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- 所谓批判,即寻找“他者”的路径,也就是跳出系统预设路径,审视系统的底层逻辑,并寻找破局之路。
因此,这种路径是智识层面的,需要有一定的质询能力,能够对系统路径的观照,提供“他者”视角。这种视角的客观化程度,也就是即将参与与系统博弈者的客观化程度。
事实上,个体的客观化程度,就是一场关于“路径预设”的祛魅程度。
或者,反过来可以说,文明的规训,实际上是不断让个体进入一种自以为的客观理性状态。
只是这种被赋予的客观理性状态,本身也是规训的结果。那么,以这种所谓的客观理性去质询系统路径,本质上仍然是一场替代式的游戏。就是以一种所谓的“正确”,去证明系统的“不正确”。
历史的更迭,似乎就陷在了这样的“证明”之中。
因此,批判,实际上也成为无证之证。但是,作为窘境式的博弈系统,大概能够以这种姿态去拆解路径,已经是一种进步了。
毕竟,这种“他者”化视角,提供的是一种无关利害是非的视角,也只有这种视角,能够让个体真正看到系统的底层逻辑,不至迷失其中,也不至被牵着鼻子走,成为附庸,沦为炮灰。
因此,批判路径,或许是唯一能独善其身,也能兼济天下的路径!
曾子说:“士不可以不弘毅,任重而道远。”
人生在世,博弈无处不在,这个没得选。而采用什么路径的博弈,却有得选。那么,曾子的“弘毅”,当可作为一种标杆。
- 用投资赚钱,顺便证明自己的非凡智力。
威廉·格林年少时曾沉迷于赌马,26岁时开始痴迷于投资,并开始遍访全球顶尖赚钱高手。
他在牛津大学学过英国文学,又有哥伦比亚大学新闻学硕士学位。作为一名记者,威廉·格林以其“特权”近距离接触了不少著名投资人物。
“9·11”事件爆发后的一天早上,他亲眼目睹了传奇投资人比尔·米勒刚刚买入的AES股票的股价下跌了一半,仅在午饭前就损失了5000万美元。
经过冷静的分析后,米勒加倍下注了,他认为非理性的投资者对该公司的利空消息反应过度了。正如他向我解释的那样,投资是一个不断计算概率的过程:“一切看概率,不存在确定性。”
格林在自己的书中提及了概率的重要性,他说大萧条期间邓普顿用打牌赢来的钱支付上大学的学费。巴菲特和芒格则对桥牌很痴迷。
彼得·林奇在高中、大学和参军时都玩扑克牌,他告诉格林:
“学习玩扑克牌或桥牌,参与任何可以让你学习概率知识的事务……都比读有关股市的书籍效果好。”
并非投资的结果不重要,而是因为在充满不确定性的世界里,没有人能确保单次决策能够100%成功。
所以,赚钱高手们只有努力提高单次投资决策的成功概率,进而为自己的投资体系编织一个被概率层层保护的系统。
在大势中能够顺流而上登至波峰,又能在小概率的厄运袭来时熬过波谷。
格林总结道:
依据成功的概率做决策是一种非常有效的操作方式,这些巨头做任何决策时都会运用这一方法。
然而,在书的最后,格林似乎又引用了一段观点相悖的言论:
“为了做出决策,你要关注结果(这是你能知道的)而不是概率(这是你不能知道的),这就是不确定性的核心思想。”
慢!结果比概率更重要?
