Thiên Nga Đen 2

Thiên Nga Đen

Phần II: Đơn Giản Là Chúng Ta Không Thể Dự Đoán Được

Khi được yêu cầu kể tên ba công nghệ ứng dụng có ảnh hưởng nhiều nhất đến thế giới chúng ta hiện nay, mọi người thường nhắc đến máy vi tính, Internet và công nghệ la-de. cả ba công nghệ này đều không được hoạch định trước, không được dự đoán trước cũng như không được đánh giá đúng trong quá trình khám phá, và vẫn không được đánh giá đúng sau lần sử dụng đầu tiên. Chúng là những sự kiện có ý nghĩa to lớn. Chúng là Thiên Nga Đen. Dĩ nhiên, chúng ta có ảo tưởng (dựa trên quá khứ) rằng những sự kiện này đang tham gia vào một kế hoạch tổng thể nào đó. Bạn có thể tự mình lập danh sách với các kết quả tương tự, dù đó là các sự kiện chính trị, các cuộc chiến hay các phong trào truyền bá tư tưởng.

Bạn kỳ vọng rằng thành tích dự đoán của chúng ta sẽ vô cùng “hoành tráng”: thế giới này luôn phức tạp, phức tạp hơn ta nghĩ rất nhiều, nhưng đó không phải là vấn đề, trừ khi hầu hết mọi người trong chúng ta đều không biết về nó. Chúng ta có xu hướng “đi đường hầm” khi nhìn về tương lai, khiến nó trở nên bình thường, không phải Thiên Nga Đen, trong khi trên thực tế, chẳng có gì bình thường về tương lai cả. Đó không phải là một phạm trù Plato!

Chúng ta đã chứng kiến được mức độ tài giỏi của mình trong việc tường thuật theo hướng ngược về quá khứ, trong việc bịa ra những câu chuyện thuyết phục bản thân rằng mình am hiểu quá khứ. Đối với nhiều người, kiến thức có sức mạnh đáng kể giúp hình thành sự tự tin thay cho một khả năng cụ thể nào đó. Một vấn đề khác: việc chú trọng đến sự đúng mực (không quan trọng), vào quá trình Plato hóa khiến cho việc dự đoán đủ “nằm trong khuôn khổ”.

Thật đáng xấu hổ, bất kể thành tích thực nghiệm chẳng ra gì đó, chúng ta vẫn tiếp tục lên kế hoạch hướng tới tương lai như thể mình giỏi làm việc đó, sử dụng các công cụ và phương pháp loại bỏ những sự kiện hiếm hoi. Việc dự đoán đã được thể chế hóa một cách vững chắc trong thế giới của chúng ta. Chúng ta là những gã khờ ủng hộ cho những ai giúp đỡ mình vượt qua sự bất định, dù đó là một thầy bói hay các viện sĩ (ngu dốt) có nhiều công trình được xuất bản, hay các viên chức nhà nước sử dụng phương pháp toán học dởm.

Từ Yogi Berra đến Henri Poincaré

Huấn luyện viên bóng chày lừng danh Yogi Berra đã từng nói, “Rất khó đưa ra dự đoán, nhất là về tương lai”. Dù không có các bài viết để được công nhận là nhà triết học, và bất kể sự thông thái cũng như khả năng trí tuệ của mình, Berra có thể tự cho rằng mình biết đôi điều về tính ngẫu nhiên. Là một vận động viên kiêm huấn luyện viên bóng chày, ông luôn thực hành về tính bất định, thường xuyên đối mặt với những kết quả ngẫu nhiên, và đồng thời khắc cốt ghi tâm những gì chúng mang đến.

Thực ra, Yogi Berra không phải là người duy nhất nghĩ rằng phần lớn những điều sắp xảy ra trong tương lai đều vượt ngoài khả năng của chúng ta. Nhiều người khác, dù ít nổi tiếng nhưng tài giỏi không kém, cũng đã kiểm tra các giới hạn trong vấn đề này, từ các nhà triết học như Jacques Hadamard và Henri Poincaré (thường được gọi là các nhà toán học), đến nhà triết học Friedrich von Hayek (thường được mô tả như một nhà kinh tế học, than ôi!) cho tới nhà triết học Karl Popper (thường được biết đến như một triết gia). Chúng ta có thể yên tâm gọi đây là sự kết hợp Berra-Hadamard-Poincaré-Hayek-Popper - thứ sẽ áp đặt những giới hạn về cấu trúc vào lĩnh vực dự đoán.

“Tương lai không giống như những gì đã từng xảy ra”, Berra nói. 43 Có vẻ như ông ta đã đúng: những thứ chúng ta có được trong khả năng của mình để định hình (và dự đoán) thế giới có thể trở nên quá nhỏ bé so với sự phức tạp của nó - ở đây muốn nói đến vai trò ngày càng lớn của những điều không thể dự đoán được. Vai trò của Thiên Nga Đen càng lớn thì chúng ta càng khó dự đoán. Xin lỗi.

Trước khi đi sâu vào các giới hạn của việc dự đoán, chúng ta sẽ thảo luận về những thành tích dự đoán trước đây cũng như mối quan hệ giữa sự gia tăng kiến thức và sự gia tăng tương ứng về mức độ tự tin.

Thiên Nga Đen

Chương 10: Sự Tai Tiếng Của Việc Dự Đoán

CHÀO MỪNG ĐẾN SYDNEY ■ BÀ ẤY CÓ BAO NHIÊU NGƯỜI TÌNH? ■ CÁCH TRỞ THÀNH MỘT NHÀ KINH TẾ, CÁCH MẶC COMPLÊ ĐẸP, VÀ CÁCH KẾT BẠN ■ KHÔNG PHẢI ĐÚNG, CHỈ LÀ “GẦN” ĐÚNG ■ DÒNG SÔNG CẠN VẪN CÓ NHỮNG CHỖ SÂU

Một tối tháng Ba, trên lối đi nhìn ra vùng vịnh bên ngoài Nhà hát Opera Sydney, có vài người đàn ông và phụ nữ đang đứng thưởng ngoạn quang cảnh nơi đây. Những người đàn ông diện complê dù lúc này ở Sydney đang gần cuối hè và thời tiết khá ấm áp. Còn những người phụ nữ thì ăn mặc thoải mái hơn, dù phải chịu đựng vì đang đứng trên những đôi giày cao gót.

Tất cả họ đều phải trả giá cho sự sành điệu của mình. Chẳng bao lâu sau đó, họ sẽ ngồi hàng giờ lắng nghe những bài hát tiếng Nga được trình bày bởi nhóm những người đàn ông và đàn bà ngoại cỡ. Hầu hết những người thích nhạc opera đều trông như nhân viên làm việc cho văn phòng đại diện của Tập đoàn tài chính J.P Morgan, hay một công ty tài chính nào đó, nơi các nhân viên được sống một cuộc sống giàu sang khác hẳn với cuộc sống của người dân địa phương, kèm theo nhiều áp lực buộc họ phải sống theo một kịch bản sành điệu (uống rượu vang và nghe nhạc kịch). Tuy nhiên, tôi không đến đó để lén nhìn những con người sành điệu này, mà đến để ngắm Nhà hát Opera Sydney - một công trình kiến trúc được tô điểm trong mọi cuốn sách quảng cáo du lịch của Úc. Quả thực, đó là một công trình rất ấn tượng dù trông như một tòa nhà được các kiến trúc sư dựng lên để gây ấn tượng đối với các kiến trúc sư khác.

Cuộc đi dạo tối hôm đó ở khu vực sầm uất nhất gần cầu cảng Sydney - khu Mũi Đá Lịch sử (the Rocks) - hệt như một cuộc hành hương. Trong khi người Úc luôn ảo tưởng rằng mình đã dựng một đài tưởng niệm để phân chia đường chân trời thì điều mà họ thực sự đã làm được là tạo ra một công trình mà chúng ta không thể dự đoán, không thể lên kế hoạch và không nhận ra rằng mình không biết gì về tương lai - chúng ta đánh giá thấp một cách có hệ thống về những gì sắp xảy ra trong tương lai.

Người Úc đã thực sự xây nên một biểu tượng về sự kiêu ngạo trí thức của loài người. Chuyện là thế này. Nhà hát Opera Sydney được dự kiến khánh thành vào đầu năm 1963 với chi phí 7 triệu đô-la Úc. Nhưng phải đến hơn mười năm sau, công trình này mới chính thức đi vào hoạt động, và mặc dù không đúng với tham vọng ban đầu, nhưng cũng đã tiêu tốn khoảng 104 triệu đô-la Úc. Dù rằng còn có vô số trường hợp thất bại khác tồi tệ hơn nhiều, hay những thất bại trong việc dự đoán (tất cả những sự kiện lịch sử quan trọng), Nhà hát Opera Sydney là minh chứng cho những khó khăn về mặt thẩm mỹ. Nhà hát này là câu chuyện đơn giản nhất trong số những nội dung bị bóp méo mà chúng tôi sẽ thảo luận trong phần này (vì nó chỉ liên quan đến tiền, và không gây ra sự đổ máu oan uổng nào). Tuy nhiên, đó không phải là trường hợp tiêu biểu.

Chương này gồm hai chủ đề. Thứ nhất, chúng ta quá kiêu ngạo về những điều mình nghĩ là bản thân mình biết. Dĩ nhiên, chúng ta biết nhiều, nhưng trong đầu luôn nghĩ mình biết hơi nhiều hơn thực tế, mà chỉ cần cái hơi nhiều đó thôi cũng đủ để khiến ta đôi khi phải gặp rắc rối. Chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xác minh, thậm chí đo lường được sự kiêu ngạo đó trong chính căn phòng của mình.

Thứ hai, chúng ta sẽ xem xét các hàm ý của sự kiêu ngạo này đối với tất cả các hoạt động liên quan đến việc dự đoán.

Vậy, thế quái nào chúng ta lại dự đoán nhiều đến thế? Tệ hơn, và thú vị hơn: Sao chúng ta không nói về thành tích dự đoán của mình? Sao chúng ta không nhận thấy rằng mình (gần như) luôn bỏ lỡ những sự kiện lớn? Tôi gọi đây là sự tai tiếng của việc dự đoán.

DỰA THEO PHỎNG ĐOÁN VỀ SỐ NGƯỜI TÌNH CỦA NỮ HOÀNG CATHERINE

Hãy cùng kiểm tra điều mà tôi gọi là sự kiêu ngạo trí thức, hay nói đúng hơn là sự ngạo mạn của chúng ta về những giới hạn trong hiểu biết của mình. Episteme là một từ Hy Lạp có nghĩa là kiến thức; việc gọi một khái niệm trừu tượng bằng tiếng Hy Lạp sẽ khiến nó có vẻ quan trọng. Đúng là kiến thức của chúng ta phát triển, nhưng lại bị đe dọa bởi sự gia tăng lớn hơn về mức độ tự tin - điều khiến cho kiến thức của chúng ta tăng, đồng thời sự bối rối, ngu dốt và tính tự phụ cũng tăng theo.

Hãy ví dụ về một căn phòng đầy người. Hãy chọn ra một con số ngẫu nhiên. Con số đó có thể tương ứng với bất kỳ nội dung nào sau đây: tỷ lệ nhà môi giới chứng khoán bị tâm thần ở miền Tây Ukraine, doanh thu của cuốn sách này trong những tháng có chữ r, chỉ số IQ trung bình của các biên tập viên sách kinh doanh (hoặc các nhà viết sách kinh doanh), số lượng người tình của Nữ hoàng Catherine II của Nga, v.v. Hãy yêu cầu từng người trong phòng đưa ra một chuỗi giá trị hợp lý cho dãy số đó theo cách mà họ tin rằng mình có 98% cơ hội đoán đúng, và dưới 2% cơ hội đoán sai. Nói cách khác, bất cứ con số nào mà họ đưa ra đều có khoảng 2% cơ hội nằm ngoài chuỗi giá trị đó. Ví dụ:

“Tôi có thể chắc chắn đến 98% rằng dân số Rajastan có khoảng từ 15 đến 23 triệu người”.

“Tôi có thể chắc chắn đến 98% rằng Nữ hoàng Catherine II của Nga có khoảng từ 34 đến 63 người tình”.

Bạn có thể đưa ra kết luận về bản chất con người bằng cách đếm số người đoán sai trong ví dụ của mình, nhưng không được vượt quá hai trong số 100 người tham gia. Lưu ý rằng, các đối tượng (nạn nhân của bạn) được thoải mái đưa ra chuỗi giá trị mà họ muốn: bạn không được tìm cách phán đoán kiến thức của họ, mà ước lượng sự đánh giá của họ về kiến thức của chính mình.

Và bây giờ hãy xem kết quả. Giống như nhiều điều xảy ra trong cuộc sống, kết quả đó là thứ không được đính trước, có tính may rủi, bất ngờ và phải mất một thời gian mới “tiêu hóa” được. Truyền thuyết kể rằng Albert và Raiffa - hai nhà nghiên cứu đã từng chú ý đến vấn đề này - thực ra đang tìm kiếm một điều gì đó khác biệt hơn, và cũng nhàn chán hơn: làm sao con người có thể đoán được các khả năng trong quá trình ra quyết định khi có bất ổn trong đó (thứ mà những người có học thức gọi là xác định các hệ số). Hai nhà nghiên cứu này hóa ra là những kẻ ngớ ngẩn. Tỷ lệ sai số 2% hóa ra gần bằng tỷ lệ 45% trong phần dự đoán về dân số Rajastan! Điều đáng nói là trong ví dụ thứ nhất có cả các sinh viên của trường kinh doanh Harvard - những kẻ nổi tiếng tự phụ hoặc không có xu hướng tự suy xét. Còn các thạc sỹ quản trị kinh doanh lại là những kẻ hết sức dị hợm trong lĩnh vực này, và có lẽ đó là lý do khiến họ thành công trong kinh doanh. Các nghiên cứu về sau cho thấy có nhiều người khiêm nhường hơn, hoặc ít kiêu ngạo hơn, như người trông nom nhà của, tài xế tắc-xi. Còn các chính trị gia và giám đốc doanh nghiệp, than ôi!… tôi sẽ nói về họ sau.

Mức độ hài lòng của chúng ta cao gấp 20 lần so với những điều mình biết? Có vẻ thế.

Thử nghiệm này đã được lặp đi lặp lại hàng chục lần với dân số các nước, các nghề nghiệp, các nền văn hóa, và hầu như được mọi nhà tâm lý học thực nghiệm cùng nhà lý thuyết ra quyết định (decision theorist) nhắc đến trong giờ lên lớp của mình để chỉ cho sinh viên thấy được một vấn đề to lớn của nhân loại: đơn giản là chúng ta không đủ hiểu biết để người khác tin tưởng. Tỷ lệ sai số 2% kia thường biến thành mức 15 đến 30%, tùy theo đối tượng dân số và chủ đề được nói đến.

Tôi đã thử nghiệm với chính mình, và không còn nghi ngờ gì nữa, đã thất bại dù luôn cố gắng trở nên khiêm nhường bằng cách thận trọng đặt ra một chuỗi giá trị rộng lớn và như chúng ta sẽ thấy, sự đánh giá thấp đó hóa ra là cốt lõi trong hoạt động nghề nghiệp của tôi. Sự thiên kiến này dường như có mặt ở mọi nền văn hóa, thậm chí ở những nơi rất đề cao đức tính khiêm nhường - có lẽ chẳng có sự khác biệt lôgic nào giữa thủ đô Kuala Lumpur và thành cổ Amioun, (nay là) Li băng. Chiều hôm trước, tôi có một buổi hội thảo tại Luân Đôn, và trên đường đến địa điểm tổ chức, tôi có đủ thời gian để nhẩm viết trong đầu vì người tài xế tắc-xi có khả năng “tìm đường” trên mức trung bình. Tôi quyết định làm một thử nghiệm nhỏ trong buổi nói chuyện đó.

Tôi yêu cầu những người tham dự cố gắng phân loại số lượng sách trong thư viện Umberto Eco - con số mà như chúng ta đã biết từ Phần giới thiệu đến Phần 1 là 30.000 đầu sách. Không ai trong số 60 người tham dự có thể thực hiện việc phân loại đủ để bao gồm cả con số thực tế (tỷ lệ sai số 2% đã biến thành 100%). Trường hợp này có thể bị tính sai, nhưng sự tính toán không chính xác đó được khẳng định bởi một số đông khác thường. Thật thú vị là đám đông đó đã sai ở mức rất cao và rất thấp: một số đưa ra chuỗi giá trị ở mức từ 2.000 đến 4.000; một số khác từ 300.000 đến 600.000.

Thật ra, những ai đã được cảnh báo về bản chất của thử nghiệm này có thể chọn giải pháp an toàn và đưa ra chuỗi giá trị từ 0 đến vô cùng; nhưng như vậy sẽ không còn là “xác định các hệ số” nữa vì sẽ không chuyển tải được bất kỳ thông tin nào, và cũng không đưa ra được một quyết định có hiểu biết nào theo cách đó. Trong trường hợp này, sẽ danh dự hơn nếu một người chỉ cần nói, “Tôi không muốn tham gia cuộc chơi này vì chẳng có tí khái niệm nào”.

Không có gì lạ khi tìm thấy các phản ví dụ - những người quá cường điệu theo hướng ngược lại và đánh giá quá cao tỷ lệ sai số của mình: bạn có thể có một người anh họ đặc biệt cẩn thận về những điều anh ta nói, hoặc có một giáo sư sinh học thể hiện tính khiêm nhường đến mức vô lý. Đối tượng mà tôi muốn thảo luận ở đây là bình quân dân số, chứ không phải một cá nhân riêng lẻ nào. Có đủ các biến số quanh mức trung bình này để đảm bảo có được các phản ví dụ đặc biệt. Những người như thế thuộc thiểu số - và, thật đáng buồn, vì không dễ dàng trở nên nổi bật nên có vẻ như họ chẳng có vai trò ảnh hưởng nào trong xã hội.

Sự kiêu ngạo trí thức có tác dụng kép: chúng ta đánh giá quá cao những điều mình biết, và đánh giá quá thấp sự bất định, bằng cách đè nén chuỗi trạng thái bất định có thể xảy ra (tức là làm giảm không gian của những điều không biết).

Các ứng dụng của tình trạng không chính xác này vượt ra ngoài mục đích theo đuổi kiến thức: hãy nhìn vào cuộc sống của những người xung quanh mình. Rõ ràng, mọi quyết định liên quan đến tương lai đều có thể bị ảnh hưởng bởi điều đó. Chứng bệnh kinh niên của loài người là luôn đánh giá thấp khả năng của tương lai rất xa so với chiều hướng ban đầu (bên cạnh các thiên kiến khác mà đôi lúc có sử dụng đến hiệu ứng kép). Để có được một ví dụ rõ ràng, hãy nghĩ xem có bao nhiêu người li hôn. Hầu hết những người này đều quen với số liệu thống kê cho rằng khoảng 1/3 và 1/2 các cuộc hôn nhân là thất bại - điều mà các bên liên quan đã không dự đoán khi quyết định gắn bó cuộc đời với nhau. Dĩ nhiên, “không phải chúng ta”, bởi “chúng ta vẫn xoay xở tốt” (cứ như thể những người kia không biết xoay xở vậy).

Xin lưu ý độc giả rằng tôi không kiểm tra mức độ hiểu biết của mọi người, mà đánh giá sự khác nhau giữa những điều con người thực sự biết và mức độ mà họ nghĩ là mình biết. Điều này làm tôi nhớ đến một phương pháp mà mẹ tôi thường dùng làm trò đùa mỗi khi tôi muốn trở thành nhà kinh doanh. Luôn châm biếm về sự tự tin (nhận thức được) của tôi, mặc dù chẳng cần phải nghi ngờ về khả năng của tôi, nhưng bà đã tìm cách khiến tôi cười lăn cười bò. Bằng cách nào? Người nào tìm cách mua tôi với mức giá tôi thực sự xứng đáng và tìm cách bán ra với mức giá mà tôi nghĩ là mình xứng đáng sẽ có thể bỏ túi một khoản chênh lệch lớn. Mặc dù tôi luôn tìm cách thuyết phục bà về đức tính khiêm nhường bên trong con người mình và sự bất an ẩn sau vẻ ngoài tự tin đó, và dù tôi luôn khẳng định rằng mình là một người sống nội tâm, nhưng bà vẫn cứ hoài nghi. Nội tâm, “lội” tâm, bà vẫn trêu như thế trong thời gian tôi viết cuốn sách này và cho rằng tôi hơi xông xáo quá.

SỰ MÙ TỊT VỀ THIÊN NGA ĐEN ĐANG TRỞ LẠI

Cách thử nghiệm đơn giản trên cho thấy sự hiện diện của một xu hướng ăn sâu trong bản chất con người là đánh giá quá thấp các yếu tố ngoại lai - hoặc các Thiên Nga Đen. Nếu được để tự mình quyết định, chúng ta có xu hướng cho rằng những gì xảy ra mỗi thập kỷ thực chất chỉ xảy ra một lần trong mỗi thế kỷ, và hơn nữa, chúng ta biết điều gì đang diễn ra.

Sai sót trong tính toán này hơi khó phát hiện. Trên thực tế, các yếu tố ngoại lai không nhạy cảm với việc đánh giá quá thấp vì chúng mờ nhạt so với các sai sót trong đánh giá - điều có thể diễn ra ở cả hai hướng. Như chúng ta đã thấy ở Chương 6, có nhiều trường hợp trong đó con người đánh giá quá cao sự bất thường hoặc một sự kiện bất thường cụ thể nào đó (chẳng hạn khi các hình ảnh giật gân xuất hiện trong đầu họ) - mà như chúng ta đã biết, đó là cách để các công ty bảo hiểm ăn nên làm ra. Vì thế, quan điểm chung của tôi là các sự kiện này rất dễ bị ảnh hưởng bởi việc tính toán sai, cùng với việc đánh giá chung quá thấp và đánh giá riêng quá cao.

Khoảng cách càng xa với sự kiện thì sai sót càng trở nên trầm trọng hơn. Cho đến nay, chúng ta chỉ xem xét tỷ lệ sai sót 2% trong trò chơi trước đó, nhưng nếu nhìn vào các tình huống nơi có mức chênh lệch 1/100, 1/1.000, hoặc 1/1.000.000, bạn sẽ thấy các sai sót đó cực kỳ lớn. Sự chênh lệch đó càng lớn thì sự kiêu ngạo trí thức càng cao.

Ở đây, xin lưu ý một điểm đạc biệt về phán đoán theo trực giác của chúng ta: ngay cả khi sống ở vùng Mediocristan, nơi các sự kiện lớn hiếm khi xảy ra, chúng ta sẽ vẫn đánh giá thấp các trường hợp cực độ - tức là cho rằng chúng thậm chí còn hiếm hoi hơn. Chúng ta đánh giá thấp tỷ lệ dự đoán sai của mình ngay cả với các biến của đường cong Gauss. Trực giác của chúng ta dưới mức Bình thường (sub-Mediocristani) nhưng chúng ta không sống ở mức Bình thường. Những con số mà ta có thể đánh giá mỗi ngày phần lớn đều thuộc về Cực độ (Extremistan), tức là được vận hành bởi sự tập trung và phải phụ thuộc vào các Thiên Nga Đen.

Phỏng đoán và dự đoán

Không có sự khác biệt rõ ràng giữa việc phỏng đoán một biến số không phải ngẫu nhiên khi ta không có đủ hoặc chỉ có một phần thông tin, ví dụ như số lượng người tình qua đêm với Nữ hoàng Catherine II, và việc dự đoán một biến số ngẫu nhiên, ví dụ như tỷ lệ thất nghiệp ngày mai hoặc thị trường chứng khoán năm sau. Theo ý nghĩa này, việc phỏng đoán (điều tôi không biết, nhưng có thể người khác biết) và dự đoán (điều chưa xảy ra) là cùng một hành động.

Để đánh giá đúng mối quan hệ giữa việc phỏng đoán và dự đoán, giả sử thay vì tìm cách tính số người tình của Nữ hoàng Catherine II của Nga, bạn sẽ đánh giá các vấn đề ít hấp dẫn hơn, nhưng có thể đối với một số người, chúng quan trọng hơn - vấn đề dân số trong thế kỷ tới, lợi nhuận từ thị trường cổ phiếu, mức thâm hụt an sinh xã hội, giá dầu, kết quả doanh thu bất động sản của người bà con, hoặc các điều kiện về môi trường ở Braxin trong hai thập kỷ tới. Hoặc, nếu là người phụ trách xuất bản cuốn sách của Yevgenia Krasnova, có lẽ bạn cần phải đưa ra dự đoán về doanh thu tương lai mà cuốn sách có thể đạt được. Giờ đây, chúng ta đã đi vào vùng nguy hiểm: chỉ cần nghĩ rằng các chuyên gia chuyên dự đoán cũng rất khổ sở với trở ngại tâm lý trên. Hơn nữa, những người chuyên dự đoán thường bị ảnh hưởng bởi các trở ngại như thế nhiều hơn so với những người không dự đoán.

THÔNG TIN LÀ THỨ KHÔNG TỐT CHO KIẾN THỨC

Bạn có thể tự hỏi làm cách nào mà việc học hỏi, giáo dục và kinh nghiệm có thể ảnh hưởng đến sự kiêu ngạo trí thức - làm cách nào những người có giáo dục có thể ghi điểm ở bài kiểm tra trên so với những người còn lại (lấy người tài xế tắc-xi Mikhail làm chuẩn). Câu trả lời sẽ khiến bạn ngạc nhiên: nó phụ thuộc vào nghề nghiệp của mỗi người. Trước tiên, tôi sẽ xem xét lợi thế của những người “có hiểu biết” so với những người còn lại trong chúng ta trong phạm vi dự đoán nhỏ bé này.

Có một lần, khi đến thăm một người bạn làm việc tại ngân hàng đầu tư New York, tôi nhìn thấy một nhân vật điên khùng giống như “trung tâm của vũ trụ” đang bước đi với bộ tai nghe không dây và một chiếc micrô nhô ra ở phía bên phải khiến tôi không thể tập trung xem người này nói gì suốt 20 giây trò chuyện với anh ta. Tôi hỏi người bạn của mình về mục đích của chiếc máy kỳ cục đó. “Anh ta muốn giữ liên lạc với London”, bạn tôi đáp. Khi được nhận vào làm ở một công ty nào đó, bạn sẽ phụ thuộc vào phán đoán của người khác, việc tỏ ra bận rộn có thể giúp bạn khẳng định trách nhiệm đối với các kết quả trong một môi trường ngẫu nhiên. Vẻ bề ngoài bận rộn đó sẽ làm tăng nhận thức về thuyết nhân quả, về mối liên hệ giữa kết quả và vai trò của một người trong kết quả đó. Dĩ nhiên, điều này thậm chí có thể áp dụng đối với các giám đốc điều hành ở những công ty lớn - những người cần tuyên bố về mối liên hệ giữa “sự hiện diện”, “vai trò lãnh đạo” của mình và các kết quả kinh doanh của công ty. Tôi không biết có nghiên cứu nào chứng minh được tính hữu dụng của thời gian mà những người này đầu tư vào các buổi nói chuyện và việc tiếp thu thông tin trong một khoảng thời gian ngắn ngủi hay không và cũng không biết có nhà văn nào đủ can đảm để chất vấn xem các giám đốc điều hành có vai trò to lớn đến mức nào đối với thành công của doanh nghiệp.

Chúng ta hãy thảo luận về ảnh hưởng chính của thông tin: trở ngại đối với kiến thức.

Aristotle Onassis, có lẽ là nhà tài phiệt đầu tiên, chủ yếu nổi tiếng và giàu có - và vì thể hiện được sự giàu có đó. Là một người Hy Lạp tị nạn từ miền nam Thổ Nhĩ Kỳ, ông đã đến Argentina và kiếm được một món hời nhờ việc nhập khẩu thuốc lá Thổ Nhĩ Kỳ vào nước này, và sau đó trở thành ông trùm ngành vận tải biển. Ông ta đã bị nguyền rủa khi phản bội giọng ca opera huyền thoại Maria Callas, khiến bà này đau đớn tự giam mình và từ giã cõi đời trong một căn hộ ở Paris, để kết hôn với Jacqueline Kennedy, góa phụ của Tổng thống Mỹ John F. Kennedy.

Nếu nghiên cứu về cuộc đời của Onassis - người mà tôi đã dành một phần thời gian tuổi trẻ để nghiên cứu - bạn sẽ nhận thấy được một trạng thái đều đều thú vị: “công việc”, theo đúng nghĩa thông thường nó, không phải là thứ ông ta thường làm. Thậm chí, ông ta còn không buồn trang bị cho mình một chiếc bàn giấy, nói gì đến văn phòng. Không chỉ là một nhà buôn, do đó chẳng cần phải có văn phòng, ông ta còn điều hành một đế chế vận tải đường thủy - một công việc đòi hỏi phải có sự giám sát hàng ngày. Tuy nhiên, công cụ chính của ông ta là một cuốn sổ ghi chép chứa đựng tất cả những thông tin cần thiết. Cuộc đời Onassis là một chuỗi những nỗ lực kết thân với những người giàu có, nổi tiếng và theo đuổi (cũng như sưu tập) phụ nữ. Ông ta thường thức dậy vào buổi trưa. Nếu cần được tư vấn pháp lý, ông ta sẽ triệu tập các luật sư của mình đến một hộp đêm nào đó ở Paris lúc hai giờ sáng. Người ta nói Onassis có một sức hấp dẫn không cưỡng nổi - điều đã giúp ông chiếm được thiện cảm của mọi người.

Chúng ta hãy thôi bàn về giai thoại này. Có thể có một hiệu ứng “điên vì tình cờ” ở đây, hiệu ứng của việc tạo ra mối liên hệ tình cờ giữa thành công và thói quen làm việc của Onassis. Có thể tôi không bao giờ biết được Onassis tài giỏi hay may mắn, dù luôn tin rằng sự thành công của người đàn ông này là nhờ sức hấp dẫn của chính bản thân ông. Thế nhưng, tôi vẫn có thể kiểm tra thói quen làm việc đó của người này bằng cách xem xét nghiên cứu thực nghiệm về mối liên hệ giữa thông tin và hiểu biết. Vì thế, tuyên bố cho rằng kiến thức bổ sung về các hoạt động kinh doanh hàng ngày có thể chẳng có ích lợi, thậm chí còn độc hại là tuyên bố gián tiếp nhưng lại rất hợp lý.

Hãy cho hai nhóm người xem một bức hình thật mờ của một vòi dẫn nước chữa cháy, đủ mờ để họ không nhận ra đó là gì. Đối với nhóm thứ nhất, ta tăng độ phân giải của bức hình lên một cách chậm rãi, trong mười bước. Đối với nhóm thứ hai, ta tăng độ phân giải lên nhanh hơn, trong năm bước. Hãy dừng lại ở mức mà hai nhóm đều nhận được độ phân giải hình ảnh giống nhau và yêu cầu từng người nói xem đó là hình gì. Những người ở nhóm nhìn thấy ít bước trung gian hơn có thể nhanh chóng nhận ra đó là vòi dẫn nước. Vậy bài học gì ở đây? Càng nhận được nhiều thông tin, mọi người càng hình thành nên nhiều giả thuyết, và sẽ càng bị chệch hướng hơn. Họ chứng kiến nhiều tiếng ồn ngẫu nhiên hơn và tưởng đó là thông tin.

Vấn đề là tư tưởng của chúng ta thật khó chịu: một khi đã đưa ra lý thuyết, chúng ta sẽ không thể thay đổi được suy nghĩ của mình - vì thế những ai cản trở ta phát triển các lý thuyết của mình tốt hơn hết là nên biến đi chỗ khác. Khi phát triển ý kiến dựa trên những bằng chứng không thuyết phục, bạn sẽ khó giải thích được các thông tin xảy ra sau đó nếu chúng mâu thuẫn với các ý kiến của mình, ngay cả khi biết rõ rằng thông tin mới này chính xác hơn. Có hai cơ chế đang diễn ra ở đây: thiên kiến chứng thực (confirmation bias – lỗi chỉ nhăm nhăm đi tìm bằng chứng ủng hộ một mệnh đề nào đó, rồi cho rằng mệnh đề đỏ đúng) mà chúng ta đã thấy ở Chương 5, và niềm tin bền bỉ (belief perserverance) - xu hướng không thay đổi những ý kiến mà mình đã đưa ra. Hãy nhớ rằng chúng ta đối xử với các ý kiến giống như vật sở hữu, và sẽ rất khó từ bỏ chúng.

Thử nghiệm về vòi dẫn nước chữa cháy được thực hiện lần đầu tiên vào thập niên 60, và được tái thực hiện nhiều lần sau đó. Tôi cũng đã nghiên cứu hiệu ứng này bằng phương pháp toán học thông tin (mathematics of information): càng nhận được càng nhiều thông tin chi tiết về trải nghiệm thực tế (empirical reality), người ta sẽ càng nhận thấy nhiều tiếng ồn (tức các chi tiết vụn vặt) và tưởng đó là thông tin có thật. Hãy nhớ rằng chúng ta bị ảnh hưởng bởi những thứ giật gân. Việc nghe tin tức trên đài mỗi giờ sẽ gây ảnh hưởng xấu đến bạn nhiều hơn so với việc đọc tạp chí số ra hàng tuần, vì thời gian kéo dài sẽ giúp thông tin được “thanh lọc” bớt.

Năm 1965, Stuart Oskamp thử nghiệm bằng việc lần lượt cung cấp hồ sơ cho các nhà tâm lý học lâm sàng, mỗi hồ sơ chứa đựng một lượng thông tin tăng dần về các bệnh nhân; khả năng chẩn đoán của các nhà tâm lý học đó không tăng theo lượng thông tin bổ sung. Họ chỉ trở nên tự tin hơn với chẩn đoán ban đầu của mình. Cứ cho là như vậy, vì người ta không thể kỳ vọng quá nhiều vào các nhà tâm lý học vào năm 1965, nhưng những phát hiện này dường như có thể áp dụng khắp các ngành học.

Cuối cùng, trong một thử nghiệm đáng chú ý khác, nhà tâm lý học Paul Slovic đã yêu cầu các nhà cái chọn ra những biến số trong số 88 biến số của các cuộc đua ngựa trước đây mà họ cho là hữu ích để tính toán tỷ lệ tiền cược. Những biến số này bao gồm tất cả các dạng thông tin thống kê về thành tích trong quá khứ. Các nhà cái này được cung cấp mười biến số hữu ích nhất và sau đó được yêu cầu dự đoán kết quả của các cuộc đua. Lượng thông tin bổ sung không làm tăng độ chính xác, mà ngược lại, làm tăng đáng kể sự tự tin của họ về các lựa chọn. Thông tin được xem là độc hại. Tôi đã cố gắng rất nhiều với niềm tin của một người có hiểu biết vừa phải rằng “càng nhiều thì càng tốt”- tức là đôi khi, chứ không phải lúc nào cũng thế, nhiều hơn thì sẽ tốt hơn. Đặc tính độc hại này của kiến thức sẽ xuất hiện trong nghiên cứu của chúng ta vẻ cái gọi là chuyên gia.

VẤN ĐỀ CỦA CHUYÊN GIA, HAY BI KỊCH CỦA NHỮNG BỘ COMPLÊ RỖNG TUẾCH

Cho đến thời điểm này, chúng ta chưa đặt câu hỏi về uy quyền của các chuyên gia được nhắc đến, thay vào đó, chỉ chất vấn năng lực của họ trong việc đánh giá các giới hạn kiến thức của chính mình. Sự kiêu ngạo trí thức không cản trở các kỹ năng. Một người thợ sửa ống nước hầu như biết về công việc hàn chì nhiều hơn so với một nhà viết tiểu luận và một nhà giao dịch chứng khoán sử dụng phương pháp toán học bướng bỉnh. Một bác sĩ phẫu thuật chứng thoát vị không thể nào biết về chứng bệnh này ít hơn so với một người múa bụng. Nhưng ngược lại, các khả năng có thể xảy ra đó sẽ bị loại bỏ - và, điểm đáng nói ở đây, có lẽ bạn biết về tỷ lệ này nhiều hơn so với các chuyên gia. Dù người ta kể cho bạn nghe điều gì đi chăng nữa, việc hỏi về tỷ lệ sai sót trong quy trình của một chuyên gia là một ý kiến hay. Đừng hỏi về quy trình, mà chỉ nên hỏi về sự tự tin của anh ta thôi. (Khi có ai đó bị bỏng ở trung tâm y tế, tôi sẽ học cách thận trọng và giục mọi người cũng thận trọng: nếu bạn có một triệu chứng và tìm đến phòng mạch bác sỹ, đừng nghe những điều linh tinh mà ông ta nói về việc rằng nó không phải là bệnh ung thư).

Tôi sẽ tách hai trường hợp này như sau. Trường hợp nhẹ sự kiêu ngạo cộng với (một ít) khả năng, và trường hợp nặng: sự kiêu ngạo cộng với sự bất tài (những bộ complê rỗng tuếch). Có một số nghề nghiệp, nơi bạn biết nhiều hơn so với các chuyên gia - những người mà, than ôi, bạn đang phải trả tiền để có được ý kiến của họ - thay vì họ phải trả tiền để bạn lắng nghe họ. Bạn chọn cái nào?

Những thứ chuyển động và những thứ không chuyển động

Có rất nhiều tài liệu về cái gọi là vấn đề của chuyên gia trong việc tiến hành kiểm tra thực nghiệm các chuyên gia để xác định được thành tích của họ. Nhưng điều này lúc đầu có vẻ gây nhầm lẫn. Một mặt, chúng tôi được một tầng lớp các nhà nghiên cứu như Paul Meehl và Robyn Dawes chứng minh rằng, mác “chuyên gia” có nghĩa gần với sự gian lận nhất, hoạt động chẳng hơn gì một chiếc máy tính đang thực hiện một phép tính đơn giản, trực giác gây cản trở khiến họ không còn nhìn thấy được gì. (Để lấy ví dụ về máy tính thực hiện một phép tính đơn giản, tỷ suất tài sản lưu động trên nợ cho kết quả đúng hơn so với đa số các nhà phân tích tín dụng). Mặt khác, có nhiều tài liệu chứng tỏ rằng nhiều người có thể đánh bại cả máy tính nhờ vào trực giác của mình. Vậy cái nào đúng?

Chắc chắn rằng một số ngành nghề phải có các chuyên gia chân chính. Hãy đặt những câu hỏi sau: Bạn muốn cuộc phẫu thuật não sắp tới của mình được tiến hành bởi một phóng viên khoa học của một tờ báo hay một bác sĩ phẫu thuật não có bằng cấp? Hoặc, bạn muốn nghe bản tin kinh tế được trình bày bởi một người có bằng tiến sĩ tài chính tốt nghiệp từ một trường đại học “xuất chúng” như Wharton School, hay bởi một người viết tin kinh tế của một tờ báo? Câu trả lời cho câu hỏi thứ nhất đã rõ, nhưng câu thứ hai lại chẳng rõ chút nào. Chúng ta có thể đã thấy được sự khác nhau giữa “biết-cách-nào” và “biết-cái-gì”. Người Hy Lạp đã phản biệt giữa technè (kỹ năng) và epistèmè (kiến thức). Trường y khoa thực nghiệm Menodotus of Nicomedia và Heraclites of Tarentum muốn các bác sĩ thực tập phải gần gũi với technè (tức “tay nghề”), và tránh xa epistèmè (tức “kiến thức”, “khoa học”).

Nhà tâm lý học James Shanteau đảm nhận nhiệm vụ tìm ra ngành nào có chuyên gia và ngành nào không. Hãy lưu ý điểm khẳng định ở đây: nếu muốn chứng tỏ rằng không có chuyên gia, bạn có thể tìm một nghề nào đó mà chuyên gia trở nên vô dụng. Và bạn cũng có thể chứng minh điều ngược lại theo cách đó. Nhưng có một quy tắc: có nhiều nghề vẫn cần đến vai trò của các chuyên gia, và có nhiều nghề chẳng thấy các kỹ năng đâu cả. Vậy cái nào thuộc nghề nào?

Những chuyên gia có xu hướng trở thành chuyên gia: những người am hiểu vật nuôi, các nhà thiên văn học, phi công thử nghiệm máy bay, các nhà phân tích đất trồng, các kiện tướng cờ vua, các nhà vật lý học, nhà toán học (khi xử lý các vấn đề toán học, chứ không phải các vấn đề thực nghiệm), nhân viên kế toán, nhân viên kiểm tra ngũ cốc, những người giải thích hình ảnh, các nhà phân tích bảo hiểm (xử lý các số liệu thống kê thuộc đường cong hình chuông).

Những chuyên gia có xu hướng… không trở thành chuyên gia: các nhà môi giới chứng khoán, nhà tâm lý học lâm sàng, cán bộ tuyển sinh của trường đại học, thẩm phán tòa án, các cố vấn, những người tuyển chọn nhân sự, các nhà phân tích tình báo (dù rất tốn kém nhưng hồ sơ của Cơ quan Tình báo Trung ương Hoa Kỳ thật thảm hại). Tôi xin bổ sung các kết quả có được từ việc kiểm tra các tài liệu này: các nhà kinh tế, các chuyên gia dự báo tài chính, các giáo sư tài chính, các nhà khoa học chính trị, “các chuyên gia rủi ro”, nhân viên của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế, các thành viên đáng kính của Hiệp hội Kỹ sư Tài chính Quốc tế, và các chuyên gia tư vấn tài chính cá nhân.

Nói một cách đơn giản, những thứ chuyển động, và do đó đòi hỏi phải có kiến thức, thường không có chuyên gia; trong khi những thứ không chuyển động có vẻ như có một vài chuyên gia. Nói cách khác, những nghề nào phải xử lý các vấn đề tương lai - và các nghiên cứu của chúng được dựa trên những gì đã xảy ra trong quá khứ nhưng không có khả năng tái diễn - thường có vấn đề về chuyên gia (với trường hợp ngoại lệ là lĩnh vực dự báo thời tiết và những doanh nghiệp có các quy trình tự nhiên ngắn hạn, chứ không phải các quy trình kinh tế xã hội). Tôi không nói rằng không ai trong số những người xử lý các vấn đề tương lai có thể cung cấp những thông tin giá trị (như đã nói trước đó, các tờ báo có thể dự đoán khá chính xác giờ mở cửa của nhà hát), mà đúng hơn là những người nào không đưa ra được giá trị gia tăng hữu hình thường xử lý các vấn đề tương lai.

Có một cách khác để nhìn nhận vấn đề này là những thứ chuyển động thường có khuynh hướng Thiên Nga Đen. Các chuyên gia là những người có tiêu điểm hẹp cần phải “đi đường hầm”. Trong những tình huống nơi việc băng hầm diễn ra an toàn - do các Thiên Nga Đen không phải là kết quả của một trình tự lôgic - các chuyên gia sẽ hoạt động hiệu quả.

Robert Trivers, một nhà tâm lý học tiến bộ và là người có tầm nhìn khác thường, có cách trả lời khác (ông đã trở thành một trong những nhà tư tưởng tiến bộ có ảnh hưởng nhất kể từ thời Darwin với những ý tưởng được phát triển trong thời gian học luật của mình). Ông liên kết nó với sự tự lừa dối. Trên những vùng giao tranh - nơi có truyền thống tranh giành, cướp bóc - chúng ta rất giỏi dự đoán kết quả bằng cách đánh giá cán cân quyền lực. Con người và loài tinh tinh có thể cảm nhận ngay tức thì bên nào đang thắng thế, và phân tích thiệt hơn để tấn công giành lấy tất cả. Một khi bắt đầu tấn công, bạn phải đặt mình vào trạng thái tâm lý đánh lừa để có thể bỏ qua các thông tin bổ sung - đó là cách tốt nhất để tránh nao núng trong suốt trận chiến. Mặt khác, không giống như các đợt công kích, những cuộc chiến quy mô lớn không phải là thứ hiện diện trong di sản con người - chúng hoàn toàn mới mẻ - vì thế, chúng ta có xu hướng đánh giá thấp thời gian kéo dài của chúng và đánh giá quá cao sức mạnh tương xứng của mình. Hãy nhớ lại việc đánh giá thấp về thời gian kéo dài của cuộc nội chiến Li băng. Những ai đã từng tham gia Thế chiến thứ nhất đều xem cuộc nội chiến trên giống như một điệu nhảy thưởng bánh của người da đen. Điều này cũng tương tự như cuộc chiến tranh Việt Nam, cuộc chiến Iraq, và những xung đột thời hiện đại.

Bạn không thể lờ đi sự tự lừa dối bản thân, vấn đề với các chuyên gia là họ không biết được mình không biết điều gì. Sự thiếu kiến thức và ảo tưởng về chất lượng kiến thức của mình là hai thứ song hành - cùng một quá trình nhưng nó vừa khiến bạn biết ít vừa khiến bạn hài lòng với kiến thức của mình.

Trong phần tiếp theo, thay vì đưa ra chuỗi các dự báo, chúng ta sẽ bàn về độ chính xác của các dự báo, tức khả năng dự đoán được con số đó.

Cách đạt được thành công khi bị người khác xem thường

Chúng ta cũng có thể tìm hiểu về lỗi dự đoán từ các hoạt động giao dịch. Những nhà phân tích định lượng như chúng tôi có thừa dữ liệu về các dự đoán kinh tế và tài chính - từ dữ liệu tổng quát về các biến số kinh tế lớn cho đến các dự báo và các cuộc triệu tập của thị trường về những tay “chuyên gia” hay “người có thẩm quyền” của truyền hình. Sự phong phú nguồn dữ liệu đó và khả năng xử lý chúng trên máy tính khiến cho đề tài này trở nên vô giá đối với một người theo chủ nghĩa thực nghiệm. Nếu là một nhà báo, hoặc, lạy trời đừng làm thế, nhà sử học, hẳn tôi sẽ gặp rất nhiều khó khăn khi thử nghiệm tính hiệu quả về dự đoán của những thảo luận miệng này. Bạn không thể dùng máy tính để xử lý các lời bình luận - ít ra là không dễ dàng làm được điều đó. Hơn nữa, nhiều nhà kinh tế học ngây thơ mắc phải một sai lầm là đưa ra các dự đoán có liên quan đến nhiều biến số, tạo ra một cơ sở dữ liệu về các nhà kinh tế và các biến số - điều cho phép chúng ta nhận biết được liệu một số nhà kinh tế học có giỏi hơn những người khác (ở đây không có sự khác biệt theo kết quả lôgic) hoặc liệu có các biến số nào đó mà những nhà kinh tế này chứng tỏ được năng lực của mình hơn (than ôi, chẳng cái nào có ý nghĩa cả).

Tôi đã ở vào vị trí rất gần để quan sát khả năng dự đoán của chúng ta. Trong những ngày còn làm công việc của giao dịch viên toàn thời gian, trong khoảng vài tuần, cứ 8:30 sáng, màn hình máy tính của tôi lại nhấp nháy một số liệu kinh tế được công bố bởi Bộ Thương mại, Bộ Tài chính, hoặc một cơ quan danh tiếng nào đó. Tôi chẳng có khái niệm nào về ý nghĩa của những con số này và cũng chẳng bao giờ thấy cần thiết phải bỏ công tìm hiểu điều đó. Vì thế, tôi không mấy quan tâm đến những con số này ngoại trừ việc mọi người trở nên phấn khích và bàn luận khá nhiều về ý nghĩa của chúng, khiến cho các dự đoán trông thật hấp dẫn. Trong số các con số đó có Chỉ số Giá Tiêu dùng (CPI), Chỉ số Việc làm (những thay đổi về số người có việc làm), Chỉ số Các Chỉ báo Kinh tế Dẫn đầu, Doanh số Hàng hóa Lâu bền (các nhà giao dịch chứng khoán gọi chúng là “những cô gái xài được”), Tổng Sản lượng Quốc nội (phần quan trọng nhất), và còn nhiều chỉ số khác tạo nên nhiều mức độ phấn khích khác nhau tùy theo sự hiện diện của chúng trong bài bình luận.

Người bán dữ liệu cho phép bạn nhìn qua các dự đoán của “các nhà kinh tế hàng đầu”- những người (mặc complê) làm việc cho các tổ chức đáng kính như J.P. Morgan Chase hay Morgan Stanley. Bạn có thể xem các nhà kinh tế này trò chuyện, đưa ra các lý thuyết một cách hùng hồn và đầy thuyết phục. Hầu hết những người này đều có mức thu nhập 7 con số và được xếp hạng sao, với những nhóm nghiên cứu chuyên lùng sục các số liệu và các dự đoán. Nhưng các ngôi sao này lại đủ ngu ngốc để phát hành số liệu dự đoán của mình cho thế hệ sau quan sát và đánh giá mức độ tài năng của họ.

Tệ hơn nữa, nhiều công ty tài chính còn xuất bản các cuốn sách nhỏ vào thời điểm cuối năm với tên gọi “Viễn cảnh năm 200X” để sử dụng cho năm tiếp theo. Dĩ nhiên, họ không kiểm tra lại kết quả của những dự báo mà mình đã đưa ra trước đó. Có lẽ, thậm chí công chúng còn ngu ngốc hơn khi bỏ tiền mua những lý luận đó mà không tiến hành các kiểm tra đơn giản sau - mặc dù dễ nhưng rất ít khi được thực hiện. Một thử nghiệm cơ bản là so sánh các nhà kinh tế ngôi sao này với một tài xế tắc-xi giả định (tương tự như Mikhail ở Chương 1): bạn tạo ra một nhân vật nào đó - người sử dụng các số liệu gần đây nhất làm công cụ dự báo tốt nhất cho năm tiếp theo, giả định rằng anh ta không biết gì cả. Sau đó, những gì bạn phải làm là so sánh các tỷ lệ sai sót của các nhà kinh tế “ngôi sao” kia và nhân vật tưởng tượng của bạn. Nhưng vấn đề là khi bị cuốn hút bởi các câu chuyện, bạn sẽ không còn nhớ đến việc thử nghiệm này.

Các sự kiện là những thứ lạ lùng

Vấn đề của việc dự đoán hơi tinh tế hơn một chút, chủ yếu xuất phát từ thực tế là chúng ta đang sống ở Extremistan (Cực độ), chứ không phải Mediocristan (Bình thường). Các nhà dự đoán của chúng ta có thể giỏi dự đoán những điều bình thường, chứ không phải những điều bất thường, và đây chính là nơi họ thất bại. Tất cả những gì cần làm là bỏ qua sự chuyển động của lãi suất ngân hàng, từ 6% đến 1% trong một dự đoán dài hạn hơn (những gì đã xảy ra giữa năm 2000 và 2001) để tất cả các dự báo tiếp theo của bạn hoàn toàn vô tác dụng trong việc hiệu chỉnh thành tích tích lũy trong quá khứ của chính mình, vấn đề không phải là bạn có thường dự đoán đúng không, mà là các sai số tích lũy của bạn lớn đến mức nào.

Và các sai số tích lũy này phần lớn phụ thuộc vào những bất ngờ lớn, những cơ hội lớn. Các nhà dự đoán kinh tế, tài chính và chính trị không chỉ bỏ lỡ chúng mà còn rất đáng xấu hổ khi nói ra những thứ lạ lùng với khách hàng của mình - và lúc này, hóa ra các sự kiện hầu như lúc nào cũng lạ lùng. Hơn nữa, như chúng ta sẽ thấy trong phần kế tiếp, các nhà dự báo kinh tế có xu hướng thất bại gần giống nhau hơn. Không ai muốn mình trở nên kỳ lạ trong mắt người khác.

Vì thử nghiệm của tôi chỉ nhằm mục đích giải trí và thương mại, phục vụ cho riêng bản thân mình và không được định dạng để xuất bản, nên tôi sẽ sử dụng các kết quả chính thức hơn của các nhà nghiên cứu khác - những người phải khổ sở đối mặt với sự chán ngắt của quy trình xuất bản. Tôi lấy làm ngạc nhiên là người ta chẳng mấy khi tiến hành nội quan để kiểm tra tính hữu dụng của những nghề nghiệp này. Có một số - nhưng không nhiều - thử nghiệm chính thức trong ba lĩnh vực: phân tích chứng khoán, khoa học chính trị và kinh tế học. Chắc chắn trong một vài năm tới, chúng ta sẽ có nhiều lĩnh vực hơn nữa. Hoặc có lẽ không - tác giả của các tài liệu như thế có lẽ sẽ bị đồng nghiệp của mình bêu rếu. Trong số gần một triệu tài liệu được đăng về chính trị học, tài chính, và kinh tế học, chỉ có một lượng nhỏ kiến thức được kiểm tra về chất lượng dự đoán.

Sống bầy đàn như gia súc

Một vài nhà nghiên cứu đã kiểm tra công việc và thái độ của các chuyên gia phân tích chứng khoán với kết quả đáng kinh ngạc, đặc biệt khi xem xét sự kiêu ngạo trí thức của những người này. Trong một nghiên cứu so sánh các chuyên gia phân tích chứng khoán với các nhà dự báo thời tiết, Tadeusz Tyszka và Piotr Zielonka chứng minh rằng các nhà phân tích chứng khoán không giỏi dự đoán nhưng lại có niềm tin mạnh mẽ về kỹ năng của chính mình. Dù thế nào chăng nữa, sự tự đánh giá đó của các nhà phần tích chứng khoán vẫn không làm giảm bớt giới hạn sai số sau nhiều thất bại trong việc dự đoán.

Tháng Sáu năm ngoái, trong lần đến Paris, tôi có than thở với Jean- Philippe Bouchaud về sự khan hiếm của các nghiên cứu được xuất bản đó. Anh ta trông như một cậu trai trẻ, như thể chỉ đáng bằng nửa tuổi tôi mặc dù ít hơn tôi vài tuổi, và tôi thường trêu rằng sở dĩ anh ta có được sự trẻ trung ấy là nhờ vào vẻ đẹp của chuyên ngành vật lý học. Thật ra, anh ta không hẳn là nhà vật lý, mà là một trong những nhà khoa học định lượng - những người ứng dụng các phương pháp vật lý thống kê vào các biến số kinh tế - một lĩnh vực được Benoit Mandelbrot khởi xướng vào cuối thập niên 50. Cộng đồng này không sử dụng phép toán học thuộc Mediocristan, và vì thế có vẻ quan tâm đến sự thật. Những người này hoàn toàn không thuộc lĩnh vực kinh tế học, kinh doanh, tài chính, mà hoạt động tại các khoa vật lý học và toán học, hoặc thường là tại các trung tâm giao dịch (các nhà giao dịch hiếm khi thuê các nhà kinh tế cho riêng mình, mà chủ yếu để cung cấp thông tin cho những khách hàng ít thông thạo của mình). Một vài người trong số họ cũng hoạt động trong lĩnh vực xã hội học với sự thù địch như “các thổ dân”. Không giống các nhà kinh tế học - những người mặc complê và đưa ra các lý thuyết - các nhà khoa học này không sử dụng đường cong hình chuông mà chỉ sử dụng các phương pháp thực nghiệm để quan sát dữ liệu.

Anh ta đã khiến tôi ngạc nhiên khi cho xem tài liệu nghiên cứu mà một thực tập sinh vừa kết thúc trong đợt hè vừa rồi dưới sự giám sát của anh và cũng vừa được nhà xuất bản nhận lời; bài thực tập đó đã nghiên cứu 2000 dự đoán của các nhà phân tích chứng khoán. Những gì bài viết đó chỉ ra là các nhà phân tích môi giới chứng khoán này chẳng dự đoán gì cả - một dự báo ngây thơ mà ai đó lấy ra từ các số liệu của giai đoạn này làm chỉ báo cho giai đoạn kế tiếp sẽ không gây ra thiệt hại đáng kể. Tuy nhiên, các nhà phân tích được thông báo về các đơn đặt hàng của công ty, các hợp đồng sắp tới, và các chi phí dự trù, vì thế, kiến thức bổ sung này phải giúp họ làm tốt hơn nhiều so với nhà dự đoán ngây thơ chỉ biết nhìn vào dữ liệu quá khứ mà không cần đến thông tin nào khác. Tệ hơn nữa, sai số của các nhà dự đoán lại lớn hơn rất nhiều so với mức chênh lệch trung bình giữa các dự đoán riêng lẻ - điều nhấn mạnh tâm lý bầy đàn. Thông thường, các dự đoán nên cách xa nhau, giống như khoảng cách của chúng với con số được dự đoán. Nhưng để hiểu được cách mà các nhà dự đoán duy trì công việc làm ăn, cũng như vì sao họ không mắc phải các tổn hại thần kinh nghiêm trọng (như sụt cân, hành vi thất thường, hoặc chứng nghiện rượu cấp tính), chúng ta phải quan sát công việc của nhà tâm lý học Philip Tetlock.

Tôi đã “gần” đúng

Tetlock đã nghiên cứu công việc của các “chuyên gia” kinh tế và chính trị. Ông yêu cầu các chuyên gia đánh giá khả năng xảy ra của một số sự kiện kinh tế, chính trị và quân sự trong một khung thời gian cụ thể (khoảng 5 năm sau). Các kết quả đó đại diện cho tổng cộng khoảng 27.000 dự đoán, với sự tham gia của gần 300 chuyên gia. Các nhà kinh tế chiếm khoảng 1/4 số đối tượng tham gia. Nghiên cứu đã cho thấy rằng tỷ lệ sai số của các chuyên gia cao gấp nhiều lần so với những điều họ đã ước tính. Nghiên cứu cũng bộc lộ một vấn đề của chuyên gia: không có sự khác biệt nào trong các kết quả cho dù đó là của một tiến sĩ hay một sinh viên chưa tốt nghiệp. Các giáo sư có tiếng chẳng có lợi thế nào hơn so với các nhà báo. Sự cân đối duy nhất mà Tetlock phát hiện thấy đó là hiệu ứng tiêu cực của danh tiếng đối với việc dự đoán: những người có danh tiếng đưa ra dự báo tồi hơn so với những người không có danh tiếng.

Nhưng trọng tâm của Tetlock không phải chứng tỏ năng lực thực sự của các chuyên gia (mặc dù nghiên cứu đưa ra chứng cứ rất thuyết phục về điều đó) mà là điều tra xem vì sao các chuyên gia không nhận ra rằng mình chẳng giỏi giang gì trong công việc, hay nói cách khác, là tìm hiểu về cách họ thêu dệt nên những câu chuyện của mình. Dường như có một trình tự lôgic về sự bất lực đó, hầu hết đều dưới dạng bảo vệ niềm tin, hoặc bảo vệ tính tự tôn. Do đó, Tetlock đã nghiên cứu sâu thêm về các cơ chế, theo đó, các đối tượng nghiên cứu của ông đã đưa ra những lời giải thích dựa trên quá khứ.

Tôi sẽ không nói đến mức độ ảnh hưởng của những ràng buộc về ý thức hệ của một người đối với nhận thức của chính anh ta, mà sẽ chỉ ra các khía cạnh tổng quát hơn về điểm mù (blind spot) này đối với các dự đoán của người đó.

Hãy tự nói với mình rằng bạn đang chơi một trò chơi khác. Hãy nói bạn không thể dự đoán được sự suy yếu và sụp đổ của khối Xô Viết (không nhà khoa học nào nhìn thấy nó xảy ra). Dễ dàng khẳng định rằng bạn rất giỏi trong việc hiểu được bộ máy chính trị của khối Xô Viết, nhưng những người Nga chính hiệu này lại rất khéo che giấu những yếu tố kinh tế then chốt. Nếu có được thông tin tình báo kinh tế, hẳn bạn đã đoán được sự sụp đổ của khối Xô Viết này. Đừng đổ lỗi cho các kỹ năng của bạn. Điều này cũng đúng trong trường hợp bạn dự đoán Al Gore giành thắng lợi vẻ vang trước George W. Bush. Bạn không nhận thấy rằng nền kinh tế đã ở trong tình trạng hết sức nguy khốn; quả thực điều này dường như đã bị che giấu. Thôi nào, bạn không phải là nhà kinh tế, và cuộc chơi này hóa ra lại chỉ toàn về kinh tế học.

Bạn nhờ đến yếu tố ngoại lai. Có một điều gì đó đã xảy ra nằm ngoài hệ thống, ngoài phạm vi khoa học của bạn. Giả sử đó là thứ không thể đoán được thì cũng không phải là lỗi của bạn. Nó là Thiên Nga Đen và bạn không có nhiệm vụ phải đoán được các Thiên Nga Đen. NNT (ND: Nassim Nicholas Taleb) nói với chúng ta rằng, về cơ bản, Thiên Nga Đen là thứ không thể dự đoán được (nhưng rồi tôi nghĩ NNT sẽ hỏi, vậy sao còn phụ thuộc vào các dự đoán?). Các sự kiện đó thuộc “ngoại sinh”, xuất hiện bên ngoài lĩnh vực khoa học của bạn. Hoặc có lẽ đó là sự kiện với xác suất xảy ra cực thấp, một trận lụt ngàn năm có một, và chúng ta thật bất hạnh khi gặp phải nó. Nhưng sự kiện này sẽ không xảy ra ở lần kế tiếp. Việc chú trọng đến trò chơi suýt soát này và việc liên hệ kết quả dự đoán của một người với một kịch bản cho sẵn là cách mà những kẻ lập dị giải thích về thất bại của các phương pháp toán học trong xã hội. Mô hình này đúng, nó hoạt động hiệu quả, nhưng cuộc chơi hóa ra lại hoàn toàn khác so với dự đoán.

Sự biện hộ “gần đúng”. Khi nhìn lại quá khứ; với lợi ích của việc xem xét lại các giá trị và khuôn khổ thông tin, ta có thể dễ dàng cảm nhận được đó là một sự thoát hiểm trong gang tấc. Tetlock viết, “Những người theo dõi khối Xô Viết - những người vào năm 1988 cho rằng Đảng Cộng sản không thể nào bị tước mất quyền lực vào năm 1993 hoặc 1998 - hoàn toàn có thể tin rằng những người ủng hộ Điện Kremli gần như lật đổ Gorbachev trong âm mưu táo bạo vào năm 1991, và hẳn đã thành công nếu những kẻ âm mưu hành động cương quyết và tỉnh táo hơn, hoặc nếu các sĩ quan quân đội chủ chốt đã tuân lệnh giết chết những thường dân chống lại chế độ thiết quân luật, hoặc nếu Yeltsin không hành động quá gan góc”.

Lúc này, tôi sẽ đi vào những khuyết điểm tổng quát hơn được phát hiện trong ví dụ này. Các “chuyên gia” này tỏ ra không cân xứng: có những trường hợp đoán đúng, họ cho rằng đó là nhờ khả năng chuyên môn và hiểu biết sâu rộng của mình; nhưng khi đoán sai, hoặc là họ đổ lỗi cho hoàn cảnh khác thường, hoặc tệ hơn, thậm chí không nhận ra rằng mình đã sai và bắt đầu thêu dệt những câu chuyện xoay quanh nó. Họ cảm thấy khó chấp nhận rằng mình hiểu biết hơi nông cạn. Nhưng đây là một thuộc tính phổ biến trong mỗi chúng ta: có một phần trong chúng ta được tạo ra để bảo vệ cho tính tự tôn của mình.

Con người là nạn nhân của sự bất cân xứng trong nhận thức về các sự kiện ngẫu nhiên. Chúng ta cho rằng thành công của mình là nhờ vào kỹ năng, còn thất bại là do các yếu tố ngoại cảnh, vượt khỏi khả năng kiểm soát của mình, cụ thể là tính ngẫu nhiên. Chúng ta cảm thấy có trách nhiệm với những gì tốt đẹp chứ không phải những gì tồi tệ. Điều này khiến chúng ta nghĩ rằng mình giỏi hơn người khác trong bất kỳ công việc kiếm sống nào. 96% dân số Thụy Điển tin rằng kỹ năng lái xe của bản thân đã đưa họ vào danh sách 50% tài xế hàng đầu của nước này; còn 84% dân số Pháp cảm nhận rằng chính khả năng tỏ tình đã đưa họ vào danh sách 50% người tình lý tưởng của nước này.

Hiệu ứng khác của sự bất cân xứng này là chúng ta cảm thấy hơi khác thường, không giống như những người khác - những người mà mình không nhận thấy được sự bất cân xứng đó. Tôi đã đề cập đến những kỳ vọng phi thực tế về tương lai của những người đang trong giai đoạn lập gia đình, đồng thời xem xét số lượng gia đình định hướng cho tương lai của mình, tự bao bọc mình trong ngôi nhà kiên cố và nghĩ rằng sẽ sống ở đó mãi mãi mà không nhận ra mức độ khủng khiếp của các số liệu thống kê về cuộc sống tĩnh tại. Chẳng nhẽ họ không nhìn thấy các nhà môi giới bất động sản diện những bộ cánh đắt tiền và đi lại trên những chiếc xe hơi sang trọng hay sao? Chúng ta là những người rất thích di chuyển, nhiều hơn so với dự định, và thực hiện nó một cách hăng hái. Hãy nghĩ xem có bao nhiêu người đột nhiên mất việc đoán được là mình sẽ mất việc, thậm chí vài ngày trước đó. Hay có bao nhiêu người nghiện ma túy khi bắt đầu con đường nghiện ngập lại sẵn sàng chìm đắm trong cuộc chơi này lâu như thế.

Còn có một bài học khác từ thử nghiệm của Tetlock. Ông đã phát hiện ra điều mà tôi từng đề cập trước đó, rằng nhiều thiên tài của trường đại học, hay “những cộng tác viên của những tập san hàng đầu”, chẳng hơn gì so với một độc giả hoặc một phóng viên bình thường của tờ New York Times xét trong phạm vi khả năng phát hiện những thay đổi của thế giới xung quanh mình. Những chuyên gia vốn dĩ hay chuyên môn hóa thái quá này thậm chí còn thất bại với những thử nghiệm trong chính chuyên môn của mình.

Nhím và cáo. Tetlock phân biệt hai nhóm dự đoán - nhím và cáo - dựa trên sự phân biệt của nhà văn tiểu luận Isaiah Berlin. Như trong truyền thuyết của Aesop, nhím biết một thứ, còn cáo biết nhiều thứ - đây chính là những kiểu thích ứng mà bạn cần có trong cuộc sống hàng ngày. Phần lớn những thất bại trong dự đoán đều xuất phát từ nhím bởi trong đầu nó chỉ biết đến một sự kiện Thiên Nga Đen đơn lẻ - một biến cố lớn nhưng không có khả năng xuất hiện. Con nhím này được dùng để ám chỉ những người chú trọng đến một sự kiện không chắc xảy ra, rơi vào lối liên tưởng ngụy biện khiến họ trở nên mù quáng để tin vào một kết quả mà không hình dung được nhiều cái khác.

Do lối liên tưởng ngụy biện đó nên loài nhím trở thành thứ dễ hiểu đối với chúng ta - tức là nội dung ít, dễ nhớ. Phạm trù của chúng được các nhà dự đoán danh tiếng trình bày quá mức cần thiết; do đó, những người này nhìn chung có khả năng dự đoán kém hơn so với các nhà dự đoán còn lại.

Từ lâu, tôi đã tránh mặt báo chí bởi bất cứ khi nào nghe về câu chuyện Thiên Nga Đen, các phóng viên đều yêu cầu tôi cho họ một danh sách các sự kiện gây tác động trong tương lai. Họ muốn tôi dự đoán về những Thiên Nga Đen này. Thật kỳ lạ, cuốn sách Điên vì tình cờ (Fooled by randomness), được xuất bản một tuần trước ngày 11/9/2001, đã thảo luận về khả năng một chiếc máy bay có thể đâm sầm vào văn phòng của mình. Do đó, đương nhiên người ta sẽ hỏi “làm cách nào tôi dự đoán được sự kiện đó”. Tôi không dự đoán nó - đó là một tình huống xảy ra tình cờ. Tôi không chơi trò tiên tri! Mới đây, tôi còn nhận được một lá thư điện tử yêu cầu liệt kê mười sự kiện Thiên Nga Đen sắp xảy ra. Hầu hết mọi người đều không hiểu ý tôi khi nói đến sai số về độ đặc hiệu (error of specificity), về liên tưởng ngụy biện, và về ý tưởng của việc dự đoán. Ngược lại với những gì mọi người mong đợi, tôi không khuyên mọi người nên trở thành nhím - mà hãy trở thành cáo với một tâm hồn rộng mở. Tôi biết rằng có một sự kiện ít có khả năng xảy ra sẽ làm thay đổi lịch sử, nhưng chỉ không biết sự kiện đó là gì.

Thực tế ư? Để làm gì?

Tôi chẳng tìm thấy được một nghiên cứu nào chính thức theo kiểu Tetlock trong các tập san kinh tế. Nhưng thật đáng ngờ, tôi cũng không thấy có tờ báo nào tung hô khả năng đưa ra các dự báo đáng tin cậy của các nhà kinh tế học. Vì thế, tôi chỉ đánh giá những điều mình có thể tìm thấy ở các bài báo và các tờ báo kinh tế hiện có. Tất cả chúng đều không đưa ra bằng chứng thuyết phục nào để chứng minh rằng các nhà kinh tế học có khả năng dự đoán, và nếu họ có một khả năng nào đó thì những dự đoán của họ giỏi nhất cũng chỉ hơi khá hơn so với các dự đoán ngẫu nhiên - chứ không đủ tốt để giúp đưa ra các quyết định nghiêm túc.

Cuộc thử nghiệm thú vị nhất về mức độ tác động của các phương pháp hàn lâm trong thế giới thực là thử nghiệm của Spyros Makridakis - người mà một phần công việc là quản lý các hoạt động cạnh tranh giữa các nhà dự đoán áp dụng một “phương pháp khoa học” được gọi là toán kinh tế - một phương pháp kết hợp lý thuyết kinh tế với các trắc lượng thống kê. Nói một cách đơn giản, ông ta yêu cầu mọi người dự đoán trong cuộc sống thực và sau đó đánh giá độ chính xác của họ. Điều này dẫn đến sự ra đời của chuỗi “M-Competitions” 44 do ông điều hành, cùng với sự hỗ trợ của Michele Hibon, trong đó M3 là phiên bản thứ ba và là phiên bản mới nhất được hoàn thành vào năm 1999. Makridakis và Hibon đã đi đến một kết luận đáng buồn rằng “các phương pháp thống kê phức tạp không hẳn sẽ đưa ra các dự báo chính xác hơn so với các phương pháp đơn giản”.

