“懂得如何学习，胜过单纯知道。”——苏斯博士
从英国脱欧公投和美国总统选举后人们表现出的沮丧来看，2016年提供了充分证据，表明领导者过度依赖专家预测和概率假设。如果你倾向民粹主义，或许这只是精英生活在“现实世界”之外的泡沫中的又一证据。然而，对更偏重技术官僚思维的人来说，这些是预示世界事务新常态的“黑天鹅”事件。
卡尔·波普尔最早谈到“黑天鹅”，以说明归纳推理的问题，并在《科学发现的逻辑》中引入可证伪性的概念。数十年后，纳西姆·塔勒布在2008年全球金融危机爆发前不久出版了《黑天鹅：极不可能事件的影响》，使“黑天鹅”成为我们熟悉的风险隐喻。塔勒布称，“黑天鹅”事件有三个独特特征：
罕见性：“它是一个离群事件，超出了常规预期的范围，因为过去没有任何事情能够令人信服地表明它可能发生。”
极端影响：“它会造成极端影响（与那只鸟不同）。”
事后可预测性：“尽管它是离群事件，人性仍会让我们事后编造其发生的解释，使之显得可以解释、可以预测。”
在当前背景下，脱欧公投或美国选举结果是否符合塔勒布对“黑天鹅”的标准，仍有争议。在相互依存、彼此联结的全球经济中，未来可能发生的系统性冲击——例如大规模网络攻击——能够被避免，这种想法似乎并不可信。科学家经常警告我们，随着气候变化不受遏制，自然灾害有增多之势。柏林圣诞集市悲剧和伊斯坦布尔夜总会袭击事件也提醒我们，令人发指的恐怖主义和暴力极端主义行径已不再那么罕见或遥远，至少在社交媒体无处不在的时代是如此。单靠磨炼民粹主义或反主流的直觉，并不能让你更善于预见未来。无论你坚信世界正朝错误方向滑去，还是相信积极转变才刚刚开始，都应为来年更多的不确定性做好准备。
为什么预期不确定性会加剧？首先，我们生活在一个高度互联的世界里，却不知为何期待多个影响日常生活的系统之间实现更高水平的互操作性。这种期待推动了关于物联网、大数据和人工智能未来影响的流行叙事。然而，经济学家伊恩·戈尔丁和迈克·马里亚萨桑指出：“日益增强的相互依存所体现的复杂性，远不止简单的连接”，因此“当今世界应被定义为一个复杂系统”。他们进一步认为，随着全球可访问系统日趋复杂，互联使得“越来越难以确定某种危害的根本原因，甚至难以辨明其传播渠道”。
再想想，20世纪90年代末，社会学家查尔斯·佩罗观察到，为确保安全而部署的先进技术，例如预警系统和防护措施，会因系统复杂性而失效；这种复杂性使其失效不可避免，甚至成为“常态”。他的“正常事故理论”基于这样一种观点：通过考察系统的两个维度——交互复杂性以及紧密耦合与松散耦合——可以判定系统容易发生事故的程度。佩罗强调了一个悖论：如果规定的安全措施增加了一个紧密耦合系统的复杂性，而该系统又受到交互复杂性的影响，那么事故发生的可能性就会提高。将上述理论联系起来，正是我预期未来全球不确定性会增加的原因。
我也预期不确定性会加剧，因为我们忽视了社会经济系统高度复杂这一事实。叶夫根尼·伊万佐夫提醒我们，社会系统“既承袭了无机系统和有机系统的全部复杂性，也产生了人类思维、社会行为和经济生活带来的新复杂性”。
第三，尽管存在这种复杂性，我们仍忽视了认知偏见很容易扭曲我们的感知（进而影响我们的决策）。已故作家哈珀·李在《杀死一只知更鸟：》中写道：“人们通常只看自己想看的，只听自己想听的。”我们仍在摸索启发式方法或思维策略，以应对互联、系统与复杂性汇聚而成的局面。既然我们无法压制自己对模糊性的厌恶，以下四件事可以帮助我们应对全球背景下的不确定性——你可以考虑将其中一项或全部列入新年计划。
