在我所认识的人之中，拉菲尔也许是数学知识最渊博的——他可能比当代任何人都具备更多的数学知识，除了他死去的父亲阿德里安·多阿蒂。
《黑天鹅》出版之后，自我参照问题被人们忽视了。因此，拉菲尔·多阿蒂和我从数学上重申了这一哲学问题。较之哥德尔问题，它的实际含义看上去更加具有破坏性。
在写到此处时，我们也许已采用数学以及叫作“衡量理论”（这一理论被法国人用于为可能性数学提供精确性）的数学分支进行了正式考证。这篇论文被临时称为“不可判定性：关于来自样本的预测可能性的矛盾（不将先验假设与可接受可能性结合在一起）”。
不可判定性定理
结果……
我们可以进行如下的叙述。如果我们需要数据来获得一种可能性分布，从而对关于未来行为（通过过去的结论进行分布）的知识进行衡量，同时，如果我们需要可能性分布来衡量数据充足性以及它是否能预知未来，那么我们便会面对一个严重的回归回路。这是一个自我参照的问题，类似于克里特预言家埃庇米尼得斯陈述克里特岛人是否为骗子的问题。的确，这非常接近埃庇米尼得斯的状况，因为可能性分布被用于评估真理，但却不能反映自身的正确。同时，与关于自我参照的诸多问题一样，那些与风险评估有关的问题都存在严重的后果。对于低可能性，这一问题则更为严重。
在真实生活中，我们并不在意简单与原始的可能性（不管事件是否发生），我们担心的是结果（事件的规模；生命或财富会受到多大的损失，还会发生哪些其他的损失；一件有益的事件会给我们带来多大的好处）。如果事件发生越不频繁，事件结果便越严重（我们设想一下，百年一遇的洪水较之十年一遇的洪水造成的损失更严重，但发生频率却更低；十年最佳畅销书的销量要大于年度畅销书的销量），我们对罕有事件贡献的预测便也会大错特错（贡献是可能性与效果的乘积），没有任何东西可以弥补它。[20]
艾维塔·皮尔佩尔和我就风险管理的认知问题争论了一番，但这一争论可被归纳为任一形式的可能性知识。这是一种通过可能性衡量的自我参照问题。
可见，事件越罕见，我们对其作用的了解也越少。同时，我们也越需要运用推断和归纳的理论弥补这一不足。对于事件罕有性的主张，相应地缺乏精确性。因此，理论与模型错误直到最后才会显现出严重后果；对于好消息，有些表现较之其他会更加脆弱。
克里特预言家埃庇米尼得斯
我认为，这一谬误在极端斯坦中更为严重。在极端斯坦中，由于缺乏尺度，或者缺乏可变任意性的渐进限度，罕见事件便更具影响力。在平均斯坦，通过比较，常规事件的集合效应起着主要作用，例外情况并不合理。我们知道它们的效果，但这一效果程度并不高，因为“大数法则”使得人们可以多样化。让我再一次对极端斯坦进行阐述。世界上不到0.25%的上市公司占据着大约一半的市场资本，世界上极少部分的小说占据了约半数的小说销量，不到0.1%的药品为制药工业赢得了超过一半的利润——同样，不到0.1%的风险事件会造成至少一半的破坏与损失。
但是，即便在低可能性之外，先验问题也总会存在。看上去似乎罕见的事件也会变得常见，但它会遍及可能性知识。我将会阐述我的两个想法，这两个想法是我与两个合作者合作产生的，他们是科学哲学家艾维塔·皮尔佩尔（他走路很快）和数学家拉菲尔·多阿蒂（他在不忙时喜欢散步）。
从现实到表现[21]
设想一下，罕见事件发生的频率不能通过经验观察来预测，原因是它们太罕见了。因此，我们需要一个先验模式来代表它；事件越罕见，使用标准的归纳方法（比如通过例数过去发生的事情进行频率抽样）进行预测的错误便越严重，同时对于能延伸至低可能性事件（这类事件当然不常见）领域的先验代表的依赖度也便越高。
让我们选取另外一个角度。从理论到现实世界的道路会出现两个截然不同的困难：相反的问题和预渐进性。
在我饭后吃甜点时，我受到了严重但却令人愉悦的侮辱，当时我在与一名雷曼兄弟公司的男性员工争论。此人曾在《华尔街日报》上发表声明说，我们看到的2007年8月的事件每一万年才会发生一次。事实情况是，在连续三天的时间里发生了三起这样的事情。《华尔街日报》刊登出了他的照片，如果你看到这幅照片，你一定会说，“他看上去并没有一万岁那么老”。那么，他是如何求出“一万年一次”的可能性的呢？当然不是来自个人经验，也不是来自雷曼兄弟公司的档案——雷曼兄弟公司诞生至今远没有一万年——它也不会继续存在一万年，就在我们的争论结束之后它就破产了。因此，他是从一个理论中得出这一低概率的可能性的：事件越久远，我们便越难以得到经验数据（只是一般性的假定，未来会类似于过去），因此便也越依赖于理论。
先看看相反的问题。让我们回想一下，通过水坑重新造一块方冰块（反向设计）要远比预测水坑的形状困难。实际上，解决方法并不是唯一的：冰块的形状可以有许多种。我发现，苏联–哈佛式的看待世界的方法（与胖子托尼风格相对）会使我们犯下混淆两个方向（从冰块到水坑；从水坑到冰块）的错误。这是关于柏拉图化思想错误的又一个例证。柏拉图化思想会使人们认为，我们心中的柏拉图思想是你在外部世界所必须遵守的。在医药发展史上，我们看到过很多将这两个方向混淆的证据，比如我前面提到的基于亚里士多德目的论的理性化药物。这一混淆是基于下面的原因。我们会假定，我们知道一种器官背后的逻辑，以及这种器官的作用，因此我们便能够在为病人治疗的过程中运用这种逻辑。在医学上，我们很难给出关于人体的理论。同样，在自己内心形成一种理论，或从书本中获得一种理论，然后将其应用于这个世界是很容易的。如果是这样，那么事情将变得无比简单。
罕见事件的理论依赖性
这一关于混淆两个方向的问题对于可能性非常重要，特别是对于低的可能性。[22]
但是，首先让我们看一个在知识来源中关于可能性的严重的问题。
正如我们用不可判定定理及自我参照论据证明的那样，我们在现实生活中并不观察可能性分布，我们只观察事件。因此，我将结果重新叙述如下：我们不知道统计特性，直到（当然）看到事实之后。通过一套观察资料，我们可以看到，许多统计分布都符合完全相同的规律——在产生这些分布的一系列事件之外对它们进行观察会产生不同的推断。当更多的理论和更多的分布能够适合一套数据，特别是在非线性或非节俭分布的情况下，[23]反面问题会更严重。在非线性情况下，可能的模式/参数化家族数量会急剧增加。[24]
一旦你开始对盈利以及决定的成效进行审视，你会清楚地看到，一些错误的结果可能是良性的，其他错误的结果可能是严重的。在此之前，你一定已经知道哪些错误是自然产生的，哪些错误会产生严重的结果。
但是，在某些领域，这一问题变得越来越有趣。回想一下第八章中的卡萨诺瓦问题。对于倾向于产生负面黑天鹅而非正面黑天鹅的环境（这些环境被称为负面偏斜），低的可能性问题更严重。为什么呢？很明显，灾难性事件不会出现在数据之中，因为变量的生存依赖于这一效应。因此，这样的分布会使观察者倾向于高估稳定性和低估潜在不稳定性及风险。
的确，据我所知，几乎没有任何一项决定是基于是非概念做出的。
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。
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。
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。
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。
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。
因此，尼尔·弗格森关于事件（战争公债的价格）预测的方法论，较之单纯的预测要可靠得多，因为能够体现出政府战争成本的公债，其定价应基于事件可能性与事件结果的乘积，而不仅仅是事件的可能性。因此，我们不应只看人们是否“预测”到了某件事情，而忽略他们的言论对事件造成的影响。
有一个角落值得我们去探索：成年人究竟为什么能够在不苟言笑地接受苏联–哈佛模式的自上而下的方法后，前往华盛顿以这些方法为基础制定政策？同样，我们为什么不能假设，事件是由人以同样的方式经历的？我们为什么会严肃地看待“客观”可能性的概念？
与前一个谬误相关的，是人们会错误地认为，我这里所要表达的意思，是这些黑天鹅事件较之传统事件更容易发生。实际上，它们更不容易发生，但却具有更大的影响。我们来想一下，在一个赢家通吃的环境（比如艺术界）中，成功概率非常低，因此能够获得成功的人会很少，但回报率却是高得不成比例。因此，在一个肥尾环境中，罕见事件发生概率小（可能性低），但这些事件的能量却十分巨大，它们能够对整个事态造成实质性的影响。
最后，如果某人假设“任意性”既没有认知性，又不具备主观性，或者对“本体论任意性”和“认知性任意性”之间的区别大题小做，这意味着其患有某种科学自闭症（这一自闭症渴望系统化）以及对任意性根本不理解。这一假设使得观察者能够达到全知，并通过完美的现实主义和不违背一致性原则的方式进行计算。余下的便成为“任意性”，或者成为源自偶然力量（这种力量不会因知识与分析而减弱）的拥有另外一个名称的东西。
这一点从数学上来讲是很简单的，只是不能很轻易地表现出来。我一直都喜欢给数学专业的大学毕业生们进行下列测验（这一测验要求根据直觉现场解答）。在高斯世界，超越一个标准偏差的可能性大约是16%。在更肥尾（fatter tails）分布（平均数与差异相同）的情况下，超越标准偏差的可能性又是多少呢？答案是更低，而不是更高——尽管偏差的数量下降了，但更少的偏差却具有更高的影响力。大多数毕业生的回答是错误的，这一点使人困惑不解。
我想指出的另外一个缺陷，是存在于社会科学中的一种令人匪夷所思的不切实际且不严谨的研究传统——“理性期待”。在理性期待中，观察者们接收到了同样的数据，然后被指引着得出了同样的结论，尽管他们最初的假定存在明显的不同（通过一种叫作贝叶斯推理的更新机制）。为什么不严谨呢？原因是我们需要快速认识到，在现实生活中人们很难取得一致看法。如本书第六章所述，这部分是由于诸如确认偏误等的心理扭曲，从而导致对数据的分歧。然而，人们之所以不能达成观点一致，还有数学方面的原因：如果你使用来自极端斯坦的可能性分布，我使用来自平均斯坦（或不同于极端斯坦的其他东西）的可能性分布，那么我们便永远不能达成一致，这只是因为，如果你假定极端斯坦，你便不会很快地改进（或改变你的想法）它。比如，如果你假定平均斯坦，并且没有看到黑天鹅事件的发生，那么你最终便会将黑天鹅事件排除在外。如果我们假设自己在极端斯坦，那么这便不会发生。
再次回到压力测试。在写到此处时，美国政府正在通过采取大的偏差对金融机构进行压力测试，然后将结果与这些机构的资本进行对比。但问题在于，他们从哪里获取有关的数据呢？从历史上得来吗？历史数据存在很大的缺陷，因为我们知道，历史并不能说明极端斯坦的未来偏差。历史数据来自极端偏差的非典型性。我的压力测试的经验不会揭示出太多的风险问题——然而，风险可被用于评估模型的错误程度。
这一在现实中被误用的区别与早先讨论过的另外一种不完善的被经济学家称为奈特风险（可估算）与奈特不确定性（不可估算）的分隔存在相似性。虽然所有事物都多少有些不可估算（不常见的事情更是如此），但这一点却假定某些事情是可以估算的。我们都知道，温度可通过温度计来测量，因此，我们必须同样认识到，未来可能性是“可衡量的”。在下面的部分中，我们会看到，小的可能性更不可估算。
偏差感知心理学
温度计上的可能性
关于发展非典型性的直觉脆弱，丹·戈尔茨坦与我就关于条件预测的直觉因素进行了一系列的实验。我们提出了下列类型的问题：身高高于6英尺的人中，其平均身高是多少？体重大于250磅的人中，其平均体重是多少？我们使用来自平均斯坦的变量（包括上述的高度和体重，另外加上年龄）进行实验，让参与者们猜测来自极端斯坦的变量，比如说市场资本（资本超过50亿美元的公司的平均规模有多大）及股市表现。结果清晰地表明，对于平均斯坦，我们拥有良好的直觉，但对于极端斯坦，我们的直觉却极端可怜——然而经济生活中几乎充满了极端斯坦的变量。对于较大偏差的非典型性，我们没有良好的直觉。这既解释了愚蠢的冒险行为的原因，又解释了人们为什么会低估机会的原因。
当我们谈到不同类别的可能性分布时，我们将会进一步讨论预渐进性。现在，我要说的是，数学与哲学的许多区别都被过分夸大了，因为人们首先启动某一模式，然后将其应用于现实，最后再将其分类，而不是先看现实情况，然后再看什么适合这一情况。
我们来看看风险设计。在数学上看来相当不错的叙述（我之前已经用生存率的例子做过说明），在心理学上却并非如此。更为糟糕的是，专业人士也会被愚弄，在感性的错误的基础上做决策。我们的研究表明，风险形成的方式会极大地影响人们对风险的认识。如果我们告诉投资者，平均下来，投资者每隔30年会倾家荡产一次，那么他们很可能仍然会选择投资。然而，如果你告诉他们，他们每年都有3.3%的概率遭遇投资亏损，那么他们很可能便会放弃投资。
在实际生活中，并没有一种叫作“远期”的东西，重要的是远期之前所发生的事情。使用“远期”概念（数学家们口中的渐进特性）的问题，在于它经常会使我们对于远期之前发生的事情视而不见，这便是我后面将要讲到的预渐进性。根据向这条渐进线收敛的速度，不同的功能有不同的预渐进性。然而，不幸的是，我一再向学生们重申，生活就发生在预渐进线上，而不是发生在不切实际的远期中，预渐进线（或近期）具备的一些特性与那些存在于远景的特性存在明显的不同。因此，即便理论能够起到作用，它也要与内容更加丰富的近期现实接轨。很少有人能够理解，一般来讲根本不存在诸如可达到的远期之类的东西，除非通过解数学方程的方式。在一个复杂的体系中假定一个远期，你还需要假定没有新情况的出现。同时，你可能会拥有一个关于世界的完美模型，这一模型没有关于象征分析的任何不确定性，但却存在一定的不明确性。让我们回想一下第十一章中提到的洛伦茨蝴蝶效应。由于非线性的原因，这种在最微不足道的参数水平下的精密的小的不确定性，可能会渗透向某种模型输出水平下的很大的不确定性。比如，气候模式便深受这一非线性之苦，即便我们拥有正确的模式（当然，我们没有），一种被称为校准的参数的小幅度变化就会彻底将结论颠覆。
