TÍN HIỆU VÀ ĐỘ NHIỄU

Nate Silver
Bản quyền tiếng Việt © Công ty Cổ phần Sách Alpha, 2015

Dự báo – điểm giao thoa giữa thực tế khách quan và chủ quan

Chúng ta đang sống giữa kỷ nguyên thông tin, giữa thời đại kỹ thuật số với từng khối lượng lớn dữ liệu được con người tiếp cận mỗi ngày. Nhiều bí mật của tự nhiên, của khoa học tưởng chừng không thể lý giải giờ đây đã được hé lộ. Không những thế, chúng ta còn cải tiến khả năng “biết trước” của mình với những khoảng thời gian ngày càng xa hơn. Thế nhưng, liệu thông tin dồi dào có giúp ích hơn cho chúng ta trong lĩnh vực dự báo, hay lại khiến chúng ta hoang mang hơn và càng dễ đi chệch hướng?

Kỷ nguyên thông tin có thể ví như một biển dữ liệu, nơi con người đang “đánh bắt” trong đó. Nhưng biển cả không có nhiều những con cá lớn − tín hiệu − để chúng ta thỏa sức tận hưởng. Trái lại, chúng ta phải sàng lọc giữa một bầy cá nhỏ − độ nhiễu − và thả lưới nhiều lần để có được con mồi mình mong muốn. Nhưng khác với những mẻ cá có thể đưa lên ngắm nghía, dữ liệu nhiễu và tín hiệu nhiều lúc có thể rất giống nhau, khiến ta nhầm lẫn không ít lần.

Trong cuốn sách được dày công nghiên cứu này, Nate Silver sẽ giúp chúng ta phân biệt giữa tín hiệu và độ nhiễu. Với những công cụ then chốt như tư duy thống kê, học thuyết về sự bất định và định lý Bayes, tác giả sẽ mở ra trước mắt chúng ta một thế giới dự báo vừa quen thuộc, vừa mới lạ. Bạn sẽ nhận ra mình đang dự đoán về mọi thứ trong cuộc sống của mình, từ việc ra một nước cờ cho đến chọn một ngày đẹp trời để đi dã ngoại. Thế nhưng, cũng chính những phương thức dự báo đó sẽ mang lại vô vàn công dụng lớn lao hơn trong mọi lĩnh vực, từ kinh tế-chính trị cho đến dự báo thời tiết và động đất. Dự báo không chỉ là một ngành khoa học, hay một bộ môn nghiên cứu, mà đã trở thành phương tiện giúp chúng ta kiểm soát tiến trình cuộc sống của mình và cũng là lăng kính để quan sát rõ hơn tương lai.

Là người phát minh ra hệ thống dự báo kết quả các giải đấu bóng chày Mỹ, đồng thời gây dựng tiếng tăm nhờ phán đoán chính xác kết quả các kỳ bầu cử tại Hoa Kỳ, Nate Silver đã chứng minh được tri thức và kinh nghiệm dự báo uyên thâm của anh trong nhiều lĩnh vực. 13 chương sách là 13 địa hạt nơi công tác dự báo đóng vai trò cốt yếu, từ những ngành nghiên cứu nặng tính khoa học như địa chấn, thời tiết, khí hậu, cho đến các trò chơi cá cược mà năng lực dự báo thường bị đánh đồng với mánh lừa đảo. Lĩnh vực dự báo nào cũng bao hàm thành công và không ít thất bại, nhưng quan trọng nhất, chúng ta sẽ được tìm hiểu tiến trình phát triển và tiến hóa của bộ môn tưởng như chỉ dành cho các chuyên gia này.

Tuy tập trung chủ yếu vào các phương pháp thống kê và xác suất, nhưng Tín hiệu và Độ nhiễu cũng không quên đề cập đến vai trò của con người. Như chính tác giả đã khẳng định: “Dự báo − điểm giao thoa giữa thực tế khách quan và chủ quan.” Chúng ta thường đánh đồng những lời tiên đoán dứt khoát và tự tin với dự báo chính xác; nhưng thực chất, chính những phương pháp khiêm nhường và tham khảo trên nhiều nguồn mới hứa hẹn cho ra một kết quả đúng như thực tế. Không phải ai cũng thấu hiểu “nghịch lý dự báo” này, dù ý nghĩa ẩn sau nó vô cùng quan trọng. Bởi khác với việc tính toán một nước bài, một dự báo tài chính, động đất hay khí hậu có thể thay đổi tương lai của cả một nền kinh tế, một cộng đồng dân cư hay thậm chí của cả quốc gia.

Alpha Books xin giới thiệu đến quý độc giả cuốn sách vô cùng thú vị này, với mong muốn đưa thế giới khoa học thường thức đến gần hơn với người đọc. Dù ở góc độ cá nhân hay tổ chức, dự báo vẫn là một chủ đề hấp dẫn để khám phá và hứa hẹn nhiều lợi ích không ngờ cho đến khi chúng ta giải mã được những bí mật của quy luật tự nhiên.

Công ty Cổ phần Sách Alpha

Lời giới thiệu

Đây là cuốn sách viết về những tiến bộ thông tin, công nghệ và khoa học. Một cuốn sách viết về cạnh tranh, thị trường tự do và hành trình phát triển các ý tưởng. Cuốn sách này bao hàm những bí quyết giúp chúng ta thông minh hơn cả máy tính, và cả những sai sót do con người gây nên. Nó cũng là một cẩm nang giúp chúng ta chinh phục nguồn tri thức từ thế giới khách quan và giải thích vì sao đôi khi chúng ta nên dừng lại ngẫm nghĩ.

Đây là cuốn sách về sự dự báo, vốn là giao điểm của mọi yếu tố kể trên. Nó còn là một nghiên cứu cho thấy vì sao một số dự báo sẽ đem lại kết quả, còn một số khác lại thất bại. Qua đây, tôi cũng hy vọng rằng chúng ta có thể tìm hiểu sâu hơn về quá trình hoạch định cho tương lai và ít nhiều tránh lặp lại những sai lầm.

Thêm thông tin, thêm vấn đề

Cuộc cách mạng đầu tiên trong lĩnh vực công nghệ thông tin đã không đến cùng với các mạch vi xử lý, mà gắn liền với những cuốn sách giấy. Phát minh của Johannes Gutenberg vào năm 1440 đã đưa thông tin phổ biến rộng rãi trong đại chúng và sự bùng nổ các luồng ý tưởng cũng kéo theo những hệ quả và hiệu ứng khôn lường, vượt ngoài dự liệu. Năm 1775, ánh sáng lóe lên từ cuộc Cách mạng Công nghiệp đã soi chiếu cho bước ngoặt của nền văn minh từ một quá khứ u tối – vốn không có chỗ cho tiến bộ khoa học và kinh tế – sang những bước tăng trưởng và biến đổi vượt bậc theo cấp số nhân mà ngày nay chúng ta đã quá quen thuộc. Nó cũng tạo đà cho các sự kiện dẫn đến Thời kỳ Khai sáng tại châu Âu, cũng như sự ra đời của Cộng hòa Hoa Kỳ.

Song, ngay từ buổi đầu, máy in còn kéo theo một hệ quả khác, một cuộc chiến thần thánh trải dài suốt hàng trăm năm. Từ khi nhân loại bắt đầu tin rằng họ có thể dự đoán vận mệnh và tự quyết định số phận, kỷ nguyên đẫm máu nhất trong lịch sử loài người đã được khai màn.

Sách vở đã tồn tại từ trước thời Gutenberg, nhưng chúng không được soạn thảo và tìm đọc một cách rộng rãi. Trái lại, chúng được xem là những xa xỉ phẩm dành riêng cho giới quý tộc, vốn chỉ được xuất bản mỗi cuốn một lần bằng hình thức chép tay. Chi phí tái bản 5 trang giấy chép tay rơi vào khoảng 1 florin[1]; như vậy, giá một cuốn sách bạn đang cầm trên tay có thể lên đến 20.000 đô-la. Nó cũng kèm theo vô số lỗi ghi chép và do bản sao này là từ bản sao của bản sao khác, nên số lỗi sẽ được nhân lên và biến hóa gấp bội sau mỗi thế hệ.

Thực trạng này khiến cho sứ mệnh tích lũy tri thức trở nên vô cùng khó khăn. Phải cần đến một nỗ lực ghê gớm mới có thể ngăn một khối lượng lớn tri thức khỏi bị mai một từng ngày, bởi sách giấy có thể mục nát nhanh hơn tần suất chúng được tái bản. Đơn cử, Kinh Thánh – cũng như một số ít các tác phẩm kinh điển của Plato hay Aristotle – đã từng xuất hiện dưới rất nhiều phiên bản. Tuy nhiên, khối lượng tri thức thất lạc qua các thời kỳ là không thể đếm xuể và cũng chẳng có nguồn khích lệ nào giúp chúng được lưu giữ lâu hơn trên mặt giấy.

Công cuộc theo đuổi tri thức tưởng như đã rơi vào bế tắc, nếu không nói là hoàn toàn vô vọng. Nếu ngày nay chúng ta cảm thấy bấp bênh vì mọi thứ thay đổi quá mau chóng, thì với những thế hệ trước đây, bấp bênh vẫn là mối bận tâm quá xa vời.

Nhưng máy in đã thay đổi tất cả – một cách triệt để và sâu sắc. Chỉ trong chớp mắt, chi phí xuất bản sách đã giảm gấp 300 lần và một cuốn sách chỉ có giá khoảng 70 đô-la so với hiện nay, thay vì 20.000 đô-la như trước. Năm 1470, sách in đã nhanh chóng lan rộng khắp châu Âu, từ nước Đức – quê hương của Gutenberg – đến Rome, Seville, Paris và Basel, trước khi phủ khắp hầu hết các thành đô lớn của châu Âu trong 10 năm tiếp theo. Số lượng sách xuất bản cũng gia tăng đến chóng mặt, cao gấp 30 lần so với một thế kỷ trước khi máy in ra đời. Kho tri thức của nhân loại lại bắt đầu được góp nhặt với tốc độ vũ bão.

Hình I-1: Tình hình xuất bản sách tại châu Âu

Bước sang đầu kỷ nguyên Mạng Toàn Cầu (World Wide Web), chất lượng thông tin đã có những thay đổi rất khác biệt. Trong khi ngành in chủ yếu thu lợi tức trực tiếp từ việc xuất bản bản đồ chất lượng cao, thì danh sách bán chạy lại nhanh chóng bị các tài liệu dị giáo và khoa học ngụy ngôn chiếm lĩnh. Sai sót này đã trở nên đại trà – điển hình như trong cuốn Kinh Thánh Tội lỗi, nơi lưu dấu lỗi in ấn đáng hổ thẹn nhất từng xuất hiện trong lịch sử: “Ngươi được phép ngoại tình”. Trong khi đó, việc giải phóng quá nhiều luồng tư tưởng đã gây nên những nhầm lẫn nghiêm trọng. Lượng thông tin cứ tăng lên từng ngày, trước khi chúng ta kịp nhận ra phải làm gì với chúng, đồng thời vượt quá khả năng phân biệt giữa thông tin hữu ích và sai lạc. Mỉa mai thay, hệ quả từ việc sở hữu thêm quá nhiều thông tin chung đã góp phần gia tăng khoảng cách giữa các đường lối quốc gia và tôn giáo. Con đường tắt chúng ta lựa chọn theo bản năng khi nắm trong tay “quá nhiều thông tin” chính là tiếp thu chúng một cách chọn lọc, nhặt nhạnh những thông tin ta mong muốn và bỏ qua phần còn lại; đồng thời liên minh với những ai có cùng lựa chọn và quay lưng với kẻ khác.

Những độc giả đầu tiên và nhiệt tình nhất trong ngành sách in chính là những người sử dụng chúng để truyền giáo. 95 Luận đề của Martin Luther quả thực không quá cấp tiến, vì rất nhiều quan điểm tương đồng cũng đã được tranh luận không ít. Tuy nhiên, giá trị tiến bộ – như Elizabeth Eisenstein[2] đã nhận xét – rằng các luận điểm của Luther “không bị trói buộc bởi tư tưởng giáo hội”. Không những thế, chúng còn được tái bản ít nhất 300.000 lần nhờ máy in của Gutenberg – một thành tích đáng nể so với chuẩn mực hiện đại.

Làn sóng ly khai từ cuộc Cải cách Tin Lành do Luther khởi xướng đã nhanh chóng châm ngòi chiến tranh trên khắp châu Âu. Từ năm 1524 đến 1648, thế giới đã chứng kiến Chiến tranh Nông dân Đức, Chiến tranh Schmalkaldic, Cuộc chiến 80 năm, Cuộc chiến 30 năm, Chiến tranh Tôn giáo Pháp, Chiến tranh Liên hiệp Ireland, Nội chiến Scotland và Nội chiến Anh quốc – trong đó có rất nhiều cuộc chiến đồng thời nổ ra. Tất nhiên, ta cũng không thể bỏ qua Tòa án Dị giáo Tây Ban Nha – thành lập từ năm 1480 – hay Cuộc chiến Liên minh Cambrai từ năm 1508 đến 1516, dù chúng chẳng mấy liên quan đến làn sóng truyền bá đạo Tin Lành. Chỉ riêng Cuộc chiến 30 năm đã cướp đi 1/3 dân số nước Đức. Có thể nói, thế kỷ XVII đã đánh dấu thời kỳ đẫm máu nhất, trong khi những năm đầu thế kỷ XX lại gắn liền với tuyên bố thù địch trọng yếu.

Tuy nhiên, bằng cách này hay cách khác, ngành in đã bắt đầu tiến hành xuất bản những công trình tiến bộ khoa học và văn chương giữa thời nhiễu nhương. Galileo đã chia sẻ những tư tưởng (bị kiểm duyệt) của ông và Shakespeare cũng cho ra mắt các vở kịch.

Các vở kịch của Shakespeare thường dấy lên quan điểm về vận mệnh, như nhiều danh tác sân khấu vẫn luôn thể hiện. Song, điều làm nên chất bi kịch trong chúng chính là khoảng cách giữa thành tựu mà nhân vật của ông có khả năng đạt được, so với những gì số phận đem lại cho họ. Tư tưởng làm chủ vận mệnh của con người dường như đã trở thành một phần ý thức hệ của nhân loại trong thời đại Shakespeare – nhưng vẫn chưa phải là những phẩm chất đảm bảo cho một kết cục tốt đẹp. Ngược lại, những ai dám thách thức số phận sẽ phải trả giá bằng cái chết.

Những đề tài trên đã được khai thác một cách sống động trong vở bi kịch Julius Caesar. Xuyên suốt nửa đầu vở kịch, Caesar đã nhận được vô số dấu hiệu cảnh báo rõ như ban ngày – như ông vẫn gọi đó là điềm báo (“hãy xem chừng ngày 15 tháng Ba”) – rằng lễ đăng quang của ông sẽ trở thành cuộc tàn sát. Tất nhiên, Caesar đã phớt lờ các dấu hiệu và ngạo mạn quả quyết rằng chúng đang ám chỉ cái chết của một kẻ khác – hoặc giả, ông đã xem xét các chứng cứ một cách có chọn lọc. Cuối cùng, Caesar đã bị ám sát.

“Con người vẫn hay đánh giá mọi thứ qua bộ cánh bên ngoài và quên mất bản chất bên trong chúng,” – Shakespeare đã cảnh báo chúng ta thông qua lời thoại của Cicero – một lời khuyên đúng đắn dành cho những ai can đảm tiếp nhận lượng thông tin mới mẻ khổng lồ. Rất khó để nhận ra tín hiệu đúng giữa một trường nhiễu loạn, bởi câu chuyện do dữ liệu mang đến thường rất bùi tai và khiến chúng ta tin tưởng vào một cái kết có hậu.

Bên cạnh việc đánh thức quan niệm xa xưa về dự báo – liên quan đến thuyết định mệnh, thuật tiên tri và mê tín – vở bi kịch Julius Caesar còn khơi mào một tư tưởng hiện đại và cấp tiến hơn nhiều: Đó là chúng ta có thể diễn giải những dấu hiệu trên nhằm trục lợi từ chúng. “Có những lúc con người phải làm chủ số phận của họ,” Cassius nói, với hy vọng thuyết phục Brutus dự phần trong âm mưu chống lại Caesar.

“Con người nên tự làm chủ số phận” là thứ quan niệm hái ra tiền. Ngày nay, các từ dự báo (predict) và dự đoán (forecast) có thể dùng thay thế cho nhau; nhưng ở thời Shakespeare, chúng lại mang nghĩa khác nhau. Dự báo là điều thầy bói sẽ nói với bạn, trong khi dự đoán lại khá giống với phát biểu của Cassius.

Thuật ngữ dự đoán (forecast) trong tiếng Anh vốn có nguồn gốc từ Đức, chứ không như dự báo (predict) bắt nguồn từ tiếng La-tinh. Dự báo phản ánh thế giới quan mới của tín đồ đạo Tin Lành, thay vì một quan điểm khác đến từ Đế quốc La Mã thần thánh. Đưa ra một lời dự đoán thường đồng nghĩa với việc lên kế hoạch trong những điều kiện chưa rõ ràng. Nó đòi hỏi sự thận trọng, sáng suốt và kiên trì – khá giống với cách hiểu của thuật ngữ thấy trước (foresight) ngày nay.

Những hàm ý mang tính thần học trong quan điểm này khá phức tạp. Chúng chẳng có nghĩa lý gì đối với những kẻ mong muốn có một cuộc sống sung sướng trên thế gian. Những phẩm chất ấy có mối liên hệ mật thiết với đạo lý của người theo đạo Tin Lành, mà Max Weber vẫn tin đó là cội nguồn của Chủ nghĩa Tư bản và Cách mạng Công nghiệp. Khái niệm dự đoán này gắn kết rất sâu sắc với khái niệm tiến bộ. Và toàn bộ thông tin có trong mọi tác phẩm nói trên có thể giúp chúng ta hoạch định cuộc đời, cũng như dự báo dòng chảy của thế giới theo hướng có lợi.

Những tín đồ đạo Tin Lành mở màn cho kỷ nguyên của cuộc chiến thánh giáo đã học được cách vận dụng tri thức tích lũy nhằm thay đổi xã hội. Cách mạng Công nghiệp đa phần đều bắt đầu tại các quốc gia theo đạo Tin Lành và chủ yếu thông qua phát ngôn tự do, nơi các tư tưởng tôn giáo và khoa học có thể hòa chung dòng chảy mà không lo bị ngăn cấm.

Thật khó có thể cường điệu hơn nữa về tầm quan trọng của Cách mạng Công nghiệp. Xuyên suốt phần lớn chặng đường lịch sử nhân loại, tăng trưởng kinh tế chỉ đạt xấp xỉ 0,1% mỗi năm – tuy đủ để đảm bảo cho lượng dân số tăng dần qua các thời kỳ, nhưng chẳng thể cải thiện được mức sống trên đầu người. Và rồi, đà tiến bộ đã bất ngờ xuất hiện khi chẳng ai nghĩ đến. Nền kinh tế bắt đầu mức tăng trưởng hỏa tốc và dần vượt xa tỷ lệ gia tăng dân số, như nó vẫn luôn tiếp diễn cho đến tận ngày nay – nếu không tính đến các đợt suy thoái tài chính toàn cầu thi thoảng lại xảy ra.

Hình I-2: GDP toàn cầu trên đầu người (từ 1000-2010)

Quả thực, sự bùng nổ thông tin bắt nguồn từ những cuốn sách giấy đã mở ra một thế giới mới tốt đẹp hơn. Chỉ mất khoảng 330 năm – cùng hàng triệu sinh mạng bị tước đoạt trên khắp các mặt trận châu Âu – để biến những lợi ích đó thành sự thật.

Nghịch lý năng suất

Chúng ta sẽ phải đối mặt với nguy hiểm mỗi khi thông tin bùng phát vượt quá vốn hiểu biết nhằm xử lý chúng. Trong 40 năm qua, lịch sử nhân loại đã chứng minh rằng việc chuyển hóa thông tin thành tri thức hữu ích cần rất nhiều thời gian; nếu không cẩn trọng, chúng ta có thể sẽ bị thụt lùi trong giai đoạn đó.

“Kỷ nguyên thông tin” không hoàn toàn là một thuật ngữ mới. Nó chỉ bắt đầu được sử dụng rộng rãi từ cuối những năm 1970. Trước đó, một thuật ngữ liên quan là “kỷ nguyên máy tính” cũng đã xuất hiện. Đây là thời điểm máy vi tính bắt đầu được ứng dụng phổ biến hơn trong các phòng thí nghiệm và trường học, viện khoa học và chúng vẫn còn khá xa lạ với các hộ gia đình. Bước sang giai đoạn này, đà phát triển trong công nghệ thông tin đã không cần đến 300 năm mới có thể đem lại lợi ích hữu hình cho xã hội. Tuy nhiên, phải mất từ 15 đến 20 năm để chúng ta đạt được điều đó.

Thập niên 1970 là thời kỳ đỉnh cao của tình trạng “quá nhiều học thuyết được áp dụng trên những số lượng dữ liệu ít ỏi,” như Paul Krugman từng trao đổi với tôi. Chúng ta bắt đầu sử dụng máy tính để dựng nên các hình mẫu của thế giới, nhưng vẫn cần thêm thời gian để nhận thức rằng chúng còn thô sơ và nặng tính giả thiết ra sao. Bên cạnh đó, sự chuẩn xác của máy tính vẫn không thay thế được độ xác thực trong lĩnh vực dự báo. Đó là kỷ nguyên của những lời tiên đoán chắc nịch bắt nguồn từ kinh tế học cho đến dịch tễ học, nhưng tất thảy đều đi đến thất bại. Đơn cử như vào năm 1971, đã có người tuyên bố rằng chúng ta có thể đự đoán được động đất trong vòng một thập kỷ – vấn đề mà nhân loại vẫn phải bó tay trong suốt 40 năm sau đó.

Trái lại, sự bùng nổ của máy vi tính giữa thập niên 1970 và 1980 lại tạo nên đà lao dốc tạm thời trong năng suất kinh tế và nghiên cứu khoa học. Các nhà kinh tế học đã gọi đó là “nghịch lý năng suất”. Năm 1987, nhà kinh tế Robert Solow đã phát biểu rằng: “Bạn có thể thấy máy vi tính hiện hữu tại bất kỳ đâu, ngoại trừ trong các thống kê năng suất.” Nước Mỹ đã trải qua bốn kỳ suy thoái khác nhau từ năm 1969 đến 1982. Có lẽ thập niên 1980 là thời kỳ nền kinh tế nước Mỹ trỗi dậy mạnh mẽ, nhưng lại nhuốm màu u ám tại các quốc gia khác trên thế giới.

Tiến bộ khoa học còn khó đo lường hơn tiến bộ kinh tế. Song, điểm cần lưu ý chính là số lượng các bằng sáng chế được chứng nhận, đặc biệt khi chúng liên quan đến hoạt động đầu tư nghiên cứu và phát triển. Nếu một phát minh mới ra đời với chi phí thấp hơn, đồng nghĩa rằng chúng ta đã vận dụng thông tin một cách sáng suốt và đúc kết chúng thành tri thức. Nếu chi phí trở nên đắt hơn, có lẽ chúng ta đã nhận được tín hiệu cảnh báo giữa sự nhiễu loạn và đang mất thời gian cho các định hướng sai lầm.

Vào thập niên 1960, Hoa Kỳ tiêu tốn khoảng 1,5 triệu đô-la (đã điều chỉnh theo chỉ số lạm phát) trên mỗi ứng dụng sáng chế thuộc một nhà đầu tư quốc nội. Thay vì giảm bớt, con số này vẫn tăng đều trong buổi bình minh của thời đại thông tin và phá đỉnh 3 triệu đô-la vào năm 1986.

Hình I-3: Chi phí nghiên cứu & phát triển (R&D) trên mỗi ứng dụng sáng chế

Bước sang thập niên 1990, khi chúng ta bắt đầu nhìn nhận thực tế hơn về những thành tựu mà thứ công nghệ mới có thể đem lại, năng suất nghiên cứu một lần nữa được cải thiện. Chúng ta đã bớt sa đà vào các ngõ cụt hơn trước; ngoài ra, máy vi tính cũng bắt đầu góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống hàng ngày và tiếp sức cho nền kinh tế. Câu chuyện về sự dự báo cũng chuyển trọng tâm sang tiến bộ lâu dài, thay vì xu thế trước mắt. Ở thời điểm đó, nhiều vấn đề tưởng như có thể dự đoán trong dài hạn đều được chúng ta lên kế hoạch một cách chu đáo nhất.

Triển vọng và nguy cơ của “Dữ liệu Lớn”

Một thuật ngữ gây sốt hiện nay chính là “Dữ liệu Lớn”. Theo ước tính của IBM, chúng ta đang tạo ra khoảng 2,5 tỉ tỉ byte dữ liệu mỗi ngày, tăng 90% so với khối lượng dữ liệu được tạo ra trong 2 năm gần đây.

Bước tăng trưởng thông tin thần tốc nói trên đôi lúc vẫn được xem là bài thuốc chữa bách bệnh, giống như máy vi tính vào thập niên 1970. Năm 2008, Chris Anderson, biên tập viên tạp chí Wired đã từng viết rằng: “Khối lượng dữ liệu tuyệt đối sẽ xóa bỏ nhu cầu về lý thuyết, thậm chí cả về phương pháp khoa học.”

Đây quả thực là một cuốn sách chuyên về khoa học và công nghệ khiến tôi lạc quan khi nghĩ về nó. Nhưng đã có nhiều ý kiến cho rằng những quan điểm trên vô cùng sai lầm. Số liệu không thể tự lên tiếng, mà chính chúng ta đã nói thay lời chúng. Chúng ta đã tự quy ý nghĩa cho chúng. Giống như Ceasar, chúng ta có lẽ đã diễn giải chúng theo hướng có lợi cho mình và xa rời thực tế khách quan.

Dự báo dựa trên dữ liệu có thể đem lại thành công – và cũng có thể thất bại. Đó là khi chúng ta phủ nhận vai trò của mình trong tiến trình bởi nhận thấy những mặt trái của thất bại đang bắt đầu phát sinh. Trước khi đòi hỏi thêm ở dữ liệu, chúng ta phải tự chấn chỉnh bản thân.

Nếu đã biết qua về xuất thân của tôi, quan điểm trên có thể khiến bạn ngạc nhiên. Tôi được biết đến nhờ làm việc với dữ liệu và số liệu thống kê, đồng thời ứng dụng chúng để đưa ra các dự báo thành công. Năm 2003, do chán ngấy công việc tư vấn, tôi đã thiết kế một hệ thống có tên PECOTA với mục đích dự đoán số liệu từ các cầu thủ thuộc giải Bóng chày Nhà nghề Mỹ. Nó cũng bao gồm một số cải tiến – chẳng hạn, các dự đoán sẽ tính toán xác suất và vạch ra một phạm vi kết quả khả thi đối với từng cầu thủ. Chúng tôi phát hiện nó hiệu quả hơn hẳn các hệ thống cạnh tranh khi so sánh kết quả. Năm 2008, tôi đã thành lập trang web Web.taisachnhanh.cloud (“5-38”)[3], một chương trình chuyên dự đoán kết quả đợt bầu cử tiếp theo. Trang web này đã dự đoán chính xác ứng viên đắc cử tổng thống tại 49/50 bang, cũng như toàn bộ 35 người chiến thắng trong cuộc chạy đua vào nghị viện Hoa Kỳ.

Sau đợt tuyển cử, tôi đã tiếp xúc với một số nhà xuất bản, những người mong muốn biến thành công của các tác phẩm như Quả bóng tiền và Kinh tế học hài hước (được Alpha Books mua bản quyền và xuất bản tháng 3 năm 2008) – câu chuyện về những chàng mọt sách chinh phục thế giới – thành một trào lưu. Có thể nói, cuốn sách này đã được thai nghén từ những định hướng trên – như một công trình nghiên cứu các dự báo dựa trên dữ liệu và phủ khắp các lĩnh vực từ bóng chày cho đến an ninh tài chính quốc gia.

Qua trò chuyện với khoảng hơn 100 chuyên gia thuộc hàng tá lĩnh vực trong suốt hơn 4 năm, đọc hàng trăm cuốn sách và bài báo, cũng như chu du khắp nơi từ Las Vegas cho đến Copenhagen trên hành trình theo đuổi nghiên cứu, tôi đã dần nhận ra việc dự báo trong kỷ nguyên Dữ liệu Lớn đang diễn tiến không thật sự tốt đẹp. Về phần mình, tôi đã gặp may ở chừng mực nào đó: thứ nhất, đã đạt đến thành công dù từng phạm phải rất nhiều sai lầm mà tôi sẽ giải thích trong phần kế; và thứ hai, đã chọn đúng mặt trận để tham gia.

Chẳng hạn, bóng chày là một trường hợp ngoại lệ. Thậm chí, đó còn là một ngoại lệ đặc biệt phong phú và hé lộ nhiều điều; và cuốn sách này sẽ xem xét nguyên nhân vì sao – vì sao qua một thập niên kể từ khi Quả bóng tiền ra mắt, các chuyên gia số liệu và tuyển trạch viên nay lại bất hòa với nhau đến vậy.

Cuốn sách cũng cung cấp thêm một số ví dụ đầy hứa hẹn khác. Dự báo thời tiết, một lĩnh vực kết hợp giữa đánh giá nhân tính và sức mạnh máy tính là một trong số đó. Các nhà khí tượng học thường mang tiếng xấu, nhưng họ đã có được bước tiến bộ đáng ghi nhận khi đủ sức dự báo vị trí đất liền giữa cơn bão lớn chính xác gấp 3 lần so với 1/4 thế kỷ trước. Bên cạnh đó, tôi cũng đã gặp gỡ các tay chơi poker và cá độ thể thao đang chinh chiến tại Las Vegas, cùng các lập trình viên máy tính từng thiết kế chương trình Deep Blue cho IBM và hạ gục một quán quân thế giới.

Tuy nhiên, những trường hợp dự báo tiến bộ kể trên cũng phải xem xét song song cùng một chuỗi thất bại.

Nếu tồn tại một định nghĩa chính xác về người Mỹ – một điều gì đó khiến họ khác biệt – thì đó chính là niềm tin vào triết lý của Cassius rằng người Mỹ nắm giữ số phận của chính mình. Nước Mỹ đã được khai sinh trong buổi bình minh của Cách mạng Công nghiệp, từ những kẻ nổi loạn tôn giáo đã nhận thức được các luồng tư tưởng tự do không chỉ truyền bá lòng sùng đạo, mà còn bao gồm cả khoa học và thương mại. Hầu hết thế mạnh và hạn chế của người Mỹ – từ tài khéo léo đến tính cần cù, từ thói kiêu căng đến đức nhẫn nại – đều khởi nguồn từ một niềm tin không lay chuyển rằng họ phải lựa chọn con đường cho chính mình.

Song, thiên niên kỷ mới đã mở ra với một khởi đầu tồi tệ dành cho người Mỹ. Họ đã không nhận ra cuộc tấn công ngày 11 tháng 9 đang ập đến. Vấn đề không nằm ở việc thiếu thông tin. Trong vụ tấn công vào Trân Châu Cảng từ 6 thập niên trước đó, mọi tín hiệu đều đã xuất hiện. Nhưng họ đã không kết nối chúng với nhau. Do không hiểu đúng cách thức bọn khủng bố có thể hành động, họ đã để dữ liệu che mắt và các vụ tấn công vẫn mãi là điều “không thể nhận ra”.

Bên cạnh đó, còn một loạt những trường hợp dự báo thất bại tràn lan, gắn liền với cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu gần đây. Chính bởi ngây thơ tin vào các mô hình và không nhận thức rõ chúng thiếu sót ra sao khi lựa chọn giả thiết, chúng ta đã tự đẩy mình đến hậu quả thảm khốc. Mặt khác, trong một ví dụ đời thường hơn, tôi nhận thấy dù đã rất nỗ lực nhưng chúng ta thường không thể dự đoán được các đợt suy thoái cách đó hơn vài tháng. Trong khi tiến trình kiềm chế lạm phát cho thấy những tiến bộ đáng kể, thì các nhà hoạch định chính sách của chúng ta lại trở nên mù quáng.

Các mô hình dự đoán trước đây do giới khoa học gia chính trị công bố trong cuộc bầu cử tổng thống năm 2000 đã dự đoán một chiến thắng 11 điểm áp đảo dành cho ứng cử viên Al Gore. Thế nhưng, George W. Bush mới là người đắc cử. Tuy vậy, những thất bại như trên vẫn được xem là chuyện thường tình trong dự báo chính trị, chứ không phải một kết quả bất thường. Một nghiên cứu kéo dài do Philip E. Tetlock thuộc Đại học Pennsylvania tiến hành, đã phát hiện rằng mỗi khi các khoa học gia chính trị khẳng định một kết quả chắc chắn không thể xảy ra, thì trái lại, sẽ có đến 15% khả năng đó xuất hiện (dẫu sao họ vẫn dự báo tốt hơn các chuyên gia trên truyền hình).

Tương tự như thập niên 1970, các đợt thử dự báo động đất đã xuất hiện trở lại trong thời gian gần đây và hầu hết đều dựa trên dữ liệu, đồng thời áp dụng phương pháp cơ học cao. Tuy nhiên, các dự báo này chỉ lường trước những cơn động đất chẳng bao giờ xảy ra và cũng không thể giúp chúng ta đề phòng chúng. Lò phản ứng hạt nhân Fukushima được thiết kế nhằm chịu được cường độ động đất vào khoảng 8,6 độ richter, một phần cũng vì các nhà địa chấn học đã kết luận rằng chẳng chấn động nào có thể vượt qua giới hạn đó. Thế nhưng, một cơn địa chấn 9,1 độ richter khủng khiếp đã tàn phá Nhật Bản vào tháng 3 năm 2011.

Thậm chí, đã có hẳn một chuỗi quy luật chứng minh các dự báo đang đi đến thất bại và thường kéo theo tác hại ghê gớm cho xã hội. Đơn cử, hãy cùng xem xét lĩnh vực nghiên cứu y sinh. Năm 2005, một nhà nghiên cứu y học xuất thân từ Athens, John P. Ioannidis, đã công bố một luận án gây tranh cãi với nhan đề: “Vì sao hầu hết các kết quả nghiên cứu đã công bố đều sai?” Bài luận đã xem xét những khám phá tích cực được ghi nhận từ nhiều tạp chí có đánh giá của chuyên gia, bao gồm những bài mô tả các dự báo chính xác về giả thiết y học được rút ra từ các thí nghiệm lý thuyết. Theo đó, tác giả kết luận rằng hầu hết những khám phá trên đều có khuynh hướng thất bại khi áp dụng trong thực tiễn. Trung tâm Thí nghiệm Bayer (Bayer Laboratories) gần đây đã xác nhận giả thiết của Ioannidis. Họ đã không thể tái hiện lại khoảng 2/3 kết quả nghiên cứu tích cực được công bố trên các tạp chí y khoa khi tự tiến hành thí nghiệm.

Kỷ nguyên Dữ liệu Lớn sẽ thúc đẩy sự tiến bộ. Trong khi đó, chính chúng ta sẽ quyết định đà tiến bộ phát triển nhanh chóng ra sao hay sẽ dẫn đến sự thụt lùi như thế nào.

Vì sao tương lai khiến chúng ta choáng váng?

Về mặt sinh học, chúng ta chẳng khác thế hệ đi trước là bao. Tuy nhiên, một số thế mạnh từ thời đồ đá nay đã trở thành nhược điểm trong kỷ nguyên thông tin.

Con người không sở hữu quá nhiều khả năng phòng vệ tự nhiên. Chúng ta không đủ nhanh và cũng không đủ mạnh. Chúng ta không có móng vuốt, răng nanh hay lớp vỏ cứng trên cơ thể. Chúng ta không thể phun nọc độc, không thể tự ngụy trang và cũng không thể bay. Song, chúng ta đã tồn tại được nhờ biết vận dụng trí khôn của mình. Trí óc chúng ta hoạt động rất nhanh. Chúng ta dễ dàng nhận ra các khuôn mẫu đặc thù và phản ứng không hề do dự trước thời cơ cũng như mối nguy hiểm.

“Con người cần phải nắm bắt các khuôn mẫu tốt hơn những loài động vật khác,” Tomaso Poggio, nhà thần kinh học chuyên nghiên cứu cách thức não bộ xử lý thông tin, đã khẳng định với tôi điều này. “Nhận thức được sự vật trong hoàn cảnh khó khăn chính là sự khái quát hóa. Một đứa trẻ sơ sinh có thể nhận ra đặc điểm cơ bản trên một khuôn mặt. Đó là kinh nghiệm từ quá trình tiến hóa, chứ không phải năng lực cá nhân.”

Poggio cho rằng, những bản năng tiến hóa này đôi khi sẽ khiến chúng ta nhận thấy một số khuôn mẫu vốn dĩ không tồn tại. “Con người vẫn luôn làm thế. Tìm kiếm các khuôn mẫu giữa trường nhiễu loạn ngẫu nhiên,” Poggio cho biết.

Bộ não con người quả thực rất phi thường, nó có thể lưu trữ đến 3 triệu megabyte thông tin. Song, theo IBM, đó chỉ là một phần triệu lượng thông tin phát sinh trên thế giới mỗi ngày. Do đó, chúng ta phải chắt lọc những thông tin cần ghi nhớ.

Trong tác phẩm Cú sốc tương lai (xuất bản năm 1970), Alvin Toffler đã dự đoán một số hậu quả từ vấn đề theo cách ông gọi là “quá tải thông tin”. Ông cho rằng cơ chế phòng vệ của chúng ta nên đơn giản hóa thế giới quan theo hướng thừa nhận những thành kiến, dù bản thân thế giới đang phát triển ngày càng đa dạng và phức tạp hơn.

Bản năng sinh lý của chúng ta không phải bao giờ cũng thích nghi tốt với một thế giới hiện đại luôn đầy ắp thông tin. Trừ khi chủ động để tâm hơn đến những thành kiến do bản thân khơi mào, nếu không, thành quả từ việc tiếp nhận thêm thông tin sẽ rất hạn chế – hoặc bị giảm thiểu đáng kể.

Thông tin quá tải sau khi máy in ra đời đã làm bành trướng thêm chủ nghĩa bè phái. Giờ đây, các lý tưởng tôn giáo khác biệt nói trên có thể phải đối mặt với nhiều thông tin hơn, nhiều lời buộc tội hơn và nhiều “bằng chứng” hơn – cũng như ít nhân nhượng hơn với quan điểm ly khai. Một hiện tượng tương tự dường như cũng đang xảy ra trong thời đại ngày nay. Tại Mỹ, chủ nghĩa đảng phái chính trị đã bắt đầu bùng phát nhanh chóng từ thời điểm Tofller viết cuốn Cú sốc tương lai và thậm chí còn tiến triển nhanh hơn với sự ra đời của Internet.

Những tư tưởng bè phái này có thể đánh đổ nguyên tắc cho rằng chúng ta sẽ tiếp cận gần chân lý hơn nếu có nhiều thông tin. Một nghiên cứu gần đây do tờ Nature tiến hành đã phát hiện rằng mỗi khi các nhóm bè phái chính trị được thông tin thêm về tình trạng nóng lên toàn cầu, họ lại càng bất đồng với đối phương nhiều hơn.

Trong khi đó, nếu lượng thông tin phát sinh mỗi ngày tăng thêm khoảng 2,5 tỉ tỉ byte, chúng ta gần như sẽ không còn tìm được thông tin nào hữu ích. Hầu như tất cả đều nhiễu loạn và độ nhiễu sẽ gia tăng nhanh chóng hơn các tín hiệu. Có quá nhiều giả thiết phải kiểm chứng, quá nhiều dữ liệu phải ghi nhớ – ngoại trừ số ít chân lý khách quan nào đó tương đối vững chắc.

Máy in đã thay đổi cách thức chúng ta phạm sai lầm. Các lỗi sao chép thường gặp dần trở nên ít phổ biến. Thế nhưng, mỗi khi sai sót xuất hiện, nó sẽ được tái bản vô số lần – như trường hợp của cuốn Kinh thánh Tội lỗi.

Những hệ thống phức tạp như Mạng Toàn Cầu cũng tồn tại khả năng này. Chúng có thể không mắc lỗi nhiều như các hệ thống thô sơ hơn; nhưng chỉ cần một hỏng hóc cũng có thể gây ra hậu quả tồi tệ. Cả chủ nghĩa tư bản lẫn Internet đều là những công cụ truyền bá thông tin hết sức hiệu quả và đều có khả năng khởi xướng hay lan truyền những quan điểm tốt hoặc xấu. Trong đó, quan điểm xấu có thể dẫn đến kết quả không mong đợi. Đơn cử, hãy lật lại cuộc khủng hoảng tài chính khi hệ thống đã bị đẩy lên quá cao, tới mức một giả thiết lỏng lẻo trong mô hình xếp hạng tín dụng của các hãng môi giới cũng chiếm vai trò hệ trọng và đủ sức đánh sập toàn bộ hệ thống tài chính toàn cầu.

Điều chỉnh là một trong các biện pháp nhằm giải quyết những vấn đề trên. Nhưng tôi ngờ rằng đó chỉ là cái cớ biện minh cho việc né tránh tìm kiếm câu trả lời từ bản thân chúng ta. Chúng ta phải ngừng lại và thừa nhận rằng chúng ta đang gặp vấn đề về dự báo. Chúng ta thích phỏng đoán mọi thứ – nhưng vẫn chưa đủ tài tình.

Giải pháp dự báo

Nếu dự báo là chủ đề trung tâm của cuốn sách này, nó cũng sẽ đi cùng với giải pháp.

Dự báo là một phần thiết yếu trong cuộc sống. Mỗi khi lựa chọn lộ trình công việc, quyết định có nên gặp mặt lần thứ hai hay để dành tiền cho thời điểm khó khăn, chúng ta đều đang phỏng đoán diễn biến trong tương lai – cũng như kế hoạch của chúng ta sẽ giải quyết các vấn đề lặt vặt ra sao nhằm đảm bảo một kết quả khả quan.

Không phải tất cả những vấn đề diễn ra hàng ngày đều cần dụng công suy nghĩ, chúng ta có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian cho mỗi quyết định. Dẫu vậy, bạn vẫn phải đưa ra dự đoán nhiều lần trong ngày, dù có nhận thức được điều đó hay không.

Chính vì thế, cuốn sách này sẽ xem dự báo như một vấn đề chung, thay vì một chức năng dành riêng nhóm chuyên gia hay chuyên viên thực hành được tuyển chọn nào đó. Thật thích thú khi được cười vào mũi giới chuyên gia mỗi khi họ dự báo sai. Tuy nhiên, chúng ta phải thận trọng hơn nếu muốn vui mừng trên nỗi đau của kẻ khác. Khi tuyên bố rằng những dự báo của chúng ta không hề thua kém các chuyên gia, đồng nghĩa chúng ta đang tự dành cho mình một lời ngợi khen yếu ớt.

Song, dự báo còn đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong khoa học. Một số độc giả hẳn sẽ cảm thấy khó chịu với một giả thuyết mà tôi vẫn thường lưu ý và xin khẳng định lại một cách dứt khoát rằng chúng ta không thể đưa ra những dự báo tuyệt đối khách quan. Vì chúng luôn phụ thuộc vào quan điểm chủ quan của con người.

Tuy nhiên, cuốn sách này sẽ cực lực lên án thứ quan điểm vô minh cho rằng chân lý khách quan không hề tồn tại. Trái lại, tôi quả quyết rằng chân lý khách quan – và cam kết theo đuổi nó đến cùng – chính là điều kiện tiên quyết cho những dự báo chuẩn xác hơn. Tiếp đến, trách nhiệm của người dự báo là thừa nhận rằng họ vẫn còn thiếu sót.

Dự báo quan trọng vì nó liên kết giữa thực tế chủ quan và khách quan. Karl Popper, một triết gia khoa học đã khẳng định điều này. Theo Popper, một giả thiết sẽ chưa mang tính khoa học trừ khi nó có thể bị bóp méo – đồng nghĩa nó phải kiểm chứng được trong thế giới thực thông qua các phương pháp dự báo.

Điều khiến chúng ta còn do dự chính là một số ý tưởng được kiểm chứng vẫn chưa đem lại kết quả tốt và còn rất nhiều ý tưởng khác chưa thể hoặc hoàn toàn không thể kiểm chứng. Trong kinh tế học, đánh giá một dự báo về tỷ lệ thất nghiệp sẽ dễ dàng hơn nhiều so với việc khẳng định tính hiệu quả của biện pháp kích thích kinh tế. Trong khoa học chính trị, chúng ta có thể kiểm chứng những mô hình dự báo kết quả bầu cử; thế nhưng, học thuyết lý giải những thay đổi trong bộ máy chính trị sẽ ảnh hưởng như thế nào đến kết quả trên sẽ mất hàng thập kỷ để xác minh.

Không như Popper, tôi sẽ không đi xa đến mức khẳng định các học thuyết trên đều thiếu tính khoa học hay vô giá trị. Tuy nhiên, việc chúng tôi kiểm chứng một số học thuyết và nhận được kết quả không tốt đã cảnh báo rằng nhiều ý tưởng khác mà chúng tôi chưa kịp đánh giá cũng có thể sai lầm. Quả thực, chúng ta đang sống chung với rất nhiều điều huyễn hoặc mà bản thân còn chưa nhận ra.

Tuy nhiên, vẫn còn một phương pháp khác. Đó không phải là một giải pháp dựa trên những quan điểm chính trị nửa vời – đặc biệt nếu tôi đã xem thể chế chính trị của chúng ta là vấn đề nổi cộm – mà là giải pháp đòi hỏi sự thay đổi trong thái độ.

Thái độ này là hiện thân của định lý Bayes, một khái niệm tôi sẽ trình bày rõ hơn trong chương 8. Trên danh nghĩa, định lý Bayes là một công thức toán học; nhưng giá trị nó đem lại còn nhiều hơn thế. Nó ngụ ý rằng chúng ta phải nghĩ khác đi về những quan điểm của mình – cũng như cách kiểm chứng chúng. Chúng ta phải cảm thấy thoải mái hơn khi đứng trước các khả năng và sự thiếu chắc chắn. Chúng ta phải cân nhắc kỹ hơn về các giả thuyết và tín niệm mỗi khi tiếp cận một vấn đề.

Cuốn sách này sẽ được chia thành hai phần. Bảy chương đầu sẽ thẩm định vấn đề dự báo, trong khi sáu chương còn lại tập trung khám phá và ứng dụng giải pháp của Bayes.

Mỗi chương sẽ xoay quanh một chủ đề cụ thể và mô tả nó khá sâu sắc. Tôi thừa nhận đây là một cuốn sách trọng chi tiết – một phần vì “sai một li ” thường sẽ “đi một dặm” và một phần do tôi quan niệm rằng việc chìm đắm vào một chủ đề ở chừng mực nhất định sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn so với việc chỉ xem tóm tắt sơ lược.

Những chủ đề tôi lựa chọn thường bao hàm nhiều thông tin đã được phổ biến tương đối rộng rãi. Ngày càng có ít trường hợp người dự báo đưa ra phỏng đoán dựa trên thông tin cá nhân (điển hình như một công ty sử dụng hồ sơ khách hàng để dự đoán nhu cầu dành cho sản phẩm mới). Riêng tôi lại thích những chủ đề trong đó bạn có thể tự kiểm tra kết quả, thay vì bám sát theo mọi điều tôi viết.

Tổng quan về cuốn sách

Cuốn sách sẽ xen lẫn giữa các ví dụ được góp nhặt từ nhiều lĩnh vực như: khoa học tự nhiên, khoa học xã hội, thể thao và các trò chơi. Sách được xây dựng từ nhiều tình huống tương đối chân thực – nơi độc giả có thể dễ dàng phân biệt giữa các trường hợp thành công và thất bại – cho đến những ví dụ đòi hỏi sự cảm nhận tinh tế hơn một chút.

Từ chương 1 đến chương 3, tôi sẽ xem xét những dự báo thất bại xung quanh cuộc khủng hoảng tài chính gần đây, những dự đoán thành công trong môn bóng chày, cũng như trong lĩnh vực dự báo chính trị – nơi một số phương pháp tỏ ra hiệu quả hơn số khác. Chúng sẽ gợi cho bạn một số câu hỏi cơ bản nhất nhằm khẳng định rõ hơn vấn đề trong việc dự báo. Chúng ta nên áp dụng cách đánh giá dữ liệu như thế nào để tránh sa vào thành kiến? Thời điểm nào cạnh tranh thị trường sẽ giúp dự báo tốt hơn – và thời điểm nào sẽ kém hơn? Chúng ta phải cân đối ra sao giữa nhu cầu sử dụng thông tin trong quá khứ như một dạng chỉ dẫn với ý thức rằng tương lai rồi sẽ đổi khác?

Chương 4 đến chương 7 tập trung vào các hệ thống ảnh hưởng như: hoạt động của bầu khí quyển Trái đất – yếu tố tạo nên thời tiết, sự dịch chuyển các mảng kiến tạo – nguyên nhân dẫn đến động đất, mạng lưới tương tác phức tạp giữa người với người – nguồn gốc của động thái nền kinh tế Mỹ, cùng sự lây lan các đại dịch truyền nhiễm. Những hệ thống trên đang là đề tài nghiên cứu của các nhà khoa học xuất sắc nhất. Tuy nhiên, các hệ ảnh hưởng cũng khiến việc dự đoán trở nên khó khăn hơn và dự báo trong các lĩnh vực trên không phải bao giờ cũng đạt kết quả tốt.

Từ chương 8 đến chương 10, tôi sẽ chuyển sang phần giải pháp – mở đầu bằng việc giới thiệu một tay cá độ thể thao đã áp dụng định lý Bayes nhuần nhuyễn hơn nhiều nhà kinh tế hay các chuyên gia khác; và tiếp nối với phần đánh giá hai trò chơi: cờ vua và bài poker. Do tuân theo các quy tắc rõ ràng, thể thao và trò chơi sẽ trở thành những phòng thí nghiệm phù hợp giúp kiểm chứng khả năng dự báo của chúng ta. Chúng giúp ta hiểu rõ hơn tính ngẫu nhiên và không chắc chắn, cũng như khai thác sâu hơn phương pháp chắt lọc thông tin thành tri thức.

Tuy nhiên, định lý Bayes còn có thể áp dụng cho nhiều vấn đề to tát hơn. Từ chương 11 đến 13, tôi sẽ xem xét ba khía cạnh tiêu biểu: sự nóng lên toàn cầu, nạn khủng bố và bong bóng thị trường tài chính. Đó đều là những vấn đề “khó nhằn” đối với giới dự báo và toàn xã hội. Nếu chấp nhận thử thách, chúng ta có thể biến đất nước, nền kinh tế và hành tinh này thành nơi an toàn hơn.

Thế giới đã trải qua một hành trình dài kể từ ngày máy in được phát minh. Thông tin đã không còn là thứ hàng hóa khan hiếm bởi chúng ta đang nắm giữ nhiều thông tin hơn khả năng xử lý chúng. Nhưng chỉ có một số ít tương đối hữu dụng. Chúng ta phải tiếp nhận chúng một cách chọn lọc, có chủ đích và không quá bận tâm đến các hình thức xuyên tạc. Chúng ta chỉ muốn thông tin khi thật sự cần tri thức.

Tín hiệu chính là chân lý. Nhiễu loạn sẽ làm sao nhãng chân lý. Đây là cuốn sách viết về tín hiệu và sự nhiễu loạn.

§1. Thảm họa dự báo

Ngày 23 tháng 10 năm 2008, thị trường chứng khoán rơi tự do, lao dốc gần 30% so với 5 tuần trước đó. Các công ty lừng danh một thời như Lehman Brothers[4] đều đi đến phá sản. Các thị trường tín dụng bị tê liệt. Nhà đất tại Las Vegas sụt giảm đến 40% giá trị. Tỷ lệ thất nghiệp tăng nhanh chóng. Hàng tỉ đô-la được đổ vào các doanh nghiệp tài chính đang sa sút. Chỉ số lòng tin đối với chính phủ rơi xuống mức thấp nhất từ trước đến nay. Trong khi chỉ 2 tuần nữa, cuộc bầu cử tổng thống sẽ được diễn ra.

Quốc hội – vốn vẫn luôn im ắng tận sát ngày bầu cử – bắt đầu nhộn nhịp hoạt động. Những gói cứu trợ mà họ đã thông qua chắc chắn sẽ chịu chỉ trích và họ cần gấp rút tạo động thái rằng những kẻ phạm pháp phải bị trừng trị. Ban Giám nghị Hạ viện đã cho triệu tập người đứng đầu thuộc ba cơ quan xếp hạng tín dụng – gồm Standard & Poor’s (S&P), Moody’s và Fitch Ratings[5] – nhằm lấy lời khai. Các cơ quan xếp hạng này vốn chịu trách nhiệm đánh giá khả năng vỡ nợ của hàng nghìn tỉ đô-la bảo lãnh. Và theo điều tra, có vẻ như họ đã lường gạt.

Lời dự báo tệ nhất từ kẻ kém cỏi

Ngày nay, cuộc khủng hoảng cuối những năm 2000 vẫn thường được quy cho sai lầm trong thể chế chính trị và tài chính của chúng ta. Quả thực, đó là một thất bại kinh tế trên diện rộng. Đến tận năm 2011-4 năm sau khi cuộc Đại Suy thoái chính thức mở màn – nền kinh tế Mỹ vẫn còn kém xa tiềm năng sản xuất 800 tỉ đô-la.

Tuy nhiên, tôi đoán chắc rằng cách nhìn nhận đúng đắn nhất đối với cuộc khủng hoảng tài chính chính là phải thừa nhận thất bại trong đánh giá – hay sai lầm khủng khiếp trong dự báo. Những dự báo thất bại này vô cùng phổ biến; chúng diễn ra trong hầu hết mọi giai đoạn từ trước, trong và sau cuộc khủng khoảng, đồng thời liên lụy đến tất cả, từ các tay môi giới thế chấp cho đến Nhà Trắng.

Những dự báo thất bại gây thiệt hại nặng nề nhất thường có nhiều điểm chung. Chúng ta chỉ tập trung vào những dấu hiệu phác họa toàn cảnh theo mong muốn của mình, chứ chưa thật sự nhìn vào bản chất. Chúng ta bỏ qua những rủi ro khó đo lường nhất, thậm chí khi chúng tỏ rõ là mối nguy lớn nhất đối với đời sống bản thân. Chúng ta đặt ra những con số ước chừng và giả định về một thế giới vốn dĩ luôn tàn nhẫn hơn tưởng tượng. Chúng ta căm ghét sự mơ hồ, dù đó là một phần tất yếu trong vấn đề ta đang giải quyết. Nếu muốn chạm đến điểm mấu chốt của cuộc khủng hoảng tài chính, chúng ta phải bắt đầu từ việc xác định thất bại dự báo ghê gớm nhất, một dự báo bao hàm toàn bộ những thiếu sót.

Như thường lệ, các cơ quan xếp hạng đã dành riêng mức đánh giá AAA cho số ít chính phủ có khả năng thanh toán cao và các doanh nghiệp hoạt động tốt nhất trên thế giới – được áp dụng với hàng nghìn cổ phiếu bảo lãnh và công cụ tài chính cho phép nhà đầu tư đặt cược vào khả năng vỡ nợ của người khác ngay tại nhà. Các thứ hạng do những công ty này công bố chẳng khác gì phép dự báo rằng: chúng đơn giản là ký hiệu ước lượng khả năng mà một khoản nợ không thể thanh toán hết. Chẳng hạn, S&P đã giải thích với nhà đầu tư rằng khi họ đánh giá một loại chứng khoán đặc biệt phức tạp như trái phiếu “nghĩa vụ nợ thế chấp”[6] ở mức AAA, đồng nghĩa chỉ có 0,12% (tương đương khoảng 1/850) khả năng loại chứng khoán này không thể thanh toán trong vòng 5 năm tới. Nó được cho là phương án an toàn tương đương trái phiếu doanh nghiệp hạng AAA, và an toàn hơn cả trái phiếu Ngân khố Hoa Kỳ – theo nhận định của S&P. Ngoài ra, các cơ quan xếp hạng sẽ không cho điểm các loại chứng khoán từ cao đến thấp.

Rốt cuộc, theo thống kê nội bộ của S&P, khoảng 28% các trái phiếu CDO đạt mức AAA đều đã vỡ nợ. (Một số tính toán độc lập thậm chí còn cho tỷ lệ cao hơn) Điều này cũng đồng nghĩa khả năng vỡ nợ thực tế của trái phiếu CDO cao gấp 200 lần so với S&P dự đoán.

Đây đích thực là thất bại toàn diện nhất trong lịch sử ngành dự báo: hàng nghìn tỉ đô-la vốn đầu tư từng được cam đoan chắc chắn an toàn, nay hóa ra đều bất ổn. Chẳng khác nào bản tin thời tiết dự báo một ngày nắng đẹp nhưng lại hóa thành một trận bão tuyết.

Hình 1-1: Tỷ lệ vỡ nợ trong vòng 5 năm của trái phiếu CDO hạng AAA (dự báo và thực tế)

Khi đưa ra một dự báo không chính xác, bạn sẽ phải chọn cách lý giải nó. Một trong số đó là đổ lỗi cho hoàn cảnh bên ngoài – như chúng ta vẫn gọi là “thiếu may mắn”. Đôi khi đây là một lựa chọn hợp lý, thậm chí vô cùng chính xác. Khi Ban Thời tiết Quốc gia dự báo 90% trời quang, nhưng thực tế trời lại mưa và phá hỏng chuyến chơi golf của bạn, thật sự bạn không thể đổ lỗi cho họ. Theo dữ liệu thu thập từ nhiều thập kỷ trước đây, mỗi khi Ban Thời tiết thông báo rằng 10% trời sẽ mưa, thì thực tế là trời đã mưa trong 10% trường hợp suốt một thời gian dài.

Tuy nhiên, lời giải thích trên sẽ trở nên không đáng tin nếu người dự báo thiếu thông tin lịch sử về những lần dự báo chính xác, hoặc nếu tần suất mắc lỗi của anh ta quá nhiều. Trong trường hợp này, lỗi thường sẽ thuộc về cách người dự báo mô phỏng thế giới xung quanh anh ta, chứ không phải ở bản thân sự vật.

Quay lại câu chuyện về trái phiếu CDO, các cơ quan xếp hạng không có đánh giá cơ sở nào trong quá khứ: Đây đều là những trái phiếu mới và hết sức khác thường; đồng thời, tỷ lệ vỡ nợ do S&P công bố cũng không dựa trên dữ liệu lịch sử, mà chỉ là những giả thuyết căn cứ trên một mô hình thống kê sai lầm. Trong khi đó, mức độ nghiêm trọng của sai sót này lại quá khủng khiếp: Các trái phiếu CDO hạng AAA trên có khả năng vỡ nợ thực tế cao gấp 200 lần so với trên lý thuyết.

Hành động chuộc lỗi của các cơ quan xếp hạng lẽ ra phải là thừa nhận các mô hình vẫn còn thiếu sót và sai lầm thuộc về họ. Tuy nhiên, trong phiên điều trần trước Quốc hội, họ né tránh trách nhiệm và khẳng định mình đã thiếu may mắn. Họ đổ lỗi cho một biến cố bên ngoài, bong bóng nhà đất.

“Không chỉ riêng S&P bị bất ngờ vì sự sụt giá nghiêm trọng trên thị trường nhà đất và thế chấp,” Deven Sharma, người đứng đầu Standard & Poor’s đã phát biểu như vậy trước Quốc hội vào tháng 10 năm đó. “Hầu như không một ai, từ người sở hữu nhà, các tổ chức tài chính, cơ quan xếp hạng, giới hành pháp cho đến nhà đầu tư có thể lường trước những gì sắp xảy ra.”

Không ai nhận thấy nó sắp xảy ra. “Nếu bạn không thể chứng minh mình vô tội, hãy tỏ ra ngờ nghệch” thường là lời biện hộ đầu tiên khi xuất hiện một dự báo sai lầm. Tuy nhiên, xét trên những gì Quốc hội đã từng chứng kiến như: “Tôi không quan hệ tình dục với người phụ nữ đó” hay “Tôi không dùng chất kích thích”, thì tuyên bố của Sharma vẫn là dối trá.

Điều đáng chú ý ở bong bóng nhà đất chính là đã có những người nhận thấy nó sắp xảy ra – và một số đã cảnh báo từ trước. Robert Shiller, nhà kinh tế học tại Đại học Yale, đã sớm lưu ý về các nguồn cơn trong cuốn sách Tăng tưởng phi lý (xuất bản năm 2000). Tháng 8 năm 2002, Dean Baker, một học giả cay nghiệt tại Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách, cũng đã viết về bong bóng này. Một phóng viên tại tạp chí Economist, người thường được biết đến với những bài báo nhàm chán, vô vị, cũng đánh giá đây là “bong bóng lớn nhất lịch sử” vào tháng 6 năm 2005. Đến tháng 8 cùng năm, Paul Krugman, nhà kinh tế học đoạt giải Nobel, đã viết về bong bóng này và hậu quả không thể tránh khỏi của nó. Về sau, Krugman chia sẻ với tôi: “Nó đã manh nha từ trong hệ thống. Sự sụp đổ của thị trường nhà đất không phải một biến cố, mà đã hiển hiện rõ như ban ngày.”

Nhiều người Mỹ bình thường cũng tỏ ra lo lắng. Số lượng tra cứu cụm từ “bong bóng nhà đất” trên Google đã tăng gấp 10 lần từ tháng 1 năm 2004 đến mùa hè 2005. Lượng quan tâm nhiều nhất tập trung tại các bang như California, nơi từng chứng kiến giá nhà đất tăng kịch trần – và cũng là bang rớt giá thê thảm nhất thời điểm đó. Quả thực, chủ đề bàn tán về bong bóng này đã lan nhanh một cách khủng khiếp. Các tài liệu chứa từ khóa hai chữ “bong bóng nhà đất – housing bubble” đã tăng vọt từ 8 bản tin (năm 2001) lên 3.447 nguồn tham khảo (năm 2005). Nhiều tờ báo và tạp chí danh tiếng cũng nhắc đến bong bóng nhà đất những 10 lần mỗi ngày.

Thế nhưng, các cơ quan xếp hạng – với nhiệm vụ đánh giá rủi ro trên thị trường tài chính – chỉ đáp trả rằng họ đã bỏ qua nó. Điều đó chứng tỏ họ đã nghĩ rằng, “đây là lời biện hộ tốt nhất của mình”. Và vấn đề xảy ra với những dự báo của họ lại càng trầm trọng hơn.

“Tôi không nghĩ họ muốn dừng lại!”

Trong số các nhà kinh tế và nhà đầu tư mà tôi đã trao đổi về chương này, không ai có cái nhìn thiện cảm đối với các cơ quan xếp hạng. Nhưng họ vẫn không rõ việc xếp hạng kém như vậy phản ánh điều gì. Sự ngu dốt hay thói vụ lợi – liệu các cơ quan này có biết nhiều hơn không?

Có lẽ chỉ Jules Kroll mới xứng đáng đứng ra xem xét câu hỏi trên bởi ông đang đích thân điều hành một cơ quan xếp hạng. Được thành lập năm 2009, Kroll Bond Ratings đã đưa ra mức đánh giá đầu tiên – dành cho một khoản vay thế chấp các tòa nhà thuộc khu trung tâm mua sắm rộng lớn tại Arlington, Virginia – cùng thời điểm tôi gặp ông tại văn phòng New York năm 2011.

Kroll phê phán các cơ quan xếp hạng chủ yếu vì họ luôn thiếu sự “giám sát”. Đó quả là một khái niệm chua chát từ Kroll, người trước khi lấn sân sang lĩnh vực đánh giá đã từng có chút tiếng tăm (cùng khối tài sản không khiêm tốn chút nào) với công ty đầu tiên, Kroll Inc. – một cơ quan điều tra chuyên khám phá những trò lường gạt của doanh nghiệp.

Họ biết phải làm gì để phát hiện một âm mưu – như vụ những kẻ bắt cóc đã bắt một tỉ phú quỹ đầu tư mạo hiểm làm con tin, nhưng rồi tự khiến mình bị bại lộ vì dùng thẻ tín dụng của ông ta để thanh toán pizza. Khi tôi gặp Kroll, ông đã 69 tuổi, nhưng bản năng “đánh hơi” của ông vẫn lợi hại như xưa – và chúng lại được dịp thể hiện khi ông bắt đầu xem xét hành vi của các cơ quan xếp hạng.

“Giám sát là thuật ngữ chuyên môn trong giới đánh giá,” Kroll cho biết. “Đồng nghĩa anh phải đảm bảo nhà đầu tư luôn được thông tin về những gì anh đang chứng kiến. Mỗi tháng, anh sẽ thu được một ‘cuốn băng’[7] về các trường hợp như vỡ nợ thế chấp, thế chấp trả trước – và tập hợp được rất nhiều dữ liệu. Đó chính là lời cảnh báo trước (rằng mọi thứ sẽ tiến triển tốt hay xấu) và tất cả mọi người đều trông đợi anh công bố chúng.”

Nói cách khác, các cơ quan xếp hạng lẽ ra phải là những người đầu tiên phát hiện thấy vấn đề trên thị trường nhà đất. Họ sở hữu nguồn thông tin tốt hơn tất thảy: đó là dữ liệu mới nhất về hàng nghìn người vay đang tìm cách thanh toán đúng hạn. Nhưng đến năm 2007, họ đã bắt đầu xem thường hàng khối dữ liệu khổng lồ về chứng khoán bảo lãnh thế chấp – thời điểm vấn đề trở nên rõ ràng hơn và khả năng bị tịch thu tài sản cũng tăng gấp đôi.

“Những gã này không ngốc,” Kroll khẳng định. “Họ biết. Nhưng tôi không nghĩ họ muốn dừng lại.”

Kroll Bond Ratings là một trong mười tổ chức xếp hạng thống kê đạt chứng nhận quốc gia (hay “NRSRO – nationally recognized statistical rating organization”), gồm các doanh nghiệp được Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch cấp phép nhằm đánh giá chứng khoán được bảo lãnh nợ. Moody’s, S&P và Fitch cũng là ba trong số đó và họ chiếm gần như toàn bộ thị phần. S&P và Moody’s từng đánh giá gần 97% trái phiếu CDO được phát hành trước khi khủng hoảng tài chính diễn ra.

Lý do giúp S&P và Moody’s xuất hiện áp đảo trên thị trường đơn giản vì từ lâu họ đã là “thành viên trong nhóm”. Họ là một phần của hệ thống độc quyền nhóm hợp pháp, giữa lúc chính phủ hạn chế đầu vào đối với nền công nghiệp. Bên cạnh đó, con dấu phê chuẩn của S&P và Moody’s cũng thường nhân danh các quy chế trong ngành và quỹ bồi thường – khoảng 2/3 các quỹ bồi thường này luôn yêu cầu S&P, hoặc Moody’s, hoặc cả hai đánh giá một khoản nợ trước khi quyết định mua lại nó.

S&P và Moody’s đã lợi dụng vị thế được chọn của họ hòng thu lợi bất thường, bất chấp việc chọn ra những hồ sơ từng bị Phố Wall loại bỏ[8]. Từ năm 1997 đến 2007, lợi nhuận của Moody’s trên lĩnh vực xếp hạng tài chính thỏa thuận đã tăng hơn 800% và dần đại diện cho phần lớn hoạt động xếp hạng của họ trong những năm bong bóng tồn tại. Các dịch vụ này đã giúp Moody’s trở thành công ty thuộc danh sách S&P, đạt lợi nhuận biên cao nhất trong suốt 5 năm liền diễn ra bong bóng nhà đất. (Thậm chí vào năm 2010, khi bong bóng vỡ và vấn nạn của các cơ quan xếp hạng bị vạch trần, Moody’s vẫn đạt lợi nhuận 25%.)

Với nguồn lợi nhuận lớn bị kìm hãm quá lâu giữa lúc các trái phiếu CDO liên tục được phát hành, trong khi các nhà đầu tư vô phương thẩm định độ chính xác của thứ hạng trước khi quá muộn, những cơ quan này đã không còn động lực cạnh tranh dựa trên chất lượng. Raymond McDaniel, CEO của Moody’s, đã tuyên bố dứt khoát với ban lãnh đạo rằng: “Chất lượng đánh giá là yếu tố ít quan trọng nhất giúp công ty thu về lợi nhuận.”

Thay vì thế, công thức của họ rất đơn giản. Các cơ quan xếp hạng được nhà phát hành trái phiếu CDO trả tiền cho mỗi lần đánh giá; càng nhiều trái phiếu, càng nhiều lợi nhuận. Và họ gần như có thể tạo ra số lượng trái phiếu CDO vô cùng tận bằng cách kết hợp nhiều loại thế chấp khác nhau – hoặc kết hợp hai loại CDO khác nhau thành chứng khoán phái sinh dành cho cổ phiếu khác, nếu thấy nhàm chán. Hiếm khi nào các cơ quan xếp hạng từ chối cơ hội đánh giá một trái phiếu. Sau này, một cuộc điều tra của chính phủ đã phanh phui giao dịch qua tin nhắn nhanh giữa hai quan chức cao cấp thuộc Moody’s, trong đó một người đã tuyên bố rằng chứng khoán này “có thể thỏa thuận bằng tiền” và Moody’s sẽ đánh giá nó. Trong một số trường hợp, các cơ quan này thậm chí còn đi xa hơn khi xúi giục các nhà phát hành nợ thao túng thứ hạng. Trong một động thái được cho là chấp thuận minh bạch, S&P đã cung cấp cho các nhà phát hành bản sao phần mềm xếp hạng của họ. Nhờ thế, nhà phát hành có thể xác định chính xác cần bổ sung bao nhiêu khoản thế chấp xấu vào quỹ chung mà không làm giảm thứ hạng.

Do đó, khả năng xảy ra bong bóng nhà đất và khả năng bong bóng vỡ chính là hiện thân của nguy cơ đối với con ngỗng vàng của các cơ quan xếp hạng. Con người chúng ta sở hữu một khả năng phi thường: đó là phớt lờ những nguy cơ đe dọa đến sinh kế của họ, dù nó sẽ khiến họ phải trả giá. Như vậy, nhiều khả năng tuyên bố của Deven Sharma không hẳn là bất hợp lý – có lẽ các cơ quan xếp hạng đã thật sự bỏ qua bong bóng nhà đất, dù những người khác không giống như họ.

Tuy nhiên, các cơ quan trên quả thực đã xem xét kỹ lưỡng khả năng xảy ra bong bóng nhà đất. Họ đã bất ngờ kết luận rằng chuyện này chẳng có gì to tát. Catherine Mathis, phát ngôn viên của S&P, đã cung cấp cho tôi một bản ghi nhớ, trong đó nêu chi tiết S&P đã tiến hành mô phỏng vụ việc vào năm 2005 và tiên đoán được giá nhà đất trong nước sẽ giảm 20% trong vòng 2 năm – không quá chênh lệch so với mức sụt giá nhà đất thực tế 30% từ năm 2006 đến năm 2008. Bản ghi nhớ cũng khẳng định rằng các mô hình hiện tại của S&P “sẽ bắt kịp rủi ro suy thoái” một cách thỏa đáng và các cổ phiếu xếp hạng cao của họ sẽ “dè chừng cuộc suy thoái nhà đất mà không gây thiệt hại đến xếp hạng tín dụng”.

Vấn đề thậm chí sẽ còn rắc rối hơn nếu các cơ quan xếp hạng hoàn toàn bỏ qua bong bóng nhà đất. Trong cuốn sách này, tôi sẽ bàn về sự nguy hiểm của những điều “mãi không thể nhận ra” – hay những rủi ro chúng ta không ý thức được. Có lẽ mối đe dọa duy nhất vượt trên những rủi ro này chính là việc chúng ta nghĩ rằng có thể khống chế chúng, nhưng sự thật thì không[9]. Trong trường hợp này, chúng ta không chỉ tự dối lòng, mà sự tự tin lầm lạc đó còn có thể lan sang kẻ khác. Riêng đối với các cơ quan xếp hạng, vấn nạn nói trên sẽ lây nhiễm cho toàn bộ hệ thống tài chính. Trong cuốn Cẩm nang chu du Ngân hà của Hitchhiker, Douglas Adams đã viết: “Điểm khác biệt lớn nhất giữa điều có thể sai và điều không thể sai chính là khi điều không thể sai hóa ra lại sai, nó thường sẽ trở thành lỗi lầm không thể sửa chữa.”

Nhưng làm thế nào các mô hình của cơ quan xếp hạng vốn bao gồm mọi thuật dự đoán mang tính khoa học, lại diễn giải thực tế theo cách kém cỏi đến như vậy?

Các cơ quan xếp hạng sai lầm ra sao?

Chúng ta phải đào sâu hơn một chút nếu muốn tìm ra gốc rễ của vấn đề. Đáp án sẽ đòi hỏi một chút thông tin chi tiết về phương thức cấu trúc của các công cụ tài chính như trái phiếu CDO, cùng một chút hiểu biết về sự khác biệt giữa rủi ro và điều chưa chắc chắn.

Trái phiếu CDO là một tập hợp các khoản nợ thế chấp được phân thành nhiều quỹ chung khác nhau (hay nhiều “khoanh”), trong đó, một số được cho là khá rủi ro và số khác được đánh giá gần như an toàn. Anil Kashyap, bạn tôi, giảng viên môn khủng hoảng tài chính tại Đại học Chicago, đưa ra một ví dụ đơn giản hóa về CDO và tôi sẽ áp dụng phiên bản đó ngay tại đây.

Hãy hình dung bạn đang có trong tay 5 khoản thế chấp và giả định mỗi khoản có 5% khả năng sẽ vỡ nợ. Bạn có thể đặt ra một số phép cược về tình trạng của các khoản thế chấp trên, khi độ rủi ro của mỗi khoản dần tăng lên.

Phép cược an toàn nhất – tôi gọi đó là Quỹ chung Alpha – sẽ luôn sạch nợ, trừ khi cả 5 khoản thế chấp đều vỡ nợ. Trong khi đó, phép cược rủi ro nhất – Quỹ chung Epsilon – sẽ khiến bạn điêu đứng nếu chỉ 1 trong 5 khoản vỡ nợ. Đến đây, chúng ta sẽ chuyển sang bước kế tiếp.

Vì sao nhà đầu tư lại thích đặt cược vào vào Quỹ chung Epsilon hơn Quỹ chung Alpha? Rất đơn giản – vì đặt cược vào rủi ro cao hơn bao giờ cũng rẻ hơn. Tuy nhiên, giả sử bạn là nhà đầu tư ngại rủi ro – như một quỹ bồi thường chẳng hạn – và quy chế ngành cũng không cho phép bạn đầu tư vào chứng khoán thứ hạng thấp. Nếu bạn quyết định đầu tư, thì đó sẽ là Quỹ chung Alpha, với thứ hạng AAA vững chắc.

Quỹ chung Alpha bao gồm 5 khoản thế chấp, mỗi khoản chỉ có 5% khả năng vỡ nợ. Bạn chỉ thua cược khi cả 5 khoản thực tế đều vỡ nợ. Vậy rủi ro sẽ xảy ra thế nào?

Thực chất, đây không phải câu hỏi đơn giản – vì bản thân nó đã xuất hiện vấn đề. Các giả thuyết và ước đoán bạn chọn sẽ dẫn đến những đáp án vô cùng khác biệt. Nếu giả định sai, mô hình của bạn có thể đi chệch hướng rất xa.

Một giả thuyết cho rằng mỗi khoản thế chấp đều độc lập với nhau. Theo kịch bản này, rủi ro của bạn sẽ được phân tán. Chẳng hạn, nếu một thợ mộc tại Cleveland vỡ nợ vì thế chấp, điều đó sẽ chẳng can hệ gì đến một nha sĩ tại Denver. Nói cách khác, khả năng bạn thua cược sẽ cực kỳ thấp – tương đương với đổ xúc xắc được “nhất-nhất” (hai mặt 1 điểm) 5 lần liên tiếp. Đặc biệt, khả năng này sẽ ngang với 5% lũy thừa 5, đồng nghĩa nó chỉ xảy ra một lần trong 3,2 triệu trường hợp. Phương pháp đa dạng hóa được xem là kỳ diệu này chính là cách các cơ quan xếp hạng áp dụng nhằm khẳng định các khoản thế chấp dưới chuẩn với thứ hạng trung bình B+ (thường để ám chỉ chứng khoán có khả năng vỡ nợ trên 20%) gần như không có khả năng vỡ nợ khi được nhóm chung lại với nhau.

Thái cực còn lại chính là giả định rằng các khoản thế chấp trên đều sẽ có biểu hiện giống hệt nhau, chứ không hoàn toàn độc lập. Như vậy, cả 5 khoản hoặc sẽ vỡ nợ cùng lúc, hoặc không. Thay vì ném xúc xắc thành 5 lượt, lúc này, bạn sẽ đặt cược vào một lượt ném duy nhất. Sẽ có 5% khả năng bạn ném được nhất-nhất và toàn bộ các khoản thế chấp đều sẽ vỡ nợ – đồng nghĩa phép cược của bạn sẽ rủi ro gấp 160 nghìn lần so với kịch bản ban đầu.

Hình 1-2: Phiên bản CDO đơn giản hóa

Giả thuyết nào trong số các kịch bản trên có tính xác thực cao hơn sẽ còn phụ thuộc vào điều kiện kinh tế. Nếu tình hình kinh tế và thị trường nhà đất ổn định, kịch bản thứ nhất – cả 5 khoản thế chấp đều không ảnh hưởng đến nhau – sẽ là ước đoán hợp lý hơn. Các trường hợp vỡ nợ sẽ xảy ra hết lần này đến lần khác khi xúc xắc dừng ở các con số xui rủi. Ai đó có thể bị đánh gục bởi một hóa đơn y tế khổng lồ, hoặc họ sẽ mất việc. Tuy nhiên, nguy cơ vỡ nợ của một cá nhân sẽ không mấy ảnh hưởng đến kẻ khác.

Hãy giả sử một yếu tố chung nào đó sẽ xuất hiện và kết nối số phận của những người sở hữu nhà với nhau. Chẳng hạn, có một bong bóng nhà đất khá lớn xuất hiện và khiến giá nhà tăng mạnh 80%, trong khi không có động thái cải thiện rõ rệt nào về cơ bản. Lúc này, bạn đã gặp rắc rối. Nếu một người vay vỡ nợ, số còn lại cũng sẽ chịu chung số phận. Đồng thời, nguy cơ thua cược của bạn sẽ tăng lên theo cấp số nhân.

Kịch bản thứ hai bắt đầu diễn ra tại nước Mỹ vào năm 2007 (chúng tôi sẽ tiến hành một phân tích ngắn về bong bóng nhà đất trong phần sau của chương này). Nhưng đó là do các cơ quan xếp hạng đã giả định từ trước rằng các xác suất rủi ro hầu như không ảnh hưởng đến nhau. Tuy những vấn đề liên quan đến giả thuyết này đã được lý giải trong các tài liệu học thuật, cũng như qua tiết lộ của những người làm việc tại các cơ quan xếp hạng từ rất lâu trước khi bong bóng vỡ, nhưng nỗ lực xử lý của các cơ quan trước tình hình trên vẫn không đáng kể.

Đơn cử, Moody’s đã thông qua một tiến trình điều chỉnh bất thường đối với mô hình của họ, qua đó đã nâng xác suất vỡ nợ áp dụng cho chứng khoán hạng AAA thêm 50%. Có vẻ như đó là một động thái khôn ngoan. Chắc chắn một tấm chêm 50% sẽ đủ sức nện phẳng bất kỳ chỗ trũng nào trong giả thiết của một ai đó, phải thế không?

Nếu khả năng sai sót trong dự báo của họ chỉ tịnh tiến theo cấp số cộng, thì mọi thứ có lẽ vẫn ổn. Thế nhưng các đòn bẩy – hay những khoản đầu tư huy động từ nợ – có thể khiến sai sót dự báo nhân lên gấp bội, đồng thời phát sinh nguy cơ sai phạm với quy mô lớn và khó lường hơn rất nhiều. Mức điều chỉnh 50% của Moody’s lúc này chỉ như một lớp kem chống nắng, trong khi họ tuyên bố sẽ bảo vệ bạn khỏi một vụ rò rỉ hạt nhân – nói cách khác, cách giải quyết trên hoàn toàn không tương xứng với quy mô vấn đề. Xác suất ước đoán của họ không chỉ thấp hơn nguy cơ vỡ nợ 50% mà có lẽ họ đã đánh giá thấp nó đến 500% hay 5.000%. Trên thực tế, tình trạng vỡ nợ hóa ra đã nghiêm trọng hơn tuyên bố của các cơ quan xếp hạng 200 lần, đồng nghĩa với việc mô hình của họ đã đạt sai số 20.000%.

Dưới góc nhìn rộng hơn, vấn đề của các cơ quan xếp hạng chính là sự bất lực và thờ ơ trong việc nhìn nhận chính xác sự khác biệt giữa rủi ro và điều không chắc chắn.

Rủi ro, thuật ngữ được nhà kinh tế học Frank H. Knight sử dụng lần đầu tiên năm 1921, là một khả năng bạn có thể đặt cược vào nó. Giả sử, bạn sẽ thắng một ván poker nếu đối phương không ra sảnh, khả năng cho trường hợp này chính xác là 1/11. Đây chính là rủi ro. “Thua với bài mạnh trong tay” vốn chẳng dễ chịu gì, nhưng ít nhất bạn cũng nhận ra các quân lẻ và chiếm lấy chúng sớm. Về lâu dài, bạn có thể kiếm lời khi đối thủ ra bài yếu hơn do không đủ quân lẻ.

Điều không chắc chắn, mặt khác, là rủi ro khó đo lường. Bạn sẽ có linh tính mơ hồ rằng nguy hiểm đang lẩn khuất đâu đây. Hay thậm chí, bạn có thể cảm thấy mình thật sự lo lắng về chúng. Nhưng bạn không thể biết có bao nhiêu mối nguy đang rình rập và khi nào chúng sẽ xuất hiện. Phép tính nhẩm của bạn có thể còn thiếu một hệ số 100, hay một hệ số 1.000 mà bạn không biết chắc được. Đó là điều không chắc chắn. Rủi ro bôi trơn bánh xe của nền kinh tế thị trường tự do, còn điều không chắc chắn sẽ kìm hãm nó lại.

“Thuật giả kim” được các cơ quan xếp hạng sử dụng chính là mài nhẵn điều không chắc chắn cho đến khi nó thoạt trông giống hệt rủi ro. Họ chọn các chứng khoán hết sức mới lạ, lệ thuộc vào một số lượng lớn khả năng mơ hồ mang tính hệ thống và tuyên bố rằng họ đủ sức xác định mức độ rủi ro của chúng. Không chỉ thế, mà trong mọi kết luận khả dĩ, họ đều đi đến một kết quả trong đó mọi khoản đầu tư hầu như đều không tiềm ẩn rủi ro.

Không ít nhà đầu tư đã nhầm lẫn các kết luận “chắc chắn” trên với kết quả chính xác thật sự, nhưng lại có quá ít người chuẩn bị kế hoạch B phòng khi tất cả đi chệch hướng.

Và tuy các cơ quan xếp hạng phải chịu trách nhiệm chính cho cuộc khủng hoảng tài chính, nhưng không chỉ riêng họ mắc sai lầm. Kịch bản về cuộc khủng hoảng tài chính dưới góc độ dự báo thất bại có thể chia thành 3 “hồi”.

Hồi I: Bong bóng nhà đất

Trong quá khứ, một ngôi nhà ở Mỹ chưa bao giờ là khoản đầu tư sinh lợi. Thực tế, theo số liệu do Robert Shiller và Karl Case – đồng nghiệp của ông – phát triển, giá thị trường của một ngôi nhà tại Mỹ hiếm khi tăng trưởng trong suốt thời gian dài. Sau khi điều chỉnh theo lạm phát, một khoản đầu tư 10.000 đô-la vào nhà đất trong năm 1896 sẽ đạt 10,6 nghìn đô-la vào năm 1996. Tỷ suất lợi nhuận thu về suốt một thế kỷ thậm chí còn thấp hơn lợi tức do thị trường chứng khoán sản sinh ra trong một năm tiêu biểu.

Tuy nhiên, nếu một ngôi nhà không thể sinh lời, ít nhất nó cũng là khoản đầu tư an toàn. Cho đến trước thập niên 2000, bước chuyển biến quan trọng nhất đối với giá nhà đất Hoa Kỳ đã xảy ra ngay sau Thế chiến II, với mức tăng trưởng đạt 60% so với giá kịch sàn năm 1942.

Hình 1-3: Chỉ số Case-Shiller, giá nhà đất tại Mỹ (1890-2006)
100 = giá trung bình năm 1890, đã điều chỉnh theo lạm phát

Song, giai đoạn bùng phát giá nhà hồi thập niên 1950 lại hầu như chẳng có điểm gì chung với bong bóng nhà đất những năm 2000. So sánh dưới đây sẽ chỉ rõ nguyên nhân khiến thập niên 2000 trở thành một mớ hỗn độn.

