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來源：期樂會

大部分交易者會區(qū)分“風(fēng)險”和“確定性”，但卻把“風(fēng)險”和“不確定性”混為一談，其實它們根本就不是同義詞。

無論何時，我們都要記住：

(資料圖)

（a）風(fēng)險不等于不確定性。針對已知風(fēng)險做出的最佳決策，用于應(yīng)對不確定性并非最佳。

（b）經(jīng)驗法則并不愚蠢。在一個充滿不確定性的世界，簡單的經(jīng)驗法則比精確的計算，更有助于我們做出好的決策。

（c）復(fù)雜問題并不一定需要復(fù)雜的解決方法，應(yīng)該先尋求簡單的方法。

格爾德·吉仁澤是納西姆·塔勒布高度認可三位大師之一，因為吉仁澤闡明了非理性背后的現(xiàn)實邏輯。丹尼爾·卡尼曼曾通過其著作《不確定狀況下的判斷：啟發(fā)式和偏差》和《思維：快與慢》不斷舉出反例，制造出啟發(fā)式算法導(dǎo)致非理性行為的證據(jù)。

吉仁澤批評他的研究，認為他的觀點論據(jù)不足。研究不確定性問題的塔勒布贊同吉仁澤，認為丹尼爾·卡尼曼包括理查德·塞勒等人都不懂統(tǒng)計概率，嚴重混淆了集合概率和時間概率，誤讀了人們的合理選擇，影響了人們實現(xiàn)遍歷性。所謂的遍歷性是指，審視周圍所有人的命運，就可以推知你自己未來的N種可能。

在《風(fēng)險和好的決策》中，吉仁澤聚焦于風(fēng)險認知中的確定性錯覺。他用“已知風(fēng)險”或“風(fēng)險”表示可以根據(jù)經(jīng)驗計算概率的風(fēng)險，用“不確定性”表示無法計算概率的風(fēng)險。由此形成了兩套思維工具：

風(fēng)險：如果風(fēng)險是已知的，想要做出明智的決策，需要的就是邏輯思維和統(tǒng)計學(xué)思維。

不確定性：如果有些風(fēng)險是未知的，想要做出明智的決策，就需要直覺和睿智的經(jīng)驗法則。

我們會區(qū)分“風(fēng)險”和“確定性”，但卻把“風(fēng)險”和“不確定性”混為一談，其實它們根本就不是同義詞。在風(fēng)險已知的世界，包括概率在內(nèi)的所有事物都是確定的，統(tǒng)計學(xué)思維和邏輯思維足以讓我們做出明智的決策。但在不確定性的世界里，所有的事物并不都是已知的，我們無法通過計算做出最佳選擇。這時，我們就需要借助睿智的經(jīng)驗法則和直覺，才能做出明智的決策。在商業(yè)領(lǐng)域，光靠統(tǒng)計計算是不夠的。杰克·韋爾奇是世界上最成功的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者之一，他解釋說自己的好決策都是“通過直覺”做出的。

大多數(shù)時候，事件的概率都是未知的，因此我們會面臨很多未知風(fēng)險或不確定性。與風(fēng)險相比，不確定性的范圍更大。在充滿不確定性的世界里，我們不可能通過精確計算風(fēng)險來選擇最理想的行為方式。我們不得不和“未知的未知”打交道，這樣一來，意外就會發(fā)生。但是，即使無法通過計算找到清晰的答案，我們還是要做出決定。

我們通常都不喜歡不確定性，總是希望一切都是確定性的。然而，追求確定性是正確認知風(fēng)險的最大阻礙。以乳腺X射線檢查為例。44%的調(diào)查對象認為，乳腺X射線檢查的結(jié)果是絕對可信的。而事實上，大約10%的乳腺癌無法通過X射線檢查出來。如果接受檢查的女性越年輕，結(jié)果就越可能出錯，因為她們的乳腺密度更大。

