# 為什麼 Alex Honnold 怎麼解釋，人們都不相信 Free Solo 摔下來的機率可以趨近於 0？


## 一句話先說結論

> **人們之所以怎麼解釋都不相信 Free Solo 摔落的機率可以趨近於 0，
> 不是因為他們不懂 Alex Honnold 有多強，
> 而是因為這個主張，違反了他們對「世界如何運作」的核心信念。**

換句話說——
**這不是資訊問題，而是世界模型的衝突。**

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## 一、先釐清：這場討論，從來不是在吵「Alex 強不強」

當我們談 **Alex Honnold**，
很多人第一反應是：

> 「他真的很強，但這還是太危險了。」

但真正有爭議的，從來不是他的能力，
而是他背後的**一個主張**：

> 風險不在攀爬的那面牆
> 風險在訓練與準備
> 當「前置設計」足夠完整時
> → 摔落的機率可以逼近 0

這個主張在**邏輯上是合理的**，而且他也反覆用行為證明自己相信它。

問題是：
**為什麼這麼多人「怎麼聽都聽不進去」？**

> P.S. 所謂前置設計，就是讓成功不需要靠當下做出正確判斷，而是讓錯誤在系統層級變成「不可發生」。例如 路線的完全記憶、動作的自動化、對身體與心理狀態的嚴格把關，只在「條件全部滿足」時才開始行動。

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## 二、人們不相信「失誤可以被結構性移除」

多數人心中，其實都有一個沒說出口的前提：

> 人一定會犯錯
> 只是時間問題

在這個世界模型裡：

* 再多訓練，只是延後失誤
* 從來不是消除失誤

所以他們的推論路徑是：

> 只要時間夠長、次數夠多
> → 那一次一定會來

但 Free Solo 的前置設計邏輯，走的是**完全不同的路**：

> 失誤不是隨機事件
> 而是系統條件的結果
> → 條件被移除，失誤就不再可達

這不是「比較勇敢」，而是**對「失誤從哪裡來」的根本分歧**。

👉 **只要你相信失誤是必然的，你就不可能接受「機率趨近於 0」這句話。**

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## 三、人們無法把「機率」與「後果」拆開思考

大多數人的風險直覺，其實只有一句話：

> 後果極大 → 風險極高

這是一個**情緒驅動的模型**，
而不是機率模型。

但 Free Solo 的說法是：

* 後果確實不可逆（死亡）
* **但後果大小 ≠ 發生機率**
* 發生機率，是由系統結構決定的

問題在於——
**多數人在心理上，做不到這件事的拆解。**

只要後果是「死」，
他們就會自動把機率視為「不可接受」。

👉 這不是算術錯誤，而是一種**認知保護機制**。

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## 四、旁觀者無法驗證「系統真的被封閉了」

關鍵從來不是：

> 「他講得合不合理？」

而是這一句：

> **我怎麼知道，
> 你是不是漏了一個我沒想到的變數？**

對旁觀者來說，永遠存在這些可能：

* 突發的身體異常
* 無法預測的落石
* 心理狀態的瞬間變化
* 極小但致命的環境差異（窗戶有隻不該在那的可達鴨）

對 Alex 而言：

* 這些已被評估
* 已被排除
* 已被約束

但對旁觀者而言：**它們仍然存在。**

👉 **只要你相信「還有一個沒被想到的變數」，你就會認為機率永遠大於 0。**

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## 五、不可逆後果，會摧毀「趨近於 0」的信任空間

這是一個純系統層級的事實：

> 在不可逆系統中，
> 人們要求的不是「很低的機率」，
> 而是「不存在失敗路徑」。

但現實是：

* 機率論只能說「趨近於 0」
* 永遠不能說「等於 0」

於是旁觀者的判斷會變成：

> 只要不是 0
> → 就等同於「遲早會發生」

這不是不理性，
而是**零容錯世界中的合理保守性**。

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## 六、人們在投射自己的世界模型（也是最深的一層）

多數人生活的世界是什麼樣子？

* 高維度
* 多變數
* 他人干擾
* 組織、社會、運氣交錯

在這樣的世界裡：

> 前置設計一定有洞
> Surprise 一定存在
> 系統永遠不可能完全封閉

於是他們會做出一個**合理、但錯位的投射**：

> 「如果是我，
> 我一定做不到
> → 那他也一定做不到」

👉 這不是在否定 Alex，
而是否定「世界真的可以被降維到那個程度」。

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## 七、把所有原因收斂成一句完整論述

如果我要用一段話，完整回答這個問題，我會這樣說：

> **人們之所以無論怎麼解釋，都不相信 Free Solo 摔落的機率可以趨近於 0，
> 是因為這個主張，同時挑戰了三個深層信念：
> （一）失誤是否必然存在；
> （二）不可逆後果是否允許任何非零機率；
> （三）世界是否能被前置設計到「沒有模型外變數」。
> 只要其中任何一個信念不被接受，
> 所有技術性解釋，都只會被理解成——
> 『只是還沒遇到那一次。』**

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## 八、最後，一個可以被遷移的洞察

這件事，不只適用於 Free Solo，
也適用於管理、工程、AI、投資。

> **當你發現「解釋再多也沒人信」，
> 問題幾乎從來不在解釋本身，
> 而在於——
> 你正在要求對方接受一個
> 他們無法生活其中的世界模型。**

這時候，繼續解釋是徒勞的。
真正有用的選項只有兩個：

1. **換一個容錯更高的系統設計**
2. **誠實承認：這個主張只對極少數世界模型成立**

> **「旁人不信」
> 和
> 「真的不該信」
> 是兩件完全不同的事。**