乘坐飞机也存在同样的问题。我们在实验中问过受测者：“假如你在国外度假，此刻正考虑乘坐当地航班参观一座海岛。安全数据显示，如果你每年乘该航班飞行一次，那么平均每1000年会遭遇一次空难。如果你不去旅游，你便不可能参观这一海岛。那么你是否会选择乘坐飞机呢？”所有的受测者都做出了肯定的回答。然而，如果我们将第二句话改成“安全数据显示，本航班平均每1000次飞行便会发生一次空难”，那么只有70%的人表示会乘坐该航班。在两种情况下，发生空难的概率都是千分之一，但第二种说法听上去风险更大。
我相信，从哲学上来讲，认知性不确定性与本体论不确定性之间的区别是非常重要的，但在现实世界中又是完全不相关的。我们难以将认知性不确定性与更为基本的不确定性脱离开来。这种情况便叫作“没有区别的差异”（与之前提到的不同），它会形成误导，因为它会转移真正的问题：参与者们会对此小题大做，而不是专注于认识局限性。我们回想一下，怀疑是要付出代价的，当然，在需要怀疑的时候，我们也应当怀疑。
在复杂领域中的归纳与因果问题
这意味着，对于所谓的“非遍历性”系统，没有一种叫作远期的东西。在遍历性系统中，某事物远期发生的可能性并不受即将发生事件（比如说明年的到来）的影响。在赌场中玩轮盘赌赢得许多钱的人，如果持续赌下去，并且赌场中有机关，那么他迟早会倾家荡产。技术不过关的人最终都会失败。因此，一般来讲，对于中间时期所采取的路线（研究者将此称为路线依赖缺失），遍历性系统是一成不变的。非遍历性系统没有真正的远期特性——它倾向于路线依赖。
什么是复杂性？相对于更完整的定义，在这里我会简单地采用复杂性的功能性定义。复杂领域具有下列特征：其组成因素之间具有高度的相互依赖性，包括时间依赖性（一个变量依赖于其过去的变化）、水平依赖性（不同变量之间相互依赖）和对顶依赖性（变量A依赖于变量B的历史）。这种相互依赖性的结果是，方法取决于正面的增强反馈回路，从而引起肥尾。这就是说，其会阻止我们在第十五章中看到的中央极限定理起作用，其会在要素总和和集合情况下建立平均斯坦瘦尾，并引发高斯收敛。用通俗的话来讲，发展随着时间推移而加剧，而不会被平衡力所压制。最终，我们可以通过非线性来强化肥尾。
这里还存在一种区别，即“真正”的任意性和来自我称之为认知局限性（知识缺乏）的任意性之间的区别。与认知性不确定性相比，本体论不确定性是一种任意性，在这种任意性中，未来并非由过去所暗示（甚至不由任何事情所暗示）。我们行为的复杂性无时无刻不在产生这种任意性，从而使得这种不确定性相比来自知识缺陷的认知不确定性更为重要。
因此，复杂性暗示着极端斯坦。（反之则不一定成立。）
弗兰克·普兰顿·拉姆齐和布鲁诺·德·费耐蒂分别于1925年和1937年对主观可能性做过阐述。这两位智慧巨人对可能性的研究表明，可能性可以被看成一种确信度的量化（请按照你对某件事情即将发生的确信度在0至1之间给出一个数）。在决策过程中出现的这些一致性约束显而易见：你不能打赌说明天有60%降雪的可能性和50%不降雪的可能性。行为者应当避免违反一种叫作“荷兰赌”的约束。也就是说，你不能通过一系列局限于某种损失的赌注来矛盾地表达你的可能性，比如，你的表达看上去会令人感觉各自独立的偶然事件的发生概率加起来超过100%。
作为一名研究者，我只会注意复杂理论中的极端斯坦因素，而不会理会其他因素，除非这些因素能够作为我的不可预测性考虑的备份。但是，对于传统的分析和因果关系，复杂性会有其他的结果。
这会引发一个值得深度探讨的问题。许多研究者并没有很快地意识到，黑天鹅仅能够对不完整的世界做出回应，或者说，有些研究人员不得不突出这一主观品质（比如，约亨·荣德写了一篇关于黑天鹅思想的富有见地的文章，然而，在这篇文章中，他又感到他需要想尽一切办法强调黑天鹅思想主观性的一面），将我们带到有关可能性定义中的历史问题中去。历史上，有许多关于可能性哲学的探讨。不同的人，其世界观也不尽相同。这一现象说明，不同的人对于此项研究仍具有不同的可能性。因此，科学研究者们要接受非亚斯伯格思想需要一定的时间，不同的人不管是否理性，会向未来世界的不同状态分派不同的可能性，这便是所谓的“主观可能性”。
归纳
可能性必须是主观的[19]
让我们再次从某个角度看一下归纳问题。在现代环境下，归纳已经超越了古老的时代，使得黑天鹅问题更为严重。简言之，在一个复杂的领域中，归纳与演绎的讨论对实际问题来讲已变得过于边缘化（除了一个有限的变量子集），亚里士多德式的差别遗漏了一个重要的方面（类似于之前讨论过的极端斯坦中的非典型事件）。即便其他诸如“原因”之类的概念也会有不同的含义，特别是在循环因果关系和相互依赖性存在的情况下。[25]可能性等价物是从传统的任意性行走模式（任意性变量在固定区域移动，与周围其他变量不发生关系）发展为渗透模式（此时，区域自身便是随机的，不同的变量之间互相作用）的。
正如没有上过商学院的拉丁诗人卢克莱修所写的，我们将我们所见过的任何形式的最宏大目标作为最可能发生的事情。
蒙眼驾驶校车
这些人拥有经济学博士学位——有些人是教授，其中一人还是美联储主席（在写到此处时）。高学历会不会使他们对于这些基础概念视而不见呢？
哦，在写到此处时，经济学仍没有注意到复杂性的存在，这便会降低可预测性。我不会过分愤怒——我和马克·施皮茨纳格尔正在设计另外一个风险管理程序，从而更加强力地应对模型错误，这一错误主要来自政府导致过量的借款和通货膨胀的赤字预算失误。
实际上，人们对这一观念没有丝毫的认识，对此我深感惊奇。特别令我感到惊奇的，是人们将过去发生的最大偏差作为参照事件来预测未来的最大偏差，他们没有想到，如果他们在这一历史参照事件发生的前一天运用同样的方法，那么这件历史参照事件自身又该如何解释呢？[18]
我曾经参加过一次达沃斯世界经济论坛，在我发言时，我阐述了在复杂体系中的相互依赖性以及预测退化：华尔街的亏损引发了纽约的失业，从而进一步引发了在诸如中国的失业，然后又反作用于纽约的失业，这一点是不可分析的，原因是反馈回路会产生巨大的预测错误。我使用了“凸面”这一概念，它指来自投入量（在凸面存在的情况下，测量错误率的工具不复存在）的一种不成比例的非线性反应。以色列中央银行行长、国际货币基金组织前主要官员、一部经典的宏观经济学教科书的合著者斯坦利·费舍尔，在我讲话之后找到我，批评我关于反馈回路引起不可预测性的观点。他解释说，我们拥有输入–输出发源地，它能够很好地计算这些反馈，他同时还援引了诺贝尔经济学奖获奖作品。我猜想这一经济学家是瓦西里·里昂惕夫。我看着他，觉得他很傲慢，但对自己是对是错却毫无概念（不用说，费舍尔一定没有预见到危机的发生）。即便计量经济学能够追踪反馈回路的效果，这一点也很难理解，这些模型并没有提到任何关于大规模骚乱的事情。我要重申的是，大规模骚乱是属于极端斯坦的。
我发现（当时我甚至一点都不吃惊），没有一位研究者研究过经济中大的偏误是否能通过过去大的偏误进行预测——也就是说，大的偏误是否有先例有什么意义。这是被错过的基础研究之一，所谓基础，是指像检查病人是否仍在呼吸以及灯泡是否拧紧了一样必不可少。然而，却没有人愿意试着做一下。大事件并不一定非要有先例，这一点并不难理解：第一次世界大战史无前例；1987年股票市场在一天之内骤跌了23%，而之前一天最大的跌幅只有10%左右——几乎所有事件都是如此。我的研究结果认为，一般事件可以预知一般事件，但极端事件，也许是由于人们对它们缺乏准备而显得更为激烈，因此仅凭过去而进行预测几乎是不可能的。
问题在于，如果我是正确的，那么费舍尔的教科书及其同事的教科书便毫无意义。几乎每一种使用数学方程式的预测方法都是这样。
现在请回想一下第十二章中关于在过去与未来之间不恰当转换的问题，这一情况类似于孤独症，处于这一情况下的人们看不到第二次序关系——主体不会运用过去的过去与过去的将来之间的关系来映射现在的过去与现在的将来之间的关系。一位名叫阿兰·格林斯潘（美联储前主席）的先生曾经赴国会解释说，由他及继任者伯南克所推波助澜的银行危机是难以预测的，原因是这“之前从未发生过”。而国会中没有一个人能够运用智慧站出来反驳：“阿兰·格林斯潘，您之前从未去世过，80多年了从来没有过，这是否意味着您会长生不老呢？”我在第二部分中写的那位可怜的银匪、前财政部长罗伯特·鲁宾提出过同样的论断。他曾经写过一部关于不确定性的长篇大论的书（具有讽刺意味的是，此书与《黑天鹅》一书由同一家出版社的同一批职员出版）。[17]
我竭力在非线性下解释货币政策中的错误问题：你不断增加金钱，没有取得任何结果……直到出现恶性通货膨胀。或者，不会发生任何事情。我们不应当把政府摸不着门道的玩具抛给政府。
未来盲目性回归
第四象限，最有用问题的解决方法[26]
有关研究表明，大学教师们大都是系统化的，他们都属于黑天鹅盲点的范畴。在本书第十七章中，我将这类人称为“洛克的疯子”。除了乔治·马丁和我在1998年做过一次计算，我没再见过任何一次有关黑天鹅愚蠢性和系统化心理的直接测试。在这次计算中，我们找到了证据，证明来自主要大学的所有金融与量化经济学教授（这些教授做过套利基金）最终都会不顾别人的谴责而反对黑天鹅。这一倾向并非随机的，原因是有1/3~1/2的非教授人员在当时都做这类投资，其中名声最大的要数诺贝尔奖获得者迈伦·斯科尔斯以及罗伯特·C.默顿（默顿是上帝创造出来供我阐明我关于黑天鹅盲点的观点的[16]）。他们在金融危机期间都遇到过困难，结果是他们的长期资本管理公司破产。请注意，对于亚斯伯格综合征的讨论大惊小怪（认为亚斯伯格综合征与承担风险相矛盾，对社会有危害）的人，同样会反对起用一个视力大大下降的人去开校车。我读过弥尔顿、荷马、塔哈·侯赛因和博尔格思（盲人）的作品，但我却不会让他们过多左右我的思想。我会选择由工程师们设计出的工具，但更倾向于让那些不受风险盲目性影响的人来完成社会的风险决策。
冒能估量之险要比衡量你冒的险更可靠。
请注意，一个并不令人感到惊奇的事实是，患有亚斯伯格综合征的人对模糊性极端厌恶。
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，缺少证据与有证据表明缺失不能混为一谈。在本部分中，我们将基于更为可靠的认识论基础做出我们的决定。
关于人类性格的两个极端，心理学家西蒙·拜伦–科恩做了大量研究，并用两种能力对它们进行了区分：系统化的能力，移情与理解他人的能力。按照他的研究，纯粹系统化的人心智不健全，他们适合于设计及相关职业；移情能力强的人适合于更为社会化（或文学类）的职业。胖子托尼当然属于更为社会化的范畴。男性更多地属于系统化的范畴，而女性更多地属于移情的范畴。
安息吧，戴维·费德曼
我们可以通过“虚假信任测试”的某一变种来对儿童的心智发育不全问题进行测试。参加测试的有两名儿童，一名儿童将一件玩具放在床下，然后离开房间。在他离开房间期间，第二名儿童（被测者）将这件玩具拿走并藏在一只盒子里。在第二名儿童返回房间时，我们问他第一名儿童会到哪里去找他的玩具。4岁（心智开始萌芽）以下的被测者会认为第一名儿童会从盒子里去找玩具，而4岁以上的儿童会说第一名儿童会从床下找玩具。在大约4岁时，孩子们会逐渐意识到，别人不一定知道自己所知道的信息，别人的想法可能与自己的想法不同。这一测试能够帮助我们发现轻微的自闭症：尽管我们拥有极高的智慧，但对很多人来讲，站在别人的角度思考问题，基于别人的思想看待这个世界，却是个很难的事情。对于具备一定能力却患有轻度自闭症的人的状况，有一个专门的名称：亚斯伯格综合征。
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：做好准备；他们会向你阐述一套他们自鸣得意的论点，你需要对此做出回应。这些论点列在他的一部书的“建模者的回应”部分。在此我将大部分罗列如下。
对客观黑天鹅现象的考虑，除了完全忘掉黑天鹅现象的存在之外，关于人类“心理理论”或“民族心理学”的未完全发展问题，看上去是一件危险的事情，这一点对所有观察者来讲都是如此。有些自以为是的人，经常会将问题归咎于别人与自己的异见。根据研究者的调查，这些人通常从事设计或物理工作。我们在第九章见过一个这样的人——约翰博士。
建模者的回应：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努力。为了获得进步，你不得不做出假设。你必须要给予模型以怀疑的好处。错误在什么地方呢？
亚斯伯格综合征的可能性
这会使我产生运用“这便是你的工具起作用的地方”话术的想法，而不是我之前所用的“这是错误的”话术。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，因为我需要使用定量模式引起破坏。
同样，2008年的金融危机对于这个星球上几乎所有的经济学家、新闻记者和金融家们（他们之中应当包括本书第十七章提及的愚蠢的罗伯特·默顿和迈伦·斯科尔斯）来说的确是黑天鹅事件，但对于本书作者，它却丝毫算不上。（另外，那些看上去似乎“预测”到这一事件的人中，仅有很少人能够预测到一定的深度，从这一点可以看出另外一种经常出现的错误。）由于极端斯坦中事件的非典型性，我们会发现，黑天鹅并不只是关于某些事件的发生本身，还关系到事件的深度与结果。
