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圖文心得:https://maxjamesread.com/the-black-swan/ 想像有隻火雞,因為天天被人餵,牠漸漸相信,被好心人類養的好日子理所當然會一直下 去,直到感恩節前的星期三下午,牠被宰了。 該死,火雞遇上了「黑天鵝事件」。 今天要聊的《黑天鵝效應》,作者塔雷伯是知名思想家,以他的「不確定系列」聞名。此 書也是我2021年重讀計畫中的最後一本。在年末,就用這本對我深有啟發的大部頭幫大家 做結。 這篇心得會先從黑天鵝事件,這個你可能聽過但不大清楚的概念講起;接著談黑天鵝事件 是如何影響我們所處的世界;然後解釋為什麼許多「預測」,都是人類的幻覺;最後則會 告訴你,要怎樣在這充滿隨機的世界找到生存之道。 【黑天鵝事件】 過去,人總以為天鵝就是白色的,直到探險家在新世界的發現一隻黑色奇行種,從此過去 認知被徹底打破。而這就是「黑天鵝事件」的名稱由來。 那這故事有什麼意義呢? 關鍵在,它提醒我們,過去的觀察與經驗有嚴重侷限性,單一觀察(一隻黑天鵝)就能讓 過去經過無數確認(滿滿白天鵝)的推論失效。 那這概念為什麼重要呢?讓我們繼續看下去。 【黑天鵝效應】 接著細部地談黑天鵝事件的影響。 〔你不知道的事才重要〕 首先,黑天鵝事件引申出一個概念:你所不知道的事可能遠比你知道的重要。 許多負面黑天鵝,就是因為人們預期它們不太可能發生卻發生,而對世界造成難以挽回的 惡化結果。像是911、金融海嘯或是這次的肺炎都是如此;而那些正面的黑天鵝,如網路 、社群同,則同樣用大家預料不到的方式改變人類進程。 或可這樣說,我們的生活是被這些稀少卻重大的事件累積而成,然而在發生前,多數人對 它們一無所知。 〔黑天鵝造成極度不均〕 想像你隨機找1000個人測平均體重。接著你將全台最胖的人加入樣本,這對平均體重影響 並不大;然而如果你將體重換成淨資產,結果就大不相同。全台首富的資產恐怕會超過前 面1000人的總和。 因此塔雷伯將我們所處的環境,分成平庸世界與極端世界兩種隨機性。體重屬於平庸世界 ,特殊事件的貢獻遠不如總體重要;而資產屬於極端世界,單一觀察點能不成比例地影響 整體。 而極端世界之如此不平,是因它極度受黑天鵝事件影響。因此黑天鵝事件的另一影響,便 是它造成極度的不均。 如果你是醫師,因為能看的病患有限,所提供的服務很難放大;但如果你是作家,只要寫 一本書就有可能極大擴散(暢銷的話)。塔雷伯稱作家這狀況為「規模可變」,你提供的 服務能被槓桿放大。而決定放大程度的,往往就是黑天鵝事件。 這在某些產業尤其嚴重,除了上述的出版業,還有電影業。經濟學家亞特.迪凡尼的研究 就指出,一部電影的成功,多半來自不可預知的隨機性,直白說就是運氣。 不平等還與所謂「偏好連結效應」有關。舉英文為例,大家不是因為英文是世上最優秀的 語言而愛用它,而是它一開始在地利人和下被某些人拿來當共通語。隨著越多人使用,其 他語言的使用性就越加被排除。滾雪球般,英文就成了地球上共同的語言。 在隨機與擴散性加成下,製造出巨大不平等,也就是所謂「贏家效應」。勝者分走幾乎所 有大餅。世界極端M型,你要嘛是巨人,要嘛就只能當侏儒。 這樣的不平,在這個網路與社群發達的社會可說更加明顯。如YT影片點閱或IG貼文愛心數 ,都屬極端世界範疇。可以想想最近的突發事件,是如何不成比例地吸走所有流量的。 【黑天鵝眼盲】 雖然黑天鵝對我們影響極大,但人類的心裡偏誤,使得我們傾向對它視而不見,甚至以為 一切可預知,塔雷伯戲稱這叫黑天鵝眼盲。以下提三個常見例子: 〔確證偏誤〕 開頭說的火雞故事就是標準的確認偏誤。一個反向觀察就推翻之前所有確認與猜想。 舉個自身例子。前陣子開粉專,一開始會看每天增加幾個追蹤,推想一個月後會增加多少 人。直到我《我畢業五年,用ETF賺到400萬》貼文被原作者轉貼,兩天內追蹤直接翻倍, 我才意識到自己掉入平庸世界誤區。追蹤數顯然是屬於極端世界,極度受黑天鵝事件影響 。 〔敘事謬誤〕 我們喜歡故事,偏好敘述。舉個例子: 喬伊婚姻美滿。他殺了他太太。喬伊婚姻美滿。他殺了他太太已取得遺產。 乍看可能會認為第二個陳述比較合理,但其實第一個陳述包含更多可能性,以機率來說可 能性其實更高。 人們偏愛具備完整敘事與明確「因果」的敘述。但這往往會影響我們對機率的判斷,低估 黑天鵝的可能。像是當一戰時,幾乎所有的人都以為戰爭會很快結束,無須擔心,並給出 各種「合理」的理由。