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要让有利因素大于不利因素，只需要减少极端不利因素的侵害（情绪伤害），而不是改善中间因素。
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。
一个思想之所以能够幸存，不是因为它在竞争中胜出，而是因为持有这些观点的人幸存了下来！
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
一个数字可能是另一个数字的函数，但是这个函数太复杂，很难用数学方法表示出来。它们的关系中可能存在可选择性，这是那些不擅长理论阐述的人所深知的东西。
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
一个人所受的尊重是与他为了自己的理念而承担的风险（换言之，就是他面对了多少不利结果）成正比的。
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
一定程度的混乱反而有助于稳定系统。
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
一旦被剥夺了摄取毒物的权力，我们将变得脆弱，强韧化的道路常始于一点点的伤害。
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
一本书遭到了批评，实际上说明它引起了真实的、毫不虚假的关注，表明它不是一本无聊的书，要知道，无聊是一本书最致命的缺陷。
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
也许资本主义背后的支持理念就是一种反医源性损伤效应，得到一种意料之外但也并非意想不到的后果：这个系统将个人追求私利的目标（确切地说，不一定是良好的目标）转化为对集体有利的结果。
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
也许我们最大的资产就是我们最不信任的东西：某些风险承受系统的内置反脆弱性。
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
也许大部分问题都不可能有一个容易识别的原因，但往往会有一个简单的解决方案（不是所有问题，这已经够好了），这样的解决办法是可以立即识别的，有时直接就能看出，而不用复杂的分析与十分脆弱、容易出错、追根溯源的复杂办法。
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
要推翻大自然，我们需要拿出令人信服的充足证据，而不是像一般那样反过来做。
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
要让有利因素大于不利因素，只需要减少极端不利因素的侵害（情绪伤害），而不是改善中间因素。
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
选择权赋予人获取有利因素而不受不利因素影响的机会。选择权就是反脆弱性的武器。
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
选择权的一个属性是：它并不关心平均结果，而只关心有利因素（因为不利因素并不会超过某一界限）。
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
选择权不仅受益于可变性，也会从小成本的错误中受益。因此这些错误就类似选择权——从长远来看，幸运的话，错误会带来收益；不幸的话，错误会带来损失。
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
需要注意的是，医源性损伤是富裕和复杂，而非贫困和单纯造成的结果，而且是知识不完全的产物，而非完全无知带来的恶果。
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
虚假统计关系的数量增长要比真实信息快得多，因为噪声是凸性的而信号是凹性的。
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
信息有一个讨厌的特性：它会将失败隐藏起来。很多人在听到有人炒股致富，在街对面买了一套豪宅的成功故事后，都会被吸引进入金融市场——但实际上，有关失败的信息都被掩藏起来了，我们没有听到它们，所以受资者投到误导而高估了成功概率。
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
信息是具有反脆弱性的，湮灭信息的努力比宣传信息的努力更能增强信息的力量。一个典型的例子是，许多人越是为自己辩解，越会越描越黑。
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
心理学家捷尔德·盖格瑞泽有一条简单的启发法。不要问医生你该做什么；而是问医生，如果他处于你的情况下，他会做什么。你会很惊讶地看到其中的差异。
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
相反的，当你以为你知道的信息比你实际知道的要多时，你（在错误面前）就是脆弱的。
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
现在，由于相当比重的技术知识实际上来自于反脆弱性、可选择性的试错法，因此某些人和机构试图向我们（和他们自己）隐瞒这一事实，或贬低它的作用。
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
