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).
Trong hầu hết các trường hợp, thật không khả thi hoặc thông minh khi hoàn toàn bỏ qua việc đưa ra quyết định của mọi người. Trong trường hợp này, một hành động thông minh là hãy đi theo con đường đã được vạch ra bởi những người đi trước có nhiều kinh nghiệm thực tiễn và đưa việc đưa ra quyết định của con người vào giữa một quá trình sử dụng máy tính làm trung gian đưa ra câu trả lời hoặc quyết định sơ bộ dựa trên những cơ sở dữ liệu và kiến thức có sẵn.
Trong nhiều trường hợp, câu trả lời này sẽ được máy tính đưa ra dựa trên cơ sở thông kê. Điều này giúp cho những chuyên gia có liên quan đưa ra ít quyết định sai lầm. Nó cũng quản lý việc các sai sót xảy ra thường xuyên như thế nào và tại sao. Nó phản hồi về tần suất sai sót cho các các chuyên gia và chủ của họ và quản lý đầu ra/ kết quả (nếu có thể) vì thế cả các thuật toán và trực giác đều được cải thiện.
Theo thời gian, chúng ta sẽ có nhiều cơ sở dữ liệu, nhiều máy tính hiệu quả hơn và những thuật toán dự đoán tốt hơn. Chúng ta cũng làm tốt hơn trong việc giúp các cấp trong nhóm (ngược với các cá nhân) trong việc đưa ra quyết định, bởi vì rất nhiều tổ chức đòi hỏi có sự đồng thuận trong những quyết định quan trọng.
Điều này có nghĩa khi “thị phần” của những quyết định tự động có sử dụng máy tính sẽ tăng lên và thị phần của những quyết định mang tính trực giác giảm xuống. Chúng ta có thể cảm thấy tiếc cho những chuyên gia mà vai trò của họ sẽ bị mất đi khi điều này xảy ra. Tuy vậy, tôi lại cảm thấy tiếc hơn cho việc mọi người phải nhận những đánh giá và những quyết định mang tính trực giác.
- Bài viết của Andrew McAfee trên Harvard Business Publishing -
Nguyễn Tuyến dịch