Những năm thời hậu chiến đã đi cùng với một thay đổi quan trọng trong hình mẫu đời sống. Nước Mỹ đã đứng dậy từ chiến tranh với những khoản tiết kiệm tràn ngập và bước sang kỷ nguyên mới của sự thịnh vượng. Từ đó, xuất hiện một nhu cầu cấp thiết về một không gian sinh sống rộng lớn hơn. Từ năm 1940 đến 1960, tỷ lệ sở hữu nhà đã tăng vọt từ 44% lên 62%, với phần lớn tỷ trọng tăng trưởng tập trung ở vùng ngoại thành. Không những thế, giai đoạn bùng phát của thị trường nhà đất còn gắn liền với thời kỳ bùng nổ dân số, mỗi thập niên sau chiến tranh, dân số Hoa Kỳ lại tăng mạnh với tỷ lệ 20%, gần gấp đôi mức tăng trưởng trong suốt những năm 2000. Điều này đồng nghĩa số lượng người sở hữu nhà cũng tăng thêm 80% sau mỗi thập kỷ – đồng thời chạm mức hoặc vượt ngưỡng gia tăng của giá nhà đất.

Ngược lại, đến thập niên 2000, tỷ lệ sở hữu nhà chỉ tăng ở mức khiêm tốn: từ 65% hồi thập kỷ trước đến đỉnh điểm 69% năm 2005. Một số ít người Mỹ không thể mua nổi một ngôi nhà giờ đã đủ điều kiện sở hữu một căn. Từ năm 2000 đến 2006, thu nhập hộ gia đình cũng tăng từ 40% thêm 15% danh nghĩa – tuy không đủ bù đắp lạm phát, nhưng vẫn đủ sức trang trải cho một ngôi nhà mới.

Trong khi đó, mức tăng trưởng trong giai đoạn bùng phát nhà đất lại mang tính giả tạo – qua những kẻ đầu cơ luôn tìm cách đảo ngược giá nhà và qua những khoản vay mập mờ gửi đến những con nợ thậm chí còn chẳng đáng tin bằng. Mặt khác, thập niên 2000 lại gắn liền với tỷ suất tiết kiệm thấp ở mức kỷ lục: chỉ hơn 1% trong vài năm. Song, chúng ta lại dễ dàng sở hữu một khoản thế chấp hơn bao giờ hết. Giá cả cũng không bị trói buộc với quy luật cung cầu và từ kẻ cho vay, dân mối lái cho đến các cơ quan xếp hạng – bằng cách này hay cách khác, tất thảy đều được lợi từ một hợp đồng bán nhà – đều cố gắng tiếp tục cuộc vui.

Tuy nhiên, nếu nước Mỹ chưa từng trải qua một bong bóng nhà đất như thế trước đây, thì nhiều quốc gia khác đã phải nếm trái đắng, hậu quả tựu trung đều hết sức thê thảm. Thông qua nghiên cứu dữ liệu trải khắp nhiều nước, từ Hà Lan cho đến Na Uy suốt hàng thế kỷ, Shiller đã phát hiện rằng mỗi khi giá bất động sản tăng đến ngưỡng rủi ro, thì một vụ đổ vỡ chắc chắn sẽ diễn ra sau đó. Đơn cử, bong bóng bất động sản đầy tai tiếng đầu thập niên 1990 tại Nhật Bản đã tạo nên một tiền lệ hết sức khác thường đối với bong bóng nhà đất tại Mỹ thời gian gần đây. Giá bất động sản thương mại tại Nhật đã tăng khoảng 76% trong vòng 10 năm (từ 1981 đến 1991), nhưng sau đó đã sụt giảm 31% chỉ trong 5 năm – gần sát với diễn biến giá nhà đất tại Mỹ trong và sau khi bong bóng diễn ra (xem hình 1-4).

Hình 1-4: Bong bóng bất động sản thương mại Nhật Bản (1981-2001) và bong bóng nhà đất Hoa Kỳ (1996-2011)
100 = giá điều chỉnh lạm phát tại thời điểm bong bóng xuất hiện

Số thứ tự năm bong bóng diễn ra

Shiller đã lật mở thêm một bằng chứng khác về bong bóng nói trên: những người mua nhà đã đưa ra các giả thuyết hoàn toàn phi thực tế về mức lợi nhuận họ có thể nhận được từ các khoản đầu tư. Một khảo sát do Case và Schiller tiến hành năm 2003 đã phát hiện ra rằng người sở hữu nhà kỳ vọng giá trị tài sản của họ sẽ tăng thêm 13% mỗi năm. Nhưng trên thực tế, trong giai đoạn 100 năm từ 1896 đến 1996 (như tôi đã đề cập ở phần trước), giá bán chỉ tăng thêm tổng cộng 6% (sau khi điều chỉnh lạm phát), tương đương với khoảng 0,06% mỗi năm.

Những người sở hữu nhà nói trên có thể được dung thứ cho sự tự tin thái quá của họ vào thị trường nhà đất. Bong bóng nhà đất đã xâm lấn sang khía cạnh văn hóa khi xuất hiện hai chương trình truyền hình riêng biệt phát sóng cách nhau 10 ngày vào năm 2005 – một có tên Hãy lật ngược ngôi nhà này (Flip This House), còn lại là Hãy lật ngược ngôi nhà đó (Flip That House). Ngay đến những người mua nhà vốn chẳng hy vọng vào một khoản lợi nhuận đầu tư lớn cũng bắt đầu đồng hành cùng gia đình Jones. “Tôi nhớ khoảng 20 năm về trước, chẳng có vụ ách tắc nào trên đường đến Sacramento cả,” George Akerlof chia sẻ với tôi; ông là đồng sự thường trực của Shiller và sở hữu một văn phòng tại Đại học California, Berkeley – trung tâm của một số vụ sụt giảm giá nhà tồi tệ nhất. “Nhưng giờ đây đã xuất hiện vô số vụ ùn tắc trên đường. Đó chính là điều mọi người đang nghĩ – nếu tôi không mua hôm nay, thì 5 năm nữa tôi sẽ mất cùng số tiền đó cho một ngôi nhà cách đường cái đến hơn 10 cây số.”

Bất chấp người sở hữu nhà có cho rằng họ sẽ không thể bỏ lỡ một ngôi nhà hoặc không thể chọn trì hoãn việc mua nhà hay không, thì các điều kiện vẫn đang ngặt nghèo hơn từng ngày. Đến cuối năm 2007, đã có nhiều dấu hiệu rõ rệt cho thấy rắc rối đang đến gần, trong đó, giá nhà đã giảm trong suốt một năm trên 20 thị trường lớn nhất. Đáng lo ngại hơn chính là số lượng giấy phép nhà đất giảm đột ngột (lao dốc 50% từ đỉnh điểm). Trong khi đó, các chủ nợ – do sau cùng đã nhận thấy rõ hậu quả từ những quy chuẩn lỏng lẻo trên thị trường vay mượn dưới chuẩn – đã dần ít hào hứng cho vay hơn trước. Các trường hợp tịch biên tài sản cũng tăng gấp đôi vào cuối năm 2007.

Phản ứng đầu tiên của các nhà hoạch định chính sách là làm xẹp bớt bong bóng. Charlie Christ, thống đốc bang Florida – một trong những bang chịu ảnh hưởng nặng nề nhất – đã đề xuất một khoản tín dụng 10.000 đô-la cho những người mua nhà mới. Tháng 2 năm 2008, Quốc hội Hoa Kỳ cũng tiến xa hơn trong việc thông qua một dự luật, theo đó đã mở rộng đáng kể khả năng cho vay của Hiệp hội Thế chấp Quốc gia Toàn liên bang Hoa Kỳ (Fannie Mae) và Tập đoàn Vay Thế chấp Nhà Liên bang (Freddie Mac), với hy vọng sẽ thúc đẩy thêm nhiều hợp đồng mua bán nhà. Thế nhưng, giá nhà đất vẫn tiếp tục trên đà lao dốc không thể lay chuyển và giảm thêm 20% vào năm 2008.

Hồi II: Đòn bẩy, đòn bẩy và đòn bẩy

Trong khi chỉ một số ít nhà kinh tế học nhận thức được bong bóng nhà đất đang diễn ra, thì lại càng có ít những người hiểu thấu được hậu quả của viễn cảnh sụp đổ giá nhà đất đối với nền kinh tế trên diện rộng. Tháng 12 năm 2007, các nhà kinh tế học thuộc ban dự báo của Wall Street Journal đã dự đoán chỉ 38% khả năng xảy ra một cuộc suy thoái trong năm tiếp theo. Thông tin trên thật đáng kinh ngạc, vì các dữ liệu sau này đều cho thấy nền kinh tế ngay thời điểm đó đã đứng trên đà suy thoái. Các nhà kinh tế thuộc một hội đồng đánh giá khác – nhóm Khảo sát từ Các nhà Dự báo Chuyên nghiệp (Survey of Professional Forecasters) – lại cho rằng chỉ có chưa đến 1/500 khả năng nền kinh tế sẽ sụp đổ (như những gì đã diễn ra).

Các nhà kinh tế học đã bỏ qua 2 yếu tố chủ đạo. Thứ nhất, việc giảm giá nhà đất có lẽ đã tác động đến báo cáo cân đối tài chính của một người Mỹ thông thường. Như trong năm 2007, những người Mỹ thuộc tầng lớp trung lưu đã dành hơn 65% tổng tài sản để chi tiêu cho nhà cửa. Mặt khác, họ đang ngày càng nghèo khó hơn – và phải sử dụng vốn sở hữu nhà cửa như tiền gửi ATM. Những tài sản không gắn với nhà cửa – bao gồm tổng giá trị tiền tiết kiệm, cổ phiếu, các khoản trợ cấp, tiền mặt và vốn sở hữu doanh nghiệp nhỏ – đã giảm khoảng 14% trong phạm vi một gia đình trung lưu từ năm 2001 đến 2004. Khi bong bóng nhà đất nổ tung và xóa sạch gần như toàn bộ giá trị sở hữu nhà khỏi sổ sách kế toán, những người Mỹ trung lưu đã nhận ra họ đang lâm vào tình cảnh thậm chí còn tồi tệ hơn vài năm trước đó.

Sự sụt giảm trong chi phí tiêu dùng cũng là hệ quả từ việc người tiêu dùng đã có cái nhìn thực tế hơn về báo cáo tài chính của họ – như các nhà kinh tế vẫn gọi là “hiệu ứng tài sản”; tỷ lệ sụt giảm này được ước tính trong khoảng từ 1,5% đến 3,5% tổng giá trị GDP mỗi năm và đủ khả năng biến đà tăng trưởng bình quân thành một đợt suy thoái. Song, một đợt suy thoái nhẹ là một chuyện và một cơn khủng hoảng tài chính toàn cầu lại là chuyện khác; chỉ duy hiệu ứng tài sản là không đủ để lý giải bong bóng nhà đất đã phát động khủng hoảng như thế nào.

Thực tế, thị trường nhà đất chỉ chiếm một phần tương đối nhỏ trong hệ thống tài chính. Năm 2007, tổng doanh thu bán nhà tại Hoa Kỳ vào khoảng 1,7 nghìn tỉ đô-la – con số chẳng bõ bèn gì nếu so sánh với 40 nghìn tỉ đô-la cổ phiếu được giao dịch mỗi năm. Tuy nhiên, trái với hoạt động đang diễn ra trên Phố Chính, Phố Wall lại náo nhiệt đầu tư vào nhà đất. Năm 2007, tổng khối lượng giao dịch chứng khoán bảo lãnh thế chấp đã đạt mức 80 nghìn tỉ đô-la. Điều này đồng nghĩa cứ mỗi đô-la ai đó muốn đưa vào thế chấp, thì Phố Wall lại đặt cược vào đó đến 50 đô-la.

Đến đây, chúng ta đã khám phá ra hậu trường của cuộc khủng hoảng tài chính, những khoản đầu tư của người mua nhà đã bị bội nhân lên gấp 50 lần. Và toàn bộ vấn đề có thể gói gọn trong một từ duy nhất, đòn bẩy.

Khi bạn vay tiền để mua lại một khoản thế chấp, hoặc để đầu tư vào chứng khoán bảo lãnh thế chấp, đó cũng là đòn bẩy.

Năm 2007, Lehman Brothers đạt tỷ suất nợ 33/1; đồng nghĩa cứ mỗi 33 đô-la họ sở hữu trong các báo cáo tài chính, thì chỉ có 1 đô-la là đồng vốn thật sự. Nói cách khác, chỉ cần danh mục đầu tư của họ sụt giảm từ 3% đến 4% giá trị, Lehman Brothers sẽ có vốn sở hữu âm và nhiều khả năng phải đối mặt với việc phá sản.

Hình 1-5: Đầu tư vào nhà bán so với chứng khoán bảo lãnh thế chấp

Không chỉ riêng giá trị của Lehman bị đẩy lên khá cao, mà tỷ suất nợ của nhiều ngân hàng lớn tại Mỹ cũng vào khoảng 30/1 và vẫn tăng lên đều đặn ngay trước thềm cuộc khủng hoảng tài chính. Tuy dữ liệu lịch sử về tỷ suất nợ tại các ngân hàng Mỹ vốn không đồng nhất, nhưng một phân tích do Ngân hàng Anh quốc, Vương quốc Anh thực hiện đã cho thấy tổng hạn mức nợ trong toàn hệ thống đang tiệm cận đỉnh nợ lịch sử năm 2007 hoặc có thể sẽ đạt mức chưa từng có tiền lệ.

Tuy nhiên, điểm khác biệt rõ nhất ở Lehman Brothers chính là sự thèm khát cực độ của họ đối với trái phiếu bảo lãnh thế chấp. 85 tỉ đô-la chứng khoán bảo lãnh họ nắm giữ năm 2007 đã vượt gấp 4 lần giá trị vốn cơ bản của họ, đồng nghĩa chỉ một đợt suy giảm giá trị 25% cũng đủ khiến công ty này lâm vào cảnh phá sản.

Nhìn chung, các nhà đầu tư đáng lẽ phải hết sức miễn cưỡng khi đổ tiền vào những tài sản như trên – hay ít nhất họ phải che chắn các khoản cược của mình thật cẩn trọng.

“Nếu anh tham gia thị trường và có ai đó cố gắng bán cho anh một thứ anh không hiểu rõ, thì tốt nhất anh nên nghĩ rằng họ đang bán cho anh một quả chanh chua loét.” George Akerlof chia sẻ với tôi.

Akerlof đã viết một chuyên đề khá nổi tiếng có tên Thị trường chanh chua – đã đoạt giải Nobel. Ông đã chứng minh rằng “Trong một thị trường bị ô nhiễm bởi quá nhiều thông tin nhiễu loạn, chất lượng hàng hóa sẽ suy giảm và những kẻ bán hàng lươn lẹo cùng người mua cả tin, liều lĩnh sẽ vươn lên thống lĩnh thị trường.”

Hãy hình dung một người lạ tiến đến chỗ bạn trên phố và hỏi liệu bạn có thích mua chiếc xe của hắn không. Hắn chìa cho bạn giá trị chiếc xe được in trong sổ bảo hiểm, nhưng lại không cho phép bạn chạy thử. Bạn có cảm thấy nghi ngờ chút nào không?

Trong tình huống này, vấn đề cốt lõi chính là gã lạ mặt hiểu về chiếc xe rõ hơn bạn rất nhiều – từ những lần sửa chữa cho đến số km đường đã đi. Người mua sáng suốt sẽ tránh mọi giao dịch tương tự trên thị trường bằng bất kỳ giá nào. Bạn biết mình cần được chiết khấu khi mua xe từ hắn – nhưng rất khó để nắm chính xác cần chiết khấu bao nhiêu. Gã lạ mặt càng sẵn lòng hạ giá, bạn sẽ càng bị thuyết phục rằng đề nghị này quả thực là một món hời. Hãy nhớ không có cái giá nào gọi là công bằng.

Tuy nhiên, giờ hãy thử hình dung gã bán xe có một người khác đảm bảo cho hắn. Một người có vẻ khá uy tín và đáng tin cậy – như một người bạn thân của bạn, hay ai đó bạn từng hợp tác kinh doanh trước đây. Lúc này, bạn sẽ cân nhắc lại. Đây chính là vai trò của các cơ quan xếp hạng. Họ chứng nhận cho các chứng khoán bảo lãnh thế chấp bằng hàng lô lốc thứ hạng AAA và mở ra cho chúng một thị trường thậm chí chưa từng tồn tại. Thị trường trông mong họ sẽ trở thành Debbie Downer (người hay nói sự thật mất lòng) của bữa tiệc thế chấp – nhưng vai diễn của họ lại giống Robert Downey Jr. (kẻ thích làm vừa lòng người khác) hơn.

Đặc biệt, Lehman Brothers có thể đã sử dụng một tài xế được chỉ định. Trong cuộc hội đàm qua điện thoại hồi tháng 3/2007, Christopher O’Meara, Giám đốc tài chính của Lehman, đã trấn an các nhà đầu tư rằng “cơn nấc” gần đây của thị trường chẳng hề khiến ông lo lắng và Lehman hy vọng sẽ “bắt đáy” được những kẻ đang nóng vội thanh toán các khoản phân bổ của họ. Ông lý giải rằng chất lượng tín dụng của thị trường thế chấp vẫn “rất bền vững” – một kết luận chỉ có thể đưa ra nếu nhìn vào thứ hạng AAA của các chứng khoán, chứ không phải chất lượng dưới chuẩn của tài sản ký quỹ. Lehman đã mua nhầm một quả chanh.

Một năm sau, khi bong bóng nhà đất bắt đầu vỡ, Lehman đã cố gắng bán tháo các khoản đầu tư của họ trong tuyệt vọng. Thế nhưng, với phí bảo hiểm tăng vọt mà nhà đầu tư đang đòi hỏi ở các khoản hoán đổi tín dụng mặc định – bao gồm những khoản đầu tư sẽ giúp bạn sinh lời trong trường hợp vỡ nợ và do đó sẽ cung cấp cho bạn một phương án bảo hiểm cốt yếu nhằm kháng cự lại – họ chỉ có thể giảm thiểu thiệt hại khoảng 20%. Quá ít và cũng đã quá muộn; vậy nên ngày 14 tháng 9 năm 2008, Lehman đã phá sản.

Tạm nghỉ: Sợ hãi là kiểu tham lam mới

Chuỗi sự kiện chân thực kéo theo sau sự khánh kiệt của Lehman đã có thể lấp đầy một cuốn sách riêng dành cho họ (và cũng được miêu tả trong một số tác phẩm xuất sắc, như Too Big To Fail, tạm dịch: Quá lớn để sụp đổ). Chừng đó là đủ để chúng ta ghi nhớ rằng khi một công ty tài chính sụp đổ, bóng ma của nó vẫn có thể tiếp tục ám ảnh nền kinh tế thông qua “hậu kiếp” của các nghĩa vụ chưa hoàn tất.

Nếu Lehman Brothers không thể trả đứt khoản cược họ đã thua, đồng nghĩa danh mục đầu tư của ai đó sẽ bất ngờ xuất hiện một lỗ hổng to tướng. Đến lúc này, vấn đề của họ sẽ có thể lần lượt gây ảnh hưởng đến các công ty khác và là hậu quả sẽ đổ ập xuống toàn bộ hệ thống tài chính. Do lúng túng trước biến cố nhưng vẫn không chắc ai nợ ai thứ gì, các nhà đầu tư và người cho vay sẽ trở nên bất lực trong việc phân biệt giữa các công ty có khả năng thanh toán với những doanh nghiệp sống dở chết dở và chẳng còn muốn cho ai khác vay dù bất cứ giá nào – bất chấp sẽ ngăn cản các công ty đang ổn định cố hoạt động hiệu quả.

Chính lý do trên đã khiến nhiều chính phủ – với tổn thất khủng khiếp giáng xuống đầu người đóng thuế cũng như lòng mến phục của họ – đôi lúc phải đưa tay cứu vớt các công ty đang suy sụp. Thế nhưng, Quỹ Dự trữ Liên bang, vốn đã từng cứu sống Bear Stearns[10] và AIG[11], lại biểu quyết phản đối điều tương tự dành cho Lehman Brothers, bất chấp kỳ vọng của nhà đầu tư và khiến chỉ số Dow[12] lao dốc 500 điểm khi mở cửa hoạt động vào sáng hôm sau.

Lý do chính phủ cứu vớt Bear Stearns và AIG nhưng lại bỏ rơi Lehman đến nay vẫn là một ẩn số. Có người lý giải rằng Lehman đã quá vô trách nhiệm và báo cáo tài chính của họ cũng trở nên quá mục nát; chính phủ không dám chắc sẽ thu lại được gì, với cái giá ra sao; do đó không muốn tiếp tục lãng phí tiền của thêm nữa.

Larry Summers, nguyên thành viên Hội đồng Kinh tế Quốc gia, đã tiết lộ rằng nước Mỹ sẽ chẳng có kết cục tốt đẹp hơn bao nhiêu nếu đưa tay cứu vớt Lehman Brothers, vào thời điểm tôi gặp ông tại Nhà Trắng (tháng 12 năm 2009). Trong khi đó, với lượng đòn bẩy vượt quá giới hạn trong hệ thống tài chính, chúng ta chắc chắn sẽ chịu tổn thương ở mức độ nào đó.

“Lời tiên đoán đã tự phủ định chính nó,” Summers nhận xét về cuộc khủng hoảng tài chính. “Mọi người đang đặt đòn bẩy làm trọng tâm và khi đó, tình thế sẽ trở nên vô cùng mong manh; do vậy sự thỏa mãn của họ là không có cơ sở.”

Một lúc sau, ông nói tiếp: “Lehman đã châm thuốc trong một khu rừng khô hạn. Cho dù điều đó không xảy ra, thì vấn đề khác cũng có khả năng phát sinh.”

Summers cho rằng nền kinh tế Mỹ vốn là một chuỗi các vòng hồi tiếp. Một trong số đó là vòng hồi tiếp đơn giản giữa cung và cầu. Hãy thử hình dung bạn đang quản lý một quầy bán nước chanh. Bạn hạ giá nước chanh và doanh thu liền tăng lên; hoặc ngược lại, bạn tăng giá và doanh thu giảm xuống. Nếu bạn lời to vì nhiệt độ ngoài trời lên đến 38 độ C và bạn đang sở hữu quầy nước chanh duy nhất trong khu phố, thì một thằng nhóc phiền phức nào đấy sống bên kia đường nhất định sẽ mở thêm một quầy khác và tìm cách dìm giá bạn.

Cung và cầu là một ví dụ về “hồi tiếp âm”, nếu giá tăng, doanh thu sẽ giảm. Song, trái với tên gọi của nó, hồi tiếp âm là yếu tố có lợi đối với nền kinh tế thị trường. Hãy thử hình dung theo chiều ngược lại, giá tăng và doanh thu cũng tăng theo. Bạn nâng giá nước chanh từ 25 xu lên 2,5 đô-la – thay vì giảm, doanh thu vẫn cứ tăng. Đến đây, bạn tiếp tục nâng giá từ 2,5 đô-la lên 25 đô-la và doanh số lại một lần nữa tăng gấp đôi. Cuối cùng, bạn ra giá 46.000 đô-la cho một cốc nước chanh – tương đương bình quân thu nhập hàng năm của nước Mỹ – và toàn bộ 300 triệu người dân Mỹ đều lũ lượt xếp hàng giành chỗ tại khu phố nhà bạn.

Trên đây là một ví dụ về “hồi tiếp dương”. Tuy ban đầu nghe có vẻ rất tuyệt, nhưng bạn sẽ sớm nhận ra người dân trên khắp đất nước rồi đây sẽ khánh kiệt vì nước chanh. Sẽ chẳng còn ai sản xuất ra những trò chơi điện tử bạn dự tính mua với số lợi nhuận của mình.

Theo Summers, hồi tiếp âm thường chiếm ưu thế hơn hẳn trong nền kinh tế Hoa Kỳ và đóng vai trò như một bộ máy điều chỉnh nhằm tránh cho nền kinh tế đi vào suy thoái hoặc bị hâm nóng quá mức. Summers tin rằng một trong những hồi tiếp quan trọng nhất sẽ kết nối giữa sự sợ hãi và lòng tham. Một số nhà đầu tư ít khi muốn mạo hiểm, trong khi một số khác lại khao khát điều đó. Nếu giá cổ phiếu giảm vì báo cáo tài chính của một công ty đi xuống, thì nhà đầu tư sợ hãi sẽ bán cổ phiếu của anh ta cho kẻ tham lam đang chực chờ bắt đáy.

Tuy nhiên, lòng tham và sự sợ hãi là các đại lượng dễ biến đổi, cũng như có thể dịch chuyển thế cân bằng. Khi lòng tham áp đảo hệ thống, bong bóng sẽ xuất hiện. Ngược lại, khi nỗi sợ hãi lấn át, hoảng loạn sẽ xảy ra.

Nhìn chung, chúng ta sẽ có lợi nếu chịu tham vấn bạn bè và người thân trước khi ra quyết định. Tuy nhiên, nếu đánh giá của họ mang tính thỏa hiệp, thì đánh giá của chúng ta cũng vậy. Người mua có khuynh hướng ước lượng giá nhà bằng cách so sánh chúng với những ngôi nhà khác – nếu một căn nhà ba phòng ngủ tại phân khu mới của thị trấn được chào giá 400.000 đô-la, thì một ngôi nhà kiểu thuộc địa xung quanh khu phố cũng lên đến 350.000 đô-la. Trong tình huống trên, khi giá của một ngôi nhà tăng lên, nó sẽ khiến các ngôi nhà khác trông có vẻ hấp dẫn hơn.

Hoặc hãy giả sử bạn đang cân nhắc mua một loại tài sản khác như chứng khoán bảo lãnh thế chấp chẳng hạn. Loại hàng hóa này thậm chí còn khó định giá hơn. Nhưng càng có nhiều nhà đầu tư bỏ tiền vào chúng – và càng nhiều cơ quan xếp hạng chứng nhận chúng – bạn sẽ càng tự tin rằng chúng đều là những khoản đầu tư an toàn và xứng đáng. Như vậy, bạn đã đưa ra một hồi tiếp dương – và cũng là mầm họa của bong bóng.

Sau cùng, hồi tiếp âm vẫn giữ thế thống trị trong thị trường nhà đất khi không còn một người Mỹ nào đủ khả năng mua nhà ở mức giá hiện tại của chúng. Chính vì lẽ này, ngay từ ban đầu nhiều người Mỹ đã không thể chi trả cho nhà cửa họ mua trước đó và các khoản thế chấp của họ chẳng mấy chốc đã chìm nghỉm. Nhưng đến khi ấy, hàng nghìn tỉ đô-la đầu tư – với vốn vay cao và không thể tháo gỡ hòng mong tránh được thiệt hại nặng nề cho nền kinh tế – đã được đặt lên bàn cược, viện dẫn rằng tất cả những ai đã mua số tài sản trên không thể nào đều sai lầm.

Năm 2009, Summers đã nói với tôi: “Chúng ta đã quá tham lam mà chẳng biết lo sợ. Để đến bây giờ, chúng ta quá khiếp hãi và chẳng thiết ham muốn gì cả.”

Hồi III: Lần này cũng chẳng khác gì!

Khi bong bóng nhà đất vỡ, những nhà đầu tư tham lam đã trở nên sợ hãi và trông thấy toàn những điều bấp bênh lẩn khuất trong mọi ngóc ngách. Tiến trình tháo gỡ khỏi cơn khủng hoảng – mỗi người đều cố gắng xác định xem ai nợ nần ai thứ gì – có thể để lại những vết tích hằn sâu trong suốt thời gian dài. Các nhà kinh tế Carmen Reinhart và Kenneth Rogoff, những người đã nghiên cứu hàng tập lịch sử tài chính cho cuốn sách của họ: This Time Is Different: Eight Centuries of Financial Folly (tạm dịch: Lần này sẽ khác: 8 thế kỷ tài chính điên rồ), đã phát hiện các cuộc khủng hoảng tài chính thường khiến tỷ lệ thất nghiệp gia tăng liên tục trong từ 4 đến 6 năm. Một nghiên cứu khác của Reinhart – tập trung vào những cuộc khủng hoảng tài chính gần đây – đã cho thấy tại 10 trong 15 quốc gia từng trải qua một cuộc khủng hoảng, tỷ lệ thất nghiệp chưa bao giờ quay lại con số trước đó. Tình trạng này trái với các cuộc suy thoái thông thường, khi đà tăng trưởng thường hồi phục trên mức bình quân trong khoảng một năm sau suy thoái, do nền kinh tế đã cân bằng trở lại và cho phép tỷ lệ lao động nhanh chóng bắt kịp. Song, nhiều mô hình kinh tế vẫn không chỉ ra được điểm khác biệt giữa hệ thống tài chính với những bộ phận khác của nền kinh tế, bất chấp ý nghĩa quan trọng của nó.

Bài học lịch sử của Reinhart và Rogoff là một trong những luận điểm Nhà Trắng đáng ra phải lưu ý. Bởi rồi đây, họ sẽ sớm phải chịu trách nhiệm về dự báo sai lầm đầy tai tiếng của mình.

Tháng 1 năm 2009, khi Tổng thống Barack Obama chuẩn bị tuyên thệ nhậm chức, dàn cố vấn kinh tế tiếp theo của Nhà Trắng – do Summers và Christina Romer, chủ tịch Hội đồng Cố vấn Kinh tế dẫn đầu – đã đảm trách việc chuẩn bị bản kế hoạch chi tiết cho một gói kích thích kinh tế lớn – được kỳ vọng sẽ bù đắp cho lượng cầu giảm trong khối người tiêu dùng và doanh nghiệp. Romer cho rằng cần kêu gọi một gói kích thích 1,2 nghìn tỉ đô-la. Nhưng cuối cùng, con số này đã được duyệt xuống còn 800 tỉ đô-la, sau khi Nhà Trắng phản bác rằng Quốc hội sẽ khó lòng nuốt trôi mức giá “một nghìn tỉ”.

Nhằm thuyết phục Quốc hội và người dân cả nước tin vào gói kích thích kinh tế, Romer cùng các đồng nghiệp đã chuẩn bị một bản thông cáo nội bộ trình bày rõ mức độ nghiêm trọng của cuộc khủng hoảng và gói kích thích sẽ cải thiện tình hình ra sao. Bản thông cáo cũng nêu bật một đồ thị dự đoán tỷ lệ thất nghiệp sẽ diễn tiến ra sao nếu không có gói kích thích. Theo đó, nếu không có gói kích thích, tỷ lệ thất nghiệp sẽ tăng từ 7,3% (theo báo cáo cuối từ tháng 12 năm 2008) lên đỉnh 9% vào đầu năm 2010. Nhưng nếu có gói kích thích, tỷ lệ này sẽ không thể vượt quá 8% và bắt đầu giảm sớm từ tháng 7 năm 2009.

Tháng 2 năm 2009, Quốc hội đã thông qua gói kích thích trong cuộc bỏ phiếu theo nghị quyết Đảng. Thế nhưng, tỷ lệ thất nghiệp vẫn tiếp tục gia tăng – chạm ngưỡng 9,5% vào tháng 7 và đạt đỉnh 10,1% vào tháng 10 năm 2009. Kết quả trên thậm chí còn tồi tệ hơn dự báo của Nhà Trắng trong kịch bản ”không kích thích”. Hàng tháng, các tay blogger bảo thủ lại cập nhật đồ thị của Romer một cách trơ trẽn – nhưng là với tỷ lệ thất nghiệp thực tế xếp trên hai đường dự báo quá đỗi lạc quan kia (xem hình 1-6).

Lúc này, mọi người sẽ cùng quan sát bản đồ thị và đi đến những kết luận khác nhau – cũng như hoàn toàn đối lập nhau trên thực tế. Paul Krugman ngay từ đầu đã phản bác rằng gói kích thích quả thực quá nhỏ và coi đây là bằng chứng cho thấy Nhà Trắng đã quá xem thường tình trạng thiếu hụt nhu cầu. “Việc tỷ lệ thất nghiệp không giảm mấy sau khi gói kích thích được áp dụng đồng nghĩa chúng ta đang phải đối mặt với cú sốc ghê gớm từ cuộc khủng hoảng tài chính,” ông cho biết. Lẽ tất nhiên, nhiều nhà kinh tế khác cũng xem đồ thị này như một bằng chứng cho thấy gói kích thích đã hoàn toàn thất bại.

Hình 1-6: Dự báo kinh tế của Nhà Trắng (tháng 1 năm 2009)

Nguồn: Cục Thống kê Lao động; Nhà Trắng

Nhà Trắng có thể đưa ra lời bào chữa “tất cả đều phạm cùng một sai lầm” như S&P đã làm theo lối giải thích của họ. Những dự báo của Nhà Trắng khá trùng khớp với công bố của các nhà kinh tế độc lập cùng thời điểm. Tuy nhiên, số liệu kinh tế ban đầu đã đánh giá quá thấp mức độ nghiêm trọng của cuộc khủng hoảng. Lúc đầu, chính phủ đã ước tính rằng tổng giá trị GDP sẽ suy giảm 3,8% vào mùa thu năm 2008 – đây cũng là số liệu Romer và Summers sẵn có trong tay khi họ thuyết phục mọi người về gói kích thích kinh tế. Thế nhưng, cuộc khủng hoảng tài chính đã ngoạm đứt một miếng lớn gấp đôi từ nền kinh tế. Chỉ số GDP thực tế đã giảm gần 9%, đồng nghĩa nước Mỹ đã hao hụt thêm khoảng 200 tỉ đô-la so với ước tính ban đầu của chính phủ.

Nhưng có lẽ sai lầm khó dung thứ hơn cả của Nhà Trắng chính là họ chỉ đưa ra một dự báo có-vẻ-chính-xác – cũng như không thể giúp công chúng chuẩn bị kịp cho tình huống bất ngờ khi dự báo sai. Không nhà kinh tế nào – dù trực thuộc Nhà Trắng hay từ cơ quan khác – có thể dự đoán diễn biến của các chỉ số kinh tế tối quan trọng (như tỷ lệ thất nghiệp) với khả năng thành công cao. (Tôi sẽ xem xét chi tiết hơn về dự báo vĩ mô trong chương 6.) Trong lịch sử, mức độ thiếu chắc chắn của một dự báo về tỷ lệ thất nghiệp giữa thời kỳ suy thoái thường chênh lệch trong khoảng 2%. Nên kể cả khi Nhà Trắng cho rằng tỷ lệ thất nghiệp 8% là kết quả dễ xảy ra nhất, thì con số đó vẫn có thể tăng lên thành hai chữ số (một kết cục nghiêm trọng hơn nhiều), hoặc sẽ giảm xuống còn 6%.

Sử dụng gói kích thích sao cho thật sự hiệu quả cũng là vấn đề hết sức mơ hồ. Các con số ước tính về hiệu ứng tăng gấp bội – quyết định mỗi đô-la kích thích đóng góp bao nhiêu vào mức tăng trưởng – cũng rất khác nhau giữa các nghiên cứu; chẳng hạn, có nghiên cứu khẳng định rằng 1 đô-la kích thích sẽ đóng góp 4 đô-la vào tăng trưởng GDP, trong khi số khác lại tuyên bố mức đóng góp này chỉ khoảng 60 xu/1 đô-la. Nếu xem mức độ thiếu chắc chắn cao trong việc đo lường hiệu quả của gói kích thích là yếu tố hàng đầu dẫn đến tình trạng thiếu chắc chắn cao trong việc đưa ra những dự đoán kinh tế vĩ mô dưới mọi hình thức, bạn sẽ nhận ra nguy cơ về một dự báo đang chệch hướng rất xa.

Điểm chung của các thất bại dự báo là gì?

Có ít nhất 4 thất bại dự báo chủ yếu gắn liền với cuộc khủng hoảng tài chính. Cụ thể như sau:

Bong bóng tài chính có thể xem là một dự báo kém. Người sở hữu nhà và các nhà đầu tư cho rằng giá cả tăng cũng đồng nghĩa giá trị nhà đất sẽ tiếp tục tăng, trong khi thực tế lịch sử lại chứng minh rằng tình trạng trên sẽ khiến giá nhà giảm.

Thất bại trong việc nhận thức mức độ rủi ro của chứng khoán bảo lãnh thế chấp thuộc về trách nhiệm của các cơ quan xếp hạng, cũng như của các ngân hàng như Lehman Brothers. Trái với những lời quả quyết của họ trước Quốc hội, vấn đề không nằm ở chỗ các cơ quan này không nhận thấy bong bóng nhà đất. Thay vì thế, các mô hình của họ luôn đầy ắp những giả định sai lầm cùng sự tự tin thiếu cơ sở về nguy cơ sụp đổ của giá nhà đất trong hiện tại.

Một thất bại phổ biến khác chính là không thể lường trước cuộc khủng hoảng nhà đất sẽ khơi mào cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu. Nó xuất phát từ mức nợ cao trên thị trường, với 50 xu cược vay trong mỗi 1 đô-la người Mỹ sẵn sàng trả cho một ngôi nhà mới.

Cuối cùng, trước hậu quả tức thì của cuộc khủng hoảng tài chính, chúng ta còn thất bại trong việc dự đoán quy mô các vấn đề kinh tế phát sinh. Các nhà kinh tế học và nhà hoạch định chính sách chẳng hề để tâm đến phát hiện của Reinhart và Rogoff rằng khủng hoảng tài chính luôn gây nên những đợt suy thoái dai dẳng và ảnh hưởng sâu sắc.

Có một đặc điểm chung xuyên suốt các thất bại dự báo nói trên. Trong mỗi trường hợp, khi đánh giá dữ liệu, chúng ta đều bỏ qua một bối cảnh then chốt:

Lòng tin của người sở hữu nhà đối với giá nhà đất có thể xuất phát từ thực tế rằng chưa từng xảy ra tình trạng sụt giá nhà đất đáng kể nào tại Hoa Kỳ trong thời gian gần đây. Tuy nhiên, nước Mỹ cũng chưa từng xuất hiện trường hợp tăng giá nhà lan rộng đến vậy, như đã diễn ra trước thời khắc sụp đổ.

Lòng tin của các ngân hàng đối với khả năng đánh giá chứng khoán bảo lãnh thế chấp của Moody’s và S&P có lẽ cũng dựa trên thực tế rằng các cơ quan này nhìn chung đều khá thành thạo trong việc đánh giá các loại hình tài sản tài chính khác. Tuy nhiên, các cơ quan xếp hạng lại chưa từng đánh giá những kiểu chứng khoán khác lạ và phức tạp như quyền lựa chọn tín dụng mặc định.

Lòng tin của các nhà kinh tế học đối với khả năng kháng cự lại khủng hoảng nhà đất của hệ thống tài chính có thể đã phát sinh do dao động giá nhà đất trong quá khứ nhìn chung vẫn chưa gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến hệ thống tài chính. Tuy nhiên, hệ thống tài chính có lẽ cũng chưa từng chịu nợ vay cao đến thế và trong quá khứ chúng cũng chưa bao giờ được dồn quá nhiều vào mảng nhà đất.

Lòng tin của các nhà hoạch định chính sách đối với khả năng phục hồi nhanh chóng của nền kinh tế sau khủng hoảng tài chính có lẽ cũng đến từ kinh nghiệm của họ trong các đợt suy thoái gần đây, trong đó đa phần đều gắn với các giai đoạn phục hồi cấp tốc “theo đồ thị hình V”. Tuy nhiên, các đợt suy thoái nói trên lại không đi cùng với khủng hoảng tài chính, trong khi kiểu khủng hoảng này lại rất khác biệt.

Thuật ngữ chuyên môn dành cho kiểu vấn đề này chính là hiện tượng các dự báo đang được xem xét dần trượt khỏi khuôn mẫu. Khi xảy ra thất bại nghiêm trọng về dự báo, vấn đề trên thường sẽ để lại dấu vết khắp “hiện trường”.

Vậy ý nghĩa của thuật ngữ trên là gì? Ví dụ đơn giản sau sẽ giúp chúng ta lý giải nó.

Ngoài khuôn mẫu, ngoài sự hiểu biết, công thức cho một dự báo thất bại

Giả sử bạn là một tay lái rất cừ khôi. Đa số mọi người đều nghĩ họ là tay lái cừ, nhưng bạn lại có cho mình một thành tích thật sự để chứng minh điều đó. Suốt 30 năm ngồi sau vô-lăng, bạn chỉ vướng vào hai vụ va chạm nhỏ; và trong khoảng thời gian đó, bạn đã cầm lái 20.000 chuyến.

Bạn không phải kiểu người hay say sưa và một trong những điều bạn tuyệt đối không bao giờ làm chính là lái xe khi say rượu. Nhưng đến một hôm, bạn đã hơi bị cuốn vào bữa tiệc mừng Giáng sinh tại văn phòng. Một người bạn tốt của bạn sắp rời công ty và bạn đã phải chịu đựng nhiều áp lực rồi một cốc vodka chanh đã biến thành 12 cốc. Bạn say đứ đừ, đến mức chẳng còn biết trời đất là gì. Bạn sẽ lái xe về nhà hay gọi taxi?

Có vẻ đây là một câu hỏi dễ trả lời: Hãy bắt taxi và hủy cuộc họp của bạn vào sáng hôm sau.

Song, bạn có thể viện ra một lý lẽ khôi hài để tự lái xe về nhà như sau: trong số 20.000 lần cầm lái, bạn chỉ mới để xảy ra hai tai nạn rất nhỏ và về đích an toàn trong cả 19.998 lần còn lại. Đây có vẻ là tỷ lệ kèo hấp dẫn. Sao phải tốn công gọi taxi trước một bằng chứng rành rành như vậy?

Vấn đề hiển nhiên chính là: trong cả 20.000 lần cầm lái nói trên, không lần nào xảy ra giữa lúc bạn đang say khướt. Kích thước mẫu trong trường hợp lái xe khi say của bạn không phải là 20.000 chuyến, mà là con số 0 tròn trĩnh; bạn cũng không thể dùng kinh nghiệm trong quá khứ để dự đoán mức rủi ro do tai nạn được. Đây là ví dụ cho một vấn đề ngoài-khuôn-mẫu.

Tuy cách phòng tránh kiểu vấn đề nói trên dường như khá đơn giản, nhưng các cơ quan xếp hạng lại phạm đúng sai lầm này. Moody’s đã ước tính khả năng các trường hợp vỡ nợ thế chấp liên quan đến nhau bằng cách lập ra một mô hình phân tích dữ liệu trong quá khứ – cụ thể, họ đã xem xét dữ liệu nhà đất tại Mỹ từ những năm 1980. Vấn đề nằm ở chỗ: từ thập niên 1980 cho đến giữa thập niên 2000, giá nhà đất tại Hoa Kỳ luôn giữ nguyên hoặc tăng nhẹ. Với các điều kiện trên, giả thiết cho rằng “khoản thế chấp của một chủ sở hữu nhà ít có liên quan đến một khoản khác” sẽ có vẻ chính xác. Tuy nhiên, dữ liệu quá khứ lại không mô tả điều sẽ xảy ra khi giá nhà giảm đồng loạt. Vụ sụp đổ giá nhà đất là một hiện tượng ngoài-khuôn-mẫu và các mô hình của họ đều tỏ ra vô dụng khi đánh giá rủi ro vỡ nợ dưới những điều kiện như thế.

Những sai lầm đã phạm phải – và bài học từ chúng

Tuy nhiên, nỗ lực của Moody’s không phải hoàn toàn vô ích. Nếu mở rộng phạm vi đánh giá, họ đã có thể đi đến những con số ước tính đáng tin cậy hơn. Tuy nước Mỹ chưa phải trải qua một vụ sụp đổ nào trong thị trường nhà đất trước đây – nhưng nhiều quốc gia khác đã từng và phải chịu hậu quả rất thê thảm. Giá như Moody’s lưu ý xem xét tỷ lệ vỡ nợ sau bong bóng bất động sản tại Nhật Bản, họ đã có thể đi đến quan điểm thực tế hơn về tính bất ổn của chứng khoán bảo lãnh thế chấp – không đến nỗi cộp dấu AAA toàn bộ khi xếp hạng chúng.

Thế nhưng, các nhà dự báo lại thường từ chối xem xét các vấn đề ngoài-khuôn-mẫu. Khi mở rộng phạm vi mẫu và gộp thêm các hiện tượng cách xa cả về thời gian lẫn không gian, chúng ta thường sẽ đối mặt với những tình huống trong đó các mối liên hệ chúng ta đang nghiên cứu không còn giữ nguyên như thường lệ. Mô hình dường như cũng không còn hiệu quả như trước và trông kém ấn tượng hơn hẳn khi xuất hiện trên một bài thuyết trình PowerPoint (hay trên một bài báo hoặc bài blog). Chúng ta buộc phải thừa nhận mình hiểu biết về thế giới ít hơn bản thân vẫn tưởng; tuy động cơ cá nhân lẫn nghề nghiệp đa phần sẽ ngăn cản chúng ta chấp nhận điều này.

Chúng ta đã quên – hoặc cố ý phớt lờ – rằng các mô hình của chúng ta chỉ là phương thức đơn giản hóa thế giới. Chúng ta tin rằng nếu có phạm sai lầm, thì sai lầm đó cũng không quá quan trọng.

Tuy nhiên, trong các hệ thống phức tạp, sai lầm không chỉ được đo lường theo mức độ mà dựa trên mọi cấp độ nghiêm trọng. S&P và Moody’s đã đánh giá thấp nguy cơ vỡ nợ gắn liền với trái phiếu CDO với hệ số lên đến 200 lần. Các nhà kinh tế học cũng cho rằng chỉ có 1/500 khả năng xảy ra một đợt suy thoái tàn khốc như trong thực tế.

Ở phần giới thiệu, tôi đã nhắc đến một trong những rủi ro phổ biến chúng ta đang phải đối mặt trong kỷ nguyên thông tin: ngay cả khi khối lượng tri thức trên toàn thế giới gia tăng, thì khoảng cách giữa điều chúng ta thật sự biết với điều chúng ta nghĩ mình biết vẫn có thể bị nới rộng. Hội chứng này thường gắn với những dự báo có-vẻ-chính-xác nhưng thực chất lại chẳng hề xác thực. Moody’s đã thực hiện các phép tính của họ đến chữ số thập phân thứ hai – nhưng kết quả lại hoàn toàn xa rời thực tế. Chẳng khác nào bạn tự nhận mình là tay súng cừ khôi chỉ vì các đường đạn luôn nhắm quanh một vị trí – mặc dù chẳng có viên nào trúng hồng tâm (xem hình 1-7).

Hình 1-7: Xác thực và chính xác

Các cuộc khủng hoảng tài chính – và hầu hết các trường hợp dự báo thất bại khác – đều bắt nguồn từ cảm giác tự tin sai lầm này. Các dự báo chính xác thường được ngụy trang thành dự báo xác thực, khiến vài người trong chúng ta mắc lừa và đặt gấp đôi tiền cược. Ngay khi chúng ta nghĩ mình vừa khắc phục xong các thiếu sót trong đánh giá, thì rất có thể đó là lúc một hệ thống hùng mạnh nào đó – như nền kinh tế Mỹ chẳng hạn – đang bị hãm lại rất gấp.

§2. Bạn có thông minh hơn một học giả truyền hình?

Với nhiều người, dự báo về chính trị cũng hệt như chương trình truyền hình The McLaughlin Group, một cuộc hội đàm chính trị bàn tròn phát sóng liên tục vào mỗi Chủ nhật từ năm 1982 và được kênh Saturday Night Live phóng tác lại gần suốt khoảng thời gian đó. Với John McLaughlin, một nhân vật đã ngoài 80 tuổi ưa gắt gỏng đóng vai trò phỏng vấn khách mời (McLaughlin từng thất bại khi ứng cử vào Nghị viện Hoa Kỳ năm 1970), chương trình sẽ mổ xẻ các vấn đề chính trị như đối với một môn thể thao và xoay quanh từ 4 đến 5 chủ đề trong nửa giờ đồng hồ. Trong thời lượng đó, McLaughlin sẽ quát tháo các thành viên tham luận nhằm hối thúc họ đưa ra câu trả lời cho một loạt chủ đề, từ tình hình chính trị tại Úc cho đến khả năng tồn tại trí thông minh ngoài trái đất.

Vào cuối mỗi tập The McLaughlin Group, chương trình sẽ có riêng một phần kết thúc mang tên “Dự đoán”; trong đó, các thành viên tham luận sẽ có vài giây nhận xét về một vấn đề nào đó trong ngày. Đôi lúc, họ còn được phép bốc thăm chủ đề và đưa ra dự đoán liên quan đến chính trị (dù có khi chẳng liên quan mấy). Trong trường hợp khác, McLaughlin sẽ yêu cầu họ đưa ra “dự đoán bắt buộc” – một dạng câu đố bất ngờ về vấn đề cụ thể.

Một số câu hỏi của McLaughlin rất khó trả lời – chẳng hạn như gọi tên người được bổ nhiệm vào Tòa án Tối cao trong số các ứng cử viên tiềm năng. Nhưng đa phần là các câu hỏi dễ. Đơn cử vào dịp cuối tuần trước kỳ bầu cử tổng thống năm 2008, McLaughlin đã hỏi các thành viên tham luận liệu John McCain hay Barack Obama sẽ chiến thắng.

Với câu hỏi trên, họ chẳng phải suy nghĩ nhiều. Barack Obama đã dẫn trước John McCain ở hầu hết các đợt bầu cử trong nước từ ngày 15 tháng 9 năm 2008, thời điểm Lehman Brothers sụp đổ và kéo theo cuộc khủng hoảng kinh tế tồi tệ nhất kể từ sau Đại Suy thoái. Obama cũng dẫn đầu trong đa số các đợt bỏ phiếu tại mỗi bang trung lập như: Ohio, Florida, Pennsylvania và New Hampshire – thậm chí tại một số bang ít khi chứng kiến chiến thắng của Đảng Dân chủ như Colorado và Virginia. Các mô hình thống kê (tương tự chương trình tôi phát triển cho trang web Web.taisachnhanh.cloud) cũng cho thấy cơ hội thắng cử áp đảo lên đến 95% thuộc về Obama. Tỷ lệ tại các sàn cá cược tuy không chắc chắn bằng, nhưng cũng gán cho ông mức 7 ăn 1.

Thế nhưng, Pat Buchanan, thành viên đầu tiên trong ban tham luận của McLaughlin đã né tránh câu hỏi trên. “Những gì còn chưa ngã ngũ sẽ được quyết định vào cuối tuần này,” ông nhấn mạnh, đường hoàng đón nhận tiếng cười ha hả từ các thành viên còn lại. Clarence Page, một khách mời khác đến từ tạp chí Chicago Tribune, cũng cho rằng cuộc bầu cử này “quá sít sao”. Monica Crowley từ Fox News còn táo bạo hơn, khi dự đoán McCain sẽ chiến thắng với “nửa điểm”. Chỉ mình Eleanor Clift của Newsweek dám ra lời tuyên bố rõ ràng, khi dự đoán thắng lợi sẽ thuộc về bộ đôi ứng cử viên Obama-Biden.

Sang đến thứ Ba tuần kế tiếp, Obama đã trở thành tân tổng thống Mỹ, với 365 phiếu đại cử so với 173 phiếu của McCain – gần đúng với con số dự đoán từ các đợt bỏ phiếu và mô hình thống kê. Tuy chưa phải là một tỷ lệ chấn động lịch sử, nhưng đó chắc chắn không thể là chiến thắng “sít sao” bởi Obama đã đánh bại John McCain với gần 10 triệu phiếu bầu. Bất kỳ ai đưa ra một dự báo trái ngược nhất định phải có lời giải thích.

Tuy nhiên, điều đó đã không xảy ra tại trường quay The McLaughlin Group, khi 4 thành viên tham luận họp mặt trong tuần kế tiếp. Ban tham luận đã chuyển sang thảo luận về các thông số vụn vặt xung quanh chiến thắng của Obama, quyết định lựa chọn Rahm Emanuel làm Chánh văn phòng Nhà Trắng của ông, cũng như mối quan hệ giữa ông với Tổng thống Nga Dmitry Medvedev. Không ai nhắc đến lời dự báo sai lầm trước đó – dù nó được tuyên bố trên một kênh truyền hình quốc gia và trái ngược hoàn toàn với mọi bằng chứng hiện hữu. Không những thế, các thành viên tham luận còn đối đáp như thể đó là kết quả hoàn toàn hiển nhiên; Crowley lý giải rằng đây là “năm bầu cử của sự thay đổi” và McCain đã phát động một chiến dịch tranh cử tồi tệ – phớt lờ hẳn việc cô đã hào hứng đặt cược vào chiến dịch này chỉ mới một tuần trước.

Người dự báo hiếm khi bị phán xét chỉ vì một dự báo đơn lẻ – nhưng trường hợp này có thể dẫn đến một ngoại lệ. Đến cuối tuần trước cuộc bầu cử, có lẽ giả thiết hợp lý duy nhất giải thích được nguyên nhân McCain vẫn có thể chiến thắng khi một động thái phân biệt chủng tộc chống lại Obama không bị phát giác trong các đợt bỏ phiếu. Tuy nhiên, không thành viên tham luận nào đưa ra giả thiết này. Trái lại, họ dường như đang sống trong một vũ trụ song song, nơi các kỳ bỏ phiếu không hề tồn tại, nền kinh tế chưa hề sụp đổ và Tổng thống Bush thậm chí còn được yêu mến hơn McCain vừa thất cử.

Tuy thế, tôi vẫn quyết định kiểm tra xem có điểm bất thường nào không. Liệu các thành viên tham luận của The McLaughlin Group – những người được trả thù lao để bàn tán về chính trị – có bất kỳ khả năng dự báo nào không?

Tôi đã đánh giá gần 1.000 lời dự báo do McLaughlin và các thành viên còn lại đưa ra trong phần cuối chương trình. Có khoảng 1/4 dự báo quá mơ hồ hoặc gắn với các sự kiện trong tương lai khá xa. Nhưng với các dự báo còn lại, tôi đã lập hẳn một thang điểm đánh giá gồm 5 mức: từ “hoàn toàn sai” đến “hoàn toàn đúng”.

Kết quả cho thấy ban tham luận có lẽ chỉ đang tung đồng xu. Tôi đã xác định được 338 dự báo hoàn toàn đúng hoặc đa phần đúng, cùng một con số giống hệt – 338 – các dự báo đa phần sai hoặc hoàn toàn sai.

Hình 2-1: Phân tích dự báo của McLaughlin Group

Không thành viên tham luận nào – kể cả Clift, người chí ít đã đoán đúng kết quả bầu cử năm 2008 – làm tốt hơn những người còn lại. Với mỗi thành viên, tôi đều tính toán điểm số phần trăm cơ bản dựa trên số lần dự báo đúng của họ. Clift cùng 3 thành viên khác góp mặt thường xuyên nhất – Buchanan, người tham gia muộn, Tony Blankley và bản thân McLaughlin – đều nhận được những điểm số suýt soát nhau từ 49% đến 52%; đồng nghĩa họ có thể đưa ra dự báo đúng hoặc sai.

Tất nhiên, The McLaughlin Group ít nhiều đã được xác định rõ là một chương trình giải trí vui nhộn dành cho những người đam mê chính trị. Nó là đại diện còn sót lại từ kỷ nguyên “quát tháo” của các chương trình đối thoại (điển hình như chuyên mục Trong làn đạn –Crossfire của đài CNN), với những màn cãi vã không hồi kết giữa các nhân vật theo tư tưởng bảo thủ và tự do. Kỷ nguyên “buồng dội” hiện nay so với thời kỳ “quát tháo” cũng không khác biệt mấy, ngoại trừ các nhân vật bảo thủ hoặc tự do đã được giới hạn trong khuôn khổ kênh phát sóng của họ – tách biệt hẳn với nhau trên lịch chiếu truyền hình cáp thông qua một mạng vành đai được phân định bởi các kênh Food Network hoặc Golf Channel[13]. Cách bố trí này dường như đã giúp họ thu về lượng người xem cao hơn, chưa kể đến các phân tích hiển nhiên cũng đáng tin cậy hơn.

Thế còn những người được trả thù lao cho độ chính xác và tỉ mỉ trong các phát biểu uyên bác của họ – thay vì âm lượng trong quan điểm trình bày thì sao? Liệu các nhà kinh tế, nhà khoa học hay nhà phân tích thuộc Viện chính sách Washington có dự báo chính xác hơn hay không?

Khoa học gia chính trị có khá hơn học giả?

Sự kiện Liên bang Xô viết và các quốc gia thuộc Khối Cộng sản Đông Âu tan rã đã diễn ra với tốc độ hết sức nhanh chóng – khiến cho mọi thứ đều cần được xem xét lại theo trình tự triệt để[14].

Ngày 12 tháng 6 năm 1987, Ronald Reagan đã đứng trước Cổng chào Brandenburg và khẩn nài Mikhail Gorbachev đánh sập Bức tường Berlin – với một hàng dài tán thưởng hệt như khi Tổng thống John F. Kennedy cam đoan sẽ cho phóng người lên mặt trăng. Reagan đã tiên liệu mọi sự bởi chỉ chưa đầy hai năm sau, bức tường đã sụp đổ.

Ngày 16 tháng 11 năm 1988, Quốc hội nước Cộng hòa Estonia, một quốc gia với diện tích lãnh thổ chỉ bằng tiểu bang Maine, đã tuyên bố độc lập và tách khỏi Liên bang Xô viết hùng mạnh. Chưa đầy 3 năm sau, Gorbachev đã kịp chống đỡ âm mưu đảo chính từ những người theo chủ trương cứng rắn tại Mát-xcơ-va, đánh dấu thời khắc lá cờ Xô viết được hạ xuống trước điện Kremlin lần cuối cùng; sau đó, Estonia và các nước Cộng hòa Xô viết khác đã sớm trở thành những quốc gia độc lập.

Tuy nhiên, nếu sự sụp đổ của đế chế Xô viết dường như có thể dự báo trước dựa trên diễn biến thực tế, thì hầu như chẳng có khoa học gia chính trị nào nhận thấy điều sắp xảy đến. Một số ít trường hợp ngoại lệ cũng chỉ được xem là chủ đề đùa cợt. Nếu các nhà khoa học chính trị đã không thể dự đoán nổi ngày tàn của Liên bang Xô viết – có lẽ cũng là sự kiện quan trọng nhất trong nửa sau thế kỷ XX – thì chính xác họ có tài trong việc gì?

Philip Tetlock, giáo sư khoa tâm lý học và khoa học chính trị đang công tác tại Đại học California, Berkeley thời điểm đó, cũng đặt ra những câu hỏi tương tự. Khi Liên bang Xô viết sụp đổ, tình cờ ông đang phụ trách một thí nghiệm khá tham vọng và chưa từng có tiền lệ. Bắt đầu từ năm 1987, Tetlock đã tiến hành thu thập kết quả dự báo từ một số lượng lớn chuyên gia trong giới học viện và chính phủ, thuộc nhiều lĩnh vực đa dạng từ chính trị trong nước, kinh tế học cho đến quan hệ quốc tế.

Tetlock đã phát hiện ra rằng các chuyên gia chính trị đã gặp khó khăn trong việc tiên liệu sự kiện Liên bang Xô viết sụp đổ, bởi dự báo này không chỉ đoán biết hồi kết của một chế độ, mà còn phải nắm bắt được nguyên nhân dẫn đến sự kiện đó; nó đòi hỏi các hướng lập luận khác biệt phải đan kết với nhau. Không có điểm mâu thuẫn cố hữu nào giữa các quan điểm trên, nhưng chúng lại thường bắt nguồn từ những cá nhân đứng trên các lập trường chính trị khác nhau; các học giả vốn dĩ luôn trung thành với một hệ phái tư tưởng sẽ khó lòng bao quát được tất cả.

Một mặt, Gorbachev rõ ràng đang nắm vai trò chủ đạo trước tình hình trên – tham vọng cải cách của ông đã thể hiện rõ. Nếu Gorbachev quyết định trở thành một kế toán viên hay thi sĩ thay vì tham gia vào chính trường, Liên bang Xô viết có lẽ đã tồn tại thêm được vài năm nữa. Phái tự do hiểu rõ hơn quan điểm nhiệt thành này của Gorbachev. Trong khi đó, phái bảo thủ lại ngày càng mất niềm tin nơi ông và một số đã xem bài nói chuyện của ông về sự cải tổ không khác gì một kiểu làm bộ làm tịch.

Mặt khác, về bản chất, phái bảo thủ luôn có khuynh hướng phê phán chủ nghĩa cộng sản. Họ cũng nhanh chóng hiểu rằng nền kinh tế của Liên bang Xô viết đang dần suy yếu và cuộc sống đang trở nên khó khăn hơn đối với mỗi công dân bình thường. Đến năm 1990, CIA đã ước tính rằng tổng giá trị GDP của Liên bang Xô viết chỉ bằng một nửa của nước Mỹ (một dự báo khá sai lầm, vì nếu so kết quả trên đầu người, tỷ lệ này cũng tương đương với số liệu tại các nền dân chủ vững chắc hiện nay như Hàn Quốc hay hay Bồ Đào Nha). Trên thực tế, có nhiều bằng chứng gần hơn cho thấy nền kinh tế Xô viết – vốn đã suy yếu do cuộc chiến dai dẳng với Afghanistan cùng sự bàng quan của chính phủ đối với nhiều vấn đề xã hội khác nhau – thậm chí còn không được như dự đoán của CIA, đồng thời đang giảm sút thêm gần 5% mỗi năm với tỷ lệ lạm phát lên đến hai con số.

Kết hợp cả hai yếu tố trên, ta sẽ dễ dàng hình dung được viễn cảnh sụp đổ của Liên bang Xô viết. Thông qua chính sách mở cửa thị trường và mạng lưới truyền thông quốc gia, cũng như trao thêm quyền dân chủ cho người dân, Gorbachev đã trang bị cho họ một cơ chế giúp thúc đẩy tiến trình thay đổi thể chế cai trị. Và trước thực trạng đổ nát của nền kinh tế, người dân Nga đã vui vẻ chấp nhận hảo ý của ông. Chính quyền đã quá suy yếu để tiếp tục duy trì, không chỉ người Estonia đã chán ngấy người Nga, mà bản thân người Nga cũng chẳng mặn mà gì những người láng giềng này; do các nước cộng hòa lệ thuộc không đóng góp được nhiều cho nền kinh tế Xô viết so với các khoản trợ cấp họ nhận từ Mátx-cơ-va. Một khi hiệu ứng sụp đổ dây chuyền đã xảy ra ở Đông Âu – cuối năm 1989, từ Tiệp Khắc, Ba Lan, Rumani, Bulgaria, Hungary cho đến Đông Đức đều chìm trong khói lửa cách mạng – dẫu Gorbachev hay bất kỳ ai không thể ngăn họ chiếm lấy đất nước. Nhiều học giả đã nắm bắt được từng phần của vấn đề, nhưng chỉ một số ít chắp nối chúng lại với nhau và hầu như chẳng ai dự đoán được Liên bang Xô viết sẽ bất ngờ sụp đổ.

Lấy cảm hứng từ trường hợp Liên bang Xô viết, Tetlock đã tiến hành khảo sát ý kiến chuyên môn về các chủ đề khác – ông đã yêu cầu các chuyên gia dự đoán về Chiến tranh vùng Vịnh, bong bóng bất động sản tại Nhật Bản, khả năng Québec ly khai khỏi Canada và gần như toàn bộ các sự kiện nổi cộm từ thập niên 1980 đến 1990. Phải chăng thất bại trong việc dự đoán sự sụp đổ của Liên bang Xô viết là trường hợp cá biệt, hay thực chất các bài phân tích chính trị “chuyên môn” hiếm khi tương xứng với những lời thêu dệt về chúng? Trải qua hơn 15 năm, các nghiên cứu của ông cuối cùng đã được xuất bản vào năm 2005, trong tác phẩm Expert Political Judgment (tạm dịch: Ý kiến chuyên gia về chính trị).

Kết luận của Tetlock mang khá nhiều hàm ý chê trách. Các chuyên gia tham gia khảo sát của ông – không phân biệt nghề nghiệp, kinh nghiệm hay chuyên ngành – đều dự đoán chẳng khác gì một khả năng ngẫu nhiên và thậm chí còn tệ hơn các phương pháp thống kê chuyên dự báo những sự kiện chính trị trong tương lai. Họ hết sức tự cao và tính toán các khả năng cực kỳ tệ: khoảng 15% các sự kiện họ tuyên bố “không thể xảy ra” đã trở thành sự thật, trong khi 25% sự kiện họ cam đoan “nhất định là thật” lại chẳng hề diễn ra. Bất kể các chuyên gia này tiên đoán về chủ đề kinh tế học, chính trị trong nước hay quan hệ quốc tế; đánh giá của họ đều kém cỏi như nhau.

Dự báo tốt với quan điểm đúng: Hãy ranh như cáo!

Tuy nhiên, giữa mặt bằng hiệu suất chung yếu kém của các chuyên gia, Tetlock đã tìm thấy một số cá nhân làm tốt hơn những người khác. Về phía những kẻ thất bại, đó là các chuyên gia vẫn thường trích dẫn dự báo của họ trên các kênh truyền thông. Tetlock phát hiện càng phỏng vấn với báo chí nhiều bao nhiêu, những chuyên gia này lại càng dự báo kém cỏi bấy nhiêu.

Song, vẫn có một nhóm nhỏ các chuyên gia khác dự báo tương đối tốt. Với kinh nghiệm huấn luyện của một nhà tâm lý học, Tetlock rất có hứng thú với phong cách tư duy nhận thức của các chuyên gia – hay cách thức họ suy nghĩ về thế giới. Do đó, ông đã đặt ra cho các chuyên gia một số câu hỏi được rút trích từ những bài kiểm tra tính cách.

Dựa trên phản hồi đối với những câu hỏi, Tetlock có thể phân loại các chuyên gia theo một phổ hệ đặt giữa hai nhóm nhím và cáo (theo cách gọi của ông). Cụm từ “nhím” và “cáo” có xuất xứ từ tiêu đề một bài luận do Isaiah Berlin viết về văn hào người Nga, Leo Tolstoy – The Hedgehog and the Fox (tạm dịch: Con nhím và con cáo). Về phần Berlin, ông cũng vay mượn tiêu đề đó từ một đoạn văn được cho là của nhà thơ Hy Lạp, Archilochus: “Con cáo biết rất nhiều thứ nhỏ nhặt, nhưng con nhím chỉ biết đúng một điều hệ trọng duy nhất.”

Trừ khi là độc giả say mê Tolstoy hay thể văn xuôi hoa mỹ, bạn sẽ không có lý do để tìm đọc bài luận của Berlin. Tuy nhiên, vấn đề cơ bản là người cầm bút và người tư duy có thể được phân thành hai nhóm lớn:

Nhím là những người thuộc nhóm tính cách A và luôn tin vào các Ý tưởng Lớn – hay tin vào khả năng chi phối các nguyên lý vận động của thế giới dẫu chúng chỉ là các định luật vật lý, cũng như vun đắp cho hầu hết các mối tương tác xã hội của họ. Hãy nghĩ đến Karl Marx và đấu tranh giai cấp, Sigmund Freud với thuyết vô thức hay Malcolm Gladwell với “điểm bùng phát.”

Cáo, trái lại, là kiểu người ưa chắp vá, luôn tin vào những ý tưởng nhỏ với số lượng nhiều và đề ra vô số biện pháp để giải quyết một vấn đề. Họ có khuynh hướng dung thứ cho sự đa sắc thái, mơ hồ, phức tạp cũng như quan điểm bất đồng. Nếu nhím là kẻ săn bắt luôn tìm kiếm những con mồi lớn, cáo sẽ là kẻ hái lượm.

Theo khám phá của Tetlock, cáo thường giỏi dự báo hơn hẳn nhím. Đơn cử, họ đã tiến sát đến động thái của Liên bang Xô viết (USSR). Thay vì nhìn nhận USSR dựa trên các quan điểm mang ý thức hệ cao – chẳng hạn như một “đế chế ma quỷ” từ gốc rễ; hay ngược lại, một mô hình tương đối thành công (thậm chí vô cùng đáng ngưỡng mộ) của hệ thống kinh tế theo chủ nghĩa Mác – họ chỉ đưa quốc gia này về đúng với bản chất của nó. Một đất nước hết sức bất thường đang đứng trước nguy cơ tan rã từ những mảnh ghép bên trong. Nếu các dự đoán của nhím hiếm khi thắng được một khả năng ngẫu nhiên, thì cáo lại chứng tỏ tài dự báo thật sự.

Hình 2-2: Quan điểm của nhím và cáo

Vì sao nhím vào vai khách mời truyền hình tốt hơn?

Một buổi chiều mùa đông, tôi hẹn Tetlock dùng bữa trưa tại khách sạn Durant, một khuôn viên trang nhã và ngập nắng ngay bên ngoài sân trường Berkeley. Với phong thái tự nhiên có chừng mực, Tetlock đã tự lộ mình là một “con cáo”: từ cách ăn nói nhỏ nhẹ và thận trọng, cho đến thói quen ngừng lại từ 20 đến 30 giây trước khi trả lời câu hỏi của tôi (như sợ rằng ông sẽ đáp lại tôi một cách khinh suất).

“Động cơ nào khích lệ một trí giả quần chúng?” Tetlock hỏi tôi. “Có một số học giả rất sẵn lòng được mai danh ẩn tính. Nhưng cũng có những người khác mơ ước trở thành một trí giả quần chúng, trở nên bạo gan hơn và tiếp cận được những khả năng vô hạn nhằm tạo nên sự thay đổi to lớn. Nhờ vậy, anh sẽ được chú ý nhiều hơn hẳn.”

Nói cách khác, các dự báo to tát, táo bạo theo kiểu “nhím” nhiều khả năng sẽ thu hút bạn xem truyền hình hơn. Hãy xem xét trường hợp của Dick Morris, nguyên cố vấn của Tổng thống Bill Clinton và hiện đang là bình luận viên cho đài Fox News. Morris là một chú nhím kiểu mẫu và chiến thuật của ông dường như là đưa ra một dự báo kịch tính nhất có thể mỗi khi có cơ hội. Năm 2005, Morris đã tuyên bố rằng việc đối phó với cơn bão Katrina sẽ giúp Tổng thống George W. Bush giành lại chỗ đứng trong lòng công chúng. Vào đêm cuối trước cuộc bầu cử năm 2008, ông cũng dự đoán Barack Obama sẽ chiến thắng tại hai bang Tennessee và Arkansas. Năm 2010, Morris lại tiếp tục tiên đoán rằng Đảng Cộng hòa sẽ dễ dàng giành được 100 ghế trong Hạ viện Mỹ. Năm 2011, ông cũng cho rằng Donald Trump sẽ tham gia ứng cử cho Đảng Cộng hòa – và có cơ hội chiến thắng “cực cao”.

Tuy nhiên, mọi dự báo trên đều lầm trật đến thảm hại. Katrina chính là khởi đầu cho hồi kết của Bush – chứ không phải đòn phản công đầu tiên. Obama đã thất bại tại Tennessee và Arkansas – trên thực tế, đây chỉ là hai trong số ít các bang ông tỏ ra yếu thế hơn John Kerry bốn năm về trước. Đảng viên Cộng hòa đã có một đêm mỹ mãn vào tháng 11 năm 2010, nhưng họ chỉ giành được 60 ghế, chứ không phải 100. Cuối cùng, Trump đã chính thức rút lui khỏi cuộc đua tranh chức tổng thống chỉ hai tuần sau khi Morris quả quyết ông sẽ tham gia.

Song, Morris vẫn rất nhanh nhạy khi biết cách tạo nên tiếng cười và đã tự quảng bá thành công của bản thân – ông vẫn duy trì lịch lên sóng đều đặn tại Fox News và đã bán sách cho hàng trăm nghìn độc giả.

“Cáo” đôi lúc cũng vấp phải rắc rối khi thâm nhập vào văn hóa hạng A như truyền hình, kinh doanh và chính trị. Họ tin rằng nhiều vấn đề rất khó dự đoán, cũng như có thể dẫn đến sai lầm do thiếu tự tin – và rằng chúng ta nên giải trình dứt khoát về sự thiếu chắc chắn này. Biện pháp đa chiều của họ có thể mắc lỗi do thiếu tính thuyết phục; Harry Truman từng bức xúc cho đòi một “nhà kinh tế học thuần túy”, bởi đã chán ngấy tình cảnh “bầy cáo” trong chính phủ của ông không thể đưa ra câu trả lời thỏa đáng.

Tuy nhiên, cáo lại thường đưa ra những dự báo chính xác hơn hẳn. Họ xác định độ nhiễu của dữ liệu nhanh hơn và cũng ít đoái hoài đến các tín hiệu giả. So với người khác, họ biết rõ hơn điều họ không biết là gì.

Nếu bạn đang tìm kiếm một bác sĩ để dự đoán diễn biến tình trạng sức khỏe hay một cố vấn đầu tư để tối đa lợi nhuận từ các khoản tiết kiệm hưu trí, bạn sẽ muốn đặt niềm tin vào một con cáo. Họ có thể đưa ra tuyên bố khá khiêm tốn về những gì họ đủ sức làm được – nhưng khả năng họ thật sự nhận thức được điều đó sẽ cao hơn.

Vì sao các dự báo chính trị thường thất bại?

Những quan điểm kiểu “cáo” sẽ trở nên đặc biệt quan trọng khi cần đưa ra dự báo về chính trị. Có một số cạm bẫy đặc trưng có thể biến những con nhím trong lĩnh vực dự báo chính trị thành kẻ ngốc; nhưng cáo sẽ tránh được chúng do cẩn thận hơn.

Một trong số đó đơn giản là hệ tư tưởng bè phái. Tuy đã từng tham vấn cho Bill Clinton, nhưng Morris vẫn nhận mình là người theo Đảng Cộng hòa và gây quỹ cho các ứng cử viên của phe này – các quan điểm bảo thủ của ông đồng thời cũng ăn khớp với ý kiến của các nhân vật thuộc mạng lưới truyền thông Fox News. Tuy nhiên, ngay đến phái tự do cũng không tránh khỏi xu hướng trở thành “những con nhím”. Trong nghiên cứu của tôi về độ xác thực trong các dự báo do thành viên ban tham luận McLaughlin Group đưa ra, Eleanor Clift – thường là nhân vật có tư tưởng khai phóng nhất trong ban tham luận – gần như chưa bao giờ đưa ra bất kỳ dự báo nào hàm ý một kết quả có lợi hơn cho đảng Cộng hòa, so với sự nhất trí chung của toàn ban. Điều đó có lẽ đã giúp cô dự đoán đúng kết quả cuộc bầu cử năm 2008, nhưng sẽ chẳng chính xác hơn các đồng sự bảo thủ còn lại nếu xét về lâu dài.

Các chuyên gia trong giới học thuật – giống như đối tượng trong nghiên cứu của Tetlock – cũng có thể vấp phải cùng một vấn đề. Quả thực, vốn hiểu biết ít ỏi có thể trở thành mối nguy hiểm nếu nằm trong tay một “con nhím” có bằng tiến sĩ. Một trong những phát hiện đáng chú ý của Tetlock chính là trong khi cáo dự đoán ngày càng tốt hơn nhờ kinh nghiệm, thì nhím lại trái ngược hẳn. Hiệu suất của họ có khuynh hướng suy yếu dần khi tiếp nhận thêm thông tin bổ sung. Tetlock tin rằng nhím càng đòi hỏi dữ liệu thực tế nhiều bao nhiêu, thì cơ hội để họ thao túng và tráo đổi chúng nhằm khẳng định thiên kiến của mình sẽ càng lớn bấy nhiêu. Tình huống tương tự cũng có thể xảy ra nếu bạn nhốt một người mắc bệnh tưởng vào phòng tối có kết nối Internet. Bạn cho họ càng nhiều thời gian, họ sẽ vứt đi càng nhiều thông tin và càng dễ dẫn đến tình trạng tự phán đoán lố bịch. Chẳng mấy chốc, họ sẽ nhầm lẫn một cơn cảm sốt thông thường là bệnh dịch hạch.

Giữa lúc Tetlock nhận ra những con nhím cánh tả và cánh hữu luôn đưa ra các dự báo đặc biệt kém cỏi, thì ông lại phát hiện những con cáo thuộc mọi đảng phái chính trị thường miễn nhiễm tốt hơn đối với các tác động trên. Cáo ý thức mạnh mẽ về cách thức mọi thứ nên diễn ra. Nhưng họ luôn có khả năng tách biệt điều đó với hiện trạng thực tế trong phân tích của mình, cũng như khả năng tiếp theo trong tương lai gần.

Ngược lại, nhím thường gặp nhiều khó khăn hơn khi cố gắng tách biệt mối quan tâm đã bén rễ với phân tích của họ. Thay vì thế, họ lại tạo ra – theo cách nói của Tetlock – “một hỗn hợp đục ngầu trong đó số liệu thực tế và các giá trị vón cả lại với nhau.” Họ áp đặt một thứ quan điểm gây nguy hại đến chứng cứ và chỉ nhìn thấy điều họ muốn chứng kiến, thay vì bản chất sự việc.

Bạn có thể áp dụng câu hỏi kiểm tra sau của Tetlock để “chẩn đoán” xem mình có phải một con nhím hay không. Dự báo của bạn có tốt hơn khi được tiếp cận thêm thông tin? Trên lý thuyết, thông tin bổ sung sẽ hỗ trợ thêm cho dự báo của bạn – và bạn có thể bỏ qua nếu chúng có vẻ không hữu ích. Thế nhưng, nhím lại thường xuyên tự ném mình vào bụi gai.

Hãy xem xét trường hợp của cuộc Thăm dò Chính trị Nội bộ do tờ National Journal thực hiện, một khảo sát được tiến hành trên khoảng 180 chính trị gia, cố vấn chính trị, chuyên gia thăm dò dư luận và các học giả. Khảo sát đã phân chia rõ giữa hai Đảng Cộng hòa và Dân chủ, nhưng cả hai nhóm này đều được đặt cùng các câu hỏi. Song, bất chấp lập trường chính trị ra sao, nhóm đối tượng trên vẫn thiên về quan điểm của nhím: những nhà hoạt động chính trị này tự hào về vết sẹo chinh chiến của họ và đã tự trói buộc mình vào thế đối đầu không hồi kết với phe còn lại trong “bữa tiệc tối”.

Vài ngày trước đợt Tổng tuyển cử giữa kỳ năm 2010, National Journal đã hỏi ban tham luận của họ liệu Đảng Dân chủ có khả năng duy trì quyền kiểm soát đối với cả Hạ viện lẫn Thượng viện hay không. Đã có sự nhất trí gần như tuyệt đối trước các câu hỏi trên rằng Đảng Dân chủ sẽ kiểm soát Thượng viện, nhưng Hạ viện sẽ thuộc quyền khống chế của Đảng Cộng hòa (ban tham luận đã đúng trong cả hai tuyên bố). Từ nội bộ Đảng Dân chủ cho đến Đảng Cộng hòa hầu như đều nhất trí về thắng lợi trên bình diện chung của Đảng Cộng hòa trong Hạ viện; các chuyên gia thuộc phe Dân chủ kêu gọi đảng của họ giành hơn 47 ghế, trong khi Đảng Cộng hòa dự đoán họ sẽ chiến thắng với 53 ghế nhỉnh hơn – mức chênh lệch không đáng kể nếu xét trên tổng số 435 ghế trong Hạ viện.

Tuy nhiên, National Journal cũng yêu cầu ban tham luận của họ dự đoán kết quả đối với 11 vị trí ứng cử độc lập trong cả 3 cuộc chạy đua vào Thượng viện, Hạ viện và thống đốc bang. Lúc này, mức chênh lệch sẽ cao hơn rất nhiều. Ban tham luận đã phân các ứng cử viên họ dự đoán sẽ đắc cử trong cuộc chạy đua vào Thượng viện tại các bang Nevada, Illinois và Pennsylvania; cuộc đua tranh chức thống đốc bang tại Florida; cũng như cuộc đua then chốt vào Hạ viện tại Iowa. Về tổng thể, các thành viên tham luận thuộc Đảng Cộng hòa dự kiến rằng Đảng Dân chủ chỉ giành thắng lợi trong 1/11 cuộc đua, trong khi các thành viên đảng đối lập dự kiến họ sẽ chiến thắng 6/11 vị trí (Khá giống với dự báo, thực tế đã cho thấy kết quả nằm ở khoảng giữa – khi Đảng Dân chủ chỉ giành chiến thắng 3/11 cuộc chạy đua do tờ National Journal đề cập).

Quả nhiên, tư tưởng bè phái đã thể hiện sức ảnh hưởng của nó. Các đảng viên Dân chủ lẫn Cộng hòa đều tích cực ủng hộ “đảng nhà” của họ. Song, như thế vẫn chưa đủ để lý giải về sự bất nhất khác thường trong cách trả lời của ban tham luận đối với các kiểu câu hỏi khác nhau. Khi được hỏi Đảng Cộng hòa dự kiến sẽ làm gì qua ngôn từ chung chung, các thành viên tham luận đã không cho thấy điểm khác biệt nào. Thế nhưng, khi đặt trong tình huống cụ thể, họ lại phản ánh sự chênh lệch đáng kể trong đáp án – chính các tình huống trên đã buộc mâu thuẫn bè phái phải lộ diện.

Quá nhiều thông tin có thể mang lại điềm xấu nếu chúng nằm trong tay một con nhím. Xét cho cùng, câu hỏi “Đảng Cộng hòa sẽ vượt qua Đảng Dân chủ với bao nhiêu ghế” chỉ là lời chất vấn mơ hồ; trừ khi xem xét cả 435 ghế, bạn sẽ không có đủ thông tin chi tiết để giải đáp nó. Ngược lại, khi được hỏi về bất kỳ cuộc tranh cử cụ thể nào – chẳng hạn như cuộc đua vào Thượng viện tại Nevada – ban tham luận đã nắm trong tay mọi loại hình thông tin để sẵn sàng loại bỏ: không chỉ gồm kết quả từ các đợt bỏ phiếu tại đây, mà cả các bài tường thuật tin tức về tình hình tranh cử, những lời bàn tán từ bạn bè họ hoặc suy nghĩ của họ về các ứng cử viên khi xem truyền hình. Thậm chí, họ còn quen biết trực tiếp các ứng cử viên hoặc những người làm việc cho các ứng viên này.

Khi nắm trong tay nhiều thông tin, nhím sẽ xây dựng chúng thành những câu chuyện – những câu chuyện kịch tính và sắc nét hơn hẳn sự kiện thực tế: có vai chính diện và phản diện, có kẻ thắng người thua, có cao trào và chung cuộc – tất nhiên là một cái kết mỹ mãn dành cho “đảng nhà”. Một ứng cử viên bị dẫn trước đến 10 điểm trong các đợt bỏ phiếu vẫn sẽ giành chiến thắng. Thật vớ vẩn hết sức! Vì tôi biết ứng cử viên đó, tôi biết các cử tri tại bang của bà ta ra sao và có lẽ tôi đã nghe loáng thoáng từ thư ký thông tấn của bà rằng các đợt bỏ phiếu đang được thắt chặt như thế nào – nhân tiện, bạn đã xem bài quảng cáo vận động mới nhất của bà ấy chưa?

Khi dựng nên các câu chuyện, chúng ta có thể đánh mất khả năng xem xét bằng chứng theo hướng phản biện. Các cuộc tranh cử luôn là sân khấu tiêu biểu cho những câu chuyện kể hấp dẫn. Bất kể bạn nghĩ sao về đời sống chính trị của Barack Obama, Sarah Palin, John Mc-Cain hay Hillary Clinton vào năm 2008, họ vẫn sở hữu những câu chuyện đời hết sức thuyết phục, những cuốn sách tường thuật về các chiến dịch – điển hình như Game Change (tạm dịch: Thay đổi cuộc chơi) – cũng được tìm đọc hệt như các tiểu thuyết ăn khách. Các ứng viên tham gia tranh cử năm 2012 tuy chưa quá lôi cuốn, nhưng vẫn đủ tạo nên ấn tượng chung thường thấy ở những lời thoại sáo rỗng nhưng kịch tính – từ bi kịch (như Herman Cain) cho đến hài kịch (như Rick Perry).

Bạn có thể lạc lối vì một câu chuyện kể. Đặc biệt, quan điểm chính trị có thể bị ảnh hưởng xấu từ các dự báo kém cỏi vì chính yếu tố nhân bản của nó: một kết quả bầu cử như ý sẽ khơi dậy ở bạn những cảm xúc mãnh liệt. Điều này không có nghĩa bạn phải hoàn toàn thản nhiên trước một sự kiện chính trị mới có thể đưa ra dự báo đúng. Song, thái độ “xa cách” của một con cáo sẽ đảm bảo lợi ích.

Phương pháp dự báo kiểu “cáo”

Tháng 2 năm 2008, tôi đã nảy ra ý tưởng cho trang web Web.taisachnhanh.cloud khi đang đợi một chuyến bay bị hoãn tại Sân bay Quốc tế Louis Armstrong, New Orleans. Vì vài nguyên nhân – có thể do mấy ly Martini Cajun đã làm tôi khá chuếnh choáng – mọi thứ bỗng trở nên rõ ràng rằng ai đó phải lập nên một trang web dự đoán xem Hillary Clinton và Barack Obama – khi ấy vẫn đang ganh đua quyết liệt để đại diện cho Đảng Dân chủ – sẽ đối đầu với John McCain ra sao.

Song, mối quan tâm của tôi đối với bầu cử chính trị đã bắt đầu nhen nhóm từ trước – hầu hết đều xuất phát từ cảm giác chán nản, chứ không phải thỏa mãn trước quy trình chính trị. Tôi đã thận trọng dõi theo nỗ lực của Quốc hội nhằm loại bỏ trò poker trên Internet – khi đó là một trong những nguồn thu nhập chính của tôi. Tôi nhận ra nhu cầu đối với tin tức chính trị thậm chí đã sánh ngang với các lĩnh vực như thể thao – nơi “Cách mạng Quả bóng tiền” đã cải thiện đáng kể chất lượng phân tích.