Tôi cũng có một trải nghiệm tương tự trong thời gian còn làm quant - nhà khoa học nước ngoài với chất giọng khàn hàng đêm ngồi bên máy tính thực hiện những phép đoán phức tạp nhưng hiếm khi đưa ra kết quả chính xác hơn so với cách tính đơn giản nhất của một tài xế tắc-xi. Vấn đề ở chỗ chúng ta chỉ chú trọng đến trường hợp thành công hiếm hoi của các phương pháp này, mà gần như không bao giờ tính đến vô số thất bại của chúng. Tôi luôn cầu xin những ai chịu lắng nghe mình: “Này, tôi là một gã đơn giản, thẳng thắn, biết lẽ phải, đến từ Amioun, Li băng. Tôi không hiểu vì sao một thứ gì đó được đánh giá là có giá trị nếu nó bắt máy tính phải hoạt động suốt đêm nhưng lại chẳng giúp mình dự đoán chính xác hơn những gã khác cũng đến từ Amioun”. Phản ứng duy nhất mà tôi nhận được từ đồng nghiệp của mình đều có liên quan đến địa lý và lịch sử của Amioun thay vì một lời giải thích hợp lý hơn về công việc. Đến đây, bạn lại được chứng kiến tác dụng của lối liên tưởng ngụy biện, ngoại trừ một điều là thay vì phải nghe các câu chuyện mang tính báo chí, bạn gặp phải một hoàn cảnh khủng khiếp hơn, đó là “các nhà khoa học” với chất giọng Nga nhìn vào kính chiếu hậu, thuật lại các phương trình tính toán, và từ chối nhìn về phía trước bởi anh ta có thể bị lóa mắt. Chuyên gia toán kinh tế Robert Engel, một quý ông lôi cuốn, đã phát minh ra phương pháp thống kê rất phức tạp có tên là GARCH và đã nhận giải Nobel về điều đó. Không ai kiểm tra phương pháp đó để biết nó có giá trị trong cuộc sống thực hay không. Đơn giản hơn, có nhiều phương pháp ít hấp dẫn hơn đã cho kết quả tính toán cực kỳ tốt, nhưng chúng không đưa bạn đến Stockholm. Bạn có một rắc rối về mặt chuyên môn ở Stockholm, và tôi sẽ thảo luận về điều đó ở Chương 17.

Sự không thích hợp của các phương pháp phức tạp dường như có thể áp dụng đối với mọi phương pháp. Một nghiên cứu khác đã kiểm tra một cách có hiệu quả những người thực hành thứ được gọi là lý thuyết trò chơi (game theory), trong đó, người chơi xấu xa nhất là là John Nash, nhà toán học với chứng tâm thần phân liệt đã trở nên nổi tiếng bởi bộ phim Tâm hồn cao đẹp (A Beautiful Mind). Thật đáng buồn cho tất cả sự hấp dẫn trí tuệ của những phương pháp này cũng như cho tất cả sự chú ý của giới truyền thông, những người thực hành nó lại chẳng giỏi giang gì hơn so với các sinh viên đại học.

Có một vấn đề khác, và cũng hơi đáng lo hơn một chút. Makridakis và Hibon đã phát hiện ra rằng, chứng cứ thực nghiệm mạnh mẽ về các nghiên cứu của họ đã bị các nhà thống kê lý thuyết lờ đi. Hơn nữa, họ còn đối mặt với thái độ thù địch đầy kích động đối với các xác minh thực nghiệm của mình. “Thay vào đó, [các nhà thống kê] đã tập trung nỗ lực vào việc xây dựng các mô hình phức tạp hơn mà không tính đến khả năng dự đoán chính xác hơn các dữ liệu cuộc sống thực”, - Makridakis và Hibon viết.

Có thể ai đó sẽ phản bác lại bằng tranh luận sau: Có lẽ dự đoán của các nhà kinh tế học tạo ra ý kiến phản hồi làm cản trở hiệu ứng của chúng (cái này được gọi là nghệ thuật phê bình Lucas, theo nhà kinh tế học Robert Lucas). Giả sử các nhà kinh tế học dự đoán lạm phát; để ứng phó với những kỳ vọng này, Cục Dự trữ liên bang có hành động và giảm thiểu lạm phát. Vì thế, bạn không thể đánh giá được tính chính xác của dự báo đó trong kinh tế học theo cách đã làm với các sự kiện khác. Tôi đồng ý với quan điểm này, nhưng không tin rằng nó là nguyên nhân gây ra thất bại của các nhà kinh tế trong việc dự đoán. Thế giới rộng lớn và phức tạp hơn rất nhiều so với lĩnh vực chuyên ngành của họ.

Khi không thể dự đoán được các yếu tố ngoại lai, một nhà kinh tế thường cầu viện đến vấn đề động đất hoặc các phong trào cách mạng, khẳng định rằng anh ta không đi sâu vào chuyên ngành đo đạc, các khoa học về khí quyển, hay khoa học chính trị, thay vì kết hợp các lĩnh vực này vào nghiên cứu của chính mình và chấp nhận rằng lĩnh vực của mình không tồn tại độc lập. Kinh tế học là một lĩnh vực giới hạn nhất và là môn khoa học ít trích dẫn các yếu tố bên ngoài! Kinh tế học có lẽ là môn học có nhiều học giả phàm tục nhất hiện nay - học rộng nhưng thiếu sự uyên bác cùng với bản chất hiếu kỳ có thể hạn chế suy nghĩ và dẫn đến sự phá vỡ các ngành học.

NGOÀI ĐIỀU ĐÓ RA THÌ MỌI THỨ VẪN ỔN

Chúng ta đã sử dụng câu chuyện của Nhà hát Opera Sydney làm bệ phóng để thảo luận về việc dự đoán. Giờ đây, chúng ta sẽ chỉ ra một hằng số khác trong bản chất con người: một sai số hệ thống được tạo ra bởi các nhà quy hoạch dự án, xuất phát từ sự tổng hợp của bản chất con người, sự phức tạp của thế giới, hay cơ cấu của các tổ chức. Để tồn tại, các doanh nghiệp có lẽ cần phải cho chính mình và người khác thấy được một “tầm nhìn”.

Các kế hoạch bị thất bại bởi những thứ mà chúng ta gọi là “đi bằng đường hầm”, sự sao lãng đối với các nguồn bất định bên ngoài kế hoạch đó.

Kịch bản điển hình như sau. Joe, một người viết tự truyện, nhận được hợp đồng viết sách với thời hạn hoàn tất cuối cùng là hai năm kể từ bây giờ. Chủ đề viết khá đơn giản: Tiểu sử của nhà văn Salman Rushdie - người mà Joe đã sưu tập khá nhiều tài liệu. Thậm chí, anh ta còn tìm hiểu thông tin về những người bạn gái trước đây của Rushdie và vô cùng phấn khích về viễn cảnh có được những cuộc phỏng vấn thú vị. Hai năm sau, chính xác là 3 tháng trước thời hạn hoàn tất, anh ta gọi điện nói với nhà xuất bản rằng anh sẽ chậm hơn thời hạn một chút. Nhà xuất bản đã đoán được điều này vì đã quen với sự chậm trễ của các tác giả. Lúc này, nhà xuất bản lo lắng vì công chúng đột nhiên không còn thiết tha gì với chủ đề đó nữa - nhà xuất bản đó đoán rằng sự quan tâm đối với Rushdie vẫn cao, nhưng sự chú ý đã giảm, có vẻ như vì một lý do nào đó mà người Iran không còn hứng thú với việc giết ông ta nữa.

Hãy nhìn vào nguyên nhân khiến nhà viết tiểu sử kia đánh giá thấp thời gian hoàn thành của mình. Anh ta dự trù kế hoạch riêng, nhưng đã phó mặc vì không dự đoán được rằng một số sự kiện “bên ngoài” có thể xuất hiện và gây cản trở cho mình. Trong số các sự kiện bên ngoài này là thảm họa ngày 11/9/2001 - đã khiến anh ta bị chậm mất vài tháng; các chuyến đi đến Minnesota để chăm sóc người mẹ ốm yếu (người mà cuối cùng đã hồi phục sức khỏe); và nhiều điều khác nữa, như lễ đính hôn bị hủy bỏ (mặc dù không phải với bạn gái cũ của Rushdie). “Ngoài những điều đó ra”, tất cả những thứ khác đều đúng như kế hoạch; công việc của anh ta không bị chệch đi tí nào so với kế hoạch. Anh ta không cảm thấy có trách nhiệm với thất bại của mình. 45

Các yếu tố bất ngờ có hiệu ứng một chiều với các dự án. Hãy xem hồ sơ trước đây của các nhà xây dựng, nhà báo, và nhà thầu. Yếu tố bất ngờ ở đây hầu như luôn xảy ra theo một hướng: chi phí cao hơn và thời gian hoàn thiện kéo dài hơn. Trong những trường hợp cực hiếm, như tòa nhà Empire State, 46 bạn có được tình huống ngược lại: thời gian hoàn thành ngắn hơn và chi phí thấp hơn - những trường hợp như thế này thực sự hiếm hoi.

Chúng ta có thể tiến hành các cuộc thử nghiệm và kiểm tra về khả năng lặp lại để xác định liệu những sai sót trong dự đoán có phải là một phần trong bản chất con người hay không. Các nhà nghiên cứu đã kiểm tra cách thức mà các sinh viên ước tính thời gian cần thiết để hoàn thành các dự án của mình. Trong một kiểm tra tiêu biểu, họ đã chia thành hai nhóm: lạc quan và bi quan. Những sinh viên lạc quan hứa sẽ hoàn thành trong 26 ngày; những sinh viên bi quan hứa 47 ngày. Rốt cuộc, thời gian thực tế để hoàn thành các dự án đó trung bình là 56 ngày.

Trường hợp của nhà viết tiểu sử Joe không phải là ví dụ sâu sắc. Tôi chọn nó bởi nó liên quan đến một công việc lặp đi lặp lại hàng ngày - đã với những công việc như thế, sai sót trong việc lên kế hoạch của chúng ta sẽ nhỏ hơn. Với các dự án có mức độ khác thường lớn, như mâu thuẫn chính trị, cuộc tổng tiến công, hay một sự kiện nào đó hoàn toàn mới mẻ, các sai sót thường bùng nổ theo chiều hướng gia tăng. Thực ra, nhiệm vụ đó càng diễn ra thường xuyên, bạn càng biết cách dự đoán tốt hơn. Nhưng luôn có những điều không diễn ra thường xuyên trong môi trường hiện đại của chúng ta.

Có lẽ có nhiều nguồn khích lệ khiến mọi người hứa hẹn thời gian hoàn thành sớm hơn - để được nhận hợp đồng viết sách hoặc để nhà xây dựng được thanh toán tiền mặt và sử dụng số tiền đó cho chuyến đi sắp tới của mình đến Antigua. Nhưng vấn đề của việc lên kế hoạch vẫn tồn tại ngay cả khi không có lý do nào để đánh giá thấp thời hạn (hoặc chi phí) của nhiệm vụ đó. Như tôi đã nói ở phần trước, chúng ta là loài động vật có đầu óc thiển cận đến mức không thể cân nhắc được khả năng xảy ra của các sự kiện nằm ngoài suy nghĩ của mình, mà hơn nữa, lại quá chú trọng đến những vấn đề bên trong dự án đến mức không xét đến sự bất ổn bên ngoài, “một ẩn sổ không ai biết”, hay có thể nói là nội dung của những cuốn sách chưa được đọc.

Ngoài ra còn có hiệu ứng lập dị - xuất phát từ việc loại bỏ những rủi ro ngoài khuôn mẫu ra khỏi suy nghĩ, hoặc chỉ chú trọng đến những điều bạn biết. Bạn nhìn nhận thế giới trong phạm vi một khuôn mẫu. Hãy nghĩ xem, hầu hết các trì hoãn và chi phí vượt mức đều phát sinh từ các yếu tố bất ngờ mà chúng ta không đưa vào trong kế hoạch - tức chúng nằm ngoài khuôn mẫu - như đình công, mất điện, tai nạn, thời tiết xấu, hoặc tin đồn về sự xâm chiếm của người Sao Hỏa. Những Thiên Nga Đen nhỏ đe dọa sẽ gây cản trở cho các dự án của chúng ta dường như không được tính đến. Chúng quá trừu tượng - chúng ta không biết về hình dạng của chúng và không thể bàn về chúng một cách rõ ràng được.

Chúng ta thực sự không thể lên kế hoạch bởi không hiểu về tương lai - nhưng đây không hẳn là tin xấu. Chúng ta có thể lên kế hoạch nhưng phải luôn nhớ đến những giới hạn đó. Chỉ cần có can đảm là làm được.

Vẻ đẹp của công nghệ: Các bảng tính Excel

Trong một quá khứ không xa, các dự đoán vẫn còn mơ hồ và có liên quan đến chất lượng, người ta phải vận dụng đầu óc để bắt kịp được chúng, và chẳng dễ dàng gì để làm cho các kịch bản xảy ra trong tương lai. Hoạt động đó đòi hỏi phải có bút viết, bút xóa, hàng đống giấy, và các sọt giấy vụn lớn. Thêm vào đó là lòng yêu nghề của nhân viên kế toán đối với công việc chậm rãi và chán ngắt. Nói tóm lại, công việc dự đoán đòi hỏi phải tốn nhiều công sức, không mong muốn và kèm theo đó là thái độ ngờ vực.

Nhưng mọi thứ đã thay đổi với sự xuất hiện của bảng tính. Khi đặt một bảng tính Excel vào tay những người thạo máy tính, bạn sẽ nhận được một “dự báo doanh số” có thể dễ dàng kéo dài đến vô tận! Một khi đã ở trên giấy hoặc trên màn hình máy tính, hoặc tệ hơn, trên chương trình PowerPoint, dự báo đó sẽ có sự sống của riêng nó, mất đi sự mơ hồ, trừu tượng và trở thành thứ mà các nhà triết lý gọi là cụ thể hóa; nó mang một cuộc sống mới như một vật hữu hình.

Bạn tôi, Brian Hinchcliffe, đề xuất ý tưởng dưới đây khi cả hai đều nhễ nhại mồ hôi tại trung tâm thể dục địa phương. Có lẽ, sự dễ dàng tạo ra các khuôn hình trong các chương trình bảng tính là lý do khiến vô số các nhà dự đoán tự tin đưa ra các dự đoán dài hạn hơn (nhưng lại “đi đường hầm” trong các giả định của mình). Chúng ta trở thành những nhà hoạch định tồi hơn so với người Nga Xô Viết nhờ vào việc các chương trình máy tính đầy hiệu quả này được trao cho những người không có khả năng xử lý kiến thức của mình. Giống như hầu hết các nhà giao dịch hàng hóa, Brian là người theo chủ nghĩa hiện thực sâu sắc nhưng đôi khi lại vô cùng chán ngắt.

Một trạng thái tâm lý cổ điển, được gọi là “neo đậu” (anchoring), dường như có tác dụng ở đây. Bạn giảm sự lo lắng của mình về tính bất định bằng cách tạo ra một con số và sau đó “bám” vào nó, giống như một vật treo lơ lửng trong môi trường chân không vậy. Trạng thái neo đậu này được phát hiện bởi Danny Kahnenman và Amos Tversky, cha đẻ của môn tâm lý về sự bất định trong thời gian đầu của dự án về phương pháp tự nghiệm và thiên kiến. Trạng thái đó hoạt động như sau. Kahneman và Tversky yêu cầu các đối tượng nghiên cứu của mình quay một vòng quay may mắn. Trước tiên, những người này nhìn vào các con số trên vòng quay mà họ biết là ngẫu nhiên, sau đó, được yêu cầu dự đoán số nước châu Phi ở Liên Hiệp quốc. Những người nhận được con số thấp trên vòng quay dự đoán ít nước châu Phi; còn những người nhận được con số cao đã dự đoán cao hơn.

Tương tự, hãy yêu cầu một người nào đó cho bạn biết bốn số cuối cùng trong thẻ an sinh xã hội của anh ta, sau đó, yêu cầu anh ta dự đoán số lượng nha sĩ tại Manhattan. Bạn sẽ phát hiện ra rằng, bằng cách khiến anh ta nhận thức về con số có bốn chữ số, bạn sẽ suy luận ra được con số dự đoán tương quan với nó.

Chúng ta sử dụng các điểm quy chiếu, ví dụ các dự đoán doanh số, và bắt đầu xây dựng niềm tin quanh các dự đoán đó bởi vì cần ít trí lực để so sánh một ý tưởng với một điểm quy chiếu hơn so với việc đánh giá nó một cách vô điều kiện (Hệ thống 1 đang hoạt động!). Chúng ta không thể làm việc nếu không có một điểm quy chiếu.

Vì thế, phần giới thiệu về một điểm quy chiếu trong suy nghĩ của nhà dự đoán sẽ làm nên những điều kỳ diệu. Điều này chẳng khác gì so với điểm khởi đầu trong phần thương lượng mua bán: bạn bắt đầu với một con số cao (“Tôi muối bán ngôi nhà này với giá một triệu đô-la”); người đặt giá sẽ nói “chỉ 850 ngàn” thôi - cuộc thảo luận sẽ được xác định với mức giá khởi đầu đó.

Đặc điểm của các sai số dự đoán

Giống như nhiều biến số sinh học khác, tuổi thọ con người thuộc Mediocristan, tức là ít ngẫu nhiên. Nó không theo trình tự tăng dần, chúng ta càng nhiều tuổi thì sự sống càng ngắn. Ở một nước phát triển, theo mục lục bảo hiểm, một bé gái mới sinh được dự đoán sẽ chết lúc 79 tuổi. Khi đến sinh nhật thứ 79, giả sử đang trong tình trạng sức khỏe tốt, bà ta sẽ sống thêm 10 năm nữa. Ở tuổi 90, bà ta hẳn sẽ còn sống thêm 4,7 năm nữa. Ở tuổi 100, bà sẽ còn sống thêm 2,5 năm nữa. Ở tuổi 119, nếu như có thể sống lâu được đến thế, hẳn bà sẽ còn sống thêm 9 tháng nữa. Khi vượt qua ngày chết được dự đoán, số năm còn sống của bà ta sẽ giảm xuống. Điều này minh họa cho thuộc tính chủ yếu của các biến số ngẫu nhiên có liên quan đến đường cong hình chuông. Sự kỳ vọng có điều kiện về thời gian sống sẽ giảm khi người đó già đi.

Với các dự án và việc kinh doanh của con người, chúng ta có một câu chuyện khác. Đây là những thứ thường có tính thang bậc, như tôi đã nói trong Chương 3. Với các biến số có tính thang bậc - những biến số từ Extremistan, bạn sẽ chứng kiến hiệu ứng hoàn toàn trái ngược. Ví dụ, một dự án được dự kiến hoàn tất trong 79 ngày, kỳ vọng này giống với trường hợp của bé gái sơ sinh, chỉ khác nhau ở chữ “năm” và “ngày”. Vào ngày thứ 79, nếu chưa được hoàn tất, dự án đó sẽ cần thêm 25 ngày nữa. Nhưng vào ngày thứ 90, nếu vẫn chưa xong, dự án đó sẽ còn kéo dài 58 ngày nữa. Vào ngày thứ 100, sẽ còn 89 ngày. Vào ngày thứ 119, còn 49 ngày. Vào ngày thứ 600, nếu vẫn chưa hoàn tất, khi đó dự án sẽ cần thêm 1.590 ngày nữa. Bạn thấy đó, càng đợi lâu thì thời gian chờ đợi sẽ càng kéo dài.

Ví dụ, bạn là một người tị nạn đang chờ ngày hồi hương. Mỗi ngày trôi qua, bạn càng cách xa hơn, chứ không phải đến gần hơn, với ngày trở về. Điều này cũng được áp dụng đối với ngày hoàn tất nhà hát opera tiếp theo của bạn. Nếu được dự kiến mất hai năm, và ba năm sau bạn vẫn đang đặt câu hỏi, đừng mong dự án đó sẽ hoàn thành sớm hơn. Nếu các cuộc chiến kéo dài trung bình khoảng sáu tháng, và mâu thuẫn của bạn đã diễn ra trong hai năm, hãy chờ đợi sẽ còn nhiều vấn đề trong vài năm nữa. Xung đột giữa Ả Rập và Israel đã diễn ra 60 năm, và vẫn còn đang tiếp diễn - tuy nhiên, cách đây 60 năm, nó được gọi là “vấn đề đơn giản”. (Hãy luôn nhớ rằng, trong môi trường hiện đại, các cuộc chiến kéo dài lâu hơn và giết hại nhiều người hơn so với dự kiến). Một ví dụ khác: bạn gửi cho nhà văn yêu thích của mình một lá thư, biết rằng ông ta bận rộn và phải mất hai tuần mới nhận được hồi âm. Nếu ba tuần sau, hòm thư của bạn vẫn trống không thì bạn đừng mong sẽ nhận được vào ngày mai - sẽ phải mất trung bình thêm ba tuần nữa. Nếu ba tháng sau, vẫn không nhận được gì, bạn sẽ phải đợi một năm nữa. Mỗi ngày trôi qua sẽ đưa bạn đến gần với cái chết nhưng lại đẩy bạn ra xa ngày nhận lá thư đó hơn.

Thuộc tính ít nhận thấy nhưng hết sức quan trọng của sự ngẫu nhiên mang tính thang bậc là nó cực kỳ phản trực giác. Chúng ta hiểu sai về lôgic của các độ lệch chuẩn lớn.

Tôi sẽ đi sâu hơn vào các thuộc tính này của sự ngẫu nhiên mang tính thang bậc trong Phần 3. Nhưng lúc này, xin nói rằng chúng là điểm trung tâm trong hiểu biết của chúng ta về công việc dự đoán.

ĐỪNG QUA SÔNG NẾU NÓ CÓ ĐỘ SÂU (TRUNG BÌNH) 4 FEET

Còn có thêm một sai số dễ nhận thấy trong các dự đoán của các tổ chức và cơ quan chính phủ: họ không đính kèm tỷ lệ sai số có khả năng xảy ra trong các kịch bản của mình. Ngay cả trong trường hợp không có Thiên Nga Đen, sự thiếu sót này cũng là một sai số.

    Một lần nọ, tôi có một buổi nói chuyện với các chuyên gia chính sách ở Trung tâm Woodrow Wilson tại Washington D.C. Tôi đã thách họ nhận biết được những yếu điểm của chúng ta trong việc dự đoán tương lai.

Những người tham dự đều tẻ nhạt và ít nói. Những gì tôi nói với họ đều đi ngược với những điều mà họ tin tưởng và ủng hộ; tôi đã quá nhập tâm vào thông điệp đầy công kích của mình, nhưng trông họ có vẻ trầm tư hơn so với những nhân vật thiếu kích thích tố sinh dục nam mà ta hay gặp phải trong kinh doanh. Tôi cảm thấy áy náy về quan điểm thái quá của mình. Ít ai đưa ra câu hỏi. Người đã tổ chức và mời tôi tham gia buổi nói chuyện này hẳn phải trêu chọc các đồng nghiệp của mình. Lúc đó, tôi giống như một người theo thuyết vô thần đang bảo vệ quan điểm của mình trước một hội đồng hồng y giáo chủ, trong khi lại bỏ qua các uyển ngữ thuộc công thức thông thường.

Thế nhưng, có một số người đồng cảm với thông điệp đó. Một người nặc danh (đang làm việc cho một cơ quan chính phủ) đã giải thích riêng với tôi sau buổi nói chuyện rằng, vào tháng 1/2004, bộ phận của anh ta dự đoán giá dầu trong 24 năm sau là 27 đô-la/thùng, tăng nhẹ so với giá tại thời điểm đó. Sáu tháng sau, vào khoảng tháng 6/2004, sau khi giá dầu tăng gấp đôi, họ phải điều chỉnh dự đoán lên 54 đô-la (giá dầu vào thời điểm tôi đang viết những dòng này xấp xỉ 79 đô-la/thùng). Bọn họ chẳng hề nhận thấy rằng thật lố bịch khi dự đoán lần thứ hai nếu căn cứ theo thực tế rằng dự đoán của họ đã “chệch hướng” quá sớm và quá rõ ràng, rằng công việc dự đoán đó ít nhiều cần phải được chất vấn. Thế mà họ có thể nhìn thấy trước 25 năm! Cũng không phải vì cho rằng có một thứ gọi là tỷ lệ sai số để họ có thể tính đến. 47

Nếu không kết hợp với tỷ lệ sai số, việc dự đoán sẽ bộc lộ ba sự ngụy biện, tất cả đều phát sinh từ cùng một quan niệm sai lầm về bản chất của sự bất định.

Ngụy biện thứ nhất: các vấn đề về tính biến thiên (variability matters). Sai số thứ nhất nằm ở việc xem xét một dự đoán quá nghiêm túc mà không chú ý đến tính chính xác của nó. Tuy nhiên, đối với các mục đích quy hoạch, tính chính xác trong dự đoán của bạn có ý nghĩa hơn rất nhiều so với chính bản thân dự đoán đó. Tôi xin giải thích điều này như sau.

Đừng qua sông nếu nó có độ sâu trung bình 4 feet. Bạn sẽ mang theo những bộ quản áo hoàn toàn khác trong chuyến đi đến một địa điểm xa xôi nào đó nếu tôi nói với bạn rằng nhiệt độ dự kiến sẽ là 700F, với tỷ lệ sai số là 400 cao hơn so với mức nếu tôi nói với bạn rằng tỷ lệ sai số của tôi chỉ có 50. Các điều kiện mà chúng ta cần có để đưa ra quyết định nên phụ thuộc vào chuỗi kết quả có thể xảy ra hơn là vào con số dự đoán cuối cùng. Khi còn làm việc cho một ngân hàng, tôi đã chứng kiến cách người ta dự đoán dòng tiền mặt của các công ty mà không tính đến một chút bất ổn nào. Hãy gặp nhà môi giới chứng khoán và kiểm tra xem họ sử dụng cách nào để dự đoán doanh số 10 năm nữa nhằm “định cỡ” đánh giá của mình. Hãy tìm hiểu về cách thức dự đoán mức thâm hụt ngân sách chính phủ của các nhà phân tích. Hãy tìm đến một ngân hàng hoặc một chương đào tạo về phân tích chứng khoán để thấy cách họ dạy các học viên đưa ra giả định; họ không dạy bạn cách hình thành tỷ lệ sai số quanh các giả định đó - nhưng tỷ lệ sai số của chúng lại lớn đến mức quan trọng hơn rất nhiều so với chính dự đoán đó!

Ngụy biện thứ hai nằm ở việc không tính đến sự suy biến của dự đoán khi thời gian dự đoán bị kéo dài. Chúng ta không nhận biết đầy đủ mức độ khác biệt giữa tương lai gần và tương lai xa. Tuy nhiên, theo thời gian, sự suy biến trong việc dự đoán đó sẽ hiển hiện rõ thông qua cách kiểm tra nội quan đơn giản - thậm chí không cần đến các tài liệu khoa học, điều rất hiếm xảy ra đối với chủ đề này. Ví dụ các dự đoán, dù là dự đoán kinh tế hay công nghệ, được thực hiện vào năm 1905 cho một phần tư thế kỷ tiếp theo. Các dự đoán về năm 1925 đúng đến mức nào? Để có được trải nghiệm thuyết phục, hãy tìm đọc cuốn tiểu thuyết 1984 của George Orwell. Hoặc nhìn vào các dự đoán gần đây được thực hiện vào năm 1975 về các viễn cảnh của thiên niên kỷ mới. Nhiều sự kiện đã xảy ra và nhiều công nghệ mới đã xuất hiện nằm ngoài sự tưởng tượng của các nhà dự đoán đó; thêm nhiều sự kiện được kỳ vọng xảy ra hoặc xuất hiện nhưng đã không xuất hiện. Từ trước đến nay, các sai số dự đoán của chúng ta rất lớn, và có lẽ chẳng có lý do gì chúng ta lại tin rằng mình bỗng nhiên được vinh hạnh nhìn thấy tương lai nhiều hơn so với tổ tiên mù lòa của mình. Các dự đoán của những kẻ quan liêu có xu hướng được dùng để giải tỏa căng thẳng hơn là để phục vụ cho việc đưa ra chính sách phù hợp.

Ngụy biện thứ ba, và có lẽ là phần nghiêm trọng nhất, là việc hiểu lầm đặc tính ngẫu nhiên của các biến số đang được dự đoán. Nhờ vào yếu tố Thiên Nga Đen, các biến số này có thể mang lại những viễn cảnh lạc quan hơn nhiều - hoặc bi quan hơn nhiều - so với điều đang được mong đợi. Hãy nhớ lại thử nghiệm của tôi với Dan Goldstein về đặc trưng miền trong trực giác của chúng ta, về cách chúng ta thường không mắc lỗi ở Mediocristan, nhưng lại mắc lỗi lớn ở Extremistan do không thấy rõ được hậu quả của sự kiện hiếm hoi đó.

Hàm ý gì ở đây? Ngay cả khi đồng ý với một dự đoán nào đó, bạn cũng phải lo lắng về khả năng xảy ra độ lệch đáng kể thật sự của dự đoán đó. Đối với một nhà đầu cơ - người không phụ thuộc vào thu nhập cố định, những độ lệch như thế có thể là tin vui; tuy nhiên, một người hưu trí với các thuộc tính rủi ro đã định sẵn sẽ không thể nào chịu được với những cú xoay chuyển kiểu đó. Thậm chí tôi sẽ nói thêm và - sử dụng tranh luận về độ sâu của con sông - tuyên bố rằng chính giới hạn thấp hơn của các dự đoán (tức trường hợp tồi tệ nhất) mới có ý nghĩa trong một chính sách - trường hợp tồi tệ nhất đó quan trọng hơn nhiều so với chính dự đoán. Điều này đặc biệt đúng nếu viễn cảnh tồi tệ đó là thứ không thể chấp nhận được. Tuy nhiên, cách diễn giải hiện nay không cho phép điều đó xảy ra. Không thể nào.

Người ta thường nói “anh ta thật thông thái khi có thể nhìn thấy được các sự việc xảy đến”. Có lẽ người thông thái chính là người biết được rằng anh ta không thể nhìn thấy được những thứ còn ở rất xa.

Tìm một công việc khác

Có hai câu trả lời mà tôi thường nhận được khi hỏi về công việc của các nhà dự đoán, đó là: “Anh ta nên làm gì? Ông có cách nào tốt hơn để giúp chúng tôi dự đoán?” và “Nếu ông tài giỏi thế, hãy cho tôi xem dự đoán của ông đi”. Thực ra, câu hỏi thứ hai, luôn được thể hiện một cách hợm hĩnh, nhằm mục đích chứng tỏ sự tài giỏi vượt trội của nhà dự đoán và “người thực hiện” so với nhà tâm lý học, và hầu hết đều được hỏi bởi những người không biết tôi là một nhà giao dịch. Nếu có lợi thế của việc được thực hành mỗi ngày về tính bất định, đó chính là không phải tiếp nhận bất kỳ câu chuyện tầm phào nào từ đám người quan liêu.

Một trong những khách hàng của tôi yêu cầu được xem dự đoán của tôi. Khi biết rằng tôi chẳng có dự đoán nào, anh ta cảm thấy bị xúc phạm và quyết định không sử dụng dịch vụ của tôi nữa. Thực ra, có một thủ tục, đó là yêu cầu các doanh nghiệp trả lời bảng câu hỏi và điền vào các nội dung thể hiện “viễn cảnh” của mình. Tôi chưa bao giờ có một viễn cảnh và chưa bao giờ có các dự đoán chuyên môn nào - nhưng ít ra tôi biết là tôi không thể dự đoán và một số ít người (những người mà tôi quan tâm) xem đó là tài sản.

Bức tranh Fortune-Teller (Thầy bói) của danh họa người Ý Caravaggio. Chúng ta luôn tôn sùng những ai có thể nói cho chúng ta biết về tương lai của mình. Trong bức tranh này, tay thầy bói đang đánh cắp chiếc nhẫn của nạn nhân.

Có những người đưa ra các dự đoán một cách vô tội vạ. Khi được hỏi vì sao dự đoán, họ trả lời, “À, vì tôi được trả tiền để làm thế”.

Lời khuyên của tôi là: hãy tìm một công việc khác.

Lời khuyên này không có gì quá khắt khe: trừ khi bạn là nô lệ, tôi cho rằng bạn ít nhiều tự chủ trong việc lựa chọn công việc của mình. Nếu không, đây là vấn đề về đạo đức, và là một vấn đề vô cùng nghiêm trọng. Những người được giữ lại làm việc và dự đoán chỉ vì “đó là công việc của tôi”, dù biết rất rõ rằng dự đoán đó không có tác dụng, thì không phải là người mà tôi gọi là có đạo đức. Những điều họ làm chẳng khác nào việc lặp lại các lời nói dối chỉ vì “đó là công việc của tôi”.

Những người gây ra thiệt hại do các dự đoán của mình cần phải được đối xử hoặc như một thằng ngu hoặc như một kẻ dối trá. Một số nhà dự đoán gây ra nhiều thiệt hại cho xã hội hơn cả những tên tội phạm. Làm ơn, xin đừng bịt mắt lái xe đưa đón học sinh.

Tại sân bay JFK

Tại sân bay JFK, New York, bạn có thể tìm thấy những quầy bán báo lớn chất đầy tạp chí trên các bức vách xung quanh. Chúng thường được quản lý bởi một gia đình rất có học thức từ tiểu lục địa Ấn Độ (chỉ có bố mẹ; còn các con đều ở trường y). Những bức vách này mang đến cho bạn tất cả những gì mà một người “có hiểu biết” cần có để “biết được điều gì đang diễn ra”. Tôi tự hỏi sẽ phải mất bao lâu để đọc hết từng cuốn một trong số những cuối tạp chí này, trừ các ấn phẩm định kỳ về câu cá và xe môtô (nhưng bao gồm các tờ tạp chí lá cải - có thể bạn cũng thấy thích thú đấy). Nửa cuộc đời? Cả cuộc đời?

Thật đáng buồn, kiến thức này sẽ không giúp người đọc dự đoán được điều gì sắp xảy ra vào ngày mai. Trên thực tế, nó có thể làm giảm khả năng dự đoán của anh ta.

Còn có một khía cạnh khác đối với vấn đề dự đoán: những giới hạn vốn có của nó - những thứ chẳng mấy liên quan đến bản chất con người, nhưng thay vào đó lại phát sinh từ chính bản chất của thông tin. Tôi đã nói rằng Thiên Nga Đen có ba thuộc tính: không thể dự đoán được, có tầm ảnh hưởng lớn, và có thể giải thích khi nhìn lại quá khứ. Chúng ta hãy kiểm tra tính không thể dự đoán này của nó. 48

Thiên Nga Đen

Chương 11: Cách Tìm Kiếm Phân Chim

DỰ ĐOÁN CỦA POPPER VỀ CÁC NHÀ DỰ ĐOÁN ■ POINCARÉ VỚI QUẢ BÓNG BI-A ■ VON HAYEK ĐƯỢC PHÉP BẤT KÍNH ■ CÁC CỖ MÁY DỰ ĐOÁN ■ PAUL SAMUELSON MUỐN BẠN PHẢI CÓ LÝ TRÍ ■ HÃY THẬN TRỌNG VỚI NHÀ TÂM LÝ HỌC ■ ĐÒI HỎI VÀI ĐIỀU ỔN ĐỊNH

Chúng ta đã thấy được rằng a) chúng ta có xu hướng vừa “đi bằng đường hầm” vừa suy nghĩ “kỹ lưỡng” (sự kiêu ngạo trí thức), và b) thành tích dự đoán của chúng ta được đánh giá quá cao - nhiều người cho rằng mình có thể dự đoán nhưng thực ra đều không thể.

Giờ đây, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn các giới hạn về cấu trúc không được báo trước trong khả năng dự đoán của mình. Những giới hạn này có thể phát sinh không phải từ chúng ta mà từ chính bản chất của hoạt động đó - quá phức tạp, không chỉ đối với chúng ta mà còn đối với các công cụ mà chúng ta có hoặc có thể nhận được. Một số Thiên Nga Đen vẫn khó nắm bắt, đủ để giết chết các dự đoán của chúng ta.

CÁCH TÌM KIẾM PHÂN CHIM

Mùa hè năm 1998, tôi làm việc tại một học viện tài chính châu Âu. Viện này muốn tạo cho mình sự khác biệt bằng cách thể hiện khả năng biết nhìn xa trông rộng. Bộ phận giao dịch có năm nhà quản lý, tất cả đều nghiêm nghị (luôn mặc complê màu xanh đậm, thậm chí vào những ngày thứ Sáu khi có thể ăn mặc giản dị) - những người phải nỗ lực trong suốt mùa hè đó để “đưa ra các kế hoạch năm năm”. Đây được xem là một tài liệu quan trọng - một cẩm nang sử dụng cho toàn doanh nghiệp. Một kế hoạch năm năm? Đối với một người rất hoài nghi về nhà hoạch định trung tâm, khái niệm đó nghe thật nực cười; mức tăng trưởng của hãng này mang tính tự nhiên và không thể dự đoán được, từ dưới lên chứ không phải từ trên xuống. Ai cũng biết rằng bộ phân sinh lợi nhiều nhất của hãng chính là sản phẩm mà một khách hàng nào đó tình cờ gọi điện yêu cầu một dịch vụ tài chính cụ thể nhưng kỳ lạ. Hãng này bỗng nhận ra rằng họ có thể thành lập một bộ phận chuyên xử lý những giao dịch này vì chúng là những giao dịch có lãi, và điều đó nhanh chóng chi phối các hoạt động của họ.

Các nhà quản lý đi lại khắp nơi trên thế giới để gặp mặt nhau: Barcelona, Hồng Kông, v.v và trải qua nhiều dặm đường để nói toàn những chuyện tầm phào. Không cần phải nói, họ luôn trong trạng thái thiếu ngủ. Việc trở thành một nhà điều hành không đòi hỏi bạn phải có thùy trán phát triển, thay vào đó là sự kết hợp của khả năng tạo dựng lòng tin, khả năng chịu đựng sự buồn tẻ, và khả năng thực hiện các lịch biểu đầy phiền toái một cách hời hợt. Ngoài những nhiệm vụ này ra còn có “nhiệm vụ” tham dự các buổi biểu diễn nhạc kịch.

Các nhà quản lý ngồi lại với nhau trong suốt các cuộc họp để cùng tìm hiểu và giải quyết vấn đề, dĩ nhiên là về tương lai trung hạn - họ muốn có “tầm nhìn”. Nhưng rồi một sự kiện xảy ra không nằm trong kế hoạch năm năm trước đó: Thiên Nga Đen của cuộc khủng hoàng tài chính năm 1998 tại Nga kéo theo sự sụp đổ giá trị của các thị trường nợ châu Mỹ La tinh. Nó có ảnh hưởng đến mức, mặc dù hãng này đã kiên quyết giữ lại các nhà quản lý này, nhưng không ai trong số họ còn làm việc ở đó một tháng sau khi đưa ra bản phác thảo về kế hoạch năm năm vào năm 1998. Tuy nhiên, tôi tin rằng hiện nay, những người đang thay thế vị trí của năm vị quán lý kia vẫn đang gặp nhau để đưa ra “kế hoạch năm năm” tiếp theo. Chúng ta chẳng thể nào biết được.

Những khám phá cầu thả

Như chúng ta đã thấy ở chương trước, khám phá về sự kiêu ngạo trí thức của con người được cho là cẩu thả. Nhưng nhiều khám phá khác cũng rơi vào trường hợp như thế. Nhiều hơn mức chúng ta hình dung.

Mô hình khám phá cổ điển như sau: bạn tìm kiếm những điều mình biết (ví dụ con đường mới để đến Ấn Độ) và tìm thấy thứ mà mình không biết đã có ở đó (châu Mỹ).

Nếu cho rằng những phát minh mà chúng ta nhìn thấy quanh mình đến từ một người ngồi trong phòng ngủ và dựng lên chúng theo một thời gian biểu, thế thì bạn nên nghĩ lại: hầu hết mọi thứ hiện nay đều là sản phẩm của khả năng cầu may. Cụm từ khả năng cầu may được tạo ra trong một lá thư của nhà văn Hugh Walpole - người đã trích ra từ câu chuyện thần thoại có tên “Ba vị hoàng tử của Serendip”. Do tình cờ hoặc nhờ vào tài trí của mình, các vị hoàng tử này “luôn khám phá ra những điều mới mẻ, những thứ mà họ không tìm kiếm”.

Nói cách khác, bạn tìm thấy những thứ mà mình không tìm kiếm và nó làm thay đổi thế giới, trong khi tự hỏi vì sao “phải mất quá lâu” để đạt đến những thứ rõ ràng đến vậy. Chẳng có nhà báo nào có mặt khi người ta phát minh ra bánh xe, nhưng tôi sẵn sàng cá rằng người ta không bắt tay vào dự án phát minh ra bánh xe (động cơ tăng trưởng chính) và rồi hoàn thành nó theo một thời gian biểu. Tình huống này có thể áp dụng với hầu hết các phát minh.

Ngài Frands Bacon nhận xét rằng các tiến bộ quan trọng nhất là những thứ ít có thể dự đoán nhất là - “những thứ nằm ngoài tưởng tượng”. Bacon không phải là nhà trí thức cuối cùng chỉ ra điều này. Ý tưởng đó luôn xuất hiện, nhưng rồi nhanh chóng mất đi. Cách đây gần nửa thế kỷ, tiểu thuyết gia hàng đầu Arthur Koestler đã viết hẳn một cuốn sách về điều này, đúng với tên gọi của nó Những kẻ mộng du (The Sleepwalkers). Cuốn sách mô tả những người khám phá như những kẻ mộng du tình cờ “va vào” các kết quả nhưng không nhận thức được thứ mình đang có trong tay. Chúng ta cho rằng những khám phá của Copernicus về các chuyển động của hành tinh có ý nghĩa rõ ràng đối với ông và những người sống cùng thời ông; nhưng phải đến 75 năm sau khi ông mất, các cơ quan chính quyền mới bắt đầu cảm thấy bị xúc phạm. Tương tự, chúng ta cho rằng Galileo là nạn nhân nhân danh khoa học; thực ra, nhà thờ không đánh giá quá nghiêm trọng về ông ta. Thay vào đó, có vẻ như Galileo đã tự mình gây ầm ĩ do chọc giận một vài vị đứng đầu nhà thờ. Vào cuối năm khi mà Darwin và Wallace đưa ra bằng chứng về thuyết tiến hóa tự nhiên làm thay đổi cách nhìn của chúng ta về thế giới, chủ tịch hội Linnean - nơi các bằng chứng đó được trình bày - đã tuyên bố rằng hội “không có phát minh ấn tượng nào”, không có gì đặc biệt có thể cách mạng hóa khoa học.

Chúng ta không nhớ về khả năng không thể dự đoán khi đến lượt mình dự đoán. Đây chính là lý do vì sao mọi người có thể đọc được chương này và các bản mô tả tương tự, hoàn toàn đồng ý với chúng, nhưng lại không chú ý đối các lý lẽ của mình khi nghĩ về tương lai.

Hãy xem ví dụ đầy kịch tích này về một khám phá cẩu thả. Khi đang dọn dẹp phòng thí nghiệm, Alexander Fleming phát hiện thấy nấm mốc penicillium đã làm nhiễm khuẩn một trong các dụng cụ thí nghiệm của mình. Do đó, ông đã tình cờ phát hiện ra các thuộc tính chống nhiễm khuẩn của penicillin - lý do mà nhiều người trong chúng ta còn sống đến ngày nay (bao gồm cả tôi, như tôi đã nói ở Chương 8, sốt thương hàn thường rất nguy hiểm nếu không được chữa trị). Đúng vậy, Fleming chỉ muốn tìm kiếm “thứ gì đó”, còn phát minh thật sự lại hoàn toàn nhờ may mắn. Hơn nữa, dù nhận thức muộn màng rằng khám phá đó rất có ý nghĩa, nhưng phải mất một thời gian rất dài, các cán bộ y tế mới nhận ra được tầm quan trọng của những thứ họ có trong tay. Ngay cả Fleming cũng mất niềm tin vào ý tưởng đó trước khi nó được tái sinh.

Năm 1965, hai nhà thiên văn vô tuyến thuộc phòng thí nghiệm Bell Labs ở New Jersey, nơi đang dựng một trụ anten lớn, đã rất bực mình vì những tiếng rít và tiếng ồn xung quanh như tình trạng bị nhiễu điện mà bạn nghe thấy khi nhận tín hiệu sóng xấu. Tiếng ồn đó không thể loại bỏ được - ngay cả sau khi dọn sạch phân chim ra khỏi chảo, vì họ tin rằng tiếng ồn do phân chim gây ra. Phải mất một thời gian họ mới nhận ra rằng những thứ họ đang nghe được là dấu hiệu cho thấy sự ra đời của vũ trụ, bức xạ sóng ngắn nền vũ trụ. Phát hiện này đã làm sống lại lý thuyết Big Bang (vụ nổ lớn) - một ý tưởng mờ nhạt được đưa ra bởi các nhà nghiên cứu trước đó. Tôi đã tìm thấy những lời nhận xét dưới đây về trang web của phòng thí nghiệm Bell Labs nói về cách mà “khám phá” này trở thành một trong những tiến bộ vĩ đại nhất của thế kỷ:

Dan Stanzione, sau này là chủ tịch của Bell Labs kiêm giám đốc điều hành của công ty công nghệ Lucent khi Penzias [một trong những nhà thiên văn vô tuyến tham gia vào phát minh đó] về hưu, đã nói rằng Penzias là “hiện thân cho tính sáng tạo và trình độ kỹ thuật vượt trội mang dấu ẩn riêng của Bell Labs”. Ông gọi Penzias là biểu tượng của thời kỳ Phục hưng - người đã “mở rộng sự hiểu biết ít ỏi của chúng ta về sự sáng tạo, và mở rộng giới hạn của khoa học ở nhiều lĩnh vực quan trọng”.

Phục hưng hay “phụt” hưng! Hai người này đang tìm kiếm phân chim! Họ không chỉ không tìm kiếm những gì xa xôi giống như bằng chứng về vụ nổ lớn đó, mà như thường xảy ra ở những trường hợp này, họ không nhìn thấy ngay được tầm quan trọng trong phát hiện của mình. Thật đáng buồn, nhà vật lý học Ralph Alpher - người đã cùng với hai nhà vật lý hạt nhân George Gamow và Hans Bethe đầu tiên đưa ra ý tưởng này trên một tờ báo - đã bất ngờ khi đọc về khám phá này trên tờ New York Times. Thực ra, trên những tờ báo mờ nhạt định vị sự ra đời của vũ trụ đó, các nhà khoa học vẫn không chắc chắn liệu có thể đo được sự bức xạ đó không. Điều thường xảy ra trong các khám phá đó là những người tìm kiếm bằng chứng thì lại không tìm thấy, còn những kẻ không tìm kiếm lại tìm thấy nó và được tung hô như những nhà khám phá.

Chúng ta có một nghịch lý. Không chỉ có các nhà dự đoán thường thất bại thảm hại trong việc dự đoán những thay đổi mạnh mẽ được tạo ra bởi những khám phá không thể dự đoán, mà hóa ra, ngay cả những thay đổi tăng thêm cũng diễn ra chậm hơn so với mong đợi của các nhà dự đoán. Khi một công nghệ mới xuất hiện, chúng ta hoặc là hết sức coi thường nó hoặc là vô cùng đề cao tầm quan trọng của nó. Thomas Watson, nhà sáng lập IBM, có lần đã dự đoán rằng con người rồi sẽ chẳng cần nhiều đến máy tính.

Đối với các học giả uyên bác của “cuộc cách mạng công nghệ số”, sẽ thật điên rồi khi cho rằng có thể bạn đang đọc những dòng này không phải trên màn hình máy tính, mà trên những trang giấy của thiết bị lỗi thời đó - cuốn sách. Rằng bạn đang đọc chúng bằng thứ ngôn ngữ tiếng Anh, tiếng Pháp hoặc tiếng Swahili cổ xưa, lộn xộn và không nhất quán thay vì tiếng Expêrantô, coi thường những dự đoán cách đây nửa thế kỷ cho rằng thế giới sẽ sớm giao tiếp với nhau bằng một thứ ngôn ngữ chung hợp lý, rõ ràng và được thiết kế theo chủ nghĩa Plato. Tương tự như thế, chúng ta sẽ không trải qua nhiều tuần trên các trạm không gian như đã được dự đoán ba thập kỷ trước. Trong một ví dụ về sự kiêu ngạo tập thể, sau lần đầu tiên đáp xuống mặt trăng, Pan Am - hãng hàng không hiện không còn tồn tại - đã nhận đặt chỗ trước cho các chuyến du hành giữa trái đất và mặt trăng. Thật là một dự đoán thú vị, ngoại trừ một điều là công ty đó không dự đoán được rằng, không lâu sau đó, nó không còn hoạt động nữa.

Một giải pháp đang chờ đợi vấn đề

Các kỹ sư có xu hướng phát triển các công cụ vì niềm vui được làm việc, chứ không phải để khiến thiên nhiên tiết lộ những bí mật của nó. Nó tình cờ đến mức một vài trong số những công cụ này mang đến cho chúng ta thêm nhiều kiến thức; bởi hiệu ứng thầm lặng của nó, chúng ta đã quên xét đến những công cụ chẳng mang lại điều gì ngoài việc giữ chân các kỹ sư. Các công cụ dẫn đến những khám phá ngoài dự kiến, và chính những khám phá này dẫn đến nhiều khám phá ngoài dự kiến khác. Nhưng hiếm khi các công cụ của chúng ta có tác dụng đúng như ý định ban đầu; đó chỉ là thú vui và tình yêu của các kỹ sư đối với việc tạo ra đồ chơi và máy móc góp phần làm tăng hiểu biết của chúng ta. Kiến thức không phát triển từ những công cụ được thiết kế để thẩm định hoặc hỗ trợ các lý thuyết, mà hoàn toàn ngược lại. Máy tính được tạo ra không phải để giúp chúng ta phát triển các phương pháp toán hình học mới mà là vì một mục đích khác nào đó. Nó chỉ tình cờ cho phép chúng ta khám phá ra các đối tượng toán học mà ít người để tâm tìm kiếm. Tương tự, dù được phát minh không phải để chúng ta trò chuyện với bạn bè ở Siberia nhưng máy vi tính đã phát triển được các mối quan hệ dài hạn. Là một nhà viết tiểu luận, tôi có thể khẳng định rằng Internet đã giúp tôi phổ biến ý tưởng của mình mà không cần đến các nhà báo. Nhưng đây không phải là mục đích của nhà thiết kế quân đội.

Kỹ thuật la-de là minh chứng cụ thể nhất về một công cụ được thiết kế cho một mục đích nào đó (thật ra chẳng có mục đích nào cả) nhưng sau đó đã tìm ra các ứng dụng mà con người thậm chí chưa từng dám mơ đến vào thời điểm đó. Nó chính là một “giải pháp tìm kiếm vấn đề”. Trong số những ứng dụng đầu tiên của nó là kỹ thuật khâu võng mạc bị rách. Nửa thế kỷ sau, tờ The Economist đã hỏi Charles Townes - người được cho là nhà phát minh ra kỹ thuật la-de rằng liệu ông ta có lo lắng về vấn đề võng mạc không. Câu trả lời là không. Ông ta chỉ muốn thỏa mãn khao khát được tách các chùm ánh sáng, và chuyện chỉ có thế. Thực ra, các đồng nghiệp của Townes đã trêu chọc ông rất nhiều về tính không phù hợp của phát minh đó. Tuy nhiên, hãy xem xét những hiệu ứng của kỹ thuật la-de trong thế giới quanh bạn: đĩa compact, chỉnh thị lực, thuật vi phẫu, lưu trữ và phục hồi dữ liệu - tất cả các ứng dụng ngoài dự kiến của công nghệ này. 49

Chúng ta tạo ra đồ chơi. Một vài trong số những đồ chơi này làm thay đổi thế giới.

Không ngừng tìm kiếm

Mùa hè năm 2005, tôi là khách mời của một công ty công nghệ sinh học tại California - một đơn vị có được thành công bất thường. Tôi được chào đón bởi những người mặc áo thun gắn khuy cài với logo hình bom phá có đường cong hình chuông cùng với tuyên bố thành lập Câu lạc bộ những cái đuôi mập (“những cái đuôi mập” là thuật ngữ kỹ thuật dành cho các Thiên Nga Đen). Đây là lần đầu tiên tôi gặp phải một công ty tồn tại bằng các Thiên Nga Đen theo kiểu tích cực. Tôi được biết rằng công ty được điều hành bởi một nhà khoa học và rằng ông ta có một bản năng của một nhà khoa học là cho phép các nhà khoa học nhìn vào bất cứ nơi nào mà bản năng họ mách bảo. Quá trình thương mại hóa đến sau. Những người tiếp đón tôi - những nhà khoa học tận tâm - hiểu rằng nghiên cứu là công việc có tính may rủi rất nhiều, do đó có thể được tưởng thưởng xứng đáng nếu người đó biết được mức độ may rủi của công việc và cơ cấu nó theo lập luận đó. Viagra - sản phẩm làm thay đổi quan điểm và tập tục xã hội của những người về hưu - được cho là một loại thuốc chữa bệnh tăng huyết áp. Một loại thuốc chứa chứng tăng huyết áp khác đã trở thành một dược phẩm giúp mọc tóc. Bạn tôi, Bruce Goldberg - người hiểu về tính ngẫu nhiên, gọi các ứng dụng phụ không định trước này là “những quả phạt góc”. Trong khi nhiều người lo lắng về các hậu quả không định trước thì những người mạo hiểm trong lĩnh vực công nghệ lại phấn khởi về chúng.

Có vẻ như công ty công nghệ sinh học này có vẻ như tuân theo châm ngôn của Louis Pasteur về việc tạo ra vận may bằng cách đạt đến trạng thái phơi bày trọn vẹn, dù không rõ ràng lắm. “Vận may chỉ dành cho những ai sẵn sàng đón nhận”, - Pasteur đã nói, và giống như tất cả các nhà khám phá vĩ đại khác, ông biết điều gì đó về các khám phá ngẫu nhiên. Cách tốt nhất để đạt được mức độ phơi bày tối đa là phải luôn tìm kiếm. Thu thập cơ hội - về điều đó, tôi xin bàn đến sau.

Để dự đoán được mức độ lan tỏa của công nghệ tức là phải dự đoán được một yếu tố lớn nhất thời và mức độ ảnh hưởng trong xã hội, điều nằm ngoài tính hữu dụng khách quan của chính công nghệ đó (giả sử có tồn tại một động vật có tính hữu dụng khách quan như thế).

Có bao nhiêu ý tưởng vô cùng hữu ích đã bị chôn vùi, như Segway - một loại xe hẩy điện được tiên đoán là sẽ thay đổi hình thái học của các thành phố, và còn nhiều ý tưởng khác nữa. Khi đang hình dung trong đầu để viết ra những dòng này, tôi nhìn thấy trang bìa của tờ tạp chí Time tại quầy báo ở sân bay thông báo về “những phát minh có ý nghĩa” của năm. Có vẻ như các phát minh này cũng có ý nghĩa như ngày phát hành của số báo đó, hoặc có lẽ chỉ một vài tuần sau đó. Các nhà báo có thể dạy chúng ta cách không học hỏi.

CÁCH DỰ ĐOÁN CÁC DỰ ĐOÁN CỦA BẠN!

Đề tài này đưa chúng ta đến với sự công kích của Sir Karl Raimund Popper về chủ nghĩa lịch sử. Như tôi đã nói ở Chương 5, đây là sự thấu hiểu có ý nghĩa quan trọng nhất của ông, nhưng nó vẫn là thứ ít được biết đến nhất. Những ai không thực sự biết về Popper đều có xu hướng chú ý đến khái niệm về tính phản nghiệm của ông - thứ giúp chỉ ra khả năng kiểm chúng hoặc không kiểm chứng của các tuyên bố. Sự tập trung này làm mờ đi ý tưởng trung tâm của ông: ông biến đổi thái độ hoài nghi thành một phương pháp, biến một người hoài nghi thành một người có tinh thần xây dựng.

Trong trạng thái kích thích cao độ, Karl Marx, đã viết một nội dung chỉ trích kịch liệt với tên gọi Sự khốn cùng của triết học để phản bác lại Triết học của sự khốn cùng của Proudhon. Tương tự, vì quá giận dữ một số các nhà triết học cùng thời - những người tin vào sự hiểu biết mang tính khoa học của lịch sử, Popper đã viết theo lối chơi chữ Sự khốn cùng của chủ nghĩa lịch sử (đã được dịch thành Sự bần cùng của chù nghĩa lịch sử). 50

Sự thấu hiểu của Popper có liên quan đến các giới hạn trong việc dự đoán các sự kiện lịch sử và sự cần thiết phải giáng cấp các lĩnh vực “mềm” như lịch sử và khoa học xã hội xuống mức chỉ cao hơn mỹ học và giải trí, giống như sưu tập bướm hoặc tiền xu. (Popper, người đã hấp thụ được nền giáo dục cổ điển của Vienne, đã không đi xa đến thế; nhưng tôi thì có, tôi đến từ Amioun). Những gì chúng ta gọi là khoa học lịch sử mềm ở đây chính là các nghiên cứu theo lối liên tưởng.

Luận cứ trung tâm của Popper chỉ ra rằng, để dự đoán được các sự kiện lịch sử, bạn cần phải dự đoán được sự cải tiến công nghệ, mà bản thân nó, về cơ bản, là không thể dự đoán được.

“Về cơ bản” không thể dự đoán được? Tôi sẽ giải thích ý nghĩa của việc ông sử dụng một khuôn khổ hiện đại. Hãy xem xét thuộc tính sau đây của kiến thức: Nếu cho rằng ngày mai bạn sẽ biết chắc rằng bạn trai của mình đã luôn lừa dối mình suốt bấy lâu nay, thế thì hôm nay bạn cũng biết chắc rằng bạn trai của mình đang lừa dối mình và bạn sẽ hành động hôm nay, ví dụ bằng cách lấy kéo cắt đôi tất cả những chiếc cà vạt Ferragamo của anh ta. Bạn sẽ không tự nhủ rằng, đây là điều mà tôi sẽ nghĩ ra vào ngày mai, còn hôm nay khác nên tôi sẽ lờ đi thông tin đó để có một bữa tối vui vẻ. Điểm này có thể được áp dụng chung cho tất cả các dạng kiến thức. Thực sự trong thống kê có một quy luật được gọi là Luật của các giá trị kì vọng lặp (Law of iterated expectations), mà tôi xin phác thảo ở đây dưới dạng nhấn mạnh: nếu nghĩ rằng mình sẽ nghĩ về một điều gì đó tại một thời điểm trong tương lai, tức là tôi đã nghĩ đến điều đó ở hiện tại.

Hãy trở lại vấn đề của bánh xe. Nếu là một nhà tư duy lịch sử thời kỳ Đồ đá được yêu cầu dự đoán tương lai trong một báo cáo tổng thể cho trưởng bộ lạc, bạn phải dự đoán được việc phát minh ra bánh xe đó hoặc là bạn sẽ bỏ lỡ rất nhiều phần trong diễn biến đó. Giờ đây, nếu có thể dự đoán được việc phát minh ra bánh xe, bạn đã biết được hình dáng của một bánh xe, và do đó, có thể đã biết cách tạo ra một bánh xe, vì thế đã bắt tay vào việc. Thiên Nga Đen đó cần phải được dự đoán!

Nhưng có một dạng thức yếu hơn của quy luật kiến thức lặp này và có thể được diễn giải như sau: để hiểu được tương lai đến mức có thể dự đoán được nó, bạn cần phải hợp nhất nhiều yếu tố từ chính tương lai này. Nếu biết về khám phá mà mình sẽ đạt được trong tương lai, gần như bạn đã tạo ra được nó. Giả sử bạn là một học giả đặc biệt của Khoa dự đoán trường Đại học Medieval chuyên dự đoán lịch sử tương lai (ví dụ thế kỷ 20). Bạn sẽ cần phải tìm ra các phát minh về máy hơi nước, điện, bom nguyên tử, và Internet, cũng như dịch vụ mát-xa trên máy bay và hoạt động kỳ lạ được gọi là họp công ty, nơi mà những người đàn ông béo tốt hay ngồi một chỗ tự nguyện làm tắc nghẽn sự lưu thông máu của mình bằng một thứ đắt tiền gọi là cà vạt.

Sự bất lực này không phải là không đáng kể. Việc cho rằng có một điều gì đó đã được phát minh thường dẫn đến một loạt các phát minh có bản chất tương tự, thậm chí dù không có một chi tiết nào về phát minh này được công bố - chẳng cần phải tìm kiếm các điệp viên và công khai treo cổ họ. Trong toán học, một khi bằng chứng của một định lý bí ẩn được công bố, chúng ta sẽ thường xuyên chứng kiến sự gia tăng nhanh chóng của các bằng chứng tương tự không biết từ đâu xuất hiện, đôi khi được cho là sự rò rỉ và ăn cắp ý tưởng. Có lẽ chẳng có sự ăn cắp ý tưởng nào cả: thông tin mà giải pháp đó tồn tại tự nó đã là một phần lớn trong giải pháp đó.

Với cùng một lôgic, chúng ta không dễ dàng gì có thể tưởng tượng ra các phát minh tương lai (nếu chúng ta làm được, hẳn chúng đã được phát minh rồi). Vào cái ngày khi chúng ta có thể dự đoán được các phát minh, chúng ta sẽ sống trong một đất nước, nơi mà tất cả những điều có thể tưởng tượng được đều được phát minh. Tình trạng của chúng ta khiến tôi nhớ đến câu chuyện không thể tin được từ năm 1899, khi giám đốc cơ quan sáng chế Hoa Kỳ từ chức và cho rằng không còn gì nữa để khám phá - ngoại trừ một điều là vào thời điểm đó, việc từ chức không được ủng hộ. 51

Popper không phải là người đầu tiên theo đuổi các giới hạn đối với kiến thức của chúng ta. Tại Đức, vào cuối thế kỷ 19, Emil du Bois-Reymond tuyên bố rằng ignoramus et ignorabimus - chúng ta ngu dốt và sẽ vẫn như thế. Không biết vì lý do gì mà các ý tưởng của ông đã bị rơi vào quên lãng. Nhưng chỉ sau khi gây ra một phản ứng: nhà toán học David Hilbert đã cố ý coi thường ông này bằng cách đưa ra một danh sách các vấn đề mà các nhà toán học cần phải giải quyết trong thế kỷ tới.

Ngay cả du Bois-Reymond cũng sai. Chúng ta thậm chí còn không có khả năng hiểu được những điều không thể biết. Hãy xem xét những tuyên bố của chúng ta về những điều mình không bao giờ biết được - chúng ta tự tin đánh giá thấp những kiến thức mà mình có thể đạt được trong tương lai. Auguste Comte, người sáng lập ra trường phái chủ nghĩa thực chứng – thứ bị buộc tội (một cách bất công) là khoa học hóa bất cứ những gì nhìn thấy, đã tuyên bố rằng nhân loại sẽ mãi mãi không biết về cấu tạo hóa học của các định tinh (fixed stars). Tuy nhiên, như Charles Sanders Peirce đã phát biểu, “Mực in chỉ vừa mới khô trên trang giấy trước khi người ta phát minh ra kính quang phổ và điều mà ông ta dường như hoàn toàn không thể nhận thức được đã đang trên đường được khẳng định”. Trớ trêu thay, các dự đoán khác của Comte về những điều mà chúng ta sẽ học về các hoạt động của xã hội đã được cường điệu một cách thô thiển - và đầy nguy hiểm. Ông cho rằng xã hội giống như một chiếc đồng hồ mà sẽ tiết lộ với chúng ta những bí mật của nó.

Tôi sẽ tóm tắt lập luận của mình ở đây: Việc dự đoán đòi hỏi phải biết về các công nghệ sẽ được khám phá trong tương lai. Nhưng chính kiến thức đó sẽ gần như cho phép chúng ta bắt đầu phát triển các công nghệ đó ngay tức thì. Do đó, chúng ta không biết được những gì mình sẽ biết.

Có lẽ một số người sẽ cho rằng lập luận đó dường như thật rõ ràng theo như được diễn giải, rằng chúng ta luôn nghĩ mình đã đạt đến kiến thức cuối cùng nhưng không để ý rằng những xã hội thời trước đây mà chúng ta chế giễu cũng đã nghĩ giống như chúng ta. Lập luận của tôi tầm thường, vậy sao chúng ta không tính đến nó? Câu trả lời nằm ở bộ môn nghiên cứu bệnh học về bản chất con người. Bạn có còn nhớ các thảo luận tâm lý học về tính phản đối xứng trong quá trình nhận thức về các kỹ năng ở chương trước không? Chúng ta nhìn thấy khuyết điểm ở người khác nhưng không nhìn thấy ở chính chúng ta. Một lần nữa, có vẻ như chúng ta rất tài giỏi với những cỗ máy tự lừa dối.

Giáo sư Henri Poincaré. Không hiểu vì lý do gì mà người ta không còn tạo ra những nhà tư tưởng kiểu này. Ảnh. Université Nancy-2

QUẢ BÓNG BI-A THỨ N

Bất chấp danh tiếng của mình, Henri Poincaré luôn được cho là nhà tư duy khoa học bị đánh giá thấp, và trên thực tế phải mất gần một thế kỷ, một vài ý tưởng của ông mới được đánh giá đúng. Có lẽ, ông là nhà toán học duy lý vĩ đại cuối cùng (hoặc có thể nói ngược lại, nhà tư duy toán học). Mỗi lần nhìn thấy một chiếc áo thun có in hình Albert Einstein, tôi không thể không nghĩ đến Poincaré - Einstein xứng đáng với sự tôn kính của chúng ta, nhưng ông ấy đã chiếm chỗ của nhiều người khác. Có quá ít chỗ trống trong ý thức của chúng ta; trong đó chỉ có tâm lý kẻ-thắng-lấy-hết.

Sự đúng mực theo phong cách Đệ tam Cộng hòa

Một lần nữa, tự bản thân Poincaré đã là một đẳng cấp. Tôi còn nhớ thân phụ mình thường hay khuyên tôi đọc các bài tiểu luận của Poincaré, không chỉ vì nội dung khoa học của chúng mà còn vì chất lượng của lối hành văn tiếng Pháp của ông ta. Nhà khoa học vĩ đại này đã viết ra những điều kỳ diệu như những bài báo được xuất bản định kỳ và biên soạn chúng như những bài phát biểu tùy ứng. Trong mỗi kiệt tác, bạn sẽ thấy được sự pha trộn giữa những điều được nhắc đi nhắc lại, những nội dung ngoài đề, tất cả những gì mà một biên tập viên “ăn theo” với một bộ não đã được đóng gói sẵn sẽ lên án - nhưng chính những điều này khiến cho nội dung của ông thậm chí trở nên dễ đọc hơn nhờ vào lối tư duy kiên định, cứng rắn.

Poincaré trở thành nhà văn tiểu luận với nhiều sáng tác ở tuổi 30. Ông dường như luôn vội vã và đã qua đời sớm, ở tuổi 58; ông vội vã đến mức chẳng buồn sửa những lỗi in ấn và lỗi ngữ pháp trong bài viết của mình, ngay cả khi nhìn thấy chúng, bởi ông cho rằng làm thế là một sự lạm dụng trắng trợn thời gian của mình. Người ta không còn tạo ra được các thiên tài như thế - hoặc người ta không còn để họ được viết theo cách riêng của mình.

Danh tiếng của Poincaré với tư cách là một nhà tư tưởng đã nhanh chóng phai tàn sau khi ông qua đời. Ý tưởng của ông - thứ khiến chúng ta bận tâm - phải mất gần một thế kỷ mới xuất hiện trở lại, nhưng dưới một dạng khác. Quả thật, khi còn bé, tôi đã mắc một sai lầm nghiêm trọng là đã không đọc cẩn thận các bài tiểu luận của ông, vì trong cuốn Khoa học và các giả thuyết (La Science et L’hypothèse) đầy uy tín của ông - thứ mà sau này tôi mới phát hiện - ông đã giận dữ miệt thị việc sử dụng đường cong hình chuông.

Tôi xin nhắc lại rằng Poincaré là một nhà triết học khoa học chân chính: triết lý của ông xuất phát từ việc ông chứng kiến được những giới hạn của chính chủ thể đó, đây chính là tất cả những gì cần có ở bộ môn triết học chân chính. Tôi thích “trêu” các nhà trí thức văn học Pháp bằng cách gọi Poincaré là nhà triết học yêu thích của mình. “Ông ấy, một nhà triết học ư? Ý ông muốn nói gì vậy, thưa ông?” Thật đáng thất vọng khi phải giải thích với những người chuyên tôn thờ các nhà tư tưởng như Henri Bergson hay Jean-Paul Sartre - những người mà phần lớn đều là sản phẩm của sự dập khuôn và không thể nào sánh được với Poincaré về sức ảnh hưởng, thứ sẽ còn tiếp tục được lưu truyền trong nhiều thế kỷ tới. Thật ra, hiện đang có một vụ tai tiếng về việc dự đoán, vì Bộ Giáo dục Pháp chính là nơi quyết định ai sẽ là nhà triết học và những nhà triết học nào cần được nghiên cứu.

