“黑天鹅”的启示：最坏的预期终会成为现实
2008年02月20日 星期三 下午 04:28
想想一只每天都被喂食的火鸡。每次喂食都使它对“每天都会有友好的人类来照顾它的最佳利益”这一常规的信念更坚定。直到感恩节前的周三下午，一件意外的事将发生在火鸡身上，导致信念的颠覆。 “黑天鹅”启示 作者：纳西姆·塔勒布 出处：《环球企业家》2007年12月下 总第147期 发布时间：2007-12-28 在一个并非正态分布的世界里，看似不可能的事情随时会发生。这正是我们需要学会接受的现实 当纳西姆·塔勒布还是一个毫无经验的交易员时，曾经在一次股灾中幸免于难。他花了半年时间潜心研究这场风暴，得出的结论是他的的逃脱仅仅出于幸运，并最终用《随机致富的傻瓜》一书来阐述运气，或者用更专业的说法，随机性在证券交易与人们生活中的巨大影响。 “黑天鹅”不仅是一个随机性的问题，它涉及我们看待世界的方式：我们总是以为自己知道的很多，能够预测未来。现在我们掌握的信息前所未有的丰富，但是世界上的偶然性灾难也前所未有的频繁。于是我们不得不停下来思考：我们是否错了？ 这正是《黑天鹅》想要告诉我们的。这本《金融时报》、《商业周刊》等媒体所评选出的年度商业著作之一提醒着我们无论我们是谁，从事哪个行业，都要始终牢记时间会消除随机性，而“黑天鹅事件”也许会赶在时间之前击中你，改变你的一生。
在发现澳大利亚之前，旧世界的人们认为所有的天鹅都是白色的，这是为经验所证明的无可争议的信条。对鸟类学家（及其他对此坚信不移者）来说，第一次看到黑天鹅或许会是一件有趣的惊人之事，但这并不是这个故事的意义所在。它揭示了我们从观察或经验中学习的巨大局限性及我们知识的脆弱性。只需一个观察结果就能使从无数次对白天鹅的观察中推理出的一般结论失效。你所需要的全部东西只是一只黑色的鸟。 我们在此称之为“黑天鹅”的，是具有以下三个属性的事件： 首先，它是一个局外事件，存在于通常预期的范围之外，过去的任何东西都不能有力地指出它出现的可能性。第二，它产生巨大的影响。第三，尽管它具有意外性，人性使我们在事后为它的发生编造理由，使它成为可解释与可预知的。 少数黑天鹅事件几乎可以解释我们世界上的每件事，从一些思想与宗教的成功、历史事件的动态学到我们个人生活中的各个元素。黑天鹅事件在产业革命中随着世界变得更为复杂而开始加速，同时我们研究、讨论并试图通过阅读报纸来预测的普通事件也变得更为无足轻重。 想一下你对一战爆发前夕的世界是否所知甚少，根本不能帮助你预测接下来会发生什么？再想想希特勒及接下来的战争、苏联的突然解体、伊斯兰原教旨主义的崛起、互联网的蔓延、1987年股市崩盘（及其更为出人意料的复苏）。风靡一时的狂热、流行、时尚、思想及艺术流派与学派的出现，所有这些都遵循“黑天鹅动态学”（Black Swan dynamics）。事实上，或许你身边的每一件有重要意义的事都具有那些性质。 难以预期却影响甚大，这使黑天鹅事件成为一个巨大的谜。而我们的行动却趋向于否认它的存在！我说的不仅是你我及我们身边的人，还有几乎所有的“社会科学家”，一个多世纪以来他们都在他们的工具能测量不确定性这个错误的信条下工作。不确定性科学在现实世界中的应用只有一些可笑的结果，我已经在金融与经济领域中看到了。问问你的投资经理他对“风险”的定义，他会给你一个将黑天鹅事件可能性排除在外的测量标准——因此在评估整体风险时没有什么比占星术更有预测价值了。 我们所关注的核心是我们对随机性的视而不见，特别是重大的背离与偏移：为何无论我们是否是科学家，都倾向于只见树木不见森林？为何我们持续关注琐事而不是可能发生的重大事件，并忽视昭示着它们巨大影响力的显而易见的证据？如果你同意我的观点，那么为何看报纸事实上反而会减少你对世界的认知？ 想证明黑天鹅事件的重要性并不难，想想你自己的生活。找出你出生以来的大事件、技术变革以及在我们社会环境中出现的发明，将其与之出现前的预期相比较：它们中的多少是按进程清单出现的？