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一是人们始终无法明确，风险发生的预兆是否真的会导致危机，很难区分经济增长是基于坚实的基本面，还是仅仅因泡沫所致，只有事后才能知晓。这也影响到第二个原因，即没有人愿意相信风险会发生。那些对过度行为提出警告的人往往会被指责，这是人性使然，因为我们更愿意相信事情最终会有好结果。同时，由于预防风险的成本很高，人们倾向于什么都不做，直到为时已晚。最后一点，欧美大多数政策制定者在其职业生涯中，可能只经历过一次危机，因此几乎没有应对风险的经验，且希望在自己执政时风险不会发生。他们缺乏经验，外加不信任拥有处理风险一手经验的专家，导致产生一厢情愿的想法，对风险疏忽大意，进而做出过度反应。

乔恩·丹尼尔森：金融监管中存在一种合成谬误：如果让每个金融机构都谨慎行事(表现良好、遵守规则、实力雄厚)，那么整个系统就是安全的。这是不对的。因为如果每个人都谨慎行事，那么在发生严重冲击时(这种情况总会发生)，就没有人能够通过购买高风险资产来吸收冲击。相反，他们会出售风险资产，这对谨慎的金融机构来说是明智之举，但其后果是使危机更加恶化，因为这会导致价格下跌，并产生向大量资产蔓延的趋势。

乔恩·丹尼尔森：几年前，我和我的同事将风险分为两类：外生风险和内生风险。外生风险是指来自系统外部的事件，如6500万年前导致恐龙灭绝的小行星。内生风险则由构成金融系统的人员和机构在系统内部相互作用而产生。通常风险测量工具测量的风险是外生风险。但问题在于，巨大冲击背后往往是金融体系各机构之间的相互作用，它们彼此间形成恶性反馈从而放大冲击，或形成良性反馈从而抑制冲击。正是这种反馈导致了内生风险。

从内生风险中能得到的教训是：最重要的风险都会被隐藏起来，直到为时已晚。原因在于银河国际APP，看得到的风险很难被忽视，也易被解决，可以称之为“已知的未知风险”。最危险的风险是“未知的未知风险”——不知道它的存在，直到为时已晚。2008年的次级抵押贷款就是一个例子，我们知道它的存在，但不知道系统会如何处理它们，这正是危机核心所在。内生风险是“未知的未知风险”。

出于两个原因，当局不应把所有精力只放在控制他们所能看到的风险上。一方面，这会制造一种“一切尽在掌控”的错觉；另一方面，这会让不稳定的力量不受控制地增长。相反，当局应该认识到，从未想过的事情可能发生，并且在发生时做好应对准备。换句话说，不要只关注单个冲击，而要研究不稳定背后的关键因素，这些因素可能表现为多种不同冲击。要关注基本面。

乔恩·丹尼尔森：人工智能很可能在下一场危机中扮演重要角色，它们发挥负面作用的一种方式是，使金融体系的监管和运作更具顺周期性。也就是说，使它们都采取类似行动，从而放大经济繁荣和萧条。但问题在于，人工智能只能研究其训练集之中的内容银河国际APP，而由于危机非常独特且极少发生，因此识别和应对危机的信息不太可能出现在人工智能的训练集中。这是人类具有优势的一个领域，因为人类在伦理、历史、政治、心理学等方面掌握大量背景信息，这有助于他们对以前从未见过的事物进行推理。此外，在危机中，人类将多个个体聚集在一起，这个群体可以更好地作出决策，目前人工智能还无法做到这一点。

乔恩·丹尼尔森：过去的教训是，解决全球性金融风险的最佳途径是大国共同进行遏制。人类历史上最大的经济和金融危机，即1929年至1933年的大萧条，其主要原因之一就是当时的主要经济大国拒绝合作，只关注自身狭隘的国家利益。问题在于，不稳定的力量不是国家性的银河国际APP，而是全球性的。因此，这种狭隘的思维为不稳定力量提供了“氧气”。