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• 對許多人而言，知識的強大作用在于制造自信，而不是提高能力。
• 首先，我們在自以為擁有的知識方面非常自大。我們知道的當然很多，但我們有一種內在的傾向，以為我們比實際上知道的多一點，正是這一點會不時招致嚴重的麻煩。
• 讓我們討論一下我所說的認知自大，即我們面對知識局限性的自大。確實，我們的知識在增長，但它受到自信增長的威脅，它增長了我們的知識，同時也增加了疑惑、無知和自負。
• 我們還不夠智慧，我們的知識不值得信賴。預期中2%的錯誤率通常實際上達到15%~30%（不同的人群和主題預測錯誤率有所不同）。
• 認知自大有雙重影響：我們高估自己的知識，低估不確定性（也就是低估未知事物的范圍）。
• 人類長期以來始終低估未來偏離我們最初看到的過程的水平。一個明顯的例子就是離婚。幾乎所有離婚的人都知道1/3~1/2的婚姻是失敗的，而當他們自己結婚時并沒有預見到這樣的結果。
• 事件發生的可能性越低，估計錯誤就越嚴重。
• 對一個信息不完整或信息缺失的不具隨機性的變量（比如凱瑟琳二世的情人數量）的猜測，與對一個隨機變量（比如明天的失業率或明年的股票市場情況）的預測是沒有區別的。
• 當你受雇于人，因此依賴于他人的評價時，顯得忙碌能幫助你在結果不確定的環境中邀功。顯得忙碌能夠加強人們對結果與你的作用之間的因果關系的判斷。
• 我們的思維是有慣性的：一旦形成一個觀點，我們就很難改變，當你以糟糕的證據為基礎形成觀點時，你會很難解釋與這些觀點矛盾的后續信息，即使這些新信息更明顯、更準確。
• 請記住我們是受情感影響的。每小時收聽廣播新聞比閱讀周刊要糟糕得多，因為較長的時間間隔能夠過濾掉一些信息。
• 我一生中大部分時間都在“越多越好”這樣的庸俗觀念中掙扎。有時候多是好的，但并非總是如此。
• 不論任何人告訴你任何事，對專家思考過程的錯誤率提出疑問都是有好處的。
• 對于有些行業，你懂的比專家還多，但你卻為他們的觀點付錢，而不是他們付錢請你聽他們胡說。
• 有些學科的確存在真正的專家。我們考慮下面這幾個問題：你愿意讓某報紙的科學記者還是有執照的腦外科醫生為你做腦部手術？另一方面，你愿意聽某個“著名”學院（比如沃頓商學院）畢業的金融博士還是某報紙的商業版作家對經濟作出預測？雖然對第一個問題的回答非常明顯，但對第二個問題不是。我們已經認識了“技術”和“知識”的區別。
• 與偷襲不同，大規模戰爭不屬于人類天性，我們是新手，所以我們經常錯誤估計它們的持續時間，而高估我們的相對實力。越南戰爭、伊拉克戰爭以及幾乎所有現代戰爭都是如此。
• 你不能忽視自我欺騙。專家的問題在于他們不知道自己不知道什么。
• 知識的缺乏與對你所掌握的知識的錯覺是相伴而行的，你在知識減少的同時也變得對自己的知識更加滿意。
• 重要的不是你預測正確的頻率，而是你的累積錯誤有多大。
• 如我們將看到的，經濟預測者習慣于互相重復觀點，而不是接近未來的真相。誰也不愿意突出自己。
• 泰洛克研究了政治和經濟“專家”。他讓不同的專業人士判斷某個特定的時間范圍內（大約5年之后）一些政治、經濟和軍事事件發生的可能性。他一共獲得了大約27 000份預測，涉及近300名專業人士，經濟學家占樣本的近1/4。這項研究表明，專家的錯誤率是估計水平的很多倍。他的研究揭示了一個專家問題：一個人擁有博士學位或學士學位是沒有區別的。發表文章眾多的教授相對于記者沒有任何優勢
• 但泰洛克并不是只想揭示專家的實際預測能力（盡管該研究在這一點上相當具有說服力），而是更希望解釋為什么專家們沒有意識到他們不太擅長本行，也就是說，他們是如何編造故事的。這種不自知是存在某種邏輯的，主要是信仰維護，或者對自我評價的捍衛。
