《黑天鹅》这本书出中文版到现在快十年了，一直保持非常畅销的状态，因为黑天鹅理论影响非常大，以至于现代股票市场上都有黑天鹅这个专门的名词。
黑天鹅指的是我们意料之外的重大事件给整个市场或者整个社会带来一些颠覆性的影响。比如2008年金融危机、汶川大地震，没有人能预测到会发生，结果一发生就是来了一票大的，所有的人几乎都受到了影响，很多行业还被完全颠覆掉。
这本书的作者叫纳西姆·尼古拉斯·塔勒布，他做了好多年的证券交易。因为证券市场瞬息万变，有很多不确定性风险，所以他有机会研究这一类的风险事件。
很多人把《黑天鹅》这本书的意思说成提醒我们注意小概率事件，其实就把这本书比较精髓的东西都忽略掉了。因为这本书其实反思的是人类对于数理统计、概率、逻辑这些方面出现的谬误，对这些谬误做一个非常深刻的反省，而且这种反省是带有一种科学精神的。
如果理清了这本书里提到的东西，就有助于让我们变成一个更理性的人，而不会被感官上、情绪上的东西欺骗。
早先的时候欧洲人都以为天鹅是白色的，因为他们在欧洲见过的所有天鹅都是白色的。后来地理大发现，跑到澳洲去一看，当地还有黑色的天鹅，这个认知就完全被颠覆了。
原先建立在“天鹅是白色的”这个结论之上的所有其他的推论就都被颠覆了，比如欧洲的语言里形容一个东西，就说洁白得像一只天鹅，发现了黑天鹅之后这个描述就不能用了。所以发现了黑天鹅之后就一定会带来好多混乱。
它反映了我们人类认知世界的一个模式，就是你看到的天鹅都是白色的，于是你就得出一个结论说天鹅它就是白色的。这个在逻辑上叫归纳法。
归纳法最本质的问题就是除非你能把世界上所有的天鹅全部都看一遍，然后发现全部是白色的，你他能得出一个非常准确的结论说天鹅就是白色的。只要你有疏漏，哪怕只有一只天鹅你还没见过，你也不能得出结论说天鹅是白色的。
前两天幼儿园快开学了，我有个朋友的孩子要上幼儿园，选的是一个最贵的。他说其实就是图心里有个安慰，媒体上天天报道幼儿园的阿姨经常打孩子或者别的孩子都在吃饭，自己的孩子没饭吃，所以不敢送到特别便宜的幼儿园。
我就问他，这些媒体报道你信吗？
他说，你看我邻居孩子，就是天天晚上回来说吃不饱饭，家长觉得这肯定是老师虐待孩子，中午的时候不让孩子吃饱饭。
我这个朋友思考逻辑是归纳法的逻辑，他从电视新闻上或者网络上经常看到某某幼儿园的老师虐待孩子，看多了之后就归纳出一个结论来：幼儿园经常虐待孩子。为了得到心理上的安慰，愿意花好几倍的价格上一个特别昂贵的幼儿园，而且那个幼儿园还特远。
新闻传媒行业有一句话来形容新闻：狗咬人不是新闻，人咬狗才是新闻。只有报道非常反常的事，才能吸引到大家的好奇心。所以凡是被媒体报道的事，它肯定不是社会生活中的常态。
我们身边好多人被误导，觉得身边所有的幼儿园都在虐待孩子。这就是看多了之后自己主动总结的规律，可是这个规律往往是跟现实世界脱节的。
归纳法带来的问题还有一个特征：故事化。
我们经常听说老头、老太太退休之后会被庞氏骗局骗，说有一个特别好的项目，把钱投进来特别能挣钱。搞庞氏骗局的人一定要让第一批吃螃蟹的人真的挣到钱，因为只有真拿到钱之后他们才发现，这个收益真高。他有可能会继续投入更多的钱进去，更重要的是他会去跟周围的人说。
后面的人看到他们挣了钱，也眼红，都投钱进来。这个资金的盘子越滚越大，骗子觉得差不多的时候一下卷着所有的钱跑了。
你去问问老头、老太太们，他们一般都会说，单位的老王、老李都投钱了，都赚了。所以其实都是在听故事，从这些故事里用归纳法的逻辑归纳出一个规律来，这事真能挣钱，然后就上当了。
