反“火鸡”问题

现在，让我们看看我所说的事情背后的一些理论——统计报表认识论。下面的讨论将表明，未知的、你看不到的事情在某些情况下可以带来好消息，在另一些情况下可以带来坏消息。而在极端斯坦下，情况会变得更加侧重某一边。

再重复一遍（重复是必要的，因为知识分子往往很健忘），将缺乏证明某事的证据错当成证明某事不存在的证据，这一简单的观点意味着：对反脆弱性的事物而言，好消息从过去的数据中是找不到的，而对于脆弱性的事物而言，坏消息倒是很罕见。

想象一下，你带着一本笔记本去墨西哥，希望根据你和你随机遇到的人的交谈推断出该国的人均财富。但可能的情况是，如果样本中没有卡洛斯·斯利姆，你就得不到什么有价值的信息。在100多万墨西哥人中，斯利姆的财富（我估计）比墨西哥底层7 000万~9 000万人的财富加起来还要多。因此，除非你选择5 000万人做样本，并且将“罕见的事件”纳入其中，否则你就会低估这个国家的财富总量。

还记得之前的图表中所示的来自试错法的收益吗？当你致力于自由探索时，你会犯很多小错误，承受很多小损失，随后你会偶尔发现一些非常重要的东西。这种方法从外部来看可能令人讨厌——它隐藏了自身的优点，而不是掩盖自身的缺陷。

在反脆弱性的情况下（正面不对称性，正面“黑天鹅”业务），比如试错法中，样本记录往往会低估长期平均值，隐藏起自身的优点，而不是掩盖自身的缺陷。

回想一下我们的使命“不要成为火鸡”。我们要记住的是，长期受“火鸡”问题影响的人往往会低估不利事件的数量——简单来说，罕见的事件总是罕见的，而且在过去的样本中往往找不到，鉴于罕见事件几乎总是负面事件，我们头脑中呈现的常常是比现实更乐观的画面。但在反“火鸡”问题中，我们看到的恰好是其镜像，是相反的情况。在正面不对称性的情况下，也就是在反脆弱性的情况下，“看不见的”事物是正面的。因此，“经验证据”往往会忽略正面事件和低估总收益。这也是一个问题。

至于经典的“火鸡”问题，规则如下：

在负面不对称的脆弱情况（“火鸡”问题）下，样本记录往往会低估长期的平均值，它会隐藏其缺陷，而展示其优点。

这样的结果让生活变得更简单。但是，因为标准方法并不考虑不对称性，使得研究了常规统计数据但却对这一主题没有深入研究的人（只是在社会科学中提出理论或教导学生）会错误地理解“火鸡”问题。我发现了一个简单的规律，即在哈佛大学任教的人对这一问题的理解往往不如出租车司机或不懂得机械式推导方法的人（这是一个简单的启发法，可能是错的，但却有效；我是在哈佛商学院聘用脆弱推手罗伯特·默顿为教师的时候注意到的）。

因此，让我们来看看有多少哈佛商学院教授配得上这个称号。在第一个案例中（忽视正面不对称性的错误），一位叫加里·皮萨诺的哈佛商学院教授写了一本有关生物技术潜能的书，在书中他就犯下了初级的反“火鸡”错误，他没有意识到，在一个损失有限而潜在利益无限的正业中（与银行恰好相反），你看不到的东西可能很重要，但其踪迹却被掩埋在历史数据之中。皮萨诺写道：“尽管一些生物技术公司取得了商业上的成功，整个行业也实现了惊人的增长，但大多数生物技术公司根本没有任何利润。”这可能是正确的，但是据此进行的推断却是错误的，甚至可能是落后的，原因有二，而且由于其后果的严重性，重申一下我的逻辑是有帮助的。首先，在极端斯坦下，“大多数公司”都没有利润——罕见事件占据主导地位，少数公司创造了全部利润。不管他是什么意思，由于存在我们在图12–3中所见的不对称性和可选择性，现在下结论可能为时过早，所以他最好去写另一个主题，伤害较少而且可能让哈佛商学院的学生更感兴趣，比如怎么写一个有说服力的PPT演示文稿，以及日本和法国之间的管理文化的差异。再说一遍，他那有关生物技术投资的潜在回报微薄的判断可能是正确的，但不能基于他所展示的那些数据来推断。

为什么皮萨诺教授这类人的想法会有危险呢？重要的并非它会阻碍生物技术的研究，而是这种错误遏制了经济生活中具有反脆弱性特征（以技术术语来说，“右偏”）的一切事物，因偏好“肯定正确”的事情而变得脆弱。

值得注意的是，另一位哈佛大学教授肯尼斯·福鲁特犯了同样的错误，但是所犯错误完全在相反的方向上，也就是负面不对称性。在观察再保险公司（对灾难性事件提供保险保障的公司）时，福鲁特认为他发现了偏差。相比再保险公司承担的风险，它们赚了太多的利润，因为灾难发生的频率往往少于模型中所反映的频率。但他忽略了一点，即灾难只会给它们带来负面的影响，而且往往淹没在历史数据中（再次说明，它们极为罕见）。记住“火鸡”问题。要知道，仅仅因为一个事件——石棉负债，就让劳埃德保险公司完全破产，失去了几代人积累的财富，且仅此一次。

我们再来看看这两种截然不同的回报，一种是“左边受限”（损失有限，如泰勒斯的赌注），一种是“右边受限”（收益有限，如保险公司或银行等）。这其间的区别至关重要，因为生活中的大多数情况不是属于第一种就是属于第二种。

失败七次，加上或减去两次

让我暂且停一停，根据本章到目前为止所说的来总结一些规则。（1）寻找可选择性；事实上，根据可选择性对你要从事的业务进行排名；（2）最好选择有开放式的而非封闭式回报的业务；（3）切勿以商业计划为投资对象，而是以人为投资对象，寻找一个在其职业生涯中能够换6种或7种，甚至更多种工作的人——这是风险投资家马克·安德森运用的方法；以人为投资对象，有助于我们对商业计划书之类的文字叙述产生免疫力。这样做才可以确保提高你的强韧性；（4）不管你的业务是什么，请确保你选择了杠铃策略。