尚未開始閱讀此書前，仔細看著作者兩人堅實的學術背景，似乎預告著以學術觀點循序漸進地闡述，面對不確定時的一系列議題；然而，在一頁一頁翻閱之下，才如夢初醒般地置身於「學術觀點」與「實用觀點」的平衡狀態上。沒有滔滔不絕地引用學術理論的細節，反倒是循序地運用所有的篇幅，完成以下完整且關鍵的論述：從更細微地定義不確定性開始，而後闡述學術理論如何毫無保留地在不確定性的領域遭到濫用，再來說明人類面對不確定性時，其實必須採取貼近演化的相關作為，最後更帶領讀者回顧經濟上深具不確定的本質，並且歸納出適應及接納不確定性的方式。在閱讀的過程中，除了某些金融與經濟的專業知識無法詳盡理解之外，最精彩之處在於作者將不確性置於制高處且不貿然地揣測，並同時將人類自身演化許久後具備的關鍵特質進行橋接，使得整套論述極具說服力，連帶打破了傳統學術理論與模型無邊際地擴展，試圖展現其掌握不確定性的神話力量；然而，在這樣嶄新的論述觀點下，學術理論並非如此不受用，依舊能透過人類立世以來的演化特質，為理論進一步設限並善加利用，在這方面也是個人欽佩兩位作者之處。
在界定「不確定性」方面，經濟學者們無法預測出種種的危機，並非無能或是視而不見的結果，而是反映他們起初在界定出「風險」及「不確定性」方面，以套用手邊現有的理論或模型出了問題。事實上，兩者有很嚴謹的區別，「風險」指的是可以用「機率」描述的未知，也就是「已知的未知」—可以知道所有會發生的事情，只是不知道會發生哪一件事；「不確定性」指的是無法用「機率」描述的未知，也就是「未知的未知」—無法知道所有會發生的事情，更無法知道會發生哪一件事情。過去一百年間，嚴重忽略了「風險」與「不確定性」之間的區別，以致於將「機率」強行應用在「不確定性」的領域；因此，在金融模型不見過多的風險之下，二〇〇八年爆發嚴重的金融危機，一度讓許多人大吃一驚。所以，「不確定性」代表的深邃意涵便是，人們無法完全了解世界，以致於無法得知當下的行為，與未來結果之間的明確關係。在本書中，以「可解決不確定性」替代「風險」一詞，而「極端不確定性」替代傳統所指的「不確定性」。因此，運用更加精確的言語定義，人們所處的世界應當介於「可解決不確定性」與「極端不確定性」之間，也就是身處於「機率分配」與「意想不到」之間。雖然如此，人們只要好好控制「可解決的不確定性」，也就能夠好好管理「極端不確定性」，讓自己的生活充滿快樂，而不會處於過多的擔憂狀態。
相較於大自然至多為「平穩」流程的結果，透過許多人所互動形成的網絡，如金融、政治及商業等領域，由於太過龐大、複雜且定義不明確之外，還因為「反身性」—系統本身會受人的作為所影響，而呈現出「不平穩性」—無法類比於過往的影響結果，使得它們深受「極端不確定性」所限制，根本無法量化成「機率」來處理。從科學興起前的年代邁向如今科學樹立起權威的年代，「極端不確定性」的範圍相較於以往縮小了，較多的範圍成為「可解決不確定性」；然而，有些「極端不確定性」卻可能永遠也找不到明確的答案，故試圖利用「機率」來涵蓋完整的「極端不確定性」，充其量也只能在有限定的條件下，揭開其神秘難解的面紗，而無法予以完整地道破。所以，硬性地用「機率」中的長尾分佈，來描述極端不確定的未來，只會嚴重誤導他人，最終卻是那些無法想像的意外所造成；相較於此，專注於發掘「究竟發生了什麼事？」這個問題，並且由這些問題開始出發，盡可能地想像未來可能的任何變化，並為每一種可能擬定對應的解決辦法，才是最有效的應對辦法，這也說明了如何做好決策，並沒有放諸四海皆準的理論。