会议结束之后几个星期，戴维·费德曼去世了。[27]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安宁。
因此，我感到不可理解，为什么有如此多的与众不同的聪明人会因为有人能够预测到某些黑天鹅事件（比如长城，或“9·11”恐怖袭击事件），便随便质疑这些事件是否为黑天鹅现象？当然，“9·11”恐怖袭击事件对于那些死难者来讲是黑天鹅事件，否则他们绝不会自己去冒险。然而，对于那些谋划并执行这次恐怖袭击的恐怖分子们来讲，这当然不是什么黑天鹅事件。我曾经不止一次地重复说过，在火鸡看来是黑天鹅的事件，对于屠夫来讲却算不上是黑天鹅事件。
这样我们便得到了解决问题的方法。尽管存在不可判定性，但情况并非很可怕。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。
如果黑天鹅是关于认知限制的，那么从这一定义中，我们会看到，它不是关于某个客观定义的现象，比如下雨或车祸——这是特定目击者所不能预测的。
决定
亚斯伯格综合征和本体论的黑天鹅
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。
关于本书的接受问题，我已经一吐为快了。下面让我们进入分析性更强的领域。
第一种类型的决定很简单，会形成“二元”陈列，也就是说，你只需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。二元陈列并不取决于具有高度影响力的事件，因为它们的盈利是有限的。一个人要么处于怀孕期，要么处于非怀孕期，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。（我将其称为M0，因为从技术上讲，它依赖于所谓的零阶矩，即事件的可能性，而不是事件的数量——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。
最终，从我的争论中，我得到了关于下列事情的证据：黑天鹅事件在很大程度上是由使用现成的方法而引起的，然后基于伪造的结果建立错误的信心。我除了对人们为什么使用来自平均斯坦的方法感到困惑之外，还对一个更大的问题感到不解：几乎所有专门研究可能性方法的人都不知道他们在讲什么，这一点在我与众多强人们（至少4人获得过诺贝尔经济学奖）辩论之后得到了确认。的确如此。这一问题是可以评估，而且很容易测试的。你能够拥有金融“量子”学术，学生们不断地使用“标准偏误”写论文，但却并不能直观地理解它的含义，因此你可以通过向他们提问关于数字的非数学、真正概念上的意义而难住他们。我们的确难住了他们。丹·戈尔茨坦[15]与我运用可能性工具对专业人士进行了实验。我们惊讶地发现，有97%的人连基本问题也回答不上来。后来，爱默尔·索耶尔和罗宾·霍加尔斯将这一点在令人厌恶的计量经济学领域（如果对这一领域进行监督，那么这一领域将不复存在）进行了测试——同样，大多数研究者不理解他们所使用的工具。
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实验和研究论文中。在生活中，利益通常都是不确定的，或者说至少是可变的。
希腊神话中的安泰巨人在与地球失去接触之后便会体力殆尽，同理，我需要与真实世界中的真实事物接触，而不是一味致力于在和别人的争论中获胜以及让别人相信我的观点（人们几乎总是相信那些他们已知的东西）。将自己置入真实世界中，通过介入商业，使我的思想武装我的生活，会产生一种治疗效果，尽管这一点难以证明。书籍的运用给了我一种无所顾忌的力量。2008年金融危机发生前几个月，我在一次聚会上遭到了哈佛大学心理学家的攻击。尽管他对可能性理论一无所知，但他却似乎对我和我的书恨之入骨。（最不道德和残忍的毁谤者是那些将竞争书摆在书架上的人。）正是由于他的极端愤怒，我觉得他有些可笑，甚至有一种与他同谋的感觉。我想知道，另外一名作者的心理状态会发生何种变化，这位作者与我在各方面都十分相像，只是他没有经商和冒险的经历。只要你用行动来证实，不管成功与否，对于别人的观点，你都会感到更加不为所动。
第二种类型的决定更为复杂，涉及更为不明确的因素。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关于影响的不确定性。瘟疫或者战争的影响可轻可重。当你投资时，你不应在乎得与失的次数，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。
同时，当我谴责模型时，社会科学家会坚持认为，“所有的模型都是错误的，但有些模型是有用的”，他们没有认识到，真正的问题在于“有些是有害的”。这非常有害。胖子托尼经常说，“只凭一张嘴”。因此，马克·施皮茨纳格尔和我重新开始了针对黑天鹅的“强化”客户的工作（帮助人们接近于第十一章中讲到的杠铃）。我们坚信，在潜在风险的压力之下，银行系统将会崩溃——这一事件将是白天鹅。随着系统中风险的累积，天鹅的颜色由灰色逐渐变为白色。我们等得越久，事情便越严重。本书出版之后一年半，美国银行系统便崩溃了。我们一直在等待（通过使客户对黑天鹅具备强大的抵抗力而保护他们）。然而，对黑天鹅的接受——以及不是出于个人考虑而放弃反驳，使得我们对于保护的需求较之从前更为担心。
我们还应当关注：
所提供的大部分论据都称“时代不同了”，因而本·伯南克（此刻担任美联储主席）提出了“稳健时期”的观点。伯南克被感恩节火鸡陷阱所欺骗，他没有认识到，进入极端斯坦需要每天的积累。
第一，事件生成器属于平均斯坦（也就是说，发生大规模的偏误几乎是不可能的），这是一种先验假设。
在《黑天鹅》出版之后，我经历过一个困难的心理时刻，这个心理时刻就像经历干旱与迷茫、漫无目的地穿越沙漠。在这个艰难时刻，面对潜在的危险，我会大喊：“火！火！火！”我看到人们不但置之不理，反而大加批评，仿佛他们在说“你用‘火’这一词是不合适的”。比如，在一次名为TED（其能够将科学家与思想家变成低俗的马戏团演员一样的艺人）的大会上，大会主持人抱怨说，我的演讲风格不符合他的口味，并将我关于黑天鹅的演讲从互联网上撤掉。当然，他随后对我在2008年金融危机发生之前发出的警告大加赞赏。[14]
第二，事件生成器属于极端斯坦（也就是说，发生大的偏误是可能的，甚至是很可能的）。
穿越沙漠
这些构成了四个象限。
第二次生活规律的变化来自2008年的金融危机。不断有人邀请我参加辩论，但我却不再感激他们，因为我越来越难听到复杂的争论，我会抑制住自己的笑，甚至连傻笑都没有。为什么要笑呢？是为了证明。此证明不是赢得某项争论的智力证明，不。我发现，学术界不会自愿改变其想法，除非注入物理学这样的真正科学。这是一种不同的感觉：将注意力集中于一场谈话是非常困难的，特别是当谈话关于数学，并且你能够挣到数百倍于试图告诉你你“错了”的研究员的年薪那么多钱时。
第四象限
然而，我还从黑天鹅思想中发现了一件有价值的事情。如同在《黑天鹅的世界》一书中一样，基于个人的经验，我认为“70%的生存机会”与“30%的死亡机会”大不相同，我发现，告诉研究者们“你们的办法在这一点上很起作用”比告诉他们“这一点你们并不知道”要强得多。因此，当我将一幅四象限的图展现给美国统计协会成员（他们是截至当时这个世界上最怀有敌意的群体），并告诉他们说，你们的知识可以很好地运用于前三个象限，但要小心第四象限，因为第四象限会产生黑天鹅事件，我受到了别人的认可、支持，获得了长久的友谊、清爽的感觉（健怡可乐），还受到了参加别人会议的邀请。的确，一系列的研究论文便是这样开始利用我在第四象限的工作。他们试图说服我，统计学家并不会为这些偏差负责。这些偏差来自社会科学界的人士，他们在不理解统计方法的情况下便运用这些方法。（后来，我在正式的实验中证实了这一点，后面我们还会提到。）
第一象限。平均斯坦中简单的二元获益：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。在经济决定中，我们极少能观察到这些。举例：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。
本篇写到这里，没有任何人来驳斥我。的确，我在《国际预测杂志》发表的一篇论文无可争议地证明，经济学多数（甚至是全部）运用令人眼花缭乱的统计数据的文章只不过是泛泛的空话，且带有几分欺骗的意味，对于任何形式的风险管理都没有用处。显然，截至目前，尽管存在一些诽谤行为或者尝试诽谤行为（一般是由前华尔街人士或健怡可乐的爱好者发起），却没有人能够对这一想法展开正式（甚至非正式）的驳斥——不管是采用符合逻辑的数学论据，还是采用经验主义的论据。
表后记2–1 不同获益状态的决策局面
第一次生活规律的变化是由于我在诸多杂志上发表了关于数学、经验主义与学者风气的十几篇有深度的文章，我之所以这样做，是为了弥补我卖掉如此多的书这一罪过。[13]然后，我的生活便进入了平静期。
此书出版之后，我的思想经历了两个各具特点的阶段。第一个阶段中，我的书在各个出版国家都成了最佳畅销书，很多社会科学家和金融业者都反驳我，他们只是认为我的书卖得太多，读者们很容易便会得到我的书，因此，此书便难以反映出独创与系统的思想，而只是“大路货”，不值得阅读，更不值得评论。
第二象限。平均斯坦中的复杂获益：统计方法可能会起到令人满意的作用，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灵药。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。
如何抹去一个人的罪行
第三象限。极端斯坦中的简单获益：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获益。不要过多地担心黑天鹅。
幸运的是，仅用了几年的时间（严重的金融危机），文学界便认识到，黑天鹅是一则哲学故事。
第四象限，黑天鹅区域。极端斯坦中的复杂获益：这是问题之所在，同样这里也存在着机遇。我们可以预测一般获益，而要避免预测远期的获益。来自分布远期部分的获益较之近期部分的获益更难预测。[28]
因此，哲学文章只是一个开始，而不是结束。对我来讲，同样的思想存在于每一部书中。而非小说类作家则会换到另一个清晰的、在新闻层面受限的话题。我希望致力于一种对待知识的全新方式，作为长期调查研究与真正事业的开始。的确，在写作时（已有了几年的写作），我非常乐于看到我的观点在富于思考的读者中传播，激发起怀有类似思想的学者的灵感，并使他们做出超越我的举动，在认识论、设计、教育、辩护、运筹学、统计学、政治理论、社会学、气候研究、医学、法律、美学和保险方面进行研究。
实际上，第四象限由两部分组成：面向正面及负面黑天鹅的区域。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）。
除了剖析人们的思维偏误，并告诉人们他们想听的事情，这类“思想类书籍”经常会带有一种权威与学究的语气，就像管理顾问做的报告：竭力要你相信你做的远不如他们告诉你的多。我曾提出一个运用柯尔莫哥洛夫复杂度（一种在不丧失完整度的前提下压缩信息的方法）的简单的压缩实验。实验是最大限度地将一部书的内容降到最少，并且使其本来要传达的信息或美学效果不缩水。我的一位瑞士朋友（他不太喜欢悠闲的散步，也不喜欢拽上我到阿尔卑斯山远足）有一家公司，这家公司将书籍进行提炼，形成摘要，出售给匆忙的商业人士。他告诉我，他们公司的使命非常高尚，因为几乎所有商业书籍都可以被压缩为几页纸的内容，且保全其信息和精华。小说与哲学类书籍则不能被压缩。
表后记2–2 第四象限
正如我所写的，除非你是在后面追赶一列你错过的火车，否则你便不会感到懊恼。我并没有期望自己的书成为畅销书（我想我的前一本书已经成了畅销书），尽管我不得不面对一些负面的影响。由于此书成为畅销书，我亲眼看见它被看作一部宣扬“理念”的书籍，审稿人无情地对其删改之后，将其拿到机场卖给那些“有思想”的商人们。对于这些“理念”书籍的读者来讲，阅读真正的书籍就像是给喜欢喝健怡可乐的人一瓶波尔多红酒，然后让他谈一谈饮后的感觉。通常，他们会抱怨说，他们需要“更好的预测工具”来满足最终的黑天鹅事件受害人。同时，我们还看到，在一种类似确认偏误的弊病中，骗子们总是提供人们愿意听的正面意见（应该做什么），因为人们不愿意听到负面意见（不应该做什么）。因此，“如何不破产”看上去并不是什么正当的建议，然而，事实情况是在相当长的时间内很少有公司能够不破产，如何避免走向衰亡的建议才是最可行也最直爽的建议。（当你的竞争对手遇到困难、你可以合法地占有他们的业务时，这尤其是一条好的建议。）[12]同时，许多读者（比如那些以预测或银行业为职业的读者）并不太明白，对他们来讲，“可行性的做法”只不过是放弃自己的职业，做更为道德的事情。
的确，聪明、好奇和开放的业余人士是我的朋友。令我感到惊讶的是，我发现，使用本书作为启迪材料的业余人员以及记者（除非他是《纽约时报》的记者）较专业人士能够更好地理解我的观点。专业的读者则不是那么诚恳，他们要么走马观花，要么有自己的计划。当阅读是为了“工作”或为了达到某一目的（比如写一篇评论），而不是满足一种真正的好奇时，阅读者由于有过多的顾虑（或者没有太多）通常会快速高效地阅读，对专业术语等一掠而过，以尽快获取书中的核心思想。这便会对《黑天鹅》一书中所叙述的观点形成排挤，好似把我的观点排挤为标准的怀疑论、经验主义、形而上学理论、实用主义、波普尔伪证论、奈特不确定性、行为经济学、混沌理论等。然而，业余读者拯救了我的观点。亲爱的读者，感谢你们。