再看看你自己的个人生活，从职业选择、遇见爱人、逃离祖国、面对背叛以及突如其来的横财或赤贫，这些东西又有多少是按计划发生的？ 黑天鹅的逻辑是你所不知道的东西远比你知道的东西更重要。很多黑天鹅事件都会被它们的不被预见引发并激化。 想想2001年的“9.11”事件：若在9月10日能合理地想到个中风险，那么它就不会发生。如果有危险的可能性被认为值得注意，战斗机将在双子塔上空盘旋，飞机也将锁上防弹门，袭击就不会发生，而会发生其他一些事。什么事？我也不知道。 眼睁睁看着一件事发生就因为它没有被料到会发生，不是很奇怪吗？我们能怎样预防这样的事？如果你的敌人知道你知道，那么无论你将知道什么或许都会变得毫无用处。 这种情况延伸至所有的行业。想想能在餐饮界成为杀手锏的“秘密配方”。如果它是已知且显而易见的，那么隔壁的人就应该已经想到这一点，它就会是很普通的东西了。餐饮界的杀手锏必须是不那么容易想到的想法，必须与预期有一定距离。这种冒险的成功越出人意料，竞争者就越少，而采取这个想法的企业家也就越成功。同样的道理可以运用于鞋业、出版业或者任何一个商业领域及科学理论。人类冒险的回报通常与它所被预期的结果成反比。 鉴于局外事件在事件动力学中所占的比例，它们的不可预知性意味着历史进程的不可预知性。 但是我们表现得好像我们能够预测历史事件，或者更糟糕的是，能够改变历史进程。我们设计出社保赤字与石油价格的30年规划，根本意识不到我们甚至不能预测第二年夏天这些数字会怎样——我们在政治与经济事件上的累积预测错误如此庞大，以致每次看到经验纪录时我都要捏自己以证明不是在做梦。让人吃惊的不是我们的预测错误之大，而是我们对此毫不知情。当我们卷入致命的冲突时，这更让人担忧：战争从根本上就是不可预测的（我们不知道这一点）。因为这种对政策与行动间的因果链的误解，我们很容易因巨大的无知而引发黑天鹅事件——就像一个孩子在玩化学试剂。 我们在环境中的预测能力受制于黑天鹅事件，同时还普遍缺乏对事情状况的认知。这意味着某些专业人士尽管被认为是专家，实际上并不是。因为基于经验纪录，他们并不比一般人更了解他们的专业，但他们在描述方面出众得多——或者更糟糕的是，用复杂的数学模型弄晕你。 我们需要适应黑天鹅事件的存在，而不是天真地试图预测它们。如果我们聚焦于反知识或者说是我们所不知道的东西，有许多事情可以做。实际上，在科学发现及风险资本投资等领域里，从未知能得到不成比例的回报：因为你在罕见事件中能失去的东西很少，而能得到的东西很多。我们将会看见，与科学-社会学智慧相反，几乎没有哪个著名的发现、技术来自设计与计划——它们都是黑天鹅事件。对于探索者与企业家来说，战略应当是较少依赖组织管理严密的计划，聚焦于最大程度的修补以及当机会自己出现时及时辨认出它们。 对我们知道些什么的过度关注所导致的另一个阻碍，是我们倾向于学习具体而微的东西，而不是整体性的东西。 人们从“9.11”事件中学到了什么？他们学到了一些事件因为其动态性而大部分处于可预知范围之外吗？没有。他们学到了传统智慧具有内在缺陷吗？没有。他们学会了什么？他们学会了避免伊斯兰主要恐怖分子袭击高楼的具体守则。许多类似的事情都在时刻提醒我，对我们而言采取切实的实际措施比将知识“理论化”更重要。马其顿防线的故事显示了我们是如何受制于特定的细节。一战后法国沿着德国先前的入侵路径建立了这条防线以防止再次入侵——希特勒却（几乎）毫不费力地绕过了它。法国人是历史的最好学生，他们学会了太多具体而微的细节。他们过于实际且过于专注于自己的安全。 我们并不能自然地认识到我们看不到我们不学习。问题在于我们思维的结构：我们不学习规则，只学习事实。我们似乎不擅长于认识到超规则（比如我们倾向于不学习规则这样具有普遍性的规则）。我们满怀激情地嘲笑抽象。 但还有一个更深刻的问题：我们的头脑真正适合的是什么？看上去我们似乎拿了错误的用户手册。我们的头脑似乎不适合思考与内省，否则现在事情对我们而言会容易得多，但那样的话我们现在就不可能存在了，我也不能坐在这里谈论这些——我的反事实、内省且努力思考的祖先将会被狮子吃掉，他那些不思考却反应更迅速的兄弟姐妹却能跑开逃生。