Branko Milanovic
Several weeks ago on Twitter I wrote (in an obviously very short form) why I thought that Taleb was one of the most important thinkers today. Let me explain in greater detail. Taleb went from (a) technical observations about non-Gaussian distributions of some phenomena to (b) generalization of what this means for our perception of reality and the way we comprehend things (epistemology) to (c) methodology of knowledge and the role of inductive thinking to finally (d) a statement on ethics. To convey this he created a new type of writing. I will leave this last part undiscussed, but whoever has read Taleb knows that his writing style is absolutely original and like Borges’ can be imitated but never fully mastered.
Let me now explain each of the four points. My original acquaintance with Taleb’s writings (and this may be true for many other people) came from his Black Swan and the sudden celebrity status of somebody who has seen the Great Recession coming. But while this may or may not be true, I think that it is of quite secondary, or altogether minor, importance. What Taleb has done with his Fooled by Randomness and Black Swan is to have directed our attention to a class of phenomena that exhibit very skewed distributions to the right and fat tails. It is important to point out that there are two facts here: high-end values and their relatively great frequency (as compared to Gaussian distributions).
Following researchers like Benoit Mandelbrot (who worked a lot on Paretian distributions) Taleb argued that the number of phenomena with such asymmetric distributions is much greater than was commonly thought and that lots of our thinking errs by tacitly assuming normal distributors. Like Moliere’s Mr. Jourdain we have become Gaussian without thinking or knowing that we are. This can have nefarious consequences. Take an example that Taleb mentions. The distribution of personal weight is Gaussian; thus when we build elevators that carry people we can at most assume that there may be, at any given time, (say) eight persons weighting 250 pounds each in the elevator. Let us add another 1000 pounds for safety and we can be pretty confident that an elevator that can handle 3000 pounds will be safe. But then suppose we are constructing a flood dyke. Flood levels are not normally distributed. Moreover even the last highest flood value does not guarantee that the following flood cannot be worse. Building safeguard for floods is much harder: we can imagine that the worst future flood may be five times worse than any that we know, but it could turn out to be ten times worse: “the odds of rare events are simply not computable” (Antifragile, p. 7). The number of such phenomena like flood is huge: income and wealth distributions, size of cities (with all that it implies for urban planning), number of victims in wars etc.
These are the phenomena where the averages carry very little informational content, and even variances do not necessarily mean much (variance is often undefined in Pareto distributions). “Variance…is epistemologically, a measure of lack of knowledge about the average; hence the variance of variance is, epistemologically, a measure of lack of knowledge about the lack of knowledge of the mean” (Black Swan, p. 353). We are dealing here with what Taleb calls the “fourth quadrant”, the unknown unknowns.
From that series of observations that represent the core of Black Swan, Taleb moves to the question of how we comprehend things and learn about them. An empirically-based observational approach leads him to prefer inductive, “tinkering” approach to deductive one. Moreover, the tinkering approach was linked in Antifragile to not only robustness (that is, not being negatively affected by volatility) but to a newly defined characteristic of “anti-fragility”, that is of being positively affected (thriving) in conditions of volatility. His view is that only systems that have been created by a long process of tinkering (i.e., evolution) have sufficient resilience to withstand Black Swan events.
This has also led him to conservative political philosophy, similar to Edmund Burke’s (whom he does not mention): institutions should not be changed based on deductive reasoning; they should be left as they are not because they are rational and efficient in an ideal sense but because the very fact that they have survived a long time shows that they are resilient. Taleb’s approach there has a lot in common not only with Burke but also with Tocqueville, Chateaubriand and Popper (whom he quotes quite a lot). One may notice how a technical/statistical point made by Taleb such as “my field is error avoidance” leads to agreeing with Hayek’s critique of the “conceit of reason”. (I do not agree with this approach but my point here is to explain how I see the logic of Taleb’s system developing).
And to round off his system, Taleb moves to ethics (Skin in the Game), a topic introduced already at the end of Antifragile. Here Taleb’s view is that to be credible one must show by his behavior that he believes in what he preaches. To put it in Rawlsian terms one must affirm in daily life the principles in which he claims to believe. This is also a controversial topic: should we reject Rousseau’s view on how to raise children because he abandoned his own? Should we believe in that (unnamed) economist’s findings that happiness does not increase after $50,000 despite the fact that he avidly pursues high-paying gigs? One might wish to separate scientist’s views from his private behavior, but there is no doubt that an alternative (Taleb’s) view can be also defended and that we tend to find the correspondence of one’s life with professed beliefs to be a strong reinforcement of correctness of such beliefs.