在一個變化莫測的世界，對確定性的過度追求可能會帶來風(fēng)險。我們幾乎可以確定哈雷衛(wèi)星會在2062年回歸，但卻無法預(yù)測自然災(zāi)害和股市暴跌。通過分析政治專家和經(jīng)濟專家的數(shù)千個預(yù)測，我們發(fā)現(xiàn)他們的準確率比外行人或投飛鏢的猩猩高不了多少。不過，專家最擅長的就是給自己的錯誤找理由。但問題是，錯誤的確定信息會造成巨大的破壞。盲目相信各種測試和金融預(yù)測不僅會危害我們的身心健康，還可能會毀掉我們的銀行賬戶，甚至摧毀整個經(jīng)濟。

在吉仁澤看來，所謂的概率有三張面孔：頻率、物理設(shè)計和可信度。這三張面孔構(gòu)成了概率的三個特性。

頻率：概率的第一個特性是計算，將降雨的天數(shù)和棒球球員擊中球的次數(shù)除以總天數(shù)或總擊球數(shù)，可以得出相對頻率，即概率。

物理設(shè)計：概率的第二個特性是結(jié)構(gòu)。例如，骰子的結(jié)構(gòu)絕對對稱，無需計算就知道擲出6點的概率是1/6。設(shè)計好的概率被稱為“傾向”，靠運氣取勝的游戲是其典型代表。這些風(fēng)險是已知的。

可信度：概率的第三個特性是可信度，取決于經(jīng)驗與個人印象等因素。在歷史上，可信度源于法庭上目擊證人的證詞，但更引人注意的是猶太教和基督教有關(guān)神跡的傳說。

已知風(fēng)險的概率可以根據(jù)頻率或物理設(shè)計計算得出，但可信度卻是主觀的、變化的。在擁有大量數(shù)據(jù)或設(shè)計清晰易懂的情況下，可以通過頻率和物理設(shè)計計算概率。相比之下，可信度的概率范圍更廣，這表明概率可以應(yīng)用于任何問題。這樣做的危險在于，我們會很輕易地認為只需計算概率就能解決所有不確定性問題，導(dǎo)致經(jīng)驗法則等其他重要工具被束之高閣。

概率的三個特性，對于擲骰子可能并不重要，但在涉及現(xiàn)代科技時就變得至關(guān)重要。核電站發(fā)生重大事故的概率可以根據(jù)之前的事故數(shù)量、核電站的物理設(shè)計和專家的可信度計算得出。這三種方法可以使用其一，也可以混合使用，但計算結(jié)果可能截然不同。計算核電站的事故次數(shù)很簡單，但是因核電站設(shè)計而發(fā)生事故的傾向卻很難確定，而且可信度也會以專家的立場而完全不同。因此，當我們聽到核泄漏的概率或其他任何風(fēng)險的概率時，一定要問清楚他們是如何計算出來的。

計算風(fēng)險是一回事，如何溝通則是另一回事。目前，我們可以看到兩種風(fēng)險溝通工具：

（a）使用頻率而非單一事件的發(fā)生概率；

（b）使用絕對風(fēng)險而非相對風(fēng)險。

第一種工具可以幫助我們理解風(fēng)險發(fā)生的可能性，比如降水概率。“明天的降水概率為30%”說明的是單一事件的發(fā)生概率，而“在發(fā)布這種天氣預(yù)報的日子里有30%的天數(shù)會下雨”則表明了指稱詞是天數(shù)，而非地區(qū)或時間，那么30%表示的就是頻率。

第二種工具有助于我們理解風(fēng)險的變化情況，比如“服用新型避孕藥會使女性患血栓的風(fēng)險增加100%”，這種說法令人膽戰(zhàn)心驚，但這只是相對風(fēng)險，絕對風(fēng)險僅增加了1/7000，后者才是風(fēng)險溝通的客觀方式。

