One who knows and knows that he knows… His horse of wisdom will reach the skies.

一個人不但知道，也知道他自己知道…….他智慧的馬兒将達到天空。

One who knows, but doesn’t know that he knows…He is fast asleep, so you should wake him up!

一個人雖然自己知道，但是不知道他自己知道...他是睡着了，所以你應該把他喚醒！

One who doesn’t know, but knows that he doesn’t know…His limping mule will eventually get him home.

一個人确實不知道，但他知道自己不知道...他一瘸一拐的騾子最終會帶他回家。

One who doesn’t know and doesn’t know that he doesn’t know…He will be eternally lost in his hopeless oblivion!

一個人确實不知道，但是卻不自知... 他将永遠迷失在他無望的遺忘中！

——14th Century Persian Poet Ibn Yamin

從上面這首詩中，我們可以看到，「知道」和「不知道」分别存在兩種情況。

「知道自己知道」，是「已知的已知」（known knows）；

「知道但不知道自己知道」，是「未知的已知」（unknown knowns）；

「知道自己不知道」，是「已知的未知」（known unknows）；

「不知道自己不知道」，是「未知的未知」（unknown unknowns）。

這樣一來，世上的事可以大緻分為三類：已知、未知和不可知。

其中「已知」包含了「已知的已知」和「已知的未知」；「未知」則是「未知的已知」，也可以稱為「無知」（Ignorance）；而「未知的未知」也就是「不可知」（Nescience）。

那麼問題來了，為什麼要看懂已知、未知和不可知？

原因很簡單：因為它們與我們的生活息息相關。

尤其是在當下這樣充滿變化的時期，這關系到我們如何去理解突然發生的事并做出反應；如何去預測可能還未發生的事并做好準備；如何去面對和探索無法預測也無從得知的事物并減少焦慮。

馬克·吐溫曾說：

“讓你陷入困境的不是未知，而是你自以為确信的已知之事。”（It ain’t what you don’t know that gets you into trouble. It’s what you know for sure that just ain’t so.）

然而現實情況是，對于已知和未知缺乏清晰的認知，都有可能讓我們陷入困境。

在已知的範疇内，有一種叫做概率（Probabilities）的因素，它和未知相互作用，可能指向「風險」（Risk）和「不确定性」（Uncertainty），最後導向「意外」（Surprise）。（後面的意外都指Surprise）

風險一般是指：事件、過程或結果以及每個事件發生的概率是已知的情況。換句話說，風險是可能的（通常是不理想的）結果，其概率和存在是已知的。

當然，在現實中，對潛在結果或後果的概率範圍完全掌握的情況是很少的，有時候甚至是不可能的。

這裡需要注意的是不确定性和意外，它們經常被混淆。

不确定性是指：事件、過程或結果是已知的（事實或假設），但它們會發生的概率卻不知道的情況。不确定性的特點是已知可能的結果，但其概率是不知道的。

意外則是：事件、過程或結果不為人知或預期的情況。這是一種在嚴格定義下的意外，它在邏輯上意味着我們不能預測事件、過程或結果，因為「預測行為」本身就意味着某種程度的已知。

然而，被指定為「意外」結果的評估表明，如此記錄的事件、過程和結果實際上是以某種方式可知的。這種類型的意外指涉了其第二種定義：指一種感知到的現實在質量上偏離預期的情況，也就是從中文字面意思來理解的「意料之外」。