• 歸因于意外。有一些超出系統、超出你的科學范疇的事情發生。鑒于它是不可預測的，你沒有什么錯。它是一個黑天鵝事件，而你沒有責任預測黑天鵝事件。
• 人類在對隨機事件的認識上容易犯不對稱的錯誤。我們把成功歸因于能力，把失敗歸因于在我們控制之外的事物，比如隨機性。對好結果我們感到有功勞，對壞結果卻不感到有責任。這使我們以為我們在謀生的領域比其他人都在行。
• 統計學上高深與復雜的模型不一定能比簡單模型提供更為精確的預測。
• 整晚在計算機上進行復雜數學運算的科學家很少能比使用最簡單的預測方法的出租車司機預測得更準。問題在于我們只看到這些方法奏效的少數情況，而幾乎從不注意它們數量更為龐大的失敗。
• 在幾乎一切領域，復雜方法對現實都不適用。
• 為了生存，各種組織需要使自己和別人看上去有“前景”。
• 計劃失敗是因為人們具有篩選性思維，即忽視計劃之外的不確定性來源。
• 意外幾乎總是產生一個方向的結果：更高的成本和更長的完成時間。只有在很少的情況下，比如帝國大廈，你會看到相反的結果：更低的成本和更短的時間，這些情況是真正的意外。
• 實際上，任務越具常規性，你預測得越準確。但在現代環境下，總有非常規的事情。
• 還存在一種愚人效應，它產生于我們在思維上對模型外風險的忽視，或者說只專注于我們所知道的。我們從一個模型內部觀察世界。想一想，大多數延遲和超額預算來自不被計劃考慮的意外因素。
• 一旦預測被放在一頁紙或電腦屏幕上，或者被放在PowerPoint演示文件中，這一預測就有了自己的生命，失去了它的模糊和抽象性，變成了哲學家所稱的具體的東西。它擁有了新的生命，成為可見的事物。
• 或許，正是因為人們可以輕易地在電子數據表格里通過公式來預測未來，才使得那些預測大軍信心十足地進行更長期限的預測。
• 這其中似乎存在一種經典的思維機制，叫做錨定。通過設想一個具體數字，你降低了對不確定性的不安，然后你“向它下錨”，就像在真空中抓緊一個物體。
• 讓某人告訴你他的社會保障號碼的最后四位數，然后讓他估計曼哈頓牙醫的數量。你會發現，通過提醒他一個4位數的數字，你會誘導出一個與之相關的估計結果。
• 在討價還價過程中設置起點是一樣的道理：你先提出一個較高的數字，如“這所房子要賣100萬美元”，買方會說“只能85萬”——議價過程將取決于初始報價。
• 公司和政府的預測還存在一個顯而易見的錯誤：他們不為預測的情形附加可能的錯誤率。即使不存在黑天鵝現象，這種遺漏也是錯誤的。
• 不考慮錯誤率的預測顯示出三種謬誤，都來自同樣對不確定性本質的錯誤理解：
  第一種謬誤：可變性問題。第一個錯誤在于太看重預測，而不關心它的準確性。
  第二種謬誤在于沒有考慮隨著預測期限的加長，預測效力會降低。
  第三種謬誤或許是最嚴重的，它在于對被預測變量隨機性的錯誤認識。由于黑天鵝現象，這些變量可能會出現比所預測的樂觀得多或悲觀得多的結果。
• 即使你認同某項預測，也必須考慮現實中嚴重偏離這一預測的可能性。
• 人們常說智者能夠預測未來，或許真正的智者是那些知道自己不能預測未來的人。
• 對于那些僅僅因為“這是我的工作”而進行預測，并且非常清楚自己的預測根本無效的人，我難以稱其為有道德的人。
• 不幸的是，并非所有這些知識都能幫助讀者預測明天會發生什么。實際上，它還可能降低你的預測能力。這是預測問題的另一個方面：預測的固有局限性，與人性沒有多大關系，而是來源于信息本身的特性。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《黑天鹅》读书笔记(part4)--对许多人而言，知识的强大作用在于制造自信，而不是提高能力。的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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