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未来学-黑天鹅+序言-专家与“虚有其表”-生活很不寻常-章节导读+第一部分:极端斯坦与黑天鹅现象-第一章 自我欺骗的人类-解剖黑天鹅-历史与三重迷雾-结群-历史上最大的市场崩盘-第二章 出版业中的黑天鹅-第三章 极端斯坦与平均斯坦-突破性与全球化-第四章 1 001天——如何避免成为失败者-黑天鹅问题简史-我们不是生活在平均斯坦里-第五章:不能只靠过去的经验来判断-消极经验主义-第六章:叙述谬误-裂脑-对尚未完全过去的事情的记忆-无限精确的错误-捷径-第七章 活在希望的小屋里-同辈的残酷-流血还是惨败-第八章 永不消失的运气——沉默的证据-老鼠的健身俱乐部-特富龙涂层-我是黑天鹅:人类学偏差-第九章 游戏谬误——愚人的不确定性-科莫湖畔的午餐-第一部分总结-第二部分 我们难以预测-第十章 预测之耻-信息对知识有害-专家问题,可悲的虚有其表-“除此以外”都很好-不要穿越(平均)4英尺深的河流+第十一章:怎样寻找鸟粪-如何作出自己的预测-第N个弹子球-祖母绿的变色特性+第十二章:认知斯坦——一个梦-过去的过去,以及过去的未来+第十三章 假如你不会预测怎么办 [41]-正面意外+第三部分:极端斯坦的灰天鹅-第十四章 从平均斯坦到极端斯坦,再回到平均斯坦-在极端斯坦,没有人是安全的-远离极端斯坦的回转-第十五章:钟形曲线——智力大骗局 [49]-高斯与曼德尔布罗特-凯特勒的平均怪兽-关于钟形曲线如何形成的想象实验-第十六章 随机的美学-三角形的柏拉图化-分形随机性(警告) [55]-再次强调,当心预测者-第十七章 洛克的疯子——在错误的地方出现的钟形曲线 [57]-它就是黑天鹅-第十八章 骗子的不确定性-多少维特根斯坦因可以在大头针上跳舞-结 语-后记1+后记2-强大与脆弱-信号理解中的主要错误-亚斯伯格综合征的可能性-可能性必须是主观的 [80]-罕有事件的理论依赖性-单个事件可能性的谬论-在复杂领域中的归纳与因果问题-第四象限,最有用问题的解决方法 [87]-对于第四象限我们能做什么-在真实生活中要减轻第四象限的影响需要(或不能)做什么-黑天鹅强势社会中的10项原则 [91]-如何变得坚不可摧-黑天鹅:致谢-《黑天鹅》赢得各方赞誉-专家推荐:黑天鹅决定成败

信息对知识有害

2025年1月4日 字数:2459 来源:黑天鹅 作者:纳西姆·尼古拉斯·塔勒布 提供人:goulun70......

再谈黑天鹅盲

上述简单测试表明了人类有低估意外事件,即黑天鹅现象的固有倾向。我们习惯于以为每10年发生一次的事只会每100年发生一次,以为我们知道正在发生什么。

这种错误估计还有更微妙的地方。实际上,意外不只是被低估,还被错误估计,而两个方向的错误估计都有可能发生。我们在第六章看到,人们也会高估非正常事件或某些特定的非正常事件(比如在感性画面进入他们脑海时),这也正是保险公司赚钱的原因。因此,我的一般观点是,这些事件很容易被错误估计,其中大部分为严重低估,少部分为严重高估。

事件发生的可能性越低,估计错误就越严重。到目前为止,在前面讨论的实验中,我们只考虑了2%的错误率,但假如你看一看事件概率为百分之一、千分之一或百万分之一的情况,估计的错误率会变得很大。事件概率越小,人们的认知自大越严重。

请注意我们的一种特殊直觉判断:即使我们生活在大事件很少发生的平均斯坦,我们仍然会低估极端事件,我们会认为它们离我们更遥远。即使面对符合高斯分布的变量,我们仍会低估我们的错误率。我们的直觉是一个次平均斯坦,但我们并不生活在平均斯坦。我们每天需要估计的数字主要属于极端斯坦,也就是说,它们具有集中性,受到黑天鹅现象的影响。

猜测与预测

对一个信息不完整或信息缺失的不具随机性的变量(比如凯瑟琳二世的情人数量)的猜测,与对一个随机变量(比如明天的失业率或明年的股票市场情况)的预测是没有区别的。从这个意义上讲,猜测(我不知道但别人可能知道的事情)与预测(还没有发生的事情)是同一回事。

为了进一步理解猜测与预测之间的联系,假设你需要估计的是一个不那么有趣但对某些人而言非常重要的问题,比如下个世纪的人口增长率、股市回报率、社会保障金赤字、石油价格或者20年后巴西的环境状况,而不是凯瑟琳女皇的情人数量。或者,假如你是叶夫根尼娅的出版商,你可能需要估计书的未来销量。我们现在进入了危险领域:大部分从事预测的专业人士同样受到上述智力折磨。而且,专业从事预测的人比非专业人士受到影响的程度更大。