對于第一種定義下的意外，我們似乎是無從分析的，因此我們着重關注第二種類型的意外，并闡明其邏輯（除非特殊說明，以下讨論都是圍繞這種類型的意外展開）。

1）鑒于意外的第二種含義，我們有可能預測到一個子集的意外。

2）例如，複雜系統、混沌和其他此類理論為理解意外之所以會發生提供了概念和分析基礎，而各種方法（如模拟、逆向預測）和評估有助于尋求和發現意外。

3）與經驗相結合，這種理解讓我們可以識别可能發生意外的潛在領域。

4）這種識别可以（應該）讓公衆和政策制定者了解這些意外的問題，從而有可能降低脆弱性，提高環境和社會對突發事件的複原力。

5）疑似「意外」在特定領域内發生的概率是在主觀基礎上産生的（或通過基于主觀假設的客觀方法或模型），并因個人、社區和文化的不同而有很大差異。

除了已知範疇的風險和不确定性，未知才是意外中的主要主題，也是最難解決的部分。

為了方便理解和解釋，我們需要進一步厘清幾個概念。

從意外結果導向來看，未知所包含的「未知的已知」（unknown knowns）和「未知的未知」（unknown unknowns），是指一種并非所有結果都已知（Not all outcomes known）的情況。而當我們不能或不知道一個可能的結果時，我們就是無知的（Ignorance）。

按照意外的定義，無知可能是最重要的意外所在。

為此，無知被分為「開放的無知」（Open ignorance）和「封閉的無知」（Closed ignorance）兩種類别。

「封閉的無知」是指不願意或不能考慮某些結果是不知道的，但也許是可能的，也就是「未知或未意識到的無知」（ignorance unknown/unrecognised），它屬于不可知的範疇。

「開放的無知」則相反，而且複雜得多。

願意承認無知是識别可能結果和預測意外的開始，這種無知是「有意識的無知」（ Recognised ignorance），這種類型的無知可以被進一步地探索和研究。

由此展開的對意外的邏輯性推理，有助于我們充分理解已知、未知和不可知。

來看下面這張圖：

在開放的無知中，有些形式的無知比其他形式的無知更容易減少或消除。于是進一步的，開放的無知又被分為可減少的無知（Reducible ignorance）和不可減少的無知（Irreducible ignorance）兩種情況。

相對容易減少的無知有兩種形式，它取決于是個人還是群體的無知。

個人或個體的無知可以通過教育來減少，在此之後的「意外」就可能成為某些類型的「風險」。

群體的無知則需要通過研究創造新的知識，廣泛地在現有的科學概念、思想和學科範圍内進行。

另一種開放的無知更為複雜，也不那麼容易解決。

這種難以減少的無知部分源于認識論——我們認為支配世界如何運作的規則，以及我們用來描述我們所想和觀察的語言和符号。比如「地心說」和「日心說」。

認識論的無知又可以進一步被細分。由于語義的模糊性造成的無知稱為解釋性無知（Hermeneutic ignorance），由于經驗和理論的不相容性造成的無知稱為公理性無知（Axiomatic ignorance），由于由于哥德爾不完備定律造成的無知稱為邏輯性無知（Logical ignorance）。

歸根結底，所有的無知可能都是可以減少的，但其中大部分是很難克服的。

這種難以減少的無知的另一部分是現有條件所固有的。有些現象可能僅僅是不可預測的，至少從現在的技術和分析角度來看是這樣。故而稱作「現象學無知」（Phenomenological Ignorance）。

