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第五章 不能只靠过去的经验来判断（第1页）

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第五章不能只靠过去的经验来判断

我们的环境比我们意识到的更为复杂。为什么？现代世界是极端斯坦，它被不经常发生及很少发生的事件所左右。它会在无数白天鹅之后抛出一只黑天鹅。

虽然证明行为在我们的习惯和传统智慧中根深蒂固，但它是一种危险的错误。

假设我告诉你，我有证据证明球星辛普森（20世纪90年代被控杀害妻子）不是罪犯。瞧，那天我和他一起吃早餐，他谁也没杀。我是认真的，我没有看到他杀任何人。这能够证明他的无辜吗？如果我这么说，你一定会叫来救护车甚至警察，因为你可能会想，我在交易室度过了太多的时间，或者我在咖啡馆坐得太久了、一直想这个黑天鹅问题，我的逻辑可能会立刻给社会带来危险，所以应该将我立即关起来。

如果我告诉你，我有一天在纽约的一处铁轨上打了个盹儿却没有被轧死，你可能会有同样的反应。我会说，嗨，看看我，我还活着，这就证明躺在铁轨上是没有危险的。但想一想，再看一下第四章的图4-1。某个人观察了火鸡前1000天的生活（但没有看到第1001天令人震惊的事件），他会理所当然地对你说，没有证据表明会发生大事，即黑天鹅事件。但是，你会把这一说法理解为有证据表明黑天鹅事件不会发生，尤其是在你不仔细考虑的时候。这两种说法之间的逻辑差距实际上是非常大的，但这种差距在你的思维中却显得很小，所以二者可以相互替代。从现在起10天后，即使你还记得第一种说法，你也一定会倾向于第二种说法（不确切的说法），即证据表明黑天鹅现象不会发生。我把这种混淆称为回路错误（round-tripfallacy），因为两种说法是不可互换的。

把这两种说法相混淆犯了一个很小很小（但至关重要）的逻辑错误，然而我们对微小的逻辑错误是没有免疫力的，教授和思想家也好不了多少（复杂的方程式似乎无法与清晰的思维和谐共存）。除非我们的注意力非常集中，否则我们很可能会在无意识中将问题简化，因为我们的思维在我们无意识的情况下习惯这么做。

这个问题值得我们更深入地探讨。

“我从未想说保守主义者通常很愚蠢，我想说的是愚蠢的人通常很保守。”约翰·斯图亚特·米尔（JohnStuartMill）曾抱怨说。这个问题由来已久：如果你告诉人们成功的秘诀并不总在于技能，他们会以为你在说成功不是靠技能，而是靠运气。

我们在日常生活中运用的推理机制不适用于复杂的环境，当一句话的措辞稍有改动后，其语义会发生很大变化。想一想，在原始环境里，“大部分杀手是野生动物”与“大部分野生动物是杀手”这两种说法之间的差异是没什么影响的。虽然混淆二者是一个错误，但几乎没什么影响。我们的统计直觉还没有发展出认为二者差异很大的思维习惯。

领域特殊性

所有的白马都是马。你看见过马。那匹是白马吗？不一定，因为并非所有的马都是白马；在联考中错误回答这种问题的人在大学或许不会犯这样的错误。但有人可能在联考中获得很高的分数，却仍然在某个从城市受歧视区域来的人走进电梯时感到害怕。这种无法自动把知识从一种情况转化为另一种情况，或者从理论转化为实际的状态，是人类本性中令人困扰的特性。让我们称它为行为反应的“领域特殊性”。领域特殊性的意思是，我们的行为反应、思维模式和直觉取决于事物的背景，进化心理学家称之为事物或事件的“领域”。教室是一种领域，生活也是。我们对一则信息的反应不是根据它的逻辑特性，而是根据它的环境，以及它在我们的社会情绪系统中的位置。在教室中以某种角度理解的逻辑问题在日常生活中可能受到不同的对待。实际上，它们在日常生活中确实受到了不同对待。

知识即使是准确的，也不会总产生适当的行为，因为我们习惯忘记我们所知道的，或者忘记如何正确对待知识，即使我们是专家。读者已经看到了，统计学家习惯把脑子留在教室里，一旦他们来到大街上，就会犯最微小的推断错误。1971年，心理学家丹尼尔·卡尼曼（DanielKahneman）和阿莫斯·特韦尔斯基（AmosTversky）不断向统计学教授提出不像统计学问题的统计学问题。其中有一个类似下面的问题（为了表述清楚，我改变了原题）。假设你生活的城市有两家医院，一家大，一家小。某一天，其中一家医院出生的婴儿中60%是男孩。这有可能是哪家医院？许多统计学家（在闲谈中）都犯了选择大医院的错误，而实际上，统计学的基础是大样本更为稳定、其对长期平均值（在这个例子里是每种性别各50%的比例）的偏离比小样本更小。这些统计学家连自己专业的考试都无法通过。在我做数理专家的日子里，我遇见过数百次忘记自己是统计学家的统计学家犯过这类严重错误。

