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与害怕尝试新事物的研究员不同，每当大自然看到不对称性，它就看到了选择的机会。
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。
在某种程度上，这种错误酷似火鸡问题，将我们没有看见的东西疑为不存在，这与将缺乏证明某事的证据错当成证明某事不存在的证据如出一辙。
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
在某种程度上，我们都有类似的障碍，当同一种思想在不同的背景中出现时，我们就无法辨识了。
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
在某个领域工作的人并不受制于一系列考试；他们之所以受到雇用与伶牙俐齿毫无关系。进化不依靠叙述故事，只有人类才需要；进化也不需要为“蓝色”指定一个称谓。
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（病情轻微），任何使你远离医生、选择无为策略（因此给予大自然发挥作用的机会）的事情都是有益的。
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
在复杂领域，知识或所谓的“知识”阻碍了研究的发展。
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
在非线性情况下，简单的“有害”或“有益”的陈述都会失灵：关键在于剂量。
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
在大多数充满高度随机性的情况下，人们无法真正判断一个成功的人是否确实有能力，或者一个有能力的人是否能够成功，此时我们很容易被随机性所欺骗，但我们几乎总是能够预测到相反的情况，即一个完全没有能力的人终将失败。
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
在脆弱性的情况下，一个人捡了芝麻，却丢了西瓜；而在反脆弱性的情况下则是丢了芝麻，得到了西瓜。因此，在反脆弱性的情况下，你可能在很长时间内反复失败，但不会遭到很大的损失，只要碰巧做对一次就可以大赚；而在脆弱性的情况下，一次损失就可能让人一蹶不振。
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“成熟”市场上没有免费的午餐，看似免费午餐的背后必定隐藏着风险。
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
预测者在预测误差面前是脆弱的。过于自信的飞行员最终导致机毁人亡，而数据预测则导致人们承担更多的风险。
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
与害怕尝试新事物的研究员不同，每当大自然看到不对称性，它就看到了选择的机会。
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
愚蠢的人总是力图赢得辩论，而聪明人则寻求获利。
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
愚蠢的人有一个核心特征，那就是他们永远不会知道，他们之所以容易上当是因为他们的思维局限。
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
有些事情能从冲击中受益，当暴露在波动性、随机性、混乱和压力、风险和不确定性下时，它们反而能茁壮成长和壮大。
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
由于有了反脆弱性，我们做的要比我们想象的更好。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
由于一个小小的例外便可以推翻一个论断，因此，虽然我们不能确定某个事物就是什么，但证伪总是比证实更容易找到依据。
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
由于一个领域内的技能无法移植到另一个领域，这促使我对课堂上学习的任何技能，或者任何以非生态形式掌握的东西普遍心存怀疑，我更相信从街头斗殴和现实生活中学到的东西。
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
由于事后扭曲，有些人当然没事先看到事件来临，却记得他们想过那件事产生的影响，而且会设法说服自己，是他们预测到了这些事件，随后还要说服别人相信这一点。每个事件发生后，事后预测者的人数总是多于真正的预测者。
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
由于你无法预测合作，也不能指导合作，你就无法看到世界的发展方向。你所能做的就是创造一种有利于合作的环境，为繁荣奠定基础。
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
由于反脆弱性的存在，他攻击或诋毁你的努力反而使你出了名。
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
由于采取了一小部分措施，你便能够降低个人发生意外的大部分风险。
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