这似乎和“依据成功的概率做决策”相矛盾。
事实上,上面这段话出自《黑天鹅》,其作者塔勒布是不折不扣的概率主义者,从如下段子可见一斑:
塔勒布和交易员劳伦共进晚餐,两人掷硬币决定由谁付账,塔勒布输了,只好乖乖掏出腰包。
劳伦本来想道声谢,却突然改口说:“看了你的书,我想你一定会说,在概率上,这顿饭我付了一半的钱。”
在这个故事里,劳伦调侃了塔勒布书呆子似的对期望值的计算:
A、从结果看,塔勒布买单了;
B、从概率看,劳伦付了一半的钱。
假如这个吃饭买单游戏玩儿上一千次,“结果”和“概率”就会变成近似同一件事。
那么,塔勒布为什么说要根据结果而非概率来做决策?这似乎很矛盾。我带着疑惑重翻了一下《黑天鹅》,才发现了具体的语境。
原来,前面让人难解的那段话——“你要关注结果(这是你能知道的)而不是概率(这是你不能知道的)”,是在作者写到“帕斯卡的赌注”时提及的。
帕斯卡说应该信上帝。即使上帝存在的概率可能极低,但回报是无穷大的,所以应该信。——这就是所谓帕斯卡赌注。
顺着这个线索,塔勒布想表达的是一个“反过来”的观念:有些非常稀有的灾难,发生的概率可能非常低,但结果是致命的。
他在《非对称风险》一书中继续写道:
“在可能导致破产的策略中,收益永远抵消不了破产的风险。”
没错,塔勒布依然是一个概率主义者。但是一位概率主义高手,会同时兼具不确定硬币的两面:
1、硬币的正面,是最大限度地提高成功的概率;
2、硬币的反面,是极端重视避免灾难,“生存才是最重要的”。
不确定硬币的正面,通常与大概率有关;反面则与小概率有关。
“大概率”是个极其模糊的概念,甚至于大概率本身就是一个陷阱。
首先,即使是大概率,但若是赔率不对,期望值仍然为负;
其次,评估的时候可能过于乐观;
再者,环境会变化。
更重要的是:做出一个决策的关键,不是大概率事情发生时所带来的喜悦和吸引力,而是你对相对应的小概率事情发生时候的承受力。
没错,我们应该计算期望值,但是问题在于:
即使期望值为正,即使你如赌场般有概率优势,你能够通过大量重复让大数定律显灵从而让期望值兑现吗?
即使你预测正确,决策正确,然而随机性的世界分布并不均匀。聪明且谨慎如格雷厄姆,在遭遇大萧条时依然熬不过去。
个体命运的尺度,很难经得起被掷上几次骰子。人生的决策,和德州扑克并不相同,因为无法大规模重复。
人生短暂,我们的关键选择和决策很多时候被“小概率事件”支配,最终左右了我们的命运。
从这个角度看,就能理解塔勒布的观念:
稀有事件的概率是不可计算的;确定一个事件对我们的影响却容易得多(事件越稀有,可能性越模糊)。
举例来说:我不知道地震发生的可能性,但我能想象地震对旧金山会造成怎样的影响。
那么,如此说来,是不是我们不能住在旧金山了呢?
甚至于,假如我们算一下车祸的概率,可能会得出一个结论:干脆我们别出门了。
并且,按照如上观念,投资赚钱是小概率事件,和赌博又有什么区别呢?
请让我简单梳理一下:
1、这个随机的世界是被概率支配的。
我们必须依靠概率在这个世界生存,计算未来可能事件发生的概率,以及可能带来的结果,从而根据期望值,来做出模糊环境下的预测。
2、但是,概率数值只是一种主观判断。
按照休谟的理论,人类永远无法根据经验来得出定论。
例如,我们无法根据过去四十年的经济趋势来预测接下来一年的经济走势。在漫长的历史岁月里,三四十年只是一瞬间。
我们一生可以经历的样本量极小,甚至可能被困在单一周期里。
万一某个看似很大的样本只是“偶然事件”呢?万一某个我们期待的“均值回归”,根本不是所想象的那个均值呢?
