反脆弱性讀書筆記

　　在遠古時代，學習只是為了學習，希望使人成為一個好人、一個值得交談的對象;而不是增加城市里戒備森嚴的金庫中的黃金存量。坦率地說，創(chuàng)業(yè)者，特別是科技行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者，并不一定是吃晚飯的最佳伙伴，他們在本職工作上做得越好，就越不是晚飯的好伙伴(當然也有一些例外)。我記得我在以前的公司招聘人時會用一個啟發(fā)法(即“如何區(qū)分那些去博物館欣賞塞尚和那些關注垃圾桶的人”)：談話越有趣，越有文化的人，越是會以為自己在實際事務中效率較高(一些心理學家稱之為暈輪效應，即人們錯誤地認為他們在某些方面的技能，比方說，滑雪的技能一定能轉化為管理陶器作坊或銀行部門的技能，或者一個優(yōu)秀的棋手在現實生活中也可以是一個很好的戰(zhàn)略家)

　　我們在乘客登機前要進行安檢，看他們是否攜帶了武器。我們是不是認為他們是恐怖分子?這當然是不可能的，因為他們不太可能是恐怖分子(只有極小的概率)。但是，我們還是要對他們進行安檢。因為這里存在不對稱性。我們感興趣的是回報和后果，因為如果假定為真(即他們是恐怖分子)，那么我們得到的回報將會很大，相比之下，安檢的成本很低。你認為核反應堆有可能在明年爆炸嗎?當然不會。但是，你的防御工作是為了應對這一假定為真的情況，所以你要投資數百萬美元采取額外的安全措施，因為我們在核事件面前是相當脆弱的。再舉一個例子：你是否認為隨便吃藥會傷害你?當然不是。那你會馬上服下這些藥嗎?不，不，不!

　　讓我們再來討論一下在現實世界中做決策時，僅判斷真/假的不足之處，特別是當涉及概率時。所謂真或假相當于概率的高或低，也即科學家們稱為“置信水平”的東西;如果一個結果的置信水平是95%，意味著該結果錯誤的概率為5%。那么，這個概念當然不適用，因為它忽視了規(guī)模的影響，要知道即使是小概率的極端事件也能帶來十分糟糕的結果。如果我告訴你，某些結果為真的置信水平是95%，你會非常滿意。但是，如果我告訴你，這架飛機安全飛行的置信水平為95%，你會作何反應?即使是有99%的置信水平也不行，因為1%的墜機概率也將帶來可怕的結果(如今，商用飛機的墜機概率為幾十萬分之一，而且還在改善，正如我們所見，每一個錯誤都有助于整體安全性的提高)。因此，再說一遍，概率(即真/假)在現實世界中并不重要，重要的是事件帶來的影響。你一生中可能做了上億個決定。你計算過所做決定的概率嗎?當然，你在賭場中可能會考慮概率，但在其他情況下很少這樣做。

　　你一生中的所有決定，那么你就會認識到，幾乎所有的決定都具有不對稱性的收益，一面造成的結果大于另一面。你的決定主要基于脆弱性，而非概率。投資決策應該基于脆弱性而非概率。

　　脆弱性的非線性及系統(tǒng)中冗余功能：

　　極端事件對脆弱性事物的傷害程度遠高于一系列溫和事件造成的傷害——再沒有其他辦法可以界定脆弱性事物了。這對當今世界的一個核心問題(也就是那些致力于創(chuàng)建“高效”和“優(yōu)化”系統(tǒng)的人，卻對非線性反應)給了我們啟發(fā)。例如，歐洲的機場和鐵路負荷都很重，因為它們似乎過于高效了。它們以接近最大容量的負荷來運行，導致冗余和閑置容量很小，因此成本很低;但是，只要乘客數量稍微增加，比如由于一個小小的乘客滯留問題導致航班增開5%，就會給機場造成混亂，乃至讓怨聲載道的旅客在機場過夜，唯一的安慰就是聽一些流浪者用吉他演奏法國民歌。