Tôi đang nhìn vào bức ảnh của Poincaré. Ông có tướng mạo đường bệ, để râu quai nón và là người gia giáo thuộc dòng dõi qúy tộc thời Đệ tam Cộng hòa Pháp - người đã sống bằng khoa học tổng hợp, đắm chìm trong chủ đề nghiên cứu của mình, và có một vốn kiến thức đáng kinh ngạc. Ông là thành viên của tầng lớp quan lại với phẩm chất đáng kính vào cuối thế kỷ 19: tầng lớp trung lưu, đầy quyền lực nhưng lại không được giàu có cho lắm. Cha ông là bác sỹ, giáo sư y khoa; chú ông là một nhà khoa học lỗi lạc, còn anh họ ông - Raymond - đã trở thành Tổng thống Cộng hòa Pháp. Đây là thời điểm khi con cháu của các thương gia và các điền chủ giàu có hướng đến những công việc trí óc.

Tuy nhiên, tôi không thể hình dung ông trong chiếc áo thun, hay thè lưỡi giống như bức ảnh nổi tiếng của Einstein. Có điều gì đó nghiêm túc về con người ông, một nhân cách cao quý thời Đệ tam Cộng hòa.

Vào thời mình, Poincaré được xem là vua toán học và khoa học, dĩ nhiên là ngoại trừ một vài nhà toán học có đầu óc thiển cận như Charles Hermite - người cho rằng ông hành động quá trực giác, quá khôn khéo, hoặc quá “vung tay”. Khi các nhà toán học đề cập đến chữ “vung tay” trong lúc nói về công việc của người khác, điều đó có nghĩa là người đó có: a) sự hiểu biết sâu sắc, b) thuyết duy thực, c) điều gì đó muốn nói, và nó có nghĩa là d) anh ta đúng bởi đó là những gì các nhà phê bình nói khi không thể tìm ra được điều gì tiêu cực hơn nữa. Một cái gật đầu từ Poincaré có thể tạo dựng hoặc hủy hoại một sự nghiệp. Nhiều người cho rằng Poincaré đưa ra thuyết tương đối trước Einstein - và rằng Einstein lấy ý tưởng đó từ ông - nhưng ông lại chẳng được gì từ điều đó. Những tuyên bố này vốn do người Pháp đưa ra, nhưng có vẻ như được công nhận bởi Abraham Pais - nhà viết tiểu sử và là người bạn của Einstein. Poincaré là người hết sức cao quý ở cả địa vị xã hội lẫn cách hành xử nên sẽ chẳng đời nào tranh giành quyền sở hữu đối với một kết quả.

Poincaré là đối tượng trung tâm của chương này vì ông đã sống trong thời đại khi chúng ta đạt đến sự phát triển trí tuệ vô cùng nhanh chóng trong các lĩnh vực dự đoán - hãy nghĩ về cơ học thiên thể. Cuộc cách mạng khoa học đó khiến chúng ta cảm thấy như đang sở hữu các công cụ cho phép mình nắm bắt được tương lai. Sự bất định đã qua đi. Vũ trụ giống như một chiếc đồng hồ, và bằng cách nghiên cứu sự chuyển động của các mảnh nhỏ, chúng ta có thể dự đoán được tương lai. Đó chỉ còn là vấn đề viết ra những mô hình đúng và để các kỹ sư thực hiện công việc tính toán. Tương lai chỉ là sự mở rộng của những điều mà chúng ta đã biết chắc về công nghệ.

Bài toán ba vật thể

Poincaré là nhà toán học có ảnh hưởng lớn đầu tiên đã hiểu và giải thích được rằng có các giới hạn cơ bản trong các phương trình của chúng ta. Ông đã giới thiệu các phương pháp phi tuyến tính, các hiệu ứng nhỏ có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng, một ý tưởng mà về sau trở nên phổ biến, có lẽ hơi quá phổ biến, như thuyết hỗn mang (chaos theory). Có gì quá độc hại về sự phổ biến này? Vì toàn bộ quan điểm của Poincaré là về những giới hạn mà các phương pháp phi tuyến tính đặt ra đối với việc dự đoán; chúng không phải là lời mời gọi sử dụng các kỹ thuật toán học để đưa ra các dự đoán mở rộng. Bộ môn toán học có thể cho chúng ta nhìn thấy khá rõ các giới hạn của chính nó.

(Như thường lệ) có một yếu tố bất ngờ trong câu chuyên này. Poincaré lúc đầu hưởng ứng một cuộc thi do nhà toán học Gosta Mittag-Leffer tổ chức để chúc mừng nhà vua Oscar của Thụy Điển nhân dịp sinh nhật lần thứ 60. Hồi ký của Poincaré - nói về tính ổn định của hệ mặt trời - đã đoạt giải mà khi đó là huân chương khoa học cao nhất (vì đây là những ngày hạnh phúc trước giải Nobel). Tuy nhiên, một vấn đề phát sinh vào trước ngày xuất bản, khi một biên tập viên kiểm tra cuốn hồi ký đó đã phát hiện ra có một sai số trong tính toán, và sau khi cân nhắc, đã đưa đến kết luận ngược lại - không thể dự đoán được, hoặc nói một cách chuyên môn hơn, không có tính khả tích. Cuốn hồi ký được bí mật in thử và xuất bản khoảng một năm sau đó.

Minh họa 2: Tính chính xác và dự đoán

David Cowan, một trong những người đọc bản thảo của cuốn sách này, đã khéo léo vẽ bức hình tung lắc trên. Ở lần tung thứ hai, bức hình này cho thấy kết quả của các dao động trong những điều kiện ban đầu có độ lệch rất lớn. Khi độ không chính xác ban đầu ở góc đó nhân lên, mỗi lần tung tiếp theo sẽ được khuếch đại nhiều hơn nữa. Điều này gây ra một hiệu ứng cấp số nhân, nơi sai số sẽ tăng lên một cách không cân đối.

Lập luận của Poincaré rất đơn giản: khi dự đoán về tương lai, mức độ chính xác của bạn về các động lực của quá trình mà bạn đang định hình phải ngày càng cao hơn, vì tỷ lệ sai số của bạn sẽ tăng lên rất nhanh. Không thể nào là gần chính xác vì các dự đoán của bạn sẽ suy yếu một cách bất ngờ - cuối cùng bạn cần phải chỉ ra được những điều đã xảy ra với độ chính xác vô hạn. Poincaré đã cho thấy đây là một trường hợp rất đơn giản - được mọi người biết đến với tên gọi “bài toán ba vật thể” (three body problem). Nếu chỉ có hai hành tinh trong hệ mặt trời, và chẳng có gì ảnh hưởng đến chu kỳ của chúng, bạn có thể dự đoán một cách vô hạn định về hành vi của những hành tinh này, chẳng tốn một giọt mồ hôi nào. Nhưng nếu thêm một vật thể thứ ba, ví dụ sao chổi, thật nhỏ giữa hai hành tinh này, lúc đầu, vật thể thứ ba này sẽ không gây ra tác động hay độ lệch nào, nhưng theo thời gian, ảnh hưởng của nó đối với hai vật thể kia có thể sẽ bùng phát. Những khác biệt nhỏ ở nơi mà vật thể nhỏ bé này tọa lạc rốt cuộc sẽ điều khiển tương lai của hai vật thể khổng lồ kia.

Sự bùng nổ khó khăn trong việc dự đoán xuất phát từ sự phức tạp của ba vật thể kia. Thật đáng tiếc, thế giới của chúng ta lại phức tạp hơn rất nhiều so với bài toán ba vật thể; nó chứa đựng nhiều hơn ba vật thể. Chúng ta đang đối mặt với thứ được gọi là hệ động lực - còn thế giới mà chúng ta chứng kiến lại quá nhiều so với một hệ động lực.

Giả định về khó khăn của việc dự đoán số nhánh cây mọc ra từ một cái cây; ở mỗi chạc cây, chúng ta có cấp số nhân về các nhánh cây mới. Để nhận biết được trực giác của chúng ta về các hiệu nhân phi tuyến tính (nonlinear multiplicative effeets) này là khá yếu, hãy xem câu chuyện sau đây về bàn cờ. Người đầu tư bàn cờ đó yêu cầu được trả như sau: một hạt gạo cho mỗi hình vuông đầu tiên, hai hạt cho hình vuông thứ hai, bốn hạt cho hình vuông thứ ba, tám, rồi mười sáu, và cứ thế, mỗi lần đều nhân đôi lên, sáu mươi bốn lần. Nhà vua chấp nhận yêu cầu này, cho rằng người đó đang yêu cầu có được một số tiền rẻ mạt - nhưng chẳng bao lâu nhà vua nhận ra mình đã bị bỏ lại phía sau. Số gạo phải trả cho nhà đầu tư kia vượt xa mọi nguồn gạo dự trữ!

Khó khăn về tính nhân này dẫn đến nhu cầu ngày càng cao về độ chính xác trong các giả định có thể được minh họa bằng ví dụ đơn giản dưới đây về việc dự đoán chuyển động của các quả bóng bi-a trên bàn. Tôi xin sử dụng ví dụ của nhà toán học Michael Berry. Nếu biết một chuỗi thông số cơ bản về quả bóng đứng yên, biết ước tính lực cản của chiếc bàn đó (rất cơ bản), và biết đo được mức độ tác động, thì bạn có thể dễ dàng đoán được được điều gì sẽ xảy ra ở cú chạm bóng đầu tiên. Tác động thứ hai trở nên phức tạp hơn, nhưng hợp lý; bạn cần phải thận trọng với kiến thức về các trạng thái ban đầu, và phải chính xác hơn. Vấn đề là để đoán được chính xác lần va chạm thứ chín, bạn cần phải tính đến lực kéo hấp dẫn của người đứng cạnh bàn (các tính toán của Berry sử dụng sức nặng chưa tới 150 pound). Và để ước tính cú va chạm thứ 56, mọi vật thể cơ bản của vũ trụ đều cần phải hiện hữu trong các giả định của bạn. Một electron ở rìa vũ trụ, cách chúng ta 10 tỷ năm ánh sáng, phải xuất hiện trong các tính toán đó, vì nó tạo ra một hiệu ứng có ý nghĩa lên kết quả. Bây giờ, hãy xét đến một gánh nặng nữa, đó là việc kết hợp các dự đoán về nơi xuất hiện của các biến số này trong tương lai. Việc dự đoán chuyển động của một quả bóng bi-a trên bàn đòi hỏi bạn phải có kiến thức về các động lực của toàn vũ trụ, cho đến từng nguyên tử! Chúng ta có thể dễ dàng dự đoán được chuyển động của các vật thể lớn như các hành tinh (mặc dù không quá xa trong tương lai), nhưng lại khó hình dung ra các vật thể nhỏ - và những vật thể này ngày càng nhiều.

Xin lưu ý rằng câu chuyện về bóng bi-a nói về một thế giới đơn giản, rõ ràng; thậm chí không tính đến những vấn đề xã hội điên rồ có thể được ban tặng một cách tùy ý. Các quả bóng bi-a không có trí óc. Ví dụ của chúng tôi cũng không tính đến tính tương đối và các hiệu ứng định lượng. Chúng ta cũng không sử dụng khái niệm này (thường được viện dẫn bởi những kẻ giả mạo) được gọi là “nguyên tắc về tính bất định”. Chúng tôi không quan tâm đến những giới hạn của tính chính xác trong các phép đo được tiến hành dưới mức nguyên tử. Chúng tôi chỉ nói đến các quả bóng bi-a!

Trong một hệ động lực, nơi bạn cân nhắc đến nhiều thứ khác hơn cả quả bóng bi-a kia, nơi các đường di chuyển theo một hướng đều phụ thuộc lẫn nhau, khả năng dự đoán tương lai không chỉ giảm xuống, mà còn phải phụ thuộc vào một giới hạn cơ bản. Poincaré cho rằng chúng ta chỉ có thể làm việc với các vấn đề định tính - một thuộc tính nào đó của các hệ thống có thể được được thảo luận, nhưng không được tính toán. Bạn có thể suy nghĩ một cách nghiêm khắc, nhưng không thể sử dụng các con số. Poincaré thậm chí còn phát minh ra một lĩnh vực cho vấn đề này, phân tích tại chỗ - hiện là một phần của hình học tôpô. Việc dự đoán là một công việc phức tạp hơn nhiều so với mức nhận biết thông thường, nhưng chỉ có người nào biết về toán học mới hiểu được nó. Để chấp nhận nó đòi hỏi phải có cả sự hiểu biết lẫn sự can đảm.

Vào thập niên 60, Edward Lorenz, nhà khí tượng học của MIT, đã tình cờ tái khám phá ra các kết quả của Poincaré. Ông tạo ra một mô hình máy tính về động lực học của thời tiết (weather dynamics), và đã đưa ra mô phỏng để dự đoán thời tiết trước vài ngày, về sau, ông đã cố lặp lại cùng sự mô phỏng này với chính mô hình đó và những gì ông suy nghĩ là cùng các thông số đầu vào, nhưng đã đạt được những kết quả hết sức khác biệt.

Lúc đầu, ông cho rằng những khác biệt này là do vi-rút máy tính hoặc so sai số trong tính toán. Máy vi tính thời đó là những chiếc máy nặng nề, chậm chạp và chẳng giống chút nào so với những gì chúng ta có ngày nay, vì thế người sử dụng rất bị giới hạn về thời gian. Sau đó, Lorenz nhận ra rằng chênh lệch trong kết quả của ông không phải do sai số mà là do một sự làm tròn nhỏ trong các thông số đầu vào. Điều này được biết đến với tên gọi hiệu ứng cánh bướm, vì khi một con bướm di chuyển, cánh của nó ở Ấn Độ có thể gây ra bão cấp 8 ở New York hai năm sau đó. Những phát hiện của Lorenz đã tạo ra được sự quan tâm đến thuyết hỗn mang.

Tất nhiên, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra tổ tiên của phát minh do Lorenz đưa ra, không chỉ trong công trình của Poincaré, mà còn trong công trình của nhà toán học sâu sắc và đầy trực giác Jacques Hadamard - người cũng chia sẻ quan điểm này vào khoảng năm 1898, và sau đó tiếp tục sống gần bảy thập kỷ nữa - ông chết ở tuổi 98. 

Họ vẫn lờ đi Hayek

Những phát hiện của Popper và Poincaré đã giới hạn khả năng nhìn thấy tương lai của chúng ta, khiến tương lai trở thành một hình ảnh phản chiếu rất phức tạp về quá khứ - nếu như có chút hình ảnh phản chiếu nào của quá khứ. Một ứng dụng có sức thuyết phục trong xã hội là của nhà kinh tế đầy trực giác Friedrick Hayek - một người bạn của Sir Karl. Hayek là một trong những thành viên nổi tiếng trong “giới” của mình (cùng với J.M. Keynes và G.L.S. Shackle) nhấn mạnh đến tính bất định thật sự; đến những giới hạn của kiến thức và những cuốn sách chưa được đọc ở thư viện Eco.

Năm 1974, Hayek được trao giải thưởng của Ngân hàng Thụy Điển về Khoa học Kinh tế để tưởng nhớ Alfred Nobel, nhưng nếu đọc bài phát biểu trong lễ nhận giải của ông, bạn sẽ hơi bất ngờ. Nó có tên gọi hùng hồn là “Sự giả vờ của kiến thức”, và ông chủ yếu xỉ vả các nhà kinh tế khác cũng như ý tưởng của người lập kế hoạch. Ông phản đối việc sử dụng các công cụ của khoa học cứng (hard science) trong khoa học xã hội, và thật đáng buồn là ngay trước khi có sự bùng nổ của các phương pháp này trong bộ môn kinh tế học. Về sau, việc sử dụng phổ biến các phương trình phức đã biến môi trường dành riêng cho các nhà tư duy thực nghiệm chân chính trở nên tồi tệ hơn so với trước khi Hayek viết bài phát biểu của ông. Mỗi năm lại xuất hiện một bài viết hoặc một cuốn sách than khóc cho số phận của môn kinh tế học và phàn nàn về những nỗ lực của nó trong việc bắt chước môn vật lý học. Nội dung mới nhất mà tôi được biết là nói về việc các nhà kinh tế học nên cố gắng đạt được vai trò của nhà triết học tầm thường hơn là vai trò của các vị cao tăng đức cao vọng trọng. Thế nhưng, nó sẽ vào lỗ tai này và đi ra lỗ tai khác thôi.

Đối với Hayek, một dự đoán thật sự được thực hiện bởi một hệ thống, chứ không phải bởi một sắc lệnh. Một tổ chức đơn lẻ, ví dụ cơ quan quy hoạch trung ương, không thể tổng hợp kiến thức; nhiều phần thông tin quan trọng sẽ bị bỏ lỡ. Nhưng nhìn chung, xã hội vẫn có thể hợp nhất những phần thông tin này vào chức năng hoạt động của nó. Nhìn chung, xã hội suy nghĩ vượt ra ngoài khuôn khổ. Hayek tấn công chủ nghĩa xã hội và quản lý các nền kinh tế như một sản phẩm của những gì mà tôi gọi là kiến thức lập dị (nerd knowledge) hay quan điểm Plato - nhờ vào sự phát triển của kiến thức khoa học, chúng ta đánh giá quá cao khả năng của mình trong việc hiểu được những thay đổi tinh tế kiến tạo nên thế giới, và tầm quan trọng cần có của từng thay đổi đó. Ông đã khéo léo gọi hiện tượng này là “thuyết khoa học vạn năng”.

Đây là căn bệnh thâm căn cố đế trong các thể chế của chúng ta. Đó là lý do vì sao tôi sợ các cơ quan chính phủ và các tập đoàn lớn - thật khó phân biệt được hai nhóm này. Cơ quan chính phủ đưa ra các dự đoán; còn các công ty đưa ra các đề án; hàng năm, các nhà dự đoán đưa ra mức lãi suất thế chấp và thị trường chứng khoán vào cuối năm tiếp theo. Các tập đoàn tồn tại không phải vì đưa ra dự đoán đúng, mà giống như các tổng giám đốc đi thăm Wharton mà tôi đã đề cập trước đó, có lẽ vì may mắn. Và, cũng giống như một chủ nhà hàng, họ có thể sẽ làm tổn thương chính bản thân mình chứ không phải chúng ta - có lẽ việc giúp đỡ và hỗ trợ việc tiêu dùng của chúng ta bằng cách mang đến các mặt hàng tồn kho, như cước gọi quốc tế giá rẻ được tài trợ bởi nguồn đầu tư thái quá trong thời đại dotcom. Chúng ta, những người tiêu dùng, có thể để họ dự đoán tất cả những gì họ muốn nếu đó là thứ cần thiết để họ làm ăn. Hãy để họ tự treo cổ chính mình nếu như họ muốn thế.

Như tôi đã đề cập ở Chương 8, trên thực tế, những người New York chúng ta đều có lợi từ sự cả tin theo kiểu Đông-ki-sốt của các tập đoàn và các chủ nhà hàng. Đây là lợi ích của chủ nghĩa tư bản mà mọi người ít thảo luận.

Nhưng các tập đoàn có thể lâm vào cảnh phá sản lâu mau tùy thích, nhờ đó sẽ trợ cấp cho những người tiêu dùng chúng ta bằng cách chuyển tài sản của họ vào túi chúng ta - càng nhiều công ty phá sản, càng tốt cho chúng ta. Cơ quan chính phủ là doanh nghiệp nghiêm túc hơn và chúng ta cần phải đảm bảo rằng mình không phải trả giá cho hành động điên rồ của nó. Với tư cách là các cá nhân, chúng ta nên yêu quý các thị trường tự do bởi vì các nhà điều hành của chúng có thể trở nên kém cỏi theo cách họ muốn.

Lời chỉ trích duy nhất mà một người có thể nói về Hayek đó là ông đưa ra một sự phân biệt định tính gay gắt giữa khoa học xã hội và vật lý học. Ông chỉ ra rằng các phương pháp của vật lý học không thể chuyển thành các phương pháp của khoa học xã hội, và đã đổ lỗi cho tâm lý chuộng khoa học. Nhưng ông viết điều đó vào thời điểm khi vật lý học - “bà hoàng” của khoa học - dường như đang phóng đại thế giới của chúng ta. Hóa ra, ngay cả các môn khoa học tự nhiên cũng phức tạp hơn nhiều so với vật lý học. Ông đã nói đúng về các môn khoa xã hội, và dĩ nhiên lúc này ông cũng đúng khi tin tưởng vào các nhà khoa học cứng nhiều hơn các nhà lý luận xã hội, nhưng những gì ông đã nói về các yếu điểm của khoa học xã hội đều áp dụng đối với mọi kiến thức. Tất cả mọi kiến thức.

Vì sao ư? Bởi vì vấn đề chứng thực, một người có thể cho rằng chúng ta biết rất ít về thế giới tự nhiên của mình; chúng ta nói về những cuốn sách đã đọc và quên mất những cuốn chưa đọc. Vật lý học đã thành công, nhưng nó chỉ là một lĩnh vực hạn hẹp của khoa học cứng, nơi chúng ta đã thành công, và mọi người có xu hướng gọi chung sự thành công đó cho tất cả các môn khoa học. Sẽ rất hợp lý nếu chúng ta hiểu rõ về bệnh ung thư hay thời tiết nhiều hơn so với việc hiểu về nguồn gốc của vũ trụ.

Cách để không trở thành một kẻ lập dị 53

Hãy đi sâu vào vấn đề kiến thức và tiếp tục so sánh Tony Béo và Tiến sĩ. John ở Chương 9. Những kẻ lập dị có đi bằng đường hầm không, nghĩa là họ chỉ chú trọng đến các phạm trù vững chắc (crisp categories) và bỏ qua các nguyên nhân của sự bất định? hãy nhớ ở Phần mở đầu, tôi đã trình bày về quá trình Plato hóa (Platonitication) như một điểm nhấn từ trên xuống về một thế giới gồm các phạm trù vững chắc này. 

Hãy nghĩ về việc một con mọt sách học một ngôn ngữ mới. Ví dụ anh ta học tiếng Serbo-Croatian hoặc tiếng !Kung bằng cách đọc sách ngữ pháp từng cuốn một, và ghi nhớ các quy tắc. Anh ta có cảm giác rằng một chuyên gia ngữ pháp cao cấp nào đó đã đặt ra các quy định về ngôn ngữ để cho những người bình thường không được học cũng có thể nói được ngôn ngữ đó. Thực ra, các ngôn ngữ phát triển một cách hữu cơ; ngữ pháp là thứ mà con người đã mã hóa vào một cuốn sách khi không còn điều gì thú vị hơn để làm trong cuộc sống của mình. Trong khi những người được học ở trường tìm cách ghi nhớ các biến cách, thì một người không lập dị theo chủ nghĩa Plato sẽ học tiếng Serbo-Croatian chẳng hạn, bằng cách làm quen với các cô gái ở hộp đêm thuộc ngoại ô Sarajevo, hoặc nói chuyện với các tài xế tắc-xi, và sau đó (nếu cần) sẽ đưa các quy tắc ngữ pháp vào ngôn ngữ mà mình đã học được.

Hãy quay trở lại với cơ quan quy hoạch trung ương. Cũng như ngôn ngữ, không có một chuyên gia ngữ pháp nào mã hóa các sự kiện kinh tế xã hội; nhưng hãy cố thuyết phục một viên chức hoặc một nhà khoa học xã hội rằng có lẽ thế giới không muốn áp dụng các phương trình “khoa học” của ông ta. Thật ra, những người tư duy theo trường phái kinh tế Áo - trường phái mà Hayek theo đuổi - đã sử dụng những tên gọi ngầm hiểu chính xác cho phần kiến thức không thể viết ra được, nhưng đó là thứ chúng ta không nên kìm nén. Như chúng ta đã thấy trước đó, họ đã tiến hành phân biệt giữa “biết như thế nào” và “biết cái gì”- cụm từ sau mang tính thoái thác và có xu hướng thiên về quá trình lập dị hóa hơn.

Xin nói rõ, Platonic là người có xu hướng theo thứ tự từ trên xuống, theo công thức, hẹp hòi, tư lợi và thương mại hóa; còn a-Platonic là người theo thứ tự từ dưới lên, cởi mở, hoài nghi và thực nghiệm.

Ví dụ sau đây về cách tư duy của Plato sẽ giải thích rõ lý do vì sao tôi chọn bậc thầy vĩ đại này: Plato tin rằng chúng ta nên sử dụng cả hai tay với sự khéo léo như nhau, nếu không nó sẽ chẳng “có ý nghĩa”. Ông xem việc thuận tay này hơn tay kia là một sự dị dạng gây ra bởi “sự điên rồ của các bà mẹ và các báo mẫu”. Ông khó chịu với tính không cân xứng, và đã đưa các ý tưởng về sự tao nhã của mình vào hiện thực. Chúng ta phải đợi đến khi Louis Pasteur chỉ ra rằng các phân tử hóa học vừa di chuyển sang phải vừa di chuyền sang trái, và rằng điều này có ý nghĩa đáng kể.

Một người có thể tìm ra các ý tưởng tương tự giữa các nhánh tư duy rời rạc. Nhánh tư duy sớm nhất (như thường lệ) là những người theo chủ nghĩa thực nghiệm - những người mà phương pháp y học từ dưới lên, phi lý thuyết và “dựa trên bằng chứng” chủ yếu liên quan đến Philnus of Cos, Serapion of Alexandria, và Claucias of Tarentum, về sau bị biến thành chủ nghĩa hoài nghi bởi Menodotus of Nicomedia, và hiện được biết đến bởi Sextus Empiricus, bạn của chúng ta, nhà triết học vĩ đại thuộc chủ nghĩa hoài nghi. Sextus - người mà chúng ta đã đề cập trước đó - có lẽ là người đầu tiên nói đến Thiên Nga Đen. Những người theo chủ nghĩa thực nghiệm đã thực hành “nghệ thuật y khoa” mà không dựa trên lập luận; họ muốn có được kết quả từ những quan sát tình cờ bằng cách phỏng đoán, rồi thử nghiệm và sửa chữa cho đến khi tìm ra điều gì đó có nghĩa. Họ rất ít đưa ra lý thuyết.

Ngày nay, các phương pháp của những người theo chủ nghĩa thực nghiệm này đang được tái hiện như y học dựa trên bằng chứng sau hai thiên niên kỷ thuyết phục. Khi xem xét về điều đó trước thời điểm chúng ta biết về các vi khuẩn và vai trò của chúng trong các căn bệnh, các bác sĩ đã phản đối việc rửa tay bởi vì điều đó chẳng có ý nghĩa gì đối với họ, bất kể bằng chứng cho thấy sự sụt giảm đáng kể về số người chết ở bệnh viện. Ignaz Semmelweis, bác sĩ của giai đoạn giữa thế kỷ 19 - người xúc tiến ý tưởng rửa tay - đã không được minh oan cho đến nhiều thập kỷ sau khi ông qua đời. Tương tự, có thể cũng chẳng “có ý nghĩa” khi thuật châm cứu mang lại hiệu quả, nhưng nếu việc châm một cây kim vào ngón chân của một người theo cách có hệ thống sẽ giúp người đó giảm đau (trong các cuộc kiểm tra thực nghiệm được tiến hành đúng cách), thì có nghĩa là vẫn còn nhiều chức năng quá phức tạp chúng ta không hiểu được, vậy thì hãy cùng tiếp tục với điều đó trong khi vẫn luôn giữ cho đầu óc phóng khoáng.

Chủ nghĩa tự do mang tính học thuật

Xin mượn lời của Warren Buffett, đừng hỏi thợ cạo nếu bạn muốn cắt tóc và đừng hỏi một viện sĩ hàn lâm liệu những gì anh ta làm có liên quan hay không. Vì thế, tôi sẽ kết thúc cuộc thảo luận về chủ nghĩa tự do của Hayek với quan sát sau. Như tôi đã nói, đối với kiến thức có tổ chức, vấn đề nằm ở chỗ là đôi khi có sự khác biệt về lợi ích giữa các nhóm học thuật và chính bản thân kiến thức đó. Vì thế, tôi hoàn toàn không thể hiểu được vì sao những người theo chủ nghĩa tự do ngày nay không theo đuổi để có được địa vị trong cơ quan nhà nước (có lẽ ngoại trừ trường hợp nhiều người theo chủ nghĩa tự do là các viện sĩ hàn lâm). Chúng ta biết rằng các công ty có thể phá sản, còn cơ quan chính phủ thì không. Tuy nhiên, mặc dù cơ quan chính phủ vẫn tồn tại, nhưng các quan chức có thể bị giáng chức, còn các đại biểu quốc hội và các thượng nghị sĩ có thể sẽ phải rời vị trí của mình. Trong giới học viện, một người được bầu theo nhiệm kỳ là cố định - ngành kinh doanh kiến thức có những “ông chủ” cố định. Nói một cách đơn giản, kẻ bất tài thường là sản phẩm được tạo ra từ cỗ máy quyền lực hơn là kết quả của sự tự do và thiếu cơ cấu.

Dự đoán và ý chí tự do

Nếu biết tất cả các điều kiện khả thi của một hệ thống tự nhiên, về lý thuyết (dù không phải trên thực tế), bạn có thể dự đoán được hành vi của nó trong tương lai. Nhưng điều này chỉ liên quan đến các vật thể thiếu sinh động. Chúng ta sẽ vấp phải trở ngại lớn khi có liên quan đến các vấn đề xã hội. Và mọi thứ sẽ càng khó dự đoán hơn nữa khi có liên quan đến con người nếu bạn xem họ là những vật thể sống và có ý chí tự do.

Nếu tôi có thể dự đoán tất cả các hành động của bạn, dưới những bối cảnh cụ thể nào đó, thì có lẽ bạn không được tự do như bạn nghĩ. Bạn chỉ là một người máy phản ứng với những kích thích của môi trường. Bạn là nô lệ của số phận. Và ảo giác về ý chí tự do có thể hạ xuống thành một phương trình mô tả kết quả của hành động tương tác giữa các phân tử. Nó sẽ giống như việc nghiên cứu hoạt động cơ học của một chiếc đồng hồ: một thiên tài với kiến thức sâu rộng về các điều kiện ban đầu và các chuỗi nhân duyên sẽ có khả năng mở rộng kiến thức của anh ta để hiểu về các hành động của bạn trong tương lai. Chẳng phải điều đó thật khó chịu sao?

Tuy nhiên, nếu tin vào ý chí tự do thì bạn thật sự không thể tin vào khoa học xã hội và dự đoán kinh tế. Bạn không thể dự đoán được hành động của mọi người. Dĩ nhiên trừ trường hợp nếu có một sự gian lận, và sự gian lận đó là mối ràng buộc, nơi mà môn kinh tế học tân cổ điển bị đình chỉ. Bạn chỉ đơn giản cho rằng hành động tương lai của các cá nhân sẽ dựa trên lý trí và do đó có thể dự đoán được. Có một mối liên hệ mạnh mẽ giữa tính lý trí, khả năng dự đoán và khả năng kiểm chứng bằng toán học (mathematical tractability). Một cá nhân có lý trí sẽ thể hiện một chuỗi hành động riêng trong các bối cảnh cụ thể. Chỉ có duy nhất một câu trả lời cho câu hỏi về mức độ “lý trí” trong hành động của những người muốn thỏa mãn những mối quan tâm lớn nhất của mình. Người hành động theo lý trí phải là người nhất quán: họ không thể thích táo hơn cam, cam hơn lê, rồi lại thích lê hơn táo. Nếu họ làm thế, ta sẽ rất khó khái quát hóa hành vi của họ, và cũng khó dự đoán được hành vi của họ một cách kịp thời.

Minh họa 3

Một chuỗi mật độ phát triển của vi khuẩn (hoặc của sổ sách ghi chép bán hàng, hoặc của bất kỳ biến số nào được quan sát theo thời gian - như toàn bộ lượng thức ăn của con gà tây ở Chương 4).

Minh họa 4

Dễ dàng phù hợp với xu hướng đó - chỉ có duy nhất là một mô hình tuyến tính khớp với dữ liệu này. Bạn có thể dự đoán mô hình củng cố trong tương lai.

Minh họa 5

Chúng ta nhìn vào một tỷ lệ lớn hơn. Ồ! Các mô hình khác cũng rất khớp với nó.

Minh họa 6

Và “quá trình sinh sản” thật sự vô cùng đơn giản nhưng lại chẳng liên quan gì đến mô hình tuyến tính! Một số bộ phận của nó dường như là theo tuyến tính và chúng ta bị đánh lừa bởi cách ngoại suy trong một đường thẳng.

Trong kinh tế học chính thống, tính lý trí trở thành một sự trói buộc. Các nhà kinh tế học theo chủ nghĩa Plato bỏ qua thực tế là con người có thể thích làm điều gì đó hơn là tối đa hóa lợi ích kinh tế của mình. Điều này dẫn đến các kỹ thuật toán học như “tối đa hóa”, hay “tối ưu hóa”, mà theo đó Paul Samuelson đã xây dựng phần lớn các công trình của mình. Sự tối ưu hóa bao gồm việc tìm ra cách giải quyết tối ưu về mặt toán học mà một chủ thể kinh tế có thể theo đuổi. Ví dụ, đâu là số lượng “tối ưu” bạn nên dùng cho các cổ phiếu? Nó liên quan đến toán phức tạp (complicated mathematics) và do đó làm tăng rào cản đối với các học giả được đào tạo ngoài lĩnh vực toán học. Tôi không phải là người đầu tiên nói rằng sự tối ưu hóa này gây cản trở cho khoa học xã hội bằng cách hạ thấp nó từ lĩnh vực tư duy trí tuệ mà nó đang hình thành sang một nỗ lực ở mức “khoa học chính xác”. Với cụm từ “khoa học chính xác”, tôi muốn nói đến vấn đề công nghệ hạng hai đối với những người muốn giả vờ rằng họ thuộc khoa vật lý - cái gọi là sự đố kỵ với vật lý (physics envy). Nói cách khác, đó là trò gian lận trí thức.

Sự tối ưu hóa là một trường hợp về mô hình vô trùng (sterile modeling) mà chúng ta sẽ thảo luận thêm ở Chương 17. Mô hình này không có ứng dụng thực tiễn (hay lý thuyết) nào, do đó về nguyên tắc, nó trở thành một cuộc cạnh tranh cho các vị trí viện sĩ hàn lâm, một cách để mọi người cạnh tranh với mô hình sức mạnh toán học (mathematical muscle). Nó giúp giữ chân các nhà kinh tế học thuộc trường phái Plato tránh xa các hộp đêm và dành thời gian để giải các phương trình. Bi kịch đó là Paul Samuelson, một bộ óc nhanh nhạy, được cho là một trong những học giả thông minh nhất thuộc thế hệ của ông. Rõ ràng, đây là một trường hợp đầu tư chất xám hết sức tồi tệ. Cụ thể, Samuelson đã đe dọa những người chất vấn các kỹ thuật của mình bằng tuyên bố “Những người có khả năng, hãy làm khoa học, còn những người khác, hãy làm về phương pháp luận”. Nếu biết về toán học, bạn có thể “làm khoa học”. Đây là sự hồi tưởng của những nhà phân tâm học - những người đã khiến các nhà phê bình phải im lặng bằng cách buộc tội họ đang gặp rắc rối với thân sinh của mình. Than ôi, hóa ra chính Samuelson và hầu hết những người theo trường phái của ông đều không biết nhiều về toán học, không biết cách sử dụng phần toán học nào mà họ đã biết, cũng như cách ứng dụng nó vào thực tiễn. Họ chỉ có được một lượng kiến thức toán học đủ để trở nên mù quáng bởi chính nó.

Bi kịch thay, trước khi có sự phát triển của những nhà bác học ngốc nghếch mù kinh nghiệm, các nhà tư tưởng chân chính đã bắt đầu các công trình nghiên cứu thú vị, như công trình của J.M. Keynes, Friedrich Hayek, và Benoit Mandelbrot vĩ đại, tất cả các nhà tư tưởng này đều bị “hất cẳng” vì đã di chuyển kinh tế học ra khỏi sự chính xác của vật lý học hạng hai. Quá buồn. Một tư tưởng gia vĩ đại khác bị đánh giá thấp là G.L.S. Shackle, hiện tại hầu như hoàn toàn vô danh, người đã giới thiệu khái niệm “kiến thức chưa biết”, tức là những cuốn sách chưa được đọc trong thư viện của Umberto Eco. Hiếm khi thấy ai nhắc đến công trình của Shackle, và tôi đã phải mua những cuốn sách của ông từ những người bán sách cũ ở Luân Đôn.

Phần lớn các nhà tâm lý thực nghiệm thuộc trường phái tự nghiệm và thiên kiến đã cho thấy rằng, với tư cách là một mô tả về thực tế, mô hình hành vi lý trí dưới tình huống bất định không chỉ thiếu chính xác mà còn hết sức sai lầm. Các kết quả nghiên cứu của các nhà tâm lý này cũng khiến các nhà kinh tế học theo chủ nghĩa Plato băn khoăn vì chúng tiết lộ rằng có nhiều cách để trở nên không lý trí. Tolstoy nói rằng các gia đình hạnh phúc đều giống nhau, trong khi mỗi gia đình bất hạnh lại có một kiểu bất hạnh riêng. Con người được chứng tỏ sẽ tạo ra các sai sót tương tự như việc thích táo hơn cam, thích cam hơn lê, rồi thích lê hơn táo, phụ thuộc cách mà họ nhận được những câu hỏi liên quan. Chuỗi sự kiện mới là điều quan trọng! Đồng thời, như chúng ta đã biết với ví dụ về sự neo đậu, các dự đoán về số lượng nha sĩ ở Manhattan sẽ bị ảnh hưởng bởi con số ngẫu nhiên nào mà chúng vừa được thể hiện - sự neo đậu. Nếu căn cứ theo tính ngẫu nhiên của sự neo đậu đó, chúng ta sẽ có tính ngẫu nhiên ở các dự đoán này. Vì thế, nếu mọi người đưa ra những lựa chọn và những quyết định không đồng nhất thì trọng tâm cốt lõi của quá trình tối ưu hóa kinh tế sẽ thất bại. Bạn không còn có thể tạo ra một “lý thuyết tổng quát”, và nếu không có lý thuyết tổng quát, bạn không thể nào dự đoán được.

Bạn phải học cách sống mà không cần có một lý thuyết tổng quát, hãy vì Chúa!

THUỘC TÍNH GRUE CỦA VIÊN LỤC NGỌC

Hãy nhớ lại vấn đề của con gà tây. Bạn nhìn vào quá khứ và rút ra một quy tắc nào đó về tương lai. Đúng vậy, những rắc rối của việc dự đoán truy hồi quá khứ có thể còn tồi tệ hơn những gì chúng ta đã học, bởi chính dữ liệu quá khứ đó có thể khẳng định một lý thuyết và điều trái ngược với lý thuyết đó! Nếu sống sót đến sáng mai, có thể là a) bạn có nhiều khả năng bất tử hoặc b) bạn càng đến gần cái chết hơn. Cả hai kết luận này đều dựa trên cùng một dữ liệu. Nếu là con gà tây đang được chăm sóc trong một thời gian dài, bạn có thể hoặc ngây thơ tin rằng việc chăm sóc đó khẳng định được sự an toàn của bạn hoặc cho rằng điều đó khẳng định nguy hiểm của việc bị biến thành bữa tối. Hành vi tâng bốc giả dối trước đây của một người quen có thể khẳng định tình cảm thật sự mà anh ta dành cho tôi và sự quan tâm của anh ta đối với lợi ích của tôi; nó cũng có thể khẳng định đức tính vụ lợi và tính toán của anh ta nhằm mục đích đoạt lấy công việc làm ăn của tôi vào một ngày nào đó.

Vì thế, không đủ có quá khứ có thể sai đường, mà còn có nhiều mức độ tự do trong cách chúng ta diễn giải về các sự kiện quá khứ.

Đối với phiên bản kỹ thuật của ý tưởng này, hãy xem xét một chuỗi các chấm tròn trên trang đại diện cho một con số theo thời gian - biểu đồ đó giống với Minh họa 1 về 1000 ngày đầu tiên ở Chương 4. Ví dụ, giáo viên trung học yêu cầu bạn mở rộng chuỗi chấm tròn đó. Với một mô hình tuyến tính, tức là sử dụng một thước đo, bạn chỉ có thể chạy được một đường thẳng, chỉ một đường thẳng từ quá khứ đến tương lai. Mô hình tuyến tính này là duy nhất. Chỉ có duy nhất một đường thẳng có thể vẽ từ một chuỗi các điểm. Nhưng bạn cần phải khéo léo hơn. Nếu không giới hạn mình trong một đường thẳng, bạn sẽ thấy rằng sẽ có một tập hợp lớn các đường cong - những đường cong có thể thực hiện việc kết nối các chấm tròn đó. Nếu vẽ từ quá khứ theo một đường thẳng, bạn tiếp tục được một xu hướng. Nhưng có thể sẽ xảy xa vô số độ lệch trong tương lai so với tiến trình của quá khứ.

Đây là những gì mà nhà triết học Nelson Goodman gọi là lối quy nạp: Chúng ta vẽ ra một đường thẳng bởi trong đầu chúng ta chỉ có mô hình thẳng - việc một con số đã tăng lên trong suốt 1000 ngày liền sẽ khiến bạn tin rằng nó sẽ còn tiếp tục tăng lên. Nhưng nếu bạn nghĩ đến một mô hình phi tuyến tính, khi đó có thể khẳng định rằng con số này phải giảm xuống vào ngày 1.001.

Ví dụ, bạn quan sát một viên lục ngọc. Hôm qua và hôm kia nó đều có màu xanh lục. Hôm nay nó cũng màu xanh lục. Và điều này sẽ giúp khẳng định thuộc tính “xanh lục” của nó chúng ta có thể cho rằng viên lục ngọc đó sẽ vẫn có màu xanh lục vào ngày mai. Nhưng đối với Goodman, lịch sử về màu sắc của viên lục ngọc đó cũng có thể khẳng định thuộc tính “grue” của nó. Vậy thuộc tính grue là gì? Thuộc tính grue của viên lục ngọc phải là xanh lục cho đến một ngày cụ thể nào đó, ví dụ ngày 31/12/2006, nó trở thành xanh dương và từ đó về sau sẽ mãi là xanh dương.

Lối quy nạp khó hiểu này là một phiên bản khác của lối liên tưởng ngụy biện - bạn đối mặt với vô số “câu chuyện” giải thích cho những điều mình đã nhìn thấy. Sự sắc bén trong lối quy nạp của Goodman là nếu không còn cách nào để “khái quát hóa” những điều mình nhìn thấy, để suy ra từ những điều không biết, bạn sẽ vận hành bằng cách nào? Rõ ràng, câu trả lời là bạn nên vận dụng “lý lẽ thông thường”, nhưng lý lẽ thông thường của bạn có thể không được phát triển tốt đối với các biến số Extremistan.

CỖ MÁY DỰ ĐOÁN VĨ ĐẠI ĐÓ

Bạn đọc được phép tự hỏi, vậy thì NNT này, việc quái gì chúng ta phải lên kế hoạch? Một số người làm như vậy vì tiền, số khác - vì đó là “công việc của họ”. Nhưng chúng ta cũng có thể thực hiện điều đó một cách tự phát mà không vì những ý định như thế.

Vì sao ư? Câu trả lời này có liên quan đến bản chất con người. Có lẽ quá trình lên kế hoạch xuất hiện cùng với tất cả những gì khiến chúng ta trở nên có tính người, cụ thể là ý thức của chúng ta.

Giả sử có một phương diện tiến hóa mà chúng ta cần có thể dự đoán các vấn đề trong tương lai, điều mà tôi sẽ tổng kết ngay đây, vì nó có thể là một lời giải thích hoàn hảo, một sự phỏng đoán hoàn hảo, tuy nhiên, vì có liên quan đến tiến hóa nên tôi sẽ thận trọng.

Ý tưởng mà nhà triết học Daniel Dennett đã phát triển có nội dung như sau: Đâu là phần sử dụng hiệu quả nhất trong bộ não của chúng ta? Đó chính là khả năng đưa ra các phỏng đoán trong tương lai và chơi trò suy nghĩ phản thực - “Nếu tôi đấm vào mũi anh ta, anh ta sẽ đấm ngay vào mũi tôi, hoặc tệ hơn, sẽ gọi điện cho luật sư của anh ta ở New York”. Một trong những lợi thế khi làm như vậy là chúng ta có thể để các phỏng đoán chết thay cho mình. Nếu được sử dụng đúng cách và thay cho những phản ứng theo bản năng, khả năng dự đoán đó sẽ giúp chúng ta tránh được việc lựa chọn tự nhiên tức thì - đối lập với các cơ quan nguyên thủy dễ chịu ảnh hưởng của cái chết và chỉ phát triển nhờ sự cải tiến trong nhóm gien thông qua việc lựa chọn loại gien tốt nhất. Giả sử, việc dự đoán cho phép chúng ta gian lận về sự tiến hóa: giờ đây, nó đang diễn ra trong đầu chúng ta, như một chuỗi các dự đoán và kịch bản phản thực.

Bản thân khả năng chơi trò chơi trí óc với các phỏng đoán, ngay cả khi nó giúp ta tránh được các quy luật tiến hóa, được cho là sản phẩm của sự tiến hóa - như thể sự tiến hóa đã buộc chúng ta vào một sợi dây xích dài trong khi các động vật khác sống nhờ vào sợi dây xích rất ngắn và phụ thuộc vào môi trường của chúng. Đối với Dennett, bộ não của chúng ta là “các cỗ máy dự đoán”; ông cho rằng trí óc và ý thức con người là những thuộc tính phát sinh, chúng cần thiết cho sự phát triển nhanh chóng của chúng ta.

Vì sao chúng ta lại lắng nghe các chuyên gia và các dự đoán của họ? Một thí sinh giải thích rằng xã hội dựa vào sự chuyên môn hóa, đúng hơn là sự phân chia kiến thức. Bạn không đăng ký vào trường y ngay khi gặp phải một vấn đề lớn về sức khỏe; sẽ ít mệt mỏi (và dĩ nhiên là an toàn hơn) khi hỏi ý kiến người đã từng làm việc đó. Các bác sĩ chịu lắng nghe người thợ cơ khí (không phải vì các vấn đề sức khỏe, mà chỉ khi nào xe của họ có sự cố); còn các thợ cơ khí lắng nghe bác sĩ. Chúng ta có xu hướng tự nhiên là lắng nghe các chuyên gia, ngay cả trong các lĩnh vực có thể chẳng có chuyên gia nào cả.

Thiên Nga Đen

Chương 12: Epistemocracy, Một Giấc Mơ

ĐÂY CHỈ LÀ MỘT BÀI TIỂU LUẬN ■ TRẺ EM VÀ TRIẾT GIA SO VỚI NGƯỜI LỚN VÀ NHỮNG NGƯỜI KHÔNG PHẢI TRIẾT GIA ■ KHOA HỌC LÀ MỘT CÔNG TRÌNH TỰ KỶ ■ QUÁ KHỨ CŨNG CÓ QUÁ KHỨ ■ DỰ ĐOÁN SAI VÀ SỐNG MỘT CUỘC SỐNG LÂU BỀN, HẠNH PHÚC (NẾU BẠN SỐNG SÓT ĐƯỢC)

Một người có mức độ kiêu ngạo trí thức thấp thường ít gây chú ý, giống như một người nhút nhát tại bữa tiệc cocktail. Chúng ta thường không tôn trọng những người tầm thường - những người tìm cách trì hoãn việc đưa ra phán đoán. Bây giờ, hãy nghiên cứu về sự tầm thường trí thức. Ví dụ một người rất nặng về nội tâm, luôn dằn vặt bởi nhận thức về sự ngu dốt của mình. Anh ta thiếu sự can đảm của kẻ ngốc, nhưng lại có đủ dũng khí hiếm hoi để nói rằng “Tôi không biết”. Anh ta không ngại người ta nhìn mình như một tên ngốc, hoặc tệ hơn, một kẻ ngu dốt. Anh ta do dự, không dám khẳng định ý kiến của mình, và khổ sở với hậu quả của việc không nói đúng. Anh ta cứ tự vấn nội tâm, tự vấn nội tâm, và tự vấn nội tâm cho đến khi kiệt quệ cả thể xác lẫn tinh thần.

Điều này không hẳn là anh ta thiếu tự tin mà đủ vì anh ta nghi ngờ kiến thức của chính mình. Tôi sẽ gọi người như thế là epismocrat (người khiêm nhường trí tuệ); và gọi xã hội nơi các luật lệ này được hình thành với khả năng sai lầm trong suy nghĩ của con người là epistemocracy(55).

Epistemocrat vĩ đại thời hiện đại chính là Montaigne.

Monsieur de Montaigne, Epistemocrat

Ở tuổi 38, Michel Eyquem de Montaigne lui về sống tại điền trang của mình ở vùng ngoại ô Tây Nam nước Pháp. Montaigne, có nghĩa là vùng núi ở khu Pháp cũ, chính là tên của khu điền trang đó. Vùng này ngày nay nổi tiếng với rượu vang Bordeaux, nhưng ở thời của Montaigne, không mấy ai đầu tư công sức vào rượu vang. Montaigne có nhiều xu hướng khắc kỷ và hẳn sẽ không hứng thú theo đuổi những thứ như thế. Mong muốn của ông là viết ra một tuyển tập khiêm tốn về “các cố gắng”, đó là những bài tiểu luận. Chính bản thân từ tiểu luận sẽ chuyển tải trạng thái ngập ngừng, sự suy đoán và sự không dứt khoát. Montaigne gắn bó với văn học kinh điển và chỉ muốn suy ngẫm về sự sống, cái chết, học vấn, kiến thức và một số khía cạnh sinh học thú vị khác của bản chất con người.

Tòa tháp trở thành phòng làm việc của ông có đề những dòng chữ bằng tiếng La-tinh và Hy Lạp, tất cả đều nói về tính chất dễ bị tổn thương của kiến thức con người. Tầm nhìn từ các cửa sổ của tòa tháp đều hướng ra những ngọn đồi xung quanh.

Chủ thể của Montaigne chính là bản thân ông, nhưng đây chủ yếu là phương tiện để hỗ trợ cho cuộc thảo luận; ông không giống như các vị giám đốc doanh nghiệp - những người viết tiểu sử để khoe khoang về thành tích của mình. Ông chỉ quan tâm đến việc khám phá những điều về chính mình, khiến cho chúng ta khám phá những điều về ông, và trình bày những vấn đề có thể khái quát hóa được - khái quát hóa cho cả loài người. Trong số những câu viết trong phòng làm việc của ông có một lời nhận xét của Terence - một thi sĩ La-tinh: Homo sum, humani a me nil alienum puto - Tôi là con người, và không có gì về con người mà tôi không biết.

Montaigne rất thích thú được đọc sách sau những căng thẳng của nền giáo dục hiện đại vì ông hoàn toàn chấp nhận những yếu điểm của con người và hiểu rằng không có một triết lý nào có thể tồn tại nếu không nhắc đến những thứ không hoàn hảo ăn sâu trong con người chúng ta, những giới hạn của sự đúng mực, những thiếu sót khiến chúng ta là con người. Không phải ông đi trước thời gian, mà nói đúng hơn là những học giả sau này (những người ủng hộ sự đúng mực) có xu hướng thụt lùi.

Ông là người hay suy nghĩ, và các ý tưởng của ông không bật ra trong phòng làm việc yên tĩnh mà ở trên lưng ngựa. Ông thường có những chuyến cưỡi ngựa đường dài và mang về những ý tưởng. Montaigne không phải là một trong số các viện sĩ của Sorbonne, cũng không phải người chuyên về chữ nghĩa, ông không phải những thứ này bởi hai lý do. Thứ nhất, ông là người thực hiện, một quan tòa địa phương, một thương gia, và là thị trưởng của Bordeaux trước khi về hưu để suy ngẫm về cuộc sống, và chủ yếu là về kiến thức của chính mình. Thứ hai, ông là người chống lại thuyết giáo điều: là người theo chủ nghĩa hoài nghi nhưng có sức hấp dẫn, là nhà văn có nội tâm khó nắm bắt, và quan trọng hơn hết, là người muốn được là người theo đúng truyền thống cổ điển vĩ đại đó. Nếu được sinh ra vào một thời điểm khác, hẳn ông đã là người theo chủ nghĩa hoài nghi thực nghiệm - ông có những xu hướng hoài nghi của chủ nghĩa hoài nghi Piro - một dạng chống lại thuyết giáo điều như Sextus Empiricus, đặc biệt trong nhận thức về sự cần thiết phải trì hoãn phán đoán.

Epistemocracy

Mọi người đều nghĩ về một xã hội không tưởng. Đối với nhiều người, nó có nghĩa là bình đẳng, công bằng, thoát khỏi sự áp bức, thoát khỏi công việc (đối với một số người, đó có thể là xã hội khiêm tốn hơn, dù càng khó đạt được hơn, với những chuyến tàu lửa không còn bóng dáng của những luật sư lúc nào cũng thao thao bất tuyệt trên điện thoại di động). Đối với tôi, xã hội không tưởng là một epistemcracy, một xã hội mà ở đó người có địa vị là một epistemocrat, và là nơi các epistemocrat, tìm mọi cách để được bầu chọn. Nó sẽ là một xã hội được chi phối bởi việc nhận biết về sự ngu dốt, chứ không phải nhận biết về kiến thức.

Than ôi, một người không thể khẳng định quyền lực bằng cách chấp nhận khả năng sai lầm của mình. Đơn giản là vì mọi người cần phải để kiến thức làm cho mình trở nên mù quáng - chúng ta được sinh ra là để tuân theo những nhà lãnh đạo - những người có thể tập hợp mọi người lại với nhau bởi việc đứng cùng các nhóm sẽ có lợi hơn việc đúng một mình. Sẽ có lợi cho chúng ta khi sai tập thể còn hơn đứng một mình. Những người nghe theo một kẻ ngu dốt đầy quả quyết thay vì một người uyên bác đầy nội tâm đã để lại cho chúng ta một vài trong số các gien di truyền của họ.

Đôi khi, bạn gặp phải những giống người có trí tuệ vượt trội đến mức họ có thể dễ dàng thay đổi suy nghĩ của bản thân.

Hãy lưu ý về sự bất cân xứng mang yếu tố Thiên Nga Đen dưới đây. Tôi tin rằng bạn có thể hoàn toàn chắc chắn về một số thứ, và nhất định phải như thế. Bạn có thể tự tin về phản chứng thực hơn chứng thực. Karl Popper bị buộc tội khuấy động sự thiếu tự tin nhưng lại viết với giọng điệu tự tin quá khích (một sự buộc tội mà đôi khi nhà văn này phải chịu bởi những người không theo lôgic về chủ nghĩa thực nghiệm hoài nghi của tôi). Thật may, chúng ta đã học được rất nhiều kể từ thời Montaigne về cách tiếp tục với lối hoài nghi thực nghiệm. Sự bất cân xứng mang yếu tố Thiên Nga Đen cho phép bạn tự tin về những gì không đúng, chứ không phải về những gì bạn tin là đúng. Có một lần, người ta hỏi Karl Popper liệu một người “có thể giả mạo sự giả mạo” không (hay nói cách khác, liệu một người có thể hoài nghi về chủ nghĩa hoài nghi không). Câu trả lời là ông đã đuổi cổ các sinh viên ra khỏi lớp học vì đã hỏi những câu hỏi thông minh hơn câu hỏi đó. Đúng là Ngài Karl!

QUÁ KHỨ CỦA QUÁ KHỨ, VÀ TƯƠNG LAI CỦA QUÁ KHỨ

Có một số chân lý chỉ gây ảnh hưởng đối với trẻ con - còn người lớn và những người không phải triết gia chỉ để tâm đến những chuyện nhỏ nhặt của cuộc sống hàng ngày và nhu cầu phải lo lắng về “các vấn đề nghiêm trọng”, vì thế họ bỏ qua những hiểu biết sâu sắc này để tập trung vào những vấn đề có liên quan hơn. Một trong những chân lý này có liên quan đến sự khác biệt lớn hơn về kết cấu và chất lượng giữa quá khứ và tương lai. Nhờ cả đời nghiên cứu về sự khác biệt này, tôi mới hiểu rõ hơn so với hồi bé, nhưng không còn hình dung về nó một cách đầy sống động nữa.

Cách duy nhất để bạn có thể hình dùng về một tương lai “giống” với quá khứ là hãy giả định rằng tương lai sẽ là một phác thảo chính xác của quá khứ, do đó mới có thể dự đoán được. Giống như việc biết chính xác khi nào bạn được sinh ra, thì bạn cũng sẽ biết chính xác khi nào mình chết.

Khái niệm về tương lai gắn liền với cơ may, chứ không phải sự mở rộng của định mệnh để bạn nhận thức về quá khứ, một hoạt động trí óc mà đầu óc của chúng ta không thể thực hiện được. Đối với chúng ta, cơ may quá mờ nhạt nên tự nó không thể là một phạm trù. Có một sự bất cân xứng giữa quá khứ và tương lai, và nó tinh vi đối mức chúng ta không thể nhận biết một cách tự nhiên được.

Hậu quả đầu tiên của sự bất cân xứng này là, trong suy nghĩ của con người, mối quan hệ giữa quá khứ và tương lai không phải được rút ra từ mối quan hệ giữa quá khứ và quá khứ trước đó nữa. Ở đây có một điểm mù khi nghĩ về ngày mai, chúng ta không giới hạn nó trong phạm vi những điều mình nghĩ về hôm qua hoặc ngày trước đó nữa. Do sai sót nội quan này mà chúng ta không thể học hỏi được từ sự khác biệt giữa các dự đoán quá khứ của mình và những kết quả xảy ra sau đó. Khi nghĩ về ngày mai, chúng ta chỉ đoán nó như một bản sao của hôm qua.

Điểm mù nhỏ này có nhiều ý nghĩa khác. Hãy đến khu động vật linh trưởng của sở thú Bronx Zoo, nơi bạn có thể nhìn thấy những họ hàng thân thuộc của mình đang sống trong một gia đình linh trưởng hạnh phúc với cuộc sống xã hội bận rộn. Bạn cũng có thể nhìn thấy đám đông du khách cứ cố nhạo những bức tranh biếm họa về con người mà loài linh trưởng thấp kém này thể hiện. Giờ đây, hãy tưởng tượng mình là thành viên của một loài vật cao cấp hơn (một triết gia “chân chính”, một người thông thái thật sự chẳng hạn), phức tạp hơn rất nhiều so với loài linh trưởng kia. Chắc chắn bạn sẽ cười nhạo những kẻ đang chế giễu loài linh trưởng này. Rõ ràng, đối với những người lấy loài khỉ hình người ra làm trò mua vui, thì ý tưởng về việc có một người sẽ coi thường họ đúng như cách họ coi thường khỉ hình người sẽ không xuất hiện ngay trong suy nghĩ của họ - nếu có, nó sẽ trở thành sự tự thương mình. Khi đó, họ sẽ không còn cười nhạo nữa.

Đồng thời, một yếu tố trong các cơ chế về cách thức mà trí óc con người học hỏi được từ quá khứ sẽ giúp chúng ta tin vào các giải pháp dứt khoát - tuy nhiên không xét đến việc những người đi trước chúng ta cũng nghĩ rằng họ cũng có các giải pháp dứt khoát. Chúng ta cười nhạo người khác và không nhận ra rằng một người nào đó cũng sẽ cười nhạo chúng ta vào một ngày không xa. Một sự nhận biết như thế sẽ dẫn đến lối suy nghĩ đệ quy, hay thứ cấp mà tôi đã đề cập ở Phần mở đầu; chúng ta không giỏi về điều đó.

Rào cản trí tuệ (để hiểu về tương lai) này chưa được các nhà tâm lý học điều tra và đánh dấu, nhưng có vẻ như nó giống với sự tự kỷ. Một số đối tượng tự kỷ không thể có trình độ cao về toán học và kỹ thuật. Kỹ năng xã hội của họ chứa đầy khuyết điểm, nhưng đó không phải là căn nguyên của vấn đề. Những người tự kỷ không thể tự đặt mình vào hoàn cảnh của người khác, không thể nhìn nhận thế giới theo lập trường của mình. Họ nhìn nhận người khác như những đối tượng vô tri vô giác, như những cỗ máy được vận hành bởi các nguyên tắc riêng. Họ không thể thực hiện được chức năng tâm lý đơn giản kiểu như “anh ta biết rằng tôi không biết là mình biết”, và chính sự bất lực này đã ảnh hưởng đến các kỹ năng xã hội của họ. (Thật thú vị, bất chấp khả năng “trí tuệ” của mình, các đối tượng tự kỷ cũng thể hiện được sự bất lực trong việc hiểu về tính bất định).

Giống như sự tự kỷ được gọi là “sự mù tịt về trí óc”, chúng ta nên gọi sự mất khả năng tư duy sôi nổi, định vị bản thân trong tương lai là “sự mù tịt về tương lai”.

Dự đoán, dự đoán sai và hạnh phúc

Tôi đã lục lại các tài liệu về khoa học nhận thức để tìm xem có công trình nghiên cứu nào nhắc đến “sự mù tịt về tương lai” không nhưng chẳng tìm thấy gì. Tuy nhiên, trong tài liệu về hạnh phúc, tôi đã tìm được một cuộc điều tra về các sai sót mà chúng ta hay lặp đi lặp lại trong việc dự đoán - điều khiến chúng ta hạnh phúc.

Sai sót dự đoán đó như sau. Bạn sắp mua một chiếc xe mới. Nó sẽ thay đổi cuộc đời bạn, nâng cao địa vị của bạn, và giúp bạn có phương tiện đi nghỉ mát. Nó chạy êm đến mức không nghe thấy tiếng động cơ, vì thế bạn có thể thưởng thức những khúc dạo đầu của Rachmaninoff trên xa lộ. Chiếc xe mới này sẽ mang đến cho bạn trạng thái hưng phấn cao độ. Mọi người sẽ nghĩ “anh ta có chiếc xe thật tuyệt” mỗi khi nhìn thấy bạn. Tuy nhiên, bạn lại quên rằng, lần cuối cùng khi mua một chiếc xe, bạn cũng có những tâm trạng như thế. Bạn không dự đoán được rằng tác động tích cực của chiếc xe mới rốt cuộc cũng sẽ qua đi và rằng bạn sẽ quay trở lại trạng thái cũ như lần trước đó. Vài tuần sau, khi bạn lái xe ra khỏi phòng trưng bày xe, nó sẽ trở thành thứ tẻ nhạt. Nếu biết trước được điều này, hẳn bạn đã không mua nó.

Bạn sắp phạm một sai sót trong dự đoán mà mình đã từng mắc phải. Tuy nhiên, nó sẽ chẳng đáng giá bao nhiêu để bạn phải tự xem xét lại nội tâm. Các nhà tâm lý học đã nghiên cứu kiểu dự đoán sai này đối với cả các sự kiện vui lẫn các sự kiện không vui. Chúng ta đánh giá quá cao tác động của hai kiểu dự đoán về các sự kiện tương lai này đối với cuộc sống của mình. Có vẻ như chúng ta đang gặp khó khăn về tâm lý nên mới phải làm thế. Tình huống khó khăn này được Danny Kahneman gọi là “thỏa dụng tiên đoán” (anticipated utility) và Dan Gilbert gọi là “quá trình dự đoán theo cảm xúc”. Điểm này không hoàn toàn khẳng định rằng chúng ta có xu hướng dự đoán sai về niềm hạnh phúc tương lai của mình, mà đúng hơn là chúng ta không học được từ các trải nghiệm quá khứ theo cách đệ quy. Có bằng chứng cho thấy rằng rào cản trí tuệ và những bóp méo khiến chúng ta không thể học hỏi được gì từ sai sót của mình trong quá khứ để dự đoán các trạng thái cảm xúc trong tương lai.

Chúng ta đánh giá quá cao mức độ ảnh hưởng của sự bất hạnh lên cuộc sống của chính mình. Bạn cho rằng việc mất mát tài sản hoặc địa vị hiện có sẽ là điều vô cùng đau đớn, nhưng có lẽ bạn đã sai. Nói đúng hơn là bạn có thể thích nghi với mọi hoàn cảnh, vì bạn đã từng có thể làm được như thế sau những bất hạnh xảy ra trước đây. Bạn có thể cảm thấy lòng quặn đau, nhưng nó sẽ không tồi tệ như bạn tưởng. Kiểu dự đoán sai này có một mục đích: để tạo động lực cho chúng ta có những hành động quan trọng (như mua một chiếc xe mới hoặc cố gắng trở nên giàu có) đồng thời để bảo vệ bản thân khỏi những rủi ro không cần thiết. Và đó chính là một phần của một vấn đề mang tính tổng quát hơn: con người chúng ta cần phải ít nhiều tự lừa dối chính mình. Theo lý thuyết về sự tự lừa dối của Trivers, đây được coi là cách thuận lợi hướng chúng ta đến tương lai. Nhưng sự tự lừa dối không phải là một đặc điểm mong muốn bên ngoài giới hạn tự nhiên của nó. Nó giúp chúng ta tránh được những rủi ro không cần thiết - nhưng chúng ta đã thấy trong Chương 6 cách thức nó không sẵn sàng bao hàm một khối lượng lớn các rủi ro thời hiện đại - điều mà chúng ta không lo ngại bởi chúng không có sức ảnh hưởng lớn, như các rủi ro đầu tư, hiểm họa môi trường, hoặc chứng khoán dài hạn.

Helenus và những lời tiên đoán ngược chiều

Nếu đang hoạt động như một nhà tiên tri, với việc mô tả tương lai của những người ít danh giá hơn, bạn sẽ được đánh giá dựa trên thành tích tiên đoán của mình.

Trong Thiên anh hùng ca Hy Lạp, Helenus là nhà tiên tri theo kiểu khác. Là con của vua Priam và hoàng hậu Hecuba, ông được xem là người thông minh, tài giỏi nhất trong đội quân Trojan. Khi bị tra tấn, chính ông là người nói cho người Hy Lạp về cách cướp thành Troy (hình như ông không đoán được là mình sẽ bị bắt). Nhưng đây không phải là điểm khiến ông trở nên khác biệt. Không giống như các nhà tiên tri khác, Helenus có thể dự đoán được quá khứ với độ chính xác rất lớn - mà không có bất kỳ một chi tiết gợi ý nào về nó.

Ông dự đoán theo hướng ngược về quá khứ.

Vấn đề ở chỗ là chúng ta không chỉ không biết về tương lai, mà còn không biết nhiều về quá khứ. Chúng ta rất cần những người như Helenus nếu muốn biết về lịch sử. Hãy xem bằng cách nào.

Viên đá đang tan chảy

Hãy xem thí nghiệm tư duy sau được mượn từ hai người bạn của tôi, Aaron Brown và Paul Wilmott:

Tình huống 1 (viên đá đang tan chảy): Hãy tưởng tượng về một viên đá và xem cách nó có thể tan chảy trong hai giờ tới trong khi bạn chơi vài ván bài với bạn bè. Hãy cố tưởng tượng hình dáng của vũng nước mà viên đá đó tạo ra.

Tình huống 2 (nước từ đâu ra?): Hãy xem xét một vũng nước trên sàn. Bây giờ, hãy cố thiết lập lại trong mắt bạn hình dáng của viên đá đã từng có. Lưu ý rằng vũng nước đó không nhất thiết phải là kết quả của một viên đá.

Tình huống thứ hai khó hơn. Helenus thực sự phải có nhiều kỹ năng.

Sự khác nhau giữa hai quá trình này như sau. Nếu có hai mô hình đúng (và một ít thời gian, và không biết làm gì hơn), bạn có thể dự đoán với độ chính xác rất lớn về cách tan chảy của viên đá đó - đây là một bài toán ứng dụng cụ thể không có gì phức tạp, đơn giản hơn cả bài toán về những quả bóng bi-a. Tuy nhiên, từ hình dáng vũng nước đó, bạn hoàn toàn không thể nào xây dựng lại hình ảnh của những viên đá, cho dù trên thực tế đã từng có viên đá đó.

Tình huống thứ nhất, từ viên đá đến vũng nước, được gọi là quá trình tiến về phía trước. Còn tình huống thứ hai, quá trình lùi về phía sau, thì phức tạp hơn rất, rất nhiều. Quá trình tiến về phía trước thường được sử dụng trong vật lý và ứng dụng kỹ thuật; còn quá trình lùi về phía sau là cách tiếp cận lịch sử phi thực nghiệm và không thể lặp lại được.

Trong một phương diện nào đó, nếu không thể phục hồi trạng thái ban đầu của một quả trứng rán thì chúng ta cũng không thể cơ cấu ngược lịch sử được.

Bây giờ, tôi sẽ tăng thêm độ phức tạp của bài toán tiến về trước-ngược về sau này bằng cách giả sử về tính chất phi tuyến tính. Lấy ví dụ về hệ biến hóa được gọi chung là “hiệu ứng cánh bướm ở Ấn Độ” từ phần thảo luận về khám phá của Lorenz ở chương trước. Như chúng ta thấy, chỉ cần bổ sung một yếu tố nhỏ vào một hệ thống phức tạp sẽ dẫn đến những kết quả lớn không hề ngẫu nhiên chút nào, tùy vào những điều kiện rất đặc biệt. Một con bướm vỗ cánh ở New Delhi có thể gây ra bão lớn ở Bắc Carolina, mặc dù có thể đến vài năm sau cơn bão mới xảy ra. Tuy nhiên, nếu dựa trên quan sát về một cơn bão ở Bắc Caroline, bạn không thể nào đoán chính xác được nguyên nhân của nó: có hàng tỷ tỷ những thứ nhỏ nhặt có thể gây ra điều đó như việc bướm đập cánh ở Timbuktu hay chó rừng hắt hơi ở Úc. Quá trình dự đoán từ việc bướm đập cánh đến cơn bão đơn giản hơn rất nhiều so với quá trình ngược lại từ cơn bão đến hiện tượng bướm đập cánh.

Sự hỗn loạn giữa hai quá trình này đang lan rộng một cách khủng khiếp trong văn hóa đại chúng. Hình ảnh ẩn dụ của “cánh bướm ở Ấn Độ” đã đánh lừa ít nhất một nhà làm phim. Ví dụ, Happenstance (hay còn gọi là Cú vỗ cánh của một con bướm), một bộ phim Pháp do Laurent Firode thực hiện nhằm mục đích khuyến khích con người chú ý đến những điều nhỏ nhặt có thể thay đổi cuộc sống của chúng ta. Vì một chi tiết nhỏ nhặt (ví dụ như một cánh hoa rơi trên sàn làm bạn chú ý) có thể khiến bạn chọn người này thay vì người khác để kết hôn, bạn cần phải chú ý đến những chi tiết rất nhỏ nhặt này. Có hàng tỷ tỷ những điều nhỏ nhặt như thế diễn ra trong ngày, còn chúng ta thì không tài nào kiểm tra được hết tất cả những điều đó.

