Nassim N. Taleb

Nassim N. Taleb

https://en.wikipedia.org/wiki/Nassim_Nicholas_Taleb 

https://engineering.nyu.edu/faculty/nassim-nicholas-taleb 

https://nntaleb.medium.com/

1960 年 9 月 12 日出生於黎巴嫩阿米翁，父親是米涅瓦•戈恩，母親是納吉布•塔勒布，分別是腫瘤學家和人類學研究員。他的父母是希臘東正教徒，擁有法國國籍。是黎巴嫩裔美國人

在巴黎大學獲得了理學學士和碩士學位。(1982 ? )

1983年取得有賓夕法尼亞大學沃頓商學院的MBA學位，畢業後到金融業擔任交易員

1998年取得巴黎大學（第九大學）的管理學博士學位(1988年入學?)

1999 年創立了 Empirica Capital (在 2000 年市場低迷期間，Empirica 的 Empirica Kurtosis LLC 基金據報導獲得了 56.86% 的回報率。在2000 年納斯達克暴跌期間，塔勒布的投資策略持續取得巨大成功。隨後幾年市場波動性持續較低，報酬率也不那麼驚人，Empirica 於 2004 年倒閉)

首本非技術性著作《隨機致富的傻瓜》於 2001 年出版，講述了人們低估隨機性在生活中的作用

2002年左右開始試圖轉向學界

2006 年將他的職業重心轉向數學研究。

第二本非技術性書籍《黑天鵝》講述的是不可預測的事件，於 2007 年出版

2008 年起，他一直以風險工程傑出教授的身份在紐約大學坦登工程學院授課。

《反脆弱：從無序中獲益》於 2012 年 11 月出版

2014 年 9 月起擔任學術期刊《風險與決策分析》的共同主編

《Skin in the Game：日常生活中隱藏的不對稱》於 2018 年 2 月出版。

從著作一窺他的想法與觀點

2001年《被隨機性愚弄》(Fooled by Randomness)

主要概念：

1.隨機性與確定性的誤解 (Randomness vs. Determinism)：

• 世界比想像中隨機：人們傾向於將世界看作一個比實際情況更不隨機，甚至更具確定性的地方。這導致我們過度歸因成功於技能，而低估了運氣的影響。
• 後見之明偏見 (Hindsight Bias)：一旦事件發生，我們傾向於認為其發生的必然性遠高於實際情形，過去的事件總是顯得比當時不那麼隨機。這種「我早就知道」的效應會導致人們高估自己預測未來的能力。

2.雜訊與訊號的混淆 (Noise vs. Signal)：

• 人們常將隨機波動（雜訊）誤認為是有意義的趨勢或信息（訊號）。例如，短期市場價格變動大多是隨機雜訊，而非基本面或理性邏輯的反映。
• 塔雷伯建議遠離新聞媒體，因為它們充斥著雜訊，且沒有預測能力。

3.倖存者偏見 (Survivorship Bias)：

• 我們傾向於只看到成功者的故事，而忽略了在同樣隨機環境中失敗的無數案例。這導致我們對成功的真實概率產生扭曲的認知。
• 在商業或金融市場中，許多看似卓越的「表現」可能僅僅是統計上的幸運，而不是真正的技能。

4.對機率理解的不足 (Inability to Understand Probability)：

• 人腦非為機率思考而設計：人腦在處理機率問題時存在固有的缺陷，特別是對於非線性、不對稱或極端事件的機率。情感而非理性主導風險感知和決策。
• 頻率與期望的混淆：許多人混淆了事件發生的頻率（可能性）與其可能帶來的結果（期望值或影響規模）。例如，儘管高機率事件通常帶來小收益，低機率的「黑天鵝」事件卻可能帶來巨大損失或收益。
• 中央極限定理的誤用 (Misapplication of Central Limit Theorem)：傳統統計學和經濟學常過度依賴假設事物服從鐘形曲線（高斯分佈），並依此做出預測。然而，許多現實世界的現象，尤其是在金融和社會領域，具有「肥尾」分佈，即極端事件的發生頻率遠高於高斯分佈所預期的，且其影響巨大。