回顧人類看待「不確定性」的歷史，可以很明確地知道以「天意」取代，普遍視事件的發展為注定的，想要理解「不確定性」便必須了解「天意」，以致於歷史中為了解讀神諭，各類占星術及祭祀儀式盛行了數千年，直到近代晚期因為賭博的需求，數學才開始針對不確定性建構出機率理論。在十七、十八世紀全球展開貿易的年代，各類風險市場的建立促進了經濟的繁榮發展，順著科學推理發展出的現代機率理論也相隨崛起，更成為推動工業革命及空前經濟成長不可或缺的關鍵因素。眼見機率理論透過抽象的描述，可以提供如此精確的預測力，便吸引許多人的注意，使得後世人逐漸誇大此理論的應用範疇，卻忘了機率理論應用的關鍵前提在於流程的「平穩性」。機率理論欲涵蓋現實世界中人類各種的互動領域，必須先確定理論建構出的模型正確無誤，才能進一步完全相信此模型得出的結果，但事實卻是人類社會形成的各式系統，無比複雜又相互來回影響，根本無法對機率衍生的模型加以驗證，更遑論直接引用得出的結果。機率理論進一步的沿用，在於人們針對根本不了解或尚未界定出清楚的問題時，卻道出某件事發生的機率；追根究底地思考，可以發現這只是表達個人信念或信心的一種方式，也就是稱為「主觀機率」的敘述，本身並無法成為實用且有意義的答案；所以，沒有詳細了解資料並清楚界定問題之下，「主觀機率」根本沒有任何合理的基礎。在現實生活之中，理性的人不會在掌握的資訊不足時，進一步參與任何行動；而會在所處的情境中進一步觀察與詢問，並同時思考及釐清其中的脈絡，隨後再建構出自我的一番敘事，當敘事完整且有了充分的信心之後，才會做出最後的決策並採取行動。以投資的領域來思考，謹慎的投資人不會在不了解投資標的之下，將絕大部分的資金投入交易，而只會進行一小部分的投資；聰明的投資人就算充足理解情況後，還是會等待實際的股價與評估的價值有了顯著的「安全邊際」後，才會運用資金進行投資。簡而言之，絕大多數人並不是計算出每一件事情發生的機率後，才會決定如何行動，這種作為只會出現在刻意安排的實驗之中；人們在現實生活中面對「極端不確性」時，所對應的作為其實是普遍的二分法：不理解情況時，便會避開隨機性，置身於充滿確定性的環境之中；充分理解情況時，便會等待機會來臨，再揮出那關鍵性的一棒。另外一種特別的情況，便是不理解狀況時，依舊做出決策並展開行動，此種為非理性之人才有的特異作為。
從「期望值理論」、「期望效用理論」及「展望理論」，經濟學試圖以人們具備「公理型理性」來建立各式的模型，更試圖將其中的變數，和現實世界中可衡量的東西進行連結，並引進相關的資料於模型中進一步分析，卻終究無法描述世界真實的模樣，充其量只是一種詮釋社會脈絡的其中一種產物。這些理論早已暗地裡假設經濟發展具備「平穩性」—「可解決不確定性」完全涵蓋「極端不確定性」，也就是未來會發生的事情與過去相同，只是不知道哪一件事會發生；並且進一步假設人們能夠清楚知道這些可能發生事情的全貌，然後得以計算出各自發生的機率，搭配結果計算出一個期望值或期望效用，或是將期望值與期望效用進行對照，針對兩者差異進行「風險規避」的衡量，最終做出決定。從詮釋的觀點進行思考，想像及創意領域雖然是在虛構的世界裡運行，卻是認真思考及反應現實世界的一種方法，也許與經濟學中的模型及理論有異曲同工之妙。更進一步思考對「極端不確定性」進行精確的定義，主要是為了減少或消除自身對其模糊性的認知，使得這種定義本身便是任意的，並沒有絕對的標準可循，因為未來始終無法預知，沒有人能對未來有著絕對的精確認知。所以，由於經濟的發展遭受系統本身及其中人們相互的影響，並非線性的亦不依循規律性運作，基本上便具備不可預測性，也就沒有所謂絕對的精確認知，目前可以清楚得知的便是人們的「預期」，對於未來的經濟發展有著關鍵性的影響。