黑天鹅

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书名：黑天鹅：如何应对不可预知的未来\n作者：【美】纳西姆·尼古拉斯·塔勒布

真正的经验要尽可能真实地反映现实

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回想起来，对我来说最具影响力的一条建议是糟糕的，但同时又是我至今获得的最具智慧的建议，因为它促使我更加深入地研究黑天鹅现象。

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22岁时一个星期二的下午，在费城沃尔纳街3400号我的住处。在走廊上，一名沃顿商学院二年级的学生建议我找一份“报酬具有突破性”的职业，也就是说，报酬不受时间或者付出劳动数量的限制。这是一种非常简单的区分职业的方法，由此可以扩展到对不确定性的不同类型的区分。

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区分报酬不受“时间”或者“付出劳动数量限制”的职业这是一种非常简单的区分职业的方法，由此可以扩展到对不确定性的不同类型的区分，这把我引向主要的哲学问题———归纳问题也就是如何给黑天鹅现象取名，让我把黑天鹅从一个逻辑上的僵局变成易于实施的解决方案，并把它根植于经验现实之中

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有些职业，比如牙医、咨询师和按摩师的收入是不可能具有突破性的：它们受到在既定的时间内服务的病人或客户的最大数量的限制在这些职业中，不论报酬多高，你的收入总是受到限制的，你的收入取决于你持续的努力，而不是你的决策质量而且，这种工作在很大程度上是可预测的

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假如我必须给出建议的话，我会建议选择一个收入不具有突破性的职业！收入具有突破性的职业只有在你成功的时候对你是有利的。这样的职业竞争更激烈，导致更大的不平均和不确定性，在努力和回报之间存在巨大差异。因为少数人获得蛋糕的大部分，其他人可能什么也得不到，而这怪不了别人。

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亚特·德凡尼，他致力于研究电影中的极度不确定性。他令人沮丧地指出，大部分我们归功于技巧的东西只是事后的解释。他说，电影造就了演员，而运气造就了电影。电影的成功很大程度上依赖于“传染”这种“传染”不仅影响电影，似乎还对相当多的文化产品都有影响。

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人们喜欢艺术作品，不仅仅是因为艺术品本身，还为了使自己感到属于某个群体。通过模仿，人们彼此靠近了，也就是说，靠近了其他模仿者，这能使人们感觉自己远离孤独。

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极端斯坦能够制造并且已经制造了黑天鹅现象，因为少数事件已经对历史产生了巨大影响。这是本书的主要观点。

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如果你处理的是极端斯坦的数据，从任何样本求得平均值都是令人困扰的，因为它受某一单个观察值的影响如此之大。这就是困难所在。在极端斯坦，个体能够轻易地以不成比例的方式影响整体。在这个世界里，你总是会对你从数据中获得的知识表示怀疑。

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平均斯坦与极端斯坦的不同随机性测试方法⑴在平均斯坦的随机现象中，是不可能获得黑天鹅这样的意外的，因此整体由一个观察结果决定⑵在极端斯坦，个体能够轻易地以不成比例的方式影响整体处理极端斯坦的数据，从任何样本求得平均值都是令人困扰的，因为它受某一单个观察值的影响如此之大

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你从平均斯坦的数据中获得的知识随着信息供给的增加而迅速增加。而你从极端斯坦数据中获得的知识增加得很慢，而且与数据的增加不成比例，有些数据非常极端，甚至达到未知的程度。

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平均斯坦的问题举例：高度、重量、卡路里摄入量面包师、小餐馆老板和牙医的收入、赌博收入（假设在特殊的情况下，某人去赌场只赌固定的筹码）车祸、死亡率、测出来的智商

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极端斯坦举例：财富、收入、单个作者图书销量、名人知名度谷歌搜索量、城市人口、词汇表中某个单词的使用量、语言的使用人数地震造成的损失、战争死亡人数、恐怖事件死亡人数行星大小、物种之间的高度差异公司规模、股票持有量、金融市场商品价格、通货膨胀率、经济数据

