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因此，适合一个企业的运作模式应该是在理论的变化面前保持强韧性的模式（让我再说一遍，我对大自然的顺从完全是以统计和风险管理为基础的，即仍然基于脆弱性的概念）。医生兼医学作家詹姆斯·勒法努曾表明，我们对生物过程理解的增强伴随着药品开发的减少，就好像理性主义理论蒙蔽了我们的双眼，成为某种障碍。
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换句话说，生物学里面也产生了绿色木材问题！
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现在，让我们来谈谈古代和中世纪的医学历史。传统上，从医者通常被分成3种：理性主义者（基于预设的理论，需要全面理解事物的存在原因），怀疑经验主义者（拒绝理论，对没有亲眼目睹的事情下结论持怀疑态度），以及方法论者（他们相互传授一些简单的医学启发法，完全不理会理论，并且找到更加务实的方法，成为经验主义者）。虽然他们之间的差异可能因分类而显得过分夸大，但是我们还是可以看出，这3个传统领域并不是完全存在差异的，他们的起点不同，这取决于他们最看重什么：有的以理论为起点，其他的则以证据为起点。
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自古以来，3种倾向之间的紧张关系一直存在——而我自己则坚决地站在维护经验主义者的阵营中。经验主义作为一个哲学学派在古代晚期已经被埋没了，我一直在试图让一些经验主义者的思想焕发新的活力，比如克诺索斯的埃奈西德穆、老底嘉的安提阿哥、尼克米迪亚的曼诺多图斯、塔尔苏斯的希罗多德，当然还有塞克斯都·恩披里柯。经验主义者在面对与过去看到的不完全相同，哪怕是几近相同的情况也会坚称“我不知道”。方法论者在比较类似情况时不会如此苛刻，但也会非常谨慎。
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古人更刻薄
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医源性损伤的问题不是新的——一直以来，医生们都是人们的笑柄。
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马提亚尔在他的讽刺短诗中，就让我们看到了他那个时代人们对医疗专家问题的看法：“我认为迪奥鲁斯是一名医生，不是看护——但在他看来，两者好像都是一样的工作”，或者“我本来没感觉不舒服，斯马奇，但现在（在你服侍之后）就感觉生病了”。
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在希腊语中，pharmakon这个词是很模糊的，因为它可能指代“毒药”，也可能指代“治疗”，而且被阿拉伯医生哈威用作双关语，警告不要造成医源性损伤。
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当一个人将正面结果归功于自己的技术，将失败归咎于运气时，就产生了归属问题。早在公元前4世纪，尼古克里就声称，医生总是在成功时急于邀功，失败时责怪客观条件或者找一些外部原因。约24个世纪后的心理学家，重新发现了这一规律，并认为这一现象普遍存在于股票经纪人、医生和公司管理人员身上。
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我还听过一则古老的逸事，奄奄一息的皇帝哈德良不断地呼喊说，是他的医生杀害了他。
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蒙田是古典智慧的集大成者，他的《随笔集》中充满了奇闻逸事：有人问一位古代斯巴达人，为什么他能活这么久。他回答：“忽略医药。”蒙田也觉察到了代理问题，或者说，为什么医生最不关心的就是你的身体健康：“古希腊的讽刺作家曾说，没有医生会因朋友的身体健康而感到开心，就像没有士兵会因城市久无战事而高兴。”
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如何开药给一半的人吃
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可以回想一下，我们说过一个私人医生会怎样置你于死地。
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我们从祖母的故事中看到，我们的逻辑推理（但直觉式行动不是这样）很难区分平均数与我们观察到的其他更丰富的特性。
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有一次，我在朋友的乡间别墅参加一个午餐会，有人拿出了一个手持式血压测量工具。我经不住诱惑，就测量了一下动脉血压，竟然略高于平均值。参加午餐会的人中刚好有一位医生，他为人非常友好和善，他马上掏出一张纸，给我开了一些降压药——我随后把这张纸扔进垃圾桶了。后来，我买了同样的测量工具，并发现，我的血压要比平均值低得多（也就是说健康状况更好了），只是偶尔会蹿升。总之，血压会呈现一些波动性，就像生活中的一切。