考虑到思考需要花费时间且通常要耗费很多能量，我们的先辈在一亿年的时间里都只是不思考的哺乳动物，而到了我们开始使用大脑的历史时段时，我们也把它用在远离真实的外部事件上。证据显示我们比自己所相信的思考得更少——当然，除了当我们思考这一点的时候。 当犹太人在我们时代的第一个世纪发起反抗时，最初他们的愤怒很大程度是因为罗马人坚持将一尊卡里古拉（编者注：即盖乌斯·凯撒·奥古斯都·日耳曼尼库斯，罗马帝国第三任皇帝）的雕像放在耶路撒冷的神庙里，以此交换将一尊犹太教的上帝耶和华的雕像放在罗马的圣堂里。罗马人没有认识到犹太人所谓的上帝是抽象的、无所不包的、与神人同形同性毫无关系是什么意思，当他们说到上帝时，脑子里想了太多的人类代表。犹太人的上帝并没有把他自己置于任何象征性的代表中。人们应该学会避免使用为知识提炼出的术语描述非知识的东西。 我称为“柏拉图主义思维模式”（Platonicity）的，是指我们将地图错认为领域、聚焦于纯粹且详细定义的“模式”的倾向：在自然科学中的例子是三角形，在社会学思想中的代表是乌托邦甚至国家本身。当这些思想与脆弱的概念驻扎在我们的头脑中，我们就会把它们置于其他不那么优美、更为混乱而难以驾驭的目标之上。 “柏拉图主义思维模式”使我们认为自己所理解的东西比实际上的多，但它并不存在于所有地方。我不是说理想的模式不存在。模式与概念，这些关于真实的知性地图并不总是错误的；它们只在一些特定的具体应用中出错。困难之处在于：首先，你不能预先（只能在事后）知道地图将在哪里出错；其次，错误将导致严重的后果。这些模型就像随机起效却有严重副作用的药物，而这些药物本身又可能是有效的。 而在“柏拉图主义思维模式”与混乱的现实之间，你真正知道的与你认为你所知道的东西之间的沟壑宽到足以产生危险。黑天鹅事件就产生于此。 火鸡的教训 我们怎么能在逻辑上从具体的事例延伸至一般的结论？我们怎么知道我们知道什么？我们怎么知道对已有目标与事件的观察足以让我们找出它们的其他特性？我们怎么从过去的知识了解未来，或者我们怎么能从（有限的）已知得到（无限的）未知的属性？从观察得到的任何知识本身都带有陷阱。 想想一只每天都被喂食的火鸡。每次喂食都使它对每天都会有友好的人类来“照顾它的最佳利益”这一常规的信念更坚定。直到感恩节前的周三下午，一件意外的事将发生在火鸡身上，导致信念的颠覆。许多事都比它们认为的少那么一点点，但正是这“一点点”导致了所有的区别。 火鸡问题可以推广到很多情况，让我们再向前一步，考虑一下归纳法更让人担忧的一面：逆向学习。火鸡的经历有的不是零价值，而是负价值。就像我们一直被建议的（那被认为是科学的方法），火鸡从观察中学习。想一下火鸡的安全感在危险最大的时候达到顶峰！但问题比那更普遍，它击中的是经验知识的核心本质。你观察一个假设变量（可以是书籍销量、血压、犯罪、个人收入、某只股票等等）1000天，仅从过去的数据中得出一些关于模式属性的结论，并规划接下来的1000天甚至5000天。在1000天及其后的第一天——邦！一个在过去从未准备过的大变化发生了。 类似地，想想银行主席，他的公司长期稳定盈利，直到在一次财富注销中失去一切。传统上，银行家都仪表堂堂，穿着最为舒适却乏味：深色西装、白色衬衣、红色领带。如果他们看上去很保守，是因为他们放出的贷款只在非常非常罕见的情况下彻底完蛋。一天、一周、一个月甚至一个世纪的观察都不能测量他们放贷活动的表现。在1982年夏天，美国大银行几乎失去了它们过去累积的所有财富。他们借钱给中美及南美国家，而那些国家几乎同时赖账——“一件不可预知的意外事件”。只需要一个夏天就能看出这是一个笨人的行业，他们所有的收入都来自一个高风险的游戏。银行家让所有人，特别是他们自己，相信他们是“保守的”。他们并不保守，只是善于通过将巨大的毁灭性损失掩盖起来在表象上自我欺骗。