5.歸納法問題與火雞悖論 (Problem of Induction / Turkey Problem)：

• 火雞問題：火雞每天早上都看到農夫給它餵食，因此用歸納法得出農夫總是會餵食的結論。直到聖誕節前夕，農夫不再餵食而是把它宰了。這說明僅僅基於過去的觀察來推斷未來，尤其是在存在罕見高影響事件（黑天鵝）的情況下，是極其危險的。
• 反向火雞問題 (Inverse Turkey Problem)：不看到機會的鏡像錯誤，即斷言挖掘黃金或尋找解藥的人永遠找不到東西，因為過去沒找到。

6.時間平均與集合平均 (Time Average vs. Ensemble Average)：

• 這是一個關鍵的區別，尤其是在金融和風險管理中。集合平均關注的是一群人在某個時間點的平均結果（例如，100個賭徒在賭場一天的平均收益），而時間平均關注的是單一個體在長時間內會發生什麼（例如，一個賭徒連續賭博直到破產）。
• 破產的風險 (Risk of Ruin)：如果存在「破產」這種吸收障礙（一旦發生就無法逆轉的狀態），那麼即使每次決策的期望值為正，重複進行也會導致個體最終破產。這種風險不可計算，且會導致成本效益分析失效。

7.應對隨機性的方法 (Strategies to Handle Randomness)：

• 機率思維 (Probabilistic Thinking)：不僅要考慮現實中已經發生的結果，還要考慮所有可能發生的「替代歷史」。
• 蒙特卡羅模擬 (Monte Carlo Simulation)：利用電腦模擬大量隨機情境，以理解結果的可能分佈和隨機性的作用。
• 謹慎與懷疑 (Skepticism and Precautionary Principle)：對所接收的信息，尤其是那些過於簡化或看似確定的信息，保持高度懷疑。在不確定性很高且潛在危害巨大的情況下，應採取預防原則，避免行動。

《黑天鵝效應》(The Black Swan)

https://eshmanager.blogspot.com/2015/04/blog-post_18.html

探討高度不可能但影響巨大的事件如何塑造世界，以及人類為何難以理解和預測這些事件。

1.黑天鵝事件的定義與特性：

• 不可預測性 (Unpredictability)：黑天鵝事件是發生前無法預測的，它們超出了我們基於過去經驗的預期範圍。
• 影響巨大 (High Impact)：一旦發生，這些事件會產生極其深遠且廣泛的影響。
• 事後可解釋性 (Retrospective Explainability)：在事件發生之後，人們傾向於回溯性地解釋其原因，使其看似可預測或甚至必然發生，但這僅是一種敘事謬誤 (narrative fallacy)。
• 肥尾分佈 (Fat Tails/Heavy Tails)：黑天鵝事件的存在表明，現實世界的許多現象（例如金融市場、戰爭、流行病）並不遵循傳統統計學中「鐘形曲線」所描述的常態分佈（也稱為「瘦尾分佈」）。相反，它們呈現「肥尾分佈」，意味著極端事件的發生頻率遠高於常態分佈的預期，且這些極端事件對統計屬性（如平均值、標準差）的影響是壓倒性的。塔雷伯指出，戰爭和流行病是地球上「肥尾」最嚴重的變量。

2.何我們難以理解與預測黑天鵝：

• 人類認知偏誤：
• 倖存者偏誤 (Survivorship Bias)：我們傾向於只看到成功者或倖存者的數據和歷史，而忽略了在類似條件下失敗或消失的大量個體或案例，這導致對成功的機率產生扭曲的認知。
• 過度簡化模型：人們的思維傾向於將世界簡化為比實際更具確定性的模型，並過度依賴高斯分佈等在「一般世界」(Mediocristan) 中有效的統計工具，但在「極端世界」(Extremistan) 中，這些工具會失效。
• 中央極限定理與大數法則的誤用：儘管中央極限定理和大數法則在某些情況下適用，但對於肥尾分佈的現象，它們可能需要非常龐大的樣本量（甚至在經濟上不可行）才能使均值穩定下來，這使得僅僅基於有限的歷史數據來預測未來變得極其危險。
• 「火雞問題」 (Turkey Problem)：這是一個歸納法問題的隱喻。一隻火雞每天被農夫餵食，因此歸納出農夫總是會餵食的結論，直到聖誕節前夕被宰殺。這說明僅憑過去的穩定觀察不足以預測罕見的、高影響力的事件。
• 資訊與雜訊的混淆：人們常將隨機波動（雜訊）誤認為是有意義的趨勢或訊號，尤其是在面對大量即時資訊時。
• 系統的複雜性與不透明性：全球化和互聯網加劇了系統的複雜性，使得單一事件的影響可能通過非線性方式迅速蔓延，產生意想不到的後果。

