Tương lai của các quyết sách: Bớt trực giác, thêm bằng chứng
Theo thời gian, sẽ có nhiều cơ sở dữ liệu, nhiều máy tính hiệu quả hơn và những
thuật toán dự đoán tốt hơn. Chúng ta cũng có cơ hội trợ giúp tốt hơn cho các cấp
trong nhóm mỗi khi cần đưa ra quyết định.
Trực giác của con người có thể nhạy cảm một cách đáng ngạc nhiên, đặc biệt là
sau khi đã được mài dũa nhờ kinh nghiệm. Những người chơi bài có thể đọc bài và
bắt nước của đối thủ giỏi như thể họ có máy quét X-quang nhìn được bài của đối
thủ. Những người lính cứu hỏa có thể đoán trước ngọn lửa sẽ lan truyền như thế
nào trong tòa nhà. Và các y tá có thể nói một đứa trẻ bị nhễm trùng nguy hiểm
thậm chí trước khi có kết quả xét nghiệm máu.
Từ để mô tả hiện tượng này là điều bí ẩn nhất trong tự nhiên. Người chơi bài có 6
giác quan, người lính cứu hỏa cảm nhận được chiều hướng của ngọn lửa. Y tá chỉ
đơn giản biết điều gì giống như nhiễm trùng. Họ thậm chí không thể nói cho
chúng ta biết dữ liệu và đầu mối nào họ sử dụng để đưa ra những đánh giá chính
xác như vậy, giác quan của họ xuất phát từ một nơi sâu xa không thể dễ dàng
khiểm chứng.
Những ví dụ như trên mang lại cho mọi người ấn tượng rằng trực giác của con
người thường đáng tin cậy và rằng chúng ta nên dựa nhiều vào trực giác hơn là
vào mắt nhìn khi đưa ra những quyết định và dự đoán. Đây là một lời khuyên
không chính xác, chúng ta nên dựa ít hơn, chứ không phải nhiều hơn vào trực giác.
Một tổ chức nghiên cứu lớn đã chỉ rõ ra rằng làm thế nào trực giác hiệu quả và
làm thế nào không. Dưới đây là một số điều chúng tôi học được:
Cần cả một thời gian dài để xây dựng được một trực giác tốt. Người chơi cờ là
một ví dụ, họ cần 10 năm học hỏi và thi đấu miệt mài để có thể tập hợp, tổng kết
các nước đi, thế cờ.
Trực giác chỉ hiệu quả trong những môi trường cụ thể đem lại cho một người
những đầu mối tốt và những phản hồi nhanh. Những đầu mối là những dấu
hiệu chính xác về những việc sắp xảy ra. Chúng tồn tại trong những người chơi
bài, những người lính cứu hỏa nhưng không phải, ví dụ, trên thị trường chứng
khoán.
Việc xây dựng một trực giác tốt về những thay đổi của thị trường trong tương lai
là điều không thể bởi vì không có sự công bố thông tin rộng rãi đem lại những đầu
mối tốt về những chuyển động mới nhất về thị trường. Ý kiến phản hồi từ môi
trường là những thông tin về những việc đã xảy ra và không xảy ra. Trực giác tồn
tại trong người y tá bởi vì những đứa trẻ đã ở đó một thời gian. Tuy vậy, cũng khó
mà xây dựng được trực giác y học về những điều kiện thay đổi sau khi bệnh nhân
rời khỏi môi trường chăm sóc vì không có ý kiến phản hồi liên tục.
Chúng ta sử dụng trực giác không nhất quán. Thậm chí cả những chuyên gia
cũng vậy. Một nghiên cứu chỉ ra những tiêu chí chữa bệnh một nhà tâm lý học sử
dụng để chuẩn đoán bệnh cho bệnh nhân của họ và sau đó tạo ra những mô hình
đơn giản dựa trên những tiêu chí mới đó. Sau đó, các nhà nghiên cứu đưa những
bệnh nhân mới đến cho các bác sĩ chuẩn đoán bệnh và cũng chuẩn đoán những
bệnh nhân mới này với mô hình của họ. Các mô hình này chuẩn đoán những
trường hợp mới tốt hơn chính những người sử dụng kiến thức của họ để xây dựng
chúng. Lời giải thích tốt nhất cho việc này là mọi người áp dụng điều họ biết
không nhất quán- trực giác của họ thay đổi. Nhưng những mô hình không có trực
giác.
Thật dễ để đưa ra những đánh giá tồi một cách nhanh chóng. Chúng ta có
những định kiến khiến chúng ta chệch hướng khi đưa ra những đánh giá. Dưới đây
chỉ là một ví dụ. Nếu tôi hỏi một nhóm người "giá trung bình của những chiếc ôtô
Đức đắt hay rẻ hơn 100.000 USD?" và sau đó yêu cầu họ dự tính giá trung bình
của ô tô Đức, họ sẽ "bám lấy" những chiếc ô tô của hãng BMW và những hãng
sang trọng khác khi dự tính.
Nếu tôi hỏi một nhóm song song câu hỏi tương tự nhưng lại nói là "đắt hay rẻ hơn
30.000 USD", họ sẽ nghĩ đến những chiếc VW và đưa ra dự đoán thấp hơn nhiều.
Thấp hơn bao nhiêu? Trung bình Khoảng 35.000 hoặc khoảng giữa sự chênh lệch
giữa hai mức giá. Những thông tin được đưa ra như thế nào cũng ảnh hưởng đến
điều chúng ta nghĩ.