实际上，这出滑稽剧10年后又上演了一次，在1990年代早期房地产泡沫破灭时那些“关注风险”的大银行又一次遭遇金融危机，许多濒临破产。 从沃顿毕业后，我在银行家信托工作。他们很快就忘记了1982年的故事，公布每个季度业绩的时候都宣言解释他们是多么聪明、能盈利且保守。显然，他们的盈利都是在某个时候要奉还的。我对承担风险没有意见，但请不要说你是保守的，也不要表现得比那些更少出现黑天鹅事件的其他行业高明。 另一个例子是1998年的对冲基金长期资本管理公司。它用的是两位诺贝尔经济学奖得主的风险测量方法。那两人被称为“天才”，但他们用的是错误的、正态模式的数学模型，并让自己相信那是伟大的科学，结果使整个金融机构倾颓。这个历史上最大的交易损失之一几乎在眨眼间就发生了，丝毫没有预兆。 关于就业的“极端情境” 现在我将介绍产生黑天鹅的“极端情境”领域与平静无事的“普通情境”领域。 当我回忆起人们给我的所有“建议”时，我发现只有几个想法跟随了我终生。其他的仅仅是些词句，我很高兴自己没有听从它们中的大部分。大多数建议都是“在你的陈述中保持标准整齐与合理性”之类的，它们与黑天鹅思想相抵触，因为经验的现实不是“标准整齐”的，它的“合理性”也与传统中庸的解说不一样。真正的经验主义是要尽可能真实地反映现实；不畏惧以异数现身及其后果。 回顾过去，最重要的一个建议是糟糕的，但它同时也是意义重大的，因为它促使我更深入地研究黑天鹅事件的动态学。这条建议是我22岁时一个沃顿二年级的学生给我的，他告诉我要选择一个“可规模化的”职业，也就是说一个不是按工作小时支付薪水、因此也不会受制于你劳动量极限的工作。这是给职业分类的一个简单方法，由此可以概括出各种类型不确定性间的区别。它使我将黑天鹅问题从一个逻辑上的绝境转化成一个易于执行的解决方法，并使其基于经验的现实。 职业建议怎么能导致关于不确定性本质的那些想法？像牙医、顾问或按摩师这样的职业就不是“可规模化的”：在给定的时间里病人或者客户的数量是有上限的。在这些职业里，无论薪水有多高，你的收入都受制于万有引力。你的收入更依赖于你持续的劳神费力而不是你的决定的性质。而且，这种工作很大程度是可预测的：会有变化，但不至于使某一天的收入比你生命中的其他时间赚的钱都多得多。换句话说，其中没有驱动黑天鹅出现的因素。 其他的职业可以使你只需极少或根本无需额外的努力就能增加你的产出（及收入）。我把卖知识产品的“思想人”与卖劳力的“劳动人”区分开来。 如果你是“思想人”，你就无需辛苦地做体力工作，只需激烈的思考。不论你是生产100还是1000个产品做的工作都是一样的。在数量交易中，买100股与10万股，甚至100万股所需的工作量是一样的：同样的电话、同样的计算、同样的法律文件、同样的脑细胞消耗、同样的检查交易是否正确的举动。而且，你可以在浴缸或是罗马的一个酒吧里工作。好吧，我对交易的认识有点错误：你不能在浴缸里工作，但是，如果做得好，这个工作确实可以有很多自由时间。 因此医生与交易员之间的区别是帮助我们观察世界的有益方法。但为何这是个坏建议呢？ 如果这是一个在对不确定性及知识分类分级方面有益的建议（它确实是），那么它在职业所及的范围内就是一个错误。它或许让我赚了钱，但这是因为我很幸运，刚好“在正确的时间处在正确的位置”。如果换我来给出建议，我会建议人们选择“不可规模化的”职业！“可规模化的”职业只有在你成功时才是好的；它们更具竞争性，制造了巨大的不平等，也更为随机，在付出与回报之间有着极大的鸿沟——少数人分走蛋糕的一大部分，剩下的本身并没有错的人被排除在外。在一个受普通、平均与中庸之道驱动的职业分类中，占大部分的普通者作为一个整体具有重要性，剩下的是很小一部分的巨人或者矮人。 歌剧演唱家的幸与不幸 想想19世纪末的歌剧演唱家吉亚卡摩，他生活在录音发明之前。据说他在意大利中部的一个小而偏僻的城镇演出，远离那些身在米兰斯卡拉歌剧院的大人物及其他主要歌剧院。因为他的声音总是为附近某个地方所需要，他感到很安全。