3.黑天鵝的影響與實例：

• 金融市場：書中特別關注金融市場的崩潰，指出如1987年股災或長期資本管理公司 (Long-Term Capital Management, LTCM) 的倒閉等事件，都是由肥尾風險和對極端事件的錯誤評估所導致。金融機構使用如「風險價值」(Value-at-Risk, VaR) 等指標，往往未能充分考慮肥尾風險。
• 戰爭與流行病：塔雷伯強調，戰爭和流行病是極端的肥尾事件，其發生頻率和影響遠超高斯分佈的預期。全球互聯互通加速了流行病的傳播速度，使其更具黑天鵝特性。
• 過度優化與缺乏冗餘：現代社會和經濟系統為了追求效率而被過度優化，消除了冗餘和「鬆弛」(slack)，這使得它們在面對壓力時變得更加脆弱 (fragile)。例如，將客服外包到遙遠的地方雖然節省成本，但會增加系統在面對問題時的複雜性和脆弱性。

4.  應對黑天鵝的策略（超越預測）：

• 擁抱不確定性，追求「反脆弱」 (Antifragility)：
• 塔雷伯提出「反脆弱性」的概念，這不僅僅是「韌性」或「強固」(robustness)，而是指某些事物能夠從混亂、波動、壓力、錯誤和不確定性中獲得益處，甚至變得更好。
• 生物有機體需要壓力和變異才能成長和適應，如同骨骼需要壓力才能變厚，如果長期處於穩定的環境中，反而會變得脆弱。
• 鼓勵「試錯」 (tinkering) 和「選擇權」 (optionality)，即在有有限損失和巨大潛在收益的機會上投入。例如，購買「極價外期權」(out-of-money options) 是一種利用肥尾事件可能帶來巨大回報的策略，即便其發生機率看似很低。
• 「身在局中」 (Skin in the Game)：塔雷伯主張，那些做出決策並承擔風險的人必須承受這些決策的實際後果。只有這樣，他們才會真正謹慎行事，並從經驗中學習。相反，那些免受後果影響的「干預者」 (interventionist) 則可能導致系統性風險。
• 預防原則 (Precautionary Principle)：在不確定性極高且潛在危害巨大的情況下，應採取預防措施，避免可能導致災難性後果的行動，即使這些行動的機率尚不明確。例如，面對氣候變遷模型的不確定性，應減少污染。
• 避免過度優化：保留系統中的冗餘和「鬆弛」，允許小規模的失敗和波動，以防止大規模的災難。

《反脆弱》(Antifragile) 

https://eshmanager.blogspot.com/2015/05/blog-post_23.html

一種不僅能抵抗混亂、波動和壓力，還能從中獲益甚至變得更強大的特性

內容與核心觀念：

1.反脆弱性的定義與分類：

塔雷伯將事物分為三類

• 脆弱 (Fragile)：在壓力、波動或混亂中會受到傷害或破損的事物。例如，一個咖啡杯就是脆弱的，輕微的衝擊可能不會破壞它，但一旦衝擊達到某個閾值，它就會破碎。
• 強固/韌性 (Robust)：能夠抵抗壓力、波動或混亂，但不會因此變得更好的事物。例如，一個堅固的盒子可以在運輸中承受衝擊，但不會因此而增強。
• 反脆弱 (Antifragile)：從壓力、波動、錯誤、不確定性和混亂中獲益，甚至變得更強的事物。這不是單純的「韌性」或「強固」，而是指面對隨機性、壓力和衝擊時，表現會更好。例如，人體的骨骼需要承受壓力才能變得更強壯；免疫系統需要接觸病原體才能建立防禦能力。