Chúng ta không thể nói được ý tưởng của mình xuất phát từ đâu. Không có
cách nào, thậm chí là một người có kinh nghiệm biết được một ý tưởng tự phát là
kết quả của trực giác xác thực mang tính chuyên môn hay của một định kiến tiêu
cực. Nói cách khác, chúng ta có một trực giác tệ hại về trực giác của chúng ta.
Vậy chúng ta có thể làm tốt hơn không? Liệu chúng ta có giải pháp thay thế nào
khác thay vì dựa vào trực giác của mình trong những trường hợp có rất nhiều yếu
tố phức tạp không? Chắc chắn. Chúng ta có tổ hợp các công cụ gồm các phương
pháp thống kê được tạo ra nhằm tìm ra các mô hình trong khối lượng lớn thông tin
dữ liệu (thậm chí là khối lượng khổng hồ các thông tin dự liệu hỗn độn) và để đưa
ra những dự đoán tốt nhất về mối quan hệ nguyên nhân - kết quả. Không một nhà
thống kê có trách nhiệm nào lại nói những công cụ này là hoàn hảo hoặc đảm bảo
chắc chắn là chúng sẽ hiệu quả nhưng chúng thường khá chính xác.
Các phương pháp thống kê có thể được áp dụng cho hầu như bất cứ mô hình nào,
kể cả việc đánh giá rượu. Nhà kinh tế học Orley Ashenfleter dự đoán chất lượng
của rượu Bordeaux (và do vậy dự đoán về giá rượu) bằng cách sử dụng một mô
hình do ông phát triển có tính đến những yêu tố như mùa đông, lượng mưa trong
mùa và nhiệt độ mùa trồng. Chuyên gia về rượu có ảnh hưởng lớn là Robert
Parker đã gọi Ashenfleter là "một kẻ ngờ khạo hiển nhiên" và phương pháp của
ông là "quá ngớ ngẩn để thấy buồn cười". Nhưng như Ian Ayres kể lại trong cuốn
sách nổi tiếng của ông có tên là Supercrunchers, Ashenfelter đã đúng và Parker thì
sai về loại rượu vang 86 và những cách dự đoán không giống ai mà Ashenfelter đã
đưa ra về chất lượng thượng hạng của loại rượu vang 89 và 90 hóa ra lại vô cùng
chính xác.
Những người không phải là kẻ hợm mình về rượu hoặc những nhà đầu cơ rất có
thể không quan tâm nhiều lắm về giá của loại rượu Bordeaux nhưng hầu hết chúng
ta đều có lợi từ những dự đoán chính xác về những điều như chất lượng đào tạo tại
trường đại học, chuẩn đoán viêm họng và rối loạn dạ dày, cơ hội nghề nghiệp cho
dù ai đó có tiếp tục làm một công việc nào đó hay không, sự phạm tội ở tuổi vị
thành niên hoặc sự tự tử.
Tôi chọn những gì có vẻ ngẫu nhiên làm chủ đề bởi vì đó là những trường hợp mà
thuật toán thống kê cho thấy ít nhất 17 phần trăm lợi thế so với những đánh giá
của các chuyên gia.
Nhưng chẳng lẽ không có lĩnh vực nào mà con người có thể chiến thắng những
thuật toán? Rõ ràng là không. Một nghiên cứu so sánh 136 đánh giá của con người
so với những dự đoán toán học cho thấy 65 trường hợp không có sự khác biệt giữa
hai điều này, và 63 cho thấy các phép tính có hiệu quả hơn những đánh giá của
con người. Chỉ có 8 nghiên cứu thấy rằng con người dự đoán tốt hơn những việc
sắp đến. Nếu bạn tính điểm thì tỷ lệ thắng của con người và trực giác thấp hơn 6%
và tỷ lệ thua là 46%.
Vậy tại sao chúng ta lại tiếp tục mạo hiểm tin vào trực giác và những đánh giá
chuyên gia? Tôi hỏi câu hỏi này mang tính nghiêm túc. Nhìn chung, chúng ta có
những quyết định không chính xác và những kết quả không tốt trong những tình
huống quan trọng khi chúng ta dựa vào những đánh giá và trực giác của con người
thay vào những số liệu, con số lạnh lùng vào vô tri. Điều này có thể là một kết
luận không thỏa đáng đặc biệt là đối với những chuyên gia về trực giác, nhưng thì
sao chứ? Tôi không thể nghĩ ra một lý do hợp lý nào để đặt lợi ích của họ lên trên
lợi ích của những bệnh nhân, khách hàng, cổ đông và những người khác bị ảnh
hưởng bởi các nhận xét của họ.
Vậy chúng ta bỏ qua các chuyên gia hoặc các lời khuyên của họ và bảo họ làm
những gì mà máy tính nói ư? Trong một số tình huống, đây chính xác là điều đã
được làm. Với hầu hết chúng ta, chỉ số tín nhiệm là một dụng cụ dự đoán tuyến
vời của việc chúng ta có thanh toán lại một món nợ hay không và các ngân hàng từ
lâu đã dự vào chỉ số tín nhiệm này để đưa ra những quyết định có/không trong
việc cho vay tín dụng. (Sự sụp đổ của thị trường cho vay tín chấp phần nào đó là
do các ngân hàng bắt đầu bỏ qua hoặc không chú trọng đến chỉ số tín nhiệm với
mong muốn đưa tiền vào lưu thông. Đây không phải là trực giác mà là sự tham
lam, nhưng nó cũng cho thấy một khía cạnh khác của việc dựa vào các thuật toán:
các thuật toán thì không bao giờ tham lam cả).