Taleb has succeeded, as I mentioned in the beginning, in creating a full system that goes from empirics to ethics, a thing which is exceedingly rare in modern world. Whether because we are tired of grand systems or because our knowledge has been parceled due to the way knowledge is created and disseminated in modern academia, but very few people are able to create systems of thought that go across multiple disciplines and display internal coherence. This the uniqueness and importance of Nassim Taleb.
L’importanza del sistema di Taleb,
di Branko Milanovic [1]
Varie settimane fa scrissi su Twitter (in una forma ovviamente molto concisa) perché pensavo che Taleb [2] fosse uno dei più importanti pensatori odierni. Consentitemi di spiegarlo con maggiore dettaglio. Taleb passò: (a) da osservazioni tecniche sulle distribuzioni non-gaussiane di alcuni fenomeni alla (b) generalizzazione di cosa questo comporta per le nostre percezioni della realtà e per il modo in cui comprendiamo le cose (epistemologia), sino alla (c) metodologia della conoscenza e al ruolo del pensiero induttivo, per giungere (d) da ultimo ad una affermazione sull’etica. Per trasmettere tutto questo, egli creò un nuovo tipo di scrittura. Lascerò inesplorato questo aspetto, ma chiunque abbia letto Taleb sa che il suo stile di scrittura è assolutamente originale e come quello di Borges può essere imitato ma non può mai essere pienamente padroneggiato.
Consentitemi adesso di spiegare ciascuno dei quattro punti. Agli inizi la mia familiarità con gli scritti di Taleb (e questo potrebbe esser vero per molti altri) derivò dal libro Cigno Nero e dall’improvvisa condizione di celebrità di una persona che aveva previsto l’arrivo della Grande Recessione. Ma mentre questo potrebbe essere più o meno vero, io penso che abbia una importanza abbastanza secondaria, o nel complesso minore. Quello che egli ha fatto con il suo Giocati dal caso e Cigno nero è aver indirizzato l’attenzione verso una classe di fenomeni che mostra distribuzioni molto alterate verso la destra e ‘code spesse’ [3]. È importante mettere in evidenza che in questo caso ci sono due fenomeni: i valori della fascia alta e la loro grande frequenza (se confrontati alle distribuzioni gaussiane).
Seguendo ricercatori come Benoit Mandelbrot (che lavorò molto sulle distribuzioni gaussiane), Taleb ha sostenuto che il numero dei fenomeni con tali distribuzioni asimmetriche è molto maggiore di quanto comunemente si pensa e che una gran parte del nostro pensiero sbaglia assumendo tacitamente normali distributori. Come il Sig. Jourdain di Moliere, noi siamo diventati gaussiani senza pensare o conoscere quello che siamo. Questo può avere perfide conseguenze. Si prenda un esempio citato da Taleb. La distribuzione del peso personale è gaussiana; quindi quando costruiamo ascensori che trasportano persone noi possiamo al massimo ipotizzare che ci possano essere, in ogni dato momento, (diciamo) sei persone che pesano più di 110 chili ciascuno in un ascensore. Aggiungiamo altri circa 500 chili per sicurezza e possiamo essere abbastanza fiduciosi che un elevatore che può sostenere 1.400 chili sarà sicuro. Ma supponiamo in seguito di stare costruendo un argine contro le piene. I livelli delle inondazioni non hanno una distribuzione normale. Inoltre, persino l’ultimo più elevato valore di un’inondazione non ci garantisce che l’inondazione successiva non possa essere peggiore. Realizzare la salvaguardia dalle inondazioni è molto più difficile: possiamo immaginare che la futura inondazione possa essere cinque volte peggiore di tutte quelle che abbiamo osservato, ma si potrebbe scoprire che essa è dieci volte peggiore: “la probabilità degli eventi rari è semplicemente incalcolabile” (Antifragile, pag. 7). Il numero dei fenomeni simili alle piene è vasto: distribuzioni del reddito e della ricchezza, dimensioni delle città (con tutto quello che ciò implica per la progettazione urbana), numero delle vittime nelle guerre etc.
Questi sono fenomeni nei quali le medie comportano un contenuto informativo molto modesto, e persino le varianze non significano necessariamente molto (la varianza è spesso indefinita nelle distribuzioni di Pareto). “La varianza … è epistemologicamente una misura della mancanza di conoscenza della media; di conseguenza una varianza di una varianza è, epistemologicamente, una mancanza di conoscenza sulla mancanza di conoscenza del dato medio” (Cigno nero, pag. 353). In questo caso ci stiamo misurando con quello che Taleb definisce il “quarto quadrante”, le incognite ignote.
