大多數的交易員只是在「蒸氣壓路機前撿零錢」，把自己暴露在衝擊力強大的稀有事件之下，卻還能安穩入睡，渾然不知。
－《黑天鵝效應》
《黑天鵝效應》：「你不知道的事」比知道的還重要！
想像有隻火雞，因為天天被人餵，牠漸漸相信，被好心人類養的好日子理所當然會一直下去，直到感恩節前的星期三下午，牠被宰了。
該死，火雞遇上了「黑天鵝事件」。
這篇心得會先從黑天鵝事件，這個你可能聽過但不大清楚的概念講起；接著談黑天鵝事件是如何影響我們所處的世界；然後解釋為什麼許多「預測」，都是人類的幻覺；最後則會告訴你，要怎樣在這充滿隨機的世界找到生存之道。
【黑天鵝事件】
過去，人總以為天鵝就是白色的，直到探險家在新世界的發現一隻黑色奇行種，從此過去認知被徹底打破。而這就是「黑天鵝事件」的名稱由來。
那這故事有什麼意義呢？
關鍵在，它提醒我們，過去的觀察與經驗有嚴重侷限性，單一觀察（一隻黑天鵝）就能讓過去經過無數確認（滿滿白天鵝）的推論失效。
那這概念為什麼重要呢？讓我們繼續看下去。
【黑天鵝效應】
接著細部地談黑天鵝事件的影響。
〔你不知道的事才重要〕
首先，黑天鵝事件引申出一個概念：你所不知道的事可能遠比你知道的重要。
許多負面黑天鵝，就是因為人們預期它們不太可能發生卻發生，而對世界造成難以挽回的惡化結果。像是911、金融海嘯或是這次的肺炎都是如此；而那些正面的黑天鵝，如網路、社群同，則同樣用大家預料不到的方式改變人類進程。
或可這樣說，我們的生活是被這些稀少卻重大的事件累積而成，然而在發生前，多數人對它們一無所知。
〔黑天鵝造成極度不均〕
想像你隨機找1000個人測平均體重。接著你將全台最胖的人加入樣本，這對平均體重影響並不大；然而如果你將體重換成淨資產，結果就大不相同。全台首富的資產恐怕會超過前面1000人的總和。
因此塔雷伯將我們所處的環境，分成平庸世界與極端世界兩種隨機性。體重屬於平庸世界，特殊事件的貢獻遠不如總體重要；而資產屬於極端世界，單一觀察點能不成比例地影響整體。
而極端世界之如此不平，是因它極度受黑天鵝事件影響。因此黑天鵝事件的另一影響，便是它造成極度的不均。
如果你是醫師，因為能看的病患有限，所提供的服務很難放大；但如果你是作家，只要寫一本書就有可能極大擴散（暢銷的話）。塔雷伯稱作家這狀況為「規模可變」，你提供的服務能被槓桿放大。而決定放大程度的，往往就是黑天鵝事件。
這在某些產業尤其嚴重，除了上述的出版業，還有電影業。經濟學家亞特．迪凡尼的研究就指出，一部電影的成功，多半來自不可預知的隨機性，直白說就是運氣。
不平等還與所謂「偏好連結效應」有關。舉英文為例，大家不是因為英文是世上最優秀的語言而愛用它，而是它一開始在地利人和下被某些人拿來當共通語。隨著越多人使用，其他語言的使用性就越加被排除。滾雪球般，英文就成了地球上共同的語言。
在隨機與擴散性加成下，製造出巨大不平等，也就是所謂「贏家效應」。勝者分走幾乎所有大餅。世界極端M型，你要嘛是巨人，要嘛就只能當侏儒。
這樣的不平，在這個網路與社群發達的社會可說更加明顯。如YT影片點閱或IG貼文愛心數，都屬極端世界範疇。可以想想最近的突發事件，是如何不成比例地吸走所有流量的。
【黑天鵝眼盲】
雖然黑天鵝對我們影響極大，但人類的心裡偏誤，使得我們傾向對它視而不見，甚至以為一切可預知，塔雷伯戲稱這叫黑天鵝眼盲。以下提三個常見例子：
〔確證偏誤〕
開頭說的火雞故事就是標準的確認偏誤。一個反向觀察就推翻之前所有確認與猜想。
舉個自身例子。前陣子開粉專，一開始會看每天增加幾個追蹤，推想一個月後會增加多少人。直到我《我畢業五年，用ETF賺到400萬》貼文被原作者轉貼，兩天內追蹤直接翻倍，我才意識到自己掉入平庸世界誤區。追蹤數顯然是屬於極端世界，極度受黑天鵝事件影響。
〔敘事謬誤〕
我們喜歡故事，偏好敘述。舉個例子：
喬伊婚姻美滿。他殺了他太太。
和
喬伊婚姻美滿。他殺了他太太已取得遺產。
乍看可能會認為第二個陳述比較合理，但其實第一個陳述包含更多可能性，以機率來說可能性其實更高。
人們偏愛具備完整敘事與明確「因果」的敘述。但這往往會影響我們對機率的判斷，低估黑天鵝的可能。像是當一戰時，幾乎所有的人都以為戰爭會很快結束，無須擔心，並給出各種「合理」的理由。結果這場仗打超過四年，超過1,600萬人喪生。
