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强调“效率”的地方偏偏缺乏效率
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我们可以很容易看到脆弱性导致的成本膨胀，甚至凭肉眼即可看见。如今，全球性危机的成本是20世纪80年代危机成本的3倍以上，这还是经通货膨胀调整后的数据。颇有远见的极端事件研究员丹尼尔·扎登韦伯前段时间曾指出，这一效应似乎正在加剧。经济可能变得越来越“高效”，但脆弱性将导致错误的成本更高。
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如今的证券交易所是从过去的“公开喊价”演变而来的，当时疯狂的交易员们在一个露天市场面对面地用叫喊和咆哮来报价，闭市后则一起去喝酒。而现在的证券交易所用电脑替换了交易员，这带来的看得见的好处微乎其微，却招致了极大的风险。如果说交易员造成的错误还是可控的和分散的，那么计算机系统造成的错误则如脱缰野马——2010年8月，一台电脑的错误导致了整个市场崩溃（“闪电崩盘”）；2012年8月，当本书英文版付诸印刷时，骑士资本集团的电脑系统出现故障，导致每分钟蒸发1 000万美元，总损失达4.8亿美元。
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天真的成本效益分析会带来伤害，这种效应当然也会随着规模的增长而膨胀。例如，在过去，法国专注于发展核能，因为它似乎是“干净”且便宜的。在计算机屏幕上显示的也是“最优”能源。然后，2011年的福岛核泄漏事件敲响了警钟，他们意识到，他们还需额外的安全措施，于是赶紧增加这些措施，而且不惜任何代价。这从某种意义上来说与我前面提到的忍痛效应相仿：他们被迫投资，而不管代价多大。这种额外的安全措施成本昂贵，而这些额外的费用也并未被纳入他们最初作决定时所做的那种在电脑上看起来很不错的成本效益分析。因此，当决定选择一种燃料来源或另一种燃料来源，或进行类似的比较时，我们可能没有认识到，模型的误差对一边的影响是否可能大于另一边。
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污染和地球遭受的伤害
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由此，我们可以制定一个简单的生态政策。我们知道化石燃料是以非线性的方式产生危害的，而且这种危害是凹性的（少量的化石燃料没什么危害，但是大量燃烧化石燃料却会对气候产生破坏性影响）。虽然在认识论层面，由于不透明性，我们不一定都相信人为原因造成气候变化的观点，但这并不妨碍我们进行生态保护，我们可以根据这些凸性效应来制定防止污染的风险管理规则。简单地说，就像对待规模的问题一样，分散污染源。10个不同来源所造成污染的总危害比一个污染源带来的等量污染的危害要小。[34]
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让我们来看看我们祖先所用的更贴近大自然的机制——调节集中效应。现代人到商店常常会购买相同的商品，比如说金枪鱼、咖啡或茶、大米、意大利干酪、解百纳葡萄酒、橄榄油，以及其他在我们看来不容易替代的商品。由于现代人所固有的习惯、文化传染的黏性，以及工厂生产的僵化，导致我们过度使用某些特定的商品。这种集中化消费是有害的。比方说，过度消费金枪鱼可能会伤害到其他动物，扰乱生态系统，并导致物种的灭绝。不仅这种危害会呈非线性上升，而且一旦发生资源短缺，会导致价格不成比例地飙升。
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在同一个问题上，我们祖先的做法则不同。珍妮弗·邓恩是一位研究狩猎–采集者的复杂性研究人员，她考察了记录阿留申人，即北美原住民部落的行为的相关证据，在这方面我们的数据充足，时间长达5 000年之久。这些证据显示，他们在狩猎行为上缺乏集中性，总是变换狩猎对象。他们不像现代人那样有顽固而僵化的生活习惯。每当一种资源不足时，他们便会变换资源，就好像在保护生态系统一样。所以，他们懂得凸性效应，或者说，他们的行为表现出他们了解凸性效应。
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请注意，全球化促进了集中化趋势的蔓延，就好像整个世界成了一个只有狭窄出口的巨大房间，所有人都争相涌向同一个出口，导致伤害加剧。正如当今几乎每一个孩子都读哈利·波特，都登录脸谱网站（Facebook）一样，每个富裕起来的人都会参加相同的活动，购买相同的商品：他们喝解百纳葡萄酒，希望在威尼斯和佛罗伦萨旅游，梦想在法国南部购置第二套房产；旅游景点变得不堪重负：7月时去威尼斯旅游就能体会到。
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财富的非线性
