1. 什么是“黑天鹅”？

人们已经习惯称一个新出现的影响巨大的新事务为“黑天鹅”。为什么它被叫作“黑天鹅”呢？这个称呼有什么特殊含义呢？

说起“黑天鹅”，人们第一印象就是塔勒布的《黑天鹅》。书中关于“黑天鹅”的描述如下：

在发现澳大利亚黑天鹅之前，所有的欧洲人都确信天鹅全部是白色的。这是一个牢不可破的信念，因为它似乎在人们的经验中得到了完全的证实。对一些鸟类学家（以及非常关系鸟类颜色的其他人）来说，看见第一只黑天鹅大概是一种有趣的惊奇体验，但这还不是澳大利亚发现黑天鹅的重要性之所在。它说明我们通过观察或经验获得的知识具有严重的局限性和脆弱性。仅仅一次观察就可以颠覆上千年对白天鹅确定性观察所得出的结论。你所需要的只是看见一次黑天鹅就够了。
出自《黑天鹅》序

并且，“黑天鹅”事件具有正面几个典型的特征：

首先，它具有意外性，即它在通常的预期之外，也就是在过去没有任何能够确定它发生的可能性的证据。其次，它会产生极端影响。再次，虽然具有意外性，但人的本性促使我们在事后为它的发生编造理由，并且使它变得可解释和预测。
简而言之，这三点概括起来就是：稀有性、极大的冲击性和事后（而不是事前）可预测性。
出自《黑天鹅》序

2. “黑天鹅”——产生重大影响的小概率事件

根据作为对于“黑天鹅”的事件的介绍，它其是通过大量事实归纳出的一个重要结论的反例。这个反例的存在，就会导致真理不再成立。因此，它具有稀有性和事后可预测性是是显而易见的。
它的极大的冲击性，是用来形容影响程度的。如果它推翻的结论具有着非常重大的意义。那么，它就会造成非常深远的影响，如9·11事件。
可能说在9·11之前，人们都认为这种恐怖袭击事件的可能性几乎为零。然而9·11事件彻底改变了美国对于恐怖袭击的认识，同时也改变了对美国本土安全形式的认识。同时，它也对世界的形式造成了深远的影响。

一些理想主义者会天真的以为，黑天鹅事件是可以在事前被准确预测的。因此，每次黑天鹅事件后，这些人都会汇总时间相关的各种线索，想以此证明它是一个可被预测的事件。
实际上，这些明显的线索被忽视的原因才是我们应该关注的。如果仅仅关注这些客观存在的线索，而忽略了线索被忽视的原因，黑天鹅事件的风险任然存在。

3. 一个真实的“黑天鹅”事件

应该说，最近两年的主要工作就是在解决黑天鹅事件。这个事件符合黑天鹅的三个特点：

• 稀有性
  这个事件是一个小概率事件，全年平均每个区域发生的次数小于1次。
• 极大的冲击性
  这个事件会给区域的业务带来巨大的损失和影响，严重的可能影响到区域的业绩，及项目的后继合同。
• 事后（而不是事前）可预测性
  问题原因并未超出现在所预期的全部可能的原因清单。并且，多数的问题在发生之前都有明显的征兆。

这个工作前后经历了多轮改进，但是效果都不是非常理想。先是收集所有的单点问题，对所有问题进行归并，通过提前预防来防止问题再次发生，但是效果并不理想。问题的频度有所下降，但是仍然比较高，并未将影响降低。然后，针对问题比较集中的原因，做逐点排查和优化改进。这一次的效果还比较明显。改进后，问题数量下降非常明显。最后，通过系统优化的方法来优化，现在系统优化方案也初现成效。

应该说，对于这个问题来说，基于预测每个事件发生来防止“黑天鹅”事件发生，是完全不可行的方法。只有通过系统的方法，从问题的原因上解决问题，才会得到比较理想的效果。而效果最好的方法是从系统方面进行优化，改变“黑天鹅”事件对系统的影响程度。通过达到对事件的免疫的效果，“黑天鹅”也就不再是“黑天鹅”了。

4. “黑天鹅”事件对我的启发

从“黑天鹅“事件中，可以得到几点启发：

• “黑天鹅“事件都来源于可预知的小概率事件
  其事后可预测性决定了，事前还是有可能被发现的。只是它的概率比较小，所以时常被人忽视。
  通过系统性地思考事件的发展，以及相关领域的联系，它是可以被正向分析和识别出来的。

• 按照问题影响对事件排序，而不是概率
  对于系统识别出来的风险，要从对系统影响的角度优先考虑。避免因为概率小，而直接将其忽略掉。

• 从系统角度考虑对“黑天鹅“事件的改进
  针对“黑天鹅”事件进行单点地改进只会起到事倍功半的效果。而从系统角度来考虑“黑天鹅”事件改进，将事件对系统的影响下降到可以被容忍的程度上。这只“黑天鹅”也就不足为惧了。

“黑天鹅”事件是一个真实存在的小概率事件，但却会对系统造成致命伤害。它的概率比较小，所以常被忽视。这种忽视尤其常见于系统设计阶段。因对于小概率事件视而不见，它演变为系统的“黑天鹅”，并带来巨大的“惊喜”。