〔沉默證據〕
沉默證據指的是死人不會說話，反之活下來的人會為自己的生還給出各種原因。它有個較常聽到的名稱：倖存者偏差。
塔雷伯嚴厲指出市面上很多成功學都大有問題，因為多的是跟那些成功人士做一樣的事卻失敗的人。然而，他們不會進入大家的視野中。
這呼應上面提到的贏家效應。很多時候，某些人能脫穎而出，靠的不單是實力還有「運氣」。許多同樣有能力的人其實不幸被洗掉了。但我們卻會為他們的成功找各種解釋，忽略黑天鵝所扮演的腳色。
【預測幻想】
好的，既然我們總是低估黑天鵝發生的可能與影響，你可能會想，那要怎樣「正確」預知黑天鵝呢？很遺憾，我們「不能」預測黑天鵝。事實上，如果能被預測就不叫黑天鵝事件了。
糟糕的是，世上很多「專家」偏偏熱愛預測。這尤其顯露在政治與經濟領域上。物理大概少數接近準確的領域，但這也導致很多人喜歡用炫砲的「數學」模型，將他們的學說物理化，看起來有根有據。
書中關於人類的預測失敗，花了極大篇幅探討。以下就挑兩點來分享。
〔鐘形曲線〕
先從高斯分布，或稱鐘形曲線談起。典型的高斯分布如下圖：
高斯分配的多數觀察點都落在中央附近，而離平均值越遠的極端值所發生的機率會急遽下降。想想上面體重的例子，世界上不太可能存在體重超過1000公斤的人。也就是說，如果你用鐘形曲線來預估體重分布大致沒問題。
然而極端世界就不是如此，世界上的億萬富翁雖不多，但絕對也不少。也就是說，如果我們用鐘形曲線來預估那些稀有的極端值，就會產生錯誤的預估。
塔雷伯認為，許多金融、經濟學家的預測，就是建立在以鐘形曲線為本的脆弱模型上。在平庸世界或許行得通，但遇到黑天鵝就完全失去準心。荒謬的是，他們往往在災難發生後，還會修正模型，告訴你其實一切都是可「預測」。
〔複雜世界〕
讓我們從另一個角度來思考為何真實世界如難被預測。書中的撞球比喻十分有意思。簡述如下：
如果我們有一組靜止球體的基本參數、球桌阻力、撞擊力，那麼我們大致可以預估撞球第一次撞擊的情形。到第九次撞擊，你必須考量站在球桌旁人的萬有引力才能準確預估。而如果要預測第五十六次撞擊，宇宙中每個基本粒子都要被考慮進你的假設中。
這還只是撞球，想像如果這些粒子有自由意志，像人一樣，你就會明白為什麼想預測股市漲跌或經濟走向，基本上是天方夜譚。複雜世界裡沒有簡單答案。
黑天鵝事件大部分是由於人們使用遠超過自己所瞭解的方法，根據錯誤的結果，投以過度的信心。
－《黑天鵝效應》
－《黑天鵝效應》
【面對黑天鵝】
看到這邊你可能會想，雖然黑天鵝很重要，但既然無法被預知，了解這些又有什麼用呢？
非也。我們其實可以利用這樣的隨機性來行動。如塔雷伯說的，我們不需要預測黑天鵝，而是做決策時不要當「火雞」。讓我們先從如何對付正面黑天鵝開始。
〔正面黑天鵝：機會過曝〕
要遇到正面黑天鵝，就要讓自己盡可能曝光在各種機會中。不斷搜尋、收集能撞到正面黑天鵝的可能性。尤其在損失有限時，更要盡可能的積極、投機。因為失敗不痛不癢，而只要一次好運就能徹底翻身。
在雞尾酒上的隨興聊聊經常可以帶來重大突破—不是枯燥乏味的書信往返或電話交談。
－《黑天鵝效應》
－《黑天鵝效應》
〔負面黑天鵝：避免書呆子〕
而面對負面黑天鵝就要盡可能保守。因為只要一次意外，就可能讓你萬劫不復。像書中就極端反對負債。我想到最近看《茶金》的例子。劇中吉桑就是不斷舉債投資，結果遇到「四萬換一元」的黑天鵝，差點一蹶不振。
此外還要小心那些上而下、公式且標準規格化的論述。塔雷伯稱這種思想為「柏拉圖式思想」，脆弱且易被黑天鵝擊倒。他認為我們要反過來，專注於建立下而上，重視經驗並保有懷疑的非柏拉圖式系統。
我想到我身處的半導體業似乎就是非柏拉圖的場域。總是充滿各類毫無道理的經驗型知識，大多時候都無法用漂亮理論解釋。而同樣手法套用到不同製程、機台可能就全不適用。整套系統是每個血汗工程師辛苦累積的know-how，非常下而上且依賴實務經驗。而這也是為什麼台灣半導體產業很難被複製、取代的原因。
【總結】
來到總結時間。黑天鵝事件指的是極稀少，卻會造成巨大影響的事件；而人們的偏誤心態，往往讓我們忽視黑天鵝，用看似合理敘事，脆弱的鐘形模型，做出錯誤預估；正確面對黑天鵝的方式是不去預測它，盡可能把自己浸泡於可能遇到正向黑天鵝的機會中，並保守面對可能遇到負面的黑天鵝的場域，避免受其傷害。
