2010年10月28日

白天鵝、黑天鵝、紅天鵝 憧憬有何不可?


作者:鄭志凱
日期:2008/10/28

有一回在跨越太平洋的飛機上,我身旁坐著一位意氣風發年輕有為的企業主管,他很得意的告訴我,他快要完成一個預測景氣循環的經濟模型。於是,我問了他一個問題:「你可相信命定?」充滿自信的年輕人當然不相信人類命運早已命定,於是我再問:「如果有一個數學模型能夠準確預測未來,是否代表未來早已被決定?」

作為一個創投業者,我每年經手上百個營運企劃書,大部分的創業家(也就是付諸行動的夢想家)詳細的陳述市場規模、成長率、競爭分析等等因素最後估算出公司未來三到五年的營業額成長。創投者的工作之一就是了解這些假設條件,找出可能的盲點,校準創業家過度自信而造成的樂觀估計。也有少數創業者告訴我,未來難以估計,誤差可能以倍數級計算,不如專注於建立公司的核心能力。話說得很好,不過我也常告訴他們,重要的不是數字準確與否,而是創業者開拓市場的思考邏輯。

這兩種預測性質截然不同。景氣循環是一個重複的現象,也有具體的歷史資料可以分析,初創公司沒有過去,未來建立在信心上。初創公司是一個小小經濟個體,在龐大的經濟體中求生存、求發展,而景氣循環正是成萬上億的這些小小經濟個體綜合造成的集體現象。

鑑往是否可以知來?

「根據歷史推測未來」是從日常生活到學術研究中,人人採取的慣用伎倆。歷史的發展有其慣性,慣性形成樣板(pattern),樣板再被用來預測未來。這個過程前半段用歸納法,將千變萬化五光十色的複雜現象簡化成人腦可以處理、記憶、做決策的法則,後半段則用演繹法,將化約後的法則擴大應用到其他的未知領域。

歸納法的問題很多。它鼓勵人腦對於複雜現象尋找簡單原因,例如「次級房貸的問題,都是由於葛林斯班擴充信用所造成」,或「一個國家裡家庭平均子女人數越多,兒童早夭率越高」,過度簡化的風險造成輕者不夠周全,嚴重者似是而非。歸納法的結論又受限於觀察的時間點和長度,用螞蟻的角度來觀察人的壽命,可能會認為每個人都長生不老,用中國大陸過去25年的經濟發展做預測,2035年它的人均所得可以達到3萬美元;從馬政府上台後的股市表現,今年年底台指會跌破四千點;從歷史的慣性來做預測無可避免的難題就是:根據什麼我們能武斷的說這個慣性的軌跡是線性,還是指數型?什麼時候會出現拐點?

然而歷史的腳本總是被少數意外事件改寫:第一次世界大戰、九一一事件、三一九槍擊,都是腳本之外的即興演出,它的深遠影響使歷史之河為之改道。

總是黑天鵝改寫歷史

著有《黑天鵝效應》的Nassim Nicholas Taleb,原籍黎巴嫩、現居美國的股票交易員及學者,稱這種超出人所預期、極不可能發生的事件為「黑天鵝」。整個西方舊世界相信所有的天鵝都是白色,直到發現澳洲之後,才知道有黑天鵝的存在,從此普世「一切天鵝都是白色」的認知,被修改為「天鵝有白色也有黑色」;然而這個新發現,依然不能解決我們對未知的窘迫:這個世界可有紅天鵝的存在?它可只存在於人的想像中?

所以對於未來是否能夠準確預測最根本的問題在於:我們是否能以「已知」推測「未知」?即使我們暫且不論歸納法或演繹法所產生的各種謬誤(fallacies),假設我們的知識都是正確的,在我們的已知之外,還有一大片「已知未知」(known unknown),以及超出我們心智想像的「未知未知」(unknown unknown),除非有人一廂情願認為歷史都由「已知」造成,只要有幾許「未知」的成分,我們如何能夠自信滿滿的預測未來的發展?(也許在這裡有人會產生對算命這個議題的興趣,不過它不在本文討論範圍之內。)

經濟現象是人性心理的集體現象,它與其它自然現象不同的地方在於它會對預測發生的事件做出先期反應。如果事先知道九一一事件,就不會有九一一;如果知道馬政府上台後會猛跌三千點,選前也不會暴漲二千點;如果兩年前就知道美國政府會接管兩大房貸公司Fannie Mae和Freddie Mac,今天也不會有次貸風暴。所以能預測到黑天鵝事件,就不再是黑天鵝(不會發生),黑天鵝之所以發生,正因為事先無從預知,也許可稱為另一種「測不準原理」。

歷史的常軌發展(白天鵝知識)提供穩定性,脫軌發展(黑天鵝事件)創造可能性。預測當然有其必要,因為它提供了基本參考線(baseline),但過於執著預測,將會喪失對黑天鵝事件的承受力。至於經濟個體如初創公司應該視預測為食譜(recipe),而非像藍圖(blueprint)般一成不變,客觀環境雖然形成各種邊際條件(boundary condition),但是主觀意志和作為絕對可能塑造未來,超越邊際條件,使預測終成事實。即便不成,憧憬一下紅天鵝有何不可?

作者簡介:

作者為矽谷的美商聯訊創投公司(HarbingerVenture)執行合夥人,是位資深的創投專業人士,曾任2007年美西玉山科技協會理事長。畢業於台灣清華大學物理系,交通大學管理科學研究所。

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