Trong khoảng thời gian trước kỳ bầu cử sơ bộ, tôi chợt nhận ra mình đang theo dõi ngày càng nhiều kênh truyền hình về chính trị – chủ yếu là MSNBC, CNN và Fox News. Trong đó, có rất nhiều tin tức tẻ nhạt. Tuy cuộc tranh cử còn diễn ra trong nhiều tháng, nhưng bài bình luận vẫn chỉ tập trung vào cơ hội trở thành dân biểu hiển nhiên của Clinton mà phớt lờ những yếu tố không rõ ràng trong các đợt bỏ phiếu trước đó. Họ dường như quá tập trung vào giới tính của Clinton và nước da của Obama. Nỗi ám ảnh đối với việc xác định ai là kẻ “chiến thắng cuối cùng” còn thể hiện ở những lời bông đùa ranh mãnh trong một cuộc họp báo, hay trò lôi kéo một thượng nghị sĩ giấu tên tạo tiếng thơm cho họ – rặt toàn những điều 99% cử tri chẳng hề quan tâm.

Tin tức chính trị và đặc biệt là các tin tức quan trọng ảnh hưởng đến chiến dịch tranh cử, luôn xuất hiện không thường xuyên. Trong khi đó, thông tin phủ sóng lại nhan nhản mỗi ngày. Hầu hết chúng chỉ là những bài lấp chỗ, được gói ghém thành các câu chuyện và thiết kế nhằm giấu biến đi tính chất không quan trọng[15]. Tin tức chính trị không chỉ luôn bỏ qua tín hiệu mà chúng còn thường xuyên nhấn mạnh thông tin nhiễu. Nếu một số đợt bỏ phiếu tại bang nào đó cho thấy Đảng Cộng hòa đang thắng thế, đó sẽ chẳng phải là tin tức nếu một bang khác cũng cho kết quả tương tự. Nhưng nếu có một đợt bỏ phiếu mới xác nhận phần thắng dành cho Đảng Dân chủ thì sự kiện trên sẽ tràn ngập các mặt báo – dẫu cho đó chỉ là đợt bỏ phiếu ngoài lề và không cách gì dự báo được kết quả chính xác.

Nói cách khác, tiêu chuẩn dành cho cuộc chạy đua này thật sự quá thấp. Một người có thể được xem là thiên tài chỉ vì anh ta đang tiến hành một nghiên cứu cơ bản nào đó, về một chủ đề nào đó đã có sẵn tiềm năng dự báo trong chiến dịch tranh cử chính trị. Do vậy, tôi đã bắt đầu viết blog trên trang web Daily Kos, đăng tải các bài phân tích chi tiết dựa trên số liệu cụ thể và tập trung vào những vấn đề như số lượng phiếu bầu và lượng tiền gây quỹ. Tôi cũng tìm hiểu về các công ty điều tra từng cho kết quả chính xác nhất trong quá khứ và bao nhiêu phiếu thắng tại một bang – chẳng hạn như Iowa – sẽ xoay chuyển được số lượng phiếu tại bang khác. Các bài blog của tôi nhanh chóng được nhiều người theo dõi, dù bình luận tại các trang web như Daily Kos thường thiên về định tính (và bè phái) hơn là định lượng. Tháng 3 năm 2008, tôi quyết định kéo dài phân tích của mình trên trang web riêng – FiveThirtyEight – với mục đích đưa ra các dự báo tổng thể về cuộc tuyển cử.

Ban đầu, mô hình dự báo của FiveThirtyEight được xây dựng khá đơn giản, sau đó dần trở nên tinh vi hơn – về cơ bản, nó tính toán số liệu bình quân từ các đợt bỏ phiếu và đánh giá mức quan trọng dựa trên độ chính xác trong quá khứ. Song, nó cũng tuân theo 3 nguyên tắc tổng quát, trong đó mỗi nguyên tắc đều ứng với kiểu cách của “cáo”.

Nguyên tắc thứ 1: Tư duy theo xác suất

Hầu hết các dự báo tôi đã công bố – dù thuộc mảng chính trị hay các lĩnh vực khác – đều dựa trên xác suất. Thay vì truy xuất một con số duy nhất và tuyên bố rằng mình biết chính xác điều gì sẽ xảy ra, tôi chỉ chắp nối thành một phạm vi các kết quả khả dĩ. Chẳng hạn, ngày 2 tháng 11 năm 2010, tôi đã dự báo số ghế trội hơn mà Đảng Cộng hòa có thể giành được trong Hạ viện Mỹ như hình 2-3.

Theo đó, phạm vi các kết quả dễ xảy ra nhất – đủ bao quát khoảng một nửa các trường hợp khả dĩ – chính là Đảng Cộng hòa sẽ chiếm hơn từ 45 đến 65 ghế (trên thực tế, họ đã vượt trên đối thủ 63 ghế). Tuy nhiên, vẫn có xác suất cho thấy Đảng Cộng hòa sẽ chiến thắng với 70 hoặc 80 ghế – chứ hầu như không thể là con số 100 như Dick Morris đã dự đoán. Ngược lại, vẫn có cơ hội để Đảng Dân chủ giành đủ số ghế hòng kiểm soát Hạ viện.

Mức phân bố rộng của các kết quả trên đã biểu trưng một cách chân thực nhất cho tính bất định của thực tiễn. Dự báo của tôi đã tiến hành trên từng dự báo nhỏ đối với mỗi ghế trong tổng số 435 ghế – cũng như xem xét kỹ lưỡng một số lượng lớn trường hợp tranh cử. Ngẫu nhiên thay, một xác suất xấp xỉ chừng một chữ số cũng đủ sức quyết định số lượng 77 ghế vượt trội. Nếu Đảng Dân chủ trội hơn một vài điểm trong các dự báo tại hầu hết quận hạt cạnh tranh, họ đã có thể tiếp tục nắm giữ Hạ viện. Và ngược lại, nếu Đảng Cộng hòa thành công, họ cũng có thể giành thắng lợi với mức chênh lệch gây choáng thật sự. Chỉ một thay đổi nhỏ trong xu thế chính trị cũng đủ khả năng dẫn đến kết quả hết sức khác biệt; do đó, thật ngu ngốc khi cố gắng trói chặt mọi thứ vào một con số chính xác.

Nguyên tắc dựa trên xác suất này vẫn hiệu nghiệm khi tôi dự báo kết quả cho từng cuộc chạy đua riêng biệt. Chẳng hạn, một ứng cử viên sẽ có bao nhiêu cơ hội giành chiến thắng khi dẫn trước đối thủ 5 điểm trong các đợt bỏ phiếu? Đây chính là dạng câu hỏi mà các mô hình của FiveThirtyEight đang cố gắng xử lý.

Hình 2-3: Dự báo số ghế trong Hạ viện của FiveThirtyEight (ngày 2 tháng 11 năm 2010)

Số ghế trội hơn của Đảng Cộng Hòa

Câu trả lời phụ thuộc đáng kể vào hình thức tranh cử người đó tham gia. Lá phiếu của bạn càng ở cấp độ thấp, kết quả bỏ phiếu sẽ càng dễ thay đổi: số phiếu bầu trong các cuộc đua vào Hạ viện sẽ kém xác thực hơn phiếu bầu vào Thượng viện và lại càng kém xác thực hơn phiếu bầu trong cuộc tranh cử tổng thống. Tương tự, số phiếu bầu trong các đợt bầu cử sơ bộ cũng được cho là kém xác thực hơn phiếu bầu trong cuộc tổng tuyển cử. Trong các kỳ bầu cử sơ bộ của Đảng Dân chủ năm 2008, kết quả bỏ phiếu bình quân cho thấy họ đã thiếu mất 8 điểm, cao hơn rất nhiều so với giới hạn sai số ước tính. Đối với Đảng Cộng hòa, vấn đề phiếu bầu trong các kỳ bầu cử sơ bộ năm 2012 thậm chí còn tệ hơn. Trên thực tế, tại nhiều bang trọng yếu – bao gồm Iowa, Nam Carolina, Florida, Michigan, Washington, Colorado, Ohio, Alabama và Mississippi – ứng cử viên của họ đều dẫn trước trong các đợt bỏ phiếu, trước khi thất bại trong cả kỳ tuyển cử một tuần sau đó.

Tuy nhiên, kết quả bỏ phiếu sẽ ngày càng xác thực hơn khi đến gần Ngày Bầu cử. Hình 2-4 sẽ biểu thị một số kết quả từ mô hình dự báo cuộc chạy đua vào Thượng viện được đơn giản hóa của FiveThirtyEight (thông qua dữ liệu tổng hợp từ năm 1998 đến năm 2008), nhằm tính toán xác suất một ứng cử viên sẽ giành chiến thắng dựa trên khoảng cách dẫn trước của họ theo bình quân phiếu bầu. Đơn cử, trong quá khứ, một ứng viên tranh cử thượng nghị sĩ sẽ có 95% cơ hội chiến thắng nếu dẫn trước đối phương 5 điểm vào ngày trước cuộc bầu cử – dù gần như chắc chắn rằng các bài tường thuật của báo chí sẽ mô tả đây là một cuộc đua “sít sao”. Trái lại, khoảng cách 5 điểm chỉ tương đương với 59% cơ hội đắc cử nếu họ còn cách ngày bầu cử đến một năm – đồng nghĩa chỉ cao hơn khả năng tung đồng xu một chút.

Hình 2-4: Xác suất giành chiến thắng của ứng viên chạy đua vào Thượng viện, dựa trên khoảng cách dẫn trước theo bình quân phiếu bầu

Đây cũng là cách các mô hình của FiveThirtyEight khẳng định giá trị to lớn của chúng. Thật vô cùng dễ dàng khi xem xét cuộc bầu cử, quan sát ứng cử viên dẫn đầu trong tất cả hoặc phần lớn các đợt bỏ phiếu và xác định người đó có triển vọng đắc cử. (Giả định này sẽ chính xác nếu bỏ qua một số trường hợp ngoại lệ.) Sẽ nan giải hơn nếu chúng ta phải xác định mức triển vọng đó là bao nhiêu. Trí não của chúng ta, vốn được thiết lập nhằm phát hiện các khuôn mẫu, sẽ luôn tìm kiếm một tín hiệu. Mặt khác, bản thân chúng ta cũng thấm thía mức độ nhiễu loạn của dữ liệu.

Tôi đã dần quen với lối tư duy này, do nền tảng nghiên cứu của tôi đã bao gồm kinh nghiệm trong hai lĩnh vực: thể thao và bài poker – bạn sẽ có ít nhất một lần được chứng kiến tất cả mọi thứ. Chơi đủ số vòng, bạn sẽ có cơ hội ra thùng phá sảnh (5 quân đồng chất liền nhau). Chơi thêm vài vòng nữa, bạn sẽ nhận ra đối phương đã lập xong thùng phá sảnh trong khi bạn chỉ có cù lủ (một bộ ba cộng một đôi). Thể thao, đặc biệt là bóng chày, cũng đem lại vô số cơ hội cho phép các sự kiện có xác suất thấp xảy ra. Đội Boston Red Sox đã không thể lọt vào vòng đấu quyết định năm 2011, dù đã có thời điểm họ nắm đến 99,7% cơ hội chiến thắng – tuy tôi sẽ không chất vấn bất kỳ ai quả quyết rằng các quy luật xác suất không thể áp dụng với Red Sox hay Chicago Cubs.

Tuy nhiên, các chính trị gia và quan sát viên chính trị lại lấy làm phiền não vì sự thiếu rõ ràng này. Năm 2010, một nghị sĩ thuộc Đảng Dân chủ đã gọi cho tôi khoảng một vài tuần trước cuộc tranh cử. Ông đại diện cho một hạt khá an toàn của đảng nhà tại Bờ Tây. Nhưng bất chấp Đảng Cộng hòa xuất sắc ra sao trong năm đó, ông vẫn lo mình sẽ mất ghế. Điều ông muốn biết chính xác là dự báo của chúng tôi thiếu chắc chắn đến đâu. Theo số liệu chúng tôi cung cấp, ông có xấp xỉ gần 100% cơ hội thắng cử. Nhưng 100% đó thực chất là 99%; 99,99% hay 99,9999%? Nếu là con số sau – tương đương 1/100.000 khả năng thất cử – thì ông sẵn sàng quyên hết nguồn quỹ phục vụ chiến dịch của mình cho những ứng cử viên thuộc các quận hạt yếu thế hơn. Nhưng ông sẽ không bằng lòng chấp nhận mức rủi ro 1%.

Trong khi đó, những người ủng hộ các đảng phái chính trị có thể sẽ diễn giải nhầm vai trò của sự thiếu chắc chắn trong dự báo; họ sẽ nghĩ rằng bạn đang tìm cách lấp liếm những tiên đoán của mình và tự viện ra lời bào chữa phòng khi dự đoán sai. Điều đó không hoàn toàn đúng. Nếu dự báo một thượng nghị sĩ đương nhiệm luôn có 90% cơ hội tái đắc cử, thì đồng thời bạn cũng dự báo ông ta luôn có 10% nguy cơ thất cử. Đặc trưng của một dự báo tốt chính là mỗi tỷ lệ xác suất hóa ra đều chính xác trong dài hạn.

“Những con nhím” của Tetlock đặc biệt yếu kém trong việc thấu hiểu những xác suất này. Khi bạn tuyên bố một sự kiện có 90% xảy ra thì tuyên bố đó đã hàm chứa một ý nghĩa hết sức cụ thể và khách quan. Nhưng trí óc của bạn lại diễn dịch nó theo hướng chủ quan. Số liệu chứng thực từ các nhà tâm lý Daniel Kahneman và Amos Tversky đã cho thấy những ước đoán chủ quan này không phải bao giờ cũng ăn khớp với thực tế. Chúng ta thường gặp khó khăn khi cố gắng phân biệt 90% khả năng máy bay sẽ tiếp đất an toàn với 99% và 99,9999%; mặc dù chúng hàm chứa những cách lý giải hết sức khác nhau về việc chúng ta có nên đặt vé hay không.

Thông qua thực nghiệm, ước đoán của chúng ta có thể trở nên chính xác hơn. Điểm “xuất chúng” ở những con nhím của Tetlock chính là họ quá ngang bướng để học hỏi từ sai lầm. Muốn thừa nhận hiện thực bấp bênh trong các dự báo, trước tiên họ phải thừa nhận những thiếu sót trong chính học thuyết của mình về cách thức vận động (được cho là) của thế giới. Đó cũng là điều cuối cùng một tư tưởng gia muốn thực hiện.

Nguyên tắc thứ 2: Dự báo hôm nay là dự báo đầu tiên trong suốt quãng đời còn lại của bạn

Vẫn còn một quan niệm sai lầm khác, đó là “dự báo tốt sẽ không thay đổi”. Quả thực, nếu dự báo của bạn xuất hiện những đợt xoay chuyển dữ dội ngày qua ngày, đó có thể là tín hiệu xấu – hoặc mô hình dự báo được thiết kế quá tệ hoặc hiện tượng bạn đang gắng sức dự báo không thể đoán biết hết được. Năm 2012, khi công bố dự báo trước các đợt bầu cử sơ bộ của Đảng Cộng hòa tại mỗi bang (chủ yếu dựa trên kết quả bỏ phiếu tại đây), tôi đã phát hiện các xác suất luôn thay đổi đáng kể theo số lượng phiếu bầu.

Khi kết quả trở nên dễ dự đoán hơn – như trong một cuộc tổng tuyển cử và cũng là giai đoạn cuối của kỳ bầu cử – các dự báo thông thường sẽ ổn định hơn. Lời bình phẩm tôi thường xuyên nghe từ các đảng viên Dân chủ sau kỳ bầu cử năm 2008 là họ phải chuyển sang trang FiveThirtyEight để giữ bình tĩnh[16]. Vào cuối đợt bầu cử tổng thống, đã có từ 30 đến 40 kết quả bỏ phiếu được công bố mỗi ngày tại nhiều bang khác nhau và hiển nhiên một vài kết quả lại vượt quá giới hạn sai số. Từ các ứng cử viên, chiến lược gia cho đến bình luận viên truyền hình – những kẻ được lợi nhờ ra vẻ rằng cuộc chạy đua này đua sít sao hơn thực tế – có lẽ chỉ tập trung vào các đợt bầu cử ngoài lề, nhưng mô hình của FiveThirtyEight lại phát hiện chúng thường chẳng tạo được mấy khác biệt.

Rốt cuộc, “đưa ra dự báo tốt nhất hôm nay” mới là quan điểm đúng – bất kể tuần trước, tháng trước hay năm trước, bạn đã tuyên bố điều gì. Đưa ra một dự báo mới không có nghĩa rằng bạn phủ nhận hoàn toàn các dự báo cũ (lý tưởng nhất, bạn nên lưu chúng vào hồ sơ và để mọi người đánh giá xem bạn đã làm tốt ra sao trong suốt quá trình dự báo về một sự kiện). Nhưng nếu bạn có lý do để tin rằng dự báo trong quá khứ đã sai, thì cố bám theo nó cũng chẳng vẻ vang gì. “Khi thực tế thay đổi, ý kiến của tôi cũng thay đổi,” nhà kinh tế học John Maynard Keynes sáng suốt tuyên bố. “Còn ngài, ngài sẽ làm gì?”

Một số người không thích kiểu phân tích hiệu chỉnh -quá trình này và nhầm nó với một dấu hiệu yếu kém. Thay đổi ý kiến có vẻ giống với gian lận – hệt như bạn giơ ngón tay ra xem gió thổi hướng nào. Những lời chỉ trích – dù rõ ràng hay mơ hồ – thường dựa trên quan điểm cho rằng chính trị cũng giống với vật lý học hay sinh học và tuân theo những quy luật cơ bản có thể nắm bắt và đoán biết tận sâu bên trong (một trong những người ưa chỉ trích tôi nhất là vị giáo sư sinh học thần kinh đến từ Đại học Princeton). Trong hoàn cảnh như thế, tầm quan trọng của thông tin mới sẽ không quá lớn; các cuộc tranh cử sẽ tuân theo quỹ đạo có thể dự đoán trước, hệt như một sao chổi lao đến Trái đất vậy.

Tuy nhiên, trái với vật lý và sinh học, dự báo bầu cử lại có điểm tương đồng với trò poker: chúng ta có thể quan sát hành vi của đối phương và nắm bắt một ít đầu mối, nhưng không thể nhìn thấu bài của hắn ta. Để thu thập nhiều nhất các thông tin giới hạn nói trên, bạn phải sẵn sàng cập nhật cho dự báo của mình khi thông tin mới hơn và tốt hơn xuất hiện. Lựa chọn ngược lại – không thể thay đổi dự báo vì xấu hổ – sẽ vạch trần bạn là kẻ nhát gan.

Nguyên tắc thứ 3: Tìm kiếm sự nhất trí

Mỗi con nhím đều mơ tưởng một ngày nào đó họ sẽ đưa ra một dự báo thật liều lĩnh, táo bạo và xuất chúng – một dự báo khác hẳn quan điểm nhất trí chung về một chủ đề. Đồng nghiệp sẽ tẩy chay họ và thậm chí những kẻ luôn tin tưởng cũng nhìn họ với vẻ khôi hài. Thế nhưng, dự báo đó hóa ra lại chính xác đến tận gốc rễ và rõ như ban ngày. Hai ngày sau, họ lập tức xuất hiện trên trang nhất Wall Street Journal, ngồi trên trường kỷ cùng Jay Leno và được xưng tụng là nhà tiên phong can đảm và táo gan nhất.

Dù trong quá khứ hay hiện tại, bạn cũng có thể đưa ra một dự báo như thế. Ý kiến nhất quán từ các chuyên gia vẫn có thể sai lầm – những ai dự báo chính xác sự sụp đổ của Liên bang Xô viết sẽ xứng với gần như mọi lời tôn vinh dành cho họ. Song, kịch bản phi thường này quả thực rất hiếm gặp. Tuy những con cáo – trong đó tôi là một ví dụ – vốn không ưa thuận theo kẻ khác, nhưng chúng tôi cũng lo lắng mỗi khi các dự báo của mình cách biệt quá xa so với của đối thủ.

Có khá nhiều bằng chứng cho thấy các dự báo tổng hợp hoặc từ một nhóm người thường chính xác hơn dự báo của cá nhân – trong khoảng từ 15% đến 20% tùy thuộc lĩnh vực. Tuy nhiên, không nhất thiết cứ dự báo theo nhóm là tốt (chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn chủ đề này trong phần sau cuốn sách). Song, điều này đồng nghĩa bạn sẽ được lợi nếu áp dụng nhiều góc nhìn khác nhau với cùng một vấn đề.

“Cáo thường tìm cách tự xoay xở đối với vấn đề cần đến cả một đàn nhím,” Tetlock chia sẻ với tôi. Điều ông muốn nói chính là cáo đã hình thành nên khả năng cạnh tranh với quy trình nhất trí này. Thay vì đặt ra câu hỏi cho một nhóm chuyên gia, họ lại liên tục chất vấn chính bản thân cũng các câu hỏi đó. Thông thường, điều này hàm ý rằng họ sẽ tự tổng hợp lại các kiểu thông tin khác nhau – như một nhóm người có quan điểm khác biệt vẫn hay làm – thay vì nâng niu từng mẩu bằng chứng như thể Chén Thánh (đơn cử, các dự báo của trang FiveThirtyEight thường tổng hợp dữ liệu bầu cử thông qua các thông tin về tình hình kinh tế hay nhân khẩu ở mỗi bang). Những nhà dự báo nào không lưu tâm đến lời khuyên của Tetlock sẽ phải trả giá.

Cảnh giác với các dự báo “tuyệt đối chính xác”

Trước kỳ tuyển cử năm 2000, nhà kinh tế Douglas Hibbs đã công bố một mô hình dự báo với cam kết sẽ dự đoán cực kỳ chính xác kết quả của các đợt bầu cử tổng thống, mặc dù nó chỉ dựa trên hai biến số: một liên quan đến tăng trưởng kinh tế và một gắn với số lượng các ca thương vong trong quân ngũ. Hibbs đã đưa ra một số tuyên bố liều lĩnh “sặc mùi” nhím. Ông khẳng định việc xem xét mức đánh giá tín nhiệm tổng thống (trước nay vẫn là chỉ báo hết sức đáng tin cậy đối với khả năng tái đắc cử của họ) sẽ chẳng giúp ông cải thiện dự báo của mình. Ngay đến chỉ số lạm phát hay tỷ lệ thất nghiệp cũng không quan trọng và thậm chí danh tính của các ứng cử viên cũng không thể hiện sự khác biệt. Một đảng phái có thể chỉ định một thượng nghị sĩ có tư tưởng lớn như George McGovern là người chủ trương ôn hòa hoặc như Dwight D. Eisenhower là anh hùng thời chiến. Thay vì thế, Hibbs cam đoan điểm mấu chốt chính là một biến số tương đối ít người biết về kinh tế, có tên gọi “thu nhập sau thuế thực tế trên đầu người”.

Vậy mô hình đó hoạt động ra sao? Nó đã dự báo một chiến thắng oanh liệt dành cho ứng cử viên Al Gore, khi đoán chắc ông sẽ đắc cử với số điểm chênh lệch đến 9%. Nhưng George W. Bush mới là người ca khúc khải hoàn sau đợt tái kiểm phiếu tại Florida. Gore đã giành được lá phiếu phổ thông trên toàn quốc, nhưng mô hình lại không hề ngụ ý về một cuộc tranh cử sít sao, với chỉ 1/80 khả năng xảy ra một đoạn kết giằng co quyết liệt.

Một số mô hình dự báo khác cũng áp dụng cách tiếp cận tương tự, khi tuyên bố chúng đã đúc kết lại vấn đề khá phức tạp như bầu cử tổng thống thành một công thức chỉ gồm hai biến số (lạ lùng thay, chẳng có mô hình nào sử dụng những biến số giống nhau). Thực chất, một số còn có thành tích dự báo tồi tệ hơn cả phương pháp của Hibbs. Vào năm 2000, đã có mô hình dự báo một chiến thắng cách biệt 19 điểm cho Al Gore và cả gan đặt kèo 1 tỉ ăn 1 ngược với kết quả thực tế.

Những mô hình này đã trở nên thịnh hành từ sau cuộc tuyển cử năm 1988, khi mọi thông tin cơ sở dường như đều có lợi cho George H. W. Bush – nền kinh tế phát triển tốt và người tiền nhiệm của Bush ở Đảng Cộng hòa, tổng thống Reagan, đang rất được yêu mến – nhưng kết quả bỏ phiếu lại ủng hộ Michael Dukakis cho đến vòng chạy đua cuối cùng. Chung cuộc, Bush đã dễ dàng giành chiến thắng.

Tuy nhiên, do những mô hình này ngày càng được công bố rộng rãi, nên thành tích dự báo của chúng cũng kém dần đi. Bình quân, trong 5 cuộc bầu cử tổng thống kể từ năm 1992, mô hình tiêu biểu “dựa trên thông tin cơ sở” – vốn phớt lờ kết quả bỏ phiếu và khẳng định đã thấu rõ hành động của cử tri mà không cần đến chúng – đã tính sai đến 7% số điểm chênh lệch cuối cùng giữa các ứng cử viên chính. Kể từ đó, các mô hình đã tích hợp thêm phương pháp của “cáo”, khi kết hợp dữ liệu kinh tế với dữ liệu bầu cử cùng các loại thông tin khác để đưa ra kết quả đáng tin cậy hơn.

Đánh giá thông tin định tính

Các mô hình dự báo “tuyệt đối chính xác” đã đi đến thất bại dù chúng mang tính định lượng – phụ thuộc vào số liệu thống kê kinh tế được công bố. Trên thực tế, một số dự báo tồi tệ nhất được tôi ghi nhận trong cuốn sách này đều mang tính định lượng. Chẳng hạn, các cơ quan xếp hạng đã áp dụng các mô hình cho ra những ước đoán chính xác và “dựa trên dữ liệu” về khả năng vỡ nợ của các loại thế chấp khác nhau. Những mô hình trên đã phạm sai lầm nghiêm trọng, vì chúng chỉ dựa trên một giả định cục bộ – rằng nguy cơ vỡ nợ của các khoản thế chấp khác nhau không hề liên quan đến nhau – và do đó trở nên vô nghĩa giữa bối cảnh bong bóng nhà đất và tín dụng đang căng phồng. Thật lòng mà nói, tôi luôn dành sự ưu ái lớn cho các phương pháp định lượng trong dự báo của mình. Nhưng với nhím, họ có thể thu thập đủ thể loại thông tin và sử dụng chúng nhằm củng cố thiên kiến của họ. Trong khi cáo – những người luôn tích cực đánh giá mức độ quan trọng giữa các kiểu thông tin khác nhau – thỉnh thoảng được lợi từ việc xem xét song song các yếu tố định lượng và định tính.

Một số ít nhà phân tích chính trị đã duy trì được thành tích dự báo chính xác lâu hơn cả đội ngũ điều hành được tổ chức tốt của Cook Political Report. Tổ chức này (được thành lập năm 1984 bởi Charlie Cook, một người Louisiana vui tính có khuôn mặt tròn) khá kín tiếng bên ngoài Đường vành đai. Thế nhưng, những tín đồ chính trị vẫn tin tưởng các dự báo của Cook trong thời gian dài và hiếm khi có lý do để thất vọng về kết quả của họ.

Cook và đội ngũ của ông mang một sứ mệnh đặc biệt, đó là dự báo kết quả của các cuộc tuyển cử Hoa Kỳ, đặc biệt là các vòng đua vào Quốc hội. Điều này đồng nghĩa họ phải đưa ra dự báo cho 435 cuộc chạy đua vào Hạ viện Mỹ, cũng như khoảng 35 cuộc đua vào Thượng viện Mỹ cứ mỗi hai năm một lần.

Dự báo kết quả bầu cử vào Thượng viện và các vị trí thống đốc bang tương đối đơn giản. Các ứng cử viên nhìn chung đã được cử tri biết tiếng và những vòng đua quan trọng nhất luôn thu hút được sự quan tâm rộng rãi và thường được tiến hành bỏ phiếu thông qua các công ty danh tiếng. Với các điều kiện trên, thật khó có thể cải thiện hơn nữa một phương pháp tổng hợp phiếu bầu vốn đã tốt sẵn, như chương trình tôi áp dụng với trang web FiveThirtyEight.

Tuy nhiên, bầu cử vào Hạ viện lại là vấn đề khác. Các ứng cử viên thường ít được biết đến – bao gồm các ủy viên hội đồng thành phố và chủ doanh nghiệp nhỏ muốn tạo dấu ấn trên thảm đỏ chính trị quốc gia – và trong một số trường hợp, cử tri chỉ biết tên họ vào những ngày cuối của cuộc bầu cử. Trong khi đó, các khu vực được phép bầu hạ nghị sĩ lại trải khắp mỗi vùng miền của đất nước theo đúng nghĩa đen, tạo điều kiện cho sự lên ngôi của bất kỳ nhóm nhân khẩu đặc trưng nào. Công tác bầu cử tại các khu vực này hoàn toàn không đảm bảo được tính nhất quán cao nhất khi tuyển cử diễn ra – một điều rất hiếm gặp.

Nhưng điều này không có nghĩa các nhà phân tích như Cook không nắm được thông tin gì. Trên thực tế, họ có trong tay vô số thông tin hiện hữu: ngoài số lượng phiếu bầu, còn có dữ liệu về nhân khẩu tại mỗi quận hạt và kết quả bầu cử trong quá khứ. Bên cạnh đó là xu thế đảng phái tổng quát trên khắp cả nước – chẳng hạn như mức đánh giá tín nhiệm dành cho tổng thống đương nhiệm. Ngoài ra còn có dữ liệu về quỹ gây vốn luôn được báo cáo trung thực tuyệt đối lên Ủy ban Bầu cử Liên bang.

Các thông tin khác tuy định tính hơn, nhưng cũng có nhiều khả năng hữu dụng. Ứng cử viên đó có giỏi phát biểu trước công chúng không? Chất giọng của họ khi phát biểu có mang âm sắc đặc trưng của địa phương hay không? Họ đang chạy mẫu quảng cáo nào? Một chiến dịch tranh cử chính trị về bản chất chính là một doanh nghiệp nhỏ: họ sẽ điều hành người của mình ra sao?

Tất nhiên, mọi thông tin trên sẽ kéo bạn vào rắc rối nếu bạn là một con nhím không biết đong đếm chúng kỹ lưỡng. Mặc dù vậy, Cook Political đã có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực dự báo và họ cũng đạt thành tích chính xác rất ấn tượng.

Cook Political sắp xếp các cuộc tranh cử theo một thang đánh giá gồm 7 mức, từ “Cộng hòa áp đảo” – theo đó ứng cử viên Đảng Cộng hòa gần như chắc thắng – cho đến “Dân chủ áp đảo” (trường hợp ngược lại). Từ năm 1998 đến năm 2010, các cuộc chạy đua được Cook mô tả là “Cộng hòa áp đảo” (tổng cộng 1.207 trường hợp) trên thực tế đã ghi nhận 1.205 chiến thắng dành cho ứng cử viên Đảng Cộng hòa – tương đương tỷ lệ chính xác trên 99%. Tương tự, đã có 1.226 cuộc chạy đua được xếp loại “Dân chủ áp đảo” kết thúc với thắng lợi dành cho Đảng Dân chủ, trên tổng số 1.229 trường hợp.

Nhiều cuộc tranh cử được Cook xếp loại “Dân chủ áp đảo” hoặc “Cộng hòa áp đảo” thường diễn ra tại những quận hạt nơi các đảng tương ứng giành chiến thắng hàng năm với mức chênh lệch khủng khiếp – do vậy chúng không quá khó để dự đoán. Tuy nhiên, Cook Political cũng thành công không kém với những cuộc chạy đua đòi hỏi kỹ năng dự báo tốt hơn nhiều. Cụ thể, các cuộc tranh cử được họ đánh giá “nghiêng về” ứng cử viên Cộng hòa trên thực tế đã ghi nhận 95% thắng lợi dành cho đảng Cộng hòa. Tương tự, tỷ lệ dự báo chính xác đối với thắng lợi nghiêng về Đảng Dân chủ là 92% trên tổng số trường hợp. Không những thế, các dự báo của Cook còn giữ nguyên thành tích kể cả khi họ bất đồng với các chỉ báo định lượng khác như kết quả bỏ phiếu.

Tôi đã ghé thăm đội ngũ của Cook Political vào một ngày tháng 9/2010 (khoảng 5 tuần trước các đợt tuyển cử) và dành cả buổi chiều với David Wasserman – một anh chàng tóc xoăn chừng 30 tuổi đảm trách các dự báo về bầu cử Hạ viện.

Tính năng độc đáo nhất trong quy trình của Cook chính là các cuộc trò chuyện của họ với ứng cử viên. Cứ đến dịp bầu cử, lối vào tầng 5 khu liên hợp Watergate – nơi Cook đặt các văn phòng của họ – lại biến thành một cánh cửa xoay thật sự, do các ứng cử viên cứ liên tục lui tới để bàn luận hàng giờ về hình thức gây quỹ và các giai đoạn của chiến dịch. Lúc tôi ghé thăm, Wasserman đã lên lịch sẵn ba cuộc trò chuyện vào ngày hôm đó. Anh đề nghị tôi cùng tham dự với một ứng cử viên Đảng Cộng hòa có tên Dan Kapanke. Kapanke hy vọng có thể truất ghế của nghị sĩ đương nhiệm Ron Kind (thuộc Đảng Dân chủ) tại Hạt Bầu cử thứ 3 bang Wisconsin, bao gồm một số nhóm cộng đồng nhỏ thuộc góc Tây Nam của tiểu bang. Cook Political đã đánh giá cuộc chạy đua trên thuộc mức “Dân chủ thắng thế”, đồng nghĩa họ cho rằng Kapanke chỉ có cơ may chiến thắng rất nhỏ. Tuy nhiên, họ đang cân nhắc một thứ hạng có lợi hơn cho ông: “Nghiêng về Dân chủ”.

Kapanke, vị thượng nghị sĩ bang đang điều hành một doanh nghiệp cung cấp trang thiết bị cho nông trại, đã từng cư xử thô lỗ với một giáo viên thể dục tại trường trung học. Ông cũng có khẩu âm vùng Wisconsin khá nặng: khi nghe ông kể về đội La Crosse Loggers, một đội bóng rổ hạng xoàng do ông làm chủ, tôi đã không chắc ông đang nói đến “logger” (“tiều phu” – như trong thợ đốn cây) hay “lager” (như tên một loại bia nhẹ) – cả hai đều là biệt danh tương xứng với một đội bóng đến từ Wisconsin. Đồng thời, lối nói chuyện thẳng thắn có lẽ đã giúp ông vượt qua sự thiếu quyến rũ trong ngoại hình – và ông đã đắc cử xứng đáng vào Thượng viện Bang tại một quận hạt vẫn luôn bầu cho Đảng Dân chủ.

Tuy nhiên, Wasserman lại áp dụng phương pháp khá giống một tay chơi poker trong các cuộc trò chuyện của anh. Anh là một người nghiêm nghị và luôn tỏ rõ sự chuyên nghiệp, nhưng cũng khéo biết cách tạo áp lực cho ứng cử viên nhằm khai thác thêm thông tin về ông ta.

“Kỹ năng cơ bản của tôi,” anh chia sẻ, “là cố gắng tạo mối quan hệ thân thiện và thoải mái với ứng viên vào đầu cuộc trò chuyện, chủ yếu bằng cách gợi cho họ kể về xuất thân của mình. Sau đó, tôi sẽ đặt ra các câu hỏi có trọng tâm hơn – như chia sẻ một vấn đề họ cảm thấy không đồng tình với bộ máy lãnh đạo của Đảng. Mục đích không nhằm khuyến khích họ tháo gỡ vấn đề, mà để tôi cảm nhận phong thái và phương pháp của họ.”

Cuộc trò chuyện của anh với Kapanke đã tiếp diễn theo chiều hướng này. Hiểu biết của Wasserman về mọi ngóc ngách và xó xỉnh của địa lý học chính trị đã biến anh thành một người bản địa và khiến Kapanke vui sướng huyên thuyên về những rắc rối trong địa hạt của ông – như cần bao nhiêu cử tri tại La Crosse để bù lại thất bại tại La Crosse chẳng hạn. Song, ông đã mắc lỗi khi viện ra những lý lẽ không đúng sự thật trong một loạt câu hỏi rằng ông đã sử dụng tiền đóng góp của các nhà vận động hành lang để trang bị bộ dàn đèn mới cho sân bóng Loggers.

Đó chỉ là một phát đạn nhỏ, nó không giống với việc Kapanke bị cáo buộc lừa dối vợ con hay gian lận tiền thuế. Nhưng như thế cũng đủ ngăn Wasserman quyết định thay đổi mức đánh giá. Quả nhiên, Kapanke đã thất cử vào tháng 11 năm đó với ít hơn 9.500 phiếu bầu, dù Đảng Cộng hòa đã giành chiến thắng trong hầu hết các quận hạt vùng Trung Tây.

Thực chất, hiện tượng này còn phổ biến hơn thế. Sau một cuộc trò chuyện, Wasserman thường sẽ giữ nguyên mức đánh giá của mình. Càng cố gắng góp nhặt thông tin mới từ ứng viên bao nhiêu, anh càng thường xuyên nhận ra mình không cần phủ nhận đánh giá trước đó bấy nhiêu.

Phương pháp của Wasserman hiệu quả vì anh có khả năng đánh giá thông tin mà không bị phân tâm bởi ứng cử viên trước mặt. Nhiều nhà phân tích thiếu khả năng thường mở lòng để rồi bị mê hoặc, lừa phỉnh, chao đảo hoặc lạc lối đến tuyệt vọng trong bài diễn thuyết về chiến dịch. Hoặc giả, họ sẽ tự sa vào cuộc thưởng ngoạn kỹ năng đối đáp của ứng cử viên, mà phớt lờ đi những thông tin thích đáng về cuộc tranh cử.

Trái lại, Wasserman luôn nhìn nhận mọi thứ dưới góc độ chính trị rộng lớn hơn. Một ứng cử viên Dân chủ kiệt xuất tham gia trò chuyện cùng anh sẽ chẳng có mảy may cơ hội tại một quận hạt nơi Đảng Cộng hòa vẫn thường bỏ xa đến 20 điểm.

Vậy tại sao anh phải bận tâm về tất cả các cuộc trò chuyện với ứng viên? Đa phần, Wasserman sẽ tìm kiếm các dấu hiệu nguy hiểm – như khi nghị sĩ Đảng Dân chủ Eric Massa (người sau này đã đột ngột rút lui khỏi Quốc hội sau khi bị cáo buộc lạm dụng tình dục một nam nhân viên) liên tục hỏi tuổi của anh. Nhà tâm lý học Paul Meehl gọi đây là những ca “gãy chân” – tình huống khi có điều gì đó quá hào nhoáng xuất hiện, khiến câu chuyện trở nên ngu ngốc và không đáng bận tâm.

Nhờ bắt gặp vài trường hợp như thế mỗi năm, Wasserman đã có thể dự báo chính xác về một số ít cuộc tranh cử. Anh có thể đánh giá mức độ quan trọng của thông tin trong các cuộc trò chuyện mà không làm quá chúng lên, điều thực chất sẽ gây ảnh hưởng xấu đến các dự báo. Thông tin dù thiên về định tính hay định lượng vẫn không quan trọng bằng cách bạn sử dụng chúng.

Khách quan không phải chuyện dễ dàng

Trong cuốn sách này, tôi đã sử dụng các từ chủ quan và khách quan rất thận trọng. Khái niệm khách quan đôi lúc được đánh đồng với định lượng, nhưng thực ra không phải vậy. Thay vì thế, nó có nghĩa bạn phải nhìn xa hơn thiên kiến và định kiến của mình nhắm đến bản chất vấn đề.

Khách quan thuần túy là điều đáng mong ước nhưng không thể đạt đến trong thế giới thực. Khi đưa ra một dự báo, chúng ta phải lựa chọn giữa nhiều phương pháp khác nhau. Một số có thể hoàn toàn phụ thuộc vào các biến số định lượng như kết quả bỏ phiếu, trong khi các phương pháp như của Wasserman có thể xem xét thêm yếu tố định tính. Tuy nhiên, tất cả chúng đều khởi đầu cho các quyết định và giả thiết buộc phải có ở người dự báo. Ở đâu có phán xét của con người, ở đó sẽ tiềm ẩn thiên kiến. Để trở nên khách quan hơn, chúng ta phải nhận ra tầm ảnh hưởng của các giả thiết lên dự báo của mình và tự đặt câu hỏi về chúng. Trong chính trị, đây có thể là thách thức đặc biệt nan giải khi chúng ta mắc kẹt giữa các khuynh hướng thuộc về tư tưởng, cũng như thiên hướng thêu dệt nên các câu chuyện từ dữ liệu nhiễu.

Như vậy, bạn sẽ cần tiếp thu một số thói quen khác nhau từ các học giả trên truyền hình. Bạn sẽ cần học cách thể hiện – và tính toán – mức độ không chắc chắn trong dự báo của mình. Bạn sẽ cần cập nhật dự báo khi thực tế và hoàn cảnh thay đổi. Bạn sẽ phải thừa nhận rằng quan sát thế giới từ các góc độ khác nhau là điều sáng suốt. Càng quyết tâm thực hiện những điều đó bao nhiêu, bạn sẽ càng có khả năng đánh giá một lượng lớn thông tin đa dạng mà không lo lạm dụng chúng bấy nhiêu.

Tóm lại, bạn sẽ cần học cách tư duy như một con cáo. Một nhà dự báo “ranh như cáo” sẽ nhận ra các hạn chế trong cách đánh giá của con người khi dự báo về tiến trình của thế giới. Nhờ hiểu rõ những hạn chế trên, bạn sẽ dự báo chính xác hơn đôi chút.

§3. Tôi chỉ quan tâm đến thắng và thua

Đội Red Sox đang trong tâm trạng rất tồi tệ. Họ vừa trở về từ New York, nơi ghi dấu cả ba trận toàn thua của họ trong vòng đấu cuối tuần trước kình địch Yankees, đồng thời chấm dứt cơ hội đăng quang Giải Vô địch Mỹ khu vực miền Đông năm 2009. Với chỉ 7 trận đấu còn lại trong mùa giải chính thức, gần như chắc chắn Red Sox sẽ phải tham gia vòng đấu quyết định với tư cách đội dự bị của Giải Vô địch[17]. Tuy nhiên, đó không phải điều ban tổ chức mong muốn khi mùa giải kết thúc. Các nghiên cứu thống kê cho thấy một đội bóng khi kết thúc mùa giải chính thức sẽ không phải chịu áp lực về thành tích trong vòng đấu quyết định; nhưng với Red Sox, họ đang dần cảm thấy đây không phải năm của mình.

Tôi đến sân Fenway Park cốt để tiếp chuyện một người: Dustin Pedroia, ngôi sao chốt gôn hai của đội Red Sox. Kể từ năm 2006, Pedroia đã trở thành một trong những cầu thủ yêu thích của tôi, khi PECOTA – phần mềm dự báo tôi phát triển dành cho ban soạn thảo bộ Tiềm năng Bóng chày (Baseball Prospectus) – đã tiên đoán anh sẽ trở thành một trong những tuyển thủ bóng chày xuất sắc nhất. Dự báo của PECOTA đã vạch rõ thế đối nghịch với quan điểm của không ít tuyển trạch viên, những người không thừa nhận Pedroia vì anh “không có tài năng thật sự,” chê bai vóc người thấp bé và cú ném cong của anh, đồng thời kết luận rằng anh chỉ là một cầu thủ thứ yếu. Trong khi PECOTA xếp Pedroia đứng thứ tư trong số các tài năng bóng chày xuất sắc nhất năm 2006, thì tạp chí Baseball America, vốn luôn xem trọng ý kiến của các tuyển trạch viên, lại kéo anh xuống hạng 77. Ngoài ra, còn có các báo cáo tiêu biểu như sau (do Keith Law của đài ESPN công bố trước thềm mùa giải mới):

“Dustin Pedroia không có sức mạnh lẫn tốc độ vung gậy để đập chắc một đường ném trong giải nhà nghề. Nếu tiếp tục duy trì tỷ lệ đập trúng 0,26 hoặc tương đương, anh ta sẽ là kẻ hữu dụng và trong tương lai có thể là cầu thủ dự phòng ở sân trong nếu bỏ được thói quen choán chỗ chốt gôn ba và chốt trung lộ.”

Law đã công bố nhận định trên vào ngày 12 năm 5 năm 2007, thời điểm Pedroia đạt tỷ lệ đập trúng 0,247 và chỉ có một cú ăn điểm trực tiếp (home run). Thật lòng mà nói, niềm tin của tôi cũng phai nhạt dần; tôi đã chứng kiến hầu hết các cú đập của anh và có vẻ như Pedroia luôn bị khuất phục tại điểm phát bóng[18].

Như để chứng minh sự sai lầm của những kẻ hoài nghi, Pedroia bắt đầu nhắm đập các quả bóng một cách không thương tiếc. Trong chuỗi 15 trận đấu tiếp theo, anh đã đạt tỷ lệ đập trúng gây sốc: 0,472 và khiến cho chỉ số đập bình quân – vốn đã tụt xuống 0,158 từ tháng 4 – tăng vọt lên 0,336.

Đến tháng 7 năm đó (hai tháng sau báo cáo của Law), Pedroia đã lọt vào đội hình Toàn sao của Giải Vô địch Mỹ. Đến tháng 10, anh tiếp tục giúp đội Red Sox giành chức vô địch quốc gia (World Series), lần thứ hai kể từ năm 1918. Và đến tháng 11, anh đã được vinh danh là Tân binh của năm. Mùa giải sau ở tuổi 24, anh đã đoạt giải Cầu thủ Xuất sắc nhất với màn trình diễn ấn tượng nhất trong Giải Vô địch Mỹ. Tay chốt sân trong dự phòng Pedroia đã là của quá khứ; giờ đây, anh là một siêu sao. Các tuyển trạch viên đã đánh giá thấp anh một cách nghiêm trọng.

Tôi đến sân Fenway chính vì muốn tìm hiểu điều gì đã khiến anh vụt sáng như thế. Tôi đã chuẩn bị một danh sách câu hỏi và đội Red Sox cũng sắp xếp giúp tôi có một giấy ủy nhiệm dành cho báo chí, đồng thời cho phép tôi được vào trong sân đấu. Tôi biết chuyện này không hề dễ dàng. Sân đấu của một đội tranh giải nhà nghề – vốn được các cầu thủ xem như thánh đường của họ – không phải là nơi thích hợp nhất để tiến hành một cuộc phỏng vấn. Red Sox đang cố gượng dậy sau một kỳ cuối tuần thất bại ê chề, họ hẳn rất tức tối và căng thẳng.

Trong lúc quan sát Pedroia tập dượt ở sân trong, bắt những cú ném của Kevin Youkilis – tay chốt gôn ba thô kệch của đội – và trả bóng cho tay chốt gôn một mới gia nhập, Casey Kotchman, tôi chợt nhận thấy điều gì đó rất khác ở anh. Động tác của Pedroia rất chính xác, trong khi Youkilis vấp lỗi trong một số lượt ném và Kotchman dường như đang phân tâm. Nhưng chủ yếu là thái độ của anh: Pedroia vung bóng khắp sân và tỏ ra khó chịu mỗi khi nhận thấy sự thiếu tập trung từ các đồng đội của mình.

Sau 15 phút tập dượt, đội Red Sox nhường sân trong cho Toronto Blue Jays, đối thủ của họ tối hôm đó. Pedroia bước ngang qua khi tôi đứng cạnh gôn một, chỉ cách khu kỹ thuật của Red Sox vài thước. Các tuyển trạch viên đã đúng về tầm vóc của anh: Pedroia chỉ cao đúng 1m75 – tương đương chiều cao của tôi nếu làm tròn – nhưng tôi vẫn nhỉnh hơn anh chừng nửa tấc. Họ cũng đúng về vẻ ngoài kém lực lưỡng của anh. Bị hói khi mới 25 tuổi, râu dưới cằm Pedroia thậm chí còn rậm hơn tóc trên đầu và tôi có thể trông thấy ngấn mỡ nhỏ hằn bên ngoài bộ đồng phục trắng của anh. Nếu bắt gặp Pedroia trên đường, bạn có thể nhầm anh với tay cho thuê băng đĩa nào đó.

Pedroia tiến về phía khu kỹ thuật và ngồi riêng một góc. Bởi đây có lẽ là thời điểm thích hợp nhất để bắt chuyện với anh, nên tôi đã thu hết can đảm.

“Chào Dustin, tôi xin anh một phút được không?”

Pedroia ngắm tôi với vẻ nghi hoặc trong vài giây, rồi đáp (với điệu bộ trịch thượng nhất có thể và mỗi trọng âm đều được nhấn mạnh): “Không được. Tôi đang dồn sức chuẩn bị cho trận đấu lớn ở giải vô địch.”

Tôi đành quanh quẩn trong sân vài phút, cố gắng lấy lại chút thể diện trước khi thong dong tiến về khu vực truyền thông để theo dõi trận đấu.

Ngày hôm sau, khi giấy ủy nhiệm hết hạn và phải quay lại New York, tôi đã giao lại sứ mệnh trinh sát cho David Laurila – đồng nghiệp cũ của tôi tại Baseball Prospectus, đồng thời là một phóng viên kỳ cựu – hòng khai thác chút thông tin hữu ích từ Pedroia. Nhưng Pedroia cũng rất kiệm lời và chỉ ném cho Laurila một câu nói nhạt thếch mà khó ai có thể hình dung được. “Anh biết không? Tôi là kiểu người chẳng quan tâm đến số liệu hay thống kê,” anh nói với Laurila. “Tôi chỉ quan tâm đến W (win) và L (lose). Chỉ thắng và thua. Những thứ khác với tôi đều vô nghĩa.”

Pedroia đã học được lối nói rập khuôn này sau khi lao vào đủ món rắc rối do xa rời định hướng chung của tập thể. Hệt như khi anh gọi quê nhà Woodland, California của mình là “đống rác.” “Các người có thể dẫn lại câu đó,” Pedroia nói với tạp chí Boston, “tôi cóc quan tâm.”

Vâng. Anh ta cóc quan tâm. Tôi buộc phải thừa nhận rằng nếu không sở hữu tác phong ấy, Pedroia có lẽ đã để các báo cáo tuyển trạch choán hết tâm trí và chẳng bao giờ có được những trận cầu đỉnh cao.

Xây dựng hệ thống dự báo trong bóng chày

Tôi đã vô cùng hâm mộ bóng chày – và các thống kê về nó. Năm 1984, đội bóng quê nhà của tôi, Detroit Tigers, đã lên ngôi vô địch quốc gia khi tôi 6 tuổi. Là một thần đồng toán học chuyên gây phiền toái, tôi đã bị cuốn vào tất cả những con số trong trận đấu, mua tấm thẻ bóng chày đầu tiên khi lên 7, đọc cuốn Elias Baseball Analyst (tạm dịch: Phân tích Bóng chày Elias) năm 10 tuổi và bắt đầu có những thống kê riêng ở tuổi 12. (Thật đúng đắn khi kết luận rằng tay chốt sân trong vô danh Tim Naehring của đội Red Sox là một trong những cầu thủ xuất sắc nhất.)

Tuy nhiên, niềm hứng thú của tôi chỉ lên đến cao trào vào năm 2002. Khi đó, Michael Lewis đang bận rộn viết cuốn Quả bóng tiền, tác phẩm ăn khách ghi chép lại sự trỗi dậy của đội bóng Oakland Athletics cùng vị giám đốc điều hành am tường về thống kê của họ, Billy Beane. Bill James, người 25 năm trước đã mở ra thời hoàng kim cho hệ quy chiếu Saber (Sabermetric)[19] nhờ xuất bản cuốn sách nhan đề: The Bill James Baseball Abstract (tạm dịch: Lý thuyết bóng chày của Bill James), đã nhanh chóng được Red Sox mời làm cố vấn. Ám ảnh thiếu lành mạnh về thống kê bóng chày như đã vượt quá giới hạn một sở thích – và thật tình cờ, đó cũng là lúc tôi tìm kiếm một công việc mới.

Hai năm sau khi rời đại học, tôi chuyển đến sống tại Chicago và làm việc như một cố vấn định giá giao dịch cho Công ty Kiểm toán KPMG. Công việc không đến nỗi tệ. Cấp trên và các đồng nghiệp của tôi rất thân thiện và chuyên nghiệp. Lương bổng minh bạch và tôi cảm thấy khá an tâm.

Tuy nhiên, tham vấn cho một công ty định giá nhà máy điện thoại di động của họ tại Malaysia để tối thiểu chi phí thuế, hay đáp một chuyến bay lúc 6 giờ sáng đến St. Louis để định giá hợp đồng cho một doanh nghiệp than vốn không phải điều tôi hình dung về một công việc hào hứng. Nó quá an toàn, quá thận trọng và quá rập khuôn đối với một thanh niên 24 tuổi năng động và khiến tôi chán ngấy. Tuy nhiên, điểm thuận lợi là tôi có rất nhiều thời gian rỗi. Do đó vào những giờ trống, tôi đã bắt đầu lập nên một bảng tính đầy màu sắc và tràn ngập số liệu thống kê về bóng chày, thứ sau này sẽ trở thành nền tảng cho mô hình PECOTA.

Thời đại học, tôi đã bắt đầu nghiền ngẫm ấn bản Baseball Prospectus (tạm dịch: Tiềm năng Bóng chày) được phát hành thường niên. Bộ sách này được Gary Huckabay khởi xướng từ năm 1996 – ông chính là gã tóc đỏ sôi nổi đã thuê một nhóm tác giả từ trang thảo luận tin tức rec.sport.baseball thuở sơ khai, sau đó vươn lên dẫn đầu trong lĩnh vực phân tích thống kê thể thao. Huckabay đã đánh hơi thấy thời cơ trên thị trường: Bill James đã ngưng xuất bản bộ Lý thuyết từ năm 1988 và hầu hết mọi tác phẩm cố gắng thế chỗ nó đều không đủ xuất sắc, hoặc phải ngưng lại do cuộc đình công kéo dài trong giới bóng chày từ năm 1994 đến 1995. Ấn bản Tiềm năng Bóng chày đầu tiên (phát hành năm 1996) đã được sao thêm một bản qua máy in laser, tình cờ bỏ sót chương về đội St. Louis Cardinals và chỉ bán được 75 cuốn. Nhưng sau đó, cuốn sách đã nhanh chóng nhận được sự ủng hộ từ độc giả, với doanh số hàng năm tăng theo cấp số nhân.

Tiềm năng Bóng chày là ước mơ thuở thiếu thời của một kẻ nghiện thống kê. Cuốn sách bao gồm hàng tập số và số, không chỉ xoay quanh các cầu thủ thuộc giải nhà nghề mà còn bao gồm cả các tài năng từ giải hạng thấp – những người đạt thành tích “tương đương” cấp độ của giải nhà nghề. Lối viết của sách khá sắc bén, đôi chỗ thâm thúy khó hiểu, dày đặc các nguồn tham khảo từ Simpsons, những mẩu chuyện vui về các bộ phim khiêu dâm thời thập niên 1980 và cả những câu chuyện châm biếm bên lề về các giám đốc điều hành ít được yêu mến nhất trong nhóm.

Tuy nhiên, nội dung quan trọng nhất vẫn là các dự báo về thành tích thi đấu của mỗi cầu thủ trong mùa giải tiếp theo – dựa trên hệ thống dự báo Vladimir của Huckabay. Có vẻ như hệ thống này là bước phát triển kế tiếp từ cuộc cách mạng do James khởi xướng.

Một hệ thống dự báo tốt về bóng chày phải hoàn thành tốt ba nhiệm vụ cơ bản sau:

Nắm được bối cảnh từ số liệu thống kê của cầu thủ.

Phân biệt giữa kỹ năng và may mắn.

Tìm hiểu thành tích của một cầu thủ sẽ tiến triển ra sao theo độ tuổi – hay còn gọi là đường cong lão hóa.

Nhiệm vụ đầu tiên tương đối đơn giản. Bóng chày là môn thể thao đặc trưng theo kiểu Mỹ, luôn được chơi trên sân đấu với kích thước không theo quy chuẩn. Bạn sẽ dễ dàng đạt chỉ số đập trúng bình quân cao hơn nếu chơi ở sân Fenway Park kín gió và vuông vắn, với các đường biên khít với hệ thống đường bộ New England và bao quanh bởi một vòng hào đỗ xe. Thông qua quan sát cách các cầu thủ thi đấu trên sân nhà và sân khách, chúng ta có thể phát triển các “hệ số sân đấu” nhằm tính toán mức độ khó khăn họ phải đối mặt (chẳng hạn, Fred Lynn – cầu thủ xuất sắc nhất [MVP] của Red Sox trong thập niên 1970 – đã đạt tỷ lệ đập trúng bóng 0,347 trên sân Fenway Park trong suốt sự nghiệp, nhưng chỉ số này của ông trên các sân vận động khác chỉ là 0,264). Tương tự, thông qua quan sát diễn biến khi các cầu thủ chuyển từ Giải Quốc gia sang Giải Vô địch Mỹ, chúng ta có thể nhận xét sơ giải đấu nào tốt hơn và đánh giá được sức cạnh tranh ở một cầu thủ.

Tập dữ liệu phong phú nhất thế giới

Nhiệm vụ thứ hai – phân biệt giữa kỹ năng và may mắn – đòi hỏi nhiều công sức hơn. Bóng chày là môn thể thao được thiết kế sao cho may mắn sẽ chiếm ưu thế trong ngắn hạn: ngay đến những đội xuất sắc nhất cũng thất bại trong 1/3 số trận đấu của họ và thậm chí những tay đập cừ khôi nhất cũng không thể chiếm gôn ba lần trong mỗi năm lượt đánh. Đôi lúc, may mắn sẽ che khuất trình độ kỹ năng thật sự của một cầu thủ suốt trong cả năm thi đấu. Trong một mùa giải nhất định, một cầu thủ có tỷ lệ đập trúng thực tế 0,275 sẽ có khoảng 10% cơ may đạt tỷ lệ 0,3, cũng như 10% khả năng đạt tỷ lệ 0,25 nếu đơn thuần dựa vào may mắn.

Một hệ thống dự báo được xây dựng tốt có thể lọc ra những số liệu thống kê bị tác động nhiều hơn bởi yếu tố may mắn. Chẳng hạn, tỷ lệ đập bình quân sẽ dễ dao động hơn tỷ lệ ăn điểm trực tiếp. Đối với các tay ném, điều này còn quan trọng hơn gấp bội, vì số liệu của họ luôn khét tiếng là thiếu nhất quán. Nếu bạn muốn dự đoán thành tích thắng-thua của một tay ném, hãy xem xét số lần họ loại bỏ đối phương hoặc thả cho đối phương chiếm gôn. Chúng sẽ cung cấp nhiều thông tin hơn số liệu thắng thua của họ trong mùa giải trước, vì dữ liệu cũ luôn nhất quán hơn rất nhiều từ năm này sang năm khác.

Cũng như trong mọi tiến trình lập công thức dự báo, mục đích của tay ném chính là loại bỏ căn nguyên gốc rễ: ném loại các tay đập sẽ ngăn được họ chiếm gôn, ngăn họ chiếm gôn sẽ ngăn được họ ghi điểm, ngăn họ ghi điểm sẽ ngăn được họ giành chiến thắng. Tuy nhiên, bạn càng tiến xa bao nhiêu, hệ thống sẽ càng bị nhiễu loạn. Thành tích thắng-thua của một tay ném còn chịu ảnh hưởng bởi số điểm ghi được của hàng công trong đội – yếu tố mà anh ta thực chất không thể kiểm soát dù có ném tốt ra sao. Năm 2009, Felix Hernandez, tay ném ngôi sao của đội Seattle Mariners, đã đạt hiệu số thắng-thua 19-5; nhưng tỷ lệ này trong năm 2010 chỉ còn 13-12, dù anh đều ném cật lực trong cả hai mùa giải. Bởi năm đó, Mariners đã sở hữu vài tay đập kém cỏi chưa từng thấy.

Những trường hợp như trên hoàn toàn không hiếm gặp và thường sẽ xuất hiện nếu bạn thật sự bỏ công sức phân loại hết dữ liệu. Có thể nói, bóng chày đã cung cấp cho chúng ta một tập dữ liệu phong phú nhất trên thế giới: hầu như tất cả những gì từng xảy ra trên sân cỏ nhà nghề trong 140 năm qua đều được ghi chép nghiêm túc và chính xác, với hàng trăm cầu thủ thi đấu tại các giải bóng lớn mỗi năm. Trong khi đó, tuy bóng chày là môn thể thao đồng đội, nhưng nó lại tiếp diễn rất có trình tự: các tay ném thay phiên nhau bước lên bục, các tay đập lần lượt vào điểm phát bóng theo thứ tự đập đã đăng ký và họ cũng rất có trách nhiệm đối với số liệu thống kê của chính mình[20]. Có khá ít vấn đề mang tính phức tạp hoặc khó lường và chúng ta sẽ dễ dàng nhận ra thuyết nhân quả.

Điều đó giúp công việc của một nhà dự báo bóng chày trở nên nhẹ nhàng. Thông thường, một giả thiết có thể được kiểm chứng theo kinh nghiệm và được xác nhận hoặc bác bỏ với mức độ thỏa đáng cao về mặt thống kê. Trong lĩnh vực dự báo về kinh tế hoặc chính trị, với nguồn dữ liệu sơ sài hơn rất nhiều – cứ 4 năm lại có một kỳ bầu cử tổng thống, nhưng lại không có đến vài trăm dữ liệu mới được cập nhật thường niên – bạn sẽ không biết đến sự xa xỉ như thế và dự báo của bạn nhiều khả năng sẽ chệch hướng.

Chú ý đường cong lão hóa

Tuy nhiên, toàn bộ phương pháp trên đều giả định rằng trình độ kỹ năng của một cầu thủ sẽ luôn giữ nguyên qua các năm – rằng chỉ cần tách biệt được tín hiệu khỏi độ nhiễu, chúng ta sẽ biết mọi điều cần biết. Nhưng trên thực tế, kỹ năng của một cầu thủ luôn trong trạng thái biến động và đây chính là thách thức.

Thông qua xem xét số liệu thống kê từ hàng nghìn cầu thủ, James đã phát hiện một cầu thủ điển hình sẽ tiếp tục cải thiện thành tích cho đến cuối độ tuổi 20. Lúc này, kỹ năng của anh ta sẽ bắt đầu hao mòn, đặc biệt khi đến tầm 35 tuổi. Từ đó, James đã cho ra đời một trong những phát minh quan trọng nhất của ông gọi là đường cong lão hóa.

Các vận động viên thể dục Olympic đạt đến đỉnh cao ở tuổi thiếu niên của họ; thời hoàng kim của các nhà thơ là tuổi 20, còn với kiện tướng cờ vua là độ 30. Tứ tuần là độ tuổi sung sức nhất của các nhà kinh tế học ứng dụng, và niên kỷ trung bình của một CEO tập đoàn thuộc nhóm Fortune 500 là 55. Còn với cầu thủ bóng chày, James cho rằng họ sẽ đạt đến độ chín khi 27 tuổi. Trong số 50 nhân vật đoạt giải MVP từ năm 1985 đến 2009, có 60% đang trong độ tuổi từ 25 đến 29 và 20% vào đúng 27 tuổi. Đây chính là thời điểm mà sự kết hợp giữa các đặc điểm thể chất và tinh thần cần thiết cho sự nghiệp thi đấu dường như đã đạt đến độ cân bằng hoàn hảo nhất.

Hình 3-1: Đường cong lão hóa của một tay đập

Khái niệm “đường cong lão hóa” đáng ra đã là hình mẫu vô cùng giá trị đối với bất kỳ nhóm nghiên cứu nào, từng xem qua công trình của James. Theo nguyên tắc hợp đồng trong môn bóng chày, các cầu thủ sẽ không thể tự do đàm phán chuyển nhượng cho đến gần cuối sự nghiệp – sau khi chơi trọn ít nhất 6 mùa giải nhà nghề (trước đó, họ sẽ thuộc sở hữu độc quyền của câu lạc bộ chiêu mộ và không thể đòi hỏi một mức giá đầy đủ trên thị trường chuyển nhượng). Do một tân binh điển hình chỉ bắt đầu tham gia các giải đấu lớn từ năm 23 hoặc 24 tuổi, anh ta sẽ không thể trở thành cầu thủ tự do trước tuổi 30 – ngay thời điểm phong độ đỉnh cao vừa trôi qua. Các đội bóng tiêu tốn hàng núi đô-la phí bảo hiểm cho những cầu thủ tự do hẳn đã kỳ vọng rằng ở tuổi 30, họ sẽ tái lập thành tích từng đạt được khi đang độ 20. Song trên thực tế, phong độ của họ thường sẽ giảm sút và do hợp đồng Giải Bóng chày Nhà nghề đã được bảo đảm, các đội bóng trên sẽ chẳng còn trông cậy được gì.

Thế nhưng, đường cong lão hóa của James đã vẽ nên một bức tranh quá êm ả. Lẽ tất nhiên, một cầu thủ bình thường có thể đạt đến đỉnh cao ở tuổi 27. Song, bất kỳ ai phải trả cho họ khoản phí in ở mặt sau các tấm thẻ bóng chày đều có thể tuyên bố với bạn rằng các cầu thủ sẽ xuống dốc theo nhịp độ rất khác nhau. Bob Horner, tay chốt gôn ba của đội Atlanta Braves thập niên 1980, đã đoạt giải Tân binh của Năm khi mới 20 tuổi và lọt vào đột hình Toàn sao khi 24 tuổi. Thời điểm đó, giả thiết được đồng tình nhất chính là ông sẽ gia nhập Ngôi đền của những Tượng đài. Nhưng đến tuổi 30, do bị chấn thương cản trở và khờ dại đầu quân cho đội Yakult Swallows thuộc Giải Vô địch Nhật Bản, ông đã hoàn toàn bật bãi khỏi giới bóng chày. Trong khi đó, trước năm 27 tuổi, Edgar Martinez vĩ đại của đội Seattle Mariners từng không có sự nghiệp ổn định ở các giải đấu lớn. Tuy nhiên, ông lại là một quả bom nổ chậm, khi trải qua những năm tháng vàng son nhất sự nghiệp ở độ tuổi 30 và dẫn đầu danh sách dội bom (RBI – run batted in) của cả giải đấu khi bước sang tuổi 40.

Tuy Horner và Martinez có thể là những trường hợp ngoại lệ, nhưng các cầu thủ cũng rất hiếm khi phát triển theo đúng mẫu hình mượt của đường cong lão hóa. Trái lại, đồ thị sẽ xuất hiện trạng thái cân bằng ngắt quãng, với các đỉnh và đáy lởm chởm như răng cưa.

Các đường cong trên thực tế thường bị nhiễu – đúng hơn là rất nhiễu (xem hình 3-2). Nếu chỉ xét ở mức trung bình, chúng sẽ tạo nên một mẫu hình khá mượt. Thế nhưng, giống như một gia đình có 1,7 đứa con, mức trung bình chỉ là số liệu trừu tượng. Theo lý giải của Gary Huckabay, có lẽ đường cong của James đã không xử lý được tín hiệu nào đó lẫn trong độ nhiễu. Có lẽ các cầu thủ thi đấu ở những vị trí đòi hỏi nhiều thể lực sẽ sớm giảm sút kỹ năng hơn những ai chơi ở cánh phải. Và có lẽ các cầu thủ thi đấu toàn diện hơn sẽ có thể kỳ vọng về một sự nghiệp lâu dài hơn những ai chỉ mạnh ở một hoặc hai kỹ năng.

Hình 3-2: Mẫu hình nhiễu của đường lão hóa từ các tay đập khác nhau

Hệ thống của Huckabay đã đưa ra giả thiết về 26 đường cong lão hóa khác nhau, trong đó mỗi đường sẽ ứng với một kiểu cầu thủ. Nếu Huckabay chính xác, bạn có thể đánh giá đường cong nào khớp với cầu thủ nào và từ đó dự báo sự nghiệp của họ sẽ diễn tiến ra sao. Nếu một cầu thủ theo chân Bob Horner, anh ta sẽ sớm đạt đến đỉnh cao và nhanh chóng giảm sút phong độ. Còn nếu giống với Martinez, thời vàng son của anh ta sẽ đến chậm hơn.

Tuy hệ thống Vladimir của Huckabay rất kiên định với một số dự báo, nhưng rốt cuộc, nó cũng chẳng chính xác hơn hình thức dự báo chậm-mà-chắc của James là bao – với một đường cong lão hóa áp dụng cho mọi cầu thủ. Vấn đề chính là: Huckabay chỉ tùy ý tổng hợp nên số lượng 26 mẫu cầu thủ và sẽ cần đến phương pháp khoa học khá tinh diệu để xác định xem một cầu thủ thuộc nhóm nào.

Tuy nhiên, mỗi cầu thủ sẽ phải thành thục một loạt các kỹ năng về thể chất lẫn tinh thần để có thể chơi bóng ở hạng ưu như: trí nhớ cơ bắp, sức mạnh thể lực, khả năng phối hợp giữa tay và mắt, tốc độ đập bóng, khả năng nhận ra đường ném cùng sức mạnh ý chí để giữ tập trung khi toàn đội xuống tinh thần. Quan niệm về các đường cong lão hóa khác nhau của Vladimir có vẻ ăn khớp một cách tự nhiên hơn với bản chất phức tạp cố hữu trong thành tích của con người. Khi phát triển mô hình PECOTA, tôi đã cố vay mượn một số yếu tố từ Huckabay và Bill James.

Trong cuốn Baseball Abstract (tạm dịch: Bản tóm tắt Bóng chày) xuất bản năm 1986, James đã giới thiệu một khái niệm mang tên “điểm số tương đồng”. Đúng như tên gọi, chúng được lập ra nhằm đánh giá mức độ tương đồng về mặt thống kê trong số liệu về sự nghiệp thi đấu giữa hai cầu thủ bóng chày bất kỳ. Khái niệm này tương đối đơn giản. Trước tiên, ta sẽ ấn định sẵn 1.000 điểm đối với mỗi nhóm hai cầu thủ và trừ dần số điểm mỗi khi giữa họ xuất hiện sự khác biệt. Các cầu thủ có nét tương đồng lớn có thể duy trì số điểm từ 950 đến 975, nhưng rồi các điểm khác biệt sẽ nhanh chóng tăng dần.

Điểm số tương đồng sẽ khiến bất kỳ ai có vốn hiểu biết tương đối về lịch sử bóng chày cực kỳ hài lòng. Thay vì trân trân nhìn số liệu cầu thủ trong vô nghĩa, họ sẽ cảm giác được chút bối cảnh lịch sử. Chẳng hạn, số liệu của Pedroia trong suốt năm 25 tuổi khá giống với của Rod Carew, vĩ nhân người Panama từng dẫn dắt đội Minnesota Twins trong thập niên 1970 hay Charlie Gehringer, ngôi sao của Tigers thời Suy thoái.

James đã chủ ý thiết lập các điểm số tương đồng của ông theo hướng đối chiếu với quá khứ – điển hình như phân tích xem số liệu của một cầu thủ phù hợp với những tượng đài được vinh danh ra sao. Nếu bạn đang cố gắng chứng minh rằng cầu thủ ưa thích của bạn xứng đáng thuộc về Cooperstown (nơi tôn vinh những danh thủ kỳ cựu trong giới bóng chày Mỹ), và quan sát thấy 9/10 cầu thủ có số liệu tương tự đã nằm trong danh sách, thì bạn đã có cho mình một lý lẽ đủ sức thuyết phục.

Thế nhưng, chẳng phải điểm số tương đồng cũng có thể dùng để dự báo hay sao? Giả sử, nếu chúng ta xác định được 100 cầu thủ có nhiều nét tương đồng nhất với Pedroia ở cùng độ tuổi, thì liệu thành tích của họ khi đã qua thời kỳ ổn định trong sự nghiệp có tiết lộ cho chúng ta điều gì đó về khả năng phát triển của Pedroia hay không?

Đây chính là ý tưởng tôi bắt tay vào khảo nghiệm – và nhờ thế đã phát triển nên PECOTA trong những tháng ngày dằng dặc tại KPMG năm 2002. Nó có dạng một bảng Excel khổng lồ và nhiều màu sắc – thật tình cờ vì Excel là một trong những công cụ chính tôi sử dụng hàng ngày tại KPMG (mỗi khi các sếp của tôi dạo ngang qua, họ lại tưởng rằng tôi đang cần mẫn thao tác trên một mô hình hết sức tinh vi dành cho vị khách hàng nào đó).

Cuối cùng, nhờ chắt chiu chừng một đến hai giờ công nhàn rỗi mỗi ngày, cộng với chút thời gian làm việc buổi tối, tôi đã lập nên một cơ sở dữ liệu bao gồm 10.000 mùa bóng, (mỗi mùa ứng với một cầu thủ, và bao gồm mọi mùa giải nhà nghề từ Thế chiến II trở đi) cũng như một thuật toán nhằm so sánh giữa các cầu thủ với nhau. Thuật toán này thậm chí còn công phu hơn của James, với mục tiêu tận dụng hết lợi thế từ tập dữ liệu cực kỳ phong phú trong giới bóng chày. Nó áp dụng một phương pháp so sánh khác đối với mỗi nhóm cầu thủ – về mặt kỹ thuật, đây gọi là phương pháp phân tích từ đối tượng gần nhất. Nó cũng xem xét nhiều yếu tố đa dạng hơn – điển hình như chiều cao và cân nặng của cầu thủ, những thông số vốn quen thuộc hơn với giới tuyển trạch.

Giống như hệ thống của Huckabay, PECOTA cũng cho thấy các tuýp cầu thủ khác nhau có khả năng sẽ “lão hóa” theo những hướng khác nhau. Nhưng nó không hề trói buộc chúng vào 26 đường cong phát triển. Thay vì thế, nó cho phép khả năng này xảy ra tự nhiên bằng cách xác định một nhóm các cầu thủ có thể so sánh với nhau tại một điểm nào đó trong “thiên hà” số liệu về bóng chày. Chẳng hạn, nếu quả thực có một số lượng bất thường các cầu thủ giống với Dustin Pedroia bỗng trở thành những tay đập cừ khôi ở giải nhà nghề, thì rất có thể chúng sẽ nói lên điều gì đó về cơ hội thành công của Pedroia.

Tuy nhiên, nhóm các đối tượng có nhiều nét tương đồng nhất với một cầu thủ thường sẽ rất ô hợp. Lộ trình của các cầu thủ có số liệu tương đối giống nhau tại một thời điểm định sẵn trong sự nghiệp có thể rẽ sang những hướng khác xa nhau trong tương lai. Như đã đề cập, theo điểm số tương đồng do James tính toán, Pedroia được phát hiện có nét giống với Charlie Gehringer và Rod Carew, hai danh thủ có sự nghiệp lâu dài và lừng lẫy đã được tôn vinh trong Nhà vinh danh. Tuy nhiên, vào thời điểm đó, số liệu của Pedroia còn giống với Jose Vidro, một tay chốt gôn hai tầm thường của đội Montreal Expos.

Những khác biệt nói trên có thể tạo khoảng cách rất xa nếu xét đến các cầu thủ thuộc giải thanh niên. Năm 2009, khi PECOTA xác định nhóm các cầu thủ tương đồng nhất với Jason Heyward – khi đó là một tài năng 19 tuổi thuộc hệ thống đào tạo của Atlanta Braves – bạn sẽ tìm thấy mọi đối tượng từ một huyền thoại được vinh danh cho đến nạn nhân bị sát hại. Chipper Jones, người có mức tương đồng (với Heyward) xếp thứ hai, là ví dụ cho trường hợp đầu: ông là một trong những danh thủ vĩ đại nhất mọi thời ở Atlanta Braves, với 17 mùa giải giành ngôi vô địch, tỷ lệ đập trúng bóng 0,304 cùng hơn 450 cú ăn điểm trực tiếp trong suốt sự nghiệp. Mặt khác, Dernell Stenson cũng là một tài năng đầy triển vọng có nét giống với Heyward. Năm 2003, sau khi chơi trong một trận đấu thuộc giải thanh niên tại Arizona, anh đã bị trói, bị bắn và bị chính chiếc SUV của mình nghiến qua trong một vụ việc nhìn bề ngoài như một hành động bạo lực ngẫu nhiên.

Tất cả những nhân vật giống với Heyward đều là các vận động viên to lớn, khỏe mạnh và đa tài. Họ là những viên ngọc được sàng lọc kỹ lưỡng, với tài năng bộc lộ từ sớm trong các giải đấu thanh niên. Tuy nhiên, tiền đồ của họ lại hoàn toàn khác nhau. Điểm đột phá của PECOTA chính là thừa nhận sự thật đó – bằng cách mở ra một phạm vi các kết quả khả dĩ dành cho mỗi cầu thủ thông qua các trường hợp tiền lệ có điểm tương đồng với họ: về bản chất, chúng bao gồm những kịch bản tươi sáng nhất, tồi tệ nhất hoặc nhiều khả năng xảy ra nhất. Một chuỗi kết quả vô tận có thể (và nhất định sẽ) xuất hiện nếu chúng ta cố gắng dự đoán chính xác thành tích của một con người.

Cho đến nay, sự nghiệp của Heyward đã trải qua nhiều thăng trầm. Sau năm 2009 rực rỡ khi được vinh danh là Cầu thủ Giải Trẻ của Năm, anh đã ghi được 8 cú ăn điểm trực tiếp trong 30 trận đấu đầu tiên ở giải nhà nghề, ra mắt thành công trong màu áo đội Braves và lọt vào đội hình Toàn sao – một thành tích vượt quá mọi sự kỳ vọng. Thế nhưng, mùa giải thứ hai vào năm 2011 lại khó khăn hơn hẳn, anh chỉ đạt tỷ lệ đập trúng 0,227. Một hệ thống dự báo thống kê tốt sẽ tìm ra lý do để lạc quan sau kết quả mùa bóng năm 2011 của Heyward. Về cơ bản, ngoài tỷ lệ đập bình quân, số liệu của anh vẫn giữ nguyên; trong khi tỷ lệ đập bình quân lại phụ thuộc nhiều vào yếu tố may mắn hơn các số liệu khác.

Song, liệu chỉ số thống kê có thể tiết lộ mọi điều bạn muốn biết về một cầu thủ? 10 năm về trước, đây chính là chủ đề sôi sục nhất trong giới bóng chày.

Chúng ta có thể hòa thuận với nhau không?

Luận điểm nhiều tì vết nhưng rất đáng ghi nhận của cuốn sách Quả bóng tiền chính là câu chuyện kể về mối xung đột giữa hai trường phái đối địch – các “chuyên gia số liệu” và các “tuyển trạch viên” – xoay quanh những khuôn mẫu khác nhau được mỗi bên áp dụng nhằm đánh giá thành tích của cầu thủ (tất nhiên, với chuyên gia số liệu là những con số thống kê, còn với tuyển trạch viên là các “công cụ”).

Năm 2003, khi Quả bóng tiền được xuất bản, độc giả của Michael Lewis đáng ra đã không sai lầm mà vướng vào oán thù giữa hai phe phái (bản thân cuốn sách có lẽ cũng bao hàm trong đó đôi chút thù địch). Năm đó, khi tham dự Đại hội Mùa đông của giới bóng chày tại New Orleans Marriott, tôi có cảm giác như mình đang quay lại thời trung học. Một bên là những tay vạm vỡ đôi lúc bị bắt gặp đang nhấp whiskey và trao đổi vài mẩu chuyện chinh chiến cũ rích tại quầy bar của khách sạn. Thông thường, họ sẽ giấu mình trong phòng và đàm phán chuyển nhượng với một người khác. Họ là những kẻ sống nhờ bóng chày. Đa phần, khi đến 40 hoặc 50 tuổi, những cựu vận động viên này đã thanh toán hết nợ 20 đến 30 tuổi, với túi đựng máy tính xách tay và hàng xấp giấy đánh dấu đủ màu được trang bị đầy mình, loanh quanh ở tiền sảnh với hy vọng tóm được một tay vạm vỡ nào đó và nài xin anh ta một công việc. Hai bên không tiếp xúc nhiều với nhau và luôn xem nhau là những kẻ kiêu căng hoặc cổ hủ.

Nguồn cơn thật sự của mâu thuẫn có lẽ chính là các tay vạm vỡ đã nhận thấy đám mọt sách là mối đe dọa cho công việc của họ, do thường xuyên viện dẫn các khoản cắt xén có thật hoặc quan sát thấy trong ngân sách tuyển trạch làm bằng chứng. “Ngay lúc này đã có xung đột rồi,” Eddie Bane, Giám đốc uyển trạch từ đội Anaheim Angels đã phát biểu như thế với tạp chí Baseball America (Tạp chí Bóng chày Mỹ) ngay giữa một cuộc họp bàn tròn gay gắt, trong khuôn khổ hội nghị bàn về quyển Quả bóng tiền. “Nhiều kẻ hết thời trong số chúng tôi đã mất việc dù chúng tôi cảm thấy họ không đáng bị như thế. Có thể những khoản cắt xén đó là do chuyện tiền bạc hay nguyên nhân nào khác. Nhưng chúng ta không thể bỏ qua sự thật rằng đôi khi máy tính đã gây ra điều đó. Và dẫu sao chúng tôi cũng gửi lại rồi.”

Đến nay, vẫn chưa rõ có bao nhiêu đội trên thực tế đã cắt xén ngân sách tuyển trạch của họ. Toronto Blue Jays là một ví dụ và họ đã phải trả giá vì điều đó, với nguồn vốn dự chi nghèo nàn trải suốt từ năm 2002 đến năm 2005. Tuy nhiên, họ đã buộc phải cắt bớt ngân sách do động thái khác thường từ công ty mẹ, Rogers Communications – khi đó đang vật lộn với sự mất giá của đồng đô-la Canada – chứ không phải theo chủ ý Giám đốc điều hành J. P. Ricciardi, môn đệ của Beane.

Song, đã một thập kỷ trôi qua kể từ khi cuốn Quả bóng tiền được xuất bản và những cuộc xung đột nói trên cũng đã lụi tắt từ lâu. Thành công của đội Red Sox năm 2004, với danh hiệu vô địch quốc gia lần đầu tiên sau 86 năm nhờ áp dụng một phương pháp kết hợp – theo đó xem trọng cả số liệu thống kê lẫn kinh nghiệm tuyển trạch – có lẽ chính là chìa khóa để làm dịu tình trạng căng thẳng. Kể từ đó, các câu lạc bộ từng được xếp về phe “tuyển trạch” năm 2003 – như đội St. Louis Cardinals – đã áp dụng một phương pháp có tính phân tích hơn, đến nay đã trở thành một trong các câu lạc bộ cấp tiến nhất trong giới thể thao. Ngoài ra, các đội “thuần về số liệu” như Oakland A’s cũng tiến hành mở rộng thay vì thu hẹp ngân sách tuyển trạch của họ.

Cuộc suy thoái kinh tế kéo dài từ năm 2007 đến năm 2009 có lẽ đã thúc đẩy xa hơn nữa việc sử dụng các phương pháp phân tích. Tuy môn bóng chày đã chống chọi khá tốt trước cơn suy thoái, nhưng bỗng dưng, tất cả lại hóa thành các đội bóng theo học thuyết của Quả bóng tiền, với nhu cầu tận dụng nguồn ngân sách eo hẹp hiệu quả nhất có thể. Họ cũng chẳng phải kiếm đâu xa nguồn nhân công giá rẻ chuyên về số liệu: các cử nhân chuyên ngành kinh tế và khoa học máy tính từ Harvard và Yale, những người đáng ra đã nhắm đến một công việc 400.000 đô-la/năm trong ngành ngân hàng đầu tư, luôn sẵn sàng chuyển đến Tampa và Cleveland và làm việc hàng giờ với mức lương chỉ bằng 1/10 số đó. Một gã mọt sách tiêu tốn 40.000 đô-la một năm sẽ là khoản đầu tư an toàn hơn một cầu thủ tự do đáng giá 40 triệu đô-la, nhưng lại dễ xuống dốc khi chứng kiến thành tích của mình dần quay lại mức trung bình.

Thế nhưng, đây không phải là chiến thắng tuyệt đối dành cho giới thống kê. Nếu các chuyên gia số liệu chứng tỏ được giá trị của họ, thì các tuyển trạch viên cũng vậy.

PECOTA đối đầu tuyển trạch viên: tuyển trạch thắng

Ban đầu, PECOTA được xây dựng dựa trên Thuật toán Kiểm tra So sánh và Tối ưu hóa Tay ném theo Thực nghiệm (Pitcher Empirical Comparison and Optimization Test Algorithm): một cụm từ được chắp nối một cách vụng về để ghép thành tên họ của Bill Pecota, một tay chốt sân trong ít tên tuổi thuộc đội Kansas City Royals hồi thập niên 1980, nhưng sau đó đã trở thành bức tường gai kiên cố khi chuyển sang đội bóng yêu thích của tôi, Detroit Tigers[21].

Chương trình này vốn được xây dựng nhằm dự báo thành tích của các tay ném, chứ không phải các tay đập. Thành tích của các tay ném vẫn luôn khét tiếng là khó dự đoán, đến mức sau nhiều năm thử nghiệm với một hệ thống mang tên WFG, ban biên soạn bộ Tiềm năng Bóng chày đã phải đầu hàng và để mặc dự báo của họ trống trơn. Tôi đã nắm lấy cơ hội và giới thiệu PECOTA với Huckabay. Tôi cũng phần nào ngạc nhiên khi ông và Tiềm năng Bóng chày đã bị thuyết phục nhanh đến vậy, họ đề nghị mua PECOTA và đổi lại bằng cổ phần trong Tiềm năng Bóng chày, với điều kiện tôi phải phát triển một hệ thống tương tự cho các tay đập. Tôi chấp nhận lời đề nghị và tập thông tin dự báo đầu tiên của PECOTA đã được phát hành vào mùa đông kế tiếp, trong cuốn Tiềm năng Bóng chày năm 2003.

