 的性質:數字越小,極端值對總體的影響越大;數字的一點點變化會引起結果的巨大差異。模型並不準確, 的推斷基於歷史,並不能用來預測,只能讓我們有點基本的概念。假面舞會難題(masquerade problem):一般推斷冪次會比真實值更大,也就是說你看到的部分會顯得更不具「黑天鵝」性。比如,真實的冪次可能是 1.7,但是根據數據得出的推斷冪次可能是 2.4。任意大的數字都是可能出現的,即使這個數字從來沒有出現過;不同維度的相似是自仿射(self-affine)的,而不是自相似(self-similar)的;使用分形來描述隨機性並不會消除「黑天鵝」,它只是將極端事件變得可想像(淡化了不可知性,將黑的變成灰的),從而減輕了「黑天鵝」問題;並不是所有的「黑天鵝」都可以用分形來描述,只有一小部分可以用模型來描述的從「黑天鵝」變成了「灰天鵝」,還有大量「未知的未知(unknown unknown)」依然是「黑天鵝」,比較明確的兩種「黑天鵝」包括:塔勒布認為,當我們思考歷史、並企圖通過歷史來指引未來時,人類的思維會受到三種認知偏差的影響,並將這三種偏差稱之為「歷史的三重迷霧(triplet of opacity)」,包括:理解幻覺(以為自己懂了):事實上,這個世界比我們以為的更加難以理解、難以解釋,以及難以預測;回溯性扭曲(將歷史合理化):我們只有在事後才能評估問題,就像在後視鏡中一樣(歷史在歷史書中似乎比在經驗現實中更清晰,更有條理)。回溯的難點在於正向過程(forward process)和逆向過程(backward process)的非對稱性。逆向過程比正向過程複雜多了。所謂「正向過程」,是指想象一塊冰融化成水是什麼樣的。這種往往是物理研究範疇;所謂「逆向過程」,是指想象一灘水原來處於冰的狀態下是什麼樣的。這種往往是歷史研究範疇。哪怕我們準確知道蝴蝶煽動翅膀導致一個月後龍捲風的整個傳導路徑,我們也無法根據龍捲風回溯到到底是蝴蝶煽動翅膀還是什麼其他的因素導致的。對信息有效性的過度估計及「柏拉圖式」簡化問題。一方面,關於歷史,更多的信息並不能讓你更好的預測,但是會增加你的自信心,反而可能出問題。這一點在知識越多的人身上體現的越明顯。知識豐富的人往往擁有更強的自信心而不是更好的判斷能力。另一方面,「柏拉圖式」簡化(通過「貼標籤」來理解世界)往往是黑天鵝事件產生的重要來源,它讓我們錯誤地理解了真實世界。在理解歷史時,非常容易出現「火雞問題」:火雞每天都被人餵養,每次餵養都會堅定火雞的信念:人類是關注火雞最佳利益的友好夥伴,他們每天會餵養我。這個信念會不斷堅定,直到感恩節前夕。餵養你的那隻手或許就是擰斷你脖子的那隻手。這裡蘊含着一個歸納法的缺陷:向過去學習。所有的經驗來自於歷史的實際數據,歷史的數據越好,並不能得出未來更加會一直這樣下去,反而會增強我們的信心,導致「黑天鵝」的出現。其實,哪怕就在最近,類似的例子也接二連三地出現,比如 Luna 暴雷、教培行業雙減政策等。![](https://imageproxy.pixnet.cc/imgproxy?url=https://drbanana.ml/img/68747470733a2f2f6d6d62697a2e717069632e636e2f6d6d62697a5f706e672f396143564e6758517a4b4364585979663353556b4579524a677168436374737261513552763573797133304f356d4a725a66764d6659426b6555534a6e6d4569635034424531706134535a48666961346b347331374937672f3634303f77785f666d743d706e67.webp)