再看一个我们在日常生活中犯可笑的领域特殊性错误的例子。让我们来到豪华的纽约锐步体育俱乐部，看一看多少人乘手扶电梯上了几层楼之后，径直奔往台阶式健身器。

我们在推断和行为反应上的领域特殊性表现是双向的：有些问题我们能够在实际应用中理解，却不能在课本中理解；有些问题我们更容易在课本中理解，却不能在实际应用中理解。人们能够不费力地在社会环境下解决一个问题，但在它以抽象的逻辑问题形式出现时，却往往不知所措。我们习惯在不同的情况下使用不同的思维机制，或者模块：我们的大脑缺少一台能对所有可能的情况制定和应用同样逻辑规则的全能中央计算机。

我已经说过，我们可能在现实中而不是在教室中犯逻辑错误。这种不对称在对癌症的诊断中得到了最好的体现。我们看一看那些为病人检查癌症症状的医生，一般情况下，病人在想知道他们是已痊愈还是会复发的时候会做检查。（实际上，复发是一种错误的说法，它只是表明治疗并没有杀死全部癌细胞，而那些未被发现的坏细胞开始以失控的方式增长。）在现有技术条件下，不可能对病人的每一个细胞进行检查来确定它们是否都正常，所以医生通过尽量精确地扫描病人的身体来选取样本，然后对没有检查的部分做出假设。在一次常规癌症检查之后，医生对我说：“别担心，我们有证据表明你已经痊愈了。”这让我大吃一惊。“为什么？”我问。回答是：“证据显示没有癌症。”“你怎么知道？”我问。他回答：“扫描的结果是阴性。”他居然到处说自己是医生！

医学上有一个首字母缩写词语NED（NoEvidenceofDisease），意思是没有证据表明存在疾病，但并不存在一个END缩写（EvidenceofNoDisease），即证明没有疾病的证据。我与许多医生讨论这一问题的经验证明，即使是那些发表研究论文的医生中，也有许多犯了回路错误。

20世纪60年代，傲慢的医生把母乳看作某种低级的东西，似乎他们能够在实验室里复制，但他们没有认识到母乳可能包含超过他们科学理解能力的有用成分，他们只不过是混淆了“无证据表明母乳的优势”与“证据表明母乳无优势”。（这是又一种柏拉图化的行为：当我们能够使用奶瓶时，采用母乳喂养是“毫无道理的”。）许多人为这种无知的推理付出了代价：那些婴儿时期没有得到母乳喂养的人面临更高的健康风险，包括更可能罹患某些癌症，因为在母乳中一定还有一些我们没有找到的营养成分。而且，采用母乳喂养的母亲们获得的好处也被忽视了，比如降低了患乳腺癌的风险。

扁桃体问题也是一样：切除扁桃体可能导致更高的喉癌风险，但数十年来，医生们从未想过这一“无用”的器官可能有着他们没有发现的功能。还有水果和蔬菜中发现的膳食纤维，20世纪60年代的医生认为这些膳食纤维是没有用处的，因为他们没有发现食用这种纤维的必要性，而这导致了一代人的营养不良。最后人们发现，纤维能够延缓糖类在血液中的吸收，还能清扫肠道癌症前期细胞。实际上，正是由于这类简单的推理混淆错误，医学在历史上造成了大量灾难。

我并不是说医生不应该有他们的信念，只是他们应该避免某些固定的、封闭的信念。医学在进步，但许多其他类型的知识没有改善。

证据

由于一种我称为无知经验主义的思维方式，我们天生习惯于寻找能够证明我们的理论以及我们对世界的理解的例子，这些例子总是很容易找到。唉，有了工具和傻子，任何东西都是容易找到的。你可以把能证实你的理论的过去的事例当作证据。例如，一名外交官会向你展示他的“成就”，而不是他没能做到的事。数学家会努力让你相信他们的学科对社会有用，方法是指出那些起作用的事例，而不是白费时间的事例，或者更糟的情况——那些因高雅的数学理论的非经验特性而给社会造成严重成本浪费的数不清的数学应用事例。

即使在检验一项假设时，我们也习惯于寻找证明假设正确的事例。当然，我们很容易找到证据——我们只需要去找，或者让研究者为我们找。我可以为任何事情找到证据，正如富有经验的伦敦出租车司机能够找到拥堵的路段以增加车费一样。

有人更进一步地给了我一些我们成功预测事件的例子。确实有一些，比如登陆月球和21世纪的经济增长率。人们还能够找到本书观点的许多“反证据”，最好的例子就是报纸非常擅长预测电影和剧院的演出时间表。瞧，我昨天预测太阳今天会升起，而它真的升起了！

消极经验主义

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