例如，以混沌為特征的系統目前被認為在細節上是不可預測的。

由于大氣的混沌動力學，無論對天氣狀況的初始狀态了解得多麼準确，都不可能提前六個月進行詳細的天氣預報。

△氣象觀測由一系列複雜的設備在不同的層面上進行記錄，從海底到遠在地球之上的太空。

現象學無知的另一個例子是系統潛在力量的變化，會産生明顯不同的觀察結果。比如進化論。

這種分類是有意義的，它對風險、不确定性和意外進行了區分。它清楚地表明，現象學上的意外隻是無知的一個類别，以及許多意外其實是容易被還原的。

而其他的意外則是被認識論的障眼法所阻擋，這些障眼法創造了排除某些類别的結果的期望，也就産生了意外。

上面的分類也表明，科學上的很多研究成果和發現也是一種意外。

因此，許多潛在性的意外情況是可以預見的。

然而，很明顯的是，由于系統的複雜性、經驗的缺乏或理論理解的不足，許多危險或問題在本質上都會受到意外的影響。

無論采取什麼樣的預見性措施，一些意外将不可避免地發生。

換句話說，認為科學和社會科學可以充分預測未來，以預測全部的積極和消極的意外，這種想法是傲慢且狂妄的。

這個複雜的世界可能有太多的參數需要考慮，有太多的未知數需要去了解，和/或有太多的相互關聯的因素和相互作用，我們要麼無法建模，要麼根本不知道，甚至無法考慮。

複雜性是我們了解現象并建立模型減少無知，進一步理解或是預見意外的局限性的關鍵。

然而，這當然不意味着我們應該因為有限制而停止對複雜現象的建模。

就好比那些建立在多年數據基礎上的花哨而智能的模型都沒有預測到如今這樣規模的大流行病，但我們仍然在使用這些模型來了解病毒的傳播，預測幹預措施的結果，并做出科學主導的決定和政策。

馬克·吐溫的另外兩句調侃放在這裡也很合适。

“謊言、該死的謊言和統計”（Lies, damned lies, and statistics）

以及

“我們祈禱下雨之前最好先看一下天氣預報”（It is best to read the weather forecasts before we pray for rain）。

這兩句對統計、預測、建模的看法相當矛盾，它同時也提醒我們探索未知預測未來可能會出現的滑坡效應。

人類不喜歡不确定性，因此會在對充滿意外的世界的感知中尋求格式化。這種對不确定性的厭惡是基于人類抽象性的驅動力。人類被從各種意外中尋找意義的需要所驅動，這種驅動力創造了世界的發明模型。

整個科學就是要突破界限，在不确定性中将無知轉化為已知，進而發展我們對現象的理解和知識，即使是複雜的現象。

複雜的金融市場也是這樣。

已知的風險是可以測量的，它們的數據可以形成分布，或用于模拟基于可計算事件的風險。

未知的風險不能輕易或客觀地測量，它們包括那些甚至沒有被意識到的風險。

不可知的風險是「黑天鵝」事件——即那些不能事先确定的事件。

雖然黑天鵝事件有可能對市場和社會造成災難性的破壞，但股災更典型的是由「已知的未知數」引起的——那些已經醞釀了一段時間的事件。其性質是我們熟悉的，但其具體形式和潛在危險仍然不清楚。

以2008年的全球金融危機為例。它不是一夜之間發生的，而且，回顧過去，有很多迹象和警告，如2007年的次級貸款崩潰。

又比如2000年的網絡泡沫，在美聯儲主席艾倫·格林斯潘在1996年的一次演講中首次發出“非理性繁榮”的警告幾年後，網絡泡沫破裂了。

因此，我們在金融市場所做的大多數研究，比如量化投資，并不是去追求聳人聽聞的「不可知數」，而是專注于我們知道和了解的或是尚未被觀測但可以通過研究認知的市場風險和可獲利因子。

已知、未知和不可知的因素使我們的生活中充滿了大大小小的風險、不确定性和無數的意外。

如今每天正在發生的事情也告訴我們，意外持續存在，而且還在繼續增長，意外反過來又會産生新的關注和活動。也會有其他與技術危害、國際緊張局勢、社會變革和資源需求無關的關注和意外産生。

人類對于意外事件并非束手無策，因為具體的事件和結果無法可靠地預測，甚至（也許）無法預期。但看懂了已知、未知和不可知之後，我們或許可以通過下面這些行動或措施提高面臨風險時的複原力和适應性，從而降低對意外或不确定擾動影響的敏感性。

1）經濟生産系統的多樣化：經濟生産系統的多樣化和專業化程度的提高帶來了易受控制的風險，這可能對受擾動的恢複能力産生積極和消極的影響。

2）避免技術單一化：單一的技術或結構可能更容易受到環境和其他擾動的影響，對經濟造成負面影響。

3）災難/風險應對系統：改進預警、監測和警報系統的設計，增強對潛在危機的快速反應能力。

4）組織記憶和社會學習：改善記憶和從意外中學習的能力的措施，可以提高對意外脆弱性的整體複原力。

本文首發于【麥教授随筆：profmikezhang】

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