《黑天鹅》读书笔记(part4)--对许多人而言，知识的强大作用在于制造自信，而不是提高能力。
2024-06-01 00:30:52
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- 对许多人而言，知识的强大作用在于制造自信，而不是提高能力。
- 首先，我们在自以为拥有的知识方面非常自大。我们知道的当然很多，但我们有一种内在的倾向，以为我们比实际上知道的多一点，正是这一点会不时招致严重的麻烦。
- 让我们讨论一下我所说的认知自大，即我们面对知识局限性的自大。确实，我们的知识在增长，但它受到自信增长的威胁，它增长了我们的知识，同时也增加了疑惑、无知和自负。
- 我们还不够智慧，我们的知识不值得信赖。预期中2%的错误率通常实际上达到15%~30%（不同的人群和主题预测错误率有所不同）。
- 认知自大有双重影响：我们高估自己的知识，低估不确定性（也就是低估未知事物的范围）。
- 人类长期以来始终低估未来偏离我们最初看到的过程的水平。一个明显的例子就是离婚。几乎所有离婚的人都知道1/3~1/2的婚姻是失败的，而当他们自己结婚时并没有预见到这样的结果。
- 事件发生的可能性越低，估计错误就越严重。
- 对一个信息不完整或信息缺失的不具随机性的变量（比如凯瑟琳二世的情人数量）的猜测，与对一个随机变量（比如明天的失业率或明年的股票市场情况）的预测是没有区别的。
- 当你受雇于人，因此依赖于他人的评价时，显得忙碌能帮助你在结果不确定的环境中邀功。显得忙碌能够加强人们对结果与你的作用之间的因果关系的判断。
- 我们的思维是有惯性的：一旦形成一个观点，我们就很难改变，当你以糟糕的证据为基础形成观点时，你会很难解释与这些观点矛盾的后续信息，即使这些新信息更明显、更准确。
- 请记住我们是受情感影响的。每小时收听广播新闻比阅读周刊要糟糕得多，因为较长的时间间隔能够过滤掉一些信息。
- 我一生中大部分时间都在“越多越好”这样的庸俗观念中挣扎。有时候多是好的，但并非总是如此。
- 不论任何人告诉你任何事，对专家思考过程的错误率提出疑问都是有好处的。
- 对于有些行业，你懂的比专家还多，但你却为他们的观点付钱，而不是他们付钱请你听他们胡说。
- 有些学科的确存在真正的专家。我们考虑下面这几个问题：你愿意让某报纸的科学记者还是有执照的脑外科医生为你做脑部手术？另一方面，你愿意听某个“著名”学院（比如沃顿商学院）毕业的金融博士还是某报纸的商业版作家对经济作出预测？虽然对第一个问题的回答非常明显，但对第二个问题不是。我们已经认识了“技术”和“知识”的区别。
- 与偷袭不同，大规模战争不属于人类天性，我们是新手，所以我们经常错误估计它们的持续时间，而高估我们的相对实力。越南战争、伊拉克战争以及几乎所有现代战争都是如此。
- 你不能忽视自我欺骗。专家的问题在于他们不知道自己不知道什么。
- 知识的缺乏与对你所掌握的知识的错觉是相伴而行的，你在知识减少的同时也变得对自己的知识更加满意。
- 重要的不是你预测正确的频率，而是你的累积错误有多大。
- 如我们将看到的，经济预测者习惯于互相重复观点，而不是接近未来的真相。谁也不愿意突出自己。
- 泰洛克研究了政治和经济“专家”。他让不同的专业人士判断某个特定的时间范围内（大约5年之后）一些政治、经济和军事事件发生的可能性。他一共获得了大约27 000份预测，涉及近300名专业人士，经济学家占样本的近1/4。这项研究表明，专家的错误率是估计水平的很多倍。他的研究揭示了一个专家问题：一个人拥有博士学位或学士学位是没有区别的。发表文章众多的教授相对于记者没有任何优势
