在南美洲亞馬遜河流域的一隻蝴蝶，輕輕拍動了幾下翅膀，可能在兩後引起德州的一場災難性風暴。
這是很多人都很熟悉的蝴蝶效應，當然這個小故事可能誇大了蝴蝶翩翩飛舞能造成的影響，但是它真正想訴說的是在初始時期，微小的變動會對結果造成巨大的影響。
蝴蝶效應是1961年，美國的數學家，德華・羅倫茲（Edward・Lawrwnce）所發現的一個現象。當時羅倫茲在用計算機模擬天氣的變化，計算機模擬都需要輸入參數，羅倫茲一時偷懶把一個應該輸入參數0.506127四捨五入了，用0.506 代替，看起來這不到萬分之二的誤差應該礙不了什麼事，我們生活中很常這樣做。可是，羅倫茲卻發現計算機輸出的結果不是相差萬分之二，也不是相差百分之二，而是百分之二十！這是一個完全不同的天氣狀況。
這就相當於說，如果你測量某地的大氣壓力有萬分之二的誤差，原本晴天，預測出來結果變成下雨，這是個非常絕望地發現。幸好，現在科學家都知道羅倫茲當時可能用的是一個非常敏感的模型，而且非線性系統本來就會受到初始值極大的影響，現在的天氣預報都可以透過衛星雲圖、地面氣象數據達到很好的預測效果。
巴西的蝴蝶，真的能製造德州的颶風嗎？
從天氣預測到星座運勢，從個人命盤到末日預言，預測可以讓人感到希望，讓人感受希望盡在手中，
我們人就是喜歡預測，但有些事是怎麼也測不準的。
數學家羅素曾經提出一個火雞問題。如果有一隻火雞，主人每天早上十點都會過來餵食飼料，不管晴天、雨天、平日、假日，每天十點就有食物吃，這是火雞感到幸福的一刻，火雞對人類的的好感度一天一天的上升，充滿信任，但是到了聖誕節前一天，風雲變色，火雞想也想不到它如此信任的人類會成為它的夢靨。
火雞依據過去人類對它的行為做出一個結論，人類真是善良的天使，過去一千天，每天十點讓我獲得幸福，但是火雞卻無法預測到第一千零一天發生它生命中最重要的事件。
火雞問題又稱為「休謨問題」（Hume’s problem），經驗論者會把過去的經驗總結成結論告訴你沒有風險，例如在台北車站的鐵軌小睡了一下，結果沒出事，就說你看，這就是在鐵軌上睡覺沒有風險的證據。
我們常常自以為可以藉由過去的模型、規範去預測未來，就像去年開始的新冠肺炎疫情，當時就有人說疫情大概會持續到2020年夏天就結束了，結果現在美國、歐洲、南美洲疫情照樣肆虐，班機照樣停飛，很多人都喜歡在沒有充分證據支持下產生極大的信心，這似乎是人類的天性。
股神巴菲特出清手上所有航空股的時候，他想的並不是疫情什麼時候會結束，而是他認為航空業的本質已經被改變了，也許未來人類會因為疫情，大幅減少各國往返的次數，但是他也“不知道”疫情什麼時候才會結束。
我一直很尊敬那些勇於承認自己“不知道”某些事情的人，當我在金融業時，常常聽著內部所謂的專家在預測市場，不論股市、債市、匯率，內部的專家講得頭頭是道，只要行情剛好被猜中，他們就會大肆宣傳；如果走勢完全相反，他們就會說這是因為某某事件造成的意外，超出我的預測能力，但是就像火雞一樣，這些所謂的“專家”依循著過去的圖表、規則，難道就能預測未來嗎？
如果這些所謂的“專家”不了解隨機性，那就可以懞懞懂懂的繼續過下去，但是如果對隨機性有些瞭解，卻還是繼續唬爛的話，那跟詐騙集團也沒有什麼兩樣。納西姆·塔雷伯在《黑天鵝》一書中提出：會移動的東西就需要知識，通常沒有專家；而不會移動的東西，似乎就有些專家。換言之，處理未來、並把研究建立在不具重複性之過去的行業，有專家問題。
就我的經驗而言，金融業在這裡有很大的專家問題，只是大家選擇視而不見。
哈佛大學經濟學家約翰高伯瑞就曾說：「只有兩種人會去預言未來，一種是一無所知的人，另一種則是不曉得自己其實一無所知的人」
並把研究建立在不具重複性之過去的行業，似乎有專家問題。
另一個例子是之前很火紅的生技股，合一跟中天，這兩隻股票猶如雲霄飛車，很多人都希望搭上這財富自由列車，但是卻又要說服自己是在投資，因此把前景跟基本面講得頭頭是道，自以為是的預測股價，但是其實是不用說那麼多的，只要承認自己是在賭博就行了，有賺是運氣，有賠有是運氣，沒有說買這兩隻股票不好，但是買了還要說服自己是在看股票的內涵價值不免糊塗了。
人類在心智上的預測能力，應是演化的產品，但是我們預測的能力主要適用在平庸世界，例如你遇到了想跟你爭奪配偶的競爭對手，你判斷了一下對手的體型、年齡、狀態，馬上就能預測是否要展開這場戰鬥，如果差異太大，打都不用打，也省了消耗的能量，但是在極端世界中，股價、疫情，這些都是隨機性製造的小遊戲，沒有任何一個模型能保證明天會發生什麼事，甚至演化（evolution）本身就是沒有方向的，你、我、甚至智人會能生存在這個世界上，也許都只是巧合而已。
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《黑天鵝》
