C
húng ta thường liên hệ quá trình đưa ra quyết định với những quyết định lớn: Tôi có nên mua căn nhà này không? Tôi có nên học trường này không? Tôi có nên cưới người này không? Quả nhiên, những quyết định thay đổi cuộc đời này tuy ít nhưng rất quan trọng.
Nhưng chúng ta cũng luôn đưa ra những quyết định nhỏ: Tôi có nên tiếp tục ngồi trên chiếc ghế này không? Tôi có nên tiếp tục đi xuống con đường này không? Tôi có nên tiếp tục trả tiền hoá đơn tháng này không? Và giống như lời ca về ý chí tự do của ban nhạc rock Rush vĩ đại từ Canada: “Nếu bạn chọn không đưa quyết định, thì bạn vẫn đã đưa ra lựa chọn.” Chúng ta xử lý nhiều quyết định nhỏ một cách tự động, có lẽ bằng việc mặc định chấp nhận và lựa chọn tập trung tất cả sự chú ý vào những quyết định lớn. Tuy nhiên, quyết định không lựa chọn cũng là một quyết định.
Quá trình đưa ra quyết định là cốt lõi của hầu hết các nghề nghiệp. Giáo viên quyết định cách giáo dục học sinh của họ, những đứa trẻ có tính cách và cách học khác nhau. Những người quản lý quyết định tuyển ai vào đội của họ và ai cần được thăng chức. Những người làm tạp vụ quyết định cách xử lý những sự kiện bất ngờ như sự cố tràn nước và những điều kiện an toàn trong nguy hiểm tiềm tàng. Những người lái xe quyết định cách phản ứng với những tuyến đường bị chặn và tai nạn giao thông. Cảnh sát quyết định cách xử lý những cá nhân đáng ngờ và những tình huống có khả năng nguy hiểm. Các bác sĩ quyết định loại thuốc nào để kê đơn và khi nào cần thực hiện những bài kiểm tra đắt đỏ. Bố mẹ quyết định thời lượng xem TV phù hợp với con của họ.
Những quyết định như vậy thường xảy ra dưới những điều kiện không chắc chắn. Giáo viên không biết chắc liệu một đứa trẻ cụ thể nào đó sẽ học tốt hơn nhờ cách tiếp cận giảng dạy này hay cách tiếp cận khác. Người quản lý không biết chắc liệu một ứng viên nộp đơn xin việc có thể hiện tốt hay không. Bác sĩ không biết chắc liệu có cần phải tiến hành một xét nghiệm đắt đỏ hay không. Họ đều cần dự đoán.
Nhưng sự dự đoán không phải là một quyết định. Đưa ra quyết định đòi hỏi áp dụng sự đánh giá một dự đoán và rồi thực hiện. Trước khi có những sự tiến bộ gần đây trong trí tuệ nhân tạo, sự khác biệt này chỉ đơn thuần là sự quan tâm về mặt học thuật bởi vì con người luôn thực hiện dự đoán và đánh giá cùng lúc. Hiện giờ, những sự tiến bộ trong dự đoán bởi máy móc đồng nghĩa với việc chúng ta cần phải xác định cấu trúc của một quyết định.
Cấu trúc của một quyết định
Máy dự đoán sẽ có tác động tức thời ở giai đoạn quyết định. Nhưng sự quyết định có sáu yếu tố quan trọng khác (xem hình 7-1). Khi một người (hoặc một vật) đưa ra quyết định, họ sẽ nhận vào thông tin đầu vào từ thế giới quan cho phép sự dự đoán đó xảy ra. Sự dự đoán đó là có thể vì đã có sự đào tạo về mối quan hệ giữa các loại dữ liệu khác nhau và loại dữ liệu nào liên quan gần nhất với tình huống. Kết hợp dự đoán cùng với sự đánh giá những vấn đề quan trọng, người quyết định có thể lựa chọn hành động. Hành động dẫn đến
một kết quả (thường có một thành tựu liên quan nào đó hoặc sự trả giá). Kết
quả là hệ quả của quyết định. Nó là yếu tố cần thiết để có thể cung cấp một bức tranh hoàn chỉnh. Kết quả cũng có thể cung cấp phản hồi để giúp cải thiện sự dự đoán tiếp theo.
