Černá labuť

Nassim Nicholas Taleb je libanonsko-americký matematik, filosof a spisovatel, který se proslavil svými teoriemi o náhodě a nejistotě. Narodil se v roce 1960 v Amiounu v Libanonu a v současnosti žije v New Yorku. Taleb studoval matematiku a filosofii na Pařížské univerzitě a na Wharton School of the University of Pennsylvania.

Jeho nejznámější kniha, Černá labuť, vyšla v roce 2007 a stala se bestsellerem. V této knize Taleb popisuje, jak náhodné události mohou mít obrovský dopad na světové události a jak se s nimi můžeme lépe vypořádat. Dalšími jeho knihami jsou Nasadit vlastní kůži, Antifragilita a Zrádná náhodilost.

Taleb je také známý svými kritickými názory na ekonomii a finanční trhy. Je často zván jako řečník na konference a přednášky po celém světě. V roce 2011 byl Taleb zařazen do seznamu 100 nejvlivnějších lidí světa časopisem Time.

Svými teoriemi a knihami Taleb inspiroval mnoho lidí po celém světě a stal se jedním z nejvýznamnějších myslitelů současnosti.

Úvod

Bestseller amerického akademika a investičního poradce libanonského původu analyzuje fenomén „černých labutí“, tj. nepředvídaných jevů a událostí s významným dopadem na život jedince nebo celé společnosti, jakým byl např. teroristický útok z 11. září 2001, fenomenální úspěch společnosti Google či nedávná globální finanční a ekonomická krize. Autor – jeden z mála odborníků, kteří nástup krize předvídali – věří, že příčinou naší nepřipravenosti na podobné zlomové události je především setrvačnost našeho myšlení v podobě přílišné důvěry ve statistiky a prognostiky, přehnaného kategorizování, hledání „logiky“ vývoje či soustřeďování se na specifika tam, kde bychom měli přemýšlet spíše v obecných kontextech.

Jeho kniha, vyzývající k tomu, abychom přehodnotili náš ustálený pohled na svět a přiznali si, jak málo o něm víme, patří dnes k nejdiskutovanějším pracím ve svém žánru, deníkem Times byla označena za jedno z nejvlivnějších děl posledních šedesáti let a díky autorovu širokému rozhledu, smyslu pro humor a zdravé provokativnosti je i velkým čtenářským zážitkem.

Černé labutě nrboli vysoce nepravděpodobné události

Jako lidé jsme obzvláště dobří v tom, že dokážeme všechny podněty z našeho okolí přeměnit na smysluplné informace. Tento talent nám umožnil vytvořit vědecké metody, filozofovat o podstatě bytí a vymýšlet složité matematické modely.

Ale to, že jsme schopni přemýšlet o světě kolem nás a uspořádat ho, ještě neznamená, že jsme v tom zvlášť dobří. Za prvé, máme sklon být ve svých názorech na svět konzervativní. Jakmile máme nějakou představu o fungování světa, máme tendenci se jí držet.

Protože se však lidské poznání neustále rozšiřuje a vyvíjí, nemá tento dogmatický přístup smysl. Ještě před dvěma sty lety si například lékaři a vědci byli velmi jistí svými znalostmi o medicíně, ale dnes se nám jejich přesvědčení zdá směšné – představte si, že jdete k lékaři a stěžujete si na nachlazení, a tak vám předepíše hady a pijavice.

Dogmatické přesvědčení nás činí slepými vůči těm konceptům, které se vymykají paradigmatům, jež jsme již přijali jako pravdivá. Jak je například možné porozumět medicíně, když si nejste vědomi, že existují bakterie? Možná přijdete se zdánlivě rozumným vysvětlením nemoci, ale bude chybné kvůli nedostatku zásadních informací.

Tento druh dogmatického myšlení může vést k obrovským překvapením. Události nás někdy překvapí ne proto, že jsou náhodné, ale proto, že náš pohled na svět není dostatečně široký. Takovým překvapením se říká černé labutě a mohou nás přimět k zásadnímu přehodnocení našeho pohledu na svět.

Předtím, než někdo poprvé uviděl černou labuť, lidé předpokládali, že všechny labutě jsou bílé. Z tohoto důvodu si lidé představovali pouze bílé labutě, což znamenalo, že bílá barva byla podstatnou součástí konceptu „labutě“. Když tedy objevili první černou labuť, zásadně to změnilo jejich chápání toho, co může labuť být.

Jak uvidíte, černé labutě mohou být tak triviální, jako je zjištění, že ne všechny labutě jsou bílé, nebo tak životně důležité, jako je ztráta všeho kvůli krachu na burze.

