前言
40 年前，我们所著的《英国税务系统》一书反响良好，该书指出了英国税务系统的不足，这些不足既有制度和理论层面的，也有实践层面的。我们既不是从零开始建立起整个税务系统的“起稿人”，也不是对细节穷追不舍的税务师。相反，当时还是年轻学者的我们另辟蹊径，细心观察税务系统的实际应用情况，并经过深思熟虑后，基于少量精挑细选的原理，设计出改进税务系统的方式。40 年后，经过独立研究，我们发现当下整个经济体系正面临和当年税务体系相似的问题，需要我们再一次重新审视。因此，我们决定再度合作，本书正是我们合作的成果。
《英国税务系统》销量很好，且多次再版。但后来我们二人走上了不同的道路。约翰当上了英国财政研究所所长，并创办了一家颇为成功的咨询公司，专注解决商业经济学问题，他还是牛津大学赛德商学院首任院长，并为《金融时报》做了 20 年的专栏作家。默文曾在英国和美国的多所大学从事学术研究，之后，在 2003—2013 年，他先后担任英国央行首席经济学家和行长。
在这 40 年间，我们既目睹了经济学解决实际问题的强大能力，也发现了其实际应用上的局限性。作为经济学的求学者和研究者，我们曾用传统的方式去分析经济问题：我们也曾假定家庭、企业和政府所采取的行动都是为了达到结果最优化。依照我们之前所学，我们曾通过寻找理性个体的最大化利益来解决经济问题。企业试图最大化股东价值，政策制定者试图最大化社会利益，家庭想要让自己的幸福指数最大化或让其“效用”最大化。如果企业没有试图让股东价值最大化，那么它们一定在最大化其他东西，比如企业发展或高管薪资。
企业、政府和家庭决策的最优化能力受到各种阻碍因素的限制：对企业来说，可能是投入和支出的关系；对政府来说，可能是各种政策的可行性限制；对家庭来说，可能是有限的资金预算。这种对行为的“最优化取向”解读非常符合目前数学手段在社会科学中应用范围渐广的趋势。如果企业、政府和家庭面对的问题可以用定义明确的模型表达出来，那么人们就可以通过估算这些问题的“最佳”解决方案来预测企业、政府和家庭的行为。
虽然按这条思路走下去收获颇丰，但我们通过实践发现，上述经济活动参与者并未尝试使任何因素最大化。这并非因为他们不够聪明，虽然有时他们确实如此，也不是因为他们不够理性，虽然有时他们也确实如此。这是因为，无论是对于股东价值、社会利益还是家庭效用，最大化理论很难用来指导实践。从商人、政策制定者到家庭成员，都不可能拥有足够的信息来做出正确的行为，使其股东价值、社会利益或家庭效用最大化。事成之后，他们也不可能知道自己想要的因素究竟有没有被最大化。因此，有许多诚实且有能力的高管和政客并不追求所谓最优化，而是采用渐进式决策，他们认为这么做可以进一步促进企业的发展，或者让世界变得更美好。在一个幸福的家庭里，家庭成员共同劳作，也往往是想确保明天至少像今天一样美好。
大部分经济学家承认，现实生活中人的行为和经济模型所运算的并不相同。但自保罗· 萨缪尔森之后，经济学家们便开始相信，只要人们遵循构成“理性”的公理，他们便会在无意识的情况下做出最优决定，就好像法国喜剧作家莫里哀笔下的汝尔丹先生一样，发现他 40 年来说的大白话有个学名叫“散文”，而此前却毫不自知。用这种公理的方式去分析消费者行为，如萨缪尔森所做的，会比某些怀疑者预期的有效得多。
我们在本书中证明，无论是企业、政府还是家庭，在面对未来的不确定性时，这种遵循所谓理性之公理的做法在决策时将全然失效。这种情况并非源自经济活动参与者的不理性。相反，之所以会出现此种情况，正是因为他们很理性，而且在多数情况下并不会假装了解自己不知道且无法知道的信息。多数情况下，他们不知道即将发生什么，也无法将即将发生的情况尽数列出，更遑论知晓每种情况发生的相对概率了。
写作本书时，我们也和朋友、同事探讨过我们的想法，我们发现一般读者和经济学专家对我们观点的反应大不相同。大部分人认为“极端不确定性”这个概念的存在相当合理且显而易见。对他们来说，困难的不是接受这个概念，而是如何去应对极端不确定性。我们也希望他们能在后文中寻得答案。然而，许多受过经济学、统计学或决策理论训练的人却无法理解极端不确定性的重要性。这些人包括计算机科学和人工智能领域的专业人士，以及那些略知一二却又盲目跟风地推崇计算机式推理的人。
