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“少即是多”已被证明是相当容易发现和应用的，在错误和变化面前具有“强韧性”。也许大部分问题都不可能有一个容易识别的原因，但往往会有一个简单的解决方案（不是所有问题，这已经够好了），这样的解决办法是可以立即识别的，有时直接就能看出，而不用复杂的分析与十分脆弱、容易出错、追根溯源的复杂办法。
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有些人还知道80/20法则，该理念是基于维尔弗雷多·帕累托在一个世纪前的发现并推导出来的，即在意大利有20%的人拥有80%的土地，或者说，80%的土地为20%的人所掌握。而在这20%的人中，20%（即总样本人口的4%）又拥有其中约80%的土地（即总样本土地的64%）。最后，我们看到，不到1%的人口拥有样本土地总量的约50%。这就描述了赢家通吃的极端斯坦效应。这些效应非常普遍，存在于从财富分配到每个作者的图书销量。
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很少有人知道，我们在许多事情上正逐渐从80/20变成更为不均衡的99/1，也就是99%的互联网流量都是不到1%的网站创造的，99%的图书销量是不到1%的作者贡献的……我就不再举更多例子给你添堵了。当今几乎所有东西都有赢家通吃的效应，包括伤害和收益的来源。因此，正如我将说明的，对系统进行1%的改善可以降低99%的脆弱性（或增加反脆弱性），只需几个步骤，很少的几个步骤，并往往以较低的成本，就能使事情变得更好、更安全。
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例如，少数无家可归的人会耗费国家财政中相当大的一部分，这让我们很容易看出从什么地方着手可以节省开支。公司中的少数员工会导致最多的问题，败坏整体风气，或者说，公司的大多数问题是少数员工导致的，因此辞退这些员工是很好的解决方案。少数客户为公司带来了大部分的收入。对我的诽谤中有95%都来自于3个固执的人，他们都代表着相同的失败原型（我估计其中一人写了近10万字来抨击我——他需要写越来越多的文字，并在我的作品和个性中找到越来越多值得批评的东西，才能实现相同的效果）。当涉及医疗保健时，伊齐基尔·伊曼纽尔指出，1/2的患者花费了不到3%的医疗费用，而10%的重患者却花费了总医疗费用的64%。本特·弗林夫伯格（第18章）谈“黑天鹅”管理理念时指出，导致公司成本超支的大部分都是大型技术项目，这意味着，我们需要关注的不是无休止的讨论和撰写复杂的论文。
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正如俗语中所说，只要倒出你鞋子里的小石子就可以了。
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在一些领域，比如房地产领域，问题和解决方法被简明扼要地归纳为一个启发法，或者说一个经验法则，即寻找3个最重要的特征：“选址，选址，还是选址”——其他的问题被认为无足轻重。这句话当然不太正确或者说并不总是正确，但它显示出了我们需要关注的核心问题，其他方面并不起主导作用。
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然而，人们却认为自己需要更多的数据来“解决问题”。我曾经在美国国会公开反对一个为危机预测项目融资的议案。相关人员无视一个矛盾的现实，即我们从未有过比现在更多的数据，但我们的预测能力却比以往任何时候都弱。更多的数据——如过马路时注意周围人眼睛的颜色——可能会让你无视路上的大货车。当你过马路时，你应该去掉数据，把注意力从其他任何东西转移到最根本的威胁上。正如保罗·瓦莱里曾经写道的：“人们得忽略多少东西才能让自己有效地行动。”
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有说服力和自信的学科，例如物理学科，往往很少使用统计数据支持本学科的论点，而政治学和经济学虽然从来没有产生过值得一提的东西，却充斥着复杂的统计和统计“证据”（你知道，一旦你揭开面纱，证据就不是证据了）。科学上的这种情况与侦探小说中相类似，不在场证据最多的人结果往往是有罪的。你也不需要收集很多数据来批驳经济学充斥着统计数据的大量论文：“黑天鹅”事件和“尾部”事件（这些事件是不可预测的）主宰着社会经济世界的简单论点，已足以驳斥统计数据的效用了。
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我们还可以从以下实验中找到少即是多的证据。克里斯托弗·查布利斯和丹尼尔·西蒙斯在他们的著作《看不见的大猩猩》中写道，人们在看一场篮球直播比赛时，如果过于关注细节，比如计算传球数，那么他们可能会完全无视一只步入球场中央的大猩猩。
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我发现，我一直凭直觉在使用“少即是多”的理念，将其作为决策的一种辅助手段（而不是把一系列的优点和缺点并列呈现在电脑屏幕上去做对比）。举例来说，如果你做某事（如选择一位医生或兽医，雇用一个园丁或雇员，与一个人结婚，或者去旅行）的理由超过一个，那就不要做。这并不意味着一个原因比两个原因更好，只是说，通过努力想出一个以上的原因，你实际上正在试图说服自己做一些事情。显而易见的决定（在错误面前是强韧的）不需要一个以上的原因。同样的，法国军队也有一个常用的启发法，拒绝以一个以上的理由请假，比如祖母去世、染上感冒病毒，以及被野猪咬伤。如果有人以一个以上的论点来攻击一本书或一个理念，你就知道这不是真的，没有人会说：“他是一个罪犯，他杀死了很多人，他的餐桌礼仪不好，而且有口臭，驾驶技术也非常糟糕。”
