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乘法效应，没有冗余的系统，在高负荷运载的时候，一旦发生小纰漏，其纰漏会瞬间扩散到整个系统，另小纰漏造成的影响瞬间成倍数增长，这警告我们，在对高负荷运载的系统调整时，一定要细心。
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。
我们的大脑偏好走捷径，局面的变化总比全局更容易被大脑注意（和存储），需要的内存空间也更小。
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
未来包含在过去之中。
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
技术的自然特性，可能就是被自身所替代。
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
按照历史之最来评判后续发生的事是不正确的，因为历史之最发生时，他之前肯定有另外一个历史之最。
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
与一个无知的人保持距离相当于一个聪明的人为伍。
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
我们今天认知以为正确的可能在明天被证明是错的，但错的认知很少被纠正成对的，所以很多时候，以错误认知来作为判断事情的依据往往更有效。
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
下棋高手通常通过不输棋而取胜，尤其在与同样的高手过招时。
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
生活和工作中，要去识别什么样的错误是可以犯，什么样的错误是不能犯，也就是边界，提前察觉到边界问题时，可以考虑提前释放掉一些压力。
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
人类固有僵化的行为习惯会引发自然发生非线性的变化，其最终结果可能是灾难性的。
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
需求的放大，在放大中去把握真实需求。
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
乘法效应，没有冗余的系统，在高负荷运载的时候，一旦发生小纰漏，其纰漏会瞬间扩散到整个系统，另小纰漏造成的影响瞬间成倍数增长，这警告我们，在对高负荷运载的系统调整时，一定要细心。
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
生活中，抛开共事的人来说，遇到和我们意见不同的人比遇见和我遇见一致的人更有益，即便是共事的人，偶尔的意见不一致，也会让我们能够将事情做的更好。
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
减少回答对你来说毫无意义的问题。
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
越庞大的组织，越容易遗漏选择性，难以抓住机会，无奈之下，他们只能制定规划来试图让自己朝着正确的方向走，但实际上可能达不到效果，其实他们可以选择另一些方式，努力将组织分成多个组织，但这也将给组织间的协作带来问题，但增加了波动性和把握机会的创造性。
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
如果你着急完成某事，你可以选择让办公室里最忙或者第二忙的那个人来做，因为他处于高效工作状态，其他人可能效率并不高。
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
认知基础的提高，与新药数量的减少同步，可以理解成，我们了解的越多，我们在做事时的方向性越强，关注点越集中，越容易错过研究路途中的意外收获，这一点在我们生活中同样有效，天马行空的想象越来越少。
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
当你很有目的去做一件事时，很容易漏掉做这件事的意外收获，有时这个意思收获比你所想要得到的奖励还要丰盛。
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
先知先觉与后知后觉。
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
好的教育是启发我们怎么做，却不应该指手画脚的告诉我们怎么做。
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
系统化的教学非但没让你了解可选择性，反而让你学会了无视可选择性。
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
数据的滞后性以及天花板，都预示着分析数据时还要注意到其反作用力。
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