![](https://imageproxy.pixnet.cc/imgproxy?url=https://drbanana.ml/img/68747470733a2f2f6d6d62697a2e717069632e636e2f6d6d62697a5f706e672f396143564e6758517a4b4364585979663353556b4579524a67716843637473724c6e3661755537496c38626d57634647696375546d523034486234386632686d7251594537304d4a717877706a797164373861306632772f3634303f77785f666d743d706e67.webp)
![](https://imageproxy.pixnet.cc/imgproxy?url=https://drbanana.ml/img/68747470733a2f2f6d6d62697a2e717069632e636e2f6d6d62697a5f706e672f396143564e6758517a4b4364585979663353556b4579524a67716843637473726961394846557763524d4674665249663039666e4376747a574f474743656248315948663768446f36354f57486b696276456454784e6b512f3634303f77785f666d743d706e67.webp)
在理解歷史時,另一個非常容易出現的問題是「未來盲視(future blindness)」,即我們無法具備歷史的同理心。當我們考慮明天時,我們並不會設身處地回到前天,想一想當時我們是如何考慮明天(也就是昨天)的。因此,塔勒布認為,我們對待歷史應該採取這樣的態度:歷史是故事、是敘事,和虛構的奇聞逸事一樣,能夠滿足人們的自我認同願望。歷史傳統是一種潛移默化的東西,是人們行動的基礎,但僅此而已。不要企圖從歷史中總結出什麼一般知識,或者形成特定理論。不要建立任何因果鏈條,不要嘗試過多地逆向工程(理解過去)。內部機制和外部機制的共同作用下,我們會忽視看不見的東西和抽象的東西,從而導致「黑天鵝盲」。證實偏差(confirmation bias)是指,人類固有的天真經驗主義(naïve empiricism)思維方式,是人類本能的認知傾向,習慣於尋找事例證實我們的故事、邏輯以及對世界的看法。這種事例總能找到,人們往往認為這個例子就是證據(evidence)。但事實上,我可以為任何事情找到證實的例子(find confirmation)。證實偏差中有一類特殊的謬誤,被稱為往返謬誤(the round-trip fallacy):兩種說法,雖然在邏輯上這兩種說法看上去差不多,但事實上完全不同。這兩種說法是不可互換的(interchangeable)。擅自交換語序就是往返謬誤。混淆「沒有證據顯示(no evidence of)」和「證據顯示沒有(evidence of no)」;混淆「大部分 A 都是 B(almost all As are Bs)」和「大部分 B 都是 A(almost all Bs are As)」。比如雖然大部分恐怖分子都是穆斯林,但不代表大部分穆斯林都是恐怖分子。敘事謬誤(narrative fallacy)是指,人們無法在不編造理由或強加一種邏輯關係的情況下看待一系列事實。解釋將事實綁在一起,更容易被記憶,也更說得通。但這種解釋並不一定是事實,但卻往往讓我們以為我們對事物有了更好的了解。人們為什麼會喜歡簡化和解釋事實?可能和以下因素有關:生理學角度:人們看到事實、記住它們卻不作判斷和解釋是需要花費很大精力的,人類認知的默認選項就是解釋併合理化。有的學者將其解釋為左右腦的功能差異(左腦負責解釋,右腦負責事實),也有的學者認為多巴胺可能導致人們更容易過度解釋。信息論角度:信息的獲取、存儲、處理、提取過程是有代價的。