人們通常以各自所屬的「參考敘事」，對於現實生活進行各自的詮釋，然後展開行動；這麼做是為了確保「參考敘事」穩健且具有韌性，讓行動的良好結果如預期，或是不幸的結果發生時，能將危害降低在預期的範圍內；所以，傳統觀點將「風險」定義為公認的價格波動，卻應該是事情實際上的發展偏離「參考敘事」的程度，而由於每個人擁有不同的「參考敘事」，「風險」對每個人而言便不相同。身處於「極端不確定性」的世界之中，儘管「參考敘事」多麼完整，終究是有限的而無法想像出所有的可能結果，於是為了保護「參考敘事」不受危害，也就是依此行動後的結果一如預期，保險便成為人們的選擇，或是刻意挑選一些不太可能發生的事件進行了解，從中理解相關的脈絡，並在事前建立起相關判斷及處理方式，以化解行動過程中這些事件發生。
由上述充分理解「極端不確定性」的本質，以及人們實際上面對的方式後，接著便開始深入探討這種方式的深邃本質。既然未來不可預知且人們透過「參考敘事」進行理解，那麼「理性」的判斷及行動，便是針對現實合理的世界建構出信念，並且以符合信念的方式，以邏輯性展開對應的作為，此也意謂著「理性」並不是放諸四海皆準的唯一定義，卻符合亞里斯多德以「審慎的卓越」來描述「實踐的理性」。建構信念的過程涉及「推理」，而「歸納推理」及「溯因推理」佔據十足的重要性；前者著重在事情發生結果的觀察，然後整理出顯著的結論，以構成對於事情本身的經驗，後者著重在為一個事件提供最好的解釋。錨定在「極端不確性」本身，當事件發生了不符合當初建構信念時應當有的結果，而當事人不願意更動自身的信念，以及依此行動的相關決策，便是一位「不理性」的人。從這樣的角度思考，人們建構信念所依據的前提，永遠不是對於「極端不確定性」的完整描述，儘管依循推理原則使得行動合理，卻依舊是有限的且可能出錯。「行為經濟學」中所描述的行為「偏誤」，是相對於實驗中明確的小世界，根據唯一的公理所定義出的行為；然而，實驗的小世界從來不同於現實的大世界，更是充滿著「極端不確定性」，使得身處其中的人們，必定在缺乏完整且精確的描述之下，做出各自的決策及行動，以此形成多元的結果並非「偏誤」，反倒是貼近現實的產物。在「極端不確定性」的環境中，爬梳情境脈絡進行觀點上的判斷，其實是正在進行「溯因推理」，藉此在定義不明確的問題下發揮「想像力」；在這樣的過程中，人們運用各自的知識與經驗，試圖理解眼前複雜且不明確的問題，可想而知得出的結論將會各自不同，卻也促成「科學發現」與「藝術創新」。所以，透過自身多方經歷並擴展經驗，將能夠在面對「極端不確定性」時，尋找出一個夠滿意的策略，而不是一個最適化的策略，以形成一個夠好的結果。有經驗且出色的決策者，關鍵能力在於精煉地評估情況，並迅速得出一個可行的選項，而不是找出一大堆的選項，然後計算後從中挑選出一個最佳的選項，主要原因在於無法知道進行那種計算所需要的全部資訊。由此來看，人們其實運用「演化型理性」而非「公理型理性」，藉由「捷思法」進行選項的挑選，以提高生存的機會，也就是利用「情境脈絡」及「演化結果」，解決「極端不確定性」中面對的問題。
人類處理問題的方式顯然與電腦不同，電腦擅長解決定義明確的「謎題」，人類則擅長想辦法因應開放式的「疑團」。因應的方式便是利用人類「語言」與「溝通」的能力，透過社交互動受益於「集體智慧」，而後運用「個人智慧」擬出「參考敘事」，以此自私基因在群體中演化的方式，來規劃未來生活以利生存；「參考敘事」不見得有具體的細節，卻有著完整的架構，以作為規劃的堅實基礎。如同蘇格拉底式的對話，在群體互動之下，說出彼此對立的論點，尋求出一種所有人都認同的敘事，並以此設定未來行動的方向。由於群體中呈現出多樣化的特徵，個人將更能在面對「極端不確定性」時生存下來；因此，社會出現了不求回報的「利他行為」，同時嚴懲卑劣的行為，以同時確保個人及群體能夠不容易遭受意外的危害。