2.  非線性與凸性 (Non-linearity and Convexity) 是反脆弱的根源：

• 反脆弱性源於事物對衝擊的非線性反應，特別是「凸性」 (convexity)。這意味著，與其承受一次大的衝擊，事物更喜歡多次小型的衝擊，因為這些小衝擊帶來的益處會不成比例地大於其潛在的危害。例子：
• 跳躍：跳一次一公尺的地面十次，與跳一次十公尺的地面一次，對身體的影響截然不同。前者可以讓身體更強壯，後者則可能造成嚴重傷害。
• 氧氣供應：醫院的呼吸機若持續穩定供應病人100%氧氣，病患存活率反而較差；若改為一半時間供應80%，一半時間供應120%，總平均仍是100%，但病患存活率顯著提升。
• 克里特飲食：克里特人壽命長，部分原因在於他們遵循東正教禁食習俗，一年中有超過200天不吃動物產品，然後在某些日子大量攝取肉類，這種間歇性的飲食模式比持續攝取肉類更為有益。
• 心率變異性：心率過於規律的人，其死亡率預測反而更高；心率具有一定變異性，能夠對環境做出反應，才是健康的指標。

3.  壓力和混亂的必要性 (Necessity of Stressors and Disorder)：

• 塔雷伯認為，所有有機和複雜的系統都需要一定程度的壓力和混亂才能茁壯成長。我們社會常見的「消除變異性」的傾向，實際上會導致脆弱性。
• 「貓與洗衣機」的比喻：洗衣機在壓力下會損壞，但貓（作為有機體）在壓力下卻能變得更好（在一定限度內）。這說明了有機系統與機械系統的根本差異。
• 避免過度優化：現代社會為了效率而過度優化，消除了冗餘和「鬆弛」，這使得系統在面對「黑天鵝」事件時更為脆弱。過度管控經濟或生態系統（例如撲滅所有森林小火災）反而會導致更大的災難。
• 破產與創新：美國擁有全球最高的企業破產率，同時也是最具活力的經濟體，尤其在科技業。這表明，允許失敗（小型「破產」）能夠促進整體經濟的反脆弱性和創新。

4.  超越預測 (Beyond Prediction) 和「選擇權」(Optionality)：

• 由於黑天鵝事件本質上不可預測，試圖精確預測未來並不可靠。反脆弱性提供了一種應對不確定性的替代方法：透過「選擇權」來獲益。
• 小損失、大潛在收益：反脆弱的策略是尋找那些潛在損失有限，但潛在收益巨大（甚至無法估量）的機會。這就像購買具有「凸性回報」的期權，即使勝率不高，一旦成功，回報也能抵銷多次小額損失。
• 試錯 (Tinkering) 與實驗：通過大量的試錯、實驗和調整，而不是依賴宏大的理論或預測，可以更好地應對複雜性並發現意外的機會。

5.「局中人」 (Skin in the Game)：

• 決策者必須承擔其決策的實際後果。只有當決策者與其行動的結果掛鉤時，系統才能更好地應對風險並從中學習。例如，戰場上的指揮官與躲在掩體裡的政客其風險承擔性質不同，前者更能激發人們的敬佩和信任。

6.  「創傷後成長」 (Post-Traumatic Growth)：

• 對於個人而言，面對逆境和創傷事件，除了「創傷後壓力症候群」(PTSD) 外，還有「創傷後成長」的現象。這表示經歷過困難事件後，個體反而能在心理、精神層面獲得成長和強化。塔雷伯以自己童年經歷黎巴嫩內戰為例，認為這讓他變得更堅韌。

7.「小即是美」 (Small is Beautiful) 與去中心化：

• 過於龐大和集中的系統往往更脆弱，因為它們缺乏適應性，且一旦失敗，影響範圍巨大。小規模、去中心化的單元能夠更好地承受壓力、快速調整和失敗重來，從而使整個系統更具反脆弱性。