　　接下來，我們可以看看這個概念在整個經濟領域的應用：中央銀行可以印鈔票，它不停地印，卻毫無效果(但中央銀行自稱這種措施是“安全”的)，隨后，印鈔票的活動“意外”地引發(fā)了通貨膨脹。許多經濟成果都因凸性效應而完全消除——好消息是，我們知道這是如何引發(fā)的�？上У氖牵�政策制定者的工具(和文化)都過度依賴于線性，而忽略了那些隱藏的效果，他們稱之為“近似”。但是，當你聽到有人談論“二階”效應，你就會明白，凸性效應會導致近似結果根本無法代表現實情況。

　　還有一種看待凸性效應的直觀方式：考慮規(guī)模擴大的特性。如果遭遇某事的風險加倍，那么它導致的傷害是否會大于兩倍?如果是的話，那么這一定是脆弱性的情況。否則，你就是強韌的。

　　平衡膳食的危害：

　　忽略隱性維度(即可變性)的另一個例子：如今，蘇聯(lián)–哈佛派的美國衛(wèi)生部門告訴我們，每天要吃定量的營養(yǎng)物質(總熱量、蛋白質、維生素等)，還就每個種類都給出了建議攝入量。每種食品都有一個“每日允許攝入比例”。除了這些建議的依據總體缺乏嚴謹的實證外，這一公告還有一個草率的地方：堅持要求定期攝取。這些建議營養(yǎng)政策的人都沒有認識到，每天“穩(wěn)定”攝取卡路里和營養(yǎng)成分，確保膳食構成的“平衡”和規(guī)律性，與不規(guī)律或隨機地攝取這些營養(yǎng)(比如一天攝入大量的蛋白質，另一天絕食，第三天又大吃大喝)產生效果并不一定相同。這相當于否認毒物興奮效應，即偶爾缺乏某些營養(yǎng)，可以產生輕微的壓力。很長一段時間以來，沒有人嘗試探索膳食攝取在時間分布上的可變性——二階效應——是否與長期的膳食構成同樣重要�，F在的研究也開始關注起這樣一個簡單的問題。事實證明，食物來源的變化和生理反應的非線性，對生物系統(tǒng)來說至關重要。在星期一一點兒不吃蛋白質，隨后在星期三進行補充會帶來不同的——更好的——生理反應，這可能是因為某種營養(yǎng)的缺乏相當于形成了壓力，從而激活了促進營養(yǎng)物質(或類似物質)吸收的后續(xù)途徑。直到最近，幾個(相互無關聯(lián))的實證研究才發(fā)現，科學研究中完全忽略了凸性效應，而宗教、古人的啟發(fā)法和傳統(tǒng)則并未忽略這一點。如果說科學家對凸性效應有所了解的話(正如我們所說的領域依賴性，醫(yī)生就像舉重運動員，對劑量變化所帶來反應的非線性也多少有點兒了解)，那么凸性效應這一概念本身似乎已完全從他們的語言和方法中缺失了。

　　如何忍痛：瓶頸是所有忍痛效應的源頭。

　　盡管我們在商學院都學過“規(guī)模經濟”的概念，但是在有壓力的情況下，規(guī)模卻會讓你受傷害;在艱難的情況下，規(guī)模大并非好事。一些經濟學家一直在思考，為什么企業(yè)合并似乎并未發(fā)揮整合優(yōu)勢。合并后的單位規(guī)模更大了，因此實力更雄厚了，根據規(guī)模經濟的理論，它也應該更加“高效”才對。但是，數據表明，企業(yè)合并后最好的情況也只是企業(yè)收益與以往持平——這種情況我們早在1978年就看到了，當年理查德·羅爾就提出了“傲慢假說”，認為公司合并是不理性的行為，因為合并的歷史記錄一直不佳。30多年后的今天，最近的數據仍然證實了公司合并的記錄不良，也證實了某些傲慢的經理人似乎忽略了合并交易帶來的糟糕的經濟狀況。規(guī)模中有些東西對企業(yè)是會產生害處的。

　　現在，讓我們看看規(guī)模帶來的脆弱性。損失是銷量的函數。低價拋售價值700億美元的股票導致了60億美元的損失。但如果拋售量是該規(guī)模的1/10，即70億美元，那么該銀行不會有任何損失，因為市場將吸收這一數量的股票，不會引起恐慌，甚至都沒有人會注意到這一拋售動作。因此，這一情況告訴我們，如果我們沒有建立起這么大規(guī)模的銀行，也沒有雇用了像流氓交易員科維爾那樣的員工，而是建立了10個小規(guī)模的。