人類進一步透過「分工合作」的方式，降低了事情的複雜性，亦使得專注的事情範圍縮小，將更進一步降低出錯的可能性，也就降低了失敗的風險，而更有機會進行創新。因此，「社交能力」是人類主窄地球的原因，這種能力讓人類產生「集體智慧」、「社會規範」及「國家制度」，以此建構出群體及其多元化的樣貌，來共同面對「極端不確性」的未來；故人類的「推理能力」並不適合單獨使用，必須透過群體的相互交流來彰顯。從這樣的觀點進行思考，社會文化中的道德規範及宗教習俗，便是一種演化流程的產物，主要為了阻止不合作的行為，因此建立了各種制度，以加強對不合作者的制裁；更進一步地，道德規範及宗教習俗亦在競爭市場中運作，以展現其修改、複製及選擇的流程，最終演化出更能幫助人類生存的特徵。人類除了先天基因上的「利己行為」，還有後天長時間演化而產生的「利他行為」，雙雙成為人類得以生存至今的關鍵因素；所以，「行為經濟學」所聲稱的「非理性偏誤」，其實反而是理性的並起源於演化，為的是面對「極端不確定性」時，能夠允許個體藉由群體的幫助，以追求對各自較好的選擇，更同時讓群體保持多元的樣貌，以應對未來無法預知的可能危害發生。
「參考敘事」便是「說故事」，這種面對複雜情況的推理方式，早已存在好幾萬年之久；故事中運用類比的方式，試圖理解過程與事實並同時測試論述，進而吸引他人進行合作，以達成預期中的結果。由於多數人比較喜歡具體而不是抽象的東西，透過可信度高又連貫的故事類比方式，將能夠有助於自己說服他人進行合作，同時幫助自己深入了解未來的真實世界。所以，為未來事件描繪出各式的情境，便是接受「極端不確定性」的開始，逐一深入各種情境進行故事性的規劃，便是將自己對於未來的想法加以整理，而不是對未來進行預測。從這樣的觀點思考，一份商業計畫書便是強迫創業者，將投射至未來的未知願景轉化為文字及數字，以便可以說出一個可信且連貫的故事，以爭取他人的有力支持，來達成創業者的最終目標。雖然文學或科幻小說、舞台戲劇及寓言不具備真實性，卻不妨礙這類敘事的洞見，主要在於觀賞或閱讀的過程中，常會啟發人們以新的方式檢視自己的生活，更重要的是隨著欣賞者不同，啟發的觀點也不盡然相同，故一個虛構故事的品質取決於「啓發性」，而非普羅大眾認為的「真實性」。當人們透過敘事的方式，將會強化自己對於事物的認知，同時增強相對應的情感，以此造就出相對於事物的獨特「身份感」，最終衍生出充分的信念。
整個思想世界並不是為了完整描繪出完整的真實世界，而是提供一種工具，使得使用者能夠更容易找到前進的道路。由於人們普遍不願意承認「極端不確定性」的存在，以及「運氣」在人類事物中所扮演的角色，所以傾向於相信後見之明—亦即利用事後的結果來評斷事前的決策；事實上，假設全然信服未來深具「極端不確定性」，將會發現以「流程推理」而不是「結果」的好壞，來評估決策的品質會比較好。主要原因在於，倘若完全相信未來只是過去及現在所有可能發生事情的機率分配，那麼當下勢必能有辦法完全掌握未來任何的變異，此時就會相信未來一定會成功，所以必須以「結果」看待決策的品質；倘若相信未來與過去及現在不太可能完全相同，並且充滿著不可預測性，那麼當下再怎麼努力研究，終究存在著沒辦法充分掌握的地方，此時就會相信未來不一定會成功，所以必須以「流程推理」看待決策的品質。決策是描述行動的選擇，推理卻是如何向自己和他人解釋其中的選擇，兩者完全是不同的事情；關於這個面向，由許多領域的專家根據多年的訓練及經驗，通常能夠擁有不錯的成績，卻無法輕易地闡述其判斷的理由得知；即使完全無法解釋自己的行動依據，卻依然能夠擅長於他們所做的事情。