我们建议从第四象限进入第三象限。改变分布是不可能的，但你可以避免置身于某些风险之中，这点将在下一部分讲到。
13.误认为我所说的是“灾难发生了”，而不是“这就是灾难发生的地方”。（许多此前的奖金获得者。）[11]
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。
12.认为我坚持“不预测”或“不使用模式”，而不是“不使用无结果的预测”以及“不在第四象限使用模式”。（以预测为生的人会犯这样的错误。）
换句话说，在第四象限，缺少证据与有证据表明缺失之间的区别变得更为明显。
11.特别看重实体随机性和认识随机性（真正的随机性以及来自不完整信息的随机性）之间的区别，而不看重平均斯坦和极端斯坦之间更为重要的区别。（没有爱好、没有个人问题、没有爱以及拥有很多空闲时间的人。）
下面，让我们看一下我们如何离开第四象限，或者如何减轻其效果。
10.认为可能性（或将来状况）可以衡量，就像是温度和你妹妹的重量一样。（在麻省理工学院获得博士学位后找到工作，现在不断阅读博客的人。）
对于第四象限我们能做什么
9.误将我的观点认为是波普尔的歪曲观点，或者将我的观点融入一个事先准备好的范畴中。（社会学家、哥伦比亚大学政治科学的教授，以及试图成为多领域专家、从维基百科学习专门术语的人会犯下这样的错误。）
不实用错误的图：医疗学的概念
8.宣称“我们知道一切”以及“没什么新奇的东西”，然后便在危机中破产。（同样是这些教授们所犯的错误，他们过去在华尔街工作，现在则一文不名。）
因此，我现在便可以制定出实践智慧的规则（亚里士多德的实践智慧和决策智慧）。也许，我的生命故事处于下面的两难境地。为了解释丹尼尔·卡尼曼，为了心理上的安慰，有人宁愿拿着比利牛斯山脉的地图前往阿尔卑斯山脉，并迷失其中，也不会不用地图。在针对未来和运用风险措施时，他们不会态度鲜明地这样做。他们宁愿做出一个漏洞百出的预测。因此，向一个涉世不深的人提供一种可能性建议，结果很可能会使他冒更多的风险。我计划做一个丹·戈尔茨坦测试（这是我们为理解极端斯坦中人类直觉的研究项目的一部分）。丹尼（他是个很好的散步伙伴，但他却从来不漫无目的地散步）坚持认为，做这个实验并没有什么必要。有许多研究证明，为别人做出错误的风险预测是有害的。还有许多实验证明，职业人士会受到许多他们知道与自己决策无关的数字的严重影响，比如说在预测市场前景之前写下某个人社会保障号码的最后四位。令人尊敬的德国法官会在宣判之前掷骰子，当骰子显示的数字较大时，判罚的刑期较之正常情况长出一倍。
7.认为黑天鹅事件涉及的是使用钟形曲线的错误（这一点可能每个人都了解），并且认为错误可以通过用一个随机数字替代另一个而消除。（伪科学教授们经常犯的错误，比如肯尼斯·弗兰奇。）
负面建议
6.为我的思想贴上标签（怀疑、肥尾、能量法则），将这些思想与一些不适当的研究传统等量齐观。（美国东西两岸拥有大学学历的人会犯下这样的错误。）
一言以蔽之，不要让自己陷入存在黑天鹅区域的第四象限。然而，要完全做到这一点却十分困难。
5.不理解无所作为较之做存在潜在危险的事情要好得多。（中年人或年轻人经常容易犯这一错误。）
心理学家对于委托行为和不作为行为加以区分。尽管，所有这些在经济上都是等同的（没有亏本便是赢利），但在我们心中它们却并不等同。不过，正如我所说过的，“不要做”类型的建议从经验上讲更具有说服力。我们如何才能长寿呢？答案是远离死亡。然而，人们并没有意识到，避免了失败便是成功，而不是一味追求利益。
4.不理解反面建议的价值（“不要做”）以及写信向我询问“建设性”意见或“下一步计划”的人。（大公司高管以及希望将来成为大公司高管的人所犯的错误。）[10]
说大话者喜欢给人以正面的建议。书店里有许多关于成功之道的书籍，但却几乎没有一部名为“我的知识丝毫无用”，或者“生活中需要避免的10个错误”的书。
3.认为黑天鹅事件对于所有观察者来说都是黑天鹅事件。（不常在布鲁克林区居住以及缺乏街头智慧和社会智慧、看不到某些人的丑恶嘴脸的人所犯的错误。）
与正面建议相关的，是我们必须要有所作为，而不是无所事事，即便有时候做事情也会带来伤害。
这是最为奇怪的一种错误。如果飞机驾驶员使用亚特兰大机场的地图驾驶飞机飞往拉瓜迪亚（因为没有别的地图可选），那么我想将很少有乘客敢于乘坐这架飞机。思维方式正常的人宁愿自己开车或乘坐火车，甚至干脆待在家里。然而，一旦卷入经济，他们都会选择在极端斯坦中使用用于平均斯坦的做法，因为“我们没有别的选择”。上辈的人都普遍接受一种观点，即一个人应当确定一个路线清晰的目标，而不是四处奔波地去寻找“最好”的路线，这种观点对于社会科学中的哲学博士来讲是不合适的。
最近，我上过一次电视，一些金玉其外的敌人不断嚷着要我给出关于如何摆脱危机的详细建议。我不可能给出“不要做什么”的建议，或者向他们指出我的领域是错误避免，而不是急救室手术。这是一门单独的学问，但同样有价值。的确，我已经花了12年的时间试图说明：在许多情况下，相对于拥有数学技巧，没有参照模型反而更好、更明智。
2.认为使用我们过去绘制的地图总好过没有地图。（没有绘图经验的人会过分依赖所谓的“专家”，甚至会轻信美国联邦储备银行的职员。）
遗憾的是，诸多领域都缺乏严谨，即便是像基础科学这样对严谨要求最低的领域。科学，特别是学院派科学，从来不喜欢出现负面结果，更不要说有关自身限制性的言论与宣传了。奖励制度并不是为它而设。从事走钢丝及其他吸引眼球的运动，会赢得别人的尊重，因为你正走在成为“经济学界的爱因斯坦”或“下一个达尔文”的路上，而不是通过揭穿谎言来向社会展示货真价实的东西。
1.误将黑天鹅事件（资本化的）看作逻辑问题。（英国知识分子容易犯此类错误，其他国家的知识分子由于不十分了解分析哲学，因此不会犯下这一错误。）[9]
让我们再看一下哥德尔限制。在某些情况下，我们会接受知识的局限性，鼓吹哥德尔的“突破性”数学限制，因为它会显示出程式化和数学技能的精炼——尽管这一局限性的重要性因天气预报、危机、社会变动预报以及捐赠资金（资助有关未来“精确”局限性的研究）的去向预报的实际局限性而大打折扣。这便是我为什么认为第四象限解决方法是最常应用的关于这些局限性的解决方法。
我将简要讲述一下解读本书观点会遇到的困难。令人惊讶的是，这些困难都是一些所谓的专业人士容易遇到的，而一般的读者却很少遇到这样的障碍。这些问题如下：
医源性伤害与无政府主义标志
信号理解中的主要错误
让我们来看一下医学（哲学的姊妹）。医学在不到一个世纪之前才开始担负起治病救人的使命（我已经十分慷慨了）。医学没有宣传的那样神奇，因为人类死亡率的降低主要来自人们对卫生习惯的认识以及（偶然间）抗生素的发明，而不是来自医学的贡献。医生在相当长的时间里只是充当了病人杀手的角色，他们意识不到“不作为”是一种正确的选择（这便是无政府主义）。斯拜罗·马瑞达克斯的研究表明，在某种程度上，医生们现在仍是如此，特别是对于某些疾病存在过度治疗的行为。
让我们重新开始。黑天鹅是关于结果认识限制的，包括心理学上（傲慢与偏见）以及哲学上（数学上）的单个或者集体的知识限制。我之所以说是“结果的”，是因为我们关注的是有力的极少发生的事件，事件离我们越远，我们便越难以预测，然而这些事件却越有力。因此，黑天鹅是关于某些领域内的人的错误，这些错误因长久以来的科学习惯以及不能给人带来更多知识的泛滥的信息而越发严重。这类问题由对于打着科学旗号行骗的人的依赖而引起，或者由对于那些平庸的科学家的依赖而引起。焦点并不在于关键地方出现了无用的东西，尽管在无关紧要的地方充当傻子并没有错。
虚无主义通常被看作有害的东西。思想保守、支持顺其自然以及认为我们的医学水平还十分有限的人们，直到20世纪60年代还被看作“治疗虚无主义”的象征。应避免走上一条基于对人体不彻底理解的道路（也就是说，“这里便是极限，我对人体的认识就限于此”）的观点，被认定为“非科学”。本书作者便遇到过一些高智商的骗子，他们试图向我销售他们的医学产品。
对牛弹琴
所谓医源性伤害，是指因医疗而引起的损害，这一概念目前并没有流行起来。在医学之外，我从未见到有人使用过这一词。尽管我一直对我所谓的类型1错误情有独钟，但直到最近我才接触到了医源性伤害的概念，这要得益于一次我与散文家布赖恩·阿佩亚德的对话。这样一种重要的思想我们为什么却领悟不到呢？即便是在现代医学中，“无伤害”这一古老的理念也是在最近才被纳入进来。直到20世纪50年代，这一理念才真正出现。对此，科学哲学家乔治·冈圭朗深感不解。对我来讲，这的确难以理解：在这么长的时间里，专业人士是如何打着知识的名义行骗，却侥幸没有受到惩罚的呢？
这使我想到了另外一件事情：经济生活。我们对可变性的厌恶、对秩序的渴求，以及我们对那些感觉所采取的行动，有助于规避严重的危机。故意增大某些东西（而不是考虑到其不能摆脱应激物而让其早些消失）会使其越发容易崩溃，这一点我已经通过黑天鹅的弱点证明了。2008年的危机还告诉我们：美国政府（或者说是美联储）在此前的数年时间里一直致力于整治商业环节，从而使我们面临严重的分裂。这便是我对“稳定化”政策以及创造一个持久性环境的批评。下面，我将讨论一下看上去不能轻易被人们所接受的黑天鹅思想。
遗憾的是，进一步的调查显示，这些医源性伤害只不过是在启蒙运动中科学得以强势发展之后再次被发现而已。哦，我这里要再次重复，古人更为明智——希腊、罗马、拜占庭和阿拉伯人对于知识的局限性有一种固有的尊崇。中世纪阿拉伯哲学家和医生阿·鲁哈威写过一篇文章，这篇文章以医源性伤害揭露了地中海文化的不合时宜。我曾经思考过，宗教通过将病人远离医生而拯救生命。你可以到阿波罗神庙旅游来满足自己的控制妄想，而不必再去看医生。有趣的是，古地中海人可能早已熟谙平衡的道理，并且将宗教部分地看作一种驯服、控制妄想的工具。
通过同样的推理，我们会看到，我之前提到的对不稳定性的恐惧会导致对自然的影响，从而使得我们在许多领域内更加脆弱。预防小规模的森林火灾会造成大规模森林火灾的隐患，不必要的滥用抗生素会使人类在面对严重的流行病时变得十分脆弱。也许，现有抗生素无法起作用的大规模的传染病将会在法航飞机上传播。
没有知识，我们不能做任何事情，除非我们知道知识的止境和运用知识的代价。后启蒙运动科学及其后来者明星科学，非常幸运地大大促进了线性物理学、化学和工程学的发展。然而，在某种程度上，我们需要放弃精密，转而将视线投向长期不被重视的事情上：能够展示出现代知识和现代方法所不能展示的东西的地图，以及科学可以引起何种伤害（或者说科学已经带来了哪些伤害）。我认为，这是最值得探寻的一点。
谨防人造的稳定性
还有决策者的医源性伤害。对于经济活动进行更多（无条件的）监管的要求看上去是一种正常的反应。我最大的梦魇便是决策者的结果。正是这些决策者通过信用调查机构和风险测算促进了对于等级的依赖，从而弱化了整个体系。然而，每当出现问题，我们总是采取苏联–哈佛式的管理模式，从而使得投资银行家、律师以及由决策者转变而成的华尔街顾问们致富。同时，他们还服务于其他团体的利益。
不要过多地干预大自然给予我们的这样一个复杂的体系（我们的身体）。
在真实生活中减轻第四象限的影响需要（或不能）做什么？
这是一种火鸡怪圈，后面我还会谈到：俗气的人（以及美联储的领导层）会误将低不稳定性期（由稳定化政策而引起）认定为低风险期，而不是转入极端斯坦的征兆。
摆脱第四象限的最为明显的做法是“截短”，你通过购买保险而摆脱置身于某些风险之中，从而将自己置于第十三章中描述的“杠铃”状态。然而，如果你做不到，且无法避免暴露于流行病中以及前表中列出的类似事物中，那么为了增加力量，我们会赞成采用下面的“智慧”规则。
如果100万名作家中的一名卖掉了半数的书，那么实际上会有极多的作家一本书也卖不出去。
1.尊重时间和非说明性知识。
有人认为，我的健康受益于长距离的散步：我每周散步的时间为10~15小时（但是，没有人向我解释过为什么我速度很慢的散步还能算得上是锻炼）。还有人认为，我的健康来自我仅有的几分钟的快跑。正如我解释经济差异一样，在解释两个极端的不可分割性方面，我也存在同样的问题。如果你受到剧烈的刺激，那么你如何将刺激和康复分离开来呢？极端斯坦存在两个极端——大部分的低影响度和小部分的高影响度。我们看到，能量消耗使得大量的观察失去了意义。
回想一下我对地球母亲的尊重——原因只是她的年龄。对于第四象限中的一系列数据，需要更长的时间来解释其特性。我一直感到不满的是，对于均匀分布在第四象限的银行管理人员的补偿时间间隔较短，比如每年一次，而相关的事情却只是每5年、10年，甚至15年发生一次，这便会引发观测窗与足够揭示性质的窗口之间错误的搭档。即便长期处于负收入，但银行家们仍可致富。
我的现实生活中唯一缺乏的事情便是恐慌，它也许来自突然在图书馆发现一条巨蛇，或者在深更半夜发现经济学家迈伦·斯科尔斯全副武装地走进我的卧室。我缺乏生物学家罗伯特·萨波斯基所提到的一种叫作巨大压力的有利面的东西，持续低强度的压力要远远好于短暂的高强度的压力。
历久而存的事情更为可取——它们更容易达到遍历状态。但无论如何，我们都难以知晓它们能坚持到何时。[29]
通过同样的论据，我们可以降低经济生活中90%的黑天鹅风险……我们所做的只是取消投机性的债务。
请记住，考证的担子要落在破坏复杂体系的人身上，而不是保持现状的人身上。
然而，这些有关生活方式的观点并不仅来自自我实验或者某一种庸俗的理论。所有结论都来自有真凭实据的调查研究。饥饿（或者短暂的体能欠缺）会增强人的体质和免疫系统，并会激活大脑细胞，甚至会削弱癌细胞和预防糖尿病的发生。现在的思维方式（某些程度上类似于经济学）来自与实验法研究的同步。我能够通过最少的努力重新创造出饥饿者生活方式的90%的利益，而不受现代生活方式的约束（我对大自然的景色已经产生了厌倦心理，我宁愿选择在威尼斯的犹太人地区散步，也不愿意在旅游胜地波拉波拉岛游玩）。[8]
