Chúng ta khi nghe đến "ra quyết định" là nghĩ ngay đến những quyết định lớn: Tôi có nên mua căn nhà này không? Tôi có nên chọn theo học trường này không? Tôi có nên kết hôn với người này không? Rõ ràng, đây là những quyết định làm thay đổi cuộc đời, mặc dù không thường xuyên xảy ra, nhưng vô cùng quan trọng.

Nhưng chúng ta cũng phải liên tục đưa ra những quyết định nhỏ: Tôi có nên tiếp tục ngồi trên chiếc ghế này không? Tôi có nên tiếp tục đi tới cuối con đường này không? Tôi có nên tiếp tục trả tiền thuê bao này không? Một nhóm nhạc rock của Canada, Rush, đã tuyên bố về tự do: "Nếu bạn chọn không quyết định, thì bạn vẫn phải quyết định chọn đó thôi." Chúng ta ứng xử một cách tự động trong nhiều quyết định nhỏ, có thể là chấp nhận phương án mặc định, để dành tâm trí cho những quyết định lớn hơn. Tuy nhiên, quyết định không quyết định thì vẫn là một quyết định.

Ra quyết định là nhiệm vụ cốt lõi của nhiều chức danh nghề nghiệp. Giáo viên phải quyết định cách giảng bài cho sinh viên, một nhóm người có cá tính riêng, cách tiếp thu riêng. Nhà quản lý quyết định nên chọn ai vào đội ngũ, chọn ai để thăng chức. Người quét dọn cũng phải quyết định xem làm gì khi gặp những sự vụ bất ngờ như nước đổ ra sàn hay vi phạm an toàn lao động. Tài xế xe tải phải quyết định làm gì khi đường bị chặn hay có tai nạn trên đường. Cảnh sát quyết định nên làm gì với những kẻ khả nghi hay những tình huống có khả năng nguy hiểm. Bác sĩ quyết định nên kê toa thuốc nào, chỉ định xét nghiệm nào. Phụ huynh quyết định nên cho con tiếp xúc với các thiết bị điện tử bao nhiêu là phù hợp.

Những quyết định như thế thường diễn ra trong bối cảnh không chắc chắn. Giáo viên không thể biết chắc một học sinh sẽ tiếp thu tốt hơn trong phương pháp này hay phương pháp kia. Nhà quản lý không biết chắc nhân viên mới này có thể làm tốt công việc. Bác sĩ không biết chắc liệu có cần thiết phải làm xét nghiệm đắt tiền. Mỗi tình huống đều là dự đoán.

Nhưng dự đoán không phải là quyết định. Ra quyết định là đặt phán xét vào dự đoán và sau đó là hành động. Trước khi có trí tuệ nhân tạo thì sự phân biệt này được giới học thuật quan tâm, vì con người lúc nào cũng dự đoán và phán xét cùng một lúc. Giờ đây, những tiến bộ của cỗ máy dự đoán đòi hỏi ta phải xem xét bóc tách từng lớp của quyết định.

Giải phẫu một quyết định

Cỗ máy dự đoán có tác động trực tiếp nhất ở tầng quyết định. Nhưng quyết định còn có 6 yếu tố chủ chốt khác. Khi một người (hay máy) ra quyết định, họ lấy dữ liệu đầu vào từ cuộc sống làm nền tảng cho dự đoán. Việc dự đoán có thể tiến hành là nhờ đào tạo về mối quan hệ giữa các loại dữ liệu và hiểu được dữ liệu nào có mối quan hệ gần nhất trong một tình huống nhất định. Kết hợp dự đoán với phán xét xem điều gì là quan trọng, và người ra quyết định chọn một hướng hành động. Hành động dẫn đến đầu ra (tương ứng với phần thưởng hay hình phạt). Đầu ra chính là hệ quả của quyết định. Cần có đầu ra thì mới hoàn thiện được bức tranh. Đầu ra cũng có thể là nguồn phản hồi để cải thiện cho lần dự đoán tiếp theo.