我们试图说服这两类读者，让他们意识到极端不确定性的重要性，因此我们也冒着两种不同的风险：有的读者可能会觉得我们在用鞭子抽打一匹死马，这么做徒劳无益；还有的读者可能会觉得，我们在鞭打从肯塔基赛马会中获胜的好马，我们在批判那些曾彻底改变人们在经济学、统计学、决策制定、人工智能领域的思维方式的研究方法。我们希望普通读者享受阅读本书的过程，看看我们拿鞭子抽打的是什么马，也希望专家读者在阅读本书时可以至少体会到些许被鞭打的痛苦。
导引：不确定性的本质
显然， 2007—2008 年全球金融危机标志着经济分析和经济政策的溃败。虽然经济学家承认这场金融危机的严重性和代价，但是他们普遍不愿接受自己的理论框架需要修改的现实。经济学家（曾经）将“风险”和“不确定性”区分为“可以用概率描述的未知”和“不能用概率描述的未知”。他们已经通过数学技术给“风险”这个术语赋予了与日常用语截然不同的意思。我们将在本书中描述，若无法认识到“风险”“不确定性”“理性”的经济学含义与日常含义的不同，将带来怎样的混乱和经济损失。在过去的一个世纪里，经济学家一直企图忽略风险和不确定性之间的这种巨大差异，用概率解决所有不确定未来的问题。
风险和不确定性之间的区别是人们在两次世界大战的间隔时期激烈争论的话题。两位经济学大家—美国芝加哥的富兰克· 奈特和英国剑桥的约翰· 梅纳德· 凯恩斯皆认为，区分这两个词具有重要意义。奈特认为“可度量的不确定性，或更确切地说‘风险’一词，与不可度量的不确定性有很大差异，后者实际上根本不算一种不确定性”。
凯恩斯对这两个词的区分也类似。他在一篇概述其代表作《就业、利息和货币通论》的文章中写道：
让我解释一下，我所说的“不确定”信息并不仅仅是为了区分确定的事实和只是有可能发生的事情。从这个意义上说，轮盘赌不属于“不确定性”，能否赎回战争国债也不属于“不确定性”。同理，预期寿命只是“轻微不确定”，甚至连天气预报也只是“中度不确定”。我说的“不确定”通常是指欧洲战事的走向是不确定的， 20年后铜的价格、利率水平是不确定的，某个新发明是否会过时或是1970 年私有财富所有者在社会体系中的立场是不确定的。上述所有事例无论如何都缺乏建立可计算概率的科学基础，我们不知道就是不知道。
本书的书名是《极端不确定性》，这也是本书的中心概念。“不确定性”是我们对这个世一知半解的结果，或指我们当下的行为与其未来结果之间的关系。这种一知半解可能让人烦恼，也可能让人愉悦，这取决于这种不确定性的性质。我害怕听到法官做出的判决，但对即将到来的假期中的新经历充满期待。我们或许有时希望自己未卜先知，这样无论未来发生什么都不会让我们措手不及，但转念一想，这样的世界就会变得平庸无奇。
我们将奈特和凯恩斯提出的“风险”与“不确定性”的区别替换为“可解决的不确定性”与“极端不确定性”的区别。可解决的不确定性是一种可通过查询来解决（比如，我不确定宾夕法尼亚州的首府在哪里）或通过展示所有结果的概率分布来表达（比如转动一次轮盘的结果）的不确定性。但是，对极端不确定性来说，并不存在解决不确定性的类似方法—我们不知道就是不知道。极端不确定性存在诸多维度：晦涩、无知、含糊、模棱两可、不明确的问题，以及我们可能在某些时候希望（却并不是每次都希望）在未来能修正先前不知道的信息。如此种种的不确定性，是我们每时每刻都会面临的。
概率术语可以用来描述赌博游戏，却无法描述极端不确定性，因为我们不知道接下来会发生什么，更因为我们甚至不清楚什么样的事情会发生。当我们描述极端不确定性时，我们不是在说“长尾”，即可想象的、明确的、可以估算出低概率的事件，比如在赌博中一直手气不好。我们也不只是说纳西姆· 尼古拉斯· 塔勒布提出的“黑天鹅”事件，即没有人能预想到的、令人惊讶的事件，虽然这些“黑天鹅”事件确实是极端不确定性的例子。19 我们强调的是能用概率分布描述的小概率事件与不可想象事件两者之间存在的大量可能性，即一个充满不确定未来和不可预测后果的世界。人们必然对这个世界产生猜测，也会不可避免地产生分歧，而且这种分歧通常永远没有答案，这个世界才是我们经常面对的。由此看来，极端不确定性的后果远远不只发生于金融市场，还延伸至个人和集体决策、经济和政治决策，大到政治家所做的影响世界的决策，小到本书读者所做的日常决策。