Lại thông tin không đầy đủ

Hãy sử dụng máy tính cá nhân. Bạn có thể dùng chương trình bảng tính spreadsheet để tạo ra một chuỗi sự kiện ngẫu nhiên, một chuỗi các điểm mà chúng ta gọi là lịch sử. Bằng cách nào? Chương trình máy tính này sẽ phản ứng với một phương trình rất phức tạp về một trạng thái phi tuyến tính tạo ra những con số có vẻ như ngẫu nhiên. Phương trình đó rất đơn giản: nếu biết về nó thì bạn có thể dự đoán được chuỗi sự kiện đó. Tuy nhiên, con người hầu như không thể nào có thể cơ cấu ngược phương trình đó và dự đoán được các chuỗi sự kiện xa hơn nữa. Tôi đang nói về một chương trình máy tính đơn giản (hay còn gọi là “bản đồ cắm trại”) tạo ra một số các điểm dữ liệu (data points), chứ không nói về hàng tỷ các sự kiện xảy ra đồng thời hình thành nên lịch sử có thật của thế giới. Nói cách khác, ngay cả khi lịch sử là một chuỗi các sự kiện không ngẫu nhiên được tạo ra bởi “phương trình nào đó của thế giới”, với điều kiện là việc cơ cấu ngược một phương trình như thế không thuộc phạm vi khả năng của con người, thì nó dường như cũng trở nên ngẫu nhiên và không mang tên gọi “sự hỗn loạn của định mệnh”. Các sử gia nên tránh xa thuyết hỗn mang và những khó khăn của việc cơ cấu ngược, ngoại trừ để thảo luận các thuộc tính chung của thế giới và biết được giới hạn của những gì mà chúng ta không biết.

Điều này đưa tôi đến một bài toán lớn hơn về mánh khóe của sử gia. Tôi sẽ trình bày bài toán thực tiễn cơ bản như sau: mặc dù về lý thuyết, tính ngẫu nhiên là một thuộc tính bên trong, nhưng trên thực tế, là thông tin không đầy đủ, mà tôi gọi là sự mờ đục ở Chương 1.

Những người không thực hành tính ngẫu nhiên sẽ không hiểu được sự huyền ảo này. Trong các hội thảo, khi nghe tôi nói về sự bất định và ngẫu nhiên, các triết gia, và đôi khi có cả các nhà toán học, thường khiến tôi phát bực vì một điểm ít liên quan nhất, đó là liệu sự ngẫu nhiên mà tôi nói đến có phải là “ngẫu nhiên thực sự” hay chỉ là “sự hỗn loạn của định mệnh” đội lốt sự ngẫu nhiên. Trên thực tế, một hệ thống ngẫu nhiên thật sự sẽ mang tính ngẫu nhiên và không chứa đựng các thuộc tính có thể dự đoán được. Còn một hệ thống hỗn loạn có các thuộc tính hoàn toàn có thể dự đoán được, nhưng cũng khó biết. Vì thế, tôi trả lời họ theo hai cách.

a) Trên thực tế, không có chức năng khác biệt nào giữa hai quá trình này vì chúng ta sẽ không bao giờ phân biệt được - sự khác biệt đó là về toán học, chứ không phải thực tiễn. Nếu nhìn thấy một phụ nữ mang thai, đối với tôi, giới tính của đứa bé là một vấn đề ngẫu nhiên thuần túy (cơ hội là 50-50 cho cả bé trai lẫn bé gái) - nhưng điều này không xảy ra đối với bác sĩ của cô ấy - người có lẽ đã tiến hành siêu âm cho cô ấy. Trên thực tế, sự ngẫu nhiên về cơ bản là thông tin không đầy đủ.

b) Chỉ có một thực tế là nếu một người đang nói về sự khác biệt, có nghĩa là anh ta không bao giờ đưa ra được một quyết định có ý nghĩa trong tình huống bất định - điều này lý giải vì sao anh ta không nhận ra rằng trên thực tế chúng hoàn toàn không thể phân biệt được.

Tóm lại, sự ngẫu nhiên chỉ là một quy trình phản kiến thức. Thế giới là thứ mờ ảo và chúng ta bị đanh lừa bởi vẻ bề ngoài.

Những thứ mà họ gọi là kiến thức

Một nhận xét cuối cùng về lịch sử.

Lịch sử giống như một viện bảo tàng, nơi người ta có thể đến xem những hiện vật của quá khứ, và thưởng thức vẻ quyến rũ của những ngày xa xưa. Nó là chiếc gương kỳ diệu mà chúng ta có thể nhìn thấy những câu chuyện của chính mình trong đó. Thậm chí bạn có thể truy hồi quá khứ bằng cách phân tích ADN. Tôi là người yêu thích lịch sử văn học. Lịch sử cổ đại giúp tôi thỏa mãn khát vọng được viết nên câu chuyện của chính mình, đặc điểm nhận diện bản thân và gắn kết nó với nguồn gốc Đông Địa Trung Hải (phức tạp) của mình. Thậm chí tôi còn thích nội dung ghi chép của những cuốn sách xưa, mà rõ ràng là thiếu chính xác hơn so với những cuốn sách thời nay. Trong số những tác giả từng đọc (cách hiệu quả nhất để kiểm chứng bạn có thích một tác giả nào đó hay không là tính xem số lần bạn đọc lại tác phẩm của ông ta), tôi còn nhớ những tên tuổi như Plutarch, Livy, Suetonius, Diodorus Siculus, Gibbon, Carlyle, Renan, và Michelet. Rõ ràng, những nội dung ghi chép này không đạt chuẩn so với các tác phẩm ngày nay; chúng chủ yếu mang tính giai thoại và đầy những chuyện hoang đường. Nhưng tôi biết điều đó.

Lịch sử tạo cho ta sự hứng thú để biết về quá khứ, và (quả thực) là tạo ra lối trần thuật, miễn sao đó là lối trần thuật vô hại. Con người cần phải học hỏi một cách hết sức thận trọng. Rõ ràng, lịch sử không phải là nơi để tạo ra lý thuyết hay rút ra kiến thức tổng quát, và cũng không phải là thứ giúp ích cho tương lai. Vì nếu không thận trọng, chúng ta có thể nhận lấy sự khẳng định tiêu cực từ lịch sử (những thứ vô giá trị) và đồng thời kèm theo đó là vô số những ảo tưởng về kiến thức.

Điều này một lần nữa đưa tôi trở lại với Menodotus và việc xử lý bài toán con gà tây cũng như cách để không trở thành một gã khờ trong việc hiểu về quá khứ. Cách tiếp cận của vị bác sĩ thực nghiệm đối với phương pháp quy nạp là biết về lịch sử mà không cần rút ra lý thuyết từ nó. Hãy học cách đọc lịch sử, có được tất cả những thông tin mà bạn có thể đạt được, đừng cau mày với những chuyện vặt, cũng đừng rút ra bất kỳ mối liên kết nào, đừng có cơ cấu ngược quá nhiều - nhưng nếu có làm được như thế thì cũng đừng đưa ra những tuyên bố khoa học nào to tát. Hãy nhớ rằng những người theo chủ nghĩa hoài nghi thực nghiệm là người tôn trọng truyền thống: họ dùng nó như một mặc định, một điểm xuất phát để hành động và không gì ngoài mục đích đó. Cách tiếp cận sạch sẽ với quá khứ này được gọi là epilogism. 56

Nhưng hầu hết các sử gia đều nghĩ khác. Hãy xem xét nội quan tiêu biểu: Lịch sử là gì? của Edward Hallett Carr. Bạn sẽ thấy rõ ông ta đang theo đuổi thuyết nhân quả như công việc trọng tâm của mình. Thậm chí bạn có thể tìm hiểu ở mức cao hơn: Herodotus, dường như là cha đẻ của chủ đề này, đã khẳng định mục đích của ông trong phần mở đầu tác phẩm của mình như sau:

“Để duy trì trí nhớ về những việc làm của người Hy Lạp và những người man rợ, và đặc biệt trên hết là để tạo ra nguyên nhân [tôi xin nhấn mạnh] của việc họ đánh giết nhau.”

Bạn sẽ nhìn thấy điều này ở tất cả các lý thuyết gia về lịch sử, dù đó là Ibn Khaldoun, Marx, hay Hegel. Nếu càng tìm cách biến lịch sử thành điều gì đó khác với một bảng liệt kê các ghi chép để có được chút lý thuyết cỏn con, chúng ta sẽ càng gặp rắc rối. Liệu chúng ta có quá bị ảnh hưởng bởi lối liên tưởng ngụy biện không? 57

Có lẽ chúng ta sẽ phải chờ đợi một thế hệ các nhà sử học hoài nghi thực nghiệm có khả năng hiểu được sự khác nhau giữa một quá trình hướng về phía trước và một quá trình ngược lại.

Giống như Popper tấn công những người theo chủ nghĩa lịch sử khi họ đưa ra tuyên bố về tương lai, tôi cũng chỉ trình bày về yếu điểm của phương pháp tiếp cận mang tính lịch sử để hiểu về chính quá khứ đó.

Sau phần thảo luận về sự mù tịt về tương lai (và quá khứ) này, chúng ta hãy cùng xem cần làm gì về điều đó. Rõ ràng là có nhiều biện pháp vô cùng thực tiễn mà chúng ta có thể thực hiện. Chúng ta cũng khám phá điều này ở phần tiếp theo.

Thiên Nga Đen

Chương 13: Họa Sĩ Apelles, Hay Bạn Phải Làm Gì Nếu Không Thể Dự Đoán Được

(Chương này đưa ra một kết luận chung dành cho những ai đang nói vào lúc này rằng “Taleb, tôi đã hiểu được vấn đề rồi, nhưng tôi nên làm gì?” Tôi sẽ trả lời rằng nếu bạn đã hiểu được vấn đề tức bạn đã đến được nơi đó rồi. Nhưng thực ra bạn chả hiểu gì cả.)

BẠN NÊN TÍNH PHÍ MỌI NGƯỜI KHI CHO HỌ LỜI KHUYÊN ■ HAI ĐỒNG XU CỦA TÔI Ở ĐÂY ■ KHÔNG AI BIẾT ĐIỀU GÌ, NHƯNG ÍT RA, ANH TA BIẾT ĐƯỢC ĐIỀU ĐÓ ■ HÃY ĐI DỰ TIỆC

LỜI KHUYÊN LÀ THỨ RẺ TIỀN, RẤT RẺ TIỀN

Thật chẳng hay ho khi nhét đầy bài viết của mình bằng các trích dẫn từ những nhà tư tưởng kiệt xuất, trừ khi nhằm mục đích mua vui hoặc cung cấp thông tin có liên quan về lịch sử. Chúng “có ý nghĩa”, nhưng những câu cách ngôn nghe có vẻ hay ho đó sẽ đánh lừa chúng ta và không phải lúc nào cũng vượt qua được các bài kiểm tra thực nghiệm. Vì thế, tôi đã chọn tuyên bố dưới đây của siêu triết gia Bertrand Russell chính là vì tôi không đồng ý với nó.

Nhu cầu về sự ổn định là điều tự nhiên đối với con người, nhưng cũng là một sự thiếu sót về trí tuệ. Nếu bạn tổ chức một bữa ăn ngoài trời cho bọn trẻ vào một ngày không rõ ràng, chúng sẽ muốn biết liệu ngày đó có đẹp trời không, và sẽ cảm thấy thất vọng khi bạn không đưa ra câu trả lời chắc chắn…

Nhưng chừng nào không còn được đào tạo [tôi xin nhấn mạnh] để tránh đưa ra phán đoán khi không có chứng cứ, sẽ bị lạc lối dưới sự dẫn dắt của các nhà tiên tri kiêu ngạo… Để học hỏi được một đức tính tốt, cần phải có phương pháp rèn luyện phù hợp, còn để học hỏi về một phán đoán không rõ ràng, phương pháp rèn luyện hiệu quả nhất chính là triết học.

Bạn có thể ngạc nhiên khi thấy tôi phản đối. Thật khó để phản đối ý kiến cho rằng nhu cầu về sự ổn định là một thiếu sót về trí tuệ. Thật khó để phản đối rằng chúng ta có thể bị chệch hướng bởi một nhà tiên tri kiêu ngạo nào đó. Tôi xin được khác với bậc vĩ nhân đó ở chỗ là không tin vào các tài liệu lưu trữ về việc “triết học” có thể đưa ra lời khuyên giúp chúng ta giải quyết bài toán đó, và cũng không tin rằng đức tính tốt là thứ có thể chỉ bảo một cách dễ dàng, và đồng thời không ép buộc mọi người gắng sức để tránh đưa ra một phán đoán. Vì sao? Bởi chúng ta phải đối xử với con người như những con người. Chúng ta không dạy mọi người che giấu phán đoán; các phán đoán được bổ sung theo cách chúng ta xem xét các chủ thể. Tôi không nhìn thấy một “cái cây”, mà chỉ nhìn thấy một cái cây đẹp hoặc một cái cây xấu. Điều này sẽ không xảy ra nếu chúng ta không nỗ lực loại bỏ những giá trị nhỏ nhặt mà mình gán cho các vấn đề. Tương tự, một người không thể nghĩ về một tình huống mà không có một xu hướng thành kiến nhất định. Điều gì đó trong bản chất con người của chúng ta muốn chúng ta phải tin; thế thì sao nào?

Các triết gia từ thời Aristotle đã dạy rằng chúng ta là những động vật duy lý sâu sắc, và rằng chúng ta có thể học hỏi bằng tranh luận. Phải mất một thời gian mới phát hiện ra rằng đúng là chúng ta suy nghĩ có hiệu quả, nhưng lại có xu hướng liên tưởng về quá khứ để tự tạo cho mình ảo tưởng về hiểu biết, và tạo ra một lớp phủ cho các hành động quá khứ của mình. Ngay sau lúc chúng ta quên đi quan điểm này, thì thời kỳ “Khai sáng” đã xuất hiện để lại gieo nó vào đầu chúng ta.

Tôi thà hạ nhân cách con người chúng ta xuống mức dĩ nhiên là cao hơn các động vật khác mà ta đã biết, nhưng không thể ngang bằng với vận động viên Olympic lý tưởng - người có thể tiếp thu các nội dung triết học và hành động đúng với nó. Quả thực, nếu triết học có hiệu quả đến thế, thì khu vực tự phục vụ của hiệu sách địa phương sẽ là nơi có thể an ủi được những linh hồn đau khổ - nhưng không phải như vậy. Trong những tình huống căng thẳng, chúng ta không còn nhớ đến suy luận triết học nữa.

Tôi sẽ kết thúc phần về dự đoán này với hai bài học sau, một bài học rất ngắn (dành cho những vấn đề nhỏ) và một bài học khá dài (dành cho những quyết định lớn và quan trọng).

Hãy là kẻ ngốc ở đúng chỗ

Bài học dành cho những vấn đề nhỏ là hãy có tính người! Hãy chấp nhận rằng là một con người đòi hỏi phải có một phần kiêu ngạo trí thức để điều hành công việc của mình. Đừng hổ thẹn vì điều đó. Đừng lúc nào cũng cố tìm cách che giấu phán đoán - các quan điểm chính là chất liệu làm nên cuộc sống. Đừng cố tránh việc dự đoán - vâng, sau lời chỉ trích kịch liệt này về dự đoán. Tôi không giục bạn đừng trở thành kẻ ngốc. Nhưng hãy là kẻ ngốc ở đúng chỗ mà thôi. 59

Những gì bạn nên tránh là đừng phụ thuộc một cách không cần thiết vào các dự đoán tai hại ở quy mô lớn - chỉ có thế thôi. Hãy tránh những chủ đề lớn - thứ có thể ảnh hưởng đến tương lai của bạn: hãy là kẻ ngốc ở những vấn đề nhỏ, chứ không phải ở vấn đề lớn. Đừng vội tin các nhà dự báo kinh tế hay các nhà dự đoán trong lĩnh vực khoa học xã hội, nhưng hãy dự đoán cho chuyến dã ngoại của mình. Bằng mọi giá, phải luôn chắc chắn cho chuyến dã ngoại kế tiếp.

Hãy biết cách sắp xếp niềm tin theo mức độ thiệt hại mà chúng có thể gây ra chứ không theo độ tin cậy của chúng.

Hãy sẵn sàng

Có lẽ bạn cảm thấy phát ốm khi đọc về những thất bại tổng quát này trong việc nhìn về tương lai và tự hỏi nên làm gì. Nhưng nếu bỏ qua ý nghĩ về khả năng dự đoán hoàn chỉnh về nó thì sẽ có nhiều điều cần làm, với điều kiện là bạn phải luôn ý thức về giới hạn của chúng. Việc biết rằng bản thân không thể dự đoán không có nghĩa là bạn không thể kiếm lợi từ khả năng không dự đoán đó.

Điểm mấu chốt ở đây là Hãy sẵn sàng! Việc dự đoán theo lối thiển cận có tác dụng chữa trị hoặc giảm đau. Hãy nhận thức về tác động tê liệt của những con số ma thuật. Hãy sẵn sàng cho mọi tình huống liên quan có thể xảy ra.

Ý TƯỞNG VỀ SỰ NGẪU NHIÊN TÍCH CỰC

Hãy nhớ lại những người theo chủ nghĩa kinh nghiệm - những thành viên của trường phái y học thực nghiệm Hy Lạp. Những người này cho rằng bạn nên có đầu óc cởi mở trong chẩn đoán y khoa và chừa chỗ cho sự may rủi nữa. Nếu may mắn, một bệnh nhân sẽ được chữa khỏi, ví dụ nhờ vào việc ăn một loại thực phẩm nào đó mà vô tình biến thành thuốc chữa được căn bệnh của anh ta, để rồi về sau, cách chữa trị đó sẽ được dùng cho các bệnh nhân tiếp theo. Sự ngẫu nhiên tích cực này (giống như thuốc trị chứng cao huyết tạo ra tác dụng phụ giúp sản xuất Viagra) là phương pháp trung tâm về phát minh y học của những người theo chủ nghĩa hoài nghi.

Chúng ta có thể khái quát hóa điểm này vào cuộc sống: hãy tối đa hóa khả năng bất ngờ quanh bạn.

Sextus Empiricus đã kể lại câu chuyện của họa sĩ Hy Lạp Apelles, người đã cố gắng mô tả lại nước bọt từ miệng một con ngựa trong khi vẽ chân dung của nó. Sau nhiều cố gắng nhưng chẳng mang lại điều gì, ông từ bỏ và, trong lúc tức giận, đã ném miếng giẻ lau cọ vào bức tranh. Ở chỗ bị miếng giẻ ném đó đã tạo ra một hình ảnh hoàn hảo giống hình nước bọt của con ngựa.

Thử và sai có nghĩa là phải cố gắng rất nhiều. Trong cuốn The Blind Watchmaker (Tạm dịch: Thợ đồng hồ mù), Richard Dawkins mô tả tài tình khái niệm về thế giới này mà không cần đến hình ảnh to lớn, chỉ chuyển động theo từng thay đổi ngẫu nhiên nhỏ tăng thêm. Xin lưu ý rằng tôi có một bất đồng nhỏ nhưng không ảnh hưởng nhiều đến câu chuyện này: đúng hơn là thế giới chuyển động theo những thay đổi ngẫu nhiên lớn.

Quả thực, chúng ta gặp nhiều khó khăn về mặt trí tuệ và tâm lý đối với phương pháp thử-sai, và với việc chấp nhận rằng cần phải có những chuỗi thất bại nhỏ trong cuộc sống. Mark Spitznagel, đồng nghiệp của tôi, hiểu rằng con người chúng ta có một tâm lý khó chịu đối với các thất bại: phương châm của anh là “Bạn cần phải biết yêu sự thất bại”. Thật ra, lý do mà tôi cảm thấy nước Mỹ trở nên gần gũi với mình chính là vì văn hóa châu Mỹ khuyến khích quy trình thất bại, không giống như châu Âu và châu Á, nơi mà thất bại đồng nghĩa với hổ thẹn và tủi nhục. Nét đặc trưng của nước Mỹ là chấp nhận những rủi ro nhỏ này cho phần còn lại của thế giới - điều giải thích vì sao có sự bất cân đối trong tỷ lệ các hoạt động đổi mới ở đất nước này. Một ý tưởng hoặc một sản phẩm khi đã hình thành thì sẽ được “hoàn thiện” ở đó.

Tính biến động và rủi ro của Thiên Nga Đen

Mọi người thường cảm thấy hổ thẹn từ thất bại, vì thế họ bắt đầu áp dụng các chiến lược có biến động cực nhỏ nhưng lại chứa đựng rủi ro thất bại lớn - như nhặt niken trước đầu xe ủi. Đối với văn hóa Nhật, nơi mà người ta không thích ứng với tính ngẫu nhiên và không được trang bị đầy đủ kiến thức để hiểu rằng kết quả kém có thể do rủi ro gây ra, thì thất bại là thứ có ảnh hưởng vô cùng nghiêm trọng đến uy tín của một người. Mọi người ghét sự bất ổn, do đó tham gia vào các chiến lược có biến cố lớn, điều đôi khi dẫn đến những vụ tự sát sau một thất bại nặng nề.

Ngoài ra, sự thỏa hiệp giữa tính bất ổn và rủi ro có thể xuất hiện ở những công việc mà nhìn bề ngoài có vẻ như ổn định, ví dụ như công ăn việc làm ở IBM cho đến thập niên 90. Khi bị mất việc, nhân viên đó phải đối mặt với một sự mất mát hoàn toàn: anh ta không còn phù hợp với công việc nào nữa. Điều này cũng xảy ra với những người làm việc trong các ngành được bảo vệ. Nói cách khác, các chuyên gia tư vấn cũng có thu nhập biến động theo mức thu nhập của khách hàng, nhưng có ít nguy cơ thiếu ăn hơn, bởi vì kỹ năng của họ khớp với nhu cầu - fluctuat nec mergitur (biến động nhưng không chìm). Tương tự, các chế độ độc tài trông có vẻ ổn định như Syria hay Saudi Arabia lại có nguy cơ hỗn loạn lớn hơn so với Ý vì nước này luôn ở trong tình trạng bất ổn chính trị từ sau Thế chiến thứ II. Tôi đã học được điều này từ ngành tài chính, nơi mà chúng ta nhìn thấy các chủ ngân hàng “bảo thủ” ngồi trên một đống thuốc nổ nhưng lại tự lừa dối mình đó là vì hoạt động làm ăn của họ có vẻ như ảm đạm và không đủ ổn định.

Chiến lược Barbell

Ở đây, tôi đang cố khái quát hóa khái niệm về chiến lược Barbell mà mình đã áp dụng vào cuộc sống thực thời còn làm công việc giao dịch, và quá trình đó diễn ra như sau. Nếu bạn biết rằng mình dễ mắc phải các sai sót dự đoán, và nếu chấp nhận rằng hầu hết các “biện pháp rủi ro” đều không hoàn mỹ do có sự tồn tại của hiện tượng Thiên Nga Đen, thì chiến lược của bạn hoặc là cực kỳ bảo thủ hoặc là cực kỳ thái quá thay vì chỉ bảo thủ hay thái quá. Thay vì đầu tư vào các hoạt động “rủi ro trung bình” (làm cách nào bạn biết đó là rủi ro trung bình? Bằng cách lắng nghe các “chuyện gia” đang tìm kiếm địa vị?), bạn chỉ nên đầu tư một phần, ví dụ khoảng 85-90%, vào các công cụ cực kỳ an toàn như trái phiếu kho bạc - một công cụ an toàn nhất mà bạn có thể tìm thấy trên hành tinh này. Phần 10-15% còn lại nên đầu tư vào các hoạt động đầu cơ, được tác động đòn bẩy càng nhiều càng tốt (giống như các quyền chọn), tốt nhất là các danh mục vốn đầu tư mạo hiểm. 60 Bằng cách đó, bạn sẽ không phụ thuộc vào các sai sót trong quản lý rủi ro và không có Thiên Nga Đen nào có thể làm hại bạn.

Thay vì chấp nhận rủi ro trung bình, khi đó hoặc là bạn gặp rủi ro cao, hoặc là không có rủi ro nào cả. Mức trung bình sẽ là rủi ro trung bình nhưng lại cấu thành sự tiếp xúc tích cực với Thiên Nga Đen. Nói theo toán học thì đây được gọi là một tổ hợp “lồi”. Hãy cùng xem điều này được thực hiện như thế nào trong một khía cạnh của cuộc sống.

“Không ai biết được mọi thứ”

Người ta nói nhà biên kịch huyền thoại William Goldman đã hét lên “Không ai biết được mọi thứ!” khi dự đoán về doanh thu của bộ phim. Lúc này, bạn có thể tự hỏi làm sao một người thành công như Goldman có thể biết được những điều cần làm mà lại không đưa ra dự đoán được. Câu trả lời thể hiện rõ tính lôgic kinh doanh đã được nhận biết, ông biết rằng mình không thể dự đoán được các sự kiện riêng lẻ, nhưng lại biết rõ rằng điều mà ông không thể dự đoán - tức là một bộ phim sẽ biến thành một bộ phim bom tấn - sẽ mang lại lợi nhuận rất lớn cho mình.

Vì thế, bài học thứ hai càng mạnh mẽ hơn: bạn thật sự có thể tận dụng được vấn đề của dự đoán và sự kiêu ngạo trí thức! Trên thực tế, tôi không tin là hầu hết các doanh nghiệp thành đạt chính là những doanh nghiệp biết cách hoạt động xoay quanh khả năng không thể dự đoán vốn có và thậm chí khai thác nó.

Hãy nhớ lại phần tôi đã thảo luận về các nhà quản lý của công ty công nghệ sinh học - những người hiểu được rằng điểm cốt lõi của nghiên cứu nằm trong các ẩn số mà chúng ta không biết. Đồng thời cũng lưu ý cách họ đã “chộp” được trên “những chỗ ẩn náu” đó, những chiếc vé tự do trên thế giới.

Sau đây là những thủ thuật đơn giản. Nhưng hãy lưu ý rằng chúng càng đơn giản thì càng hiệu quả.

a. Thứ nhất, hãy phân biệt giữa các sự kiện ngẫu nhiên tích cực và các sự kiện ngẫu nhiên tiêu cực. Học cách phân biệt giữa những công việc mà nếu thiếu khả năng dự đoán có thể (hoặc đã) mang lại lợi ích cực độ và những công việc mà nếu thiếu khả năng hiểu về tương lai có thể gây hại. Chúng ta có cả Thiên Nga Đen tiêu cực và Thiên Nga Đen tích cực. William Goldman hoạt động trong lĩnh vực sản xuất phim - ngành kinh doanh có yếu tố Thiên Nga Đen tích cực, nơi mà đôi khi sự bất định đã được đền đáp.

Ngành kinh doanh có yếu tố Thiên Nga Đen tiêu cực là ngành mà những biến cố bất ngờ có thể gây ảnh hưởng lớn và tác động hết sức mạnh mẽ. Nếu hoạt động trong quân đội, trong ngành bảo hiểm tai nạn, hoặc an ninh quốc phòng, bạn chỉ có đối mặt với tình huống bất lợi. Tương tự, như chúng ta đã thấy ở Chương 7, nếu bạn làm việc trong ngành ngân hàng và cho vay, những kết quả bất ngờ xảy đến hoàn toàn có thể là những kết quả tiêu cực. Bạn cho vay, và trong tình huống thuận lợi, sẽ nhận lại số tiền cho vay đó - nhưng bạn có thể mất tất cả nếu người vay bị phá sản. Nhưng nếu ăn nên làm ra, người vay sẽ không hề trả thêm cho bạn chút tiền lãi cổ phần nào.

Ngoài lĩnh vực sản xuất phim, các ví dụ về những ngành có yếu tố Thiên Nga Đen tích cực gồm có: một số phân khúc trong lĩnh vực xuất bản, nghiên cứu khoa học, và đầu tư vốn mạo hiểm. Trong những ngành này, bạn thả con tép để bắt con tôm. Bạn không mất nhiều với mỗi cuốn sách và, vì những lý do hoàn toàn bất ngờ, một cuốn sách nào đó có thể trở thành sản phẩm bán chạy (bestseller). Bất lợi ở đây không đáng kể và dễ kiểm soát. Dĩ nhiên, vấn đề với các nhà xuất bản là họ phải thường xuyên trang trải cho việc xuất bản sách, do đó, thuận lợi khá hạn chế còn bất lợi thì cực lớn. (Nếu bạn chi 10 triệu đô-la cho một cuốn sách, Thiên Nga Đen của bạn chính là cuốn sách đó không trở thành một bestseller). Tương tự, dù công nghệ có thể giúp mang lại sự tưởng thưởng xứng đáng, nhưng việc chi trả cho câu chuyện mang tính kích thích, như mọi người đã làm với bong bóng dot.com, có thể giảm thiểu tính thuận lợi và làm tăng tính bất lợi. Chính các nhà đầu tư mạo hiểm - những người đã đầu tư vào một công ty đầu cơ và bán cổ phần của mình cho các nhà đầu tư có thực - là người được lợi từ Thiên Nga Đen, chứ không phải những nhà đầu tư “ăn theo” kia.

Trong những ngành này, sẽ may mắn nếu bạn không biết gì cả - đặc biệt khi người khác cũng không biết gì, nhưng lại không nhận ra điều đó. Và bạn sẽ giành chiến thắng nếu biết sự ngu dốt của mình nằm ở đâu, có thể nói nếu bạn là người duy nhất nhìn vào những cuốn sách chưa đọc. Điều này giúp cũng cố thêm cho chiến lược “barbell” về việc tiếp xúc tối đa với những Thiên Nga Đen tích cực trong khi vẫn hoang tưởng về những Thiên Nga Đen tiêu cực. Để tiếp xúc với Thiên Nga Đen tích cực, bạn không cần phải hiểu chính xác về cấu trúc của tính bất định. Tôi cảm thấy khó hiểu là khi gặp phải một thất bại rất nhỏ, bạn lại trở nên quá khích, suy đoán và đôi khi “vô lý” đến mức có thể.

Các nhà tư tưởng có tầm hiểu biết vừa phải đôi khi tiến hành phép loại suy chiến lược đó với chiến lược thu nhặt “vé số”. Rõ ràng, điều này là không đúng. Thứ nhất, vé số không có mức đền bù theo thang bậc; ai cũng biết là chúng có một giới hạn cao nhất về mức thưởng. Lối ngụy biện trò chơi được áp dụng ở đây - so với tính thang bậc của các mức tưởng thưởng trong cuộc sống thực, thì tính thang bậc của những tấm vé số có thể trở nên cực lớn hoặc trong giới hạn nào đó không ai biết được. Thứ hai, những tấm vé số đó đã biết về các quy luật và các khả năng được thể hiện rõ theo phong cách thí nghiệm, ở đây chúng ta không biết các quy luật đó và có thể được lợi từ sự bất định bổ sung này, vì nó không thể nào gây tổn hại mà chỉ có thể làm lợi cho bạn. 61

b. Đừng tìm kiếm những gì chính xác và cục bộ. Đơn giản là đừng thiển cận. Nhà phát minh vĩ đại Pasteur - người đã đưa ra khái niệm rằng cơ may hỗ trợ cho những thứ đã chuẩn bị sẵn - hiểu rằng bạn không tìm kiếm điều gì đó đặc biệt mỗi sáng mà là làm việc chăm chỉ để tạo điều kiện cho những điều bất ngờ xuất hiện trong đời sống công việc của mình. Như Yogi Berra, một nhà tư tưởng vĩ đại khác, đã nói, “Bạn cần phải hết sức thận trọng nếu không biết được nơi mình đang đến bởi có thể bạn sẽ không đến đó được”. Tương tự, đừng cố tìm cách dự đoán các Thiên Nga Đen - nó sẽ khiến bạn càng dễ bị tổn thương bởi những Thiên Nga Đen mà mình không dự đoán được. Bạn tôi, Andy Marshall và Andrew Mays làm việc cho Bộ Quốc phòng, cũng gặp phải vấn đề này. Động cơ thúc đẩy về phía quân đội là phải cung cấp nguồn lực để dự đoán các vấn đề tiếp theo. Các nhà tư tưởng này ủng hộ cái ngược lại: đầu tư vào khả năng sẵn sàng chiến đấu, chứ không phải vào việc dự đoán.

c. Nắm bắt mọi cơ hội, hoặc bất cứ thứ gì trông giống cơ hội.

Chúng thuộc dạng hiếm, hiếm hơn bạn nghĩ rất nhiều. Hãy nhớ rằng các Thiên Nga Đen tích cực cần có một bước đầu tiên: bạn cần phải đặt mình vào tình thế dễ bị ảnh hưởng bởi chúng. Nhiều người không nhận ra rằng họ trải qua một sự gián đoạn may mắn trong đời khi có được nó. Nếu một nhà xuất bản lớn (hay một nhà buôn bán tác phẩm nghệ thuật lớn, một đạo diễn phim, một chủ ngân hàng hay một nhà tư tưởng lớn) đề nghị được gặp bạn, hãy hủy bỏ tất cả các cuộc hẹn khác: có thể bạn sẽ không bao giờ có được cơ hội như thế lần thứ hai. Đôi khi, tôi rất bất ngờ khi có quá ít người nhận thức được rằng những cơ hội như thế không tự mọc ra. Hãy thu thập thật nhiều tấm vé “may mắn” miễn phí khác (những thứ có mức tưởng thưởng không giới hạn), và một khi chúng bắt đầu đền bù cho bạn, bạn cũng đừng vứt bỏ chúng. Hãy làm việc chăm chỉ, không phải với công việc nhàn chán, mà hãy theo đuổi những cơ hội như thế và tiếp xúc tối đa với chúng. Điều này khiến cho việc được sống ở các thành phố lớn trở nên vô giá vì nó sẽ làm tăng khả năng có được những cuộc chạm trán tình cờ - Bạn sẽ được sự tiếp xúc với vỏ bọc của sự may rủi. Ý tưởng về việc định cư tại một vùng nông thôn dựa trên điều kiện là người đó có các phương tiện liên lạc tốt “trong thời đại Internet” xuất phát từ các nguồn bất định tích cực như thế. Các nhà ngoại giao hiểu rất rõ điều này: những thảo luận tình cờ ở các buổi tiệc cocktail thường dẫn đến những đột phá lớn. Hãy tham dự các buổi tiệc! Nếu là nhà khoa học, bạn sẽ có cơ hội nhận được một lời nhận xét khiến bạn bật ra ý tưởng cho một nghiên cứu mới. Còn nếu bạn là người tự kỷ, hãy cử trợ lý của mình tham dự những sự kiện này.

d. Hãy thận trọng với các kế hoạch chính xác của cơ quan chính phủ. Như đã thảo luận ở Chương 10, hãy để các cơ quan chính phủ dự đoán (điều đó khiến cho các viên chức cảm thấy tự hài lòng hơn và biện minh cho sự tồn tại của mình), nhưng đừng đánh giá cao những gì họ nói. Hãy nhớ rằng mối quan tâm của những viên chức này là phải tồn tại và tự kéo dài sự tồn tại đó - chứ không phải tìm ra sự thật. Nhưng điều đó cũng không có nghĩa là các cơ quan chính phủ đều vô dụng, chỉ có điều bạn cần phải luôn cảnh giác với tác dụng phụ do họ tạo ra. Chẳng hạn, các điều phối viên trong lĩnh vực ngân hàng thường thiên về vấn đề nghiêm trọng của chuyên gia và có xu hướng bỏ qua những mạo hiểm táo bạo (nhưng tiềm ẩn). Andy Marshall và Andy Mays đã hỏi tôi liệu lĩnh vực tư nhân có thể làm tốt công việc dự đoán hơn không. Ôi! Không. Một lần nữa, hãy nhớ lại câu chuyện về các ngân hàng che giấu những rủi ro bùng nổ trong các hạng mục đầu tư của mình. Chẳng có gì khôn ngoan khi giao phó những vấn đề như các biến cố hiếm cho các doanh nghiệp, bởi về ngắn hạn, ta không thể quan sát được thành tích hoạt động của các vị giám đốc này, và họ sẽ đánh cược cả hệ thống bằng cách trưng ra những kết quả tốt đẹp để nhận được tiền thưởng mỗi năm. Gót chân Achilles của chủ nghĩa tư bản là nếu bạn khiến cho các doanh nghiệp cạnh tranh, thì đôi khi, chính đơn vị dễ bị tổn thương với Thiên Nga Đen tiêu cực nhất hóa ra lại là doanh nghiệp có khả năng tồn tại cao nhất. Đồng thời cũng hãy nhớ lại chú thích về khám phá của Ferguson ở Chương 1 rằng thị trường không phải là nơi giỏi dự đoán về chiến tranh. Nói chung, không ai có thể dự đoán tốt về bất cứ điều gì.

Xỉn lỗi vì đã nói như thế.

e. Yogi Berra., triết gia vĩ đại về sự bất định, đã từng nói, “Có những người mà nếu họ không biết gì thì bạn cũng không thể kể cho họ biết được”. Đừng lãng phí thời gian tranh cãi với các nhà dự đoán, các nhà phân tích chứng khoán, các chuyên gia kinh tế, và các nhà khoa học xã hội, ngoại trừ để chơi khăm họ. Khá dễ để lôi họ ra làm trò cười, và nhiều người rất dễ nổi cáu. Chẳng ích gì khi phải đi loan báo về khả năng không thể dự đoán: mọi người sẽ tiếp tục tự đoán một cách ngu ngốc, đặc biệt khi họ được trả tiền để làm thế, và bạn không thể nào ngăn cản được những trò lừa bịp đã được thể chế hóa đó. Nếu lúc nào đó cần phải chú ý đến một dự đoán, hãy luôn nhớ rằng độ chính xác của dự đoán đó sẽ sụt giảm nhanh chóng theo thời gian.

Nếu bạn nghe một nhà kinh tế “xuất chúng” nào sử dụng từ trạng thái cân bằng hay phân phối chuẩn (hay phân phối theo đường cong Gauss), đừng thèm tranh luận; hoặc là lờ đi. Hoặc là tìm cách bỏ một con chuột vào áo sơ mi của ông ta.

Sự bất cân xứng vĩ đại

Tất cả những gợi ý này đều có một điểm chung: bất cân xứng. Hãy đặt mình vào những tình huống nơi có nhiều kết quả thuận lợi hơn bất lợi. Thật ra, khái niệm về các kết quả bất cân xứng là ý nghĩa trung tâm của cuốn sách này: Tôi sẽ không bao giờ biết được những điều chưa biết và, theo định nghĩa, nó là điều không ai biết. Tuy nhiên, tôi luôn có thể đoán được mức độ ảnh hưởng của nó đối với mình, và cần phải dựa vào đó để đưa ra các quyết định.

Ý tưởng này thường bị gọi nhầm thành Thuyết đánh cược Pascal của nhà triết học và toán học duy lý Blaise Pascal. Ông trình bày nó như sau: Tôi không biết liệu Chúa có tồn tại hay không, nhưng tôi biết rằng mình chẳng được gì từ việc trở thành một người vô thần nếu Chúa không tồn tại, trong khi đó lại phải mất nhiều thứ nếu như Chúa có tồn tại. Do đó, điều này biện minh cho niềm tin của tôi về Chúa.

Nhưng ý tưởng đằng sau thuyết đánh cược của Pascal có nhiều ứng dụng cơ bản nằm ngoài phạm vi thần học. Ý tưởng đó đại diện cho toàn bộ khái niệm về kiến thức. Nó loại bỏ nhu cầu hiểu được các khả năng xảy ra của một biến cố hiếm (kiến thức của chúng ta còn nhiều giới hạn cơ bản về những điều này), thay vào đó, chúng ta có thể chú trọng đến phần thưởng và lợi ích của một sự kiện nếu nó xảy ra. Chúng ta không thể tính toán được khả năng xảy ra của các biến cố cực hiếm; nhưng dễ dàng biết chắc được tác động của một biến cố đối với mình (biến cố càng hiếm, khả năng xảy ra càng ít). Chúng ta có thể biết rõ về hậu quả của một biến số, ngay cả khi không biết làm cách làm cho nó có thể xảy ra. Tôi không biết về khả năng xảy ra của một trận động đất, nhưng có thể hình dung mức độ ảnh hưởng mà San Franciso phải chịu nếu có động đất xảy ra ở đây. Để đưa ra một quyết định, bạn cần phải tập trung vào các hậu quả (thứ có thể biết được) thay vì vào khả năng xảy ra (thứ không thể biết được) - đây chính là ý tưởng trung tâm của tính bất định. Phần lớn cuộc đời tôi đều dựa vào nó.

Bạn có thể dựa trên ý tưởng này để hình thành một lý thuyết tổng quát về việc ra quyết định. Tất cả những gì bạn phải làm là giảm nhẹ các hậu quả. Như đã nói, nếu danh mục đầu tư của tôi chịu ảnh hưởng bởi sự sụp đổ của thị trường - thứ mà mình không thể tính toán trước được, tất cả những gì tôi cần làm là mua bảo hiểm, hoặc thoát ra ngoài và đầu tư số tiền còn lại đó vào các loại chứng khoán ít rủi ro hơn.

Thực ra, nếu thị trường tự do đạt được thành công, đó chính là vì chúng cho phép thực hiện quá trình thử-sai mà tôi gọi là “mày mò ngẫu nhiên” (stochastic tinkering) về phần các nhà hoạt động đơn lẻ đang cạnh tranh - những người rơi vào lối liên tưởng ngụy biện - nhưng thật ra lại cùng tham gia vào một dự án lớn. Chúng ta ngày càng học cách thực hành mày mò ngẫu nhiên mà không biết về nó - nhờ vào các nhà doanh nghiệp quá tự tin, các nhà đầu tư ngây thơ, các chủ ngân hàng đầu tư tham lam, cũng như các nhà tư bản đầu tư mạo hiểm mà hệ thống thị trường tự do mang lại. Chương tiếp theo sẽ cho thấy vì sao tôi lạc quan cho rằng trường phái triết học Plato đang mất dần sức mạnh và khả năng trong việc đặt kiến thức vào những mối ràng buộc và rằng nhiều kiến thức “bên ngoài chiếc hộp” sẽ được tạo ra theo phong cách wiki.

Rốt cuộc, chúng ta đang bị lịch sử điều khiển, trong khi lại nghĩ rằng mình chính là người điều khiển.

Tôi xin tóm tắt phần nội dung dài dòng về dự đoán này bằng cách nói rằng chúng ta có thể dễ dàng thu hẹp phạm vi những lý do khiến ta không thể biết được điều gì đang diễn ra. Đó là: a) sự kiêu ngạo trí thức và sự mù tịt về tương lai của chúng ta; b) định nghĩa theo chủ nghĩa Plato về các phạm trù, hay cách con người bị đánh lừa bởi các phép rút gọn, đặc biệt khi con người có bằng cấp học thuật về một ngành học phi chuyên gia; và cuối cùng c) những công cụ suy luận đầy khiếm khuyết, đặc biệt là những công cụ không mang yếu tố Thiên Nga Đen đến từ Mediocristan. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ nghiên cứu sâu hơn về các công cụ đến từ Mediocristan. Một số độc giả có thể cho đó là một phụ lục; số khác có thể xem nó là trọng tâm của cuốn sách này.

Thiên Nga Đen

Phần III: Những Thiên Nga Xám Của Extremistan

Đã đến lúc chúng ta nên tìm hiểu sâu hơn về bốn vấn đề cuối cùng có chứa đựng yếu tố Thiên Nga Đen.

Thứ nhất, tôi đã nói từ trước rằng thế giới đang di chuyển sâu hơn vào Extremistan, tức là ngày càng ít bị chi phối bởi Mediocristan - quả thực, ý tưởng này còn khó nhận biết hơn cả điều đó. Tôi sẽ chỉ cho bạn thấy cách thức của nó và trình bày những ý tưởng mà chúng ta có về quá trình hình thành sự mất cân bằng.

Thứ hai, tôi đã mô tả đường cong hình chuông Gauss như một ảo tưởng có sức lây nhiễm dữ dội, và đã đến lúc đi sâu vào vấn đề đó. Thứ ba, tôi sẽ trình bày những thứ mà tôi gọi là sự ngẫu nhiên của tập hợp Mandelbrot hay ngẫu nhiên phân dạng (fractal randomness). Hãy nhớ rằng để trở thành Thiên Nga Đen, sự kiện đó không chỉ hiếm mà còn phải dữ dội, phải là biến cố bất ngờ, nằm ngoài khả năng dự đoán của chúng ta. Bạn phải là một người khao khát có được nó. Khi xảy ra, nhiều biến cố hiếm có thể sẽ cho chúng ta nhìn thấy được cấu trúc của chúng: không dễ tính toán xác suất nhưng có thể có được ý tưởng tổng quát về khả năng xảy ra của chúng. Chúng ta có thể biến các Thiên Nga Đen này thành Thiên Nga Xám nhằm giảm tác động bất ngờ của chúng. Người nào nhận biết được khả năng của những sự kiện như thế có thể thuộc về nhóm “không ngốc”.

Cuối cùng, tôi sẽ trình bày ý tưởng của các triết gia nào tập trung vào tính bất định giả tạo. Trong cuốn sách này, tôi đã sắp xếp các nội dung chuyên ngành hơn (mặc dù không cần thiết) ở đây; bạn đọc có thể bỏ qua phần này mà không ảnh hưởng đến mạch đọc, đặc biệt Chương 15,17 và nửa sau của Chương 16 sẽ chứa đầy các chú thích. Những ai không hứng thú với phần cơ học về các độ lệch có thể chuyển sang Phần 4.

Thiên Nga Đen

Chương 14: Từ Mediocristan Đến Extremistan Và Ngược Lại

TÔI THÍCH HOROWITZ HƠN ■ CÁCH THOÁT KHỎI ĐẶC ÂN ■ CÁI ĐUÔI DÀI ■ HÃY CHUẨN BỊ ĐỂ ĐÓN NHẬN MỘT VÀI BẤT NGỜ ■ KHÔNG CHỈ LÀ VẤN ĐỀ TIỀN BẠC

Hãy cùng xem cách thức mà một hành tinh nhân tạo có thể phát triển từ sự ngẫu nhiên ôn hòa thành sự ngẫu nhiên dữ dội. Trước hết, tôi sẽ mô tả cách thức đạt đến Extremistan. Sau đó, tôi sẽ xem xét sự tiến hóa của nó.

Thế giới thật bất công

Thế giới có bất công đến thế không? Tôi đã dành cả đời để nghiên cứu về tính ngẫu nhiên, thực hành tính ngẫu nhiên, cảm ghét tính ngẫu nhiên. Càng ngày, mọi thứ càng trở nên tồi tệ, tôi càng sợ hãi và phẫn nộ đối với Mẹ Thiên Nhiên. Càng nghĩ về chủ đề của mình, tôi càng thấy rõ một điều là thế giới mà chúng ta hình dung trong đầu hoàn toàn khác với thế giới đang diễn ra bên ngoài. Mỗi sáng thức dậy, thế giới dường như trở nên ngẫu nhiên hơn so với hôm qua, và con người dường như bị đánh lừa nhiều hơn so với ngày trước đó. Nó càng trở nên không thể chịu đựng được. Tôi cảm thấy đau đớn khi viết ra những dòng này; thế giới đang ngày càng nổi loạn.

Hai nhà khoa học “mềm” đề xuất các mô hình trực giác về quá trình phát triển của sự bất bình đẳng này: một người là nhà kinh tế học chính thống còn người kia là nhà xã hội học. Cả hai đều hơi đơn giản hóa quá mức. Tôi sẽ trình bày các ý tưởng của họ vì chúng dễ hiểu, chứ không phải vì chất lượng khoa học trong sự thấu hiểu của họ hay bất kỳ kết quả nào trong khám phá của họ; sau đó, tôi sẽ trình bày câu chuyện này dưới quan điểm của các nhà khoa học tự nhiên.

Tôi xin bắt đầu với nhà kinh tế học Shenvin Rosen. Vào đầu thập niên 80, ông đã có những bài viết về “kinh tế học của các siêu sao”. Theo nội dung của một trong những bài viết đó, ông đã thể hiện sự tức giận khi thấy một vận động viên bóng rổ có thể kiếm được 1,2 triệu đô-la mỗi năm, hay một ngôi sao truyền hình kiếm được 2 triệu đô-la. Để có khái niệm về mức độ tập trung ngày càng tăng này - tức là làm cách nào chúng ta di chuyển ra khỏi Mediocristan, hãy giả sử rằng các ngôi sao truyền hình và ngôi sao thể thao (thậm chí ở châu Âu) nhận được hợp đồng lúc này, và chỉ sau hai thập kỷ, chúng đã đáng giá 200 triệu đô-la! Mức cực độ đó (cho đến lúc này) là vào khoảng gấp 20 lần so với hai mươi năm trước! Theo Rosen, sự bất bình đẳng này xuất phát từ hiệu ứng thi đấu; người nào hơi “giỏi hơn” một chút có thể dễ dàng giành lấy tất cả, chẳng để lại gì cho người khác. Sử dụng một luận cứ ở Chương 3, mọi người sẵn sàng trả 10 đô-la để mua đĩa CD nhạc của Horowitz hơn là bỏ ra 9,99 đô-la cho một nhạc sĩ dương cầm đang sống chật vật. Bạn thích bỏ ra 13,99 đô-la để được đọc sách của Kundera hay 1 đô-la cho một tác giả vô danh nào đó? Vì thế, đây giống như một trận tranh giải vô địch, nơi mà kẻ thắng lấy hết - và anh ta không phải giành nhiều chiến thắng.

Nhưng vai trò của may mắn lại thiếu vắng trong luận cứ tuyệt vời của Rosen. Vấn đề ở đây là khái niệm về “cái tốt hơn” - điều nhấn mạnh đến các kỹ năng dẫn đến thành công. Các kết quả ngẫu nhiên, hay một tình huống tùy hứng, cũng có thể giải thích cho thành công, và tạo ra cú hích ban đầu để dẫn đến kết quả kẻ-thắng-lấy-hết. Một người có thể hơi tiến về phía trước vì những lý do hoàn toàn ngẫu nhiên; bởi vì muốn bắt chước nhau nên chúng ta đổ xô làm theo anh ta. Chúng ta đánh giá quá thấp thế giới lây nhiễm này!

Khi viết những dòng này, tôi đang sử dụng Macintosh của Apple sau nhiều năm sử dụng các sản phẩm của Microsoft. Công nghệ của Apple tốt hơn rất nhiều, nhưng các chương trình phần mềm thấp kém hơn lại giành thắng lợi. Bằng cách nào? May mắn.

Hiệu ứng Matthew

Hơn một thập kỷ trước thời Rosen, nhà xã hội học khoa học Robert K. Merton đã trình bày ý tưởng của ông về hiệu ứng Matthew, theo đó, người ta lấy của người nghèo để phân phát cho người giàu. 62 Anh ta nhìn vào thành tích của các nhà khoa học và chỉ ra cách mà một thuận lợi ban đầu sẽ đi theo một người suốt đời. Hãy xem xét quá trình sau.

Ví dụ một người nào đó viết một bài luận mang tính học thuật trích dẫn tên của 50 người đã từng nghiên cứu về chủ đề này và cung cấp các tài liệu cơ bản để anh ta nghiên cứu; để đơn giản hơn, giả sử tất cả 50 người này đều có công trạng ngang nhau. Một nhà nghiên cứu khác nghiên cứu cùng chủ đề sẽ ngẫu nhiên trích dẫn ba trong số 50 người này trong danh mục của mình. Merton chỉ ra rằng nhiều viện sĩ đã trích dẫn các tài liệu tham khảo mà không đọc qua bản gốc; thay vào đó, họ đọc một bài viết và rút ra những trích dẫn của riêng mình từ các nguồn tài liệu đó. Vì thế, một nhà nghiên cứu thứ ba đọc bài viết thứ hai sẽ chọn ra ba trong số các tác giả đã được nhắc đến trước đó làm trích dẫn của mình. Ba tác giả này sẽ ngày càng được chú ý nhiều hơn khi tên tuổi của họ trở nên gắn bó mật thiết với chủ đề đang được bàn tới. Sự khác nhau giữa ba tên tuổi được trích dẫn nhiều nhất này và các thành viên khác trong nhóm 50 người đó chủ yếu là nhờ may mắn: lúc đầu họ được lựa chọn không phải vì kỹ năng hơn người mà chỉ đơn giản là theo trình tự mà tên của họ được xuất hiện trong danh sách trích dẫn đó. Nhờ vào uy tín của bản thân, những viện sĩ thành đạt này sẽ tiếp tục viết các bài viết khác và công trình nghiên cứu của họ sẽ dễ dàng được đem đi xuất bản. Thành công của giới học thuật một phần (nhưng có ý nghĩa quan trọng) là nhờ vào may mắn. 63

Rất dễ kiểm tra hiệu ứng của danh tiếng. Cách thứ nhất là tìm ra những bài viết được viết bởi các nhà khoa học nổi tiếng, thay đổi dấu hiệu nhận dạng của họ, và bị từ chối. Bạn có thể nhận ra có bao nhiêu trong số những phản đối này bị bác bỏ sau khi dấu hiệu nhận dạng thật sự của các tác giả đó được xác định. Xin lưu ý rằng các học giả được đánh giá chủ yếu dựa trên số lần mà công trình nghiên cứu của họ được nhắc đến trong công trình nghiên cứu của người khác, và do đó, hình thành nên đám người chuyên đi trích dẫn lời của người khác (đây là kiểu làm việc “tôi trích dẫn lời anh, anh trích dẫn lời tôi”).

Cuối cùng, các tác giả nào không được trích dẫn thường xuyên sẽ phải rời khỏi cuộc chơi bằng cách đến làm việc cho cơ quan chính phủ (nếu họ thuộc bản chất lịch thiệp), hoặc làm việc cho mafia, hoặc một công ty của Phố Wall. Những người nào có được cú hích tốt đẹp ngay đầu sự nghiệp học giả của mình sẽ tiếp tục có được nhiều lợi thế lũy tích trong suốt cuộc đời. Người giàu càng dễ giàu hơn và người nổi tiếng càng dễ trở nên nổi tiếng hơn.

Trong lĩnh vực xã hội học, các hiệu ứng Matthew mang một cái tên ít văn chương hơn - “lợi thế lũy tích”. Lý thuyết này có thể dễ dàng được áp dụng cho các công ty, doanh nhân, diễn viên, nhà văn, và bất kỳ người nào có lợi từ thành công trong quá khứ. Nếu tác phẩm của bạn được xuất bản trên tờ New Yorker vì màu sắc bài viết gây chú ý với biên tập viên - người mà suốt ngày mơ mộng về những đóa hoa cúc - phần thưởng có được từ điều đó có thể sẽ theo bạn suốt đời. Quan trọng hơn là nó sẽ theo những người khác suốt đời. Thất bại cũng mang tính lũy tích; kẻ thua cuộc cũng có thể sẽ gặp thất bại về sau, ngay cả khi chúng ta không tính đến lối sống sa ngã có thể làm cho nó trở nên trầm trọng hơn và gây ra thêm nhiều thất bại.

Hãy lưu ý rằng nghệ thuật là thứ rất thiên về các hiệu ứng lợi thế lũy tích này vì nó phụ thuộc vào hình thức truyền miệng. Tôi đã đề cập đến hình thức bầy đàn trong Chương 1 và cách duy trì những kiểu bầy đàn này của nghề viết báo. Quan điểm của chúng ta về công lao trong nghệ thuật là kết quả của sự lây nhiễm tùy tiện thậm chí còn hơn cả những quan điểm chính trị của chúng ta. Một người viết nhận xét về một cuốn sách; một người khác đọc nó và viết một bài bình luận có sử dụng những lý lẽ tương tự. Chẳng bao lâu, bạn sẽ có vài trăm nhận xét nhưng thực ra nội dung chỉ gói gọn trong không quá hai hay ba lời nhận xét bởi có quá nhiều ý kiến trùng lặp. Ví dụ cụ thể về trường hợp này, hãy đọc Fire the Bastards của tác giả Jack Green, rõ ràng nội dung của cuốn sách này chính là cách viết lại một cách có hệ thống những nhận xét về cuốn tiểu thuyết The Recognitions của Gaddis. Green chỉ rõ cách mọi người nhận xét dựa trên các lời nhận xét khác và tiết lộ về sức mạnh của sự ảnh hưởng lẫn nhau thậm chí bằng cách dùng từ của chính những người này. Hiện tượng này làm ta nhớ lại tâm lý bầy đàn của các nhà phân tích tài chính mà tôi đã thảo luận ở Chương 10.

Sự xuất hiện của các phương tiện truyền thông hiện đại đã làm tăng thêm những lợi ích tích lũy này. Nhà xã hội học Pierre Bourdieu đã lưu ý về mối liên hệ giữa mức độ tập trung thành công ngày càng tăng và quá trình toàn cầu hóa về văn hóa và đời sống kinh tế. Nhưng tôi không tìm cách chơi khăm các nhà xã hội học ở đây, mà chỉ muốn chỉ ra rằng các yếu tố không thể dự đoán có thể có một vai trò nào đó trong các kết quả xã hội.

Tiền thân của ý tưởng lợi thế lũy tích của Merton là một ý tưởng có tính tổng quát cao hơn, “quá trình phân phối ưu tiên” (preferential attachment) - tức là đảo ngược thứ tự niên đại (dù không phải đảo ngược tính lôgic) mà tôi sẽ trình bày tiệp theo đây. Merton quan tâm đến khía cạnh xã hội của kiến thức, chứ không phải động lực học của tính ngẫu nhiên xã hội, vì thế các nghiên cứu của ông được trích riêng từ nghiên cứu về động lực học của tính ngẫu nhiên trong các ngành khoa học mang tính toán học hơn.

Ngôn ngữ chung

Lý thuyết quá trình phân phối ưu tiên luôn xuất hiện trong các ứng dụng của nó: có thể giải thích lý do vì sao quy mô của thành phố lại xuất phát từ Extremistan, vì sao từ vựng lại được tập trung giữa một lượng từ ngữ nhỏ, hay vì sao các nhóm vi khuẩn lại có thể thay đổi kích thước lớn đến vậy.

Các nhà khoa học J. C. Willis và G. U. Yule đã đăng tải một bài viết mang tính đột phá trên tờ Nature vào năm 1922 có tên gọi “Một vài số liệu thống kê về sự tiến hóa và phân bố địa lý của cây cối và động vật cũng như tầm quan trọng của chúng” Willis và Yule lưu ý sự có mặt của cái gọi là các định luật lũy thừa trong sinh học, các phiên bản của sự ngẫu nhiên thang bậc mà tôi đã thảo luận ở Chương 3. Các định luật lũy thừa này (mà theo đó sẽ có nhiều thông tin kỹ thuật ở những chương tiếp theo) đã được lưu ý trước đó bởi Vilfredo Pareto, người đã phát hiện ra rằng các định luật này đã ứng dụng trong việc phân bổ thu nhập. Về sau, Yule đã trình bày một mô hình đơn giản cho thấy cách thức các định luật lũy thừa có thể được tạo ra. Quan điểm của ông như sau: ví dụ một loài nào đó được chia làm đôi với một tỷ lệ ổn định sao cho các loài mới sẽ được tăng lên. Loài đó có giống càng đa dạng thì càng tạo ra được nhiều loài mới, với cùng một lôgic như hiệu ứng Matthew. Lưu ý lời cảnh báo sau: trong mô hình của Yule, các loài sẽ không bao giờ chết.

Trong suốt thập niên 40, George Zipf, nhà ngôn ngữ học Harvard, đã kiểm tra các thuộc tính của ngôn ngữ và đưa ra một quy luật thực nghiệm mà ngày nay được biết đến với tên gọi định luật Zipf, và dĩ nhiên, nó không phải là một định luật (mà nếu có đúng như vậy thì cũng không phải của Zipf). Đó chỉ là một cách nghĩ khác về quá trình bất bình đẳng. Các cơ chế mà ông đã mô tả như sau: khi sử dụng một từ càng nhiều, bạn sẽ càng thấy dễ sử dụng lại từ đó, vì thế bạn mượn từ ngữ trong cuốn từ điển cá nhân theo tỷ lệ chúng được sử dụng trước đó. Điều này giải thích vì sao trong số 60.000 từ chính trong tiếng Anh, chỉ có vài trăm từ cấu thành những gì được sử dụng trong các bài viết, và thậm chí càng ít từ ngữ xuất hiện thường xuyên trong hội thoại. Tương tự, càng nhiều người đến sinh sống tại một thành phố thì càng có khả năng một người nào đó sẽ chọn thành phố này làm điểm đến của mình. Cái lớn càng trở nên lớn hơn, còn cái nhỏ vẫn nhỏ hoặc trở nên nhỏ hơn.

Có thể tìm thấy một minh họa lớn về quá trình phân phối ưu tiên trong phần sử dụng tiếng Anh như một ngôn ngữ chung - dù không phải dành cho các đặc tính bên trong, mà vì mọi người cần phải sử dụng một ngôn ngữ đơn lẻ hoặc gắn bó với nó càng nhiều càng tốt khi tiến hành hội thoại. Vì thế, bất kỳ ngôn ngữ nào có vẻ chiếm ưu thế sẽ đột nhiên khiến đám đông chạy theo; việc sử dụng ngôn ngữ đó sẽ lan truyền như bệnh dịch, và các ngôn ngữ khác sẽ nhanh chóng bị “thất sủng”. Tôi thường kinh ngạc khi lắng nghe những cuộc đối thoại giữa hai người đến từ hai đất nước khác nhau, ví dụ như giữa một người Thổ Nhĩ Kỳ và một người Iran, hoặc một người Li băng và một người Cypriot, trao đổi với nhau bằng thứ tiếng Anh tồi, phải dùng đến tay để nhấn mạnh và tìm kiếm từ ngữ để diễn đạt một cách vô cùng khó nhọc. Ngay cả các thành viên của Quân đội Thụy Sĩ cũng sử dụng tiếng Anh (chứ không phải tiếng Pháp) như một ngôn ngữ chung (thật thú vị khi được nghe họ nói chuyện). Hãy nhớ rằng chỉ có một số lượng rất ít người Mỹ gốc Bắc Âu là đến từ Anh; còn phần lớn các tộc người đều thuộc Đức, Ái Nhĩ Lan, Hà Lan, Pháp và nhánh khác của Bắc Âu. Tuy nhiên, vì hiện nay, đều sử dụng tiếng Anh như tiếng mẹ đẻ, nên tất cả những nhóm người này phải học về nguồn gốc của ngôn ngữ này và phát triển mối liên kết văn hóa với các vùng của một hòn đảo ẩm ướt nào đó cũng như cả lịch sử, truyền thống và phong tục của nó!

Các ý tưởng và các trường hợp lây nhiễm

Có thể sử dụng cùng một mô hình cho các hiện tượng lây nhiễm và sự tập trung các ý tưởng. Nhưng có một vài giới hạn về bản chất của các dịch bệnh mà tôi cần phải thảo luận ở đây. Các ý tưởng sẽ không lan truyền nếu không có một dạng cấu trúc nào đó. Hãy nhớ lại phần thảo luận ở Chương 4 về cách chúng ta sẵn sàng đưa ra các kết luận. Đúng như khi chúng ta định khái quát hóa một số vấn đề chứ không phải những thứ khác, vì thế có vẻ như có nhiều “vùng hút” hướng chúng ta đến với những niềm tin nhất định. Một số ý tưởng sẽ chứng tỏ tính truyền nhiễm của chúng, chứ không phải những ý tưởng khác; một số hình thức mê tín dị đoan sẽ lan rộng, chứ không phải những hình thức khác. Nhà nhân loại học, nhà khoa học về nhận thức, và nhà triết học Dan Sperber đã đề xuất ý tưởng sau đây về dịch tễ học của các dạng tiêu biểu. Những thứ mà mọi người gọi là “memes” - những ý tưởng có sức lan tỏa và cạnh tranh với nhau thông qua con người, thật sự không giống như gien. Các ý tưởng được lan truyền bởi vì chúng có các “nhân viên” tự phục vụ, những người quan tâm đến chúng và thích bóp méo chúng trong quá trình tái tạo. Bạn không làm một cái bánh chỉ vì muốn biến đổi một công thức - bạn cố làm ra một cái bánh của riêng mình, sử dụng ý tưởng của người khác để cải tiến nó. Con người chúng ta không phải là những chiếc máy photocopy. Vì thế các phạm trù tâm lý truyền nhiễm phải là những thứ mà trong đó chúng ta sẵn sàng tin tưởng, thậm chí được lập trình để tin tưởng. Để có tính truyền nhiễm, phạm trù tâm lý đó phải phù hợp với bản chất của chúng ta.

KHÔNG AI ĐƯỢC AN TOÀN Ở EXTREMISTAN

Có điều gì đó vô cùng ngây thơ về tất cả những mô hình của động lực học tập trung (the dynamics of concentration) mà tôi đã trình bày cho đến lúc này, đặc biệt là những mô hình kinh tế xã hội. Chẳng hạn, mặc dù ý tưởng của Merton bao gồm cả sự may mắn nhưng lại quên bổ sung vào đó tính ngẫu nhiên. Trong tất cả các mô hình này, người thắng cuộc vẫn luôn là người thắng cuộc. Giờ đây, kẻ thất bại có thể vẫn luôn thất bại, nhưng người thắng cuộc có thể bị đánh bật bởi một người nào đó không biết từ đâu xuất hiện. Không có ai được an toàn cả.

Các lý thuyết quá trình phân phối ưu tiên có sức hấp dẫn về mặt trực giác, nhưng không giải thích cho khả năng bị thay thế bởi những “tân binh” - điều mà mọi học sinh tiểu học đều biết như sự sụp đổ của các nền văn minh. Hãy xem xét tính lôgic của các thành phố: Làm thế nào mà Rome, một thành phố với 1,2 triệu dân vào thế kỷ thứ nhất sau Công nguyên lại chỉ còn 12.000 người vào thế kỷ thứ ba? Làm cách nào mà Baltimore, một thời là thành phố đứng đầu nước Mỹ, giờ chỉ còn lại tàn tích? Và làm sao Philadelphia lại trở nên lu mờ trước New York?

Một người Pháp Brooklyn

Khi bắt đầu hoạt động giao dịch ngoại hối, tôi có quen với một anh bạn tên là Vincent, người rất giống một nhà giao dịch Brooklyn, đúng như phong cách của Tony Béo, ngoại trừ một điều anh ta nói tiếng Pháp theo phong cách ngôn ngữ Brooklyn. Vincent đã dạy cho tôi một vài thủ thuật. Trong số những điều anh ta nói có câu “Nghề giao dịch có thể có nhiều hoàng tử nhưng chẳng ai trở thành vua cả”, và “Những người bạn gặp trên con đường đi lên, bạn sẽ lại gặp trên con đường đi xuống”.

Khi tôi còn là một đứa trẻ, có nhiều lý thuyết về đấu tranh giai cấp và những cuộc đấu tranh của những người vô tội chống lại các liên minh ma quỷ hùng mạnh có khả năng nuốt chửng cả thế giới. Bất kỳ người nào khao khát về tri thức đều được nhồi nhét những lý thuyết này, nơi các công cụ khai thác đều là thứ tự phát, nơi quyền lực sẽ ngày càng mạnh mẽ hơn, càng làm tăng thêm sự bất công của hệ thống này. Nhưng một người chỉ cần nhìn quanh để thấy rằng những con quỷ đội lốt doanh nghiệp này chết như rạ. Hãy thử lấy ví dụ về các tập đoàn thống lĩnh vào một thời điểm nào đó để thấy được rằng nhiều tập đoàn đã phải ngưng hoạt động chỉ sau vài thập kỷ, trong khi những công ty chưa bao giờ nghe đến xuất thân từ một gara nào đó ở California hay từ một khu tập thể trường đại học lại bỗng bất ngờ phất lên.

Hãy xem xét số liệu thống sau đây có thể làm bạn tỉnh ra. Trong số 500 doanh nghiệp lớn của Mỹ vào năm 1957, chỉ có 74 doanh nghiệp vẫn còn nằm trong danh sách Standard & Poor's 500 vào thời điểm 40 năm sau. Chỉ có một vài trong số đó được sáp nhập với các công ty khác; phần còn lại hoặc là làm ăn thua lỗ hoặc là phá sản.

Thật thú vị, hầu như tất cả các tập đoàn lớn này đều đóng tại nước tư bản lớn nhất thế giới, Hoa Kỳ. Vì sao chủ nghĩa tư bản lại hủy diệt “những con quỷ ăn thịt người” này?

Nói cách khác, nếu bạn để các công ty hoạt động một mình, chúng sẽ dễ bị nuốt chửng. Những người ủng hộ tự do kinh tế cho rằng các tập đoàn tham lam và tàn ác sẽ không bộc lộ mối nguy hại nào bởi vì cạnh tranh giúp họ luôn trong tầm kiểm soát. Những điều nhìn thấy ở trường Wharton đã khiến tôi tin rằng lý do thật sự ở đây còn chứa đựng một yếu tố to lớn khác nữa: cơ may.

Nhưng khi thảo luận về cơ may (điều mà rất ít khi được làm), mọi người luôn nhìn vào vận may của chính mình. Vận may của những người khác luôn có ý nghĩa rất lớn. Một tập đoàn có thể may mắn “hất cẳng” được những kẻ chiến thắng hiện tại nhờ vào một sản phẩm bom tấn. Bên cạnh những yếu tố khác, chủ nghĩa tư bản là sự hồi sinh của thế giới nhờ có được may mắn. May mắn là một cán cân lớn vì hầu hết mọi người đều có thể kiếm lợi từ nó.