信息对知识有害

你可能想知道学习、教育和经验如何影响人的认知自大,在以上测试中受过教育的人与其他人相比会得到怎样的分数(以出租车司机米哈伊尔为基准)?你会对答案感到惊奇:分数取决于职业。我将首先讨论那些处于预测行业的“掌握信息”的人相对于其他人的优势。

我曾拜访过一位在纽约某家投资银行工作的朋友,在他那里看见一个情绪激动、有“造物主”派头的人走来走去,头上戴着头戴式耳机,右边支出来一个麦克风,使我在与他20秒的谈话中看不到他的嘴唇。我问我的朋友为什么那个人要如此装备。“他喜欢与伦敦保持联系。”他回答。当你受雇于人,因此依赖于他人的评价时,显得忙碌能帮助你在结果不确定的环境中邀功。显得忙碌能够加强人们对结果与你的作用之间的因果关系的判断。对于那些鼓吹自己的“存在”与“领导”在公司业绩中的作用的大公司CEO们更是如此。我没有听说过谁研究他们用于谈话和接受琐碎信息的时间有多大有效性,也没有几个作者有勇气质问CEO在公司成功中究竟有多大作用。

我们来讨论一下信息的一个主要影响:妨碍知识。

亚里士多德·奥纳西斯(Aristotle Onassis)或许是第一个被附属化的企业巨头,他最初的成名是因为他的富有,以及对财富的展示。作为来自土耳其南部的希腊难民,他来到阿根廷,靠进口土耳其烟草大赚了一笔,然后成为船运巨头。当他与美国总统约翰·F·肯尼迪的遗孀杰奎琳·肯尼迪结婚时,他遭到了谩骂,因为他使伤心欲绝的歌剧演员玛丽亚·卡拉斯把自己关在一间巴黎公寓中等死。

如果你研究了奥纳西斯的一生——这正是我年轻时做过的——你会发现一件有趣的事:传统意义上的“工作”不属于他的范畴。他甚至没有一张办公桌,更不要说办公室。他不仅是交易者(这确实不一定需要办公室),他还掌管着一个船运帝国,他必须进行日常管理。他的主要管理工具是一个笔记本,其中包含所有他需要的信息。奥纳西斯一生努力融入名流阶层,并追求(和搜罗)女人。他通常在中午醒来。如果需要法律提议,他会在凌晨两点把他的律师们召集到巴黎的某个夜总会。据说他有不可抗拒的魅力,这有助于他利用别人。

让我们放下那些奇闻逸事。将奥纳西斯的成功与他的特有方式联系起来可能会有“被随机性愚弄”之嫌。我或许永远不知道奥纳西斯到底是有能力还是有运气,虽然我确信他的魅力为他打开了方便之门,但我可以通过针对信息与知识之间关系的经验研究对他的方式做严格检验。所以,对于“日常经营的琐碎知识可能是无用的,甚至是有害的”这一说法,是可以间接而有效地加以检验的。

把一张模糊的消火栓图片——模糊到使他们无法认出图片上是什么——给两组人看。对其中一组,分10次逐步提高图片的清晰度,对另一组分5次提高清晰度。在某个使两组人看到相同清晰度图片的时候停下来,请他们说出看到的是什么。经过较少中间步骤的那一组可能更快地辨认出消火栓。这意味着什么?你提供的信息越多,他们就会形成越多假设,他们的结论就越糟糕。他们看到了更多的随机噪点并将其当成了信息。

问题是,我们的思维是有惯性的:一旦形成一个观点,我们就很难改变,所以情况对那些推迟形成观点的人更有利。当你以糟糕的证据为基础形成观点时,你会很难解释与这些观点矛盾的后续信息,即使这些新信息更明显、更准确。有两个机制在起作用:我们在第五章讨论了证实偏差,以及信念坚持偏差,即坚持不改变已有观点。请记住,我们把思想当做财产,所以很难舍弃它们。

消火栓实验最早出现于20世纪60年代,之后被重复过数次。我还用信息数学研究过这一效应:人们对于经验现实的细节知识了解越多,看到的噪点(也就是那些奇闻逸事)就越多,也越可能把它们错当成真实信息。请记住我们是受情感影响的。每小时收听广播新闻比阅读周刊要糟糕得多,因为较长的时间间隔能够过滤掉一些信息。

1965年,斯图尔特·奥斯坎普(Stuart Oskamp)向临床心理医生提供了一系列档案,每份档案都提供了关于患者的更多信息,但心理医生的诊断能力并没有随着信息的增加而提高。他们只是对最初的诊断更有信心。确实,人们不会对1965年的心理医生有太高期望,但这些结果似乎在各个学科都是一致的。

最后还有一个说明问题的实验,心理学家保罗·斯洛维克让赌马者从88个他们认为对计算胜率有用的变量中作出选择。这些变量包括各种各样关于历史赛马结果的统计信息。赌马者先得到10个最有用的变量,然后对赛马结果作出预测。然后他们再得到10个变量,再作出预测。信息的增加并没有增加预测的准确性,只不过他们对预测的信心极大地提高了。信息被证明是有害的。我一生中大部分时间都在“越多越好”这样的庸俗观念中挣扎。有时候多是好的,但并非总是如此。知识的危害性在我们对所谓专家的研究中能够显露出来。

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