Naše slepota vůči černým labutím může mít nedozírné následky

Dopad černých labutí není pro všechny stejný. Někoho zasáhnou velmi, jiného téměř vůbec. Síla jejich účinku je do značné míry určena vaším přístupem k relevantním informacím: čím více informací máte, tím menší je pravděpodobnost, že vás černá labuť zasáhne; a čím méně jich máte, tím více jste ohroženi.

To je vidět na následujícím scénáři.

Představte si, že si vsadíte na svého oblíbeného koně jménem Rocket. Vzhledem k jeho stavbě těla, výsledkům na dráze, dovednostem žokeje a slabé konkurenci věříte, že tento kůň je nejbezpečnější sázka, a vsadíte vše, co máte, na to, že kůň vyhraje.

A teď si představte své překvapení, když se ozve startovní výstřel a Rocket nejenže neopustí startovní bránu, ale místo toho se jednoduše rozhodne lehnout si na dráhu.

To by byla událost typu černá labuť. Vzhledem k informacím, které jste shromáždili, bylo vsadit na vítězství tohoto koně bezpečné, ale v okamžiku, kdy závod začal, jste o všechno přišli.

Tato událost však nebude tragédií pro všechny. Například majitel Rocketa vydělal jmění tím, že vsadil proti svému vlastnímu koni. Na rozdíl od vás měl další informace a věděl, že Rocket se chystá stávkovat na protest proti týrání zvířat. Právě tato informace ho uchránila před následky černé labutě.

Dopad černých labutí se může také velmi lišit co do rozsahu. Černá labuť může někdy dopadnout na celé společnosti. Když k tomu dojde, může černá labuť změnit fungování světa a ovlivnit mnoho oblastí společnosti, například filozofii, teologii nebo fyziku.

Například když Koperník vyslovil hypotézu, že Země není středem vesmíru, mělo to nedozírné následky, protože jeho objev zpochybnil autoritu vládnoucích katolíků i autoritu samotné Bible.

Nakonec právě tato černá labuť pomohla nastolit nový začátek pro celou evropskou společnost.

Máme tendenci se dopouštět logických omylů

Ačkoli se lidé zdají být nejinteligentnějšími živočichy na planetě, čeká nás ještě dlouhá cesta, než se vymaníme ze všech svých zlozvyků.

Jedním z nich je vytváření narativů na základě toho, co víme o minulosti. I když máme tendenci věřit, že minulost je dobrým ukazatelem budoucnosti, často je tento předpoklad chybný. Zanechává nás to náchylné k omylům, protože existuje jednoduše příliš mnoho neznámých faktorů, které by mohly být v rozporu s naším narativem.

Představte si například, že jste krocan žijící na farmě. Farmář vás po léta krmil, nechal vás volně se pohybovat a poskytl vám místo k životu. Použijete-li jako vodítko minulost, není důvod očekávat, že by to zítra mělo být jinak.

Bohužel zítra je Den díkůvzdání a je vám useknuta hlava a jste posypáni kořením, vhozeni do trouby a sežráni těmi, kdo vám poskytovali přístřeší a krmili vás.

Jak ukazuje tento příklad, domnívat se, že můžeme předpovídat budoucnost na základě znalosti minulosti, je omyl s potenciálně hrozivými důsledky.

Podobným omylem je konfirmační zkreslení – často hledáme pouze takové důkazy, které potvrzují naše přesvědčení, a to dokonce do té míry, že ignorujeme jakékoli důkazy, které jsou s našim přesvědčením v rozporu.

Když se setkáme s informací, která je v rozporu s tím, čemu věříme, je nepravděpodobné, že ji přijmeme, a ještě méně pravděpodobné, že ji budeme dále zkoumat. Pokud se do zkoumání pustíme, budeme pravděpodobně hledat zdroje, které tyto informace zpochybňují.

Pokud například pevně věříte, že změna klimatu je konspirace, ale pak náhodou uvidíte dokumentární film s názvem Nezvratné důkazy o měnícím se klimatu, je pravděpodobné, že budete naštvaní.

Pokud byste poté na internetu vyhledávali informace o změně klimatu, je pravděpodobné, že vámi použité výrazy budou „kachny o změně klimatu“, a ne „důkazy pro a proti změně klimatu“.

Oba tyto omyly jsou sice v rozporu s vědou, ale ukazuje se, že nemůžeme udělat mnoho pro to, abychom se takovému špatnému uvažování vyhnuli – je prostě součástí naší povahy.

Náš mozek není stavěný na přesné předpovídání budoucnosti

Během naší evoluce si lidský mozek vyvinul určité způsoby kategorizace informací. Zatímco pro přežití v divočině, kdy jsme se potřebovali rychle učit a přizpůsobovat se nebezpečnému okolí, byly tyto způsoby skvělé, pro dnešní složité prostředí se vůbec nehodí.