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我经常关注我所说的柏格森剃刀法则：“一个哲学家应以一个理念，而非多个理念扬名。”（这个理念不一定源于柏格森，但确实非常有效）。法国散文家和诗人保罗·瓦莱里曾经问爱因斯坦，他是否会拿着一个笔记本，随时记下自己的想法。“我从来没有想法。”爱因斯坦回答道（但其实他只是没有无足轻重的想法）。因此，让我们记住这个规律：如果某人的简历很长，我会直接忽略他——在一次会议上，朋友邀请我与一位成就卓著、炙手可热的人共进午餐，他的简历显示“他几乎做完了别人两三辈子才能做完的事情”；我选择婉拒，宁可与学员和舞台工程师同坐一桌。同样的，当有人告诉我，一个人写了300篇学术论文，获得了22个荣誉博士学位，却没有任何一项值得称道的贡献或个人观念时，那么我会对这种人避之不及。
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反脆弱：从不确定性中获益 第20章 时间与脆弱性
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预言与知识一样，是减法，而非加法 ——林迪效应，或旧的事物是如何战胜新的事物，特别是在技术方面，不管加利福尼亚的人会怎么说——预测不是一个值得推荐和让人自愿投身的职业
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反脆弱性意味着旧的事物要胜过新的事物，而且是远胜新的事物，这可能与我们的直觉不符。不管某些东西看起来多么符合你的想法，它的叙述多么好或多么坏，时间更了解它的脆弱性，并会在必要时毁掉它。在这里，我要揭示一种现代病，它与干预主义有关，被称为新事物狂热症，它带来了脆弱性，但我认为这可能是可以治愈的，只要你有足够的耐心。
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能生存下来的事物必然是满足了一些（通常是隐性的）目的，时间能够看到这些目的，但我们的眼睛和逻辑思维能力却无法捕捉它们。在本章的内容中，我们将使用脆弱性的概念作为预测的核心驱动力。
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回想一下基本的不对称性：反脆弱性的事物受益于波动和混乱，而脆弱的事物会因此受伤害。但是，时间与混乱是一样的。
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从西蒙尼德斯到詹森
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为了练习脆弱性和反脆弱性之间的区别使用，我们来扮演先知的角色，了解一下为什么预测并非一个很好的职业选择，除非你的脸皮够厚、有很好的朋友圈子、很少上网、有一个藏有一整套古老谚语书的书架，如果可能的话，还能够从预言中获取个人利益。我们从预言的历史记录中看出：在被证明正确之前，你会遭到唾骂；在被证明正确之后，你会遭到一段时间的仇视，或者更糟的是，由于追溯失真，你的想法会显得“不足为奇”。胖子托尼专心求利的做法，远比求名更具说服力。这种情况一直延续到现代：20世纪持有错误观念的知识分子仍然是时髦的偶像，他们的书仍在书店货架上销售，而那些看清问题所在的知识分子，比如政治哲学家雷蒙·阿隆，则在被人肯定见解正确之前和之后受尽冷落对待。
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现在闭上眼睛，试着想象你的未来环境，例如5年、10年，或25年后的环境。在很多情况下，你的想象力会把新的东西注入其中，这就是我们所说的创新、改进、尖端技术和其他庸俗与陈腐的商业术语。我们将看到，这些常见的关于创新的概念不只是在美学上令人厌恶，从经验和哲学上来说也只是一些无稽之谈。
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为什么呢？很多情况下，你的想象力会为当前的世界添加一些东西。很抱歉，我会在本章中告诉你，这种方法完全是落后的方法：根据脆弱性和反脆弱性的概念，严格来说，正确的想象就是从未来中排除或削减不属于未来的东西，采用否定法。脆弱的事物终将破碎；幸运的是，我们可以很容易地分辨出哪些东西是脆弱的。正“黑天鹅”比负“黑天鹅”更不可预测。
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公元前6世纪，古希腊诗人西蒙尼德斯说过：“时间有撕碎一切的锋利牙齿。”这或许开创了西方文学感叹岁月无情的传统。我可以追溯大量优雅的古典主义表现文学，从古罗马诗人奥维德（“时间吞噬一切”）到同样诗意的20世纪俄裔法国女诗人爱尔莎·特丽奥莱（“时间燃尽了，却没有留下任何灰烬”）。当然，谈这些难免让我们诗兴大发，所以我现在正哼唱着一首根据法文诗改编的歌曲，歌曲名为“时间流逝”，歌中唱道：“时间是多么善于消除一切，甚至悲伤的记忆（虽然它并未提到，在这个过程中它也会消除我们）。”现在，由于已经认识了凸性效应，我们可以运用一点儿科学方法自己来分类，判断哪些东西应该会被无情的时间迅速吞噬。脆弱的事物终将破碎，幸运的是，我们能够搞清楚什么是脆弱的。甚至我们认为具有反脆弱性的事物也终将破碎，只是那将会在很长一段时间以后才会发生（酒的年头越久越醇，但也仅限于一定程度；而且，如果你把它放在一个火山口，那么情况就不是这样了）。
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前一段第一句引述的西蒙尼德斯的诗句，还有下一句：“连最坚固的东西也不例外。”所以，西蒙尼德斯其实对强韧性已经有了一个粗略的实用性理解，即最牢固的东西更难被时间吞噬，因此也将是最后一个被吞噬的。当然，他没有想到的是某种东西具有反脆弱性，因此永远不会被吞噬。
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