只要你稍微有点理性，天上不会掉馅饼，哪有投资项目这么高回报。你也可能觉得这是老头、老太太没文化，所以才上这么初级的当。实际上也不完全是，你在日常生活中也会犯这种被故事带跑偏的错误。
1.国王死了，王后也死了。
2.国王死了，接着王后死于悲伤。
大部分人觉得后一句更能记得住这个时间，因为后一句更有画面感。国王死了，王后深爱着他，悲伤得无法自拔，最后整个人也垮掉了。
第二个说法其实信息含量比第一个多。前一句说国王死了，王后死了，其实讲的是一件事，就是死了两个人。而后面这句话讲的其实是好几件事，一个人死了然后另一个人很悲伤，也死掉了。第二句话更有画面感，我们能毫不费力地把第二句话转述给别人。
这就是人类叙述的一个特点，我们总能想办法减少需要记忆的东西的信息量，把它的复杂程度降低。因果关系是一个比较好的点，让这些信息有了关联，记忆的时候就更方便。故事里面往往有因果关系，原因就在于减少记忆的复杂程度，实际上归纳法归纳出来的故事不可信。
还有一个原因，故事会加工我们头脑里的记忆，导致记忆不靠谱，发生偏转。
我们头脑不一定是按时间顺序去记录信息的。我们的大脑并不像电脑硬盘那样，实际上它输入信息是动态的。像是你往一张纸上不断地写字，写新字的时候就把旧的覆盖掉了。
每次你想回忆一件事情的时候，往往里面不仅有旧的记载，还添加了好多新的东西，其实就是让原先那些记忆在情节上更连贯的新的信息，可能不一定符合事实，但是一定更方便拿出来组成一个故事。
媒体隔三差五就会去采访老兵，让他们回忆一下当年抗日的状况。你会发现这些人可能回忆出来的情节有点像抗日神剧里杀鬼子那种状态，可是这不符合事实。而且他们会经常搞错一些数字，如果查一下资料，结合当时的历史一判断，你会发现他们给的这些数字完全不符合逻辑。
实际上也不一定是他主观上刻意地去夸大，很可能是记忆出了错，毕竟几十年了，这些记忆已经被加工了好多次了，故事情节里被加了太多的东西进去。在逻辑上是非常顺畅的，他自己感觉没有毛病。
故事化的叙事往往听上去是非常合情合理的，可是实际上发生的可能性是非常低的。人类天生对概率没有非常敏感的感觉，特别敏感的是故事的部分。
有一个心理学实验，让你判断一下这两句话哪个发生的概率更高。
1.美国某个地方发生了一场大洪水，造成了1000多人的死亡。
2.美国加利福尼亚发生了地震，地震导致了大洪水，大洪水造成了1000多人的死亡。
大部分人都认为第二个场景概率更高，实际上第一句概率一定是更高的。因为就是泛泛地指美国的某个地方，所以不论哪里发生了洪水造成了1000多人的死亡，都有可能被这个事件包括进来。另一个句子特指了一个地区，还是发生了地震大洪水，有人死亡，这几件事一叠加，概率就变低了。
大部分人觉得第二句概率更高，原因就在于第二个句子更具体，有画面感。它有一个故事链条，有因果关系在里面，所以很可能就被这个故事蒙蔽了。
再来一个例子。
1.小王非常快乐地结婚了，他杀了他媳妇。
2.小王非常快乐地结婚了，他为了得到他媳妇的遗产杀害了她。
大部分人还是会选择第二句概率更高，因为第二句听上去更合情合理。而第一句他杀害了妻子可能有很多种原因，可能他疯了，也可能他发现妻子出轨了，或者他跟他妻子闹矛盾的时候失手杀死了他妻子。
所以第一个句子发生的概率应该是特别高的，第二个句子加了条件，降低了概率。可是因为画面感比第一句强，所以大家都会觉得第二句概率更高。