他不可能把他的演唱传到别的地方，那些大人物也不能把他们的声音送到他那里来威胁到他的地位。他也不可能把表演储存起来，每场表演他都必须到场，就像直到现在理发师为了剪头发仍要亲自出现。因此整个蛋糕虽然分割的不平均，但这种不平均本身是适度的。它被分割成小块，每个人都有一份。大人物确实比小人物有更多的观众也能得到更多的邀请，但无需为此过分担心，还没有规模化，如果不唱两场就没有办法使观众翻倍。 现在想想音乐录音的影响，这个发明带来了很多不公平。我们复制与重复表演的能力使我可以用笔记本电脑几个小时的以钢琴家弗拉基米尔·霍洛维茨弹奏的拉赫曼尼诺夫的前奏曲为背景音乐，而不是让移居本地的俄国音乐家为我演奏，那位先生已经沦落到给毫无天分的孩子们上钢琴课来获得最低工资。尽管霍洛维茨已经去世了，他还是让那个可怜人失业了。我宁愿花10.99美元换一张弗拉基米尔·霍洛维茨或亚瑟·鲁宾斯坦的CD听，也不会花9.99美元听一个不知名的朱莉亚音乐学院或布拉格音乐学院的毕业生演奏。 根据我刚才展现的逻辑，有人天真地相信这种不公平的进程始于留声机。我不同意。我认为这个进程开始得早得多，并且存在于我们的DNA中。DNA存储关于我们本身的信息，并让我们通过将基因传给下一代来使自己不在场时也能重复表现。进化是“可规模化的”：不管是出于运气还是生存优势，胜利的DNA重复它自己，就像畅销书或成功的专辑一样，并且渗透开来。其他的DNA将消失。 而且，我相信没有留声机时社会生活也会发生重大变化。允许我们储存及复制信息的字母表就是一个伟大却不公正的发明。当更危险也更不公正的印刷机发明出来后，文本就能跨越边界，并触发了那些最终演变成赢家通吃的社会生态的东西。那么，书籍传播有何不公正？文字允许高度精确又没有限制地复制故事与思想，对作者而言随后的表现不需要任何额外的精力支出，他甚至无需为此而活着——对作家而言，死亡通常是一个很好的职业进步。这意味着那些出于某种理由在一开始就获得关注的人能迅速比其他人获得更多的读者，把竞争者从书架上挤走。在游吟诗人与民谣歌手的时代，每个人都有一个听众。现在，少数人几乎拿走所有的东西，剩下的人几乎一无所有。 出于同样的机制，电影院的出现取代了邻家演员，使小人物失业。但其中有所不同。在成为钢琴家或者脑外科医生这种含有技术元素的追求中，很容易弄清楚某人是否有天赋，主观意见的作用相对较小。当有人因为只更出色一点点就获得整个蛋糕时，不公平出现了。 在艺术——比如电影——中事情更为不道德。我们所谓的“天赋”通常来自成功，而不是失败。很多我们归功于技巧的东西都是一种事后的归因。电影造就了演员——而许多非线性的幸运又造就了电影。
职业间的“可规模化”与“不可规模化”的区别让我们清楚地认识到两种不确定性与随机性之间的区别。 让我们来做一个思想实验。假设你从总人口中随机招集了1000人，其中有法国人、黑手党成员、非黑手党成员及素食者。把你能想象到的最重的人加到这个样本中。假如他的体重是平均数字的三倍，即在400到500磅之间，对于整个集体的体重来说他也只是一个非常小的部分（在这个例子中，他大约是0.05%）。你可以更激进一点。如果你选择的是这个星球上生物学所允许存在的最重的人，那么他在整体中所占的比例也不会超过，比如0.6%，一个几乎可以忽略不计的增量。如果你有1万个人，他占的份量就更难以察觉。 在普通情境的理想领域中，单个的特殊事物不会贡献很多——只有集体的力量。我能将普通情境的最高法律总结如下：当你的样本足够大时，没有单一的事例能够显著改变总体的合计。对突出者的观察是印象深刻的，但是与总体相比就微不足道了。 现在来比较一下你所招集的那1000人的净财富。在他们中加入世界上最富有的人——比如比尔·盖茨。假设比尔·盖茨的净财富接近800亿美元——其他所有人的财富总和也不过几百万美元。比尔·盖茨在总财富中所占的比例是多少？99.9%？实际上，其他所有人对他的财富而言不过是一个化整误差，是他的个人投资组合在过去一秒钟内的变动。如果某个人的体重要占据那么大的比例，他得有5000万磅！ 