《反脆弱》精华汇总——颠覆世界观的三组概念

 
目录

简介

脆弱性 VS 健壮性 VS 反脆弱性

       层次关系

       稳定性 OR 健壮性?

       凸性/凹性

       黑天鹅事件

预测性 VS 非预测性 VS 不对称性

       正面和负面不对称性

       预测性的陷阱

       即使是小概率的极端事件也能带来十分糟糕的结果

       小结

       医源性损伤

       屯粮

       杠铃投资法

       时间的杠铃投资法

理论 VS 经验

       胖子托尼的暴击率

 

 

 

 

简介

 

       《反脆弱》这本书中,有许多新颖的见解和理念。不仅跨领域,而且时效性好,属于最优质的一类智慧。

       也有不少人发文科普,但对于从没接触过此书的人而言,还是比较晦涩/零散。

       今天来科普几组相关概念。

 

 

 

脆弱性 VS 健壮性 VS 反脆弱性

 

       既然是书名,那就先来介绍这组。

 

脆弱性指的是:对变化/冲击的抵御能力很差。

       比如:瓷器会在掉落时摔碎。在冲击加强的情况下,它表现出了不可逆的严重损伤。

       比如:电影《肖申克的救赎》中的Brooks,出狱之后无法适应外界的生活。

 

健壮性指的是:对变化/冲击的抵御能力很强。

       比如:河流湖泊具有一定的自我净化能力。当它被污染后,能够恢复到原来的样子。

       比如:合理的资产配置,能保证就算在金融危机中也没啥损失。

 

反脆弱性指的是:从变化/冲击中受益,冲击越大,受益越多。

       比如:生物具有基因突变的现象,生存环境变化得越剧烈,基因突变就越能保证物种的生存,物种从中受益越多。

       比如:一个人的思维体系,经受越多的冲击和考验,就会越趋于完善。

 

 

层次关系

 

       需要注意的是,事物的健壮性和反脆弱性都有一定的限度。超过这个限度,则会表现出脆弱性。

       大自然的解决方案是:用低层次(个体)的脆弱性,保证高层次(整体)的健壮性/反脆弱性。

       细胞对人体而言,是个体跟整体的关系;部分细胞的凋亡/牺牲保证了人体机能的正常运转。

       个人对人类而言,人类对生态系统而言,也都是个体与整体,低层次与高层次的关系。

 

 

稳定性 OR 健壮性?

 

       有些人把稳定性健壮性混为一谈。实际上,它们往往是不共存的。

       健壮的系统会表现出波动性(不稳定性);而过度的稳定性只可能是人为压制波动性的后果,这会使系统变得十分脆弱。

 

       比如:自然产生的森林火灾会清洗这个系统中最易燃的树木;而人为地预防森林火灾以确保安全的措施,却将导致下一场火灾的程度更加惨重。

       比如:民主国家经常出现抗议/游行/罢工/独立运动,国会里也经常两派互撕,不亦乐乎。虽然看上去挺乱的,但在这个过程中,各方利益诉求得到了表达,有助于系统的健壮性。

       而独裁国家会用暴力机器及言论控制手段压制所有不稳定因素;虽然稳定性提高了,但这些因素并没有被消除,矛盾不断累积,导致系统变得十分脆弱。一旦变化/冲击加强,系统很容易崩溃。

 

 

凸性/凹性

 

       以下图像直观地描述了 反脆弱性 VS 脆弱性 的概念:

      

       左边:随着冲击的增大,反脆弱事物的收益也不断增大,上不封顶;这种反脆弱性曲线,也称凸性(Convex)曲线。

       右边:随着冲击的增大,脆弱事物的损失不断增大,下不封底;这种脆弱性曲线,也称凹性(Concave)曲线。

 

 

黑天鹅事件

 

       指我们根本无法预测其发生,一旦发生就影响巨大的事件。

       对于这类事件,人们往往会尝试事后归因,即便它的发生【可能】根本没有原因。

      

       典型的黑天鹅事件:29-33年美国的大萧条;苏联解体;武汉肺炎的爆发。

 

 

 

 

预测性 VS 非预测性 VS 不对称性

 

       塔勒布认识到,我们的世界实际上相当的变化多端,难以琢磨。很多情况下,预测法不仅不准确,还会带来大量谬误。预测法是脆弱的;于是,与预测性的世界观相对的,非预测性的世界观就此产生。

       不对称性,是后者的一个重要组成部分。

 

 

正面和负面不对称性

 

      让我们来看两个简单的陈述:

 

具有正面不对称性的事件,指的是:事件的潜在收益远大于潜在损害。

具有负面不对称性的事件,指的是:事件的潜在损害远大于潜在收益。

 

       显然,我们需要避免负面不对称性,拥抱正面不对称性。

 

 

预测性的陷阱

 

       但是,当上述概念产生了一些程度和概率上的变化后,就容易产生谬误。

      

有一类事件(a),会持续产生显而易见的【收益】。可一旦发生黑天鹅事件,会有巨大的【损失】。

另一类事件(b),会持续产生显而易见的【损失】。可一旦发生黑天鹅事件,会有巨大的【收益】。

 

       非预测性的世界观来看,显然前者具有负面不对称性,应该避免。后者具有正面不对称性,应该接纳。

       然而,如果以预测性的世界观来看,前者却要优于后者。因为前者的收益是显见的,长期持续的;而风险是隐藏的,不可预测的,因而人们往往认为它不会发生的。

       我们得到了相反的(并且是错误的)结论!