結果這場仗打超過四年,超過1,600萬人喪生。 〔沉默證據〕 沉默證據指的是死人不會說話,反之活下來的人會為自己的生還給出各種原因。它有個較 常聽到的名稱:倖存者偏差。 塔雷伯嚴厲指出市面上很多成功學都大有問題,因為多的是跟那些成功人士做一樣的事卻 失敗的人。然而,他們不會進入大家的視野中。 這呼應上面提到的贏家效應。很多時候,某些人能脫穎而出,靠的不單是實力還有「運氣 」。許多同樣有能力的人其實不幸被洗掉了。但我們卻會為他們的成功找各種解釋,忽略 黑天鵝所扮演的腳色。 【預測幻想】 好的,既然我們總是低估黑天鵝發生的可能與影響,你可能會想,那要怎樣「正確」預知 黑天鵝呢?很遺憾,我們「不能」預測黑天鵝。事實上,如果能被預測就不叫黑天鵝事件 了。 糟糕的是,世上很多「專家」偏偏熱愛預測。這尤其顯露在政治與經濟領域上。物理大概 少數接近準確的領域,但這也導致很多人喜歡用炫砲的「數學」模型,將他們的學說物理 化,看起來有根有據。 書中關於人類的預測失敗,花了極大篇幅探討。以下就挑兩點來分享。 〔鐘形曲線〕 先從高斯分布,或稱鐘形曲線談起。典型的高斯分布如下圖: https://imgur.com/4mls0vK 高斯分布(引用自維基) 高斯分配的多數觀察點都落在中央附近,而離平均值越遠的極端值所發生的機率會急遽下 降。想想上面體重的例子,世界上不太可能存在體重超過1000公斤的人。也就是說,如果 你用鐘形曲線來預估體重分布大致沒問題。 然而極端世界就不是如此,世界上的億萬富翁雖不多,但絕對也不少。也就是說,如果我 們用鐘形曲線來預估那些稀有的極端值,就會產生錯誤的預估。 塔雷伯認為,許多金融、經濟學家的預測,就是建立在以鐘形曲線為本的脆弱模型上。在 平庸世界或許行得通,但遇到黑天鵝就完全失去準心。荒謬的是,他們往往在災難發生後 ,還會修正模型,告訴你其實一切都是可「預測」。 大多數的交易員只是在「蒸氣壓路機前撿零錢」,把自己暴露在衝擊力強大的 稀有事件之下,卻還能安穩入睡,渾然不知。 -《黑天鵝效應》 〔複雜世界〕 讓我們從另一個角度來思考為何真實世界如難被預測。書中的撞球比喻十分有意思。簡述 如下: 如果我們有一組靜止球體的基本參數、球桌阻力、撞擊力,那麼我們大致可以預估撞球第 一次撞擊的情形。到第九次撞擊,你必須考量站在球桌旁人的萬有引力才能準確預估。而 如果要預測第五十六次撞擊,宇宙中每個基本粒子都要被考慮進你的假設中。 這還只是撞球,想像如果這些粒子有自由意志,像人一樣,你就會明白為什麼想預測股市 漲跌或經濟走向,基本上是天方夜譚。複雜世界裡沒有簡單答案。 黑天鵝事件大部分是由於人們使用遠超過自己所瞭解的方法,根據錯誤的結果 ,投以過度的信心。 -《黑天鵝效應》 【面對黑天鵝】 看到這邊你可能會想,雖然黑天鵝很重要,但既然無法被預知,了解這些又有什麼用呢? 非也。我們其實可以利用這樣的隨機性來行動。如塔雷伯說的,我們不需要預測黑天鵝, 而是做決策時不要當「火雞」。讓我們先從如何對付正面黑天鵝開始。 〔正面黑天鵝:機會過曝〕 要遇到正面黑天鵝,就要讓自己盡可能曝光在各種機會中。不斷搜尋、收集能撞到正面黑 天鵝的可能性。尤其在損失有限時,更要盡可能的積極、投機。因為失敗不痛不癢,而只 要一次好運就能徹底翻身。 在雞尾酒上的隨興聊聊經常可以帶來重大突破,不是枯燥乏味的書信往返或電 話交談。 -《黑天鵝效應》 〔負面黑天鵝:避免書呆子〕 而面對負面黑天鵝就要盡可能保守。因為只要一次意外,就可能讓你萬劫不復。像書中就 極端反對負債。我想到最近看《茶金》的例子。劇中吉桑就是不斷舉債投資,結果遇到「 四萬換一元」的黑天鵝,差點一蹶不振。 此外還要小心那些上而下、公式且標準規格化的論述。塔雷伯稱這種思想為「柏拉圖式思 想」,脆弱且易被黑天鵝擊倒。他認為我們要反過來,專注於建立下而上,重視經驗並保 有懷疑的非柏拉圖式系統。 我想到我身處的半導體業似乎就是非柏拉圖的場域。總是充滿各類毫無道理的經驗型知識 ,大多時候都無法用漂亮理論解釋。而同樣手法套用到不同製程、機台可能就全不適用。 整套系統是每個血汗工程師辛苦累積的know-how,非常下而上且依賴實務經驗。而這也是 為什麼台灣半導體產業很難被複製、取代的原因。 【總結】 來到總結時間。