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title: ブラック・スワン メモ

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# ブラック・スワン メモ

## 治療より予防、報われない人々
- 病気になってから治療するとり予防するほうがいいのは明白
- 世界を未然に救ったヒーローは誰も気づかないので評価されない

## 日常はまったく日常ではない
- ある現象を調べるとき、２つの方法がある
  - 異常なものを切り捨てて、「普通なもの」に焦点を当てる
  - 極端な場合、極端な結果に焦点を当てる
- たとえ話
  - 人の本性は普通の日ではなく、厳しい環境に置かれた時に表れる
- 社会は滅多に起きないが影響が大きい事象によって進んでいく
- ベル型カーブ（正規分布）にしたがって推論し、不確実性を飼いならした気でいることを本書では、「壮大な知的サギ」と呼ぶ

□ コメント
- 株安連鎖　経験則なくアルゴリズムがマヒ: https://www.nikkei.com/article/DGKKZO56786370T10C20A3EA1000/
  - 「1600億年に1度の暴落」は正規分布に当てはまらないものを無理やり当てはめた結果
  - 出てくる数値に意味がない

- ロング・ターム・キャピタル・マネジメント破綻 https://web.archive.org/web/20190531080828/http://www.qmss.jp/prob/finance/6-ltcm.htm
  - LTCMの話題については後の章で出てくる
  - > かってフランク・ナイト（Frank Knight, 1921）が「リスク」と「不確実性」を分け、リスクは想定された事象で確率がわかるもの（したがって保険が可能）、それに対し「不確実性」は想定範囲にも入っておらずその確率は測れない、というよりはそもそも「確率」自体成立しない（いわば、本物の不確実性）と述べた古典法則が思い出される。

## プラトン性：型に当てはめる
- 人間は純粋で扱いやすい「型」に当てはめて考える傾向がある
- この傾向をプラトン性と本書では呼ぶ
- プラトン性によって人間は実際に分かっている以上のことを分かっていると思い込む。
- モデルや枠組みがいつも間違っているわけではないが、特定の分野では間違ってしまう
- 「どのあたりで間違っているのかがわからない」「間違いが深刻な影響を及ぼす」場合にひどい副作用を引き起こす

□ コメント
- AIは過去のデータに基づいて正規分布よりは複雑な（人間が理解不可能な）モデルを作成し、推論が行えるようになる
- しかし、パターン化には違いがないので、本書の言う特定の分野（何を指しているのかはわからない）ではAIも大きな過ちを犯すのかもしれない

## どうなっているのかは誰もわからない
- 歴史と接する時、人々は3つの事象に陥る
1. わかったという幻想。世界はずっと複雑（あるいはランダム）であるが何が起こっているか分かっていると思い込む
2. 振り返ったときの歪み。後付で物事を解釈してしまう。
3. 実際に起こったことに関する情報を過大に評価する。

## 最高の（最悪の）アドバイス
- 「稼ぎを何倍にも拡張できる」仕事を選べ
  - 働いた時間や仕事量に比例しない仕事を選べというアドバイス
  - 例えば、「トレーダー」「音楽家」「映画俳優」「ハリーポッターを書く」
- 結論から言うと、これは悪いアドバイス
  - こういった仕事は、競争が激しく、格差が大きく、まぐれに振り回され、努力と成果が結びつきにくい

## 拡張可能性の誕生
- 録音技術が発明されてから町の音楽家は仕事を失った
- 本も映画も同じ

□ コメント
- 現在もっとも拡張可能性があるのはデジタルでありインターネットである
- GAFAMの時価総額、東証1部超え　560兆円に　近づく社会インフラ: https://www.nikkei.com/article/DGKKZO58879220Y0A500C2EA2000/
  - 世界の時価総額上位が軒並みIT企業なのは、デジタルとインターネットに拡張可能性があり、「稼ぎを何倍にも拡張できる」市場で成功を収めたため

##　月並みの国
- 1000人の人がいるとして体重順に並べるとする
- 世界で一番体重が重い人を連れてきても、全体の体重に占める割合はたかがしれている
- 外れ値が全体に大きな影響を及ぼさない世界

□ コメント
- 月並みの国は、正規分布、モデル、枠組みで扱える

■ 果ての国
- 1000人の人がいるとして財産の額順に並べるとする
- 世界で一番のお金持ち、ビル・ゲイツを連れてくる
- 全体の財産に占めるビル・ゲイツの資産は99.999..%になってしまう
- 外れ値が全体に大きな影響を及ぼしてしまう世界
  - 財産の平均は数値上意味のないものになってしまう
- 「本の売上」「論文の引用回数」「企業規模」
- 物理的ではなく社会的なもの

■ 千と一日の歴史 七面鳥に学ぶ
- 七面鳥は毎日エサをもらう
- それを一般的に成り立つ法則だと信じる
- 感謝祭の前の日にその新年は覆される
- 過去の1000日の観察結果は1001日目の変化にはまったく役に立たないどころかマイナスのものとなることがある
- 七面鳥にとっては1001日目はまさにブラックスワンであったが、鶏肉屋にとってはそれは予期された出来事である

□ コメント
- 学習データが偏っている・限られるAIに対しては、人間は鶏肉屋の立場になることができる？。ブラックスワン（外れ値）はアルゴリズムの脆弱性？