1. “错误使用归纳演绎结论“是黑天鹅事件产生的最根本原因
在《“黑天鹅”事件，你不可忽略的事实》中，我们将黑天鹅事件称为“产生重大影响的小概率事件”。那么，黑天鹅事件天生就是稀有的。然而，即使再稀有的事件，只要现实世界的条件成熟，它就可能会发生。而塔勒布认为归纳问题是黑天鹅事件产生的原因之一。
这是一种非常简单的区分职业的方法，由此可以扩展到对不确定性的不同类型的区分，这把我引向主要的哲学问题——归纳问题，也就是如何给黑天鹅现象取名，让我把黑天鹅从一个逻辑上的僵局变成易于实施的解决方案，并把它根植于经验现实之中。
《黑天鹅》，第三章 极端斯坦与平均斯坦
归纳问题，就是使用逻辑学上的归纳演绎方法来解决问题的方法。因为归纳演绎方法的自身特点，它的理论并未向推理演绎那样丰富。
因为归纳演绎自身的各种限制，实际使用的人并未完全掌握，所以经经常出现各种错误的归纳结论。如书中的一个关于医生的例子：
医学上有一个首字母缩写词语NED（No Evidence of Disease），意思是没有证据表明存在疾病，但并不存在一个END缩写（Evidence of No Disease），即证明没有疾病的证据。
《黑天鹅》，第五章 不能只靠过去的经验来判断
虽然医学上有这样的传统，但它却经常被人们所忽视。因此，部分医生就会做出一个错误的诊断。当然，这些错误诊断大多数都没有引入什么副作用，或无法被证实，所以并未引起患者的怀疑。
医生这样的专业人士都会犯这种低级的逻辑问题，可以想像，这是一个多么普遍的错误。
另外，近些年信息技术高速发展，各种结论被证实或证伪的可能性大大增加。很多黑天鹅事件就被发掘和利用，所以现在是一个漫天飞黑天鹅的时代。
2. 归纳演绎的使用条件
既然黑天鹅事件的一个原因是归纳演练被错误使用。那么，使用归纳演绎的条件是什么呢？
“归纳演绎”分为“归纲”和“演绎”两个部分，它们的意义是：
- 归纳，顾名思义，就是通过一系列的事实总结出一个关于共性或特性的结论。
- 演绎，是将通过“归纳“总结出来的结论推演到其它同类事物上。
所以归纳演绎的结论是来源于事实，并高于事实的。它是事实的抽象。因此，归纳演绎有具备下面两个特点：
- 信息不全面
结论仅来源于那些收集到的事实，那些未被收集到的事实未体现在结论中。 - 它是一个充分非必要条件，即反向推论并不一定成立
如前面的介绍的医学上的NED与EDN的对比。在有证据的时候，可以证明有疾病；在没有证据的时候，并不能证明有疾病。这就是“信息不全面”引起的。
黑天鹅事件，就是人们认识到这个结论的“充分非必要”的特点引起的。
3. 如何避免黑天鹅事件
综上所述，正确使用归纳演绎的结论可避免该类原因的黑天鹅事件。下面介绍两种正确使用归纳演绎的方法：
正确认为归纳演绎结论的条件，它是充分非必要条件
因为这些结论是充分条件，如果条件被满足，结论是可以成立的。但是条件非被满足，不能够证明任何结论。结论要通过归纳演绎与推理演绎两种方法的证明
结论通过归纳演练得到，再被推理演绎证明。那么结论的条件就是一个充分且必要条件。结论就没有那么严格的使用限制。
但并非所有结论都可以适用上述的这两种方法。所以它的适用范围比较有限。
无论使用哪些方法，其关键都是要注意结论条件的类型，根据结论条件类型正确使用结论。