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在现代社会，极端斯坦的清单比平均斯坦的长得多。

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关于平均斯坦与极端斯坦之间的差别还有另一种说法：在平均斯坦，我们受到集体事件、常规事件、已知事件和已预测到的事件的统治在极端斯坦，我们受到单个事件、意外事件、未知事件和未预测到的事件的统治

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如果你是一名牙医，你永远不可能在一天内变富，但经过30年积极、勤奋、小心和日复一日的钻牙操作，你会逐渐变得富有。然而，假如你从事极端斯坦的投机，你可以在一分钟之内赚取或赔掉大笔财富。

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极端斯坦不全是黑天鹅有些事件很少发生，很有影响，但某种程度上是可预测的，尤其对那些有准备并且有办法去理解它的人它是黑天鹅的近亲，在某种程度上是可以用科学方法理解的，了解它的发生频率会降低你的惊奇感：这些事件很少见，却在预测范围内我把它称为灰天鹅曼德尔布罗特随机现象

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在平均斯坦也会有严重的黑天鹅现象，虽然十分少见为什么如此呢？你可能忘了某事件具有随机性，以为它是确定的，然后却大吃一惊或者你可能由于缺乏想象力而过滤并忽略了某个不确定性的来源不管是温和的还是疯狂的，大部分黑天鹅现象来自一种“过滤性”缺陷

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某件事情1000天的历史不会告诉你第1001天的任何信息。

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实际上，整个追求知识的过程都基于接受传统智慧、科学信仰，再用新的反直觉证据把它们打碎的模式。不论是微观层面，所有科学发现的目标都是发现微观黑天鹅现象。还是宏观层面，比如爱因斯坦的相对论。

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黑天鹅问题：如何从过去的知识中知道未来，或更为概括地说，如何从有限的“已知”推测无限的“未知”我们从过去获得的知识实际上顶多是无关痛痒或虚假的知识，甚至是危险的误导。

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真正的问题比这更具有普遍性，它直指经验知识本身。某种东西在过去一直起作用，直到它出乎意料地不再起作用。而我们从过去获得的知识实际上顶多是无关痛痒或虚假的知识，甚至是危险的误导。

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感恩节前后的火鸡某件事情1000天的历史不会预测关于接下来的任何信息这种用过去的经验来预测未来的天真，在所有事情中都存在

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1987年的股市崩盘后，美国一半的股票交易员在每个10月都为类似的行情作好准备，他们没有想到在第一次之前是没有再前一次的。我们担心得太晚了，而且是在事后。错误地把对过去的一次天真观察当成某种确定的东西或者代表未来的东西，是我们无法把握黑天鹅现象的唯一原因。

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根据我所有的经验，我没有遇到任何……值得一提的事故。我在整个海上生涯中只见过一次遇险的船只。我从未见过失事船只，从未处于失事的危险中，也从未陷入任何有可能演化为灾难的险境。

—— E·J·史密斯

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罗素在阐述他同行所谓的归纳问题或归纳性知识问题时，举了一个绝妙的关于意外的例子。我们如何在逻辑上从特定的个例走向概括性的结论？我们是如何知道我们已经知道的？我们是如何知道我们通过已知事物与事件便足以使我们推断出它们的其他特性的？从观察中获得的任何知识中都有问题

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1982年夏天，美国大银行几乎损失了它们过去所有的累积盈利，损失了美国银行业有史以来的全部盈利它们一直向南美洲和中美洲国家提供贷款，而这些国家在同一时间违约了，这是“具有意外性的事件”所以，只需要一个夏天，人们就可以明白这是一个失败的行业，所有盈利都来自高风险的赌博

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一直以来，那些银行家让所有人、甚至包括他们自己都相信他们是“保守的”但他们实际上不保守，他们只是善于自欺，把发生毁灭性损失的可能性隐藏了起来。实际上，这类表演在10年后又上演了。

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20世纪90年代初房地产崩盘后，现在已经不复存在的储蓄贷款业需要由纳税人承担超过5 000亿美元的救援资金，那些“具有风险意识”的大银行再一次面临财务压力，许多濒临破产美联储保护了它们，花的却是纳税人的钱当“保守的”银行家盈利时，他们拿走利益当他们受伤时，纳税人支付成本

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