- 但泰洛克并不是只想揭示专家的实际预测能力（尽管该研究在这一点上相当具有说服力），而是更希望解释为什么专家们没有意识到他们不太擅长本行，也就是说，他们是如何编造故事的。这种不自知是存在某种逻辑的，主要是信仰维护，或者对自我评价的捍卫。
- 归因于意外。有一些超出系统、超出你的科学范畴的事情发生。鉴于它是不可预测的，你没有什么错。它是一个黑天鹅事件，而你没有责任预测黑天鹅事件。
- 人类在对随机事件的认识上容易犯不对称的错误。我们把成功归因于能力，把失败归因于在我们控制之外的事物，比如随机性。对好结果我们感到有功劳，对坏结果却不感到有责任。这使我们以为我们在谋生的领域比其他人都在行。
- 统计学上高深与复杂的模型不一定能比简单模型提供更为精确的预测。
- 整晚在计算机上进行复杂数学运算的科学家很少能比使用最简单的预测方法的出租车司机预测得更准。问题在于我们只看到这些方法奏效的少数情况，而几乎从不注意它们数量更为庞大的失败。
- 在几乎一切领域，复杂方法对现实都不适用。
- 为了生存，各种组织需要使自己和别人看上去有“前景”。
- 计划失败是因为人们具有筛选性思维，即忽视计划之外的不确定性来源。
- 意外几乎总是产生一个方向的结果：更高的成本和更长的完成时间。只有在很少的情况下，比如帝国大厦，你会看到相反的结果：更低的成本和更短的时间，这些情况是真正的意外。
- 实际上，任务越具常规性，你预测得越准确。但在现代环境下，总有非常规的事情。
- 还存在一种愚人效应，它产生于我们在思维上对模型外风险的忽视，或者说只专注于我们所知道的。我们从一个模型内部观察世界。想一想，大多数延迟和超额预算来自不被计划考虑的意外因素。
- 一旦预测被放在一页纸或电脑屏幕上，或者被放在PowerPoint演示文件中，这一预测就有了自己的生命，失去了它的模糊和抽象性，变成了哲学家所称的具体的东西。它拥有了新的生命，成为可见的事物。
- 或许，正是因为人们可以轻易地在电子数据表格里通过公式来预测未来，才使得那些预测大军信心十足地进行更长期限的预测。
- 这其中似乎存在一种经典的思维机制，叫做锚定。通过设想一个具体数字，你降低了对不确定性的不安，然后你“向它下锚”，就像在真空中抓紧一个物体。
- 让某人告诉你他的社会保障号码的最后四位数，然后让他估计曼哈顿牙医的数量。你会发现，通过提醒他一个4位数的数字，你会诱导出一个与之相关的估计结果。
- 在讨价还价过程中设置起点是一样的道理：你先提出一个较高的数字，如“这所房子要卖100万美元”，买方会说“只能85万”——议价过程将取决于初始报价。
- 公司和政府的预测还存在一个显而易见的错误：他们不为预测的情形附加可能的错误率。即使不存在黑天鹅现象，这种遗漏也是错误的。
- 不考虑错误率的预测显示出三种谬误，都来自同样对不确定性本质的错误理解：
第一种谬误：可变性问题。第一个错误在于太看重预测，而不关心它的准确性。
第二种谬误在于没有考虑随着预测期限的加长，预测效力会降低。
第三种谬误或许是最严重的，它在于对被预测变量随机性的错误认识。由于黑天鹅现象，这些变量可能会出现比所预测的乐观得多或悲观得多的结果。 - 即使你认同某项预测，也必须考虑现实中严重偏离这一预测的可能性。
- 人们常说智者能够预测未来，或许真正的智者是那些知道自己不能预测未来的人。
- 对于那些仅仅因为“这是我的工作”而进行预测，并且非常清楚自己的预测根本无效的人，我难以称其为有道德的人。
- 不幸的是，并非所有这些知识都能帮助读者预测明天会发生什么。实际上，它还可能降低你的预测能力。这是预测问题的另一个方面：预测的固有局限性，与人性没有多大关系，而是来源于信息本身的特性。
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