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信息的不对称性

信息的不对称性

作者: 卓儿zizi | 来源:发表于2020-04-07 15:50 被阅读0次

    证明和证伪

    没有证据表明这是正确的不代表这是错误的❌,可能只是超出现有的认识。

    医学上有一个首字母缩写词语NED(No Evidence of Disease),意思是没有证据表明存在疾病,但并不存在一个END缩写(Evidence of No Disease),即证明没有疾病的证据。

    系列证实性事实未必是证据。看见白天鹅不能证明黑天鹅不存在。但有一个例外:我知道什么论点是错的,但不一定知道什么论点是正确的。如果我看见一只黑天鹅,我可以确定并非所有天鹅都是白的!如果我看见有人杀人,我可以非常肯定他是罪犯。如果我没有看见他杀人,我不能肯定他是无辜的。

    我们可以通过负面例子而不是正面证据接近真相!对观察到的事实制定通用法则是具有误导性的。与传统智慧相反,我们的知识并不能通过一系列证实性的观察结果得到增加,就像火鸡的例子一样。但对一些事情我持怀疑态度,对另一些事情我却可以确定。这使得观察结果具有不对称性。实际情况并不比这更复杂。

    这种不对称性具有很强的实际性。它告诉我们不必成为彻底的怀疑主义者,只需要成为半怀疑主义者。实际生活的微妙之处在于,在决策时,你只需要对事情的一个方面感兴趣:如果你需要确定病人是否有癌症,而不是他是否健康,你可以满足于否定性推理,因为它能够向你提供你所需要的确定信息(没有证据证明他没有癌症,没有证据证明他有癌症。也不代表他是否有癌症)。所以,我们能够从数据获得许多信息,但不像我们期望的那样多。有时大量信息会变得毫无意义,而少量信息却具有非凡的意义。确实,1000天并不能证明你是正确的,但1天就能证明你是错误的。

    当然,“证伪”,也就是确定地指出某事是错的没那么容易。测试方法的缺陷可能导致错误的“错误”结论。但事实仍然是,你知道某事是错的比你知道某事是正确的有更大的信心。并非所有信息都有同等的重要性。

    波普尔引入了猜想和反驳的方法,具体是这样的:提出一个(大胆的)猜想,并开始寻找证明猜想错误的事例。这是除寻找证实性事例之外的另一种方法。如果你觉得这很容易,你会失望,只有很少的人天生有能力这样做。

    现代世界是极端斯坦,被不经常发生及很少发生的事件左右。它会在无数白天鹅之后抛出一只黑天鹅,因此我们要在比我们所习惯的更长的时间里暂不下结论。我们不可能遇到身高几百英里的人,于是我们的本能排除了这类事件。但图书销量或者社会事件的影响不会遵守这类限制。断定一名作家没有天分、市场不会崩盘、战争不会发生、一项计划无可挽回、一家公司不会破产、一家证券公司的证券分析师不是在吹牛或者邻居不会袭击我们,需要比1000天长得多的时间。

    如今黑天鹅来源的增加已经超出人们的预测。在原始环境里,黑天鹅的来源只包括新遇到的野生动物、新的竞争对手和天气突变。这些事件反复出现得太多了,使我们对它们有一种与生俱来的惧怕。这种进行快速推理的本能,以及犯“过滤性错误”(也就是只关注不确定性的少部分来源,即已知的黑天鹅现象的来源)的习惯,仍然深植于我们的天性中。简言之,这种本能是我们的困境所在。

    黑天鹅来源更多,而我们经常不能做好准备。更加需要具有半怀疑主义。

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