Mọi thứ đều mang tính nhất thời. May mắn vừa sản sinh vừa hủy hoại Carthage; nó vừa hình thành và phá hủy Roma. Như tôi đã nói trước đây, tính ngẫu nhiên là thứ xấu xa, nhưng không phải lúc nào cũng thế. May mắn có tính quân bình rất lớn so với cả trí thông minh. Nếu mọi người được khen thưởng theo khả năng mình, mọi thứ vẫn không công bằng - vì mọi người không lựa chọn được khả năng của họ. Mặt tích cực của tính ngẫu nhiên đó là khả năng xoay chuyển những lá bài của xã hội, và có thể hạ “đo ván” những “ông lớn”.

Trong nghệ thuật, những thứ có tính nhất thời cũng hoạt động tương tự. Một người mới nổi có thể kiếm lợi từ một trào lưu nào đó khi số lượng người làm theo anh ta tăng lên gấp nhiều lần nhờ vào “sự lây nhiễm” theo hình thức quá trình phân phối ưu tiên. Sau đó, hãy đoán xem là gì? Anh ta cũng trở thành quá khứ. Thật thú vị khi nhìn vào các tác giả được vinh danh của một thời đại nào đó và xem có bao nhiêu người trong số đó còn được nghĩ đến. Điều đó thậm chí cũng xảy ra ở những quốc gia như Pháp, nơi chính phủ giúp đỡ những người có uy tín theo cách họ giúp đỡ các công ty lớn đang gặp khó khăn.

Khi đến Beirut, tôi thường nhìn thấy trong nhà của những người họ hàng mình dấu tích của một loạt “cuốn sách Nobel” được bọc da trắng một cách đặc biệt. Một người bán hàng hiếu động thái quá nào đó đã có lần tìm cách đưa những cuốn sách đẹp mắt này vào thư viện tư nhân; nhiều người mua sách nhằm mục đích trang trí và muốn có một tiêu chuẩn lựa chọn đơn giản. Tiêu chuẩn đó là chỉ cần mỗi năm một cuốn sách của một người đoạt giải Nobel văn học - một cách đơn giản để hình thành nên một thư viện hoàn hảo nhất. Loạt sách đó đúng ra phải được cập nhật mỗi năm, nhưng tôi cho rằng công ty này đã ngưng hoạt động trong thập niên 80. Tôi cảm thấy đau nhói mỗi khi nhìn vào những bộ sách này: Hiện nay bạn có nghe nói nhiều về Sully Prudhomme (người đầu tiên nhận giải Nobel), Pearl Buck (một người phụ nữ Mỹ), Romain Rolland, Anatole France (hai người cuối cùng là hai tác giả Pháp nổi tiếng nhất so với những người cùng thời), St. John Perse, Roger Martin du Gard, hay Frederic Mistral không?

Cái đuôi dài

Tôi đã nói rằng không ai được an toàn trong Extremistan. Ở đây còn có một điều ngược lại: cũng không có ai bị đe dọa tiêu diệt hoàn toàn. Môi trường của chúng ta hiện nay cho phép những kẻ ít tiền chờ đợi cơ hội thành công - vì ở đâu có sự sống, ở đó có hy vọng.

Ý tưởng này vừa mới được tái hiện bởi Chris Anderson, một trong số rất ít người có quan điểm rằng động lực học của sự tập trung phân dạng (fractal concentration) có một mức độ ngẫu nhiên khác. Ông đã gắn nó với ý tưởng về “cái đuôi dài” của mình. Anderson may mắn vì không phải là nhà thống kê học chuyên nghiệp (những người không may được đào tạo về thống kê theo phương pháp truyền thống sẽ nghĩ rằng mình sống trong môi trường Mediocristan). Ông có thể có cái nhìn mới mẻ về động lực học của thế giới.

Đúng vậy, Internet tạo ra một sự tập trung cấp bách. Một lượng lớn người sử dụng chỉ truy cập vào một vài trang web như Google, mà vào thời điểm tôi đang viết những dòng này, hoàn toàn thống lĩnh thị trường. Lịch sử chưa từng có một công ty nào lại trở nên thống lĩnh nhanh đến thế - Google có thể phục vụ mọi người từ Nicaragua, Tây Nam Mông Cổ cho đến bờ Tây nước Mỹ mà không phải lo lắng về hệ thống điện thoại, vận chuyển và chế tạo. Đây chính là tình huống mà kẻ-thắng-lấy-hết.

Mặc dù mọi người quên rằng trước Google, Alta Vista đã thống lĩnh thị trường công cụ tìm kiếm (search-engine market). Tôi sẵn sàng sửa lại hình ảnh ẩn dụ của Google bằng cách thay vào đó một cái tên mới cho những lần tái bản sau của cuốn sách này.

Những gì Anderson nhìn thấy là Internet đã gây ra điều gì đó ngoài sự tập trung này. Internet cho phép hình thành một nguồn tích trữ các protoGoogles đợi sẵn ở một nơi kín đáo. Nó cũng thúc đẩy loại hình Google đảo ngược, tức là cho phép những người có một chuyên ngành cụ thể nào đó tìm được một lượng khán giả nhỏ, ổn định.

Hãy nhớ lại vai trò của Internet trong sự thành công của Yevgenia Krasnova. Nhờ Internet, cô ta có thể bỏ qua các nhà xuất bản truyền thống. Tay phụ trách xuất bản với gọng kính hồng hẳn đã không thể thành công nếu không nhờ Internet. Giả sử rằng Amazon.com không tồn tại, và rằng bạn đã viết được một cuốn sách tinh tế. Khả năng là một hiệu sách rất nhỏ với sức chứa chí 5000 đầu sách sẽ không hứng thú để “cuốn sách có nội dung được chuẩn bị khéo léo” kia của bạn chiếm mất vị trí trang trọng nhất. Và các nhà sách mạng khác, như Bames & Noble, với sức chứa 130.000 đầu sách, vẫn cho là không đủ chỗ để chứa thêm các tựa sách khác. Vì thế, tác phẩm của bạn sẽ bị chết yểu.

Nhưng với những người bán hàng trên Internet lại khác. Một nhà sách trên mạng có thể chứa một lượng sách gần như vô hạn vì không cần tốn không gian thật đề chứa lượng sách này. Trên thực tế, không ai cần không gian thật để chứa sách vì chúng luôn ở dạng số cho đến khi người ta yêu cầu mua bản in, và khi đó xuất hiện một hoạt động kinh doanh có tên gọi là nhận-in-theo-yêu-cầu.

Vì thế, với tư cách là tác giả của cuối sách nhỏ này, bạn có thể ngồi đó chờ đợi cơ hội, xuất hiện sẵn trong các công cụ tìm kiếm, và có lẽ sẽ hưởng lợi từ một đợt lan truyền đặc biệt nào đó. Thực ra, trong vài năm qua, chất lượng độc giả đã cải thiện đáng kể nhờ vào sự xuất hiện ngày càng nhiều những cuốn sách tinh tế hơn. Đây là một môi trường màu mỡ cho sự đa dạng. 64

Nhiều người đã yêu cầu tôi thảo luận về ý tưởng cái đuôi dài này - điều có vẻ như hoàn toàn trái ngược với sự tập trung mà tính thang bậc muốn nói. Cái đuôi dài ngầm định rằng những kẻ ít tiền nên cùng nhau kiểm soát một phân khúc lớn về văn hóa và thương mại, nhờ vào các thị trường ngách và các chuyên ngành phụ mà giờ đây có thể tồn tại thông qua Internet. Nhưng thật kỳ lạ, nó còn ám chỉ một mức độ bất bình đẳng lớn: một số lượng lớn những gã ít tiền và một lượng rất nhỏ những siêu khổng lồ, cùng nhau đại diện cho một phần của nền văn hóa thế giới - trong đó, một vài gã ít tiền thỉnh thoảng xông lên hất cẳng những ông lớn này. (Đây là “cái đuôi kép”: một cái đuôi lớn của những kẻ ít tiền và một cái đuôi nhỏ của những ông lớn).

Cái đuôi dài có vai trò cơ bản trong việc thay đổi các động lực của thành công, làm lung lay vị trí của người chiến thắng hiện tại và thay vào đó một nhân vật mới. Nói ngắn gọn, hiện tượng này luôn thuộc về Extremistan, luôn bị chi phối bởi sự tập trung của tính ngẫu nhiên loại hai; nhưng nó sẽ là một Extremistan không ngừng biển đổi. Đóng góp của cái đuôi dài chưa được thể hiện bằng con số; nó vẫn còn bị giới hạn trong phạm vi Internet và hoạt động kinh doanh trực tuyến quy mô nhỏ. Nhưng hãy xem xét mức độ tác động của cái đuôi dài đến tương lai của văn hóa, thông tin và đời sống chính trị. Nó có thể giải phóng chúng ta khỏi các đảng phái chính trị thống lĩnh, khỏi hệ thống hàn lâm học thuật, khỏa đám đông báo chí - khỏi bất cứ thứ gì hiện có trong tay của bộ máy chính quyền cứng nhắc, tự cao tự đại. Cái đuôi dài sẽ giúp nuôi dưỡng sự đa dạng về nhận thức. Điểm nổi bật của năm 2006 là khi tôi tìm thấy trong hòm thư cá nhân bản thảo một cuốn sách của Scott Page có tên là Sự đa dạng về nhận thức: Làm cách nào sự khác biệt cá nhân của chúng ta lại có thể tạo ra được các lợi ích tập thể. Page nghiên cứu tác động của sự đa dạng về nhận thức đối với việc giải quyết khó khăn và cho thấy làm cách nào mà khả năng thay đổi về quan điểm và phương pháp lại có vai trò như một động cơ hàn gắn. Nó có tác dụng như một sự tiến hóa. Bằng cách phá vỡ các cơ cấu cồng kềnh, chúng ta cũng có thể thoát khỏi phương pháp làm việc theo kiểu Plato - cuối cùng, người theo chủ nghĩa kinh nghiệm phi lý thuyết từ dưới lên sẽ chiếm ưu thế.

Nói tóm lại, cái đuôi dài là một sản phẩm của Extremistan và điều đó khiến cho nó có phần đỡ bất công hơn: Thế giới vốn là nơi không ít bất công cho những kẻ ít tiền, nhưng giờ đây nó trở nên cực kỳ bất công đối với những “ông lớn”. Không ai thật sự yên ổn cả. Những kẻ ít tiền là người rất hay tìm cách lật đổ.

Sự toàn cầu hóa ngây thơ

Chúng ta đang bước vào tình thế hỗn loạn, nhưng không hẳn là sự hỗn loạn tồi tệ. Điều này có nghĩa là chúng ta sẽ chứng kiến thêm nhiều giai đoạn bình yên và ổn định, trong đó hầu hết các vấn đề đều tập hợp thành một nhóm nhỏ các Thiên Nga Đen.

Hãy xem xét bản chất của các cuộc chiến trước đây. Thế kỷ 20 không phải là thế kỷ chết chóc nhất (tính theo tỷ lệ phần trăm tổng dân số), nhưng đã tạo ra một điều mới mẻ: sự bắt đầu của chiến tranh Extremistan - xác suất nhỏ của một xung đột biến thành sự giết hại toàn bộ loài người, một xung đột mà từ đó không ai được an toàn ở bất cứ đâu.

Một hiệu ứng nhỏ đang diễn ra trong đời sống kinh tế. Tôi đã nói về quá trình toàn cầu hóa ở chương 3; nó cũng xuất hiện ở đây, nhưng không phải nói về điều tốt đẹp: nó tạo ra một yếu điểm liên hợp (interlocking fragility), trong khi giảm thiểu tính bất ổn và tạo ra vẻ ổn định. Nói cách khác, nó tạo ra những Thiên Nga Đen có tính hủy diệt cao. Trước đây, chúng ta chưa từng sống trong cảnh lo sợ về sự sụp đổ toàn cầu. Các tổ chức tài chính đã sáp nhập thành các ngân hàng rất lớn. Hầu hết các ngân hàng hiện nay đều có mối liên kết với nhau. Vì thế; môi trường tài chính đang phình to lên thành những ngân hàng với bộ máy quan liêu cồng kềnh và những hoạt động bất chính (thường được Gauss hóa trong đánh giá rủi ro) - khi một ngân hàng sụp đổ, tất cả sẽ đổ theo. 65 Mức độ tập trung ngày càng tăng giữa các ngân hàng dường như có tác dụng hạn chế khả năng xảy ra của các cuộc khủng hoảng tài chính, nhưng khi thực sự xảy ra, chúng có quy mô khắp toàn cầu và có tính hủy diệt rất lớn. Chúng ta đi từ một môi trường đa dạng hóa của những ngân hàng nhỏ, với các chính sách cho vay đa dạng, đến một môi trường đồng nhất của những doanh nghiệp có chức năng giống hệt nhau. Đúng vậy, hiện nay chúng ta gặp ít thất bại hơn, nhưng khi chúng xảy ra… Tôi rùng mình khi nghĩ đến điều này. Tôi xin diễn giải như sau: chúng ta sẽ gặp ít khủng hoảng nhưng những khủng hoảng ấy sẽ trở nên khốc liệt hơn. Biến cố càng hiếm thì chúng ta càng ít biết về khả năng xảy ra của chúng. Điều đó có nghĩa là chúng ta ngày càng biết ít về xác suất xảy ra của một cuộc khủng hoảng.

Và trong chừng mực nào đó, chúng ta hiểu được làm cách nào mà một cuộc khủng hoảng như thế lại xảy ra. Một mạng lưới là tập hợp gồm các yếu tố được gọi là các giao điểm - các giao điểm này được kết nối với nhau qua một đường dẫn; các sân bay trên thế giới thiết lập nên một mạng lưới, giống như mạng www, các mạng xã hội và các lưới điện. Có một nhánh nghiên cứu với tên gọi “lý thuyết mạng” - lý thuyết nghiên cứu quá trình tổ chức của các mạng đó và sự liên kết giữa các giao điểm của những mạng này với sự hợp tác của các nhà nghiên cứu như Duncan Watts, Steven Strogatz, Albert-Laszlo Barabasi và nhiều người khác nữa. Tất cả họ đều hiểu về toán học Cực độ và sự bất hợp lý của đường cong hình chuông Gauss. Họ đã khám phá ra thuộc tính sau đây của các mạng: có một sự tập trung giữa một vài giao điểm có vai trò như những điểm kết nối trung tâm. Các mạng thường có xu hướng tự tổ chức quanh một cấu trúc tập trung cực độ: một vài giao điểm được kết nối quá mức, trong khi những giao điểm khác lại không được như thế. Sự phân bổ các điểm kết nối này có một cấu trúc thang bậc theo kiểu mà chúng ta sẽ thảo luận trong Chương 15 và 16. Sự tập trung theo kiểu này không giới hạn trong phạm vi Internet; nó xuất hiện trong đời sống xã hội (một lượng người nhỏ được kết nối với những người khác), trong các lưới điện và các mạng truyền thông. Có vẻ như điều này càng khiến cho các mạng lưới trở nên mạnh mẽ hơn: tổn thương ngẫu nhiên xảy ra với hầu hết các bộ phận của mạng lưới đó sẽ không gây ra ảnh hưởng đáng kể bởi chúng có thể tác động mạnh đến một điểm có độ kết nối kém. Nhưng nó cũng khiến các mạng càng dễ bị tác động bởi Thiên Nga Đen. Hãy nghĩ xem điều gì sẽ xảy ra nếu có sự cố với một giao điểm quan trọng. Sự cố mất điện ở miền đông bắc nước Mỹ suốt tháng 8 năm 2003, gây ra tình trạng vô cùng hỗn loạn, là một ví dụ hoàn hảo về những gì có thể xảy ra nếu một trong các ngân hàng lớn phải trải qua hiện nay.

Nhưng các ngân hàng còn ở trong tình huống tồi tệ hơn nhiều so với Internet. Ngành tài chính không có cái đuôi dài nào đáng kể! Chúng ta sẽ khấm khá hơn rất nhiều nếu có một môi trường sinh thái khác biệt, nơi các tổ chức tài chính bị sụp đổ và nhanh chóng bị thay thế bởi các tổ chức mới, do đó phản ánh được sự đa dạng của các doanh nghiệp Internet và sự phục hồi của nền kinh tế mạng. Hoặc nếu xuất hiện một cái đuôi dài của các quan chức chính phủ để tái củng cố các bộ máy quan liêu.

NHỮNG CÚ ĐẢO NGƯỢC RA KHỎI EXTREMISTAN

Rõ ràng, có một sự căng thẳng đang gia tăng giữa xã hội đầy rẫy sự tập trung của chúng ta, và ý tưởng cổ điển về aurea mediocritas - phương kế hành động ôn hòa, vì thế có thể hiểu được rằng cần phải nỗ lực để đảo ngược sự tập trung đó. Chúng ta sống trong một xã hội, nơi mỗi người có một lá phiếu, nơi các khoản thuế không ngừng tăng lên để làm suy yếu những kẻ chiến thắng. Quả thực, quy luật của xã hội có thể dễ dàng được viết lại bởi những người ở dưới đáy của kim tự tháp nhằm ngăn cản quá trình tập trung gây tổn hại cho bản thân họ. Nhưng không cần phải bỏ phiếu mới làm được điều đó - tôn giáo có thể làm dịu căng thẳng. Hãy xem xét về thời điểm trước khi có sự xuất hiện của Cơ đốc giáo, trong nhiều xã hội, những kẻ quyền lực có rất nhiều vợ, do đó khiến cho những người ở dưới đáy xã hội không được tiếp cận đàn bà, một tình huống không khác gì so với sự độc chiếm sinh sản của những con đực ở nhiều loài vật khác. Nhưng Cơ đốc giáo đã làm thay đổi điều này với luật lệ một vợ một chồng, về sau, phía Hồi giáo đã giới hạn số lượng vợ xuống còn bốn. Đạo Do thái - một đạo vốn đa chủng tộc - cũng thực hiện chế độ một vợ một chồng vào thời Trung cổ. Có thể nói rằng một chiến lược đã thành công - chế độ hôn nhân một vợ một chồng (không có một người vợ lẽ chính thức nào, giống như thời Greco-Roman), ngay cả khi áp dụng “cách của Pháp”, thực sự mang lại sự ổn định trong xã hội vì không còn lý do để tức giận nữa, những người bị ngăn cản quan hệ ở dưới đáy xã hội bắt đầu tiến hành một cuộc cách mạng chỉ để có được cơ hội giao phối.

Nhưng tôi nhận thấy việc nhấn mạnh đến tính bất bình đẳng về kinh tế mà phải đánh đổi bằng các hình thức bắt bình đẳng khác lại là điều vô cùng phiền phức. Không chỉ là vấn đề kinh tế, sự công bằng ngày càng trở nên ít đi khi chúng ta thỏa mãn được các nhu cầu vật chất cơ bản của mình. Chính tôn ti xã hội mới là thứ có ý nghĩa! Các siêu sao sẽ luôn có mặt ở đó. Có một điều bị hiểu sai hoặc chối bỏ (do những hàm ý đáng lo ngại) đó là sự thiếu vắng vai trò dành cho những người bình dân trong lĩnh vực tri thức. Tỷ lệ không cân xứng của số ít người có ảnh hưởng tri thức thậm chí càng trở nên đáng lo ngại hơn so với sự phân bổ không đều về tài sản - đáng lo bởi vì, không giống như khoảng cách thu nhập, không có chính sách xã hội nào có thể xóa bỏ được nó.

Thậm chí Michael Marmot của the Whitehall Studies cũng đã chứng tỏ rằng những người ở địa vị cao thường sống lâu hơn, ngay cả khi phải đấu tranh với bệnh tật. Nghiên cứu đầy ấn tượng của Marmot chỉ ra mức độ ảnh hưởng của địa vị xã hội đối với tuổi thọ. Người ta tính toán rằng những diễn viên đoạt giải Oscar có xu hướng sống thọ hơn những diễn viên không đoạt giải trung bình khoảng 5 năm. Con người sống thọ hơn ở những xã hội nơi mà có nhiều “độ dốc xã hội” bằng phẳng hơn. Kẻ chiến thắng sẽ tiêu diệt những ai ngang hàng với họ vì những người sống trong xã hội có độ dốc thẳng đứng sẽ có tuổi thọ ngắn hơn bất kể điều kiện kinh tế của mình.

Tôi không biết làm cách nào để khắc phục điều này (ngoại trừ thông qua các tín ngưỡng tôn giáo). Liệu có thể mua bảo hiểm để bảo vệ mình trước sự thành công của người khác? Có nên cấm hình thức trao giải Nobel? Cứ cho là giải Nobel trong kinh tế học không tốt cho xã hội hay kiến thức, nhưng ngay cả những người được trao giải vì những cống hiến có thật trong y học và vật lý học cũng nhanh chóng khiến cho người khác không còn tỉnh táo, và đồng thời làm giảm tuổi thọ của họ. Extremistan sẽ vẫn tồn tại, vì thế chúng ta phải sống cùng với nó và tìm ra các thủ thuật để khiến nó trở nên dễ chấp nhận hơn.

Thiên Nga Đen

Chương 15: Đường Cong Hình Chuông, Trò Gian Lận Trí Tuệ Vĩ Đại

(Những độc giả không chuyên (hoặc có trực giác) có thể bỏ qua chương này vì nó đi sâu chi tiết vào mô hình đường cong hình chuông. Đồng thời, nếu không thuộc nhóm những người may mắn không biết về đường cong hình chuông, bạn cũng có thể bỏ qua.)

KHÔNG ĐÁNG MỘT LY RƯỢU PASTIS ■ SAI SÓT CỦA QUÉTELET ■ MỘT NGƯỜI BÌNH THƯỜNG LÀ MỘT CON QUỶ ■ HÃY TÔN SÙNG NÓ ■ CÓ HAY KHÔNG MỘT THỬ NGHIỆM KHÔNG QUÁ VĂN CHƯƠNG

Hãy quên hết tất cả những gì bạn nghe được ở trường đại học về thống kê hoặc lý thuyết xác suất. Thậm chí càng tốt nếu bạn chưa từng tham dự lớp học nào như thế. Hãy bắt đầu lại từ đầu.

ĐƯỜNG CONG GAUSS VÀ LÝ THUYẾT MANDELBROT

Tôi đang chuẩn bị quá cảnh ở sân bay Frankfurt trên đường từ Oslo đến Zurich vào tháng 12 năm 2001.

Tôi có nhiều thời gian ở sân bay và đây là một cơ hội tuyệt vời để mua một thỏi sôcôla đen châu Âu, đặc biệt khi thuyết phục được bản thân mình rằng hàm lượng calories ở sân bay chẳng có ý nghĩa gì. Trong số những tờ giấy bạc mà người bán hàng trả lại cho tôi có một tờ 10 mác Đức - bạn có thể nhìn thấy hình quét (phi pháp) của tờ tiền này ở trang bên. Vào thời điểm đó, chỉ còn vài ngày nữa là những tờ mác Đức đó sẽ phải ngừng lưu thông vì châu Âu sắp chuyển sang sử dụng đồng Euro. Tôi đã giữ nó làm kỷ niệm. Trước khi sử dụng đồng Euro, châu Âu có rất nhiều đơn vị tiền tệ - điều có lợi cho các máy in tiền, những người đổi tiền và dĩ nhiên cả những người giao dịch tiền tệ (ít nhiều) giống như tác giả hèn mọn đang viết cuốn sách này. Khi nhắm nháp thỏi sôcôla đen châu Âu và nuối tiếc nhìn tờ giấy bạc đó, tôi gần như lặng người. Lần đầu tiên, đột nhiên tôi nhận thấy có điều gì kỳ lạ trong đó. Tờ giấy bạc có hình chân dung của Carl Friedrich Gauss và đường cong hình chuông mang tên ông.

thienngaden10

Tờ giấy bạc 10 đồng mác Đức cuối cùng với hình Gauss và bên phải ông là đường cong hình chuông của Mediocristan.

Điều đáng mỉa mai ở đây là vật thể cuối cùng có liên quan đến đơn vị tiền tệ của Đức lại chính là một đường cong: đồng reichsmark (theo cách gọi trước đây) đã tăng từ bốn tờ một đô-la lên đến bốn nghìn tỷ tờ một đô-la chỉ trong khoảng vài năm trong thập niên 20, một kết quả giúp bạn hiểu rằng đường cong hình chuông không mô tả được tính ngẫu nhiên trong các biến động của tiền tệ. Tất cả những gì bạn cần để chối bỏ đường cong hình chuông này là để cho một biến động xảy ra một lần, và chỉ một lần duy nhất - khi đó hãy xem xét kết quả của nó. Thế nhưng, đã có đường cong hình chuông và bên cạnh nó là Giáo sư Tiến sĩ Gauss, một người không hấp dẫn và hơi lạnh lùng, và dĩ nhiên không phải là người mà tôi muốn dành thời gian cùng đi dạo ngoài ban công, uống pastis và tán gẫu. Thật tồi tệ là đường cong hình chuông này được các nhà điều phối và các chủ ngân hàng trung ương - những người mặc complê đen và có lối nói chuyện nhàm chán về các đơn vị tiền tệ - sử dụng như một công cụ đo lường rủi ro.

Sự gia tăng trong tốc độ suy giảm

Như tôi đã nói, quan điểm chính của Gauss là hầu hết các quan sát đều xoay quanh mediocre, mức bình thường; khả năng xảy ra một độ lệch ngày càng suy yếu nhanh hơn (theo hàm mũ) khi bạn càng rời xa mức bình thường này. Nếu bạn chỉ có duy nhất một mẩu tin thì đó sẽ là: Sự gia tăng đầy kịch tính trong tốc độ suy yếu của các khả năng khi bạn rời xa trung tâm, hay rời xa mức bình thường. Hãy xem danh sách bên dưới để hiểu rõ hơn về điều này. Tôi sẽ lấy ví dụ về một định lượng Gauss, như chiều cao chẳng hạn, và đơn giản hóa nó một chút để bạn dễ hiểu hơn. Giả định rằng chiều cao trung bình (nam, nữ) là 1,67m hay 5 feet 7 inch. Giả sử những gì tôi gọi là đơn vị tính độ lệch (unit of devitation) ở đây bằng 10cm. Hãy nhìn vào số gia trên mức 1,67m và xem xét xác xuất của những người có chiều cao như thế. 

Cao hơn trung bình 10cm (tức cao hơn 1,77m, hoặc 5,10 feet): tỷ lệ là 1 trên 6,3

Cao hơn trung bình 20cm (tức cao hơn 1,87m, hoặc 6,2 feet): 1 trên 44

Cao hơn trung bình 30cm (tức cao hơn 1,97m, hoặc 6,6 feet): 1 trên 740

Cao hơn trung bình 40cm (tức cao hơn 2,07m, hoặc 6,9 feet): 1 trên 32.000

Cao hơn trung bình 50cm (tức cao hơn 2,17m, hoặc 7,1 feet): 1 trên 3.500.000

Cao hơn trung bình 60cm (tức cao hơn 2,27m, hoặc 7,5 feet): 1 trên 1.000.000.000

Cao hơn trung bình 70cm (tức cao hơn 2,3 7m, hoặc 7,9 feet): 1 trên 780.000.000.000

Cao hơn trung bình 80cm (tức cao hơn 2,47m, hoặc 8,1 feet): 1 trên 1.600.000.000.000.000

Cao hơn trung bình 90cm (tức cao hơn 2,57m, hoặc 8,5 feet): 1 trên 8.900.000.000.000.000.000

Cao hơn trung bình 100cm (tức cao hơn 2,67m, hoặc 8,9 feet): 1 trên 130.000.000.000.000.000.000.000 …và,

Cao hơn mức trung bình 110cm (tức là cao hơn 2,11m hoặc 9,1 feet): tỷ lệ là 1 trên

36,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,00

0,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000.

Lưu ý rằng ngay sau đó, với 22 độ lệch, hoặc cao hơn trung bình 220cm, tỷ lệ đó sẽ đạt đến googol, tức là 1 với 100 con số 0 sau đó.

Mục đích của danh sách này là để minh họa cho gia tốc. Hãy nhìn vào sự chênh lệch về xác suất giữa mức cao hơn trung bình 60 và 70cm: chỉ với mức tăng thêm 4 inch, tỷ lệ đã thay đổi từ 1 trên 1 tỷ người thành 1 trên 780 tỷ người! Còn đối với mức nhảy vọt giữa 70 và 80cm: chỉ thêm 4 inch trên mức trung bình, tỷ lệ này đã thay đổi từ 1 trên 780 tỷ người thành 1 trên 1,6 triệu tỷ! 68

Sự suy giảm mạnh mẽ về khả năng tình cờ gặp phải một điều gì đó chính là thứ cho phép bạn lờ đi các yếu tố ngoại lai. Chỉ có một đường cong mới có thể tạo ra sự sụt giảm này, và đó chính là đường cong hình chuông (và những biến thể phi thang bậc của nó)

Tập hợp Mandelbrot

Để so sánh, hãy nhìn vào khả năng trở nên giàu có ở châu Âu. Giả sử rằng sự giàu có ở đó có tính thang bậc, tức là thuộc tập hợp Mandelbrot. (Đây không phải là một mô tả chính xác về sự giàu có ở châu Âu; nó đã được đơn giản hóa để nhấn mạnh đến tính lôgic của sự phân bổ theo thang bậc.) 69

Sự phân bổ tài sản theo thang bậc

Những người có thu nhập trên 1 triệu euro: tỷ lệ là 1 trên 62,5

Cao hơn 2 triệu euro: 1 trên 250

Cao hơn 4 triệu euro: 1 trên 1.000

Cao hơn 8 triệu euro: 1 trên 4.000

Cao hơn 16 triệu euro: 1 trên 16.000

Cao hơn 32 triệu euro: 1 trên 64.000

Cao hơn 320 triệu euro: 1 trên 6.400.000

Tốc độ suy giảm ở đây vẫn không đổi (hoặc không suy giảm)! Khi bạn nhân đôi số tiền lên, số người đạt được mức đó giảm xuống còn 1/4, bất kể ở mức nào, dù là 8 triệu euro hay 16 triệu euro. Tóm lại, ví dụ này minh họa cho sự khác biệt giữa Mediocristan và Extremistan.

Hãy nhớ lại phần so sánh giữa yếu tố thang bậc và phi thang bậc ở Chương 3. Tính thang bậc có nghĩa là không có một yếu tố nào có thể làm cho bạn chậm lại. Dĩ nhiên, mức Extremistan thuộc tập hợp Mandelbrot có thể diễn ra dưới nhiều hình thức. Hãy xem ví dụ về sự giàu có trong một bối cảnh hết sức tập trung của Extremistan; ở đó, nếu bạn nhân đôi tài sản, số người đạt được mức tài sản đó sẽ giảm đi một nửa. Về mặt định lượng, kết quả này khác với ví dụ trên, nhưng nó tuân theo cùng một lôgic.

Sự phân bổ tài sản dưới dạng phân số với nhiều khác biệt lớn

Những người có tài sản trên 1 triệu euro: 1 trên 63

Cao hơn 2 triệu euro: 1 trên 125

Cao hơn 4 triệu euro: 1 trên 250

Cao hơn 8 triệu euro: 1 trên 500

Cao hơn 16 triệu euro: 1 trên 1.000

Cao hơn 32 triệu euro: 1 trên 2.000

Cao hơn 320 triệu euro: 1 trên 20.000

Cao hơn 640 triệu euro: 1 trên 40.000

Nếu tài sản thuộc dạng Gauss, chúng ta sẽ quan sát độ lệch so với mức 1 triệu euro.

Sự phân bổ tài sản theo quy luật Gauss

Những người có thu nhập cao hơn 1 triệu euro: 1 trên 63

Cao hơn 2 triệu euro: 1 trên 127.000

Cao hơn 3 triệu euro: 1 trên 14.000.000.000

Cao hơn 4 triệu euro: 1 trên 886.000.000.000.000.000

Cao hơn 8 triệu euro:

1 trên 16.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000

Cao hơn 8 triệu euro: 1 trên… không cái máy tính nào của tôi có thể thực hiện phép tính này

Điều tôi muốn chỉ ra với những danh sách trên là sự khác nhau về định tính trong hệ biến hóa này. Như tôi đã nói, hệ biến hóa thứ hai có tính thang bậc; nó không “ngược gió”. Lưu ý rằng một thuật ngữ khác về tính thang bậc này là định luật lũy thừa.

Nếu chỉ biết rằng chúng ta đang sống trong một môi trường định luật lũy thừa cũng không nói lên được gì nhiều. Vì sao? Vì chúng ta phải đánh giá các hệ số trong cuộc sống thực, điều này khó hơn nhiều so với một khuôn khổ Gauss. Chỉ có đường cong Gauss mới tạo ra các thuộc tính của nó khá nhanh chóng. Phương pháp mà tôi đề xuất là một cách tổng quát để nhìn nhận thế giới thay cho một giải pháp cụ thể.

Những điều cần ghi nhớ

Hãy nhớ điều nay: Các biến số đường cong hình chuông Gauss sẽ đi “ngược gió” - điều khiến cho các xác suất giảm xuống với tốc độ ngày càng nhanh khi bạn càng cách xa mức bình thường, trong khi “các yếu tố thang bậc”, hay các biến số Mandelbrot, lại không gặp phải giới hạn như thế. Đó chính là phần lớn những gì bạn cần biết 

Sự bất bình đẳng

Hãy cùng xem xét kỹ hơn bản chất của sự bất bình đẳng này. Trong khuôn khổ Gauss, sự bất bình đẳng sẽ giảm xuống khi độ lệch ngày càng lớn - gây ra bởi sự gia tăng của tốc độ suy giảm. Điều này không xảy ra với tính thang bậc sự bất bình đẳng luôn duy trì xuyên suốt từ đầu đến cuối. Sự bất bình đẳng giữa những người cực giàu ở đây cũng giống với sự bất bình đẳng giữa những người giàu - nó không giảm đi chút nào. 71

Hãy xem xét hiệu ứng này. Hãy chọn ra hai người Mỹ ngẫu nhiên cùng kiếm được 1 triệu đô-la mỗi năm. Mức phân chia khả dĩ nhất cho thu nhập tương ứng của mỗi người là bao nhiêu? Ở Mediocristan, tổ hợp có thể xảy ra nhất là mỗi người nửa triệu. Ở Extremistan, con số sẽ là 50.000 đô-la và 950.000 đô-la.

Tình huống này thậm chí còn lệch hơn nữa đối với doanh số bán sách. Nếu tôi nói với bạn rằng hai tác giả bán được tổng cộng 1 triệu cuốn sách, tổ hợp có thể xảy ra nhất là một người bán được 993.000 cuốn còn người kia được 7.000 cuốn. Điều này rất dễ xảy ra so với trường hợp mỗi người bán được 500.000 cuốn. Đối với bất kỳ số tượng lớn nào, mức phân chia đó sẽ càng bất cân xứng. Vì sao lại như thế? Bài toán về chiều cao cho chúng ta một sự so sánh. Nếu tôi nói với bạn rằng tổng chiều cao của hai người là 14 feet, bạn sẽ nhận thấy rằng mức phân chia khả dĩ nhất là mỗi người cao 7 feet, chứ không phải người này cao 2 feet và người kia cao 12 feet; cũng không thể người này 8 feet còn người kia 6 feet! Số người có chiều cao trên 8 feet hiếm đến mức một tổ hợp như thế sẽ không thể xảy ra.

Extremistan và quy luật 80/20

Bạn có bao giờ nghe về quy luật 80/20 chưa? Đó là một dạng phổ biến của định luật lũy thừa - thật ra, đó chính là cách mọi thứ bắt đầu khi Vilfredo Pareto quan sát thấy rằng 80% đất đai ở Ý là thuộc quyền sở hữu của 20% dân số nước này. Một số người sử dụng quy luật này để ám chỉ rằng 80% công việc được thực hiện bởi 20% dân số. Hoặc 80% nỗ lực góp phần tạo ra 20% thành quả và ngược lại.

Xét về mặt chân lý thì cách diễn giải này không khiến bạn ấn tượng: chúng ta có thể dễ dàng gọi nó là quy luật 50/01, tức là 50% công việc xuất phát từ 1% số công nhân. Lối trình bày này càng khiến cho thế giới có vẻ bất công hơn, tuy nhiên hai công thức này chính là một. Bằng cách nào? Nếu có sự bất bình đẳng thì khi đó, những yếu tố cấu thành 20% trong quy luật 80/20 đó cũng đồng thời có sự đóng góp không đồng đều - chỉ một vài trong số đó tạo ra phần lớn kết quả. Có thể giới hạn con số này xuống còn khoảng 1 trên 100 góp phần tạo ra hơn nửa trong toàn kết quả.

Quy luật 80/20 này không chỉ mang tính ẩn dụ, nó không phải là một quy luật, càng không phải là một định luật cứng nhắc. Trong lĩnh vực kinh doanh sách ở Mỹ, tỷ lệ đó có thể là 97/20 (tức là 97% doanh số bán sách được tạo ra bởi 20% tác giả); sẽ càng tồi tệ hơn nếu bạn tập trung vào lĩnh vực sách phi tiểu thuyết (20 trong số gần 8000 cuốn sách đại diện cho một nửa doanh thu).

Ở đây xin lưu ý rằng không phải tất cả đều có tính bất định. Trong một số tình huống, bạn có thể có sự tập trung của quy luật 80/20 với các thuộc tính rất có thể dự đoán và theo dõi được - điều cho phép đưa ra quyết định rõ ràng vì bạn có thể xác định trước vị trí của mức 20% đầy ý nghĩa đó. Những tình huống này rất dễ kiểm soát. Ví dụ, Malcolm Gladwell đã viết trong một bài báo trên tờ The New Yorker rằng phần lớn các hành động lạm dụng/ngược đãi tù nhân đều do một số lượng nhỏ những tên cai ngục tàn ác gây ra. Hãy thanh lọc những tên cai ngục này và khi đó tỷ lệ lạm dụng tù nhân sẽ giảm một cách đáng kể. (Ngược lại, trong lĩnh vực xuất bản, bạn không biết trước được cuốn sách nào sẽ giành chiến thắng.

Đối với các cuộc chiến cũng vậy, vì bạn không biết trước được xung đột nào sẽ giết chết một phần cư dân của hành tinh này).

Cỏ và cây

Ở đây tôi xin tóm tắt và nhắc lại các luận cứ đã được trình bày xuyên suốt cuốn sách này. Các phép đo về tính bất định được dựa trên đường cong hình chuông rõ ràng không chú ý đến xác suất, tác động của những bước nhảy mạnh hoặc của những điểm gián đoạn, và do đó không thể áp dụng trong Extremistan. Việc sử dụng chúng cũng giống như tập trung vào đám cỏ và bỏ qua những cái cây (to). Mặc dù hiếm xảy ra trường hợp không thể dự đoán được những độ lệch lớn, nhưng chúng ta không thể gạt bỏ chúng như những yếu tố ngoại lai, bởi chúng có tác động tích lũy rất lớn.

Phương pháp nhìn nhận thế giới theo kiểu truyền thống của Gauss bắt đầu bằng việc tập trung vào những thứ bình thường, sau đó mới đến các trường hợp ngoại lệ hoặc những cái gọi là yếu tố ngoại lai. Nhưng còn có một cách nữa, đó là bắt đầu xem xét các trường hợp ngoại lệ rồi sau đó mới đến những thứ bình thường với tư cách là yếu tố phụ thuộc.

Tôi đã nhấn mạnh rằng có hai biến thể của tính ngẫu nhiên, khác nhau về chất, như nước và không khí. Một cái không quan tâm đến các biến cố cực độ, còn một cái lại chịu tác động rất lớn bởi các biến cố cực độ. Một cái không tạo ra Thiên Nga Đen, còn một cái thì có. Chúng ta không thể thảo thuận về chất khí (gas) giống như cách thảo luận về chất lỏng (liquid). Và nếu có thể làm được điều đó, chúng ta cũng sẽ không gọi biện pháp đó là “phép tính xấp xỉ”. Một chất khí không thể nào “xấp xỉ” một chất lỏng.

Chúng ta có thể tận dụng cách tiếp cận của Gauss trong các biến số, mà theo đó có một lý do hợp lý để phần lớn nhất không quá cách xa mức trung bình. Nếu có trọng lực hút các con số lại với nhau, hoặc nếu có các giới hạn tự nhiên ngăn cản các quan sát cực lớn, chúng ta sẽ kết thúc ở Mediocristan. Nếu có các lực cân bằng mạnh mẽ có thể đưa mọi thứ nhanh chóng trở lại sau khi bị lệch ra khỏi trạng thái cân bằng, thì một lần nữa, bạn lại có thể sử dụng phương pháp Gauss. Nếu không thì hãy quên nó đi. Đây là lý do vì sao phần lớn kinh tế học đều dựa trên khái niệm về tính cân bằng: ngoài những lợi ích khác, nó còn cho phép bạn giải quyết các hiện tượng kinh tế như một yếu tố mang thuộc tính Gauss.

Xin lưu ý, ở đây tôi không có ý nói rằng kiểu ngẫu nhiên Mediocristan không cho phép xảy ra một số hiện tượng cực độ nào đó. Nhưng ở đây tôi muốn nói là nó hiếm đến mức chúng không có vai trò quan trọng trong tổng thể. Hiệu ứng của những hiện tượng cực độ đó nhỏ đến mức thảm hại và càng suy giảm khi dân số ngày càng tăng.

Ở đây hơi đi sâu vào chuyên môn một chút, nếu bạn có một bảng phân loại những người khổng lồ và những người tí hon, tức là các quan sát cách nhau vài cấp cường độ, bạn có thể vẫn thuộc Mediocristan. Bằng cách nào? Giả sử bạn có một ví dụ mẫu gồm 1000 người, với một chuỗi rộng lớn dao động từ người tí hon đến người khổng lồ. Bạn có thể nhìn thấy nhiều người khổng lồ trong ví dụ của mình, chứ không phải một trường hợp hiếm hoi. Chiều cao trung bình sẽ không bị tác động bởi sự xuất hiện của người khổng lồ đó, bởi một vài trong số những người khổng lồ này sẽ trở thành một phần trong ví dụ của bạn, và chiều cao trung bình trong ví dụ của bạn có thể ở mức cao. Nói cách khác, quan sát lớn nhất không thể quá cách xa so với mức trung bình. Mức trung bình phải luôn bao gồm hai loại, những người khổng lồ và những người tí hon, sao cho cả hai không trở nên hiểm hoi - trừ khi bạn có một người cực kỳ khổng lồ và một người cực kỳ tí hon trong những trường hợp rất hiếm. Đây sẽ là Mediocristan với độ lệch lớn.

Xin lưu ý một lần nữa về nguyên tắc sau: biến cố càng hiếm thì sai số trong dự đoán xác suất xảy ra của nó càng cao - ngay cả khi sử dụng đường cong Gauss.

Tôi sẽ cho bạn thấy cách thức mà đường cong hình chuông Gauss làm mất đi tính ngẫu nhiên của cuộc sống - đây là lý do khiến nó trở nên phổ biến. Chúng ta thích nó vì nó tạo ra sự ổn định! Bằng cách nào? Thông qua phép tính bình quân mà tôi sẽ thảo luận tiếp sau đây.

Vì sao uống cà phê lại an toàn

Hãy nhớ lại phần thảo luận về Mediocristan ở Chương 3 rằng không có quan sát đơn lẻ nào tác động đến tổng thể của bạn. Thuộc tính này sẽ ngày càng trở nên quan trọng khi dân số ngày càng tăng. Các mức trung bình sẽ ngày càng ổn định đến mức mọi mẫu thử đều trông giống nhau. Trong cuộc đời mình, tôi đã uống rất nhiều cà phê (nó là món nghiện chính của tôi). Chưa khi nào tôi để cho một tách cà phê rơi khỏi bàn giấy hay làm đổ cà phê trên bản thảo cuốn sách này (ngay cả khi ở Nga). Quả thực, cần phải nghiện cà phê dạng nhẹ thì mới có thể chúng kiến được một sự kiện như thế; nó đòi hỏi nhiều thời gian trong đời hơn mức ta tưởng tượng - khả năng xảy ra của nó quá nhỏ có tỷ lệ 1 trên quá nhiều số 0 đến mức tôi không thể viết ra hết được những số 0 đó trong thời gian rảnh rỗi của mình.

Tuy nhiên, thực tại vật lý (physical reality) có thể sẽ khiến cho tách cà phê của tôi rơi xuống - không chắc lắm nhưng có thể xảy ra. Các phần tử luôn chuyển động. Bản thân tách cà phê cũng được làm từ các phần tử chuyển động đó, vậy thì làm sao nó lại không chuyển động được chứ? Lý do đơn giản là việc để chiếc tách đó rơi khỏi bàn đòi hỏi tất cả các phần tử phải chuyển động theo cùng một hướng, và phải diễn ra liên tiếp nhiều lần như thế theo một hàng (kèm theo đó là sự chuyển động bù của chiếc bàn theo hướng ngược lại). Tất cả vài nghìn tỷ phần tử trong tách cà phê của tôi sẽ không chuyển động theo cùng một hướng; điều này sẽ không xảy ra trên đời này. Vì thế, tôi có thể yên tâm đặt tách cà phê của mình cạnh mép bàn và tập trung vào những nguồn bất ổn đáng lo ngại hơn.

Sự an toàn của tách cà phê sẽ minh họa cho khả năng chế ngự mà tính ngẫu nhiên của đường cong Gauss có thể đạt được bằng phương pháp lấy bình quân. Nếu chiếc tách của tôi là một phần tử lớn, hoặc hành động như một phần tử lớn, thì khi đó việc nó chuyển động sẽ trở thành vấn đề. Nhưng chiếc tách của tôi là sự tổng hợp của hàng nghìn tỷ các phần tử rất nhỏ.

Minh họa 7: Cách thức hoạt động của số lớn

Trong Mediocristan, khi kích cỡ mẫu thử của bạn tăng lên, mức trung bình được quan sát sẽ tự hiển thị mức độ phân tán ít hơn - như bạn có thể thấy, phạm vi phân bổ này sẽ ngày càng hẹp đi. Tóm lại, đây là cách thức hoạt động (hoặc được cho là sẽ hoạt động) của mọi thứ trong lý thuyết thống kê. Sự bất định trong Mediocristan biến mất dưới phương pháp tính bình quân. Điều này minh họa cho “luật số lớn” nhàm chán này.

Các nhà quản lý sòng bạc hiểu điều này rất rõ, đó là lý do họ (nếu làm đúng cách) không bao giờ mất tiền. Chỉ đơn giản là họ không cho phép một tay cờ bạc nào đánh cược một số tiền lớn, thay vào đó, họ thích có nhiều người chơi với hàng loạt các khoản tiền đánh cược trong một giới hạn nhất định. Người chơi có thể cược tổng cộng 20 triệu đô-la, nhưng bạn không cần phải lo lắng cho sòng bạc ví dụ những lần cá cược đó diễn ra trung bình 20 đô-la/lần; sòng bạc sẽ giới hạn những khoản tiền cược ở mức tối đa nhằm đảm bảo độ an toàn cho các chủ sòng bạc. Vì thế, lợi nhuận của sòng bạc sẽ có sự thay đổi rất nhỏ cho dù hoạt động cá cược diễn ra lớn đến mức nào. Bạn sẽ không bao giờ nhìn thấy ai bước ra khỏi sòng bạc với số tiền thắng cược 1 tỷ đô-la - ít ra là trong cuộc đời này.

Ví dụ trên là một ứng dụng luật tối cao của Mediocristan: khi bạn có nhiều người chơi thì sẽ chẳng có người chơi nào có thể tác động đáng kể đến tổng thể của bạn.

Hệ quả của hình thức này là các biến đổi quanh mức trung bình của Gauss, hay còn gọi là “các sai số”, thật sự không đáng lo ngại. Chúng không đáng kể và sẽ biến mất. Chúng là những biến động đã được thuần hóa quanh giá trị trung bình.

Yêu thích những gì ổn định

Nếu thời đi học bạn đã từng tham dự một khóa học về thống kê (chán ngắt) nhưng không hiểu phần lớn những gì vị giáo sư đang trình bày một cách đầy hào hứng, và tự hỏi “độ lệch chuẩn” có nghĩa là gì, thì cũng đừng lo lắng. Khái niệm về độ lệch chuẩn trở nên vô nghĩa bên ngoài Mediocristan. Rõ ràng, sẽ hữu ích và thú vị hơn nhiều nếu bạn tham gia khóa đào tạo chuyên ngành sinh học thần kinh về mỹ học hay điệu múa châu Phi thời hậu thuộc địa, và đây sẽ là thứ dễ quan sát theo kinh nghiệm.

Các độ lệch chuẩn không tồn tại bên ngoài Gauss, hoặc nếu có, chúng cũng không có ý nghĩa và không nói lên nhiều điều. Nhưng nó sẽ trở nên tồi tệ hơn. Gia đình Gauss (bao gồm họ hàng và bạn bè, như luật Poisson) là lớp phân bổ duy nhất mà độ lệch chuẩn đó (và mức trung bình đó) có thể mô tả được. Bạn không cần gì khác nữa. Đường cong hình chuông sẽ làm hài lòng chủ trương giản hóa của những người bị đánh lừa.

Ngoài ra còn nhiều khác niệm khác có ít hoặc không có ý nghĩa bên ngoài Gauss: sự tương quan và, tệ hơn, sự hồi quy. Tuy nhiên, chúng đã ăn sâu trong các phương pháp của chúng ta; hiếm có cuộc thảo luận làm ăn nào mà người ta không nhắc đến sự tương quan.

Để thấy được mức độ vô nghĩa của sự tương quan bên ngoài Mediocristan, hãy lấy ví dụ về một chuỗi lịch sử gồm hai biến số từ Extremistan, như trái phiếu và thị trường cổ phiếu, hoặc hai mức giá chứng khoán, hoặc hai biến số khác như những thay đổi về doanh thu từ sách thiếu nhi ở Mỹ, và sản xuất phân bón ở Trung Quốc; hoặc giá bất động sản ở New York và lợi nhuận của thị trường chứng khoán Mông Cổ. Hãy đánh giá mối tương quan giữa các cặp biến số trong các giai đoạn khác nhau, ví dụ vào năm 1994, 1995, 1996, v.v. Quá trình đánh giá đó sẽ phô diễn một sự bất ổn nghiêm trọng; sự tương quan đó sẽ phụ thuộc vào giai đoạn mà nó được tính toán. Tuy nhiên, mọi người nói về sự tương quan như thể nó là thứ có thật, khiến nó trở nên hữu hình, dùng tài sản thật để đầu tư và cụ thể hóa nó.

Chính ảo tưởng về tính cụ thể đó sẽ ảnh hưởng đến cái mà chúng ta gọi là độ lệch “chuẩn”. Hãy lấy ví dụ về bất kỳ chuỗi giá hoặc giá trị lịch sử nào. Hãy chia nó ra thành nhiều phần nhỏ và đo độ lệch “chuẩn” của nó. Có gì ngạc nhiên? Mỗi ví dụ đều cho ra một độ lệch “chuẩn” khác nhau. Vậy thì tại sao mọi người lại nói về các độ lệch chuẩn? Hãy đi mà tìm hiểu.

Lưu ý rằng, giống như với lối liên tưởng ngụy biện, khi nhìn vào các dữ liệu quá khứ và ước tính một sự tương quan hoặc một độ lệch chuẩn đơn lẻ, bạn sẽ không chú ý đến tính bất ổn đó.

Cách gây ra các thảm họa

Nếu bạn sử dụng thuật ngữ có ý nghĩa về mặt thống kê, hãy thận trọng với những ảo tưởng về sự ổn định. Khả năng là có ai đó đã nhìn vào các lỗi quan sát của mình và cho rằng chúng thuộc Gauss, điều này đòi hỏi phải có một bối cảnh Gauss, tức là Mediocristan, để nó có thể được chấp nhận. Để chứng tỏ được mức độ đặc hữu của việc lạm dụng Gauss và mức độ nguy hiểm mà nó có thể gây ra, hãy xem xét một cuốn sách (chán ngắt) có tựa đề là Catastrophe (Thảm họa) của Judge Richard Posner, một nhà văn nổi tiếng. Posner than phiền về những hiểu biết sai lầm của “những người đày tớ nhân dân” về tính ngẫu nhiên và, bên cạnh nhiều điều khác, cho rằng các nhà hoạch định chính sách của chính phủ học môn thống kê học từ các nhà kinh tế. Có vẻ như Judge Posner đang cố kích thích để tạo ra những thảm họa. Tuy nhiên, dù là một trong những người nên dành nhiều thời gian đọc hơn viết, nhưng ông có thể là một tư tưởng gia sâu sắc và tài ba; cũng như nhiều người khác, ông không nhận thức về sự khác biệt giữa Mediocristan và Extremistan, đồng thời tin rằng thống kê học là một môn “khoa học”, chứ không thể nào là trò gian lận. Nếu bạn có tình cờ gặp anh ta, hãy bảo anh ta làm ơn chú ý đến những thứ này.

CON QUỶ QUÂN BÌNH CỦA QUÉTELET

Con vật kỳ quái được gọi là đường cong hình chuông Gauss này không phải là do Gauss tạo ra. Mặc dù đã nỗ lực làm việc với nó nhưng ông chỉ là một nhà toán học đối mặt với một quan điểm lý thuyết, chứ không phải đưa ra tuyên bố về cấu trúc thực tại giống như các nhà khoa học có đầu óc thống kê. Trong cuốn “A Mathematician’s Apology” (Lời xin lỗi của một nhà toán học) G.H. Hardy đã viết như sau:

Môn toán học “thực sự” của các nhà toán học “thực sự” - như toán học của Fermat, Euler, Gauss, Abel và Riemann - hầu như đều “vô dụng” (và điều này đúng với cả toán học “ứng dụng” lẫn toán học “thuần túy”).

Như tôi đã nói trước đó, đường cong hình chuông chính là hình ảnh của một tay cờ bạc, Abraham de Moivre (1667-1754), một người Pháp tị nạn theo chủ nghĩa Canvin, đã trải qua phần lớn cuộc đời mình ở Luân Đôn dù nói bằng thứ tiếng Anh nặng trịch. Nhưng không phải Gauss mà chính Quételet - được cho là một trong những gã có tư tưởng phá hoại nhất trong lịch sử tư tưởng, như chúng ta sẽ thấy sau đây.

Adolphe Quételet (1796-1874) đưa ra ý niệm về một con người có thể chất bình thường, L’homme moyen. Chẳng có gì là moyen (bình thường) về Quételet cả, “một người có đam mê sáng tạo vĩ đại, một người tràn đầy năng lượng”, ông làm thơ và thậm chí đồng sáng tác một vở nhạc kịch. Vấn đề cơ bản với Quételet nằm ở chỗ ông là một nhà toán học chứ không phải một nhà khoa học thực nghiệm, nhưng bản thân ông lại không biết điều đó. Ông tìm thấy sự hòa hợp trong đường cong hình chuông.

Vấn đề này tồn tại ở hai mức. Thứ nhất, Quételet có một ý tưởng quy phạm (normative idea) là làm cho thế giới trùng khớp với mức trung bình của ông theo nghĩa mức trung bình đó là “bình thường”. Thật tuyệt nếu có thể bỏ qua sự xuất hiện của những thứ bất thường, “không bình thường”, Thiên Nga Đen. Nhưng hãy quay về thực tại và để giấc mơ đó cho một thế giới không tưởng.

Thứ hai, có một vấn đề rất nghiêm trọng về mặt thực nghiệm. Quételet nhìn thấy đường cong hình chuông ở khắp mọi nơi. Ông bị những đường cong hình chuông làm cho mù quáng và một lần nữa, tôi hiểu được rằng một khi trong đầu bạn đã xuất hiện một đường cong hình chuông thì sẽ rất khó lấy ra được, về sau, Frank Ysidro Edgeworth sẽ đề cập đến Quételesmus như một sai lầm nghiêm trọng của việc nhìn thấy đường cong hình chuông ở khắp mọi nơi.

Phương kế hành động ôn hòa

Quételet tạo ra một sản phẩm hết sức cần thiết cho những khát khao tư tưởng của những người cùng thời với ông. Ông sống vào khoảng năm 1796 đến 1874, vì thế hãy xem xét danh sách những tên tuổi cùng thời với ông: Saint-Simon (1760-1825), Pierre-Joseph Proudhon (1809-1865), và Karl Marx (1818-1883), mỗi người là một phiên bản khác của chủ nghĩa xã hội. Mọi người trong thời điểm hậu Khai sáng này đều mong mỏi về thời aurea mediocritas - phương kế hành động ôn hòa: về sự giàu có, chiều cao, cân nặng, v.v. Niềm mong mỏi này bao gồm một mơ tưởng nào đó cùng với mức độ hòa hợp và chủ nghĩa Plato thật lớn. Tôi luôn nhớ lời giáo huấn của bố tôi rằng “đức hạnh nằm ở trạng thái điều tiết” (in medio stat virtus). Quả thật, điều này được xem là lý tưởng trong một thời gian dài; theo nghĩa đó, mediocrity thậm chí trở thành “khuôn vàng thước ngọc”. Một mediocrity bao hàm tất cả.

Nhưng Quételet đã nắm bắt ý tưởng đó theo một mức độ hoàn toàn khác. Thu thập các số liệu thống kê, ông bắt đầu tạo ra các tiêu chuẩn về “các phương kế”. Vòng ngực, chiều cao và cân nặng của những em bé mới sinh, tất cả đều không thoát khỏi “các chuẩn mực” của ông. Ông phát hiện ra rằng các độ lệch chuẩn trở nên hiếm hoi theo cấp số nhân khi cường độ của độ lệch đó tăng lên. Về sau, khi đã nhận biết được ý tưởng về các đặc điểm vật lý của L’homme moyen (người bình thường) này, Quételet đã chuyển sang các vấn đề xã hội. L’homme moyen có các sở thích, giả định và phương pháp của riêng mình.

Thông qua cấu trúc về l’homme moyen physique và l’homme moyen moral - người bình thường về thể chất và người bình thường về trí tuệ - Quételet đã tạo ra một phạm vi chệch khỏi mức trung bình để chia con người sang nhóm hoặc bên trái hoặc bên phải so với tâm điểm và thực sự trừng phạt những ai tự thấy mình đang chiếm giữ phần cực trái hoặc cực phải của đường cong hình chuông thống kê đó. Khi đó, chúng trở thành thứ không bình thường. Điều này đã tạo cảm hứng cho Marx, người đã trích lời Quételet về khái niệm một người bình thường hoặc một người trung bình, và đã viết trong cuốn Das Kapital như sau: “Cần phải tối thiểu hóa những độ lệch về mặt xã hội, ví dụ trong phạm vi phân bổ tài sản chẳng hạn”.

Ngày nay, con người ít nhiều phải ngợi ca sự ra đời của cơ sở khoa học thời Quételet. Nhưng thời điểm đó, những luận điểm của ông không được chấp nhận ngay. Đầu tiên, Augustin Cournot, nhà triết học/nhà toán học/nhà kinh tế học, không tin rằng một người có thể hình thành nên tiêu chuẩn của con người chỉ dựa trên các yếu tố định lượng. Một tiêu chuẩn như thế sẽ phụ thuộc vào thuộc tính đã được xem xét. Phép đo ở tỉnh này có thể khác với phép đo ở tỉnh khác. Nên lấy tỉnh nào làm chuẩn? Cournot nói rằng L’homme moyen sẽ là một con quỷ. Tôi xin giải thích quan điểm của ông như sau.

Giả sử có một điều gì đó đáng mơ ước về việc trở thành một người trung bình, anh ta phải có một đặc điểm riêng mà trong đó anh ta có tài hơn người khác - tức là anh ta không thể trung bình ở tất cả mọi điểm. Một nghệ sĩ dương cầm sẽ giỏi chơi dương cầm hơn mức trung bình, nhưng lại dở ở một điểm khác, ví dụ như cưỡi ngựa chẳng hạn. Người phác thảo sẽ giỏi về các kỹ năng phác thảo, v.v. Khái niệm về một người được cho là trung bình khác với khái niệm về một người trung bình ở những gì anh ta làm. Trên thực tế, một người trung bình chính xác phải là nửa nam nửa nữ. Quételet hoàn toàn bỏ qua điểm này.

Lỗi của Thượng đế

Một khía cạnh đáng lo hơn nhiều trong phần thảo luận này chính là, vào thời của Quételet, sự phân bổ Gauss được gọi là la loi des erreurs - luật sai số, vì một trong những ứng dụng sớm nhất của nó là sự phân bố các sai số trong các tính toán về thiên văn. Bạn có lo lắng giống như tôi không? Việc lệch khỏi mức trung bình (hay còn gọi là median) đã được xem như một sai số!

Khái niệm này diễn ra rất nhanh chóng. Từ phải bị nhầm lẫn với từ là, và điều này bị hiểu là sự tán thành của khoa học. Ý niệm về người trung bình thấm sâu vào nền văn hóa với sự ra đời của tầng lớp trung lưu châu Âu, văn hóa của chủ cửa hàng tạp hóa thời hậu Napoleon, luôn thận trọng về khối tài sản quá mức và trí tuệ vượt bậc. Trên thực tế, giấc mơ về một xã hội với những kết quả bị dồn nén được cho là cách phản ứng với nguyện vọng của một người lý trí đang đối mặt với sự may rủi phát sinh. Nếu được lựa chọn một xã hội cho kiếp sau của mình nhưng không biết điều gì chờ đón, có vẻ như bạn không phải là người thích mạo hiểm; bạn thích thuộc về một xã hội với những kết quả đồng nhất (không bị chệch so với mức trung bình).

Một hiệu ứng thú vị tô điểm cho mediocrity là sự hình thành một đảng phái chính trị tại Pháp có tên là Poujadism, ban đầu gồm một chiến dịch vận động của cửa hàng tạp hóa. Đó là một sự tụ tập thân mật giữa những người gần như ủng hộ hy vọng được nhìn thấy phần còn lại của thế giới tự dồn nén thành một cấp bậc - một trường hợp về cuộc cách mạng phi vô sản. Đảng phái này có tâm lý của chủ của hàng tạp hóa, cho đến việc áp dụng các công cụ toán học. Liệu có phải Gauss đã mang toán học đến cho những người chủ cửa hàng tạp hóa chăng?

Poincaré và sự giải thoát

Bản thân Poincaré rất nghi ngờ về đường cong Gauss. Tôi đồ là ông đã cảm thấy buồn nôn khi được giới thiệu về nó và các phương pháp tiếp cận tương tự trong việc phác họa mô hình về tính bất định, chỉ cần hiểu rằng đường cong Gauss ban đầu được dùng để đo các sai sót về thiên văn và rằng các ý tưởng của Poincaré về việc hình thành các mô hình cơ học thiên thể đều hàm chứa ý nghĩa sâu sắc về tính bất định.

Theo Poincaré, một trong những người bạn của ông, một “nhà vật lý thực nghiệm” vô danh, đã phàn nàn rằng các nhà vật lý có xu hướng sử dụng đường cong Gauss vì cho rằng các nhà toán học tin tưởng nó như một yếu tố cần thiết trong toán học; còn các nhà toán học sử dụng nó bởi vì tin rằng các nhà vật lý nhận thấy nó là một thực tế thực nghiệm.

Loại bỏ sự ảnh hưởng bất công

Ở đây, tôi xin tuyên bố rằng ngoại trừ tâm lý của cửa hàng tạp hóa kia, tôi thật sự tin vào giá trị của sự trung bình và mediocrity - có nhà nghiên cứu khoa học nhân văn nào lại không muốn giảm thiểu sự không nhất quán giữa con người? Không có gì đáng ghét hơn lý tưởng khinh suất về “siêu nhân”! Vấn đề thật sự của tôi thuộc về nhận thức luận. Thực tại là thứ không thuộc về Mediocristan, vì thế chúng ta phải học cách chung sống với nó.

“Người Hy Lạp hẳn đã tôn sùng nó”

Nhờ vào sự thuần khiết thuộc chủ nghĩa Plato, danh sách những người có đầu óc lúc nào cũng xoay quanh đường cong hình chuông này dài một cách đáng kinh ngạc.

Ngoài Charles Darwin ra, có lẽ Frands Galton, em họ đầu tiên của Charles Darwin và là cháu trai của Erasmus Darwin, là một trong những nhà khoa học lịch thiệp có tư tưởng độc lập cuối cùng của một danh sách gồm Lord Cavendish, Lord Kelvin, Ludwig Wittgenstein (theo cách riêng của ông), và trong chừng mực nào đó, có cả siêu triết gia của chúng ta, Bertrand Russell. Mặc dù John Maynard Keynes không thuộc lĩnh vực này nhưng lối tư duy của ông lại tiêu biểu cho nó. Galton sống vào thời Victoria, bên cạnh những sở thích như cưỡi ngựa hoặc săn bắn, thời mà những người thừa kế và nhàn rỗi, đã trở thành những tư tưởng gia, nhà khoa học hay chính trị gia (đối với những kẻ ít tài giỏi hơn). Có nhiều điều đáng khao khát vào thời đó: con người làm khoa học vì lợi ích của khoa học chứ không vì động cơ nghề nghiệp trực tiếp nào.

Thật đáng tiếc, chuyện làm khoa học vì lòng ham học hỏi và hiểu biết không nhất thiết khẳng định được rằng bạn đang đi đúng hướng. Sau khi chạm trán và tiếp thu sự phân phối “chuẩn” đó, Galton đã “chết mê chết mệt” nó. Người ta cho rằng ông đã tuyên bố là nếu người Hy Lạp biết về điều này, hẳn họ đã tôn sùng nó. Lòng nhiệt huyết của ông có lẽ đã góp phần tạo nên sự phổ biến của lý thuyết Gauss.

Galton không vinh hạnh có được hành trang toán học, nhưng lại có sự ám ảnh hiếm hoi về phép đo. Ông không biết về luật số lớn nhưng đã tái khám phá nó từ chính dữ liệu của luật này. Ông đã xây dựng nên quincunx - máy pinball hiển thị sự phát triển của đường cong hình chuông - mà chúng ta sẽ đề cập đến ở vài đoạn tiếp theo. Đúng vậy, Galton đã ứng dụng đường cong hình chuông vào những lĩnh vực như di truyền học, nơi mà tính hữu dụng của nó đã được chứng minh là đúng. Nhưng lòng nhiệt huyết của ông đã giúp thúc đẩy việc áp dụng các phương pháp thống kê mới vào các vấn đề xã hội.

Chỉ cần trả lời Có hoặc Không

Ở đây, tôi xin thảo luận về mức độ của thiệt hại đó. Nếu bạn đang đối mặt với kiểu suy luận định tính, như tâm lý học hoặc y học, việc tìm kiếm câu trả lời có/không cho các mức độ nghiêm trọng sẽ không có tác dụng, khi đó bạn có thể giả định mình thuộc về Mediocristan mà không gặp phải chút rắc rối nghiêm trọng nào. Những sự kiện được cho là không thể xảy ra có tác động không quá lớn. Bạn bị ung thư hoặc không bị ung thư, bạn mang bầu hoặc không mang bầu, v.v. Mức độ chết chóc hay mang thai không hề liên quan đến nhau (trừ khi bạn đang đối mặt với dịch bệnh). Nhưng nếu đang đối mặt với khối kết tập, nơi mà phạm vi ảnh hưởng của nó có ý nghĩa đáng kể, như thu nhập, tài sản, lợi nhuận từ các hạng mục đầu tư, hoặc doanh số bán sách, bạn sẽ gặp rắc rối và có sự phân phối không đúng nếu sử dụng đường cong Gauss vì nó không thuộc phạm vi này. Chỉ một con số đơn lẻ có thể phá vỡ toàn bộ các mức trung bình của bạn; một thất bại có thể làm tiêu tan lợi ích của cả một thế kỷ. Bạn sẽ không còn có thể nói rằng “đây là trường hợp ngoại lệ” Tuyên bố “À, tôi có thể mất tiền” sẽ không mang lại thông tin gì trừ khi bạn kèm theo đó một con số cụ thể. Có thể bạn mất hết toàn bộ số tiền có được, hoặc chỉ mất một phần thu nhập hàng ngày thôi; nhưng ở đây có một sự khác biệt.

Điều này giải thích vì sao tâm lý học thực nghiệm và những thấu hiểu của nó về bản chất con người, mà tôi đã trình bày trong những phần trước của cuốn sách này, lại có tác động mạnh mẽ đến sai lầm của việc sử dụng đường cong hình chuông; chúng cũng may mắn vì hầu hết các biến số của chúng đều cho phép ứng dụng các số liệu thống kê Gauss truyền thống. Khi tìm hiểu có bao nhiêu người trong một mẫu thử có thiên kiến, hoặc gây ra sai lầm, nhìn chung, những nghiên cứu này thường gợi ý cho kiểu câu hỏi có/không. Không có quan sát đơn lẻ nào có thể phá vỡ những phát hiện tổng thể của chúng.

Trong phần tiếp theo, tôi sẽ trình bày riêng về ý tưởng đường cong hình chuông theo hướng từ dưới lên.

MỘT THỬ NGHIỆM TƯ DUY VỀ NƠI XUẤT PHÁT CỦA ĐƯỜNG CONG HÌNH CHUÔNG

Hãy xem xét chiếc máy pinball như được thể hiện trong Minh họa 8. Với 32 quả bóng, giả sử ta có một tấm ván cân bằng để quả bóng có cả hai cơ hội rơi về bên phải hoặc trái ở bất kỳ ngả rẽ nào khi ăn điểm. Kết quả mà bạn mong đợi là nhiều quả bóng sẽ chạm vào các cột ở giữa và số lượng bóng sẽ giảm khi bạn chạm vào các cột cách xa trung tâm.

Kế tiếp, hãy xem xét gedanken, một thử nghiệm tư duy. Một người sẽ tung đồng xu và sau mỗi lần tung đó, anh ta sẽ bước qua trái hoặc qua phải một bước, phụ thuộc vào mặt xuất hiện của đồng xu đó. Đây được gọi là bước đi ngẫu nhiên. Thay vì dùng bước đi, bạn cũng có thể áp dụng hình thức thắng hoặc thua l đô-la ở mỗi lần tung đồng xu, và sẽ theo dõi số tiền tích lũy mà bạn có được trong túi. Giả sử tôi bố trí bạn tham gia vào một trò đánh cược (hợp pháp), nơi khả năng thắng thua không có lợi cho bạn mà cũng chẳng có hại cho tôi. Tung đồng xu lên, nếu là mặt ngửa, bạn được 1 đô-la, nếu là mặt sấp, tôi thua 1 đô-la.