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这个随机变异往往被误认为新信息，从而导致我们出手干预。让我们做一个假想实验，不需要假设血压和健康之间有任何联系。此外，假设“正常”血压是某个既定的已知值。以一群健康人为样本。假如由于随机性，这些人在1/2时间里的血压将高于正常值，而另外1/2的时间里，其血压低于正常值。因此，去医院就诊的话，他们遭遇“高于正常”的警报的概率约为50%。如果医生在患者血压高于正常值的日子里主动给他们开药，那么一半的人将处于服药的状态。请注意，我们可以很肯定地说，他们的预期寿命会因不必要的治疗而缩短。当然，我在这里简化了情况；精明的医生都能够意识到测量值的易变性，并在情况不严重的时候不会开药（虽然他们很容易落入陷阱，而且并不是所有的医生都很精明）。但是，这个假想实验可以显示，经常看医生，尤其是在疾病并不危及生命，或并未给你带来不适的情况下——就像你频繁查看信息一样——是有害的。这个例子也向我们展示了第7章中所说的例子，即由于对噪声的反应过度，私人医生最终导致病人一命呜呼。
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这可能比你想象的更严重：医学似乎很难理解样本的正常波动——有时，它很难区分“统计显著性”和“显著性”之间的区别。某种疾病可能会稍微缩短你的寿命，但是却显示出“很高的统计显著性”，导致人们产生恐慌情绪，而实际上所有这些研究可能只是在说，它们以“显著的统计边际”证明，在某些情况下，比如说1%的情况下，患者有可能受到伤害。换句话说：效用的大小、效果的重要性不是根据所谓的“统计显著性”来定的，这种东西往往会欺骗专家。我们需要看的是：病症轻重，也就是说血压与正常值相比高出多少，这可能会影响到你的预期剩余寿命；以及所导致结果的严重性。
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为什么这件事很严重？如果你认为统计学家真的理解现实生活中（即“大世界”，而非教科书中的“小世界”）复杂环境下的“统计显著性”，那我要揭示一些让你吃惊的事。卡尼曼和特沃斯基指出，统计人员在现实生活中也会犯错误，忘记他们是统计学家（我提醒读者，思考总是需要做出努力的）。我的同事丹尼尔·戈尔茨坦和我针对数量金融工程师作了一些研究，发现他们中绝大多数的人不明白他们在几乎每一个方程式中都会用到的一些基本概念，如“方差”或“标准差”的实际影响。最近，埃姆雷·索耶尔和罗宾·贺加斯所开展的一次强大的研究表明，计量经济领域中的许多专家，提供了诸如“回归”和“相关”等看似高深的数据，在把他们制造的数据应用到实践中时会犯一些严重的错误——他们的方程式是正确的，但在现实应用中却犯了严重错误。他们几乎总是低估随机性和结果中的不确定性。而且我们还只是谈论统计学家所犯的诠释错误，尚未谈及统计数据使用者，如社会科学家和医生所犯的诠释错误。
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可惜的是，所有这些偏差都会使人们采取干预行动，而几乎从来不是放弃行动。
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此外，我们现在知道，厌恶脂肪的热潮和标榜“不含脂肪”的口号，其实都源于一个初级错误，即我们误读了一个回归结果：当某个效应是两个变量共同作用的结果（在这里就是碳水化合物和脂肪）时，人们有时却只将结果归因于其中一个。肥胖其实是脂肪和碳水化合物的共同作用的结果，但许多人却错误地将问题归咎于脂肪，而不是碳水化合物。此外，揭示了统计数据误读现象的伟大的统计学家戴维·弗里德曼与其合著者非常有说服力地指出，大家执着地认为盐和血压之间存在的关联，其实根本没有统计学依据。这种关联可能在高血压人群中可以看到，但这更像是例外而非常规情况。
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医学中的“严谨数学”
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我们可能会嘲笑社会科学中隐藏在虚构数字背后的骗局，但你可能也会好奇，为什么在医学领域没有发生这种事？
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实际上，糟糕的观点（和隐藏的观点）显示出，数学在医学领域也愚弄了我们。人们做了很多已被人遗忘的努力，企图将医药数学化。曾有一段时间，医药还从物理科学中衍生出解释模式。乔瓦尼·博雷利在《运动的动物》一书中，就将人体比喻成由有生命的机器——因此，我们可以应用线性物理的规律。
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让我重申一次：我并不是反对理性化的习得话语，只要它在错误面前不是脆弱的即可；我是第一个和最后一个哲学家–概率论者和决策者的混合体，而且我永远不会将哲学家–概率论者与决策者分离开来，所以我始终是混合体，无论是早上我喝古老的咖啡饮品的时候、中午我和朋友共进午餐的时候，还是晚上我随手拿本书上床睡觉的时候。我反对的是天真的理性化、虚假的习得话语、深陷绿色木材问题的论述——仅仅着眼于已知的，而忽略未知的。同样的，在衡量未知的重要性问题上，我也不反对运用数学——这是数学的强大应用。实际上，本章及下一章的论点都基于概率数学，但这不是数学的理性主义应用，而且在很大程度上能帮助我们检验，有关疾病的严重性和治疗强度的两种陈述之间是否存在公然的矛盾。另外，在社会科学中运用数学无异于采用干预主义。那些在工作中天天使用数学的人，除了在有用的地方使用数学，也倾向于在每个地方使用它。
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使用这种较为复杂的理性主义的唯一条件是：相信一个人并不拥有完整的信息，而且所作所为也要这么认为——要更成熟，你必须接受你并非无所不知的事实。
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