在一個充滿變數(shù)的世界，僅靠統(tǒng)計學(xué)思維和風(fēng)險溝通是不夠的。要做出明智的決策，經(jīng)驗法則至關(guān)重要。2009年1月，一群加拿大黑雁撞擊了全美航空1549號航班的飛機引擎，導(dǎo)致飛機兩個引擎關(guān)閉。

機長果斷下令返回機場，最終成功迫降在水面上。他們使用的就是經(jīng)驗法則：某著陸點——如果該點在飛機擋風(fēng)玻璃上的位置越來越高，這個點就是無法到達的。他們不是依靠數(shù)學(xué)計算，而是依靠目測信息。如果某個地方是可以到達的，那么這個著陸點就會在擋風(fēng)玻璃上不斷下降。于是，他們決定飛往哈得孫河。

經(jīng)驗法則或啟發(fā)法能夠幫助我們快速作出決定，雖然沒有收集什么信息，但準確性很高。大腦能夠使用簡單的方法去解決復(fù)雜的問題，這就是啟發(fā)法，因為這類方法只關(guān)注一條或幾條重要的信息，而忽略其他信息。飛行員判斷飛機能否抵達機場時所采用的經(jīng)驗法則就是一個例證。每一條經(jīng)驗法則都可以有意識或無意識地被使用。

如果是無意識地使用它，這種判斷的方法就被稱為“直覺”。直覺是這樣的：

（a）它似乎比意識更快；

（b）我們并不完全知道它發(fā)生作用的潛在原因；

（c）但它很強烈，促使我們采取行動。

直覺并非幻想或第六感，而是一種無意識的智慧。我們大腦的絕大部分都處于無意識的狀態(tài)，如果沒有存儲在那里的大量經(jīng)驗，人類必然會滅絕。大腦的計算能力也許可以解決已知風(fēng)險，但面對不確定性時，直覺就變得至關(guān)重要了。然而，我們的社會往往拒絕承認直覺是一種智慧，而認為邏輯計算能力才是智慧的體現(xiàn)。

誠然，一條經(jīng)驗法則不可能解決所有問題，因此我們的大腦學(xué)會了很多法則，匯集在“工具箱”之中。正如釘釘子最好用錘子，擰螺絲最好用螺絲刀，這些經(jīng)驗法則需要因地制宜地使用。要想做出明智的決定，必須知道哪個問題應(yīng)該用哪種工具解決。

啟發(fā)法之所以奏效，應(yīng)該歸功于我們進化的大腦。然而，啟發(fā)法并非是很多領(lǐng)域的研究課題。從經(jīng)濟學(xué)到哲學(xué)，關(guān)于理性決策的大多數(shù)理論仍然認為，所有風(fēng)險都是可知的。社會科學(xué)領(lǐng)域的大多數(shù)專家都致力于研究復(fù)雜的邏輯學(xué)和統(tǒng)計學(xué)，但幾乎沒有人研究啟發(fā)式思維，即使有，也大多認為啟發(fā)法是導(dǎo)致人類犯錯和災(zāi)難發(fā)生的原因。

因此，吉仁澤認為需要一場革命，一場關(guān)注啟發(fā)法的革命，一場最終能夠幫助人們應(yīng)對各種不確定性的革命。塔勒布認可的三位大師之一赫伯特·西蒙就是這場革命的倡導(dǎo)者之一。而吉仁澤構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型，目的就是教會人們?nèi)绾卧诓淮_定的情況下作出明智的決策。他稱這場革命為“啟發(fā)法革命”，它要求我們學(xué)習(xí)如何在經(jīng)驗法則的幫助下應(yīng)對不確定性。

對于確定性，存在兩種主要的錯覺。每當已知風(fēng)險被誤認為是完全確定的，就會出現(xiàn)零風(fēng)險錯覺。很多人認為，幾乎絕對可靠的現(xiàn)代科技，比如艾滋病測試、基因分析、影像檢查，給我們提供了高科技手段，卻讓我們對確定性產(chǎn)生了誤解。