咱们经常上网，有时候会看到一些爱国论坛上经常会出一些神帖。比如最近国际上发生了几件大事，这个发帖子的人能把这几件事串起来，讲故事说中国跟美国在背后博弈，这件事是中国主动搞的，美国作为回应搞了另一件事。
实际上他说的这几个状况如果真的是中美两个国家相互搞事情，那这件事概率太低了。可是好多人会觉得这个故事特别合理，这就有点阴谋论的意思了。
归纳法让人类从大量重复出现的一些故事里总结出一个像规律的东西，当一件事不太重复出现的时候，我们就认为它不太可能发生，这就是认知上的一种误区。故事化的事情经常误导我们，导致我们对随机出现的事情视而不见，这就是为什么全人类都预测不到金融危机。
这种判断给我们带来了非常多、非常实际的损失，比如911恐怖袭击发生了之后，全世界人民都在关心这件事，都知道了恐怖分子多残暴，都会对恐怖分子有一个特别高的警惕。这种警惕肯定是过度的，因为重复的电视画面带来了故事性，我们得出一个结论：恐怖袭击会经常发生。
实际上恐怖分子的活动频率远没有我们想象的多，黑天鹅事件是非常低概率的事情。由于都很重视，导致大家把注意力都放在这上面，认为防止恐怖主义应该是一个常态的事情，那么有很多本来是高频率发生的风险就被我们无视了。
开车是一件非常高危的事情，每年造成的死亡人数比恐怖事件造成的高多了。911事件之后，美国公路上因为车祸造成的死亡率一下就上去了，主要原因就是大伙都去关注恐怖袭击，而对于身边的这些常见的风险放松了警惕。
再比如飓风、海啸、地震，媒体都会去报道，大家也都关注，社会各界人士捐款捐物，这个是很好，问题是每一个重建的过程里全社会出钱出力的程度非常高，这会造成很多资源的浪费和不公平。
一次大的地震或者海啸可能造成几万人的死亡，可是糖尿病一年造成全球多少人死亡？癌症一年能夺走多少人的生命？因为地震、海啸的画面感、故事性强，给人一种特别大的冲击，而糖尿病、癌症我们都司空见惯了，所以我们完全没有意识到应该投更多的资源到这些疾病的研究上，这其实是对全人类来说一个更好的选择。
包括国际社会对战争的谴责，如果一个媒体报道的是战争死了多少人，没有人会感兴趣，大家也不会触动。如果媒体的头版头条报道的是一个小男孩死在海滩上，拍了一个尸体的照片，那么全社会就开始谴责战争。
几十万人死亡的一个数字比不上一具画面感强的尸体，这就是我们人类认知的一个非常偏狭的地方。这种偏狭误导我们，让我们做出很多跟我们的目的完全相反的决策。
现在有很多动物保护组织，这个逻辑就是小猫小狗也是一条生命，我们觉得我们有责任有义务保护好这些小动物的生命。
动物保护组织还不断地去披露很多数据，每年有多少万的物种以越来越快的速度灭绝，然后我们高楼大厦建了多少，把森林破坏了多少，往空气中排二氧化碳多少，污染水多少。总的来说就是我们人类在伤害动物，我们应该保护他们，生命都是平等的。
这个故事就特别美好。实际上如果你统计一下的话会发现，整个地球上的所有物种灭绝速度一直在加快，这不是人类进入工业化之后才有的，过去的几百万年绝大多数地球上的物种都灭绝了。现存的只是地球上曾经有过的物种里面非常小的一部分，大部分物种适应不了地球不断变化的环境然后被淘汰。
地球上那么多物种每年不断地灭绝，到底哪些是自然原因，哪些又是污染造成的，谁能说得清楚？如果你每年只是把灭绝物种的总数统计出来，告诉大家这些都是我们人类干的，其实是没有道理的。
最关键的是，保护猫狗这个初衷很好，为什么猫跟狗会得到保护？就是因为符合我们人类的审美观，问题是你保护了它们却害了其他物种。美国人可能喜欢猫比中国人还厉害，美国的流浪猫大概有三四千万只。