Hãy tưởng tượng bạn bị đau chân và đến gặp bác sĩ. Bác sĩ gặp bạn, chụp X- quang, xét nghiệm máu, hỏi bạn một vài câu hỏi và thu được thông tin đầu vào. Sử dụng thông tin đó, đồng thời dựa vào những năm kinh nghiệm ở trường y và những bệnh nhân có thể giống hoặc không giống bạn (đó là đào tạo và phản hồi), bác sĩ sẽ đưa ra chẩn đoán: “Bạn có khả năng là bị chuột rút cơ bắp, tuy nhiên cũng có khả năng là bạn bị tụ máu.”
Cùng với quá trình này là sự đánh giá. Đánh giá của bác sĩ sẽ dựa vào những yếu tố dữ liệu khác (bao gồm trực giác và kinh nghiệm). Giả sử nếu đó là chuột rút cơ bắp, vậy thì phương pháp điều trị là nghỉ ngơi. Nếu là tụ máu, thì phương pháp điều trị sẽ là thuốc không có tác dụng phụ lâu dài, nhưng có thể gây ra những sự khó chịu cho nhiều người. Nếu bác sĩ điều trị nhầm cơ bắp bị chuột rút của bạn thành tụ máu, vậy thì bạn sẽ cảm thấy không thoải mái trong một khoảng thời gian ngắn. Nếu bác sĩ điều trị tụ máu bằng việc nghỉ ngơi, vậy thì rất có thể sẽ có những biến chứng nguy hiểm hoặc thậm chí là tử
vong. Sự đánh giá bao gồm việc xác định những sự trả giá liên quan đến mỗi kết quả khả thi, bao gồm cả những kết quả liên quan đến những quyết định “đúng đắn” và những sai sót (trong trường hợp này, sự trả giá liên quan đến việc chữa bệnh, sự khó chịu, và những biến chứng nghiêm trọng). Xác định sự trả giá cho tất cả những kết quả khả thi là bước quan trọng trong việc quyết định khi nào nên chọn phương pháp điều trị bằng thuốc, sự khó chịu vừa phải và giảm nguy cơ biến chứng nguy hiểm, với khi nào nên chọn việc nghỉ ngơi. Vậy nên, khi đánh giá sự dự đoán, bác sĩ đưa ra quyết định, có lẽ dựa vào tuổi của bạn và ưu tiên rủi ro, bạn nên theo phương pháp điều trị chuột rút cơ bắp, ngay cả khi có khả năng thấp là bạn bị bệnh tụ máu. Cuối cùng là hành động điều trị và quan sát kết quả: Liệu cơn đau ở chân bạn có hết không? Liệu có những biến chứng khác phát sinh không? Bác sĩ có thể sử dụng kết quả quan sát là phản hồi để thông báo cho dự đoán tiếp theo.
Bằng việc chia nhỏ một quyết định thành nhiều yếu tố, chúng ta có thể đánh giá hoạt động nào của con người sẽ suy giảm giá trị và hoạt động nào sẽ tăng bởi sự dự đoán tốt hơn của máy móc. Đặc biệt, đối với bản thân sự dự đoán, máy dự đoán nhìn chung là sự thay thế tốt hơn cho sự dự đoán của con người. Khi sự dự đoán của máy càng thay thế nhiều sự dự đoán của con người, giá trị của sự dự đoán của con người sẽ suy giảm. Nhưng điểm chính là, trong khi sự dự đoán là thành phần quan trọng của bất kỳ quyết định nào, nó không phải yếu tố duy nhất. Những yếu tố khác của sự quyết định – sự đánh giá, dữ liệu và sự hành động – cho đến lúc này vẫn đang tồn tại trong tầm tay của con người. Chúng chính là sự bổ sung cho sự dự đoán, đồng nghĩa với việc chúng sẽ tăng giá trị nếu như sự dự đoán có giá thành rẻ. Ví dụ, chúng ta có thể sẽ nỗ lực hơn khi áp dụng sự đánh giá vào những quyết định mà chúng ta trước đó đã quyết định là không quyết định (ví dụ chấp nhận sự mặc định) bởi vì máy dự đoán hiện giờ cung cấp sự dự đoán tốt hơn, nhanh hơn và có giá thành rẻ hơn. Trong trường hợp đó, nhu cầu cho sự đánh giá của con người sẽ gia tăng.
Mất kiến thức
“The Knowledge” là chủ đề của một cuộc thử nghiệm mà những người lái xe London thực hiện để lái những chiếc taxi đen nổi tiếng của thành phố. Cuộc thử nghiệm bao gồm biết vị trí của hàng ngàn điểm và con đường khắp thành phố và – đây là phần khó nhất – dự đoán con đường ngắn nhất hoặc nhanh
nhất giữa hai điểm trong một thời điểm bất kỳ trong ngày. Lượng thông tin của một thành phố bình thường đã rất đáng kinh ngạc, nhưng London không phải là một thành phố bình thường. Nó là một quần thể của những ngôi làng và thị trấn độc lập cùng nhau phát triển trong suốt 2.000 năm để trở thành một đô thị toàn cầu.