可預(yù)測風(fēng)險的錯覺或“火雞的錯覺”則不同，它誤將不確定性當作已知的風(fēng)險，就像零風(fēng)險錯覺一樣。在這兩種情況下，真實世界和我們所感知的世界之間存在很大的差別。

不管面臨的是已知風(fēng)險還是不可預(yù)測的風(fēng)險，想知道我們所處環(huán)境的不確定性都很難。

塔勒布的“火雞的錯覺”假設(shè)一只火雞來到人類世界，一個屠夫出現(xiàn)在它的生活中，火雞擔心屠夫會殺了它，但屠夫很和善，喂給它食物。第二天，火雞發(fā)現(xiàn)屠夫又來了，他還會喂它食物嗎？火雞可以計算這件事發(fā)生的概率，著名的數(shù)學(xué)家皮埃爾-西蒙·拉普拉斯發(fā)明的“平滑定理”告訴火雞答案：如果同一件事之前發(fā)生過n次，那么這件事再發(fā)生的概率為：（n+1）/（n+2）。這是一種典型的確定性決定論。

n代表屠夫喂火雞食物的天數(shù)。也就是說，第一天過后，屠夫第二天喂火雞的概率是2/3。第二天過后，概率增長為3/4，以此類推，概率一天大于一天。與此同時，屠夫殺掉火雞的概率越來越小。到了第100天，火雞幾乎百分百地確定屠夫會來喂食物，但火雞不知道隔天就是感恩節(jié)了。雖然屠夫喂給火雞食物的概率比以往都高，但火雞卻要大難臨頭了。感恩節(jié)對于火雞來說是未知信息，如果火雞知道所有可能的風(fēng)險，很可能會重新計算概率。但直到被屠夫宰殺的那一刻，火雞才知道自己漏掉了一條重要信息。誤以為風(fēng)險是可以預(yù)測的，是一種確定性錯覺，但這就是“火雞的錯覺”。

火雞未曾預(yù)料到自己的悲慘結(jié)局，這與專家未能預(yù)測到金融危機有著相似之處。兩者都使用了短期內(nèi)可能奏效的模型，但卻沒有預(yù)測到正在逼近的災(zāi)難。美國房地產(chǎn)市場的風(fēng)險評估主要基于歷史數(shù)據(jù)以及與拉普拉斯平滑定理類似的模型，因為房價一直走高，所以風(fēng)險似乎在漸漸在減少。次貸危機爆發(fā)前，人們的信心指數(shù)達到了歷史最高點。

2008年3月，時任美國財政部長的亨利·保爾森宣稱：“我們的金融機構(gòu)包括銀行和投資銀行很強大。我們的資本市場彈性很大。它們都很高效，很靈活。”不久之后，整個經(jīng)濟開始動蕩。讓保爾森信心十足的風(fēng)險模型并沒有預(yù)測到這次危機，就像火雞不知道感恩節(jié)即將到來一樣。

已知風(fēng)險模型會釋放出錯誤的確定信息，催生而非防止災(zāi)難的發(fā)生。高盛集團首席財務(wù)官戴維·維尼爾在報告中稱，“僅相當于25西格瑪?shù)臉O小概率事件”竟然發(fā)生了多次，造成了巨大損失，這完全超出了公司風(fēng)險模型的預(yù)測范圍。

那么，這種事件的概率應(yīng)該是多少？根據(jù)高盛的風(fēng)險模型 ( 風(fēng)險價值法 ) ，西格瑪?shù)氖录績赡陼l(fā)生一次，5西格瑪?shù)氖录员訒r期以來僅發(fā)生過一次，7西格瑪或8西格瑪?shù)氖录挠钪娲蟊ㄒ詠韮H發(fā)生過一次，25西格瑪?shù)氖录t根本無法想象。