Da quella serie di osservazioni che costituiscono il cuore di Cigno nero, Taleb si sposta sulla domanda di come noi conosciamo le cose e su esse impariamo. Un approccio osservativo con basi empiriche lo porta a preferire un approccio induttivo, basato su (qualcosa che possiamo definire) l’ “armeggiare”, anziché quello deduttivo. Inoltre, in Antifragile, l’approccio dell’ “armeggiare” viene messo in relazione non soltanto con la solidità (ovvero, il non essere negativamente influenzati dalla volatilità), ma con una caratteristica innovativamente definita della “anti-fragilità”, ossia dell’essere positivamente influenzati (prosperare) in condizioni di volatilità. La sua concezione è che soltanto i sistemi che sono stati creati da un lungo processo di “armeggiamento” (cioè, di evoluzione) hanno sufficiente resilienza per resistere ad eventi da Cigno nero.
Questo lo ha anche condotto ad una filosofia politica conservatrice, simile a quella di Edmund Burke (che egli non cita): le istituzioni non dovrebbero essere cambiate basandosi sul ragionamento deduttivo; dovrebbero essere lasciate come sono non perché siano razionali ed efficienti in un senso ideale, ma perché proprio il fatto che siano a lungo sopravvissute dimostra che sono resilienti. L’approccio di Taleb ha molto in comune non solo con Burke, ma anche con Toqueville, Chateaubriand e Popper (che egli talvolta cita). Si può notare come un argomento tecnico/statistico avanzato da Taleb, quale “la mia disciplina è evitare l’errore”, porti a concordare con la critica di Hayek della “arroganza della ragione” (io non condivido questo approccio, ma in questo caso il mio scopo è spiegare come io vedo svilupparsi la logica del sistema di Taleb).
E per portare il suo sistema ad una conclusione, Taleb si sposta all’etica (il libro Rischiare grosso), un tema già introdotto alla fine di Antifragile. Qua il punto di vista di Taleb è che per essere credibile, uno deve dimostrare con la sua condotta di credere in quello che predica. Per dirlo in termine rawlsiani, uno deve affermare nella vita quotidiana i principi nei quali sostiene di credere. Anche questo è un tema controverso: dovremmo respingere il punto di vista di Rousseau su come allevare i figli perché egli abbandonò il suo? Dovremmo credere nelle scoperte di quell’economista (innominato) secondo il quale la felicità non si accresce sopra i 50.000 dollari, nonostante il fatto che egli persegua avidamente lavoretti con alti compensi? Si potrebbe desiderare di distinguere tra le opinioni di uno scienziato e la sua condotta privata, ma non c’è dubbio che anche un punto di vista alternativo (quello di Taleb) possa essere sostenuto e che noi tendiamo a ritenere che la corrispondenza tra la vita di una persona ed i suoi professati convincimenti sia un forte sostegno alla correttezza degli stessi convincimenti.
Taleb ha avuto successo, come ho ricordato all’inizio, nel creare un intero sistema, che va dai dati empirici all’etica, una cosa che è straordinariamente rara nel mondo moderno. Che dipenda dal fatto che siamo stanchi dei grandi sistemi o dal fatto che la nostra conoscenza è stata parcellizzata a seguito del modo in cui la conoscenza viene prodotta e diffusa nella moderna accademia, resta il fatto che pochissime persone sono capaci di creare sistemi di pensiero che attraversano svariate discipline e mettono in mostra una intima coerenza. Questa è l’unicità e l’importanza di Nassim Taleb.
[1] Questo vecchio post è stato riproposto in questi giorni da Milanovic. Credo che mi abbia attratto non solo per la mia completa ignoranza dell’argomento, ma anche perché il tema dei ‘cigni neri‘ nella politica (o delle ‘curve di distribuzione con risultati estremi‘ di fenomeni politici che erano assolutamente imprevisti solo pochi anni orsono) è diventato, come si sa, straordinariamente attuale. Probabilmente, anche questa è una ragione per la quale l’autore ci ripropone questo testo.
[2] Nassim Nicholas Taleb (Amioun, 1 gennaio 1960) è un saggista, matematico e filosofo libanese naturalizzato statunitense, esperto di matematica finanziaria e teoria della probabilità.
I suoi libri tradotti in italiano sono:
[3] Il termine statistico si riferisce alla probabilità di distribuzioni con possibilità relativamente elevate di risultati estremi. Nella finanza, esempi storici di ‘distribuzioni a coda spessa’ furono il crollo di Wall Street del 1929, il ‘Lunedì nero’ del 1987, la crisi finanziaria del 2007-2008 etc.
By mm
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