Giả sử bạn bị đau chân và đi khám bác sĩ. Bác sĩ đề nghị bạn chụp X-quang và thử máu, sau đó hỏi bạn một vài câu, để lấy được dữ liệu đầu vào. Với dữ liệu này, kết hợp với nhiều năm miệt mài trên giảng đường và nhiều bệnh nhân khác cũng đâu đó có triệu chứng giống bạn (đây là đào tạo và phản hồi), bác sĩ đưa ra dự đoán: "Nhiều khả năng anh bị căng cơ, mặc dù cũng có một chút khả năng là bị nghẽn mạch máu."

Bên cạnh đánh giá này chính là phần phán xét. Bác sĩ dựa vào các dữ liệu khác (bao gồm trực giác và kinh nghiệm). Giả sử nếu đây là căng cơ thì phương pháp điều trị là nghỉ ngơi. Nếu là nghẽn mạch máu thì kê toa một loại thuốc không có phản ứng phụ về lâu dài, nhưng nó có thể gây ra một chút khó chịu đối với nhiều người. Nếu bác sĩ chẩn bệnh nhầm từ căng cơ thành nghẽn mạch máu, thì bạn sẽ bị khó chịu trong một thời gian ngắn. Nếu bác sĩ chẩn đoán nhầm từ nghẽn mạch máu thành căng cơ, thì bạn có khả năng bị bệnh nặng hơn hay thậm chí chết người. Phán xét là phải xác định hệ quả tương ứng với mỗi đầu ra, bao gồm cả hệ quả tương ứng với quyết định "chính xác" và tương ứng với sai lầm (trong ví dụ này là, hệ quả là hết bệnh, khó chịu thời gian ngắn, và diễn biến phức tạp nghiêm trọng). Xác định hệ quả cho toàn bộ các đầu ra là một bước cần thiết để quyết định khi nào thì kê toa thuốc, chấp nhận khó chịu một chút và giảm rủi ro bệnh trở nặng phức tạp hơn, hay là chỉ cần nghỉ ngơi. Như vậy, bác sĩ đưa phán xét vào dự đoán, có thể dựa trên độ tuổi và khuynh hướng chấp nhận rủi ro của bạn, ra quyết định rằng bạn chỉ cần nghỉ ngơi đợi hết căng cơ, mặc dù có một chút khả năng bạn bị nghẽn mạch máu.

Cuối cùng là hành động đưa ra phương pháp điều trị và theo dõi kết quả: Chân của bạn có hết đau hay không? Có xuất hiện bất thường nào không? Bác sĩ có thể sử dụng kết quả được theo dõi này như phản hồi cho lần dự đoán tiếp theo.

Khi phá vỡ quyết định thành từng thành phần cấu tạo khác nhau, chúng ta có thể cân nhắc phần nào trong các hoạt động của con người có giá trị giảm dần, phần nào có giá trị tăng dần nếu được kết hợp với dự đoán của máy. Rõ ràng nhất, xét riêng hạng mục dự đoán, cỗ máy dự đoán thường làm tốt hơn con người. Khi cỗ máy dự đoán ngày càng thay thế cho dự đoán của con người, giá trị của con người dự đoán ngày càng giảm. Nhưng có một điểm chính cần nhớ, mặc dù dự đoán là thành tố chủ chốt trong bất cứ quyết định nào, nó không phải là thành tố duy nhất. Những thành tố khác, như phán xét, dữ liệu, và hành động, hiện nay vẫn là lĩnh vực riêng của con người. Chúng là những thành tố bổ sung cho dự đoán, nghĩa là giá trị của chúng sẽ càng tăng khi dự đoán có giá rẻ hơn. Ví dụ, chúng ta có thể sẽ sẵn lòng bỏ thêm công sức để phán xét cho những quyết định mà trước kia chúng ta đã quyết định là sẽ không quyết định (chấp nhận kết quả mặc định) vì cỗ máy dự đoán hiện đã có dự đoán tốt hơn, nhanh hơn, rẻ hơn. Trong trường hợp này, nhu cầu đối với phán xét của con người sẽ tăng lên.

