理解是反脆弱性的不良替代品

理解是反脆弱性的不良替代品。许多人认为，科学研究和技术进步主要依赖于运气或者有明确目标的研究。但本文作者指出，技术进步的真正动力在于回报的不对称性，也就是我们所说的“凸性”或“反脆弱性”，即在某些情况下，收益远远超过潜在的损失。这种理解有助于我们重新审视科学发现的过程。

以医学领域为例，首批抗菌药物的发现是在对各种化学染料进行了成百上千次的系统性试验后偶然发现的，并不是完全出于目标明确的研究。再比如，从轮子的发明到它被用在行李箱上，这中间至少跨越了五千年。以下是一些关键观点，它们进一步阐释了如何利用凸性或反脆弱性来指导我们的研究和实践：

• 降低每次试验的成本：通过降低每次试验的成本，我们可以增加凸性，从而增加从不确定性中获益的可能性。• “1/N”策略：通过将投资分散到多个项目中，我们可以最小化错失机会的概率。• 序列可选性：保持计划的灵活性，以便根据机会变化进行调整。

• 简单的力量：最简单的技术往往被忽视，但在实际操作中，复杂化并不总是带来额外的好处。从轮子的发明到把轮子用在行李箱上，这中间至少跨越了五千年。有时候，最简单的技术反而被我们忽视。• 重视负面结果的记录：通过排除法来缩小行动范围。正文：

一、理解是凸性（反脆弱性）的拙劣替代品 在回顾科学和技术发现的历史时，我们遗漏了一个非常关键的点。讨论和争议往往围绕着运气的作用，以及目标导向型研究的作用上。这种辩论其实是个伪命题：运气怎能指导正式的研究政策呢？我们无法系统化、形式化和规划随机性。

真正的驱动力既不是运气，也不是目标，而是回报的不对称性（或凸性），这是一个简单的数学特性，却一直被忽视，而理解它可以帮助我们制定精确的研究原则和方案。二、被忽视的不对称性 运气与知识的较量是这样的。讽刺的是，即使排除了那些夸大其词的部分，我们对于由运气导致的成果的证据，仍然远远多于那些归因于有目的性的成果（物理学除外）。

在医学或工程学这样一些复杂且非线性的领域里，有目的性的例外情况并不多见，比如少数设计药物。这让我们陷入了一个矛盾：我们很大程度上是靠无目的的偶然性走到今天，但我们却基于有目的性和故事性…