人們傾向於將信息簡化,以便能被獲取、存儲、處理、提取。信息越具有隨機性,事物就越複雜,越難以概括,信息論上使用「柯氏複雜度(Kolmogorov complexity)」來衡量信息的隨機性程度。敘事往往能夠通過添加邏輯關係減少複雜度。簡化和解釋事實時可能出現的問題?簡化和解釋事實有生理學和信息論的基礎,是人們天生的傾向,但在這個過程中會出現問題:忽略沒有被解釋的事實:人們更容易記住那些符合某種邏輯的事實,而忽略那些看上去在某個敘事體系下不扮演因果關係的事實;記憶會對事件的發生順序進行重構,甚至會改寫記憶,使其符合邏輯。這也是為什麼「事後諸葛亮」的事情特別多;同樣的信息會被演繹為多種符合邏輯的敘事,但符合事實的只有一種;有些事實無法找到合適的原因,但人們傾向於不斷尋找原因,只能得到精確的錯誤。如何描述、敘述事件會擾亂我們對事件概率的預測。最典型的例子是,比較這兩句話哪句更可能發生?A:一個人似乎快樂地結婚了。這個人殺了他的妻子;B:一個人似乎快樂地結婚了,他為了得到妻子的遺產而殺了她。一般會認為第二句話更可能發生,但事實上,第一句話代表了更寬泛的情形,甚至包括了更多種可能的原因;人們傾向於高估具體的、已知的、能夠被解釋的「黑天鵝」,低估抽象的、無人提及的、無法被解釋的「黑天鵝」。比如,歷史上沒有重複發生的事件在發生之前是被忽視的,但在發生後的一段時間內則被過度估計(比如飛機墜毀事件發生後,很多人不想坐飛機)。再比如,人們會覺得槍擊案是很嚴重的惡性事件,卻沒有想到車禍或者環境導致的死亡人數數量更多。證實偏差和敘事謬誤的區別:證實偏差討論的是基於我們已有的信息,推斷未知信息時會出現的問題,這個謬誤發生在信息集之外(outside the information set)。敘事謬誤討論的就是我們處理已有信息時發生的扭曲,這個謬誤發生在信息集之內(within the information set)。處理已有信息時發生的扭曲有很多,敘事謬誤討論的更多是信息簡化帶來的扭曲。同儕壓力。整個社會的獎勵機制和評價機制(社會不會評估過程而只會評估結果)構建於平均斯坦之上。從事屬於極端斯坦的工作,往往會缺乏社會認可,缺乏他人給予的尊重,導致自身缺乏足夠的勇氣和自信;荷爾蒙的獎勵機制,對即時反饋的渴求。長時間的毫無進展會讓人沮喪。幸福感來自於積極情緒出現的頻率而不是強度,同樣,不幸福感也是如此,而這與極端斯坦的屬性不一致。成功者成功的原因並不僅僅是能力,還有很多運氣:還有大量缺乏運氣、同樣有能力的人沒有顯露出來。注意,這裡想表達的不是說這些知名的人沒有能力,而是想說他們沒有我們想象的那麼獨特。特定因素可能是事物的篩選結果,而不是導致事物的原因,存在多樣性特徵的事件往往會出現這種偏差:實驗室的老鼠顯得更強壯,是因為不強壯的老鼠已經死掉了,實驗室對所有老鼠都造成了不好的影響,但很多人會認為實驗室加強了老鼠的能力;物種滅絕率比我們想象的高得多,因為很多物種並沒有留下化石。生命比人們以為的脆弱得多;罪犯的模樣並不是我們看到的樣子,因為我們看到的罪犯的樣子只能代表不夠聰明而被捕的罪犯。而且罪犯抓捕率也遠遠低於披露的數字;初來乍到的賭徒手氣比較好,是因為手氣不好的賭徒離開了賭場,沒有被統計到樣本中;游泳運動員身材苗條,健身的人身材壯碩,但並不代表游泳和健身能夠導致這種身材,很有可能是逆向選擇,身材壯碩的人在游泳中缺乏成就感,苗條的人在健身中缺乏成就感,而不再喜歡從事這類運動。具體的因素往往會被注意,抽象的因素往往會成為沉默的證據:災害過後,政府用財政支持災後重建,減少了科研研發的經費,可能導致更多的死亡。但災害是具體的,科研成果對病人的治癒效果是抽象的;飛機空難雖然死了人,但人們因為擔心飛機出問題而轉去坐汽車,往往會導致死亡率的提升而不是下降。飛機空難是具體的,但車禍死亡率是抽象的;如果一個藥的療效很好,但副作用是少數人死亡,醫生不會開這種藥。因為死人的病患是具體的,被藥治好的人是抽象的,他們不會再出現。