2.避免优化；学会喜欢冗余。
看待黑天鹅观点的另外一种方式是：传统的热力学会产生出高斯变化，而信息变化则来自极端斯坦。让我来做一下解释。如果你将自己的饮食与锻炼仅仅看作简单的能量不足与过剩，以及热量的吸收与消耗，那么你便会将这一体系简单地看成一种随机和机械的关联。你摄取的食物与你的新宝马车耗费的能源相当。另外，如果你将食物与锻炼看作刺激新陈代谢信号的方式（通过潜在的代谢层叠与来自网络效应的非线性，以及递归关联），那么你便将面对复杂性以及随之产生的极端斯坦。食物与锻炼都会为你的身体提供有关环境中的应激物的信息。正如我一直所说的，信息随机性来自极端斯坦。医学陷入了一种运用简单热力学的怪圈，正如经济学家将经济看作一个充满着简单联系的网络一样。[7]无论是人类还是社会，事实上它们都是复杂的体系。
在前面我讨论过冗余与优化。在这里，我再讲几点。
因此，问题的关键在于用时间的延续换来强度的增加，从而获得享受。请大家回想一下我在第六章中提到的关于享乐的原因。人们更愿意突然性地失去很多，而不愿意循序渐进地失去少量；人们在痛苦到一定程度后，会变得麻木。因此，不愉快的经历（比如在新泽西逗留）越集中、越浓缩越好。
冗余（特指床垫下藏着的储蓄和现金）与债务是相对的。心理学家们告诉我们，致富并不能带来幸福——如果你花掉自己的积蓄的话。然而，如果你将金钱藏在床垫下面，那么你便拥有了针对黑天鹅的更强的抵御能力。
后来，我便致力于极端斯坦生活方式的研究：在令人激动的城市环境中漫步与思考，偶尔小跑上一段，跑的时候我会想象自己正手握棍棒追赶银匪[6]罗伯特·鲁宾，试图将他抓住后绳之以法。我会来到任意一处举重场所，进行一次彻底的随机测试——一般是在酒店里。像灰天鹅事件一样，这些事件很少发生，但在一天的半饥饿状态过后，却使我筋疲力尽。然后，我会在数周时间里无所事事，整日在咖啡店里闲坐。甚至连测试的时间都是随意的，多数情况下都很短，不超过15分钟。我尽量使我的测试充满乐趣。我对体育馆的员工彬彬有礼，尽管他们认为我的测试“不可理喻”。同时，我还使自己处于一种冷热变化的状态，偶尔不穿外套便在大冷天外出。由于环球旅行和飞行时差的原因，我经常会在长时间不睡之后大睡一觉。每当我来到美食之都（比如意大利），我便会去知名餐馆放开肚皮大吃一通，令那些肥头大耳的吃客都自愧不如。然后，我便会连续几顿不吃饭，倒也没什么事。在度过了两年半时间看上去“不健康”的生活方式之后，我却发现自己的诸多身体指标发生了显著的改善——多余脂肪消失，血压恢复正常，思维更加清楚敏捷等。
再举一例。要强化投资组合，人们可以购买保险。
我为什么用到了进化论呢？这并不是因为进化的最优性，而完全是出于认识论的原因，用一个不透明的随意链接和复杂的交互作用，我们如何能够应付一个复杂的体系呢？大自然并不是完美的，也没有证据表明大自然比人类更聪明，但大自然一定比生物学家更聪明。因此，我的做法是将基于证据的调查研究（不管那些生物学理论）与大自然较之任何人都更具权威这一理论结合起来。
过于专门化也不是一件好事。可以想象，一旦你完全丢掉你的工作，你会去做什么？面对金融危机，相对于只有一份工作的华尔街分析师（预测型的），将在夜间跳肚皮舞作为第二职业的华尔街分析师受到的影响会更小。
如果你去掉了有机体的应激物，你便会影响到它的实验胚胎学和基因表达——通过与环境的接触，有些基因会发生向上（或向下）的调整。如果一个人平时不面对应激物，那么当遭遇应激物时，他便难以生存。我们可以想象一下，一个人在床上躺一年之后他的体力会如何，或者如果一个在清新自然环境中长大的人突然置身于充满各类交通工具的东京又会怎样。
3.避免低可能性赢利的预测——尽管对一般赢利没有必要。
另外，我们需要考虑一下能量消耗与吸收之间的负面关系：为了避免饥饿，我们狩猎，而狩猎时我们又不吃早饭，从而使狩猎加剧了我们的能量消耗。
很明显，来自远期事件的赢利更难预测。
我这里所指的并不是大家在《纽约时报》健康专栏中读到的“闲庭信步”，我指的是一种不费力的步行。
4.小心远期事件的“非典型性”。
这是杠铃战略的另一项应用：长时间尽情地休闲。有关数据显示，长距离的散步与高强度的锻炼结合起来，其结果要远胜过跑步。
没有经验的人有两种方法，分别叫作“方案分析”和“压力测试”——通常基于过去（或者基于“有意义”的理论）。然而（之前我阐述过如何做），过去的不足并不能说明将来的不足，因此我们不知道为什么要进行压力测试。同样，“预测市场”在这里并不起作用，因为赌注受不确定性影响。也许赌注对于二元选择有效，但在第四象限却起不到作用。
我还知道，从某种程度上讲，石头与大树的尺寸是不规则的（我在第十六章中写过这一点）。我们的祖先在大部分情况下只需要拿起较小的石头，也许每10年他们仅有两次需要搬起巨型石块。因此，这一“经常性”练习的观点来自哪里呢？在更新世时期，没有人会每周3天慢跑42分钟，没有人每周二和周五会在气势汹汹的私人教练的指导下练习举杠铃，也没有人在每星期六上午11点打网球。我们会在不同的极限之间摇摆不定：我们会在追别人或被别人追的情况下快跑（有时会拼命地跑），却在其余的时间里漫无目的地漫步。马拉松是现代的一种乏味的运动（特别是在没有精神激励的情况下）。
5.注意红利发放的道德风险。
然而，近东信仰（犹太教、伊斯兰教和东正教）却支持这种做法——正如他们知道避免债务的必要性一样——因此他们便有了斋戒日。
通过对第四象限中潜在风险的赌注设定一系列的红利，然后再写一篇感谢信是最好的。这一点我们称之为道德风险论据。正是由于这一红利错配的存在，银行家才会旱涝保收，公司管理人员也是如此。
从捕食者–被捕食者模式（所谓的洛特卡–沃尔泰拉人口动态模型）中，我发现，人口会经历极端斯坦形式的可变性，因此捕食者一定会经历食物丰盛期，也一定会经历饥荒期。这就是我们人类，造物主将我们打造得具备经受极端饥饿与极端富足的能力。因此，人类间歇性的进食习惯是一种被迫的选择。那些支持一日三餐和适度饮食的人中，没有哪一位曾经验证这样的饮食习惯比饥一顿饱一顿的饮食习惯更健康。[5]
6.避免风险尺度。
由于文化环境以及自身教育经历的影响，我想当然地认为，有规律的锻炼和科学进食有益于人体健康。但是，我却没有意识到，自己已经陷入了理性主义的争论。更为严重的是，尽管我的头脑中储存着大量的事实，但我仍被洗脑了。
基于平均斯坦的、被调整用于大规模偏误的传统韵律学没有什么用处。这便是初学者容易遇到的陷阱——较之一味假设高斯钟形曲线之外的东西，这一点更为广泛。诸如“标准偏误”之类的词语并不稳定，不能衡量第四象限中的所有东西，“线性回归”（错误在第四象限）、“夏普比率”、马克威茨最优方案、最小平方以及字面上任何机械的取自统计学教科书的东西都不能。我的问题在于，人们能够接受罕见事件的影响，同意我的看法，但仍使用这些韵律，这使我怀疑他们不是患有心理问题。
借用马可·奥勒留的比喻，有机体会将障碍物转变成燃料——像火那样。
7.正面还是负面的黑天鹅？
然后，我便有了一个令自己羞愧难当的发现。我的前半生一直在就随机性进行着思考，我写过三部关于随机性的书（其中一部是从学术角度写的），我像一名研究领域横跨数学随机性和心理学随机性的专家那样锐意进取。然而，我却忽视了最关键的一点：活的有机体（无论是人体还是经济）需要可变性和随机性。更为重要的是，它们需要极端斯坦类型的可变性和某种极端的应激物。否则，它们会变得脆弱不堪。我彻底忽视了这一点。[4]
显然，第四象限能够或正面或负面地使黑天鹅显露。如果这一显露是负面的，真正的中间数更有可能被过去认识的衡量所低估，总体潜力也同样会被低估。
由于本书受到的关注度，我得到了复杂体系的认可。这一观点来自两名健康作家以及几名将随机性和极端斯坦的概念纳入我们对节食与锻炼的理解当中来的人。令人感到好奇的是，第一个人阿特·德·万尼同时也研究过电影中的极端斯坦（第三章）。第二个人道格·麦考夫是一名内科医生。他们二人都善于讨论健身话题，特别是阿特，他在72岁时看上去还像是42岁的希腊天神。同时，他们二人在各自的作品中都提到过黑天鹅的观点。
人的预期寿命并没有我们所期待的那么长（在全球化背景之下），原因是有关数据缺乏最核心的东西：大规模疫情。同样，风险投资收益率也是如此。
另外几个杠铃
另一方面，研究发现了更为光明的过去的历史。生物技术公司（通常）会面对正面的不确定性，而银行所面对的则几乎全部是负面影响。
为什么我总会散步，或者说体系为什么会变得脆弱？
模型错误会使那些暴露于正面黑天鹅的事情受益。在我最新的研究中，我将其称为模型错误的“凹”与“凸”。
就这样，我又回到我的图书馆，过上了清闲的日子。在这里，我没有任何挫折感，我不在乎那些预言家们如何大放厥词，我甚至不会因那些愚人的行为而感到烦闷。这也许要归功于另一项与研究复杂体系、极端斯坦和长途漫步科学的特殊应用有关的发现。
8.不要将不稳定性缺失与风险缺失混为一谈。
这使我相信，这个世界只有一种独一无二的拯救方法，那就是按照一个非常简单的方向去设计，让世界对黑天鹅事件具有强大的抵抗力——否则这个世界一定会“爆炸”。
将不稳定性作为稳定性指示器的传统尺度欺骗了我们，因为向极端斯坦的进化是以不稳定性的降低和大跨度跳跃的更大风险为标志的。这一点甚至欺骗了一位叫本·伯南克的美联储主席以及整个银行系统。它还会继续欺骗下去。
有一次，我被选入一个由100人组成的团体，并前往华盛顿进行为期两天的讨论，我们的目的是试图找到能够解决始于2008年的金融危机的方法。这些人中不乏各界知名人士。会议进行了一个小时之后，澳大利亚总理进行发言，我却由于难以继续承受而走出了会议室。看到这些人的面目，我便会感到悲痛不已。问题的关键就在于他们中没有人能够看到问题的关键所在。
9.小心风险数字的表现。
因此，我现在正左右为难。一方面，我希望能够在欧洲的小饭馆里陷入沉思，或是找一位能够在漫步时交谈的朋友在美丽的城市景色中谈心；另一方面，我感觉自己应当多与无趣的人交谈，将自己沉浸在无美感的媒体世界的不和谐中，去华盛顿的大街上亲眼看一看那些西装革履、道貌岸然的家伙，尽量做到坦然以对，通过克制自己的不满来捍卫自己的观点，从而使自己能够实施激进主义行动，以更进一步造福于我们的社会。事实证明，这对我的学术生命造成了极大的破坏。然而，我自有办法。办法之一是避免听取记者的问题，在回答时遵循自己最近的思路。结果，令人振奋的是，无论是记者还是公众，都没有注意到问题与答案之间并没有什么关系。
之前，我曾经阐述了风险洞察为何取决于第四象限中严重的框架问题的。在其他区域，这要和缓得多。
我的梦想是建立一个真正的理想国——一个没有专家错误、预测错误、骄傲浮躁的社会，一个能够抵制政治家、经济学家、银行家、政策研究者和流行病学家的社会。我们无法使经济学家更加科学，无法使人类更具备理性（不管这意味着什么），也无法使时尚消失。只要我们能将有害的错误分解出来，那么解决方法便很简单，这点我们会在第四象限中看到。
对黑天鹅拥有充分抵抗力的社会中的10项原则[30]
在过去2500年的历史中，只有傻瓜和柏拉图学派的人们（或者是更为恶劣的中央银行支持者）相信过人们梦寐以求的乌托邦理想。在第十章中，我们看到，我们不应当通过货币政策、补贴等手段在社会与经济生活中纠正错误和消除随机性，我们只需要使人类的错误与失误不再蔓延，就像大自然所做的那样。降低易变性和普通的随机性会提高黑天鹅事件发生的概率——这会人为创造出一种静谧。
我在下文中阐述的“10项原则”主要是为了阐明在后危机时代，经济生活将如何应对第四象限。
然而，这场危机却说明了我们迫切需要稳定强健的体系。这一点非常值得我们讨论。
1.脆弱的事物在其初始阶段便会失败。
结论是显而易见的：2008年的金融危机没有任何新的内容，我们不会从中学到任何东西，并且这样的错误在将来还会重犯。在本篇中，我们会看到关于这点的证据：国际货币基金组织继续发布预告（他们并没有意识到，之前的预告没有起到作用，那些依赖于他们的可怜人将再一次陷入困境）；经济教授们仍然使用高斯曲线；目前就职于政府部门的人都在将模型错误引到工业中，从而使我们较之过去任何时候更依赖于模型。[3]
所有事物不会等到强盛之后才失败。经济生活中的进化帮助那些拥有最多潜在风险的事物成为最强大者。
为什么是简要讨论呢？首先，本书并非经济学类书籍，而只是描述知识不完整性以及高冲击力不确定性的效果——看上去，经济学家是地球上对于黑天鹅事件最熟视无睹的人。其次，我喜欢在事情发生之前发表自己的看法，而不是之后。然而，普通人群对于前瞻与回顾却分不清楚。那些没有预先发现经济危机来临的记者、经济学家以及政治家们则在大肆分析经济危机的不可避免性。还有一个原因是2008年金融危机对我来讲并没有很大的学术吸引力，因为这一金融危机中发生的事情之前都发生过，只不过规模小一些而已（比如，1982年的银行业危机）。对我来说，这只是一个金融上的机遇而已，这点我还会在后文中提到。的确，我重新读过自己的书之后，并没有发现任何需要增加的内容，因为历史上我们已经经历过了一切。是的，一切。
2.不存在损失的社会化和收获的私人化。
下面我简要讨论一下2008年的金融危机（此次危机发生于《黑天鹅》出版之后，它绝对不是一个黑天鹅事件，而只是许多体系建立在对于黑天鹅事件的无知之上，而且拒绝承认黑天鹅事件而形成的脆弱性导致的结果。我们几乎可以肯定地认为，一名不合格的飞行员迟早会导致飞机失事）。