 

 

即使是小概率的极端事件也能带来十分糟糕的结果

 

       对个体而言,负面极端事件发生的概率并不重要,因为一旦发生,就是灭顶之灾。

       种群或群体可以缓和这种事件带来的影响,将其转化为一个统计数字,而个体不能。

       因此,也就有了上一小节所提到的预测性的陷阱

 

       不妨再次参考前面的 反脆弱性VS脆弱性 曲线:

       事件(a)符合脆弱性曲线:冲击小时表现为有限的收益,而冲击增大时(黑天鹅事件),表现为下不封底的损失。

       事件(b)符合反脆弱性曲线:冲击小时表现为有限的损失,而冲击增大时(黑天鹅事件),表现为上不封顶的收益。

 

 

小结

 

       远离事件(a),拥抱事件(b),能够提升个体的健壮性/反脆弱性。

       实际上,遵循上述原则,你甚至不需智慧或者正确,就可以在远离重大伤害的同时,在有利结果发生后坐享其成了。

       这就是非预测性的世界观

 

       接下来举一些例子,帮助大家理解。

 

 

医源性损伤

 

       在进行治疗时,可能会出现损伤大于收益的情况,即医源性损伤

       当我们清楚病症较轻时,尽可能依靠身体的健壮性恢复;因为此时进行治疗(比如手术或用药),收益有限且显而易见,而潜在损失难以预测,表现出负面不对称性。典型的例子就是普遍对非重症患者使用抗生素而导致的耐药性。

       而当病症很重甚至危及生命时,则可以采用任何可能的治疗方式,包括高风险方式;因为此时,治疗的潜在收益远高于潜在损失,表现出正面不对称性。

 

 

屯粮

 

       如果你生活在一个脆弱(不健壮)的国家或地区,最好储备一些能长期保存的食物,水和应急道具,俗称屯粮

       由于这些国家或地区的脆弱性,它们总是暴露在不可预知的风险之下。

       这种情况下,屯粮表现出正面不对称性(凸性):如果没有发生极端情况,那无非是多买了点食物,水和道具;而一旦发生极端情况,储备的物资可以救命。显然,潜在收益远大于潜在损失。

 

 

杠铃投资法

 

       如今,大量的投资者在使用预测法。而预测法的脆弱性催生了杠铃投资法

       所谓杠铃投资法,是指:将绝大部分(比如90%)资产进行极度保险的投资;而将一小部分(比如10%)资产进行极高风险,但收益上不封顶的投资。

       如此一来,即便亏损,也不过损失10%;然而一旦发生特大收益的情况,则可以获得高得不成比例的回报。

       (将全部或大部分资产都投入到中等风险的投资中,是最傻逼滴。)

 

       比如:买入小金额的看跌期权组合,平时损失小金额的期权费,但当市场发生剧烈波动时,期权将带来疯狂的回报(典型的事件(b))。

       当然,这种投资法也是有代价滴。它需要投资者有足够的耐心,和足够好的心理素质,而这正是一般人所缺乏的。

 

 

时间的杠铃投资法

 

       我在两年前(2019年)平时会走上几公里去Metro买菜的路上,想到了时间的杠铃投资法。

       与资产的杠铃投资法的分布类似,时间杠铃是指:将绝大部分时间服务于极近的未来(极为确定);持续地将少部分时间服务于极远的未来(极不确定)。

       几小时,或一两天内,都属于极近的未来;而十年后,二十年后,属于极远的未来。时间杠铃的道理与资产杠铃类似,就不重复了。

 

       有人说要活在当下,还有人说要长远考虑。时间的杠铃投资法表明,它们实际上并不矛盾。

 

 

 

 

理论 VS 经验

 

       理论总是在被推翻,而经验却会不断演进。

       用来解释太阳东升西落的地心说,日心说等等不断被推翻,但是根据观察天象而总结出的经验却至今正确,而不会因此被颠覆;即便总结出这些经验的人,当时可能持有的是错误的天文观点。

 

       也就是说,经验是健壮的;它能够让你在不一定正确的情况下,依旧解决问题。

       这种健壮性来自于经验和理论的根本性差别:经验来自于归纳法的黑盒思维,而理论来自于演绎法的白盒思维。

 

 

胖子托尼的暴击率

 

       让我再举一个游戏领域的例子,来结束本文:

 

       在一个采用真随机系统的游戏中,胖子托尼的人物有92%的暴击率,却连续多次没有出暴击。

       于是,托尼便觉得这其中肯定有猫腻。他(错误地)认为,90%-95%之间的暴击率会更不容易暴击

       他可能因此升高概率到100%,就肯定能出暴击;或将其降低到85%左右,将不暴击的情况纳入考虑,进而调整他的策略以及心理预期;问题解决了。

 

       在这个过程中,托尼陷入了聚类错觉。然而聚类错觉毕竟是理论,而他陷入错觉而产生的感受属于经验。

       经验帮助他解决了问题,即便他是错的;反之,如果托尼了解聚类错觉和真随机的特性的话,可能会保持92%的暴击率不变,进而继续出现各种问题。

 

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