黑天鵝事件指的是極稀少,卻會造成巨大影響的事件;而人們的偏誤心態 ,往往讓我們忽視黑天鵝,用看似合理敘事,脆弱的鐘形模型,做出錯誤預估;正確面對 黑天鵝的方式是不去預測它,盡可能把自己浸泡於可能遇到正向黑天鵝的機會中,並保守 面對可能遇到負面的黑天鵝的場域,避免受其傷害。 此書內容豐富,且觀點犀利,佐以大量故事、案例和研究,讀來相當過癮。有人說塔雷伯 的書很吃電波,因為它的敘事風格非常隨興,可能突然就來個故事,論點有時會迴圈再述 ,不夠有序。不過,我想塔雷伯看到這種評論會很得意吧。畢竟他在書中直接表明他對於 隨筆敘述的偏愛,並反對自己的思維被「規格」化。 象徵和故事遠比想法更有利(嗚呼);他們更容易記住,讀來也更有趣。 -《黑天鵝效應》 我的話,讀的是挺開心的,尤其這次是二刷,更能享受其中內容,不時被他的挖苦言論逗 樂。雖然實在酸了點(尤其是對經濟學),但真的挺高級,全不帶髒字。 皮質部最大的動物,智慧最高跔X輙畯怳H類的皮質部最大,其次是銀行執行長 、海豚,和我們的表親:猩猩。 -《黑天鵝效應》 【後記】 最後,想談談這次二刷對我的一些啟發。 前陣子常思考自己的部落個定位,擔心分享的書種太雜亂,缺乏特色。但再讀此書,我才 意識到到經營部落格、粉專都是屬於極端世界範疇,能不能被看到有許多隨機因素影響。 所以我決定就繼續介紹自己喜歡的書吧。畢竟上班已經夠苦悶,寫東西還是揀自己愛的寫 囉! 當然我還是希望有更多人因為我分享而去讀這些書。所以另一思索點,大概是要更積極製 造遇到正面黑天鵝的機會。 目前想到的事,在社群上多嘗試不同模式的發文。此外,也應該努力建立更多與他人的連 結,而這應該算我的弱區,不管在社群或寫作平台上,我都稱不上活躍,新的一年可能要 好好改進。 題外話,如果大家喜歡我的文章,歡迎多多分享,或許你就是我的黑天鵝,小弟在此先謝 過(笑)。 最後,此書讓我學到最重要的點大概是:認清自己的無知,畢竟,世上多的是不知道的事 。願自己能永遠保持對世界的好奇,彈性面對不同想法,廣泛探知更多可能! -- 姆斯的閱讀空間 FB: https://www.facebook.com/maxjamesread/ IG: https://www.instagram.com/maxjamesread/ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 218.173.139.186 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/book/M.1640875429.A.7E6.html
dulamo: 要處裡黑天鵝的費用太高,機率也低,自然不會有人注意到, 12/31 07:53
dulamo: 拿最近的don’t lookup這電影來說,誰會相信地球要毀滅了 12/31 07:53
dulamo: ? 12/31 07:53
jimmylin1024: 要思考塔雷伯對於經濟學家的批評是否客觀以及其動 12/31 08:11
jimmylin1024: 機。畢竟他自己後來也去拿了一個博士,加入了他在 12/31 08:11
jimmylin1024: 書中十分鄙視的學術界(象牙塔) 12/31 08:11
empirica: A master piece 12/31 09:40
brella: 推 12/31 23:21
loveriver777: 我很喜歡這本書關於敘事謬誤那段 用偵探小說舉例 01/01 11:33
loveriver777: 沒有哪個作者是客觀的 篩選對自己有用的資訊就好 01/01 11:34
loveriver777: 看書還要思考作者動機 那可能只有教科書能看了 01/01 11:34
loveriver777: 人本來就是動態的 這本書也出超過10年了 01/01 11:40
seaseaa: 推 01/01 14:03
jimmylin1024: 看書不思考的話要怎麼篩選與過濾資訊呢 01/03 09:52
william2001: 黑天鵝沒有前面講得反脆弱來得好。 01/05 23:19
william2001: 他只是強調一個極端的現象,但其實對於金融市場討生 01/05 23:20
william2001: 活的人來說,即使當下才意識到,只要有風險意識,其 01/05 23:20
william2001: 實可以避免的。所以這樣子機率很低的東西並不一定要 01/05 23:20
william2001: 花很大的心力來關注。 01/05 23:21