Jedním ze způsobů, jak nesprávně kategorizujeme informace, je například takzvaný narativní klam, kdy si vytváříme lineární narativ, abychom popsali naši aktuální situaci.

Je to způsobeno obrovským množstvím informací, se kterými se denně setkáváme. Aby se v tom všem vyznal, vybírá si náš mozek jen ty informace, které považuje za důležité. Například zatímco si pravděpodobně pamatujete, co jste dnes ráno jedli k snídani, je nanejvýš nepravděpodobné, že si pamatujete barvu bot všech lidí v metru.

Abychom těmto nesouvisejícím informacím dali smysl, proměníme je v souvislý narativ. Například když přemýšlíte o svém vlastním životě, pravděpodobně připisujete význam jen určitým událostem a tyto události zařadíte do narativu, který vysvětluje, jak jste se stali tím, kým jste. Například milujete hudbu, protože vám maminka každý večer zpívala písničky od Beatles.

Vytváření takových narativů je však špatný způsob, jak porozumět světu. Je to proto, že tento proces funguje pouze při pohledu do minulosti a nebere v úvahu téměř nekonečné množství vysvětlení, která připadají v úvahu pro každou jednotlivou událost.

Faktem je, že drobné, zdánlivě bezvýznamné události mohou mít nepředvídatelné, zásadní důsledky.

Představte si například, že motýl mávající křídly v Indii způsobí o měsíc později hurikán v New Yorku. Kdybychom brali jednotlivé fáze příčiny a následku v tomto procesu tak, jak k nim dochází, pak bychom byli schopni vidět jasný, kauzální vztah mezi událostmi. Protože však vidíme pouze výsledek, v tomto případě hurikán, můžeme se pouze dohadovat, která z paralelně probíhajících událostí tento výsledek skutečně ovlivnila.

Rozdíl mezi škálovatelnými a neškálovatelnými informacemi je zásadní

My lidé jsme vyvinuli mnoho metod a modelů, jak informace kategorizovat a dávat světu smysl. Bohužel však nejsme příliš dobří v rozlišování mezi různými typy informací – především mezi škálovatelnými a neškálovatelnými informacemi.

Rozdíl mezi těmito typy je však zásadní. Neškálovatelné informace – například tělesná hmotnost a výška – mají určitou, statisticky stanovenou horní a dolní hranici.

Tělesná hmotnost je neškálovatelná, protože existují fyzikální omezení toho, kolik člověk může vážit – zatímco je možné, aby někdo vážil 450 kilo, je fyzicky nemožné, aby něčí hmotnost dosáhla 4 500 kilo. Protože hodnoty takovýchto neškálovatelných informací jsou zjevně omezené, je pro nás možné dělat smysluplné předpovědi o průměrech hodnot, kterých nabývají.

Na druhou stranu nehmotné nebo v zásadě abstraktní věci, jako je rozložení bohatství v populaci nebo prodej alb, jsou škálovatelné. Pokud například prodáváte své album v digitální podobě prostřednictvím iTunes, neexistuje žádné omezení, kolik prodejů můžete uskutečnit, protože distribuce není omezena množstvím fyzických kopií, které jste schopni vyrobit. Navíc, protože transakce probíhají online, není problémem nedostatek fyzické měny, který by vám bránil prodat bilion alb.

Tento rozdíl mezi škálovatelnými a neškálovatelnými informacemi je zásadní, pokud chcete mít přesný obraz o světě. A snaha aplikovat na škálovatelná data ta pravidla, která jsou účinná u neškálovatelných informací, jednoduše povede k chybám.

Řekněme například, že chcete změřit bohatství obyvatel Anglie. Nejjednodušší způsob, jak to udělat, je zjistit jejich bohatství na hlavu tak, že sečtete jejich celkové příjmy a vydělíte toto číslo počtem obyvatel.

Bohatství je však ve skutečnosti škálovatelné – je možné, aby nepatrné procento obyvatelstva vlastnilo neuvěřitelně velké procento bohatství. Pouhým shromážděním údajů o příjmech na obyvatele získáte reprezentaci rozdělení příjmů, které však pravděpodobně přesně neodráží skutečnou realitu.

Přeceňujeme své znalosti

Všichni se chceme chránit před újmou a jedním ze způsobů, jak toho dosáhnout, je vyhodnocování a řízení rizika. Proto si kupujeme věci, jako je úrazové pojištění, a snažíme se diverzifikovat.

Většina z nás se snaží co nejpřesněji vyhodnocovat rizika, aby nám neunikly příležitosti a zároveň abychom neudělali něco, čeho bychom později mohli litovat. Musíme vyhodnotit všechna možná rizika a poté změřit pravděpodobnost, že se tato rizika nastanou.