Đánh mất độc quyền kiến thức

"Kiến thức" là chủ đề của bài thi mà mọi tài xế taxi tại London đều phải làm tốt trước khi được phép lái chiếc taxi màu đen nổi danh của thành phố. Bài thi bao gồm ghi nhớ hàng ngàn địa điểm và con đường trong thành phố, và phần khó hơn là đưa ra đường đi ngắn nhất hay nhanh nhất giữa hai điểm tại bất kỳ thời điểm nào trong ngày. Khối lượng thông tin của một thành phố bình thường thôi cũng đã đáng sợ, vậy mà London lại còn không phải là thành phố bình thường. Đây là tổng hợp của những thôn làng và thị trấn độc lập được kết hợp lại với nhau qua hơn hai ngàn năm để trở thành một siêu đô thị toàn cầu. Để thi đậu, tài xế phải đạt điểm gần như tuyệt đối. Do đó, không ngạc nhiên khi để thi đậu, tài xế cần đến ba năm, không chỉ là thời gian săm soi bản đồ mà còn phải lái xe gắn máy quanh thành phố để ghi nhớ và hình dung. Nhưng một khi đã vượt qua bài thi, họ được nhận tấm bằng xanh đầy vinh dự, đại diện cho một bụng kiến thức.

Bạn hẳn biết câu chuyện rồi sẽ đi về đâu. Mười năm trước, kiến thức của tài xế được xem là lợi thế cạnh tranh của họ. Không ai có thể cung cấp dịch vụ tốt hơn. Có người thay vì đi bộ thì chọn đi taxi vì tài xế rành đường hơn họ. Nhưng chỉ năm năm sau, dịch vụ GPS di động hay định vị vệ tinh cho phép mọi tài xế tiếp cận dữ liệu và dự đoán vốn dĩ từng là siêu năng lực của tài xế taxi. Hiện nay, siêu năng lực này đã có mặt trên hầu hết các điện thoại di động, hoàn toàn miễn phí. Người ta không còn sợ lạc đường. Người ta biết đường nào đi nhanh nhất. Giờ đây điện thoại còn làm tốt hơn con người vì nó được cập nhật theo thời gian thực các thông tin đường phố.

Những tài xế taxi đầu tư hẳn ba năm để tích lũy "Kiến thức" đã không biết rằng đến một ngày họ phải cạnh tranh với cỗ máy dự đoán. Theo thời gian, họ cập nhật bản đồ vào não, chạy thử tuyến đường mới, và trám chỗ trống bằng kiến thức thường thức. Giờ đây, các ứng dụng lái xe đã tiếp cận được dữ liệu bản đồ, và bằng sự kết hợp của thuật toán và đào tạo dự đoán, có thể chỉ ra đường đi tốt nhất theo yêu cầu, sử dụng dữ liệu giao thông theo thời gian thực mà các tài xế taxi không thể nào biết được.

Nhưng số mạng của các tài xế taxi ở London không chỉ lệ thuộc vào ứng dụng tìm đường có thể dự đoán "Kiến thức" mà còn cả những thành tố quan trọng khác để lái xe trên tuyến đường tối ưu từ điểm A đến điểm B. Thứ nhất, tài xế có thể điều khiển xe. Thứ hai, họ cũng có cảm ứng gắn trên người, mà quan trọng nhất là tai và mắt, liên tục ghi nhận dữ liệu tình huống để não bộ xử lý, đảm bảo sử dụng tối ưu kiến thức của mình. Những người khác cũng vậy. Tài xế taxi ở London không trở nên tệ hơn do các ứng dụng tìm đường. Nhưng hàng triệu người bình thường không phải tài xế thì làm tốt hơn. Kiến thức của tài xế không còn là một hàng hóa quý hiếm, khiến cho họ giờ đây phải cạnh tranh với những nền tảng chia sẻ cuốc xe như Uber.

Những tài xế khác cũng có "Kiến thức" được trang bị trên điện thoại và khả năng dự đoán tuyến đường nhanh nhất, từ đó cung cấp được dịch vụ có chất lượng tương đương. Khi dự đoán của máy có chất lượng cao với giá rẻ, dự đoán của con người ngày càng giảm giá trị, và các tài xế taxi đánh mất tính cạnh tranh. Số lượng chuyến xe chở khách của taxi đen ở London ngày càng giảm. Ngày càng có thêm nhiều người ngoài làm dịch vụ tài xế. Những người này họ cũng có kỹ năng lái xe và cảm biến hình người, là những tài sản cộng sinh cũng tăng giá trị khi dự đoán có giá rẻ hơn.