所有需要脱困的事物都应当国家化，所有不需要脱困的事物都应当是自由、小规模且承担风险的。我们使自身进入了资本主义和社会主义最负面的部分。在20世纪80年代的法国，银行由社会主义者所掌握。在21世纪初始10年的美国，银行掌控着政府。这些都令人匪夷所思。
对错误有充足抵抗力的社会
3.蒙面驾驶校车（并将其撞坏）的人不应当再被给予开校车的机会。
在历史上，词语混用的情况十分常见。在某段历史时期，拉丁词语felix（源自felicitas）同时被用于指某人很幸运以及很幸福。（在古文中，幸福和幸运被融合在一起是有道理的：女神Felicitas既代表着幸福，又代表着幸运。）英语中的luck（幸运）一词来自德语中的glück（幸福）。古代的人认为对幸福与幸运做出区分是没有意义的，因为他们认为所有幸运的人看上去都很幸福（他们没有认识到，很多幸福的人并没有多么幸运）。然而在现代文体中，我们需要将幸运从幸福中区分出来，从而能够在做出决定时进行心理分析。（诚然，仅凭人们在随机环境中做的决定便将幸运与幸福区分开来是十分困难的。人们会由于过分害怕自己遭遇不幸而花大价钱购买保险，这反而会使我们错误地认为，他们相信逆境更可能出现。）因此，我们可以看到，这种精确性的缺失使得古人的语言令我们感到迷惑不已。然而，对于古人来讲，区别是一种冗余。
随着2008年经济体系的失败，经济学机构（大学、决策机构、中央银行、政府部门以及拥有众多经济学家的各类组织）便失去了其合理性。信任它们有能力使我们摆脱困境是不可靠和愚蠢的。同样，听取“风险专家”和商业学术界人士的建议也是不可靠的，这会使我们以失败而告终（比如风险价值）。我们要找到撇开了一切干系的真正智者。
然后我们再来看一下它的对立面：没有差异的区别。这的确会给人造成严重的误导。人们使用的“衡量”这个词，既可以用于测量桌子的长度，也可以用于评估风险的大小。然而，第二种情况下指的是一种类似于预测的行为。“衡量”一词带有一种知识的错觉，这种错觉会给人造成极大的误解：我们会发现，对于一些常用的词语和事情，我们在心理上会感觉十分脆弱。因此，如果我们在测量桌子长度时使用“测量”一词，而在衡量风险时使用“评估”一词，那么我们便不会在黑天鹅事件中遇到更多的失败案例。
4.不要让一个发放“激励”红利的人掌管一座核电站或者操控你的金融风险。
他向我提到了一个哲学家们经常提到的说法：没有区别的差异。后来我便意识到，有些区别是哲学家用以获取哲学上的意义的，但这些区别通常并没有实际意义。然而，你如果深究下去，会发现这些区别还是必需的，因为在环境发生变化时，它们会产生实际意义。
他可能会抛却一切安全考虑，只追逐“利润”，同时却宣称自己“保守”。红利与崩溃的风险互不相容。将我们带到这里的是红利系统的非对称性。但凡激励都会遇到障碍：资本主义是关于奖励与惩罚的，而不仅仅是关于奖励的。
对于哲学家来说，这完全是另外一码事。我先后与分析哲学家保罗·博格西昂吃过两次午餐，第一次是在《黑天鹅》第一版完成之际，第二次是在本篇完成时。在第一次午餐谈话时，博格西昂说，从哲学角度讲，将一个人信仰的理性程度与世界上的事件属性联系在一起是错误的。对我来讲，这意味着，对于各种形式的可能性，我们不能使用同样的数学语言（比如符号p）以及同样的等式。对于他的观点是否正确，是否是一个好的冗余，我足足迷茫了3年时间。后来，我又一次与他共进午餐，这次的餐馆档次更高了，气氛也更热烈了。
5.用简洁性弥补复杂性。
对于科学家来讲，对可能性采取的措施是相同的。我们使用同一方程式来描绘一种可能性分布，不管这种可能性是一种信任程度还是由宙斯（人们所认为的主宰者）发明的某种东西。对我们来讲，对可能论者（在科学环境下依靠可能性工作的人）来讲，一个事件的可能性无论如何定义，都只是居于0至1之间的某个数值。给予它更多的名目和符号只会分散我们的注意力，并妨碍分析结果从一个区间转移到另一个区间。
来自全球化及高度网络化的经济生活的复杂性会遭到金融产品中简洁性的反击。复杂的经济早已成为一种杠杆形式。这是一种效率的杠杆。向这一系统增加债务会产生狂野与危险的循环周期，并消除犯错的空间。由于松弛与冗余的存在（不是债务与优化），复杂的系统会存留下来。资本主义不能避免狂热与泡沫。股权泡沫（如2000年）已被证明比较温和，而债务泡沫则比较凶猛。
没有区别和差异是复制的另外一种好处。在本书中，我着力于研究各种形式的不确定性、运气、随机性，以及适用简单可预见性标准的偶发事件之间缺少的实际区别。可能性达到让人相信的程度，是人们下赌注的前提，或者是一种与真正的随机性有关的更为客观的东西（后面称为“本体”）。在著名的决策管理大师歌德·吉仁泽看来，伦敦“明天有50%的概率下雨”可能是指明天有半天时间降雨，而在德国，这意味着有一半的专家认为明天会下雨，在布鲁克林的博彩市场，这又意味着有人会因为明天下雨而投入50美分赢得1美元。
6.不要将炸药给孩子玩，即便炸药上带有警告标志。
没有区别的差异，没有差异的区别
复杂的金融产品应当被抛弃，因为除了极个别足够理性的人，几乎没有人能够理解它们。我们需要保护市民们不受自己的伤害，不受银行家兜售“套利”产品的伤害，不受那些易对经济理论家们言听计从的决策者们的伤害。
对此，我还有一种叫法，叫作可选择性，因为我们还可以选择从随机性中获得免费的东西——不过我还没完成，这只是半成品。这种来自第二种类型随机性的进步便是我称为“修补”或“随性修补”的东西，这也是我下一本书要讨论的课题。
7.只有庞氏骗局才需要依靠信心，政府从来不需要“重拾信心”。
目前，我正潜心于对药学史的研究。药学发展深受亚里士多德思想的影响，古罗马医生盖伦的理性主义方法造成了很多病人丧命，尽管如此，医生们仍认为盖伦的这些方法能够治愈人们的疾病。一般人都认为，人们都喜欢明确的目的，而不愿意面对不确定性，即便这种不确定性能够带来某些益处。对于研究来讲，其本身以及其设计和资金筹措的方式看上去是有目的性的，其致力于获得精确的结果，而不是寻求最大程度的枝节。
在庞氏骗局（最著名的一个由伯纳德·麦道夫制造）中，一个人从新投资者中借款或者支取基金，然后以此偿还正试图退出投资的投资者。
因此，当你面对诸多功能冗余时，随机性便会有助于平衡性，但需要一个前提条件——那便是你从随机性中获得的利益要远大于你因此而受到的损害。对于许多工程设计来讲存在同样的情况，那便是一种手段往往来自其他手段。
一系列的谣言是复杂体系的产物。政府不能阻止谣言。简言之，我们需要调整自我，摆脱谣言，并对谣言产生抵抗力。
我的办公室有些与众不同（我将功能与美学区分开来）。办公桌上，笔记本电脑打开着放在一本书上，我通常喜欢让屏幕与键盘之间存在一定的倾斜角度。这本书是安德烈亚斯·萨乐美（尼采和弗洛伊德的朋友）的一部法语自传。我可以毫不掩饰地承认，我从未读过这本书，我之所以将其摆在办公桌上，是因为它的确够厚。我觉得，认为书只是用来读并可以由电子版来取代的观点是愚蠢的。我们可以想象一下书给我们带来的功能性冗余，仅靠电子文档难以给别人留下深刻印象，也难以给自己打气。目标似乎拥有一种看不见但意义重大的辅助功能，这种辅助功能我们难以觉察到，但它们却可以充分发挥自己的作用——有时候，如同书籍的装帧那样，辅助功能成了主流。
8.在吸毒上瘾者戒毒痛苦万分时，千万不要给他更多的毒品。
以阿司匹林为例。40年前，阿司匹林主要用于退热。后来，人们又将其用于止痛和消炎。现在，阿司匹林主要被用于疏通血管、防止心脏疾病的发作。几乎所有药物都像阿司匹林这样，其主要被利用的是其次级功能。
运用杠杆的力量解决杠杆过多的问题并不是一种顺势疗法，而是一种否定式疗法。债务危机并不是暂时的问题，而是结构性的问题。我们需要康复。
在过去的3年时间里，我深深地觉得，在认知局限的情况下（关于将来的不透明性），如果没有这些冗余形式的存在，人们便难以取得进步，甚至难以生存。在今天，你不会懂得明天需要什么。这与我们从阅读亚里士多德作品中得到的目的论观点有着严重的冲突，亚里士多德的这一思想奠定了中世纪阿拉伯–西方思想的基础。在亚里士多德看来，一种东西一出现，便具备由其设计者所赋予的明确目的性，眼睛是用来看的，鼻子是用来闻的。这是一种理性主义的观点，能够验证柏拉图主义思维模式。然而，不用额外支出便拥有第二种功能的任何事物，都会为我们带来更多的机遇。拥有众多辅助功能的东西会从环境任意性和认知不透明性中受益匪浅。
9.市民不应将金融资产看作一种保值手段而对其大加依赖，也不应当依赖于那些漏洞百出的专家们的“建议”。
大自然为人类创造嘴的初衷是吃饭，也可能是为了呼吸和其他有关于舌头的辅助功能。然而，随后出现的关于嘴的功能看上去却与大自然的初衷毫不相干。有人将嘴和舌头用于接吻，费耶阿本德则可能开发了更多功能。
经济生活应当去金融化。我们应当学会不把市场看作储值仓库：市场中并没有普通市民所需要的确定性，尽管存在“专家”的观点。投资应当被看作消遣。市民应当因其自身业务（由他们自己所掌控）而劳心，而不应因其投资（不受他们自己所掌控）而劳心。
诠释这一冗余的最好方式是科学哲学家保尔·费耶阿本德多彩的生活经历。费耶阿本德因为一次事故而终身阳痿，然而他却结过四次婚。他生性风流，与多名有夫之妇有过瓜葛，甚至还包括他学生们的伴侣（在那个时代，教授都享有某些特权，特别是风光无限的哲学教授）。就这样，身患阳痿的费耶阿本德却同样情场得意。因此，一定是他身上的其他魅力使他能够博得女人的欢心。
10.用打碎的鸡蛋做蛋卷。
还有另外一种形式的冗余出现于一个机构能够被用于实施某种不是其核心功能的功能时。在史蒂文·杰伊·戈尔德的文章提出这一观点后，我的朋友皮特·贝弗林将其与“圣马可拱肩”联系在了一起。位于威尼斯圣马可大教堂拱门之间的必要空间造就了现代审美学的精髓。在“拱肩效应”中，某种适应形式的辅助分支会引发一种新的功能。同时，我还认为，这种适应具备一种潜在的功能，这一功能可以在适当的环境条件下发挥作用。
最后，2008年的金融危机并不是一个可以轻易解决的问题，不是像一艘破碎的船可用临时凑起来的材料修补那样简单。我们需要采用更新、更结实的材料重新打造船体，并且重新制造船的各个部分。让我们帮助那些需要被打破的事物自行消失，将债务转化为股权，将经济与商业学派机构边缘化，停止颁发诺贝尔经济学奖，禁止杠杆收购，将银行家打回原形，逐步收回那些将我们带到这里的人们的红利（要求归还支付给罗伯特·鲁宾等人的资金，这些银行家们坐享纳税者的税款），以及教育人们在管理世界时尽量少相信确定性，从而使我们自动迈进一个强大的经济时代。
生物学家们所研究的功能性冗余与机构冗余不同，它指的是同一种功能经常能够由两种不同的结构来完成。有时，会用到退化一词（杰勒德·埃德尔曼和约瑟夫·加利使用过）。
然后，我们会看到，经济生活越发贴近我们的生态环境：小规模的公司、更富足的生态系统，没有投机性杠杆——一个由企业家（不是银行家）来承担风险、公司自生自灭而不被媒体报道的世界。
其他更为复杂和微妙的冗余类型能够说明大自然是如何运用有益的黑天鹅现象的（对于负面的黑天鹅现象也有另外的办法）。在此，通过对不确定性的调整，我将对此进行简短讨论，因为这一点已经滞后于我对黑天鹅现象的运用工作。
在讨论了商业经济冒险之后，让我们来看一下一个更文明一些的问题。
其他冗余类型
如何变得坚不可摧
再次强调，我并不认为我们需要阻止全球化进程和人们的旅行。我们只是需要考虑到它们的副作用并找到平衡——很少有人能够做到这一点。我发现，一种非常奇异的严重病毒有可能在地球上蔓延开来。
读者朋友们，现在又到了说再见的时候了。
梅尔沃德使我懂得了另一种解读和见证全球化如何将我们带入极端斯坦的方式：物种密度的概念。简单来讲，大范围的环境较之小范围的环境更容易衡量，因为大环境中强大者会更为强大，其代价便是弱小者的牺牲，其作用机理便是我们在第十四章中看到的优先附属机制。有证据证明，面积较小的岛屿较之较大岛屿以及大陆，其每平方米所拥有的物种数量反而更多。我们在地球上走的地方越多，得流行病的概率便越高，因为我们身体里会形成由几种细菌统治的局面，它们的繁殖较之其他细菌更为迅速。文化生活的主宰者往往是少数人。公司的规模将会变得越发不均等，时尚会变得更加风格强烈，银行业中也会存在不平等。
我现在住在艾姆云村，这是我的祖先居住的地方。村子里祖祖辈辈的人都葬在这片方圆4英里的土地上。他们的安息地位于黎巴嫩山考拉山谷中的一片橄榄树林。黎巴嫩山高耸入云，你只能从20英里开外的地方看到山上的积雪。
大自然不喜欢过多的连通性与全球化（生物学的、文化的或者经济的）。本书给我带来的特权之一是见到了内森·梅尔沃德。我真希望再克隆几个梅尔沃德，一个放在纽约，一个放在欧洲，一个放在黎巴嫩。后来，我不断与梅尔沃德见面，每次见面都会使我产生一个伟大的想法。或者说，他那更具智慧的大脑能够帮助我重新发现自己内心深处的思想。因此，我很乐意与他合写下一部书。问题在于，与斯皮罗和那些少数几个人不一样，梅尔沃德在走路时从来不与人交谈。
今天黄昏时分，我去了圣·塞尔吉乌斯，当地人称其为马尔·萨尔基斯（来自阿拉姆语）。我来到我的家族的墓地，向我的父亲和我的叔叔迪迪告别。在我放荡不羁的年龄，迪迪最看不惯的就是我那一身邋遢的衣装。我相信，迪迪现在仍生我的气。最近一次他在巴黎见到我，他平静地对我，说我穿得像个澳大利亚人。因此，我去墓地的真正原因更多是为了我自己，我希望自己为下一站做好准备。
物种密度
这是我的B计划。我不住地打量着将来属于我自己的坟墓。对于一名已有了最后归宿的人，黑天鹅不会那么轻易地打垮他。
很明显，我们能够看到，通过散播毒药，第二种情况最坏的结果是与第一种情况同样有毒（如果所有的毒性物质作用原理相同），最好的结果则会接近于对病人无毒。
我觉得无比坚强起来。