對於Nassim N. Taleb而言，韌性Resilient≒堅固Robust而非Antifragile 

應該超越單純的「韌性」，積極擁抱並設計能夠從隨機性和混亂中獲益的「反脆弱」系統。

• 一個反脆弱的系統，需要可以承擔脆弱與失敗：允許局部脆弱性以促進系統反脆弱，例如： 
• 航空運輸系統是一個反脆弱的例子：每一次空難都會促使系統改進，使下一次飛行更安全，這表示它能從錯誤中學習並強化自身。
• 森林定期發生一些小型火災，有助於避免發生災難性森林大火。如果每次都阻止撲滅小型森林火災，可燃物就會大量累積，最終導致一場規模更大、破壞力更強的大火
• 相比之下，銀行體系卻是脆弱的，一次銀行危機反而會增加下一次危機的可能性。

• 沒有出事的韌性與”穩定”=掩蓋了更大的風險：一家長期收益穩定的公司，可能是其未來破產的最佳預測指標，因為這意味著它們未能適應多變的環境。對沖基金若有穩定收益，也可能預示著它們承擔了大量隱藏的風險
• 組織也是有機體而非機械裝置：種將有機系統當成機器來管理的思維，導致人們試圖透過持續維護來維持「恆定」狀態，卻忽略了系統需要壓力才能提升和適應的本質(久病自然成良醫，沒事不停吃一堆保健食品會搞壞身體；吃飽太閒導入各種管理的措施與機制，會讓員工人仰馬翻不知何所措其手足)

《Skin in the Game》

https://eshmanager.blogspot.com/2019/09/14.html

探討不確定性、知識可靠性、人類事務中的對稱性、資訊共享，以及複雜系統中的理性等議題，並強調這些概念在「風險承擔」之下是密不可分的。

核心概念與觀點：

1.風險承擔（Skin in the Game, SITG）的定義：

• 塔雷伯將「風險承擔」定義為一種必要條件，它超越了傳統的激勵機制概念。它不僅關乎利益共享，更重要的是”風險共享”，即如果你的行為導致負面後果，你必須為此付出代價。
• 這種對稱性確保了公平、正義、責任和互惠。如果你發表意見並有人採納，你就有道義上的責任去承擔其後果。
• 真正的「風險承擔」在於承擔損失的份額，並在出錯時受到懲罰。

2.缺乏風險承擔（Bob Rubin Trade/官僚體制）：

• 書中批評了「Bob Rubin Trade」現象，即一些人享受利益，卻將潛在的損失轉嫁給他人，並以「黑天鵝」事件來解釋損失。這種行為在官僚體系中尤為明顯，因為官僚體制使個人與其行為的後果脫鉤。
• 缺乏風險承擔會導致系統無法學習並累積風險，因為犯錯者不會直接承受其錯誤的代價。現實世界才是唯一的老師，它不關心爭論，只關心生存。

3.知識論層面：

• 塔雷伯認為，「風險承擔」是識別和過濾「胡說八道」（bullshit）的關鍵。它區分了理論與實踐、表象與真實專業知識、以及脫離現實的學術界與現實世界。
• 沒有「風險承擔」，學習機制就會受到嚴重干擾。時間的智慧（林迪效應）透過「風險承擔」來運作，將脆弱的事物淘汰，保留強健的事物。

4.倫理/道德層面：

• 「風險承擔」涉及榮譽、犧牲和勇氣。如果你不為自己的信念冒險，你就一無是處。榮譽意味著有些事無論物質獎勵多高，你絕不會去做；有些事無論後果如何，你都會無條件地做。
• 耶穌基督的犧牲（承擔人類的苦難和死亡）被視為一種終極的「風險承擔」行為，這是傳統神學強調其人性而非神性的原因。

5.  理性與生存：

• 真正的理性並非基於抽象的理論或心理學模型，而是關乎生存。能幫助群體長期生存的行為，才是理性的。
• 生存優先於真理、理解和科學。我們不需要科學來生存，但必須生存才能進行科學。
• 「林迪效應」（Lindy Effect）指出，一個事物存在越久，其預期壽命就越長。這是因為時間會淘汰脆弱的、不適應的事物。因此，從生存角度看，傳統智慧和經得起時間考驗的實踐是理性的。