这些流浪猫放到自然界里每年要杀掉20多亿只鸟类，100多亿只小型哺乳动物。人类整天喊保护鸟类，甚至花了好多钱去立法，教育大家不要猎杀鸟类。实际上我们自己养了那么多的猫，然后它们流浪到自然界，杀害的鸟类比我们立法禁止人去杀害的多。
我们到底是在保护动物还是在不保护动物？我们到底对其他的动物做了好事还是坏事？你怎么判断它的概率？杀害猫杀害狗的视频传到网上特别有画面感，大家觉得杀猫、杀狗的人没人性，大家义愤填膺地去保护猫狗，可是我们被这种故事引导了之后对其他物种造成的伤害比我们想象的大得多。
如果你真的想去保护物种，那你就应该从数学概率上计算一下。到底应该采取哪种方式，而不是单独地保护这一两种动物，牺牲了更多的动物，这个是不理性的。
全球变暖会造成很多物种灭绝，这个故事大伙都信，因为过去的研究发现100多年来我们的平均气温大概上升了一度多。好多研究机构预测未来几十年之后可能会上升两度，如果到两度会造成多少物种的灭绝，产生什么样的生态灾难。全世界稍微文明一点的国家都信。
全球气候大会呼吁减排，拯救地球，拯救其他的物种，很多社会精英阶层都接受这种故事的设定，而且会特别卖力气地去宣传这种环保主义的理念。
比如前两年的时候，央视的记者柴静做过一期节目，采访中国科学院的丁仲礼院士。丁院士当时反对给发展中国家定特别减少二氧化碳排放的计划，柴静质问说：科学家是不是应该有更大的情怀，以全人类的利益为重，你怎么能反对这个计划呢？
院士的回应也很简单：地球用不着人类来拯救。在地球的历史上，比现代高十几度的时候有的是，二氧化碳浓度比现在高十几倍的时候也有的是。地球就是这么一路演化过来的，每一次环境的变化一定都毁灭好多物种。
丁教授这个回应指出了环保主义的故事重复太多次之后，大部分的普通人就能从中用归纳法归纳出一个规律，说我们人类在毁灭其他物种，是我们造成了地球整体温度的上升，我们应该采取行动，把金钱资源都投到这上面。
忽略了一些更大概率的事情，自己也处于一个挺大的风险里面，减少二氧化碳的排放就意味着人类要放缓发展的速度，发展速度放缓了之后出现了什么意外状况，我们的抵御能力其实是更低的。
老是用归纳法去讲故事，你就会距离理性越来越远了。大多数人都习惯于归纳法，习惯于讲故事，因为归纳法讲故事能够提高我们生存的概率。
原始社会的时候，你看到老虎把人吃掉了，当有老虎出现的时候我们脑子里瞬间形成老虎吃人的画面，我们就能感到害怕，迅速跑掉。之后就形成了一种经验，我们人类自己总结出来的规律：老虎来了就要吃人。
这种规律的基因就一代一代地传下来，直到现在。所以我们现代人对故事化的东西特别敏感，而对特别抽象的逻辑概念概率就不感冒。
我们之所以意识不到黑天鹅现象，是因为我们陷入了故事化的陷阱里太久了，出不来了。黑天鹅事件形成原因非常复杂抽象，我们先天排斥，所以就导致金融危机来了的时候所有人都没有抵御风险的能力。
去掉逻辑上讲故事的这种谬误，有一个办法就是强调实验而不是故事。对一个媒体来说，你可以报道点有营养有价值的科学发现，而不是总去报道一些非常有偏差性的吸引眼球的故事。对于我们个人来说，我们可以多去看一些带有实证研究的书，少去看讲故事记录情绪的书。
还可以善于利用喜欢听故事、用归纳法思考问题的特点，用讲故事的方式把人引到一个正确的结论上，讲出一个科学。虽然故事化叙事会制造谬误，但是你可以利用它来引导理性。
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