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我们看到，餐饮业之所以效率很高，恰恰是因为餐馆都是脆弱的，每分钟都有餐馆破产，而企业家往往忽视了这种可能性，因为他们总认为自己会战胜困难。
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。
我们应该让事物在缺陷和预测错误面前变得更加强韧，甚至应该利用这些错误。也就是说，从柠檬里榨出柠檬汁。
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
我们天生容易受理论的愚弄。但理论诞生又消亡，而经验却总能经受时间的考验。
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
我们始终找不到能让我们在健康的状况下无条件地增强体质（或无条件变强壮）的药品，原因很简单，可以从统计数据来看：大自然本应该可以找到这种神奇的药丸。
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
我们审视一下各领域的技术便会看到，事实上，大多数领域都更像烹饪而不是物理学，特别是复杂领域的技术。
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
我们认为什么都不懂的人，可能未必那么无知。
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
我们没有看到过绝版的精彩小说，我们只是认为，销量高的小说写得都好（不管你怎么理解），那么写得好的小说也一定销量高。实际上，我们混淆了必要条件和因果关系：因为所有幸存的技术都有一些明显的好处，这促使我们相信，所有能带来明显好处的技术都将留存下来。
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
我们可以通过3个简单的区别来划分事物——这也是三元结构的关键：喜欢干扰（或错误）的事物、对干扰（或错误）持中性态度的事物，以及厌恶干扰（或错误）的事物。
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
我们可能永远不会了解x，但我们可以考虑x的风险，用杠铃模式来解决问题；即使x仍然大大超出我们的理解，我们也可以控制x的函数，也就是f（x）。我们可以不断地改变f（x），直到我们用一种机制让我们对其感到放心。这种机制就是凸性转换，是杠铃模式的一个比较时髦的名字。
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
我们可能误将系统的反脆弱性视为个体的反脆弱性，而事实上，系统的反脆弱性是以牺牲个体为代价取得的（这是毒物兴奋效应和自然选择之间的差异）。
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
我们可能会被剥夺一些东西——但是，善行和美德是不会被剥夺的。
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
我们看到，餐饮业之所以效率很高，恰恰是因为餐馆都是脆弱的，每分钟都有餐馆破产，而企业家往往忽视了这种可能性，因为他们总认为自己会战胜困难。
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
我们很容易识别脆弱性，并把它置于三元结构的脆弱类中，而不看其潜在的益处，因为破碎的东西将永远破碎。
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
我们很难接受一个关键事实：课堂上学习的东西只能留在课堂上。更糟糕的是，课堂学习甚至能带来可觉察的危害，一种从未有人讨论过的医源性损伤。
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
我们发现有两个领域存在，一个是游戏领域，牌局就像游戏，事先会明确游戏规则；另一个是生态领域，在这里我们不知道规则，不能孤立地看待变量，就像在现实生活中一样。
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
我们的世界中深藏着秘密，只有实践可以发现它们，而意见或分析是无法全面捕捉这些秘密的。
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
我们常看到一个令人费解的现象，即给我们带来最大利益的并不是那些曾试图帮助我们（比如提供“建议”）的人，而是那些曾努力伤害我们但最终未能如愿的人。
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
我们不能把预测失误的人关进监狱，也无法阻止某些人要求进行预测；但我们可以告诉人们不要聘请一个承诺未来会发生某事的人。
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
我们不仅厌恶压力，也不理解压力，殊不知，彻底消除波动和变化只会危害生命、生活、科学和智慧。
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
我很难对人解释说，你获得的数据越多，就越不了解情况，导致的医源性损伤也会更多。如今，人们仍抱有“科学”就意味着更多数据的错觉。
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
我发现，我一直凭直觉在使用“少即是多”的理念，将其作为决策的一种辅助手段（而不是把一系列的优点和缺点并列呈现在电脑屏幕上去做对比）。举例来说，如果你做某事（如选择一位医生或兽医，雇用一个园丁或雇员，与一个人结婚，或者去旅行）的理由超过一个，那就不要做。这并不意味着一个原因比两个原因更好，只是说，通过努力想出一个以上的原因，你实际上正在试图说服自己做一些事情。显而易见的决定（在错误面前是强韧的）不需要一个以上的原因。
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