Khi mùa giải 2003 kết thúc, chúng tôi đã phát hiện PECOTA đạt hiệu suất tốt hơn đôi chút so với các hệ thống dự báo thương mại khác. Quả thực, trong mỗi năm từ 2003 đến 2008, hệ thống luôn cho kết quả ăn khớp hoặc chính xác hơn các mô hình cạnh tranh mỗi khi chúng tôi hoặc các bên khác tiến hành kiểm chứng, đồng thời đánh bại cả những đường dự kèo trên-dưới của Las Vegas (một kiểu đánh cược trong đó nhà cái đã dự báo trước tổng số điểm hai đội ghi được trong một trận đấu, và các con bạc sẽ đặt cược xem tổng tỷ số thực tế cao hơn hay thấp hơn). Một số thành công bất ngờ đã nâng cao danh tiếng của hệ thống. Đơn cử, năm 2007, PECOTA đã dự báo đội Chicago White Sox – chỉ hai năm sau khi họ đánh rơi danh hiệu vô địch quốc gia – sẽ kết thúc mùa giải với chỉ 72 trận thắng. Dự báo trên đã vấp phải vô số tràng hú hét công kích từ truyền thông Chicago và từ ban lãnh đạo đội White Sox. Song, kết quả hóa ra lại hoàn toàn chính xác, tỷ lệ thắng-thua của White Sox năm đó là 72-90.

Tuy nhiên, đến khoảng năm 2009, các hệ thống khác đã dần bắt kịp và đôi khi đánh bại PECOTA. Hệt như cách tôi vay mượn từ James và Huckabay, các nhà nghiên cứu khác cũng vay mượn một số phát kiến từ PECOTA, đồng thời thêm vào những đề xuất mới của riêng họ. Một số hệ thống hoạt động rất tốt. Nếu bạn xếp hạng các dự báo chính xác nhất hàng năm dựa trên kết quả dự báo thành tích của những cầu thủ nhà nghề, thì giờ đây, các hệ thống tiên tiến hơn thường sẽ nhỉnh hơn mô hình khác từ 1% đến 2%.

Mặc dù vậy, tôi lại quan tâm hơn đến một mục tiêu khác của PECOTA, đó là dự đoán thành tích của các cầu thủ thuộc giải trẻ như Pedroia. Nhiệm vụ này tiềm ẩn nhiều khó khăn hơn. Và do cho đến nay, có rất ít hệ thống dự báo về mảng này, nên đối thủ thật sự chỉ còn lại các tuyển trạch viên.

Năm 2006, lần đầu tiên tôi công bố danh sách 100 cầu thủ tiềm năng hàng đầu theo tính toán của PECOTA và đem so với các thứ hạng được tạp chí Bóng chày Mỹ công bố cùng thời điểm – dựa trên kết quả tuyển trạch. Trong danh sách của PECOTA, các cầu thủ sẽ được xếp hạng dựa trên giá trị đóng góp dự kiến của họ trong 6 mùa giải tiếp theo, một khi đã bước chân vào giải nhà nghề.

Mùa giải 2011 đã đánh dấu năm thứ 6 kể từ khi các dự báo được công bố. Sau cùng, tôi cũng có thể mở hộp ghi thời gian để xem họ đạt thành tích ra sao. Tuy các cầu thủ trong danh sách vẫn còn khá trẻ, nhưng ngay lúc ấy, chúng tôi đã suy đoán liệu họ sẽ trở thành những ngôi sao, mài nhẵn băng ghế dự bị hay bị loại thải không thương tiếc.

Danh sách trên đã xếp Pedroia đứng thứ tư trong số các tài năng triển vọng nhất của giới bóng chày. Ngoài ra, PECOTA còn gặt hái thêm một số thành công khác. Hệ thống đã rất lưu ý đến tài năng trẻ Ian Kinsler, trong khi Bóng chày Mỹ chẳng màng xếp hạng anh. Từ thời điểm đó, anh đã hai lần lọt vào đội hình Toàn sao và trở thành một trong những tay chủ chốt của hàng tấn công đội Texas Rangers. PECOTA cũng ưu ái Matt Kemp hơn Bóng chày Mỹ – Kemp là siêu sao của đội Dodgers, người suýt nữa đã giành danh hiệu Triple Crown[22] năm 2011.

Bạn đã từng nghe đến Joel Guzman, Donald Murphy hay Yusemiro Petit chưa? Có lẽ là chưa, trừ khi bạn là một tín đồ bóng chày. PECOTA cũng dành sự ưu ái cho những cầu thủ đó.

Bóng chày Mỹ cũng có những phán đoán trượt của riêng họ; các tuyển trạch viên đã quá lạc quan về Brandon Wood, Lastings Milledge và Mark Rogers. Song, những cầu thủ này dường như chỉ đập trúng thêm được rất ít. Họ cũng nhận định tay ném Jon Lester của Red Sox, tay chốt trung lộ Troy Tulowitzki của Rockies cùng tay chốt vòng ngoài Nick Markakis của Baltimore Orioles sẽ trở thành các ngôi sao – nhưng chỉ số của họ chỉ ngang cấp độ giải thanh niên, và không hề được PECOTA xếp hạng.

Chúng ta đã có đủ dữ liệu để so sánh giữa các hệ thống về mặt thống kê. Đặc biệt, chúng ta có thể xem xét số trận thắng mà các cầu thủ trong mỗi danh sách có được cùng đội nhà nghề của họ, thông qua một dạng số liệu có tên gọi “số trận thắng trên cầu thủ thay thế” (hoặc WARP), nhằm nắm bắt toàn bộ cách thức đóng góp giá trị của một cầu thủ trên sân đấu bóng chày hình thoi bao gồm: đập bóng, ném bóng và phòng thủ.

Cho đến năm 2011, các cầu thủ trong danh sách của PECOTA đã giành 546 chiến thắng cùng đội bóng nhà nghề của họ (xem hình 3-3). Tuy nhiên, các cầu thủ trong danh sách của Bóng chày Mỹ còn làm tốt hơn với 630 trận thắng. Tuy phán đoán của các tuyển trạch viên đôi lúc còn thiếu sót, nhưng họ đã đóng góp thêm rất nhiều giá trị. Các dự báo của họ chính xác hơn 15% so với dự báo chỉ đơn thuần dựa trên số liệu. Có vẻ như đây không phải một sự khác biệt lớn, nhưng nếu cộng dồn lại, mức chênh lệch thật sự rất đáng kể. Các đội bóng sẵn sàng chi 4 triệu đô-la trên mỗi trận thắng cho thị trường chuyển nhượng tự do, đồng nghĩa giá trị từ các trận thắng trội hơn được tính cho giới tuyển trạch trong năm 2011 sẽ đạt tổng 336 triệu đô-la[23].

Hình 3-3: Số trận thắng tính đến năm 2011 – xét trên hai danh sách 100 cầu thủ tiềm năng do PECOTA và Bóng chày Mỹ xếp hạng (năm 2006)

Thiên kiến của tuyển trạch viên và chuyên gia số liệu

Sẽ rất tuyệt nếu danh sách của PECOTA đem lại kết quả tốt hơn so với các tuyển trạch viên, nhưng tôi lại không mong đợi điều đó xảy ra. Sau khi các danh sách được công bố, tôi đã có đôi dòng ngắn gọn như sau:

Cùng với niềm vui khi được đóng một vai trong cuộc đối đầu giữa số liệu và các tuyển trạch viên, tôi không mong đợi bảng xếp hạng của PECOTA sẽ chính xác như các thứ hạng bạn được xem trên Bóng chày Mỹ.

Nhiên liệu của mọi hệ thống xếp hạng chính là thông tin – có trong tay khả năng xem xét thông tin tuyển trạch lẫn thống kê cũng đồng nghĩa rằng bạn đang sở hữu nhiều nhiên liệu hơn. Cách duy nhất để một danh sách cầu thủ tiềm năng thuần về số liệu có thể đánh bại một danh sách kết hợp cả hai yếu tố, chính là quá trình dự báo đã phát sinh nên những thiên kiến quá nặng nề và để chúng lấn át lợi ích sau cùng.

Nói cách khác, các tuyển trạch viên đã sử dụng phương pháp kết hợp. Họ có khả năng tiếp cận nhiều thông tin hơn, thay vì chỉ dựa trên số liệu đơn thuần. Cả tuyển trạch viên lẫn PECOTA đều có thể xem xét tỷ lệ đập bình quân hoặc “số điểm thua bình quân” (ERA[24]) của một cầu thủ và một hệ thống công tâm như PECOTA nhiều khả năng sẽ làm tốt hơn trong việc loại bỏ thông tin nhiễu từ các con số trên, đồng thời đặt chúng vào đúng bối cảnh. Trong khi đó, các tuyển trạch viên lại được tiếp cận với rất nhiều thông tin mà PECOTA không nắm giữ. Chẳng hạn, thay vì phán đoán xem tay ném ném khó ra sao từ tổng số lần ném loại đối phương của anh ta, các tuyển trạch viên có thể sử dụng súng quét và tính toán tốc độ của đường bóng nhanh. Hoặc họ có thể dùng đồng hồ bấm giờ để quan sát xem cầu thủ chiếm gôn nhanh đến mức nào.

Dạng thông tin này đã tiến gần thêm một bước đến nguyên nhân cốt lõi của điều chúng tôi đang cố gắng dự báo. Tại giải trẻ, một tay ném với cú bóng nhanh yếu ớt có thể ném loại hàng loạt tay đập nhờ xác định đúng “vùng loại” và xáo trộn các đường ném. Hầu hết các tay đập anh ta đối mặt đều không quá cừ khôi, nên anh ta có thể gây khó khăn cho họ. Nhưng trong giải nhà nghề, nơi các tay đập đủ sức đánh văng một quả bóng nhanh 98 dặm/giờ ra khỏi sân, tay ném yếu nói trên sẽ phải nằm cửa dưới. Lúc này, PECOTA sẽ bị các thông số tích cực đánh lừa, còn một tuyển trạch viên lọc lõi thì không. Ngược lại, tuyển trạch viên có thể phát hiện ra các cầu thủ đủ tài để thi đấu trong giải nhà nghề, nhưng lại bỏ qua những ai chưa phát huy được khả năng đó.

Hiển nhiên, mỗi khi phán đoán của con người góp mặt, nó sẽ đi cùng với nguy cơ phát sinh thiên kiến. Như chúng ta đã thấy ở chương 2, trên thực tế, nhiều thông tin hơn có thể khiến vấn đề thêm trầm trọng hơn với những ai chọn sai quan điểm trong việc dự báo và xem đó như một cái cớ để thúc đẩy lý thuyết bè phái về phương thức vận hành (được cho là) của thế giới – thay vì cố gắng nhận ra sự thật.

Có lẽ trước kỷ nguyên của Quả bóng tiền, những thiên kiến trên đã từng tạo nhiều thuận lợi hơn cho các tuyển trạch viên. Có thể họ quan tâm nhiều đến khía cạnh thẩm mỹ của cầu thủ – cậu ấy có mặc vừa đồng phục không? – hơn tài năng thật sự của anh ta. Nếu các danh sách gần đây của Bóng chày Mỹ trông khá chính xác thì những danh sách hồi đầu thập niên 1990 của họ chỉ rặt những thảm họa tai tiếng – các tài năng được tung hô lên tận mây xanh như Todd Van Poppel, Ruben Rivera và Brien Taylor chưa bao giờ chứng tỏ được giá trị.

Tuy nhiên, các chuyên gia số liệu cũng có thiên kiến của riêng họ. Một trong những thiên kiến nguy hại nhất chính là giả thuyết cho rằng nếu một thứ gì đó khó xác định được số lượng, thì nó hẳn không quan trọng. Chẳng hạn, trong bóng chày, chỉ số phòng thủ bao giờ cũng khó đo lường hơn chỉ số đập và ném. Vào giữa thập niên 1990, đội Oakland A’s của Beane rất ít chú trọng khâu phòng ngự, và tuyến chốt vòng ngoài của họ chỉ bao gồm các cầu thủ chậm chạp và kềnh càng – đơn cử như Matt Stairs, người sinh ra để trở thành một tay đập. Thông qua một phân tích chuyên sâu về chỉ số phòng thủ, mọi thứ đã dần sáng tỏ. Chính hàng thủ đầy khiếm khuyết của A’s đã lãng phí của họ từ 8 đến 10 chiến thắng mỗi mùa, đến mức bất chấp chỉ số đập bóng của họ xuất sắc ra sao. Beane đã ghi khắc điều này và các đội hình thành công gần đây của ông luôn có tên những cầu thủ phòng ngự khá cừ khôi.

Những điểm mù nói trên có thể khiến ta phải trả giá đắt hơn nếu xét đến việc dự báo thành tích của các cầu thủ thuộc giải thanh niên. Với một cầu thủ nhà nghề đã có căn cơ, câu hỏi chủ yếu sẽ là “liệu anh ta có thể tiếp tục duy trì phong độ trong quá khứ hay không?”. Một hệ thống dự báo đặc biệt tài tình sẽ có thể tiên đoán được chiều hướng lên xuống trong thành tích đến từng tỷ lệ phần trăm rất nhỏ. Mặc dù vậy, nếu đơn giản giả định rằng một cầu thủ sẽ thi đấu tốt trong mùa sau như vài năm trước đó, bạn vẫn tránh khỏi đi chệch hướng quá xa. Thông thường, khả năng của anh ta trong tương lai sẽ không quá khác biệt so với kết quả hiện tại.

Tuy nhiên, hệ thống giải thi đấu trẻ cực kỳ có chiều sâu chính là điểm độc đáo riêng của môn bóng chày trong làng thể thao nhà nghề. Trong khi Liên đoàn Bóng bầu dục Quốc gia không sở hữu một giải đấu trẻ nào được chính thức công nhận và NBA cũng chỉ có một số đội bóng thuộc giải trẻ, thì bóng chày có đến 240 đội, trong đó cứ 8 đội lại thuộc một đội chủ quản ở giải nhà nghề. Không những thế, trong khi các cầu thủ bóng rổ và bóng bầu dục có thể nhảy từ cấp đại học – hay thậm chí trung học – lên thẳng hạng chuyên nghiệp và lập tức trở thành nhân vật có ảnh hưởng khi vừa ra mắt, thì những ngôi sao vụt sáng dạng này lại cực kỳ hiếm gặp trong giới bóng chày. Ngay đến những tài năng triển vọng nhất được tuyển chọn gắt gao cũng phải dành thời gian rèn giũa tại Billings, Bakersfield hay Binghamton trước khi được thăng lên hạng nhà nghề.

Dự báo thành tích của các cầu thủ này là công việc hết sức khó khăn, vì chúng ta đang hy vọng rằng sau cùng, họ sẽ có thể làm được điều gì đó mà hiện tại chưa đủ sức như: thi đấu ở cấp độ cao hơn tại giải nhà nghề. Thật may cho một tài năng được xưng tụng là “vạn người có một” như Bryce Harper, tay đập xuất sắc nhất cả nước ở cấp trung học này nhất định sẽ thúc thủ nếu phải đối mặt với các đường ném ở giải nhà nghề. Cậu ta phải trở nên vạm vỡ hơn, khỏe mạnh hơn, khôn ngoan hơn và kỷ luật hơn để chơi bóng ở đẳng cấp cao – tất cả đều cần đến sự kết hợp nhất định giữa sự cần mẫn và may mắn. Hãy thử hình dung bạn vừa bước vào một lớp trung học, quan sát một nhóm học sinh trong vài ngày và được yêu cầu dự đoán xem chúng sẽ trở thành bác sĩ, luật sư hay doanh nhân, cũng như xác định người nào sẽ phải vật lộn để đạt thành quả. Tôi tin bạn có thể nhìn vào điểm số, điểm bài thi SAT hoặc xem thử ai có nhiều bạn bè hơn, nhưng phán đoán bạn đưa ra vẫn sẽ rất táo bạo.

Thế nhưng, các tuyển trạch viên không chuyên (cũng như bất kỳ hệ thống thống kê nào được thiết kế nhằm so bì với họ) lại được kỳ vọng sẽ dự báo chính xác điều đó. Tuy một số cầu thủ bóng chày chỉ được tuyển chọn khi đến bậc đại học, nhưng nhiều người khác đã tiến thẳng lên từ cấp trung học và quy trình tuyển trạch có thể bắt đầu ngay từ khi họ đang giữa độ tuổi thiếu niên. Như bất kỳ nhóm trai tráng nào khác, những cầu thủ này luôn đầy ắp hoóc-môn tăng trưởng và cảm giác lo lắng thời hậu niên thiếu – những yếu tố đang làm nên cơ thể của họ và phải đối mặt với đủ loại cám dỗ trước rượu bia cũng như bạn khác giới. Hãy hình dung bạn phải giao phó tương lai doanh nghiệp của mình vào tay một đám choai choai 19 tuổi.

Không chỉ là 5 công cụ đánh giá

Như Lewis đã mô tả trong cuốn Quả bóng tiền, Billy Beane chính là một trong các cầu thủ có tài năng phi thường nhưng không nhận ra tố chất của mình. Sau khi vượt qua vòng tuyển chọn đầu tiên năm 1980, ông chỉ chơi 148 trận tại giải nhà nghề và đạt tỷ lệ đập trúng 0,219 trong suốt sự nghiệp. Tuy nhiên, Beane vẫn được lưu tên trong Nhà vinh danh và sánh ngang với những tài năng như John Sanders, người hiện là tuyển trạch viên cho Los Angeles Dodgers.

Sander đã ra sân trong giải nhà nghề một lần. Chính xác một lần – hệt như Moonlight Graham trong phim Sân cỏ ước mơ. Ngày 13 tháng 04 năm 1965, khi Sanders tròn 19 tuổi, đội Kansas City Athletics đã sử dụng ông như tay chốt gôn thay thế trong hiệp thứ 7 khi đối đầu với Detroit Tigers. Sanders không thể hiện được nhiều trong vai trò chốt gôn. Hai tay đập cuối bị loại bởi những cú bóng bổng và ông được thay ra trước khi hiệp kế tiếp bắt đầu. Kể từ đó, ông không bao giờ chơi ở giải nhà nghề nữa.

Sanders không phải kẻ kém tài. Ông từng là một ngôi sao đa tài, đa bộ môn tại trường Trung học Grand Island, Nebraska, chủ công bóng bầu dục Toàn bang năm 1963, cúp bóng rổ Toàn bang năm 1964 và huy chương vàng môn ném đĩa tại đại hội thể thao của bang. Bóng chày có lẽ không phải môn khá nhất của ông. Nhưng ông vẫn chơi rất cừ. Trước lễ tốt nghiệp mùa hè năm 1964, ông đã giành được hợp đồng thi đấu chuyên nghiệp, song song với chứng chỉ ra trường.

Thế nhưng, sự nghiệp phát triển của Sanders đã gặp trở ngại bởi cái gọi là điều luật “Đứa trẻ được nhận thưởng” (Bonus Baby). Năm 1965, trước khi ra mắt trong vòng tuyển chọn của giải nhà nghề, mọi cầu thủ nghiệp dư đều thuộc dạng chuyển nhượng tự do và các đội bóng có thể trả cho họ bao nhiêu tùy thích. Nhằm đề phòng những đội bóng giàu có nhất tích trữ nhân tài, luật chơi đã đề ra một hình phạt – theo đó, các cầu thủ được nhận một khoản thưởng lớn khi ký kết hợp đồng sẽ phải trải qua 2 năm chuyên nghiệp đầu tiên tại giải nhà nghề, dù họ vẫn chưa sẵn sàng thi đấu ở cấp độ đó.

Quả thực, điều luật trên đã thẳng tay trừng trị những tài năng chói sáng như Sanders. Đa số những “Đứa trẻ được nhận thưởng” đều phải mài đũng quần trên băng ghế dự bị, và hiếm khi được góp mặt trong bất kỳ trận đấu lớn nào. Mỗi ngày trôi qua, họ đều bị tước đi cơ hội thi đấu trải nghiệm tại thời điểm họ cần chúng nhất. Trong khi đó, người hâm mộ và đồng đội – do cứ mãi thắc mắc vì sao vài cậu nhóc 19 tuổi mới lún phún râu ria lại được trả hàng nghìn đô-la để trở thành những tay lau gậy được ca tụng – rất hiếm khi đồng cảm với cảnh ngộ của họ. Tuy số ít “Đứa trẻ được nhận thưởng” như Sandy Koufax và Harmon Killebrew đã lưu lại sự nghiệp trong Nhà vinh danh, nhưng rất nhiều tài năng triển vọng khác cùng thời với họ đã không vượt qua nổi chướng ngại trên.

Kinh nghiệm của Sanders – từ một vận động viên nghiệp dư có lẽ là xuất sắc nhất bang Nebraska cho đến một dòng ghi chú nhỏ trong Bách khoa Toàn thư về Bóng chày – đã giúp ông có được sự am hiểu độc nhất vô nhị về trạng thái tâm lý của các cầu thủ trẻ. Tôi đã tiếp chuyện ông qua điện thoại vào một buổi sáng nọ, khi ông đang lái xe từ Bắc Carolina đến Georgia để mục kích trận đấu của các nhân tài hàng đầu trực thuộc đội Braves.

Tại Đại hội Mùa đông New Orleans năm 2003, tôi đã nhắm được Sanders, một trong những gã “vạm vỡ.” Ông đã dành cả đời cống hiến cho môn thể thao này sau khi kết thúc sự nghiệp thi đấu (ngắn ngủi). Tuy nhiên, Sanders chưa bao giờ nhìn nhận cuộc chơi qua lăng kính đối đầu giữa các tay vạm vỡ và mọt sách.

“Tôi yêu thích công việc đánh giá,” ông chia sẻ với tôi. “Tôi luôn thích thú trước các bằng chứng số liệu ngay từ những năm tháng phải tính toán chúng với máy tính bỏ túi và máy cộng.” Sanders thuật lại một giai thoại: “Một tuyển trạch viên đã từng nói: ‘Nào các chàng trai, hãy đối mặt với điều này. Việc đầu tiên chúng ta phải làm khi ra sân là gì? Chúng ta bước vào phòng họp báo và tiếp nhận số liệu. Chúng ta phải tiếp nhận số liệu. Nhưng thế thì đã sao? Chẳng sao cả, vì đó là điều các cậu phải làm.’”

Quả thực, ngay từ buổi đầu, số liệu thống kê đã là một phần trong kết cấu của môn bóng chày. Bảng điểm đầu tiên xuất hiện trên mặt báo – trong đó liệt kê 5 nhóm số liệu đối với mỗi cầu thủ bao gồm: chạy, đập trúng, đập ngoài, hỗ trợ và phạm lỗi – đã được Henry Chadwick đăng lên vào năm 1859, đúng 12 năm trước khi liên đoàn bóng chày chuyên nghiệp đầu tiên được thành lập (năm 1971). Nhiều cuộc tranh luận trong kỷ nguyên Quả bóng tiền không chỉ quan tâm số liệu thống kê có được sử dụng hay không, mà cả dạng số liệu nào nên được xem xét. Đơn cử, tỷ lệ phần trăm chiếm gôn (OBP – on-base percentage) – do các nhà phân tích như James đặt ra từ nhiều năm trước – thường có mối tương quan mật thiết hơn với số điểm ghi được (và số trận thắng) so với tỷ lệ đập trúng. Trong suốt thời gian dài, phát hiện trên đã bị các chuyên gia nệ cổ trong nghề xem nhẹ.

Hình thức tranh luận này thường xuất hiện trong lĩnh vực của các chuyên gia số liệu. Thực tế cho thấy, chỉ số OBP bao hàm nhiều thông tin hữu ích hơn tỷ lệ đập trúng, và chỉ số ERA của tay ném cũng là công cụ đo lường thành tích tốt hơn so với số liệu thắng-thua – ví ngang với việc khám phá ra trái đất quay quanh mặt trời, một phát hiện mang tính cách mạng. Hiển nhiên, các chuyên gia số liệu đã đúng. Song, giành chiến thắng trong những cuộc tranh luận kiểu này có thể khiến giới thống kê trở nên tự mãn hoặc khinh thường các quan điểm khác về nhiều khía cạnh mơ hồ hơn.

Càng cách xa hạng nhà nghề bao nhiêu – khi bạn phải nỗ lực nhiều hơn nhằm dự đoán thành tích của cầu thủ, chứ không phải đo lường chúng – số liệu thống kê sẽ càng kém hữu dụng. Số liệu tại các giải thanh niên với cấp độ chuyên môn cao hơn, như Double-A và Triple-A, đã cho thấy chúng hầu hết đều dễ dự báo tương tự như trong giải nhà nghề. Tuy nhiên, số liệu tại các giải đấu thuộc cấp độ thấp hơn lại không đáng tin cậy bằng và nếu xét đến những cầu thủ thuộc phân hạng đại học hay trung học, các con số sẽ mất hẳn năng lực dự báo.

Giải pháp truyền thống của các tuyển trạch viên nhằm thay thế số liệu là 5 Công cụ đánh giá bao gồm: đập có lực, đập trung bình, tốc độ, sức mạnh cánh tay và phạm vi phòng thủ. Danh sách trên đã làm nảy sinh nhiều chỉ trích (âu cũng xứng đáng). Theo đó, quy tắc phát bóng – bao gồm số lần tay đập bị “đuổi khéo” (tay ném cho phép đối phương chiếm gôn) và số lần họ tránh bị ném loại – không hề được thể hiện. Và đôi khi, việc liệt kê cả 5 công cụ cũng tạo ấn tượng rằng chúng có tầm quan trọng ngang nhau. Trong khi trên thực tế, khả năng đập có lực luôn quan trọng hơn sức mạnh cánh tay tại mọi vị trí cứu bóng do chốt trung lộ và tay bắt bóng đảm trách.

Vẫn còn một nguyên nhân khác giải thích vì sao chỉ riêng 5 công cụ sẽ không tiết lộ được nhiều thông tin. Khi một cầu thủ leo lên từng nấc thang trong giải thanh niên, các công cụ sẽ được phản ánh ngày càng dày đặc trong số liệu của anh ta – nói cách khác, anh ta sẽ không gặp trở ngại nào trên con đường vươn đến đẳng cấp cao hơn. Quả thực, có một số hạng mục về cơ bản chính là số liệu thống kê: “đập trung bình” được thể hiện ở tỷ lệ đập trúng bình quân của cầu thủ. Trong khi “đập có lực” thể hiện ở số lần đập chiếm gôn kép hay ăn điểm trực tiếp. Nếu một tuyển trạch viên cho bạn biết một cầu thủ đạt 70/80 điểm trong hạng mục đập-có-lực của thang điểm tuyển trạch, nhưng phải rất vất vả mới có được 10 cú ăn điểm trực tiếp mỗi năm cho đội Altoona Curve. Bạn sẽ thật lòng tin tưởng anh ta đến đâu để điền tên vào báo cáo tuyển trạch?

Sanders, một nhân vật kỳ cựu trong nghề, cũng tỏ ra hoài nghi về vai trò được nhấn mạnh của 5 công cụ. “Với bất kỳ ai, sức ảnh hưởng của bộ công cụ đã quá rõ ràng. Chạy nhanh, ném mạnh, v.v…, tuyển trạch viên có thể bước vào sân và lập tức nhận ra tất cả những điều đó,” ông chia sẻ với tôi. “Theo tôi, câu hỏi phải là: liệu vận dụng hiệu quả các kỹ năng trên có (làm nên) những cầu thủ tất thắng hay không? Liệu các công cụ trên có biến đổi thành kỹ năng hữu dụng? Với tốc độ đập bóng, chúng ta có thể nhìn ra vấn đề khá nhanh chóng. Nhưng nếu một cầu thủ có tốc độ đập nhanh nhưng lại không tin vào nó – hoặc nếu anh ta luôn nhảy tránh tại điểm giao bóng – thì kỹ năng đó cũng hóa vô dụng.

Sanders không tập trung nhiều vào các hạng mục thể chất, mà quan tâm hơn đến những kỹ năng chuẩn bị cho trận đấu. Phạm vi biến đổi thành con người khác của một cầu thủ sẽ phụ thuộc vào “bộ công cụ tinh thần” của anh ta (theo cách gọi của ông). Công cụ tinh thần thường phát triển chậm hơn công cụ thể chất. Vợ của Sanders, một giảng viên chuyên về các nhu cầu đặc biệt và giúp ông vạch ra phương hướng nghiên cứu, đã góp ý rằng hầu hết chúng ta đều trong giai đoạn trưởng thành về tinh thần đến tận năm 24 tuổi. Trước độ tuổi này, Sanders sẽ gọt giũa vài yếu tố dư thừa ở một cầu thủ nếu ông nhận thấy dấu hiệu phát triển từ các công cụ tinh thần trong anh ta. Sau đó, ông cần phải quan sát thành tích thi đấu. Điều thú vị chính là 24 cũng là độ tuổi mà các cầu thủ thường thi đấu ở hạng Double-A, và thành tích của họ cũng trở nên dễ dự đoán hơn thông qua số liệu thống kê.

Sanders không đưa ra định nghĩa chính thức về những gì một cầu thủ nên có trong bộ công cụ tinh thần của mình, nhưng qua cuộc trò chuyện giữa hai chúng tôi, tôi đã nhận ra 5 năng lực tâm lý và trí óc khác nhau mà ông tin rằng có thể giúp ta dự báo thành công ở cấp độ nhà nghề.

Sự sẵn sàng và tác phong trong thi đấu: Bóng chày khác với hầu hết các môn thể thao chuyên nghiệp khác do các trận đấu thường diễn ra từ 6 đến 7 lần một tuần. Một cầu thủ bóng chày không thể “hừng hực khí thế” trong ngày thi đấu như các đồng nghiệp thuộc môn bóng rổ hoặc bóng bầu dục. Anh ta phải sẵn sàng thể hiện đẳng cấp chuyên nghiệp mỗi ngày. Điều này đồng nghĩa họ phải tuân theo những nguyên tắc nhất định. Sanders thích đến sân sớm vì ông tin chắc mình có thể phát hiện tố chất này chính xác hơn trong các nghi thức khởi động trước trận đấu, thay vì quan sát khi bóng đã vào cuộc. Điển hình như buổi tối thứ Bảy năm ấy tại Fenway Park, Pedroia rõ ràng đã tập trung hơn các đồng đội trong bài tập ở sân trong. Đó là thói quen của anh và anh cũng không hề sao nhãng dù chỉ một giây.

Tập trung và chuyên tâm: Tuy cũng liên quan đến sự sẵn sàng, nhưng nhóm kỹ năng này lại đặc biệt quan tâm đến cách thức một cầu thủ tự đốc thúc bản thân khi trận đấu diễn ra. Bóng chày là môn thể thao thuần về phản xạ. Một tay đập chỉ có 3/10 giây để quyết định có nên đập bóng hay không, một tay chốt sân trong phải phản ứng tốt trước một pha nảy bóng hiểm hóc ngay khi bóng vừa rời gậy. “Nếu một cầu thủ không đủ nghị lực, tôi thật sự không biết phải làm gì với họ,” Sanders cho biết. “Tôi muốn tay chốt trung lộ, hoặc tay chốt giữa sân trong phải tập trung vào cuộc đấu nhiều hơn so với thường lệ.”

Tính ganh đua và lòng tự tin: Hầu như vận động viên chuyên nghiệp nào cũng có tính ganh đua bẩm sinh, nhưng với cầu thủ bóng chày, họ càng phải cố gắng vượt qua sự tự ti và những rào cản tâm lý khác ngay từ giai đoạn đầu của sự nghiệp. Họ đã có thời là ông hoàng của trường trung học; nhưng rồi, họ sẽ phải cưỡi trên những chiếc xe buýt từ Kannapolis đến Greensboro và đọc về thất bại của mình trên Internet mỗi khi suy sụp. Khi Sanders nhận thấy một cầu thủ tài năng không thi đấu tốt như mong đợi, ông sẽ tự hỏi: “Phải chăng khao khát chiến thắng đã bị chuỗi trận thất bại đập tan? Phải chăng cậu ta đã sợ thất bại? Và liệu khao khát chiến thắng có giúp cậu ta vượt qua nỗi lo sợ đó không?

Kiểm soát áp lực và đức khiêm nhường: Trong bóng chày, ngay đến những tay đập xuất sắc nhất cũng thất bại trong phần lớn các lượt giao bóng, và mọi cầu thủ đều sẽ rơi vào trạng thái suy sụp tại một thời điểm nhất định trong mùa giải. Giải pháp đối phó với kiểu thất bại này chính là tính mau quên và khiếu hài hước. Một trong những chiến thuật tuyển mộ ưa thích của Sanders chính là quan sát cầu thủ phản ứng ra sao sau một pha bóng khó hoặc thiếu may mắn. “Tôi thích quan sát tay đập khi cậu ta vụt bóng ở vạch phát hay khi cậu ta phang mạnh một đường bóng ngớ ngẩn về phía khán giả. Khi ấy, tôi sẽ nhìn xuống và ngắm nụ cười của cậu ta. Và rồi đến lần đập tiếp theo – ‘bốp’ – 120m nhé!” Các kỹ năng này chỉ trở nên thiết yếu khi một cầu thủ thăng đến hạng nhà nghề và phải đối mặt với sự soi xét của người hâm mộ cũng như giới truyền thông.

Khả năng thích nghi và học hỏi: Một cầu thủ có khả năng xử lý thông tin trong trận đấu hiệu quả đến đâu? Anh ta có nghe được lời chỉ đạo từ huấn luyện viên? Anh ta thích nghi ra sao khi hoàn cảnh cuộc sống thay đổi? Nếu anh ta được bán sang đội khác – hay được yêu cầu chơi ở vị trí mới thì sẽ thế nào? Lộ trình ở hạng nghiệp dư và giải nhà nghề rất hiếm khi đồng điệu với nhau, ngay cả với những tài năng triển vọng nhất – và do đó, một cầu thủ vĩ đại không thể quá cứng nhắc trong phương pháp rèn luyện tinh thần. “Những cầu thủ thành công trong môn thể thao này là những người khi bước xuống tiền sảnh của một tòa nhà và bắt gặp một ngã rẽ, họ sẽ đi vòng, chứ không rẽ ngoặt,” Sanders nhận xét. “Đó gọi là xúc cảm mãnh liệt có kiểm soát.”

Những thói quen nói trên đóng vai trò rất quan trọng trong nỗ lực của con người. Một số thậm chí còn có thể áp dụng cho các nhà dự báo, đặc biệt là “khả năng thích nghi” như Sanders đã đề cập. Bạn sẽ phản ứng ra sao khi có thông tin mới xuất hiện? Nóng nảy và phản ứng thái quá khi tình huống thay đổi, hay ngược lại, quá thờ ơ để thay đổi suy nghĩ trước bằng chứng hiển nhiên đều sẽ dẫn đến những dự báo tồi tệ.

Tuy nhiên, có rất ít ngành nghề sánh được với môn bóng chày về tính cạnh tranh. Trong số hàng nghìn cầu thủ bóng chày chuyên nghiệp và hàng trăm nghìn cầu thủ nghiệp dư, chỉ có 750 danh thủ có thể chơi bóng ở giải nhà nghề tại một thời điểm nhất định, và cũng chỉ khoảng một tá trong số đó được chọn vào đội hình Toàn sao. Nhiệm vụ của Sanders chính là tìm kiếm những cá nhân xuất chúng đủ sức đánh bại tỷ lệ đặt cược lên họ. Ông phải làm việc vất vả hệt như một cầu thủ và vẫn tiếp tục con đường đã chọn hầu như mỗi ngày dù sắp bước sang tuổi 70.

Mặc dù vậy, Sanders đã mang lại cho Dodgers thông tin giá trị nhất – một kiểu thông tin mà không ai khác có được.

Thông tin là tên gọi của cuộc chơi

Billy Beane, nhân vật chính trong tác phẩm Quả bóng tiền, luôn xem việc thu thập thông tin không ngừng nghỉ là bí quyết để tuyển mộ thành công.

“Điều gì làm nên một tuyển trạch viên xuất sắc? Chính là tìm ra những thông tin kẻ khác không có được,” ông chia sẻ. “Anh phải biết về con cái họ. Anh phải biết về gia đình họ. Đó chỉ là một số điều anh cần tìm hiểu về một cầu thủ.”

Nhưng Beane cần phải biết. Phần lớn thành công của A’s là kết quả từ sức mạnh thống kê của đội. Tuy nhiên, năng lực tuyển mộ các cầu thủ nghiệp dư cũng đóng vai trò hệ trọng không kém trong thành tựu của họ. Hầu hết các ngôi sao thời đầu thập niên 2000 – được nêu tên trong cuốn Quả bóng tiền – như Miguel Tejada, Jason Giambi, Barry Zito, Tim Hudson hay Eric Chavez đều đã ký kết hợp đồng và phát triển sự nghiệp tại câu lạc bộ.

Beane cho biết ngân sách tuyển trạch của A’s hiện đã cao hơn trước rất nhiều. Không những thế, anh còn khẳng định chính sự mê hoặc của các phân tích thống kê đã giúp tăng trưởng ngân sách. Như chúng ta đã biết, các cầu thủ bóng chày sẽ không thể trở thành cầu thủ tự do trước khi thi đấu trọn vẹn 6 mùa giải – thường cũng là lúc họ bước sang tuổi 30. Theo phân tích của Bill James qua những gì đường cong lão hóa tiết lộ, điều này thường sẽ khiến các câu lạc bộ trả quá nhiều tiền cho các cầu thủ tự do – vì xét cho cùng, những năm tháng tươi đẹp nhất của họ đã lùi vào dĩ vãng. Nhưng đổi lại, vấn đề trên vẫn bao hàm mặt tích cực. Trước năm 30 tuổi, một cầu thủ có thể đóng góp giá trị to lớn cho câu lạc bộ của anh ta. Bên cạnh đó, cơ chế của nền kinh tế bóng chày cũng cho phép các cầu thủ hưởng lợi đôi chút từ giá trị kếch sù của họ.

Nếu nhìn nhận một đội bóng chày như bất kỳ doanh nghiệp nào khác – từ góc độ lợi nhuận và thua lỗ – ta sẽ nhận thấy hầu hết giá trị của họ được tạo thành từ quy trình tuyển mộ và phát triển cầu thủ. Nếu đội bóng sở hữu một hệ thống dự báo cực kỳ tốt, họ có thể trả 10 triệu đô-la/năm cho một cầu thủ có giá trị thực 12 triệu đô-la. Nhưng nếu xây dựng được hệ thống tuyển trạch thật sự tốt, họ sẽ chỉ phải trả 400.000 đô-la cho một cầu thủ giá trị tương đương. Đó chính là bí quyết cạnh tranh trong một thị trường nhỏ như Oakland.

Như vậy, A’s đã không hề xem thường vai trò của công tác tuyển trạch. Ngược lại, Beane còn khẳng định họ không ngại xem xét phẩm chất tinh thần của một cầu thủ trước khi quyết định có tuyển về đội bóng hay không.

Oakland Athletics cũng đặt rất nhiều niềm tin vào những phân tích khắt khe. Tuy nhiên, sự nghiêm ngặt và tính kỷ luật chỉ được áp dụng cho quá trình xử lý các thông tin do chính họ thu thập, chứ không thể hiện trong việc tuyên bố những thông tin giới hạn nhất định.

“Tại một số tổ chức, tỷ lệ giữa phân tích khách quan và chủ quan được xem trọng hơn tại những nơi khác,” ông giải thích. “Theo quan điểm của chúng tôi tại Oakland, chúng tôi buộc phải đưa ra những quyết định khách quan thay vì dựa theo linh cảm. Và với vị thế của mình, chúng tôi cũng không thể đưa ra những quyết định hú họa và trông chờ vào may mắn. Ví như chúng tôi đang chơi xì dách, nếu nhà cái ra một quân 4 và chúng tôi có quân 6, thì dù kéo được 16 điểm cũng chẳng nghĩa lý gì.

Như chúng ta đã quan sát ở chương 2, chìa khóa để đưa ra một dự báo chính xác không phải là tự giới hạn mình trong thông tin định lượng. Trái lại, sẽ tốt hơn nếu bạn áp dụng một quy trình đánh giá thông tin hợp lý. Đây chính là yếu tố cơ bản trong triết lý của Beane, thu thập càng nhiều thông tin càng tốt, nhưng sau đó phải đánh giá chúng thật khắt khe và nghiêm ngặt.

Yếu tố quyết định bạn có phải một nhà dự báo có năng lực hay không, chính là nhiều thông tin hơn có giúp bạn dự báo tốt hơn hay không. Nếu bạn lãng phí chúng, đồng nghĩa rằng bạn đang duy trì thói quen xấu và quan điểm xấu – hệt như các học giả chính trị của Phil Tetlock. Nếu đối tượng A đạt tỷ lệ đập trúng 0,300 với 20 cú ăn điểm trực tiếp và làm việc tại bếp ăn từ thiện vào các ngày nghỉ, trong khi đối tượng B cũng đạt tỷ lệ đập trúng 0,300 với 20 cú ăn điểm trực tiếp, nhưng lại lui tới hộp đêm và hít cocain khi rảnh rỗi, thì có lẽ chẳng có cách nào phân biệt giữa hai người họ bằng số liệu.

Trên thực tế, nhiều lúc chúng ta có thể chuyển hóa thông tin định tính thành thông tin định lượng[25]. Các tuyển trạch viên quả thực đã sử dụng một thang điểm cố định để đánh giá các cầu thủ – với từ 20 đến 80 điểm cho mỗi hạng mục. Bạn chẳng có lý do gì để không áp nó vào mô hình thống kê tương ứng với tỷ lệ đập trung bình của một cầu thủ và xem thử thước đo này bổ sung giá trị ra sao, một số đội như Cardinals đã ứng dụng một phiên bản như thế.

Có thể nói, ranh giới giữa số liệu thống kê và công tác tuyển trạch, cũng như giữa thông tin định lượng và định tính đã trở nên vô cùng mong manh trong giới bóng chày. Điển hình chính là việc ra mắt “Pitch f/x”, một hệ thống máy quay ba chiều đến nay đã được lắp đặt cho mọi sân vận động thuộc giải nhà nghề. Pitch f/x không chỉ đo được tốc độ bay của một đường ném – công việc vốn dĩ thuộc về súng quét trong nhiều năm qua – mà còn tính được cả mức độ chuyển động theo chiều dọc, chiều ngang của quả bóng trước khi đến vạch phát. Giờ đây, thông qua số liệu, chúng ta có thể tuyên bố rằng Zack Greinke, tay ném trẻ thuộc đội Milwaukee Brewers từng giành giải thưởng Cy Young năm 2009 dành cho tay ném xuất sắc nhất giải, chính là người sở hữu cú bóng ngoặt tuyệt vời nhất, hay cú cúp bóng nhanh của Mariano Rivera quả thực là danh bất hư truyền. Trước kia, những thông tin trên chỉ thuộc lĩnh vực của giới tuyển trạch; nhưng ngày nay, chúng chỉ là một biến số khác để đặt vào hệ thống dự báo.

Chẳng mấy chốc, chúng ta sẽ có thể hoàn thiện mọi phép ghi chép ba chiều về tất cả những gì diễn ra trên sân đấu bóng chày. Chúng ta sẽ sớm đánh giá được cú giậm nhảy của Jacoby Ellsbury xuất sắc ra sao khi cố bắt gọn pha bóng cao quá đầu. Chúng ta sẽ biết chính xác tốc độ chiếm gôn của Ichiro Suzuki và Yadier Molina đã trả bóng về gôn hai nhanh đến đâu khi cố gắng loại bỏ tay đập cướp gôn bên phía đối phương.

Thứ công nghệ mới này sẽ không gây nguy hại cho công tác tuyển trạch như cuốn Quả bóng tiền đã làm, nhưng nó sẽ chuyển trọng tâm đánh giá sang những yếu tố khó xác định số lượng, và những khía cạnh trong đó thông tin cần được mang tính đặc thù hơn, như các công cụ tinh thần của cầu thủ. Các tuyển trạch viên khôn ngoan như Sanders đã sớm đi tiên phong trong việc này.

Vì sao Pedroia được dự báo sẽ thất bại…

Thế nhưng, vì sao đối với Dustin Pedroia, các tuyển trạch viên lại sai lầm đến vậy?

Tất cả các tuyển trạch viên đề nhất trí với các sự thật cơ bản về anh ta. Ai cũng biết Pedroia là một tay đập cừ khôi nếu xét theo tỷ lệ đập bình quân, rằng anh có lối chơi rất khôn ngoan ở vạch phát bóng và bộ công cụ tinh thần của anh cũng được xem là “không tưởng.” Nhưng mọi người cũng biết anh có cú vung gậy rất dài, lối phòng thủ của anh tuy chắc chắn nhưng thiếu lôi cuốn, tốc độ bung chân của anh chẳng hơn gì mức trung bình, anh quá thấp bé và không có được thể hình lý tưởng.

Đó là tóm tắt sơ lược về phẩm chất của một cầu thủ trẻ. Tuy nhiên, rất nhiều tuyển trạch viên đã không biết những thông tin trên sẽ đem lại điều gì. “Khi anh cho một cầu thủ ra sân, các tuyển trạch viên sẽ nảy sinh cảm giác về điều họ muốn chứng kiến,” Sanders chia sẻ với tôi. “Đó gọi là các mốc đánh giá sơ khởi. Dustin đã đi ngược lại xu hướng trên một vài phương diện, bắt đầu từ vóc người của cậu ta.”

Khi không thể ghim chiếc cọc vuông xuống một lỗ tròn, chúng ta thường sẽ đổ lỗi cho chiếc cọc – đôi khi, chính suy nghĩ cứng nhắc đã khiến chúng ta không thể chấp nhận sự thật. Bản năng đầu tiên của chúng ta là sắp xếp thông tin vào các hạng mục – số lượng hạng mục thường khá ít, để ta kiểm soát chúng được dễ dàng hơn. (Hãy hình dung Tổng cục Thống kê đã phân loại dân số từ hàng trăm nhóm chủng tộc thành 6 sắc tộc chính và xếp hàng nghìn nghệ sĩ vào một số ít thể loại nhạc.)

Giải pháp này có thể vẫn đủ hiệu quả trong phần lớn trường hợp. Nhưng khi gặp rắc rối trong việc phân loại điều gì đó, chúng ta thường sẽ bỏ qua hoặc đánh giá sai nó. Đó là một trong những lý do khiến Beane tránh đưa ra những quyết định ông gọi là “theo linh cảm”. Nếu phụ thuộc quá nhiều vào ấn tượng đầu tiên, ông sẽ bỏ sót các tài năng có giá trị tiềm tàng – tuy nhiên, ông không thể làm khác với mức lương như ở Oakland.

Một hệ thống như PECOTA – chuyên tra cứu hàng nghìn cầu thủ để tìm ra những đối tượng có mô tả giống nhau – sẽ phân loại cầu thủ một cách khắt khe hơn. Nó có thể đánh giá kỹ năng của Pedroia cao hơn trong bối cảnh phù hợp hơn.

Phương pháp tìm kiếm của PECOTA cũng từng phát hiện một vài tiền lệ có triển vọng. Đơn cử, tầm vóc của Pedroia thật sự có thể trở thành lợi thế nếu xét đến các kỹ năng còn lại của anh. Trong bóng chày, vùng “ném loại” có phạm vi kéo dài từ vai đến đầu gối của cầu thủ đập bóng. Tay đập càng nhỏ người, đồng nghĩa mục tiêu tay ném phải nhắm trúng cũng nhỏ theo. Một cầu thủ có tài nhìn-đập xuất sắc như Pedroia có thể lợi dụng cực tốt điểm này.

Trong khi đó, ở hạng mục thấp hơn có thể là tố chất phòng ngự của một cầu thủ chốt gôn hai. Đây là vị trí phụ thuộc vào sự nhanh nhạy, hay những pha phản xạ nhanh thoăn thoắt trước các đường bóng nảy hiểm hóc ngay khi chúng vừa rời gậy. Nhiều tay chốt gôn hai xuất sắc nhất lịch sử bóng chày đều có thể hình khá thấp bé. Trong số 17 danh thủ như thế từng được lưu tên trong Nhà vinh danh, chỉ có hai người – Nap Lajoie và Ryne Sandberg – đạt đến chiều cao 1m83. Ngay đến Joe Morgan, người được xem là tay chốt gôn hai xuất sắc nhất mọi thời, cũng chỉ cao 1m73.

Các tuyển trạch viên rất xuất sắc trong công việc của họ, nhưng đây là trường hợp họ đã phân loại một cầu thủ quá hấp tấp và để thành kiến chi phối quá nhiều. Trên phương diện nào đó, thể hình nhỏ bé của Pedroia vẫn là thế mạnh.

Mặc dù vậy, vẫn không có gì đảm bảo PECOTA không xem thành công của Pedroia là điều chắc chắn, mà chỉ cho rằng lợi thế thuộc về anh. Song, các tuyển trạch viên lại tin rằng tỷ lệ cược đang chống lại anh. Điều khác biệt chính là Red Sox đã đặt niềm tin vào Dustin Pedroia. Và may mắn cho họ, Pedroia cũng tin vào bản thân mình.

… và anh đã đánh bại tỷ lệ cược như thế nào?

Tháng 10 năm 2009, tôi đã gặp Bill James lần đầu tiên trong một hội thảo tại Liên hoan Người New York. Kết thúc lễ là một buổi tiệc hoành tráng và ông phải tìm chỗ ngồi giữa một đám tín đồ thời trang, trong khi đang khoác trên mình chiếc áo dài tay cực kỳ lòe loẹt cùng đôi guốc lê quét đất (cả hai nom đều quá khổ). Giữa lúc mọi người trong bữa tiệc đang mải chạy theo Susan Sarandon, chúng tôi chọn yên vị tại quầy bar và cùng trò chuyện một chốc.

Vai trò của James tại Red Sox khá đa dạng – và luôn phải đóng bộ (ông không thể tiết lộ quá chi tiết về họ trong tài liệu ghi chép). Nhưng sau 1/4 thế kỷ viết về bóng chày như một kẻ khích động ngoài cuộc, ông đã bình tâm bước vào tuổi xế chiều. Với ông, bộ môn này giờ đã có chút khác biệt so với khi ông còn tham gia và ông cũng nhanh chóng nhận ra các khía cạnh tinh thần của cuộc chơi.

“Rất nhiều điều tôi viết từ những năm 80 giờ đã không còn đúng nữa,” ông chia sẻ với tôi. “Thay đổi lớn nhất chính là tôi đã có con cái. Tôi biết điều này nghe hơi sáo rỗng, nhưng khi có con anh sẽ bắt đầu hiểu rằng mỗi người luôn là đứa bé con của một ai đó. Đó là vấn đề của người trong cuộc và ngoài cuộc. Anh trưởng thành và biết rằng những con người đó chỉ ra nhân vật trên truyền hình hoặc được in trên các tấm thẻ bóng chày – nhưng anh lại không thực sự nghĩ rằng họ cũng là con người và đang cố gắng làm tốt nhất có thể.

Tôi đã rất kinh ngạc vì những lời nhận xét từ James lại giống với của Beane và Sanders đến như vậy, dù vốn dĩ họ đã tiếp cận môn thể thao này dưới những góc độ rất khác nhau. Quả thực, nếu tôi đăng bản tốc ký các cuộc trò chuyện với James, Beane và Sanders lên truyền hình, bạn sẽ khó lòng phân biệt được chúng (ngoại trừ phần đối thoại với James sẽ hài hước hơn). Ông đã dần nhận ra giá trị do các tuyển trạch viên của Red Sox đóng góp cho câu lạc bộ, và tin rằng chúng tồn tại song song với sứ mệnh của mình. Trong bóng chày, thành công được đo lường rất cụ thể – thông qua W và L (thắng và thua) – nên rất dễ dàng giữ mọi người đi đúng hướng. Nếu nhiều thông tin hơn khiến dự báo của bạn trở nên sai lệch, bạn sẽ mất việc.

“Ở chừng mực nhất định, quan điểm của tôi và của các tuyển trạch viên đối với bóng chày khá tương đồng,” James nói tiếp. “Có lẽ đó là một trong những vấn đề mà nếu anh đi đủ xa về cả hai phía trái phải trên phương diện chính trị, anh sẽ phát hiện mọi người đang nói đến những điều hoàn toàn giống nhau. Điều các tuyển trạch viên đang cố gắng nhận ra cũng giống với điều tôi đang cố gắng nhận ra.”

Năm 2004, James đang hỗ trợ Red Sox trong quá trình tuyển quân khi họ xếp Pedroia vào vị trí xét tuyển thứ 65. Ông đã viết một báo cáo đầy hứa hẹn về Pedroia, nhưng lại được khuyên rằng họ nên chiêu mộ một người khác. Song, ông rất hài lòng về lựa chọn của mình, và thích thú chứng kiến Pedroia biến những kẻ chỉ trích anh thành lũ ngốc.

Tuy nhiên, trong suốt thời gian đầu sự nghiệp của anh, ngay đến các cổ động viên trung thành nhất của Pedroia cũng bắt đầu cảm thấy nghi ngờ. Tháng 8 năm 2006, lần đầu tiên Pedroia được gọi vào giải đấu lớn, góp mặt trong 31 trận đấu nhưng chỉ đạt tỷ lệ đập trúng bình quân 0,198 cùng 6 cú đánh chiếm thêm gôn. Không ai quá bận tâm về điều này. Trái với thường lệ, đội Red Sox vừa thoát khỏi nguy cơ cạnh tranh suất tham dự vòng đấu quyết định, và mọi người dân New England đều hướng sự chú ý đến các trận đấu với Celtics và Patriots. Nhưng trong mùa giải kế tiếp, tuy đã được tin tưởng giao phó vị trí chốt gôn hai chính thức, Pedroia vẫn khởi đầu một cách chậm chạp và chỉ đạt tỷ lệ đập trúng bình quân 0,172 trong tháng thi đấu đầu tiên.

Một đội bóng như Cubs, câu lạc bộ đến nay vẫn luôn khét tiếng với quy trình ra quyết định bừa bãi, ắt hẳn đã có thể loại bỏ Pedroia ngay thời điểm đó. Đối với nhiều câu lạc bộ, mỗi hành động đều gắn liền với một phản ứng thái quá đối lập tương đương. Trong khi đó, The Red Sox lại luôn tuân thủ theo phương pháp có hệ thống của riêng họ. Như James đã chia sẻ: “Khi Red Sox đánh giá Pedroia vào thời điểm đó của mùa giải, họ thật sự có rất nhiều lý do để ưu ái anh. Pedroia có cảm giác rất tốt với bóng chày – vấn đề là chúng không rơi vào những cú đập. Nhiều khả năng, các con số sẽ hướng theo lộ trình của riêng anh.”

“Đã có những lúc chúng tôi đánh mất niềm tin vào dữ liệu,” James cho biết. “Anh có thể biết điều đó, nhưng nếu xét lại một năm đã qua – khi Dustin đạt tỷ lệ đập trúng khoảng 0,180 – và nhìn tại tỷ lệ đập hụt của cậu ta, anh sẽ nhận thấy con số chỉ khoảng 8% hoặc 9%. Đây cũng là thông số trong giai đoạn mùa xuân khi cậu ta gặp khó khăn trong sự nghiệp. Hiển nhiên, nếu anh vung gậy cần mẫn như cậu ấy và có cảm giác bóng tốt đến thế, thì không thể có chuyện anh chỉ đạt tỷ lệ đập trúng 0,18.”

Đội Red Sox đã không quyết định chiêu mộ Pedroia một cách khinh suất. Họ vẫn tin rằng anh sẽ lặp lại thành công trong quá khứ tại mọi cấp độ nghiệp dư lẫn chuyên nghiệp. Nếu họ định giam Pedroia trên băng ghế dự bị, thì quyết định đó cũng phải được cân nhắc kỹ càng hệt như khi đưa anh lên đội hình chính thức. Họ sẽ không để dữ liệu dắt mũi mà quên đặt chúng vào bối cảnh rộng hơn.

James chia sẻ với tôi: “Điều duy nhất khiến họ lo lắng là liệu Pedroia có bắt đầu nghi ngờ bản thân anh hay không. Một cầu thủ khác có lẽ sẽ rơi vào tình trạng đó – nhưng không phải Pedroia, anh không phải mẫu người ưa chịu đựng những kẻ ngu ngốc hay chỉ trích mình.”

“May mắn thay, Dustin là kẻ rất tự mãn. Bởi nếu là kiểu người dễ bị hăm dọa – và nghe theo thời đàm tiếu của những kẻ đó – cậu ấy hẳn đã bị chúng đánh gục. Cậu ấy không thèm nghe lời người khác và vẫn ngoan cố giữ nguyên lối vung gậy của mình. Sau cùng, mọi thứ đã dần đứng về phía cậu ta.”

Pedroia sở hữu thứ mà John Sanders gọi là “bộ nhớ của giải nhà nghề”(theo cách nói tắt). Anh không gặp rắc rối với việc sa sút phong độ, vì hoàn toàn tin chắc mình đang đi đúng hướng; đó mới là điều quan trọng về lâu dài. Quả thực, anh chẳng hề nhân nhượng trước những thứ khiến mình phân tâm khỏi nhiệm vụ. Điều đó sẽ không biến anh thành một người rộng lượng, nhưng chính xác là phẩm chất anh cần để trở thành tay chốt gôn hai cho Boston Red Sox. Đó cũng là mối quan tâm duy nhất của Pedroia.

“Điểm mạnh và điểm yếu của chúng ta liên quan rất mật thiết với nhau,” James nhận định. “Từ những đặc điểm vốn là điểm yếu của các cầu thủ khác, Pedroia đã phát triển thành điểm mạnh cho riêng mình.”

Bài học đích thực từ Quả bóng tiền

“Như Michael Lewis đã viết, cuộc tranh luận đến đây là chấm dứt,” Billy Beane tuyên bố khi chúng tôi thảo luận về cuốn Quả bóng tiền. Đã có thời, Quả bóng tiền là mối đe dọa lớn đối với những ai tham gia cuộc chơi. Có vẻ như, cuốn sách này muốn ngụ ý rằng công việc và kế sinh nhai của họ đang lâm nguy. Tuy nhiên, phỏng đoán trên chưa bao giờ trở thành sự thật – và máy tính cũng không thay thế được các tuyển trạch viên. Trên thực tế, nhu cầu được biết về tương lai phía trước của nhiều mẫu cầu thủ bóng chày rất đa dạng – dù được mô tả trong báo cáo tuyển trạch hay qua các hệ thống thống kê như PECOTA – vẫn đang vượt trội so với nguồn cung. Hàng triệu đô-la – và kết quả các giải vô địch quốc gia trong tương lai – đều đối diện với nguy cơ mỗi khi một đội bóng quyết định chiêu mộ hoặc chuyển nhượng cầu thủ nào đó, cũng như nên trả bao nhiêu tiền cho một cầu thủ tự do. Ngày càng có nhiều đội bóng sử dụng mọi công cụ họ có trong tay để ra những quyết định kiểu như vậy. Cuộc cách mạng thông tin đã có đóng góp xứng đáng với vị thế của nó trong môn bóng chày – tuy vẫn là bước lùi trong nhiều lĩnh vực khác – nhờ sự kết hợp độc đáo giữa môn thể thao này với hạ tầng công nghệ đang phát triển nhanh chóng, các biện pháp khích lệ được áp dụng phù hợp, tính cạnh tranh khốc liệt và nguồn dữ liệu dồi dào.

Song, điều này cũng chẳng khiến mọi việc dễ dàng hơn cho Beane, người đã bày tỏ mối lo ngại rằng những đội bóng khác sẽ sao chép các bí quyết giá trị nhất từ A’s. Đơn cử, hiếm có đội bóng nào hiện nay không hiểu được tầm quan trọng của OBP hay phớt lờ vai trò phòng ngự – và điều không thay đổi chính là hầu bao của họ lớn hơn hẳn Oakland Athletics.

Trong các ngành công nghiệp cạnh tranh bậc nhất như thể thao, nhà dự báo xuất sắc nhất phải không ngừng đổi mới. “Khai thác điểm yếu của thị trường” là mục tiêu rất dễ đề ra. Nhưng trên thực tế, mục tiêu đó sẽ không cung cấp cho bạn kế hoạch nhằm phát hiện những thiếu sót, để rồi xác định liệu chúng đang đại diện cho khởi đầu tươi sáng hay hướng đi lầm lạc. Nảy ra một ý tưởng chưa ai nghĩ đến đã khó, có được một ý tưởng hay càng khó hơn – và khi bạn thành công, nó sẽ sớm bị sao chép.

Đó là lý do cuốn sách này sẽ tránh xúc tiến các giải pháp tình thế – với ngụ ý rằng bạn có thể tiến hành công việc theo hướng khác đi một chút và dự báo tốt hơn kẻ khác về kết quả mọi cuộc đấu. Những nhà đổi mới điển hình thường nghĩ về những thứ to tát và cũng suy luận từ những thứ nhỏ bé. Các ý tưởng mới đôi lúc được phát hiện từ những chi tiết vụn vặt nhất của vấn đề mà hiếm ai để mắt đến. Và đôi khi, chúng cũng xuất hiện khi bạn đang nghĩ đến những thứ trừu tượng và nặng tính triết lý nhất, như suy xét vì sao “thế giới lại là như nó vốn là”, và liệu có khả năng nào thay thế cho khuôn mẫu đang chi phối hay không. Chúng hiếm khi được tìm thấy tại các ranh giới ôn hòa ngăn giữa hai phạm trù, nơi chúng ta thường trải qua 99% cuộc đời tại đó. Mọi phương thức phân loại và ước chừng chúng ta tiến hành theo chiều hướng thông thường tuy vẫn chấp nhận được, nhưng đôi lúc, chúng ta sẽ bỏ sót các thông tin có thể đem lại cho mình lợi thế cạnh tranh.

Giải pháp chính là chúng ta phải phát triển các công cụ và thói quen để nhờ đó xem xét ý tưởng, thông tin thường xuyên hơn trong hoàn cảnh phù hợp – cũng như mài giũa các kỹ năng cần thiết có khả năng quyết định thành bại mỗi khi phát hiện ra chúng.

Đó là nhiệm vụ rất khó khăn. Nhưng bóng chày sẽ mãi là mảnh đất màu mỡ dành cho các nhà đổi mới. Kể từ khi PECOTA ra mắt 10 năm trước, vẫn chưa có một hệ thống dự báo đột phá thực sự nào xuất hiện. Song, sẽ có ai đó vào cuộc và tận dụng nguồn dữ liệu của Pitch f/x một cách khôn ngoan, hoặc sẽ tìm ra cách tổng hòa các đánh giá định tính và định lượng về thành tích cầu thủ. Mọi thứ rồi sẽ xảy đến và sẽ đến sớm chứ không quá muộn – có thể ngay thời điểm cuốn sách này được đem in.

“Ngay lúc này đây, với những ai đang bước chân vào cuộc chơi này – sức sáng tạo và trí thông minh của họ thật không gì sánh bằng,” Beane cảm thán. “Trong vòng 10 năm tới, nếu ứng tuyển trở lại công việc này, tôi thậm chí sẽ chẳng lết nổi đến vòng phỏng vấn.”

Quả bóng tiền đã băng hà; Quả bóng tiền vạn tuế.

§4. Thế mà bấy lâu nay, anh cứ bảo chúng tôi rằng mưa có màu xanh

Thứ Ba, ngày 23 tháng 8 năm 2005, một chiếc máy bay trinh sát không quân đã ghi nhận được các tín hiệu nhiễu loạn trên vùng trời Bahamas. Theo báo cáo, có “một vài cơn lốc nhỏ” đang tiến ra khỏi vùng biển Đại Tây Dương và hướng về lãnh thổ Hoa Kỳ. Quãng lặng trong hướng gió di chuyển này rất khó phát hiện qua mây mù hay dữ liệu từ vệ tinh, nhưng các con tàu chở hàng đã bắt đầu nhận ra nó. Trung tâm Bão Quốc gia kết luận đã đủ bằng chứng để xác định đây là một cơn lốc nhiệt đới và đặt tên là Áp thấp Nhiệt đới số 12. Đây là một cơn bão “xảo quyệt” có thể phát triển thành mối hiểm họa nghiêm trọng hơn, hay chỉ đơn giản là tiêu biến. Xét cho cùng, khoảng một nửa áp thấp nhiệt đới tại vùng Lòng chảo Đại Tây Dương đều đã hóa thành các cơn cuồng phong.

Tuy nhiên, vùng áp thấp phát triển rất nhanh và đến trưa thứ Tư, một trong các mô hình vi tính của Trung tâm Bão đã dự báo đây là cuộc đổ bộ kép vào nước Mỹ – vị trí bão đổ bộ đầu tiên sẽ là vùng trời nam Florida. Tiếp đó, “một cơn lốc xoáy sẽ cập bến New Orleans.” Cơn bão đã hội đủ năng lượng để trở thành một cơn cuồng phong, với cái tên mới “Katrina”.

Cuộc đổ bộ đầu tiên của Katrina – lướt qua thành phố Miami về hướng Bắc và vần vũ phía trên Đầm lầy Florida vài tiếng sau đó, khi mới là cơn bão cấp 1 – kéo dài không quá lâu để tước đi nhiều sinh mạng. Thế nhưng, quãng thời gian đó cũng không đủ để năng lượng phát tán khỏi cơn bão. Trái lại, Katrina còn được tiếp thêm sức mạnh từ vùng nước ấm thuộc Vịnh Mexico. Quả thực, chỉ trong vài tiếng đồng hồ của buổi sáng thứ Bảy, thông tin dự báo càng lúc càng tồi tệ hơn. Katrina đã trở thành bão cấp 3 và đang dần biến thành cơn bão cấp 5. Đồng thời, đường đi dự báo của bão cũng tiến xa hơn về phía Tây, rời Dải đất Florida và hướng thẳng đến Mississippi và Louisiana. Các mô tình vi tính lúc này đã cùng đi đến một kết luận rằng cơn bão có vẻ sẽ ập vào New Orleans.

“Tôi đoán mình đã trải qua 5 phiên điều trần trước quốc hội sau cơn bão Katrina,” Max Mayfield, Giám đốc Trung tâm Bão Quốc gia vào thời điểm cơn bão đổ bộ, cho biết (Tôi đã đề nghị ông hồi tưởng lại thời khắc ông nhận ra toàn bộ mức độ nghiêm trọng của mối hiểm họa). “Một vị đã hỏi tôi về thời điểm tôi bắt đầu lo lắng cho số phận của New Orleans. Tôi trả lời: ‘Tận 60 năm trước.’”

Cú đổ bộ trực tiếp của cơn bão chính vào New Orleans từ lâu vẫn được xem là cơn ác mộng tồi tệ nhất trong lịch sử ngành dự báo thời tiết. Thành phố là hiện thân hoàn hảo cho mọi tình cảnh tang thương nhất, nơi không khí chết chóc và hủy diệt hòa lẫn với nhau. Đầu tiên, phải xét đến điều kiện địa lý của thành phố: New Orleans không hẳn giáp ranh với Vịnh Mexico, mà phần nhiều chìm hẳn trong nó. Phần lớn dân số của thành phố này đều sống dưới mực nước biển và chỉ trông chờ vào sự bảo hộ của hệ thống đê bao cũ kỹ cùng dải đá ngầm tự nhiên đang bị nước biển thỏa sức ăn mòn. Mặt khác, ta cũng phải kể đến nền văn hóa tại đây. Người dân New Orleans giỏi giang trên rất nhiều phương diện, nhưng có duy nhất hai điều họ luôn cự tuyệt với vẻ ngạo nghễ. Người New Orleans di chuyển rất chậm và họ cũng không quá tin vào uy quyền. Họ đáng ra đã phải chuẩn bị đối phó tốt hơn rất nhiều trước cơn bão Katrina, vì đây chính xác là hai điều cần làm khi một cơn cuồng phong đang có nguy cơ cập đến.

Trung tâm Bão Quốc gia đã dự báo như đinh đóng cột của họ về Katrina, họ đã lường trước nguy cơ bão đổ bộ vào thành phố gần 5 ngày trước khi đê bao bị xuyên thủng, và kết luận rằng một kịch bản khủng khiếp có thể sẽ xuất hiện trong hơn 48 giờ tiếp theo. Khoảng 20 đến 30 năm về trước, lời cảnh báo cực sớm này chắc chắn là điều bất khả thi và sẽ có rất ít người kịp sơ tán. Lẽ tất nhiên, chính dự báo của Trung tâm Bão, cùng những tiến bộ vững chắc trong ngành dự báo thời tiết suốt vài thập kỷ qua, đã cứu sống không ít sinh mạng.

Tuy nhiên, không phải ai cũng tin theo lời dự báo. Có khoảng 80.000 người dân New Orleans, tương đương gần 1/5 dân số thành phố thời điểm đó, không kịp sơ tán và 1.600 người đã chết. Các khảo sát về số người sống sót đã cho thấy khoảng 2/3 trong số họ không hề nghĩ rằng cơn bão sẽ tồi tệ đến vậy. Những người khác lại hoang mang vì lệnh sơ tán quá tắc trách. Ray Nagin, thị trưởng thành phố, đã đợi gần 24 giờ mới ra lệnh sơ tán bắt buộc, bất chấp lời khẩn cầu từ Mayfield và các quan chức công quyền khác. Những người dân còn lại – do già yếu, nghèo khổ hay không thể tiếp cận với báo đài – thậm chí không thể tránh bão dù có muốn đi chăng nữa.

Dự báo thời tiết là một trong những câu chuyện thành công của quyển sách này, tình huống trong đó, con người và máy móc hợp sức cùng tìm hiểu và đôi khi lường trước được bản chất phức tạp của thiên nhiên. Đôi lúc, chúng ta có thể dự đoán được tiến trình của tự nhiên, nhưng không có nghĩa chúng ta có thể thay đổi nó. Một dự báo không thể đạt kết quả tốt nếu không ai chịu nghe theo. Katrina là câu chuyện nói về tài khéo léo, cũng như lỗi lầm của con người.

Thời tiết của các siêu máy tính

Các phòng thí nghiệm siêu máy tính thuộc Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia (NCAR) tại Boulder, Colorado quả thực có thể tự tạo ra thời tiết. Những căn phòng này rất nóng, với 77 nghìn tỉ phép tính do các siêu máy tính IBM Bluefire thực hiện mỗi giây, đủ để tạo thành một lượng bức xạ khổng lồ. Chúng cũng rất lộng gió do toàn bộ nhiệt lượng đều cần làm mát phòng khi năng lực dự báo thời tiết của cả nước bị đặt vào tình thế hiểm nghèo, nên hàng loạt chiếc quạt gió áp suất cao đã được huy động để liên tục thổi khí oxy vào các máy tính. Chúng cũng rất ồn ào với tiếng quạt chạy lớn đến nỗi dụng cụ bảo vệ thính giác cũng là thiết bị hoạt động tiêu chuẩn.

Cỗ máy Bluefire được phân thành 11 buồng; mỗi buồng cao 2,44m, rộng 0,61m với một đường sọc sáng màu xanh lá chạy dài xuống bên cạnh. Nhìn từ phía sau, nó trông giống hệt chiếc siêu máy tính mà bạn có thể trông đợi, một khối dây dợ chằng chịt cùng ánh sáng xanh nhấp nháy truyền năng lượng cho hệ thống đầu não của cỗ máy. Nhìn từ phía trước, nó có hình thù và kích thước của một nhà vệ sinh di động, được hoàn thiện bởi một cánh cửa với tay nắm bằng bạc.

“Chúng trông khá giống các buồng Porta-Potty (buồng vệ sinh công cộng ở Mỹ),” tôi trao đổi với Tiến sĩ Richard Loft, Giám đốc Phát triển Công nghệ tại NCAR và cũng là người trông nom phòng thí nghiệm siêu máy tính này.

Các nhân vật trong ngành khí tượng học vẫn nổi tiếng là những kho chuyện cười. Trong chương trình Kìm lại lòng nhiệt huyết, Larry David đã thừa nhận rằng thỉnh thoảng các nhà khí tượng học cũng dự báo trời sẽ mưa dù thực tế không đúng như vậy, hòng chiếm thế thượng phong trước những kẻ khác. Các mẩu quảng cáo chính trị cũng sử dụng phép ẩn dụ về thời tiết như một đòn công kích sơ khởi nhằm vào đối thủ – thường để ám chỉ rằng họ luôn thay đổi ý kiến xoành xoạch về các vấn đề. Hầu hết mọi người đều đinh ninh rằng các nhà dự báo thời tiết thường không quá giỏi giang trong công việc của họ.

Quả thực, thật lý thú khi ngắm nghía hàng dãy máy vi tính kêu vo vo và tự hỏi phải chăng toàn bộ chuyện này chỉ là nỗ lực vô ích. Tất cả chúng đều dùng để dự báo thời tiết ư? Ấy thế mà chúng vẫn không thể báo cho ta biết ngày mai trời có mưa hay không ư?

Trông Loft chẳng vui vẻ chút nào. Sức mạnh máy tính được tăng cường thật sự chưa thể cải tiến các dự báo động đất hay kinh tế một cách rõ ràng. Tuy nhiên, khí tượng học vẫn là lĩnh vực cho thấy những tiến bộ đáng kể, thậm chí phi thường. Sức mạnh từ các siêu máy tính của Loft sẽ góp phần quan trọng lý giải nguyên nhân trên.

Lịch sử vắn tắt của ngành dự báo thời tiết

“Cho phép tôi đổi hướng một chút từ lộ trình bay thông thường,” Loft đáp lại tôi trong văn phòng của ông. Rốt cuộc, ông đã chứng minh được mình có khiếu hài hước – thật ma mãnh và trái khoáy, hệt như phiên bản tự nhận thức cao hơn của Dwight Schrute trong bộ phim Văn phòng (The Office)[26]. Ngay từ buổi bình minh của lịch sử – Loft giải thích – con người đã luôn cố gắng dự báo về môi trường xung quanh. “Cứ thử trở ngược lại Hẻm núi Chaco và Stonehenge mà xem, anh sẽ thấy người xưa đã nhận ra họ có thể dự báo những ngày ngắn nhất và dài nhất trong năm. Hay mặt trăng di chuyển theo quỹ đạo có thể đoán trước. Tuy nhiên, vẫn có những thứ người xưa không thể dự báo. Những thứ bất ngờ như một cơn lũ quét hay một trận bão sấm chớp đì đùng.”

Ngày nay, chúng ta có thể tự cho mình có khả năng dự báo vị trí đổ bộ của một cơn bão từ vài ngày trước đó. Thế nhưng, khí tượng học lại mất quá nhiều thời gian để phát triển thành một môn khoa học thành công. Suốt hàng thế kỷ, đà tiến bộ của lĩnh vực này luôn trì trệ. Người Babylon, vốn là những nhà thiên văn cấp tiến, đã đưa ra các điềm báo về thời tiết được lưu lại trên bia đá từ hơn 6 nghìn năm trước. Tuy nhiên, họ rốt cuộc vẫn phải quy phục trước vị thần mưa Ningirsu. Aristotle cũng từng viết một luận thuyết về khí tượng học và nêu lên được một vài kinh nghiệm trực giác vững vàng, nhưng tất cả chỉ là một trong những nỗ lực yếu ớt của ông. Chỉ đến khoảng 50 năm trở lại đây, khi sức mạnh máy tính được cải tiến, đà tiến bộ thật sự mới xuất hiện.

Bạn có thể không tin rằng báo cáo thời tiết là một hoạt động siêu hình, nhưng chính ý tưởng dự báo thời tiết lại khởi nguồn từ những cuộc tranh luận từ xa xưa giữa thuyết thiên định và ý chí tự do. “Mọi thứ được viết sẵn hay bản thân chúng ta viết nên chúng?” Loft chất vấn. “Từng có thời, đây là vấn đề cơ bản của nhân loại. Và trên thực tế, đã xuất hiện đến hai luồng tư tưởng.”

“Luồng tư tưởng thứ nhất đến từ Thánh Augustine và Học thuyết Calvin,” ông nói tiếp, đồng thời mô tả về những người tin vào thuyết thiên định. Theo triết lý này, con người có khả năng biết trước tiến trình họ sẽ trải qua, nhưng lại không có cách nào thay đổi được nó. Mọi thứ đều đã được định sẵn theo ý Chúa. “Học thuyết này phản bác lại các giáo sĩ dòng Tên và Thomas Aquinas, những người tuyên bố rằng chúng ta thật sự có ý chí tự do. Câu hỏi ở đây chính là thế giới có thể tiên đoán được hay không?”

Cuộc tranh cãi về khả năng dự báo đã bắt đầu diễn ra theo nhiều hình thức khác nhau trong Kỷ nguyên Khai sáng và Cách mạng Công nghiệp. Thuyết cơ học của Isaac Newton có vẻ như đã kết luận rằng vũ trụ được sắp xếp rất theo trật tự và có thể dự đoán được – chiếu theo các nguyên tắc vật lý tương đối đơn giản. Các tư tưởng khoa học, công nghệ và tiến bộ kinh tế – vốn chưa từng được thừa nhận trong hàng thế kỷ trước đó – cũng bắt đầu xuất hiện cùng với quan niệm cho rằng nhân loại nên tự học cách nắm giữ số phận của mình. Thuyết thiên định cũng được gộp chung vào một luồng tư tưởng mới, với tên gọi thuyết định mệnh khoa học.

Tư tưởng này có rất nhiều hình thái khác nhau, nhưng không ai phát triển nó xa hơn Pierre-Simon Laplace, nhà thiên văn – nhà toán học người Pháp. Năm 1814, Laplace đã công bố một định đề như sau và sau này được biết đến như “Ác quỷ của Laplace”[27]:

Chúng ta có thể xem trạng thái hiện tại của vũ trụ là hệ quả của quá khứ và nguyên nhân của tương lai. Tại một thời điểm nhất định, đấng trí năng phải hiểu rõ mọi lực tác dụng khiến giới tự nhiên vận động, cũng như tất cả vị trí của mọi sự vật cấu thành giới tự nhiên. Nếu đấng trí năng này đủ quyền uy để đưa các dữ liệu trên vào phân tích, thì phân tích đó phải tuân theo một công thức duy nhất lý giải sự vận động của các thực thể to lớn nhất cũng như các nguyên tử nhỏ bé nhất trong vũ trụ. Đối với đấng trí năng, không có điều gì là bất định và tương lai cũng như quá khứ chỉ là hiện tại trong mắt kẻ đó.

Với nguồn tri thức toàn vẹn về điều kiện hiện tại (“mọi vị trí của mọi sự vật cấu thành giới tự nhiên”) và tri thức toàn vẹn về các quy luật chi phối vũ trụ (“mọi lực tác dụng khiến giới tự nhiên vận động”), chúng ta có thể đưa ra những dự báo hoàn hảo (“tương lai hay quá khứ cũng chỉ như hiện tại”). Ta có thể đoán trước sự vận động của mỗi thành tố trong vũ trụ như đối với những quả bóng trên bàn bi-da. Laplace cũng thừa nhận nhân loại không thể đạt đến tầm vóc đó. Nhưng nếu chúng ta đủ khôn ngoan (và sở hữu các máy tính hoạt động đủ nhanh), chúng ta có thể dự báo tình trạng thời tiết cùng mọi yếu tố khác – và sẽ nhận ra bản thân giới tự nhiên đã quá toàn vẹn.

Định đề “Ác quỷ của Laplace” đã gây nhiều tranh cãi trong suốt 200 năm tồn tại. Đối nghịch với những người tin vào thuyết định mệnh là các tín đồ của thuyết cái nhiên – những kẻ tin rằng ta chỉ có thể thấu hiểu vũ trụ ở một mức độ không chắc chắn nào đó[28]. Trước hết, thuyết cái nhiên chủ yếu là một hệ thuyết về nhận thức luận. Nó tuyên bố rằng khả năng của con người sẽ bị giới hạn trong việc nắm bắt vũ trụ. Cách đây không lâu, với khám phá về cơ học lượng tử, các nhà khoa học và triết gia đã được chất vấn rằng liệu bản thân vũ trụ có vận động theo xác suất hay không. Nếu quan sát đủ gần, chúng ta sẽ thấy các thành tố Laplace từng nỗ lực xác định đã bắt đầu vận động như các bước sóng – và dường như chúng không còn giữ nguyên ở một vị trí cố định. Làm thế nào bạn dự báo được một vật thể sẽ chuyển động đến đâu nếu không rõ xuất phát điểm của nó? Tất nhiên, bạn không thể. Đây chính là nền tảng cho nguyên lý bất định nổi tiếng của nhà vật lý lý thuyết Werner Heisenber. Tuy các nhà vật lý thường diễn giải nguyên lý trên theo những cách khác nhau, nhưng tựu trung, nó vẫn cho rằng định đề của Laplace không thể đúng trong thực tế. Dự báo hoàn hảo là điều bất khả thi, nếu bản thân vũ trụ đã tùy biến.

Thật không may, chúng ta lại không cần đến cơ học lượng tử để nghiên cứu thời tiết. Thời tiết diễn ra trên cấp độ phân tử (thay vì nguyên tử), trong khi phân tử lại quá lớn để gây tác động rõ rệt dưới góc độ vật lý lượng tử. Ngoài ra, chúng ta đã hiểu rõ các nguyên tắc hóa học và vật lý Newton đủ để chi phối thời tiết, cũng như đã tiến hành như thế trong một thời gian dài.

Vậy, phiên bản điều chỉnh của định đề “Ác quỷ Laplace” sẽ là gì? Nếu chúng ta biết rõ vị trí của mỗi phân tử trong bầu khí quyển trái đất – một đòi hỏi khiêm tốn hơn rất nhiều so với việc phải dốc sức đánh dấu vị trí của từng mảnh nguyên tử trong vũ trụ – thì liệu chúng ta có thể đưa ra các dự báo thời tiết hoàn hảo? Hoặc giả, điều kiện thời tiết sẽ vẫn tồn tại một mức độ ngẫu nhiên cố hữu nào đó?

Ma trận

Từ lâu, chúng ta đã có thể đưa ra các dự báo thời tiết thuần về số liệu. Giả sử hôm nay trời đã mưa, thì khả năng ngày mai trời mưa sẽ như thế nào? Một nhà khí tượng học có thể tra cứu mọi trường hợp trời mưa trong quá khứ từ cơ sở dữ liệu và cho chúng ta câu trả lời. Hoặc ông ta có thể xem xét thông số bình quân trong dài hạn. Ví dụ, có 35% khả năng London sẽ đổ mưa vào ngày 15 tháng 3.

Vấn đề chính là các dạng dự báo nói trên không thật sự hữu ích – chúng thậm chí không đủ chính xác để thuyết phục bạn có nên mang ô hay không, chứ đừng nói đến dự đoán đường đi của một cơn bão. Như vậy, các nhà khí tượng học phải theo đuổi một điều khác. Thay vì phụ thuộc vào mô hình thống kê, họ muốn sở hữu một hệ thống thật sinh động và trông như đang sống, với khả năng mô phỏng các quy trình vật lý chi phối thời tiết.

Tuy nhiên, khả năng tính toán tiết trời của chúng ta lại kém xa vốn hiểu biết lý thuyết về chúng. Chúng ta biết phải giải quyết các phương trình nào, cũng như biết đáp số đại khái là gì, nhưng lại không tính toán đủ nhanh cho mỗi phân tử trong bầu khí quyển trái đất. Thay vì thế, chúng ta buộc phải đưa ra một số ước đoán.

Theo trực giác, giải pháp tốt nhất chính là đơn giản hóa vấn đề bằng cách phân tách bầu khí quyển thành một chuỗi các ảnh điểm dài vô hạn – khái niệm thường được các nhà khí tượng học gọi bằng nhiều cái tên, như “ma trận”, “lưới mắt cáo” hay “chấn song”. Theo Loft, nỗ lực đáng kể đầu tiên nhằm thực hiện điều này đã thuộc về Lewis Fry Richardson (vào năm 1916), một nhà vật lý người Anh có nhiều thành tích. Richardson muốn xác định thời tiết trên vùng trời miền bắc nước Đức tại một thời điểm cụ thể, 1 giờ chiều ngày 20 tháng 5 năm 1910. Xét cho cùng, đây không phải một dự báo thật sự, vì thời điểm nói trên đã trôi qua được 6 năm. Tuy nhiên, Richardson lại nắm trong tay rất nhiều dữ liệu như: một loạt các kết quả quan sát nhiệt độ, áp suất không khí hay vận tốc gió do chính phủ Đức thu thập. Ngoài ra, ông cũng có rất nhiều thời gian. Ông đang phục vụ trong một đơn vị cấp cứu tình nguyện tại miền Bắc nước Pháp và hầu như chẳng có việc gì làm giữa các phòng tuyến pháo binh. Do đó, Richardson đã phân nhỏ nước Đức thành các dãy ô vuông hai chiều, trong đó mỗi ô bao quát phạm vi gồm 3 kinh tuyến (tương đương khoảng 210 cây số) và 3 vĩ tuyến. Sau đó, ông đã cố gắng xử lý các phương trình hóa học chi phối tình hình thời tiết trong mỗi ô, cũng như xác định chúng sẽ ảnh hưởng đến tiết trời tại các vùng kế cận ra sao.