但是，這種無法想象的事件卻發(fā)生了不止一次，而且是多次。運氣太差肯定不是原因所在，問題出在不適合的風(fēng)險評估方法上，這些方法誤以為所有不確定的風(fēng)險都是已知風(fēng)險。正是因為通過計算得出了不確定性風(fēng)險發(fā)生的所謂“精確”概率，我們才產(chǎn)生了確定性錯覺。

有人批評銀行的運行方式類似賭場，如果真是這樣就好了。正如《極端不確定性》的作者默·文金所說的，如果銀行真的像賭場，那風(fēng)險至少是可以預(yù)測的。

然而，投資銀行所處的真實世界一直在變化，充滿了不確定性，并非所有人都可以信任，意外隨時都可能發(fā)生。事實上，以已知風(fēng)險為研究對象的金融理論很可能是引發(fā)金融危機的原因之一。經(jīng)濟學(xué)家約瑟夫·斯蒂格利茨在談及2008年金融危機時表示，如果認為基本完美的信息與完美信息非常相似，那你就錯了。

追求確定性的欲望已深入人心。17世紀德國哲學(xué)家戈特弗里德·萊布尼茨曾設(shè)想建立一種數(shù)學(xué)或符號體系，用于表示所有想法，為每個問題確定最佳答案，所有的學(xué)術(shù)爭論也會就此終止。但是，偉大的萊布尼茨未能做到，他忽視了風(fēng)險和不確定性之間的區(qū)別。

如今，“聰明”的學(xué)者發(fā)明了很多方法來應(yīng)對不確定性，他們把不確定性看成已知風(fēng)險，這樣就可以運用標準的數(shù)學(xué)模型來預(yù)測風(fēng)險，而不用面對現(xiàn)實世界了。有些建議好像是對的：擁有更多的信息總是好的，進行更多的計算總是好的。事實上，它們都是錯誤的。在一個變化莫測的世界，涉及更多信息和計算的復(fù)雜決策方法往往會更加糟糕，導(dǎo)致人們產(chǎn)生確定性錯覺并造成損害。

很多人可能認為，經(jīng)驗法則是“快速而低劣”的捷徑，雖然可以節(jié)省時間和精力，但需要以犧牲質(zhì)量為代價。這種看法被稱作“準確性與認知努力間的權(quán)衡”，在做決策時，經(jīng)驗法則總是居于次要地位。但是，這種看法只有在方向一致的情況下才成立，在不確定性的情況下并不成立。要想在變幻莫測的世界里做出明智的決策，必須忽視一部分信息，就像經(jīng)驗法則教我們的那樣，這樣做既可以節(jié)省時間、精力，還能使決策更加明智。

無論何時，我們都要記住：

（a）風(fēng)險不等于不確定性。針對已知風(fēng)險做出的最佳決策，用于應(yīng)對不確定性并非最佳。

（b）經(jīng)驗法則并不愚蠢。在一個充滿不確定性的世界，簡單的經(jīng)驗法則比精確的計算，更有助于我們做出好的決策。

（c）復(fù)雜問題并不一定需要復(fù)雜的解決方法，應(yīng)該先尋求簡單的方法。

列昂納多·達·芬奇說，經(jīng)驗是一切可靠知識的母親。經(jīng)驗是沒有錯誤的；犯錯誤的只是我們的判斷，它會讓經(jīng)驗去辦超出能力范圍的事情。投資領(lǐng)域基本上充滿了不確定性，依靠適用于已知風(fēng)險的金融理論可能會導(dǎo)致虛假的確定性，即火雞的錯覺。

吉仁澤相信簡單的經(jīng)驗法則擁有巨大的效能，會為我們提供了一個可選方案。在我看來，這個簡單的經(jīng)驗法則相當于彼得·考夫曼所說的“人類兩萬年的經(jīng)驗”和納西姆·塔勒布所說的“祖母的智慧”。

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