AI讓黑天鵝滿天飛

如果你沒有看過《黑天鵝效應：如何應對不可知的未來》這本書，先看這個Deepseek寫的讀書報告，然後筆者在下面談AI成長下的投資策略。

 

一、核心理論：顛覆認知的「黑天鵝」

納西姆・塔勒布在《黑天鵝效應》中提出，人類對世界的認知長期受「歸納法」侷限，習慣以有限經驗推斷未來，卻忽略極端事件的顛覆性力量。所謂「黑天鵝事件」，即具備三大特徵的突發性風險：意外性（無法預測）、重大衝擊（系統性影響）與事後可解釋性（人類傾向合理化結果）。例如泰坦尼克號沉沒被視為「永不沉沒」神話的終結，2008年金融海嘯摧毀華爾街的風險模型，乃至新冠疫情改寫全球公共衛生體系，均體現黑天鵝對既有秩序的致命衝擊。作者以「火雞困境」諷刺人類認知偏誤：火雞被飼養364天後，無法預見第365天的宰殺命運，正如我們常被線性思維矇蔽，低估非線性風險的破壞力。

 

二、現實悖論：預測失效與事後歸因

書中尖銳批判現代社會對「確定性」的迷信。以長期資本管理公司（LTCM）為例，這家由諾獎得主領軍的對沖基金，依託歷史數據構建精密模型，卻因1998年俄羅斯債務違約事件巨虧43億美元，最終破產。此案例揭示：黑天鵝事件往往源於「未知的未知」，既存模型無法涵蓋系統外變量。更諷刺的是，事件發生後，媒體與專家總能編織出「合理」解釋，例如將金融危機歸咎於監管鬆懈或人性貪婪，卻忽略複雜系統的內生脆弱性。塔勒布指出，這種「敘事謬誤」使人類陷入虛假安全感，加劇對風險的輕忽。

 

三、生存策略：從脆弱到「反脆弱」

面對不可預測的未來，作者提出「反脆弱」概念——系統不僅需抵禦衝擊，更應從不確定性中獲益。例如自然界進化機制：隨機基因突變雖多數無效，卻偶爾催生適應環境的優勢物種。應用於現實，個人與組織可借鑑以下策略：

 

分散風險：避免過度依賴單一收入來源或投資標的，如2008年金融危機中，持有黃金、現金的投資者受創較輕；

 

保留冗餘：企業儲備應急資金、個人維持技能多元性，以緩衝突發事件衝擊；

 

擁抱試錯：以「槓鈴策略」分配資源，將大部分資本投入低風險領域，小部分用於高風險創新，例如疫情期間傳統企業跨界發展線上業務。

 

四、理論爭議與現實啟示

儘管黑天鵝理論廣受認可，亦引發學界質疑。部分學者認為，所謂「不可預測」源於資訊不完整，若能掌握全部變量（如氣候模型納入極端氣候參數），極端事件仍可預測。然而，這種「決定論」觀點在複雜社會系統中難以實踐，正如俄烏衝突引發的能源危機，其政治、經濟、地緣連鎖反應遠超單一模型涵蓋範疇。對普通人而言，與其執着預測黑天鵝，不如培養風險意識：接納世界本質的不確定性，在穩健中保持彈性，方為現代生存智慧。

 

結語

《黑天鵝效應》撕破人類理性自大的假面，揭示文明進程中「偶然性」的支配地位。無論是個人命運或歷史洪流，重大轉折往往始於意外事件。塔勒布提醒我們：真正的智慧不在於編織完美預測，而在於建構「無懼未知」的生命韌性——正如沙漠植物在乾旱中蟄伏，卻能於暴雨後綻放。

---------------------------------------------------------------------------------------

筆者：這個報告漏了書中談到很重要的一點是，我們身處的世界的事物，有平庸的，有極端的，平庸是可以預測，比如你25歲開始在一間成衣工廠做文員，你的收入和這工廠的收入都可以用以前或其它人做的的數據去推測未來數十年後的模樣，都會是平平淡淡。極端則難以替代的，比如你去做網紅或自己做生意，你看到某某很火，收入10萬或百萬，但你發現自己卻連飯錢也沒有，這類行業就是如此極端性質，大部分人收入微博，勝利者的收入幾乎佔了所有。

鐘形圖就是對極端事情的統計無能的忽略，每天被困在平庸的生活世界裏的人，沒有想象過鐘形圖兩邊的極端事情的出現是存在的。

一個例子沒有人想過是Deepseek的開源模式，直接打趴Open AI，他們的統計一直以爲算力就是智力。

Deepseek其實就是一只白天鵝，然後“很快”我們又看到Manus這只打工仔的黑天鵝。

而是黑是白，取決在什麽位置，對老闆是白色的，對打工仔可能是黑色的，但若之後打工變了自顧又會轉為白色了。

AI的特性是把什麽事情都轉變為極端，不斷碰撞出以往鐘形圖統計表以外的事情。

若投資於股票市場，無論你仍然覺得Open AI的智力優於Deepseek，投資它兩也可能不是最好的選擇，因爲可以預計大模型語言AI的乜天鵝，物天鵝會陸續有來，你就當LLM是在一個每年成本都會隨時下跌50%，不受市場進入和大小規模限制的電力股市場。

依賴LLM“電力”推動的企業則不同，因爲只要找到適合的“AI應用工具“去幫助企業做增加銷售和減小成本的決策，利潤就隨時能翻倍。

投資策略

乜天鵝出現有一個特點是市場通常都不會第一時間接受，比如Deepseek是在26/12發佈，NVDA要到27/1/25才大跌，又比如2008金融海嘯，早在2007年就出現很多次級債券Default，但要一年後人們才突然清醒。習慣生活在自己的平庸世界裏的人，沒有那麼快能接受沒見過的事情。投資市場裏，能獲得的報酬遠高於付出的期權金，這反映依靠已往事情的統計數據去計算的期權金，是無法算到沒發生過的事情的公平價。

你縂沒有可能否定明天有一小子用AI寫了些什麽，讓所有汽車馬上都能實現L5級別的自動行車，於是當你知道了有一個可能L5出現了的信息時，買入最多電動車的BYD或TSLR的遠期價外認購期權可能是個不錯的投資。

又或知道另一個”AI信息時，又買入能迎接AI正面循環（白天鵝）的另一企業的認購期權。

又買這又買那，那有這麽多錢支付期權金？把資金放在買國家保護最平庸的收息股或做定期，然後撥一部分的資金出來就是了。