第四象限，最有用问题的解决方法 [87]

第四象限，最有用问题的解决方法 [87]  

冒能估量之险要比衡量你冒的险些更可靠。

地图上的第四象限是一个特殊的区域。在第四象限，归纳问题和经验主义的缺陷越发明显；在第四象限，证据缺失与缺失证据融合不到一起。在本部分中，我们将基于更为可靠的认识论基础作出我们的决定。

戴维·费德曼，安息

首先，我需要向一个知识超群的人表示敬意，他就是伯克利统计学家戴维·费德曼，他也许比所有人都能更好地揭示出统计学知识的缺陷以及一些方法的不足之处。他与我分别时送给了我一个礼物。当时，他原打算出席我之前提到过的美国统计协会会议，但他后来因病未能参加。但是，他却让我准备参加这次会议，并让我传达关于黑天鹅的观点：作好准备；他们会向你阐述一套他们自以为是的论点，你需要对此作出回应。这些论点列在他的一部书的“造型者的回应”部分。在此我将大部分罗列如下。

造型者的回应：我们都知道，凡事没有十全十美。假设是理性的，假设不会影响大局，假设是保守的。你不能证明假设是错误的。我们只是在做着别人同样在做的事情。有了我们，决策者会更舒心一些。模型并非一无是处。对于数据，你必须要尽到你最大的能力。为了获得进步，你不得不作出假设。你必须要给予模型以怀疑的好处。错误在什么地方呢？

这会使我产生运用“这便是你的工具起作用的地方”的想法，而不是我之前所用的“这是错误的”方法。风格的变化使我获得了别人的赞赏，并帮助我渡过难关。戴维的评论还激发了我学习医学的动力，因为需要使用定量模式而引起破坏。

会议结束之后几个星期，戴维·费德曼去世了。 [88]  谢谢你，戴维。当黑天鹅需要时，你挺身而出了。祝你及你的思想永远平安。

这样我们便得到了解决问题的方法。尽管存在不可判定性，但情况却并非多么可怕。为什么呢？我们可以简单地绘制一幅图，在这幅图上，可以看到这些严重错误。

决定

如果你看一下事件发生的动力，你便可以预知何种环境能够产生大事件（极端斯坦），何种环境不能产生大事件（平均斯坦）。这是我们所需做的唯一一个先验假设——唯一一个。

第一种类型的决定很简单，会形成“二元”陈列，也就是说，你只去关注某件事是对还是错。过于对或过于错并不会给你带来附加的收益或损害。二元陈列并不是取决于高度影响的事件，因为它们的盈利是有限的。一个人或者处于怀孕期或者处于非怀孕期，因此如果某人处于“极端怀孕”状态，那么结果与“轻微怀孕”是完全相同的。一项叙述是正确还是错误，会带有一定的置信区间。（我将这些称为M0，因为从技术上讲，他们依赖于所谓的零阶矩及事件的可能性，而不是依赖于它们的数量——你只需要关注“原始”的可能性。）实验室中的生物学实验以及与一位朋友关于足球比赛结果的赌注便属于这一范畴。

很明显，二元结果在生活中并不很常见，它们大部分存在于实验室试验和研究论文中。在生活中，利益通常都是不确定的，或者说至少是可变的。

第二种类型的决定更为复杂，承担着更为不明确的因素。你不只应当在意频率或可能性，你还应当在意影响，甚至是影响的功能。因此，还有另外一个层面的影响不确定性。瘟疫或者战争程度影响可轻可重。当你投资时，你不要在乎得与失的次数，你应当在乎累积和期望，即得与失的次数乘以得与失的数额。另外，还有更为复杂的决定（比如，当某人深陷债务时），但在此我将省略这些。

我们还应当关注：

第一，事件生成器属于平均斯坦（也就是说，即将发生大规模的偏误几乎是不可能的），这一种先验假设。

第二，事件生成器属于极端斯坦（也就是说，很大的偏误是可能的，甚至是很可能的）。

这些构成了四个象限。

第四象限

第一象限。平均斯坦中简单的二元盈利：预测是安全的，生活是轻松的，人人应当快乐。然而遗憾的是，这些情况更多地出现在实验室和游戏中，而不是真实的生活中。在作出经济决定盈利时，我们极少遵循这些。比如，一些医疗决定（关于单个病人，而不是全部病人）、赌场赌注、预测市场等。

表1 盈利带来的决定局面

第二象限。平均斯坦中的复杂盈利：统计方法可能会起到令人满意的效果，尽管需要冒一定的风险。的确，由于预渐进性、依赖性缺乏以及模式错误的原因，平均斯坦模式的运用可能不会成为万能药。这里的确存在问题，但这些问题已在文学作品（特别是戴维·费德曼的作品）中得到了广泛的阐述。

第三象限。极端斯坦中的简单盈利：错误不会带来太大的破坏，原因是极端事件的可能性不会影响到盈利。不要过多地担心黑天鹅。

第四象限，黑天鹅区域。极端斯坦中的复杂盈利：这是问题之所在，同样这里也存在着机遇。我们可以预测一般盈利，而要避免预测远期的盈利。来自分布远期部分的盈利较之近期部分的盈利更难预测。 [89]  

实际上，第四象限由两部分组成：面向正面或负面黑天鹅的区域。这里我将主要讨论负面区域（利用正面区域过于明显，这点已经在第十三章中关于画家阿佩勒斯的故事中讨论过）。

表2 第四象限

我们建议从第四象限进入到第三象限。改变分布是不可能的，而改变曝光是可能的，这点将在下一部分讲到。

我现在能讲的关于第四象限的事情，是关于黑天鹅问题的所有质疑都应当被聚焦在那里。一个主要的原则在于，尽管在第三象限你能够运用你所能找到的最好的模型或理论并依赖它们，但在第四象限这样做是很危险的：没有理论或模型比任何理论或模型都要好。

换句话说，在第四象限，证据缺失与缺失证据之间的区别变得更为强烈。

下面，让我们看一下我们如何能够离开第四象限，或者如何减轻其效果。