对奈特和凯恩斯来说，认识到极端不确定性的广泛存在对理解资本主义经济如何运作至关重要。奈特认为，正是极端不确定性为企业家创造了盈利机会，也正是企业家在极端不确定性中披荆斩棘的技术和运气推动了技术和经济进步。凯恩斯在《就业、利息和货币通论》问世的 15年前出版了《论概率》，了解他对风险和不确定性的观点演变对读懂《就业、利息和货币通论》来说很有必要。但在《就业、利息和货币通论》中，凯恩斯以他特有的夸张文学笔法将奈特的思想重新表述了一番：“倘若物种的灵性褪去、自发的乐观消失，我们只能靠数学上的期望值维持生计，那么一切事业也将消失殆尽。”比起微观经济上的创新驱动力，凯恩斯更关心大萧条背后的宏观经济因素。在他看来，（非数学的）期望值，即“置信水平”是导致难以实现或恢复古典经济学家描述的均衡的原因。
然而，凯恩斯和奈特却未能成功将极端不确定性置于经济学分析的核心（我们将在第 5 章具体解释）。今天，大多数经济学家顶多在口头上承认风险和不确定性之间的区别，极端不确定性的问题恐怕早已被概率推理征服，这种观点还侵袭了包括统计学、社会学、心理学甚至法学在内的其他社会科学领域。
因此，银行和企业不会承认极端不确定性，不会采取那些比其他选择更胜一筹的政策和战略，而是选择依赖模型维持运作—这些模型声称掌握了未来信息，但实际上我们根本没有且永远不可能掌握这些信息。为了应对不确定性，这些模型试图将商业和金融风险分析比作轮盘赌。我们不知道转动一次轮盘的结果是什么，但如果我们反复操作轮盘就能知道转一次的可能结果及其频率。然而，不确定性形式多样，没有多少能通过反复操作的方式表达出来。
本书主要包含三个观点。第一，经济学界、商界及金融界是“非平稳的”，不受永恒不变的科学定律的主导。这些领域中的大部分重大挑战属于特殊事件，因此智力上的反应即是一种判断，反映出对某一具体情形的解读。不同的个体和群体会做出不同的评估，得出不同的结论，无论是在事件发生之前还是之后，问题通常都没有客观正确的答案。由于我们观察的不是一个平稳过程的结果，我们很少能用上传统的数据工具，预测产生的基础通常也千变万化。
第二，独立的个体无法做最优选择，也不会这么做。他们并不是非理性者、“偏见”的受害者、偏离“理性”行为者。理性行为的含义取决于具体情境，而且理性在总体上有多种不同的表现形式。我们区分了经济学家使用的公理型理性和人们践行的演化型理性。许多所谓的“偏见”是对极端不确定的复杂世界的回应。在这个不确定的世界中，进化使得本属于适应性的特征变成了人类推理的理所当然。人类虽然能够适应他们所处的环境，但尚未进化出针对明确问题进行快速计算的能力，计算机才擅长快速计算。因为无论是在晚餐聚会的谈话中博人眼球，还是进行国际贸易谈判，人类面临的问题都不是能通过快速计算解决的明确问题。
第三，人类是群居动物，沟通在决策过程中扮演了重要的角色。我们依靠对事件的叙事形成自己的看法。无论是在商界、政界还是在日常生活中，有才干的领导者在面临个人和集体抉择时，都会与他人交谈，听取意见。人类是唯一能制造精密复杂艺术品的物种，而且只有成功构建起信任、合作和协调的网络才能获得成功。市场经济只有在嵌入社会的大环境中才能运转。
要想得到合理的、能适应复杂情况的公共政策和商业战略，靠一伙专业建模者利用概率推理给政策和项目做量化评估是行不通的。在本书中，我们揭示了为什么那么多聪明人误入歧途以及他们犯错的原因。我们重申了风险和不确定性之间的区别，并提出，如果我们能掌控风险，就不仅能处理不确定性，而且绝对可以享受其中。如果你觉得这么说有些自相矛盾，不妨读下去。