由於未來具備「極端不確定性」，不同的人將會有不同的「參考敘事」應對，故透過自己的「演化型理性」所衍生出的「參考敘事」，必須在社交網絡中，借助「集體智慧」使其更加完善；在借助「集體智慧」的過程中，將會牽涉到「溝通型理性」的運用，也就是與他人進行溝通與交換意見，以致於在徵求他人意見的過程中，針對問題及自己的觀點進行描述，並可能在得到回應之後，適度地修改自己的觀點；透過這樣的過程，將使得自己在「溝通型理性」的幫助下，讓「演化型理性」發揮得更加透徹，連帶讓自己的「參考敘事」更為多元完善，亦提升了決策的品質。一流的決策者不會讓「團體迷思」的現象發生，也就是群體成員無法質疑主流觀點，導致做出糟糕決定的過程；反而會信服未來深具「極端不確定性」，在依照自己的「參考敘事」規劃行動時，亦能對於他人的「參考敘事」保持開放的態度，主要在於他很清楚地知道質疑敘事的意願，是尋求更完善「參考敘事」的辦法，讓行動計畫保有穩健與韌性，更是長久以來「科學進步」及「良好決策」的關鍵要素。不斷地質疑敘事並不是為了確保風險不要發生，而是要進一步證明已經考慮過盡可能想得到的風險，並且提前做好相關的應變措施。
誠如許多科學領域透過「數字」及「模型」的方式，試圖建構出完整且真實的「大世界」，礙於未來「極端不確性」的原因，卻終究只是不完整且帶有假設前提的「小世界」。常見濫用「數字」及「模型」的原因如下：一、一個通用範本套用在不同的情況上。二、規定的、建模者自行決定的卻不知道為什麼的虛構數字，帶入模型之中以填補知識上的空缺。三、模型必然假設根本流程是平穩的。四、在缺乏平穩性之下，建模分析無法解釋不確定性，也沒有建立機率分配、信賴區間或使用統計推斷工具的基礎。五、模型成本很高又複雜，導致模型的運用往往無法作出有意義的公開諮詢與辯論。那麼適當地使用模型的觀點如下：一、啟用簡單的模型以找出影響評估的關鍵因素。二、找出可能對評估產生重大影響的參數之後，要開始做研究證實這些參數的價值。三、簡單的模型有彈性，比較容易探索以進行修正及植入替代方案。四、在極端不確定性之下，一項政策所提供的選項可能會左右評估。五、只有當使用模型的人知道，模型並不代表是接真實的樣貌，而只是探索決策是否戶出錯的工具，模型才會真正有用。
由於存在假設的前提，使得模型只能作為工具使用，為想解決的問題提供洞見；因此，模型的優劣不應該以數學的複雜程度，而必須以如何提供洞見來評斷。事實上，有時候真實世界發生的現象，仍然無法在模型中找到可以解釋的原因，但人們還是要做出決定。相較於一頭栽進模型之中，當下應該詢問「究竟發生什麼事？」這個問題開始，然後尋求可能且合理的「參考敘事」，再進一步借用模型為自己提供不同的觀點，讓人們能夠更加了解真實的世界；所以，模型本身是個「實用知識」，而不應該被視為「科學理論」。礙於真實世界太過龐大且複雜，人們應該堅持以「觀察」先於且重於「理論」的方式，來了解真實世界的運作；於是，根據觀察後所界定的問題及情境脈絡，得以產生自我的「參考敘事」，如小說、數字及模型等等，它們並不是真的也不是假的，而應該只存在著實用或不實用的區別。有鑑於此，人們必須在生活中特別注意廣泛的解釋，如意識形態、宏大理論、抽象推理等等，才能以更加多元的方法應對未來的「極端不確定性」。在人類的事務中，平穩並不是一種美好的選擇，長遠來看也是無法持久的選擇。誤以為當下沒有波動就沒有風險，正是二〇〇八年金融危機的核心原因，兩者實際上根本不能混為一談。真實的世界本身就充滿不確定性，假裝它很穩定只是在製造風險，而不是消減風險。所以，應對不確定性最好的策略是避免不懂裝懂，試圖透過虛假的量化模型，來進一步編造出人們所不知道也不可能知道的事情，而必須盡可能找出多樣的「參考敘事」，並同時針對此規劃出對應的措施，以確保決策後的行動結果能盡量穩健且有韌性。