Minh họa 8: Mô hình Quincunx (đã được đơn giản hóa) - Máy Pinball

Những lần bóng rơi để ăn điểm đều có thể ngẫu nhiên rơi sang phải hoặc sang trái. Minh họa trên là kịch bản có thể xảy ra nhất là điều này rất giống với đường cong hình chuông (hay còn gọi là luật phân phối Gauss). Ảnh của Alexander Taleb.

Ở lần tung đầu tiên, bạn có hai khả năng: hoặc thắng hoặc thua.

Ở lần tung thứ hai, số lượng kết quả có thể xảy ra sẽ tăng gấp đôi. Trường hợp 1: thắng, thắng. Trường hợp 2: thắng, thua. Trường hợp 3: thua, thắng. Trường hợp 4: thua, thua. Mỗi một trường hợp đều có xác suất như nhau, sự kết hợp của một thắng và một thua đều có phạm vi ảnh hưởng gấp đôi bởi vì trường hợp 2 và 3 - thắng, thua và thua, thắng - đều có kết quả bằng nhau. Và đó là yếu tố then chốt đối với đường cong Gauss. Qúa nhiều mức ở giữa mất đi - và chúng ta sẽ thấy có nhiều mức ở giữa này. Vì thế, nếu đánh cược ở mức 1 đô-la/vòng, sau hai vòng, bạn sẽ có 25% cơ hội thắng hoặc thua 2 đô-la, nhưng có đến 50% cơ hội được hòa vốn.

Hãy tung bóng một lần nữa. Lần tung thứ ba này lại nhân đôi các trường hợp, vì thế chúng ta có tám kết quả có thể xảy ra. Trường hợp 1 (thắng, thắng trong lần tung thứ hai): thắng, thắng, thắng và thắng, thắng, thua. Chúng ta thêm một thắng hoặc thua vào cuối mỗi kết quả trước đó. Trường hợp 2: thắng, thua, thắng và thắng, thua, thua. Trường hợp 3: thua, thắng, thắng và thua, thắng, thua. Trường hợp 4: thua, thua, thắng và thua, thua, thua.

Lúc này chúng ta có tám kết quả, tất cả có thể bằng nhau. Xin lưu ý một lần nữa, bạn có thể nhóm các kết quả ở giữa, nơi mà một lần thắng sẽ bù lại cho một lần thua. (Trong mô hình quincunx của Galton, các tình huống nơi quả bóng rơi sang trái và sau đó rơi sang phải, hoặc ngược lại, chiếm ưu thế, và thế bạn sẽ có kết quả chung cuộc với nhiều mức ở giữa). Kết quả chung cuộc như sau: 1) ba thắng; 2) hai thắng, một thua, chung cuộc một thắng; 3) hai thắng, một thua, chung cuộc một thắng; 4) một thắng, hai thua, chung cuộc một thua; 5) hai thắng, một thua, chung cuộc là một thắng; 6) hai thua, một thắng, chung cuộc một thua; 7) hai thua, một thắng, chung cuộc một thua; 8) ba thua.

Trong số tám trường hợp thì trường hợp có ba lần thắng xảy ra một lần. Trường hợp ba lần thua xảy ra một lần. Trường hợp một lần thua chung cuộc (một thắng, hai thua) xảy ra ba lần.

Hãy thử thêm một lần nữa, lần thứ tư. Có thể có mười sáu kết quả tương tự. Bạn sẽ có một trường hợp với bốn lần thắng, một trường hợp với bốn lần thua, bốn trường họp có hai lần thắng, bốn trường hợp có hai lần thua, và sáu trường hợp hòa vốn.

Mô hình quincunx (từ này xuất phát từ tiếng La-tinh có nghĩa là số 5) trong ví dụ về trò chơi pinball cho thấy, lần tung thứ năm, với 64 khả năng có thể xảy ra, là lần dễ theo dõi. Đó chính là khái niệm đằng sau mô hình quincunx được Frands Galton sử dụng. Galton là người vừa không đủ lười biếng vừa hơi ngây thơ về toán học; thay và xây dựng phương pháp của riêng mình, ông hẳn đã có thể sử dụng môn đại số học đơn giản hơn, hoặc có thể thực hiện một thử nghiệm tư duy như thử nghiệm này.

Minh họa 9: Số lượng các lần thắng đã được tung

Kết quả của 40 lần tung đồng xu. Chúng ta thấy đường cong hình chuông đang xuất hiện

Hãy tiếp tục chơi cho đến khi đạt được 40 lần tung. Bạn có thể tiến hành trong vài phút, nhưng cần phải có máy tính mới có thể tính được các kết quả vì phương pháp tư duy đơn giản của chúng ta không thể nào đảm đương nổi. Bạn sẽ có khoảng 1.099.511.627.776 tổ hợp có thể xảy ra - tức hơn 1000 tỷ. Đừng phí công tính toán theo cách thủ công, quy tắc của nó là nhân đôi và cứ thế lặp lại 40 lần, vì mỗi nhánh sẽ tăng gấp đôi ở mỗi giao điểm. (Hãy nhớ lại cách chúng ta thêm một thắng và một thua vào cuối các phương pháp thay thế của lần tung thứ ba để áp dụng cho lần tung thứ tư, từ đó nhân đôi số lượng các hình thức thay thế.) Trong số những tổ hợp này, chỉ có một trường hợp trên 40 và một trường hợp dưới 40. Phần còn lại sẽ dao động ở khoảng giữa, gần 0.

Chúng ta có thể thấy rằng trong loại hình ngẫu nhiên này, các điểm cực trở nên vô cùng hiếm hoi. Trong số 40 lần tung đồng xu, chỉ có một trên 1.099.511.627.776 trường hợp là có kết quả trên 40. Nếu bạn thực hiện 40 lần tung mỗi giờ, khả năng đạt được các mức trên 40 trong một hàng sẽ thấp đến mức phải mất khoảng 40 lần tung thử mới đạt được. Giả sử dừng lại để ăn uống, nghỉ ngơi, tranh luận với bạn bè, bạn có thể phải đợi gần bốn triệu lần thời gian sống của một đời người để có cơ hội đạt được một kết quả trên 40 (hoặc một kết quả dưới 40). Và hãy xem xét trường hợp sau đây. Giả sử bạn chơi thêm một vòng nữa, để có tổng cộng là 41 lần. Để đạt được 41 lần liên tiếp toàn mặt ngửa của đồng xu, người ta sẽ mất khoảng tám triệu thời gian sống của một đời người! Khả năng này sẽ giảm xuống còn một nửa từ lần tung thứ 40 sang lần tung thứ 41. Đây là thuộc tính chính của mô hình phi thang bậc đối với việc phân tích các kết quả: các độ lệch cực độ sẽ ngày càng giảm nhanh hơn. Bạn kỳ vọng một lần trong bốn tỷ lần thời gian sống có thể tung được 50 mặt ngửa liên tiếp.

Minh họa 10: Một phiên bản trừu tượng hơn: đường cong Plato

Vô số lần tung đồng xu

Dù không hoàn toàn ở trong đường cong hình chuông Gauss, nhưng chúng ta đang tiến đến gần nó một cách đáng báo động. Đây vẫn thuộc giai đoạn tiền Gauss, nhưng bạn có thể nhìn thấy thực chất vấn đề. (Trên thực tế, bạn không bao giờ có thể bắt gặp một đường cong Gauss ở dạng nguyên thủy vì nó là một dạng thức Plato - bạn chỉ đến gần chứ không thể đạt được nó). Tuy nhiên, như có thể thấy ở Minh họa 9, hình chuông quen thuộc bắt đầu xuất hiện.

Làm cách nào chúng ta có thể đến gần hơn với đường cong hình chuông Gauss hoàn hảo đó? Bằng cách hoàn thiện quy trình tung đồng xu. Chúng ta có thể hoặc tung 40 lần với mỗi lần được 1 đô-la hoặc 4000 lần với mỗi lần được 10 xu, và tổng hợp các kết quả đó lại. Rủi ro mà bạn có thể gặp phải ở hai tình huống đều như nhau - và đó là một thủ thuật. Sự tương đương trong hai đợt tung đồng xu có rất ít tình huống bất ngờ theo kiểu phản trực giác. Chúng ta nhân số lần cược đó với 100, nhưng chia quy mô cá cược cho 10 - đừng tìm hiểu nguyên nhân vào lúc này, chỉ giả định rằng chúng “tương đương”. Toàn bộ rủi ro đó đều tương đương, nhưng giờ đây, chúng ta đã có khả năng thắng hoặc thua 400 lần liên tiếp. Khả năng đó có tỷ lệ khoảng 1 trên 1 và 120 con số 0 sau đó, tức là trên 1.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00 0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00 0.000.000.000.000.000.000.000.000 lần.

Tiếp tục với quy trình này. Chúng ta di chuyển từ mức 40 lần tung với mỗi lần được 1 đô-la đến 4000 lần tung với mỗi lần được 10 xu, cho đến 400.000 lần tung với mỗi lần được 1 xu, và càng tiến gần hơn đến đường cong Gauss. Minh họa 10 cho thấy các kết quả dao động từ khoảng -40 đến 40, tức là 80 điểm plot. Lần tiếp theo sẽ nâng con số đó lên 8000 điểm.

Hãy cùng tiếp tục. Chúng ta có thể tung 4.000 lần với mỗi lần đặt cược 1/10 xu. Vậy thử tung 400.000 lần với mức cược 1/1000 xu xem sao? Như một dạng thức Plato, đường cong Gauss thuần túy chính là những gì xảy ra khi có vô số lần tung mỗi vòng, với mức đặt cược cực nhỏ. Đừng cố hình dung các kết quả đó, hay thậm chí tìm kiếm ý nghĩa của chúng. Chúng ta không thể nói về một mức đặt cược “vi phân” (vì có vô số mức đặt cược, và chúng ta đang ở trong giới hạn mà các nhà toán học gọi là cơ cấu liên tục (continuous framework). Tin vui ở đây là có một cách thay thế.

Chúng ta đã chuyển từ hình thức cá cược đơn giản sang một thứ hoàn toàn trừu tượng. Chúng ta đã di chuyển từ các quan sát đến phạm vi toán học. Trong toán học, mọi thứ đều mang một vẻ thuần túy.

Giờ đây, người ta cho rằng những thứ hoàn toàn trừu tượng không tồn tại, vì thế đừng cố gắng hiểu Minh họa 10. Chỉ cần biết được cách sử dụng nó. Hãy xem nó như một nhiệt kế: Bạn không cần phải hiểu ý nghĩa của nhiệt độ để nói chuyện với nó. Bạn chỉ cần biết được sự tương ứng giữa nhiệt độ và sự thoải mái (hoặc một lý do thực nghiệm nào đó). 600F có nghĩa là thời tiết dễ chịu, nhưng dưới 100 thì lại chẳng dễ chịu chút nào. Bạn không nhất thiết phải quan tâm đến tốc độ thực tế của những va chạm giữa các vật thể để hiểu về nhiệt độ theo cách chuyên môn. Nói cách khác, nhiệt độ là phương tiện để bạn diễn giải về các hiện tượng bên ngoài thành một con số. Tương tự, đường cong hình chuông Gauss sẽ được thiết lập để 68,2% các quan sát sẽ rơi vào giữa các độ lệch chuẩn -1 và +1 so với mức trung bình. Tôi xin lặp lại: đừng cố gắng hiểu độ lệch chuẩn có phải là độ lệch trung bình hay không - nó không phải là độ lệch trung bình, đồng thời nhiều (quá nhiều) người sử dụng từ độ lệch chuẩn này cũng không hiểu được nó. Độ lệch chuẩn chỉ là một con số mà theo đó mọi thứ được đối chiếu, một vấn đề về sự tương ứng nếu các hiện tượng thuộc đường cong Gauss.

Những độ lệch chuẩn này thường có tên hiệu là “xích-ma”. Mọi người cũng nói về “phương sai” (tương tự: phương sai là bình phương của xích- ma, tức bình phương của độ lệch chuẩn).

Hãy lưu ý tính đối xứng trong đường cong này. Bạn sẽ nhận được những kết quả giống nhau dù xích-ma đó là âm hay dương. Khả năng rơi xuống dưới mức -4 xích-ma cũng bằng khả năng vượt quá 4 xích-ma, ở đây tỷ lệ là 1 trên 32.000 lần.

Như tôi vẫn nói, bạn đọc có thể thấy được rằng điểm chính của đường cong hình chuông Gauss là hầu hết các quan sát đều xoay quanh mediocre, tức là mức trung bình, trong khi khả năng của một độ lệch chuẩn lại suy giảm ngày càng nhanh (theo cấp số nhân) khi bạn rời xa mức trung bình đó. Nếu bạn cần phải giữ lại một thông tin nào đó, hãy luôn ghi nhớ tốc độ suy giảm mạnh mẽ này khi bạn rời xa mức trung bình. Các yếu tố ngoại lai sẽ ngày càng khó xảy ra. Bạn có thể yên tâm bỏ qua chúng.

Thuộc tính này cũng tạo ra luật tối thượng của Mediocristan: căn cứ theo sự khan hiếm của các độ lệch chuẩn lớn, vai trò của chúng trong tổng thể sẽ rất nhỏ.

Trong phần ví dụ về chiều cao ở đầu chương này, tôi đã sử dụng các đơn vị lệch chuẩn 10cm, chỉ ra cách suy giảm của phạm vi ảnh hưởng khi chiều cao tăng lên. Đây là những độ lệch 1 xích-ma; minh họa về chiều cao cũng cung cấp ví dụ về hoạt động của “vẽ theo một xích-ma” bằng cách sử dụng xích-ma như một đơn vị đo lường.

Những giả định an ủi

Lưu ý rằng các giả định trọng tâm mà chúng ta đã đưa ra trong trò chơi tung đồng xu dẫn đến đường cong Gauss nguyên thủy, hay sự ngẫu nhiên ôn hòa.

Giả định trọng tâm thứ nhất: những lần tung đều không liên quan với nhau. Đồng xu đó không có trí nhớ. Việc bạn được mặt sấp hay mặt ngửa ở lần tung trước không ảnh hưởng đến khả năng đạt được mặt sấp hay mặt ngửa ở lần tung thứ hai. Bạn không thể trở thành người tung đồng xu “giỏi hơn” được. Nếu bạn đưa được trí nhớ hay kỹ năng vào quá trình tung đồng xu, khi đó toàn bộ đường cong Gauss sẽ không thể trụ vững được nữa.

Hãy nhớ lại các thảo luận của chúng ta ở Chương 14 về “quá trình phân phối ưu tiên” (preferential attachment) và lợi thế lũy tích (cumulative advantage). Cả hai lý thuyết này đều khẳng định rằng việc chiến thắng hôm nay sẽ khiến bạn có nhiều khả năng chiến thắng về sau. Do đó, các khả năng xảy ra sẽ phụ thuộc vào lịch sử, và giả định trọng tâm đầu tiên dẫn đến đường cong hình chuông Gauss sẽ thất bại trong thực tiễn. Dĩ nhiên, trong trò chơi, những lần thắng trong quá khứ không nhất thiết sẽ làm tăng khả năng giành chiến thắng ở những lần sau đó - nhưng điều này không diễn ra trong cuộc sống thực, đó là lý do tại sao tôi lo lắng về việc giảng dạy bộ môn xác suất từ các trò chơi. Nhưng khi việc chiến thắng dẫn đến nhiều chiến thắng hơn nữa, bạn càng có nhiều khả năng chứng kiến 40 lần thắng liên tiếp nhiều hơn so với một đường cong Gauss nguyên thủy.

Giả định trọng tâm thứ hai: không có trường hợp thay đổi “dữ dội”. Ai cũng biết rõ kích thước bậc thang của khối bêtông làm sẵn trong xây dựng là vừa cho một bước chân. Không có sự bất định trong kích cỡ của bậc thang đó. Chúng ta không gặp phải những tình huống nơi bước di chuyển đó thay đổi một cách khác thường.

Hãy nhớ rằng nếu không đáp ứng được một trong hai giả định trung tâm này, các bước di chuyển (hoặc các lần tung đồng xu) sẽ không tạo ra đường cong hình chuông. Dựa vào những gì xảy ra, chúng có thể tạo ra sự ngẫu nhiên có quy mô bất biến theo kiểu tập hợp Mandelbrot.

“Sự tràn ngập khắp nơi của đường cong Gauss”

Một trong những vấn đề mà tôi gặp phải trong cuộc sống là bất cứ khi nào được tôi thông báo rằng đường cong hình chuông Gauss không tồn tại trong đời sống thực mà chỉ tồn tại trong suy nghĩ của các nhà thống kê học, mọi người đều yêu cầu tôi phải “chứng minh điều đó” - điều này chẳng có gì khó, như chúng ta sẽ thấy ở hai chương tiếp theo, tuy nhiên, không ai tìm cách chứng minh điều ngược lại. Bất cứ khi nào tôi đề xuất một quy trình không thuộc đường cong Gauss, người ta đều yêu cầu tôi biện minh cho đề xuất của mình và, kinh khủng hơn nữa là bảo tôi phải “cho họ thấy lý thuyết đằng sau nó”. Chúng ta đã thấy ở Chương 14 các mô hình người giàu-càng-giàu-hơn được đề xuất nhằm biện minh cho việc không sử dụng đường cong Gauss. Người ta buộc những người làm mô hình phải viết ra lý thuyết về những mô hình có thể tạo ra được tính thang bậc - như thể những người này cần phải cảm thấy hối lỗi về việc làm của mình. Lý thuyết hay “ný” thuyết! Tôi có vấn đề về nhận thức luận với điều đó, cần phải biện minh cho sự thất bại của thế giới trong việc đồng nhất là một mô hình lý tưởng mà ai đó chẳng hiểu gì về thực tiễn đã tìm cách phát triển nó.

Thay vì nghiên cứu các mô hình có thể tạo ra tính ngẫu nhiên không thuộc đường cong hình chuông để từ đó tạo ra các sai sót giống nhau trong quá trình lý thuyết hóa mù quáng, tôi đã làm điều trái ngược: tìm cách hiểu tường tận về đường cong hình chuông đến mức có thể và xác định nơi nào nó có thể tồn tại và nơi nào không. Tôi biết Mediocristan ở đâu. Đối với tôi, chính những người sử dụng đường cong hình chuông thường xuyên (hay nói đúng hơn, hầu như luôn) là người không hiểu rõ, và phải chứng minh về nó, chứ không phải những người không sử dụng. Sự xuất hiện của đường cong Gauss ở khắp nơi không phải là thuộc tính của thế giới, mà là vấn đề thuộc suy nghĩ của chúng ta, xuất phát từ cách nhìn nhận của chúng ta.

Chương tiếp theo sẽ chỉ ra quy mô bất biến của tự nhiên và các thuộc tính của tập trung phân dạng. Chương tiếp sau đó sẽ tìm hiểu về việc lạm dụng đường cong Gauss trong đời sống kinh tế xã hội và “sự cần thiết phải sản sinh ra các lý thuyết”.

Đôi khi, tôi hơi dễ xúc động vì đã trải qua phần lớn cuộc đời suy nghĩ về vấn đề này. Vì đã bắt đầu suy nghĩ về nó, và tiến hành nhiều thực nghiệm tư duy ở trên, trong cuộc đời mình, tôi chưa gặp được người nào trong giới kinh doanh và thống kê có khả năng trí tuệ nhất quán vừa tiếp nhận Thiên Nga Đen vừa chối bỏ các công cụ Gauss. Nhiều người chấp nhận ý tưởng Thiên Nga Đen của tôi nhưng lại không hiểu nó đúng với kết luận ban đầu, tức là bạn không thể sử dụng một công cụ đo lường tính ngẫu nhiên đơn lẻ được gọi là độ lệch chuẩn (và gọi nó là “rủi ro”); bạn không thể kỳ vọng một câu trả lời đơn giản sẽ nêu bật được đặc tính của sự bất định. Để tiến xa hơn nữa đòi hỏi phải có lòng can đảm, sự tận tụy, khả năng kết nối các điểm, và lòng khao khát được hiểu về tính ngẫu nhiên một cách trọn vẹn. Điều đó cũng có nghĩa là không lấy sự thông thái của người khác làm nguyên tắc chỉ đạo. Về sau, tôi bắt đầu tìm thấy các nhà vật lý - những người đã chối bỏ các công cụ Gauss nhưng lại rơi vào tội lỗi khác: sự cả tin về những mô hình dự đoán chính xác, chủ yếu là những sự trau chuốt xoay quanh quá trình phân phối ưu tiên ở Chương 14 - một dạng thức khác của Plato hóa. Tôi không thể tìm thấy người nào vừa có chiều sâu vừa có kỹ năng khoa học - người có thể nhìn vào thế giới ngẫu nhiên và hiểu được bản chất của nó, người có thể xem các tính toán như một công cụ hỗ trợ chứ không phải mục đích chính. Phải mất gần mười lăm năm tôi mới tìm thấy được nhà tư tưởng đó, người đã khiến cho nhiều thiên nga có màu xám: Mandelbrot - Benoit Mandelbrot vĩ đại.

Thiên Nga Đen

Chương 16: Mỹ Học Về Tính Ngẫu Nhiên

THƯ VIỆN CỦA MANDELBROT ■ GALILEO CÓ BỊ MÙ KHÔNG? ■ NƯỚC ĐỔ ĐẦU VỊT ■ PHÉP TỰ BIẾN ĐỔI AFIN (SELF AFFINITY) ■ CÁCH ĐỂ THẾ GIỚI TRỞ NÊN PHỨC TẠP MỘT CÁCH ĐƠN GIẢN, HOẶC TRỞ NÊN ĐƠN GIẢN MỘT CÁCH PHỨC TẠP

THI SĨ NGẪU NHIÊN

Đó là một buổi chiều buồn khi tôi ngửi thấy mùi sách cũ trong thư viện của Benoit Mandelbrot. Hôm đó là một ngày nóng bức của tháng 8 năm 2005, và nó đã làm tăng thêm mùi keo ẩm mốc của những cuốn sách tiếng Pháp cũ kỹ đó, gợi cảm giác nhớ nhung da diết. Tôi rất giỏi đè nén thứ cảm xúc nhớ nhung ấy, nhưng lại chẳng thể làm được gì khi chúng “đột kích” dưới hình thức âm nhạc hoặc mùi vị. Mùi những cuốn sách của Mandelbrot là mùi của văn học Pháp, của thư viện trong ngôi nhà bố mẹ tôi, của những thời khắc dạo quanh các hiệu sách và thư viện vào tuổi niên thiếu khi nhiều cuốn sách quanh tôi đều được viết (than ôi) bằng tiếng Pháp, khi tôi nghĩ rằng văn học là thứ quan trọng hơn tất thảy mọi thứ. (Tôi không còn tìm đến nhiều cuốn sách tiếng Pháp kể từ thời điểm đó). Dù tôi muốn nó trừu tượng đến mức nào thì văn học thời đó có sự hiện thân về mặt vật chất, nó có mùi và đây chính là nó.

Chiều hôm đó ảm đạm còn là vì Mandelbrot sắp chuyển đi nơi khác, khi tôi bắt đầu quen với việc gọi cho ông bất kỳ lúc nào chỉ để nhờ giải đáp thắc mắc của mình, ví dụ như vì sao người ta không nhận ra rằng quy luật 80/20 có thể trở thành 50/01. Mandelbrot quyết định chuyển đến Boston, không phải để nghỉ hưu mà để làm việc cho một trung tâm nghiên cứu do chính phủ tài trợ. Vì chuyển từ ngôi nhà thênh thang ở ngoại ô Westchester, New York để đến sống tại một căn hộ ở Cambridge nên ông đã bảo tôi đến lấy những bộ sách chọn lọc của ông.

Ngay cả tựa đề của những cuốn sách cũng gây cảm giác nhớ nhung. Tôi chất đầy những cuốn sách tiếng Pháp vào một thùng giấy, như bản in năm 1949 Matière et mémoire của Henri Bergson - có vẻ như Mandelbrot đã mua nó khi còn là sinh viên (ôi cái mùi!).

Sau nhiều lần nhắc đến tên ông đâu đó trong cuốn sách này, cuối cùng tôi xin chính thức giới thiệu Mandelbrot, chủ yếu với tư cách là người có tước vị hàn lâm học thuật mà tôi có thể nói chuyện chân thành nhất về sự ngẫu nhiên. Các nhà toán học về xác suất thống kê khác sẽ ném cho tôi các định lý với những cái tên tiếng Nga như “Sobolev”, “Kolmogorov”, ước số Wiener, hoặc sẽ bị mất phương hướng nếu không có chúng; họ hiếm khi đi vào trọng tâm vấn đề hoặc thoát ra khỏi “chiếc hộp” nhỏ bé của mình đủ lâu để xem xét các sai sót thực nghiệm của nó. Với Mandelbrot, mọi thứ hoàn toàn khác như thể hai chúng tôi là những người đồng hương được gặp lại nhau sau nhiều năm lưu đày biệt xứ, và có thể nói bằng thứ ngôn ngữ mẹ đẻ không chút lo lắng. Ông là người thầy “bằng xương bằng thịt” duy nhất mà tôi từng có - thầy giáo của tôi chủ yếu là những cuốn sách trong thư viện. Tôi không mấy tôn trọng các nhà toán học chuyên về tính bất định và thống kê học nên không muốn xem ai là thầy của mình cả. Trong suy nghĩ của tôi, các nhà toán học chuyên về tính ổn định chẳng có gì liên quan đến tính ngẫu nhiên. Mandelbrot đã cho tôi thấy rằng mình đã sai.

Ông nói thứ tiếng Pháp trang trọng và chính xác một cách khác thường, hệt như cách nói của những người Cận Đông thuộc thế hệ bố mẹ tôi hay các quý tộc của Cựu thế giới. Đôi khi, thứ tiếng Anh Mỹ nặng trịch nhưng rất chuẩn của ông nghe hơi kỳ cục. Ông cao to “quá khổ” (mặc dù tôi chưa bao giờ thấy ông ăn một bữa thịnh soạn nào) nhưng có khuôn mặt trẻ con với vẻ ngoài cường tráng.

Nhìn bề ngoài, mọi người sẽ nghĩ rằng điểm giống nhau giữa tôi và Mandelbrot là sự bất định dữ dội, tức các Thiên Nga Đen, và các khái niệm thống kê nhàm chán. Mặc dù chúng tôi cộng tác với nhau nhưng đây không phải nội dung được đề cập đối trong các cuộc thảo luận giữa hai người. Chúng tôi chủ yếu nói về văn chương, mỹ học hay lịch sử về những người có trí tuệ xuất chúng. Mandelbrot có thể kể những cầu chuyện về những nhân vật đầy ấn tượng mà ông đã hợp tác trong thế kỷ qua, nhưng không hiểu sao tôi vẫn thấy cá tính của các nhà khoa học không thú vị bằng cá tính của những người uyên bác trí rộng tài cao. Cũng như tôi, Mandelbrot quan tâm đến những người tao nhã lịch thiệp có khả năng kết hợp được những đặc điểm mà nhìn chung là không thể tồn tại cùng nhau. Người duy nhất mà ông thường nhắc đến là Baron Pierre Jean de Menasce mà ông đã gặp tại Princeton vào thập niên 50, khi đó là bạn cùng phòng của nhà vật lý Oppenheimer. De Menasce chính là kiểu người mà tôi quan tâm, là hiện thân của Thiên Nga Đen. Ông xuất thân từ tầng lớp thương gia giàu có người Do Thái Alexandria, nói tiếng Pháp và tiếng Ý giống như những người Cận Đông đầy phức tạp. Tổ tiên của ông đã dùng cách phát âm của Venice để đặt cho họ Ả Rập của mình, thêm vào đó tước hiệu cao quý của Hungary và biến thành dòng dõi hoàng tộc. De Menasce không chỉ cải đạo để theo Cơ đốc giáo mà còn trở thành một linh mục Dominica và một học giả vĩ đại về ngôn ngữ Xê-mít và Ba Tư. Mandelbrot luôn chất vấn tôi về Alexandria vì ông luôn tìm kiếm những nhân vật như thế.

Đúng vậy, những nhân vật có trí tuệ tinh thông chính là người mà tôi tìm kiếm trong đời. Người cha uyên bác của tôi - nếu còn sống, cũng chỉ lớn hơn Benoit M. hai tuần tuổi - rất thích bầu bạn với các vị linh mục dòng Tên vô cùng có học thức. Những vị khách này luôn chiếm chỗ của tôi ở bàn ăn khi đó. Tôi còn nhớ một người có bằng y khoa và bằng Tiến sĩ vật lý nhưng lại dạy tiếng Xy-ri (Aramaic) cho người dân địa phương tại Viện ngôn ngữ phương Đông Beirut. Công việc trước đó của ông là dạy môn vật lý cho trường trung học, và công việc trước đó nữa có lẽ là giảng dạy tại trường y. Sự uyên bác này gây cho cha tôi ấn tượng vô cùng manh mẽ hơn bất kỳ công trình khoa học nào. Có lẽ chút gien di truyền nào đó trong tôi đã thôi thúc bản thân mình phải tránh xa những kẻ phàm phu tục tử (bildungsphilisters).

Mặc dù Mandelbrot thường bộc lộ sự ngạc nhiên trước tính khí của những người có học vấn uyên bác nhưng kiêu căng tự phụ và những nhà khoa học xuất chúng như chẳng mấy ai biết đến, như người bạn cũ của Carleton Gajdusek, người đã khiến ông ấn tượng vì có khả năng phát hiện ra nguyên nhân của các căn bệnh nhiệt đới, có vẻ Mandelbrot chẳng hào hứng nói về mối quan hệ của mình với những người mà chúng ta gọi là các nhà khoa học vĩ đại. Phải mất một thời gian tôi mới phát hiện ra ông đã từng làm việc với một danh sách ấn tượng gồm các nhà khoa học ở hầu hết mọi lĩnh vực - thứ mà một kẻ khoa trương hẳn phải luôn mồm nhắc đến. Mặc dù đã làm việc với ông được vài năm, nhưng một ngày kia, khi đang trò chuyện với vợ ông, tôi mới phát hiện ra rằng ông đã có hai năm làm cộng tác viên toán học cho nhà tâm lý học Jean Piaget. Tôi còn sốc hơn nữa khi biết ông cũng đã từng làm việc với sử gia vĩ đại Fernand Braudel, nhưng có vẻ Mandelbrot không quan tâm đến Braudel. Ông không buồn thảo luận về John von Neuman với người mà ông hợp tác như một gã nghiên cứu sinh hệ sau tiến sĩ. Có một lần, tôi hỏi ông về Charles Tresser, một nhà vật lý vô danh mà tôi gặp tại một bữa tiệc - người đã viết về thuyết hỗn mang và bổ sung nguồn thu nhập cho nhà nghiên cứu của mình bằng cách làm bánh cho cửa hàng của người này ở gần thành phố New York. Ông nhấn mạnh: “un homme extraordinaire” (một người phi thường) và không ngớt lời khen ngợi Tresser. Nhưng khi được hỏi về một nhân vật nổi tiếng nào đó, ông trả lời, “Anh ta là một bon élève (sinh viên giỏi) gương mẫu với điểm số cao, không có chiều sâu, không có tầm nhìn”. Nhân vật đó là một người nhận giải Nobel.

QUAN ĐIỂM PLATO VỀ CÁC HÌNH TAM GIÁC

Bây giờ, vì sao tôi gọi công việc này là sự ngẫu nhiên Mandelbrot, hay sự ngẫu nhiên phân dạng? Từng mảnh ghép nhỏ của bài toán đã được nhắc đến trước đó bởi những người như Pareto, Yule và Zipf, nhưng chính Mandelbrot là người a) kết nối chúng lại với nhau, b) tạo ra mối liên hệ giữa tính ngẫu nhiên và hình học (và một phân nhánh đặc biệt ở đó), đồng thời c) đi đến kết luận tự nhiên về vấn đề đó. Quả thực, nhiều nhà toán học nổi tiếng hiện nay một phần là nhờ Mandelbrot đã đi sâu nghiên cứu các công trình của họ để phục vụ cho những tuyên bố của ông - chiến lược mà tôi đã áp dụng trong cuốn sách này. “Tôi phải hư cấu về các bậc tiền bối của mình để được mọi người nhìn nhận một cách nghiêm túc”, ông từng nói với tôi như thế, và đã sử dụng sự tin cậy của những nhân vật quyền lực và có ảnh hưởng như một công cụ tu từ. Một người hầu như lúc nào cũng có thể tìm kiếm một tư tưởng nào đó từ các bậc tiền bối của mình. Bạn có thể tìm thấy một người nào đó đã nghiên cứu về lý luận của bạn và sử dụng nghiên cứu đó để hỗ trợ cho chính mình. Mối liên hệ mang tính khoa học với một ý tưởng lớn, “brand name” (tên nhãn hiệu), sẽ thuộc về người có khả năng kết nối các điểm chứ không phải người chỉ thực hiện một quan sát ngẫu nhiên - thậm chí Charles Darwin, người đã được các nhà khoa học văn hóa thấp cho là “đã bịa đặt” về sự sống sót của những loài thích hợp nhất, không phải là người đầu tiên nói về điều này. Trong phần giới thiệu của cuốn Nguồn gốc muôn loài (The Origin of Species), ông đã viết rằng những sự kiện mà mình trình bày không nhất thiết phải nguyên bản, mà là những kết quả ông cho là “thú vị” (vì ông nhận xét nó với sự khiêm nhường đặc trưng thời Victoria). Cuối cùng, chính những người rút ra kết luận và nắm bắt được tầm quan trọng của các ý tưởng, nhìn thấy được giá trị thật sự của chúng sẽ là người chiến thắng. Họ là những người nói về chủ đề này.

Do đó, tôi sẽ mô tả về hình học của Mandelbrot.

Hình học tự nhiên

Hình tam giác, hình vuông, hình tròn và các khái niệm hình học khác khiến nhiều người buồn ngủ trong lớp học có lẽ là những khái niệm trong sáng và đẹp đẽ, nhưng có vẻ như chỉ xuất hiện trong suy nghĩ của các kiến trúc sư, các nhà thiết kế, các tòa nhà nghệ thuật hiện đại, và các giáo viên nhiều hơn so với chính bản chất của nó. Điều này chính xác, ngoại trừ một điều là hầu hết chúng ta đều không nhận ra. Các ngọn núi không phải là hình tam giác hay hình kim tự tháp; cây cối không phải là hình tròn; các đường thẳng hiếm khi xuất hiện ở khắp nơi. Mẹ Thiên Nhiên không tham dự các khóa học về hình học và cũng không đọc những cuốn sách về Euclid của Alexandria. Môn hình học của Mẹ Thiên Nhiên có hình dạng lởm chởm nhưng với một lôgic riêng rất dễ hiểu.

Tôi đã nói rằng chúng dường như thiên về Plato hóa, và chỉ nghĩ trong phạm vi những gì đã nghiên cứu: không ai, dù là thợ nề hay nhà triết học tự nhiên, có thể dễ dàng thoát khỏi tình trạng nô lệ đó. Hãy xem xét nội dung sau của Galileo vĩ đại, nếu không thì đó là của một người chuyên lật tẩy những gì dối trá: Cuốn sách vĩ đại về Thiên Nhiên luôn ở rộng mở trước mắt bạn và trong đó có chứa đựng triết học chân chính… Nhưng chúng ta không thể đọc nó trừ khi biết được ngôn ngữ và các nhân vật được viết trong đó…

Nó được viết bằng ngôn ngữ toán học và các nhân vật là các hình tam giác, hình tròn và các mô hình hình học khác.

Có đúng là Galileo bị mù không? Ngay cả Galileo vĩ đại, với toàn bộ tư tưởng độc lập của mình, vẫn không thể hiểu rõ được Mẹ Thiên Nhiên. Tôi tin rằng nhà ông ta có nhiều cửa sổ và rằng ông ta hay đi ra ngoài: lẽ ra Galileo nên hiểu rằng không thể dễ dàng tìm thấy các hình tam giác trong tự nhiên. Chúng ta bị tẩy não một cách quá dễ dàng.

Chúng ta hoặc là mù, hoặc dốt nát, hoặc cả hai. Rõ ràng, hình học của tự nhiên không phải là hình học của Euclid, và không ai, hầu như không một ai, nhìn thấy nó.

Điểm mù (tự nhiên) này giống với ngụy biện trò chơi - thứ khiến chúng ta cho rằng các sòng bạc đại diện cho tính ngẫu nhiên.

Tính phân dạng

Nhưng trước hết, xin mô tả về hình học phân dạng (Fractals). Sau đó, chúng ta sẽ chỉ ra mức độ liên quan của chúng với cái mà được gọi là định luật lũy thừa, hay định luật thang bậc.

Phân dạng (Fractal) là từ Mandelbrot dùng để mô tả đặc điểm hình học của những vật thể dạng thô và gãy vỡ - xuất phát từ tiếng La-tinh fractus, và có nguồn gốc của từ fractured. Tính phân dạng (fractality) là quá trình lặp lại các mô hình hình học ở nhiều tỷ lệ khác nhau, tạo ra ngày càng nhiều phiên bản nhỏ hơn của chúng. Trong một chừng mực nào đó, các phần nhỏ cũng giống với phần nguyên. Trong chương này, tôi sẽ cố gắng chỉ ra cách áp dụng phân dạng vào phân nhánh về tính bất định có mang tên Mandelbrot: sự ngẫu nhiên Mandelbrot.

Các vân lá trông như các nhánh; các nhánh trông như cây; các hòn đá trông như những ngọn núi nhỏ. Một vật thể khi thay đổi về kích thước sẽ không thay đổi về chất lượng. Nếu bạn nhìn bờ biển Anh từ trên máy bay, nó sẽ giống như những gì bạn nhìn thấy qua kính lúp. Đặc tính của phép tự biến đổi Afin này ám chỉ rằng có thể sử dụng một quy tắc tưởng chừng như ngắn gọn và đơn giản về tính lặp trên máy vi tính hoặc ngẫu nhiên để tạo ra hình dáng của tính phức tạp tưởng chừng như vĩ đại. Điều này có ích cho các phép đồ họa máy tính, nhưng quan trọng hơn, đây chính là cách vận hành của tự nhiên. Mandelbrot đã thiết kế ra vật thể toán học mà ngày nay được biết đến với tên gọi là tập hợp Mandelbrot, đối tượng nổi tiếng nhất trong lịch sử toán học. Nó trở nên phổ biến với những người theo thuyết hỗn mang vì đã tạo ra các hình ảnh về độ phức tạp ngày càng tăng bằng cách sử dụng quy tắc đệ quy nhỏ một cách dễ nhầm lẫn; đệ quy có nghĩa là thứ có thể tái ứng dụng với chính nó một cách không giới hạn. Bạn có thể nhìn vào tập hợp này với các độ phân giải ngày càng nhỏ không bao giờ kết thúc; bạn sẽ luôn nhìn thấy những hình ảnh có thể nhận biết được. Những hình ảnh đó không bao giờ giống nhau nhưng lại có mối quan hệ với nhau, một sự tương đồng mạnh mẽ giữa các nhóm cùng họ.

Các đối tượng này có vai trò trong lĩnh vực mỹ học. Hãy xem xét các ứng dụng sau:

Nghệ thuật thị giác: Hầu hết các đối tượng được tạo ra từ máy vi tính đều dựa trên một phiên bản nào đó từ hình học phân dạng của Mandelbrot. Chúng ta cũng có thể nhìn thấy hình học phân dạng trong lĩnh vực kiến trúc, hội họa, và nhiều tác phẩm nghệ thuật thị giác khác - dĩ nhiên là không được kết hợp một cách có ý thức bởi người tạo ra tác phẩm đó.

Âm nhạc: Hãy ngâm nga phần mở đầu bốn nốt trong bản giao hưởng thứ năm của Beethoven: ta-ta-ta-ta. Sau đó thay mỗi nốt bằng chính phần mở đầu bốn nốt đó để tạo ra một nhịp điệu gồm mười sáu nốt. Bạn sẽ thấy (hay nói đúng hơn là nghe) mỗi làn sóng nhỏ sẽ giống với làn sóng lớn ban đầu. Ví dụ, Bach và Mahler đã viết các phần phụ giống với những phần lớn đầu tiên nơi các phần phụ đó được hình thành.

Thơ: Ví dụ, thơ của Emily Dickinson là một kiểu phân dạng: phần lớn giống với phần nhỏ. Theo một nhà bình luận, thơ của bà là “một sự kết hợp đầy ý thức giữa các cách phát âm, nhịp thơ, lối nói tu tù; và ngữ điệu”.

Ban đầu, hình học phân dạng đã khiến Benoit M. trở thành “kẻ lạc loài” trong tổ chức toán học đó. Các nhà toán học Pháp khiếp sợ nó. Cái gì? Lạy chúa! Điều này chẳng khác nào trình chiếu một bộ phim khiêu dâm cho những người phụ nữ thế hệ bà tôi - những người mộ đạo thuộc Giáo hội Chính thống tại ngôi làng cổ Amioun. Vì thế, Mandelbrot đã làm việc với tư cách một nhà trí thức tị nạn tại một trung tâm nghiên cứu IBM ở phía bắc New York. Đó là tình huống f*** you money vì IBM cho phép ông làm bất cứ thứ gì ông muốn.

Nhưng đại đa số công chúng (chủ yếu là các chuyên viên tin học) đều hiểu được điều này. Cuốn sách The Fractal Geometry of Nature (Tạm dịch: Hình học phân dạng của tự nhiên) của Mandelbrot đã gây chú ý khi ra mắt lần đầu cách đây một phần tư thế kỷ. Nó lan rộng khắp các giới văn nghệ sĩ và dẫn đến nhiều nghiên cứu về mỹ học, thiết kế kiến trúc, thậm chí trong ứng dụng công nghiệp lớn. Benoit M. còn được mời làm giáo sư về y học! Giả sử là các lá phổi đều tự đồng dạng. Những buổi nói chuyện của ông truyền đi khắp giới nghệ sĩ và người ta gọi ông là “Ngôi sao nhạc rock” trong lĩnh vực toán học. Thời đại vi tính đã giúp ông trở thành một trong những nhà toán học có ảnh hưởng nhất là trong lịch sử nếu xét trong phạm vi các ứng dụng của ông, nhưng mãi về sau ông mới được tháp ngà công nhận. Ngoài tính phổ biến, chúng ta sẽ thấy công trình của ông tạo ra một đặc tính khác thường: nó vô cùng dễ hiểu.

Xin nói vắn tắt về tiểu sử của ông. Năm 1936, vào lứa tuổi 12, Mandelbrot rời Warsaw đến Pháp. Vì hoàn cảnh, ông đã may mắn thoát khỏi nền giáo dục truyền thống xứ Gô-loa với những bài tập đại số chán ngắt và phần lớn là tự học. Ông chịu ảnh hưởng sâu sắc bởi tư tưởng của người chú là Szolem, thành viên xuất chúng của tổ chức toán học Pháp và là giáo sư của trường College de France. Về sau, Benoit M. định cư tại Mỹ, dành phần lớn cuộc đời mình hoạt động như một nhà khoa học công nghiệp, với một vài công việc nghiên cứu học thuật nhất thời khác. Máy vi tính có hai vai trò trong lĩnh vực khoa học mới mà Mandelbrot đã giúp tạo ra. Thứ nhất, như chúng ta đã thấy, các chủ thể phân dạng có thể được tạo ra với một quy tắc đơn giản được áp dụng cho bản thân chúng, khiến chúng trở nên lý tưởng cho hoạt động tự động của máy vi tính (hoặc Mẹ Thiên Nhiên). Thứ hai, trong quá trình hình thành các khả năng trực giác về thị giác, có một mối quan hệ biện chứng giữa nhà toán học đó và các vật thể được tạo ra.

Bây giờ, hãy cùng xem cách nó mang chúng ta đến với tính ngẫu nhiên. Trên thực tế, chính xác suất là chuyên môn mà Mandelbrot đã bắt đầu sự nghiệp của mình.

Một cách tiếp cận bằng mắt với Extremistan/Mediocristan

Tôi đang nhìn vào tấm thảm trải sàn trong phòng làm việc của mình. Nếu nhìn nó bằng kính hiển vi, tôi sẽ thấy một “địa hình” rất gồ ghề. Nếu tôi nhìn nó bằng kính lúp, “địa hình” đó sẽ nhẵn hơn nhưng vẫn không được bằng phẳng cho lắm. Nhưng khi tôi đứng thẳng người nhìn xuống, tấm thảm trở nên đồng nhất - gần như nhẵn mịn như một tờ giấy. Khi được nhìn bằng mắt thường, tấm thảm tương ứng với Mediocristan và luật số lớn: tôi đang nhìn thấy tổng các chuyển động sóng, và các chuyển động sóng này kết thúc. Trường hợp này giống với sự bất định thuộc đường cong Gauss: lý do khiến tách cà phê của tôi không chuyển động đột ngột là vì tổ hợp tất cả các vật thể chuyển động bên trong nó trở nên phẳng lặng. Tương tự, bạn đạt đến các trạng thái ổn định nhờ bổ sung các yếu tố bất định nhỏ thuộc đường cong Gauss: đây chính là luật số lớn.

Đường cong Gauss không phải là tự đồng dạng, và đó là lý do tách cà phê của tôi không nhảy trên bàn.

Bây giờ, hãy thực hiện một chuyến đi núi. Dù bạn đi trên độ cao nào trên bề mặt trái đất thì nó vẫn rất lởm chởm. Điều này lại càng đúng với độ cao 30.0 feet. Khi bay trên dãy Alps, bạn sẽ nhìn thấy những ngọn núi lởm chởm như những viên đá nhỏ. Vì thế, một số bề mặt không thuộc Mediocristan, và việc thay đổi độ phân giải sẽ không làm cho chúng trở nên nhẵn mịn/phẳng lặng hơn. (Lưu ý rằng hiệu ứng này chỉ biến mất khi bạn càng đi lên các độ cao cực độ hơn. Theo quan sát của người đứng trên không gian, hành tinh của chúng ta trông thật nhẵn mịn, nhưng đó là vì nó quá nhỏ. Nếu trở thành một hành tinh lớn hơn, nó sẽ có những ngọn núi cao hơn cả dãy Himalaya, và khi đó người ta cần phải đứng ở vị trí quan sát xa hơn nữa để thấy nó nhẵn nhụi. Tương tự, nếu hành tinh này có đông dân số hơn, và thậm chí vẫn duy trì mức tài sản bình quân tương tự, khi đó có thể sẽ có một người giàu hơn rất nhiều so với Bill Gates).

Minh họa 11 và 12 chứng minh cho quan điểm trên: một người quan sát nhìn vào bức tranh đầu tiên có thể nghĩ đó là nắp ống kính (máy ảnh) rơi trên nền đất.

Hãy nhớ lại thảo luận của chúng tôi về bờ biển Anh. Nếu bạn ngồi trên máy bay nhìn xuống, các đường quanh của nó không khác mấy so với các đường cong nhìn thấy trên bãi biển. Sự thay đổi về tỷ lệ không làm thay đổi hình thù hoặc mức độ nhẵn mịn của chúng.

Nước đổ đầu vịt

Hình học phân dạng có liên quan gì đến sự phân bổ tài sản, kích cỡ các thành phố, doanh thu trên các thị trường tài chính, con số thương vong trong chiến tranh, hay kích cỡ các hành tinh? Hãy cùng kết nối các điểm này lại với nhau.

Vấn đề mấu chốt ở đây là sự phân dạng có các ước số thống kê hoặc bằng số mà (trong chừng mực nào đỏ) được bảo toàn khắp các tỷ lệ - tỷ lệ đều giống nhau, không như đường cong Gauss. Minh họa 13 sẽ trình bày một cách nhìn khác về sự tự đồng dạng. Như chúng ta đã thấy ở Chương 15, những người cực giàu cũng giống như những người giàu, chỉ khác là họ giàu hơn thôi - tài sản không phụ thuộc vào tỷ lệ.

Minh họa 11

Rõ ràng, đây là một nắp ống kính (máy ảnh) rơi trên nền đất.

Vào thập niên 60, Mandelbrot đã trình bày các ý tưởng của mình về giá cả hàng hóa và chứng khoán với cơ quan kinh tế học, và các nhà kinh tế tài chính đều rất hào hứng với nó. Năm 1963, George Shultz, vị chủ nhiệm khoa khi đó của trường kinh doanh thuộc Đại học Chicago, đã đề nghị Mandelbrot làm giảng sư cho trường, về sau, chính George Shultz đã trở thành Bộ trưởng Bộ ngoại giao dưới thời Ronald Reagan.

Một tối nọ, Shultz gọi điện cho Mandelbrot xin hủy bỏ lời đề nghị đó.

Vào thời điểm tôi viết cuốn sách này, tức 44 năm sau, không có gì mới xảy ra trong lĩnh vực kinh tế học và thống kê khoa học xã hội - ngoại trừ sự tầm phào được tô điểm với cách nhìn nhận thế giới như thể chúng ta chỉ phụ thuộc vào sự ngẫu nhiên ôn hòa - và do đó người ta bắt đầu tổ chức trao giải Nobel. Một số tài liệu được viết bởi những người không hiểu được luận điểm trung tâm của cuốn sách này đã cung cấp “bằng chứng” cho thấy Mandelbrot đã sai - bạn luôn có thể tạo ra các dữ liệu để “cũng cố” quan điểm cho rằng quá trình cơ bản đều thuộc về đường cong Gauss bằng cách tìm thấy những thời điểm không có các biến cố hiếm, hệt như cách bạn nhìn thấy không có ai giết ai cả và sử dụng nó làm “bằng chứng” cho hành vi lương thiện. Bởi tính bất cân xứng với phương pháp quy nạp, tôi xin nhắc lại rằng chúng ta dễ dàng chối bỏ một đường cong hình chuông hơn chấp nhận nó, cũng giống như dễ dàng chối bỏ sự ngây thơ vô tội; ngược lại, chúng ta lại khó chấp nhận một phân dạng? Vì sao? Vì một sự kiện đơn lẻ có thể bác bỏ tranh luận rằng chúng ta đối phó với một đường cong hình chuông Gauss.

Minh họa 12

Thật ra, vật thể đó không phải là nắp ống kính (máy ảnh). Hai hình này minh họa cho sự bất biến về tỷ lệ: địa hình này mang tính phân dạng (fractal). Hãy so sánh nó với các vật thể do con người tạo ra như xe hơi hay nhà ở. Nguồn: Giáo sư Stephen W. Wheatcraff, University of Nevada, Reno.

Tóm lại, cách đây bốn thập kỷ, Mandelbrot đã trao “những viên ngọc trai” cho các nhà kinh tế và những kẻ “phàm phu tục tử” nhưng đã bị từ chối vì “chúng” quá tốt đối với họ. Người xưa có câu “margaritas ante porcos”, hay còn gọi là “nước đổ đầu vịt”.

Trong phần còn lại của chương này, tôi sẽ giải thích lý do của việc nên chứng thực vì sao phân dạng của Manddbrot là yếu tố đại diện cho phần lớn sự ngẫu nhiên mà không cần phải chấp nhận lợi ích cụ thể của chúng. Phân dạng phải là một xác lập mặc định, một phép tính xấp xỉ, một khuôn khổ. Chúng không giải được bài toán Thiên Nga Đen và không thể biến tất cả các Thiên Nga Đen thành những sự kiện có thể dự đoán được, nhưng có khả năng làm giảm đáng kể tác động của hiện tượng Thiên Nga Đen bằng cách giúp ta hình dung về chúng. (Nó biến Thiên Nga Đen thành thiên nga xám. Sao lại xám? Bởi chỉ có đường cong Gauss mới có thể mang đến cho bạn sự ổn định. Sẽ bàn đến nó sau).

TÍNH LÔGIC CỦA SỰ NGẪU NHIÊN PHÂN DẠNG (KÈM THEO CẢNH BÁO) 72

Trong các danh sách tài sản ở Chương 15, tôi đã chỉ ra tính lôgic của một phân phối phân dạng: nếu tài sản tăng gấp đôi từ 1 triệu lên 2 triệu, khả năng số người có số tiền đó sẽ được chia làm bốn, tức 22. Nếu số mũ là 1, khi đó, khả năng tài sản đó sẽ được chia đôi. Số mũ đó được gọi là “lũy thừa” (đó là lý do mọi người sử dụng thuật ngữ định luật lũy thừa). Cứ cho là số lần xảy ra cao hơn một mức nhất là định nào đó là “mức trội” (exceedance) - mức trội của hai triệu là số người có khối tài sản trị giá hơn hai triệu. Một thuộc tính chính của các phân dạng này (hay còn gọi là tính thang bậc) là tỷ lệ của hai mức trội 73 sẽ trở thành tỷ lệ của hai số đó trên lũy thừa âm của hàm mũ lũy thừa đó.

Chúng ta hãy minh họa điều này. Giả sử bạn “nghĩ” rằng chỉ có 96 cuốn sách/năm bán được hơn 250.000 bản (theo số liệu của năm vừa rồi), và rằng số mũ đó vào khoảng 1,5. Bạn có thể tiến hành ngoại suy để đoán được rằng khoảng 34 cuốn sách sẽ bán được hơn 500.000 bản - đơn giản là 96 lần (500.000/250.000). Chúng ta có thể tiếp tục, và lưu ý rằng khoảng 8 cuốn sách bán được hơn 1 triệu bản, ở đây là 96 lần của (500.000/250.000)-1,5. Chúng ta có thể tiếp tục, và lưu ý rằng khoảng 8 cuốn sách phải bán được hơn 1 triệu bản, ở đây là 96 lần của 0.000.000/250.000)-1,5.

Minh họa 13: Mô hình thống kê phân dạng thuần túy

Mức độ bất công ở 16 phần phụ của biểu đồ đều bằng nhau. Trong thế giới Gauss, những chênh lệch về tài sản (hoặc bất kỳ khối lượng nào khác) sẽ giảm khi bạn nhìn vào giới hạn phía trên - vì thế các tỷ phú có sự tương đồng với nhau hơn so với các triệu phú, và các triệu phú có sự tương đồng với nhau hơn so với tầng lớp trung lưu. Nói tóm lại, sự thiếu công bằng này ở các mức tài sản chính là sự tự đồng dạng về thống kê.

Tôi xin chỉ ra các số mũ khác nhau đối với một chuỗi các hiện tượng.

Xin nói thẳng rằng các số mũ này không có nhiều ý nghĩa về độ chính xác của các con số. Chúng ta chứng kiến ngay đây, nhưng lúc này hãy lưu ý rằng chúng ta không quan sát mà chỉ đoán các thông số này, hoặc suy đoán chúng cho các thông tin thống kê, điều nay đôi khi khiến chúng ta khó biết được các thông số thật sự - nếu như trên thực tế chúng có tồn tại. Trước tiên, chúng ta hãy kiểm tra các kết quả thực tế của một số mũ.

Bảng 2 minh họa tác động của cái gọi là “xác suất cực nhỏ, tác động cực lớn”. Nó thể hiện những đóng góp của các mức 1% và 20% vào tổng thể. Số mũ càng thấp thì các mức đóng góp này càng cao. Nhưng hãy nhìn vào mức độ nhạy cảm của quy trình này: với số mũ dao động giữa 1,1 và 1,3, mức đóng góp đó đã thay đổi từ 66% xuống 34% so với tổng thể. Chỉ chênh nhau 0,2 nhưng kết quả đã thay đổi một cách rõ rệt - và sự chênh lệch đó có thể là do sai số trong một phép đo đơn giản. Sự khác biệt này không phải là không đáng kể: giả sử rằng chúng ta không có khái niệm cụ thể nào về hàm số mũ đó vì không thể trực tiếp đo được nó. Tất cả những gì chúng ta phải làm là dự đoán từ dữ liệu quá khứ hoặc dựa trên những lý thuyết nào cho phép xây dựng được mô hình giúp chúng ta có được ý tưởng nào đó - nhưng những mô hình này có lẽ đã giấu đi các điểm yếu - những điểm giúp chúng ta không mù quáng áp dụng chúng vào thực tiễn cuộc sống.

Bảng 2: Số mũ được giả định cho các hiện tượng khác nhau

Hiện tượng       Số mũ giả định

(độ xấp xỉ không chính xác)

Mức độ sử dụng thường xuyên của các từ      1,2

Số lượng kết quả thành công trên các trang web 1,4

Số lượng sách bán ra tại Mỹ      1,5

Số cuộc gọi nhận được      1,22

Mức độ ảnh hưởng của các trận động đất      2,8

Đường kính của các hình tròn trên mặt trăng      2,14

Cường độ của các vụ nổ giải phóng năng lượng      0,8

Phạm vi ảnh hưởng của các cuộc chiến      0,8

Trị giá tài sản của người Mỹ      1,1

Số người/họ       1

Dân số của các thành phố của Hoa Kỹ      1,3

Các biến động trên thị trường       3 (trở xuống)

Quy mô công ty      1,5

Số thương vong trong các cuộc tấn công khủng bố 2 (nhưng có thể thấp hơn rất nhiều)

Nguồn M.E.J, Newman (2005) và các tính toán của tác giả này.

Bảng 3: Ý nghĩa của sỗ mũ

Số mũ      Phần của nhóm 1 % dẫn đầu      Phần của nhóm 2% dẫn đầu

1      99,99%*       99,99%

1,1      66%      86%

1,2      47%      76%

1,3      34%      69%

1,4      27%      63%

1,5      22%      58%

2      10%      45%

2,5      6%      38%

3      4,6%      34%

* Rõ ràng, bạn không quan sát 100% trong một ví dụ giới hạn.

Vì thế, hãy nhớ rằng hàm mũ 1,5 là một con số xấp xỉ, rằng nó khó tính toán, rằng nó không từ trên trời rơi xuống - ít nhất là không dễ dàng có được nó, và rằng bạn sẽ mắc phải một sai số lấy mẫu rất lớn. Bạn sẽ quan sát thấy rằng số lượng sách bán trên 1 triệu bản thường không bao giờ là 8 cuốn - nó có thể là 20 cuốn hoặc chỉ có 2 cuốn.

Quan trọng hơn, hàm mũ này bắt đầu ứng dụng với một con số được gọi là “crossover”, (chuỗi phối hợp để thay đổi giá trị và tạo ra các chuỗi mới trong vị trí của chúng) và chỉ ra những con số lớn hơn chuỗi phối hợp này. Có lẽ nó bắt đầu với 200.000 cuốn sách, hoặc có lẽ chỉ 400.000 cuốn.

Tương tự, tài sản cũng có nhiều thuộc tính khác nhau hơn - ví dụ 600 triệu đô-la, khi sự bất bình đẳng gia tăng - so với mức dưới một con số như thế. Làm cách nào bạn biết được điểm “crossover” nằm ở đâu? Đây là một vấn đề. Tôi và các đồng nghiệp của mình đã làm việc với khoảng 20 triệu mẫu dữ liệu tài chính. Tất cả đều có cùng một tập hợp dữ liệu, tuy nhiên, chúng tôi không bao giờ thống nhất một cách chính xác được hàm mũ nào có trong các tập hợp dữ liệu của mình. Chúng tôi biết rằng các dữ liệu đó đã tiết lộ một định luật lũy thừa fractal, nhưng hiểu rằng không ai có thể đưa ra một con số chính xác. Nhưng việc biết rõ - rằng sự phân phối đó có tính thang bậc và phân dạng - cũng đủ để cho chúng tôi vận hành và đưa ra các quyết định.

Bài toán cận trên (Upper Bound)

Một số người đã nghiên cứu và chấp nhận mức phân dạng “đến một điểm”. Họ tranh luận rằng tài sản, doanh số bán sách, và lợi nhuận thị trường đều có một mức nhất định khi mọi thứ không còn phân dạng nữa. “Sai số cụt” (truncation) là những gì họ đã đề xuất. Tôi đồng ý rằng có một mức nơi tính phân dạng có thể sẽ dừng lại, nhưng là mức nào? Việc nói rằng có một giới hạn trên nhưng tôi không biết nó cao đến mức nào, và việc nói rằng không có giới hạn nào chứa các hậu quả giống nhau trên thực tế. Việc đề xuất một giới hạn trên là hết sức không an toàn. Bạn có thể nói, hãy phân tích mức tài sản cao nhất trị giá 150 tỷ đô-la. Sau đó, một người khác cũng có thể nói, “Sao không phải là 151 tỷ đô-la”? Hay “Sao không phải là 152 tỷ đô-la”? Chúng ta cũng có thể xét đến trường hợp biến số đó là không giới hạn.

Hãy cẩn thận về độ chính xác

Tôi đã học được một vài thủ thuật từ các trải nghiệm: bất kỳ số mũ nào tôi cố đo cho được đều có thể bị đánh giá quá cao (hãy nhớ lại rằng một số mũ cao sẽ có vai trò thấp đối với các độ lệch lớn) - những gì bạn nhìn thấy có thể không mang yếu tố Thiên Nga Đen hơn những gì bạn không nhìn thấy. Tôi gọi đây là bài toán ngụy trang (the masquerade problem).

Giả sử tôi tạo ra một quy trình có một số mũ là 1,7. Bạn không nhìn thấy những thứ bên trong công cụ đó, chỉ thấy dữ liệu xuất hiện. Nếu tôi hỏi bạn số mũ đó là gì, nhiều khả năng bạn sẽ tính toán được ra một con số đại loại 2,4. Bạn sẽ vẫn làm thế dù có cả triệu điểm dữ liệu. Nguyên nhân là do phải mất một thời gian dài thì một số quy trình phân dạng mới bộc lộ các thuộc tính của chúng, và bạn sẽ đánh giá thấp mức độ nghiêm trọng của cú sốc đó.

Đôi khi, một phân dạng có thể khiến bạn tin rằng nó là đường cong Gauss, đặc biệt khi điểm cắt bắt đầu ở một con số lớn hơn. Với chức năng đo lường phân phối xác suất ngẫu nhiên, các độ lệch cực đại kiểu đó sẽ đủ hiếm để “hun khói” bạn: bạn không nhận ra được sự phân phối đó là một phân dạng.

Trở lại với vũng nước

Như bạn đã thấy, chúng ta gặp khó khăn trong việc biết về các thông số của bất kỳ mô hình nào được cho là vận hành thế giới. Vì thế, với Extremistan, bài toán quy nạp lại xuất hiện, lần này thậm chí còn ở mức đáng kể hơn so với bất kỳ thời điểm nào trước đó trong cuốn sách này.

Đơn giản, nếu là phân dạng, một cơ chế có thể tạo ra các giá trị lớn; do đó, phạm vi ảnh hưởng của các độ lệch lớn là có thể xảy ra, nhưng rất khó biết được chính xác mức độ ảnh hưởng và chu kỳ xảy ra của chúng. Điều này giống với bài toán về vũng nước: vũng nước đó có thể được tạo ra từ nhiều viên đá. Là một người đi từ thực tế đến các mô hình giải thích khả thi, tôi đối mặt với một khối lượng vấn đề hoàn toàn khác với những người đi theo quy trình ngược lại.

Tôi chỉ đọc ba cuối sách “khoa học đại chúng” tóm tắt về nghiên cứu đó trong các hệ thống phức tạp: Tính phổ cập của Mark Buchanan, Critical Mass (Khối lượng tới hạn) của Philip Ball, và Why Most Things Fail (Vì sao hầu hết mọi thứ đều thất bại) của Paul Ormerod. Ba tác giả này thể hiện thế giới khoa học xã hội như là một nơi chứa đầy định luật lũy thừa, một quan điểm mà tôi hầu như hoàn toàn đồng ý. Họ cũng tuyên bố rằng ở đó có tính vạn vật (universality) của nhiều trong số các hiện tượng này, rằng có một sự tương đồng tuyệt vời giữa các quy trình khác nhau trong tự nhiên và hành vi của các nhóm xã hội, điều mà tôi cũng tán thành. Trong các nghiên cứu của mình, họ dẫn chứng bằng nhiều lý thuyết về các mạng lưới và chỉ ra được sự tương ứng tuyệt vời giữa các hiện tượng được coi là quyết định trong khoa học tự nhiên và tổ chức tự thân của các nhóm xã hội. Họ kết hợp các quy trình tạo ra hình thác nước, những ảnh hưởng xấu trong xã hội, và những thứ họ gọi là các thác nước thông tin - điều mà tôi cũng đồng ý.

Tính vạn vật là một trong những nguyên nhân khiến các nhà vật lý học nhận thấy định luật lũy thừa có liên quan đến các điểm tới hạn là điều đặc biệt thú vị. Ở đây có nhiều tình huống, cả trong lý thuyết các hệ thống động lực lẫn cơ học thống kê, nơi mà nhiều thuộc tính của động lực học quanh các điểm tới hạn đều phụ thuộc vào các chi tiết của hệ thống động lực cơ bản đó. Số mũ ở điểm tới hạn có thể giống đối với nhiều hệ thống trong cùng nhóm, cho dù nhiều khía cạnh khác của hệ thống đó có khác biệt đi nữa. Tôi hầu như đồng ý với khái niệm về tính vạn vật này. Rốt cuộc, cả ba tác giả đều khuyến khích chúng ta ứng dụng các kỹ thuật của vật lý thống kê, né tránh toán kinh tế và các phân phối không mang tính thang bậc theo kiểu đường cong Gauss như tránh dịch bệnh, và tôi vô cùng đồng ý với họ.

Nhưng bằng cách sản sinh và tăng cường độ chính xác, cả ba tác giả đều rơi vào cái bẫy của việc không phân biệt được giữa quy trình hướng về phía trước và quy trình ngược về sau (giữa vấn đề này và một vấn đề ngược lại với nó) - đối với tôi, đây chính là tội lỗi lớn nhất về khoa học và nhận thức luận. Nhưng không chỉ riêng ba tác giả này; hầu như những ai làm việc với các dữ liệu nhưng không đưa ra quyết định dựa trên những dữ liệu đó đều có xu hướng mắc cùng tội lỗi này - một biến thể của lối liên tưởng ngụy biện. Khi không có một quy trình phản hồi, bạn nhìn vào các mô hình và cho rằng chúng chứng thực cho thực tại. Tôi tin vào ý tưởng của ba cuốn sách này, nhưng không tin tưởng vào cách chúng được sử dụng - và dĩ nhiên là không tin vào độ chính xác mà các tác giả gán cho chúng. Trên thực tế, lý thuyết về độ phức tạp cần phải khiến cho chúng ta nghi ngờ hơn đối với các tuyên bố khoa học về các mô hình thực tiễn chính xác. Nó không khiến cho tất cả các thiên nga đều có màu trắng, và là thứ có thể dự đoán được: nó chỉ khiến cho thiên nga có màu xám, và chỉ màu xám mà thôi.

Như tôi đã nói trước đó, về mặt nhận thức luận, thế giới đúng là một nơi hoàn toàn khác đối với một người theo chủ nghĩa kinh nghiệm từ dưới lên. Chúng ta không có sự xa xỉ được ngồi xuống để đọc phương trình chi phối hành tinh này, mà chỉ quan sát dữ liệu và đưa ra giả định về quy trình thật sự của nó, và “định cỡ” bằng cách điều chỉnh phương trình của mình theo thông tin bổ sung. Khi các sự kiện tự xuất hiện trước chúng ta, chúng ta sẽ so sánh những gì nhìn thấy với những gì được mong đợi nhìn thấy. Đó luôn là một quy trình xoàng xĩnh, đặc biệt đối với những ai nhận thức được lối liên tưởng ngụy biện, để phát hiện ra rằng lịch sử di chuyển về phía trước chứ không phải ngược về sau. Người ta cho rằng các doanh nhân là những người rất có tính tự trọng cao, nhưng khi nhắc đến sự khác biệt giữa quyết định và kết quả, giữa các mô hình chính xác và thực tiễn, họ cũng dễ dàng bị bẽ mặt.

Những gì tôi muốn nói là sự mờ đục, sự không hoàn chỉnh của thông tin, sự vô hình của những gì tạo ra thế giới. Lịch sử không cho chúng ta nhìn thấy suy nghĩ của nó - chúng ta cần phải đoán những gì bên trong nó.

Từ mô tả đến thực tế

Ý tưởng trên kết nối tất cả các phần của cuốn sách này. Trong khi nhiều người nghiên cứu về tâm lý học, toán học hay thuyết tiến hóa và tìm cách áp dụng vào kinh doanh thì tôi xin đề xuất điều hoàn toàn ngược lại: hãy nghiên cứu tính bất định mạnh mẽ chưa được thể hiện trên thị trường như một phương tiện để hiểu biết sâu sắc về bản chất của sự ngẫu nhiên được ứng dụng trong tâm lý học, xác suất, toán học, lý thuyết ra quyết định (decision theory), và thậm chí vật lý thống kê. Bạn sẽ nhìn thấy được những biểu hiện không trung thực của lối liên tưởng ngụy biện, ngụy biện trò chơi, và những sai sót lớn của chủ quan kiến thức Plato từ cách mô tả cho đến thực tế.

Lần đầu tiên khi gặp Mandelbrot, tôi đã hỏi ông vì sao một nhà khoa học có uy tín như ông hẳn phải có nhiều thứ giá trị hơn để làm lại quan tâm đến một chủ đề tầm thường như tài chính. Tôi cho rằng tài chính và kinh tế chỉ là nơi người ta học hỏi từ các hiện tượng thực nghiệm và làm đầy tài khoản ngân hàng của mình trước khi tính đến những việc tốt đẹp và to tát hơn. Mandelbrot trả lời rằng “Dữ liệu, đó là một mỏ vàng dữ liệu”. Quả thực, mọi người quên rằng ông bắt đầu với kinh tế học trước khi chuyển sang vật lý và hình học tự nhiên. Làm việc với nguồn dữ liệu dồi dào như thế khiến chúng ta thấy mình trở nên xoàng xĩnh; nó mang đến khả năng hiểu biết bằng trực giác về sai sót sau: đi sai hướng trên con đường giữa mô tả và thực tế.