　　天真的成本效益分析會帶來傷害，這種效應當然也會隨著規(guī)模的增長而膨脹。例如，在過去，法國專注于發(fā)展核能，因為它似乎是“干凈”且便宜的。在計算機屏幕上顯示的也是“最優(yōu)”能源。然后，2011年的福島核泄漏事件敲響了警鐘，他們意識到，他們還需額外的安全措施，于是趕緊增加這些措施，而且不惜任何代價。這從某種意義上來說與我前面提到的忍痛效應相仿：他們被迫投資，而不管代價多大。這種額外的安全措施成本昂貴，而這些額外的費用也并未被納入他們最初作決定時所做的那種在電腦上看起來很不錯的成本效益分析。因此，當決定選擇一種燃料來源或另一種燃料來源，或進行類似的比較時，我們可能沒有認識到，模型的誤差對一邊的影響是否可能大于另一邊。

　　當我從事交易業(yè)務時，我曾經犯過很多執(zhí)行上的錯誤。比如，我本來要買1 000手某只股票，結果第二天發(fā)現，我買了2 000手某只股票。如果股價上漲，那么會有可觀的利潤。否則，就會遭受巨大的損失。因此，從長遠來看這些錯誤是中性的，因為它們會對你產生兩個方面的影響。它們增加了變數，但不影響你的總體頭寸走勢。它們不能被片面地認定為好或者壞。而且由于規(guī)模不大，這些錯誤仍可以控制——你進行了很多的小型交易，因此錯誤也都很小。通常情況下，到了年底，這些錯誤用業(yè)內人士的話說就是被“沖銷掉了”。

　　一些心理偏差

　　我要提出一個受隨機性愚弄效應的應用。信息有一個討厭的特性：它會將失敗隱藏起來。很多人在聽到有人炒股致富，在街對面買了一套豪宅的成功故事后，都會被吸引進入金融市場——但實際上，有關失敗的信息都被掩藏起來了，我們沒有聽到它們，所以受資者投到誤導而高估了成功概率。這一規(guī)律同樣適用于小說的寫作：我們沒有看到過絕版的精彩小說，我們只是認為，銷量高的小說寫得都好(不管你怎么理解)，那么寫得好的小說也一定銷量高。實際上，我們混淆了必要條件和因果關系：因為所有幸存的技術都有一些明顯的好處，這促使我們相信，所有能帶來明顯好處的技術都將留存下來。我會把那些深奧難懂、有助于生存的特性留到后面的章節(jié)中進行討論。但在這里，請關注導致人們相信某些技術的“威力”及其主宰世界能力的心理偏見。另一種導致我們過分宣揚某種技術的心理偏見，來自我們只關注動態(tài)而非靜態(tài)的事實。最典型的例子莫過于這種偏見在有關財富問題上的反映，這是由心理學家丹尼爾·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基發(fā)現的。(他們發(fā)現，人類的大腦喜歡最輕松的方式，并因此陷入一些誤區(qū)。他們開創(chuàng)了一種對人們的偏見進行分類和繪圖的模式，以反映出人們對隨機結果的認知和在不確定情況下做決策的感受)。

　　如果你對某人說“你損失了10 000美元”，會比你告訴他“你的投資組合的價值原本是785 000美元，現在是775 000美元”更讓他心煩。我們的大腦偏好走捷徑，局面的變化總是比全局更容易被大腦注意(和存儲)，需要的內存空間也更小。這種心理啟發(fā)法(通常，我們自己也意識不到它的運作)，即以變化取代整體的錯誤是相當普遍的，甚至很容易被觀察到。首先，我們對變化的注意，遠遠多過扮演重要角色但不變的事物。我們對水的依賴要超過對手機的依賴，但因為水不會改變而手機一直在變，因此，我們很容易將手機發(fā)揮的作用想象得比它們的實際作用更大。其次，因為新的一代人更積極地開發(fā)技術，我們注意到他們嘗試了更多的東西，但我們忽略了這些技術的應用通常并不長久。大部分“創(chuàng)新”是失敗的，就像大多數書籍都滯銷一樣，但這不應妨礙人們去嘗試。

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