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你可以愚蠢，但只要具有反脆弱性，表现依然会很好。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb），男，安皮里卡资本公司的创办人，也是纽约大学库朗数学研究所的研究员。
知性的生活关乎如何进行情绪定位，以消除伤害的刺激，正如我们所看到的，方法就是淡化你所拥有的东西在你心中的地位，这样任何损失都不会给你带来伤痛，世界的波动性也不能给你带来负面影响。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
迈向反脆弱性的第一步就是减少不利因素，而不是增加有利因素：也就是说，通过降低自己暴露于负面“黑天鹅”事件的概率，让反脆弱性顺其自然地发挥作用。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
社会政策往往保护弱势群体，同时让强者各尽其职，而不会帮助中间阶层巩固其特权，因为这样会阻碍进化，造成各种经济问题，最终还会给穷人带来最大的伤害。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
同样的，在远古时代，学习只是为了学习，希望使人成为一个好人，一个值得交谈的对象，而不是增加城市里戒备森严的金库中的黄金存量。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
死亡和牺牲成了很好的营销手段，特别是当一个人在面临命运的审判时还能坚持自己的意见时。英雄往往是一个充满知性信心和自尊的人，死亡对他来说微不足道。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
瓶颈是所有忍痛效应的源头。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
我过去对这一问题的解释是，心理偏见是低估世界上随机结构的背后原因——项目之所以花费了更长的时间，是因为原来的估计过于乐观。对于这种偏见，也即过度自信。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
我宁愿做愚钝但具有反脆弱性的人，也不做极其聪明但脆弱的人。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
我们当然可以将当今全球化带来的脆弱性归咎于复杂性的增强，各国的相互关联和文化传染导致经济变量的波动造成比以前更严重的影响——这是世界向极端斯坦转变的典型现象。但是，这里还有另外一个因素——即财富。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
即使在个人层面，财富也意味着更多的麻烦；我们缓解财富带来的并发症可能最终会比追求财富所花费的努力还要多。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
你可以愚蠢，但只要具有反脆弱性，表现依然会很好。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
然而实际上，人们是通过负向方法寻求成功的，这也是进化过程的选择：下棋高手通常通过不输棋而取胜；人们通过避免破产而致富（尤其是当别人破产时）；宗教大多制定了许多禁忌；生活的经验主要是关于我们应该避开什么事。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
在生活中，我们通过拒绝受骗来提高反脆弱性。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
在政治领域，一个好的体制就是有助于社会淘汰坏人的体制，它不必考虑做什么事或者由谁执政。因为一个坏人造成的伤害可能大于一群好人集体所做出的努力。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
我意识到，“少即是多”启发法在两个方面与我的发现不谋而合。其一是极端效应。在有些领域，罕见的事情（我再重复一次，它们或好或坏）起到了不成比例的重要作用。但我们却往往会忽视它，因此，关注如何利用或避免发生此类罕见事件将大大地改变我们的风险值。如果只需要担心“黑天鹅”风险的话，生活要轻松很多。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
当今几乎所有东西都有赢家通吃的效应，包括伤害和收益的来源。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
不管某些东西看起来多么符合你的想法，它的叙述多么好或多么坏，时间更了解它的脆弱性，并会在必要时毁掉它。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
这是现代化的悲剧，正如极为焦虑、过度保护子女的父母。那些试图帮助我们的人往往会对我们造成最大的伤害。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
我们从预言的历史记录中看出：在被证明正确之前，你会遭到唾骂；在被证明正确之后，你会遭到一段时间的仇视，或者更糟的是，由于追溯失真，你的想法会显得“不足为奇”。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
在很多情况下，你的想象力会把新的东西注入其中，这就是我们所说的创新、改进、尖端技术和其他庸俗与陈腐的商业术语。我们将看到，这些常见的关于创新的概念不只是在美学上令人厌恶，从经验和哲学上来说也是一些无稽之谈。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
严格来说，正确的想象就是从未来中排除或削减不属于未来的东西，采用否定法。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布
纽约大学库朗数学研究所的研究员
