老鼠会 2016-02-20

纳西姆·尼古拉斯·塔勒布把那些事先无法预测,但对世界影响重大的小概率事件称为黑天鹅。黑天鹅事件有正面的,例如发明、畅销书等等,也有负面的,例如战争、金融崩溃等等。

塔勒布认为黑天鹅事件是随机的。而反对塔勒布观点的艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西则认为,人的行为和社会现象不是随机的,而是相互关联的和符合规律的。巴拉巴西认为,人的行为绝大部分(至少93%)是可预测的,因此社会发展也是可预测的,黑天鹅是不存在的,与黑天鹅现象类似的“爆发”则是有规律可寻的、可预测的。而笔者认为,人的行为和社会现象虽然不是“独立随机”的,而是相互关联的,但社会发展(包括黑天鹅)仍旧是不确定的、不可预测的。

如果一组统计数据之间彼此独立,相互没有影响,而且数值差距不是很大,那么其分布通常会符合正态分布:数值围绕平均值左右波动,绝大多数数据集中在平均值附近,只有极少数数据离平均值较远(也就是说离平均值越近的数据出现的概率越大,离平均值越远的数据出现的概率越小)。符合正态分布的数据包括成年人的身高、体重、智商等等。显然,你的身高通常不会影响到我的身高。

但是在自组织系统(如社会)中,许多数据之间是互相影响、存在大量互动和反馈的。这样的数据(如个人所拥有的财富、社交网络上的粉丝数量、图书销量等等)通常不符合正态分布,而是符合幂次定律:大多数人拥有的财富很少,少数人拥有很多的财富;大多数人的粉丝很少,少数人拥有大量的粉丝;大多数图书销量很少,少数图书极为畅销,等等。地震、沙堆的崩溃、股市崩盘等等也符合幂次定律:小规模的地震和崩溃经常发生,大规模的地震和崩溃较少发生,但仍然有可能发生。

符合幂次定律的数据中出现极端数据的可能性要比符合正态分布的数据中出现极端数据的可能性大许多倍,因此一个人可能比另一个人富有千万倍,但是不可能比另一个人高上千万倍。这种极端数据就是塔勒布所说的黑天鹅,巴拉巴西则认为,这种极端数据(他称之为“爆发”)既然是符合规律(幂次定律)的,那就是可预测的,而不是不可预测的“黑天鹅”。

塔勒布和巴拉巴西都认为历史和社会发展是非均衡的、跳跃的,事情可能很长时间都没有变化,然后在很短的时间内就会出现戏剧性的变化,就像物质的相变过程一样(如水的融化和沸腾)。区别在于塔勒布认为这种变化是不可预测的,而巴拉巴西认为这种变化是有规律可寻的、可预测的。

但是符合规律的不一定就是可预测的:沙堆的崩溃是符合幂次定律的,然而要预测哪一粒沙会导致整个沙堆的崩溃是不可能的;生物的进化也是符合规律的,但是要预测进化的细节也是不可能的。

巴拉巴西也承认,人的行为并不都是可预测的,但是他认为人的行为绝大部分(至少93%)是可预测的,他认为可以用热力学的方法来研究人类社会:物理学家们不需要知道每个气体分子的运动轨迹也能预测气体的温度和压强,社会学家们预测社会的发展时一定也能忽视掉人类行为中那些不可预测的细节。

笔者认为,巴拉巴西在这个问题上犯了致命的错误。物理学家们能够忽视每个气体分子的具体运动轨迹来研究气体的温度和压强,是因为气体分子的运动轨迹是彼此独立、无组织、可以互相抵消的。封闭系统中气体分子的运动速度是接近正态分布的,极端数据很少且可以相互抵消。

然而在像人类社会这样的开放、非均衡的自组织系统中,不仅出现极端数据的可能性要大得多,而且这些极端数据不但不会互相抵消,其影响还可能会无限扩大(人类的存在本身就是宇宙中的“极端数据”)。即使人的行为真的93%都是可预测的,其余不可预测的7%也可能给社会发展造成无限扩大、不可忽视的影响。而且恐怕越是不可预测的行为,就越会对社会的发展产生惊天动地的影响。用热力学方法来研究人类社会就相当于忽略了人类社会中各种数据之间复杂的互动关系和人类社会的自组织特点。

人类的行为中确实有相当一部分是可预测的——我们努力让自己的行为可预测,这样我们就才能对彼此形成稳定的预期:我们工作时能够预期老板会按时给我们发工资,我们去商店购物时,店家也能预期我们会按价付款。只有这样社会才不会混乱。

然而人类行为中不可预测的部分对社会发展的影响很可能要大于可预测的部分:工人的行为比企业家的创新更容易预测,然而后者对社会发展的影响恐怕要远大于前者。发现新的知识、发明和创新都是不可预测的——如果今天你能预测到明天会有哪些新的知识、发明和创新,那么你今天就已经拥有了这些知识、发明和创新,不必等到明天——而知识、发明和创新对社会发展的影响不可忽视,也无法被抵消,只会不断积累和扩大。

在今天这个信息时代,有些人会认为:过去我们无法预知未来是因为我们数据有限,现在我们终于进入了“大数据”时代,那么让我们试试预言未来吧!这些人忘记了:数据越多,数据制造的假象也就越多;我们知道的越多,通过排列组合现有的知识来创造新知识的可能性也就越多;总之,我们生活在一个知识无限的开放世界中,我们知道的越多,未知的东西也就越多。

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作者 editor