因為「黑天鵝」的風險是不可見的,往往會成為沉默的證據,導致我們低估過去的風險。冒險家都認為自己是命運的寵兒。事實上,很多人冒險不是出於勇敢,而是出於無知和對不確定性的無視。不要基於倖存從歷史中找理由。就好像我們從祖先能夠一路活到現在是非常小概率的事情,想要尋找這個事情的原因,不應該去問「是什麼原因導致我現在還能活着」,也許就是隨機性導致的,沒有原因。有個人跟你說:假設硬幣是公平的,正反的概率相同,我把它拋出 99 次,每次都得到正面向上。那麼我下一次的得到反面向上的概率是多大?學究氣比較重的人會選擇 A,他們會在既定的框架下理性思考,但他們會犯的錯誤就是「訓練場謬誤」。正確答案應該是 B,因為在硬幣拋出 99 次,每次都得到正面朝上的情況下,那種聲稱的假定很可能是錯誤的。ludic 本身在拉丁文裡面是 game 的意思,書中也將其翻譯為遊戲謬誤。但是我理解這裡更適合翻譯為訓練場,因為塔勒布想表達的意思是,人們將很多現實進行柏拉圖化抽象,並藉助抽象後的模型對現實進行判斷時會出現這種謬誤。塔勒布想表達的意思是,我們在現實生活中面臨的不確定性的屬性與我們在考試和遊戲中遇到的不確定的屬性沒有什麼聯繫,在課堂中學到的知識往往是存在於真空中的、故弄玄虛的,這些知識可能會阻礙人們理解現實生活中發生的事情。現實生活中你是不知道概率的,你需要去發現他們,而且不確定性的來源是不確定性 。學校學習的往往是服從正態分布的假的隨機性,而現實中往往不是這樣。如何解決證實偏差?持否定經驗主義(negative empiricism)的態度,通過尋找否定事例,而不是證實事例來接近真相。具體做法是,首先提出一個(大膽的)假設,然後開始尋找能夠證明猜想錯誤的事例。如何解決敘事謬誤?避免敘事謬誤的辦法就是採用更多的實證檢驗,通過提出假設並進行檢驗來理解因果性。此外,還有一個辦法就是採用日誌的方式記錄當下的判斷,並對判斷結果進行統計。另外就是「去敘事化(denarrate)」,也就是說,關閉電視機,儘量減少閱讀報紙的時間,忽略博客的內容。訓練你的推理能力來控制你的決定;把系統 1(啟發式或經驗式系統)從重要的決定中移開。訓練自己辨別感性認知與實證事實之間的區別。如何解決情緒傷害問題?對未來的結果充滿期待和希望。保持期待和希望的技巧:認識到我們對尊嚴和尊重的需要,找到同伴或加入一個群體,創造一個與外界隔絕的小環境,避免同儕壓力;只關注長期的大變化,讓大腦避免短期負面結果的不良影響。如何避免受沉默證據影響?儘可能考慮沉默的證據,並基於此對結論進行修正。認知傲慢(epistemic arrogance)是指我們對自己知識局限性的狂妄自大,即隨着知識的增長,自信心往往增長的更多。我們以為我們知道的比我們實際知道的多。認知傲慢有一個推論,即在通過信息了解真實情況的過程中,更多信息往往對了解真實情況有害。為什麼會出現這種情況?主要是因為思維慣性,一旦形成一個觀點,我們就很難改變,所以情況對那些推遲形成觀點的人更有利。背後的機制:證實偏差(the confirmation bias):天真經驗主義是人類本能的認知傾向,習慣於尋找事例證實我們的故事、邏輯以及對世界的看法;信念堅持(belief perseverance)傾向:人們很容易堅持自己已經持有的觀點。認知傲慢會有兩方面影響:高估我們自己知道的、低估不確定性。存在信念堅持(belief perseverance)和自尊捍衛(the protection of self-esteem)機制,對失敗的預測進行事後解釋。不在能力範圍:「預測的領域我不擅長,或信息不充分」;歸因於意外:但事實上,這種意外往往是模型過度簡化的結果;差點成功:這種看法源於人們對於隨機事件認知上的不對稱性。一種不對稱性的表現是,成功是自己能力強,失敗是外部變化快;另外一種不對稱性的表現是,小概率好事自己遇到的概率大,小概率壞事自己遇到的概率小。