Để vượt qua cuộc thử nghiệm này, những tài xế tiềm năng cần một điểm số gần như hoàn hảo. Không ngạc nhiên khi để đậu cuộc thử nghiệm này, những người lái xe mất trung bình ba năm, bao gồm thời gian không những tìm bản đồ mà còn lái xe quanh thành phố trên những xe gắn máy để ghi nhớ và hình dung. Nhưng một khi họ hoàn thành cuộc thử nghiệm này, huy chương xanh danh dự cũng được coi là một loại kiến thức.1
Bạn biết câu chuyện này sẽ đi đến đâu. Một thập kỷ trước, kiến thức của tài xế taxi Lonbon chính là lợi thế cạnh tranh của họ. Không ai có thể cung cấp mức độ dịch vụ tương tự. Những ai đáng lẽ sẽ đi bộ đều đi xe taxi chỉ vì những người lái xe biết đường. Nhưng chỉ năm năm sau, một thiết bị di động đơn giản gọi là GPS - hay hệ thống điều hướng vệ tinh - đã cho những người lái xe truy cập vào dữ liệu và những sự dự đoán từng là siêu năng lực của những người lái xe. Ngày nay, siêu năng lực tương tự có sẵn trên hầu hết các điện thoại. Mọi người sẽ không bị lạc. Mọi người biết tuyến đường nhanh nhất. Và giờ điện thoại thậm chí còn tốt hơn vì nó được cập nhật trong thời gian thực với thông tin giao thông.
Những người lái xe từng đầu tư ba năm nghiên cứu để học “The Knowledge” không biết rằng một ngày họ sẽ phải cạnh tranh với máy dự đoán. Qua năm tháng, họ lưu giữ hình ảnh bản đồ vào trí nhớ, những tuyến đường được kiểm tra thực nghiệm và điền vào chỗ trống những kiến thức chung của họ. Hiện giờ, những ứng dụng điều hướng có quyền truy cập vào cùng loại dữ liệu bản đồ và có thể, thông qua sự kết hợp của các thuật toán và đào tạo dự đoán, tìm được tuyến đường tốt nhất khi được yêu cầu, thông qua dữ liệu giao thông trong thời gian thực mà người lái xe khó lòng biết được.
Nhưng số phận của những người lái xe taxi không chỉ dựa vào khả năng dự đoán “The Knowledge” của các ứng dụng mà còn dựa vào những yếu tố quan trọng khác để chọn con đường tốt nhất từ điểm A đến điểm B. Đầu tiên,
- mắt và tai của họ – có thể đưa những dữ liệu ngắn gọn tới não bộ của họ để đảm bảo rằng họ sử dụng kiến thức của mình một cách tốt nhất. Nhưng những người khác cũng làm vậy. Không có tài xế taxi London nào trở nên tệ hơn trong công việc vì những ứng dụng điều hướng. Thay vào đó, hàng triệu người không phải là lái xe taxi trở nên tốt hơn nhiều. Kiến thức của người lái xe taxi không còn là nguồn hàng hiếm nữa, điều này dẫn đến những nền tảng đi chung xe như Uber.
Những người lái xe khác sử dụng “The Knowledge” với điện thoại và dự đoán tuyến đường nhanh nhất đồng nghĩa với việc họ có thể cung cấp những dịch vụ tương tự. Khi sự dự đoán chất lượng cao của máy có giá thành rẻ, sự dự đoán của con người sụt giảm giá trị, nên những người lái xe cũng gánh chịu hậu quả. Số lượt đi taxi đen ở London sụt giảm. Thay vào đó, những người còn lại cung cấp dịch vụ tương tự. Những người này còn có kĩ năng lái xe và những giác quan của con người, những tài sản bổ sung có giá trị tăng cao khi sự dự đoán có giá thành rẻ.
Đương nhiên, những chiếc xe tự lái có thể sẽ thay thế những kĩ năng và giác quan này, nhưng chúng ta sẽ trở lại với câu chuyện đó sau. Quan điểm của chúng tôi ở đây là để hiểu rõ sức ảnh hưởng từ sự dự đoán của máy đòi hỏi phải hiểu rõ nhiều khía cạnh khác nhau của quyết định, như được mô tả ở phần cấu trúc của một quyết định.
Bạn có nên cầm ô theo không?