Hình 4-1: Ma trận Richardson: sự ra đời của dự báo thời tiết hiện đại

Thật không may, thí nghiệm của Richardson đã thất bại thảm hại – nó “dự báo” áp suất không khí sẽ tăng vọt lên mức chưa từng có trong thực tế, ít nhất là vào thời điểm khảo sát. Nhưng dù sao, ông vẫn thu được kết quả. Có vẻ như đây chính là phương pháp dự báo thời tiết đúng đắn – theo đó, ta cần phải giải quyết từ những nguyên lý đầu tiên, cũng như tận dụng vốn hiểu biết lý thuyết dồi dào về cách thức hoạt động của hệ thống, thay vì phụ thuộc vào các ước đoán số liệu thô sơ.

Vấn đề chính là phương pháp của Richardson đòi hỏi quá nhiều công sức. Đối với hệ thuyết ông khởi xướng, sử dụng máy tính sẽ phù hợp hơn nhiều. Như bạn sẽ thấy trong chương 9, máy tính thường không xử lý tốt mọi tác vụ chúng ta mong đợi chúng sẽ hoàn thành, và rất lâu mới có thể trở thành thuốc chữa bách bệnh trong lĩnh vực dự báo. Tuy nhiên, máy tính lại vô cùng xuất sắc trong việc tính toán. Chúng xử lý rất nhanh và chính xác các tác vụ số học lặp lại nhiều lần. Sở trường của chúng chính là các tác vụ như đấu cờ vua – luôn tuân theo những quy luật tương đối đơn giản, nhưng lại rất khó xử lý đồng loạt. Và nhiều khả năng, thời tiết cũng thế.

Dự báo thời tiết đầu tiên thông qua máy vi tính đã được nhà toán học John von Neumann tiến hành vào năm 1950, ông đã sử dụng một cỗ máy có khả năng xử lý 5.000 phép tính mỗi giây. Tốc độ này nhanh hơn hẳn khả năng tính toán của Richardson, với chiếc bút chì và tờ giấy trên cánh đồng rơm nước Pháp. Mặc dù vậy, dự báo nói trên vẫn chưa thật sự tốt và chẳng khá hơn một phán đoán ngẫu nhiên là bao.

Sau cùng, vào giữa thập niên 1960, máy tính đã bắt đầu chứng tỏ được chút tài nghệ trong dự báo thời tiết. Và cỗ máy Bluefire – nhanh gấp 15 tỉ lần chiếc máy tính dự báo đầu tiên và gấp khoảng 1 triệu tỉ lần khả năng tính toán của Richardson – đã thể hiện chút ít sự nhạy bén nhờ tốc độ tính toán của nó. So với 15 đến 20 năm về trước, dự báo thời tiết ngày nay đã tốt hơn rất nhiều. Tuy nhiên, trong khi sức mạnh máy tính đã được cải tiến theo cấp số mũ suốt những thập niên gần đây, thì độ chính xác trong các dự báo thời tiết chỉ tăng lên một cách chậm chạp.

Hai nguyên nhân chủ yếu dẫn đến tình trạng trên. Thứ nhất, thế giới không chỉ có một hay hai chiều không gian. Phương pháp thỏa đáng nhất để cải thiện độ chính xác của một dự báo thời tiết – hay tiến gần hơn đến việc giải thích sự vận động trong mỗi phân tử – chính là giảm bớt kích thước của ô chấn song biểu trưng cho bầu khí quyển. Các ô vuông của Richardson có chiều rộng mỗi cạnh lên đến 200 cây số, nên tối đa cũng chỉ cung cấp được một góc nhìn khá chung chung về tình hình thời tiết của hành tinh (bạn hầu như có thể nén New York và Boston vào cùng một ô vuông 200×200 cây số – dù thời tiết tại những nơi này rất khác nhau). Có thể bạn sẽ muốn giảm đường kính của đường tròn nội tiếp bên trong mỗi ô xuống một nửa – để đạt kích thước phân giải 100×100 cây số. Nhờ vậy, dự báo của bạn sẽ có độ chính xác cao hơn, đồng thời số phương trình bạn phải xử lý cũng tăng lên tương ứng. Trên thực tế, con số này sẽ không chỉ tăng lên gấp đôi, mà gấp đến 4 lần – do bạn đã nhân đôi mật độ các ô vuông cả về chiều dài lẫn chiều rộng. Điều này đồng nghĩa rằng ít nhiều bạn sẽ cần đến 4 lần sức mạnh máy tính hiện có để đưa ra đáp án.

Tuy nhiên, chúng ta phải tính đến nhiều chiều không gian hơn. Điều kiện thời tiết có thể diễn ra khác nhau tại các tầng khí quyển cao thấp khác nhau, trên mặt biển và gần bề mặt trái đất. Đối với một vũ trụ 3 chiều, số lượng gia tăng gấp đôi trong độ phân giải các chấn song của chúng ta sẽ tương đương với 8 lần sức mạnh máy tính cần thiết:

Thế nhưng, vẫn còn một chiều không gian thứ tư, thời gian. Một mô hình khí tượng học sẽ trở nên vô dụng nếu nó luôn trong trạng thái tĩnh – vì mục đích chính là tìm hiểu thời tiết sẽ thay đổi ra sao từ thời điểm này sang thời điểm khác. Một cơn bão sấm thường di chuyển với tốc độ 40 cây số/giờ, nên nếu bạn có trong tay một mạng lưới chấn song 3 chiều với phạm vi mỗi ô đơn vị là 40×40 cây số, bạn có thể theo dõi chuyển động của đơn bão bằng cách cập nhật quan sát hàng giờ. Nhưng nếu bạn phân chia các chiều không gian của mạng lưới thành các ô 20×20 cây số, cơn bão lúc này sẽ di chuyển từ ô này sang ô khác trong mỗi nửa giờ đồng hồ. Điều này đồng nghĩa bạn phải phân chia tiếp tham số thời gian – và một lần nữa nhân đôi năng lực dự báo cần thiết, tương đương với 16 lần sức mạnh máy tính ban đầu.

Nếu đây là vấn đề duy nhất, nó sẽ không phải trở ngại lớn. Nói nôm na, tuy bạn cần cải tiến năng lực xử lý thêm 16 lần chỉ để gấp đôi độ phân giải của mạng lưới dự báo thời tiết, nhưng năng lực xử lý này sẽ được nâng cấp theo hàm mũ – cứ mỗi 2 năm, chúng lại nhân lên gấp đôi. Có nghĩa rằng, bạn chỉ cần chờ thêm 8 năm để năng lực dự báo tăng lên hai lần. Thật ngẫu nhiên, đây cũng là tốc độ nâng cấp của các siêu máy tính tại NCAR.

Đến đây, xem như bạn đã giải quyết xong các định luật về động lực học chất lưu chi phối sự vận động của hệ thống thời tiết. Chúng đại khái cũng xuất phát từ nền tảng của Newton. Từ lúc này, nguyên lý bất định sẽ không còn làm khó bạn (thật thú vị khi nó lại thuộc về các nhà vật lý học). Bạn đã nắm trong tay một thiết bị tiên tiến bậc nhất như Bluefire. Bạn đã thuê được Richard Loft thiết kế nên phần mềm vi tính để tiến hành các mô phỏng. Vậy còn gì có thể chưa ổn cơ chứ?

Thuyết hỗn mang giống với Linsanity[29] như thế nào?

Điều còn chưa ổn chính là thuyết hỗn mang. Bạn có lẽ đã từng nghe qua phát biểu rằng chỉ một cái đập cánh của con bướm ở Brazil cũng có thể gây ra cơn lốc xoáy tại Texas. Phát biểu này xuất phát từ tiêu đề một bài luận do Edward Lorenz trình bày năm 1972 tại trường MIT – người đã khởi đầu sự nghiệp như một nhà khí tượng học. Thuyết hỗn mang được áp dụng cho các hệ vật chất thỏa mãn 2 đặc tính sau:

Hệ này mang động lực, đồng nghĩa hoạt động của hệ tại một thời điểm sẽ ảnh hưởng đến hoạt động của nó trong tương lai.

Hệ này phi tuyến tính, đồng nghĩa nó sẽ biến đổi theo hàm mũ thay vì theo các mối liên hệ cộng tính.

Hệ động lực luôn gây ra vô số vấn đề cho các nhà dự báo – chẳng hạn (như tôi sẽ giải thích trong chương 6), việc nền kinh tế Mỹ đang liên tục biến đổi theo phản ứng dây chuyền do các hiện tượng nối tiếp nhau chính là nguyên nhân khiến chúng ta rất khó dự báo về nó. Các hệ phi tuyến tính cũng thế. Chứng khoán bảo lãnh thế chấp đã châm ngòi cho cuộc khủng hoảng tài chính, theo cách mà những thay đổi nhỏ trên phương diện kinh tế vĩ mô sẽ khiến khả năng vỡ nợ của chúng tăng lên theo cấp số nhân.

Khi kết hợp 2 đặc tính này với nhau, bạn sẽ có một mớ bòng bong thật sự. Thời điểm đó, Lorenz vẫn chưa nhận ra tính nghiêm trọng của vấn đề. Giống như Alexander Fleming với penicillin trước đây và New York Knicks cùng Jeremy Lin sau này, ông đã đi đến một khám phá quan trọng hoàn toàn nhờ sự tình cờ.

Khi ấy, Lorenz và nhóm của ông đang phát triển một chương trình dự báo thời tiết trên một máy vi tính đời đầu – với tên gọi Royal McBee LGP-30. Họ vẫn nghĩ mình đang tiến triển tốt, cho đến khi máy tính bắt đầu xuất ra các kết quả không nhất quán. Họ nghĩ mình đã khởi đầu với cùng những dữ liệu đó và cho chạy cùng những đoạn mã đó – song, chương trình lại dự báo trời quang tại Kansas trong một lượt kết quả và trời bão trong lượt kế tiếp.

Sau khi dành hàng tuần kiểm tra tỉ mỉ phần cứng và cố gắng khắc phục lỗi chương trình, Lorenz và nhóm của ông rốt cuộc đã khám phá ra dữ liệu họ thu được không hoàn toàn giống nhau, một trong các kỹ thuật viên đã rút ngắn số liệu xuống còn 3 chữ số thập phân. Chẳng hạn, thay vì thể hiện áp suất không khí tại một ô lưới là 29,5168, chương trình lại đọc là 29,517. Hẳn điều đó sẽ không gây sai khác mấy, đúng chứ?

Thế nhưng, Lorenz đã nhận ra sai khác là rất lớn. Nguyên lý cơ bản của thuyết hỗn mang chính là chỉ một thay đổi nhỏ trong điều kiện ban đầu – như con bướm đập cánh ở Brazil – cũng có thể dẫn đến những kết quả phân tán trong phạm vi rộng lớn và không thể ngờ tới – như một cơn lốc ở Texas. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa hoạt động của hệ là ngẫu nhiên – như hàm ý trong từ “hỗn mang”. Thuyết hỗn mang cũng không phải một cách diễn giải nào đó theo lối hiện đại của Định luật Murphy (“thứ gì có thể sai thì nhất định sẽ sai”). Nó chỉ cho thấy rằng chúng ta rất khó dự báo về một số dạng hệ vật chất nhất định.

Vấn đề sẽ nảy sinh khi dữ liệu của chúng ta xuất hiện những lỗi sai (hoặc khi lỗi sai xuất hiện ngay trong giả thiết của chúng ta, như trường hợp chứng khoán bảo lãnh thế chấp). Hãy hình dung chúng ta muốn tính tổng của 5 và 5, nhưng lại nhập sai con số thứ hai. Thay vì nhập “5 + 5”, chúng ta lại nhập thành “5 + 6”. Như vậy, chúng ta sẽ có đáp án “11”, trong khi thật sự muốn ra đáp án “10”. Chúng ta sẽ sai, nhưng không sai quá nhiều. Hơn nữa, trong phép toán tuyến tính, điều này có thể châm chước. Thế nhưng, các phép toán theo hàm mũ sẽ sai khác rất nhiều nếu trong dữ liệu có lỗi sai. Thay vì 55 (tương đương 3.125), nếu nhập thành 56, chúng ta sẽ có đáp án 15.625. Thật khủng khiếp! Chúng ta đã tính trượt mục tiêu đến 500%.

Lỗi sai trên sẽ còn trầm trọng hơn gấp bội nếu xét trong một quy trình biến động liên tục – đồng nghĩa dữ liệu xuất tại một giai đoạn của quy trình sẽ trở thành dữ liệu nhập trong giai đoạn kế. Ví dụ, giả sử chúng ta muốn tính 55 và tiếp tục đem kết quả thu được lũy thừa lên 5 lần. Nếu phạm phải lỗi sai như trên và thay số 5 thứ hai bằng 6, kết quả của chúng ta lúc này sẽ sai khác với cấp số cao quá 3.000. Sai phạm tưởng như nhỏ nhặt ban đầu sẽ cứ thế lớn dần lên.

Thời tiết là ví dụ điển hình cho một hệ động lực và những phương trình chi phối sự chuyển động của các loại khí và chất lưu trong khí quyển cũng phi tuyến tính – hầu hết chúng là các phương trình vi phân. Do đó, thuyết hỗn mang chắc chắn sẽ gây tác động lớn nhất lên dự báo thời tiết và khiến các dự báo cực kỳ dễ mắc lỗi ngay từ phần dữ liệu.

Đôi lúc những lỗi sai này còn là hậu quả phát sinh từ sai sót của con người. Vấn đề cơ bản chính là chúng ta chỉ có thể quan sát mọi thứ diễn ra xung quanh ở mức độ chính xác nhất định. Không chiếc nhiệt kế nào là hoàn hảo và dù lỗi sai chỉ ở con số thập phân thứ ba hoặc thứ tư, nó cũng sẽ gây ảnh hưởng ghê gớm đến kết quả dự báo.

Hình 4-2 sẽ cho thấy kết quả từ 50 lượt tính của một mô hình thời tiết châu Âu, nhằm dự báo tiết trời tại Đức và Pháp trong đêm Giáng sinh năm 1999. Toàn bộ những bản mô phỏng này đều sử dụng cùng một phần mềm, tất cả đều đưa ra những giả thiết giống nhau về diễn biến của thời tiết. Trên thực tế, những mô hình trên đều mang tính xác định. Chúng giả định rằng chúng ta chỉ có thể dự báo thời tiết một cách trọn vẹn nhất nếu biết rõ mọi điều kiện ban đầu. Tuy vậy, chỉ một thay đổi nhỏ trong dữ liệu nhập cũng có thể tạo nên khác biệt lớn trong kết quả. Mô hình dự báo châu Âu đã cố gắng bao quát hết những sai sót này. Theo một bản mô phỏng, áp suất không khí tại Hanover có thể sẽ đôi chút xáo trộn một. Theo một bản khác, điều kiện gió tại Stuttgart cũng có sự hoán đổi ở mức 1%. Những thay đổi nhỏ này đã đủ khiến một hệ thống báo bão lớn dựng nên vài bản mô phỏng tại Paris, trong khi tại các nơi khác, Giáng sinh năm ấy vẫn là một đêm mùa đông an lành.

Đây chính là quy trình tạo nên những bản dự báo thời tiết hiện đại. Những thay đổi nhỏ – được thể hiện một cách có chủ ý nhằm biểu trưng cho tính bất định cố hữu trong chất lượng của dữ liệu quan sát – sẽ biến một dự báo xác định thành dự báo mang tính xác suất. Chẳng hạn, nếu người đọc bản tin thời tiết tại địa phương bạn thông báo rằng “40% ngày mai trời sẽ mưa,” thì bạn có thể diễn giải rằng có một cơn bão đang hình thành trong 40% bản mô phỏng; còn trong 60% bản còn lại – với các tham số ban đầu khác biệt đôi chút – thì không.

Hình 4-2: Các dự báo thời tiết phân tán với điều kiện ban đầu có chút khác biệt

Song, mọi chuyện không đơn giản như vậy. Những chương trình được các nhà khí tượng học sử dụng để dự báo thời tiết tuy khá tốt, nhưng vẫn chưa thật hoàn thiện. Trái lại, các dự báo bạn trông thấy trên thực tế sẽ phản ánh sự kết hợp giữa phán đoán của máy tính và con người. Con người có thể điều chỉnh dự báo của máy tính sao cho tốt hơn, nhưng họ cũng có thể khiến chúng tệ hơn.

Bàn về tầm nhìn

Tòa nhà Thời tiết Thế giới là một cao ốc văn phòng xấu xí, ố vàng tồn tại từ những năm 70, tọa lạc tại Camp Springs, Maryland và cách Washington 20 phút đi xe. Tòa nhà cũng là nơi đặt trụ sở hoạt động của NOAA[30]. Không như cơ sở vật chất tại NCAR, với tầm nhìn bao quát cả rặng Front Range của Dãy núi Rocky, nó chẳng gợi nên được gì ngoài thói quan liêu sách nhiễu.

Ban đầu, Cơ quan Thời tiết Quốc gia được thành lập dưới sự điều hành của Bộ Chiến tranh do Tổng thống Ulysses S. Grant đứng đầu – người đã ra quyết định ủy quyền vào năm 1870. Nguyên nhân một phần do Tổng thống Grant tin rằng chỉ có văn hóa kỷ luật trong quân đội mới có thể đảm bảo độ chính xác cần thiết trong công tác dự báo và một phần cũng bởi toàn bộ cơ quan là một nỗi thất vọng lớn, đến mức họ chỉ bận tâm đến nó trong thời chiến, khi người ta cố chiếm lấy lợi thế bằng mọi cách.

Đa số công chúng chỉ bắt đầu quan tâm hơn đến dự báo thời tiết từ sau vụ Bão tuyết Trường học hồi tháng 1 năm 1888. Ngày 12 tháng 1 năm 1888, từ một buổi sáng nắng ấm tại vùng cao nguyên Great Plains, nhiệt độ đã hạ gần 30 độ chỉ trong vài giờ, mở màn cho một cơn bão tuyết khủng khiếp. Do vừa tan trường và không ý thức được cơn bão đang ập đến, hàng trăm trẻ em đã chết vì bị hạ thân nhiệt trên đường về nhà. Thuở ban đầu, các dự báo vẫn còn rất sơ khai, nhưng người dân Mỹ vẫn hy vọng chí ít chúng có thể đưa ra cảnh báo nào đó về một thảm họa tàn khốc đến như vậy. Từ đó, Cơ quan Thời tiết Quốc gia đã được chuyển về Bộ Nông nghiệp và mang sứ mệnh phục vụ gần với quần chúng hơn[31].

Ngày nay, khởi nguồn của Cơ quan Thời tiết vẫn được thể hiện rõ trong văn hóa của họ. Các nhà dự báo thời tiết tại đây vẫn làm việc hàng giờ với mức lương trung bình và tự xem mình là tôi tớ của quần chúng. Các nhà khí tượng học tôi gặp tại Camp Springs là những nhà ái quốc thật sự. Họ hiếm khi bỏ qua dù chỉ một cơ hội để nhắc nhở tôi về tầm quan trọng của dự báo thời tiết trong việc gìn giữ các nông trang của đất nước, các doanh nghiệp nhỏ, những chiếc phi cơ, lĩnh vực năng lượng, quân đội, các dịch vụ công cộng, sân golf, bữa trưa dã ngoại cho đến những đứa học trò nhỏ đang chạy nhảy vui đùa, cũng như từng đồng penny trên mỗi 1 đô-la (ngân sách của NWS chỉ vào khoảng 900 triệu đô-la mỗi năm – tương đương 3 đô-la trên mỗi công dân Mỹ – mặc dù thời tiết là yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến 20% nền kinh tế đất nước).

Jim Hoke, một trong các nhà khí tượng tôi đã gặp, hiện đang là giám đốc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn của NWS. Ông cũng là nhân vật kỳ cựu trong lĩnh vực này, với 35 năm thâm niên phục vụ cùng vai trò phụ trách mảng máy tính (hỗ trợ xây dựng các mô hình máy tính dành cho các dự báo viên) lẫn mảng hoạt động của NWS (đưa ra các dự báo thực tế và công bố chúng với cộng đồng). Nhờ vậy, ông có thể nêu lên quan điểm nào đó về cách tương tác giữa con người và máy móc trong lĩnh vực khí tượng học.

Nói một cách chính xác, liệu con người có thể làm tốt hơn những chiếc máy tính có khả năng nghiền nát số liệu với tốc độ 77 teraFLOP[32]. Họ có thể biết được điều đó. Hook dẫn tôi lên tầng dự báo, nơi tập trung một loạt các loại máy móc chuyên dụng với ký hiệu xanh dập nổi – trên đó in tên khắc của trung tâm dự báo hàng hải và trung tâm dự báo quốc gia. Mỗi chiếc máy có từ một đến hai nhà khí tượng vận hành chúng – đi cùng với một hạm đội màn hình phẳng hiển thị những tấm bản đồ đầy màu sắc, tập hợp mọi kiểu dữ liệu thời tiết có thể hình dung được từ mọi ngõ ngách trên khắp đất nước. Các dự báo viên làm việc nhanh chóng trong im lặng, với độ chính xác cao đúng như yêu cầu của Tổng thống Grant dành cho quân đội.

Một số dự báo viên đang cẩn thận vẽ lên những tấm bản bồ bằng một cây bút sáng màu, nhằm điều chỉnh đường viền quanh các dốc nhiệt độ do mô hình máy tính cung cấp – như 15 dặm về phía tây Đồng bằng Mississippi, hay 30 dặm về phía đông Hồ Erie. Một cách từ tốn, họ đã bước gần hơn đến lý tưởng của Platon, thứ lý tưởng họ mong muốn đại diện.

Các dự báo viên hiểu rất rõ thiếu sót trên các mô hình máy tính. Những thiếu sót này chắc chắn sẽ nảy sinh, bởi chỉ một lỗi rất nhỏ trong mô hình cũng có thể tiềm ẩn những ảnh hưởng vô cùng lớn – hệt như hậu quả trong thuyết hỗn mang. Có thể chiếc máy tính đã quá dè dặt trong việc dự báo lượng mưa ban đêm tại Seattle, trong khi đang có khí áp thấp xuất hiện tại Puget Sound. Hoặc có thể nó không biết rằng sương mù tại Công viên Quốc gia Acadia sẽ tan hết khi mặt trời lên nếu gió thổi theo đúng hướng, nhưng cũng có thể giữ nguyên đến giữa buổi sáng nếu gió đến từ hướng khác. Đó là những điểm khác biệt được các dự báo viên liên tục thu nhặt khi họ học cách “sống chung” với các thiếu sót từ mô hình, hệt như một tay cơ lão luyện có thể điều chỉnh những điểm chết trên bàn bi-da trong một quán bar địa phương.

Nguồn lực duy nhất mà các dự báo viên này có thể đóng góp chính là ánh mắt của họ. Đây cũng là thứ công cụ quý giá đối với các nhà dự báo trên mọi lĩnh vực – một phương tiện kiểm chứng bằng thị giác đối với một hình ảnh đồ họa thể hiện sự tương tác giữa hai biến số nhằm phát hiện những điểm ngoại lệ trong dữ liệu bao giờ cũng nhanh chóng và đáng tin cậy hơn một phép kiểm tra bằng số liệu. Ngoài ra, vẫn còn một phương diện khác nơi các máy tính phải chịu xếp sau trí óc con người. Hãy nhẹ nhàng bóp méo một chuỗi ký tự – giống như công nghệ CAPTCHA[33] thường được sử dụng nhằm hạn chế thư rác hay bảo vệ mật khẩu – các máy tính dù “thông minh” đến đâu cũng sẽ vô cùng lúng túng. Chúng chỉ “tư duy” theo nghĩa đen và không thể nhận ra nổi một hình mẫu quen thuộc, dù nó chỉ bị điều chỉnh chút ít. Ngược lại, do điều kiện tiến hóa bắt buộc, con người đã có được lớp vỏ não hết sức mạnh mẽ. Chúng ta có thể lập tức lọc ra bất kỳ sự xuyên tạc nào có trong dữ liệu nhằm xác định những đặc tính khuôn mẫu hay có tổ chức – đây cũng là những đặc tính đóng vai trò hết sức quan trọng trong các hệ thời tiết khác nhau.

Hình 4-3: CAPTCHA

Quả thực, vào những ngày xa xưa, khi các máy tính khí tượng chưa có nhiều đóng góp, toàn bộ quy trình dự báo thời tiết hầu như chỉ phụ thuộc vào thị giác. Thay cho những màn hình phẳng, các văn phòng dự báo luôn đầy ắp hàng dãy bàn vẽ, cùng hàng tấm bản đồ chiếu sáng được các nhà khí tượng đánh dấu bằng phấn màu hoặc bút chì phác, để cho ra mỗi lần một bản dự báo trong phạm vi 15 dặm. Tuy chiếc bàn vẽ cuối cùng đã “giải nghệ” từ nhiều năm trước, nhưng tinh thần của thứ kỹ thuật ấy vẫn còn tồn tại đến ngày nay.

Hoke giải thích rằng những nhà dự báo xuất sắc nhất phải tư duy theo hướng trừu tượng và giàu hình tượng, đồng thời phải có khả năng sắp xếp, phân loại hàng núi thông tin được máy tính cung cấp. Không những thế, họ còn phải thấu hiểu bản chất luôn vận động và phi tuyến tính của hệ vật chất họ đang cố gắng nghiên cứu. Nhiệm vụ này không hề dễ dàng và đòi hỏi họ phải vận dụng hết công suất của cả bàn cầu não trái lẫn bán cầu não phải. Nhiều dự báo viên của ông có thể trở thành các kỹ sư hoặc nhà thiết kế phần mềm xuất sắc – những lĩnh vực có thể đem lại cho họ nguồn thu nhập khá hơn rất nhiều, nhưng họ vẫn quyết định trở thành nhà khí tượng học.

NWS lưu trữ hai bộ sổ sách khác nhau: một bộ cho biết các máy tính tự hoạt động tốt ra sao và bộ còn lại cho biết con người đang đóng góp thêm bao nhiêu giá trị. Theo thống kê của cơ quan này, con người sẽ cải thiện độ chính xác của các dự báo về lượng mưa thêm 25% so với nếu chỉ sử dụng công thức trên máy tính, và giúp cải thiện các dự báo về nhiệt độ chính xác hơn 10%. Không những thế, theo Hoke, các tỷ lệ trên luôn có sự nhất quán ở mức tương đối. Máy tính càng tiến bộ bao nhiêu, dự báo viên của ông sẽ càng bổ sung thêm nhiều giá trị bấy nhiêu. Thị lực quả nhiên đã đóng góp không ít cho thành quả này.

Bị sét đánh là chuyện ngày càng hy hữu

Vào giữa những năm 70, khi Hoke vừa bắt đầu sự nghiệp, những câu chuyện vui về các nhà dự báo thời tiết ít nhiều đều bắt nguồn từ sự thật. Chẳng hạn, tính trung bình, NWS đã tính nhầm mức nhiệt độ cao khoảng 6 độ khi cố gắng dự báo trước 3 ngày (xem hình 4-4). Mức dự báo này cũng chẳng chính xác hơn phán đoán của bạn là bao khi nhìn lên bảng thống kê bình quân trong dài hạn. Tuy nhiên, sự kết hợp giữa con người và máy móc đã đem lại những lợi ích to lớn. Lỗi dự báo bình quân hiện nay chỉ vào khoảng 3,5 độ; đồng nghĩa với việc độ chính xác đã được cải thiện gần một nửa so với trước đây.

Hình 4-4: Lỗi nhiệt độ cao bình quân trong dự báo của NWS

Các nhà dự báo thời tiết cũng đang dự báo ngày một chính xác hơn. Ví dụ xác suất bạn bị sét đánh – hoặc chết do bị sét đánh là bao nhiêu? Trên thực tế, đây không phải một con số cố định. Chúng sẽ phụ thuộc vào khả năng bạn ra ngoài trời khi có sét và không tìm được chỗ trú kịp lúc (cũng do bạn không có được một dự báo tốt). Năm 1940, khả năng một người Mỹ bị sét đánh chết trong một năm vào khoảng 1/400.000. Ngày nay, tỷ lệ này giảm xuống chỉ còn 1/11.000.000, đồng nghĩa khả năng nói trên đã hiếm gặp hơn gần 30 lần. Điều này phần nào đã phản ánh những thay đổi trong mô hình sinh hoạt (ngày càng có nhiều công việc được thực hiện trong nhà hơn) cùng những cải tiến trong công nghệ truyền thông và dịch vụ chăm sóc y tế. Tuy nhiên, nguyên nhân cũng bởi các dự báo thời tiết hiện nay đã chính xác hơn.

Những bước tiến bộ ấn tượng nhất có lẽ đều tập trung trong mảng dự báo bão. Chỉ mới 20 năm trước, mỗi khi Trung tâm Bão Quốc gia cố gắng dự báo vị trí đổ bộ của một cơn bão trước 3 ngày, kết quả thu được (tính trung bình) vẫn còn chệch mục tiêu đến 350 dặm. Con số này chẳng hữu ích mấy nếu xét trên thước đo của con người. Chẳng hạn, nếu vẽ một đường tròn bán kính 350 dặm với tâm là New Orleans, nó sẽ bao trùm mọi địa điểm tính từ Houston, Texas cho đến Tallahasse và Florida (xem hình 4-5). Bạn không thể sơ tán dân cư trong một khu vực rộng lớn đến như thế.

Hình 4-5: Các bước phát triển trong dự báo đường đi của bão

Song, phạm vi dự báo chệch bình quân hiện nay chỉ vào khoảng 100 dặm, vừa đủ bao quát khu vực Đông Nam bang Louisiana và cực Nam bang Mississippi. Thỉnh thoảng, cơn bão vẫn có thể đổ bộ ngoài phạm vi đường tròn; nhưng lúc này, chúng ta đã tiến hành tìm kiếm một khu vực tương đối nhỏ, nơi khả năng ảnh hưởng của bão là 50/50 (hay thậm chí ít hơn) – đủ để bạn lựa chọn nơi đó làm địa điểm sơ tán trước 72 giờ. Ngược lại, vào năm 1985, các dự báo bão chỉ có thể đảm bảo điều tương tự sớm nhất trước 24 giờ. Điều này đồng nghĩa rằng chúng ta hiện đã có thêm 48 giờ để cảnh báo mọi người trước khi bão ập đến – như ta sẽ thấy trong phần sau, mỗi tiếng đồng hồ đều quý như vàng nếu phải sơ tán một thành phố như New Orleans[34].

Cơ quan Thời tiết vẫn chưa thoát khỏi móng vuốt của Ác quỷ Laplace, nhưng bạn có thể tin rằng họ sẽ được tín nhiệm nhiều hơn nữa. Ngành khoa học dự báo thời tiết nói chung vẫn là một câu chuyện thành công, bất chấp những thách thức do bản chất phức tạp của hệ thời tiết gây nên. Xuyên suốt cuốn sách này, bạn sẽ nhận thấy những trường hợp như trên đều chỉ là ngoại lệ, chứ không phải quy luật trong công tác dự báo.

Tuy vậy, Cơ quan Thời tiết Quốc gia vẫn hiếm khi được xem trọng. Họ phải đối mặt với sự cạnh tranh từ ngành dự báo tư nhân – một cuộc chiến diễn ra trên sân chơi không cân sức. Không như hầu hết các đồng nghiệp trên khắp thế giới, Cơ quan Thời tiết được cho là luôn cung cấp miễn phí dữ liệu mô hình của họ cho bất kỳ ai muốn có chúng (đa số các quốc gia khác, những nơi sở hữu các nha cục thời tiết dự báo tốt, đều tính phí chuyển nhượng hoặc phí sử dụng đối với các dự báo của họ). Những công ty tư nhân như AccuWeather và Weather Channel có thể tiết kiệm công sức phát triển các sản phẩm của riêng họ và đem bán chúng vì mục đích thương mại. Một số lượng áp đảo các khách hàng cũng xem dự báo từ các nhà cung cấp tư nhân. Trang web Web.taisachnhanh.cloud của Weather Channel hiện đang có lượng truy cập cao gấp 10 lần trang weather.gov.

Nhìn chung, tôi là người hâm mộ cuồng nhiệt tính cạnh tranh của thị trường tự do, cũng như cạnh tranh giữa các khu vực kinh tế công và tư. Cạnh tranh cũng là một phần lớn nguyên nhân giúp môn bóng chày phát triển thần tốc và kết hợp tốt hơn vốn hiểu biết sáng suốt giữa hai giới tuyển trạch lẫn thống kê trong việc dự báo tiềm năng phát triển của các tài năng trẻ.

Tuy nhiên, trong bóng chày, tính cạnh tranh có thước đo rất rõ ràng. Bạn đã chiến thắng bao nhiêu trận bóng? (Hoặc nếu không, bạn đã chiến thắng bao nhiêu trận tương đương với số tiền bỏ ra?) Còn trong dự báo thời tiết, câu chuyện lại phức tạp hơn đôi chút và các nhà dự báo công hoặc tư cũng có những lịch trình khác xa nhau.

Điều gì làm nên một dự báo tốt?

Tiến sĩ Bruce Rose, trưởng ban khoa học kiêm phó chủ tịch Weather Channel (TWC), một người hòa nhã, cho tôi hay, “Một nhà nghiên cứu thuần túy sẽ không để bị bắt gặp khi đang xem Weather Channel (Kênh Thời tiết), nhưng nhiều người trong số họ luôn làm thế trong bí mật.” Rose không muốn nói rằng các dự báo của TWC tốt hơn dự báo do chính phủ công bố, mà chúng chỉ khác hơn – Rose khẳng định – và hướng nhiều hơn đến nhu cầu của đối tượng tiếp nhận điển hình.

“Các mô hình tiêu biểu thường không được đánh giá dựa trên khả năng dự báo các yếu tố thời tiết thực tiễn,” ông nói tiếp. “Song, điều này thật sự quan trọng; vì nếu ở thành phố New York, anh sẽ quan tâm đến một lượng mưa 2,5cm thay vì lượng tuyết 25cm. Đó là (điểm khác biệt) rất lớn giữa các đối tượng tiếp nhận thông thường, nhưng các nhà khoa học lại không quan tâm đến điều đó.”

Quả thực, Tiến sĩ Rose đã dành phần lớn thời gian cho những vấn đề hết sức thực dụng và thậm chí có phần vô vị, liên quan đến cách diễn đạt của khách hàng đối với các dự báo của ông. Chẳng hạn làm thế nào để phát triển nên các thuật toán giúp biến đổi dữ liệu thô về thời tiết thành báo cáo diễn giải hàng ngày? Một đợt rét đậm có ý nghĩa gì? Thế nào là một cơn giông đang biến đổi? Đâu là ranh giới giữa mây tán và mây phủ? Weather Channel phải tìm hiểu điều đó, và cần phải lập ra các quy tắc chính quy để tiến hành; bởi họ sẽ công bố rất nhiều dự báo cho một bản diễn giải, và để người xem định đoạt chúng theo những hướng không thể lường trước.

Đôi khi, nhu cầu điều chỉnh dự báo sao cho phù hợp với đối tượng tiếp nhận còn dẫn đến vài khía cạnh khôi hài. Trong suốt nhiều năm, Weather Channel đã thể hiện lượng mưa trên những tấm bản đồ ra-đa bằng màu xanh lá (thỉnh thoảng còn đi kèm với màu đỏ và vàng đối với những cơn bão khốc liệt). Đến năm 2001, một nhân viên thuộc bộ phận marketing đã nảy ra ý tưởng sáng suốt là thay thế chúng bằng màu xanh dương – xét cho cùng, đó vẫn được xem là màu của nước. Weather Channel đã nhanh chóng bị bao vây bởi các cuộc điện thoại từ những khách hàng giận dữ – hay thậm chí khiếp sợ – vì hiểu nhầm màu xanh này đại diện cho một kiểu lượng mưa nào đó chưa từng được biết đến (bão plasma hay bụi phóng xạ chăng?) “Đúng là một vụ rò rỉ hạt nhân,” Tiến sĩ Rose cho biết. “Ai đó đã viết như thế và nói, ‘Bấy lâu nay các người vẫn bảo chúng tôi mưa có màu xanh lá – sao nay lại là xanh dương? Chuyện điên rồ gì thế này?’”

Tuy nhiên, Weather Channel vẫn rất xem trọng khía cạnh khí tượng học. Ít nhất về mặt lý thuyết, không có lý do gì để họ có thể dự báo tốt hơn chính phủ được. Xét cho cùng, Weather Channel vẫn phải tận dụng nguồn dữ liệu thô từ chính phủ như dữ kiện ban đầu, và bổ sung thêm giá trị họ có khả năng đóng góp để hợp thành sản phẩm của riêng mình.

Câu hỏi ở đây là thế nào là một dự báo “tốt hơn”? Tôi đã từng định nghĩa nó đơn giản là “dự báo chính xác hơn”. Nhưng đã có một số ý kiến phản đối và chúng quả thực rất thích đáng nếu xét trên phương diện dự báo thời tiết.

Năm 1993, bài tiểu luận có ảnh hưởng lớn của Allan Murphy – khi đó là nhà khí tượng tại Đại học bang Oregon – đã thừa nhận rằng có 3 định nghĩa rất phổ biến về chất lượng dự báo trong giới dự báo thời tiết. Murphy đã không chủ trương tuyên bố định nghĩa nào là tốt hơn. Ông chỉ cố gắng thúc đẩy một hướng đối thoại cởi mở và chân thực hơn về chúng. Các phiên bản của ba định nghĩa này có thể được áp dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực có sự hiện diện của dự đoán và dự báo.

Cách thứ nhất để đánh giá một dự báo – Murphy viết – và có lẽ cũng là cách rõ ràng nhất – chính là thông qua cái gọi là “chất lượng,” (tuy nhiên, khái niệm này đúng hơn phải định nghĩa là độ chính xác). Vấn đề chính là thời tiết thực tế có khớp với dự báo hay không?

Thước đo thứ hai được Murphy đặt tên là “tính nhất quán” (nhưng tôi lại cho là tính trung thực). Bất kể một dự báo chính xác thế nào, nhưng liệu nó có phải kết quả tốt nhất mà người dự báo có thể đưa ra vào thời điểm đó hay không? Liệu nó có phản ánh đúng những phán đoán của họ, hay đã được điều chỉnh theo cách nào đó trước khi trình bày với công luận?

Cuối cùng – Murphy nói – chính là giá trị kinh tế của một dự báo. Nó có giúp công chúng và các nhà hoạch định chính sách đưa ra những quyết định tốt hơn hay không?

Điểm khác biệt giữa độ chính xác và tính trung thực của Murphy tuy không lớn nhưng rất quan trọng. Khi tôi đưa ra một dự báo nhưng hóa ra lại sai, tôi thường tự hỏi “Liệu nó có phải dự báo tốt nhất của mình vào thời điểm đó, với những gì mình biết hay không?” Đôi khi, câu trả lời là “Có”. Tôi đã suy nghĩ một cách hợp lý, tiến hành nghiên cứu, xây dựng một mô hình tốt và xem xét kỹ vấn đề không rõ ràng đến mức nào. Tất nhiên, trong những trường hợp khác, tôi sẽ phát hiện thấy điểm gì đó mình không ưng ý. Có lẽ tôi đã quá hấp tấp mà bỏ qua một bằng chứng then chốt. Có lẽ tôi đã đánh giá quá cao khả năng dự báo của vấn đề. Có lẽ tôi đã để thành kiến lấn át theo cách nào đó, hoặc đã có động cơ sai trái.

Tôi không có ý khuyên bạn phải tự đánh mình nhừ tử mỗi khi dự báo của bạn chệch hướng. Trái lại, dấu hiệu cho thấy bạn đã đưa ra một dự báo tốt chính là bạn vẫn tỏ ra thản nhiên dù mọi chuyện có thế nào chăng nữa – bạn không thể lập tức kiểm soát hết tất cả. Tuy nhiên, sẽ luôn có cơ hội để bạn tự hỏi mình về các mục tiêu bạn đang nghĩ đến khi ra quyết định.

Về lâu dài, các mục tiêu “chính xác” và “trung thực” của Murphy sẽ kết hợp với nhau khi chúng ta có động cơ chính đáng. Nhưng đôi khi, chúng ta lại không như vậy. Đơn cử, các bình luận viên chính trị trong chương trình The McLaughlin Group có lẽ đã quan tâm đến việc tỏ ra thông minh trên truyền hình hơn là hành động theo lý trí. Tuy nhiên, nếu họ cố ý đưa ra các dự báo tồi tệ chỉ vì muốn thu hút lượng khán giả bè cánh hay để tiếp tục được làm khách mời trong chương trình thì họ đã trượt bài kiểm tra trung-thực-trong-dự-báo của Murphy.

Tiêu chí thứ ba của Murphy, giá trị kinh tế của một dự báo, có lẽ là vấn đề phức tạp hơn cả. Chẳng hạn, một người có thể thông cảm với quan điểm của Tiến sĩ Rose, rằng dự báo về thành phố có thể đáng được chú ý nhiều hơn nếu nó sát với điểm đóng băng và thông tin về lượng mưa đổ xuống cũng phải chỉ rõ đó là mưa, tuyết hay băng đá. Vì mỗi hiện tượng sẽ có những tác động khác nhau đối với việc đi lại vào buổi sáng và sự an toàn của người dân. Tuy nhiên, một vấn đề quan trọng hơn nữa là Weather Channel sẽ tập trung nguồn lực của họ tại đâu và nhấn mạnh ở tiêu chí nào. Họ không nhất thiết phải nghi ngờ độ chính xác hay tính trung thực của dự báo. Cánh báo chí sẽ cố gắng đảm bảo các tin bài của họ luôn chính xác và trung thực, nhưng họ vẫn cần quyết định sẽ đưa thông tin gì lên trang nhất. Từ đó, Weather Channel phải đưa ra những quyết định tương tự và tác động kinh tế của dự báo chính là cơ sở hợp lý để thực hiện điều này.

Song, vẫn có những trường hợp trong đó các mục tiêu vấp phải nhiều xung đột hơn và thành công về mặt thương mại phải được ưu tiên hơn độ chính xác.

Khi cạnh tranh làm sai lệch dự báo

Sau đây là hai bài kiểm tra cơ bản mà bất kỳ dự báo nào cũng phải vượt qua, để chứng tỏ phẩm chất của nó:

Nó phải thắng được độ dai dẳng (theo cách gọi của các nhà khí tượng học). Giả thiết cho rằng thời tiết vào ngày mai (và ngày mốt) sẽ giống như hôm nay.

Nó cũng phải đánh bại được khí hậu học, hay các điều kiện thời tiết trung bình được ghi nhận lâu dài trong lịch sử cho một ngày nhất định, tại một khu vực nhất định.

Trước khi Richardson, Lorenz và cỗ máy Bluefire bước chân vào ngành dự báo, đây chính là các phương pháp sẵn có được người xưa sử dụng. Nếu chúng ta không thể cải tiến chúng, thì sức mạnh của máy tính dù đắt đỏ đến đâu cũng không thể làm tốt được đến thế.

Chúng ta đang sở hữu rất nhiều dữ liệu từ các kết quả thời tiết trong quá khứ – ít nhất cũng từ Thế chiến II trở đi: chẳng hạn, tôi có thể truy cập vào trang Web.taisachnhanh.cloud và cho bạn biết tình hình thời tiết tại Lansing, Michigan vào ngày 13 tháng 1 năm 1978 – ứng với ngày giờ sinh của tôi – là 18 độ, có tuyết nhẹ và gió thổi từ hướng Đông Bắc. Tuy nhiên, có rất ít người bận tâm thu thập thông tin từ các dự báo thời tiết trong quá khứ. Có ai đoán được tuyết sẽ rơi ở Lansing sáng hôm ấy? Đó là một trong số ít các mẩu thông tin bạn hy vọng có thể tìm thấy trên Internet, nhưng hóa ra lại không thể.

Năm 2002, Eric Floehr, một doanh nhân tốt nghiệp ngành khoa học máy tính tại trường Đại học Tiểu bang Ohio và từng làm việc cho MCI, đã thay đổi điều này. Floehr bắt đầu thu thập dữ liệu từ các dự báo do NWS, Weather Channel và AccuWeather công bố, để xem thử mô hình của chính phủ chính xác hơn, hay các dự báo tư nhân chính xác hơn. Ban đầu, đây chủ yếu là phát kiến của riêng ông – một kiểu đề án hội chợ khoa học ở quy mô rất lớn – nhưng đã nhanh chóng phát triển thành Web.taisachnhanh.cloud, một doanh nghiệp nhiều lợi nhuận chuyên tái đóng gói dữ liệu vào các báo cáo có độ tùy chỉnh cao dành cho đối tượng khách hàng từ thương gia năng lượng (với họ, chỉ một phần nhỏ của 1 độ F cũng có thể biến thành hàng chục nghìn đô-la) cho đến các học giả.

Floehr đã nhận ra chẳng bên nào có thể giành chiến thắng trọn vẹn. Dữ liệu của ông cho thấy AccuWeather là kênh dự báo tốt nhất về lượng mưa với mức chênh lệch rất nhỏ rằng Weather Channel có nhỉnh hơn đôi chút trong các dự báo về nhiệt độ, và các dự báo của chính phủ về tổng thể đều rất vững chắc. Nói chung, tất cả chúng đều rất tốt.

Tuy nhiên, khi thời gian dự báo của các mô hình trên càng kéo dài, độ chính xác của chúng lại càng giảm (xem hình 4-6). Đơn cử, các dự báo được tiến hành trước 8 ngày hầu như đều không thể hiện được chút hiệu quả nào. Tuy chúng đánh bại được “độ dai dẳng”, nhưng cũng chỉ khá hơn “khí hậu học” chút ít. Và nếu khoảng thời gian dự báo trước được tính từ 9 ngày trở lên, thì các dự báo chuyên nghiệp quả thực phải chịu thua khí hậu học.

Hình 4-6: So sánh các dự báo về nhiệt độ cao

Sau độ hơn một tuần – Loft cho biết – thuyết hỗn mang sẽ chi phối hoàn toàn, và bộ nhớ động của bầu khí quyển sẽ tự xóa chính nó. Tuy phép so sánh sau đây có phần thiếu chính xác, nhưng sẽ dễ hiểu hơn nếu ta xem bầu khí quyển như một trường đua hình bầu dục NASCAR, trong đó các hệ thời tiết khác nhau được đại diện bởi những chiếc xe riêng biệt trên đường đua. Trong khoảng vài tá vòng đua đầu tiên, nhờ biết được thứ tự xuất phát của từng chiếc xe, ta có thể dự đoán khá chính xác thứ tự chúng lướt qua trước mặt. Các dự báo của chúng ta tuy không hoàn hảo – vì sẽ có những pha va chạm, những lần dừng pit[35] và các trường hợp hỏng hóc động cơ mà chúng ta không thể bao quát hết được – nhưng dù sao, kết quả vẫn tốt hơn phán đoán ngẫu nhiên rất nhiều. Song, những chiếc xe chạy nhanh hơn sẽ bắt đầu vượt trên những chiếc chậm hơn một vòng đua và chẳng mấy chốc, trường đua sẽ hoàn toàn xáo trộn. Chiếc xe xếp thứ 2 có thể đang chạy ngay sát cạnh chiếc xếp thứ 16 (chiếc này đang sắp bị bỏ xa một vòng), cũng như chiếc xếp thứ 28 (đã bị bỏ xa một vòng và đang có nguy cơ bị qua mặt thêm một vòng nữa). Lúc này, những gì chúng ta biết từ dữ kiện ban đầu của cuộc đua đều trở nên vô giá trị. Tương tự, khi bầu khí quyển có đủ thời gian để kết thúc vòng tuần hoàn, thì các hình mẫu thời tiết sẽ không còn giống với vị trí ban đầu của chúng, dẫn đến các mô hình cũng trở nên bị vô hiệu.

Đến nay, phát hiện của Floehr vẫn đang dấy lên những câu hỏi nhức nhối. Sẽ là vấn đề nếu sau 7 hoặc 8 ngày, về cơ bản, các mô hình máy tính cho thấy chúng đã mất hiệu lực. Nhưng trên thực tế, chúng còn thể hiện hiệu lực “âm”: dự báo chúng đưa ra thậm chí còn tồi tệ hơn dự báo của bạn khi ngồi trong nhà và quan sát bảng thống kê dữ liệu thời tiết bình quân trong dài hạn. Chuyện như thế sao có thể xảy ra? Lý do có lẽ bởi các chương trình máy tính, vốn cực kỳ nhạy cảm với các phản hồi xảy ra một cách tự nhiên trong hệ thời tiết, đã bắt đầu tạo ra những phản hồi của chính chúng. Tín hiệu không đơn thuần bị vùi lẫn giữa độ nhiễu, mà chính độ nhiễu cũng đang bị khuếch đại.

Câu hỏi lớn hơn chính là nếu các dự báo dài hạn trên vốn đã vô tác dụng như thế, thì tại sao các kênh công bố như Weather Channel (chuyên công bố các dự báo trước 10 ngày) và AccuWeather (đánh cược những 15 ngày) vẫn tiếp tục phổ biến chúng. Theo quan điểm của Tiến sĩ Rose, làm thế cũng chẳng hại gì bởi ngay đến một dự báo thuần túy dựa trên khí hậu học cũng có thể khiến đối tượng tiếp nhận phải quan tâm.

Trong lĩnh vực dự báo thời tiết thương mại, thực tế số liệu của độ chính xác không nhất thiết phải là hệ thuyết chi phối. Trong mắt đối tượng tiếp nhận, nó giống hơn với một quan niệm về độ chính xác giúp bổ sung giá trị.

Chẳng hạn, các nhà dự báo thời tiết vì-lợi-nhuận hiếm khi dự báo chính xác 50% khả năng trời sẽ mưa – vốn bị người tiếp nhận xem là hời hợt và thiếu dứt khoát. Thay vì thế, họ sẽ tung đồng xu và làm tròn lên thành 60, hoặc làm tròn xuống thành 40, dù điều này sẽ khiến các dự báo trở nên thiếu chính xác và thiếu trung thực.

Floehr còn hé lộ một ví dụ về giả mạo số liệu trắng trợn hơn thế, thậm chí là bí mật tồi tệ nhất được giữ kín trong ngành thời tiết. Hầu hết các dự báo thời tiết thương mại đều thiên lệch, và có lẽ là có chủ đích. Cụ thể, chúng có khuynh hướng dự báo lượng mưa cao hơn thực tế diễn ra – thường được giới khí tượng học gọi là “thiên lệch sũng ướt.” Bạn càng đào sâu vào dữ liệu gốc của chính phủ bao nhiêu và đối tượng tiếp nhận càng đối diện với nhiều dự báo bao nhiêu, thì thiên lệch nảy sinh sẽ càng tồi tệ bấy nhiêu. Các dự báo đã “gia tăng giá trị” bằng cách giảm trừ độ chính xác.

Làm sao để biết các dự báo của bạn có “sũng ướt” hay không?

Một trong những phép kiểm tra quan trọng nhất đối với một dự báo – hay tôi phải nói đây chính là phép kiểm tra quan trọng nhất – được gọi là hiệu chỉnh. Trong số tất cả những lần bạn dự báo rằng 40% khả năng trời sẽ mưa, có bao nhiêu lần trời đã mưa thật sự? Nếu về lâu dài, khả năng trời mưa thật sự là 40%, thì đồng nghĩa các dự báo của bạn đã được hiệu chỉnh tốt. Ngược lại, nếu tỷ lệ đó chỉ là 20%, hoặc lên đến 60% trong mọi trường hợp, thì chúng đã được hiệu chỉnh sai.

Hiệu chỉnh là nhiệm vụ rất khó hoàn thành trong nhiều lĩnh vực. Nó đòi hỏi bạn phải tư duy theo xác suất, một điều mà hầu hết chúng ta (bao gồm cả các nhà dự báo “thành thạo” nhất) thường không quá xuất sắc. Thực ra, nó thường sẽ trừng phạt sự tự tin thái quá – một đặc điểm phổ biến ở hầu hết các nhà dự báo. Nó cũng đòi hỏi bạn phải đánh giá đầy đủ rất nhiều dữ liệu – những trường hợp trong đó các nhà dự báo phải công bố hàng trăm dự báo cùng lúc[36].

Các nhà khí tượng học phải đáp ứng được tiêu chuẩn này. Họ sẽ dự báo nhiệt độ, khả năng trời mưa và các kiểu lượng mưa khác cho hàng trăm thành phố mỗi ngày. Trong khoảng thời gian một năm, họ sẽ đưa ra hàng chục nghìn dự báo.

Hình thức dự báo với tần số sao nói trên cực kỳ hữu dụng, không chỉ khi chúng ta cần đánh giá một dự báo, mà còn đối với chính bản thân các nhà dự báo – họ sẽ nhận lại vô số phản hồi cho thấy liệu họ có đang tiến hành sai hay không, và nhờ thế có thể thay đổi lộ trình. Chẳng hạn, các mô hình máy tính nhất định thường cho ra các kết quả “sũng ướt” đôi chút – hay thường dự báo lượng mưa cao hơn thực tế. Nhưng một khi đã được cảnh báo về sự thiên lệch đó, bạn có thể điều chỉnh lại. Tương tự, bạn sẽ nhanh chóng nhận ra nếu bạn “quá tự tin” với các dự báo của mình.

Hóa ra, các dự báo của Cơ quan Thời tiết Quốc gia đều được hiệu chỉnh tốt đến mức đáng khâm phục (xem hình 4-7). Khi họ cho biết có 20% khả năng trời sẽ mưa thì tỷ lệ trời mưa trong mọi trường hợp dự báo quả thực là 20%. Họ đã tận dụng các phản hồi rất hiệu quả, đồng thời dự báo của họ cũng rất trung thực và chính xác.

Hình 4-7: Phép hiệu chỉnh của Cơ quan Thời tiết Quốc gia

Xác suất dự báo

Các nhà khí tượng học của Weather Channel sẽ gian lận đôi chút trong những điều kiện nhất định. Chẳng hạn, trong quá khứ, khi họ tuyên bố rằng 20% khả năng thời sẽ mưa, thì trời chỉ thực sự mưa trong 5% trường hợp. Quả thực, đây là hành động có tính toán và chính Weather Channel cũng sẵn sàng thừa nhận điều đó. Họ buộc phải làm thế vì động cơ kinh tế của mình.

Có một dạng nhầm lẫn – thất bại trong việc dự báo trời mưa – được mọi người chú ý nhiều hơn một dạng nhầm lẫn khác – trường hợp báo động giả. Nếu trời mưa trong khi đáng ra không phải thế, họ sẽ nguyền rủa người dự báo thời tiết vì đã phá hỏng chuyến dã ngoại của họ. Song, một ngày nắng ấm ngoài dự kiến lại được họ xem là món quà trời ban. Về mặt khoa học, điều này không được hay cho lắm, nhưng Tiến sĩ Rose từ Weather Channel đã thừa nhận với tôi: “Nếu các dự báo hoàn toàn khách quan, nếu chúng không cho thấy sự thiên lệch nào khi dự báo lượng mưa, thì chúng tôi có thể sẽ gặp rắc rối.”

Weather Channel vẫn là một tổ chức tương đối bảo thủ – nhiều khách hàng thậm chí còn hiểu nhầm họ là một cơ quan chính phủ – và đa phần, họ luôn tỏ rõ sự thẳng thắn. Thiên lệch sũng ướt của họ được giới hạn sao cho chỉ vượt quá khả năng trời mưa đôi chút khi điều này hiếm có khả năng xảy ra – đồng nghĩa họ sẽ tuyên bố khả năng này là 20%, trong khi họ biết thực tế chỉ có 5% hoặc 10% – nhằm tự bảo vệ mình phòng trường hợp xuất hiện một cơn mưa nhỏ ngoài dự kiến. Mặt khác, các dự báo của họ cũng được hiệu chỉnh tốt (xem hình 4-8). Chẳng hạn, khi họ tuyên bố rằng 70% trời sẽ mưa, con số thực tế có thể khớp với giá trị danh nghĩa.

Khi mọi thứ thật sự diễn ra một cách thất thường, thì cũng là lúc thời tiết được phản ánh trên mạng lưới tin tức địa phương. Lúc này, sự thiên lệch sẽ thể hiện rõ, trong đó, độ chính xác và tính trung thực đều đòi hỏi cái giá rất đắt.

Hình 4-8: Phép hiệu chỉnh của Weather Channel

Xác suất dự báo

Thành phố Kansas chắc hẳn là một thị trường lớn của ngành dự báo thời tiết – tại đây có những mùa hè nóng như thiêu như đốt, những mùa đông giá buốt, lốc xoáy và cả hạn hán. Không những thế, đây cũng là vùng đất đủ rộng lớn để xuất hiện trên mọi mạng lưới truyền thông quan trọng. Cũng tại nơi này, một người đàn ông tên J. D. Eggleston đã bắt đầu theo dõi các dự báo của truyền hình địa phương để giúp con gái mình hoàn thành một dự án lớp 5. Eggleston phát hiện thấy các phân tích này rất thú vị, đến mức ông đã tiếp tục tiến hành trong 7 tháng liền, và đăng tải kết quả lên trang blog Freakonomics.

Các nhà khí tượng trên truyền hình không quá chú trọng đến độ chính xác. Thay vì thế, các dự báo của họ thậm chí còn tệ hơn của Cơ quan Thời tiết Quốc gia, do chúng có thể được tải về qua Internet và tường thuật trên truyền hình. Thêm vào đó, chúng cũng hiếm khi được hiệu chỉnh tốt. Theo nghiên cứu của Eggleston, khi một nhà khí tượng học thuộc thành phố Kansas tuyên bố 100% khả năng trời sẽ mưa, thì có đến 1/3 trường hợp trong thực tế trời khô ráo (xem hình 4-9).

Hình 4-9: Phép hiệu chỉnh của các nhà khí tượng truyền hình địa phương

Các nhà dự báo thời tiết chưa hề đưa ra lời cáo lỗi nào về điều này. “Chúng tôi không đánh giá độ chính xác của các nhà khí tượng khi thuê họ. Cách trình bày phải được ưu tiên hơn độ chính xác,” một trong số họ chia sẻ với Eggleston. “Đối với người xem, độ chính xác không phải điều quan trọng,” một người khác cho biết. Quan điểm của họ dường như đều tựu trung ở sự vui vẻ – ai quan tâm nếu có chút thiên lệch sũng ướt xuất hiện, đặc biệt nếu nó khiến chương trình truyền hình thú vị hơn? Vả lại, dù sao công chúng cũng chẳng đánh giá cao dự báo của chúng tôi. Vậy tại sao phải bận tâm đến độ chính xác làm gì?

Luận điệu trên có đôi chút vòng vo. Giới dự báo thời tiết truyền hình tuyên bố rằng họ không bận tâm các dự báo của mình có chính xác hay không, vì họ nhận ra công chúng sẽ chẳng tin tưởng họ. Nhưng công chúng cũng không nên tin tưởng họ, vì dự báo họ đưa ra không chính xác.

Vấn đề trên sẽ trở nên nghiêm trọng hơn khi xuất hiện một tình huống khẩn cấp – như Cơn bão Katrina chẳng hạn. Rất nhiều người Mỹ cập nhật thông tin thời tiết từ các nguồn tin địa phương, thay vì trực tiếp nghe từ Trung tâm Bão để có được thông tin chính xác. Nếu giới dự báo thời tiết và công chúng đều không tin tưởng lẫn nhau, thì công chúng có thể sẽ không lắng nghe đối phương khi họ cần thông tin nhất.

Đỉnh chóp của hỗn mang

Như Max Mayfield đã trình bày với Quốc hội, ông đã chuẩn bị cho một cơn bão như Katrina trong gần cả quãng đời 60 năm tuổi của mình. Ông sinh trưởng tại một vùng đất có thời tiết khắc nghiệt – Oklahoma, trung tâm của Hành lang Bão tố – và bắt đầu sự nghiệp dự báo khi còn trong không quân, nơi mọi người phải quá mạo hiểm tính mạng và lập nên các kế hoạch tác chiến. Nhưng điều khiến ông phải dành nhiều thời gian để thấm thía hơn cả, chính là nỗi khó khăn khi Trung tâm Bão Quốc gia truyền đạt các dự báo của họ đến với công chúng.

“Sau Cơn bão Hugo năm 1989,” Mayfield thuật lại, “Tôi đã có cuộc trao đổi với một nhà khoa học hành vi đến từ bang Florida. Anh ta bảo mọi người thường không phản ứng lại những lời cảnh báo bão. Và tôi đã cảm thấy rất bị xúc phạm. Họ tất nhiên phải phản ứng chứ. Nhưng rồi, tôi nhận ra điều anh ta nói hoàn toàn đúng. Mọi người không hề phản ứng, nếu chỉ có mỗi cụm từ ‘cảnh báo bão.’ Mọi người chỉ phản ứng với những điều họ nghe từ các quan chức địa phương. Anh sẽ không muốn một tay dự báo hay một phát thanh viên truyền hình quyết định khi nào nên mở hầm trú ẩn, hay khi nào nên đảo ngược lộ trình.”

Dưới sự chỉ đạo của Mayfield, Trung tâm Bão Quốc gia đã bắt đầu quan tâm hơn đến cách thức diễn đạt các dự báo của họ. Trái với hầu hết các cơ quan chính phủ, với những trang Web trông như thể chúng chưa từng được cập nhật từ rất lâu rồi, Trung tâm Bão rất chú trọng đến công tác thiết kế các sản phẩm của họ, và đã cho ra mắt một loạt các đồ thị hấp dẫn, nhiều màu sắc, bao gồm nhiều thông tin trực quan và chính xác về mọi khía cạnh – từ vận tốc gió đến sức bành trướng của bão.

Trung tâm Bão cũng quan tâm đến cách thức diễn đạt tính bất định trong dự báo của họ. “Bất định là một phần cơ bản trong dự báo thời tiết,” Mayfield khẳng định. “Không dự báo nào là hoàn chỉnh nếu thiếu đi mô tả về tính bất định.” Thay vì chỉ chiếu lên một đường biểu thị đơn lẻ thể hiện đường đi dự kiến của bão, các đồ thị của họ còn định rõ một đỉnh chóp tượng trưng cho các khả năng không chắc chắn – “một số người gọi đây là đỉnh chóp của hỗn mang”, Mayfield cho biết. Nó cho thấy phạm vi các địa điểm nơi mắt bão nhiều khả năng sẽ đổ bộ nhất. Thậm chí, Mayfield lo rằng như thế vẫn chưa đủ. Những ảnh hưởng nghiêm trọng như các cơn lũ quét (thường gây nguy hiểm chết người hơn chính bản thân cơn bão) có thể xảy ra cách tâm bão rất xa và sau khi vận tốc gió cao nhất đã dừng hẳn. Không ai ở New York thiệt mạng khi Bão Irene tràn qua năm 2011, dù truyền thông đã thổi phồng quá mức về cơn bão. Tuy nhiên, 3 người đã chết do lũ quét ở vùng bờ bao Vermont, khi các máy quay truyền hình đều dừng đưa tin.

Điều Trung tâm Bão thường không thực hiện chính là đưa ra các chỉ đạo chính sách cho các quan chức địa phương, chẳng hạn như có nên sơ tán người dân hay không. Thay vì thế, chức năng này lại được chuyển giao cho 122 văn phòng khu vực của Cơ quan Thời tiết Quốc gia, đơn vị phụ trách truyền đạt cho các thống đốc, thị trưởng, cảnh sát trưởng và các sĩ quan cảnh sát. Nguyên nhân chính thức của việc này là bởi Trung tâm Bão nhận thấy rằng các văn phòng khu vực nắm rõ hơn về văn hóa và con người tại địa phương họ, và cách họ đối phó cũng rất nhạy bén. Còn nguyên nhân không chính thức – cũng là điều tôi cảm nhận được sau khi trò chuyện với Mayfield – chính là Trung tâm Bão muốn đảm bảo nhiệm vụ của họ thật rõ ràng. Trung tâm Bão và chỉ có nơi này mới được phép công bố các dự báo. Họ cần những dự báo này càng chính xác và trung thực càng tốt, đồng thời cố gắng tránh mọi nguy cơ sao nhãng có thể.

Nhưng cách tiếp cận tách biệt này đã vô hiệu tại New Orleans. Và Mayfield đã phải nhấc điện thoại.

Các quyết định sơ tán vốn không dễ đưa ra, một phần do bản thân công tác sơ tán cũng có thể gây chết người. Một chiếc xe buýt chở những người sơ tán từ bệnh viện trong một cơn bão khác vào năm 2005 – Bão Rita – đã nổ tung trên đường rời Houston và làm 23 hành khách cao tuổi thiệt mạng. “Điều này thật sự khó khăn với các nhà quản lý tại địa phương,” Mayfield cho biết. “Họ nhìn vào những thông tin mang tính xác suất này và biến chúng thành quyết định: Đi hay không đi. Họ phải đưa ra một quyết định mang tính xác suất, và biến nó thành thứ gì đó xác định.”

Tuy nhiên, trong trường hợp này, nhu cầu sơ tán đã rõ như ban ngày, song thông điệp lại không được thông suốt.

“Chúng tôi có một chàng trai rất trẻ tên Matthew Green ở trung tâm bão. Cậu ta có bằng khí tượng học, và đã phối hợp cảnh báo cùng các nhân viên làm công tác vận chuyển. Mẹ cậu ta sống tại New Orleans. Vì một lý do nào đó, bà ấy đã không chịu rời đi. Đó là câu chuyện về một chàng trai biết về cơn bão và biết về việc kiểm soát tình trạng khẩn cấp, nhưng cậu ta đã không thể sơ tán mẹ của mình.”

Do đó, Trung tâm bão đã bắt đầu gọi điện cho các nhà chức trách tại địa phương khắp Bờ biển Gulf. Thứ Bảy, ngày 27 tháng 8 – sau khi dự báo trở nên tệ hơn nhưng vẫn cách thời điểm bão Katrina đổ bộ hai ngày – Mayfield đã thông báo cho Thống đốc bang Mississippi, Haley Barbour, người (gần như ngay lập tức) đã ra lệnh sơ tán bắt buộc đối với các khu vực dễ bị tấn công nhất của bang này, và Thống đốc bang Louisiana, Kathleen Blanco, người đã tuyên bố tình trạng khẩn cấp trên toàn bang. Blanco khuyên Mayfield nên gọi cho Ray Nagin, Thị trưởng thành phố New Orleans, người đã phản ứng chậm hơn rất nhiều.

Nagin bị nhỡ cuộc gọi của Mayfield nhưng sau đó đã gọi lại cho ông. “Tôi không nhớ chính xác mình đã nói gì,” Mayfield cho biết. “Chúng tôi đã có vô số cuộc trao đổi chỉ trong vòng hai đến ba ngày. Nhưng tôi dám khẳng định tôi đã gọi cho ông ấy. Anh phải đưa ra vài quyết định khó khăn, và một số có nguy cơ phải đánh đổi bằng rất nhiều sinh mạng.” Mayfield yêu cầu Nagin phải ban bố lệnh sơ tán bắt buộc càng sớm càng tốt.

Tuy nhiên, Nagin đã chần chừ và ban hành lệnh sơ tán tự nguyện. Tại Big Easy (xưng hiệu của New Orleans và bang Louisiana), nguyên tắc của người dân là “Hãy thoải mái” nên chỉ có lệnh sơ tán bắt buộc mới nói lên hết sức ảnh hưởng của nguy cơ. Phần lớn người dân New Orleans đã không giữ được tính mạng khi Cơn bão Betsy ập vào thành phố năm 1965. Và với những người còn sống, họ đã sống sót theo đúng nghĩa. “Nếu tôi đã sống sót qua Bão Betsy, thì tôi cũng có thể sống sót qua cơn bão này. Chúng tôi cưỡi trên những cơn bão, anh biết đấy,” về sau, một cư dân cao tuổi bám trụ lại thành phố đã phát biểu như trên với cơ quan công quyền. Đó là những phản ứng điển hình tại nơi đây. Các nghiên cứu từ bão Katrina và nhiều cơn bão khác cũng cho thấy rằng khi đã sống sót qua một cơn bão, người dân sẽ càng khó sơ tán khi cơn bão tiếp theo ập đến.

Các nguyên nhân khiến Nagin chậm trễ trong việc ban bố lệnh sơ tán cũng là chủ đề gây tranh cãi – ông có thể đã lo rằng giới chủ khách sạn sẽ đâm đơn kiện thành phố nếu việc kinh doanh của họ bị cản trở. Mặt khác, ông cũng không kêu gọi người dân phải bắt buộc sơ tán mãi cho đến 11 giờ sáng ngày Chủ nhật – và khi đó, những ai chưa kịp nhận thông điệp đều vô cùng hoang mang. Một nghiên cứu khác cũng cho thấy 1/3 dân cư từ chối sơ tán khỏi thành phố bởi họ chưa hề nghe đến lệnh này. 1/3 số khác tuy có nghe, nhưng lại không nhận được chỉ thị rõ ràng. Các khảo sát về nạn nhân thảm họa không phải bao giờ cũng đáng tin – thật khó để con người lý giải được vì sao họ lại hành động như thế trong tình trạng cảm xúc căng thẳng nghiêm trọng, và một phần trăm nhỏ dân số cũng thừa nhận họ sẽ không bao giờ nghe theo lệnh sơ tán, kể cả khi chúng được loan báo sớm và thường xuyên. Tuy nhiên, trong trường hợp này, Nagin phải chịu trách nhiệm chính cho tình trạng hoang mang trong dân chúng.

Tất nhiên, cũng có vô số cáo buộc xoay quanh cơn bão Katrina – ngoài Nagin, chúng chắc chắn sẽ nhắm vào FEMA (Cơ quan Quản lý Khẩn cấp Liên bang) – nhưng hầu hết mọi người đều đã kịp sơ tán, một phần cũng nhờ dự báo chính xác của Trung tâm Bão. Nếu Bão Betsy vượt qua đê bao vào năm 1965, thời điểm chúng ta chưa thể đưa ra các dự báo bão đủ tin cậy thì thiệt hại về người khi đó có lẽ đã vượt quá Bão Katrina.

Song, từ cơn bão Katrina, chúng ta đã rút ra được một bài học. “Chính xác” là điều kiện tiên quyết đối với một nhà dự báo. Riêng với ngành dự báo, sẽ là “tội tổ tông” nếu đặt chính trị, danh vọng cá nhân hay lợi ích kinh tế lên trên sự thật. Đôi khi, hành động này bắt nguồn từ ý định tốt, nhưng nó sẽ luôn khiến dự báo thêm phần tồi tệ. Trung tâm Bão đã nỗ lực hết sức có thể nhằm tránh cho những vấn nạn trên làm suy đồi dự báo của họ. Trái với tất cả những trường hợp dự báo thất bại trong cuốn sách này, không phải ngẫu nhiên mà các dự báo của Trung tâm đã chính xác hơn đến 350% chỉ trong 25 năm trở lại đây.

“Vai trò của người dự báo là đưa ra dự báo tốt nhất có thể,” Mayfield khẳng định. Một điều hết sức đơn giản – nhưng các nhà dự báo trong rất nhiều lĩnh vực vẫn luôn làm sai.

§5. Tìm kiếm tín hiệu trong tuyệt vọng

Tháng 4 năm 2009, giữa lúc người dân thành phố L’Aquila, nước Ý đang chuẩn bị đi ngủ sau một tối Chủ nhật lạnh lẽo, họ bỗng cảm thấy hai đợt rung động nhẹ, trong đó, mỗi đợt chỉ tạo cảm giác rung lắc như có một đoàn tàu chở hàng chạy từ xa. Cơn địa chấn đầu tiên – xảy ra vào lúc 11 giờ đêm giờ địa phương – có cường độ khoảng 3,9[37] tương đương với tần số đủ mạnh để khiến người ta rùng mình và rung lắc đồ vật, nhưng không gây tác động nào khác. Cơn thứ hai thậm chí còn yếu hơn, với cường độ chỉ 3,5. Nó còn không đủ mạnh để đánh thức một người đang say giấc.

Nhưng khi đó, L’Aquila đã ý thức được về các trận động đất. Thành phố nằm dưới chân Dãy núi Apennine này, vốn nổi tiếng với các khu nghỉ dưỡng trượt tuyết và các bức tường thành thời trung cổ, đã trải qua một loạt các cơn chấn động bất thường – hai cơn địa chấn ngày Chủ nhật hôm ấy đã là các chấn động thứ 7 và 8 chí ít đạt cường độ 3 trong khoảng một tuần. Các cơn địa chấn nhỏ không phải là hiếm gặp tại khu vực này của thế giới, nhưng tần suất của chúng thường sẽ thấp hơn – chỉ một cơn trong mỗi hai đến ba tháng. Lúc này, chúng đang diễn ra với tần suất cao gần 100 lần.

Trong khi đó, các cư dân của một thành phố bên kia núi, Sulmona cũng vừa trải qua nỗi kinh hoàng vì động đất. Một kỹ thuật viên tên Giampaolo Giuliani làm việc tại Viện Vật lý Hạt nhân Quốc gia, quả quyết đã phát hiện thấy hàm lượng khí ra-đông[38] cao bất thường trong khu vực. Anh lập luận rằng đây có thể là điềm báo cho một cơn động đất đang đến, và tiến xa đến mức thông báo với thị trưởng Sulmona rằng một cơn địa chấn sẽ tấn công thành phố vào trưa ngày 29 tháng 3. Do choáng váng trước lời dự báo, ngài thị trưởng đã ra lệnh cho các xe tải nhỏ vác loa phóng thanh diễu quanh thành phố, và cảnh báo người dân về nguy cơ nói trên.

Không có cơn động đất nào xảy ra tại Sulmona ngày hôm ấy. Sau khi dự báo thất bại, Giuliani đã bị báo cáo lên các nhà chức trách địa phương vì tội procurato allarme (gây hoảng hốt) – về cơ bản – hành động này cũng giống với hô báo cháy giữa một rạp hát đông người. Anh bị buộc phải gỡ các dự báo của mình khỏi Internet, vì lo sợ chúng sẽ châm ngòi cho tình trạng hoảng loạn nghiêm trọng hơn.

Giới cầm quyền tại L’Aquila cũng trấn an người dân rằng loạt địa chấn[39] nói trên không phải là điều đáng lo. Sự đứt đoạn giữa chúng sẽ giúp làm thất tán năng lượng – Bernardo De Bernardinis, cục phó Cục Bảo vệ Dân sự Ý, giải thích – và giảm nguy cơ của một trận động đất lớn. Ông cũng đồng tình với một phóng viên rằng họ nên ngồi lại và dùng chút rượu vang. De Bernardinis đã đề xuất một chai Montepulciano, loại rượu đặc sản của địa phương.

Tuy nhiên, cơn động đất lớn sau cùng đã tấn công L’Aquila. Với cường độ đo được vào khoảng 6,3; nó đã xảy ra vào sáng ngày thứ Hai, lúc 3 giờ 32 phút giờ địa phương. Cơn địa chấn khiến những ngôi nhà rung bần bật, làm mái nhà bẹp dúm, biến đồ đạc trong nhà thành tên bay đạn lạc. Không những thế, nó còn cướp đi tính mạng của 300 người, đẩy 65.000 người vào cảnh không nhà và gây thiệt hại lên đến 16 tỉ đô-la.

Phải làm gì khi móng nhà chúng ta rung chuyển?

L’Aquila đáng ra phải chuẩn bị tốt hơn. Thành phố này tọa lạc ngay bên cạnh một đoạn đứt gãy đặc biệt nguy kịch – được biết đến như “vùng hút chìm” – nơi Mảng châu Phi, một trong 8 mảnh vỏ bao phủ trái đất, trượt chậm rãi nhưng chắc chắn bên dưới Mảng châu Âu. Cơn động đất nghiêm trọng đầu tiên được ghi nhận tại đây là vào năm 1315, và liên tục lặp lại vào các năm 1349, 1452, 1461, 1501, 1646, 1703 và 1706. Trận địa chấn nghiêm trọng nhất (năm 1786) đã làm chết hơn 5.000 người. Sau mỗi lần như thế, người dân nơi đây lại phải xây dựng lại thành phố và phục hồi nhân khẩu – thường do mệnh lệnh trực tiếp từ giáo hoàng.

Kể từ đó, L’Aquila luôn phải đánh đu với số phận suốt hơn hai thế kỷ. Một trận động đất đã diễn ra vào năm 1958, nhưng với cường độ tương đối nhỏ – khoảng 5,0 – và chỉ những bậc cao niên nhiều tuổi nhất còn nhớ về nó. Trận động đất năm 2009 mạnh hơn rất nhiều. Do thước đo cường độ được tính theo hệ lo-ga-rit, nên mỗi độ tăng sẽ tương ứng với mức năng lượng giải phóng cao gấp 32 lần. Do đó, trận động đất năm 2009 – với cường độ 6,3 – trên thực tế sẽ mạnh hơn cơn địa chấn năm 1958 tại L’Aquila gấp 75 lần. Đồng thời, nó cũng mạnh hơn 3.000 lần so với các cơn rung động nhẹ – dư chấn nhỏ xảy ra trước cơn động đất lớn – mà người dân L’Aquila đã trải qua vào buổi tối hôm ấy.

Tuy trận động đất năm 2009 được xem là lớn theo các mốc chuẩn của người Ý, nhưng nếu so với thước đo toàn cầu, nó chỉ là một cái nấc nhẹ. Cơn địa chấn tàn phá Nhật Bản năm 2011 có cường độ được đo từ 9,0 đến 9,1 – tức mạnh hơn gần 11.000 lần. Và cơn động đất lớn nhất, với số đo ước tính đáng tin cậy từng được ghi nhận đã xảy ra tại Chile vào năm 1960, với cường độ 9,5 – hay mạnh gấp 60.000 lần so với chấn động tại L’Aquila.

Vậy tại sao L’Aquila – một thành phố khá giàu có trong một quốc gia công nghiệp hóa thịnh vượng – lại hứng chịu sức phá hủy nghiêm trọng đến thế? Trước hết, nguyên nhân nằm ở điều kiện địa chất của thành phố – L’Aquila tọa lạc trên một vùng trầm tích hồ cổ đại, và có khuynh hướng khuếch trương những rung động của trái đất. Thành phố Mexico cũng được xây dựng trên một vùng trầm tích hồ cổ như thế, và 10.000 người đã chết vào năm 1985 do một trận động đất với tâm chấn cách đó những hơn 200 cây số.

Tuy nhiên, nguyên nhân chủ yếu chính là thành phố đã trở nên quá tự mãn trước nguy cơ địa chấn chỉ cách họ 15 cây số từ lòng đất. Tại đây, không có bất kỳ sự chuẩn bị ngang mức thỏa đáng nào nhằm đối phó với động đất như: xây dựng các bộ nguyên tắc ứng phó, các nguồn tiếp tế khẩn cấp và công tác diễn tập trong cộng đồng. Không chỉ các tòa nhà hàng trăm năm tuổi, mà ngay đến các tòa nhà mới hiện đại – bao gồm cả một cánh của bệnh viện vừa được xây dựng vào năm 2000 – cũng bị cơn địa chấn san bằng. Vô số sinh mạng đáng ra đã được cứu thoát, nếu họ sớm nhận được vài lời cảnh báo.

Phải chăng Giampaolo Giuliani đã đưa ra lời cảnh báo nói trên? Trên các tờ tin tức tại Ý, anh đã được xưng tụng như một kiểu hiền nhân hay kẻ tử vì đạo. Với giọng nói nhỏ nhẹ và vẻ ngoài xộc xệch, anh đã sắm vai một bề tôi khiêm nhường trong dân chúng, hay một giáo sư đãng trí với vốn kiến thức uyên thâm bị cộng đồng khoa học chối bỏ. Anh tuyên bố mình đã cảnh báo cho bạn bè và gia đình về cơn động đất tại L’Aquila, nhưng đã bị ngăn trở khi cố gắng thông báo cho những người khác, chỉ vì mệnh lệnh của cảnh sát chống lại anh. Anh cũng yêu cầu một lời xin lỗi từ giới cầm quyền – không phải cho anh (anh nói) mà cho những người dân tại L’Aquila.

Tuy vậy, Giuliani đã không thật sự dự đoán được trận động đất. Dự báo của anh đã khẳng định rất rõ rằng đó là Sulmona, chứ không phải L’Aquila, mới phải đối mặt với nguy cơ lớn và cơn địa chấn sẽ diễn ra vào tháng 3 thay vì tháng 4. Trên thực tế, anh cũng nhận định trên một tờ báo địa phương rằng mối nguy hiểm đã qua. “Để đơn giản hóa khái niệm,” anh tuyên bố trước khi đưa ra lời giải thích huyên thuyên về chu kỳ mặt trăng, “tôi phải nói rằng hệ Trái đất-Mặt trăng đã đạt đến điểm cận nhật… khoảng cách tối thiểu từ Trái đất và thẳng hàng với Kim Tinh… tôi cảm thấy tôi có thể cam đoan một lần nữa với những người dân luôn đồng hành cùng tôi, vì loạt địa chấn này sẽ suy yếu dần vào cuối tháng Ba.”

Điểm cận nhật với Kim Tinh là gì? Khí ra-đông? Còn gì nữa để nói về các trận động đất? Thế còn dự báo thất bại của Giuliani đối với Sulmona thì sao? Điều đó chẳng hề quan trọng. Khi thiên tai xảy đến, chúng ta sẽ cố tìm kiếm tín hiệu giữa sự nhiễu loạn – bất kỳ điều gì có thể giải thích được tất thảy những điều ta chứng kiến xung quanh và lập lại trật tự cho thế giới. Lúc này, những lý giải huyên thuyên của Giuliani chính là thứ hiện hữu gần nhất.

Không kiểu thiên tai nào lại xung đột với cảm giác của chúng ta về trật tự như một trận động đất. Chúng quả thực đã làm rung chuyển những nền móng trong chúng ta. Trong khi các cơn bão đột ngột tấn công chúng ta từ trên những tầng mây, và đôi khi gắn liền với những ẩn dụ về ý nguyện của Thượng đế[40], thì các cơn địa chấn lại đến từ sâu bên dưới lớp bề mặt, thường được xem là dấu hiệu của cơn thịnh nộ, sự dửng dưng hay sự không tồn tại từ Người. (trận động đất năm 1755 tại Lisbon là điểm sáng trọng đại đối với quá trình phát triển của triết lý muôn thuở này). Và trong khi các cơn bão – đi cùng với lũ lụt, lốc xoáy hay núi lửa – thường có thể dự báo trước, thì động đất vẫn thách thức hàng thế kỷ nỗ lực của con người hòng đoán biết chúng.

Những con cóc thần kỳ và cuộc truy tìm Chén Thánh

Pasadena, California từ lâu đã là trung tâm của thế giới về nghiên cứu động đất. Đây cũng là cái nôi của Viện Công nghệ California (Caltech), nơi Charles Richter phát triển nên thước đo lo-ga-rit nổi tiếng của ông vào năm 1935. Cục Khảo sát Địa lý Hoa Kỳ (USGS – the United States Geological Survey) cũng đặt văn phòng tại đây và là nơi cư trú của hầu hết các chuyên gia địa chấn trực thuộc. Tháng 9/ 2009, tôi đã ghé thăm nơi này với mục đích gặp gỡ Tiến sĩ Susan Hough, một trong các nhà địa chấn học hàng đầu của USGS, cũng là tác giả của nhiều cuốn sách về dự báo động đất. Bà đã theo dõi các cuộc phỏng vấn của Giuliani với sự nghi ngờ và đã viết một bài xã luận sắc bén trên tờ New York Times nhằm chỉ trích cả Giuliani lẫn sự chú ý đang hướng về anh.

Bài xã luận của Hough lập luận rằng thành công của Giuliani đơn thuần chỉ là sự tình cờ. “Công chúng nghe về dự báo của Giuliani chỉ vì nó có vẻ đã được xác minh,” bà viết. “Nhưng cũng có vô số những dự báo (sai lệch) khác mà công chúng chưa từng biết đến.”

Nếu bạn yêu cầu hàng trăm người cố gắng đưa ra các dự báo, sẽ có hàng trăm vụ động đất diễn ra mỗi năm và không thể tránh khỏi ai đó sẽ đoán đúng. Các luận thuyết về khí ra-đông và chu kỳ mặt trăng của Giuliani đã được những nhà địa chấn học có bằng cấp tra xét nhiều lần, và cho thấy chúng không hề có khả năng dự báo động đất. Giuliani đã gặp may như: con khỉ đã gõ tên Shakespeare hay con bạch tuộc đã dự đoán World Cup.

Văn phòng của Hough tọa lạc ngay cạnh một góc khuôn viên yên tĩnh của Caltech, nơi các cây bạch đàn còn nhiều hơn cả số sinh viên. Bà trông có vẻ mệt lử vì đi đường khi gặp tôi, do vừa trở về từ một chuyến bay đến Thổ Nhĩ Kỳ – nơi bà nghiên cứu một hệ thống các đường đứt gãy địa chấn. Bà có nét mặt hiền hòa, mái tóc uốn quăn và đôi mắt đen huyền – vừa mệt mỏi, vừa ngờ vực. “Công việc của anh là gì?”, bà căn vặn tôi một chốc sau khi tôi gửi lời chào.

Một lúc sau, bà rút ra một quả địa cầu cỡ bỏ túi từ ngăn bàn, nom như một món quà lưu niệm mua tại sân bay. Bà đặt ngón trỏ lên và vẽ một đường cắt ngang bề mặt quả cầu, bắt đầu từ Biển Nhật Bản và kéo về hướng Đông – Đông Nam.

“Họ đang thật sự quan tâm đến vành đai này – kéo dài từ nam Trung Hoa đến Hy Lạp,” Hough giải thích, ngụ ý những cơn động đất có sức tàn phá ghê gớm nhất thế giới. “Đó là một vùng địa chấn rất phức tạp, với nhiều tòa nhà được xây dựng kém kiên cố. Nếu gây ra một chấn động lớn bên dưới Tehran, anh sẽ giết chết cả triệu người.”