Bài toán về một phân môn nhỏ của thống kê học có liên quan đến dữ liệu mang tính chu kỳ - circular statistics - (mà chúng ta cũng có thể gọi là luận cứ/đối số hồi quy thống kê - statistical regress argument) như sau. Ví dụ, bạn cần các dữ liệu quá khứ để biết một phân phối xác suất là thuộc đường cong Gauss, phân dạng hay một thứ gì khác. Bạn cần phải biết mình có đủ dữ liệu để hỗ trợ cho tuyên bố của mình hay không. Làm thế nào biết được chúng ta có đủ dữ liệu hay không? Từ sự phân phối xác suất đó - một phân phối sẽ nói cho bạn biết là có đủ dữ liệu để “tạo sự tự tin” về những gì bạn sắp suy luận. Nếu đó là đường cong hình chuông Gauss thì chỉ cần một vài điểm là đủ (một lần nữa luật số lớn). Và làm thế nào biết được sự phân phối đó là đường cong Gauss? Chính là từ dữ liệu. Vì thế, chúng ta cần có dữ liệu để biết phân phối xác suất đó là gì, và một phân phối xác suất sẽ cho chúng ta biết mình cần bao nhiều dữ liệu. Điều này gây ra một đối số hồi quy khốc liệt.

Sự hồi quy này sẽ không xảy ra nếu bạn giả định trước rằng sự phân phối đó thuộc đường cong Gauss. Vì một lý do nào đó, có thể đường cong Gauss sẽ tạo ra các thuộc tính của nó một cách dễ dàng. Điều này không xảy ra với các phân phối thuộc Extremistan. Vì thế, việc chọn đường cong Gauss trong khi dẫn chứng bằng một quy luật chung nào đó có vẻ như sẽ diễn ra thuận lợi. Đường cong Gauss được dùng như một phân phối mặc định vì chính nguyên nhân đó. Như tôi đã nhắc đi nhắc lại, việc giả định trước được ứng dụng của đường cong này có thể có tác dụng với một số lĩnh vực nhỏ như thống kê về tội phạm, tỷ lệ tử vong, những vấn đề thuộc Mediocristan, nhưng không dành cho các dữ liệu lịch sử về những đặc tính ẩn và những vấn đề thuộc Extremistan.

Vậy sao các nhà thống kê làm việc với các dữ liệu lịch sử lại không nhận biết về vấn đề này? Thứ nhất, họ không muốn nghe rằng toàn bộ công việc của họ đã bị trì hoãn bởi một tài toán quy nạp. Thứ hai, họ không phải đối mặt với kết quả dự đoán của mình trong những hoàn cảnh khắc nghiệt. Như chúng ta đã chứng kiến ở cuộc thi Makridakis, các nhà thống kê đều dựa vào lối liên tưởng ngụy biện, nhưng lại không muốn nghe về nó.

MỘT LẦN NỮA, HÃY THẬN TRỌNG VỚI CÁC NHÀ DỰ ĐOÁN

Tôi xin đưa vấn đề này lên mức cao hơn. Như đã được đề cập trước đó, nhiều mô hình hiện đại tìm cách giải thích về nguồn gốc của Extremistan. Quả thực, chúng được chia thành hai lớp nhóm lớn, nhưng đôi khi vẫn có thêm các phương pháp tiếp cận khác. Nhóm thứ nhất gồm mô hình đơn giản người-giàu-càng-giàu-hơn (hay người-mập-càng-mập-hơn) - mô hình này được dùng để giải thích cho việc con người tụ tập đông đúc quanh các thành phố lớn, sự thống lĩnh thị trường của Microsoft và VHS (thay vì Apple và Betamax), v.v. Nhóm thứ hai có liên quan đến những gì được gọi chung là “các mô hình thâm nhập”, trong đó không những chỉ ra hành vi của cá nhân đó mà còn cả “lãnh địa” nơi người đó hoạt động. Khi bạn rót nước lên một bề mặt xốp, cấu trúc của bề mặt đó sẽ có ý nghĩa hơn so với chính chất lỏng được rót. Khi một hạt cát rơi vào một đống cát, cách cơ cấu của địa hình đó chính là những gì quyết định sự xuất hiện của một hiện tượng lở cát.

Dĩ nhiên, hầu hết các mô hình đều cố gắng trở thành thứ có thể dự đoán được chứ không đủ mang tính mô tả; điều này khiến tôi điên tiết. Chúng là những công cụ hữu ích để minh họa cho nguồn gốc của Extremistan, nhưng tôi khẳng định rằng “người tạo ra” thực tế có vẻ như không tuân theo các mô hình này một cách đủ chặt chẽ để khiến chúng trở nên hữu ích trong việc dự đoán chính xác. Ít ra là dựa trên những gì bạn tìm thấy trong các tài liệu ghi chép hiện có về chủ đề Extremistan. Một lần nữa, chúng ta lại đối mặt với những vấn đề định cỡ vô cùng nghiêm trọng, vì thế, cách thật khôn ngoan nếu tránh được những lỗi thông thường trong khi định cỡ một quy trình phi tuyến tính. Hãy nhớ lại rằng các quy trình phi tuyến tính có mức độ tự do lớn hơn các quy trình tuyến tính (như chúng ta đã thấy ở Chương 11), với hàm ý rằng bạn gặp phải rủi ro rất lớn khi sử dụng không đúng mô hình. Những cuốn sách đẹp như của Philip Ball chỉ mang tính minh họa và thông tin chứ không tạo ra các mô hình định lượng chính xác. Đừng đánh giá chúng theo giá trị bề ngoài.

Nhưng hãy cùng xem liệu chúng ta có thể mang về được gì từ các mô hình này.

Lại một giải pháp tài tình

Thứ nhất, khi giả định yếu tố mang tính thang bậc, tôi chấp nhận rằng một số lớn tùy biến có thể xuất hiện. Nói cách khác, các bất công không nên dừng ở mức trên giới hạn tối đa nào đó đã được biết đến.

Giả sử rằng cuốn sách Mật mã Da Vinci bán được khoảng 60 triệu bản. (sách Kinh thánh bán được 1 tỷ bản nhưng chúng ta hãy bỏ qua điều này và chỉ tập trung phân tích những cuốn sách được viết bởi các tác giả riêng lẻ). Mặc dù chưa bao giờ biết một cuốn sách hư cấu nào được bán tới 200 triệu bản nhưng chúng ta có thể thấy rằng khả năng xảy ra điều đó phải lớn hơn 0. Có thể nhỏ nhưng không thể bằng 0. Đối với mỗi ba cuốn sách bán chạy theo kiểu Mật mã Da Vinci, có thể có một cuốn siêu bán chạy, và mặc dù cho đến nay, tình huống đó vẫn chưa xảy ra nhưng chúng ta không thể loại bỏ khả năng này. Và đối với mỗi 15 cuốn sách theo kiểu Mật mã Da Vinci, sẽ có một cuốn sách siêu bán chạy với số lượng bán ra khoảng 500 triệu bản chẳng hạn.

Hãy áp dụng lôgic này với tài sản. Ví dụ người giàu nhất thế giới có tài sản trị giá 50 tỷ đô-la. Có một khả năng không nhỏ là vào năm sau bỗng đâu xuất hiện một người có tài sản trị giá 100 tỷ đô-la hoặc hơn. Cứ trong ba người có tài sản trị giá trên 50 tỷ đô-la có thể sẽ có một người với tài sản trên 100 tỷ đô-la. Xác suất về người có hơn 200 tỷ đô-la sẽ rất nhỏ - 1/3 xác suất trước đó nhưng không phải là không xảy ra. Thậm chí có khả năng, dù rất rất nhỏ, là một người có hơn 500 tỷ đô-la.

Điều này cho thấy: tôi có thể đưa ra các suy luận về những điều mình không nhìn thấy trong dữ liệu, nhưng chúng vẫn thuộc phạm vi những điều có thể xảy ra. Đâu đó có một cuốn sách bán chạy nhưng không ai nhìn thấy - một cuốn sách không có trong dữ liệu quá khứ nhưng bạn cần phải tính đến. Hãy nhớ lại quan điểm mà tôi đã trình bày ở Chương 13: nó khiến cho việc đầu tư vào một cuốn sách hay một loại thuốc sẽ tốt hơn so với gợi ý từ số liệu thống kê về các dữ liệu quá khứ, nhưng điều đó có thể biến các khoản thua lỗ trên thị trường chứng khoán trở nên tồi tệ hơn so với những gì quá khứ hiển thị.

Bản chất của chiến tranh là mang tính phân dạng (fractal). Có khả năng sẽ xảy ra một cuộc chiến có sức hủy diệt lớn hơn nhiều so với Thế chiến thứ hai, có thể không chắc chắn nhưng không phải là không có khả năng đó, dù trước đây chưa từng xảy ra một cuộc chiến nào như thế

Thứ hai, tôi sẽ lấy ví dụ minh họa từ thiên nhiên để khẳng định quan điểm về độ chính xác. Trong chừng mực nào đó, một ngọn núi cũng tương tự một hòn đá: nó có mối quan hệ với một hòn đá - thứ có cùng họ nhưng không giống hệt nhau. Từ để mô tả những nét tương đồng đó là tự biến đổi (self-affine) chứ không phải tự đồng dạng (self-similar), nhưng Mandelbrot gặp khó khăn trong việc chuyển tải khái niệm về mối quan hệ này, và cụm từ “tự đồng dạng” chuyển tải ý nghĩa về sự giống nhau cụ thể thay vì sự giống nhau do cùng họ. Như đối với núi và hòn đá, sự phân bổ tài sản trên 1 tỷ đô-la không hoàn toàn giống với sự phân bổ tài sản dưới 1 tỷ đô-la nhưng cả hai đều có “tính chất giống nhau”.

Thứ ba, như tôi đã nói từ trước, có nhiều tài liệu về thế giới vật lý kinh tế (tức là việc ứng dụng vật lý thống kê vào các hiện tượng kinh tế xã hội) phục vụ cho việc xác định tầm cỡ đó, phục vụ việc rút ra những con số từ thế giới của các hiện tượng. Nhiều người có gắng để tỏ ra mình có khả năng dự đoán, nhưng than ôi, chúng ta không thể dự đoán “các giai đoạn chuyển tiếp” thành các cuộc khủng hoảng hoặc các trường hợp ảnh hưởng xấu. Didier Somette, bạn tôi, cố gắng tạo ra các mô hình dự đoán - điều tôi rất thích ngoại trừ việc không thể sử dụng chúng để dự đoán - nhưng đừng nói với anh ấy nhé, có thể anh ấy sẽ ngưng làm việc đó. Việc tôi không thể sử dụng các mô hình đó không ảnh hưởng đến công việc của anh ấy, mà chỉ khẳng định là phải có lối tư duy mở mới có thể hiểu được, không giống như các mô hình kinh tế truyền thống lúc nào cũng có sai sót cơ bản. Một vài các hiện tượng của Sornette có thể áp dụng tốt, nhưng không phải tất cả

THIÊN NGA XÁM Ở ĐÂU?

Tôi đã viết về Thiên Nga Đen trong toàn bộ cuốn sách này. Không phải vì tôi yêu thích Thiên Nga Đen; là một con người, tôi phải ghét nó. Tôi ghét hầu hết những bất công và thiệt hại mà nó gây ra. Do đó, tôi muốn tiêu diệt thật nhiều Thiên Nga Đen, hoặc ít ra là giảm thiểu tác động của chúng để bảo vệ chính mình. Sự ngẫu nhiên phân dạng là một cách để giảm thiểu những bất ngờ này, để khiến cho một số thiên nga có khả năng xảy ra nhằm giúp ta ý thức được hậu quả của chúng, để biến chúng thành màu xám. Nhưng sự ngẫu nhiên phân dạng không đưa ra câu trả lời chính xác. Lợi ích của nó như sau. Nếu bạn biết được thị trường chứng khoán có thể sụp đổ, như đã xảy ra vào năm 1987, khi đó, biến cố này sẽ không phải là Thiên Nga Đen. Sự sụp đổ thị trường chứng khoán năm 1987 không phải là một yếu tố ngoại lai nếu bạn sử dụng phân dạng với cấp số mũ là 3. Nếu bạn biết rằng các công ty công nghệ sinh học có thể cung cấp một loại thuốc siêu bom tấn, to hơn tất cả những loại mà chúng ta có cho đến thời điểm hiện nay thì nó sẽ không phải là Thiên Nga Đen, và bạn cũng sẽ không ngạc nhiên nếu loại thuốc đó xuất hiện.

Do đó, các phân dạng của Mandelbrot cho phép chúng ta tính đến một vài Thiên Nga Đen, chứ không phải tất cả. Trước đó, tôi đã nói rằng một vài Thiên Nga Đen xuất hiện bởi chúng ta bỏ qua các nguồn gốc ngẫu nhiên. Các Thiên Nga Đen khác xuất hiện khi chúng ta đánh giá quá cao hàm mũ phân dạng đó. Một thiên nga xám có liên quan đến các biến cố cực độ theo khuôn mẫu, còn thiên ngã đen liên quan đến các ẩn số chưa biết

Tôi ngồi xuống thảo luận với người đàn ông vĩ đại đó, và như thường lệ, cuộc thảo luận trở thành một trò chơi ngôn ngữ. Trong Chương 9, tôi đã trình bày những gì mà các nhà khoa học đã phân biệt giữa sự bất định Knightian (không thể tính toán được) và rủi ro Knightian (có thể tính toán được); sự phân biệt này không phải là một ý tưởng nguyên mẫu nên không có trong vốn từ vựng của chúng ta, và do đó chúng ta tìm kiếm nó trong tiếng Pháp. Mandelbrot đã nhắc đến một trong những người bạn và những vị anh hùng đầu tiên của mình, nhà toán học thuộc dòng dõi quý tộc Marcel-Paul Schüzenberger, một người học rộng và (giống như tác giả cuốn sách này) là người rất dễ chán và không thể tiếp tục với những vấn đề vượt quá số lượng đầu vào, nơi mà sản phẩm cận biên được tối đa hóa. Schüzenberger nhấn mạnh đến sự khác biệt rõ ràng bằng tiếng Pháp giữa basard và fortuit. Giống như chữ alea, basard có nguồn gốc tiếng Ả Rập là az-zahr, có nghĩa là súc sắc - sự ngẫu nhiên có thể kiểm soát được; còn fortuit là Thiên Nga Đen của tôi - thứ hoàn toàn ngẫu nhiên và ngoài dự kiến. Chúng tôi tìm đến từ điển Petit Robert; rõ ràng, sự khác biệt này được nhắc đến trong đó. Fortuit có vẻ như tương ứng với sự “mờ đục” trí thức mà tôi đã nói, l’imprévu et non quantifiable (không thể dự đoán và không xác định được); còn hasard thì tương ứng với kiểu bất định mang tính trò chơi mà Chevalier de Méré đã đề xuất trong các tài liệu về trò chơi trước đó. Đáng chú ý là người Ả Rập có lẽ đã giới thiệu một từ khác vào vấn đề của tính bất định: rủi ro, một thuộc tính đầy ý nghĩa.

Tôi xin nhắc lại: Mandelbrot bàn về thiên nga xám, còn tôi bàn về Thiên Nga Đen. Vì thế, Mandelbrot đã thuần hóa nhiều Thiên Nga Đen của tôi nhưng không phải tất cả, không hoàn toàn. Nhưng ông cho chúng ta thấy được một tia hy vọng với phương pháp của mình, một cách để bắt đầu tư duy về các bài toán bất định. Quả thực, bạn sẽ an toàn hơn nữa nếu biết được nơi ở của những con vật hoang dã đó.

Thiên Nga Đen

Chương 17: Những Gã Mất Trí Của Locke Hay Đường Cong Hình Chuông Đã Ở Nhầm Chỗ

(Đây là một minh họa đơn giản về quan điểm chung của cuốn sách này trong lĩnh vực tài chính và kinh tế. Nếu không tin tưởng việc ứng dụng đường cong hình chuông vào các biến động xã hội, và nếu giống như nhiều chuyên gia khác, bạn hoàn toàn bị thuyết phục rằng. Lý thuyết tài chính “hiện đại” là một công trình khoa học thừa thãi nguy hiểm, bạn có thể bỏ qua chương này.)

GÌ CƠ? ■ AI CŨNG CÓ THỂ THÀNH TỔNG THỐNG ■ DI SẢN CỦA ALFRED NOBEL ■ NHỮNG NGÀY XA XƯA

Tôi có hai phòng làm việc: một phòng dành cho văn chương, nơi chứa các tác phẩm văn học và những cuốn sách thú vị; còn một phòng không thuộc văn chương, nơi tôi giải trí khi không có hứng làm việc, nơi tôi vứt bỏ những vấn đề nhàm chán và có giới hạn chật hẹp. Trong căn phòng không thuộc văn chương ấy, có một vách tường chất đầy sách thống kê và lịch sử toán học thống kê - những cuốn sách tôi chưa bao giờ có đủ can đảm đem đốt hoặc vứt bỏ, mặc dù thừa nhận phần lớn những ứng dụng hàn lâm ấy chẳng có tích sự gì (Caneades, Cicero và Foucher còn hiểu về xác suất nhiều hơn tất cả những cuốn sách toàn lời lẽ ngụy biện sáo rỗng này). Tôi không dùng chúng làm giáo trình giảng dạy ở trường vì đã tự hứa với lòng mình là không bao giờ truyền thụ những thứ rác rưởi, dù có phải chết đói đi chăng nữa. Vì sao tôi không dùng đến chúng? Bởi không có một cuốn nào trong số những cuốn sách đó nói về Extremistan. Không một cuốn nào cả. Chỉ có một vài cuốn bàn về Extremistan nhưng lại không phải được viết bởi các nhà thống kê mà bởi các nhà vật lý thống kê. Chúng ta đang dạy sinh viên các phương pháp thuộc Mediocristan nhưng lại không hướng họ đến Extremistan. Cũng giống như việc thử nghiệm thuốc trên thực vật và sau đó mới ứng dụng trên con người. Do đó, chẳng trách vì sao chúng ta lại gặp phải rủi ro lớn hơn cả: chúng ta giải quyết những vấn đề thuộc Extremistan nhưng lại xem chúng như thể thuộc về Mediocristan, như một sự “xấp xỉ”.

Hàng trăm nghìn sinh viên thuộc các trường kinh doanh và ban khoa học xã hội từ Singapore cho đến Urbana-Champain, cũng như những con người đang lăn lộn trên thương trường, vẫn miệt mài học các phương pháp “khoa học”, tất cả đều dựa vào đường cong Gauss, tất cả đều gắn với lối ngụy biện trò chơi.

Chương này sẽ kiểm tra những thảm họa xuất phát từ việc ứng dụng bộ môn toán học dởm vào khoa học xã hội. Chủ đề thật sự này có thể sẽ là mối nguy hại đối với xã hội của chúng ta - thứ được tạo ra bởi Viện Hàn lâm Thụy Điển, nơi trao giải Nobel.

Năm mươi năm ngắn ngủi

Hãy quay lại câu chuyện về việc kinh doanh của tôi. Hãy xem biểu đồ 14. Trong 50 năm qua, chỉ có 10 ngày thực sự lăn lộn trong các thị trường tài chính đem về một nửa số thu nhập. Mười ngày trong 50 năm. Hầu hết thời gian còn lại, chúng ta đều sa vào những chuyện phiếm vô bổ.

Hiển nhiên, bất kỳ ai muốn xem con số 6 xích-ma như bằng chứng để chứng tỏ rằng các thị trường đều đến từ Extremistan thì cần kiểm tra lại não của mình. Có hàng đống nghiên cứu chỉ ra sự thiếu phù hợp của các phân phối Gauss và bản chất thang bậc của thị trường. Trong những năm qua, tôi đã làm đi làm lại phép thống kê với 20 triệu dữ liệu, và điều đó khiến tôi khinh rẻ bất kì kẻ nào nói về thị trường bằng thuật ngữ Gauss. Nhưng rất khó để mọi người hiểu ngay được hậu quả của thứ kiến thức này.

Điều lạ lùng nhất là là giới doanh nhân thường đồng ý với tôi khi lắng nghe tôi nói chuyện hoặc trình bày ví dụ của mình. Nhưng ngay ngày hôm sau, họ đến văn phòng và lại trở về với những công cụ Gauss đã ăn sâu vào nếp nghĩ của họ. Não của họ chia theo vùng (domain-dependent), vì thế họ chỉ thực hành tư duy phê phán tại hội nghị chứ không làm điều đó ở văn phòng. Hơn thế nữa, công cụ Gauss đưa ra những con số - thứ mà theo họ là “có còn hơn không”. Kết quả là phép đo sự bất định của tương lai sẽ làm thỏa mãn khát khao được đơn giản hoá - thứ đã ăn sâu vào tiềm thức chúng ta, cho dù điều đó có nghĩa là phải “nhào nặn” chúng thành những vấn đề đơn lẻ - những thứ phức tạp đến mức không thể mô tả theo cách đơn giản như thế được.

Sự phản bội của viên thư kí

Tôi đã kết thúc Chương 1 bằng sự sụp đổ của thị trường chứng khoán năm 1987 - điều đã thôi thúc mạnh mẽ ý tưởng Thiên Nga Đen của tôi. Ngay sau sự sụp đổ ấy, mọi người đều đồng ý khi tôi tuyên bố rằng những ai sử dụng các con số xích-ma (tức các độ lệch chuẩn) để đo độ rủi ro và tính ngẫu nhiên đều là những kẻ bịp bợm. Nếu thế giới tài chính thuộc đường cong Gauss, thì phải mất vài tỷ thời gian sống của một đời người để một biến cố kiểu như sự sụp đổ thị trường chứng khoán kia (hơn 20 độ lệch chuẩn) mới xảy ra (hãy xem lại ví dụ về chiều cao ở Chương 15). Căn cứ vào trường hợp năm 1987, mọi người đều thừa nhận rằng những biến cố hiếm sẽ xảy ra và là nguồn gốc chính của sự bất định. Chúng ta chỉ chưa sẵn sàng từ bỏ đường cong Gauss, vốn là công cụ tính toán cơ bản, và giờ đây “chúng ta chẳng có gì khác”. Mọi người cần một con số để bấu víu. Nhưng hai phương pháp trên hoàn toàn không tương thích về mặt lôgic.

Tôi không hề biết rằng, thời điểm năm 1987 không phải là lần đầu tiên đường cong Gauss bộc lộ sai sót. Mandelbrot đã nói về tính thang bậc này với cơ quan kinh tế từ năm 1960 và chỉ cho họ thấy mức độ không tương thích của đường cong Gauss với các mức giá khi đó. Nhưng khi niềm phấn khích này qua đi, họ lại nhận thấy cần phải quay về với hoạt động giao dịch của mình. Paul Cootner quá cố, một trong những nhà kinh tế có ảnh hưởng nhất thời điểm đó, đã viết “Cũng giống như thủ tướng Churchill trước đây, Mandelbrot không hứa hẹn với chúng ta một xã hội lý tưởng mà là một xã hội với máu, mồ hôi, nhọc nhằn, và nước mắt. Nếu Mandelbrot đúng, thì hầu như tất cá các công cụ thống kê của chúng ta đã quá cũ kĩ [hoặc] vô dụng”. Tôi có hai điều chỉnh đối với phát biểu của Cootner. Thứ nhất, tôi muốn thay “hầu như tất cả” bằng “tất cả”. Thứ hai, tôi không tán thành việc trả giá bằng máu và mồ hôi. Tôi cho rằng tính ngẫu nhiên của Mandelbrot tương đối dễ hiểu hơn các số liệu thống kê truyền thống. Nếu bạn mới chân ướt chân ráo vào thương trường, đừng quá phụ thuộc vào những công cụ lỗi thời, và cũng đừng quá kỳ vọng một sự ổn định.

Minh họa 14

Bằng cách loại bỏ 10 biến động lớn nhất là trong một ngày ra khỏi thị trường chúng khoán Mỹ trong 50 năm qua, chúng ta sẽ thấy có một sự khác biệt lớn về lợi nhuận - và ngành tài chính truyền thống sẽ nhìn nhận những thay đổi đột ngột trong một ngày này chỉ là những hiện tượng không bình thường mà thôi. (Đây chỉ là một trong nhiều kiểm tra khác. Dù nó rất thuyết phục nhưng vẫn còn nhiều kiểm tra khác thuyết phục hơn nếu xét dưới quan điểm toán học như tác động của các sự kiện 10 xich-ma)

Ai cũng có thể trở thành tổng thống

Và bây giờ, tôi sẽ tóm tắt ngắn gọn lịch sử của giải Nobel kinh tế - giải thưởng được ngân hàng Thụy Điển trao tặng nhằm tôn vinh Alfred Nobel - người mà theo gia đình ông thì rất muốn bãi bỏ giải thưởng này, và có lẽ giờ đây đang vô cùng phẫn nộ dưới suối vàng. Một thành viên trong gia đình Nobel, một nhà hoạt động xã hội, đã gọi giải Nobel kinh tế là một hành động thách thức đối với các mối quan hệ xã hội khi các nhà kinh tế học cố gắng đề cao lĩnh vực của họ hơn những gì đáng được nhận. Công bằng mà nói thì giải thưởng này đã được trao cho một số người có công xứng đáng, ví như nhà tâm lý học tiếng tăm Daniel Kahneman và nhà kinh tế học lỗi lạc Friedrich Hayek. Nhưng hội đồng xét giải đã lún sâu vào lối mòn chỉ trao giải Nobel cho những người “mang sự chính xác” đến với quy trình đó bằng thứ khoa học giả dối và toán học bịp bợm. Sau khi thị trường chứng khoán sụp đổ, họ trao giải cho hai kẻ chỉ giỏi lý thuyết Harry Markowitz và Willam Sharpe - hai nhân vật đã dựng nên những mô hình Plato hoàn hảo dựa trên nền tảng lý thuyết Gauss, góp phần cho sự ra đời của cái được gọi là Lý thuyết quản lý danh mục đầu tư hiện đại. Đơn giản, nếu bỏ đi các giả định Gauss của họ và coi giá cả là thứ có tính thang bậc, bạn chỉ còn lại những lời khoác lác. Hội đồng trao giải Nobel hẳn đã kiểm tra mô hình của Sharpe và Markowitz - và chúng cũng hiệu quả như những thần dược được rao bán đầy rẫy trên Internet - nhưng chẳng bộ não thông thái nào ở Stockhom có suy nghĩ như thế. Và hội đồng cũng chẳng buồn hỏi ý kiến của chúng ta, những người kiểm chứng thực tế, mà cứ chìm đắm vào quy trình xem xét chặt chẽ đầy tính hàn lâm, mà xét trong chừng mực nào đó, có thể khiến cho mọi thứ sai lệch một cách cơ bản. Sau giải thưởng đó, tôi đi đến kết luận như sau: “Trong cái thế giới mà hai gã đó cũng nhận được giải Nobel thì mọi thứ đều có thể xảy ra. Ai cũng có thể trở thành tổng thống”.

Vì Ngân hàng Thụy Điển và Hội đồng bình xét giải Nobel chịu phần lớn trách nhiệm khi đặt niềm tin vào tác dụng của Lý thuyết quản lý danh mục đầu tư hiện đại, nên các tổ chức dùng nó như một phương pháp “lách luật” hoàn hảo. Những kẻ buôn lậu đã kiếm được hàng triệu đô-la từ việc bán những phương pháp “đoạt giải Nobel” này. Làm sao bạn có thể lầm lạc như thế? Thật kỳ quặc làm sao, thoạt tiên mọi người trong giới kinh doanh đều biết ý tưởng đó là lừa đảo, nhưng lại quá quen thuộc với chúng mất rồi. Alan Greenspan, chủ tịch của Cục Dự trữ Liên bang đã thốt lên, “Tôi thà tin lời một người có kinh nghiệm buôn bán còn hơn một nhà toán học”. Khi ấy, lý thuyết quản lý danh mục đầu tư bắt đầu được phổ biến rộng rãi. Tôi sẽ vẫn nhắc đi nhắc lại ý kiến sau cho đến khi không còn nói được nữa: số phận của một lý thuyết trong khoa học xã hội được định đoạt bởi sự lây lan, chứ không phải tính hiệu lực của nó.

Mãi về sau tôi mới nhận ra rằng các giáo sư tài chính đã truyền bá lý thuyết Gauss khắp các trường kinh doanh, rồi đến các chương trình MBA, và giảng dạy cho gần một trăm ngàn sinh viên mỗi năm chỉ tính riêng ở Mỹ, tất cả đều bị tẩy não bởi một lý thuyết quản lý danh mục đầu tư lừa đảo. Không một quan sát thực nghiệm nào có thể ngăn chặn “bệnh dịch” này. Có vẻ như họ thà dạy sinh viên một lý thuyết dựa trên đường cong Gauss còn hơn là không có gì để dạy. Và nó cũng có vẻ “khoa học” hơn so với cái được Robert C. Merton (con trai của nhà xã hội học Robert K. Merton mà chúng ta đã nói tới ở phần đầu) gọi là “giai thoại”. Merton viết rằng trước khi lý thuyết quản lý danh mục đầu tư này ra đời, tài chính là “một tập hợp các giai thoại, các quy tắc tự đặt, và sự thao túng của các dữ liệu kế toán”. Lý thuyết quản lý danh mục đầu tư đã tạo điều kiện cho “sự tiến hóa diễn ra sau đó để biến khái niệm chắp vá trên thành một lý thuyết kinh tế chuẩn mực”. Để đánh giá mức độ nghiêm túc về mặt trí tuệ, và so sánh kinh tế học tân cổ điển với một môn khoa học trung thực hơn, hãy xem xét phát biểu sau của Claude Bernard, cha đẻ của nền y học hiện đại: “Đầu tiên là sự thật, còn sau đó mới tới niềm đam mê khoa học”. Có lẽ bạn nên gửi các nhà kinh tế học tới trường y.

Vì thế, đường cong Gauss 75 đã chi phối văn hoá kinh doanh và khoa học của chúng ta, và các thuật ngữ như xích-ma, phương sai, độ lệch chuẩn, tương quan, R2 và tỷ số Sharpe, tất cả đều liên kết trực tiếp với đường cong Gauss và chính các thuật ngữ này lại chi phối đường cong Gauss. Nếu bạn đọc cáo bạch của một quỹ tương hỗ, hoặc bảng mô tả tình trạng của một quỹ phòng hộ, khả năng xảy ra là nó sẽ cung cấp cho bạn một nội dung tóm tắt định lượng nào đó quả quyết có thể đo được “rủi ro” bên cạnh các thông tin khác. Phương pháp đo lường này dựa trên một trong số các thuật ngữ đã kể ở trên xuất phát từ đường cong hình chuông và những hệ quả của nó. Ví dụ, ngày nay, chính sách đầu tư của quỹ lương hưu và việc lựa chọn các quỹ đầu tư được giám sát bởi các “cố vấn” - những người hoàn toàn tin tưởng vào lý thuyết quản lý danh mục đầu tư hiện đại. Nếu có vấn đề gì, họ có thể quả quyết là mình đã dựa vào một phương pháp khoa học chuẩn mực.

Kinh hoàng hơn

Tình hình trở nên tồi tệ hơn vào năm 1997. Hội đồng xét giải Thụy Điển lại trao giải Nobel trên nền tảng đường cong Gauss cho hai tác giả Myron Scholes và Robert C. Merton - những người đã phát triển một công thức toán học cổ lỗ sĩ và đưa nó lên ngang hàng với những lý thuyết cân bằng tài chính tổng quát Gauss hiện hành - sau đó được giới kinh tế học thừa nhận. Công thức này giờ đây có “giá trị ứng dụng”. Nó gồm một danh sách “các bậc tiền bối” đã bị lãng quên từ lâu, trong số đó có nhà toán học kiêm bậc thầy cờ bạc Ed Thord, tác giả của cuốn sách bán chạy Beat the Dealer (Tạm dịch: Đánh bại người chia bài), trong đó Ed chỉ cho ta cách chiến thắng trò xì-phé (blackjack), nhưng không hiểu sao mọi người lại tin rằng Scholes và Merton đã phát minh ra nó, trong khi trên thực tế, họ chỉ có công làm cho mọi người công nhận nó mà thôi. Công thức này chính là chất dinh dưỡng của tôi. Các nhà giao dịch - những người áp dụng phương pháp giải quyết từ dưới lên - biết rõ về “đường đi nước bước” của nó còn hơn các viện sĩ hàn lâm nhờ đêm ngày lo lắng về những rủi ro họ sẽ gặp phải, mặc dù rất ít người trong số đó có thể bày tỏ suy nghĩ của mình bằng các thuật ngữ chuyên ngành, vì thế, tôi cảm thấy mình đang lên tiếng thay họ. Scholes và Merton phát minh ra công thức phụ thuộc vào đường cong Gauss, nhưng “các bậc tiền bối” của họ lại không hướng nó đến mức giới hạn như thế. 76

Những năm tháng sau sự sụp đổ ấy là thời gian thư giãn trí tuệ của tôi. Tôi tham gia rất nhiều hội thảo tài chính và toán học về tính bất định, và chưa một lần nào tôi gặp được một diễn giả, dù đoạt giải Nobel hay không, có thể hiểu rõ những gì anh ta đang nói khi đề cập đến xác suất, vì thế tôi có thể đưa ra những câu hỏi bắt bẻ họ. Họ đã “nghiên cứu rất chuyên sâu về toán học”, nhưng khi được hỏi những kiến thức xác suất của họ bắt nguồn từ đâu thì câu trả lời cho thấy rõ là họ đã rơi vào cái bẫy “ngụy biện trò chơi” - bạn sẽ thấy có một sự kết hợp kì lạ giữa kỹ năng chuyên môn và lỗ hổng kiến thức ở các nhà bác học ngốc nghếch. Chưa lần nào tôi nhận được một câu trả lời thông minh hoặc một câu trả lời nào không đánh vào tâm lý tình cảm của con người. Vì muốn chất vấn toàn bộ công việc của họ, nên có thể hiểu được rằng tôi đã lôi ra tất cả những từ ngữ xúc phạm như “nỗi ám ảnh”, “chỉ vì tiền”, “triết học”, “nhà phê bình”, “kẻ vô công rỗi nghề”, “kẻ nhàm chán lặp đi lặp lại”, “người hành nghề” (đây là sự xúc phạm trong giới học giả), “quá hàn lâm” (đây là sự sỉ nhục trong kinh doanh). Việc nhận được bằng ấy lời sỉ nhục không hẳn là quá tệ, bạn sẽ nhanh chóng quen với nó và tập trung vào những gì chưa được nói đến. Những nhà giao dịch lão luyện được huấn luyện để đối mặt với những lời cáu giận cường điệu. Nếu bạn làm việc trong một môi trường hỗn loạn, ai đó đang điên tiết vì bị mất tiền có thể rủa sa sả vào mặt bạn cho tới khi sắp đứt dây thanh quản, rồi sau đó chẳng còn nhớ gì cả và chỉ một giờ sau, lại hồ hởi mời bạn đến dự bữa tiệc Giáng sinh tổ chức tại nhà anh ta. Vì thế bạn sẽ “miễn nhiễm” trước những lời nhục mạ, đặc biệt khi học cách tự nhủ rằng con người đang phát ra những lời đó là một “biến thể” của loài khỉ hình người đầy ồn ào và mất kiểm soát. Hãy giữ bình tĩnh, mỉm cười, tập trung phân tích người nói chứ không phải lời nói, và bạn sẽ chiến thắng trong cuộc tranh luận đó. Hành động công kích một kẻ trí thức chứ không phải ý tưởng của anh ta là việc làm khiến ta hãnh diện. Nó cho thấy rằng người công kích đó chẳng có gì sắc sảo để nói về thông điệp của bạn cả.

Sau khi tham dự một trong những buổi diễn thuyết của tôi, nhà tâm lý học Philip Tetlock (người công kích các chuyên gia mà chúng ta đã đề cập ở Chương 10) đã nói rằng ông rất ấn tượng với trạng thái bất hòa về nhận thức vô cùng căng thẳng hiện hữu ở phía khán giả. Có một sự khác biệt lớn giữa cách thức con người giải quyết xung đột nhận thức này, khi mà nó là điểm cốt lõi của những gì đã được dạy và trong mọi phương pháp thực hành, và cách họ nhận ra rằng mình vẫn sẽ tiếp tục vận dụng chúng. Có một hiện tượng là hầu như những ai công kích suy luận của tôi đều đã công kích một dị bản của nó, kiểu như “tất cả đều ngẫu nhiên và không thể dự đoán được” thay vì “phần lớn là ngẫu nhiên”, hoặc lúng túng chỉ cho tôi thấy giá trị của đường cong hình chuông ở một số lĩnh vực vật lý. Một số người thậm chí còn thay đổi cả tiểu sử của tôi. Tại một hội thảo ở Lugano, Myron Scholes đã nổi cơn tam bành, và sau đó quay sang ca tụng một phiên bản đầy xuyên tạc về các ý kiến của tôi. Tôi có thể nhìn thấy sự đau đớn trên gương mặt anh ta. Lần khác, tại Paris, một thành viên cấp cao của Viện toán học, người đã dành một phần đời cho thuộc tính rất phụ nào đó của đường cong hình chuông, cũng nổi cơn thịnh nộ ngay khi tôi đưa ra bằng chứng thực nghiệm về vai trò của các yếu tố Thiên Nga Đen trên thị trường. Tay này mặt đỏ tía tai vì tức giận, khó thở và bắt đầu lớn tiếng nhục mạ tôi vì đã dám báng bổ Viện và thiếu khiêm tốn rồi hét lên “Tôi là thành viên của Viện Khoa học!” nhằm tăng thêm giá trị cho lời nói của mình. (Bản dịch tiếng Pháp cuốn sách của tôi đã “cháy hàng” ngay ngày hôm sau). Tình huống gay cấn nhất là khi Steve Ross, một nhà kinh tế học nổi tiếng uyên bác hơn cả Scholes và Merton, những tưởng sẽ tranh luận hùng hổ, lại bác bỏ quan điểm của tôi bằng cách bới ra những lỗi nhỏ nhặt hoặc những nhận định thiếu chính xác đôi chút trong bài thuyết trình của tôi, đại loại như “Markowitz không phải là người đầu tiên…”, qua đó chứng tỏ rằng ông này chẳng có câu trả lời nào về quan điểm của tôi. Còn những người đã dành gần cả đời mình cho những ý tưởng này lại phải viện đến hành động phá hoại trên Internet. Các nhà kinh tế thường vận dụng lý lẽ lạ đời của Milton Friedmean cho rằng các mô hình không cần phải có những giả thiết thực tế mới được chấp nhận - tức là hãy thừa nhận chúng để tạo ra những kết quả toán học khiếm khuyết trầm trọng trong thực tế. Dĩ nhiên, vẫn đề ở chỗ là những trường hợp Gauss hóa này (Gaussianizations) không có giả thiết thực tế và cũng không tạo ra kết quả đáng tin cậy. Chúng vừa không thực tế vừa không thể dự đoán được. Hãy lưu ý xu hướng tâm lý mà tôi gặp phải trong trường hợp này: con người thường nhầm lẫn một sự kiện có xác suất thấp, ví dụ hai mươi năm mới xuất hiện một lần, với một sự kiện xảy ra định kỳ. Họ nghĩ rằng mình sẽ an toàn nếu chỉ tiếp xúc với nó mười năm một lần.

Tôi gặp rắc rối trong việc truyền đạt thông điệp về sự khác nhau giữa Mediocristan và Extremistan vì nhiều lý lẽ phản bác được đưa ra đều nhằm mục đích chứng minh mức độ hiệu quả của việc ứng dụng đường cong hình chuông trong xã hội - nhưng chỉ cần nhìn vào cơ quan tín dụng, v.v. thì bạn sẽ hiểu.

Lời nhận xét duy nhất mà tôi thấy không thể chấp nhận được là “Anh nói đúng; chúng tôi cần có những người như anh để được nhắc nhở về sự yếu kém của những phương pháp này, tuy nhiên, anh không thể để đứa trẻ sơ sinh tự tắm cho mình được”, có nghĩa là tôi cần phải chấp nhận phân phối Gauss rút gọn của họ, trong khi cũng phải chấp nhận rằng các độ lệch lớn có thể xuất hiện - họ không nhận ra được sự không tương thích của hai cách tiếp cận trên. Cứ như thể một người có thể chết một nửa vậy. Không ai trong số những người sử dụng Lý thuyết quản lý danh mục đầu tư hiện đại trong hai mươi năm qua giải thích được cách họ có thể vừa ứng dụng mô hình đường cong Gauss vừa ứng dụng các độ lệch chuẩn lớn. Không một ai cả.

Sự chứng thực

Trong suốt thời gian đó, tôi đã chứng kiến nhiều lỗi chứng thực đủ để khiến Karl Popper phải phản kháng một cách đầy giận dữ. Người ta tìm ra những dữ liệu mà trong đó không có biến động hoặc sự kiện đặc biệt nào, và chỉ cho tôi “chứng cứ” là ai cũng có thể sử dụng đường cong Gauss. Nó cũng hệt như ví dụ về “chứng cứ” rửa oan rằng O.J. Simpson không phải là kẻ sát nhân mà tôi đã trình bày ở Chương 5. Toàn bộ ngành thống kê lẫn lộn giữa việc thiếu bằng chứng (absence of evidence) với bằng chứng cho thấy không có (evidence of absence). Thêm nữa, mọi người không hiểu được sự bất cân xứng cơ bản có liên quan trong đó: bạn cần một quan sát độc lập để phủ nhận đường cong Gauss, nhưng hàng triệu quan sát khác sẽ không hoàn toàn xác nhận được giá trị ứng dụng của nó. Vì sao vậy? Bởi đường cong hình chuông Gauss không chấp nhận những độ lệch lớn, còn các công cụ Extremistan - thứ thay thế cho đường cong này - lại không chấp nhận những dàn trải lớn thầm lặng.

Tôi không biết rằng nghiên cứu của Mandelbrot có ý nghĩa bên ngoài phạm vi mỹ học và hình học. Khác với ông ta, tôi không bị tẩy chay: tôi nhận được sự khích lệ từ rất nhiều người thực hiện và những người ra quyết định, cho dù không phải từ những nhân viên phụ trách nghiên cứu của họ.

Nhưng đột nhiên, tôi lại nhận được sự xác minh ít ngờ tới nhất.

Robert Merton và Myron Scholes là hai sáng lập viên của một công ty đầu tư tài chính có tên là Qũy đầu tư mạo hiểm Long - Term Capital Management (LTCM) mà tôi đã đề cập ở Chương 4. Đó là nơi tập hợp những con người kiệt xuất, với lý lịch xuất sắc và có địa vị cao nhất trong giới học giả. Họ được coi là những thiên tài. Những ý tưởng của lý thuyết quản lý danh mục đầu tư đã mở đường cho cách quản lý rủi ro của họ về những kết quả có thể xảy ra - nhờ vào những phép tính “tinh vi” của mình. Họ tìm cách nâng lối ngụy biện trò chơi lên thành các ứng dụng tầm cỡ công nghiệp.

Sau đó, suốt mùa hè năm 1998, một tổ hợp các sự kiện lớn, được khơi mào bởi cuộc khủng hoảng kinh tế ở Nga, đã xảy ra nằm ngoài mô hình tính toán của họ. Đó là một yếu tố Thiên Nga Đen. LTCM vỡ nợ và gần như kéo theo nó cả một thể chế tài chính, khi tất cả đồng loạt bị ảnh hưởng. Vì các mô hình của họ loại trừ xác suất của những độ lệch lớn, họ tự nộp mình trước những rủi ro khủng khiếp. Ý tưởng của Merton và Scholes cũng như ý tưởng của Lý thuyết quản lý danh mục đầu tư hiện đại, bắt đầu sụp đổ. Mức độ thiệt hại lớn đến mức chúng ta không thể lờ đi trò đùa trí tuệ này. Tôi cùng nhiều bằng hữu cho rằng các nhà lý luận của Thuyết quản lý danh mục đầu tư hiện đại sẽ phải chịu chung số phận với các công ty thuốc lá họ đang đốt những đồng tiền tiết kiệm của người khác và sẽ sớm phải giải trình về hậu quả của những phương pháp bắt nguồn từ đường cong Gauss mà họ đưa ra.

Nhưng chẳng có gì xảy ra cả.

Thay vào đó, các sinh viên đang theo học MBA (Thạc sỹ quản trị kinh doanh) tại các trường kinh doanh lại tiếp tục cắm đầu học môn Lý thuyết quản lý danh mục đầu tư hiện đại. Và công thức quyền chọn này tiếp tục được gọi là Black-Scholes-Merton thay vì trả lại tên cho những tác giả thực sự của nó: Louis Bachelier, Ed Thorp và những người khác.

Cách “chứng minh” mọi thứ

Merton (trẻ) là người đại diện cho trường phái kinh tế tân cổ điển - trường phái mà chúng ta đã nghiên cứu với Qũy đầu tư mạo hiểm LTCM, đại diện cho hầu hết những nguy hiểm khôn lường trong kiến thức Plato hóa. 77 Xem xét phương pháp luận của nhân vật này, tôi nhận ra khuôn mẫu sau. Merton bắt đầu với những giả thiết Plato cứng nhắc, hoàn toàn không thực tế - kiểu như xác suất đường cong Gauss cùng với nhiều thứ phiền phức không kém. Rồi từ đó, ông ta tạo ra các “định lý” và “bằng chứng”. Toán học rất chặt chẽ và tinh tế. Những định lý của Merton tương thích với các định lý khác của Lý thuyết quản lý danh mục đầu tư và chính bản thân chúng cũng tương thích với các định lý khác nữa, cấu thành một lý thuyết vĩ đại về cách con người tiêu dùng, tiết kiệm, đối mặt với sự bất định, chi tiêu và dự đoán tương lai. Anh ta cho rằng chúng ta biết xác suất các sự kiện có thể xảy ra Từ “thăng bằng” dễ ghét luôn xuất hiện. Nhưng toàn bộ lý thuyết này giống như một trò chơi đã hoàn toàn kết thúc, hệt như trùm Monopoly với những quy tắc của nó.

Học giả nào ứng dụng phương pháp luận đó thì cũng giống như định nghĩa của Locke về một gã mất trí: người “khăng khăng chứng tỏ những điều ngớ ngẩn sai lầm là đúng”.

Giờ đây, bộ môn toán học tinh tế có thêm thuộc tính này: nó hoàn toàn đúng, nhưng không đúng đến 99%. Thuộc tính này hấp dẫn đối với những bộ óc máy móc - những người không muốn đối mặt với những thứ mờ hồ, nhập nhằng. Đáng buồn thay, bạn phải (tính lận con đen vài chỗ để làm cho thế giới này phù hợp với thứ toán học hoàn hảo, và đôi khi phải đưa ra những giả định gian lận. Chúng ta đã biết đến câu nói nổi tiếng của Hardy rằng dù sao thì những nhà toán học chuyên nghiệp “thuần túy” đều hết sức thật thà.

Vì thế, vấn đề sẽ trở nên phức tạp khi ai đó giống như Merton cố gắng trở nên chính xác và chặt chẽ thay vì tập trung vào sự ăn khớp với thực tế.

Đây chính là điều bạn học được từ những bộ óc “nhà binh” và những người phải phụ trách an ninh. Họ không quan tâm đến những lý lẽ trò chơi “hoàn hảo”, mà chỉ cần những giả thiết thực tế. Và cuối cùng, họ quan tâm đến cuộc sống.

Trong Chương 11 tôi đã đề cập đến cách mà một số người đã khởi động trò chơi “tư duy hình thức”, bằng cách tạo ra các lập luận rởm nhằm hình thành nên những lý thuyết “cứng nhắc”, đó là Paul Samuelson, gia sư của Merton và John Hicks ở Anh quốc. Hai người này đã phá hoại những lý luận của John Maynard Keynes, tất cả những gì họ cố làm là hình thức hóa nó lên (Keynes quan tâm đến sự bất ổn định, và than phiền về những ổn định thiển cận được cổ súy bởi các mô hình), Những người khác cũng tham gia vào trò chơi tư duy hình thức này là Kenneth Arrow và Gerard Debreu. Cả bốn người trên đều đã đạt giải Nobel và đều đang trong trạng thái ảo tưởng về tác dụng của toán học - thứ được Dieudonne gọi là “giai điệu của lý lẽ”, còn tôi gọi là sự điên rồ của Locke. Chắc chắn tất cả những người này có thể bị khép vào tội đã tạo ra một thế giới hoang tưởng - thứ thích hợp với lý thuyết toán học của họ. Học giả uyên bác Martin Shubik - người cho rằng mức độ trừu tượng quá mức cần thiết của các mô hình này, hơi xa hơn mức cần thiết, khiến chúng trở nên không còn hữu dụng nữa - đã bị khai trừ; đây cũng là số phận chung của những người “không chính thống”.

Bảng 4: Hai cách tiếp cận sự ngẫu nhiên

Chủ nghĩa hoài nghi thực nghiệm và trường phái phản Plato

Quan tâm đến những gì nằm ngoài hàng rào Plato.

Tôn trọng những người có đủ dũng khí để nói rằng “tôi không biết”.

Tony Béo.

Xem Thiên Nga Đen là nguồn gốc chi phối tính ngẫu nhiên.

Từ dưới lên.

Thường không mặc complê (trừ khi dự tang lễ).

Đúng tập thể.

Ít lý thuyết, xem quá trình lý thuyết hóa như một căn bệnh cần tránh.

Không tin rằng chúng ta có thể dễ dàng tính toán các xác suất.

Mô hình: Sextus Empiricus và trường phái y học thực nghiệm ít dựa trên lý thuyết mà dựa vào bằng chứng.

Phát triển trực giác từ thực tiễn, đi từ quan sát đến các sách vở.

Không chịu ảnh hưởng bởi bộ môn khoa học nào, sử dụng môn toán học lộn xộn và các phương pháp điện toán.

Các ý tưởng được dựa vào chủ nghĩa hoài nghi, vào những cuốn sách chưa được đọc trong thư viện.

Xem Extremistan là điểm xuất phát. Mánh khóe tinh vi.

Tìm cách để trở nên gần đúng trong phạm vi các biến cố rộng lớn.

Phương pháp Plato

Chú trọng đến những thứ bên trong hàng rào Plato.

“Các anh cứ mãi chỉ trích những mô hình náy, chúng là tất cả những gì chúng tôi có”.

Tiến sĩ John

Xem các biến động thông thường là nguồn gốc chi phối tính ngẫu nhiên, trong đó những thay đổi đột ngột được xem như lời giải thích đến sau.

Từ trên xuống.

Mặc complê sẫm màu, áo sơ mi trắng; nói giọng nhàm chán.

Sai một mình.

Mọi thứ cần phải khớp với một mô hình kinh tế xã hội tổng quát và vĩ đại nào đó và với “sự mạnh mẽ của lý thuyết kinh tế”; phản đối những gì “mang tính mô tả”.

Toàn bộ cơ chế đều dựa trên những giả định rằng chúng ta có thể tính toàn các xác suất.

Mô hình: Toán tử Laplacian trong cơ khí, thế giới và nền kinh tế giống như một chiếc đồng hồ.

Dựa vào các tài liệu khoa học, đi từ sách vở đến thực tiễn.

Bị ảnh hưởng bởi bộ môn vật lý học, dựa vào toán học trừu tượng.

Các ý tưởng được dựa vào niềm tin, vào những gì họ nghĩ là mình biết.

Xem Mediocristan là điểm xuất phát.

Khoa học nghèo nàn.

Tìm cách đúng một cách hoàn hảo trong một mô hình hạn hẹp, dưới các giả định chính xác.

Nếu bạn còn thắc mắc về những gì họ làm, giống như tôi đã chất vấn Merton, họ sẽ đòi hỏi “bằng chứng chặt chẽ”. Vì thế họ là người đặt ra luật chơi, và bạn phải chơi theo luật của họ. Xuất thân là một người hành nghề mà trong đó nguyên tắc cơ bản có thể kết hợp với thứ toán học lộn xộn nhưng có thể chấp nhận theo kinh nghiệm, tôi không thể chấp nhận được thứ khoa học giả dối. Tôi thích một mánh khóe tinh vi, tập trung vào những trò gian trá hơn thứ khoa học thất bại chỉ chăm chăm tìm kiếm sự ổn định. Phải chăng những nhà sáng lập ra trường phái tân cổ điển này đang làm cho tình hình tồi tệ thêm? Có lẽ nào chúng ta lại dính dáng đến cái mà Giám mục Huet gọi là quy trình tạo ra sự ổn định?

Hãy cùng xem.

Chủ nghĩa hoài nghi thực nghiệm ủng hộ phương pháp ngược lại. Tôi quan tâm đến các giả thiết hơn lý thuyết, và muốn giảm thiểu mức độ phụ thuộc vào lý thuyết, tự đứng trên đôi chân của mình và giảm bớt những điều gây bất ngờ. Tôi muốn đứng cùng với mọi người hơn là sai một mình. Sự tinh tế trong những lý thuyết này thường biểu lộ sự yếu kém và chủ quan kiến thức Plato - nó khiến bạn tìm kiếm sự tinh tế nhằm phục vụ cho mục đích tinh tế mà thôi. Một lý thuyết cũng giống như một liều thuốc: thường vô dụng, đôi khi trở nên cần thiết, và thỉnh thoảng gây chết người. Vì thế cần phải thận trọng, biết điều tiết và luôn được giám sát chặt chẽ khi sử dụng.

Sự tương phản thể hiện trong Bảng 4 giữa mô hình hiện đại của tôi, một người theo chủ nghĩa hoài nghi thực nghiệm với những gì đại diện cho các chú ngựa non của Samuelson có thể khái quát hóa cho mọi ngành nghề.

Tôi đã trình bày ý tưởng của mình về tài chính vì đó là nơi tôi thanh lọc chúng. Giờ đây, hãy kiểm tra nhóm người được kì vọng là sâu sắc hơn: các triết gia.

Thiên Nga Đen

Chương 18: Tính Bất Định Của Những Thứ Giả Mạo

CÁC TRIẾT GIA Ở NHẦM CHỖ ■ SỰ BẤT ỔN VỀ (HẦU HẾT) CÁC BỮA TRƯA ■ THỨ MÀ TÔI KHÔNG QUAN TÂM ■ GIÁO DỤC VÀ TRÍ THÔNG MINH.

Chương cuối cùng của Phần 3 tập trung vào phân nhánh chính của lối ngụy biện trò chơi: tại sao những người chịu trách nhiệm giáo huấn cho chúng ta hiểu về sự bất định lại khuất phục chúng ta và hướng chúng ta sang những sự ổn định giả tạo qua lối cửa sau.

SỰ HỒI SINH CỦA NGỤY BIỆN TRÒ CHƠI

Tôi đã giải thích về lối ngụy biện trò chơi bằng câu chuyện ở sòng bạc, và đã khẳng định rằng sự ngẫu nhiên “đã được vô trùng” của các trò chơi không giống với sự ngẫu nhiên trong đời thực. Hãy xem lại Minh họa 7 ở Chương 15. Súc sắc đạt mức trung bình nhanh đến nỗi tôi có thể khẳng định chắc chắn rằng nhà cái sẽ liên tục thắng tôi trong trò Rulet khi tiếng ồn hoàn toàn bị loại bỏ, mặc dù chẳng có tiểu xảo nào ở đây cả (đây chính là lợi thế của sòng bạc). Bạn càng kéo dài thời gian (hoặc hạ thấp mức đặt cược), thì sự ngẫu nhiên xuất hiện trong trò chơi lừa bịp này càng lớn, tính theo trung bình.

Lối ngụy biện trò chơi xuất hiện trong các tình huống may rủi sau: bước đi ngẫu nhiên, gieo súc sắc, tung đồng xu, trò chơi “sấp ngửa” khét tiếng theo kiểu 0 hoặc 1, chuyển động Brown (thể hiện sự chuyển động của phân tử li ti trong nước), và các ví dụ khác. Những tình huống này tạo ra một đặc tính ngẫu nhiên mà thậm chí không đủ tiêu chuẩn để gọi là ngẫu nhiên - ngẫu nhiên nguyên thủy sẽ phù hợp hơn. Thực chất, tất cả những lý thuyết được hình thành quanh lối ngụy biện trò chơi này lờ đi sự có mặt của tính bất ổn. Và tồi tệ hơn nữa là những người sáng tạo ra chúng lại không hề hay biết về điều này.

Một ứng dụng chặt chẽ của sự tập trung vào tính bất định nhỏ, chứ không phải tính bất định lớn, có liên quan đến nguyên lý bất định lớn hơn đầy nhàm chán.

Tìm ra những thứ giả mạo

Theo nguyên lý bất định lớn hơn này, trong một vật lý lượng tử, người ta không thể đo lường các cặp giá trị nhất định (với độ chính xác bất kì), như vị trí và xung lượng các phần tử. Bạn sẽ chạm phải giới hạn đo lường thấp hơn: bạn có thể đo được chính xác giá trị này nhưng sẽ không đạt được điều đó với giá trị khác. Vì thế, về mặt lý thuyết, có một sự bất định không kiểm soát được sẽ chống lại khoa học và vĩnh viễn là như thế. Tính bất ổn tối thiểu này được Werner Heisenberg khám phá vào năm 1977. Tôi thấy thật lố bịch khi giới thiệu nguyên lý bất định khi chẳng liên quan gì đến tính bất định. Vì sao ư? Thứ nhất, sự bất định này thuộc đường cong Gauss. Thông thường nó sẽ biến mất - hãy nhớ lại rằng sự thay đổi trọng lượng của một người không thể nào gây nên tác động đáng kể lên tổng trọng lượng của 1000 người. Có thể chúng ta sẽ không chắc chắn về vị trí tiếp theo của các phân tử nhỏ, nhưng những bất định này rất nhỏ và nhiều vô số kể, và chúng sẽ đạt đến mức trung bình - vì Chúa - chúng đạt đến mức trung bình. Chúng tuân theo quy luật số lớn mà chúng ta đã thảo luận ở Chương 15. Hầu hết các loại ngẫu nhiên khác không đạt được mức trung bình. Nếu có thứ gì đó trên hành tinh này ổn định, đó chính là cách tập hợp các hạt hạ nguyên tử! Vì sao ư? Như tôi đã nói từ trước, khi bạn nhìn vào một vật thể, được cấu thành từ các phân tử, thì biến động của các phân tử này thường có xu hướng cân bằng.

Nhưng các sự kiện chính trị, xã hội, thời tiết lại không có đặc tính dễ hiểu này, và chúng ta rõ ràng không thể dự đoán được chúng, vì thế khi nghe một “chuyên gia” trình bày những vấn đề về tính bất định dưới dạng các hạt hạ nguyên tử, rất có thể đây là một chuyên gia rởm. Trên thực tế, đây có lẽ là cách hiệu quả nhất để “nhận dạng” một kẻ giả mạo.

Tôi thường nghe mọi người nói “Dĩ nhiên hiểu biết của chúng tôi còn nhiều hạn chế”, sau đó viện dẫn nguyên lý bất định lớn hơn khi cố gắng giải thích rằng “chúng tôi không thể tạo ra mọi thứ” - tôi từng nghe những lời đại loại vậy khi nhà kinh tế học Myron Scholes phát biểu tại các hội nghị. Nhưng tôi vẫn đang ở New York, tháng 8 năm 2006, và đang cố gắng tìm cách đến ngôi làng của tổ tiên ở Amioun, Li băng. Sân bay Beirut đã đóng cửa vì xung đột giữa Israel và phong trào vũ trang Hexabollah. Chẳng có lịch bay nào được công bố cho biết khi nào chiến tranh chấm dứt, nếu có. Tôi không thể hình dung được liệu ngôi nhà của mình có còn ở đó không, liệu Amioun có còn trên bản đồ không - hãy nhớ là ngôi nhà của gia tình tôi đã từng bị phá hủy một lần trước đó. Tôi không biết liệu cuộc chiến này có biến thành cái gì đó thậm chí còn tồi tệ hơn nữa hay không. Nhìn vào tương lai cuộc chiến, với tất cả bạn bè, người thân và những điều đã phơi bày ra, tôi thấy mình đối diện với những hạn chế thực sự về kiến thức. Ai có thể giải thích cho tôi biết tại sao nên quan tâm đến các hạt hạ nguyên tử - thứ cuối cùng cũng quy về đường cong Gauss. Con người không thể đoán được họ sẽ hạnh phúc với những thứ vừa mới đạt được trong bao lâu, cuộc hôn nhân của họ kéo dài đến khi nào, công việc mới sẽ tiến triển ra sao, nhưng những hạt hạ nguyên tử chính là thứ họ viện dẫn là “những giới hạn của khả năng dự đoán”. Họ đang lờ đi một vấn đề còn to tát ở ngay trước mặt và chỉ tập trung vào những vấn đề mà dù có lấy kính hiển vi ra soi cũng không thể nhìn thấy được.

Liệu các triết gia có gây nguy hiểm cho xã hội?

Tôi xin nói thêm: những kẻ chỉ biết bận tâm đến những xu lẻ thay vì món tiền lớn có thể là những đối tượng gây nguy hiểm cho xã hội. Động cơ của họ tốt, nhưng hãy nhớ lại tranh cãi nảy lửa Bastiat của tôi ở Chương 8, họ là mối đe dọa đối với xã hội. Họ đang lãng phí những nghiên cứu của chúng ta về tính bất định bằng cách tập trung vào những thứ chẳng có ý nghĩa gì cả. Nguồn lực của chúng ta (cả về nhận thức lẫn khoa học) đều rất hạn chế, có lẽ là quá hạn chế. Chính những kẻ khiến chúng ta sao lãng sẽ làm tăng mức độ rủi ro của các yếu tố Thiên Nga Đen.

Việc xem khái niệm về tính bất định như biểu hiện cho sự mù tịt về Thiên Nga Đen đáng được thảo luận thêm ở đây.

Căn cứ theo thực tế là đường cong Gauss đã ăn sâu vào đầu của những người hoạt động trong lĩnh vực tài chính và kinh tế đến mức họ muốn “chết ngạt” với nó, nên tôi tìm đến các nhà kinh tế học tài chính có khuynh hướng triết học để xem lối tư duy phê phán của họ cho phép họ giải quyết vấn đề này ra sao. Tôi đã tìm thấy vài người. Một người trong số đó đã có bằng Tiến sĩ triết học, và bốn năm sau lại giành tiếp bằng Tiến sĩ kinh tế; người này đã xuất bản nhiều công trình nghiên cứu ở cả hai lĩnh vực, cũng như vô số giáo trình kinh tế. Nhưng anh ta đã làm tôi thất vọng, có vẻ anh ta phân chia các ý tưởng của mình về tính bất định để có hai chuyên môn riêng biệt: triết học và tài chính định lượng. Những vấn đề như bài toán quy nạp, Mediocristan, sự mờ đục trí thức, hoặc giả thiết xuẩn ngốc của đường cong Gauss chẳng khiến anh ta bận tâm. Các sách giáo khoa của người này chỉ nhồi nhét toàn những phương pháp Gauss vào đầu sinh viên, cứ như thể anh ta quên mất mình là một triết gia. Sau đó, anh ta lập tức nhớ ra mình là triết gia khi viết các nội dung triết học về những vấn đề có vẻ rất uyên thâm.

Chính nét đặc trưng hoàn cảnh này sẽ khiến người ta sử dụng cầu thang để đến với StairMasters (một loại máy tập leo thang), nhưng trường hợp của nhà triết học đáng mến này lại đi quá đà, nguy hiểm hơn rất nhiều bởi anh ta sử dụng hết phần tư duy phê phán của chúng ta vào một việc làm vô ích. Các triết gia thích thực hành tư duy triết học đối với những chủ đề “ăn theo” mà các triết gia khác gọi là triết học, và để đầu óc “thả cửa” khi đã ra khỏi những chủ đề đó.

Vấn đề của thực tiễn

Cũng giống như phản đối đường cong hình chuông, chủ quan kiến thức Plato, ngụy biện trò chơi, vấn đề chính của tôi không phải với các nhà thống kê - xét cho cùng, họ chỉ là những người làm công việc tính toán chứ không phải những nhà tư tưởng. Chúng ta ít phải chịu đựng các triết gia hơn với những công chức quan liêu cố chấp. Các triết gia - những người kiểm soát tư duy phê phán - có nhiều nhiệm vụ hơn hẳn các nghề nghiệp khác.

BAO NHIÊU NGÀI WITTGENSTEINS CÓ THỂ NHẢY MÚA TRÊN NẮP THÙNG?

Một nhóm người ăn mặc tuềnh toàng (nhưng trông có vẻ trầm tư) tập trung trong một căn phòng, yên lặng dõi theo một diễn giả khách mời. Tất cả đều là những triết gia uyên thâm đang tham dự một hội thảo chuyên đề tiếng tăm ở Trường đại học New York. Vị diễn giả chúi mũi xuống đống tài liệu đánh máy và cất giọng đọc đều đều buôn tẻ. Thật khó tập trung được nên tôi mơ màng một chút và bỏ lỡ mạch đọc của anh ta. Tôi có thể đoán là phần thảo luận xoay quanh một tranh luận “triết học” nào đó về người sao Hỏa đang xâm chiếm suy nghĩ và kiểm soát ước muốn của bạn, và đồng thời cũng ngăn cản bạn tìm hiểu nó. Có vẻ cũng có một số ý kiến bàn luận về ý tưởng này, nhưng quan điểm của vị diễn giả kia về chủ đề này lại khác với ý kiến của các tác giả khác. Anh ta còn mất thì giờ chỉ ra điểm độc đáo trong nghiên cứu của mình về cư dân sao Hỏa. Sau bài độc thoại của anh ta (55 phút không ngừng đọc mớ tài liệu kia) là giờ giải lao, sau đó lại là 55 phút thảo luận về việc người sao Hỏa trồng khoai tây và nhiều phỏng đoán kỳ quặc khác. Wittgenstein cũng thường được nhắc đến (lúc nào bạn cũng có thể lôi Wittgenstein vào vì ông ta đủ mơ hồ để tạo ra vẻ có liên quan).

4 giờ chiều thứ Sáu hàng tuần, thù lao trả cho những triết gia này sẽ được chuyển vào tài khoản của họ. Một khoản cố định, trong số đó - trung bình khoảng 16% - sẽ được rót vào thị trường chứng khoán dưới dạng một khoản đầu tư tự động vào kế hoạch chi trả lương hưu của trường đại học. Những người này được trả tiền để làm công việc chất vấn những gì mà chúng ta cho là điều hiển nhiên; họ được đào tạo để tranh cãi về sự tồn tại của các vị thần, định nghĩa về chân lý, sắc đỏ của màu đỏ, nghĩa của nghĩa, sự khác biệt giữa các lý thuyết chân lý về ngữ nghĩa, giữa các hình dung dựa trên khái niệm và không dựa trên khái niệm…. Thế nhưng, họ vẫn tin tưởng mù quáng vào thị trường chứng khoán và khả năng của những tay quản lý quỹ lương hưu. Tại sao họ lại làm thế? Bởi họ mặc nhiên chấp nhận đó là những gì mọi người nên làm với số tiền tiết kiệm của mình, bởi “các chuyên gia” đã nói với họ như thế. Họ không tin vào khả năng của mình, nhưng lại không mảy may nghi ngờ những hoạt động mua bán tự động diễn ra trên thị trường chứng khoán. Đặc tính vùng của chủ nghĩa hoài nghi này chẳng khác gì so với đặc tính của các bác sĩ y khoa (như chúng ta đã chứng kiến ở Chương 8).

Ngoài ra, có lẽ họ luôn tin rằng chúng ta có thể đoán trước được các biến cố xã hội, rằng Gulag sẽ tôi luyện bạn, rằng các chính trị gia biết rõ những gì đang xảy ra hơn tài xế của mình, rằng chủ tịch Cục Dự trữ liên bang đã cứu nguy cho cả nền kinh tế, và còn rất nhiều thứ đại loại như thế. Họ cũng tin rằng những vấn đề về quốc tịch (lúc nào họ cũng gắn thêm cái mác “Pháp”, “Đức” hoặc “Mỹ” vào trước danh xưng của triết gia, cứ như thể điều đó có liên quan đến những gì anh ta sắp nói). Thật quá ngột ngạt khi phí thời gian với những người này bởi họ chỉ hiếu kì ở những chủ đề “bên trong chiếc hộp”.

Popper ở đâu khi bạn cần đến ông ta?

Tôi hy vọng khắc sâu được ý niệm rằng, là một người hành nghề, suy nghĩ của tôi phải gắn với niềm tin rằng chúng ta không thể đi từ lý thuyết đến các vấn đề cụ thể, mà phải ngược lại, tức từ các vấn đề cụ thể đến lý thuyết. Phương pháp này đã hạn chế đáng kể ảo tưởng về nghề nghiệp. Danuek Dennet từng bông đùa “Một học giả không nên là một công cụ của thư viện này để tạo ra một thư viện khác”.

Dĩ nhiên, những gì tôi đang nói ở đây đã được các triết gia nói từ trước đó, ít nhất là bởi các triết gia thực sự. Phần bình luận dưới đây là lý do khiến tôi hết sức kính trọng Karl Popper, đây là một trong số ít những trích dẫn trong cuốn sách này không bị tôi tấn công.

Sự xuống cấp của các trường phái triết học chính là hậu quả của niềm tin sai lầm cho rằng một người có thể triết lý mà không cần phải triết lý theo những vấn đề bên ngoài lĩnh vực triết học… Những vấn đề triết học thật sự luôn bắt nguồn bên ngoài lĩnh vực triết học và chúng sẽ chết yểu nếu như những cội rễ trên bị mục rữa… [tôi xin nhấn mạnh]. Những triết gia chỉ biết “nghiên cứu” triết học thay vì đào sâu tìm tòi triết học do sự thôi thúc của các vấn đề phi triết học dễ dàng quên ngay những cội rễ này.