Cho đến bây giờ, chúng ta vẫn chưa đưa ra định nghĩ thực sự chính xác về sự đánh giá. Để giải thích nó, chúng tôi giới thiệu công cụ giúp đưa ra quyết định: cây quyết định.2 Nó đặc biệt hữu ích cho những quyết định không chắc chắn, khi bạn không chắc về việc gì sẽ xảy ra nếu bạn thực hiện một sự lựa chọn cụ thể.
Hãy xem xét một sự lựa chọn quen thuộc mà bạn có thể đối mặt. Bạn có nên cầm theo ô khi đi bộ không? Bạn có thể nghĩ rằng ô là thứ bạn che trên đầu để không dính ướt và bạn đã đúng. Nhưng chiếc ô cũng là một hình thức bảo hiểm, trong trường hợp này, chống lại khả năng mưa. Vậy nên, khuôn mẫu sau đây ứng dụng cho bất kỳ hình thức bảo hiểm nào liên quan đến quyết định để giảm thiểu rủi ro.
Rõ ràng, nếu bạn biết rằng trời sẽ không mưa, bạn sẽ để ô ở nhà. Mặt khác, nếu bạn biết là trời sẽ mưa, thì bạn sẽ chắc chắn mang nó theo cùng. Trong hình 7-2, chúng tôi thể hiện điều này bằng cách sử dụng một biểu đồ giống hình cái cây. Ở gốc cây là hai nhánh thể hiện những sự lựa chọn bạn có thể đưa ra: “mang ô” hoặc “để ô ở nhà”. Mở rộng từ đó là hai nhánh thể hiện việc bạn không chắc chắn: “mưa” với “nắng”. Nếu không có dự báo thời tiết tốt, bạn không thể biết chắc. Bạn có thể biết rằng, ở thời điểm này năm ngoái, khả năng nắng cao gấp ba lần khả năng mưa. Điều này sẽ cho bạn 1/3 khả năng nắng và 1/4 khả năng mưa. Đây là sự dự đoán của bạn. Cuối cùng, ở ngọn các nhánh là những hệ quả. Nếu bạn không mang theo ô và trời mưa, bạn sẽ bị ướt…
Bạn nên đưa ra quyết định gì? Đây là giai đoạn mà sự đánh giá bắt đầu xuất hiện. Sự đánh giá là quá trình xác định thành quả của một hành động cụ thể trong một môi trường cụ thể. Đó là về việc thực hiện được mục tiêu bạn thực sự theo đuổi. Sự đánh giá bao gồm xác định điều chúng ta gọi là “chức năng thành quả”, những thành quả tương ứng, những sự trả giá liên quan đến việc thực hiện những hành động cụ thể và cho ra những kết quả cụ thể. Bị ướt hay không? Có nên mất công mang theo ô hay không?
Hãy giả sử bạn thích không bị ướt và không muốn mang theo ô (bạn đánh giá nó 10 trên 10) hơn là việc không bị ướt mà phải mang theo ô (8 trên 10) hơn là việc bị ướt (một con số 0 tròn trĩnh). (Xem hình 7-3). Điều đó đủ khiến bạn hành động. Với sự dự đoán khả năng mưa 1/4 và đánh giá những sự trả giá cho việc bị ướt hoặc mang theo ô, bạn có thể tính toán được sự trả giá trung bình của bạn giữa việc mang và không mang ô. Dựa vào đó, tốt hơn là bạn nên mang ô (sự trả giá trung bình là 8) hơn là không mang nó (sự trả giá trung bình là 7.5).3 Nếu bạn thực sự ghét việc mang theo ô (6 trên 10), sự đánh giá của bạn về độ ưu tiên có thể được xem xét. Trong trường hợp này, sự trả giá trung bình cho việc để ô ở nhà là không đổi (7.5), trong khi sự trả giá cho việc mang theo ô lúc này là 6. Vậy nên, những người không thích ô sẽ để ô của họ ở nhà.
Ví dụ này rất đỗi bình thường: đương nhiên, ai mà không thích ô hơn cả việc bị ướt thì sẽ để ô ở nhà. Nhưng cây quyết định là một công cụ hữu ích cho việc xác định những sự trả giá cho những quyết định không hề bình thường, đó chính là cốt lõi của sự đánh giá. Ở đây, hành động là mang theo ô, sự dự đoán là mưa hay nắng, kết quả là liệu bạn có bị ướt hay không, và sự đánh giá dự đoán niềm hạnh phúc mà bạn sẽ cảm thấy (“sự trả giá”) từ việc bị ướt hay