后记2 强大与脆弱――更深层次的哲学经验的反思（第2 / 16页）

在极端斯坦，情况则不尽相同。对任意变量增加的有条件预测并不会随着变量增加而汇集于起点。在现实世界中，比如股票收益（及所有经济变量），如果损失大于5个单位，那么无论使用何种测量单位（没有太大的差别），损失将都在8个单位左右。假如损失大于50个单位，那么无论使用什么测量单位，损失都大约为80个单位，同时，如果我们一直测量下去，直到样本耗尽，那么大于100个单位的损失对应的将是250单位！这一规律可以延伸到多个领域。这一点告诉我们，没有典型的失败，也没有典型的成功。你可以预测战争的发生，但你不能预测战争的后果！足以导致500万人死亡的战争，最终可能会使1000万人（甚至更多）死亡。足以导致5000万人死亡的战争，最终可能会使1亿人（甚至更多，我们难以估量）死亡。你可以预测某个有能力的人会“致富”，但他的财富可能是100万美元、1000万美元、1亿美元或10亿美元——没有一个典型的数字。举个例子，我们有关于药品销售的预测数字，前提是一切情况正常。销售预测与实际销售数据完全没有关系——有些成功的药品在销售前已被预测将大获成功，但其实际销售量仍是预测销售量的22倍。

现代哲学历史中最为有用的问题（也许）

极端斯坦中缺乏“典型”事件，使得一种叫作预测市场（在预测市场中，人们对事件下赌注）的事物显得愚蠢可笑，因为预测市场认为事件都是二元的。“战争”是没有意义的：你需要预测它的破坏，但没有一种破坏是典型的。许多人都预测到了第一次世界大战的发生，但却没有人能够预测到它的规模。经济学不起作用的一个原因，是文学作品对这一点几乎完全无所适从。

在对时间与事件的动力学概念心理进行了探索之后，让我们讨论中心问题，我甚至将这一问题称为哲学中最为有用的问题。

计算低可能性没有可靠的方式。我从哲学角度阐述了计算罕见事件发生率的困难。我用几乎所有现成的经济数据（我之所以使用经济数据，是因为经济数据比较清晰），阐述了运用数据进行计算的不可能性。有一种叫作峰度的方法（读者不必尝试掌握），这一方法旨在弄清“尾巴有多肥”，即罕见事件扮演了何种角色。一般来讲，拥有一万条数据和40年时间里每日的观察，一次观察便代表着90%的峰度。取样错误对任意一条关于非高斯分布的事物状态的统计都有巨大影响，这意味着如果你弄错一个数字，你便会错过所有。峰度的不稳定性意味着，某类统计方法应当被完全禁止。这证明，所有依赖于“标准偏差”、“变化”等的东西都是假的。

在人类思想史上，一个一直困扰人类的问题是如何在怀疑与受骗的交界处找到自己的位置，或者说是如何去相信和不相信。同时，由于不能帮助人们做决定的信仰是无力的，因此如何基于信仰做出决定也是个问题。所以，这并不是一个认识论的问题（关注什么是对什么是错），而是一个决定、行动和担当的问题。

同时，我还讲述过，不可能用分形得到精确的可能性——只是因为我在第十六章提到的来自观察错误的“尾指数”的很小的变化，可能性会产生巨大变化。

生活在二维空间

含义：需要避免暴露于某些领域的低可能性，我们总是无法计算它们。

事物有在过去看上去更稳定和不具风险性的特质，这一点需要严肃对待，特别是在医疗领域。流行病学的历史，并没有暗示发生大灾祸的风险会降临，从而影响整个世界。同时，我确信，在我们履行对环境的职责时，我们大大低估了潜在的不稳定性。我们会从给大自然造成的累积性破坏中经历这一潜在的不稳定性。

可能性的世界存在“证据”的困难，而在黑天鹅的世界，情况则更糟糕。

对这一点的一种解释已经结束。在写到此处时，美国股市大涨，情况比无知的退休者基于100年的历史数据所认为的更具风险。21世纪最初10年，美国股市上涨了23%，而金融骗子们告诉退休者们说，这段时间股市上涨了75%以上。这使得许多人的养老金付诸东流（世界上最大的汽车制造公司也告破产），因为他们真心认可这一“经验主义”的经历——当然，这也导致许多失望的人推迟了退休计划。试想一下，我们都是经不住诱惑的人，会情不自禁地受到那些变化着的事物的影响，这些事物不稳定但看上去却很稳定。

简化、庸俗化、学术化和美化了的“证据”逐渐变得没有价值了。关于黑天鹅，你要保护自己免受负面黑天鹅事件之害（或者使自己受益于正面黑天鹅事件），即便你没有证据证明这些负面事件会发生，正如机场安检时，即便我们没有证据证明人们是恐怖主义者，也要在他们上飞机之前检查他们是否持有武器。我们会看到，这种对现成商品化概念的关注是那些声称自己会运用“精确”但有时会失败的人所存在的问题。