3、个体命运是偶然的小概率事件,时代浪潮是事后统计的大概率事件。
即使我们有大概率的优势,即使暂时算出来的期望值为正,我们依然可能面对“预测的脆弱、无法实现遍历性、极端的偶然事件会击破我们对周期循环和正态分布的均匀性幻觉”等挑战。
4、人生是一场持续躲避小概率灾难的游戏。
即使旧金山的地震概率不低,但人们依然要在那里生活,就像我们无法因为躲避车祸而不出门,即使车祸概率虽小而结果却无法承受。
研究者给出的说法是,五十万分之一的事情我们可以视其为不会降临在我们头上。例如我们出门不用戴一个有避雷针的帽子。
但是,我们的房子要有避雷针,我们坐车要系上安全带。原因是持续发生的小概率事件在未来岁月里有概率上的累积效应,并披着墨菲定律的外衣悄然发生。
我在等红绿灯过斑马线的时候,会刻意躲在水泥墩后面,因为约有90%的车祸发生在十字路口,并且行人是主要受害者。
旧金山的人,需要熟悉地震发生时的逃离路线。这方面谢尔顿堪称典范,他总是预留了足够的求生食物和装备,即使是好友借宿他也要计算可能对此产生的干扰。
对那些活着就无法逃避的事件,如塔勒布所说,你只需要减轻事件的影响:
“如果我的投资组合受到市场崩盘的影响,而市场崩盘的可能性是不可计算的,我能做的就只有购买保险,或者退出,并把我不愿意发生损失的那部分金额投到风险较小的证券。”
5、用交叉验证来与概率共舞。
我们既要按照期望值来做出选择,又要依据概率虽小但影响严重的事件后果来做决策,这二者之间似乎是矛盾的。
一种办法是:概率的交叉验证。
A、从大概率和期望值的角度验证可能的收益;
B、从小概率和致命性的角度验证可能的灾难。
这是某种概率思维的二阶思考。
我愿意称之为对“不确定性的不确定性”的思考。
回到推文开头的争论:
概率重要,还是结果重要?
作为该领域中最有影响力的思想者之一,布鲁诺·德·菲内蒂曾写过:
概率不存在。
菲内蒂绝非如“概率虚无论”者般,视概率如海市蜃楼,而是在驳斥例如“正面朝上的概率是1/2”这种绝对性的陈述。
《牛津概率通识课》里写道:
每一个包含概率的陈述都是观点的表达,这种表达基于一个人自己的经验和知识,并且有可能在更多的信息被发现的时候发生变化。
放弃概率思维,是在不确定性世界的自暴自弃。毛估一件事情的概率,就像在汪洋大海里扔下一个浮标。一方面好过没有,另一方面你也有一个自我参照,以实现反馈和优化。
人成为理性的动物,并不久远。我们从丛林中走出来并不久,人类的大脑极其古老,人甚至算得上是一种不管自己死活的动物。
坦率而言,人类很难有真正的大局观,不管是时间上的,还是空间上的,更何况是概率意义上的。
平行宇宙的另外一个自己死掉,又有什么了不起的呢?
所以,概率思考和概率行动,是一种理性的进化。
但是,我们必须意识到,几乎所有的概率都是主观概率,是我们根据过去经验估算出来的。
你不能视其为真理,那只是你的信念,你必须随时更新自己的信念,而非誓死捍卫。
具体到一个期望值计算的公式里,即使某事件大概率对我们有利,期望值的计算也非常有吸引力,我们依然要做一个看似多余的动作:
假如小概率事件发生了,那个后果你能接受吗?
我们不能只看大概率事件的好处,还要看小概率事件的坏处。
例如,你有一个十倍回报的投资机会,成功率高达90%,可以让你的一百万变一千万,一千万变一个亿,这可是一个阶级跃迁的大机遇啊,即使保守如巴菲特都会建议你“拿个大盆去接”。
那么,你应该抵押自己的房子去接住这个机会吗?
这个问题没有标准答案。
你唯一应该考虑的是,假如10%的小概率事件发生,不得不亏掉自己的房子,你能接受这个结果吗?
如此说来,期望值的计算还有什么意义呢?
这其实是对我们决策行为可能产生的偏差的提前校正,像是自己主动从另外一个维度去证伪自己,为未来各种结果的可能性做压力测试。
此外,如上动作是再次提醒我们,期望值的计算是基于“大量重复”。
重复到什么程度算大量呢?
在多长的时间里?事件之间是相对独立的吗?