Quả thực, hầu hết mọi cơn động đất gây thương vong nhiều nhất trong lịch sử hiện đại (xem hình 5-1) đều đã xảy ra dọc theo lộ trình Hough vạch ra – cắt ngang Cái nôi của nền Văn minh Trung Đông và hướng đến một số khu vực đông dân nhất hành tinh, bao gồm Trung Quốc và Ấn Độ. Do luôn trong tình trạng đông đúc và nghèo nàn, những khu vực trên thiếu hẳn nguồn tài lực cần thiết để chuẩn bị cho một cơn thiên tai xảy ra cứ-ba-trăm-năm-một-lần. Song, thiệt hại về người có thể sẽ rất khủng khiếp khi các cơn địa chấn tấn công, và đe dọa tính mạng của hàng trăm đến hàng nghìn người[41].

Hình 5-1: Các trận động đất gây thương vong nhiều nhất từ năm 1900

Trên thực tế, động đất luôn làm chết nhiều người hơn bão tố, dù có vẻ đây là hiện tượng hiếm gặp hơn nhiều. Có lẽ vì chúng hiếm khi được dự báo thành công. Trong khi vị trí đổ bộ của các cơn bão hiện nay có thể được dự báo chính xác hơn 25 năm về trước ít nhất ba ngày, thì bộ môn dự báo địa chấn dường như chẳng gặt hái thêm được chút tiến bộ nào kể từ thế kỷ IX (sau Công nguyên), khi người Nhật lần đầu tiên tuyên bố họ có thể lường trước các cơn động đất khi quan sát hành vi của cá trê (trong nhiều thời điểm khác nhau; các loài như bò, lợn, lươn, chuột, vẹt đuôi dài, mòng biển, rùa, cá vàng và rắn cũng được ghi nhận là có hành vi khác thường trước một cơn động đất).

Những kẻ gàn dở như Giuliani vẫn cứ xuất hiện và không chỉ giới hạn trên các tờ tin tức của nước Ý. Hội đồng Dự báo Động đất California nhận được hàng trăm dự báo tự nguyện mỗi năm. Cơ quan này cho biết hầu hết chúng đều “bàn luận về hành vi khác lạ của những con vật nuôi trong nhà, trực giác, những nốt viêm tấy đau nhức của dì Agatha, cùng nhiều dấu hiệu và điềm gở bí ẩn khác mà các nhà khoa học không tài nào hiểu nổi.” Trong khi đó, một số tạp chí học thuật lại không thể phân biệt với câu chuyện dân gian xưa của người Nhật. Năm 2010, một chuyên đề trên một tạp chí khá danh tiếng, The Journal of Zoology, đã quan sát thấy những con cóc trong một cái ao cách L’Aquila chừng 50 cây số ngưng đẻ trứng khoảng 5 ngày trước khi động đất xảy ra. Đáng chú ý ở chỗ, bài báo quả quyết đây chính là bằng chứng cho thấy bầy cóc đã dự đoán được trận động đất.

Những nghiên cứu như trên đã vắt kiệt sức của Hough. “Nếu anh nhìn lại quá khứ, cụ thể là thập niên 1970, anh sẽ thấy mọi người luôn nảy ra một ý tưởng nào đó – họ rất lạc quan – và rồi, anh sẽ đợi thêm 10 năm nữa để chứng kiến phương pháp đó bị bóc trần,” bà cho biết. “10 năm sau, anh tiếp tục nảy ra một phương pháp, rồi 10 năm tới nữa nó lại bị vạch trần. Anh hẳn đã phần nào ý thức được vấn đề. Ngay lúc này đây, đa số những nhà khoa học hàng đầu đều biết nhiều thứ hơn ngoài việc đuổi theo một chiếc Chén Thánh có lẽ chẳng hề tồn tại.”

Tuy các cuộc chạm trán sát nút của Giuliani với Kim Tinh hay bầy cóc có thể dễ dàng bị bác bỏ, nhưng chẳng lẽ không có phương pháp nào thật sự có thể dự báo được một trận động đất? Thế còn loạt chấn động nhỏ hơn diễn ra quanh L’Aquila trước khi Cơn địa chấn Lớn bùng phát thì sao? Phải chăng đó chỉ là ngẫu nhiên? Cộng đồng địa chấn học vốn nổi tiếng là những kẻ rất bảo thủ. Đơn cử, họ vô cùng chậm trong việc thông qua học thuyết về các mảng kiến tạo, khi không thừa nhận nó là quy luật cho đến thập niên 1960 dù học thuyết này đã được đề xuất từ năm 1912 – quan điểm này hiện nay đã được chấp nhận. Chính sự dịch chuyển của các mảng lục địa trên vỏ trái đất là nguyên nhân chủ yếu gây ra động đất. Liệu chủ nghĩa hoài nghi của Hough có vượt quá ranh giới, và trở thành thuyết khuyến nho[42]?

Quan điểm chính thức của USGS thậm chí còn dứt khoát hơn khi cho rằng các cơn động đất là không thể dự báo được. “Từ USGS, Caltech cho đến các nhà khoa học khác, chưa có ai từng dự báo chính xác một trận động đất lớn,” trang web của cơ quan này khẳng định. “Họ không biết phải làm thế nào và họ cũng không mong đợi sẽ biết được điều đó trong tương lai có thể đoán trước được.”

Không thể dự báo được động đất? Đây là cuốn sách viết về dự báo, chứ không phải cuốn sách làm nên các dự báo. Tuy nhiên, tôi sẵn lòng chấp nhận thách thức này. Tôi dự báo rằng Nhật Bản sẽ xảy ra nhiều trận động đất hơn New Jersey vào năm sau. Và tôi cũng dự báo vào một thời điểm nào đó trong 100 năm sắp tới, một cơn địa chấn lớn sẽ bùng phát đâu đó tại California.

Cả tôi và USGS đều đang trong những cuộc chơi về ngữ nghĩa. Các thuật ngữ “dự báo” và “dự đoán” có thể được áp dụng khác nhau trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong một số trường hợp, chúng có thể thay thế cho nhau, nhưng lại khác hẳn nhau đối với những phạm trù khác. Nếu bạn đang trò chuyện với một nhà địa chấn học, hãy ghi nhớ:

Dự báo là một mệnh đề dứt khoát và cụ thể về thời điểm và vị trí nơi cơn động đất sắp diễn ra. Ví dụ một cơn động đất lớn sẽ gây chấn động Kyoto, Nhật Bản vào ngày 28 tháng 6.

Trong khi đó, dự đoán lại là một mệnh đề mang tính xác suất, và thường diễn ra theo một thước đo thời gian dài hơn. Ví dụ có 60% khả năng một cơn động đất sẽ xảy ra tại miền Nam California trong 30 năm tới.

Quan điểm chính thức của USGS “là động đất không thể dự báo được.” Tuy nhiên, ta vẫn có thể dự đoán chúng.

Chúng ta biết gì về cách động đất hoạt động

Trên thực tế, nếu tìm hiểu trang web của USGS, bạn sẽ phát hiện họ đã tạo sẵn rất nhiều công cụ giúp bạn dự đoán các cơn động đất. Trong đó, có một ứng dụng đặc biệt gọn nhẹ cho phép bạn nhập vào kinh độ và vĩ độ của bất kỳ địa điểm nào trên khắp nước Mỹ. Nó sẽ ước tính khả năng xảy ra động đất tại nơi đó trong dài hạn. Trong hình 5-2, tôi đã liệt kê xác suất xảy ra động đất tại nhiều thành phố lớn của nước Mỹ, với số liệu được cung cấp từ trang web USGS.

California là vùng đất rất hay xảy ra địa chấn. USGS đã ước tính rằng một cơn động đất – với cường độ 6,8 hoặc cao hơn – sẽ bùng phát tại San Francisco cứ 35 năm một lần. Nhiều người trong số các bạn hẳn cũng biết rằng Alaska có rất nhiều trận động đất – cơn địa chấn lớn thứ hai từng được ghi nhận trong lịch sử; với cường độ 9,4; đã xảy ra tại Anchorage vào năm 1964.

Hình 5-2: Tần số xảy ra một trận động đất lớn (cường độ >= 6,75) trong bán kính 50 dặm tại các thành phố được lựa chọn của nước Mỹ

Tuy vậy, liệu bạn có biết về Charleston, Nam Carolina? Đây cũng là nơi rất hay xảy ra địa chấn. Thực tế, thành phố này đã trải qua một cơn động đất cường độ 7,3 vào năm 1886. USGS ước tính sẽ có một trận động đất lớn khác xảy ra tại đây trong mỗi 600 năm. Nếu sống tại Seattle, có lẽ bạn nên chuẩn bị kế hoạch đối phó với động đất từ bây giờ. Theo USGS, thành phố này thậm chí còn chịu nhiều chấn động hơn cả nhiều vùng miền của bang California. Nhưng nếu không muốn phải đối mặt với chúng, bạn có thể chuyển đến sống tại Denver, thành phố cách khá xa bất kỳ ranh giới lục địa nào.

Có vẻ như đây là một khối lượng lớn đến đáng sợ các thông tin vừa cụ thể, vừa dễ sử dụng dành cho một tổ chức với tôn chỉ cho rằng dự báo động đất là bất khả thi. Tuy nhiên, các dự đoán USGS cũng áp dụng một công cụ đo địa chấn được chấp nhận rộng rãi, với tên gọi “định luật Gutenberg–Richter.” Học thuyết này được Charles Richter cùng một đồng nghiệp của ông tại Caltech, Beno Gutenberg phát triển nên vào năm 1944, xuất phát từ các số liệu thống kê họ tích lũy được về động đất. Định luật này cho rằng có một mối liên hệ tương đối đơn giản giữa cường độ của một trận động đất với mức độ diễn ra thường xuyên của nó.

Nếu so sánh tần số của các cơn động đất với cường độ của chúng, bạn sẽ nhận thấy số lượng chấn động giảm sâu theo hàm mũ khi cường độ tăng lên. Trong khi có rất ít các cơn động đất đạt đến độ thảm khốc, thì thực tế lại có đến hàng triệu cơn địa chấn nhỏ hơn – khoảng 1,3 triệu cơn động đất với cường độ được đo giữa mức 2,0 và 2,9 đang xảy ra trên khắp thế giới mỗi năm. Hầu hết các cơn động đất trên đều không bị phát hiện – hiển nhiên là con người, và thường là các nhà địa chấn học đã phải chịu bó tay. Tuy vậy, hầu hết mọi trận động đất có cường độ từ 4,5 trở lên hiện nay đều đang được ghi nhận, dù vị trí của chúng có hẻo lánh đến đâu chăng nữa. Hình 5-3A sẽ cho thấy đà sụt giảm theo hàm mũ trong tần số của chúng, dựa trên các ghi chép thực tế về động đất từ tháng 1 năm 1964 đến tháng 3 năm 2012.

Hóa ra, những cơn động đất này lại thể hiện tính nguyên tắc đến mức đáng kinh ngạc khi ta thể hiện chúng trên đồ thị theo cách khác. Trong hình 5-3B, tôi đã chuyển trục trung – thể hiện tần số xuất hiện các cơn động đất theo các cường độ khác nhau – sang hệ lo-ga-rit[43]. Lúc này, các cơn động đất đã xếp thành gần như một đường thẳng trên đồ thị. Hình mẫu này cũng là điểm đặc trưng của “luật phân bố lũy thừa”, biểu thị cho mối liên hệ giữa hai đại lượng mà Richter và Gutenberg đã khám phá.

Những yếu tố tuân theo luật phân bố này sở hữu một đặc tính cực kỳ hữu dụng. Bạn có thể dự đoán số lượng các hiện tượng quy mô lớn dựa trên số lượng các hiện tượng quy mô nhỏ và ngược lại. Trong trường hợp động đất, điều này đồng nghĩa với mỗi một điểm cường độ tăng lên, cơn địa chấn sẽ có tần suất giảm gấp 10 lần. Chẳng hạn, các cơn động đất cấp 6 sẽ xảy ra thường xuyên hơn các cơn động đất cấp 7 gấp 10 lần và 100 lần đối với những chấn động ở cường độ 8.

Không những thế, định luật Gutenberg–Richter còn được áp dụng phổ biến cho mọi vùng miền trên Trái đất, cũng như trên khắp toàn bộ hành tinh.

Không những thế, định luật Gutenberg–Richter còn được áp dụng phổ biến cho mọi vùng miền trên Trái đất, cũng như trên khắp hành tinh. Chẳng hạn, hãy giả sử chúng ta muốn đưa ra một dự đoán động đất cho thủ đô Tehran của Iran. May mắn thay, tại đây chưa từng xuất hiện một cơn động đất khủng khiếp nào từ khi ngành địa chấn bắt đầu tiến hành đo đạc. Từ năm 1960 đến 2009, đã có khoảng 15 trận động đất với cường độ được đo từ 5,0 đến 5,9 xảy ra xung quanh thành phố này. Tần số của chúng là 3 năm xảy một trận. Chiếu theo luật lũy thừa mà Gutenberg và Richter đã khám phá, điều này đồng nghĩa một trận động đất với cường độ từ 6,0 đến 6,9 cứ 30 năm sẽ xảy ra một lần tại Tehran.

Hình 5-3A: Tần số động đất trên thế giới (01/1964-03/2012)

Không những thế, dữ kiện trên còn cho thấy một cơn địa chấn với cường độ được đo từ 7,0 trở lên sẽ xảy ra cứ 300 năm một lần. Đây chính là cơn động đất khiến Susan Hough lo sợ. Trận động đất năm 2010 tại Haiti, với cường độ 7,0 đã làm chết 316.000 người, và chứng tỏ những hậu quả thảm khốc do động đất gây ra cũng có thể xảy đến với các nước đang phát triển. Iran chia sẻ chung với Haiti rất nhiều vấn đề – như nạn đói, quy định xây dựng lỏng lẻo hay tham nhũng chính trị, nhưng lại có dân số đông hơn hẳn. Theo ước tính của USGS, xét trên tổng số lượng thương vong do các cơn động đất nhỏ hơn tại Iran, sẽ có từ 15% đến 30% dân số Tehran có nguy cơ thiệt mạng nếu một sự kiện địa chấn thảm khốc xảy ra tại đây. Do có khoảng 13 triệu người dân Tehran sống tại khu xe điện ngầm, đồng nghĩa rằng sẽ có từ 2 triệu đến 4 triệu người thương vong.

Hình 5-3B: Tần số động đất trên thế giới (01/1964-03/2012) – theo thước đo Lo-ga-rit

Điều mà định luật Gutenberg–Richter không hề tiết lộ cho chúng ta chính là thời điểm cơn động đất xảy ra. (nó cũng chẳng cho thấy Tehran có đang “nợ lại” một trận động đất hay không, nếu thành phố này đã trải qua một trận khác gần đây). Các quốc gia như Iran và Haiti không có đủ tài lực để đưa ra một kế hoạch khẩn cấp nhằm chuẩn bị cho một sự kiện ba-trăm-năm-một-lần. Các dự đoán động đất áp dụng định luật Gutenberg–Richter sẽ cung cấp một chỉ dẫn chung khá hiệu quả nhằm đối phó với mối nguy trong khu vực. Nhưng cũng giống như các dự báo thời tiết được xác định đơn thuần từ số liệu (chẳng hạn như có 35% khả năng trời sẽ mưa tại London), không phải lúc nào chúng cũng chuyển hóa được thành nguồn tin thúc đẩy hành động. Các thước đo thời gian địa chất phải mất đến hàng thế kỷ hoặc nguyên một thiên nhiên kỷ cho việc tính toán, trong khi đời người chỉ được tính bằng năm.

Sức cám dỗ của tín hiệu

Điều mà các nhà địa chấn học thật sự quan tâm – Susan Hough vẫn gọi đó là “Chén Thánh” trong ngành địa chấn – chính là các dự đoán dựa-theo-thời-gian. Theo đó, xác suất một cơn động đất xảy ra sẽ không mặc định giữ nguyên khi thời gian thay đổi. Ngay đến những nhà địa chấn hoài nghi nhất về khả năng đưa ra các dự đoán động đất dựa theo thời gian cũng phải thừa nhận rằng có một số đặc điểm mang tính khuôn mẫu xuất hiện trong sự phân bố các cơn động đất. Trong đó, rõ ràng nhất chính là sự góp mặt của các dư chấn. Các cơn động đất lớn luôn kéo theo vài tá, hoặc thậm chí vài nghìn dư chấn (như trận động đất năm 2011 tại Nhật Bản đã tạo ra ít nhất 1.200 dư chấn).

Các dư chấn này tuân theo một dạng khuôn mẫu có thể đoán biết được. Dư chấn thường có nhiều khả năng xảy ra sau trận động đất ngay tức thì, thay vì kéo dài đến vài ngày tiếp theo và cũng có xác suất xảy ra sau vài ngày cao hơn xác suất xảy ra sau vài tuần.

Tuy nhiên, điều này lại không thật sự hữu ích trong việc bảo vệ tính mạng người dân. Đó là bởi về bản chất, các dư chấn luôn yếu hơn cơn động đất ban đầu rất nhiều. Thông thường, nếu một vết nứt nhất định tạo ra một cơn động đất đủ mạnh, thì sẽ có chừng vài dư chấn kéo theo sau đó một lúc, và chúng cũng là cái kết của hiện tượng địa chấn. Song, thực tế không phải luôn như vậy. Chẳng hạn, ngày 16 tháng 12 năm 1811, trận động đất cực mạnh xảy ra tại Vết nứt Madrid Mới thuộc ranh giới giữa 2 bang Missouri Tennessee – được các nhà địa chấn học tính toán có cường độ vào khoảng 8,2 – đã kéo theo một dư chấn có cường độ tương đương chỉ trong vòng 6 giờ sau đó. Đường nứt này cũng chưa thật phẳng lặng. Hai cơn địa chấn ngày 16 tháng 12 đã được tiếp nối bởi một trận động đất khác có cường độ 8,1 vào ngày 23 tháng 1 và thêm một trận nữa thậm chí còn mạnh hơn (với cường độ 8,3) vào ngày 7 tháng 2. Vậy đâu là cú giật mình? Và đâu là dư chấn? Mọi cách diễn giải trong trường hợp này đều vô dụng.

Tất nhiên, câu hỏi sẽ là liệu chúng ta có thể dự báo các cơn động đất trước khi chúng thật sự diễn ra hay không, và liệu chúng ta có thể tách biệt giữa các cú giật mình và dư chấn? Khi nhìn lại dữ liệu thể hiện sự phân bố các cơn động đất theo thời gian và không gian, chúng ta sẽ bị cám dỗ rằng một tín hiệu có khả năng sẽ xuất hiện trong trường nhiễu loạn.

Chẳng hạn, hình 5-4A sẽ cho thấy sự phân bố các cơn động đất gần L’Aquila từ năm 2006 đến 2009, thời điểm xảy ra cơn địa chấn cường độ 6,3. Mọi dữ liệu trên đồ thị này, ngoại trừ vòng tròn lớn màu đen thể hiện cơn chấn động chính, đều tượng trưng cho các cơn địa chấn xảy ra trước sự kiện trên. Trong trường hợp L’Aquila, dường như có một khuôn mẫu khá dễ nhận biết đang tồn tại. Một nhóm các cơn chấn động nhỏ, với cường độ đo được vào khoảng cấp 4, đã xảy ra ngay trước cơn địa chấn lớn vào đầu năm 2009 – con số này cao hơn rất nhiều so với tần số cơ bản về hoạt động địa chấn trong khu vực.

Hình 5-4A: Các cơn động đất gần L’Aquita, nước Ý (01/01/2006-06/04/2009)

Một trường hợp gây tranh cãi khác là cơn động đất tại Nhật Bản vào năm 2011 khi chúng tôi lập biểu đồ này cho vùng Tōhoku (xem hình 5-4B). Trước hết, chúng tôi nhận thấy rằng hoạt động địa chấn tại đây dày đặc hơn tại nước Ý rất nhiều. Nhưng liệu có khuôn mẫu nào trong việc tính toán thời gian xảy ra các cơn động đất tại Tōhoku hay không? Có lẽ có một số. Chẳng hạn, một nhóm các cơn động đất với cường độ đo được từ 5,5 đến 7,0 đã diễn ra vào giữa năm 2008. Tuy nhiên, chúng lại không dọn đường cho một cơn địa chấn lớn hơn. Song, chúng ta cũng nhận thấy một cú giật mình với cường độ đặc biệt lớn (7,5) xảy ra vào ngày 9 tháng 3 năm 2011, mở đầu cho trận động đất Tōhoku cường độ 9,1 bùng phát khoảng 50 giờ sau đó.

Tuy nhiên, chỉ có khoảng một nửa các cơn địa chấn lớn được mở đầu bởi những cú giật mình có thể nhận biết. Trong đó, Haiti không thuộc về số này (xem hình 5-4C). Công tác đo đạc tại hầu hết các khu vực thuộc vùng biển Ca-ri-bê thường không được tốt, nên chúng tôi không lấy được các bản ghi chép về những cơn động đất với cường độ từ 2 đến 3. Song, các nhà địa chấn học tại Hoa Kỳ và nhiều khu vực khác có thể phát hiện ngay bất kỳ chấn động nào đạt cấp 4 trở lên. Lần cuối cùng, một cơn động đất cường độ 4 xảy ra tại đây là vào năm 2005, 5 năm trước khi trận động đất cường độ 7,0 làm chấn động hòn đảo này hồi năm 2010 mà chẳng có bất kỳ một lời cảnh báo nào.

Hình 5-4B: Các cơn động đất gần Tohoku, Nhật Bản (01/01/2006-11/03/2011)

Vấn đề gây rắc rối hơn nữa là các trường hợp báo động giả – hay các giai đoạn trong đó hoạt động địa chấn tăng mạnh, nhưng lại không kết thúc bằng một chấn động lớn. Một trường hợp nổi bật trong giới địa chấn học chính là loạt chấn động nhỏ gần Reno, bang Nevada vào đầu năm 2008. Loạt địa chấn tại Reno rất giống hiện tượng chúng ta chứng kiến trước trận động đất L’Aquila năm 2009. Nhưng nó lại không mang ý nghĩa quá ghê gớm. Cơn động đất lớn nhất trong loạt chấn động này chỉ đạt cường độ 5,0 và không có sự kiện chính nào kèm theo.

Hình 5-4C: Các cơn động đất gần Léogâne, Haiti (01/01/2000-12/01/2010)

Hình 5-4D: Các cơn động đất gần Reno, Nevada (01/01/2006 – 31/12/2011)

Trên đây chỉ là khúc dạo đầu của một chuỗi dữ liệu khiến các nhà địa chấn học phải điên đầu. Chúng như đang tồn tại trong trạng thái “giữa hai bờ vực” – không quá ngẫu nhiên, nhưng cũng không quá dễ nhận biết. Có lẽ điều này hàm ý rằng chúng ta ít nhất cũng có thể đi được nửa đường và đạt được vài tiến bộ trong công tác dự đoán động đất – mặc dù có thể không bao giờ đưa ra được những dự đoán chắc-chắn-và-nhanh-chóng. Thế nhưng, thành tích quá khứ sau những nỗ lực hòng dự báo động đất đa phần chỉ là một thất bại toàn diện.

Cuộc diễu binh của các dự báo sai lầm

Cuốn sách xuất bản năm 2009 của Hook, Dự báo điều không thể dự báo: Môn khoa học hỗn độn về dự báo động đất, là một thiên sử về những nỗ lực nhằm dự báo động đất, và cũng bị chỉ trích tương tự như nghiên cứu của Phil Tetlock về các học giả chính trị. Cuốn sách dường như không đúc kết được tiến bộ nào và chỉ đưa ra rất nhiều trường hợp báo động giả.

Lima, Peru

Đây là một trong những vụ việc tai tiếng nhất có liên quan đến nhà địa vật lý học Brian Brady, người đã lấy bằng Tiến sĩ từ MIT và từng làm việc tại Trường Mỏ Colorado. Brady quả quyết sẽ có một trận động đất cường độ 9,2 – một trong những chấn động lớn nhất từng được ghi nhận trong lịch sử – xảy ra tại thủ đô Lima, Peru vào năm 1981. Ban đầu, dự báo của ông nhận được khá nhiều sự ủng hộ từ cộng đồng địa chấn học – phiên bản trước đó của nó là kết quả hợp tác giữa ông và một nhà khoa học thuộc USGS. Thế nhưng, lý thuyết này bỗng trở nên phức tạp hơn – sau cùng, Brady đã viện dẫn mọi thứ, từ những vụ lở đá ông quan sát được trong các nghiên cứu về hầm mỏ, cho đến ủng hộ thuyết tương đối của Einstein – các đồng nghiệp bắt đầu cảnh báo rằng lý thuyết này đã vượt quá vốn hiểu biết của ông, một cách nói lịch thiệp của câu “Anh là gã dở hơi.” Rốt cuộc, ông đã dự báo rằng cơn địa chấn cường độ 9,2 chỉ là một chấn động trong loạt địa chấn khủng khiếp sắp xảy ra tại Peru, với đỉnh điểm là một trận động đất cường độ 9,9 – lớn nhất từng được ghi nhận trong lịch sử – vào tháng 8 năm 1981.

Dự báo trên đã truyền đến tai giới truyền thông Peru khiến người dân cả nước này vô cùng kinh hãi. Một nhà khoa học người Mỹ với dáng vẻ nghiêm nghị cam đoan thủ đô của họ sẽ bị hủy diệt. Nỗi kinh hoàng của họ lại càng tăng, khi được tin Hội Chữ Thập Đỏ Peru đã yêu cầu 100.000 túi đựng thi thể nhằm chuẩn bị cho đại nạn. Giá trị du lịch và bất động sản sụt giảm nghiêm trọng, đến mức chính phủ Hoa Kỳ sau cùng đã phải cắt cử một nhóm các nhà khoa học và ngoại giao đến Peru trong nỗ lực xoa dịu tình trạng căng thẳng. Và khi chẳng có Cơn Đại Địa chấn Peru nào (hay thậm chí một chấn động nhỏ) xảy ra vào năm 1981, sự kiện này cũng đã được lên trang nhất của mọi tờ báo.

Parkfield, California

Tuy sự kiện Lima đã cho thấy “một cảnh báo khi trở thành báo động giả có thể gây nên thiệt hại to lớn đến nhường nào về tâm lý và kinh tế cho người dân, nhưng nó vẫn không ngăn được các nhà địa chấn học truy tìm Chén Thánh. Trong khi Brady chỉ là một con sói đơn độc, thì có những trường hợp trong đó dự báo động đất nhận được sự hậu thuẫn chắc chắn của USGS, cũng như phần còn lại của cộng đồng địa chấn học. Song, những nỗ lực này cũng chẳng đi đến đâu.

Parkfield, California là một trong những khu vực dễ xảy ra địa chấn được nghiên cứu nhiều nhất thế giới, với vị trí dọc theo Vết nứt San Andreas – đâu đó giữa vùng Fresno, Bakersfield, với bến đỗ kế tiếp là một quán In-N-Out Burger[44]. Parkfield từng xảy ra những trận động đất với khung thời gian tiếp nối khá điều đặn – khoảng 20 năm một lần – vào các năm 1857, 1881, 1901, 1922, 1934 và 1966. Một chuyên đề do USGS tài trợ đã ước đoán khuynh hướng của hoạt động địa chấn sắp tới, và dự báo (với mức tin tưởng 95%) rằng một cơn động đất nữa sẽ xảy ra tại thời điểm nào đó giữa các năm 1983 và 1993 – khả năng cao nhất là năm 1988. Tuy nhiên, mãi đến năm 2004, trận động đất nghiêm trọng kế tiếp mới xuất hiện tại Parkfield và cách khá xa khung thời gian dự báo.

Không chỉ cho kết quả sai, dự báo về Parkfield dường như còn ủng hộ quan điểm nhầm lẫn phổ biến về động đất rằng chúng thường diễn ra theo các khung thời gian đều đặn, và rằng một khu vực có thể còn “nợ” một cơn động đất nếu đã lâu chưa trải qua. Động đất là hệ quả do sự tích lũy áp lực dọc theo các đường nứt. Hiện tượng này dẫn đến việc sức ép sẽ tiếp tục tích tụ cho đến khi áp lực được giải phóng, hệt như một mạch suối phun trào nước sôi, nhằm giải tỏa sức ép và tái lập lại quá trình.

Thế nhưng, hệ thống đường nứt rất phức tạp. Các khu vực như California thường gắn liền với nhiều vết nứt khác nhau và mỗi vết nứt lại phân thành nhiều nhánh chính và nhánh phụ. Khi cơn động đất xảy ra, nó sẽ giải phóng sức ép ở một phần của vết nứt, nhưng cũng có thể chuyển sức ép đó đến các vết nứt kế cận, thậm chí đến một bộ phận rất xa của chính đường nứt đó. Hơn nữa, lực ép từ vết nứt cũng rất khó quan sát trực tiếp – đến tận thời điểm động đất xảy ra.

Điều này đồng nghĩa rằng nếu San Francisco được dự đoán sẽ xảy ra một trận động đất lớn sau mỗi 35 năm, thì không có nghĩa chúng sẽ cách nhau những khoảng thời gian chằn chặn (như vào năm 1900, 1935 rồi 1970). Sẽ an toàn hơn nếu ta giả định rằng có 1/35 khả năng một trận động đất sẽ xảy vào ra mỗi năm và tỷ lệ này cũng không thay đổi quá nhiều theo thời gian, bất chấp cơn địa chấn đầu tiên đã xuất hiện cách đây bao lâu chăng nữa.

Sa mạc Mojave, California

Trong suốt một khoảng thời gian, thất bại của Brady và Parkfield có vẻ như đã nhấn chìm mọi nỗ lực hòng dự báo động đất. Song, những nỗ lực này đã mạnh mẽ trở lại vào thập niên 2000, khi các phương pháp dự báo động đất mới hơn và dựa trên số liệu nhiều hơn trở nên thịnh hành.

Một phương pháp như thế đã được Vladimir Keilis-Borok, nhà địa vật lý người Nga nay đã ngoài 80 tuổi và hiện đang giảng dạy tại trường UCLA, khởi xướng. Keilis-Borok đã nỗ lực rất nhiều trong việc đề ra một lý thuyết về cách thức các cơn động đất hình thành và phải nhận tiếng xấu đầu tiên vào năm 1986. Khi đó, trong một hội nghị thượng đỉnh với sự tham gia của Mikhail Gorbachev, Tổng thống Reagan đã được chuyền tay mảnh giấy với nội dung dự báo về một trận động đất nghiêm trọng xảy ra tại Hoa Kỳ trong vòng 5 năm kế tiếp – về sau, sự kiện này đã được gán cho cơn địa chấn Loma Prieta tàn phá San Francisco năm 1989.

Năm 2004, Keilis-Borok cùng ê-kíp của ông tuyên bố đã đạt đến một “bước đột phá quan trọng” trong lĩnh vực dự báo động đất. Họ cho biết thông qua nhận diện các đặc điểm khuôn mẫu từ các trận động đất nhỏ hơn trong một phạm vi nhất định, họ có thể dự báo được các chấn động lớn hơn. Phương pháp được Keilis-Borok áp dụng nhằm xác định các đặc điểm trên rất phức tạp và nhập nhằng, theo đó mô tả lại các trận động đất trong quá khứ bằng một chuỗi 8 phương trình được áp dụng chung trong mọi khoảng thời gian và không gian có thể hình dung được. Song, theo lời ê-kíp, phương pháp của họ đã dự báo chính xác các cơn động đất tại San Simeon, California và Hokkaido, Nhật Bản vào năm 2003.

Trong khi vẫn chưa rõ các dự báo về San Simeon và Hokkaido có thật sự được công bố rộng rãi trước khi động đất xảy ra hay không, Một cuộc điều tra của cục dữ liệu Lexis-Nexis trên các báo vào năm 2003 đã không cho thấy kết quả nào liên quan. Khi đánh giá thành công của một phương pháp dự báo, chúng ta nhất thiết phải phân biệt rõ giữa “đoán sau” và “đoán trước”. Dự báo sự kiện trong quá khứ là một phép nghịch hợp và rõ ràng không nên được tính vào thành công của phương pháp.

Tuy nhiên, đến tháng 1 năm 2004, Keilis-Borok lại được công chúng biết đến với một dự báo khác rằng một cơn địa chấn với cường độ được đo từ 6,4 trở lên sẽ xảy ra tại vùng Sa mạc Mojave, Nam California vào thời điểm nào đó trong vòng 9 tháng tiếp theo. Dự báo trên bắt đầu thu hút được sự chú ý rộng khắp Keilis-Borok đã xuất hiện trên các trang tạp chí Discovery, Los Angeles Times cùng hàng tá ấn bản chính thống khác. Ai đó từ văn phòng Thống đốc Schwarzenegger đã phải nhấc điện thoại và một ban ứng phó khẩn cấp đã được triệu tập. Ngay đến USGS vốn nổi tiếng ngờ vực cũng sẵn sàng chia sẻ chút tín nhiệm. Trang web của họ đã thừa nhận rằng “Công trình của ê-kíp Keilis-Borok là một phương pháp nghiên cứu dự báo động đất hợp thức.”

Tuy nhiên, đã không có cơn động đất lớn nào xảy ra tại Sa mạc Mojave năm đó, và quả thực cũng không có sự kiện nào như vậy diễn ra trong gần một thập kỷ tiếp theo. Ê-kíp của Keilis-Borok vẫn tiếp tục dự báo động đất tại California, Ý và Nhật Bản, nhưng chẳng thu được thành công nào: một bản phân tích vào năm 2010 đã phát hiện ra 3 chấn động, nhưng kèm theo đó là 23 lần đoán trượt trong tổng các dự báo được họ công bố trước một cách rõ ràng.

Sumatra, Indonesia

Vẫn còn một kiểu lỗi sai khác, trong đó một cơn động đất với cường độ định trước được cho là khó có thể hoặc không thể xảy ra tại một khu vực nhất định – nhưng lại xuất hiện. David Bowman, một học trò cũ của Keilis-Borok, hiện đang là giám đốc Sở Khoa học Địa chất tại Fullerton, California đã dành ra gấp đôi nỗ lực trong sự nghiệp dự báo động đất sau cơn Đại Địa chấn Sumatra năm 2004, một thảm họa tàn khốc với cường độ 9,2 đã kéo theo sóng thần và làm 230.000 người thiệt mạng. Giống như Keilis-Borok, kỹ thuật của Bowman cũng dựa trên thông số toán học và sử dụng các cơn động đất với quy mô trung bình để dự đoán các chấn động lớn. Tuy nhiên, phương pháp này súc tích và tham vọng hơn, khi đề ra một lý thuyết gọi là “giải phóng mô-men gia tốc” và tìm cách xác định lượng áp lực tại các điểm khác nhau trên một hệ thống đường nứt. Trái với phương pháp của Keilis-Borok, hệ thống của Bowman cho phép ông dự đoán trước khả năng xuất hiện một trận động đất dọc theo bất kỳ bộ phận nào của vết nứt. Nhờ vậy, ông không chỉ dự báo được nơi động đất xảy ra, mà cả những nơi khó có khả năng xảy ra.

Bowman và ê-kíp của ông đã đạt được vài thành công bước đầu. Cơn dư chấn lớn tại Sumatra vào tháng 03/2005, với cường độ đo được ở mức 8,6, có tâm chấn nằm ngay tại khu vực được phương pháp của ông xác định là “rủi ro cao”. Tuy nhiên, một bài viết do ông công bố vào năm 2006 cũng nhận định rằng nguy cơ xảy ra động đất tại một bộ phận khác của vết nứt – vùng biển Ấn Độ Dương tiếp giáp với tỉnh Bengkulu của Indonesia – là rất thấp. Chỉ một năm sau, vào tháng 9 năm 2007, một loạt các cơn động đất đã xảy ra chính tại khu vực này, với cường độ cao nhất lên đến 8,5. May mắn thay, các cơn địa chấn này xảy ra khá xa ngoài khơi, nên số lượng thương vong không nhiều nhưng như thế vẫn đủ để đánh đổ lý thuyết của Bowman.

Nằm giữa đá và lớp đất cứng

Sau thất bại của mô hình vào năm 2007, Bowman đã có một động thái hiếm gặp ở các nhà dự báo. Thay vì đổ lỗi cho vận rủi (mô hình của ông vẫn cho thấy khả năng xảy ra một trận động đất tại Bengkulu, duy chỉ không xác định rõ là một cơn địa chấn lớn), ông đã kiểm tra lại mô hình của mình và kết luận rằng phương pháp dự báo động đất của ông về cơ bản vẫn còn thiếu sót – và quyết định từ bỏ nó.

“Tôi là một kẻ dự báo thất bại,” Bowman thốt lên với tôi vào năm 2010. “Tôi là một gã liều lĩnh và ngu ngốc – tôi đã đưa ra một dự báo có thể kiểm nghiệm. Đó là dự định của chúng tôi, nhưng nó sẽ phản lại anh nếu anh sai lầm.”

Ý định của Bowman là nhận biết các nguyên nhân gốc rễ của động đất – hay sức ép tích tụ dọc theo một đường nứt – và lập nên công thức dự báo từ đó. Trên thực tế, ông muốn tìm hiểu sức ép sẽ thay đổi và diễn tiến ra sao dọc theo toàn bộ hệ thống; phương pháp của ông được lấy cảm hứng từ thuyết hỗn mang.

Thuyết hỗn mang là loài ma quỷ không thể thuần hóa – nhiều nhà dự báo đã cố gắng thử sức, và thành công ít nhất một phần. Tuy nhiên, các nhà dự báo thời tiết thường có vốn hiểu biết sâu sắc về bầu khí quyển trái đất hơn hiểu biết của các nhà địa chấn về lớp vỏ hành tinh. Không ít thì nhiều, họ cũng biết thời tiết vận động ra sao đến tận cấp độ phân tử. Trái lại, các nhà địa chấn không có được lợi thế đó.

“Đối với hệ khí hậu, mọi thứ rất dễ dàng,” Bowman phản ánh. “Nếu muốn biết điều gì xảy ra trên bầu khí quyển, họ chỉ việc ngước lên trời. Còn chúng tôi phải ngắm toàn đá là đá. Hầu hết các hiện tượng đều diễn ra tận 15 cây số sâu dưới lòng đất. Trên thực tế, chẳng có hy vọng nào để mũi khoan đạt đến độ sâu ấy – ngoại trừ trong các bộ phim viễn tưởng. Đó là vấn đề cơ bản. Đo lường sức ép là chuyện bất khả thi.”

Do thiếu kiến thức về lý thuyết, các nhà địa chấn học buộc phải nhờ đến các phương pháp thống kê thuần túy như phương sách cuối cùng trong dự báo động đất. Bạn có thể tạo ra một biến số thống kê trong mô hình của mình và đặt tên nó là “sức ép”, như Bowman đã thử thực hiện. Do không thể trực tiếp đo đạc nó, nên biến số này chỉ được thể hiện như một hàm số toán học về các trận động đất trong quá khứ. Bowman cho rằng những phương pháp thuần về thống kê như thế sẽ khó có thể mang lại hiệu quả. “Tập dữ liệu cực kỳ nhiễu,” ông nói. “Cứ như thế, việc kiểm chứng các giả thiết sẽ chẳng đem lại ý nghĩa gì về mặt số liệu.”

Điều diễn ra trong một hệ thống bị nhiễu loạn dữ liệu và chưa hội đủ lý thuyết – như dự báo động đất hay các khía cạnh khác trong kinh tế học và khoa học chính trị – là một quy trình gồm hai bước. Thứ nhất, chúng ta sẽ bắt đầu nhầm lẫn độ nhiễu với tín hiệu. Thứ hai, độ nhiễu này sẽ đầu độc các bài báo, bài blog và các bài tường thuật tin tức bằng những báo động giả, làm mất đi tính khoa học trong chúng và kìm hãm khả năng thấu hiểu của chúng ta đối với cách thức vận hành của hệ thống.

Hiện tượng quá khớp (overfitting): Vấn đề khoa học quan trọng nhất bạn chưa từng biết đến

Trong thống kê, khái niệm dùng để chỉ việc nhầm lẫn độ nhiễu với tín hiệu được gọi là hiện tượng quá khớp (overfitting).

Hãy giả sử bạn là một tên trộm vặt nào đó, còn tôi là “sếp sòng” của bạn. Tôi sẽ giao cho bạn nhiệm vụ tìm cách bẻ khóa số của các ngăn tủ mà ta vẫn thường bắt gặp ở trường trung học – có lẽ chúng ta sẽ cuỗm hết tiền ăn trưa của mọi người. Tôi muốn tìm ra một phương pháp giúp xác suất bẻ khóa thành công của chúng ta đạt mức cao ở mọi lúc mọi nơi. Vậy tôi sẽ đưa bạn ba ổ khóa để luyện tập – một ổ màu đỏ, hai ổ còn lại màu đen và xanh dương.

Sau khi thử nghiệm với các ổ khóa trong vài ngày, bạn quay lại và bảo tôi rằng bạn đã tìm ra một đáp án hoàn hảo. Nếu ổ khóa màu đó, mã số sẽ là 27-12-31. Nếu màu đen, mã số là 44-14-19. Và 10-3-32 nếu ổ khóa màu xanh.

Tôi sẽ nói với bạn rằng bạn đã hoàn toàn thất bại trong nhiệm vụ của mình. Bạn mới chỉ tìm ra cách mở ba ổ khía nhất định, chứ chưa đạt được bước tiến nào trong việc nâng tầm lý thuyết bẻ khóa của riêng chúng ta – nhằm đem lại cơ hội giải mã chúng phòng khi không biết mã số. Chẳng hạn, tôi sẽ rất hứng thú được biết liệu một chiếc kẹp giấy loại tốt có thể cạy được những ổ khóa đó hay không, hay liệu có một lỗi cơ học nào đó bên trong chúng mà chúng ta có thể khai thác. Hoặc giả nếu không được, thì liệu có một mẹo nào đó để phát hiện mã số hay không, có thể có vài nhóm số nhất định được dùng thường xuyên hơn chẳng hạn? Trong trường hợp này, bạn đã cung cấp cho tôi một đáp án quá cụ thể đối với một vấn đề tổng quát. Đây gọi là hiện tượng quá khớp, và nó sẽ dẫn đến những dự báo sai lầm.

Thuật ngữ “quá khớp” xuất phát từ hiện tượng các mô hình thống kê “ăn khớp” với kết quả quan sát trong quá khứ. Độ ăn khớp có thể rất lỏng lẻo (trong trường hợp bạn không nắm bắt đủ lượng tín hiệu có thể), hoặc có thể khớp rất chặt (đồng nghĩa với việc bạn đang cố khớp vào dữ liệu nhiễu thay vì khám phá cấu trúc ẩn sau chúng). Trong đó, trường hợp nhẫm lẫn thứ hai xảy ra phổ biến hơn.

Để hiểu rõ hơn, chúng ta hãy tự trao cho mình một lợi thế vốn hầu như không thể bắt gặp trong đời thực, đó là biết chính xác dữ liệu thực tế sẽ trông như thế nào. Trong hình 5-5, tôi đã vẽ một đường parabol nhẵn, với đỉnh nằm giữa và thoải dần ra hai đầu. Hình minh họa này có thể đại diện cho bất kỳ dạng dữ liệu nào bạn muốn xem xét. Chẳng hạn như trong chương 3, nó sẽ đại diện cho một biểu đồ mô tả chuẩn thành tích của các cầu thủ bóng chày theo độ tuổi của họ – do họ thường thi đấu tốt hơn ở khoảng giữa sự nghiệp và kém hơn ở giai đoạn đầu và cuối.

Hình 5-5: Phân bố dữ liệu thực tế

Tuy nhiên, chúng ta sẽ không quan sát trực tiếp mối liên hệ này. Thay vào đó, bản thân mô hình sẽ được hiển thị thông qua một loạt các điểm dữ liệu riêng lẻ, và chúng ta phải nghiệm ra đặc điểm khuôn mẫu từ đó. Không những thế, các điểm dữ liệu này còn bị tác động bởi điều kiện hoàn cảnh đặc thù – nên tuy chúng ẩn chứa một số tín hiệu, nhưng cũng bao gồm cả độ nhiễu. Trong hình 5-5, tôi đã biểu diễn 100 điểm dữ liệu được thể hiện bằng các chấm tròn và chấm tam giác. Trông như đã đủ để chúng ta phát hiện ra tín hiệu từ độ nhiễu. Tuy trong tập dữ liệu cũng bao hàm cả sự ngẫu nhiên, nhưng rõ ràng, chúng đều tuân theo một đường cong.

Thế nhưng, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta nắm trong tay lượng dữ liệu hạn chế hơn – như vẫn thường gặp trong đời thực? Lúc này, chúng ta sẽ có nguy cơ tự lao đầu vào rắc rối. Trong hình 5-6A, tôi đã giới hạn lại 25 điểm quan sát từ 100 điểm ban đầu. Giờ bạn sẽ kết nối các dấu chấm như thế nào?

Hình 5-6A: Mẫu dữ liệu hạn chế

Tất nhiên, nếu biết trước khuôn mẫu thực tế ra sao, bạn sẽ có khuynh hướng nối các điểm thành một hình thù có dạng đường cong. Quả thực, vẽ mô hình các dữ liệu trên theo một biểu thức toán học với tên gọi “phương trình bậc hai” là cách rất hay để tái hiện mối liên hệ giữa chúng trên thực tế (xem hình 5-6B).

Hình 5-6B: Mô hình vừa khớp

Tuy nhiên, nếu không biết về mẫu hình lý tưởng thuần khiết của dữ liệu, đôi khi chúng ta sẽ “nổi lòng tham”. Hình 5-6C minh họa cho một trường hợp kiểu như thế, một mô hình quá khớp. Trong hình 5-6C, chúng ta đã tự bày ra một hàm số phức tạp hòng đuổi theo mọi dữ liệu vượt quá phạm vi, đến mức tạo thành một đường nguệch ngoạc lên xuống khi cố gắng kết nối hết các dấu chấm. Phương pháp này khiến chúng ta xa rời mối liên hệ thật sự và dẫn đến những dự báo sai lầm.

Hình 5-6C: Mô hình quá khớp

Đây có vẻ như một sai lầm dễ phòng tránh, chỉ cần chúng ta luôn giữ mình sáng suốt và hiểu thấu cấu trúc ẩn sau các dữ liệu. Tuy nhiên, trong hầu hết mọi ứng dụng thực tế, chúng ta phải thực hiện theo phương pháp quy nạp và tự nghiệm ra cấu trúc từ bằng chứng có sẵn. Nhiều khả năng bạn sẽ dựng nên một mô hình quá khớp nếu dữ liệu quá hạn chế và nhiễu loạn, hoặc nếu hiểu biết của bạn về những mối liên hệ cơ bản giữa chúng quá nghèo nàn. Cả hai tình huống trên đều xảy ra trong lĩnh vực dự báo động đất.

Nếu không biết và cũng không quan tâm đến bản chất của mối liên hệ, chúng ta sẽ có khuynh hướng dựng nên một mô hình quá khớp vì nhiều lý do. Một nguyên nhân là bởi mô hình quá khớp sẽ bao quát dữ liệu tốt hơn dựa trên phần lớn các phép kiểm tra số liệu được các nhà dự báo sử dụng. Một phép kiểm tra phổ biến chính là đánh giá độ biến thiên của dữ liệu được ghi nhận trong mô hình. Theo phép kiểm tra này, mô hình quá khớp (xem hình 5-6C) sẽ giải thích được 85% độ biến thiên, khiến nó trở nên “tốt hơn” mô hình khớp chuẩn (xem hình 5-6B), khi chỉ giải thích được 56%. Tuy nhiên, mô hình quá khớp đã tính thêm các điểm dữ liệu này hoàn toàn nhờ gian lận – do đã khớp vào độ nhiễu thay vì tín hiệu. Nó quả thực đã lý giải hiện tượng thực tế một cách hết sức tồi tệ.

Hiển nhiên, một khi đã lý giải mô hình theo hướng này, nhiều nhà dự báo đã hoàn toàn phớt lờ vấn đề trên. Một loạt các phương pháp thống kê bày sẵn trước mắt các nhà nghiên cứu đã khiến họ chẳng kém mơ mộng hơn – và cũng chẳng thực tế hơn – một đứa trẻ phát hiện thấy hình thù động vật trên các đám mây là bao[45]. “Chỉ với 4 tham số, tôi sẽ nối thành một con voi,” John von Neumann có lần đã phát biểu về vấn đề này. “Và với 5 tham số, tôi có thể khiến nó đung đưa vòi.”

Quá khớp là hiện tượng đại diện cho một vận rủi kép: nó giúp mô hình của chúng ta xuất hiện đẹp hơn trên mặt giấy, nhưng lại cho kết quả tệ hơn trong đời thực. Bởi đặc tính thứ hai, một mô hình quá khớp sau cùng sẽ phải chịu quả báo mỗi khi được sử dụng để đưa ra các dự báo thực tế. Vì đặc tính thứ nhất, nó sẽ có vẻ ngoài ấn tượng hơn hẳn và cam đoan sẽ đưa ra những dự báo cực kỳ chính xác, đáng để xuất hiện trên mặt báo, cũng như đại diện cho bước tiến bộ vượt trên mọi kỹ thuật được ứng dụng trước đó – mãi cho đến khi bước vào thực nghiệm. Điều này khiến mô hình rất dễ được đăng tải lên một tạp chí hàn lâm hay được bán lại cho khách hàng, và choán chỗ ngày càng nhiều các mô hình dự báo trung thực trên thị trường. Nhưng nếu mô hình khớp nhiễu, nó sẽ có nguy cơ mất đi tính khoa học.

Như bạn có thể đoán, một giải pháp như mô hình địa chấn của Keilis-Borok đã bị quá khớp hết sức tồi tệ. Nó áp dụng một loạt các phương trình cực kỳ phức tạp đối với dữ liệu nhiễu. Và nó đã phải trả giá – khi chỉ đưa ra 3 dự báo đúng trên tổng số 23 dự báo. David Bowman cũng nhận thấy những vấn đề tương tự và đã quyết định “khai tử” mô hình của ông.

Nói đúng hơn, những sai lầm trên thường là sai lầm về tính trung thực. Mà như tiêu đề của một cuốn sách khác, chúng đã “khiến chúng ta có khuynh hướng bị đánh lừa bởi sự ngẫu nhiên.” Chúng ta thậm chí có thể bị cuốn sâu vào những thuộc tính đặc thù trong mô hình của mình. Và do không nhận ra điều đó, chúng ta sẽ thụt lùi vì cố gắng đề ra những lý thuyết nghe-có-vẻ-thuyết-phục nhằm lý giải chúng, và những lý thuyết này sẽ lừa dối bạn bè, đồng nghiệp cũng như chính bản thân chúng ta. Michael Babyak, người từng nghiên cứu tận cùng vấn đề này, đã mô tả thế lưỡng nan trên như sau: “Trong khoa học, chúng ta thường tìm cách cân bằng sự tò mò bằng tính hoài nghi.” Đây là tình huống trong đó sự tò mò đã chiến thắng chúng ta.

Mô hình quá khớp cho Nhật Bản?

Trên thực tế, khuynh hướng nhầm lẫn độ nhiễu với tín hiệu của chúng ta đôi lúc sẽ gây nên những hậu quả thảm khốc. Bất chấp là một quốc gia có hoạt động địa chấn cực kỳ bất ổn, Nhật Bản nhìn chung vẫn không chuẩn bị kịp cho trận động đất khủng khiếp vào năm 2011. Lò phản ứng hạt nhân Fukushima chỉ được xây dựng nhằm chống lại một cơn động đất cường độ 8,6; chứ không phải 9,1. Bằng chứng khảo cổ cũng nhắc nhở về những cơn sóng thần với các đợt sóng cao đến 40 mét mà trận động đất năm 2011 gây nên, nhưng có vẻ như chúng đều bị lãng quên hoặc phớt lờ.

Một cơn địa chấn với cường độ 9,1 là hiện tượng cực kỳ hiếm gặp tại bất kỳ khu vực nào trên thế giới. Chưa ai từng dự đoán về một trận động đất như thế trong chính xác một thập kỷ, chứ chưa nói đến chính xác từng ngày. Tuy nhiên tại Nhật Bản, một số nhà khoa học và nhà hoạch định chủ chốt đã gạt bỏ khả năng đó. Đây có thể là trường hợp điển hình của hiện tượng quá khớp.

Trong hình 5-7A, tôi đã biểu diễn tần số động đất lịch sử gần tâm chấn năm 2011 tại Nhật Bản. Dữ liệu bao gồm mọi thứ từ bấy đến nay, ngoại trừ cơn động đất cường độ 9,1 vào ngày 11/03. Bạn sẽ thấy mối liên hệ giữa chúng hầu như đều chiếu theo một đường thẳng khuôn mẫu – đúng như phương pháp dự đoán của Gutenberg and Richter. Tuy nhiên; đến khoảng cường độ 7,5; đồ thị đã có chỗ chững lại. Do không có trận động đất nào mạnh ngang cường độ 8,0 xảy ra trong khu vực từ năm 1964 đến nay; nên đường cong dường như đã chúi xuống ngay tại điểm đó.

Như vậy, ta sẽ kết nối các dấu chấm nói trên như thế nào? Nếu tuân thủ chặt chẽ định luật Gutenberg–Richter và bỏ qua điểm chững trên đồ thị, bạn sẽ tiếp tục kéo dài đường thẳng và được đồ thị như hình 5-7B. Mặt khác, bạn cũng có thể biểu diễn theo phương thức được các nhà địa chấn gọi là “khớp theo đặc trưng” (xem hình 5-7C), một phương thức nhằm mô tả tần số động đất lịch sử tại khu vực đó. Trong trường hợp này, bạn sẽ xem điểm chững trong tập dữ liệu lịch sử là hiện tượng có thực – đồng nghĩa bạn cho rằng phải có lý do nào đó để các trận động đất với cường độ từ 7,6 trở lên hiếm khi xảy ra trong khu vực.

Hình 5-7A: Tần số các trận động đất tại Tohoku, Nhật Bản (01/01/1964-10/03/2011)

Hình 5-7B: Tần số các trận động đất tại Tohoku, Nhật Bản (chiếu theo định luật Gutenberg-Richter)

Hình 5-7C: Tần số các trận động đất tại Tohoku, Nhật Bản (khớp theo đặc trưng)

Đây là một ví dụ nữa về một lựa chọn giả thiết tưởng như vô thưởng vô phạt, nhưng lại dẫn đến những kết luận hoàn toàn khác biệt – như trong trường hợp này là xác suất xảy ra một cơn động đất cường độ 9,0 tại một vùng của Nhật Bản. Mô hình khớp theo đặc trưng đã cho thấy một cơn động đất như thế là điều không thể xảy ra – ngụ ý rằng cứ mỗi 13.000 năm mới xuất hiện một trận. Mặt khác, mô hình Gutenberg–Richter cũng ước tính rằng bạn chỉ gặp phải trận động đất tương tự cứ 300 năm một lần. Khả năng đó tuy hiếm, nhưng không phải là không thể – đó là mức rủi ro về vật chất đủ để một quốc gia giàu có như Nhật Bản phải chuẩn bị đối phó.

Biểu đồ khớp theo đặc trưng cũng khít hơn một chút so với dữ liệu ghi chép lịch sử gần đây của vùng Tōhoku. Như chúng ta đã biết, kiểu ăn khớp theo khuôn mẫu này không phải lúc nào cũng tốt – nó có thể hàm ý về một mô hình quá khớp, tình huống trong đó việc cố khép dữ liệu vào mối liên hệ thực tế chỉ khiến mọi việc thêm tồi tệ.

Trong trường hợp này, một mô hình quá khớp sẽ xem nhẹ khả năng xảy ra một trận động đất tàn khốc trong khu vực. Trong khi đó, vấn đề với mô hình khớp theo đặc trưng là nó quá phụ thuộc vào một tín hiệu yếu ớt. Như tôi đã đề cập, chưa có một trận động đất nào với cường độ từ cấp 8 trở lên xảy ra tại khu vực này trong 45 năm qua hoặc trước đó (đối với Tōhoku). Tuy nhiên, chúng ta có thể bắt đầu với các sự kiện hiếm hoi này. Theo định luật Gutenberg–Richter, trận động đất lớn sẽ chỉ xảy cứ đúng 35 năm một lần đối với khu vực này. Không khó để một sự kiện 35-năm-một-lần vẫn bặt tăm trong một khoảng thời gian 45 năm, hệt như một cầu thủ với tỷ lệ đập 0,300 có một ngày thi đấu thiếu may mắn và đành chịu thúc thủ 0-5. Trong khi đó, vẫn có một số ít trận động đất với cường độ từ cấp trung đến hơn 7,0 xảy ra tại vùng này của Nhật Bản. Khi các cơn địa chấn tương tự xảy ra tại các khu vực khác trên thế giới, chúng luôn tiềm ẩn nguy cơ về các cơn động đất lớn hơn. Có gì để biện minh rằng Tōhoku là một trường hợp cá biệt?

Trên thực tế, các nhà địa chấn học tại Nhật Bản và tại các nước khác đã đi đến một số lý giải cho việc này. Chẳng hạn, họ cho rằng chính thành phần cấu tạo đặc trưng của vùng đáy biển tại đây, vốn đã hình thành từ xa xưa với nhiệt độ tương đối thấp và đặc, sẽ ngăn cản sự hình thành các cơn động đất lớn. Trước năm 2004, một số nhà địa chấn cũng quan sát thấy rằng không một cơn động đất cường độ 9 nào từng xảy ra tại một nơi có địa chất đáy biển như thế.

Điều này chẳng khác nào bạn kết luận rằng không ai đến từ Pennsylvania có thể trúng giải xổ số Powerball chỉ vì chưa có ai tại đây giành chiến thắng trong ba tuần vừa rồi. Giống như những người trúng xổ số, các cơn động đất cường độ 9 cũng rất ít và rất hiếm gặp. Trên thực tế, trước năm 2004, chỉ có 3 trận động đất như thế từng xảy ra và được ghi nhận trên khắp thế giới. Như thế là chưa đủ dữ liệu để chúng ta đi đến kết luận thật cụ thể về những điều kiện chính xác cần có để chúng xảy ra. Nhật Bản cũng không phải là trường hợp thất bại đầu tiên khi áp dụng lý thuyết này. Một dự báo tương tự cũng được đưa ra trong trường hợp của Sumatra, khi tỉnh này đang trải qua rất nhiều cơn động đất cấp 7, nhưng không có chấn động nào mạnh hơn. Và rồi, cơn Đại Địa chấn Sumatra với cường độ 9,2 đã bùng phát vào tháng 12 năm 2004.

Định luật Gutenberg–Richter sẽ không dự báo chính xác thời điểm các trận động đất diễn ra tại Sumatra hay Nhật Bản, nhưng sẽ cho phép ta tính toán xác suất của chúng. Cho đến nay, điều đáng ngạc nhiên chính là vẫn có rất nhiều nỗ lực hòng dự báo động đất đi đến thất bại.

Các giới hạn của động đất và hiểu biết của chúng ta về chúng

Những cơn động đất cực lớn trong vài năm gần đây đã khiến các nhà địa chấn học phải suy nghĩ lại về giới hạn trên của chúng. Nếu quan sát hình 5-3B – mô tả về mọi trận động đất từ năm 1964 (bao gồm cả Sumatra và Tōhoku – bạn sẽ thấy đồ thị tạo thành một đường thẳng xuyên suốt các điểm dữ liệu. Vào một thập niên trước, bạn sẽ phát hiện thấy nhiều hơn một điểm chững lại trên đồ thị (giống như biểu đồ cho Tōhoku trong hình 5-7A). Điều này có nghĩa rằng các cơn đại địa chấn đã xuất hiện thưa thớt hơn một chút so với dự báo của định luật Gutenberg–Richter. Nhưng trong những năm gần đây, chúng ta đã bị chúng bắt kịp.

Do chúng rất hiếm khi xảy ra nên chúng ta phải mất hàng thế kỷ mới biết được tỷ lệ thật sự của các trận động đất cường độ 9 là bao nhiêu. Thậm chí cần nhiều thời gian hơn thế để biết các cơn địa chấn với cường độ 9,5 trở lên có thể xảy ra hay không. Hough đã chia sẻ với tôi rằng sẽ có một số giới hạn về kích thước của các trận động đất dựa trên đặc điểm địa lý của hệ thống đường nứt. Nếu dãy vết nứt dài nhất thế giới sụt vỡ cùng một lúc – dãy này kéo dài từ quần đảo Tierra Del Fuego ở cực Nam của Nam Mỹ đến tận quần đảo núi lửa Aleutian miền Tây Nam Alaska – chúng ta sẽ có một trận động đất đạt cấp 10. Nhưng rất khó để khẳng định điều đó.

Tuy nhiên, mặc dù chúng ta đã nắm trong tay những ghi chép về địa chấn đáng tin cậy trong suốt hàng nghìn năm, nhưng rất có thể chúng ta sẽ không cần đến tất cả những dữ liệu đó. Những giới hạn bên trong về khả năng dự báo của các trận động đất có thể vẫn còn tồn tại.

Có lẽ, động đất vốn dĩ là một quá trình phức tạp. Thuyết phức tạp – do nhà vật lý quá cố Per Bak cùng một số người khác đề xướng – khác với thuyết hỗn mang, dù cả hai thường bị đánh đồng với nhau. Thay vì thế, thuyết này cho rằng những sự vật hiện tượng vô cùng đơn giản có thể vận động theo những hướng khác thường và khó hiểu khi tương tác với một sự vật hiện tượng khác.

Ví dụ ưa thích của Bak là một đống cát trên bãi biển. Nếu bạn thả thêm một hạt cát lên trên đống cát, sẽ có một trong ba tình huống thật sự xảy ra. Tùy thuộc vào hình dạng và kích thước của đống cát, hạt cát ít nhiều có thể ở nguyên nơi nó rơi xuống hoặc có thể trượt xuống một cách chậm rãi theo một sườn dốc nhỏ đến chân đống cát. Hoặc giả, nó có thể gây nên một hiện tượng khác. Nếu đống cát quá dốc, nó có thể phá vỡ tính ổn định của toàn bộ hệ thống và mở màn cho một cơn sạt lở. Các hệ vật chất phức tạp dường như cũng có đặc tính này, với những khoảng thời gian khá dài trong đó độ cân bằng bên ngoài được đánh dấu bởi những lần sụp đổ bất ngờ và khốc liệt. Quá trình này có thể không hoàn toàn ngẫu nhiên, nhưng chúng vẫn phức tạp đến độ không thể rút gọn (đến tận hạt cát cuối cùng). Do đó, việc dự báo chúng ở một cấp độ nhất định là bất khả thi.

Vẻ đẹp của độ nhiễu

Tuy nhiên, các quá trình phức tạp vẫn đem lại trật tự và vẻ đẹp nếu bạn thu nhỏ chúng và quan sát ở một khoảng cách đủ xa. Tôi sử dụng các thuật ngữ “tín hiệu” và “độ nhiễu” (hay “nhiễu âm”) khá thoáng trong cuốn sách này, nhưng chúng đều có nguồn gốc từ kỹ thuật điện. Có rất nhiều dạng nhiễu âm khác nhau được các kỹ sư phát hiện – toàn bộ đều ngẫu nhiên, nhưng xác suất của chúng lại tuân theo những cách phân bố cơ bản khác nhau. Nếu bạn lắng nghe một “nhiễu âm trắng” thật sự – được tạo thành do âm thanh thoát ra theo các tần số phân bố không đổi – nó sẽ nghe như tiếng huýt gió hoặc tiếng cọ xát. Còn dạng nhiễu âm gắn liền với các hệ vật chất phức tạp, còn gọi là nhiễu âm Brown, lại êm dịu hơn và nghe như tiếng nước chảy mạnh.

Trong khi đó, chính các lực kiến tạo tạo thành những đường nứt bên dưới bề mặt trái đất cũng tạo nên những ngọn núi ngoạn mục, những thung lũng phì nhiêu, cùng các đường bờ biển đẹp vô ngần. Điều này đồng nghĩa con người nhiều khả năng sẽ không ngừng sinh sống tại những nơi ấy, bất chấp nguy cơ địa chấn tiềm ẩn.

Lối mòn khoa học

Trong nghịch lý cuối cùng về trận động đất L’Aquila, một nhóm 7 nhà khoa học và cán bộ công chức đã thật sự rơi vào lối mòn và dẫn đến tội ngộ sát vào năm 2011. Các công tố viên thuộc thành phố L’Aquila quả quyết rằng họ đã không thể thông báo đầy đủ cho cộng đồng biết về nguy cơ của trận Động đất Lớn, sau khi một chuỗi các chấn động nhỏ xảy ra tại đây.

Lối mòn này quả thực hết sức lố bịch, nhưng liệu các nhà khoa học còn có thể làm gì tốt hơn? Có lẽ có một bằng chứng khá rõ cho thấy nguy cơ xảy ra một trận động đất lớn đang thật sự tăng dần lên – có thể là nhất thời vọt lên gấp 100 hoặc 500 lần so với mức chuẩn – kéo theo sau loạt chấn động. Mức rủi ro này tuy cực thấp – do hầu hết các chấn động nhỏ thường không gây ra địa chấn lớn – nhưng nó không hề ngụ ý rằng mọi thứ vẫn bình thường và chúng ta không thể cứ bình chân như vại được.

Cuốn sách này nêu lên một quan điểm rằng nghĩa vụ đầu tiên của một nhà dự báo là phải luôn trung thành với sự thật trong công việc của mình. Chính trị, với nghĩa rộng hơn, cũng có thể được hiểu như thế. Giới địa chấn học vẫn chưa lành sẹo sau những dự báo thất bại tại Lima và Parkfield, đồng thời phải chống lại những kẻ như Giuliani. Điều này khiến động cơ của họ trở nên phức tạp và khiến họ sao nhãng sứ mệnh của mình. Các dự báo tồi và vô trách nhiệm có thể hất cẳng những dự báo tốt.

Hough có lẽ đã đúng khi cho rằng Chén Thánh trong dự báo động đất sẽ không bao giờ được chinh phục. Ngay cả khi các nhà chấn động học hành động có trách nhiệm, thì chúng ta cũng không thể hội đủ kết quả tổng thể trong bộ môn này để đánh giá – bao gồm hàng nghìn giả thiết về khả năng dự báo động đất. Thành tích dự báo trong quá khứ cũng cho thấy rằng hầu hết những giả thiết này đều sai lầm, và thứ phương pháp “thần dược” trong dự báo động đất khó có khả năng đem lại hiệu quả.

Tuy nhiên, thành tựu quá khứ của toàn bộ môn khoa học này lại rất đáng kể và đó cũng là một tín hiệu rõ ràng. Ta có thể kết luận rằng với cùng một phương pháp, nếu được thử nghiệm hết lần này đến lần khác với độ biến thiên nhỏ, nó sẽ khó có thể đem lại kết quả khác biệt. Song, khoa học vẫn thường cho thấy những bước đột phá “không thể lường trước”.

Một khía cạnh trong đó, các nhà địa chấn đã đạt được một số tiến bộ, chính là trường hợp của các dự báo động đất trong thời hạn cực ngắn – và có lẽ cũng liên quan đến sự kiện tại L’Aquila. Tiếp đến là định luật Gutenberg-Richter, với nội dung khẳng định các cơn động đất lớn về cơ bản luôn gây ra dư chấn. Đây cũng là phát hiện nhận được sự đồng thuận từ nhiều nhân vật trong ngành. Một số nhà địa chấn tôi từng trò chuyện, như John Rundle từ UC Davis hay Tom Jordan từ Đại học Nam California, đều chú trọng hơn đến những dự báo trong-tương-lai-gần nói trên, và càng lúc càng thuận theo quan điểm rằng chúng nên được truyền đạt rõ ràng và đầy đủ đến công chúng.

Chẳng hạn, nghiên cứu của Jordan đã chứng minh rằng các dư chấn đôi khi sẽ di chuyển theo một hướng địa lý có thể đoán trước và dọc theo đường nứt. Nếu hướng di chuyển của chúng tiến về nơi tập trung dân cư, thì nguy cơ đe dọa về người và của có thể sẽ cao hơn, dù chúng đang dần suy yếu. Đơn cử, cơn địa chấn cường độ 5,8 xảy ra tại Christchurch, New Zealand vào năm 2011, làm chết 185 người chính là dư chấn của trận động đất cường độ 7,0 xảy ra vào tháng 9 năm 2010, tại một vùng hẻo lánh của đất nước. Khi động đất để lại dư chấn, nó cũng để lại rất nhiều tín hiệu rõ ràng, đây có thể sẽ là trọng tâm dự báo phù hợp hơn.

Cuối cùng, công nghệ kỹ thuật luôn thúc đẩy sự tiến bộ. Những nỗ lực gần đây của NASA và Rundle nhằm đo sức ép từ các vết nứt thông qua các hệ thống cảm biến từ khoảng cách xa, như vệ tinh GPS, đã đem lại một số thành quả hứa hẹn. Tuy những nỗ lực này hiện chỉ mới nhen nhóm, nhưng chúng đã cho thấy khả năng gia tăng khối lượng dữ liệu mà các nhà địa chấn học có thể sử dụng, và giúp họ hiểu hơn về nguyên nhân gốc rễ của động đất.

Những phương pháp trên sau cùng đã đem lại một số tiến bộ tiên tiến. Nếu lĩnh vực dự báo động đất mà hầu như không tồn tại trong hàng thiên niên kỷ đạt thành công, thì đó cũng là tình cảnh của lĩnh vực dự báo thời tiết chỉ mới 40 năm về trước. Hoặc nếu chúng ta cải thiện vốn hiểu biết của mình về thuyết phức tạp – bản thân thuyết này cũng là một ngành khoa học hoàn toàn mới – chúng ta có thể đi đến một kết luận dứt khoát hơn rằng động đất quả thực là hiện tượng hoàn toàn không thể dự đoán được.

Dù sao đi nữa, ban đầu, vài dự báo có thể sẽ thất bại. Và khi ký ức về những sai lầm của chúng ta dần phai nhạt, tín hiệu sẽ một lần nữa hiện lên lấp lánh phía chân trời. Hãy cứ giữ nguyên niềm khao khát đối với dự báo mà chúng ta muốn theo đuổi, dù nó có ảo tưởng đến đâu.

§6. Làm sao chết đuối với 3 feet[46] nước

Chúng ta có nghĩa vụ phải báo cáo về các cuộc bầu cử chính trị với một mức sai số chênh lệch – manh mối cho thấy chúng vẫn có điều gì đó không chắc chắn. Tuy nhiên, đa phần khi một dự báo về kinh tế được trình bày, nó chỉ đề cập đến một con số duy nhất, nền kinh tế sẽ tạo thêm 150.000 việc làm trong tháng tiếp theo. Chỉ số GPD sẽ tăng thêm 3% trong năm tới. Hay giá dầu thô sẽ tăng thêm 120 đô-la một thùng.

Điều này đã khơi dậy một quan niệm rằng những dự báo nói trên đều chính xác đến kinh ngạc. Từ đó, các tiêu đề báo cũng thể hiện sự ngạc nhiên tột độ trước mỗi sai số cực nhỏ từ lời dự báo và xuất hiện đầy rẫy trên các kênh tin tức kinh tế như sau:

Tỷ lệ thất nghiệp bất ngờ tăng cao Với con số lên đến 9,2% thiêu đốt thị trường —Denver Post, số ra ngày 9 tháng 7 năm 2011

Nếu đọc kỹ phần chữ nhỏ trong mẩu tin trên, bạn sẽ phát hiện thấy điều “bất ngờ” là tỷ lệ thất nghiệp đã chạm mức 9,2% – thay vì 9,1% như các nhà kinh tế đã dự báo. Nếu chỉ một sai số bằng 0,1% cũng có thể xuất hiện trên mặt báo, thì có vẻ như những dự báo như thế này hẳn đều vô cùng đáng tin cậy.

Trái lại, các dự báo kinh tế là những thứ công cụ mòn vẹt và rất hiếm khi lường trước những bước ngoặt trong nền kinh tế trước đó vài tháng trở lên. Trên thực tế, những dự báo này thậm chí không thể “đoán trước” các đợt suy thoái ngay cả khi chúng đã ngấm ngầm xảy ra. Khi ba đợt suy thoái gần nhất diễn ra vào các năm 1990, 2001 và 2007, đa số các nhà kinh tế học đều không cho rằng chúng ta đang sống trong thời kỳ suy thoái. Mãi về sau, chúng mới được xác định rằng đã bắt đầu.

Dự báo về một hệ thống to lớn và phức tạp như nền kinh tế Mỹ là nhiệm vụ vô cùng khó khăn. Có một khoảng cách đáng kể giữa việc các dự báo được tiến hành tốt ra sao trên thực tế và việc chúng được tiếp nhận như thế nào.

Một số nhà dự báo kinh tế không muốn biết điều này. Giống như nhiều nhà dự báo trong hầu hết các lĩnh vực khác, họ luôn xem điều không chắc chắn là kẻ thù – là thứ đe dọa đến uy tín của họ. Họ không ước tính nó một cách chính xác và luôn đưa ra những giả thiết cho thấy mức độ không chắc chắn thấp hơn trong mô hình dự báo của mình, nhưng cũng vì thế mà không thể cải thiện các dự báo đó trong thực tế. Điều này cũng khiến chúng ta mất đi sự chuẩn bị khi cơn hồng thủy ập đến.

Tầm quan trọng của việc thừa nhận tính bất định

Tháng 04 năm 1997, từ phía Bắc, nước Sông Đỏ đã gây lũ lụt tại Grand Forks, Bắc Dakota khi vượt qua đê bao của thị trấn và tràn sâu vào thành phố đến hai dặm[47]. Tuy không có tổn thất về người, nhưng gần như toàn bộ 50.000 cư dân của thành phố đã phải sơ tán, chi phí dọn dẹp hậu quả lên đến hàng tỉ đô-la và 75% số nhà cửa trong thành phố đã bị phá hủy hoặc hư hại.

Không như một cơn cuồng phong hay địa chấn, trận lũ tại Grand Forks có lẽ là một thảm họa có thể đề phòng. Các bức tường chắn lũ đáng ra đã có thể gia cố bằng những bao cát. Ta cũng đã có thể chuyển hướng dòng chảy sang những khu vực thưa dân cư – như dẫn nước vào khu canh tác, thay vì để tràn vào trường học, nhà thờ và nhà dân.

Người dân tại Grand Forks đã được cảnh báo về nguy cơ lũ lụt từ hàng tháng trước. Mưa tuyết đã rơi rất dày tại vùng cao nguyên Great Plains vào mùa đông năm đó và Cơ quan Thời tiết Quốc gia, do lường trước được hậu quả khi tuyết tan, đã dự báo mực nước Sông Đỏ sẽ đạt đỉnh 49 feet, gần sát với đỉnh lũ lịch sử.

Chỉ có một vấn đề nhỏ. Dãy đê bao quanh Grand Forks được xây dựng nhằm đối phó lại một trận lũ với mực nước 51 feet. Do vậy, chỉ một lỗi sai nhỏ trong bản dự báo 49 feet cũng có thể gây nên thảm họa.

Hình 6-1: Dự báo lũ với sai số chênh lệch (9)

(9): xảy ra, đã lưu ý tôi về câu chuyện này.

Trên thực tế, mực nước sông đã dâng cao đến 54 feet. Xét cho cùng, dù cố gắng đến đâu thì Cơ quan Thời tiết cũng không thể đưa ra một dự báo hoàn hảo. Nhưng sai số chênh lệch 5 feet đối với một dự báo lũ cách đó những hai tháng là có thể chấp nhận được – do cũng chỉ ngang với mức bình quân dự báo trong lịch sử. Sai số chênh lệch trong dự báo của Cơ quan Thời tiết – dựa trên các dự báo lũ họ đã đưa ra trong quá khứ – vào khoảng ±9 feet, tương đương với 35% khả năng đê bao sẽ bị nước lũ tràn qua.

Vấn đề chính là Cơ quan Thời tiết rõ ràng đã tránh né thừa nhận sự thiếu chắc chắn trong dự báo của họ với công chúng, đồng thời nhấn mạnh mức dự báo 49 feet. Về sau, các nhà dự báo đã thú nhận với nhóm nghiên cứu rằng họ sợ công chúng sẽ mất lòng tin vào dự báo nếu bao gồm cả thông tin bất định trong viễn cảnh trước mắt.

Nhưng trái lại, việc này chắc chắn sẽ giúp người dân chuẩn bị tốt hơn rất nhiều – và thậm chí có thể phòng lũ bằng cách gia cố đê bao nhằm chuyển hướng dòng chảy. Do tin tưởng vào các công cụ của chính họ, nhiều người dân đã bị thuyết phục rằng họ chẳng việc gì phải lo lắng. (rất ít người trong số họ từng mua bảo hiểm mưa lũ) Lời dự báo về mực nước sông cao 49 feet – vốn được công bố không chút do dự – dường như đã ngụ ý rằng trận lũ sẽ đạt đỉnh chính xác 49 feet và mức đê bao 51 feet là quá đủ để bảo vệ họ an toàn. Một số người dân thậm chí còn diễn giải rằng 49 feet là chiều cao tượng trưng cho mực nước tối đa mà cơn lũ có thể dâng đến.

Điều này gợi lại cho tôi một câu chuyện vui về một nhà thống kê bị chết đuối khi băng qua một con sông với độ sâu trung bình chỉ 3 feet. Tương tự, nếu tính bình quân, cơn lũ chỉ có thể dâng đến 49 feet theo mô hình dự báo của Cơ quan Thời tiết. Nhưng nếu chỉ cao hơn một chút, toàn bộ thị trấn sẽ bị nhấn chìm.

Kể từ đó, Cơ quan Thời tiết Quốc gia đã nhận ra tầm quan trọng của việc thừa nhận tính bất định trong dự báo của họ (hay mức độ không chắc chắn) với công chúng một cách chính xác và trung thực nhất có thể (như chúng ta đã thấy trong chương 4). Thế nhưng, thái độ trung thực này vẫn còn khá hiếm hoi đối với các nhà dự báo trong lĩnh vực khác, đặc biệt nếu họ phải dự báo tiến trình của nền kinh tế.

Các nhà kinh tế học luôn có lý?

Đến đây, ta hãy cùng xem lại diễn biến vào tháng 11 năm 2007. Đây là thời điểm một tháng trước khi cơn Đại Suy thoái chính thức mở màn. Lúc này, đã có những tín hiệu rõ ràng trên thị trường nhà đất: các trường hợp tịch biên tài sản đã tăng gấp đôi, và hãng cho vay thế chấp Countrywide cũng đang ngấp nghé bên bờ vực phá sản. Những điềm báo tương tự cũng xuất hiện trên thị trường tín dụng.

Tuy nhiên, các nhà kinh tế học thuộc nhóm Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp, một dự án điều tra dư luận do Ngân hàng Dự trữ Liên bang thực hiện tại Philadelphia, lại đoán trước rằng khả năng xảy ra một đợt suy thoái là tương đối hiếm hoi. Thay vì thế, họ kỳ vọng nền kinh tế sẽ tăng trưởng nhẹ gần mức bình quân 2,4% vào năm 2008. Họ cũng cho rằng một cơn suy thoái khốc liệt – như thực tế đã chứng minh – sẽ hầu như không có khả năng xảy ra.

Điểm độc đáo ở nhóm Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp đó là họ sẽ yêu cầu các nhà kinh tế học chỉ ra phạm vi các hệ quả mà nền kinh tế đang hướng đến. Như tôi đã nhấn mạnh trong suốt quyển sách, công đoạn xem xét các hệ quả nói trên theo xác suất là một phần cốt yếu trong quy trình dự báo khoa học. Nếu tôi yêu cầu bạn dự đoán tổng số điểm gieo được khi ném một cặp xúc xắc 6 mặt, thì kết quả chính xác sẽ không phải là một con số đơn lẻ, mà là một bảng liệt kê các kết quả khả dĩ cùng xác suất gieo tương ứng (xem hình 6-2). Tuy bạn sẽ gieo được 7 điểm thường xuyên hơn các con số khác, nhưng về bản chất, dự báo cho con số này sẽ không thua kém dự báo cho các điểm số 2 hoặc 12 về mặt nhất quán, nếu mỗi con số luôn gắn liền với xác suất tương ứng mà bạn đã định ra trong mọi trường hợp.

Hình 6-2: Phân bố xác suất dự đoán cho một cặp xúc xắc sáu mặt

Các nhà kinh tế thuộc nhóm Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp cũng nhận được yêu cầu tương tự khi họ dự báo chỉ số GDP và các biến số khác – chẳng hạn như ước tính khả năng tổng GDP tăng thêm khoảng từ 2% đến 3%, hoặc từ 3% đến 4%. Lúc này, dự báo GDP của họ vào tháng 11 năm 2007 sẽ trông như sau (xem hình 6-3):

Hình 6-3: Phân bố xác suất dự báo: tăng trưởng GDP thực tế tại Hoa Kỳ (năm 2008)
Nhóm Khảo sát Các nhà Dự báo Chuyên nghiệp, tháng 11/2007

Như đã đề cập, các nhà kinh tế tham gia khảo sát này đều cho rằng tổng GDP sẽ đạt mức tăng trưởng khoảng 2,4% vào năm 2008, thấp hơn một chút so với xu hướng dài hạn. Song, đây là một dự báo rất tồi tệ. Tổng GDP thực tế đã giảm 3,3% khi cơn khủng hoảng tài chính ập đến. Tệ hơn nữa là các nhà kinh tế học đều tỏ ra cực kỳ tự tin trước dự báo sai lầm của họ. Họ chỉ xác định 3% khả năng ứng với trường hợp nền kinh tế sa sút với bất kỳ mức chênh lệch nào trong cả năm 2008 và 1/500 khả năng cho trường hợp nền kinh tế tụt dốc ít nhất 2% – đúng như trong thực tế.

Quả thực, các nhà kinh tế học từ lâu vẫn rất tự mãn về khả năng dự báo chiều hướng nền kinh tế của họ. Trong hình 6-4, tôi đã biểu diễn các dự báo về tỷ lệ tăng trưởng GDP do nhóm Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp công bố trong suốt 18 năm – từ năm 1993 đến 2010. Các đường ngang trên đồ thị sẽ đại diện cho 90% phạm vi dự báo mà các nhà kinh tế thuộc nhóm này khẳng định.

Phạm vi dự báo là phạm vi các kết quả nhiều khả năng sẽ xảy ra nhất theo nội dung dự báo, tương đương với mức sai số chênh lệch trong một cuộc điều tra dư luận. Đơn cử, 90% phạm vi dự báo sẽ bao gồm 90% kết quả dễ xảy ra nhất trong thực tế, không tính đến 10% các trường hợp nằm cuối hai phía đồ thị phân bố. Nếu dự báo của các nhà kinh tế chính xác như họ cam đoan, chúng ta có thể kỳ vọng rằng giá trị GDP sẽ có 9/10 khả năng rơi vào phạm vi dự báo, hoặc chỉ nằm ngoài phạm vi này đúng 2 lần trong suốt 18 năm.

Nhưng hóa ra, giá trị GDP thực tế lại rơi ngoài phạm vi dự báo của các nhà kinh tế những 6 lần trong 18 năm, tương đương với mức sai lệch lên đến 1/3. Một nghiên cứu khác về các con số này, nhưng quay trở ngược về giai đoạn đầu hoạt động của nhóm Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp (năm 1968), đã cho thấy các kết quả còn tồi tệ hơn: các chỉ số GDP thực tế đã nằm ngoài phạm vi dự báo đến một nửa số trường hợp. Hầu như không có cơ may nào để các nhà kinh tế bào chữa rằng họ đã thiếu may mắn; mà về cơ bản, họ đã đánh giá quá cao độ tin cậy trong chính dự báo của mình.

Hình 6-4: Dự báo GDP: 90% phạm vi dự báo so với kết quả thực tế Tăng trưởng GDP

Trên thực tế, khi một nhóm các nhà kinh tế cung cấp cho bạn một bản dự báo GDP, thì 90% phạm vi dự báo thật sự – dựa trên hiệu suất thực tế của các dự báo này, chứ không phải những gì các nhà kinh tế cam đoan về chúng – sẽ tương đương với một khoảng ngang bằng 6,4% mức tăng trưởng GDP (đồng nghĩa sai số chênh lệch của chúng là ±3,2% mức tăng trưởng)[48].

Khi bạn nghe báo đài đưa tin rằng chỉ số GDP sẽ tăng thêm 2,5% trong năm tới, thì đồng nghĩa rằng giá trị thực tế có thể dễ dàng vọt lên thêm 5,7% một cách ngoạn mục. Hoặc ngược lại, nó có thể tụt dốc 0,7% – báo hiệu một cơn suy thoái khá nghiêm trọng. Các nhà kinh tế học vẫn chưa thể làm gì tốt hơn, và cũng không có nhiều bằng chứng cho thấy những dự báo của họ đang được cải thiện. Câu chuyện cười cũ rích về các nhà kinh tế gọi tên chính xác “chín” trên “sáu” đợt suy thoái gần đây nhất cũng có chút sự thật trong đó. Một thông số thực tế đã chỉ ra rằng vào thập niên 1990, các nhà kinh tế chỉ dự báo đúng 2/60 cơn suy thoái trên toàn cầu trước thời điểm chúng diễn ra một năm.