Dĩ nhiên, những chiếc xe tự lái đến cuối cùng có thể thay thế cho cả những tài xế có kỹ năng và cảm biến, nhưng chúng ta sẽ tạm gác câu chuyện đó đến một lúc khác. Điều chúng tôi muốn đề cập ở đây là việc thấu hiểu tác động của dự đoán của máy đòi hỏi phải thấu hiểu nhiều khía cạnh của quá trình ra quyết định, như đã bóc tách.

Tôi có nên cầm theo dù?

Từ trên xuống dưới, chúng tôi vẫn chưa nói chính xác phán xét là gì. Để giải thích, chúng tôi giới thiệu với bạn một công cụ ra quyết định: cây quyết định. Nó đặc biệt hữu ích đối với những quyết định trong bối cảnh không chắc chắn, khi bạn không rõ chuyện gì sẽ xảy ra theo mỗi chọn lựa.

Hãy thử xem qua một tình huống quen thuộc mà bạn có thể gặp. Bạn đi ra đường và tự hỏi có nên mang theo dù. Theo bạn là dù thì để che mưa tránh ướt đầu, và đúng là như vậy. Nhưng chiếc dù còn là một dạng bảo hiểm, trong trường hợp này, là trước khả năng gặp trời mưa. Và sau đây là bộ khung tư duy áp dụng cho những quyết định mang tính bảo hiểm để giảm rủi ro.

Rõ ràng, nếu bạn biết trời sẽ không mưa thì bạn sẽ không cầm theo dù. Ngược lại, nếu bạn biết trời sẽ mưa thì bạn chắc chắn sẽ cầm theo dù. Trong hình 8-2, chúng tôi thể hiện tình huống này bằng một biểu đồ hình cây. Gốc cây có 2 nhánh đại diện cho 2 lựa chọn của bạn: "để dù ở nhà" hay "cầm theo dù." Kéo dài hai nhánh cây này thể hiện điều bạn cảm thấy không chắc chắn: mưa hay ráo. Trong tình huống không có dự báo thời tiết, bạn chẳng thể biết được. Bạn có thể đoán rằng, dựa vào thời điểm này trong năm, khả năng trời ráo cao gấp 3 lần trời mưa. Như vậy là có ¾ khả năng là trời ráo và ¼ khả năng là trời mưa. Đây là dự đoán của bạn. Cuối cùng, ở điểm cuối của nhánh cây là hệ quả. Nếu trời mưa mà bạn không cầm theo dù thì bạn bị ướt, vân vân.

Bạn sẽ theo quyết định nào? Đây là lúc cần phán xét. Phán xét là quá trình xác định phần thưởng cho một hành động cụ thể trong một môi trường cụ thể. Phán xét là tính toán mục tiêu bạn thực sự theo đuổi. Phán xét bao hàm việc xác định "tính năng khen thưởng," là phần thưởng và hình phạt tương ứng với các hành động cụ thể mang lại kết quả cụ thể. Ướt nhẹp hay khô ráo? Lích kích mang theo dù hay tay không thảnh thơi?

Giả sử bạn thích khô ráo mà không cần cầm theo dù (đây là kết quả 10 trên 10) hơn là khô ráo mà phải kè kè cây dù (8 trên 10) hơn là bị ướt nhẹp (một con số 0 to tướng). Bao nhiêu đây đủ để bạn ra quyết định. Với dự đoán khả năng mưa là ¼ và phán xét hệ quả của việc bị ướt nhẹp hay lích kích mang dù, bạn có thể tính ra lợi ích trung bình của việc cầm hay không cầm theo dù. Dựa vào bảng tính, bạn được lợi nhiều hơn khi mang dù (lợi ích trung bình là 8) so với không mang dù (lợi ích trung bình là 7,5).