專家往往過於專注某一領域,缺乏信息廣度,並且由於存在敘事謬誤(編造理由或強加一種邏輯關係的情況下看待一系列事實),雖然聽起來頭頭是道,但預測準確率很低。人們往往會低估不確定性,通過壓縮可能存在不確定狀態的範圍,即我們以為不確定性的範圍變小了,但實際沒有。一個典型的例子是在做計劃時會出現系統性誤差,因為:做計劃時閉目塞耳(Tunneling):即在做計劃時會忽略計劃外的不確定性來源。如果計劃偏常規性,那麼預測性往往較好;如果計劃非常規性的,那麼預測性往往較差(因為不確定性來源迅速增加);科技發展讓概率坍縮,並通過「錨定效應」影響預測:未來本來是抽象和多種可能性的,但是科技的發展讓我們能夠比較具體地描繪未來的某一種情況(比如用 Excel 進行公司的業績預測),而這種概率分布被坍縮到某一種具體的情況上了,並在「錨定效應」下,影響了我們的預測。世界複雜性的問題:平均斯坦(正態分布)中,小概率事件發生後,繼續發生小概率事件的條件概率越來越小,但是在極端斯坦中,小概率事件發生後,繼續發生小概率事件的條件概率反而可能變大。舉例來說,一個人歲數越大,其預期往後能夠活的平均壽命越少,但是如果一個工程拖了很久沒有完工,很有可能要預期永遠不會完工了,預期完工的時間隨着時間的推移反而變長了。現實工作中的預測往往只注意預測的預測值本身,往往會忽視可能的錯誤率,導致三種謬誤:忽略變化幅度。決策更依賴於結果的可能範圍,而不是平均期望值。比如一個地方平均溫度是 21 度,我告訴你上下波動可能會有 40 度,和我告訴你上下波動可能會有 5 度是完全不一樣的。誤差範圍比預測值本身的意義要大得多,甚至在決策時,最糟糕的情況比預測的正常情況要重要得多。忽略在近期預測和遠期預測上的能力差別。人們在預測遠期的事情上能力很差。錯誤估計了隨機變量的分布,將屬於極端斯坦的變量誤認為屬於平均斯坦。這個問題不能一概而論,有的領域存在真正的專家,有的領域不存在真正的專家,但無論在什麼領域,都應該對他得出結論的信心程度表示懷疑。存在專家不存在專家事物不太變化的領域事物會不斷變化,需要了解真實情況的領域「know-how」的領域「know-what」的領域需要技術、工藝的領域需要知識、科學的領域宇航員、檢驗員、運動員、會計師心理醫生、法官、HR、分析師、經濟學家即使不考慮人類自身的認知缺陷,預測也是沒辦法實現的。
首先,歷史上的新發明或新發現也不是預測出來的。
經典的發現模型是這樣的:我們在尋找已知東西的過程中找到了我們未知的。比如哥倫布準備去尋找去往印度的路,結果發現了美洲;人們在找導致噪音產生的鳥糞時發現了宇宙背景微波輻射。
預測的發明或發現並沒有如期到來。比如之前有人認為電腦的出現會替代書、世界語會替代其他語言等等。
很多時候先有的解決方案才有的問題本身,工具的發明是興趣的產物,卻帶來了意外發現。比如計算機的發明、互聯網的發明都不是為了解決目前的這些問題的。我們製造玩具,有些玩具改變了世界。
其次,預測未來存在悖論。為了預測某個歷史事件,你需要預測技術創新,而技術創新從根本上是不可預測的。如果你能夠預測未來的技術創新,那麼在你能夠預測的這個時點,這個技術創新就已經被發明或發現了。預測要求我們知道將在未來發現的技術,但只要認識到這一點,我們就會立刻開始開發這些技術,因此,我們不可能知道我們將知道什麼。
再次,這個世界的本質就存在不可預測性。比較典型的如亨利·龐加萊的「三體問題」、愛德華·洛倫茨的「蝴蝶效應」。
最後,現實中的不完全信息讓我們無法區分真隨機和信息不完全導致的隨機(或者區分這兩種隨機性缺乏實踐意義)。