第二种情况：选择10种毒药，并向病人提供每种毒药的1/10剂量。
在我的旅行过程中，我一直在阅读塞内加的作品。当我看到塞内加的作品以英语形式出现时，我感觉非常不好，因为英语已遭到了经济学家与美联储官员们的亵渎。这好比阅读用斯瓦希里语写的爱尔兰诗人叶芝的作品。
第一种情况：给病人一剂氰化物、毒芹或任意一种毒药，假设这些毒药的毒性相等，并假设在这一实验中不存在超级可加性（没有协同作用）。
塞内加是斯多葛派哲学的伟大教师与践行者，他将希腊–腓尼基的斯多葛学派从形而上学与伦理讲道转变成为一种实际与道德的生活计划，一种实现至高之善的方式，一种不可言传的描述超级道德品质的表达方式（如罗马人所认识的那样）。除此难以企及的目标之外，他还有实际的建议，也许是我所见到的从言语转变为行动的唯一建议。正是在塞内加的教导下（在西塞罗的帮助之下），蒙田认识到，哲学化就是学会如何死去。塞内加还教导尼采认识到了“爱之命运”，这促使尼采处变不惊，勇敢面对来自批评家们的不公平待遇以及自身的疾病。
基于损害中的非线性（假设危害随着爆发次数的增长不成比例地增长），以及与引起我反对“过大规模”理念的同样的数学推理，我想出了一个现实的解决方法，那便是通过污染物质传播危害（我们应该去污染吗）。下面，让我们来做一个思维实验。
在塞内加看来，斯多葛学派是研究损失以及寻找克服我们损失厌恶的方法的——如何最少地依赖自己现在所拥有的。回想一下丹尼尔·卡尼曼的“前景理论”以及他的同事们。如果我给你一座豪宅和一辆兰博基尼跑车，将100万美元打入你的银行账户，并为你提供社会关系网，然后在几个月之后将所有的一切拿走，那么你的情况一定会糟透了，因为你会宁愿所有这一切都没有发生过。
污染问题已经困扰人类多年了，它对环境形成了严重的破坏。然而，现在运用这些复杂预报模式的科学家们却并不阻止我们冒着环境污染的风险（这些科学家正如经济领域的“风险专家”一样）——正是这样的一群科学家目前在为我们人类解决问题。但是，对于我所建议的模式的怀疑，并不能形成反环境保护论者和支持市场的宗教激进主义者们支持的结论。正相反，我们需要激进的自然资源保护者，因为我们现在不知道罪魁祸首在哪里。这是在无知和认知不透明条件下的一种稳妥做法。对于那些认为“我们没有证据证明自己在危害大自然”的人，最好的回应是“我们同样没有证据证明自己没有危害大自然”。证明这一点不是生态资源保护者的责任，而是破坏原有体系者的责任。同时，我们也不应当一味“纠正”已经发生的损害，因为这可能会导致我们现在尚未意识到的另外的问题发生。
塞内加作为一名道德哲学家（对我来讲）的信誉来自这样一个事实：与其他哲学家不同，他并不诋毁财富、所有权和财产的价值。据说，塞内加是当时最富有的人之一。他已经做好了随时失去一切的准备——随时。诋毁者称塞内加在实际生活中并不像他自己说的那样是一位斯多葛派的圣人，这主要是由于他有一个引诱已婚妇女（其丈夫为非斯多葛学派人士）的习惯，但他的确已经十分接近于一位斯多葛派的圣人了。正是由于他的强大，才有了许多诋毁他的人。如果他没有斯多葛学派的理想，他相比其同时代的人会更加强大。正因为一个人富有时较之贫穷时更难具备良好品德，所以，较之富有、强大和受尊敬，贫穷、卑微和孤独更容易造就斯多葛派学者。
有人经常向我询问如何运用黑天鹅的观点以及我对决策的研究成果应对气候变化的问题。我建议采取的态度是顺从大自然的智慧，因为大自然比我们更具阅历，智商更高，其智慧甚至要高过科学家。对于大自然，我们永远不能完全参透——我并不信任现在预报气候变化的模式。在第十一章中，我们讲过因洛伦茨使用天气预报模式而进入人们视线的所谓的蝴蝶效应，现在我们正面对来自这一蝴蝶效应的错误放大。差之毫厘往往会导致失之千里。
接受失去一切
气候变化与“大规模”污染
塞内加在第九封使徒信中写道，斯蒂尔伯的国家被德米特里厄斯所占领，斯蒂尔伯的妻儿惨遭屠杀。后来，有人问斯蒂尔伯失去了什么，斯蒂尔伯却回答说他没有失去任何东西，他的所有东西都与他同在。此人达到了一种斯多葛学派自我满足的境界，对于逆境（用斯多葛学派的术语叫作无情）有极强的抵抗力。换句话说，对他来讲，所有可能被剥夺的东西都不值得他留恋。
政府的问题在于，它们倾向于支持那些脆弱的机构，因为这些机构规模较大，还因为政府中有一帮说客，他们道貌岸然，大肆宣扬，深为巴斯夏所不齿。就这样，大公司得到了政府部门的支持，其规模便进一步扩张，并因此也变得更为脆弱。在某种程度上，政府对卡尔·马克思和弗里德里克·恩格斯的理论深为推崇。对于那些理发店等小规模的经营实体来说，它们通常会因为受不到关照而最终销声匿迹。他们需要保持高效率，并且遵守大自然的规律。
我们的生活也是如此。塞内加乐于接受失去一切，这一境界也延伸到了他自己的生活。他曾被怀疑参与一项密谋，尼禄皇帝便命令他自杀。历史记载，塞内加泰然自若地以一种标准的方式自杀而死，就像他此前每日专门操练过一样。
查尔斯·塔皮罗和我已经从数学角度发现，某些不能预见的错误和波动对于大规模机构的杀伤力要远甚于对小规模的机构。在本书中，我们对这一规模的社会成本进行了计算。不要忘了，公司破产时，公司的员工也将成为牺牲品。
塞内加以“vale”结束了他的文章（以书信体写成）。人们经常会误将“vale”译作“告别”。实际上，“vale”有“强大”与“有价值”的双层含义。
人造机构不能发展得过大还有另外一个原因。“规模经济”这一概念——随着规模的扩大，公司的经济成本降低——从表面看是促进公司规模扩大与兼并活动的因素，这一概念在集体意识中颇为流行。由于众所周知的原因，人们会持续致力于这些兼并。这对公司本身来说没有什么好处，却对华尔街的红利好处多多。同时，公司规模的扩大对公司CEO也是一件好事。我发现，当公司规模扩大之后，尽管它们看上去效率提高了，但同时它们对外部偶发事件的抵抗能力却更弱了，这些偶发事件便是现在众所周知的“黑天鹅”了。大家都想当然地认为，规模大了便会更稳定，殊不知公司规模的扩大只是迎合了华尔街分析师们的胃口。华尔街的分析师们会敦促公司出售多余的那只肾脏、冒着风险提高公司的每股收益率并提高公司的盈亏底线。然而这样做，最终只会导致公司的破产。
[1] 雷曼兄弟公司是一家硬件条件奢华的金融机构，于2008年金融危机时突然破产。
大自然并不喜欢过大的东西。陆地上最大型的动物是大象，大象之所以大，有它自身的原因。如果我射杀一头大象，我可能会坐牢，也会被我的母亲所不齿，但我却很难撼动大自然的生态。另一方面，我在第十四章中关于银行的观点（如果你去抢银行，我会“对结果的严重性不寒而栗”，“一家银行倒下，其他银行也会相继倒下”）后来被一系列事件所印证：2008年9月，雷曼兄弟公司这家银行破产，随即使整座金融大厦倾覆。大自然不会限制不同实体之间的交互作用，而只会限制其成员的大小。（因此，我的观点并不是要停止全球化，取缔互联网。我们会发现，一家公司规模做大时，政府应停止对其实施帮助转而扶助小规模的公司，这样会更利于稳定。）
[2] 经验主义并非不讲求理论、信仰与因果。经验主义是要避免经验缺失，其对于你将犯的错误有着预置的偏见。面对一系列事实或数据的经验主义者不会放弃信仰（这便引发了经验主义与更为古老的怀疑论之间的渊源），而其他人会选择放弃特性化或理论。根本的观点在于避免确认偏误（经验主义者倾向于选择否证偏误，较卡尔·波普尔早了1500多年）。
大，便是丑陋和脆弱
[3] 显然，由于不理解极端斯坦的结构、复杂的体系以及潜在的风险，全球的经济事业似乎都一无是处，而全球的经济事业牵扯到的大约100万人仍整日忙于经济分析、规划、风险管理和预测。
我们有来自巴比伦人关于债务是恶魔的观点的资料，地中海地区的人也有避免债务的传统。这使我相信，宗教与传统的目的之一便是实施强制禁止，从而保护人们免受自身认知自大的伤害。原因何在？债务是一种暗示着未来的砝码，它对未来的可靠程度起着至关重要的作用。如果你借来100美元并投资于一个项目，那么如果你的项目失败，你将欠别人100美元（如果你的项目成功，你的情况会好很多）。如果你对未来过于自信，并且忽视黑天鹅现象（实际上我们每个人都是如此），那么债务对你来讲就是一件危险的事情。由于人们（特别是政府）都是根据预测实施借贷行为（或者把预测当作借债的认知理由），因此预测是有害的。我写完《预测的流言》（看上去能够满足心理需求的虚假预测）之后，又写了《债务的流言》——借贷会使你在预测错误时更加脆弱。
[4] 应激物与能够毒害有机体的毒物暴露之间存在一个区别，这点类似于我在第八章中通过一个老鼠的故事讨论的辐射问题。
关于债务，也是如此。债务会使我们陷入脆弱，特别是当我们从平均斯坦进入极端斯坦时。现在，我们在商业学院中学会了借款（教授同样讲解过属于伪科学的高斯钟形曲线），这有悖于所有的历史传统，当时，地中海文化已经形成了一种反对债务的共识。有一句谚语叫作“无债一身轻”。从经济大萧条时代走过来的年长者都将债务看作冗余，他们会建议我们以现金形式存下几年的收入，然后再进行一些风险投资，这正是我在第十一章中提到的杠铃观点：一个人在风险投资的同时保持高比例的现金存量。如果银行都这样做，那么历史上便不会发生银行危机。
[5] 这里面有一个社会科学尺度的问题。科普作家加里·陶布斯使我相信，大部分饮食建议（关于降低食谱中的脂肪含量）与证据都是不符的。对于人们不经过经验判断便怀有对自然事物的信仰，我可以理解，而对于怀有与自然和科学根据相抵触的信仰，我却难以理解。
正因为如此，我发现，目前关于全球化的观点（比如记者托马斯·弗里德曼所推崇的观点）过于天真，会对社会造成极大的危害。全球化看上去会带来高效率，然而杠杆不同部分之间的交互作用会使某个点产生裂隙，从而影响整个体系，结果就像是许多脑细胞同时崩溃而引发大脑癫痫。而我们知道，运作机制复杂的大脑体系并没有达到“全球化”的程度。
[6] 银匪（banster）即银行界的流氓、强盗。——编者注
让我们看看关于模型误差的另外一个负面的例子：据说是由里卡多发现的以全球化为大背景的比较优势的观点。这一观点认为，国家，应当像一位顾问所说的那样，致力于“它们最擅长的事情”（更为确切地说，是抓住每一个稍纵即逝的机会）。因此，一个国家应当专门制造红酒，另一个国家应当专门生产衣服，尽管二者都具备能力既制造红酒，又生产衣服。然而，如果情况发生变化该如何呢？如果红酒价格发生波动，那么生产红酒的国家该如何去做？关于此假设（假设红酒价格是随意波动并且能够经受极端斯坦类型变化的），只是一个小小的变动便会使我们得出与里卡多截然相反的结论。大自然并不鼓励过度专门化，因为这样会限制进化，削弱动物的生存能力。
[7] 恶人们运用于“随机漫步”的金融等式是基于热传导的。
在传统经济学中，当你改变一个参数，或者随机设定一个参数的时候，几乎每一种主要观点在某种假设的修正之下都会站不住脚。我们在术语中将此称为随机化。这便是对模型误差的研究以及对变化结果的细查（我现在的正式学术专业是模型误差或者“模型风险”）。比如，如果一种风险模型假设研究中的随机类型来自平均斯坦，那么这种模型将会无视巨大差异的存在，并催生无视巨大差异的诸多风险。同样，风险管理也难以完美无缺。因此，我在描述房利美（现已破产）时使用了“坐在火药桶上”的比喻。
[8] 有观点认为，平均寿命不到30岁的原始人意识不到这一平均值，平均寿命需要进行有条件的分析。许多人死于早年的伤病，还有许多人却一直健康长寿地生活着。这的确是一种“被随意性愚弄”的错误：在多变性存在的情况下依赖于“平均”的概念，从而使得人们低估了股票市场的风险。
冗余的对立面是天真的优化。我会告诉每个人不要去参加一些所谓正统的经济课，并告诉他们经济会使我们垮掉。（我们将会看到，我们有证据证明经济会搞垮我们。但是，正如我在书中所提到的，我们并不需要这些证据，我们需要看到的是科学严谨性的缺乏和道德的缺失。）之所以如此，是因为这在很大程度上依靠天真优化的观念。这一观念由保罗·萨缪尔森进行了数学化处理（拙劣的），这一数学行为为具有错误倾向的社会的建立做出了贡献。经济学家会认为，两个肺与两个肾的效率并不高，他们会考虑这些器官的物流成本。这种优化最终会伤害到你。同时，如果我们的大自然由经济学家来控制，那么我们便会被省去一个肾，因为我们并不是任何时候都需要两个肾。更为“有效”的做法是将自己的肾脏卖掉，而仅在有需要的时候使用公用肾。并且，你可以在夜间出租你的眼睛，因为你在夜间做梦时并不需要它们。
[9] 多数知识分子将黑天鹅的思想归于波普尔或米尔（有时候归于休谟）。
大自然喜欢冗余，冗余有三种形式。第一种是防御性冗余，这是最容易理解的。这是一种保险型的冗余，能够确保你在困境下依靠充足的备件生存下去。看一下我们人类的身体，我们拥有两只眼睛、两个肺、两个肾，甚至两个大脑（公司高管人员可能除外），在多数情况下，这些器官的功能远远超过我们的实际需要。因此，冗余就意味着保险。
[10] 有一个人们经常困惑的问题：人们认为我是在宣扬人人都应当相信黑天鹅事件的发生。事实上我的观点是，一旦黑天鹅事件发生，人们不能泄气。我们会看到，一些人怀疑，人们是否可以赌一赌黑天鹅事件（比如尼禄、乔瓦尼·德罗戈以及那位拥有一位富有表哥的贫穷科学家）的发生。这些人对有关存在的原因（而不是必要的经济原因）做出了自己的选择，尽管这种策略的经济学对于集体有着很大的意义。
冗余保险
[11] 如果对于这一点搞不清楚的人看上去混迹于经济学和社会科学领域中，而很少有读者会犯这一错误，其原因在于社会中没有这些学科背景的人几乎会立刻领会到本书的精神。
下面，我来概括一下我的关于大自然如何应对正面与负面黑天鹅事件的观点。在利用正面黑天鹅事件方面，大自然要远远胜过我们人类。