了解风险与不确定性的区别
风险的概念直观易懂，但仍然难以界定。英语中“风险”一词的词源可追溯至1661年，意为“危害、危险：面临不幸或 peril”。17世纪和18世纪概率数学的发展逐渐改变了我们对风险的理解。早在大数据热潮之前，统计科学最初令人兴奋之处就在于它证明了“看似纯属偶然的事情，实则衡量着我们的无知”。然而，20世纪初第一次世界大战和大萧条检验了这种风险的数学测量方法，并由此促成风险与不确定性的概念区分。
风险、不确定性与利润弗兰克·奈特于1921年撰写的《风险、不确定性与利润》，常被视为风险与不确定性是两个不同概念这一观点的源头：风险是可测量的不确定性；而真正的不确定性无法测量，因此不能被界定为风险。此后，这两个概念得到进一步细化，拉里·爱泼斯坦和王坦作了进一步区分：风险意味着决策时“有概率可供选择参考”；而不确定性则意味着“信息过于不精确，无法用概率概括”。
不确定性还分为两类：偶然不确定性和认知不确定性。偶然不确定性源于纯粹的偶然情形。认知不确定性则源于需要通过判断来解决的问题。从实践角度看，在考虑如何应对两者时，把风险和不确定性视为一个连续谱会有所帮助。
了解如何理解人为失误
“相互甩锅”是政治和新闻界常见的消遣，但2016年对欧洲和美国而言是不同寻常的一年。我们似乎天生就倾向于把许多灾难归咎于人为失误。一个简单的思想实验可以说明这一点：问英国支持留欧的选民，脱欧公投究竟发生了什么。矛盾的是，懂得如何研究人为失误，正成为应对未来不确定性的关键领导技能。
随着我们目睹叙利亚人道主义危机不断恶化，调查危机根源处的国际安全失误，将是领导者2017年的职责之一。新任领导人（如美国候任总统唐纳德·特朗普）如何评价前任的过往表现，最能体现他们认为什么才是积极负责的领导方式。但把近期失误归咎于即将离任的X总统或Y总理，并不能保证近期会有更好的结果。执着于人为失误，代表着一种关于复杂系统如何运作的陈旧看法。
安全专家西德尼·德克尔认为，你可以把“人为失误视为事故的原因”，也可以把“人为失误视为更深层问题的症状”。他还指出：“要理解失败，必须先理解自己对失败的反应”，更重要的是，“反应越多，理解越少”。理解人为失误，对于避免事后偏见影响未来决策也至关重要。
了解事后诸葛亮的危害
据说马克·吐温曾说过：“历史不会重演，但总会押韵。”这仍是关于国际关系本质的睿智忠告：我们在防止全球性事故方面成绩不佳，但事后看来，其原因往往显而易见。然而，事后偏见或许是影响决策的认知偏见中最棘手的一种，尤其是在我们面对日益增长的未来不确定性时。
领导者对近期失败的解读必然会影响其未来战略——例如，特朗普执政期间美国将如何处理叙利亚和伊拉克问题，引发了如此多的焦虑，原因正在于此。在研究航空灾难时，德克尔发现，人们对过往失败的大多数反应都具有以下四个共同特征：
1）回顾性：“反应源于我们能够回顾一连串事件，而我们已经知道其结果。”
2）反事实：“他们会详细列出人们本可以或本应采取哪些行动来防止事故。”
3）评判性：“他们会因所谓的个人缺点而评判当事人（例如，花的时间不够、注意力不够集中、动力不足）。”
4）近因性：“他们关注在时间和空间上离事故最近，或最有可能防止事故发生的人。”