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我们当然可以将当今全球化带来的脆弱性归咎于复杂性的增强，各国的相互关联和文化传染导致经济变量的波动造成比以前更严重的影响——这是世界向极端斯坦转变的典型现象。但是，这里还有另外一个因素，即财富。财富意味着更多，由于非线性效应，更多将带来巨大差异。财富更多会导致我们更容易犯更严重的错误。正如投资上亿美元的项目要比投资500万美元的项目更加不可预测，也更可能超支，日渐富裕的世界也因更多的不可预测性和脆弱性饱受困扰。这一切都是增长造成的——在国家层面上需归咎于各国极力追逐的国内生产总值（GDP）的增长。即使在个人层面，财富也意味着更多的麻烦；我们缓解财富带来的并发症可能最终会比追求财富所花费的努力还要多。
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小结
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最后我想这样总结本章的内容：不管在什么领域，从瓷杯子到组织，到政治制度，再到公司的规模，或机场的延误，脆弱性总是隐藏在非线性中。此外，我们的发现可能会被视为我们反对赤字。想想与飞机延误或项目超支完全相反的情况，即可以从不确定性中受益的情况，我们发现的事情呈现出与我们所看到的脆弱的、厌恶随机性的情况截然相反的镜像。
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[34]波动性和不确定性是相同的，正如我们在无序家族表中所看到的。因此，要注意不确定性的增加将对脆弱事物造成伤害。
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反脆弱：从不确定性中获益 第19章 炼金石与反炼金石
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他们告诉你何时会破产——黄金有时就是一种特殊的铅。
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在我费了九牛二虎之力把前面章节的想法向你们阐述清楚之后，读者们，现在轮到我放松一下，以技术性的语言来阐述问题了。也就是说，本章将对前面的概念做进一步深化，内容也将更为深奥，已经明白前几章内容的读者可以跳过本章。
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如何识别谁将破产
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让我们来看一种识别脆弱性——反炼金石——的方法。我们可以通过政府资助的抵押贷款巨擘房利美的故事来说明。这家公司最终轰然倒塌，给美国纳税人造成数千亿美元的损失（具体数字还在计算中）。
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2003年的一天，《纽约时报》的一位记者艾历克斯·贝伦森来到我的办公室，带来了一份有关房利美的秘密风险报告，这是一位内部人士给他的，也是一份直击风险计算方法核心的报告，只有专业人士才能看出其中的端倪——房利美用自己的方法进行风险计算，并向任何需要了解此项情况的人披露信息，无论是公众还是其他人。但是，只有深谙其道的人才能让我们看到该方法的本质，看到风险是如何计算的。
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我们阅读了报告：简单地说，某个经济变量的上升将导致巨大的损失，而其下降（朝相反的方向运动）则带来少量的利润。该变量如果进一步上升将导致更大的额外损失，如果进一步下降带来的利润也将更小。这看起来与图18–2中石头的故事别无二致。危害的加剧是显而易见的——事实上是很可怕的。所以，我们立刻看出了房利美的毁灭是不可避免的：它的风险显示出严重的凹性效应。就像图18–7中的交通：损失随着一个经济变量的偏离而加剧（我甚至都不需要了解是哪个经济变量偏离了，因为在这么大规模的一个变量面前呈现脆弱性，意味着在所有其他参数面前都是脆弱的）。我承认我有点儿情绪化，而不是凭借我的大脑去思考，我甚至在了解我看的数据是什么之前就感觉到一阵痛惜。这是所有脆弱性之源，感谢贝伦森，感谢《纽约时报》刊登了我的关注。之后开始有人抹黑我，但这没有什么大不了的。因为当时我还将该公司的几个关键人物斥为骗子，但并未引起他们太大的反应。
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最关键的是，非线性更容易受到极端事件的影响——没有人对极端事件感兴趣，因为他们普遍对其有抵触心理。
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