此書內容豐富，且觀點犀利，佐以大量故事、案例和研究，讀來相當過癮。有人說塔雷伯的書很吃電波，因為它的敘事風格非常隨興，可能突然就來個故事，論點有時會迴圈再述，不夠有序。不過，我想塔雷伯看到這種評論會很得意吧。畢竟他在書中直接表明他對於隨筆敘述的偏愛，並反對自己的思維被「規格」化。
象徵和故事遠比想法更有利（嗚呼）；他們更容易記住，讀來也更有趣。
－《黑天鵝效應》
－《黑天鵝效應》
我的話，讀的是挺開心的，尤其這次是二刷，更能享受其中內容，不時被他的挖苦言論逗樂。雖然實在酸了點（尤其是對經濟學），但真的挺高級，全不帶髒字。
皮質部最大的動物，智慧最高—我們人類的皮質部最大，其次是銀行執行長、海豚，和我們的表親：猩猩。
－《黑天鵝效應》
－《黑天鵝效應》
【後記】
最後，想談談這次二刷對我的一些啟發。
前陣子常思考自己的部落個定位，擔心分享的書種太雜亂，缺乏特色。但再讀此書，我才意識到到經營部落格、粉專都是屬於極端世界範疇，能不能被看到有許多隨機因素影響。所以我決定就繼續介紹自己喜歡的書吧。畢竟上班已經夠苦悶，寫東西還是揀自己愛的寫囉！
當然我還是希望有更多人因為我分享而去讀這些書。所以另一思索點，大概是要更積極製造遇到正面黑天鵝的機會。
目前想到的事，在社群上多嘗試不同模式的發文。此外，也應該努力建立更多與他人的連結，而這應該算我的弱區，不管在社群或寫作平台上，我都稱不上活躍，新的一年可能要好好改進。
題外話，如果大家喜歡我的文章，歡迎多多分享，或許你就是我的黑天鵝，小弟在此先謝過（笑）。
最後，此書讓我學到最重要的點大概是：認清自己的無知，畢竟，世上多的是不知道的事。願自己能永遠保持對世界的好奇，彈性面對不同想法，廣泛探知更多可能！
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每次
黑天鵝效應
The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable
Nassim Nicholas Taleb 2011 大塊文化
前言
昨天提到邊牧軟軟這隻狗不止會打麻將，而且還能打贏人的小故事。它有點類似黑天鵝理論：1.過去的經驗讓人不相信它會出現，結果它竟然出現了；2.此事將會帶來很大的衝擊；3.有人會針對這現象做出解釋和推論。(維基百科針對黑天鵝理論所做的介紹)，
一英里魔咒
直接連想到之前體育界的「一英里魔咒
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黑貓一直在小心翼翼觀察喬安的表情。
「妳不生氣？」
喬安面無表情，「生氣有用嗎？難道人生還能回頭？」
黑貓的眼中充滿愧疚，誠懇地道歉，「對不起！我知道我不應該將妳的事告訴會長，可是......」
「你的行為違背醫德，所以我不能原諒你。」喬安冷冷道，「這是不對的，我希望你以後別再犯同樣錯誤！」
黑天鵝的由來源自17世紀前，歐洲人以為所有天鵝都是白色的，直到1697年在澳洲發現第一隻黑色天鵝，徹底打破了人們對天鵝的固有認知。只需一個黑天鵝的觀察結果就能使從無數次對白天鵝的觀察中歸納推理出的一般結論失效，引起了人們對認知的反思，以往認為對的不等於以後總是對的。
相信大家對於黑天鵝一定不陌生，就是指無法預測及超乎常識但衝擊力大的事件，不過灰犀牛是什麽呢？且讓我娓娓道來。
提到經濟學往往教我如墜五里霧中。大學時代，買了一推經濟學的教科書，讀了好幾篇依然不懂。後來才發現這是計量經濟學，一堆圖表一串術語，如同閉門造車。但有時候你會發現有些著作的特色，就是讓讀者昏頭轉向，才顯示身為作者的高深學問，比如法國精神分析學家拉岡。
為何出現塔雷伯的黑天鵝效應？為何行為經濟
歷史中經常出現一些無法預測且具有極大影響力的事件，這就是所謂的"黑天鵝效應"。
這些罕見且極端的事件，如金融市場崩潰、自然災害或科技創新，往往在發生後才容易找到解釋，但卻難以事前預測。
在投資中，這些黑天鵝事件可能對我們的投資組合和策略產生深遠影響，因此我們需要敏銳地洞察風險。
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