大部分人在重大事件决策上,无法像职业决策者那样可以多次下注,所以即使是大概率的好事儿,即使是期望值非常有吸引力,也要小心行事。
小概率事件,极有可能是一个无法言说的概念。因为一个人只有亲身经历过,才能理解什么是小概率事件。
而经历过还能再次站起,并且仍有与概率共舞的勇气和心情,这样的人少之又少。
以巴菲特的老师格雷厄姆为例,他小时候经历了家族由富变穷,对不确定性有骨子里的厌恶。他足够聪明,足够专业,足够用功,也在足够年轻时积累了丰富的经验。
然而,在大萧条面前,这位华尔街的教父依然没能逃脱,几近破产。因为这个小概率的浪头是如此巨大,如此漫长,足以卷走所有由智慧与谨慎构建的堤坝。
从1929年9月到1932年大萧条的谷底,道琼斯工业指数大约缩水了90%!据一篇文章记载:
1930年初,亏损还不多的格雷厄姆到佛罗里达州去会见一位商人。老人已经93岁了,做了一辈子生意,老人告诉格雷厄姆说,别在这里空耗时光了,你应该赶紧坐火车回纽约去把股票都卖了,清偿掉债务,然后做你该做的事情。
可惜格雷厄姆非常自信,错过了最后的逃命机会。
不仅如此,过程中格雷厄姆还曾经以为市场没事了,试图翻本的他加杠杆进场抄底......然而,“所谓的底部一再被跌破,那次大危机的唯一特点是一个噩耗接着一个噩耗,糟的越来越糟”。
对于时代而言,上个世纪的大萧条,也许只是一个黑天鹅似的小概率事件;
对于个体而言,却可能是在劫难逃的一生厄运。
侥幸活下来并东山再起的格雷厄姆,在这一大背景下构建了价值投资的大厦,并由巴菲特发扬光大。
格雷厄姆强调企业持续盈利和长期现金流,再加上价格折让的安全边际。
“假如股市关门十年二十年,你还会买这家公司的股票吗?”——这不是一个思想实验,而是真实的拷问。
更冷酷的投资者巴菲特继承了老师的衣钵,他再也没有经历那个有1/4美国人失业的大萧条年代,而是在二战后的超级国运中创造了罕见的传奇。
然而,多年之后,人们似乎已经忘记了,在价值投资的基因里,其实写满了小概率灾难的血与泪。
最后,总结一下:
我们以为的大概率,在一个更大的周期里,可能只是一个偶然事件。
成功人士的秘密,靠的可能仅是小概率的运气,却自以为有大概率的方法论。他们多是幸运的傻瓜。
某些价值投资,只是建立在沙堆之上,却对建筑本身极尽雕琢。
即使是面对一个大概率获胜的、期望值为正的机会,决定你是否应该下注的,不是计算“假如我赢了我会怎样”,甚至也不是去计算“期望值”(除非你是一个持续下注者并能令大数定律发挥作用),而是:
即使是小概率的糟糕结果发生,你也能够接受。
否则,再大的成功概率,再大的赔率,都不值得去赌。
财富自由的目的是为了什么?
是为了选择自由。
如德鲁克所言:真正的自由乃是抉择的自由,做或不做,这样做或那样做,观点一致或观点相左,你可以自由选择。
在他看来,所谓自由,就是:做出选择,并对选择的结果负责任,不管结果是什么。
那么,在这个不确定的世界里,我们该如何评估概率?如何计算风险和收益?又该如何丈量责任和自由呢?
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Some things already seem obsolete, like basic explanations of technologies, and as it becomes easier to fine-tune a model, even more so.
Documentation will be automated, and probably both written and video tutorials and such will also be to some extent.
One thing that may be hard to automate completely - concise and easy to understand guides for new technologies that combine a handful of things together.
For instance combining x,y,z (where z is a completely new API or technology) to create something original and doing so in the most easy to understand way seems like it will probably need some human touch.
Maybe part of DevRel is ultimately just being able to take advantage of these new technologies
Also will be interesting to see how this all affects the social aspect of being in DevRel?
Having deep technical chops will be more important as the aggregation and some of the communication work that today is a lot of DevRel can now easily be automated.
Seems like it will raise the bar on what hiring managers look for in this role if they no longer will rely on DevRel people for doing many of the types of things that in the past would be considered "DevRel"
Just some thoughts but definitely curious to hear what others think.
And of course, to wrap up this thread, I asked ChatGPT what their opinion was on this subject!
You can see the answer here:
https://gist.github.com/dabit3/59cc42b2a20a8e5c9d35c8b40e5694d1
- 小牛的AMA OAT能领了:https://galxe.com/maverick-protocol/campaign/GCEvpUh4Nn
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首页轮播图看到 claim your poap 点进去领。领过之后就看不到了。
https://galxe.com/Galxe/campaign/GCKJRUdxn3
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