Các nhà kinh tế học cũng không phải là trường hợp cá biệt. Những kết quả như trên đã trở thành quy luật, các chuyên gia thật sự không giỏi trong việc cung cấp những mô tả trung thực về sự thiếu chắc chắn trong các dự báo của họ. Đặc tính này của các dự báo quá tự mãn có thể nhận thấy ở rất nhiều lĩnh vực, từ nghiên cứu y học, khoa học chính trị, tài chính cho đến tâm lý học. Nó áp dụng ngay cả khi chúng ta sử dụng đánh giá của mình để đưa ra dự báo (như các nhà khoa học chính trị của Phil Tetlock đã làm), lẫn khi chúng ta nhờ vào một mô hình thống kê để thực hiện việc đó (như trong các trường hợp dự báo động đất thất bại tôi đã mô tả trong chương 5).

Tuy nhiên, các nhà kinh tế học có lẽ vẫn bào chữa ít hơn cho sai lầm của họ so với những người thuộc các ngành nghề khác. Một mặt, các dự báo của họ không chỉ quá tự mãn, mà còn đạt chất lượng rất kém trong thực tế, khi thường xuyên nhầm lẫn chỉ số GDP với mức sai số cao và có ý nghĩa quan trọng về mặt kinh tế. Mặt khác, các nỗ lực có tính tổ chức nhằm dự báo các biến số như GDP đã kéo dài trong suốt nhiều năm, kể từ thời điểm tiến hành Khảo sát Livingston năm 1946, và những kết quả này đều được dẫn chứng rất rõ và có thể sử dụng tùy thích. Tiếp thu phản hồi về hiệu quả từ các dự báo của chúng ta là phương cách – và có lẽ là phương cách cơ bản nhất – nhằm cải thiện chúng. Các nhà dự báo kinh tế nhận được nhiều phản hồi hơn hẳn hầu hết các chuyên gia trong lĩnh vực khác, nhưng họ lại không quyết định điều chỉnh thiên kiến dẫn đến sự tự mãn của chính mình.

Chẳng phải kinh tế học là bộ môn đặt mục tiêu nghiên cứu tính hợp lý trong hành vi của con người đó sao? Hiển nhiên, bạn có thể lường trước ai đó thuộc một lĩnh vực khác – như một nhà khảo cổ học chẳng hạn – tỏ ra có thiên kiến khi lập một dự báo. Nhưng không thể là một nhà kinh tế.

Thực chất, đây có thể là một phần của vấn đề. Các nhà kinh tế rất uyên thâm về tính hợp lý – đồng nghĩa họ cũng rất am tường về sức ảnh hưởng của động cơ trong chúng ta. Nếu họ đưa ra những dự báo thiên lệch, đó có thể là dấu hiệu cho thấy họ không có nhiều động lực để tiến hành chúng thật tốt.

“Chẳng ai biết cả”

Qua thành tích dự báo trong quá khứ của họ, vẫn còn một kiểu nhà kinh tế học mà tôi mong muốn tìm kiếm – đó là kiểu người luôn thú thật rằng công việc của họ khó khăn ra sao, cũng như dự báo của họ dễ biến thành sai lầm như thế nào. Và tôi đã tìm được một người như thế, Jan Hatzius, chuyên gia kinh tế trưởng tại Goldman Sachs.

Ít nhất Hatzius cũng có thể tuyên bố rằng ông đáng tin cậy hơn những đối thủ của mình trong những năm gần đây. Tháng 11 năm 2007, thời điểm hầu hết các nhà kinh tế vẫn còn nghĩ rằng một cơn suy thoái sẽ khó có khả năng xảy ra, thì Hatzius đã viết hẳn một thông cáo nội bộ mang tính khiêu khích với tiêu đề: “Tổn thất do vay vốn: Vì sao vỡ nợ thế chấp lại quan trọng?” Bài viết đã cảnh báo tất cả về một kịch bản, trong đó, hàng triệu chủ sở hữu nhà có thể sẽ vỡ nợ vì những khoản thế chấp của họ và châm ngòi cho hiệu ứng dây chuyền trên thị trường tín dụng và tài chính, gây thiệt hại hàng nghìn tỉ đô-la cùng nguy cơ xảy ra một đợt suy thoái khốc liệt – rất giống với kịch bản được phơi bày sau này. Hatzius và nhóm của ông cũng nhanh chóng loại bỏ khả năng nền kinh tế sẽ hồi phục một cách thần kỳ sau khủng hoảng. Tháng 02 năm 2009, một tháng sau khi gói kích thích kinh tế được thông qua và Nhà Trắng tuyên bố rằng nó sẽ giúp tỷ lệ thất nghiệp giảm còn 7,8% vào cuối năm 2009, Hatzius đã dự báo rằng tỷ lệ này sẽ còn tăng lên đến 9,5% (khá sát với con số thực tế là 9,9%).

Hatzius, một người Đức với vẻ ngoài bình thản đến sầu não, đã trở thành chuyên gia kinh tế trưởng của Goldman Sachs vào năm 2005, – 8 năm sau khi gia nhập doanh nghiệp này – và nhận được sự nể trọng ngay cả từ những người vốn rất hoài nghi các ngân hàng lớn. “Jan là người rất tốt,” Paul Krugman chia sẻ với tôi. “Tôi hy vọng dã tâm của Lloyd Blankfein sẽ không lây sang Jan và người của ông.” Hatzius cũng tỏ thái độ khiêm tốn, hóm hỉnh khi nói về khả năng của ông trong việc dự báo khuynh hướng phát triển của nền kinh tế Mỹ.

“Chẳng ai biết cả,” ông cho biết khi chúng tôi gặp nhau tại văn phòng ốp kính của Goldman trên Phố Tây, New York. “Dự báo chu kỳ kinh doanh là việc cực kỳ khó. Và thấu hiểu được một bộ máy phức tạp như nền kinh tế cũng rất khó khăn.”

Theo Hatzius quan sát, các nhà dự báo kinh tế phải đối mặt với ba thách thức. Thứ nhất, rất khó để xác định được nguyên nhân và hệ quả nếu chỉ dựa vào số liệu thống kê kinh tế. Thứ hai, nền kinh tế luôn thay đổi, nên những lý giải về hoạt động kinh tế có trong một chu kỳ kinh doanh không thể áp dụng với các chu kỳ khác trong tương lai. Và thứ ba, dữ liệu mà các nhà kinh tế buộc phải sử dụng cũng chẳng khá hơn dự báo của họ là bao.

Những mối tương quan thiếu quan hệ nhân quả

Cứ mỗi năm, chính phủ lại tạo nên lượng dữ liệu ứng với 45.000 chỉ báo kinh tế. Các nhà cung cấp dữ liệu tư nhân cũng để lại chừng 4 triệu số liệu thống kê. Sức cám dỗ từ việc trộn tất cả những dữ liệu đó đã khiến một số nhà kinh tế học chào thua, và họ cam đoan rằng kết quả sau cùng sẽ là một món cháo thượng hạng. Từ sau Thế chiến II, thế giới mới chỉ trải qua 11 đợt suy thoái. Nếu bạn nắm trong tay một mô hình thống kê với mục tiêu lý giải toàn bộ 11 hệ quả đó, nhưng buộc phải chọn lựa dữ kiện từ 4 triệu số liệu nói trên, thì mô hình của bạn sẽ lọc ra rất nhiều mối liên hệ không xác thực. (Đây lại là một hiện tượng quá khớp kinh điển khác – do nhầm lẫn độ nhiễu với tín hiệu – hệt như vấn nạn đã xảy đến với các nhà dự báo động đất trong chương 5.)

Hãy xem thử bạn sáng tạo đến đâu, khi sở hữu một tập biến số kinh tế dày như cuốn danh bạ điện thoại. Chẳng hạn, “chỉ báo nhanh” (chỉ báo dẫn dắt – leading indicator) từng một thời vang bóng trong đánh giá hiệu suất kinh tế chính là tên của đội vô địch Super Bowl (Siêu cúp Bóng bầu dục Mỹ). Từ mùa giải Super Bowl lần thứ nhất (năm 1967) đến lần thứ 31 (năm 1997), thị trường chứng khoán luôn đạt mức tăng trưởng trung bình 14% cho đến cuối mỗi năm, nếu một đội bóng thuộc Liên đoàn Bóng bầu dục Quốc gia (NFL – National Football League) giành chức vô địch. Trái lại, thị trường sẽ sụt giảm 10% nếu một đội thuộc Liên đoàn Bóng bầu dục Mỹ (AFL – American Football League) giành danh hiệu.

Cho đến năm 1997, chỉ báo này đã “dự báo” chính xác diễn biến trên thị trường chứng khoán trong suốt 28/31 năm. Nếu ta quả thực tiến hành phép kiểm tra tiêu chuẩn đối với mức ý nghĩa thống kê, kết quả sẽ chỉ cho thấy 1/4.700.000 khả năng mối liên hệ này xuất hiện do may rủi.

Lẽ tất nhiên, đây chỉ là một sự tình cờ. Và cuối cùng, chỉ báo này đã bắt đầu dự báo kém đi. Năm 1998, Denver Broncos, một đội bóng thuộc liên đoàn AFL đã đoạt cúp Super Bowl – và đây được cho là một điềm gở. Nhưng thay vì tụt dốc, thị trường chứng khoán đã tăng trưởng 28% trong giai đoạn bùng nổ các công ty dot-com. Năm 2008, đội New York Giants (thuộc NFL) đã lội ngược dòng và đánh bại đội New England Patriots (thuộc AFL) nhờ cú bắt bóng ngoạn mục của David Tyree – thế nhưng, Tyree cũng không ngăn được bong bóng nhà đất nổ tung, và thị trường đã lao dốc 35%. Trên thực tế, kể từ năm 1998, thị trường chứng khoán đã tăng trưởng tốt hơn 10% mỗi khi các đội thuộc AFL đoạt cúp Super Bowl, tức hoàn toàn trái ngược với dự đoán của chỉ báo hư cấu kia.

Làm thế nào một chỉ báo được cho là chỉ có 1/4.700.000 khả năng thất bại lại sa sút thảm hại đến thế? Cũng với nguyên nhân đó, mà dù cho tỷ lệ trúng xổ số Powerball chỉ là 1/195 triệu, nhưng cứ cách vài tuần lại có người thắng cuộc. Tuy xác suất này hoàn toàn chống lại bất kỳ ai mong muốn trúng xổ số, nhưng do có hàng triệu tấm vé được bán ra, nên sẽ có ai đó gặp may mắn. Tương tự, trong số hàng triệu chỉ báo thống kê tồn tại trên thế giới, sẽ có một vài chỉ báo đặc biệt tương quan với giá cổ phiếu, GDP hay tỷ lệ thất nghiệp. Nếu không phải là đội vô địch cúp Super Bowl, đó có thể sẽ là nghề chăn nuôi gà ở Uganda. Song, mối liên hệ này chỉ đơn thuần là ngẫu nhiên.

Tuy các nhà kinh tế học không quá chú trọng đến chỉ báo Super Bowl, nhưng họ có thể tự thuyết phục mình tin vào các dạng biến số khác – hay bất cứ yếu tố nào tỏ ra có ý nghĩa về mặt kinh tế – và xem chúng như các “chỉ báo nhanh” thiết yếu nhằm đoán biết trước một cơn suy thoái, hoặc một giai đoạn hồi phục tiếp đó vài tháng. Một công ty dự báo đã khoác lác về việc họ xem xét 400 biến số như thế ra sao – nhiều hơn hẳn so với vài tá yếu tố chính mà Hatzius khẳng định là bao hàm hầu hết các nội dung kinh tế quan trọng[49]. Các nhà dự báo khác lại rêu rao về năng lực dự báo của các chỉ báo tương đối mập mờ như tỷ lệ cung-cầu tại các công ty chất bán dẫn. Với rất nhiều biến số kinh tế để lựa chọn, bạn chắc chắn sẽ tìm ra thứ gì đó khớp với độ nhiễu trong dữ liệu quá khứ. Trong khi đó, tìm kiếm một yếu tố nhằm nhận biết tín hiệu lại khó khăn hơn rất nhiều; các biến số vốn là chỉ báo nhanh trong một chu kỳ kinh tế lại trở thành chỉ báo chậm (lagging indicator) trong các chu kỳ tiếp theo. Trong số 7 yếu tố được xem là chỉ báo nhanh trên tạp chí Inc, chỉ có 2 yếu tố (giá nhà đất và tuyển dụng tạm thời), vào năm 2003, là đi trước thời điểm cơn suy thoái bắt đầu vào năm 2007 ở mức độ đáng kể. Các yếu tố khác, chẳng hạn như vay thương mại, vẫn chưa bắt đầu hạ nhiệt mãi đến một năm sau khi cơn suy thoái mở màn.

Ngay đến Chỉ số Dẫn dắt Kinh tế (Leading Economic Index) vốn rất uy tín – một tập hợp bao gồm 10 chỉ báo kinh tế do Conference Board công bố – cũng gặp cùng những vấn đề trên. Nhìn chung, Chỉ số Dẫn dắt Kinh tế đã giảm sút chừng vài tháng trước khi các đợt suy thoái diễn ra. Nhưng nó cũng làm phát sinh dồn dập các vụ báo động giả – bao gồm cả vụ việc tai tiếng nhất vào năm 1984, khi chỉ số này đột ngột lao dốc trong ba tháng liên tiếp và báo hiệu một cơn suy thoái. Thế nhưng, nền kinh tế lại tiếp tục đi lên với mức tăng trưởng 6%. Một số nghiên cứu thậm chí còn tuyên bố rằng Chỉ số dẫn dắt Kinh tế hoàn toàn không có năng lực dự báo khi áp dụng trong thực tế.

“Chỉ có một số ít yếu tố có khả năng dự báo thật sự,” Hatzius cho biết. “Phân biệt đâu thực chất là nhân-quả, đâu là tương quan là nhiệm vụ rất khó khăn.”

Tương quan không có nghĩa là nhân quả. Chỉ vì hai biến số có mối liên hệ về thống kê với nhau, không có nghĩa biến số này phải là căn nguyên của biến số kia. Chẳng hạn, doanh số bán kem và các vụ cháy rừng có mối tương quan với nhau vì chúng đều có tần số cao hơn dưới cái nóng mùa hè. Nhưng giữa chúng lại không có mối quan hệ nhân quả; bạn mua nửa lít kem Häagen-Dazs, không có nghĩa rằng bạn vừa châm lửa đốt một cánh rừng tại Montana.

Tuy quan điểm này dễ chứng minh, nhưng nó lại rất khó áp dụng trong thực tế, đặc biệt khi chúng ta cần tìm hiểu những mối quan hệ nhân quả trong nền kinh tế. Chẳng hạn, Hatzius lưu ý rằng tỷ lệ thất nghiệp thường được chọn như một chỉ báo chậm. Và đôi khi đây là lựa chọn đúng. Sau một đợt suy thoái, các doanh nghiệp có thể sẽ không tuyển thêm nhân viên mới cho đến khi họ an tâm về các triển vọng khôi phục kinh tế, và sẽ mất rất nhiều thời gian để toàn bộ thành phần thất nghiệp quay lại với công việc. Thế nhưng, tỷ lệ thất nghiệp lại có thể trở thành chỉ báo nhanh cho nhu cầu tiêu dùng, do người thất nghiệp không có khả năng chi tiêu nhiều cho hàng hóa và dịch vụ mới. Trong giai đoạn khủng hoảng, nền kinh tế có thể rơi vào một vòng lẩn quẩn: doanh nghiệp sẽ không tuyển thêm người cho đến khi họ nhận thấy sức mua tăng lên, nhưng nhu cầu tiêu dùng lại vẫn ở mức thấp do doanh nghiệp không thuê thêm nhân viên, và người tiêu dùng không thể đáp ứng cho các sản phẩm họ cần mua.

Lòng tin của người tiêu dùng cũng là một biến số oái oăm khét tiếng. Đôi khi, người tiêu dùng chính là đối tượng đầu tiên phát hiện thấy các dấu hiệu cảnh báo trong nền kinh tế. Nhưng họ cũng có thể là những người cuối cùng nhận ra các dấu hiệu hồi phục, do công chúng thường đinh ninh rằng suy thoái sẽ còn kéo dài rất lâu, thậm chí sau khi chúng đã thật sự kết thúc. Do vậy, các nhà kinh tế vẫn tranh cãi rằng liệu lòng tin của người tiêu dùng có phải một chỉ báo nhanh hay không, hay là chỉ báo chậm; và câu trả lời có thể bất ngờ xuất hiện từ một điểm nào đó trong chu kỳ kinh doanh do chính nền kinh tế phát hiện ra. Không những thế, do lòng tin của người tiêu dùng cũng ảnh hưởng đến hành vi của họ, nên có khả năng sẽ xuất hiện các vòng hồi tiếp giữa những kỳ vọng về nền kinh tế với sự thật về nó.

Nguyên lý bất định trong kinh tế

Có lẽ vấn đề phiền phức hơn cả đối với các vòng hồi tiếp chính là hồi tiếp giữa dự báo kinh tế và chính sách kinh tế. Chẳng hạn, nếu nền kinh tế được dự báo rơi vào suy thoái, thì chính phủ, cũng như Quỹ Dự trữ Liên bang, có lẽ sẽ tiến hành các bước nhằm hạn chế rủi ro, hay ít nhất cũng giúp xoa dịu biến cố. Do vậy, một phần của vấn đề chính là các nhà dự báo như Hatzius buộc phải dự đoán những quyết định về chính trị song song với quyết định về kinh tế, điều có thể trở thành thách thức đối với cả quốc gia khi Quốc hội đạt tỷ lệ thông qua 10%.

Thế nhưng, vấn đề này sẽ còn tiến triển xa hơn. Như Robert Lucas – nhà kinh tế học đoạt giải Nobel năm 1976 – đã cảnh báo, dữ liệu quá khứ mà một mô hình kinh tế giả định dựa trên chúng sẽ góp phần dẫn đến các quyết định về chính sách ngay thời điểm đó. Do vậy, ta sẽ không có đủ thông tin để biết được các nhà hoạch định chính sách sẽ làm gì, và cũng cần tìm hiểu xem các chính sách tài chính và tiền tệ dưới thời Tổng thống Nixon trông ra sao. Một học thuyết khác với tên gọi “Luật Goodhart” – được đặt theo tên của một giáo sư thuộc Trường Kinh tế London và cũng là người khai sinh ra nó – đã phát biểu rằng một khi các nhà hoạch định chính sách bắt đầu nhắm đến một biến số nhất định, thì biến số này sẽ bắt đầu mất đi giá trị của một chỉ báo kinh tế. Chẳng hạn, nếu chính phủ miễn cưỡng tiến hành các bước nhằm thổi phồng giá nhà đất, thì dù giá nhà có thể tăng lên, nhưng chúng sẽ không còn là thước đo đáng tin cậy đối với “sức khỏe” của nền kinh tế.

Nếu xét đến tận cùng của tính logic, thì vấn đề này sẽ có chút tương đồng với tác động từ người quan sát (thường bị nhầm với một khái niệm khác liên quan, đó là nguyên lý bất định của Heisenberg): “Khi chúng ta bắt đầu đo lường thứ gì đó, hoạt động của nó sẽ bắt đầu thay đổi.” Đa phần các mô hình thống kê đều được xây dựng trên quan niệm về các biến số độc lập-phụ thuộc, đầu vào-đầu ra và chúng có thể tách biệt hẳn với các yếu tố khác. Vì vậy, khi ta xem xét chúng trong bối cảnh của nền kinh tế, chúng sẽ kết lại thành một mớ hỗn độn.

Một nền kinh tế luôn thay đổi

Tuy có thể giải quyết tất cả những vấn đề trên, nhưng các nhà kinh tế học vẫn phải đấu tranh với một mục tiêu luôn vận động. Nền kinh tế Mỹ, cũng như nền kinh tế toàn cầu luôn biến đổi, và mối liên hệ giữa các biến số kinh tế khác nhau cũng có thể thay đổi theo thời gian.

Chẳng hạn, trong quá khứ đã từng tồn tại mối tương quan khá mạnh mẽ giữa tăng trưởng GDP và tăng trưởng việc làm. Các nhà kinh tế gọi đây là định luật Okun. Trong suốt thời kỳ Tăng trưởng bùng nổ (từ năm 1947 đến 1999), tỷ lệ tăng trưởng việc làm luôn ứng với một nửa tỷ lệ tăng trưởng GDP. Vì vậy, nếu GDP trong một năm tăng thêm 4%, thì số lượng công ăn việc làm sẽ tăng khoảng 2%.

Mối liên hệ này đến nay vẫn còn tồn tại – do vậy, kinh tế tăng trưởng nhất định sẽ là tin tốt đối với những người đang tìm việc. Tuy nhiên, động lực của nó dường như đã thay đổi. Sau mỗi kỳ suy thoái gần đây, số lượng việc làm tăng thêm đã giảm đáng kể so với những năm Tăng trưởng bùng nổ. Chẳng hạn, trong năm 2009 (năm tiếp theo sau khi gói kích thích kinh tế được thông qua), GDP đã tăng trưởng nhanh đến mức đủ sức tạo thêm 2 triệu việc làm – nếu chiếu theo định luật Okun. Thế nhưng, thực tế lại có đến 3,5 triệu người mất việc trong giai đoạn này.

Các nhà kinh tế thường xuyên tranh cãi về ý nghĩa của sự thay đổi này. Trong đó, cách diễn giải bi quan nhất – do Jeffrey Sachs và các nhà kinh tế thuộc Đại học Columbia đề xướng – là dấu hiệu này đã phản ánh những vấn đề nghiêm trọng về cấu trúc trong nền kinh tế Mỹ bao gồm: sức cạnh tranh gia tăng từ những quốc gia khác, sự mất cân đối giữa các khu vực dịch vụ và sản xuất, dân số lão hóa, sự biến mất dần dần của tầng lớp trung lưu, cũng như sự gia tăng nợ công. Theo lý thuyết này, chúng ta đã rơi vào một tình thế bất ổn mới và các vấn đề có thể trở nên nghiêm trọng hơn, trừ khi những thay đổi cơ bản được tiến hành. “Chúng ta đang đánh giá thấp vai trò của làn sóng thay đổi toàn cầu trong tiến trình thay đổi nước Mỹ,” Sachs cho biết. “Tình trạng mất việc làm đã lan rộng trên khắp thế giới và sang đến tận Trung Quốc, còn các thị trường mới nổi đã sẵn sàng hất cẳng nền kinh tế Hoa Kỳ.”

Câu hỏi lớn hơn chính là liệu tình trạng bất ổn trong thập niên 2000 có đang đại diện cho điều kiện lâu dài của nền kinh tế hay không – và có lẽ những năm tháng tăng trưởng bùng nổ kia chỉ là ngoại lệ. Trong suốt thời kỳ Tăng trưởng bùng nổ, nền kinh tế chỉ lâm vào suy thoái trong 15% khoảng thời gian. Song, từ năm 1900 đến 1942, tỷ lệ này từng cao hơn gấp đôi – tương đương 36%.

Tuy đa số các nhà kinh tế đều tin rằng quá trình ổn định chu kỳ kinh doanh đã đạt được một số tiến bộ, nhưng chúng ta có lẽ vẫn gặp may nhờ tránh được nhiều vấn đề hơn. Cụ thể, trong giai đoạn từ năm 1983 đến 2006 – một giai đoạn trong thời kỳ Tăng trưởng bùng nổ, đôi lúc còn được gọi là Thời đại Ổn định – nền kinh tế chỉ trải qua 3% thời gian suy thoái. Các nền kinh tế phát triển hầu như không có “quyền” tăng trưởng. Đơn cử, Nhật Bản chỉ đạt mức tăng trưởng 1% hàng năm kể từ giai đoạn trên, dù trong thập niên 1980, mức tăng trưởng của họ là 5%.

Đây có thể là nguyên nhân khiến các nhà dự báo và nhà hoạch định chính sách hết sức bất ngờ trước mức độ nghiêm trọng của cuộc suy thoái năm 2007. Họ không chỉ thất bại trong việc giải thích các sự kiện như Đại Suy thoái[50] – mà đôi lúc còn hiệu chỉnh các dự báo của mình theo giai đoạn Đại Ổn định – vốn là ngoại lệ trong lịch sử.

Đừng vứt dữ liệu đi

Ủy ban Thị trường mở Liên bang, cơ quan phụ trách ấn định lãi suất, buộc phải công khai các dự báo về kinh tế vĩ mô của họ cho Quốc hội hai lần mỗi năm theo đúng luật định. Bằng cách nào đó, Cục Dự trữ Liên bang (The Fed) đã thấy trước những kết quả khả quan nhất vào cuối năm 2007. Các dự báo về tăng trưởng GDP của họ chỉ bi quan hơn một chút so với của các nhà dự báo tư, và đã nhắc nhở họ hạ mức lãi suất đến 4 lần cho đến cuối năm.

Trong biên bản tổng quát cuộc họp từ cuối tháng 10/2007 của Fed, cụm từ “suy thoái” chưa một lần được dùng để thảo luận về nền kinh tế. Fed rất cẩn trọng về ngôn từ; mặc dù vậy, việc sử dụng các cụm từ như rủi ro tiêu cực đã ngụ ý về khả năng xảy ra một cuộc suy thoái. Thế nhưng, họ lại không đặt cược vào một đợt suy thoái đúng nghĩa (dự báo của họ vẫn lường trước khả năng tăng trưởng), và chẳng có gì cho thấy họ đang tiêu khiển với một cơn suy thoái khốc liệt như thực tế đã phơi bày.

Một phần nguyên nhân có lẽ vì Fed đã xem xét các dữ liệu trong thời kỳ Đại Ổn định, nhằm đưa ra kỳ vọng cho độ chính xác trong dự báo của họ. Cụ thể, họ phụ thuộc rất nhiều vào một bài viết đánh giá các dự báo kinh tế từ năm 1986 đến 2006, và xem chúng đạt hiệu quả ra sao. Việc chỉ xem xét dữ liệu trong giai đoạn này đã dẫn đến một vấn đề, đó là chúng phản ánh rất ít về tình trạng bất ổn của nền kinh tế, do chỉ bao gồm hai đợt suy thoái tương đối nhẹ vào các năm 1990-1991 và năm 2001. Bản thân nhóm tác giả cũng cảnh báo: “Do chỉ đo lường độ bất định hiện tại dựa trên dữ liệu từ giữa thập niên 1980, nên chúng tôi hoàn toàn giả định rằng tình trạng yên ắng trong thời kỳ Đại Ổn định sẽ tiếp tục duy trì trong tương lai.” Đây quả thực là một giả thiết hết sức tồi tệ. Việc Fed kết luận rằng cuộc suy thoái khốc liệt năm 2007 khó có khả năng xảy ra có lẽ cũng xuất phát một phần từ việc họ quyết định phớt lờ những năm tháng suy thoái khốc liệt như thế.

Một nhà dự báo không bao giờ nên bỏ qua dữ liệu, đặc biệt khi họ đang nghiên cứu về những sự kiện hiếm gặp như các đợt suy thoái hay các kỳ bầu cử tổng thống – những sự kiện vốn không có quá nhiều dữ kiện để bắt đầu. Bỏ qua dữ liệu thường là dấu hiệu cho thấy người dự báo đang quá tự mãn hoặc họ đang xây dựng một mô hình quá khớp – nói cách khác, họ chỉ đang cố thể hiện mình, thay vì nỗ lực tiến hành cho chính xác.

Trong trường hợp cụ thể trên, ta không thể biết rõ các nhà dự báo có đang cải thiện đáng kể quy trình dự báo chu kỳ kinh doanh hay không. Trong hình 6-5A, tôi đã so sánh các cấp độ tăng trưởng GDP do nhóm Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp dự đoán, với các con số thực tế từ năm 1968 đến 1985 – đó cũng là giai đoạn Fed nên xem xét thay vì bỏ qua. Bạn có thể nhận thấy nền kinh tế trong giai đoạn này cực kỳ bất ổn, ví như các đợt suy thoái giữa thập niên 1970 và đầu 1980. Tuy nhiên, kết quả vẫn chưa thực sự làm nản lòng các nhà dự báo, do mối tương quan khá chặt chẽ giữa các con số dự báo và thực tế.

Tuy nhiên, nếu bạn biểu diễn các thông số tương tự từ năm 1986 đến 2006 (xem hình 6-5B), kết quả sẽ trái ngược. Hầu hết các điểm dữ liệu – bao gồm cả giá trị GDP dự báo lẫn thực tế – chỉ chụm sát lại với nhau trong khoảng tăng trưởng từ 2% đến 5% mỗi năm. Do có rất ít biến động trong giai đoạn này, nên sai số dự báo bình quân có thấp hơn trong giai đoạn trước[51]. Tuy nhiên, nếu xét đến tính biến thiên cho cả nền kinh tế, như trong những đợt suy thoái nhẹ vào các năm 1990-1991 hay 2001, thì các dự báo đã không tiến hành tốt việc nắm bắt chúng – trên thực tế, hầu như không có mối tương quan nào giữa các kết quả dự báo và thực tế. Cũng không có bằng chứng nào cho thấy các nhà kinh tế học đã thành thục hơn trong việc dự báo xu hướng của nền kinh tế. Thay vào đó, công việc của họ chỉ tạm thời giảm bớt đi khi gió lặng.

Hình 6-5A: GDP dự báo đối chiếu với GDP thực tế (1968-1985)

Một nguyên nhân cơ bản khác giải thích cho việc vứt bỏ dữ liệu mà đôi khi bạn được nghe, đó là vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết đã có một số thay đổi căn bản. Những lập luận này đôi khi cũng hợp lý ở mức độ nhất định. Nền kinh tế Mỹ là một hệ thống liên tục biến chuyển, và luôn trải qua những thay đổi về cấu trúc theo định kỳ (chẳng hạn như chuyển tiếp từ một nền kinh tế trọng sản xuất sang nền kinh tế trọng dịch vụ trong thời gian gần đây). Kinh tế không phải là bóng chày, nơi cuộc chơi luôn tuân theo cùng các quy luật.

Hình 6-5B: GDP dự báo đối chiếu với GDP thực tế (1986-2006)

Vấn đề chính là bạn không thể biết khi nào bước chuyển tiếp về hệ thức tiếp theo sẽ diễn ra, và nó sẽ khiến nền kinh tế biến động hay ổn định; mạnh mẽ hay suy yếu hơn? Một mô hình được quy định trên quan niệm rằng “những thứ to tát sẽ không thay đổi” chỉ là một mô hình vô dụng. Nhưng lường trước được những bước ngoặt này cũng chẳng dễ dàng gì.

Dữ liệu kinh tế vô cùng nhiễu loạn

Thách thức quan trọng thứ ba dành cho các nhà dự báo, đó là dữ liệu thô của họ không thật sự tốt. Như đã đề cập trong phần trước, các nhà dự báo kinh tế hiếm khi công khai phạm vi dự báo khi đưa ra các dự đoán – có lẽ vì không muốn làm giảm lòng tin của công chúng về chuyên môn của họ. “Vì sao mọi người không công khai các phạm vi đó? Vì họ xấu hổ,” Hatzius tuyên bố. “Tôi nghĩ đó là lý do. Vì họ xấu hổ.”

Tuy nhiên, tính bất định này không chỉ áp dụng cho các dự báo kinh tế, mà cho cả bản thân các biến số kinh tế. Hầu hết các chuỗi dữ liệu kinh tế đều khó tránh khỏi việc phải tái điều chỉnh, một quá trình có thể kéo dài hàng tháng và thậm chí hàng năm, sau khi các thông số được công bố lần đầu tiên. Song lượng dữ liệu cần duyệt lại này đôi lúc rất lớn. Trong đó, một vụ việc khá tai tiếng chính là ước tính của chính phủ đối với mức tăng trưởng GDP trong quý IV của năm 2008. Ban đầu, họ báo cáo rằng GDP sẽ “chỉ” sụt giảm 3,8%; nhưng đến nay, mọi người đều tin rằng nền kinh tế đã sa sút gần 9%. Nếu họ biết rõ quy mô thực sự của lỗ hổng kinh tế, thì các nhà kinh tế học trực thuộc Nhà Trắng chắc hẳn đã xúc tiến một gói kích thích lớn hơn vào tháng 01/2009, hoặc họ có thể đã nhận ra vấn đề nghiêm trọng đến mức nào, và thúc đẩy một giải pháp lâu dài chứ không phải thử nghiệm một biện pháp tình thế.

Các lỗi sai lớn như trên là chuyện khá phổ biến. Từ năm 1965 đến 2009, các ước tính ban đầu của chính phủ về chỉ số GDP theo hàng quý đều cần điều chỉnh lại vào phút cuối, với mức trung bình 1,7 điểm (tương đương với phạm vi tỷ lệ tăng trưởng 1,7%). Đây cũng là mức thay đổi bình quân bởi phạm vi thay đổi khả dĩ đối với chỉ số GDP mỗi quý còn cao hơn, và sai số cho phép đối với ước số GDP hàng quý ban đầu là ±4,3%, đồng nghĩa nền kinh tế có khả năng sẽ được phát hiện rơi vào suy thoái từ trước, dù chính phủ ban đầu đã dự đoán về mức tăng trưởng trên trung bình – hoặc ngược lại. Chẳng hạn, chính phủ ban đầu đã báo cáo rằng nền kinh tế sẽ tăng trưởng 4,2% vào quý IV năm 1977, nhưng con số được điều chỉnh sau này lại là -0,1%.

Dẫu vậy, chúng ta cũng nên thông cảm đôi chút với các nhà dự báo kinh tế. Biết được nền kinh tế diễn tiến ra sao đã khó, nhưng biết nó bắt đầu từ đâu còn khó hơn gấp bội.

Con bướm vỗ cánh ở Brazil và ai đó mất việc ở Texas

Thách thức dành cho các nhà kinh tế có thể sánh ngang với thách thức mà các nhà dự báo thời tiết phải đối mặt. Họ đều phải đối diện với hai vấn đề cơ bản.

Thứ nhất, giống như bầu khí quyển, nền kinh tế là một hệ động lực: mọi thứ đều tác động lẫn nhau và khiến hệ không ngừng vận động. Trong khí tượng học, vấn đề này là tất yếu, do thời tiết phụ thuộc vào thuyết hỗn mang – một đập cánh của con bướm ở Brazil, trên lý thuyết, có thể gây ra lốc xoáy tại Texas. Nhưng với cách hiểu đại khái như vậy, thì một cơn sóng thần tại Nhật Bản, hay một cuộc đình công của phu khuân vác tại thị trấn Long Beach cũng có thể gây tác động khiến ai đó ở Texas mất việc làm.

Thứ hai, các dự báo thời tiết phải phụ thuộc vào những điều kiện không chắc chắn ngay từ ban đầu. Lối diễn đạt theo kiểu xác suất của các dự báo thời tiết (70% khả năng trời sẽ mưa) phát sinh không phải vì bản chất ngẫu nhiên cố hữu của thời tiết. Thay vì thế, vấn đề là do các nhà khí tượng học cho rằng họ chỉ nắm trong tay những phương pháp đo lường mập mờ về điều kiện thời tiết ban đầu, trong khi các đặc điểm khuôn mẫu của tiết trời (phụ thuộc vào thuyết hỗn mang) lại cực kỳ nhạy cảm với những thay đổi trong điều kiện ban đầu. Tương tự, trong dự báo kinh tế, chất lượng của dữ liệu ban đầu thường cũng rất thấp.

Tuy nhiên, dự báo thời tiết lại nằm trong số những câu chuyện thành công trong cuốn sách này. Các dự báo về mọi hiện tượng, từ đường di chuyển của bão cho đến nhiệt độ cao hàng ngày đều đã tiến bộ hơn rất nhiều so với từ 10 đến 20 năm về trước. Tất cả là nhờ sức mạnh máy tính đã được cải thiện, các phương pháp thu thập dữ liệu hiệu quả hơn, và thói quen làm việc cần mẫn theo kiểu cũ.

Song, điều tương tự lại không xuất hiện trong dự báo kinh tế. Bất kỳ ảo tưởng nào về các dự báo kinh tế hiệu quả hơn có lẽ đều bị những sai lầm khủng khiếp của các nhà kinh tế học nghiền nát, khi họ tìm cách dự báo trước cuộc khủng hoảng tài chính gần đây. Nếu một nhà khí tượng chia sẻ với nhà kinh tế cùng một số vấn đề về hệ động lực và những điều kiện ban đầu không chắc chắn, thì họ đã nhận về vô vàn những khó khăn phải giải quyết. Bản chất vật lý và hóa học của một hiện tượng như lốc xoáy cũng không phức tạp đến thế. Điều này không có nghĩa rằng lốc xoáy là thứ dễ dự báo, nhưng các nhà khí tượng học đã có vốn hiểu biết vững chắc về nguyên nhân tạo nên lốc xoáy, cũng như tác động nào khiến chúng tiêu tan.

Trong khi đó, kinh tế học là bộ môn mềm dẻo hơn rất nhiều. Tuy các nhà kinh tế có vốn hiểu biết khá đầy đủ về hệ thống cơ bản chi phối nền kinh tế, nhưng nguyên nhân và hệ quả trong lĩnh vực này luôn hòa lẫn vào nhau – đặc biệt trong các giai đoạn bong bóng và hỗn loạn, khi hệ thống tràn ngập những vòng hồi tiếp phụ thuộc vào hành vi của con người.

Tuy nhiên, nếu các nhà kinh tế học lại gặp khó khăn trong việc nhận biết nhân-quả, thì tốt hơn họ nên tiếp tục nỗ lực, thay vì từ bỏ. Đơn cử, ta hãy xem lại một lần nữa những gì Hatzius đã viết nào ngày 15 tháng 11 năm 2007:

Những tổn thất có thể xảy ra đối với tín dụng thế chấp đã gây nên rủi ro nghiêm trọng về kinh tế vĩ mô hơn cả những gì mọi người nhận thức được… Những hậu quả ở tầm kinh tế vĩ mô có thể rất đáng kể. Nếu các nhà đầu tư dùng vốn vay và nhận thấy tổng mức tín dụng đã thiệt hại mất 200 tỉ đô-la, thì có thể họ sẽ phải cân đối lại khoản vay của mình thành 2 nghìn tỉ đô-la. Quả là một cú sốc lớn… Rất dễ nhận thấy một cú sốc như thế sẽ gây ra một cơn suy thoái nghiêm trọng, hoặc một giai đoạn thăng tưởng ì ạch kéo dài.

Hatzius viết: “Người tiêu dùng được mở rộng hạn mức tín dụng quá nhiều để chi tiêu cho nhà cửa và bong bóng nhà đất đã khiến chúng vượt quá khả năng chi trả của họ. Rất nhiều người trong số họ đã ngưng thanh toán tiền thế chấp và những thiệt hại đáng kể có thể sẽ phát sinh từ đó. Mức đòn bẩy trong hệ thống cũng góp phần khiến vấn đề thêm trầm trọng, khi làm tê liệt thị trường tín dụng và ngành tài chính với quy mô lớn hơn nữa. Cú sốc có thể lớn đến mức mở màn cho một cơn suy thoái khốc liệt.

Và đây chính là ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính. Dự báo của Hatzius không chỉ chính xác, mà còn đánh đúng vào các nguyên nhân gốc rễ, khi giải thích được căn nguyên dẫn đến vụ sụp đổ thị trường nhà đất và lường trước được hậu quả. Hatzius gọi chuỗi nhân quả liên hoàn này là một “câu chuyện”. Đây là câu chuyện về nền kinh tế – và dù nó có thể dựa trên dữ liệu thì vẫn có nền tảng từ thế giới thực.

Trái lại, nếu chỉ xem xét nền kinh tế như một chuỗi các biến số và phương trình mà bỏ qua cấu trúc phía sau, bạn hầu như chắc chắn sẽ nhầm lẫn tín hiệu với độ nhiễu, cũng như có thể lừa dối bản thân (và các nhà đầu tư cả tin) rằng bạn đang đưa ra những dự báo tốt – nhưng thực tế lại không phải. Hãy xem thử điều gì đã xảy ra với một trong những đối thủ của Hatzius, Công ty Dự báo ECRI.

Tháng 9 năm 2011, ECRI đã dự báo khá chắc chắn về một cơn suy thoái “kép”[52]. “Các nhà hoạch định chính sách không thể làm gì để đón đầu nó,” họ phát biểu. “Nếu bạn nghĩ đây là một nền kinh tế sa sút, thì bạn vẫn chưa nhận thấy gì cả.” Trong các cuộc phỏng vấn, Lakshman Achuthan, giám đốc điều hành của công ty, đã dự báo rằng cơn suy thoái sẽ bắt đầu gần như ngay lập tức, nếu nó vẫn chưa xảy ra. Công ty giải thích các nguyên nhân dẫn đến dự báo của họ như sau:

Dự báo suy thoái của ECRI không chỉ dựa trên một hay hai chỉ báo nhanh, mà dựa trên hàng tá các chỉ báo nhanh chuyên biệt, bao gồm cả U.S. Long Leading Index[53]… và kéo theo là đà tụt dốc của Weekly Leading Index[54] cùng các chỉ số dẫn dắt ngắn hạn khác. Trên thực tế, hầu hết những chỉ báo đáng tin cậy nhất và đáng để dõi theo hiện nay đều đồng loạt biểu hiện như thể chúng đang trong các cơn suy thoái đang chuyển biến xấu một cách dữ dội.

Mô tả trên đây có rất nhiều biệt ngữ, nhưng lại không hề nhắc đến bất kỳ yếu tố kinh tế thật sự nào. Tất cả chỉ là một câu chuyện về dữ liệu – mặc dù chính bản thân dữ liệu đã gây nên suy thoái – chứ không phải câu chuyện về nền kinh tế. Có vẻ ECRI thực sự tự hào về phương pháp này. “Quý vị không nhất thiết phải biết chính xác động cơ hoạt động thế nào mới có thể lái xe an toàn,” họ đã tư vấn khách hàng như thế trong một cuốn sách xuất bản năm 2004. “Và quý vị không nhất thiết phải am hiểu tất cả những rắc rối trong nền kinh tế mới có thể đọc đúng những công cụ đánh giá đó.”

Những tuyên bố dạng này đang ngày càng trở nên phổ biến trong kỷ nguyên Dữ liệu lớn. Ai sẽ cần đến lý thuyết khi họ đã có quá nhiều thông tin? Thế nhưng, đây là quan điểm hết sức sai lầm khi tiến hành dự báo, đặc biệt trong lĩnh vực dữ liệu cực kỳ nhiễu loạn như kinh tế học. Những suy luận từ số liệu sẽ vững chắc hơn rất nhiều nếu có sự hỗ trợ của lý thuyết, hay ít nhất là một tư duy sâu sắc nào đó về căn nguyên gốc rễ của chúng. Chắc chắn có tồn tại những nguyên nhân dẫn đến tư tưởng bi quan về nền kinh tế trong tháng 9 năm 2011 – chẳng hạn như cuộc khủng hoảng nợ bị phơi bày tại châu Âu – nhưng ECRI lại không xem xét chúng. Thay vào đó, họ lại tập trung vào một nhóm các biến số ngẫu nhiên và nhầm lẫn mối tương quan với quan hệ nhân quả.

Thực chất, dự báo của ECRI dường như đã bỏ qua một bước ngoặt trong nền kinh tế – nhưng đó là bước ngoặt mang ý nghĩa tích cực. Chỉ số S&P 500 đã tăng 21% trong vòng 5 tháng sau khi ECRI đưa ra dự báo suy thoái của họ, trong khi tăng trưởng GDP cũng tỏ dấu hiệu khả quan với đà đi lên 3% trong quý IV năm 2011, thay vì rơi vào suy thoái. ECRI đã chọn cách “giấu bụi dưới thảm” (hay trì hoãn quyết định để ngóng chờ tình hình) khi cố “làm rõ” tuyên bố chỉ để nói rằng nó sẽ tiếp tục ứng nghiệm đến tận năm 2012, dù đó không phải dự tính ban đầu của họ.

Khi các dự báo thiên lệch trở nên hợp lý

Nếu bạn đang tìm kiếm một dự báo kinh tế, thì tốt nhất bạn nên nhắm đến một dự báo bình quân hoặc tổng hợp, thay vì trông cậy hết vào một nhà kinh tế duy nhất. Nghiên cứu của tôi về nhóm Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp đã cho thấy rằng những dự báo này chính xác hơn dự báo của một cá nhân điển hình đến 20% – trong trường hợp dự báo về GDP, hơn 10% nếu dự báo về tỷ lệ thất nghiệp và hơn 30% đối với chỉ số lạm phát. Đặc điểm này – dự báo nhóm tốt hơn dự báo riêng lẻ – cũng áp dụng đúng với hầu như mọi lĩnh vực từng được nghiên cứu.

Và tuy quan niệm cho rằng “dự báo tổng hợp luôn tốt hơn dự báo đơn lẻ” là một nguyên lý thực tiễn quan trọng, nhưng nó đôi khi cũng là cái cớ để thoái thác trách nhiệm khi dự báo cần được cải thiện. Dự báo tổng hợp được lập nên từ nhiều dự báo đơn lẻ, nếu toàn bộ được cải thiện, thì hiệu suất của nhóm cũng tăng theo. Không những thế, dẫu cho các dự báo kinh tế tổng hợp từng tỏ ra kém hiệu quả trong thực tế, nhưng chúng vẫn còn rất nhiều tiềm năng phát triển.

Khi đưa ra dự báo, đa số các nhà kinh tế đều phụ thuộc vào óc phán xét của họ ở chừng mực nào đó, thay vì chỉ truy xuất kết quả từ một mô hình thống kê. Nếu xét đến độ nhiễu trong dữ liệu, việc này có thể khá hữu dụng. Một nghiên cứu do Stephen K. McNess tiến hành – ông nguyên là phó chủ tịch Ngân hàng Dự trữ Liên bang – cho thấy những điều chỉnh dựa trên phán đoán đối với các mô hình dự báo thống kê đã giúp các dự báo này chính xác hơn 15%. Ý tưởng về một mô hình thống kê có khả năng “giải quyết” vấn đề trong dự báo kinh tế đã từng là trào lưu thịnh hành trong các thập niên 1970 và 1980, khi máy vi tính bắt đầu được sử dụng rộng rãi hơn. Song, cũng như trong các lĩnh vực khác, chẳng hạn như dự báo động đất vào cùng thời điểm đó, tiến bộ công nghệ đã không thể bù đắp cho hiểu biết lý thuyết về nền kinh tế. Chúng chỉ khiến các nhà kinh tế nhầm lẫn độ nhiễu với tín hiệu theo cách nhanh chóng hơn và tinh vi hơn. Các mô hình tưởng-như-hứa-hẹn đã thất bại thê thảm và đều bị ném vào sọt rác.

Tuy nhiên, viện dẫn phán đoán của một ai đó cũng làm phát sinh nguy cơ thiên kiến. Bạn có thể sẽ đưa ra một dự báo phù hợp với động cơ kinh tế và quan điểm chính trị của mình. Hoặc bạn có thể cảm thấy hết sức tự hào vì đã thay đổi được câu chuyện ngay cả khi sự thật và hoàn cảnh đều đòi hỏi bản chất của nó. Hatzius cho biết: “Tôi nghĩ rằng con người có một khuynh hướng cần được chủ động đẩy lùi: đó là nhìn nhận luồng thông tin theo cách mà họ muốn nhìn nhận.”

Liệu một số nhà kinh tế học có chấp nhận sự đánh đổi này tốt hơn những người khác? Liệu nhà kinh tế gọi tên đúng cuộc suy thoái vừa qua có tiếp tục thành công với đợt suy thoái tiếp theo? Câu hỏi trên đã nhận được một đáp án thú vị.

Nhìn chung, khi áp dụng cho nhóm Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp, các phép kiểm tra số liệu được thiết kế nhằm nhận biết kỹ thuật dự báo chỉ đem lại kết quả tiêu cực. Nói cách khác, nếu nhìn vào khảo sát này, bạn sẽ không tìm thấy bằng chứng nào cho thấy một số nhà kinh tế luôn đạt kết quả tốt hơn những đồng nghiệp khác. Song, các nghiên cứu từ một hội đồng thẩm định khác – nhóm khảo sát Kinh tế Blue Chip – lại thường cho thấy những phát hiện tích cực hơn. Yếu tố may mắn cũng đóng góp rất nhiều trong lĩnh vực dự báo kinh tế – các nhà kinh tế dù bi quan hay lạc quan đều được đảm bảo dự báo đúng trong mọi thời điểm. Tuy nhiên, các nghiên cứu đối với nhóm Blue Chip dường như đã phát hiện ra một số nhà kinh tế nổi trội hơn một chút so với các đồng nghiệp về lâu dài.

Điểm khác biệt giữa hai khảo sát trên là gì? Khảo sát của các nhà dự báo chuyên nghiệp được tiến hành ẩn danh: mỗi nhà kinh tế đều được gán cho một mã ID, và mã số này luôn được giữ nguyên từ khảo sát này sang khảo sát khác; tuy nhiên, danh tính và công việc của họ sẽ không được tiết lộ. Mặt khác, đối với nhóm thẩm định Blue Chip, dự báo của tất cả mọi người đều đi kèm với tên tuổi và danh tiếng của họ.

Khi tên bạn gắn liền với một dự báo, động cơ của bạn sẽ thay đổi. Chẳng hạn, nếu bạn làm việc cho một công ty ít tên tuổi, thì dẫu sao cũng hợp lý khi bạn đưa ra một số dự báo ngông cuồng nhằm gây chú ý và chúng bất ngờ đúng sự thật – dù điều này sẽ không xảy ra quá thường xuyên. Tuy nhiên, đối với các công ty như Goldman Sachs, có lẽ bạn nên tỏ ra bảo thủ hơn để đảm bảo sự nhất trí.

Trên thực tế, đặc tính này đã được chỉ ra ngay trong các dự báo của nhóm Blue Chip. Một nghiên cứu đã đặt tên cho hiện tượng này là “thiên kiến hợp lý.” Càng ít danh tiếng, bạn càng chịu ít tổn thất khi chấp nhận rủi ro cao để đưa ra một dự báo.

Dẫu biết dự báo này là không đáng tin cậy, nhưng đứng sau một thành công lớn vẫn là quyết định hợp lý. Ngược lại, nếu đã xây dựng được danh tiếng tốt, bạn sẽ không muốn bước quá xa khỏi lối mòn dù biết rõ dữ liệu sẽ đòi hỏi điều đó.

Những mối bận tâm về danh tiếng nói trên có khả năng sẽ khiến chúng ta sao nhãng mục tiêu để đưa ra các dự báo trung thực và chính xác nhất – ngược lại, chúng còn khiến dự báo thêm sai lệch. Tuy những khác biệt này không đáng kể, nhưng trong quá khứ, các thành viên ẩn danh của nhóm Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp luôn dự đoán chỉ số GDP và tỷ lệ thất nghiệp chính xác hơn một chút so với các thành viên thẩm định tiếng tăm của Blue Chip.

Vượt qua thiên kiến

Nếu việc đưa ra các dự báo tồi là hợp lý, thì đồng nghĩa sẽ có những đối tượng tiếp nhận ủng hộ và tiếp tay cho chúng. Hệt như các học giả chính trị lấp đầy sự nghiệp của họ bằng những tuyên bố đáng ngờ, nhằm phục vụ đối tượng khán giả bè phái, sẽ luôn có những kẻ lạc quan, bi quan hay chuyên đi ngược với xu thế trong giới dự báo kinh tế – những kẻ luôn có cho họ một “tập thể cử tri” đông đảo trên thị trường ý tưởng kinh tế. (Đôi khi, các dự báo kinh tế cũng phản ánh mục tiêu chính trị. Chẳng hạn, các dự báo kinh tế do Nhà Trắng công bố từ lâu đã nằm trong nhóm dự báo kém chính xác nhất, bất chấp chúng thuộc về Đảng Dân chủ hay Cộng hòa.)

Tuy nhiên, lợi ích trong giới dự báo kinh tế luôn cao hơn trong giới học giả chính trị. Robert Lucas đã chỉ ra rằng ranh giới giữa dự báo kinh tế và chính sách kinh tế rất mong manh, và một dự báo tồi tệ có thể khiến cả nền kinh tế đi xuống.

Song, vẫn còn một số ít người hy vọng rằng ngành dự báo kinh tế sẽ hưởng lợi từ những tiến bộ trong công nghệ kỹ thuật. Chẳng hạn, những thành tựu như mô hình lưu lượng tìm kiếm của Google có thể trở thành chỉ báo nhanh dành cho những chuỗi dữ liệu kinh tế như tỷ lệ thất nghiệp.

“Chúng tôi nghĩ rằng nếu anh chọn các yêu cầu bồi thường bảo hiểm thất nghiệp làm dữ kiện ban đầu, chúng sẽ là công cụ dự báo rất tốt đối với tỷ lệ thất nghiệp, và đây lại là công cụ dự báo tốt đối với hoạt động kinh tế,” Hal Varian, chuyên gia kinh tế trưởng tại trụ sở Google thuộc Mountain View, Canada, chia sẻ: “Chúng ta có thể dự báo về các yêu cầu bồi thường thất nghiệp ban đầu sớm hơn, vì nếu anh làm việc trong một công ty đầy rẫy những tin đồn về nguy cơ bị sa thải, thì mọi người sẽ bắt đầu tìm kiếm các cụm từ như ‘sở hỗ trợ thất nghiệp ở đâu’ hay ‘tôi phải nộp đơn đăng ký bảo hiểm thất nghiệp như thế nào’. Chúng có chút giống với một chỉ báo nhanh.”

Tuy nhiên, lịch sử của ngành dự báo trong kinh tế học và các lĩnh vực khác vẫn cho thấy rằng tiến bộ công nghệ sẽ không giúp ích được nhiều nếu chúng bị chi phối bởi thiên kiến của con người, và chẳng có tài liệu nào đề cập đến các nhà dự báo kinh tế từng vượt qua chúng. Chẳng hạn, họ dường như phải chịu rất ít sự trừng phạt sau những gì trải qua trong thời kỳ Đại Suy thoái. Nếu quan sát các dự báo về tăng trưởng GDP do nhóm Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp đưa ra vào tháng 11 năm 2011, bạn sẽ thấy chúng vẫn thể hiện khuynh hướng tự mãn đó như vào năm 2007, với các nhà dự báo không thèm đếm xỉa đến những kịch bản kinh tế lạc quan lẫn bi quan, chứ đừng nói đến việc điều chỉnh dự báo theo độ chính xác trong quá khứ.

Hình 6-6: Phân bố xác suất dự báo: tăng trưởng GDP thực tế tại Hoa Kỳ (2012) so với lỗi dự báo lịch sử
Nhóm Khảo sát các nhà dự báo chuyên nghiệp

Nếu muốn giảm thiểu những thiên kiến này – do chúng ta không thể loại bỏ chúng hoàn toàn – chúng ta phải lựa chọn giữa hai phương án cơ bản. Thứ nhất là phương pháp khuyến cung – tạo ra một thị trường cho các dự báo kinh tế chính xác. Thứ hai là phương pháp khuyến cầu – giảm thiểu nhu cầu về các dự báo thiếu chính xác hoặc quá tự mãn.

Robin Hanson, nhà kinh tế học thuộc Đại học George Mason, là người ủng hộ phương án khuyến cung. Tôi đã hẹn ông tại một trong những nhà hàng đậm chất Ma-rốc mà ông ưa chuộng thuộc miền Bắc Virginia. Ông đã ngoại ngũ tuần, nhưng trông vẫn trẻ hơn tuổi thật rất nhiều.Ông cũng là người bênh vực cho hệ thống “futarchy”, theo đó, các quyết định ban hành chính sách sẽ thuộc về thị trường dự báo thay vì các chính trị gia. Rõ ràng, ông không phải kiểu người e ngại thách thức các lề thói thông thường. Trái lại, Hanson còn viết một bài blog nhan đề “Vượt qua Thiên kiến”; trong đó, ông đã gây áp lực lên độc giả và buộc họ phải cân nhắc lại những điều cấm kỵ trong văn hóa, những đức tin về ý thức hệ, hay những động cơ sai lệch có thể ngăn cản họ đưa ra các quyết định tối ưu nhất.

“Tôi nghĩ câu hỏi thú vị nhất chính là chúng ta thật sự đã nỗ lực ít ra sao trong công tác dự báo, thậm chí đối với những điều chúng ta khẳng định là quan trọng với bản thân mình,” Hanson chia sẻ với tôi.

“Tại các trường MBA, anh sẽ mô tả hình tượng nhà quản lý như một người ra quyết định vĩ đại – người chuyên ra các quyết định mang tính khoa học. Anh ta đã có bảng tính trong tay, đã tiến hành các phép kiểm tra số liệu, và đã sẵn sàng cân nhắc các phương án khác nhau. Thế nhưng trong thực tế, công tác quản lý hầu như chỉ là quản lý các liên minh, hay duy trì sự ủng hộ đối với một dự án để nó không bỗng nhiên bốc hơi. Nếu anh lập nên một liên minh để tiến hành dự án, và rồi đến phút chót, các dự báo bỗng thay đổi thất thường; anh sẽ làm gì? Anh không thể vứt bỏ toàn bộ dự án vào phút chót, phải thế không?”

Sau này, ông phát biểu: “Ngay đến giới hàn lâm cũng chẳng thiết tha thu thập thành tích dự báo trong quá khứ – họ không quan tâm lắm đến việc làm rõ các dự báo chỉ để cho điểm. Họ được lợi gì từ chúng? Một vấn đề cơ bản hơn chính là chúng ta cần sự hỗ trợ của các chuyên gia trong cộng đồng, nhưng lại không thật sự cần các dự báo chính xác nhiều đến như vậy.”

Nhằm giải quyết sự thiếu hụt trên, Hanson đã trở thành người ủng hộ nhiệt thành các thị trường dự báo – hay các hệ thống nơi bạn có thể đặt cược vào một kết quả kinh tế hoặc chính trị cụ thể, chẳng hạn như Israel có khai chiến với Iran hay không, hoặc nhiệt độ trên toàn cầu sẽ tăng thêm bao nhiêu vì việc khí hậu biến đổi. Lập luận của ông về những thị trường này khá đơn giản. Chúng sẽ đảm bảo cho chúng ta một khoản lợi tức mỗi khi dự báo đúng, thay vì chỉ chăm chăm giữ thể diện trước các đồng nghiệp.

Chúng ta sẽ lật lại ý tưởng về các thị trường dự báo này trong chương 11, chúng không phải là thứ thuốc thần kỳ chữa khỏi bách bệnh, đặc biệt nếu chúng ta phạm sai lầm vì chắc mẩm rằng chúng chẳng bao giờ sai. Nhưng như Hansen đã nói, ít nhất chúng cũng có thể mang lại một số cải thiện nhờ chấn chỉnh lại động cơ của mọi người.

Từ đây, một trong những ứng dụng cơ bản nhất có thể sẽ là các thị trường dành cho những biến số dự báo kinh tế vĩ mô như chỉ số GDP hay tỷ lệ thất nghiệp. Chúng ta vẫn hay đặt cược vào các yếu tố như: lạm phát, lãi suất hoặc giá cả hàng hóa (dù trực tiếp hay gián tiếp), nhưng vẫn chưa có một thị trường đủ lớn dành cho GDP.

Các thị trường này có thể tập hợp được một lượng khán giả không thể rời mắt khỏi nó. Trong những năm gần đây, cổ phiếu thông thường đã liên kết ngày một chặt chẽ với các rủi ro về kinh tế vĩ mô, nên chúng có thể cung cấp một phương tiện nhằm phong tỏa những rủi ro đó. Các thị trường này còn đem lại thông tin tức thời cho các nhà hoạch định chính sách và đóng vai trò cơ bản như các dự báo GDP được cập nhật liên tục. Việc bổ sung các lựa chọn trên thị trường – chẳng hạn như dự báo GDP tăng thêm 5%, hay giảm 2% – sẽ trừng phạt các nhà dự báo quá tự mãn, đồng thời đảm bảo được những ước đoán tin cậy hơn về tính bất định cố hữu trong dự báo về nền kinh tế.

Giải pháp còn lại – phương án “khuyến cầu” – được tiến hành chậm hơn và theo mức độ tăng dần. Điều này đồng nghĩa rằng chúng ta phải trở thành người tiếp nhận dự báo sáng suốt hơn. Dưới góc độ dự báo kinh tế, điều này cũng giống với việc chuyển rời từ những kẻ ba hoa, cùng các mô hình “hộp đen” tràn ngập những kiểu chỉ báo nhanh ngẫu nhiên sang các chuyên gia như Jan Hatzius, những người thật sự bàn về vấn đề của nền kinh tế. Nó cũng có nghĩa bạn phải chú trọng hơn đến độ nhiễu trong các chỉ báo và dự báo kinh tế. Các ước đoán ban đầu có thể nên được ghi chép lại với một mức sai số chênh lệch, như đối với các cuộc bầu cử chính trị.

Xét rộng hơn, điều này đồng nghĩa với việc bạn phải ý thức được sự tự tin mà một người thể hiện trong dự báo của họ không phải là dấu hiệu cho thấy dự báo đó chính xác – trái lại, chất lượng lại thường đối lập với những gì được thể hiện. Trong nền kinh tế cũng như các lĩnh vực khác, hiểm họa luôn rình rập mỗi khi chúng ta ngăn cản các nhà dự báo đưa ra một bản mô tả đầy đủ và rõ ràng về những rủi ro cố hữu quanh ta.

§7. Những trường hợp tiêu biểu

Cứ đến tháng 1 hàng năm, như một nghi thức sau chuyến hành trình, bệnh cúm lại như được lên dây cót để tấn công vào Pháo đài Dix. Đa số các binh sĩ đều trở về nhà vào dịp Giáng Sinh, họ kéo nhau đến mọi nẻo đường của nước Mỹ để ăn mừng kỳ nghỉ đông. Sau đó, họ trở lại đơn vị và cũng mang theo đủ loại vi-rút hoành hành tại quê nhà. Trong khi đó, cuộc sống tù túng nơi doanh trại lại trao cho họ rất ít cơ hội được ở riêng hoặc xuất ngũ. Nếu một ai đó mắc bệnh cúm từ quê nhà, nhiều khả năng anh ta sẽ lây bệnh cho cả trung đội. Bạn khó có thể hình dung ra một kịch bản nào lý tưởng hơn thế để lan truyền bệnh dịch.

Song, đây thường không phải lý do để lo lắng, bởi hàng chục triệu người Mỹ vẫn mắc dịch cúm vào tháng 1 hoặc tháng 2 hàng năm. Rất ít người chết vì nó, và một chàng trai trẻ khỏe như David Lewis – một binh nhì 19 tuổi đến từ West Ashley, Massachusetts, người đã quay lại Pháo đài Dix vào tháng 1 – cũng có thể nằm trong những ngoại lệ hiếm hoi đó. Vậy nên, Lewis, dù mắc bệnh nặng hơn hầu hết các tân binh và được lệnh phải ở lại doanh trại, vẫn quyết định tham gia cùng các đồng đội trong một cuộc hành quân kéo dài hơn 50 cây số, trải suốt vùng biên giới quanh năm tuyết phủ thuộc trung tâm New Jersey. Anh không có tâm trạng để một cơn cảm cúm vặt vãnh làm phiền mình – đó là năm 1976, đúng vào dịp kỷ niệm 200 năm quốc khánh Mỹ, và đất nước đang cần củng cố lại kỷ luật và trật tự trong những ngày tháng bất ổn, kéo theo sau vụ bê bối Watergate và cuộc chiến tranh tại Việt Nam.

Thế nhưng, Lewis không bao giờ về được đến doanh trại bởi sau khi hành quân được hơn 13 cây số, anh bỗng ngất xỉu rồi đột ngột qua đời. Kết quả khám nghiệm cho thấy anh đã chết vì viêm phổi, một biến chứng thông thường của bệnh cúm; thế nhưng, nó thường không thể giết chết một người trưởng thành trẻ khỏe như Lewis.

Tuy một số trong vài trăm binh sĩ mắc bệnh vào mùa đông năm đó đã được chẩn đoán dương tính với chủng cúm A/Victoria – tên một loại vi-rút phổ biến và khá lành tính thường lây lan khắp thế giới mỗi năm – nhưng vẫn có những người như Lewis, mắc phải một chủng cúm chưa được biết đến và có vẻ ác tính hơn rất nhiều. Mẫu máu của họ đã được chuyển đến Trung tâm Kiểm soát Bệnh dịch (CDC – Center for Disease Control) tại Atlanta để kiểm tra kỹ hơn.

Hai tuần sau, CDC tiết lộ rằng họ đã tìm ra một loại vi-rút bí ẩn. Nó hoàn toàn không phải một dạng cúm mới, mà là “bóng ma” từ các cơn đại dịch trong quá khứ: chủng vi-rút cúm H1N1, thường được biết đến như cúm lợn. H1N1 từng là thủ phạm gây nên trận đại dịch kinh hoàng nhất trong lịch sử hiện đại: dịch cúm Tây Ban Nha trong những năm 1918-1920, từng lây nhiễm cho 1/3 dân số thế giới và khiến 50 triệu người tử vong, bao gồm 675.000 người Mỹ. Sự thật này khi được phơi bày đã khiến giới dịch tễ cả nước phải rùng mình vì các nguyên nhân khoa học lẫn mê tín đằng sau nó. Những biểu hiện sớm nhất khi đại dịch năm 1918 bùng nổ cũng xuất phát từ một căn cứ quân sự: Pháo đài Riley tại Kansas, nơi các binh sĩ đang gấp rút chuẩn bị cho Thế chiến I. Không những thế, khi đó nhiều người cũng tin rằng – dựa trên các bằng chứng khoa học khá mong manh – dịch cúm nghiêm trọng này sẽ tiếp tục diễn ra mỗi 10 năm một lần. Bệnh cúm đã trở nên ác liệt vào các năm 1938, 1947, 1957 và 1968; nên đến năm 1976, thế giới có thể sẽ đón nhận trận đại dịch kế tiếp.

Một loạt các dự báo đáng sợ đã nhanh chóng bồi thêm vào tình hình nghiêm trọng. Mọi người không lo lắng về một đợt bùng phát ngay tức thì – do vào thời điểm CDC phát hiện ra chủng vi-rút H1N1, mùa cúm đã bắt đầu từ trước đó. Tuy nhiên, các nhà khoa học lo sợ rằng đây sẽ là điềm báo cho một hiểm họa khủng khiếp hơn vào mùa đông tiếp theo. Theo lưu ý của một bác sĩ danh tiếng trên tờ New York Times, chưa từng có trường hợp một chủng cúm mới được phát hiện lại không thể vượt qua các đối thủ của nó và trở thành cơn đại dịch chi phối toàn cầu: chủng A/Victoria yếu ớt không có cơ hội nào địch lại đối thủ hiểm ác và quỷ quyệt hơn nó gấp bội. Quả thực, nếu H1N1 cũng gây chết người giống như phiên bản năm 1918, hậu quả sẽ hết sức tồi tệ. Bộ trưởng Y tế dưới thời Tổng thống Gerald Ford, F. David Mathews, dự báo rằng khoảng 1 triệu người Mỹ sẽ chết vì cúm, nhiều hơn hẳn tổng số bệnh vong năm 1918.

Tổng thống Ford nhận ra ông đang lâm vào một tình thế khó xử. Cũng giống như ngành công nghiệp thời trang, ngành chủng ngừa phải mất ít nhất 6 tháng mới biết được loại vắc-xin nào phù hợp với mùa cúm mới; cứ sau mỗi năm, công thức này lại thay đổi một chút. Nếu họ bất ngờ phải tạo ra một loại vắc-xin đảm bảo chống chọi được với H1N1 – và đặc biệt nếu phải sản xuất đủ số lượng để cung cấp cho cả nước – họ cần phải bắt đầu ngay lập tức. Trong khi đó, Ford đang phải vật lộn nhằm vượt qua định kiến của dư luận rằng ông là một kẻ trì độn và thiếu tự tin về bản thân – ấn tượng càng được in đậm khi Chevy Chase cứ cho đăng những bức biếm họa nhấn mạnh sự vụng về và vấp váp của ông trên chương trình Saturday Night Live, một chuyên mục tin tức ăn khách của đài NBC. Vì vậy, Ford đã quyết định ra một động thái quả quyết, đó là yêu cầu Quốc hội cấp phép cho 200 triệu liều vắc-xin, đồng thời ra lệnh tiến hành một chương trình chủng ngừa quy mô lớn – đây cũng là chương trình đầu tiên trong nước kể từ khi Jonas Salk phát triển thành công vắc-xin bại liệt vào thập niên 1950.

Cánh báo chí đã mô tả chương trình chủng ngừa quy mô lớn này như một canh bạc. Tuy nhiên, Ford chỉ nghĩ đây là một canh bạc giữa tiền bạc và sinh mạng, và ông đã chọn đúng bên để đặt cược. Các kế hoạch của ông – với tổng chi phí 180 triệu đô-la – đã được cả hai viện của Quốc hội thông qua với số lượng áp đảo.

Tuy nhiên, đến mùa hè, mọi người đã thật sự hoài nghi về các kế hoạch của chính phủ. Tuy mùa hè thường là mùa dịch cúm tạm lắng xuống tại Hoa Kỳ, nhưng tại Bán cầu Nam lúc này vẫn là mùa đông, thời điểm dịch cúm thường ở đỉnh điểm. Và từ Auckland cho đến Argentina, không đâu cho thấy dấu hiệu của H1N1; trái lại, chủng cúm A/Victoria phổ biến và yếu ớt lại một lần nữa bao trùm cả thế giới. Trên thực tế, chỉ có xấp xỉ 200 ca nhiễm cúm tại Pháo đài Dix là được xác nhận lây nhiễm H1N1, và Binh nhì Lewis là trường hợp tử vong duy nhất. Những lời chỉ trích dội xuống từ khắp nơi: từ trợ lý giám đốc của CDC, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), tạp chí y khoa danh tiếng The Lancet của Anh Quốc cho đến các bài xã luận trên New York Times, tờ báo đã mô tả hiểm họa H1N1 như một “báo động giả”.Và cũng không quốc gia phương Tây nào khác kêu gọi các biện pháp đánh giá quyết liệt.

Song, thay vì thừa nhận họ đã quá phóng đại về mối nguy, chính quyền Tổng thống Ford lại đặt cược gấp đôi vào nó, khi chuẩn bị một loạt các thông cáo dịch vụ công khủng khiếp và cho phát sóng đều đặn trên mọi kênh truyền hình quốc gia vào mùa thu năm đó. Một thông cáo đã chế nhạo sự ngây thơ của những người từ chối tiêm phòng cúm như sau: “Tôi là người đàn ông 55 tuổi khỏe mạnh nhất mà anh từng gặp trong đời – vì tuần nào tôi cũng chơi golf!” − tất cả những tên hói đầu đều nói như thế, và giờ họ đang thoi thóp trên giường bệnh. Một thông cáo khác lại dựng nên một nữ tường thuật viên thuật lại tình trạng lây nhiễm vi-rút từ người này sang người khác, với chất giọng thều thào như đang gọi điện thoại đường dài – “Mẹ Betty lây cho người tài xế taxi… rồi lại lây cho một nữ chiêu đãi viên quyến rũ… rồi người này lại lây cho Dottie, bạn cô ta, một người mắc bệnh về tim rồi sau đó qua đời.”

Các mẩu quảng cáo khôi hài trên được phát sóng nhằm truyền tải một thông điệp quan trọng: Hãy lo sợ, hãy hết sức lo sợ. Người Mỹ đã nắm được ẩn ý. Thế nhưng, nỗi sợ của họ lại dồn về phía vắc-xin nhiều hơn thay vì chính bản thân dịch bệnh. Trong suốt lịch sử nước Mỹ, mỗi khi người dân nghĩ về việc họ bị chính phủ chích kim vào tay, họ lại cảm thấy bị chọc tức, chứ không đơn thuần là lo lắng. Nhưng lần này, mối hoài nghi của công chúng đã có cơ sở rõ ràng. Tháng 8 năm đó, dưới sức ép của các công ty dược, Quốc hội và Nhà Trắng đã miễn trừ trách nhiệm pháp lý cho họ trong trường hợp tạo ra thành phẩm lỗi. Nhiều người xem đây là biểu hiện của sự thiếu lòng tin; vắc-xin trông như thể chúng đang được gấp rút điều chế mà bỏ qua giai đoạn kiểm tra đầy đủ. Các cuộc điều tra dư luận tiến hành vào mùa hè năm đó đã cho thấy: chỉ có 50% người Mỹ dự định tiêm vắc-xin, thấp hơn rất nhiều so với mục tiêu 80% của chính phủ.

Song, đến tháng 10, sự náo động mới lên đến đỉnh điểm, khi chương trình chủng ngừa bắt đầu được tiến hành. Tháng 11, một báo cáo thu thập từ Pittsburgh đã cho thấy ba công dân lớn tuổi bất ngờ đột tử khi tiêm phòng; cộng với hai trường hợp tương tự tại thành phố Oklahoma, cùng một trường hợp khác tại Pháo đài Lauderdale. Không bằng chứng nào cho thấy những ca tử vong trên có liên quan đến các đợt tiêm chủng – suy cho cùng, ngày nào chẳng có người già qua đời? Tuy nhiên, giữa mối lo lắng về chương trình chủng ngừa của chính phủ và vốn hiểu biết nông cạn của báo chí về thống kê, mỗi cái chết liên quan đến tiêm phòng cúm lại gióng lên một hồi chuông báo động. Ngay đến Walter Cronkite, người có uy tín lớn nhất nước Mỹ – người đã tự phá vỡ nguyên tắc khổ hạnh vốn đã trở thành thương hiệu của ông, để ra lời răn dạy cánh báo chí vì đã lợi dụng câu chuyện hòng gây náo động dư luận – cũng không thể khiến công chúng an lòng. Pittsburgh cùng nhiều thành phố khác đã phải đình lại các ca thử nghiệm lâm sàng tại đây.

Đến cuối mùa thu, một vấn đề khác lại nảy sinh, và lần này nghiêm trọng hơn nhiều. Sau khi được tiêm, khoảng 500 bệnh nhân đã bắt đầu xuất hiện những triệu chứng thuộc về một trạng thái thần kinh hiếm gặp, có tên gọi hội chứng Guillain–Barré, một dạng rối loạn hệ miễn dịch có thể gây nên chứng liệt thần kinh. Các bằng chứng số liệu lúc này đã thuyết phục hơn: thông thường, khả năng một người mắc hội chứng Guillain–Barré trong tổng dân số chỉ là khoảng một phần triệu. Thế nhưng, tỷ lệ này ở những bệnh nhân được tiêm vắc-xin lại cao hơn đến 10 lần – gồm 500 ca trong khoảng 50 triệu người được tiêm thuốc. Tuy các nhà khoa học không thể tìm ra nguyên nhân chính xác cho việc vắc-xin gây nên chứng Guillain–Barré, thế nhưng, thủ phạm thích đáng trong vụ việc này chính là công đoạn điều chế ra các mẫu vắc-xin lỗi do sức ép của yêu cầu sản xuất gấp rút; đến mức cộng đồng y học đã nhất trí rằng chương trình chủng ngừa tốt hơn hết nên dừng lại, và sau cùng, vào ngày 16 tháng 12, chính phủ đã đi đến quyết định này.

Rốt cuộc, đợt bùng phát H1N1 tại Pháo đài Dix đã hoàn toàn bị cách ly; và không còn trường hợp nào khác được xác nhận trên toàn đất nước. Trong khi đó, những ca tử vong vì chủng cúm A/Victoria thông thường đã giảm thấp hơn mức trung bình một chút vào mùa thu các năm 1976-1977. Thật tốn công vô ích.

Thất bại mang tên “dịch cúm lợn” đã trở thành thảm họa dưới mọi cấp độ đối với Tổng thống Ford, người đã đánh mất phiếu bầu cho nhiệm kỳ tiếp theo vào tay Jimmy Carter của đảng Dân chủ vào tháng 11 năm đó. Các hãng dược được miễn mọi trách nhiệm về pháp lý, và để lại khoản nợ bồi thường hơn 2,6 tỉ đô-la cho chính phủ Hoa Kỳ. Thời điểm này, dường như trên mọi trang báo địa phương đều xuất hiện câu chuyện về một nữ bồi bàn hay giáo viên tội nghiệp nào đó, người luôn hoàn thành tốt bổn phận, nhưng lại vô cớ mắc hội chứng Guillain–Barré chỉ vì chấp nhận tiêm vắc-xin. Chỉ trong vài năm, số người Mỹ sẵn sàng tiêm phòng cúm đã giảm còn khoảng 1 triệu người, và có nguy cơ đẩy cả quốc gia vào mối nguy chết chóc trong năm 1978 hay 1979, nếu một chủng cúm tàn khốc xuất hiện.

Ở chừng mực nào đó, cách Ford đối phó với H1N1 cũng có phần vô trách nhiệm. Do chỉ tin vào khả năng xảy ra một trận đại dịch như năm 1918, ông đã bỏ ngoài tai lời khuyên của các chuyên gia y tế, những người tin rằng vào thời điểm đó, khả năng xảy ra hậu quả tồi tệ nhất không thể cao hơn 35% và có lẽ chỉ thấp ngang 2%.

Cho đến nay, vẫn chưa ai rõ vì sao tác nhân gây nên H1N1 lại biến mất đột ngột như khi nó xuất hiện. Và các dự báo về H1N1 đáng ra đã được đón nhận tốt hơn nếu chúng được dời lại thêm khoảng 33 năm sau đó. Ban đầu, các nhà khoa học đã bỏ qua H1N1 khi chủng cúm này tái xuất hiện vào năm 2009, vì họ quả thực đã phóng đại về hiểm họa nó gây ra ngay khi vừa phát hiện nhiều năm trước.

Phần sau của thất bại dịch cúm lợn?

Vi-rút cúm tồn tại trong cơ thể các loài chim – cụ thể là các loài chim biển hoang dã như hải âu, mòng biển, vịt, thiên nga và ngỗng; chúng mang theo gien của vi-rút cúm từ lục địa này sang lục địa khác, nhưng lại hiếm khi mắc bệnh. Sau đó, chúng lây nhiễm cho các loài khác, đặc biệt là lợn và gia cầm như gà, vốn sống gần với con người. Gà có thể mắc bệnh vì cúm, nhưng chúng thường chống chọi đủ lâu để tồn tại và tiếp tục lây nhiễm sang người trông nom. Lợn thậm chí còn chống chọi tốt hơn, vì chúng là thể tiếp nhận đối với mọi loại vi-rút từ người, chim và chính bản thân chúng, và trở thành nơi lý tưởng để các chủng vi-rút khác nhau kết hợp và biến đổi.

Do đó, môi trường ủ bệnh lý tưởng đối với cúm lợn sẽ là nơi hội đủ ba điều kiện sau:

Đó là nơi loài lợn và con người sống gần với nhau – nói cách khác, đó là nơi thịt lợn là nguyên liệu chính trong thực đơn hàng ngày.

Đó cũng là địa điểm gần biển, nơi lợn và các loài chim biển có thể tiếp xúc với nhau.

Và đó có thể là địa điểm thuộc các nước đang phát triển, nơi sự nghèo đói kéo theo điều kiện vệ sinh và chăm sóc sức khỏe yếu kém, cho phép vi-rút từ động vật lây sang người dễ dàng hơn.

Môi trường trên đã mô tả gần như chính xác điều kiện sống tại các nước Đông Nam Á như Trung Quốc, Indonesia, Thái Lan và Việt Nam (chỉ riêng tại Trung Quốc đã tập trung 1/2 sản lượng lợn của toàn thế giới). Những quốc gia trên cũng là nguồn lây nhiễm thường xuyên của dịch cúm, từ các chủng cúm xuất hiện hàng năm cho đến những chủng đa dạng khác có khả năng trở thành đại dịch toàn cầu[55]. Do vậy, cúm đã trở thành chủ đề thu hút sự chú ý của hầu hết các nhân vật trong giới y học, đặc biệt trong những năm gần đây do mối lo ngại về một chủng vi-rút mới. H5N1, được biết đến như cúm chim hay cúm gia cầm, đã xuất hiện âm ỉ tại Đông Á được vài năm, và có thể trở nên cực kỳ nguy hiểm nếu biến đổi theo hướng tai hại.

Tuy nhiên, đó không phải là tình cảnh riêng tại châu Á. Đơn cử, Veracruz, một bang tại Mexico, cũng cho thấy những điều kiện lý tưởng để dịch cúm bùng phát. Veracruz có đường bờ biển quanh Vịnh Mexico, còn Mexico lại là một quốc gia đang phát triển với truyền thống ẩm thực phụ thuộc nhiều vào thịt lợn. Chính Veracruz – rất ít nhà khoa học tìm kiếm dấu hiệu của bệnh cúm tại đây – là nơi bùng phát dịch cúm H1N1 vào năm 2009.

Đến cuối tháng 4 năm 2009, các nhà khoa học mới nhận về dồn dập các số liệu đáng báo động về dịch cúm lợn tại Veracruz và các vùng khác trên lãnh thổ Mexico. Các báo cáo đã ghi nhận 1.900 trường hợp nhiễm cúm H1N1 cùng 150 ca tử vong tại Mexico. Tỷ số giữa hai đại lượng này được gọi là tỷ lệ tử vong trên số trường hợp lây nhiễm, và dường như đang ở mức rất cao – khoảng 8% người nhiễm cúm tử vong, vượt quá tỷ lệ tử vong trong đại dịch cúm Tây Ban Nha. Không những thế, nhiều ca tử vong còn là những người trưởng thành khá trẻ và khỏe mạnh – một dấu hiệu khác của các cơn bùng phát tàn khốc. Ngoài ra, vi-rút cúm còn có khả năng sinh sôi rất nhanh; nhiều trường hợp lây nhiễm đã được phát hiện tại Canada, Tây Ban Nha, Peru, Anh Quốc, Israel, New Zealand, Đức, Hà Lan, Thụy Sĩ, Ireland cũng như Mexico và Hoa Kỳ.

H1N1 – chứ không phải H5N1 – bỗng dưng trở thành loại vi trùng mà mọi nhà khoa học phải khiếp sợ. Thành phố Mexico đã phải đóng cửa cách ly; các nước châu Âu cảnh báo những người dân của họ có ý định du lịch đến Mexico hoặc Mỹ. Hong Kong và Singapore, vốn nổi tiếng là các quốc gia dễ náo động vì đại dịch cúm, cũng chứng kiến thị trường chứng khoán lao dốc thê thảm.

Tuy nhiên, những lo lắng ban đầu đã nhanh chóng tạm lắng. Dịch cúm lợn quả thực đã lây lan với tốc độ ánh sáng trên lãnh thổ Hoa Kỳ – từ 20 ca được xác nhận nhiễm cúm vào ngày 26 tháng 4, con số này đã tăng lên 2.618 ca chỉ trong 15 ngày tiếp theo. Song, hầu hết các ca này chỉ ở mức lây nhiễm nhẹ, với ba trường hợp tử vong được ghi nhận tại Mỹ – tỷ lệ tương đương với cúm mùa. Chỉ một tuần sau khi dịch cúm lợn được cho là có nguy cơ hủy diệt xuyên biên giới, CDC đã đề nghị các trường học mở cửa lại.

Tuy nhiên, dịch cúm vẫn tiếp tục lây lan trên khắp thế giới, và đến tháng 6 năm 2009, WHO đã tuyên bố đây là một đại dịch cấp 6 – cấp phân loại cao nhất. Các nhà khoa học lo sợ rằng trận dịch sẽ theo bước của dịch cúm Tây Ban Nha năm 1981, ban đầu tuy không quá nghiêm trọng, nhưng sau đó đã quay lại với các đợt bùng phát thứ hai và thứ ba nguy hiểm hơn rất nhiều (xem hình 7-1). Đến tháng 8, tâm trạng người dân lại một lần nữa bi quan hơn, khi nhà chức trách Hoa Kỳ mô tả về một “kịch bản đáng tin cậy”; theo đó, 1/2 dân số thế giới có thể nhiễm cúm lợn, và khoảng 90.000 người dân Mỹ có thể sẽ chết.

Hình 7-1: Tỷ lệ tử vong do cúm H1N1 bùng phát (1918-1919)

Mặc dù vậy, những dự báo này vẫn không được đảm bảo. Sau cùng, theo báo cáo tổng kết của chính phủ, đã có 55 triệu người Mỹ nhiễm cúm H1N1 vào năm 2009 – tương đương khoảng 1/6 dân số Mỹ, chứ không đến 1/2 – và 11.000 người đã chết vì cúm. Thay vì trở thành một chủng cúm bất thường và tàn khốc, H1N1 thực tế lại đặc biệt yếu ớt, với tỷ lệ tử vong chỉ 0,02%. Thực chất, số người chết vì cúm trong giai đoạn 2009-2010 còn thấp hơn một chút so với mức thông thường. Tuy không đến mức là nỗi hổ thẹn khủng khiếp như năm 1976, nhưng đây vẫn là một chuỗi dự báo thất bại từ đầu đến cuối.

Không có gì đảm bảo những dự báo về dịch cúm này sẽ tốt hơn trong lần tới. Trên thực tế, về bản chất, cúm và các loại bệnh dịch lây nhiễm khác có một số đặc tính khiến chúng rất khó được dự báo.

Những mối nguy từ phép ngoại suy

Ngoại suy là một phương pháp dự báo cơ bản – đúng hơn là quá cơ bản. Nó chỉ đơn giản giả định rằng một xu hướng trong hiện tại sẽ tiếp diễn mãi mãi trong tương lai. Một số trường hợp dự báo thất bại tai tiếng nhất là hậu quả từ việc áp dụng cách giả định này quá tùy tiện.