在自我認知層面,要努力練習通過實證、證偽的方式(否定經驗主義)認識世界。儘量做到去敘事化,訓練自己辨別感性認知與實證事實之間的區別。這些內容在上文「如何解決這些認知缺陷造成的問題?」中有很好的論述。塔勒布明確提出了一套解決方案。他認為,預測是人類的固有天性,人們需要花費精力才能讓自己保持不急於做出判斷的狀態。因此他的解決方案是,在小事上(日常生活中)順勢而為,在大事上做好準備。如何判斷一個事情是小事還是大事?考慮事情可能造成的損害,根據程度來區分大事還是小事。如何做好準備?關注各種可能性的結果,而不是可能性的概率,構造非對稱性結果組合。樂於接受失敗:學會反覆試錯(Trial and error),承認小的失敗是生活的必需,最好能夠愛上失敗(You need to love to lose)。樂於接受波動性:本質上還是恥於遭受失敗,在隨機性存在的地方,控制波動往往會增加黑天鵝出現的風險。其次,從策略上構造巨大的非對稱性結果組合(非對稱性是本書的核心思想),通過這個讓自己從預測失敗和認知傲慢中獲益。在金融領域,這個策略被稱為槓鈴策略(barbell strategy)。具體做法是:85~90%的倉位買入極度安全的資產,比如國債;10~15%的倉位買入極具投機性的資產,比如期權,或者一籃子風投式投資組合(注意,這個投資組合必須是由大量小倉位資產組成的)。區分正向黑天鵝和負向黑天鵝,做一些具有正向黑天鵝特徵的事情(小損失換大收益,比如出版影視或文字作品、科學研究、風險投資等),並對負向黑天鵝事件保持警惕。需要注意的是,出價過高可能讓本來具有正向黑天鵝特徵的事件變為具有負向黑天鵝的事件,比如互聯網平台過去花了大價錢買斷了電視劇。敢於嘗試,敢於反覆試錯,抓住一切像機會的東西。確保損失有限的情況下,儘可能主動出擊。比如人際交流。不和不懂隨機性的人(證券分析師、經濟學家、社會學家)爭論。關注各種可能性的結果,而不是可能性的概率,是應對隨機性的關鍵。這裡需要明白,我們只需要關注特定事件發生造成的影響(收益率),並儘可能考慮各種情境(可能性),卻並不需要預測每種情境的發生概率。非對稱性就是在各種可能性結果上做到損失有限,收益無限。塔勒布認為,大自然給我們提供了一個非常好的穩健性的樣本。他認為有三種提高穩健性的方式:冗餘、規模適度、加入隨機性。1. 大自然喜愛冗餘(redundancy)。以人體為例,冗餘主要表現為三種形式:器官冗餘(organ redundancy):一般人都有兩隻眼睛、兩個肺、兩個腎……這種冗餘也被稱為防禦性冗餘(defensive redundancy)。冗餘就是保險。功能冗餘(functional redundancy):同一個功能可以由兩種不同的結構來完成。單器官功能冗餘:一個器官不僅僅有一種功能,在特定條件下,某些非主要功能可以發揮作用,比如嘴不僅可以用來進食,還可以用來親吻,甚至做更多事。與冗餘對立的叫做盲目優化(naïve optimization),塔勒布舉了三個例子:經濟學就是一門盲目優化的課程,如果按照經濟學的思維模式,我們應該將自己兩個器官的一個賣掉,然後在需要的時候從市場上租。過度專業化的全球化也是盲目優化的表現,只會讓全球經濟更加脆弱。這一點在今天體現的更加明顯。債務。債務的前提是對未來的預測,要求你對未來有更好的預測,但事實上你做不到。當你有大量冗餘時,隨機性總的來說是有幫助的,但有一個條件——你能從隨機性中獲得的好處多於它對你的傷害。2. 大自然不喜歡規模太大的東西。大自然不會限制彼此之間的連接,但是會限制節點的大小,這一點適用於公司規模(似乎也適用於公司服務的市場?持股的集中度?)。3. 活的有機體(人體或者經濟活動)需要可變性和隨機性,具體來說,需要的是極端斯坦的那種隨機性,否則其脆弱性就會增強。塔勒布簡要闡述了他自己極端斯坦槓鈴式生活方式(Extremistan barbell lifestyle):走路方式:每天長時間的漫步(意識不到自己在運動的那種),輔之以隨機、短時的拼命狂奔;健身方式:數周時間完全不鍛煉,但偶爾在餓了一陣子以後去健身房舉大重量,把自己搞得精疲力盡,但是單次不超過 15 分鐘;睡覺方式:利用旅行的機會,先經歷長時間不睡,之後再大睡一覺;飲食方式:在美食聖地胡吃海塞,之後便是連續幾頓不吃飯。注意:要將痛苦的部分集中在很短時間內完成,這樣幸福感較高。