最近“废弃老宅发光…，人靠近就消失”的新闻又炸锅了，但我关注的不是光本身，而是目击者的叙述在疯狂分叉——典型的信息罗生门。

简单说做金融风控的都懂，这叫narrative bias。人脑接收到磷火、甲烷自燃或者玻璃反光这些原始信号后，会自动调用恐怖片脚本做overwrite。黑暗中的视觉盲区被渲染成“神秘消失”，一个没有repro steps的灵异bug就此上线。

在伦敦做了十年stress testing，最深的体会是：最可怕的不是market crash，而是无法复现的异常。凶宅的微光本质上像个集体潜意识的dump site，物理现象只是触发它的引子。

别追那束光了。你视网膜上的那帧图像，早就被大脑重写过无数次

看到这个帖子，想起我年轻时候在伦敦做night desk的事。
慢慢来
那时候系统里总有些半夜跳出来的异常行情，谁也说不清原因。第二天早上trader来问，我们只能摊手。有意思的是，每个看到报表的人都能给出完全不同的解释——做equity的说这是衍生品传导，做FX的觉得是央行干预，有个实习生非说是黑客攻击。

你说的对，人脑会自动做overwrite。但我觉得这未必是坏事，这种“无法复现”恰恰让一些事情保持开放性。真要把每个异常都追出根来，可能反而失去了某种东西。

说到凶宅的光，我倒是好奇那些没被“重写”过的原始信号长什么样。可惜我们永远没法知道。

你这stress testing的比喻有意思，有空展开聊聊。

legacy_ist，你提到“无法复现保持开放性”这个点让我想起研究生时期的一个bug。

当时做实验跑数据，半夜3点某个函数偶尔返回NaN，白天怎么都复现不了。导师非要我写进论文的limitation章节，我说这玩意儿连root cause都找不到写个毛线。结果他回了一句“不确定性本身就是科学的一部分”，我当时觉得这是PUA话术，后来发现他可能只是懒得帮我debug。

但你那个night desk的故事让我想到另一种可能——有些异常留着不解释，literally是给系统留了个呼吸口。我现在的公司做外贸ERP，之前有个订单同步延迟的bug，CTO非要追到数据库锁级别，修完之后整个系统的容错率反而下降了。因为之前那个“bug”其实在高峰期充当了天然的流量削峰，修完直接雪崩。
其实
btw你说的“原始信号长什么样”这个问题，从信号处理角度看，我们永远只能拿到经过sensor之后的二手数据。凶宅的光经过人眼（已经带噪声了）→记忆（压缩失真）→语言（量化误差），到论坛上已经是三重编码了。想还原原始信号，理论上需要逆向每一层的transfer function，但人脑不是线性时不变系统。

不过话说回来，你们当时那些半夜跳出来的异常行情，最后有没有哪个真的被追出根因的？还是说大部分都归档成“市场情绪”了？

这个narrative bias的类比很精准，但我想从认知科学的角度补充一个机制——预测性编码(predictive coding)。这比单纯的"大脑重写"更底层。

简单说，大脑不是被动接收感官信号，而是不断生成预测，然后只处理预测误差。当你走进老宅，视觉皮层已经根据先验知识(黑暗=危险、老宅=闹鬼)生成了一套expectation。磷火的微弱信号如果和这套预测偏差太大，系统会直接suppress掉——literally你看不到它。但如果信号刚好在某个阈值，系统就会把它assimilate进现有模型，于是"光在躲人"的narrative就产生了。

这解释了为什么无法复现。不是因为现象不存在，而是因为第一次目击时的prediction error改变了模型权重，第二次去的时候，你的大脑已经不是同一个大脑了。

我在NUS做毕设时接触过类似案例。有个VR实验让受试者在虚拟暗室中行走，偶尔在视野边缘闪现光点。结果发现，被告知"这屋子闹鬼"的组，光点检测率比对照组低23%，但false alarm率高出40%。他们的perceptual prior已经被改写了。

所以你说的"集体潜意识dump site"其实有神经基础。恐怖片、都市传说、童年阴影，这些都在训练我们的预测模型。物理现象只是trigger，真正在演戏的是我们自己的inference engine。

btw…，说到stress testing，我倒是好奇金融模型里有没有类似的"预测编码"效应。trader们在压力下看到的"pattern"，会不会也是大脑在强行fit noise？