在极端情境中，不公平就是一个单一的观察结果能不成比例地影响到合计，或者是总体。 因此尽管体重、身高与卡路里消耗量属于普通情境，财富却不是。几乎所有的社会事物都属于极端情境，另一种说法是社会变量是信息的而非物理的：你不能摸到它们。银行账户里的金钱当然是重要的东西，但当然不是物理的，因此它能无需任何能量支出就能具有任何价值。它只是数字！在现代科技出现之前，战争曾经属于普通情境。如果你一次只能杀一个人，要杀很多人就是件困难的事。现在，大规模杀伤性武器的出现使得摧毁这个星球所需要的只是一个按钮、一个疯子或是一个小小的错误。 普通情境与极端情境间的区别使它们在社会公平与事件动力学上有着很大的分歧。如果一个火星人来到地球测量这个快乐星球上的居民的身高，他只要量一百个人就能得到很好的平均身高图景。如果你生活在普通情境中，你就能对你所测量到的东西心满意足——假如你确定它是来自普通情境。你还能对你从数据中学到的东西感到放心。认识论的结论是普通情境类的随机性不可能产生单一事件支配整个现象的黑天鹅事件。首先，100天的观察应该已经揭示了所有你需要知道的东西。其次，即使出现意外，就像我们在最重的那个人的案例中看到的那样，它也应该是无足轻重的。 如果你处理的是极端情境的变量，那么想从任何样本中找到平均数都将出现问题，因为它过于依赖单个观察结果。在极端情境中，一个单元能够轻易地以不成比例的方式影响到总体。在这样的世界中，你应当总是对从数据中得到的知识保持怀疑。这是一个对不确定性的非常简单的测试，能使你区分两种随机性。 你从普通情境的数据中所得到的东西会随着信息的供给很快增加，但在极端情境中尽管数据增加，知识增长却缓慢且不规律。另一个描述二者区别的方法是：在普通情境中我们必须忍受集体、常规、显而易见与可预见性的专制及暴政；在极端情境中我们必须忍受的是个体、意外、不可见与不可预测。无论你多努力，也不可能在一天内减掉很多体重；你需要许多天、许多星期甚至是许多月的共同努力。同样的，如果你是一个牙医，你也不可能在一天内致富——经过30年的自我驱动、勤奋用功及自律你才能得到回报。但如果你是基于极端情境作推论，你就能在一分钟内得到或者失去你的财富。 极端情境能产生黑天鹅事件，但并不总是意味着黑天鹅事件。有些事件确实是罕见且事关重大，但一定程度上是可以预测的，特别是对那些为它们做好准备并有能够理解它们的工具的人来说。它们是接近黑天鹅的事件，可以被科学地掌控——知道它们的出现可以降低你的惊讶感；这样的事件罕见但是可预测的。我将这种特殊的“灰天鹅事件”称为“曼德尔布罗特随机性”（编者注：曼德尔布罗特是法裔美国数学家）。 尽管并不容易，但在普通情境中你还是能体验到重大的黑天鹅事件。怎么做到？你或许会忘了有些事是随机的，而把它们视为确定的，然后惊喜就来了。
过去20年来，华尔街各大金融机构聘请了来自美国顶尖高校的数学人才，编制了针对股市的电脑自动交易系统。理论上，电脑交易出现大崩盘的概率为“10万年才会发生一次”。但在今年夏天，因为次级债市突变，高盛旗下由电脑交易的“全球配置基金”在一周的时间里价值缩水30％，损失14亿美元
黑天鹅事件三：泰坦尼克号 1909年3月31日，泰坦尼克号开始建造于北爱尔兰最大的城市贝尔法斯特的哈南德??沃尔夫造船厂。这艘当时世界上最大的豪华客轮被称为“永不沉没的梦幻客轮”。它在1912年4月10日从英国南安普顿驶往纽约，但就在其处女航的第4天晚上，因为在北大西洋撞上冰山而沉没。由于缺少足够的救生艇，1500人葬生海底，成为迄今为止最著名的一次海难 黑天鹅事件四：长期资本管理公司
黑天鹅事件五：悉尼歌剧院
大卫·休谟（1711－1776）
卡尔·波普（1902－1993）
(来源：环球企业家) |
本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/bfaf5122a5e9856a56126090.html
文档为doc格式