Nếu bạn thật sự ghét phải kè kè chiếc dù (6 trên 10), phán xét về yêu thích cũng có thể được đưa vào tính toán. Trong trường hợp này, lợi ích trung bình khi để dù ở nhà là không thay đổi (7,5 điểm), nhưng lợi ích của việc mang dù chỉ còn 6. Như vậy, người ghét cầm dù sẽ để dù ở nhà.

Ví dụ này thật ra là quá đơn giản: dĩ nhiên người ghét cầm dù hơn ghét bị ướt sẽ để dù ở nhà. Nhưng cây quyết định là một công cụ hữu ích để tính toán lợi ích cho những quyết định không đơn giản, và đó cũng là trọng tâm của việc phán xét. Ở đây, hành động là mang theo dù, dự đoán là mưa hay ráo, và hệ quả là bạn có bị ướt nhẹp hay không, và phán xét là ước tính mức độ vui vẻ bạn sẽ cảm thấy ("lợi ích") của việc bị ướt nhẹp hay khô ráo, kè kè cây dù hay hai tay thảnh thơi. Khi dự đoán ngày càng tốt hơn, nhanh hơn, rẻ hơn, chúng ta sẽ dùng nó nhiều hơn để đưa ra quyết định, vì thế chúng ta cũng sẽ cần sử dụng phán xét của con người nhiều hơn, và do đó giá trị của phán xét của con người càng tăng lên.

Điểm chính

· Cỗ máy dự đoán rất có giá trị vì (1) chúng có thể làm ra dự đoán tốt hơn, nhanh hơn, rẻ hơn so với con người; (2) dự đoán là thành phần quan trọng của quá trình ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn, và (3) việc ra quyết định là vô cùng phổ biến trong đời sống kinh tế và xã hội. Tuy nhiên, dự đoán không phải là quyết định, nó chỉ là một thành phần trong đó mà thôi. Các thành tố khác bao gồm phán xét, hành động, hệ quả, và ba dạng dữ liệu (đầu vào, đào tạo, và phản hồi).

· Khi bóc tách quyết định xuống các thành tố, chúng ta có thể thấu hiểu tác động của cỗ máy dự đoán so với giá trị của con người và các tài sản khác. Giá trị của giải pháp thay thế cho cỗ máy dự đoán, chính là dự đoán của con người, sẽ giảm dần. Tuy nhiên, giá trị của giải pháp bổ sung, ví dụ như kỹ năng của con người liên quan đến việc thu thập dữ liệu, phán xét, hành động, sẽ tăng lên. Trong trường hợp các tài xế taxi ở London đã đầu tư ba năm để tích lũy "Kiến thức" – kỹ năng dự đoán cung đường nhanh nhất từ điểm này đến điểm khác tại bất cứ thời điểm nào trong ngày – họ cũng sẽ không vì cỗ máy dự đoán mà làm việc tệ hơn. Thay vào đó, có nhiều tài xế bình thường làm tốt hơn việc chọn cung đường tốt nhất nhờ sử dụng cỗ máy dự đoán. Kỹ năng dự đoán của tài xế taxi không còn là một hàng hóa khan hiếm. Những tài xế bình thường không trải qua cuộc thi Kiến thức thì có kỹ năng lái xe và giác quan của con người (mắt và tai) được cường hóa bằng cỗ máy dự đoán, giúp họ cạnh tranh tốt hơn.

· Phán xét bao hàm việc xác định lợi ích tương ứng với mỗi hệ quả của quyết định, kể cả lợi ích khi quyết định đúng và lợi ích khi quyết định sai. Phán xét đòi hỏi phải xác định cụ thể mục tiêu bạn theo đuổi và là một bước cần thiết trong quá trình ra quyết định. Khi cỗ máy dự đoán ngày càng dự đoán tốt hơn, nhanh hơn, rẻ hơn, giá trị của dự đoán của con người sẽ càng tăng vì nhu cầu tăng lên. Chúng ta có thể sẽ càng sẵn lòng bỏ công sức để phán xét cho những quyết định mà trước kia chúng ta thường chọn không quyết định (chấp nhận lựa chọn mặc định).