Lối tư duy như thế có thể giải thích cho thành công của Popper bên ngoài lĩnh vực triết học, đặc biệt với các nhà khoa học, các nhà giao dịch, những người ra quyết định, cũng như thất bại của ông bên trong lĩnh vực này. (Các triết gia khác rất hiếm khi nghiên cứu về Popper, mà thích bàn luận về Wittgenstein hơn).

Cũng xin lưu ý rằng tôi không muốn đưa các tranh luận triết học vào ý tưởng Thiên Nga Đen của mình. Những thứ mà tôi muốn nói thông qua chủ quan kiến thức Plato chẳng có gì quá trừu tượng. Nhiều người đã giận dữ hỏi rằng có phải tôi đang phản đối “bản chất luận” hay không (tức là những thứ tôi đề cập không có bản chất Plato), rằng có phải tôi tin rằng toán học sẽ có tác dụng ở một thế giới khác hoặc thứ gì đại loại như thế. Vậy tôi cũng xin nói rõ. Tôi là một người hành nghề không đến nỗi ngu ngốc; tôi không cho rằng toán học không phù hợp với một cấu trúc thực tế khách quan; mà quan điểm chính của tôi là chúng ta, nói theo lối nhận thức luận, đang làm ngược đời, và trong một chừng mực có thể của toán học, đang liều lĩnh sử dụng một phương pháp sai lầm và hoàn toàn bị nó che mắt. Tôi thật sự tin rằng có một số lý thuyết toán học có ích và phát huy được tác dụng, nhưng chúng ta không dễ dàng có được nó như “các nhà chứng thực” vẫn nghĩ.

Đơn giản hơn bạn nghĩ: Bài toán quyết định theo chủ nghĩa hoài nghi

Ngay từ đầu tôi đã nói là có một vấn đề với phương pháp quy nạp và các yếu tố Thiên Nga Đen. Trên thực tế, tình hình còn tồi tệ hơn nhiều, chúng ta có thể gặp phải một vấn đề nghiêm trọng không kém với chủ nghĩa hoài nghi.

a. Tôi không thể làm gì để ngày mai mặt trời không mọc nữa (dù có nỗ lực đến đâu chăng nữa).

b. Tôi cũng không thể làm gì để chứng minh liệu có sự tồn tại của kiếp sau hay không.

c. Và tôi càng không thể làm gì với các cư dân sao Hỏa hoặc những con quỷ dữ nắm giữ bộ não của mình.

Nhưng tôi có rất nhiều cách để không bị biến thành một gã khờ. Và điều đó chẳng có gì quá khó khăn.

Tôi xin khép lại Phần 3 bằng cách lặp lại một lần nữa rằng thuốc giải của tôi đối với các hiện tượng Thiên Nga Đen chính là không được suy nghĩ theo lối đại trà. Còn hơn cả việc tránh trở thành một gã ngốc, chính quan điểm này tự tạo ra cho mình cách hành động - không phải cách tư duy, mà cách biến kiến thức thành hành động và tiên liệu xem kiến thức nào phù hợp để làm điều đó. Hãy kiểm tra xem nên làm gì hoặc không nên làm gì với điều này trong phần kết của cuốn sách này.

Thiên Nga Đen

Chương 19: 50/50 Hay Cách Để Cân Bằng Với Thiên Nga Đen

MỘT NỬA CÒN LẠI ■ HÃY NHỚ VỀ APELLES ■ KHI VIỆC NHỠ TÀU CHẲNG CÓ GÌ LÀ “GHÊ GỚM”

Đã đến lúc nói vài lời cuối cùng.

Thời gian của được chia làm hai nửa, tôi là người cực kỳ hoài nghi, còn nửa kia duy trì các trạng thái ổn định với một thái độ hết sức bướng bỉnh. Dĩ nhiên, tôi là người hoài nghi cực độ trong khi người khác, đặc biệt những người tôi gọi là phàm phu tục tử, đều cả tin, và tôi trở nên cả tin khi người khác hoài nghi. Tôi hoài nghi về sự chứng thực - dù chỉ khi các sai sót khiến phải trả giá đắt - chứ không hoài nghi về sự phản chứng thực. Việc có nhiều dữ liệu sẽ không tạo ra sự chứng thực, nhưng một ví dụ đơn giản có thể phủ nhận sự chứng thực đó. Tôi hoài nghi khi không tin vào sự ngẫu nhiên dữ dội, và cả tin khi cho rằng sự ngẫu nhiên đó ôn hòa.

Một nửa thời gian, tôi ghét các Thiên Nga Đen, nửa còn lại, tôi yêu chúng. Tôi thích sự ngẫu nhiên nào tạo ra cuộc sống tốt đẹp, những tai nạn tích cực, thành công của họa sỹ Apelles, những món quà mà bạn không phải trả tiền để có được. Ít người hiểu được vẻ đẹp trong câu chuyên về Apelles; trên thực tế, hầu hết mọi người đều né tránh sai sót bằng cách đè nén cái Apelles đó bên trong mình.

Một nửa thời gian, tôi là người làm việc rất bảo thủ, nửa còn lại, tôi cực kỳ xông xáo. Có vẻ như đây không phải là trường hợp ngoại lệ, trừ khi tính bảo thủ đó của tôi được áp dụng cho những gì mà mọi người gọi là chấp nhận rủi ro, còn sự xông xáo được áp dụng cho những lĩnh vực cần thận trọng.

Tôi không lo lắng nhiều về những thất bại nhỏ mà về những thất bại lớn, đặc biệt những thất bại mang tính kết thúc. Tôi lo lắng về thị trường cổ phiếu “đầy hứa hẹn”, đặc biệt các cổ phiếu blue chip “an toàn”, nhiều hơn so với các đầu tư mạo hiểm - cái thứ nhất hiển thị nhiều rủi ro vô hình, còn cái thứ hai không có gì bất ngờ vì bạn biết chúng biến động như thế nào và có thể giới hạn thiệt hại bằng cách đầu tư những khoản tiền nhỏ hơn.

Tôi không lo lắng lắm về những rủi ro đã được thông báo và mang tính giật gân, nhưng lại lo lắng nhiều về những rủi ro tiềm ẩn dữ dội hơn. Tôi không lo lắng nhiều về khủng bố nhưng lại lo lắng về bệnh tiểu đường, không lo nhiều về những vấn đề mà mọi người thường lo lắng vì chúng là những thứ rõ ràng, nhưng lại rất không yên tâm về những vấn đề nằm ngoài ý thức và tranh luận thông thường của chúng ta (tôi cũng phải thú nhận rằng mình không mấy khi lo lắng, chỉ cố gắng quan tâm đến những vấn đề mình có thể làm được điều gì đó). Tôi chỉ lo mình bỏ lỡ cơ hội chứ không lo bị bẽ mặt.

Cuối cùng, đây là một quy tắc không quan trọng trong việc ra quyết định: tôi rất xông xáo khi được tiếp xúc với các Thiên Nga Đen tích cực - khi một thất bại chỉ diễn ra trong chốc lát - và rất thận trọng khi bị đe họa bởi một Thiên Nga Đen tiêu cực. Tôi rất xông xáo khi sai sót trong một mô hình có thể làm lợi cho mình, và trở nên hoang tưởng khi sai sót đó có thể gây tổn thương. Có thể điều này chẳng có gì thú vị cho lắm ngoại trừ một điều nó chính là những gì mà người khác không làm. Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, người ta sử dụng các lý thuyết hời hợt để quản lý rủi ro của mình và xem xét một cách “có lý trí” các ý tưởng hoang dại.

Nửa thời gian, tôi là có khả năng trí óc, nửa còn lại tôi là người thực tế biết lý lẽ. Tôi thực tế và biết lý lẽ trong những vấn đề học thuật, và có trí óc khi liên quan đến thực tiễn.

Nửa thời gian, tôi là người nông cạn, nửa còn lại, tôi muốn tránh né sự nông cạn đó. Tôi nông cạn khi có liên quan đến mỹ học, và tránh nông cạn trong bối cảnh rủi ro và lợi nhuận. Tính thẩm mỹ buộc tôi ưu tiên cho thơ ca hơn văn xuôi, tiếng Hy Lạp hơn tiếng La Mã, phẩm cách hơn sự tao nhã, tao nhã hơn văn hóa, văn hóa hơn sự uyên bác, sự uyên bác hơn kiến thức, kiến thức hơn trí tuệ, và trí tuệ hơn sự thật, nhưng chỉ đối với những vấn đề không mang yếu tố Thiên Nga Đen. Chúng ta có xu hướng rất lý trí, ngoại trừ trường hợp có liên quan đến Thiên Nga Đen. Nửa số người tôi biết gọi tôi là kẻ bất kính (bạn đã đọc những lời bình luận của tôi về các giáo sư theo chủ nghĩa Plato), nửa còn lại gọi tôi là nịnh hót (bạn đã thấy sự sừng bái mù quáng của tôi đối với Huet, Bayle, Popper, Poincaré, Montaigne, Hayek, và nhiều người khác).

Nửa thời gian, tôi ghét Nietzche, nửa còn lại tôi yêu văn của ông.

KHI VIỆC NHỠ TÀU CHẲNG CÓ GÌ LÀ “GHÊ GỚM”

Một lần nọ, tôi nhận được một lời khuyên làm thay đổi cuộc đời mình. Không giống với lời khuyên mà tôi nhận được từ một người bạn như đã nói ở chương 3, lời khuyên lần này sáng suốt, có thể áp dụng được, và có giá trị thực nghiệm. Nhà tiểu thuyết tương lai Jean Olivier Tedessco, bạn cùng lớp của tôi ở Paris, đã tuyên bố “không chạy theo tàu hỏa” khi ngăn tôi đuổi theo một chiếc tàu điện ngầm.

Hãy “hất mặt” với số phận. Tôi đã tự bảo mình sẽ không chạy theo lịch biểu. Có lẽ đây là một lời khuyên nhỏ nhưng có tác động lớn. Khi không còn chạy theo tàu hỏa, tôi đã cảm nhận được chân giá trị của sự tao nhã và mỹ học trong hành vi, một cảm giác tự làm chủ thời gian của mình, kế hoạch của mình và cuộc đời mình. Việc nhỡ tàu chỉ trở nên “ghê gớm” khi bạn cố tìm cách đuổi kịp nó! Tương tự, việc không hoàn thành ý tưởng mà người khác kỳ vọng ở bạn sẽ chỉ gây đau đớn khi nó là thứ bạn đang tìm kiếm.

Bạn đứng trên cuộc chiến quyết liệt và trên hệ thống cấp bậc xã hội, chứ không phải đứng ngoài nó, nếu chủ ý làm thế.

Việc từ bỏ một vị trí được trả lương hậu hĩnh (nếu đó là quyết định của bạn) có vẻ như là phần thưởng đáng hài lòng hơn so với lợi ích của số tiền có được từ việc làm đó (điều này có vẻ điên rồ nhưng tôi đã thử và nó đã có tác dụng). Đây là bước đầu tiên để những kẻ khắc kỷ “ném” vào số phận một từ gồm bốn chữ cái. Bạn sẽ có nhiều quyền kiểm soát cuộc sống của mình nếu quyết định dựa theo các tiêu chí mà mình đề ra.

Mẹ Thiên Nhiên đã ban cho chúng ta một số cơ chế phòng thủ: như trong truyền thuyết Aesop, một trong số các cơ chế đó là việc xét đến khả năng những quả nho chúng ta không thể với tới chính là những quả chua. Nhưng một người khắc kỷ thậm chí còn thấy việc coi thường và chối bỏ những quả nho đó là việc làm đáng tưởng thưởng. Hãy là người năng nổ, hãy là người dám từ chức nếu có can đảm làm thế.

Sẽ rất khó khăn để trở thành kẻ chiến bại trong cuộc chơi mà bạn đặt ra cho chính mình.

Theo thuật ngữ Thiên Nga Đen, điều này có nghĩa là bạn chỉ “phơi nhiễm” với những thứ có xác suất cực nhỏ khi để nó điều khiển mình. Bạn luôn kiểm soát những gì mình làm; vì thế hãy tự quyết định hoàn cảnh của mình.

Phần 4: PHẦN KẾT

Nhưng toàn bộ những ý tưởng này, toàn bộ triết lý về phương pháp quy nạp này, toàn bộ các vấn đề về kiến thức này, toàn bộ các biến cố dữ dội này, và các tổn thất đáng sợ này, tất cả đều trở nên tầm thường trước sự cân nhắc mang tính siêu hình sau.

Đôi khi, tôi lấy làm ngạc nhiên về cách mọi người trở nên đau khổ hay tức giận vì không được ăn ngon, bị từ chối hay bị đối xử khiếm nhã. Hãy nhớ lại phần thảo luận của tôi ở Chương 8 về khó khăn trong việc nhìn thấy khả năng thật sự của những biến số có thể điều khiển cuộc sống của chính mình. Chúng ta mau chóng quên rằng chỉ cần được sống đã là một cơ hội, một điều kỳ diệu mà không phải ai cũng may mắn có được.

Vì thế, đừng lo lắng vì những chuyện không đâu. Đừng hành động như một kẻ vong ơn bội nghĩa và lo lắng về chút rêu mốc mọc trong nhà tắm. Đừng hoài nghi những gì mình đang có - hãy nhớ rằng bạn chính là một Thiên Nga Đen. Và xin cảm ơn bạn đã đọc cuốn sách này.

Thiên Nga Đen

Phần Kết: Những Thiên Nga Trắng Của Yevgenia

Yevgenia Krasnova bắt đầu trạng thái tĩnh tâm dài hạn - điều cần thiết để sản sinh ra một cuốn sách mới. Cô ta sống ở thành phố New York, nơi dễ dàng tìm thấy được sự yên tĩnh để sáng tác. Đó là cách đơn giản nhất để tập trung sau một thời gian dài bị đám đông vây quanh, với hy vọng được tình cờ gặp lại Nero để có thể đưa ra một lời nhận xét cạnh khóe về anh ta, khiến anh ta bẽ mặt và có thể giành lại anh ta. Cô ta hủy tài khoản thư điện tử cá nhân, chuyển sang viết tay vì thấy nó dễ chịu, đồng thời thuê một thư ký đánh máy cho mình. Cô ta trải qua tám năm viết, xóa, sửa, thỉnh thoảng trút giận vào người thư ký, phỏng vấn thư ký mới, và rồi lặng lẽ viết lại. Căn hộ của cô đầy khói thuốc, giấy tờ rơi vãi khắp nơi. Giống như các nghệ sĩ, cô ta vẫn không hài lòng với kết quả công việc của mình, nhưng cảm thấy mình đã đi quá sâu so với cuốn sách đầu tiên. Cô chế giễu đám người đã ca tụng cuốn sách đầu tiên vì giờ đây cô nhận thấy nó thật nông cạn, cẩu thả và chẳng có gì súc tích.

Khi cuốn sách mới này - được gọi với cái tên khéo léo là The Loop (Vòng luân chu) - ra đời, Yevgenia đủ khôn ngoan để tránh giới báo chí, bỏ qua các lời nhận xét, và sống tách biệt với thế giới bên ngoài. Đúng như mong đợi của nhà xuất bản, cuốn sách nhận được phản hồi tích cực. Nhưng thật kỳ lạ, ít người mua chúng. Nhà xuất bản cho rằng mọi người đang nói về cuốn sách nhưng không đọc nó. Những người hâm mộ cô đã chờ đợi và nói về cuốn sách từ nhiều năm. Người chịu trách nhiệm xuất bản - nhân vật giờ đây sở hữu một bộ sưu tập lớn gồm các gọng kính màu hồng và sống một cuộc sống huy hoàng - đang đặt cược cả trang trại của mình vào Yevgenia. Ông ta không có được thành công nào khác và chẳng nhìn thấy được gì khả quan. Ông ta cần phải thắng lớn để chi trả cho ngôi biệt thự ở Carpentras, Province và khoản tiền đền bù cho vụ ly dị vừa rồi, cũng như để mua một chiếc Jaguar mui trần (màu hồng) mới. Ông tin chắc mình sẽ thành công với cuốn sách được mong chờ rất lâu của Yevgenia, và không hiểu được vì sao hầu hết mọi người đều gọi nó là một kiệt tác nhưng chẳng ai chịu mua nó. Một năm sáu tháng sau đó, The Loop không còn hiện diện ở nhà xuất bản nữa. Vì đang gặp khó khăn tài chính nghiêm trọng, nhà xuất bản nghĩ rằng mình đã tìm ra nguyên nhân: cuốn sách quá dài - đúng ra Yevgenia nên viết một cuốn sách ngắn hơn. Sau một thời gian dài lặng lẽ đầy nước mắt, Yevgenia nghĩ đến các nhân vật trong những cuốn tiểu thuyết “làm mưa làm gió” của Georges Simenon và Graham Greene. Họ đã sống một cuộc sống rất đỗi bình thường và không chút lo âu. Yevgenia cho rằng sự tầm thường cũng có sức hấp dẫn của nó, và cô luôn thích sự hấp dẫn hơn cái đẹp.

Do đó, cuốn sách thứ hai của Yevgenia cũng là một Thiên Nga Đen.

Thiên Nga Đen

Lời Cám Ơn

Tôi có được sự thích thú ngoài mong đợi khi viết cuốn sách này. Quả thực, cuốn sách đã tự viết ra nó, và tôi muốn các bạn cũng có được trải nghiệm này. Tôi xin được gửi lời cảm ơn đến những người bạn sau đây.

Bạn tôi và đồng thời là nhà cố vấn Rolf Dobelli, tiểu thuyết gia, doanh nhân và là độc giả nhiệt tình không bỏ qua bất kỳ phiên bản nào của nội dung cuốn sách này. Tôi cũng vô cùng biết ơn Peter Bevelin, một người học vấn uyên thâm và là nhà tư duy thuần túy với bản tính hiếu kỳ cực độ - người dành thời gian đi dạo của mình để theo đuổi các ý tưởng và khám phá những tài liệu mà tôi luôn tìm kiếm, người đã nghiên cứu hết sức kỹ lưỡng nội dung cuốn sách này. Yechezkel Zilber, một người tự học luôn khát khao ý tưởng hiện sống tại Jerusalem, người nhìn nhận thế giới từ bản chất nguyên sơ, đã đặt ra những câu hỏi rất hóc búa, đến mức tôi phải cảm thấy hổ thẹn vì những kiến thức sách vở mà mình học được và cảm thấy khó chịu vì không phải là một người tự học hỏi một cách chân chính như anh ấy - chính nhờ những người “không tầm phào” này mà ý tưởng Thiên Nga Đen của tôi mới có được những kiến thức vững vàng về chủ nghĩa tự do kinh viện. Học giả Philip Tetlock, người hiểu biết nhiều về việc dự đoán hơn bất kỳ người nào khác kể từ thời Đen-phi, đã đọc qua bản thảo và nghiên cứu kỹ lưỡng các luận cứ của tôi. Phil là người sâu sắc và có giá trị đến mức ta có thể tìm thấy nhiều thông tin ở ông dù ông chẳng đưa ra lời nhận xét nào. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn Danny Kahneman, người mà ngoài những buổi trò chuyện hàng giờ với các chủ đề về bản chất con người (và đáng kinh ngạc là tôi nhớ hầu hết mọi lời nhận xét của ông), đã giúp tôi làm quen với Phil Tetlock. Cảm ơn Maya Bar Hillel vì đã mời tôi phát biểu trước The Society of Judgment and Decision Making tại cuộc họp thường niên của họ ở Toronto vào tháng 11 năm 2005 - xin cảm ơn sự rộng lượng của các nhà nghiên cứu ở đó, và những thảo luận đầy hào hứng của họ. Tôi trở về mang theo nhiều kiến thức hơn những gì mình đã cho đi. Robert Shiller đã bảo tôi “thanh lọc” một số các nhận xét “bất kính”, nhưng việc anh chỉ trích sự xông xáo thái quá đó, chứ không phải nội dung của nó, lại chứa đầy thông tin hữu ích. Mariagiovanna Muso là người đầu tiên ý thức về tác động của Thiên Nga Đen đối với nghệ thuật và đã gửi cho tôi những nội dung nghiên cứu về xã hội học và nhân loại học. Tôi đã có những buổi thảo luận hàng giờ với học giả văn chương Mihai Spariosu về Plato, Balzac, về thông tin sinh thái học, và cả những quán cà phê ở Bucharest. Didier Sornette đã luôn gửi cho tôi tài liệu về những chủ đề chưa được công bố nhưng rất có liên quan trong lĩnh vực vật lý thống kê. Jean-Philippe Bouchaud đã hỗ trợ tôi rất nhiều với những vấn đề có liên quan đến thống kê của các độ lệch lớn. Dựa trên các ý tưởng của Chương 8, Michael Allen đã viết một chuyên khảo dành cho những tác giả luôn tìm cách để tác phẩm của mình được xuất bản - cuối cùng, tôi đã viết lại Chương 8 với cách nhận định của một tác giả đang nhìn vào số phận của chính mình, cảm ơn Mark Blyth vì luôn là một vị giám khảo, một độc giả và một cố vấn sâu sắc. Cảm ơn các bằng hữu ở DoD, Andy Marshall và Andrew Mays, đã cung cấp cho tôi nhiều ý tưởng và nhiều câu hỏi. Paul Solman, một người luôn khát khao kiến thức, đã nghiên cứu và xem xét hết sức kỹ lưỡng bản viết tay cuốn sách. Tôi có được thuật ngữ Extremistan là nhờ Chris Anderson, người đã phát hiện thấy thuật ngữ trước đó của tôi quá mang tính sách vở. Cảm ơn Nigel Harvey đã giúp tôi tìm hiểu về các tài liệu trong lĩnh vực dự đoán.

Terry Burnham, Robert Trivers, Robyn Dawes, Peter Ayton, Scott Atran, Dan Goldstein, Alexander Riesz, Art De Vany, Raphael Douady, Piotr Zielonka, Gur Huberman, Elkhonon Goldberg, và Dan Sperber là những nhà khoa học đã dành thời gian trả lời vô số những câu hỏi của tôi. Ed Thorp, chủ sở hữu còn sống thật sự của “công thức Black-Scholes” đã giúp tôi rất nhiều; nhờ nói chuyện với ông, tôi đã nhận ra rằng các nhà kinh tế học đã bỏ quên các tác phẩm trí tuệ bên ngoài câu lạc bộ của họ - bất kể những tác phẩm đó có giá trị đến mức nào. Lorenzo Perilli đã hết sức hào phóng đưa ra những lời nhận xét về Menodotus và giúp tôi chỉnh sửa một vài sai sót. Duncan Watts đã tạo điều kiện để tôi được giới thiệu phần ba của cuốn sách này tại hội thảo về xã hội học tại Đại học Columbia và đã thu thập được vô số những lời nhận xét David Cowan đã cung cấp biểu đồ cho phần thảo luận về Poincaré, khiến biểu đồ của tôi trở nên mờ nhạt. Cũng xin cảm ơn James Montier về những nội dung đầy súc tích về bản chất con người. Như thường lệ, Bruno Dupire luôn cùng tôi có những buổi trò chuyện hữu ích nhất trong khi tản bộ.

Sẽ chẳng mất gì khi trở thành người bạn trung thành của một tác giả kiêu hãnh quá gắn bó với bản viết tay của mình. Marie-Christine Riachi đã được giao một công việc chẳng thích thú gì là đọc các chương của cuốn sách này theo thứ tự từ sau ra trước; tôi chỉ đưa cho cô ấy những mẩu nội dung chưa hoàn chỉnh và chủ yếu toàn là những nội dung (khi đó) chẳng rõ ràng gì. Jamil Baz luôn nhận được nội dung hoàn chỉnh nhưng thường chọn cách đọc từ sau ra trước. Laurence Zuriff đã đọc và nhận xét về mỗi chương. Philip Halperin, người biết rõ về quản lý rủi ro hơn bất kỳ người nào (vẫn) còn sống, đã cho tôi những nhận xét và quan sát tuyệt vời. Ngoài ra còn có các “nạn nhân” khác như Cyrus Pirasteh, Bernard Oppetit, Pascal Boulard, Guy Riviere, Joelle Weiss, Didier Javice, Andreea Munteanu, Andrei Pokrovsky, Philippe Asseily, Farid Karkaby, George Nasr, Alina Stefan, George Martin, Stan Jonas, và Flavia Cymbalista.

Tôi đã nhận được những lời nhận xét hữu ích từ nhà tri thức khát khao kiến thức Paul Solman (người đã đọc qua bản thảo của tôi bằng kính hiển vi). Xin chân thành cảm ơn Phil Rosenczweig, Avishai Margalit, Peter Forbes, Michael Schrage, Driss Ben Brahim, Vinay Pande, Antony Van Couvering, Nicholas Vardy, Brian Hinchcliffe, Aaron Brown, Espen Haug, Neil Chriss, Zvika Afik, Shaiy Pilpel, Paul Kedrosky, Reid Bernstein, Claudia Schmid, Jay Leonard, Tony Glickman, Paul Johnson, Chidem Kurdas (và các nhà kinh tế học trường phái Áo của Đại học New York), Charles Babbitt, cùng với rất nhiều người mà tôi đã quên tên. 78

Ralph Gomory và Jesse Ausubel của Qũy Sloan Foundation đã thực hiện một chương trình tài trợ nghiên cứu có tên The Known, The Unknown, and The Unknowable (Tạm dịch: Điều đã biết, điều chưa biết và điều không thể biết). Hai người đã hỗ trợ về tài chính và tinh thần cho việc xúc tiến các ý tưởng của tôi – tôi đã nhận sự giúp đỡ tinh thần vô giá của họ. Cũng xin cảm ơn các đối tác làm ăn, các đồng tác giả, và các cộng sự: Espen Haug, Mark Spitznagel, Benoit Mandelbrot, Tom Witz, Paul Wilmott, Avital Pilpel, và Emanuel Derman, đồng thời cảm ơn John Brockman và Katinka Matson vì đã giúp đỡ thực hiện cuốn sách này, và Max Brockman về những lời nhận xét của anh đối với bản thảo. Xin chân thành cảm ơn sự chịu đựng của Cindy, Sarah, và Alexander. Alexander đã giúp phần biểu đồ, còn Sarah giúp về phần lịch sử.

Tôi đã cố tạo ra vẻ là một tác giả bướng bỉnh cùng cực với nhà biên tập của mình, Will Murphy, để rồi phát hiện ra rằng mình thật may mắn khi anh cũng là một nhà biên tập bướng bỉnh không kém (nhưng giỏi che giấu điều đó). Anh đã bảo vệ tôi khỏi sự cẩu thả của những nhà biên tập “chuẩn hóa” - những người có khả năng “phi thường” có thể gây ra thiệt hại cực độ chỉ với những thay đổi cực nhỏ bằng cách phá vỡ mạch văn của tác giả. Tôi rất vinh hạnh được Daniel Menaker dành thời gian biên tập nội dung cuốn sách này. Cũng xin cảm ơn Janet Wygal và Steven Meyers. Toàn thể nhân viên ở Nhà xuất bản Random đã rất hỗ trợ tôi - nhưng vẫn không thể nào quen với những trò đùa điện thoại của tôi (giống như những trò tôi đã cố thử với Bernard-Henry Levy). Một trong những điểm nổi bật trong sự nghiệp viết lách của tôi là một bữa ăn trưa kéo dài nhiều giờ với William Goodlad, nhà biên tập ở Penguin, và Stefan McGrath, giám đốc điều hành của tập đoàn này. Tôi bỗng nhận ra rằng mình không thể tách rời phong cách người kể chuyện ra khỏi nhà tư tưởng khoa học trong tôi; thực tế là cốt truyện xuất hiện trước thay vì xuất hiện sau như một minh họa cho khái niệm.

Phần 3 của cuốn sách này đã tạo cảm hứng cho những bài giảng của tôi tại Đại học Massachusetts ở Amberst. Tôi cũng xin cảm ơn ngôi nhà thứ hai của mình, Viện Khoa học toán học Courant của Đại học New York, nơi tôi có vinh hạnh được giảng dạy trong suốt gần một thập kỷ.

Thật đáng tiếc là bạn lại học được nhiều nhất từ chính người mà mình bất đồng quan điểm - những thứ Montaigne đã khuyến khích cách đây nửa thiên niên kỷ nhưng hiện vẫn hiếm khi được thực hiện. Tôi phát hiện ra rằng điều đó đã thêm thắt nhiều gia vị cho các luận cứ của bạn vì bạn biết rằng những người này sẽ nhận dạng được những vết rạn nứt nhỏ nhất - và bạn có thể tìm thấy thông tin về những giới hạn trong các lý thuyết của họ cũng như những yếu điểm của chính mình. So với các bằng hữu, tôi tỏ ra biết ơn những kẻ gièm pha mình hơn, đặc biệt những người đã (và vẫn) giữ được phép lịch sự. Vì thế, trong suốt sự nghiệp của mình, tôi đã học được một vài thủ thuật từ hàng loạt các tranh luận công khai, các trao đổi và thảo luận với Robert C. Merton, Steve Ross, Myron Scholes, Philippe Jorion, và nhiều người khác (mặc dù, ngoài bài phê bình của Elie Ayache, lần cuối cùng tôi nghe được điều gì đó mới mẻ chống lại các ý tưởng của mình là vào năm 1994). Những tranh luận này rất có giá trị vì tôi đang tìm kiếm những luận chứng phản đề cho ý tưởng Thiên Nga Đen của mình và tìm cách biết được những người gièm pha mình nghĩ gì - hoặc không nghĩ gì. Theo thời gian, rốt cuộc tôi đọc tài liệu về những người mình bất đồng quan điểm nhiều hơn so với những người có cùng quan điểm - tôi đã đọc Samuelson nhiều hơn Hayek, Merton (trẻ) nhiều hơn Merton (già), Hegel nhiều hơn Montaigne, và Descartes nhiều hơn Sextus. Trách nhiệm của mỗi người viết là trình bày lại ý tưởng của đối phương mình một cách chính xác đến mức có thể.

Thành tích lớn nhất trong đời tôi là đã được làm bạn với nhiều người, như Elie Ayacheaoaatsl Jim Gatheral, bất kể một số quan điểm bất đồng.

Phần lớn nội dung cuốn sách này được viết trong thời gian tôi rong ruổi khi tự giải phóng mình khỏi (hầu hết) các nghĩa vụ, công việc thường ngày, các áp lực và tiếp tục những chuyến lang thang trầm tư mặc tưởng ở những thành phố nơi tôi có một loạt các buổi diễn thuyết về ý tưởng Thiên Nga Đen. 79 Tôi chủ yếu viết trong các quán cà phê - tôi thích những quán cà phê thường thường (nhưng thanh lịch) ở khu vực gần nhà, nơi có càng ít giới kinh doanh càng tốt. Tôi cũng hay ngồi ở Heathrow Terminal 4, chăm chú viết đến mức quên cả việc “dị ứng” với sự có mặt của giới thương gia mặt mũi lúc nào cũng căng thẳng.

Thiên Nga Đen

Chú Thích

[←1]

Sự phổ biến của những chiếc điện thoại tích hợp máy ảnh số đã mang đến cho tôi cả một bộ sưu tập đồ sộ hình ảnh của loài thiên nga đen do bạn đọc - du khách khắp nơi gửi đến. Giáng sinh năm ngoái tôi còn được tặng một thùng Rượu Vang Thiên Nga Đen (rượu này không hợp gu tôi), một băng video (tôi lại không xem video) và hai cuốn sách. Suy cho cùng, tôi thích những bức ảnh hơn.

[←2]

Những sự kiện mà ai cũng tin rằng chúng hầu như không thể nào xảy ra cũng được xem là Thiên Nga Đen. Hãy nhớ rằng, theo thuyết đối xứng, khả năng xảy ra của những sự kiện tưởng chừng như không thể cũng tương đương với khả năng không xảy ra của những sự kiện tưởng chừng như vô cùng chắc chắn.

[←3]

Đệ quy ở đây được hiểu như sau: thế giới mà chúng ta đang sống ngày càng có nhiều vòng hồi tiếp, khiến cho sự kiện này trở thành nguyên nhân của nhiều sự kiện khác (chẳng hạn như người ta mua một cuốn sách bởi vì có nhiều người mua nó), do đó sinh ra hiệu ứng trái banh tuyết, hiệu ứng tùy ý và hiệu ứng người-thắng-lấy-hết trên khắp toàn cầu mà vốn không thể dự đoán được. Chúng ta sống trong môi trường nơi thông tin được lưu chuyển, lan truyền nhanh như dịch bệnh. Như thế, các sự kiện có thể xảy ra bởi vì người ta không cho rằng chúng sẽ xảy ra. (Trực giác của chúng ta được cấu tạo cho một môi trường có mối quan hệ nhân-quả giản đơn hơn và nơi thông tin lưu chuyển chậm hơn). Tính ngẫu nhiên này không được phổ biến trong kỷ Pleistocene vì khi đó, đời sống kinh tế xã hội giản đơn nhiều hơn.

[←4]

Ludwig JosefJohann Wittgenstein (1889 -1951) là một triết gia người Áo.

[←5]

Trong tranh luận, chủ nghĩa kinh nghiệm ngây thơ còn cung cấp cho ta hàng loạt câu trích dẫn hùng hồn của những người đã khuất nhằm chúng thực cho lập luận của mình. Nếu chịu khó tìm kiếm, với bất kỳ chủ đề nào, bạn cũng có thể tìm được lập luận nghe rất lọt tai của một ai đó ủng hộ cho luận điểm của mình và dĩ nhiên, cả những lập luận trái ngược của một tư tưởng gia đã khuất nào đó. Hầu hết những lời trích dẫn của tôi, nếu không phải của Yogi Berra thì là của những người tôi bất đồng quan điểm.

[←6]

Benoit Mandelbrot, người đã từng có những trải nghiệm tương tự khi ở độ tuổi này dù gần 40 năm trước, nhớ về giai đoạn chiến tranh giống như sự kéo dài của tình trạng chán nản khó nhọc được tô điểm bởi những khoảnh khác sợ hãi tột cùng.

[←7]

Sử gia Niall Ferguson phát biểu rằng, dù thông tin thu nhập về quá trình hình thành Chiến Tranh Thế Giới đã đạt chuẩn và nói lên được tình trạng “căng thẳng chồng chất” và “khủng hoảng leo thang” nhưng cuộc chiến vẫn nổ ra trong sự bất ngờ của mọi người. Chỉ trong con mắt của những sử gia chuyên truy hồi quá khứ thì cuộc chiến ấy mới được xem là không tránh khỏi. Ferguson đã sử dụng một lý lẽ khôn ngoan mang tính kinh nghiệm để hoàn thành quan điểm của mình: ông xem xét giá cả của trái phiếu thượng hạng một loại trái phiếu nói lên thái độ thận trọng của các nhà đầu tư trước các nhu cầu bức thiết về tài chính của chính phủ, đồng thời, cũng nói lên việc người ta hy vọng xung đột ngày càng ít đi bởi chiến tranh sẽ gây ra thâm hụt nghiêm trọng. Nhưng giá trái phiếu không phản ánh được động thái của chiến tranh. Lưu ý rằng, nghiên cứu này còn minh họa cho câu hỏi vì sao nghiên cứu giá cả sẽ giúp người ta hiểu rõ về lịch sử.

[←8]

Trong Chương 10, chúng ta sẽ xem xét một số bài kiểm tra định lượng rất tài tình được thực hiện để minh chứng cho tính bầy đàn này, các bài kiểm tra sẽ cho thấy trong nhiều lĩnh vực, khoảng cách giữa các ý kiến với nhau hẹp hơn rất nhiều so với khoảng cách giữa các ý kiến và thực tiễn.

[←9]

Về sau, tôi nhận ra rằng sức mạnh vĩ đại của hệ thống thị trường tự do chính là: bản thân các nhà điều hành công ty không cần phải biết điều gì đang xảy ra.

[←10]

Tôi chuyên về những công cụ tài chính phức tạp tên là “công cụ phái sinh” - những thứ vốn đòi hỏi rất nhiều kiến thức toán cao cấp, và những sai lầm nghiêm trọng nhất do sử dụng sai kiến thức toán cũng bắt nguồn từ đây. Đây là lĩnh vực rất mới và hấp dẫn khiến tôi phải lấy cho được bằng tiến sĩ về lĩnh vực đó. Xin lưu ý rằng, tôi không thể gây dựng sự nghiệp nếu chỉ dựa vào việc cá cược các hiện tượng Thiên Nga Đen - không có đủ cơ hội cho bạn kiếm lời đâu. Trái lại, tôi có thể tránh sa vào chúng và bảo vệ các danh mục đầu tư của mình khỏi những khoản thua lỗ lớn. Vì vậy, để không phụ thuộc vào tính ngẫu nhiên, tôi tập trung nghiên cứu những thiếu sót về mặt kỹ thuật giữa các công cụ (tài chính) phức tạp, đồng thời khai thác những cơ hội này nhưng không để sa lầy vào biến cố hiếm trước khi chúng xảy ra và trước khi đối thủ cạnh tranh của tôi đạt được bước tiến về công nghệ. Về sau, tôi đã khám phá ra phương pháp đơn giản hơn (và ít ngẫu nhiên hơn) để bảo vệ các danh mục đầu tư lớn theo kiểu bảo hiểm để tránh được Thiên Nga Đen.

[←10a]

Một loại xe sang trọng, có kính ngăn giữa khoang lái và khoang hành khách.

[←11]

Người chồng thứ ba của cô là triết gia người Ý.

[←12]

Tôi chính thức xin lỗi bạn đọc nào đã tìm kiếm thông tin về Yevgenia Krasnova trên Google bởi đây chỉ là nhân vật hư cấu mà thôi.

[←13]

Tôi nhấn mạnh chữ không thể bởi khả năng xảy ra của những sự kiện này là một phần tỉ tỉ, nghĩa là gần như không xảy ra.

[←14]

Cái tôi gọi là “phân phối xác suất” ở đây chính là mô hình được sử dụng để tính toán khả năng xảy ra của các biến cố khác nhau cũng như cách thức chúng được phân phối. Khi nói một biến cố được phân phối theo “đường cong hình chuông” tức là tôi muốn ám chỉ rằng đường cong hình chuông Gauss (đặt tên theo nhà toán học C. F. Gauss, chúng ta sẽ tìm hiểu về ông sau) có khả năng đưa ra xác suất của các biến cố khác nhau.

[←15]

Tôi an toàn vì không bao giờ thắt cà vạt (ngoại trừ trường hợp dự tang lễ).

[←16]

Russell sử dụng hình ảnh con gà trong ví dụ cúa mình, còn ở đây, tôi dùng hình ảnh gà tây để phù hợp với văn hóa Bắc Mỹ.

[←17]

Thomas Hobbes - triết gia người Anh (Thế kỷ XVI - XVII).

[←18]

Những bài phát biểu tương tự như của Thuyền trưởng Smith phổ biến đến mức thậm chí người ta không còn thấy chúng buồn cười nữa. Tháng 9 năm 2006, một quỹ tên là Amaranth (trớ trêu thay, được đặt tên theo một loài hoa “bất tử”) phải đóng cửa sau khi lỗ gần 7 tỷ đô-la chỉ trong vài ngày, khoản lỗ lớn nhất trong lịch sử giao dịch (và một điều trớ trêu khác nữa là, tôi và các nhà giao dịch ấy cùng làm việc tại một nơi). Vài ngày trước sự kiện đó, công ty này đã tuyên bố rằng các nhà đần tư không nên lo lắng bởi họ có đến 12 nhà quản lý rủi ro - những người sử dụng mô hình của quá khứ để đưa ra các biện pháp quản lý rủi ro về xác suất xảy ra các sự cố như trên. Cho dù họ có đến 112 nhà quản lý rủi ro thì cũng không tạo ra sự khác biệt đáng kể nào, họ vẫn nổ tung mà thôi. Rõ ràng, bạn không thể tạo ra thông tin nhiều hơn những gì quá khứ mang lại; và nếu bạn mua 100 số báo The New York Times thì tôi vẫn không chắc bạn có thu được nhiều kiến thức về tương lai hay không. Chúng ta chỉ không biết có bao nhiêu thông tin trong quá khứ mà thôi.

[←19]

Bi kịch chính của sự kiện “xác suất cực nhỏ -tác động cực lớn” xuất phát từ sự không ăn khớp giữa thời gian bỏ ra để đền bù cho một người và thời gian một người cần có để tin rằng mình không đánh cược với một biến cố hiếm. Con người có động lực để đánh cược vào nó, hay mạo hiểm với cả hệ thống bởi họ sẽ được trả thêm tiền dựa vào thành tích hoạt động trong năm, mặc dù trên thực tế, tất cả những gì họ đang làm là tạo ra các khoản lợi nhuận viển vông - thứ sẽ mất đi vào một ngày nào đó. Quả thật, bi kịch của chủ nghĩa tư bản nằm ở chỗ: do chất lượng của các khoản tiền lãi không thể quan sát được từ dữ liệu quá khứ, những người chủ của công ty, hay còn gọi là cổ đông có thể bị ban giám đốc lừa gạt bằng các khoản tiền lãi và khả năng sinh lợi đầy hào nhoáng nhưng có lẽ trên thực tế lại đang đón nhận những rủi ro tiềm ẩn.

[←20]

Sextus Empirius (Thế kỷ I) - một triết gia, nhà vật lý - người miêu tả chủ nghĩa hoài nghi như một “khả năng đưa ra một phản đề, trong bất kì cách thức nào, về vẻ ngoài và các đánh giá, và do đó... để đến một trạng thái không còn đánh giá thứ gì nữa và sau đó là sự bình an của tinh thần”.

[←21]

Người chuyên dịch từ tiếng Ả Rập sang tiếng La tinh.

[←22]

Không phải Pierce, cũng không phải Popper là người đầu tiên nghĩ về tính bất cân xứng này. Nhà triết học Victor Brochard đã đề cập đến tầm quan trọng của chủ nghĩa thực nghiệm tiêu cực này vào năm 1878 như thể nó là phương thức tích hợp mà những người theo chủ nghĩa thực nghiệm sử dụng để kinh doanh - người xưa đã hoàn toàn thấu hiểu nó. Những cuốn sách không xuất bản chứa đựng rất nhiều bất ngờ.

[←23]

Bài toán chứng thực này xuất hiện tràn ngập trong cuộc sống hiện đại này của chúng ta. Bởi nguồn gốc hầu hết của mọi xung đột đều có thiên kiến tâm lý như sau: Khi xem bản tin thời sự, người Ả Rập và người Israel sẽ nhìn ra các câu chuyện khác nhau của cùng một dữ liệu và không bao giờ đưa ra ý kiến giống nhau. Khi một quan điểm nào đó về thế giới đã ăn sâu vào tâm trí, bạn sẽ có khuynh hướng chỉ xem xét những ví dụ nào có khả năng chứng minh mình đúng. Có một nghịch lý là, càng có nhiều thông tin, bạn càng cảm thấy quan điểm của mình là đúng.

[←24]

Rõ ràng, những biến cố liên quan đến thời tiết và trắc địa (như lốc xoáy và động đất) không thay đổi nhiều trong suốt thiên niên kỷ qua, những gì đã thay đổi chính là hậu quả về mặt kinh tế xã hội của các biến cố này. Ngày nay, một vụ động đất hay một cơn bão thường đề lại hậu quả kinh tế nặng nề hơn trước rất nhiều, bởi mối quan hệ giữa các thực thể ngày càng khăng khít và “các hiệu ứng dây chuyền” ngày càng sâu sắc hơn mà chúng ta sẽ thảo luận trong Phần 3. Những biến cố ít có ảnh hưởng trong quá khứ nay lại có tác động mạnh mẽ hơn rất nhiều. Vụ động đất ở Tokyo năm 1923 đã khiến Nhật Bản mất đi 1/3 tổng sản lượng quốc gia (GNP). Nếu thực hiện phương pháp ngoại suy từ thảm kịch Kobe năm 1994, chúng ta có thể dễ dàng kết luận rằng một vụ động đất khác tại Tokyo vào thời điểm hiện nay sẽ để lại hậu quả nặng nề hơn “vị tiền bối” của nó rất nhiều.

[←25]

Chữ The được lặp lại hai lần.

[←26]

Chất truyền dẫn thần kinh có chức năng tạo cảm giác hưng phấn trong não.

[←27]

Georges Perec, tiểu thuyết gia người Pháp, đã tìm cách thoát khỏi thể loại trần thuật và cố gắng viết nên một quyển sách đồ sộ tầm cỡ thế giới. Nhưng rồi ông đành chọn viết một bài miêu tả thấu đáo về những gì từng xảy ra ở Place Saint-Sulpice vào khoảng thời gian từ 18 đến 20 tháng 10 năm 1974. Dù vậy, bài miêu tả đó không thật sự thấu đáo, và rốt cuộc, ông đã viết một bài trần thuật.

[←28]

Những kiểm nghiệm như thế có thể tránh được những lối liên tưởng ngụy biện lẫn phần lớn thiên kiến khiến chứng thực khác bởi người kiểm nghiệm buộc phải tính đến những trường hợp thất bại cũng như thành công của thí nghiệm mà mình thực hiện.

[←29]

Bibliothèque de la Pléiade (Tủ sách Pléiade) là một bộ sưu tập văn học của nhà xuất bản Pháp Gallinard. Bộ sưu tập này bao gồm các tác phẩm của những tác giả hàng đầu nước Pháp và thế giới, được in trong các tập sách khổ nhỏ có bìa bọc da, chữ mạ vàng, giấy kinh thánh với nội dung trau chuốt và phần phụ lục, tham khảo được biên tập rất kỹ lưỡng.

[←30]

Nhóm Tao Đàn Thất Tinh: nhóm 7 nhà thơ Pháp thời Phục Hưng.

[←31]

Một nhân vật trong tiểu thuyết

[←32]

Cuốn sách về tài chính không “bịp bợm” hay nhất mà tôi biết là what I Learned Losing a Million Dollars (Những điều tôi học được khi mất 1 triệu đô-la) của D. Paul và B. Moynihan. Hai tác giả này phải tự mình xuất bản cuốn sách.

[←33]

Các bác sĩ có sự hoài nghi mạnh mẽ và đúng đắn về các kết quả mang tính giai thoại, và cho rằng các công trình nghiên cứu về hiệu quả của thuốc cần phải điều tra kỹ về nghĩa trang của bằng chứng thầm lặng. Tuy nhiên, những vị bác sĩ ấy lại rơi vào lỗi thiên kiến trong những hoàn cảnh khác! Hoàn cảnh nào? Trong cuộc sống cá nhân hay trong hoạt động đầu tư của họ. Tôi xin nhấn mạnh lại rằng tôi đã rất đỗi ngạc nhiên trước một khía cạnh của bản chất con người - khía cạnh cho phép chúng ta kết hợp chủ nghĩa hoài nghi khắt khe nhất với tính cả tin nghiêm trọng nhất.

[←34]

Một loại hóa chất chống dính được dùng rất phổ biến trong việc sản xuất dụng cụ bếp núc như chảo chống dính.

[←35]

Hành động chĩa súng vào đầu, trong súng chỉ có một viên đạn và không biết nó nằm ở ổ nào.

[←36]

Một tướng lĩnh và nhà chiến thuật người Carthage, sinh năm 247 trước Công Nguyên – mất năm 183 trước Công nguyên.

[←37]

Trong trò Ru-Lét Mỹ

[←38]

Mark Spitznagel, đồng nghiệp của tôi, đã phát hiện ra phiên bản võ thuật của ngụy biện trò chơi: việc tổ chức thi đấu sẽ giúp vận động viên tập trung vào trận đấu để không bị phân tán và tránh được những điều luật cấm kỵ như đá vào háng, hay tấn công bất ngờ, v.v. Cho nên, những người đoạt huy chương vàng lại là những người dễ bị tổn thương nhất trong cuộc sống thực. Tương tự, bạn thấy có nhiều người cơ bắp cuồn cuộn (mặc áo thun màu đen) gây ấn tượng mạnh trong phòng tập thể dục nhưng thật ra lại không nhấc nổi một tảng đá.

[←39]

Khi dùng thuật ngữ này, Nietzche muốn ám chỉ những độc giả của báo chí hay người hâm mộ nhạc kịch opera vốn có xu hướng giáo điều, những người thể hiện thứ văn hóa được tô điểm và không có chiều sâu. Tôi mở rộng thuật ngữ trên ở đây nhằm ám chỉ những kẻ phàm phu trong giới học viện, những người không có kiến thức uyên thâm, không ham học hỏi và chỉ giữ khư khư ý tưởng của mình.

[←40]

ND: Truyền thuyết Hy Lạp có câu chuyện về chiếc giường Procrustes. Nó gồm hai chiếc giường. Ai cao thì sẽ được đặt lên chiếc giường ngắn để bị chặt cho gãy chân, ai thấp thì sẽ được đặt trên chiếc giường dài để kéo ra cho cao. Ý câu trên là “... bạn không cần phải chịu gò ép theo những khuôn khổ cứng nhắc của những ngành học đó nữa.”

[←41]

Xuất phát từ thần Apollo, tượng trưng cho Mặt trời, Trật tự và Cấu trúc.

[←42]

Xuất phát từ thần Dionysus, tượng trưng cho Rượu, Cảm xúc, Phi-Lôgic, Phi lý, Hỗn loạn.

[←43]

Xin lưu ý rằng hai câu nói được cho là của Yogi Berra ở trên có thể giả mạo - câu thứ nhất là của nhà vật lý học Niels Bohr, còn câu thứ hai là của nhiều người khác. Tuy nhiên, hai câu này vẫn hoàn toàn thuộc chủ nghĩa Berra.

[←44]

“M-Competitions” là các nghiên cứu thực nghiệm để so sánh các phương pháp dự đoán khác nhau.

[←45]

Cuốn sách mà bạn đang cầm trên tay “bỗng nhiên” bị trễ mất 15 tháng.

[←46]

Empire State là tòa nhà 102 tầng được hoàn thành vào năm 1931 tại thành phố New York, Hoa Kỳ, và là tòa nhà cao nhất thế giới cho đến năm 1972 khi Trung tâm thương mại thế giới (Word Trade Center) được hoàn thành.

[←47]

Trong khi các sai sót trong dự đoán luôn thú vị, thì giá hàng hóa lại là một cái bẫy lớn dành cho những gã khờ. Hãy xem dự đoán năm 1970 của các quan chức Mỹ (được ký bởi các Bộ trưởng Bộ Tài chính, Bộ Ngoại giao, Bộ Nội vụ, Bộ Quốc phòng Mỹ): Giá dầu thô nước ngoài năm 1980 có lẽ sẽ giảm mạnh và sẽ không đạt được mức tăng đáng kể trong bất kỳ trường hợp nào.” Giá dầu đã tăng gấp mười lần vào năm 1980. Tôi chỉ tự hỏi không biết các nhà dự đoán hiện nay thiếu tính hiếu kì hay cố tình lờ đi các sai số dự đoán.

Cũng xin lưu ý thêm một sự nhầm lẫn nữa; vì giá dầu đang tăng nên các công ty dầu mỏ đạt mức doanh thu kỷ lục, còn các giám đốc của chúng thì nhận được các khoản thưởng lớn vì “họ đã làm tốt” - cứ như thể công ty có được lợi nhuận là nhờ họ khiến cho giá dầu tăng lên vậy.

[←48]

Tôi còn nợ độc giả câu trả lời về số người tình của Nữ hoàng Catherine. Bà chỉ có 12 người tình.

[←49]

Hầu hết các tranh luận giữa những người theo thuyết sáng tạo và những người theo thuyết tiến hóa (mà tôi không tham gia) nằm ở nội dung sau đây: những người theo thuyết sáng tạo cho rằng thế giới xuất hiện từ một kiểu sáng tạo nào đó, trong khi những người theo thuyết tiến hóa nhìn nhận thế giới như kết quả của những thay đổi ngẫu nhiên của một quá trình không mục đích. Thế nhưng thật khó để nhìn vào một chiếc máy tính hoặc một chiếc xe hơi và cho rằng chúng là kết quả của một quá trình không mục đích. Nhưng quả thật là như thế.

[←50]

Hãy nhớ lại ở Chương 4 cách Algazel và Averroes đã trao đổi những lời lẽ xúc phạm thông qua tựa đề các cuốn sách. Có lẽ, một ngày nào đó, tôi sẽ có đủ may mắn để được đọc một vài công kích về cuốn sách này với tựa đề Thiên Nga Trắng.

[←51]

Các tuyên bố như thế không có gì khác thường. Ví dụ, đến cuối thế kỷ 19, nhà vật lý học Albert Michelson tưởng tượng rằng những thứ còn lại để chúng ta khám phá trong các môn khoa học tự nhiên chẳng có gì hơn việc tinh chỉnh độ chính xác của chúng ta theo một vài số chữ số thập phân.

[←52]

Còn nhiều giới hạn nữa mà tôi thậm chí không muốn thảo luận ở đây. Thậm chí, tôi không đưa ra mức độ không thể tính toán được mà mọi người gọi là bài toán NP-đầy đủ (NP-completeness problem).

[←53]

(Từ gốc: Nerd - người chuyên tâm theo đuổi mục tiêu khoa học hoặc kỹ thuật nhưng lạc lõng với xã hội).

[←54]

Ý tưởng này xuất hiện đâu đó trong lịch sử, dưới các tên gọi khác nhau. Alfred North Whitehead đã gọi nó là “ngụy biện nhầm lẫn ngẫu nhiên (falllacy of misplaced concreteness),” ví dụ, lỗi do nhầm lẫn một mô hình với thực thể vật chất mà nó muốn mô tả.

[←55]

Epistemocracy là một kiểu xã hội không tưởng, nơi những người có địa vị, bao gồm những người hoạt động chính trị, đều có đức tính khiêm nhường về trí tuệ - những người đó được gọi là epistemocrat.

[←56]

Có lẽ Yogi Berra thể hiện được lý thuyết epilogism trong câu nói của mình, “Bạn có thể quan sát được nhiều điều bằng cách theo dõi.”

[←57]

Trong khi nhìn vào quá khứ, đó sẽ là một ý tưởng hay để chống lại những suy luận ngây thơ. Nhiều người đã so sánh nước Mỹ ngày nay với Roma cổ đại, cả về góc độ chính trị (sự sụp đổ của Carthage thường được xem là nguyên nhân gây ra sự sụp đổ của các thế lực thù địch) lẫn góc độ xã hội (vô số những cảnh báo tầm thường về sự sụp đổ sắp xảy ra). Nhưng than ôi, chúng ta cần phải hết sức thận trọng trong quá trình hoán vị kiến thức từ một môi trường đơn giản gần giống với loại 1 - giống như chúng ta đã từng có thời xưa - sang môi trường loại 2 ngày nay - một hệ thống phức tạp với những mạng lưới tinh vi và những đường dẫn ngẫu nhiên. Một sai sót khác nữa là phải rút ra được các kết luận ngẫu nhiên từ sự vắng mặt của chiến tranh hạt nhân, vì theo luận chứng của Casanova ở Chương 8, tôi xin khẳng định một lần nữa rằng chúng ta sẽ không có mặt ở đây nếu chiến tranh hạt nhân đã xảy ra, và việc rút ra một "nguyên nhân” khi sự sống của chúng ta phụ thuộc vào nguyên nhân đó chẳng phải là ý kiến hay chút nào.

[←58]

Chương này đưa ra một kết luận chung dành cho những ai đang nói vào lúc này rằng “Taleb, tôi đã hiểu được vấn đề rồi, nhưng tôi nên làm gì?” Tôi sẽ trả lời rằng nếu bạn đã hiểu được vấn đề tức bạn đã đến được nơi đó rồi. Nhưng thực ra bạn chả hiểu gì cả.

[←59]

Dan Gilbert đã chứng minh trong một bài viết nổi tiếng “How Mental Systems Believe” rằng chúng ta không phải là những người hoài nghi bẩm sinh và rằng việc không tin tưởng đòi hỏi phải có sự nỗ lực rất lớn về mặt tinh thần.

[←60]

Hãy đảm bảo rằng bạn có nhiều hoạt động đầu tư nhỏ này, tránh bị làm mù quáng bởi sự dữ dội của một hiện tượng Thiên Nga Đen đơn lẻ. Hãy thực hiện càng nhiều hoạt động đầu tư nhỏ càng tốt. Ngay cả các công ty vốn đầu tư mạo hiểm cũng rơi vào lối liên tưởng ngụy biện bởi một vài câu chuyện “có ý nghĩa” đối với họ. họ không có nhiều hoạt động đầu tư nhỏ mà đáng ra nên có. Nếu các công ty vốn đầu tư mạo hiểm có khả năng sinh lãi, đó không phải là vì những câu chuyện mà họ có trong đầu, mà chính là vì họ được tiếp xúc với các biến cố hiếm bất ngờ.

[←61]

Có một điểm nhận thức chính xác hơn. Hãy nhớ rằng trong hoạt động Thiên Nga Đen tích cực, những gì quá khứ không tiết lộ đều gần như chắc chắn sẽ giúp ích cho bạn. Khi nhìn vào doanh thu về công nghệ sinh học trước đây, bạn sẽ không nhìn thấy được yếu tố mang lại siêu lợi nhuận trong số đó, và nhờ vào khả năng chữa bệnh ung thư của một loại thuốc (hoặc chữa bệnh đau đầu, hoặc khiếu hài hước tồi, v.v...), có khả năng là doanh thu trong ngành đó rất lớn, lớn hơn rất nhiều so với mong đợi. Mặt khác, hãy xem xét các hoạt động Thiên Nga Đen tiêu cực. Thành tích trong quá khứ mà bạn nhìn thấy có thể đánh giá quá cao các thuộc tính. Háy nhớ lại sự sụp đổ của các ngân hàng năm 1982: có vẻ như họ là những người quan sát ngây thơ khi cho rằng minh sẽ có lãi nhiều hơn mức có thể đạt được. Các công ty bảo hiểm gồm có hai loại: loại có khả năng đa dạng hóa thường xuyên, thuộc về Mediocristan (ví dụ như bảo hiểm nhân thọ) và loại có xu hướng Thiên Nga Đen bùng nổ và có ý nghĩa sống còn hơn, thường được bán cho các công ty tái bảo hiểm. Theo dữ liệu thống kê, các công ty tái bảo hiểm đã thua lỗ trong các hoạt động mua lại trong suốt vài thập kỷ qua, nhưng không giống như các chủ ngân hàng, họ có đủ khả năng tự xem xét để biết rằng tình hình thật sự tồi tệ hơn nhiều, bởi vì hai mươi năm qua đã xảy ra một thảm họa lớn, và tất cả những gì bạn cần là một trong những thảm họa như thế mỗi thế kỷ để nói lời tạm biệt với hoạt động kinh doanh của mình. Nhiều chuyên gia tài chính đang thực hiện “đánh giá” về bảo hiểm dường như đã bỏ lỡ điểm này.

[←62]

Các quy tắc thang bậc này đã được thảo luận trong Kinh thánh. “Người đã có còn được cho thêm, và anh ta trở nên dư dật; còn những người không có lại bị lấy đi cả những gì mình có.” Mathhew (Matthew 25:29, King James Version).

[←63]

Phần lớn nhận thức về tầm quan trọng của việc phát triển sớm trong sự nghiệp của các nhà nghiên cứu có thể là do việc hiểu sai về vai trò trái ngược của hiệu ứng này, đặc biệt khi củng cố bởi thiên kiến. Ngay cả trong các lĩnh vực như toán học - thứ được xem là “trò chơi của những người trẻ tuổi” cũng có đủ phản ví dụ để minh họa cho sự ngụy biện về tuổi tác: nói một cách đơn giản, cần phải sớm thành công, và thậm chí phải thật sớm nữa là khác.

[←64]

Đặc điểm từ dưới lên (bottom-up) của Internet cũng khiến cho những người bình luận sách trở nên có trách nhiệm hơn. Mặc dù các tác giả không có khả năng bảo vệ mình trước sự chuyên quyền của những lời nhận xét - những nội dung có thể bóp méo thông điệp của họ và, nhờ vào thiên nhiên chứng thực, bộc lộ những điểm bất hợp lý trong nội dung của cuốn sách, nhưng giờ đây họ có một bàn tay mạnh mẽ hơn. Thay vì viết thư than phiền với biên tập viên, họ có thể chỉ cần đăng một lời nhận xét về một lời nhận xét khác trên Internet Nếu bị đánh vào tình cảm con người, họ có thể dựa vào lối đánh vào tình cảm con người và trực tiếp tán thưởng độ tin cậy của người nhận xét đó. Nhưng cần phải đảm bảo rằng tuyên bố của họ nhanh chóng xuất hiện trong công cụ tìm kiếm của Internet hoặc trên Wikipedia, một loại từ điển bách khoa toàn thư.

[←65]

Cứ như thể chúng ta chưa có đủ rắc rối, các ngân hàng hiện nay càng trở nên dễ bị ảnh hưởng bởi Thiên Nga Đen và lối ngụy biện trò chơi hơn bao giờ hết với đội ngũ cố vấn gồm “các nhà khoa học” phụ trách các mức độ ảnh hưởng đó. Hãng tài chính khổng lồ J. P. Morgan đã đặt cả thế giới vào tình thế nguy hiểm khi giới thiệu RiskMetrics vào thập niên 90 - một phương pháp giả mạo về quản lý rủi ro - một hình thức khái quát hóa lối ngụy biện trò chơi và đưa Dr. Johns lên nắm quyền lực thay cho những anh chàng Tony Béo theo chủ nghĩa hoài nghi (một phương pháp liên quan có tên là “Value-at-Risk” dựa trên phép đo định lượng rủi ro đã được phổ biến). Tương tự, Fanny Mae, một tổ chức được chính phủ tài trợ, dường như đang ngồi trên đống thuốc nổ, chỉ cần một sự cố nhỏ nhất cũng đủ khiến nó tan ra thành trăm mảnh. Nhưng không cần phải lo lắng: đội ngũ các nhà khoa học đông đảo của họ nói rằng những sự kiện này “không thể nào xảy ra được”.

[←66]

Những độc giả không chuyên (hoặc có trực giác) có thể bỏ qua chương này vì nó đi sâu chi tiết vào mô hình đường cong hình chuông. Đồng thời, nếu không thuộc nhóm những người may mắn không biết về đường cong hình chuông, bạn cũng có thể bỏ qua.

[←67]

Tôi có một chút gian lận với các con số để bạn dễ theo dõi.

[←68]

Một trong những khía cạnh bị hiểu sai nhất của một yếu tố Gauss là sự yếu ớt và dễ bị tổn thương của nó trong dự đoán các sự kiện có đuôi. Xác suất của 4 xích ma cao gấp đôi xác suất của 4,14 xích ma. Xác suất của 20 xích ma cao gấp 1 nghìn tỷ lần so với xác suất của 21 xích ma! Điều đó có nghĩa là một sai sót đo lường nhỏ trong xích ma có thể dẫn đến sai lầm nghiêm trọng trong việc đánh giá thấp khả năng xảy ra của nó. Đối với một số sự kiện, chúng ta có thể mắc sai lầm dự đoán đến một nghìn tỷ lần.

[←69]

Như tôi sẽ lặp lại dưới hình thức này hay hình thức khác trong suốt Phần 3, quan điểm chính của tôi như sau. Về mặt khái niệm, mọi thứ sẽ trở nên dễ dàng khi bạn cho rằng có hai, và chỉ hai, hệ biến hóa khả dụng: hệ thống phi thang bậc (giống như Gauss) và hệ thống khác (như tính ngẫu nhiên Mandelbrot). Như chúng ta sẽ thấy, việc loại bỏ phương pháp phi thang bậc là đủ để loại bỏ một tầm nhìn cụ thể nào đó về thế giới. Đây giống như chủ nghĩa kinh nghiệm tiêu cực: tôi hiểu được nhiều điều nhờ xác định được những gì là sai trái.

[←70]

Lưu ý rằng các biến số có thể không hoàn toàn mang tính thang bậc; có thể có một giới hạn rất, rất cao - nhưng vì không biết nó ở đâu nên chúng ta giải quyết một tình huống nào đó như thể nó tuyệt đối có tính thang bậc. Về mặt ngữ nghĩa, bạn không thể bán nhiều sách hơn so với số cư dân sống trên hành tinh này - nhưng giới hạn trên đó đủ lớn để được xem như thể nó không tồn tại. Hơn nữa, ai mà biết được, bằng cách tạo ra hình thức mới, bạn có thể khiến một người mua nó tới hai lần, hoặc khiến người đó xem cùng một bộ phim tới vài lần.

[←71]

Khi xem bản thảo của cuốn sách này vào tháng 8/2006, tôi đang trú tại một khách sạn ở Dedham, Massachusetts, gần trại hè của con tôi. Ở đó, tôi hơi ngạc nhiên vì có quá nhiều những người “thách thức cân nặng” đi dạo quanh hành lang và gây rắc rối với sự hỗ trợ của thang máy. Hóa ra hội nghị thường niên của NAFA - Hiệp hội quốc gia thúc đẩy việc hòa nhập với người béo phì - đang diễn ra ở đó. Vì hầu hết các thành viên của hội này đều là những người ngoại cỡ nên tôi không thể phân biệt ai có trọng lượng nặng nhất: một dạng thức cân bằng giữa những người có cân nặng lớn (có thể người nào đó cân nặng hơn nhiều so với những người tôi nhìn thấy đã chết). Tôi tin chắc rằng tại hội nghị NARA (Hội nghị quốc gia thúc đẩy việc hòa nhập với những người giàu có), sự giàu có của một người có thể “đè bẹp” những người khác, và thậm chí giữa những người siêu giàu, một tỷ lệ rất nhỏ sẽ có thể đại diện cho một phần tài sản lớn.

[←72]

Độc giả nào không có chuyên môn có thể bỏ qua từ phần này cho đến cuối chương.

[←73]

Bằng cách sử dụng tính đối xứng, chúng ta cũng có thể kiểm tra các phạm vi ảnh hưởng phía dưới số đó.

[←74]

Đây là một minh họa đơn giản về quan điểm chung của cuốn sách này trong lĩnh vực tài chính và kinh tế. Nếu không tin tưởng việc ứng dụng đường cong hình chuông vào các biến động xã hội, và nếu giống như nhiều chuyên gia khác, bạn hoàn toàn bị thuyết phục rằng. Lý thuyết tài chính “hiện đại” là một công trình khoa học thừa thãi nguy hiểm, bạn có thể bỏ qua chương này.

[←75]

Cứ cho là đường cong Gauss đã được chắp vá vụng về, sử dụng những phương pháp như “bước nhảy” bổ sung, kiểm tra tập trung, chuyển đổi chế độ và các phương pháp khác được biết đến với cái tên GARCH, nhưng cho dù có đại diện cho một nỗ lực tích cực, thì các phương pháp này vẫn không thể chỉ ra được những sai sót cơ bản của đương cong hình chuông. Những phương pháp này không mang tính bất biến thang đo. Theo tôi, điều này giải thích cho thất bại của các phương pháp phức tạp trong đời sống thực như đã được chứng minh trong cuộc thi Makridakis.

[←76]

Nói một cách chuyên môn hơn, hãy nhớ rằng công việc của tôi là chuyên gia về quyền chọn (option professional). Một quyền chọn không chỉ đưa ra lựa chọn về một lợi ích rất mơ hồ từ các Thiên Nga Đen, mà còn làm lợi nhiều từ chúng - thứ mà công thức của Scholes và Merton không làm được. Tỷ lệ quyền chọn (option payoff) có sức ảnh hưởng lớn đến mức bạn không bắt buộc phải đứng về khả năng xảy ra của nó: bạn có thể sai về xác suất, nhưng sẽ đạt được tỷ lệ lớn hơn rất nhiều. Tôi gọi hiện này là “bong bóng kép”: ước định sai xác xuất và tỷ lệ.

[←77]

Tôi chọn Merton vì thấy ông ta là minh họa điển hình cho sự ngu đần được gán mác thông thái. Tôi phát hiện ra những sơ hở của Merton trong lá thư dài 7 trang đầy những lời lẽ căm giận và đe dọa mà ông ta gửi cho tôi, chính điều đó khiến tôi có ấn tượng là ông ta chẳng hề biết gì về cách chúng ta giao dịch quyền chọn - chủ đề chính của ông ta. Có vẻ như ông ta cho rằng các nhà giao dịch đều dựa vào lý thuyết kinh tế “cứng nhắc” - như thể các loài chim phải học những kỹ thuật (tồi) thì mới có thể bay được.

[←78]

Tôi làm mất danh thiếp của anh nhưng xin được chân thành cảm ơn nhà khoa học trên chuyến bay 700 của British Airways đến Vienna vào ngày 11/12/2003 về gợi ý cho minh họa bóng bi-a ở Chương 11. Tất cả những gì tôi biết về anh ấy: một người đàn ông 52 tuổi, tóc muối tiêu, sinh tại Anh, làm thơ trên tập giấy màu vàng, và mang theo bảy chiếc vali vì đang chuyển đến sống cùng bạn gái 35 tuổi người Vienne.

[←79]

Khó có thể đi sâu vào một ý tưởng khi bạn đang điều hành công việc làm ăn, dù công việc đó có tiêu tốn bao nhiêu thời gian đi nữa - nói một cách đơn giản, nếu bạn là người nhạy cảm, những lo lắng và cảm giác trách nhiệm sẽ chiếm hết không gian nhận thức quý giá của bạn. Bạn có thể nghiên cứu, suy ngẫm và viết lách nếu là một người làm thuê, còn nếu là chủ doanh nghiệp thì không thể, trừ khi bạn vốn dĩ là người vô trách nhiệm. Tôi xin cảm ơn đồng nghiệp của mình, Mark Spitznagel, đã tạo điều kiện để tôi tiếp xúc với các biến cố hiếm có tác động lớn mà không cần phải trực tiếp tham gia vào hoạt động kinh doanh, xin cảm ơn sự minh mẫn của anh cũng như phương pháp tiếp cận có hệ thống, có kỷ luật và được bố cục hết sức chặt chẽ của anh.

Mục lục:
Thiên Nga Đen 1 (Phần I)

Thiên Nga Đen 2 (Phần II Cho đến hết)