再看看预渐进性。让我们重新讨论一下出现于近期的预渐进性，并回到柏拉图化思想。当然，理论总是令人厌倦的，而在某些情况下，当理论来自理想状况（渐进线）时，理论则会更糟。不过，这些理论会在渐进线（它的限制，比如无限性或无穷小）之外被运用。曼德尔布罗特和我已经阐明，某些渐进特性是如何在平均斯坦中很好地发挥作用的，这也是赌场生意兴隆的原因。而在极端斯坦，情况则大不相同。

另外，更进一步说，尽管诸如归因于哥德尔的局限性会产生巨大的哲学结果，但我们对此并不能做什么。我相信，我所展示的经验主义与统计学知识具备合理（如果不能说是关键）的重要性，我们可以在问题解决方面运用这些局限性，其做法便是基于潜在估计错误的严重程度将决定加以分类。比如，我们可以运用这一点使社会更加安定——为第四象限的元素增加活力。

单个事件可能性的谬论

作为对经济学家和银行家（已破产的）最为常见的“批评”的回应，我不会说“灾难发生了”，而会说“在第四象限发生了灾难”，这点我将会在下部分进行讨论。

我们回想一下第十章中关于人的寿命的例子，随着人们年龄的增大，剩余寿命的有条件预测会降低（随着你年龄的增长，你对未来的寿命预期越来越短；之所以会这样，是因为人们知道人们的寿命都有渐进的“软”顶）。以标准偏差单位表达，平均斯坦高斯变量的有条件预测为0.8 （标准偏差），高于0起点。如果高于1起点，那么偏差会达到1.52。如果高于2起点，那么偏差会达到2.37。你会看到，随着偏差的增加，这两个数会趋于相等。因此，如果标准偏差达到10，那么随机性变量预测也会是10。

我要学会直言不讳。在《黑天鹅》（及有关论文）问世之前，对于真实世界中真正的演员来讲，多数的认识论和决策理论都只不过是乏味的心理游戏和前奏。思想史的几乎全部内容都是关于我们已经知道或认为自己知道的东西。《黑天鹅》在思想史上第一次（据我所知）进行了尝试，向我们提供了一幅我们因无知而受到伤害的图，为知识的脆弱性设定了系统的限制——还向我们提供了不适用于这幅图的确切范畴。

让我们设想一下，我们生活在一个三维空间里，但自己却认为生活在二维空间里。如果你是一条虫子，那么这没有问题，而如果你是一只鸟，那么便行不通。当然，你会遇到许多神秘的事情，如果不增加一维空间，不管你多么精明，你都无法理解它们。当然，有时你会觉得无助。这便是多个世纪以来知识的命运，它一直被锁在二维世界里，因过于单纯而无法在课堂之外起到任何作用。自柏拉图以来，只有哲学家们才会花费时间讨论什么是真理，原因只是真理在现实生活中难以得到应用。通过将注意力集中于对错区分，认识论仍旧受困于不合逻辑及高度不完整的二维结构（个别情况除外）。迷失的第三空间当然是真理的结果、谬误的严肃以及期待。换句话说，这一空间是决定的成果，是决定产生的影响。有时候，人们会犯错误，误会看上去不合逻辑。或者，对于诸如天使的性别这一类问题，人们可能是正确的，同时，除了知识性的收集邮票之外，这看上去并没有什么用处。

大多数的统计教育基于这些渐进性、柏拉图式的特性，然而，我们生活在真实的世界里，真实的世界与渐进线的情况相去甚远。统计理论学家知道这一点或者自称知道这一点，但你认识的那些经常使用统计数据、在写文章时总谈到“证据”的人却不知道。另外，这印证了我所称的游戏化谬误：数学统计学学生们做得最多的，是假设一个类似于封闭游戏结构的结构，一般是运用一个先验的已知可能性。然而，我们的问题并不是在找到可能性之后马上进行计算，而是找到有关知识范围的真正分布。我们的许多知识问题来自这种先验与后验之间的紧张状态。

存在一线希望，但也许离实现尚远，甚至离任何有用的事物都相当远。

活生生的验证

当然，我们不能靠怀疑一切而存在，也不能靠相信一切而生存。然而，这一问题的哲学处理从来没有完整过，并且在几个世纪的时间里没有获得大的进展。笛卡儿学派以及他们之前约1800年的学院派怀疑论者，用各自的方式拒绝了最前沿的事物。还有更为激进的做法，比如皮浪派，他们的拒绝力度很大，甚至因认为怀疑主义过于教条而拒绝怀疑主义。而中世纪经院哲学家或者现代实用主义者则确立了自己的信仰。当中世纪思想家像亚里士多德那样停滞不前时，早期的实用主义者们（包括伟大的思想家查尔斯·桑德斯·皮尔斯）让人们看到了一线希望。他们提议将更新与纠正信仰作为一项持续进行的工作（尽管在已知的可能性结构下，皮尔斯相信遍历、远期和可实现的向真理收敛的状态的存在和可获得性）。这一实用主义认为知识在反怀疑主义和易谬主义之间（在怀疑和接受两大类之间）进行严谨的互相作用。在我的研究领域（可能性）内的应用，以及也许是最复杂的程序版本，存在于伊萨克·莱维令人难懂、深刻和伟大的决定理论冒险，其包括信仰主体、信念承诺、期待距离以及教义可能性的概念。