ルーディック・ファラシー:現実をゲームと勘違いするとき
なぜカジノの論理は現実生活で破綻するのか — そして本物の不確実性のもとでどう推論するか
ルーディック・ファラシーとは何か?(ナシーム・タレブ)
ルーディック・ファラシーとは、ナシーム・タレブが著書『ブラック・スワン』で名づけた概念で、ルールが定まり、結果が限定され、確率が安定しているという性質を持つゲームの論理を、そうした前提が成り立たない領域 — つまり現実生活の大部分 — に適用してしまう誤りを指す。この誤りが重要なのは、ゲームに似た分布の上に構築された標準的なリスクモデルが、極端で予期しない出来事の頻度と規模を体系的に過小評価してしまうからだ。これはタレブの分析概念であり、それを支持するエビデンスは主に観察的・歴史的なものであって、対照実験によるものではない。
カジノではルールが固定され、確率は既知であり、最悪の結果はあらかじめ定められている。人生の大部分はそうではない。ルールは変わり、未知の未知が支配し、最悪の結果は往々にしてモデルに含まれていなかったものである。タレブは、リスク管理における主要な枠組みは、現実からではなくゲームからその前提を借用しており、その結果、最も重要な事柄について正確に間違ったモデルを生み出していると論じる。以下の実践は、人為的なランダム性ではなく、本物の不確実性に見合った思考の習慣を築く。
実践法
- 自分の領域のルールが本当に安定しているか確かめる
確率モデルを適用する前に、結果を左右するルールがゲームの途中で変わりうるかを問う。
- 自分のモデルの外にある結果のための余裕を持って計画を立てる
リスクモデルに含まれていない出来事のために余力を確保する — なぜなら最も大きな被害をもたらす出来事は、たいていモデルに含まれていないからだ。
- 過去の範囲を超えた結果に対して計画をストレステストする
最悪の結果が過去に観測されたどんなケースよりも2倍悪かったら、自分の計画がどう持ちこたえるかを問う。
- 精密さより選択肢の幅を優先する
不確実な環境では、最適化された固定ポジションよりも方向転換の余地を優先する。
- 予測やモデルにおける偽りの精密さに注意する
精密な確率や定量的予測には、そのモデルが領域に適合しているかどうかについて明確な疑いを持って接する。
- 自分が推論の基盤にしているカテゴリーが本当に当てはまるかを問う
モデルや枠組みを適用する前に、それが構築された基盤となるカテゴリーが自分の状況に本当に一致しているかを確かめる。