沒讀過《黑天鵝效應》？10 個關鍵字拆解 2000 頁經典書，了解風險、做對決策|經理人

沒讀過《黑天鵝效應》？10 個關鍵字拆解 2000 頁經典書，了解風險、做對決策

2018-10-19 整理‧撰文高士閔

（本文出自《經理人月刊》2018 年 10 月號，封面故事：一次讀懂黑天鵝效應）

《如何閱讀一本書》指出，想精讀一本書，讀者必須先了解作者的「關鍵字」是什麼。原因有二：第一，關鍵字通常是文章的核心，字的前後段落，一般是作者的主要論點，跟著關鍵字閱讀，能快速掌握書籍的主軸；第二，當讀者對關鍵字的理解與作者相同，雙方的理解才會達成一致，書中的見解，才可能變成你的知識。

因此，我們統整《黑天鵝效應》作者納西姆．塔雷伯（Nassim Taleb）4 本系列書籍（《黑天鵝效應》、《隨機騙局》、《反脆弱》、《不對稱陷阱》），選出 10 個關鍵字，讓想進一步閱讀其著作的讀者，事半功倍。

隨機性 Randomness

商場上的隨機性，可以理解為「運氣」。有些人認為自己的成功，要歸功於努力、專業等「技術」類原因。但塔雷伯認為， 我們低估「隨機性」，也就是「運氣」在成功中占的比重，所以會輕忽潛在黑天鵝造成的風險。

舉例來說，股市交易員業績很仰賴市場變化，這包含很大的隨機性，如果重來一萬次，成功和失敗的比率可能各一半，或更低。反觀牙醫工作，重來 1 萬次，差別只在幫權貴或一般大眾鑽牙，表現好的時候會比交易員高很多，因為他的專業較不受運氣影響。

不確定性 Uncertainty

想了解不確定性，要先了解「另類歷史」的概念。意指如果有機會重新決策，即便決策與上一次相同或不同，結果還是很難預測。 相反的概念是確定性，就是指在不同的另類歷史（不同決策）中，可能發生最多次的結果。

再以牙醫和股市交易員為例，交易員的表現跟市場有很大的關係，即便回到一開始，做出不同選擇，也不保證結果，所以不確定性很高。反觀牙醫，蛀牙要拔或要補，重新選擇的結果還是可預測，所以不確定性低。

不對稱性 Asymmetry

指人們付出的風險，與所得到的利益不相稱。 舉例來說，塔雷伯認為，最大的不對稱是「少數統治」，全部人的行為被少數人所左右，但一般大眾卻認為是「少數服從多數」。

比如說，在美國的飛機上和學校的食物，很少看到花生，因為要避免有花生過敏症的人誤食。然而，對花生過敏的人少，沒過敏的人多，但是沒有過敏症不吃花生不會怎樣，過敏的人吃到卻可能會死，所以乾脆不提供花生。

規模可變 Scalability

以工作為例，如果工作是按時計費，像牙醫、顧問，就是規模不可變；反之，像作家、導演，只要作品誕生，上演時不必每場都親自上陣，就是規模可變。規模不可變的工作，報酬雖受限於時間而有其上限，但就是因為每個人的時間有限，客戶數量又多，所以每個人都能分到客戶，平均收入不會差距太大。

規模可變的工作，因為不需親自上陣，容易使 20% 的人搶走 80% 市場，甚至 1% 的人搶走 50% 市場。 因此規模可變的產業，工作者的收入不是極高，就是極低，少有中間值。

非線性 Nonlinearity

在線性之下，變數之間的關係清楚明確而固定。比如說，銀行裡的錢增加 10%，對應到利息所得增加 10%。

然而，真實世界中，影響一件事情的變數很多，大部分的事情都是非線性，像第一塊蛋糕很美味，再吃第二塊蛋糕，滿足感卻不是兩倍，第三塊甚至會減少滿足感。所以，一旦在現實世界中運用線性思考，預測錯誤就是再自然不過的事情。

波動性 Volatility

波動性和風險不同，如果混為一談，就容易受到傷害。舉例來說，公司雇員每個月能固定收到薪水，計程車司機每天收入則不一定。此時，即便兩者平均年收入差不多，我們也會認為司機更沒保障。

然而，雇員薪資起伏雖不大（波動性），但可能因為老闆一句話丟工作，風險高。反觀司機，雖然薪資起伏不大（波動高），但自己就是老闆，只要願意跑還是有可能有收入，風險反而低。有小小的波動（如今天車資不多），會使他們設法適應和改變，反而不容易受到突如其來的傷害。

遍歷性 Ergodicity

100 個人在賭場玩一晚，輸光的人數（從空間中觀察），和一個人連續賭 100 天，輸光的天數（從時間上觀察），兩者的結果如果一致，就代表具遍歷性。

然而，一般人賭博時，只會想到空間均值，認為輸光的都是別人。殊不知，如果連續 100 天都進賭場（持續暴露於風險中），自己總有一天會輸光，差別只在是這 100 天中的哪一天而已。

柏拉圖式思想 Platonicity

指人專注於單純而定義完善的「形式」，不論是執著於物體，如黃金比例，或思考模式，如烏托邦式的完美社會體系。

塔雷伯認為，一旦讓這些思考框架進入腦袋，我們就會讓它們享有優先權，反而錯誤解讀資訊。舉例來說，在工作上遇到問題，就隨意把問題套入某個理論架構，而不顧問題和理論的前提不符，只為了讓問題分析看起來獨立和沒有遺漏，最後問題當然無法解決。

不透明性 Opacity

歷史是不透明的，你只看到結果，而無法看到過程，卻用這個結果倒推或預測未來。舉例來說，魔術師從箱子裡掏出一隻兔子，你雖然看到兔子，卻不清楚是怎麼變出來，因為看不到箱子裡的運作。而人的心智在和歷史接觸時，很容易為結果（兔子）找原因（怎麼變），但這個原因幾乎不可能是真正的原因，這導致人用自己找的原因（方法）預測未來時，幾乎都失敗。