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我知道,我很难向天真的数据驱动型人们解释,风险存在于未来,而不是过去。
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。
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
现实中行得通的事物往往源于实践,而不是理论。
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
现代的斯多葛主义践行者就是能够将恐惧转化为谨慎,将痛苦转化为信息,将错误转化为启示,将欲望转变为事业的人。
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
物理学享有特权,它是一个例外,这使得其他学科模仿它就如同鲸鱼想要像鹰那样飞翔。
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
无所事事的人总是无法驾驭内心的不满和好奇,从而成为它们的奴隶。
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
我自己在写这些段落时,也尽量避免受控于一个精确的和明确的计划,而是喜欢从未知的内心深处汲取灵感,写出让自己感到惊喜的文字。写作的价值就在于它能给予我们一种冒险的刺激感,这就是为什么我喜欢写书而不喜欢写专栏。
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
我只在自己有写作欲望的时候写作,而且只写我喜欢讨论的主题,要知道,读者可不是傻瓜。所以,我往往用拖延的方式等待内心的自我呼唤,用这种慢慢进化而来的本能来抵抗对我写作的任何干预。
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
我知道,我很难向天真的数据驱动型人们解释,风险存在于未来,而不是过去。
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
我之所以如此愤怒是因为我意识到,预测并非中性事物。它会带来医源性损伤,对冒险者造成不折不扣的伤害,就好像用蛇油膏来代替癌症治疗方案,或者像乔治·华盛顿那样进行放血治疗。
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
我之前阐述的理念是,财富会让我们在逆境中损失得更多。如果在命运安排的事件中,你失去的比能够得到的更多,那么就形成了一种不对称,而且是不利的不对称。
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
我用杠铃来形象地描述在某些领域采取保守策略(从而在负面的“黑天鹅”面前保持强韧性),而在其他领域承担很多小的风险(以开放的姿态迎接正面的“黑天鹅”)的双重态度,从而实现反脆弱性。
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
我一生都在使用一个简单但非常有用的启发法:骗子是可以识别出来的,他们都会给你正向的意见,而且只有正向的建议,利用我们对所谓秘籍的轻信和热衷,听他们一说,我们顿时会觉得某件事再明白不过了。
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
我想提醒读者,学问和有组织的教育不是一回事儿。
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
我们知道错误的事情远多于知道正确的事情,或者就脆弱/强韧的分类来说,负向知识(什么是错的,什么不起作用)在错误面前比正向知识(什么是正确的,什么起作用)更强韧。
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
我们之前发现的证据表明,课堂教育并不会带来财富。而是有钱之后,人们才会接受教育(一种副现象)。
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
我们在此所说的目的论谬误,是指你有个错觉,以为自己确切地知道将来的方向,在过去也确切地知道自己将来的方向,其他人过去所取得的成功也源于清楚地知道自己的方向。
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
我们再来看看这两种截然不同的回报,一种是“左边受限”(损失有限,如泰勒斯的赌注),一种是“右边受限”(收益有限,如保险公司或银行等)。这其间的区别至关重要,因为生活中的大多数情况不是属于第一种就是属于第二种。
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
我们有充足的实证研究结果表明,向一个人提供随机性的数据预测会增加其承担的风险,即使他知道这些预测是随机性的、完全不准确的。
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