還記得第一種說法，你的印象中也很有可能是第二種說法，不確切的說法，即證據表明沒有黑天鵝現象。我把這種混淆稱為迴路錯誤（round…trip fallacy），因為兩種說法是不可互換的。
把這兩種說法相混淆犯了一個很小很小（但至關重要）的邏輯錯誤，但我們對微小的邏輯錯誤是沒有免疫力的，教授和思想家也好不到哪裡（複雜的方程式似乎無法與清晰的思維和諧共存）。除非我們的注意力非常集中，否則我們很可能無意識地簡化問題，因為我們的思維在我們無意識的情況下習慣這麼做。
這個問題值得我們更深入地探討。
“我從未想說保守主義者通常很愚蠢，我想說的是愚蠢的人通常很保守。”約翰？斯圖亞特？米爾（John Stuart Mill）曾抱怨說。這個問題由來已久：如果你告訴人們成功的秘訣並不總是技能，他們會以為你在說這不是靠技能，而是靠運氣。
我們在日常生活中運用的推理機制不適用於複雜的環境，當一句話的措辭稍做修改時，其語義會發生很大變化。想一想，在原始環境裡，“大部分殺手是野生動物”與“大部分野生動物是殺手”這兩種說法之間的差異是沒什麼影響的。雖然混淆二者是一個錯誤，但幾乎沒什麼影響。我們的統計直覺還沒有發展出認為二者差異很大的思維習慣。
領域特殊性
無法自動把知識從一種情況轉化為另一種情況，或者從理論轉化為實際的狀態，是人類本性中令人困擾的特性。讓我們稱它為行為反應的“領域特殊性”。領域特殊性的意思是，我們的行為反應、思維模式和直覺取決於事物的背景，進化心理學家稱之為事物或事件的“領域”。教室是一種領域，生活也是。我們對一則資訊的反應不是根據它的邏輯特性，而是根據它的環境，以及它在我們的社會情緒系統中的位置。在教室中以某種角度理解的邏輯問題在日常生活中可能受到不同的對待。實際上，它們在日常生活中確實受到了不同對待。
黑天鵝 第五章（2）
知識即使是準確的，也不總是產生適當的行為，因為我們習慣忘記我們所知道的，或者忘記如何正確對待知識，即使我們是專家。讀者已經看到了，統計學家習慣把腦子留在教室裡，一旦他們來到大街上，就會犯最微小的推斷錯誤。1971年，心理學家丹尼？卡尼曼（Danny Kahneman）和阿莫斯？特沃斯基（Amos Tversky）不斷向統計學教授提出不像統計學問題的統計學問題。其中有一個類似下面的問題（為了表述清楚，我改變了原題）：假設你生活的城市有兩家醫院，一家大，一家小。某一天，其中一家醫院出生的嬰兒中60％是男孩。這有可能是哪家醫院？許多統計學家的回答（在閒談中）相當於犯了選擇大醫院的錯誤，而實際上統計學的基礎就是大樣本更為穩定，對長期平均值（在這個例子裡是每種性別各50％的比例）的偏離比小樣本更小。這些統計學家連自己的考試都會不及格。在我做數理專家的日子裡，我遇見過數百次忘記自己是統計學家的統計學家犯這類嚴重錯誤。
再看一個我們在日常生活中犯可笑的領域特殊性錯誤的例子。讓我們來到豪華的紐約銳步體育俱樂部，看一看多少人乘手扶電梯上了幾層樓之後，徑直奔往臺階式健身器。
我們在推斷和行為反應上的領域特殊性表現是雙向的：有些問題我們能夠在實際應用中理解，卻不能在課本中理解；有些問題我們更容易從課本中理解，卻不能在實際應用中理解。人們能夠不費力地在社會環境下解決一個問題，但在它以抽象的邏輯問題形式出現時不知所措。我們習慣在不同的情況下使用不同的思維機制，或者模組：我們的大腦缺少一臺全能中央計算機，對所有可能的情況制定和應