Představte si například, že si chcete koupit pojištění. Chcete si koupit takovou pojistku, která vás ochrání před nejhorším scénářem, ale zároveň nebude plýtváním penězi. V tomto případě byste museli poměřit pravděpodobnost vzniku onemocnění nebo úrazu s důsledky toho, že se tyto události projeví, a poté učinit informované rozhodnutí.

Bohužel jsme příliš přesvědčeni, že známe všechna možná rizika, před kterými se musíme chránit. Tomu se říká ludický klam a podle něj máme tendenci zacházet s rizikem jako s hrou, se souborem pravidel a pravděpodobností, které můžeme určit předem.

Přesto je zacházení s rizikem jako s hrou samo o sobě riskantní. Například kasina chtějí vydělat co nejvíce peněz, a proto mají propracované bezpečnostní systémy a zakazují vstup hráčům, kteří vyhrávají příliš mnoho a příliš často.

Jejich přístup je však založen na ludickém klamu. Hlavní hrozbou pro kasina nemusí být hráči, co mají štěstí, nebo zloději, ale například únosce, který vezme majitelovo dítě jako rukojmí, nebo zaměstnanec, který nepřizná výdělky kasina finančnímu úřadu. Největší hrozby pro kasino mohou být zcela nepředvídatelné. Z toho vyplývá, že ať se snažíme sebevíc, nikdy nebudeme schopni přesně vypočítat všechna rizika.

V další části zjistíme, že uvědomovat si svou nevědomost je mnohem lepší než zůstat v nevědomosti.

Když si uvědomíte, co nevíte, budete lépe čelit rizikům

Všichni jsme slyšeli frázi „vědění je moc“. Někdy jsme však omezeni tím, co víme, a v takových chvílích je daleko výhodnější uvědomit si, co nevíte.

Tím že se zaměřujete pouze na to, co víte, totiž omezujete své vnímání všech možných výsledků dané události a připravujete živnou půdu pro výskyt událostí typu černá labuť.

Řekněme například, že chcete nakoupit akcie nějaké společnosti, ale vaše znalosti burzovních statistik se omezují na období 1920 až 1928 - jeden rok před největším burzovním krachem v historii USA. V takovém případě byste pozorovali několik malých propadů a vrcholů, ale všimli byste si, že obecný trend je vzestupný. A tak v domnění, že tento trend musí pokračovat, utratíte své životní úspory za akcie. Druhý den se však trh zhroutí a vy přijdete o vše, co jste měli.

Kdybyste trh studovali trochu více, všimli byste si četných konjunktur a propadů v historii. Tím, že se soustředíme pouze na to, co známe, jsme zranitelní vůči nezměrným rizikům.

Na druhou stranu, kdybyste alespoň zjistili, co všechno nevíte, dokázali byste toto riziko výrazně snížit. Dobří hráči pokeru tento princip dobře chápou, protože je pro jejich úspěch ve hře klíčový. Znají sice pravidla hry a pravděpodobnost, že jejich soupeři mají lepší karty než oni, ale zároveň si uvědomují, že existují určité relevantní informace, které neznají – například strategii soupeře a to, kolik si může soupeř dovolit prohrát. To, že jsou si vědomi těchto neznámých, přispívá k tomu, že jejich strategie se nesoustředí pouze na jejich vlastní karty. To jim umožňuje mnohem informovanější posouzení rizika.

Pochopíme-li svá omezení, můžeme se lépe rozhodovat

Možná nejlepší obranou proti kognitivním pastem, které jsme zmínili, je dobře pochopit nástroje, které používáme k předvídání jevů, a jejich omezení.

I když nás znalost našich vlastních omezení jistě neuchrání před každou chybou, kterou kdy uděláme, může nám alespoň pomoci omezit naše špatné rozhodování.

Pokud si například uvědomíte, že stejně jako všichni ostatní podléháte kognitivnímu zkreslení, pak je mnohem snazší rozpoznat, kdy hledáte pouze takové informace, které potvrzují to, co považujete za pravdivé.

Stejně tak, pokud víte, že my lidé vše rádi uspořádáváme do úhledných kauzálních narativů a že tento druh přístupu zjednodušuje pohled na svět, pak budete s větší pravděpodobností vyhledávat další informace, abyste získali lepší „celkový obraz“. Už jen tato malá dávka kritické sebeanalýzy vám může pomoci získat konkurenční výhodu oproti ostatním ve vašem oboru.

Rozhodně je lepší být si vědom svých nedostatků. Pokud například víte, že při realizaci jakékoliv příležitosti budou vždy existovat nepředvídatelná rizika, a to i přesto, jak slibně se daná příležitost jeví, nebude do ní pravděpodobně chtít výrazněji investovat.

Přestože nemůžeme zvítězit nad nahodilostí ani nad naší omezenou schopností pochopit nezměrnou komplexnost našeho světa, můžeme alespoň zmírnit škody způsobené naší nevědomostí.