但事后偏见危害甚深，它会把艰难而复杂的现实变成简单线性的叙述，将艰难决策仅仅描述成是或否这样的二元选择。这种错觉很危险，因为它模糊了你如今所知道的当时实际情形与人们当时所理解情形之间的区别。反过来，这会削弱我们抵御未来类似冲击的韧性。回顾2016年的事件时，应避免三种受事后偏见影响的分析错误：
1）预定结果：“我们认为一连串事件必然导向某个结果。我们低估了当时人们面临的不确定性，或者没有理解实际结果在当时看来会有多么不可能。”
2）线性排序：“我们把一连串事件看作线性过程，顺畅且不间断地导向如今已知的结果。倘若我们当时身处其中，就会意识到可能存在多条路径，局面可能令人困惑……”
3）过度简化：“我们过度简化因果关系。能够倒着追溯一连串事件时（这与人们当时的经历恰恰相反），我们很容易把‘结果’与其前面的‘原因’（而且只与那些原因）联系起来……”
除了这些错误，在面对不确定性做决策时，还有其他重要的认知偏见。
确认偏误： 我们会过分看重支持偏好信念的证据，却不够重视与之相矛盾的证据。我们没有公正地搜寻证据。
锚定与调整不足：我们以一个初始值为决策依据，却未能充分调整自己的思路。
群体迷思：我们不惜牺牲对其他行动方案的现实评估，也要力求达成共识。
自我中心：我们的视角过于狭隘，以至于无法想象一项政策或战略会如何影响他人。我们假设每个人都能获得与我们相同的信息。
来源：改编自 Beshears 和 Gina
我们需要提醒自己，尽最大努力识别并控制认知偏见。然而，当挑战实际上是全新的问题时，领导者仍有可能把它当作已有已知解法的问题来处理。
了解技术性挑战与适应性挑战的区别
罗纳德·海费茨和马蒂·明斯基指出，把适应性挑战当作技术问题处理，是领导力最大的失误。他们的研究表明，领导者面临两类挑战：适应性变化和技术性变化。如果问题的定义、解决方案和实施方式都很明确，他们就将其归为技术性变化。相比之下，适应性变化需要新的解决方案和新的学习。他们的结论是，适应性变化必须依靠组织的集体智慧来实现。组织还需要通过学习逐步找到解决方案，而不是简单地搜寻已知答案。
如今大多数人出生于冷战期间或冷战结束后；在那个时代，美国在世界事务中的领导地位在某种程度上被视为理所当然。我确信，未来多极世界的出现将给全球治理带来许多适应性挑战。这一前景或许是人们对世界未来局势感到焦虑的主要原因之一。在缺乏新假设或原创范式的情况下，领导者需要学习新的手段和方法，也可能需要开展试验。气候变化、网络安全或第四次工业革命等适应性挑战可能只能靠摸索应对；这种前景令人不安，至少可以这么说。这也是焦虑的另一个来源。
驾驭全球不确定性
学会上述四件事，有助于你在全球不确定性面前作出决策，但你的目标不应是预测未来。回到脱欧和美国大选，值得一提的是，十年前菲利普·泰特洛克就已证明，准确地长期预测政治几乎不可能。
从行为角度看，他的关键发现是，政治分析人士不仅对自己了解未来的程度过于自信，而且不愿根据新证据改变看法。因此，长期预测的准确性不比碰运气更好，也就不足为奇了。换句话说，与持相反做法的人相比，能够自我批评并避免简单启发式方法的政治预测者，更善于为未来结果分配概率。泰特洛克的研究还发现，与年长、地位较高的人相比，组织中较年轻、地位较低的人更热衷于评估概率判断的准确性。
已故意大利学者兼小说家翁贝托·埃科逐渐将世界视为一个无害的谜团。但他也指出，这个谜团“因我们试图将其解释成仿佛存在某种根本真理而变得可怕”。在应对来年的不确定性时，这段哲思或许同样值得铭记。