[12] 比如，有一桩逸事可以解释2008年的金融危机。2008年和2009年的风云过后，巴克莱银行和蒙特利尔银行前主席马修·巴雷特抱怨说，《黑天鹅》一书并没有告诉他“该如何做”，他不能因为担心黑天鹅风险就停止业务。他从未听说过极端偏误的、脆弱的、有抵抗力的观点，这恰恰印证了我的观点：进步不是通过说教，而是通过破坏。
显然，大自然是一个复杂的系统，她拥有错综复杂的关系网与非线性特征以及一个强大的生态体系。如果没有这些，大自然在很久以前便崩溃了。大自然是一位历尽沧桑的老人，但她却拥有超凡的记忆力。大自然这位老人永远不会患上阿尔茨海默综合征。实际上，有证据表明，即便是我们人类，只要饮食起居有度（少吃白糖、面包和白米），养生得体（少投资股票，少参与经济研究或者阅读诸如《纽约时报》之类的东西），也不会轻易地丧失大脑功能。
[13] 至今，我已经写过了14篇有学者风范（但却异常乏味）的文章。（这些文章写起来乏味，读起来同样乏味！）尽管如此，我还在不断地写新的文章，每年发表三篇。
上了年纪的老师所教导你的核心点，是要使用虔诚的字眼与教义（你不需要理解却需要践行的规则），而不是福音布道的要旨（你能够理解并且使你具备明确目的性的规则）。
[14] 尽管他有些极端，但这种虚假却并不罕见。很多我所警告过的忠诚的人以及读过我的书的人，后来都因为我没有提前告诉他们这场危机而谴责我——他们已经无法记起。一头刚刚开化的猪很难回想起它过去见过的一颗珍珠，因为它当时根本不知道那是什么。
将只重特例而不重普遍规律的做法置于一边才能使知识规范化，这也是学者们一直以来所致力的目标。当然，对于经验与年纪（过多的特例积累），比如拥有哲学博士学位的约翰博士，也要给予适度的宽容。这在古典物理学中可能会行得通，但在更复杂的领域却不可以。在医学历史上，这一点夺去了无数病人的生命，特别是在临床医学诞生之前。同时，在社会领域，这一点也造成了诸多损失，特别是在当下时刻。
[15] 丹·戈尔茨坦与我一直就人类的各种不同的任意性直觉进行实验。他走起路来很快。
从某种程度上，这是后古典时代的黎凡特地区的医学经验主义者（比如尼科米底亚的美诺多托）经验主义观点背后的理由。这些医学经验主义者是唯一否认现实世界中的怀疑与决策的人，同时也是唯一将哲学应用于所有需要之处的人。他们建议用最简短的解释与理论记录最复杂的现实，描述现实时避免究其原因，拒绝事物的一般性。他们对理论知识的视而不见得到了中世纪学者们的进一步发挥，这些学者们推崇更加外在的学识。对历史的简单记录缺乏一种哲学或科学精神。在当时，即便是哲学，较之现在更像是一种决策智慧，这种智慧当时被应用在了医学中，“医学是哲学的姊妹”。[2]
[16] 罗伯特·默顿是本书第十七章中的一位反面人物，据说他的思想高度机械化（他甚至对机械很感兴趣，使用机械隐喻来代表不确定性）。他的出现似乎就是为了向世人证明危险的黑天鹅的愚蠢性的。2008年金融危机结束之后，他为那些经济学家的冒险辩护，并认为“这之所以是黑天鹅事件”，只是因为他没有看到其发生，因此他的这些理论不是错的。他并没有进一步指出，既然我们看不到这些事件的发生，我们便需要对它们有更强的抵御能力。
《黑天鹅》一书完稿之后，我曾经一度因我在第十四章中提到的某些体系的脆弱性的问题陷入了沉思。这次深思使我相信，银行体系是即将产生的诸多问题的根源。在第六章中，我用一则老年大象的故事阐述了最年长的老师是最好的智慧老师的道理，这是因为最年长的老师阅尽沧桑，很多经历与认识都是我们的认知层次所不能企及的。正因为他们具备这些谋生本领，才使得他们能够在一个我们难以想象的复杂世界中生存下来。因此，岁月的沧桑意味着对黑天鹅更高程度的抵御能力，尽管那则关于火鸡的故事说明，年纪越长便意味着越可靠，但年纪越长却不一定越好。不过，几十亿年的存在一定比1000日的生存更具有说服力。毫无疑问，我们周围最古老的系统便是大自然。
[17] 实际上，这一论断可用以证实道德风险以及不正当（极有可能被掩饰）牟利。鲁宾曾将花旗集团利润中的1亿美元据为己有，这样做的潜在风险偶尔会爆发。鲁宾有自己的理由——“这之前从未发生过”。他将钱据为己有，而我们纳税人（包括学校教师和发型师）则不得不为公司和损失惨重者买单。我将这称为在向那些对黑天鹅事件不具备抵抗能力的人们以及那些我们之前认为不具备抵抗能力的人们支付红利的过程中存在的道德风险因素。这一“之前”令我气愤不已。
强大与脆弱
[18] 的确，下一部分中，我们将看到，是否能够接受诸如“我的关于对错的判断方法是对还是错”在我们面对可能性时将起到关键作用。这会让“约翰博士”们对自己的信仰深信不疑，他们无法理解概率（更高形式的可能性，即所涉及的可能性可能为错误的可能性）。
再次提醒读者，我们要慎重对待历史。
[19] 非技术性读者应当跳过本节的剩余部分。
因此，关于艾尔斯特提到的这一点，我意识到，阿拉伯思想的历史并不完全可靠，我已经陷入了置过去历史中的不断变化于不顾的怪圈。同时，我还意识到，过去在很大程度上同样是一种预测。我意外地发现，自己喜欢上了有关阿拉伯哲学的书籍中的传统智慧，这一智慧与现行的资料叙述充满了矛盾。我曾经夸大了阿威罗伊与阿–伽扎里之间辩论的重要性。像所有其他人一样，我认为，这首先是一件了不起的事情，其次，这对阿拉伯哲学家是毁灭性的打击。这成为最近被一些学者（比如迪米特里·古塔斯和乔治·萨利巴）所解开的诸多误解之一。将阿拉伯哲学理论化的人多数都不懂得阿拉伯语言，因此他们（比如里奥·施特劳斯）想象了很多细节。为此，我感到颇为羞愧，因为阿拉伯语是我的母语之一，而我现在却在引用不懂阿拉伯语的学者（他们过于自信，然而却并不博学）不知从哪里搞来的资料。我深深赞同古塔斯关于确认偏误的观点：“看上去，人们在一开始总是对阿拉伯哲学存有偏见，从而只关注能够支持他们偏见的信息，并且在不经意间证实了这一偏见。”
[20] 有趣的是，贝叶斯写的一篇著名的文章使我们拥有了贝叶斯推理，但这一推理并没有给予我们“可能性”，而是给了我们期待（预测平均）。关于可能性的高度抽象的概念会使统计学家们觉得棘手。不幸的是，由于这会导致可能性概念的具体化，因此最好忘记它不是自然的。
当然，读者对本篇仍会字斟句酌。在看过一些消息和报告之后，我并没有觉得有必要对第一版做什么删节或改动（除了排版错误和小的疏忽），仅有两件事情除外。首先，乔恩·艾尔斯特指出了我的一个错误。我曾经写过，叙述性的错误遍布历史研究，因为我认为，预言与伪造绝对不会证实历史。艾尔斯特对我解释说，有时候，历史理论的确会避免叙述性错误，并遭受经验主义的拒绝。这时，我们会发现有关的资料或考古遗址产生出能够对抗某些叙述的信息。
[21] 聪明的读者会看得出，罕见事件是无法估算的。这些读者可以略去本段剩余的技术性极强的部分。这是为了证明，那些深刻研读的读者们具备看清事理的能力。
我的错误
[22] 未知分布的问题类似于伯特兰·罗素的关于“这一句子是正确的”的逻辑困难——一个句子并不能包含其自身的真实断言。我们需要应用塔斯基的解决方法：对于每一种语言，元语言都要注意这种语言的是非判断。很简单，有了可能性，概率会向每一种可能性分配信任度——或者更为普遍的，可能性分布需要被纳入概率分布（也就是可能性分布出现错误的可能性）。然而，不知什么原因，我得以使用现有的数学工具来表达。过去，我曾通过我的《动态对冲》（1997年）一书与元分布打过交道。因此，对我来讲，分布的变化从认识论上是缺乏一般知识的程度；变化的变化从认识论上是对缺乏一般知识缺乏认识的程度——变化的变化符合分布的第四势差及其峰度，这使得这一不确定性能够很轻易地从数学上证实：肥尾=对缺乏知识缺乏认识。
我一直在与许多人保持着交流。我有一个疑问，那便是我仅发现有两个人可以在长途漫步的时候进行对话，他们是斯皮罗·马克利达基斯和耶切茨科尔·齐尔博尔。多数人散步时都会走得很快，他们错误地将散步当作一种锻炼，而不懂得散步时应当保持缓慢的节奏，直至忘记自己是在散步。我真想整日待在雅典（斯皮罗生活的城市），沉浸于自己最陶醉的街头闲荡。
[23] 高斯分布是节俭的（只有两个参数）。但是，一层层地增加跳跃性问题（每一层都有不同的可能性），会开启关于参数联合的无尽的可能性。
就这样，通过朋友圈子、咖啡、甜点、红酒和机场的安检线，我得以领教口头交流的魅力，我逐渐懂得，与人交流的力量远比书面交往更为强大。有些人在面对面时讲的话永远不可能体现在书面文字上。我遇到了鲁里埃尔·鲁比尼。（据我所知，鲁比尼是唯一一位真正预测到2008年经济危机的职业经济学家，也许也是经济危机方面唯一一位真正独立的思想家。）同时，我还认识了许多我从未谋面的各行各业的人士，比如迈克尔·斯彭斯和巴克利·罗瑟这两位从科学意义上讲真正优秀的经济学家。同时，皮特·贝弗林与耶切茨科尔·齐尔博尔也不断向我提供我所需要的信息，前者主要向我提供生物学方面的资料，后者主要向我提供认知科学方面的资料。就这样，他们使我学会了正确地思考。
[24] 我所听到的最为常见的（但没有用）的评论之一，是有些解决方法来自“有力的统计”。我不知道，使用这些技巧是如何创造出原本没有的信息的。
知名度的提高给我带来了许多麻烦，我经常会收到攻击性邮件，有一次甚至收到了一封来自一名已破产的雷曼兄弟公司[1]前员工的死亡威胁信。更令我烦恼的是，几乎每一个小时我都会接到一次土耳其和巴西记者的采访邀请。我不得不花费大量时间写信拒绝参加应酬，尽管我知道与我一同参加的不是衣冠楚楚的现代派红人，就是温文尔雅的古典派名人，当然其中也不乏附庸风雅的谄媚之辈。不过，花时间参加这些聚会的确也带来了诸多好处。我会遇上很多与我志同道合的人，遇上很多之前我做梦都想见到的人，也会遇上一些我此前社交圈子里从未涉及到的领域中的人，他们都会为我带来令我眼前一亮的思想。我经常会遇到一些我仰慕已久并熟悉其作品的人物，他们在后来都成了我的合作者与批评者。我永远不会忘记，我意外地收到了一封来自斯皮罗·马克利达基斯关于马氏竞争（参见本书第十章）的邮件，还收到了一封来自乔恩·艾尔斯特的邮件。艾尔斯特是一位罕见的博学的学者，他将古人的智慧融到了现代社会的科学思想中。我还见到过多名小说家与哲学家，比如路易斯·德·伯尼尔斯、威尔·塞尔夫、约翰·格雷（哲学家格雷，不是心理学家格雷）以及罗德·马丁·瑞斯，他们的作品我都曾拜读过。在见到他们时，我有幸听到了他们对我作品的评价。
[25] 对于因果关系事件，非典型性缺失的一个结果是：一起事件可能会引起战争。我们发现，这样的战争是不可定义的，因为它可能会造成3人死亡，也可能会造成10亿人死亡。因此，即便是在我们能够分辨原因与结果的情况下，我们仍不会知道很多，因为结果仍旧是非典型性的。将这一点解释给历史学家们听时，我遇到了极大的困难（尼尔·弗格森除外）；将这一点解释给政治科学家们听时我也遇到了极大的困难（乔恩·艾尔斯特除外）。请将这一点（礼貌地）解释给近东与中东问题专家们听。
3年以来，我经历了诸多变化，其中大部分的变化都是令人鼓舞振奋的。像聚会一样，一本书会使你交到意想不到的好运，并且会使你有机会得到更多的聚会邀请。在那段艰难的日子里，别人都把我讽刺为巴黎的商人（极端粗俗的代表）、伦敦的哲学家（学究的代表）、纽约的预言家（当时我曾给出了错误的预言）以及耶路撒冷的经济学家（极端现实主义的代表）。而现在，别人都把我恭奉为以色列的预言家（这需要我付出很多的努力）、法国的哲学家、伦敦的经济学家和纽约的商人（商人在纽约备受尊重），这又令我受用不起。
[26] 没有涉猎过社会科学、商业甚至是公共政策的读者，可略过本部分。
论长途漫步
[27] 戴维给我留下了第二个惊奇的礼物，这是所有人给我的礼物中最好的一个：他在一篇去世后发表的文章中写道：“事实证明，统计学家们做出的反驳塔勒布的努力是没有说服力的。”这句话改变了形势，并且抵挡住了洋洋洒洒数百页的出于个人利益的攻击，因为它警示读者批判没有实质内容。你所需要的全部只是一句能够一针见血的话。
成功写成这篇冗长似书的文章，我要归功于丹尼尔·卡尼曼。在这个世界上，我最要感谢的人就是他，是他使我相信，我有责任做自己不想做的事情。
[28] 劳伦斯·邦茹认为，先验并不需要后续证实。从哲学角度讲，就是通过区域分割，使先验变得独一无二，我们正是在应用邦茹的这一思想。为此，我们避免了后续可能性，即一种可能性是否存在错误的可能性。
此番动笔，距离《黑天鹅》一书完稿已有3年之久了。对于《黑天鹅》一书，除了几处用于澄清的脚注，我没有做任何改动。3年以来，我围绕黑天鹅理论已写了十几篇颇具“学者风范”的论文。然而，这些文章读来却味同嚼蜡，因为但凡学术论文，大多用于学术大会陈列，使人索然无味甚至敬而远之，除了书痴与为做学问而做学问的学生，极少有人去潜心阅读。同时，我会在本文中凸显“下一步该怎么办”——你不但可以将一匹马牵进水里，还可以设法使它饮水。因此，本文旨在更深入地探讨一些问题。如3年前的《黑天鹅》一样，本文开头会文学一些，但随着内容的逐渐展开，它会一步步学术起来。
[29] 我此前提到过的造谣中伤都围绕着保险类型特性的误传以及套利策略表现以及关于黑天鹅理念的“计划加强”。当某人基于短期观察收入时，他看不到任何相关的事情，除了少量的频繁的变化（主要是损失）。这一事实便会使得误传为人所信。人们会忘记合理积累，只是记住频率，而不是总数。按照媒体的数据，真正的收益率在2000年为60%，而在2008年则超过了100%，其中包括相对少量的损失和其他渠道的收益。因此，推断收益率在过去10年里呈三位数无异于儿戏。在同期10年内，标准普尔500指数下降了23%。
向最古老、最具智慧的大自然求取真经
[30] 本节曾在2009年的《金融时报》上作为一篇社论发表过。某位编辑（他一定没有读过《黑天鹅》）将我的标题改为“证实黑天鹅”。