相關主題與推論：

1.時間與林迪效應：

• 時間本身就是一種篩選機制。通過「風險承擔」，時間能夠淘汰那些脆弱的、不適應的事物，只留下強健的。因此，古老的事物（如某些傳統、書籍、技術）因為經受住了時間的考驗，往往比新興事物更可靠。

2.少數人統治（Minority Rule）：

• 書中提出，一個社會中，只要有少數不妥協、具有「風險承擔」精神的人，就能夠將其偏好強加給多數人。例如，一小部分堅持食用猶太潔食（kosher）或清真（halal）的群體，就能促使市場提供這些產品，最終影響到所有人的消費習慣。

3.脆弱性（Fragility）與反脆弱性（Antifragility）：

• 「風險承擔」對於構建反脆弱系統至關重要。脆弱性是指對壓力源呈現不成比例的負面反應。而反脆弱性則是指從波動性、不確定性和混亂中受益的特性。
• 塔雷伯強調，過度消除小型壓力源（例如經濟中的自然繁榮與蕭條週期）會累積更大的、毀滅性的風險。允許系統中的組成部分保持脆弱（如餐飲業中的破產），有助於整體系統的健壯和適應性。
• 航空運輸系統就是一個反脆弱的例子，每次墜機事故都使得下一次飛行更安全，因為錯誤從未被浪費。

4.  非線性與尾部風險（Tail Risk）：

• 現實世界是高度非線性的，風險主要集中在罕見的、影響巨大的「尾部事件」（黑天鵝事件）中。
• 沒有「風險承擔」，人們會誤判這些尾部風險，因為利益是顯而易見的，而損失卻是隱藏的。

5.對現代社會的批判：

• 塔雷伯批判了過度最佳化、中心化、以及缺乏實際經驗的「偽專家」和「科學主義」。他認為，那些未經實踐檢驗的複雜解決方案往往會導致最終的崩潰。

6.  動態與靜態不平等：

• 「風險承擔」有助於解決不平等問題。真正的平等是機率上的平等，即每個人都有相同的機會在動態的社會中流動。
• 他認為，人們不應該厭惡那些承擔風險並可能致富的人，而應該厭惡那些身居高位卻無需承擔任何風險的人（例如某些高級公務員或終身制學者），因為他們可以免受墜落的影響。

7.  簡潔性（Simplicity）：

• 「風險承擔」會帶來簡潔性。那些沒有「風險承擔」的人，傾向於尋求複雜的解決方案；而實際操作者則傾向於最簡單的啟發式方法。複雜的設計往往在最終崩潰前，不斷增加複雜性。

8.  時間平均與集合平均（Ergodicity）：

• 這是一個核心概念，指個體在時間序列上重複承受風險（時間平均）與在某一時間點上許多個體同時承受風險（集合平均）之間存在根本差異。
• 如果存在「毀滅」（absorbing barrier）的可能性（例如破產或死亡），那麼時間平均將不再適用，因為一旦發生毀滅，遊戲就結束了。
• 許多經濟學家和心理學家錯誤地將這兩者混淆，導致對風險的誤判。塔雷伯認為，真正的理性是避免系統性毀滅。

《Skin in the Game》的核心論點是，在一個複雜、不確定的世界中，個人或系統的真實能力和理性，並非透過理論或表象來衡量，而是透過實際承擔風險、付出代價的能力來體現。只有將「風險承擔」融入其中，系統才能學習、適應並在混亂中成長，最終實現生存和強韌。

謎之聲：

從Nassim Taleb的角度看SafetyII/III, Just Culture, Resilience Engineering 等觀念與想法，或許會覺得這些學術界的人沉迷在自己發明出來的抽象概念當中；那些想法、觀念、構念與構面，其實早就被實務界的人所感知與應用，只是實務界的人沒有發表與到處宣揚，反而還被學術界招搖撞騙的人唬得一愣一愣的