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2014-02-16 08:31:04
極端斯坦與知識
雖然平均斯坦與極端斯坦的區別對社會公平和事件演變都有重大影響,但現在還是讓我們看看它對知識的意義吧,這是其大部分價值所在。如果一個火星人來到地球,測量這個快樂星球上居民的身高,他只需要測量100個人就能夠對平均身高有很好的了解。如果你假設自己生活在平均斯坦,你可以坦然接受你的測量結果,前提是你確定這一結果來自平均斯坦。你還可以坦然接受從數據獲得的知識。其認識論上的結果就是,在平均斯坦的隨機現象中,是不可能①獲得黑天鵝這樣的意外的,因而整體由一個觀察結果決定。首先,最開始的100天能夠告訴你對於這些數據你所需要知道的一切。其次,即使你發現了一個意外,比如那個體重最重的人,也沒有什麼影響。
如果你處理的是極端斯坦的數據,從任何樣本求得平均值都是令人困擾的,因為它受某個單個觀察值的影響如此之大。這就是困難所在。在極端斯坦,個體能夠輕易地以不成比例的方式影響整體。在這個世界里,你總是會對你從數據中獲得的知識表示懷疑。這是能讓你區別兩類不同隨機性的非常簡單的測試方法。
你從平均斯坦的數據中獲得的知識隨著信息供給的增加而迅速增加。而你從極端斯坦數據中獲得的知識增加得很慢,而且與數據的增加不成比例,有些數據非常極端,甚至達到未知的程度。
溫和與狂野
按照我的突破性與非突破性的思路,就能夠清楚地看到平均斯坦與極端斯坦之間的區別。我在這里再舉幾個例子。
屬於平均斯坦的問題舉例(受我們所說的第一類隨機性影響):高度,重量,卡路里攝入量,面包師、小餐館老闆和牙醫的收入,賭博收入(這是一個特例,假設某人去賭場只賭固定的大小),車禍,死亡率,“智商”(測出來的)。
屬於極端斯坦的問題舉例(受我們所說的第二類隨機性影響):財富,收入,單個作者圖書銷量,“名人”知名度,Google搜索量,城市人口,詞匯表中某個單詞的使用量,每種語言的使用人數,地震造成的損失,戰爭死亡人數,恐怖事件死亡人數,行星大小,公司規模,股票持有量,物種之間的高度差異(比如大象和老鼠),金融市場(但你的投資經理是不知道這一點的),商品價格,通貨膨脹率,經濟數據。極端斯坦的清單比平均斯坦的長得多。
意外事件的統治
平均斯坦與極端斯坦之間的差別還有另一種說法:在平均斯坦,我們受到集體事件、常規事件、已知事件和已預測到的事件的統治;在極端斯坦,我們受到單個事件、意外事件、未知事件和未預測到的事件的統治。不論多麼努力,你也不可能在一天內減輕許多體重,而是需要許多天、許多週甚至許多月的累積結果。同樣,如果你是一名牙醫,你永遠不可能在一天內變富,但經過30年積極、勤奮、小心和日复一日的鑽牙操作,你會做得很好。但是,假如你從事極端斯坦的投機,你可以在一分鐘之內賺取或賠掉大筆財富。
大部分黑天鵝現象發生在極端斯坦,它只是粗略的近似概括,請不要將其柏拉圖化,即不要過度簡化。
極端斯坦並不全是黑天鵝現象。有些事件很少發生,很有影響,但某種程度上是可預測的,尤其對那些有準備並且有辦法去理解它們的人(而不是聽從統計學家、經濟學家和各種鐘形曲線理論鼓吹者的人)。它們是黑天鵝的近親,在某種程度上是可以用科學方法理解的,了解它們的發生頻率會降低你的驚奇感:這些事件很稀少,卻在預測範圍內。我把它們稱為“灰”天鵝曼德爾佈羅特隨機現象。
在平均斯坦也會有嚴重的黑天鵝現象,雖然十分少見。怎麼會有呢?你可能忘了某事件具有隨機性,以為它是確定的,然後發現一個驚喜。或者你可能由於缺乏想象力而過濾並忽略了某個不確定性的來源,不管是溫和的還是瘋狂的—大部分黑天鵝現象來自我將在第九章讨論的“過濾性”缺陷。
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