Chẳng hạn, trong thời điểm chuyển giao sang thế kỷ XX, nhiều nhà quy hoạch thành phố đã lo lắng về việc gia tăng sử dụng các cỗ xe ngựa kéo, cùng loại chất thải gây ô nhiễm chủ yếu từ chúng: phân ngựa. Đi sâu vào vấn đề trên, một cây bút của tờ Times tại London đã dự báo rằng đến thập niên 1940, mọi con đường tại London sẽ bị vùi lấp dưới lớp phân ngựa dày 9 feet. May mắn thay, chỉ vài năm sau đó, Henry Ford đã bắt đầu sản xuất các mô hình đầu tiên của mẫu xe hơi Model T, và nhờ đó tránh được cơn khủng hoảng.

Phép ngoại suy cũng là thủ phạm gây nên vài vụ việc dự báo thất bại liên quan đến tăng trưởng dân số. Nỗ lực nghiêm túc đầu tiên nhằm dự báo về tăng tưởng dân số có lẽ đã thuộc về Ngài William Petty, nhà môi trường học người Anh vào năm 1682. Vào thời điểm đó, các con số thống kê về mức độ ô nhiễm không quá thông dụng, và Petty đã nỗ lực sáng tạo rất nhiều để chỉ ra rằng tỷ lệ tăng trưởng dân số sẽ tăng khá chậm trong thế kỷ XVII – một dự báo khá chính xác. Tuy nhiên, ông đã sai khi giả định rằng khuynh hướng này sẽ luôn duy trì mãi như thế, đồng nghĩa dân số toàn cầu chỉ đạt khoảng 700 triệu người vào năm 2012. Một thế kỷ sau, Cách mạng Công nghiệp mở màn, và dân số cũng bắt đầu tăng trưởng với tốc độ nhanh hơn rất nhiều. Dân số thế giới thực tế đã vượt 7 tỉ người vào cuối năm 2011 gấp 10 lần so với mức dự báo của Petty.

Năm 1968, cuốn sách gây tranh cãi nhan đề The Population Bomb (tạm dịch: Bùng nổ dân số) – do nhà sinh học tại Stanford, Paul R. Ehrlich và vợ ông, Anne Ehrlich cùng viết đã phạm sai lầm ngược lại, khi dự báo rằng hàng trăm triệu người sẽ chết đói vào thập niên 1970. Có vô số nguyên do dẫn đến dự báo thất bại này, bao gồm cả việc Ehrlich chỉ tập trung vào kịch bản ngày tận thế nhằm gây chú ý đến sứ mệnh của họ. Tuy nhiên, vấn đề quan trọng chính là họ đã giả định rằng tỷ lệ tử vong cao kỷ lục trong kỷ nguyên “tự do yêu đương” (thập niên 1960) sẽ giữ nguyên vĩnh viễn, đồng nghĩa sẽ ngày càng có nhiều miệng ăn cần thỏa mãn.[56] “Khi viết cuốn Bùng nổ dân số, tôi đã nghĩ rằng mối quan tâm đối với tình dục và con cái của chúng ta sẽ mãnh liệt đến mức thay đổi cả quy mô gia đình,” Paul Ehrlich trả lời tôi trong một bài phỏng vấn ngắn. “Song, chúng tôi đã nhận ra rằng nếu chúng ta đối xử tử tế với phụ nữ và trao cho họ cơ hội làm việc, tỷ lệ sinh sẽ giảm bớt.” Thời điểm đó, một số học giả không vội đưa ra các giả định đơn giản thái quá cũng nhận ra điều này; nhìn chung, các dự báo về dân số do Liên hiệp Quốc công bố vào thập niên 1960 và 1970 đã dự báo khá đúng về tình hình dân số trong ba mươi hoặc bốn mươi năm kế tiếp.

Phép ngoại suy thường gây ra những vấn đề nghiêm trọng nhất trong các lĩnh vực mà đại lượng bạn muốn nghiên cứu gia tăng theo cấp số nhân – bao gồm tăng trưởng dân số và dự báo bệnh dịch. Đầu thập niên 1980, số lượng các ca được chẩn đoán mắc bệnh AIDS tích lũy tại Hoa Kỳ đã tăng theo cấp số nhân: cho đến năm 1980 là 99 trường hợp, năm 1981 là 434 trường hợp, và hết năm 1984 là 11.148 trường hợp. Bạn có thể đưa các con số trên lên biểu đồ, như một số học giả thời đó đã làm, và tìm cách ngoại suy đặc điểm khuôn mẫu của chúng. Từ đó, bạn sẽ đi đến một dự báo rằng số ca được chẩn đoán nhiễm AIDS tại Hoa Kỳ sẽ tăng thành 270.000 trường hợp vào năm 1995. Đây không phải một dự báo tốt; vì thật không may, con số này thực quá thấp. Số ca nhiễm AIDS thực tế cho đến năm 1995 là 560.000 trường hợp, cao gấp đôi so với dự báo.

Tuy nhiên, vấn đề lớn hơn cả có lẽ là một quan điểm thống kê cho rằng bạn không thể bắt đầu bằng các dự báo chính xác khi ngoại suy theo hàm mũ. Một phiên bản áp dụng chiếu theo phương pháp trên, vốn được ghi nhận nhờ mức chênh lệch của nó, đã cho thấy ít nhất 35.000 trường hợp nhiễm AIDS cho đến năm 1975, và nhiều nhất 1,8 triệu trường hợp. Phạm vi này quả thực quá lớn nếu xét trên khía cạnh dự báo.

Hình 7-2: Các ca chẩn đoán nhiễm AIDS tích lũy tại Mỹ: thông số thực tế năm 1984 so với thông số ngoại suy năm 1995

Vì sao dự báo về dịch cúm năm 2009 lại thất bại?

Tuy các phương pháp thống kê được các nhà dịch tễ học áp dụng khi phát hiện cơn bùng phát dịch cúm đầu tiên không đơn giản như những phương pháp trước đó, nhưng chúng vẫn đối mặt với nguy cơ đưa ra các phán đoán ngoại suy từ một số ít dữ liệu khá mơ hồ.

Một trong những đại lượng thông dụng nhất trong dự báo bệnh dịch là một biến số với tên gọi “số lượng sản sinh cơ bản”. Được định giá trị là R0, biến số này tính toán số lượng người chưa nhiễm bệnh nhưng có khả năng lây nhiễm từ một cá nhân đã nhiễm bệnh. Chẳng hạn, R0=4 đồng nghĩa một người mắc bệnh được dự đoán có thể lây nhiễm cho bốn cá nhân khác trước khi hồi phục (hoặc tử vong) – trong trường hợp không có sự can thiệp của vắc-xin hay các biện pháp phòng ngừa khác.

Trên lý thuyết, bất kỳ dịch bệnh nào có R0>1 sau cùng rồi sẽ lây lan cho toàn bộ dân số nếu không có vắc-xin hoặc các biện pháp cách ly. Nhưng con số thực tế đôi lúc còn cao hơn thế rất nhiều: đối với dịch cúm Tây Ban Nha, R0=3, R0=6 với bệnh đậu mùa, và R0=15 với bệnh sởi. Con số này có thể tăng lên ba chữ số đối với bệnh sốt rét, một trong những dịch bệnh chết chóc nhất trong lịch sử văn minh nhân loại, với 10% trường hợp tử vong tại một số khu vực trên thế giới hiện nay.

Hình 7-3: R0 trung vị ước tính cho các dịch bệnh khác nhau

Vấn đề chính là ước số R0 đáng tin cậy thường chỉ được tính toán chính xác sau khi dịch bệnh đã càn quét cả một cộng đồng, và khi đó, ta mới có đủ thời gian để thoải mái xem xét số liệu. Vì vậy, các nhà dịch tễ học buộc phải đưa ra các ngoại suy từ một số ít dữ liệu có trước. Một thước đo cốt yếu khác của dịch bệnh là tỷ lệ tử vong, và đại lượng này cũng rất khó tính toán trong thời gian đầu. Quả là một tình thế lưỡng nan; bạn không thể dự báo chính xác về dịch bệnh nếu thiếu đi những thông tin này, nhưng các ước số đáng tin cậy về những đại lượng đó lại thường không có sẵn, cho đến khi dịch bệnh đã bắt đầu được một khoảng thời gian.

Trái lại, dữ liệu thu được khi một dịch bệnh lây nhiễm bắt đầu bùng phát lại thường bị báo cáo sai. Chẳng hạn, các con số tôi đã cung cấp về những trường hợp chẩn đoán nhiễm AIDS tại Mỹ chỉ thu được sau khi dịch AIDS xảy ra vài năm. Thậm chí, số liệu cập nhật cũng cho dự báo rất tệ. Tuy nhiên, nếu bạn phụ thuộc vào dữ liệu thực tế có sẵn từ các nhà khoa học vào thời điểm đó, dự báo của bạn thậm chí còn tệ hơn. Đó là bởi trong thời gian đầu, chúng ta vẫn chưa am hiểu đầy đủ và hết sức kỳ thị về bệnh AIDS – dù đối với các bệnh nhân hay thậm chí trong giới bác sĩ. Nhiều hội chứng với các triệu chứng giống bệnh AIDS đã không được chẩn đoán hoặc chẩn đoán nhầm – hoặc các trường hợp nhiễm trùng thỉnh thoảng phát sinh do AIDS cũng bị nhận nhầm là nguyên nhân gây tử vong. Chỉ vài năm sau khi các bác sĩ tiến hành xem xét lại các ca mắc bệnh trong lịch sử, họ đã tiến gần đến việc lập ra một con số ước đoán khá hiệu quả về sự hoành hành của dịch AIDS trong những năm đầu.

Dữ liệu không chính xác cũng là nguyên nhân dẫn đến một số dự báo kém cỏi về dịch cúm lợn vào năm 2009. Tỷ lệ tử vong do H1N1 tuy có vẻ rất cao tại Mexico, nhưng lại giảm xuống cực thấp tại Hoa Kỳ. Tuy một số khác biệt có thể bắt nguồn từ hiệu quả phục vụ của dịch vụ chăm sóc y tế tại mỗi nước, nhưng hầu hết chỉ là ảo tưởng từ số liệu.

Tỷ lệ tử vong trên số trường hợp là một tỷ số đơn giản: bằng số trường hợp tử vong do mắc bệnh dịch chia cho số trường hợp nhiễm bệnh. Tuy nhiên, cả tử số mà mẫu số của biểu thức này đều có sự chưa rõ ràng. Một mặt, một số trường hợp tử vong tại Mexico thường được quy cho các dạng cúm khác, hoặc một loại bệnh dịch hoàn toàn khác thay vì H1N1. Các phép kiểm tra trong phòng thí nghiệm cũng chứng minh chỉ có 1/4 số trường hợp tử vong (vốn được cho là liên quan đến H1N1) là thật sự cho thấy những dấu hiệu khác thường. Mặt khác, vẫn còn một số trường hợp lây nhiễm H1N1 không được báo cáo đầy đủ – có lẽ vì các quy định về mức độ nghiêm trọng của nó. Các quốc gia đang phát triển như Mexico chẳng những không sở hữu các hệ thống báo cáo tinh vi như tại Hoa Kỳ, mà người dân tại đây còn không có thói quen đến gặp bác sĩ ngay khi có dấu hiệu mắc bệnh đầu tiên. Do vậy, nếu dịch bệnh bùng phát nhanh chóng đến mức lan sang tận nước Mỹ, thì cũng có nghĩa tại Mexico, đã có hàng nghìn, thậm chí hàng chục nghìn ca mắc bệnh nhẹ qua mắt được các nhà chức trách.

Trên thực tế, H1N1 có lẽ đã hoành hành tại miền Trung và miền nam Mexico được vài tháng trước khi khiến giới y học phải chú ý (đặc biệt trong lúc họ đang bận quan sát tình hình cúm gia cầm tại châu Á). Các báo cáo về sự tấn công của một căn bệnh đường hô hấp đã xuất hiện tại thị trấn La Gloria, thuộc Veracruz vào đầu tháng 03/009, nơi hầu hết cư dân đều nhiễm bệnh. Song, giới cầm quyền ban đầu chỉ nghĩ đây là ảnh hưởng từ một chủng vi-rút thông thường, với tên gọi H3N2.

Trái lại, dịch cúm lợn lại trở thành chủ đề gây ám ảnh đối với óc suy đoán của giới truyền thông ngay từ khi nó cập bến nước Mỹ. Có rất ít trường hợp không được phát hiện. Với quy chuẩn báo cáo sát sao hơn, tỷ lệ tử vong trên số trường hợp lây nhiễm tại Mỹ, do đó, cũng đáng tin cậy hơn, và gạt bỏ được một số kịch bản tồi tệ nhất – mặc dù vậy, đã quá muộn để họ gỡ bỏ những dự báo mang tính báo động đang gây hoang mang trong dư luận.

Các dự báo “tự thành, tự hủy”

Trong rất nhiều trường hợp liên quan đến dự báo về hành vi của con người, một động thái dự báo có thể thay đổi cách con người hành động. Điển hình như trong kinh tế học, đôi lúc động thái đó có thể là hủy bỏ dự báo, hoặc đưa ra dự báo chính xác hơn. Các dự báo về cúm và nhiều loại bệnh dịch lây nhiễm khác đều bị tác động từ hai mặt của vấn đề.

Trường hợp trong đó một dự báo tự minh chứng cho chính nó được gọi là dự báo tự hình thành (self-fulfilling – “tự thành”) hay lời tiên tri tự hình thành. Điều này có thể xảy ra với kết quả bỏ phiếu chính trị trong một cuộc đua có nhiều ứng viên tranh cử, như một cuộc bầu cử sơ bộ chẳng hạn. Trong trường hợp này, cử tri có thể hành động một cách có tính toán, do mong muốn ủng hộ ứng cử viên có tiềm năng đắc cử tại bang đó thay vì phung phí lá phiếu của mình; và một cuộc bầu cử công khai thường sẽ là gợi ý tốt nhất để cử tri làm điều đó. Đơn cử, trong giai đoạn cuối của vòng bỏ phiếu kín dành cho Đảng Cộng hòa tại bang Iowa, đài CNN đã công bố kết quả cho thấy số phiếu của Rick Santorum tăng lên 16% so với 10% trước đó. Kết quả này có thể là một ngoại lệ – nhiều khảo sát không hề cho thấy Santorum đang chiếm lại lợi thế cho đến khi CNN công bố kết quả. Thế nhưng, số phiếu trên đã giúp Santorum giành được vô số sự ủng hộ từ truyền thông, và một số cử tri đã chuyển từ các ứng viên mang tư tưởng lớn như Michele Bachmann hay Rick Perry sang Santorum. Như vậy, kết quả bỏ phiếu đã tự quyết định số phận của nó từ trước đó rất lâu, với Santorum là kẻ thắng cuộc sau cùng tại Iowa, trong khi Bachmann và Perry bị bỏ khá xa.

Tuy nhiên, các lĩnh vực như thiết kế và giải trí còn cho thấy nhiều ví dụ tài tình hơn, nơi các doanh nghiệp chủ yếu đấu đá nhau nhằm đoán biết trước thị hiếu của khách hàng – song, họ còn có khả năng gây ảnh hưởng đến chúng thông qua các kế hoạch marketing khôn ngoan. Trong ngành thời trang, một yếu tố thuộc về nghề thủ công có thể dự báo được màu sắc được ưa chuộng trong mùa tới – và nó phải được xác định trước một năm hoặc hơn, vì đây là khoảng thời gian chuẩn bị cần thiết để tập trung cho một dòng trang phục mới. Nếu một nhóm các nhà thiết kế có sức ảnh hưởng lớn quyết định màu nâu sẽ là mốt trong năm tới và bắt đầu sản xuất trang phục nâu, đồng thời hướng người mẫu hoặc các ngôi sao khoác lên mình trang phục có sắc nâu, rồi thuyết phục các cửa hàng trang trí cửa sổ và danh mục sản phẩm của họ với toàn màu nâu, thì công chúng có thể sẽ bắt đầu thích nghi theo xu hướng này. Tuy nhiên, họ chỉ đang phản hồi lại chiêu thức quảng bá dành cho màu nâu, chứ không thể hiện được thị hiếu ẩn sau nó. Nhà thiết kế có thể ví như một nhà bác học “thấy trước” được màu sắc, nhưng nếu anh ta chọn màu đen hay trắng để thay thế, thì toàn bộ chiêu thức có lẽ đã bị lật tẩy.

Các bệnh dịch và điều kiện sức khỏe cũng có thể sở hữu đặc tính “tự hình thành” này. Khi các điều kiện sức khỏe được bàn luận rộng rãi trên truyền thông, mọi người thường sẽ nhận biết được các triệu chứng của họ hơn, và các bác sĩ cũng thường chẩn đoán được chúng (hoặc chẩn đoán nhầm) nhiều hơn. Trong những năm gần đây, trường hợp điển hình được biết đến nhiều nhất là chứng tự kỷ. Nếu bạn so sánh số trẻ em được chẩn đoán mắc chứng tự kỷ với tần số xuất hiện của cụm từ chứng tự kỷ trên các tờ báo ở Mỹ, bạn sẽ nhận thấy tỷ lệ tương xứng 1:1 gần như hoàn hảo (xem hình 7-4); và cả hai con số này đều tăng vượt trội trong những năm gần đây. Tuy không được xem như một dạng bệnh dịch, nhưng chứng tự kỷ lại cho thấy đôi nét tương đồng với bệnh cúm.

“Đó là hiện tượng hấp dẫn nhất mà chúng tôi từng chứng kiến. Đối với các bệnh dịch vốn không thể xác định nguyên nhân – hệ quả, các sự kiện trên báo chí chỉ làm tăng thêm kết quả báo cáo,” Tiến sĩ Alex Ozonoff thuộc Khoa Sức khỏe Cộng đồng tại Harvard cho biết. Ozonoff được đào tạo theo chuyên ngành toán học thuần túy và am hiểu rất nhiều lĩnh vực dựa trên số liệu, nhưng hiện nay, ông chỉ tập trung ứng dụng các phương pháp phân tích số liệu chặt chẽ trên bệnh cúm và nhiều bệnh dịch lây nhiễm khác. “Hết lần này đến lần khác, chúng tôi luôn nhận thấy: suy nghĩ của mọi người và chủ đề bàn luận hiện tại càng cụ thể bao nhiêu, thì các báo cáo lại càng gần với mức xác thực 100% bấy nhiêu.”

Hình 7-4: Chứng tự kỷ – xét theo tin tức truyền thông và chẩn đoán (1992-2008)

Ozonoff tin rằng hiện tượng này có thể là nguyên nhân dẫn đến tốc độ lan truyền dịch cúm lợn trên khắp nước Mỹ vào năm 2009. Dịch bệnh chắc chắn đã lây nhiễm rất nhanh, nhưng số liệu gia tăng đột biến có thể đến từ những người thông báo về các triệu chứng của họ với bác sĩ, nhưng sau đó đã bị phớt lờ.

Nếu các bác sĩ đang tìm cách ước tính mức độ ảnh hưởng của bệnh dịch khi lan rộng trong dân số, thì số lượng các trường hợp được ghi nhận công khai có thể dẫn đến các ước đoán sai lệch. Tình huống này có thể ví với hình thức báo cáo các vụ phạm tội: nếu cảnh sát báo cáo rằng số lượng các vụ trộm cướp đã tăng lên trong khu vực, vì đó là do họ đã thận trọng hơn và bắt được thêm nhiều tội phạm mà trước đây đã bỏ sót, hay do họ đã khiến cho việc báo cáo được dễ dàng hơn?[57] Hoặc do khu vực này đã trở nên nguy hiểm hơn? Các vấn đề trên sẽ khiến bất kỳ ai xem xét những dự báo về dịch cúm giai đoạn đầu phải nát óc.

Dự báo tự hủy

Dự báo tự hủy lại là trường hợp trái ngược: theo đó, một dự báo sẽ có khuynh hướng tự triệt tiêu chính nó. Một trường hợp thú vị tiêu biểu chính là hệ thống dò đường GPS đang được sử dụng ngày càng phổ biến. Có hai tuyến đường bắc-nam đi qua Manhattan: bao gồm Xa lộ phía Tây chạy dọc theo bờ sông Hudson, và đường FDR Drive phía đông Manhattan. Tùy thuộc vào điểm đến, tài xế có thể sẽ không muốn chọn cả hai con đường lớn. Tuy nhiên, hệ thống GPS sẽ cho họ biết phải chọn lộ trình nào ít xe hơn – nó sẽ dự báo lộ trình với thời gian di chuyển ngắn hơn. Vấn đề xảy ra khi có quá nhiều tài xế phụ thuộc vào hệ thống dò đường của họ – và thật bất ngờ, tuyến đường lúc này sẽ tràn ngập xe cộ, và lộ trình lẽ ra phải “nhanh hơn” lại hóa thành chậm hơn. Một số bằng chứng lý thuyết và thực tế đã cho thấy đây là vấn đề tại một số tuyến đường thông dụng thuộc New York, Boston, London và các hệ thống này đôi lúc có thể gây tác dụng ngược.

Thứ đặc tính “thất sách” này có thể trở thành vấn đề đối với độ chính xác của các dự báo về bệnh cúm, vì một phần mục tiêu của chúng là tăng cường nhận thức trong công chúng, và từ đó thay đổi hành vi của người dân. Các dự báo hiệu quả nhất có thể sẽ không phản ánh đúng sự thật, vì chúng đã động viên mọi người tìm đến các lựa chọn lành mạnh hơn.

Đơn giản nhưng thiếu tinh tế

Hanna Kokko, một nhà khoa học người Phần Lan đã ví việc xây dựng mô hình thống kê hay dự báo với việc vẽ bản đồ. Bạn cần phải tập hợp đủ chi tiết hữu dụng và tiến hành một cách trung thực để phản ánh được bối cảnh lớn đứng sau chúng – bạn sẽ không muốn bỏ sót các thành phố lớn, các nhánh sông chính, các rặng núi và những tuyến xa lộ quan trọng. Tuy nhiên, quá nhiều dữ liệu có thể khiến lữ khách bị quá tải, và dẫn họ đi lạc đường. Như chúng ta đã thấy ở chương 5, những vấn đề trên không chỉ đơn thuần thuộc về tính thẩm mỹ. Các mô hình phức tạp không cần thiết có thể khớp cả độ nhiễu trong vấn đề cần xem xét thay vì tín hiệu, từ đó tái hiện lại cấu trúc đứng sau một cách tồi tệ và khiến dự báo đi chệch hướng.

Nhưng chi tiết bao nhiêu là quá thừa – hoặc quá thiếu? Giới địa trắc đã dành cả đời để nắm vững và kết hợp các yếu tố thuộc về khoa học lẫn nghệ thuật. Họ có lẽ còn tiến xa đến mức biểu diễn một mô hình với phong cách nghệ thuật, nhưng sẽ cần đánh giá lại rất nhiều.

Tuy nhiên, thật lý tưởng khi những câu hỏi như của Kokko có thể giải đáp trong thực tiễn. Mô hình đó có hiệu quả không? Nếu không, đây có lẽ là thời khắc dành cho một cấp độ xử lý cao hơn. Trong ngành dịch tễ học, các mô hình truyền thống được các bác sĩ áp dụng thường khá đơn giản – và chúng chẳng hiệu quả chút nào.

Phương pháp điều trị dựa trên toán học cơ bản nhất đối với bệnh dịch truyền nhiễm được gọi là mô hình SIR (xem hình 7-5). Mô hình này – được lập nên vào năm 1927 – cho rằng mỗi cá nhân bất kỳ luôn trải qua ba “giai đoạn” tại mỗi thời điểm bất kỳ: S tượng trưng cho “susceptible”, tức giai đoạn dễ nhiễm bệnh, I tượng trưng cho “infected”, tức giai đoạn đã lây nhiễm, và R tượng trưng cho “recovered”, tức giai đoạn đã hồi phục. Với các bệnh dịch đơn giản như bệnh cúm, tiến trình chuyển tiếp từ giai đoạn này sang giai đoạn kia chỉ theo đúng một hướng: từ S đến I đến R. Song, trong mô hình này, công tác chủng ngừa lại đóng vai trò như một đường tắt[58] cho phép một người chuyển ngay từ S đến R mà không lo nhiễm bệnh. Chất toán học phía sau mô hình này thể hiện tương đối rõ ràng, khi tóm gọn lại đáng kể các phương trình vi phân phải mất vài giây xử lý trên máy tính xách tay.

Hình 7-5: Giản đồ mô hình SIR

Vấn đề chính là mô hình này cần rất nhiều giả định để đạt hiệu quả thích đáng, trong đó có một số giả định không thiết thực trong thực tế. Chẳng hạn, mô hình giả định rằng tất cả mọi người trong một mẫu dân số nhất định luôn hành động theo cùng một kiểu – rằng họ có khả năng nhiễm bệnh ngang nhau, khả năng được tiêm chủng ngang nhau, và tiếp xúc với người khác hoàn toàn do ngẫu nhiên. Không có ranh giới phân chia nào về chủng tộc, giới tính, độ tuổi, tôn giáo, định hướng giới tính hay tín ngưỡng; dù ít hay nhiều, mọi người đều hành động giống hệt nhau.

Nghịch lý HIV tại San Francisco

Nguyên nhân dễ thấy nhất khiến các giả thiết trên vẫn còn thiếu sót có thể tìm thấy ở một dạng bệnh dịch lây lan qua đường tình dục.

Giai đoạn cuối thập niên 1990, đầu thập niên 2000 đã gắn liền với sự gia tăng rõ rệt của thực trạng quan hệ tình dục tình dục không an toàn trong cộng đồng người đồng tính tại San Francisco, nơi từng chứng kiến đại dịch HIV/AIDS hoành hành hai thập kỷ trước đó. Một số nhà nghiên cứu đã đổ lỗi cho tỷ lệ sử dụng thuốc đang gia tăng, đặc biệt là methamphetamine dạng tinh thể (một loại chất kích thích), thường gắn liền với các hành vi tình dục rủi ro hơn. Số khác lại viện dẫn đến hiệu quả gia tăng của liệu pháp kháng vi-rút – như các loại thuốc hay cocktail có thể kéo dài tuổi thọ của các bệnh nhân dương tính với HIV thêm vài năm hoặc vài chục năm. Nói cách khác, dân đồng tính không xem kết quả chẩn đoán HIV như bản án tử hình. Tuy nhiên, các học thuyết khác lại tập trung vào những đặc điểm lưu truyền qua các thế hệ – do vậy, San Francisco trong thập niên 1980, khi đại dịch AIDS đang ở đỉnh điểm, đã bắt đầu trở thành dĩ vãng đối với thế hệ người đồng tính trẻ hơn.

Các chuyên gia cũng nhất trí thêm rằng khi số trường hợp quan hệ tình dục không an toàn gia tăng, thì tỷ lệ lây nhiễm HIV cũng có khả năng tăng theo.

Nhưng điều đó đã không xảy ra. Các bệnh lây nhiễm qua đường tình dục (STD) khác cũng tăng lên: số lượng các ca chẩn đoán mắc bệnh giang mai giữa những người đàn ông quan hệ đồng giới (MSM) – vốn từng được xóa bỏ tận gốc tại San Francisco vào thập niên 1990 – đã tăng thêm đáng kể: từ 9 ca năm 1998 lên 502 ca năm 2004. Tỷ lệ mắc bệnh lậu cũng gia tăng. Nhưng nghịch lý thay, số lượng các ca nhiễm HIV mới lại không tăng. Năm 2004, khi bệnh giang mai gia tăng đến mức cao nhất trong nhiều năm, thì số lượng các ca chẩn đoán nhiễm HIV đã giảm xuống con số thấp nhất kể từ khi đại dịch AIDS mở màn. Song, điều này chẳng có ý nghĩa gì với các nhà nghiên cứu; giang mai và HIV thường có mối tương quan khá mật thiết về số liệu, và giữa chúng cũng tồn tại mối quan hệ nhân quả; nên một khi đã mắc bệnh này, bạn sẽ dễ mắc bệnh kia hơn.

Giải pháp đối với nghịch lý này – như hiện nay đã được làm rõ – chính là những người đồng tính đã “phân nhóm huyết thanh” ngày một hiệu quả hơn – nói cách khác, họ sẽ lựa chọn bạn tình có tình trạng HIV giống như họ. Cách thức để đạt được điều này vẫn còn là vấn đề gây tranh cãi, nhưng nó đã được ghi nhận lại trong các nghiên cứu hành vi chi tiết được thực hiện tại San Francisco, Sydney và London, cũng như các thành phố khác nơi tập trung số lượng lớn dân đồng tính. Có lẽ chính các chiến dịch sức khỏe cộng đồng – trong đó có một số tỏ ra quan ngại về “độ bền của bao cao su” thay vì chỉ tập trung vào vấn đề “an toàn qua thỏa thuận” – đã đem lại hiệu ứng tích cực. Có lẽ chính Internet, vốn đang thay thế vai trò của các quán bar đồng tính (ở chừng mực nào đó) như một địa điểm để lựa chọn bạn tình, đã mở ra những quy tắc tiết lộ khác, rất nhiều người đã chia sẻ về tình trạng HIV của họ trên hồ sơ trực tuyến, và có lẽ việc đưa ra những câu hỏi khó (và nhận lại phản hồi trung thực) sẽ dễ dàng hơn nếu được thực hiện ở nhà riêng, thay vì trong tiếng huyên náo của vũ trường.

Hình 7-6: Các ca chẩn đoán HIV và bệnh giang mai mới trong cộng đồng người đồng tính, San Francisco (1998-2004)

Dù nguyên nhân có là gì, thì rõ ràng kiểu hành vi đặc trưng và được khoanh vùng này đã phá hỏng các mô hình đánh giá dịch bệnh đơn giản – và thật may, trong trường hợp này nó đã dự báo quá lên về thực trạng HIV. Các mô hình được chia thành nhiều giai đoạn như SIR giả định rằng mỗi cá nhân đều có tỷ lệ bị lây nhiễm đối với một bệnh dịch. Điều này không đúng với những bệnh dịch đòi hỏi nhiều kiểu tiếp xúc gần gũi hơn để lây lan, hoặc những nơi mà mức độ rủi ro thường không giống nhau đối với các bộ phận dân cư khác nhau. Bạn không thể tình cờ ghé qua một cửa hàng tạp hóa rồi trở về nhà với vi-rút HIV được.

Các mô hình đã thất bại tại Pháo đài Dix ra sao

Tuy nhiên, ngay cả đối với các bệnh dịch đơn giản hơn, những mô hình nhiều giai đoạn đôi lúc cũng dự báo thất bại vì các giả định quá lỏng lẻo. Chẳng hạn, hãy xét thử đến bệnh sởi. Sởi là bệnh dịch đầu tiên mà các nhà dịch tễ học nhập môn bắt đầu nghiên cứu cho các chương trình tiến sĩ của họ, vì đây là loại bệnh dịch dễ tìm hiểu nhất. “Sởi là hệ thống mẫu của dịch bệnh lây nhiễm,” Marc Lipsitch, đồng nghiệp của Ozonoff tại Harvard, cho biết. “Nó biểu hiện rất rõ ràng. Anh có thể tiến hành thử máu; bệnh chỉ có một chủng vi-rút, và tất cả mọi người đều xuất hiện triệu chứng. Một khi đã nhiễm bệnh, anh sẽ không mắc lại lần nữa.” Nếu có một bệnh dịch nào mà các mô hình SIR có thể xử lý, thì đó sẽ là bệnh sởi.

Nhưng từ thập niên 1980 đến đầu 1990, đã có một loạt các đợt bùng phát dịch sởi nguy hiểm và bất thường tại Chicago, khiến các nhà dịch tễ học gặp nhiều khó khăn trong dự báo. Các mô hình truyền thống cho rằng người dân Chicago đã được phòng ngừa đầy đủ, và dân số tại đây đã đạt đến mức “miễn dịch theo đàn” – một thuật ngữ sinh học có ý nghĩa như tường lửa, theo đó, dịch bệnh có rất ít cơ hội bùng phát và sẽ tiêu biến. Tuy nhiên, trong những năm 1980, đã có hàng nghìn người dân Chicago – hầu hết là trẻ nhỏ – mắc bệnh sởi; tình hình khi đó đáng sợ đến mức thành phố đã phải lệnh cho y tá đến từng nhà để tiêm thuốc.

Tiến sĩ Robert Daum, một bác sĩ nhi khoa và là chuyên gia về dịch bệnh truyền nhiễm công tác tại các bệnh viện thuộc Đại học Chicago, đã tiến hành nghiên cứu về các cơn bùng phát dịch sởi này. Ông vừa trở về từ Haiti, nơi ông đã đóng góp một phần vào nỗ lực cứu trợ trong cơn địa chấn năm 2010; tôi đã có dịp diện kiến ông cùng hai đồng nghiệp tại Chicago.

Chicago, nơi tôi từng sinh sống trong suốt 13 năm, là thành phố của các khu dân cư. Các khu dân cư này thường rất tách biệt, cùng với các ranh giới chủng tộc và kinh tế xã hội không hề hòa hợp. Daum phát hiện các khu này còn thể hiện sự khác biệt trong khuynh hướng của họ đối với việc tiêm chủng: những cư dân thuộc khu nội thành ở Chicago đa phần đều nghèo khổ, và hầu hết người da đen tại khu phía Nam đều rất ít khi đưa con cái của họ đi tiêm chủng MMR [bao gồm bệnh sởi (measles), bệnh quai bị (mumps) và bệnh sởi Đức (rubella)]. Sau đó, những đứa trẻ không được tiêm phòng sẽ cùng đến trường, cùng chơi đùa, cũng như ho và hắt hơi vào nhau. Chúng đang vi phạm một trong những giả thuyết của mô hình SIR, được gọi là sự pha trộn ngẫu nhiên. Theo đó, cứ hai cá nhân trong một mẫu dân số sẽ đều có khả năng tiếp xúc với người còn lại tương đương nhau. Và từ đó, họ sẽ lan truyền bệnh sởi.

Hiện tượng pha trộn không ngẫu nhiên cũng có thể là thủ phạm gây nên thất bại dự báo trong dịch cúm H1N1 vào năm 1976, khi các nhà khoa học gặp khó khăn trong việc ngoại suy nguy cơ từ các trường hợp họ đã chứng kiến tại Pháo đài Dix. Chủng cúm lợn này – nay được biết đến như chủng A/New Jersey/76 – trở nên đáng sợ một phần do nó đã lây lan rất nhanh trong căn cứ: 230 ca nhiễm bệnh đã được chẩn đoán chỉ trong hai đến ba tuần. Do đó, các nhà khoa học đã suy luận rằng tỷ lệ sản sinh (R0) nhất định phải rất cao – có lẽ phải ngang với đại dịch năm 1918, khi R0=3.

Tuy nhiên, một trung đội trong quân ngũ lại thường là môi trường dễ phát dịch. Các binh sĩ phải tiếp xúc với nhau trong môi trường tù túng, nơi họ có thể chia sẻ với nhau những vật phẩm thiết yếu như thức ăn và các bộ chăn màn, gần như không có cơ hội được ở riêng. Không những thế, họ còn phải liên tục trải qua những bài tập thể lực vất vả – khiến hệ miễn dịch của họ tạm thời suy yếu – và theo nguyên tắc xã hội trong quân ngũ, bạn vẫn phải báo cáo công việc dù đang mắc bệnh. Một căn bệnh truyền nhiễm sẽ có vô số cơ hội để lây lan. Quá trình này thường sẽ diễn ra rất nhanh.

Nghiên cứu tiếp sau đó về cơn bùng phát tại Pháo đài Dix đã tiết lộ rằng tốc độ lây nhiễm nhanh chóng của dịch bệnh là hệ quả từ các yếu tố hoàn cảnh, chứ không phải độc tính của nó. Pháo đài Dix không hề giống bất kỳ khu dân cư hoặc nơi làm việc nào trên khắp nước Mỹ. Trên thực tế, chủng A/New Jersey/76 hoàn toàn chẳng có gì đáng lo – chỉ số R0 của nó chỉ ở mức 1,2, không cao hơn của bệnh cúm mùa là bao. Bên ngoài căn cứ quân sự, hoặc tại các môi trường tương tự như một ký túc xá đại học hay nhà giam, dịch bệnh sẽ không lan truyền nhanh đến thế. Về cơ bản, nó sẽ không duy trì được quãng đời như tại Pháo đài Dix, do cạn kiệt chủ thể để lây nhiễm.

Thất bại trong dự báo đối với chủng A/New Jersey/76 – cũng như nghịch lý HIV/bệnh giang mai tại San Francisco, hay các đợt bùng phát dịch sởi tại Chicago – đã nói lên những hạn chế của các mô hình vốn dựa trên những giả định quá đơn giản. Hiển nhiên, tôi không muốn nói rằng bạn nên chọn những mô hình phức tạp thay vì đơn giản; bởi như chúng ta đã chứng khiến trong các chương trước, mô hình phức tạp cũng có thể kéo con người đi chệch hướng. Và do các mô hình này thường đưa ra những câu trả lời chính xác hơn (chứ không nhất thiết phải xác thực hơn), chúng có thể khiêu khích cảm giác tự mãn của nhà dự báo, và khiến anh ta cho rằng anh ta dự báo tốt hơn mình nghĩ.

Song, tuy tính đơn giản vẫn là phẩm chất tốt đối với một mô hình, nhưng một mô hình ít nhất phải đơn giản một cách tinh tế. Các mô hình như SIR tuy khá hữu dụng trong việc tìm hiểu về bệnh dịch, nhưng có thể không sắc bén để dự báo được tiến trình của nó.

SimFlu (Dịch cúm Mô phỏng)

Các dự báo thời tiết đã cung cấp một trong số ít những ví dụ cho thấy các mô hình phức tạp hơn có thể cải thiện đáng kể công tác dự báo như thế nào. Điều này có thể mất hàng thập kỷ, nhưng nhờ tạo ra một bản mô phỏng vật lý thiết yếu đối với bầu khí quyển, các nhà khí tượng học đã có thể dự báo thời tiết tốt hơn, thay vì đơn thuần áp dụng các phương pháp số liệu.

Ngày càng có nhiều nhóm nghiên cứu tìm cách áp dụng một phương pháp tương đồng trong lĩnh vực dự báo dịch bệnh, thông qua một kỹ thuật với tên gọi “dựng mẫu dựa trên tác nhân”. Tôi đã ghé thăm một số nhà nghiên cứu thuộc Đại học Pittsburgh, những thành viên tuyến đầu trong nhiệm vụ phát triển các kỹ thuật này. Nhóm Pittsburgh gọi mô hình của họ là FRED[59]. Tên gọi này cũng là hành động bày tỏ sự ngưỡng mộ đối với Fred Rogers, một người con của Pittsburgh, và cũng là người phụ trách loạt chương trình truyền hình nổi tiếng Mister Rogers’ Neighborhood.

Giống như Chicago, Pittsburgh là thành phố của các khu dân cư. Các nhà nghiên cứu tại Pittsburgh nghĩ đến các khu dân cư khi họ nghĩ về dịch bệnh, và do đó FRED cũng là một phần tất yếu của SimPittsburgh (Pittsburgh Mô phỏng) – một bản mô phỏng vô cùng chi tiết, trong đó, mỗi cư dân được mô tả như một “tác nhân” có gia đình, có quan hệ xã hội, có nơi cư trú cùng một tập hợp những đức tin và hành vi nhất quán với địa vị kinh tế xã hội của họ.

Tiến sĩ John Grefenstette, một thành viên thuộc nhóm các nhà khoa học Pittsburgh, đã dành phần lớn cuộc đời tại thành phố này, và vẫn còn lưu lại dấu ấn của nó trong thứ phương ngữ đặc trưng. Ông giải thích về cách FRED được thiết lập: “Chúng bao gồm các trường học, nơi làm việc và bệnh viện được sắp đặt vào đúng vị trí phân bố địa lý. Chúng cũng bao gồm một kết cấu phức tạp với chức năng bố trí học sinh vào các trường – nhưng không phải học sinh nào cũng được xếp vào những trường gần nhất; một số trường khá nhỏ, nhưng một số khác lại quá lớn. Và từ đó, anh có thể phân loại dân số theo phương thức tổng hợp trong một SimCity (Thành phố Mô phỏng).”

Tiến sĩ Grefenstette cùng đồng nghiệp của ông, Tiến sĩ Brown, đã cho tôi thấy kết quả từ một số bản mô phỏng của FRED, với các đợt sóng bệnh dịch nhiều màu sắc gợn lên từ mã vùng này đến mã vùng khác, suốt từ SimPittsburgh, sang SimWashington rồi đến Sim-Philadelphia. Song, FRED cũng là công việc cực kỳ nghiêm túc. Những mô hình này không được tạo nên theo lối tắt, tất cả mọi cư dân từ thành phố, địa hạt cho đến tiểu bang đều có thể được đại diện. Một số mô hình dựa trên tác nhân thậm chí còn tìm cách mô phỏng toàn bộ đất nước hoặc thế giới. Giống như các mô hình thời tiết, chúng cần phải thực hiện vô số phép tính, và do đó đòi hỏi phải có những siêu máy tính để vận hành.

Các mô hình này cũng cần rất nhiều dữ liệu. Đó là điều kiện để phản ánh đúng về số liệu thống kê dân số, vốn có thể ước tính khá chính xác thông qua phép điều tra dân số. Tuy nhiên, những mô hình này cũng cần tính đến hành vi của con người, vốn có rất ít khả năng dự báo. Chẳng hạn, chính xác có bao nhiêu khả năng để bà mẹ đơn thân Latina 26 tuổi được tiêm chủng? Bạn có thể tiến hành một khảo sát và trực tiếp hỏi cô ấy – do các mô hình dựa trên tác nhân phụ thuộc khá nhiều vào dữ liệu khảo sát. Thế nhưng, con người vẫn khét tiếng là hay dối trá (hoặc nhớ sai) các lựa chọn về sức khỏe; đơn cử, họ cam đoan rửa tay thường xuyên hoặc dùng bao cao su thường xuyên hơn thực tế.

Tiến sĩ Grefenstette cho biết: một nguyên lý lâu đời đã cho thấy nguyên nhân khiến con người sẵn lòng chấp nhận các biện pháp bất tiện nhưng lành mạnh như tiêm chủng là do họ nhận thức được nguy cơ nhiễm bệnh. Người dân tại SimPittsburgh sẽ tiêm phòng cúm nếu họ kết luận rằng rủi ro từ cúm lợn thực sự nghiêm trọng, và sẽ không tiêm phòng nếu không nhận định như thế. Song, quan điểm của họ sẽ thay đổi ra sao nếu hàng xóm, hoặc chính con cái họ cũng đi tiêm phòng? Nếu những câu chuyện về dịch cúm được đăng đầy rẫy trên báo chí địa phương thì sao? Do đó, các đặc tính tự hình thành và tự hủy trong công tác dự báo bệnh dịch vẫn ứng nghiệm rất tốt đối với các mô hình dựa trên tác nhân này. Do khá linh động và cho phép hành vi của tác nhân thay đổi theo thời gian, nên chúng sẽ có khả năng giải quyết những câu hỏi này cao hơn.

Hoặc chúng ta hãy trở lại với Tiến sĩ Daum cùng nhóm của ông tại Đại học Chicago, những người đang xây dựng một mô hình dựa trên tác nhân nhằm nghiên cứu sự lây lan của một loại bệnh dịch nguy hiểm mang tên MRSA, một dạng nhiễm cầu khuẩn kháng thuốc có thể khiến các vết trầy ban đầu do bị cắt, bị cạo hay bị thâm tím phát triển thành vết nhiễm trùng gây nguy hiểm đến tính mạng, và đôi khi không thể cứu chữa. MRSA là một bệnh dịch nguy hiểm với 3 đường lây nhiễm: nó có thể lây qua tiếp xúc thân mật như ôm ấp, hay qua các vết thương hở, hoặc qua trao đổi chất dịch cơ thể như mồ hôi hoặc máu. Đôi khi, nó cũng có thể lưu giữ trên các dạng bề mặt như mặt bàn bếp hay khăn tắm. Một môi trường phổ biến khác của MRSA là các phòng thay đồ, nơi vận động viên dùng chung dụng cụ với nhau. Các đợt bùng phát dịch MRSA đã từng được ghi nhận trong những đội bóng bầu dục từ cấp trung học đến giải quốc gia NFL. Nhưng cũng có nhiều người có thể mang vi khuẩn MRSA mà không bị nhiễm bệnh, hoặc không xuất hiện bất kỳ triệu chứng nào.

Trong nỗ lực nhằm dựng mẫu về MRSA, Daum cùng các đồng nghiệp buộc phải tự vấn bản thân những câu hỏi sau: Kiểu người nào sẽ dùng băng cá nhân nếu bị trầy xước? Cử chỉ ôm ấp trong các nền văn hóa khác nhau phổ biến như thế nào? Hay có bao nhiêu người trong khu dân cư đã từng ngồi tù, nơi nhiễm cầu khuẩn vô cùng phổ biến?

Trên đây là loạt câu hỏi mà một mô hình truyền thống không mảy may có hy vọng giải quyết, nhưng các mô hình dựa trên tác nhân ít nhất sẽ có cơ may đưa ra những dự báo chính xác hơn. Tuy nhiên, lượng biến số mà các nhóm nghiên cứu tại Pittsburgh cũng như Chicago phải xem xét sẽ vô cùng lớn và đa dạng – và đây chắc chắn là tình huống bạn phải tính đến khi cố gắng mô phỏng hành vi của mỗi cá nhân trong toàn bộ dân số. Họ thường sẽ phải vòng sang các lĩnh vực tâm lý học nhận thức, kinh tế học hành vi, dân tộc học hay thậm chí nhân chủng học: do các mô hình dựa trên tác nhân được áp dụng nhằm nghiên cứu về tình trạng lây nhiễm HIV trong nhiều cộng đồng, với mức độ phân hóa trải từ Papua New Guinea cho đến các quán bar đồng tính tại Amsterdam. Chúng còn đòi hỏi vốn kiến thức rộng lớn về phong tục địa phương và môi trường xung quanh.

Do đó, dựng mô hình dựa trên tác nhân là một sứ mệnh cực kỳ tham vọng và các nhóm nghiên cứu hoạt động trên lĩnh vực này thường sẽ là những đội hình ưu tú, bao gồm các cá nhân xuất sắc nhất và uyên bác nhất trên từng khía cạnh tương ứng. Nhưng với những bậc trí nhân này, nỗ lực của họ thường sẽ bị suy giảm nếu thiếu dữ liệu. “Thậm chí đối với dịch H1N1, chúng tôi cũng gặp khó khăn trong việc thu thập dữ liệu địa lý chi tiết về đối tượng, thời gian và địa điểm nhiễm bệnh,” Grefenstette than thở. “Và thu thập dữ liệu từ các cơn bùng phát đã qua còn khó khăn hơn gấp bội.”

Khi trao đổi với các nhóm nghiên cứu Pittsburgh và Chicago, đôi lúc họ khiến tôi nhớ lại những câu chuyện mình từng đọc về các khu mua sắm đẹp đẽ tại Trung Quốc, với những cách bài trí tráng lệ – những cột trụ kiểu La Mã, tàu lượn trong nhà, các con hào kiểu Venice – nhưng lại chẳng có mấy cửa hàng và khách mua sắm. Cả hai nhóm Chicago và Pittsburgh đều đi đến những kết luận hết sức hữu ích và khả thi – chẳng hạn, Tiến sĩ Grefenstette phát hiện ra rằng các quyết định đóng cửa trường học có thể gây phản tác dụng nếu bắt đầu quá sớm và diễn ra không đủ lâu, đồng thời nhóm tại Đại học Chicago (U. of C.) cũng phỏng đoán rằng số lượng lớn bất thường các ca nhiễm MRSA trong nội thành Chicago là hệ quả từ lượng người ra vào Nhà giam hạt Cook. Tuy nhiên, các mô hình đa phần phải chờ thêm ít nhất vài năm để các dữ liệu chưa tồn tại được bổ sung đầy đủ.

Không như các mô hình dự báo thời tiết có thể tinh chỉnh lại hàng ngày, mô hình dựa trên tác nhân rất khó kiểm chứng. Các bệnh dịch nghiêm trọng xảy ra khá thường xuyên. Và nếu các mô hình có dự báo đúng, thì chúng cũng trở thành nạn nhân của thành công từ chính bản thân do đặc tính tự hủy của một dự báo bệnh dịch thành công. Giả sử một mô hình đề xuất một biện pháp can thiệp cụ thể và có thể mang lại tác động khá hiệu quả – như đóng cửa các trường học – và biện pháp đó sau cùng đi đến thành công, thì tiến trình lây lan của bệnh dịch trên thế giới sẽ chậm lại. Tuy nhiên, khi lật lại dự báo, mô hình có thể bị cho là quá bi quan.

Do vậy, các nhóm tại Pittsburgh và Chicago đã tỏ ra do dự khi áp dụng các mô hình của họ nhằm đưa ra những dự báo cụ thể. Riêng các nhóm khác lại thiếu cẩn trọng trước cơn bùng phát dịch cúm lợn năm 2009, và một vài nhóm đã đưa ra các dự báo hết sức yếu kém, từ đó đánh giá thấp một cách nghiêm trọng về mức độ lây lan của dịch cúm.

Thời điểm đó, các nhóm nghiên cứu đa phần đều bị giới hạn trong việc “dựng mô hình theo những điều ta biết” (theo cách gọi của Chip Macal, đồng nghiệp của Tiến sĩ Dr. Daum). Theo đó, các mô hình dựa trên tác nhân có thể giúp chúng ta tiến hành những thí nghiệm góp phần nâng cao hiểu biết về dịch bệnh truyền nhiễm, nhưng chúng lại hiếm khi giúp chúng ta dự báo được một cơn bùng phát – ít nhất là đến lúc này.

Cách thức tiến hành khi dự báo quá khó khăn

Hai dịch cúm lớn đến kinh hoàng mới đây tại nước Mỹ đã chứng minh chúng không quá nghiêm trọng như lời cường điệu. Năm 1976, quả thực không có đợt bùng phát nào của dịch H1N1 bên ngoài Pháo đài Dix; và chương trình chủng ngừa trên quy mô lớn của Tổng thống Ford cũng rõ ràng là một phản ứng thái quá. Năm 2009, dịch cúm lợn đã lây nhiễm cho khá nhiều người, nhưng lại có rất ít ca tử vong. Trong cả hai trường hợp trên, dự báo của chính phủ về mức độ nghiêm trọng của cơn bùng phát đều nhầm lẫn với sai số rất lớn.

Tuy nhiên, không có gì đảm bảo cho lỗi sai này sẽ tiếp diễn theo chiều hướng đó khi dịch cúm tiếp theo xuất hiện. Chủng cúm gia cầm thích nghi với con người, H5N1, có thể giết chết hàng triệu sinh mạng. Chủng cúm này cũng lây lan dễ dàng như phiên bản H1N1 năm 2009, nhưng lại đạt tỷ lệ tử vong ngang với phiên bản năm 1918, và sẽ khiến 1,4 triệu người Mỹ tử vong. Ngoài ra, còn có những mối nguy tiềm tàng từ các loại vi-rút không phải bệnh cúm như SARS, hay thậm chí bệnh đậu mùa – từng bị quét sạch trên khắp thế giới từ năm 1977, nhưng vẫn có khả năng xuất hiện trở lại trong cộng đồng dưới hình thức vũ khí sinh học của quân khủng bố, cùng khả năng mang đến cái chết cho hàng triệu người. Các trận đại dịch nghiêm trọng nhất (theo đúng nghĩa đen) có thể diễn tiến rất nhanh. Năm 2009, H1N1 chỉ mất một tuần để biến từ một căn bệnh hoàn toàn vô hình trong mắt giới y học, sang một cơn đại họa có thể khiến hàng chục triệu người tử vong.

Các nhà dịch tễ học, tôi đã trò chuyện trong chương này – với phong thái dễ chịu, trái ngược hẳn với những người đồng cấp của họ trong các lĩnh vực khác – đều ý thức rõ về những hạn chế trong các mô hình của họ. “Thật ngu ngốc khi chỉ dự báo trên 3 điểm dữ liệu,” Marc Lipsitch cho biết, ý muốn đề cập đến các đại dịch cúm trong những năm 1918, 1957 và 1968. “Tất cả những gì anh có thể làm là dự kiến các kịch bản khác nhau.”

Nếu bạn không thể đưa ra một dự báo tốt, sẽ rất nguy hại nếu bạn ra vẻ như mình có khả năng làm điều đó. Tôi ngờ rằng các nhà dịch tễ học, cũng như nhiều nhân vật khác trong giới y khoa đều hiểu nguyên nhân là từ lòng trung thành đối với lời thề Hippocrat: Primum non nocere (Trước hết, đừng làm điều có hại.)

Đa số những công trình nghiên cứu công phu về việc sử dụng và lạm dụng các mô hình thống kê, cũng như vai trò thích đáng của dự báo đều xuất phát từ những cá nhân trong giới y học. Điều này không có nghĩa là các nhà kinh tế học hay địa chấn học không hề màng đến ranh giới của họ khi đưa ra dự báo. Nhưng vì bản chất của ngành y luôn gắn liền với sự sống và cái chết, nên các bác sĩ luôn phải tỏ ra thận trọng. Trong lĩnh vực của họ, những mô hình xuẩn ngốc sẽ gây chết người. Đó là tác động từ bổn phận thực thi một cách nghiêm túc.

Tuy nhiên, vẫn còn điều để nói về quan điểm “dựng mô hình theo những gì ta biết” của Chip Macal. Theo triết lý của cuốn sách này, dự báo nên đóng vai trò như một công cụ để đạt đến mục đích. Chẳng hạn, dự báo sẽ đóng vai trò trung tâm trong việc kiểm tra giả thiết, và do đó cũng là trọng tâm trong mọi môn khoa học.

Như chuyên gia thống kê George E. P. Box từng phát biểu: “Tất cả các mô hình đều sai, nhưng một số mô hình sẽ hữu dụng.” Ông muốn nói rằng mọi mô hình đều chỉ là phép đơn giản hóa thế giới, và chúng tất yếu phải làm được điều đó. Một nhà toán học khác cũng nhận định: “Mô hình chuẩn xác nhất của một con mèo chính là con mèo.” Tất cả những phép mô phỏng đều sẽ bỏ qua một số chi tiết nào đó. Còn chi tiết đó xác đáng ra sao sẽ phụ thuộc vào chính vấn đề chúng ta đang cố gắng giải quyết, cũng như độ chính xác của câu trả lời chúng ta đòi hỏi.

Tuy nhiên, các mô hình thống kê không phải là thứ công cụ duy nhất mà chúng ta sử dụng và đòi hỏi chúng ta phải đưa ra những con số áng chừng về vũ trụ. Đơn cử, ngôn ngữ cũng là một dạng mô hình, hay một phép áng chừng giúp chúng ta giao tiếp với nhau. Mọi ngôn ngữ đều bao hàm các từ ngữ không có nguồn gốc trực tiếp trong các ngôn ngữ khác, dù chúng đều cố gắng giải thích cùng một vũ trụ. Các phân ngành kỹ thuật cũng sở hữu thứ ngôn ngữ chuyên biệt. Cụ thể, đối với bạn và tôi, bìa của cuốn sách này có màu vàng. Nhưng đối với một chuyên viên thiết kế đồ họa, “vàng” là một cụm từ quá áng chừng – thay vào đó, nó phải là Pantone 107.

Song, như Box đã viết, một số mô hình lại khá hữu dụng. Riêng với tôi, dường như công việc mà các nhóm nghiên cứu tại Chicago hay Pittsburgh đang tiến hành với các mô hình dựa trên tác nhân của họ quả thực rất hữu ích. Tìm hiểu xem các nhóm sắc tộc khác nhau suy nghĩ thế nào về tiêm chủng, xem bệnh dịch lan truyền ra sao trong các khu dân cư khác nhau, và xem mọi người phản ứng với tin tức tường thuật về bệnh cúm như thế nào – tất cả đều là những vấn đề quan trọng họ cần phải giải quyết.

Một mô hình tốt vẫn có thể hữu dụng khi nó thất bại. “Chúng ta nên xem việc đưa ra mức dự báo bình quân sai lầm là chuyện đã rồi,” Ozonoff cho biết. “Do vậy, việc tìm hiểu xem chúng sai lầm ra sao cũng là lẽ thường tình, bên cạnh đó là quyết định xem ta cần phải làm gì, cũng như tìm cách giảm thiểu thiệt hại khi chúng đi chệch hướng.”

Yếu tố then chốt nằm ở chỗ: chúng ta phải nhớ mô hình chỉ là thứ công cụ giúp chúng ta hiểu hơn về bản chất phức tạp của vũ trụ, nhưng không thể thay thế cho chính vũ trụ. Điều này không chỉ quan trọng khi chúng ta đưa ra dự báo. Một số nhà khoa học thần kinh, như Tomasso Poggio của MIT, cho rằng toàn bộ quá trình xử lý thông tin trong não bộ của chúng ta đều thông qua một loạt những phép áng chừng.

Chính vì vậy, nếu chúng ta muốn đưa ra các dự báo chính xác hơn, thì việc trau dồi thêm vốn hiểu biết về bản thân chúng ta, cũng như cách chúng ta xuyên tạc và diễn giải những tín hiệu nhận được là nhiệm vụ hết sức hệ trọng. Nửa đầu của cuốn sách này chủ yếu cho thấy khi nào những phép áng chừng này trợ giúp chúng ta, cũng như khi nào chúng gây hại cho chúng ta. Trong phần còn lại, tôi sẽ thảo luận về phương pháp cải thiện chúng – từng chút, từng chút một.

§8. Càng lúc càng ít sai lầm[60]

Tay cá độ thể thao sống trong một ngôi nhà tráng lệ và hiện đại bậc nhất trên Đồi Hollywood thuộc Los Angeles – toàn bộ khối kiến trúc được phủ kính và kim loại, với một hồ bơi ở sân sau, trông hệt như một bức họa của David Hockney. Từ tháng 11 suốt đến tháng 4, mỗi đêm, Voulgaris đều dành thời gian theo dõi giải NBA (National Basketball Association – giải Bóng rổ Nhà nghề Mỹ – National Basketball Association) trên 5 màn hình tivi phẳng của Samsung (các gã trai ở đài DirecTV chưa từng thấy thứ gì giống như thế). Voulgaris thường trốn đến căn hộ riêng của anh tại Las Vegas khi cần một kỳ nghỉ ngắn, và xách ba-lô đến các khu đồng cỏ châu Phi khi muốn có một kỳ nghỉ dài hơi hơn. Trong một năm thất thu, Voulgaris cũng kiếm được tầm một triệu đô-la. Và vào năm trúng lớn, anh có thể kiếm được gấp ba đến bốn lần như thế.

Như vậy, Bob đang tận hưởng những thứ tô điểm cho cuộc sống hạng sang của mình. Tuy nhiên, anh không phải mẫu con bạc luôn thường trực điếu xì gà trên môi cùng một bộ cánh đúng kiểu. Anh cũng không phụ thuộc vào các mánh khóe của dân trong nghề, những tay trọng tài lươn lẹo hay các mánh xoay xở ngược xuôi để đặt cược. Thậm chí, anh còn không có bất kỳ “hệ thống” nào. Tuy có sử dụng các phép mô phỏng trên máy tính, nhưng anh không phụ thuộc hoàn toàn vào chúng.

Chính cách phân tích thông tin là bí quyết giúp anh thành công. Anh không chỉ săn đuổi các khuôn mẫu. Thay vì thế, Bob kết hợp vốn hiểu biết về thống kê của mình với hiểu biết về bóng rổ nhằm nhận diện những mối liên hệ có ý nghĩa trong dữ liệu.

Điều này đòi hỏi rất nhiều công sức – và đôi khi là cả sự liều lĩnh. Phải cần đến một canh bạc lớn và có tính toán mới có thể biến anh trở thành Bob như ngày hôm nay.

Voulgaris sinh trưởng tại Winnipeg, thuộc Manitoba, một thành phố cần cù nhưng lạnh giá tọa lạc cách biên giới Minnesota 90 dặm về phía bắc. Cha anh từng là một người rất giàu có – với gia sản trị giá 3 triệu đô-la trong những ngày hoàng kim – nhưng đã mất tất cả vì cờ bạc. Năm Voulgaris 12 tuổi, cha anh phá sản. Năm 16 tuổi, anh nhận ra rằng nếu muốn cuốn gói khỏi Winnipeg, anh phải trở thành một người có học vấn và đủ sức chu cấp cho chính mình. Nên khi theo học Đại học Manitoba, anh đã tìm kiếm một nguồn thu nhập có thể xuất hiện ở bất kỳ đâu. Vào các mùa hè, anh đi xa đến tận British Columbia ở miền bắc và làm việc như một thợ trèo cây – với khoản tiền công 7 xu cho mỗi cây. Trong suốt năm học, anh trở thành người mang vác hành lý tại sân bay, chuyển hành lý qua lại như con thoi cho các hành khách Winnipeg trên đường đến Toronto, Minneapolis hoặc xa hơn nữa.

Sau cùng, Voulgaris đã tích cóp đủ để mua lại một số cổ phần tại công ty khuân vác nơi anh làm việc, và chẳng mấy chốc đã sở hữu phần lớn công ty đó. Năm 1999, khi mới là sinh viên năm cuối, anh đã dành dụm được 80.000 đô-la.

Song, Voulgaris nghĩ 80.000 đô-la cũng chẳng nhiều nhặn gì – anh từng chứng kiến cha mình thắng và thua số tiền còn gấp nhiều lần như thế. Và những công việc tương lai cho một sinh viên chuyên ngành tâm lý tại Đại học Manitoba cũng chẳng mấy hứa hẹn. Trong lúc đang tìm cách giúp cuộc sống của mình phất lên, anh chợt bắt gặp một ván cược khiến anh không thể cưỡng lại.

Năm đó, đội Los Angeles Lakers vừa ký hợp đồng với Phil Jackson, một huấn luyện viên phá cách, người đã giành 6 chức vô địch cùng đội Chicago Bulls. Đội hình của Lakers gồm toàn những tài năng: Shaquille O’Neal, trung phong siêu sao của họ (với chiều cao 2m16) đang ở phong độ đỉnh cao, và Kobe Bryant, hậu vệ 21 tuổi vừa rời trường trung học được 4 năm, cũng đang dần trở thành một siêu sao. Hai mẫu cầu thủ tuyệt vời này từ lâu đã là công thức thành công tại NBA, đặc biệt khi kết hợp với một huấn luyện viên vĩ đại như Jackson, người có khả năng kiểm soát cái tôi quá lớn của họ.

Nhưng theo lẽ thường, nhiều người vẫn tỏ ra hoài nghi về Lakers. Họ chưa bao giờ tìm được sự nhịp nhàng trong năm trước đó – tức mùa giải 1998-1999 vốn bị rút ngắn vì nạn đình công – khi trải qua đến 3 đời huấn luyện viên và kết thúc giải đấu với tỷ lệ thắng-thua 31-19, đồng thời bị San Antonio Spurs loại khỏi vòng hai loạt đấu quyết định với 4 trận thua liên tiếp. Bryant và O’Neal lại còn có mối thù không đội trời chung, do O’Neal luôn tỏ ra ghen ghét Bryant vì cho rằng Bryant đang ngày càng che khuất hào quang của anh: doanh số áo đấu của Bryant tại các cửa hàng dụng cụ thể thao Los Angeles đã vượt O’Neal. Bảng đấu miền Tây (Western Conference) khi đó cũng khá mạnh, với các đội bóng gắn kết và nhiều kinh nghiệm như San Antonio và Portland. Mọi người thưởng rỉ tai nhau rằng Lakers vẫn còn quá non nớt để khắc chế họ.

Khi Lakers bị Portland đánh bại trong trận đấu thứ ba thuộc mùa giải chính thức, với O’Neal đánh mất phong độ và bị đuổi khỏi sân giữa chừng, mọi thứ dường như đã xác nhận cho nỗi lo sợ tồi tệ nhất của các chuyên gia và phát thanh viên. Ngay cả tờ Los Angeles Times địa phương cũng chỉ đánh giá Lakers là đội đứng thứ 7 trong NBA, và chỉ trích các tay dự đoán vì đã đưa ra tỷ lệ kèo quá lạc quan – 4 ăn 1 – cho khả năng giành danh hiệu của họ trước khi mùa giải bắt đầu.

Chỉ vài tuần trước khi mùa giải 1999-2000 khởi tranh, các nhà cái tại Vegas đã bắt đầu bị cuốn theo mối hoài nghi, và kéo rộng hơn tỷ lệ kèo cho Lakers thành 6,5 ăn 1, hứa hẹn một phần thưởng hậu hĩnh hơn nhiều cho những ai dám thách thức lý lẽ thông thường. Nhưng Voulgaris chưa bao giờ là một tín đồ của lý lẽ thông thường – thực chất, phần lớn phong cách sống của anh được hình thành là nhờ tận dụng những thiếu sót của thông lệ – và anh xem điều đó là hoàn toàn điên rồ. Cánh phóng viên và các nhà cái đang đặt cược quá nhiều vào một mẫu dữ liệu nhỏ, mà quên đi bức tranh lớn hơn cũng như bối cảnh bao trùm lên chúng.

Đội Lakers đúng ra không chơi tệ đến thế – Voulgaris nghĩ. Họ giành 5 chiến thắng trong 7 trận đầu dù bị xếp lịch thi đấu rất khó khăn; không những thế, họ còn vừa thay huấn luyện viên mới, và phải xoay xở với chấn thương của Bryant, người bị đau cổ tay từ cuối mùa giải trước và vẫn chưa thể nhập cuộc. Song, giới truyền thông chỉ mải tập trung vào mùa giải 1998-1999 chắp vá của họ, vốn bị gián đoạn bởi cuộc đình công và những lần thay đổi huấn luyện viên, đồng thời bỏ qua tỷ lệ thắng-thua 61-21 trong hoàn cảnh thông thường vào mùa giải 1997-1998. Voulgaris đã theo dõi rất nhiều trận đấu của Lakers: anh thích điều Jackson đang làm với câu lạc bộ. Do vậy, anh đã dốc hết 80.000 đô-la dành dụm cả đời – chỉ chừa ra một ít để mua thức ăn và đóng học phí – cho kèo Lakers đoạt chức vô địch. Nếu thắng, anh sẽ có nửa triệu đô-la. Nếu thua, anh sẽ phải quay lại sân bay làm tăng ca gấp đôi.

Ban đầu, bản năng của Voulgaris vẫn chứng tỏ anh đúng. Từ thời điểm đó trở đi, Lakers đã giành chiến thắng 62 trên 71 trận đấu còn lại, bao gồm ba chuỗi thắng liên tiếp với 19 trận, 16 trận và 11 trận. Họ kết thúc mùa giải với tỷ lệ thắng-thua 67-15, một trong những kỷ lục lớn nhất trong khuôn khổ mùa giải chính thức của NBA. Thế nhưng, vòng đấu quyết định lại là vấn đề khác. Trong giai đoạn này, Bảng đấu miền Tây luôn cam go đến tàn nhẫn; và tuy có lợi thế sân nhà xuyên suốt loạt đấu quyết định – phần thưởng dành cho đội đứng đầu trong mùa giải chính thức – nhưng giành 4 trận thắng liên tiếp vẫn là nhiệm vụ quá khó khăn với Lakers.

Los Angeles đã trải qua nỗi kinh khiếp khi đội nhà phải đối đầu với một Sacramento Kings ngoan cường trong vòng đầu tiên của loạt đấu trực tiếp, khiến loạt đấu phải bước sang trận thứ 5 quyết định. Sau đó, họ tiếp tục vượt qua Phoenix một cách nhẹ nhàng trong loạt bán kết ở Bảng miền Tây. Nhưng đến vòng tiếp theo, họ phải đối đầu với Portland Trail Blazers, đội bóng sở hữu đội hình trưởng thành và lão luyện, dưới sự dẫn dắt của Scottie Pippen, người chơi cặp trước đây của Michael Jordan và cũng là học trò cũ của Jackson. Portland sẽ là đối thủ đáng gờm với Lakers; tuy họ thua kém Lakers về tài năng, nhưng phong cách thi đấu cứng rắn và giàu thể lực của họ vẫn thường hất bay nhiều đội bóng một khi đã bắt đúng nhịp độ.

Lakers đã giành trận thắng đầu tiên trong loạt 7 trận cuối một cách khá dễ dàng; nhưng sau đó, tình thế đã đảo chiều. Họ chơi tệ một cách khó hiểu trong trận thứ 2 tại Los Angeles, để Portland ghi liên tiếp 20 điểm trong hiệp thứ ba, và đành nhận thất bại 106-77 – trận thua đậm nhất trong cả mùa.

Hai trận đấu tiếp theo diễn ra tại sân Rose Garden của Portland; nhưng đến trận thứ 3, Lakers đã đoàn kết lại sau khi bị dẫn đến 13 điểm trong hiệp thứ nhất, và cú quật bóng xa của Bryant vào những giây cuối cùng đã giữ lại cho đội nhà một chiến thắng cách biệt 2 điểm. Đến trận thứ 4, họ phải đối mặt với tình thế nguy ngập, và vượt qua khoảng cách 11 điểm nhờ sự tỏa sáng của O’Neal – cầu thủ vẫn khét tiếng là tay ném tồi – khi anh thành công trong cả 9 lần ném. Bị gác trước với tổng tỷ số 3-1, Trail Blazers đã bị dồn vào “cửa tử” – như Jackson từng nhận xét một cách thiếu thận trọng.

Nhưng đến trận thứ 5, tại sân Staples Center của Los Angeles, Lakers đã không thể ném bóng đúng hướng, và chỉ thành công 30 lần trong tổng số 79 lần ném rổ, qua đó đành chịu thua với tỷ số 96-88. Và khi quay lại Portland trong trận thứ 6, họ vẫn không thể bắt nhịp sớm và không tài nào tìm lại đúng nhịp độ, để rồi thúc thủ 103-93 trước Blazers. Loạt đấu đã trở lại thế cân bằng một cách bất ngờ, với trận thứ 7 quyết định diễn ra tại Los Angeles.

Một con bạc khôn ngoan phải biết cách bảo đảm cho ván cược của hắn. Chẳng hạn, Voulgaris đáng ra có thể đặt 200.000 đô-la vào cửa Portland, đội bị xếp kèo dưới với tỷ lệ 3 ăn 2. Như vậy, anh chắc chắn sẽ thu lời. Nếu Blazers thắng, anh sẽ kiếm được nhiều tiền hơn và đủ bù đắp lại cho 80.000 đô-la thua cược ban đầu, với tổng tiền lời 220.000 đô-la. Nếu Lakers thắng, ván cược ban đầu của anh vẫn bõ công – anh sẽ thua ván bảo đảm, nhưng vẫn thu lời 320.000 đô-la vào phút cuối[61]. Đó không phải là một chiến tích nửa triệu đô, nhưng vẫn đáng để thử.

Nhưng có một vấn đề nhỏ: Voulgaris không có 200.000 đô-la. Anh cũng không biết ai có số tiền đó – ít nhất trong số những người anh có thể tin tưởng. Anh chỉ là một tay khuân hành lý 23 tuổi sống dưới căn hầm của anh trai tại Winnipeg. Với anh, hoặc Los Angeles, hoặc vỡ nợ.

Khi trận đấu bắt đầu, tình thế không có lợi cho Voulgaris. Các cầu thủ Blazers theo sát O’Neal mỗi khi anh có cơ hội, do nhận ra hoặc họ phải kéo anh ra sát biên, nơi mỗi cú ném đều là thách thức, hoặc họ phải kéo anh vào những pha phạm lỗi và kích anh trả đũa. Đến cuối hiệp thứ hai, chiến lược này vẫn tỏ ra hiệu quả, khi O’Neal mắc 3 lỗi và vẫn chưa ghi được điểm nào. Sau đó, Portland đã vùng lên mạnh mẽ trong hiệp ba với 16 điểm dẫn trước, nhờ những cú kết thúc của tay ném 3 điểm Pippen trong tiếng la ó vang dội khắp sân Staples Center.

Chiến thắng dành cho Voulgaris dường như đã quá tầm với. Hiếm có đội bóng nào rơi vào tình cảnh như của Lakers – bị dẫn 16 điểm trong 2 phút cuối của hiệp ba – lại có thể lội ngược dòng và giành chiến thắng; lúc này, tỷ lệ kèo cho khả năng đó phải là 15 ăn 1. Ván cược của anh – chiếc vé để rời khỏi Winnipeg của anh – hầu như đã mất trắng.

Song, đến đầu hiệp thứ tư, mặt tối từ lối chơi rắn và trọng thể lực của Portland đã bị vạch trần. Các cầu thủ của họ thực ra rất mong manh và dễ bị quật ngã, do chỉ thăng hoa nhờ hưng phấn và adrenaline[62] trong máu. Lakers đang thi đấu trước khán giả nhà của họ, những chuyên gia sinh lý học luôn tiếp thêm cho vận động viên nguồn kích thích tố dồi dào mỗi khi họ cần đến chúng nhất. Không những thế, Lakers còn là một đội bóng trẻ, với nguồn năng lượng bền bỉ hơn.

Bỗng chốc, Portland không thể ném được cú nào, và trải qua hơn 6 phút không-ghi-điểm vào đầu hiệp thứ tư; đây cũng là lúc Lakers đẩy nhanh nhịp độ. L.A. dần rút ngắn khoảng cách chỉ còn một con số, rồi còn 5 điểm, rồi 3 điểm; sau đó, đến lượt Brian Shaw tung cú ném 3 điểm cân bằng tỷ số khi trận đấu chỉ còn 4 phút, và Bryant thực hiện thành công 2 cú ném phạt giúp họ vươn lên dẫn trước trong vài phút cuối cùng. Tất cả đã quá muộn cho Portland, khi Lakers ấn định trận đấu với một pha bắt bóng úp rổ sấm sét được dàn xếp giữa hai siêu sao của họ là Bryant và O’Neal.

Hai tuần sau đó, Lakers đánh bại Indiana Pacers với lối chơi hiệu quả để giành danh hiệu NBA đầu tiên kể từ thời “Phép màu” Johnson. Và anh chàng khuân vác Bob cũng hoàn thành được nửa chặng đường để trở thành triệu phú.

Những con bạc tài ba suy nghĩ như thế nào?

Thực ra, Voulgaris không hề biết được ván cược đặt vào Lakers sẽ thành công. Những con bạc thành công – cũng như tất cả các nhà dự báo trên mọi lĩnh vực – không hề nghĩ đến tương lai nếu họ thua cược, những học thuyết chuyên bắt bẻ, hay những giải pháp tuyệt đối chính xác. Trái lại, các con bạc thành công chỉ nghĩ về tương lai như những đốm xác suất lấp lánh, hết dâng lên rồi hạ xuống, hệt như các dấu kiểm trên thị trường chứng khoán mỗi khi thông tin mới hiện ra. Khi các ước đoán về xác suất của họ bắt đầu phân tán theo tỷ lệ kèo với mức chênh lệch vừa đủ, họ có thể sẽ đặt cược.

Chẳng hạn, vào thời điểm Voulgaris đặt cược, tỷ lệ kèo của Vegas dành cho khả năng Lakers giành danh hiệu NBA chỉ là 13%. Voulgaris không nghĩ rằng khả năng Lakers vô địch có thể đạt đến 100%, hay thậm chí 50% – nhưng anh tin nó phải cao hơn 13% một chút, như 25% chẳng hạn. Nếu tính toán của Voulgaris chính xác, về lý thuyết, anh sẽ thu lời 70.000 đô-la.

Hình 8-1: Voulgaris nhìn nhận ván cược của anh như thế nào?

Tuy nhiên, nếu tương lai chỉ tồn tại dưới một nền xám mang tính xác suất, thì hiện tại lại xuất hiện trên nền đen trắng. Số tiền lời 70.000 đô-la trên lý thuyết của Bob chính là bình quân của 25% khả năng thắng cược 520.000 đô-la cộng với 75% khả năng thua cược 80.000 đô-la. Về lâu dài, số lần thắng cược và thua cược sẽ bù trừ cho nhau: tương tự, đối với một nhà dự báo có tài, quá khứ và tương lai còn có nhiều nét tương đồng hơn cả thực tại, vì cả hai đều có thể biểu diễn dưới dạng xác suất theo thời gian. Thế nhưng, đây chỉ là ván cược một lần. Voulgaris cần phải nhắm đến một “phần thưởng” đủ lớn (có đến nửa tá lý do khiến anh nghĩ rằng các nhà cái đã đánh giá thấp Lakers) và đủ khôn ngoan để đặt cược.

Hình 8-2: Thế giới trong mắt một con bạc thành công

Giờ đây, Voulgaris đã tích cóp được một khoản kha khá cho bản thân, và anh có thể nhắm đến những khoản lời nhỏ hơn. Anh có để đặt cược 3 hoặc 4 ván vào một trận đấu tối điển hình của giải NBA. Các khoản cược này tuy lớn nếu so với chuẩn thông thường, nhưng vẫn chưa là gì so với tổng tài sản của anh. Vào buổi tối tôi ghé thăm anh, anh chẳng hề chớp mắt lấy một lần; trên một màn hình phẳng, đội Utah Jazz vừa bổ sung gã lòng khòng người Ukraina cao đến 2m20, Kyrylo Fesenko vào đội hình ra sân, một dấu hiệu rõ ràng cho thấy họ đã phó mặc trận đấu này; và Voulgaris sẽ mất toi 30.000 đô-la tiền cược vào họ.

Bí mật lớn nhất của Voulgaris chính là anh chẳng có bí mật lớn nào cả. Thay vào đó, anh có cả nghìn bí mật nhỏ, hay lượng thông tin được anh hợp thành một véc-tơ vào mỗi thời điểm. Đơn cử, anh có một chương trình giúp mô phỏng kết quả của mỗi trận đấu. Nhưng anh chỉ phụ thuộc vào nó nếu nó cho thấy anh có lợi thế rõ ràng, hoặc được bổ sung từ các thông tin khác. Anh theo dõi hầu như mọi trận đấu NBA – một số xem trực tiếp, một số qua băng – và phát triển nên các quan điểm riêng cho thấy đội nào đang được phóng đại về năng lực, còn đội nào không. Anh tự điều hành công việc mà về bản chất là dịch vụ tuyển trạch của riêng anh, thuê các trợ lý lập đồ thị về vị trí thi đấu của mỗi cầu thủ trong từng trận, và từ đó thu được thứ lợi thế to lớn mà nhiều đội bóng NBA không thể sở hữu. Anh theo dõi các dòng Twitter của hàng tá tuyển thủ NBA, xem xét kỹ lưỡng từng chuỗi 140 ký tự để tìm kiếm mối liên quan: cụ thể, một cầu thủ “tweet” về câu lạc bộ anh ta muốn đầu quân sau này có thể sẽ không để tâm vào trận đấu. Anh cũng lưu ý về những điều mà các huấn luyện viên phát biểu trong một cuộc họp báo, cũng như thứ ngôn ngữ họ sử dụng: chẳng hạn, nếu một huấn luyện viên nói rằng ông ấy muốn đội của mình “nghiên cứu cách tấn công” hay “chơi thứ bóng rổ căn bản”, thì rất có thể ông ấy đang muốn làm giảm nhịp độ trận đấu.

Với nhiều người, những điều Voulgaris đang quan sát có thể bị xem là vụn vặt. Và quả đúng như thế: những lợi thế to lớn và rõ ràng sẽ sớm được các con bạc khác phát hiện và phản ánh chúng trên bàn cược. Do đó, anh luôn phải đào sâu hơn họ một chút.

Chẳng hạn, vào cuối mùa giải 2002, Voulgaris lưu ý rằng các trận đấu có Cleveland Cavaliers tham gia thường cho kết quả “tài” khi cược trên tổng điểm số. (Có hai kiểu cược chính trong thể thao: một dựa trên điểm chấp và một dựa trên kết quả “tài-xỉu” hay “cao hơn-thấp hơn” – “over-under”; kiểu cược này còn gọi là cược trên tổng điểm – tức tổng điểm số cả hai đội ghi được so với kèo ra trước.) Sau khi quan sát kỹ một số trận đấu, anh nhanh chóng nhận ra nguyên do: Ricky Davis, hậu vệ dẫn bóng của Cavaliers, nổi tiếng là một cầu thủ ích kỷ, sẽ hết hạn hợp đồng vào cuối mùa bóng; do đó, anh ta đang làm mọi thứ có thể hòng cải thiện số liệu thống kê về bản thân và tự biến mình thành một món hàng có giá trên thị trường. Điều này đồng nghĩa anh phải chạy sau hàng công của Cavaliers với tốc độ di chuyển cực nhanh trong nỗ lực tạo ra càng nhiều cơ hội càng tốt, nhằm tích lũy thêm điểm số và các pha kiến tạo. Lối chơi này có hiệu quả hay không vốn không quan trọng: vì Cavaliers còn lâu mới được nếm trải không khí ganh đua của vòng đấu loại trực tiếp. Thông thường, các đối thủ của Cavaliers cũng quên đi sự ganh đua và vui lòng “trả lễ” cho đối phương; họ sẽ bị cuốn vào một thỏa thuận ngầm, cho phép cả hai bên chơi phòng ngự lỏng lẻo, và chứng kiến bóng lọt rổ liên tục ở cả hai đầu sân trong nỗ lực gia tăng điểm số của mỗi bên. Các trận đấu có Cavaliers tham gia đã tăng từ 192 điểm/trận lên 207 điểm/trận trong ba tuần cuối của mùa giải. Một ván đặt “tài” tuy không chắc chắn – không thể nói chắc điều gì – nhưng sẽ mang lại khả năng thu lời rất lớn.

Ngẫm lại, những khuôn mẫu như trên đôi khi có thể xuất hiện khá rõ: lẽ tất nhiên, các trận đấu của Cavaliers đạt hiệu suất ghi điểm cao hơn vì họ đã hết mục tiêu thi đấu, và chỉ muốn cải thiện thêm chỉ số tấn công. Tuy nhiên, các tay cá độ có thể không chú ý điều này, nếu chỉ đánh giá số liệu một cách nông cạn mà không xét đến bối cảnh hình thành nên chúng. Nếu một đội bóng chỉ ghi nhiều điểm trong hai trận liên tiếp, hay thậm chí 3 hoặc 4 trận, thì điều đó chẳng nói lên được gì. Trên thực tế, do một mùa giải NBA kéo dài rất lâu – gồm 30 đội, mỗi đội thi đấu 82 trận – nên các chuỗi thắng lợi như thế vẫn luôn xảy ra. Chỉ có kẻ ngờ nghệch mới đặt cược vào chúng: bởi chúng xảy ra là có lý do, chứ không đơn thuần là may rủi. Thực chất, do các nhà cái cũng thường nhận ra xu hướng này, và treo thưởng cao cho chúng khi đặt kèo, nên đôi lúc sẽ là khôn ngoan nếu đặt cược cho cửa ngược lại.

Vì vậy, Voulgaris không chỉ tìm kiếm các khuôn mẫu. Trong mọi môi trường phong phú dữ liệu, tìm kiếm khuôn mẫu luôn là việc dễ dàng; đó cũng là điều những con bạc tầm thường hay làm. Xác định được các khuôn mẫu đó đại diện cho tín hiệu hay độ nhiễu mới là nhiệm vụ then chốt.

Tuy không có bí quyết cụ thể nào giải thích được lý do Voulgaris đặt cược hay không đặt cược vào một trận đấu, nhưng các quyết định của anh vẫn bị chi phối bởi một quy trình đặc biệt tinh vi. Đó là phép suy luận Bayes.

Di sản chưa xác định của Bayes

Thomas Bayes là một giáo sĩ Cơ đốc người Anh. Có rất ít tư liệu về cuộc đời Bayes, dù tên ông đã được đặt cho một nhánh trong ngành khoa học thống kê, và cả cho một định lý nổi tiếng trong lĩnh vực này. Thậm chí chẳng ai biết rõ Bayes trông như thế nào; bức chân dung của ông, vốn được sử dụng phổ biến trong các đề mục bách khoa toàn thư, cũng có thể thuộc về một người khác.

Điều không phải bàn cãi là Bayes được sinh ra trong một gia đình giàu có, thuộc miền quê Hertfordshire vùng Đông nam nước Anh. Ông đã đến tận Scotland để theo học Đại học Edinburgh – vì ông theo dòng Phi quốc giáo chứ không phải Anh giáo – và bị cả trường Oxford lẫn Cambridge cấm cửa.

Tuy nhiên, dù không có nhiều xuất phẩm công bố đáng kể, Bayes vẫn được bầu làm Ủy viên Hiệp hội Hoàng gia, với vai trò nhà phê bình nội bộ hoặc điều phối viên cho các cuộc tranh luận của giới trí thức. Công trình vốn được giới học giả gán cho Bayes – dù được công bố dưới bút danh John Noon – là một tiểu luận nhan đề “Lòng nhân từ của Thiên Chúa”. Trong đó, Bayes đã phân tích một nghi vấn lâu đời thuộc khía cạnh thần học, rằng “thế nhân sẽ khốn khổ và xấu xa ra sao nếu Thiên Chúa thật sự nhân từ”. Về cơ bản, câu trả lời của Bayes cho rằng chúng ta không nên nhầm lẫn những khiếm khuyết của mình với khiếm khuyết về phía Thiên Chúa, đấng chí tôn đã tạo nên một vũ trụ mà chúng ta vẫn chưa hiểu hết. “Vậy nên, thật kỳ lạ… bởi ông ta chỉ nhìn vào phần thấp kém nhất trong khuôn khổ này, từ đó luận ra thất bại toàn diện của hạnh phúc.” Bayes đã viết như thế khi đáp trả một nhà thần học khác.

Thế nhưng, công trình nổi tiếng hơn rất nhiều của Bayes, “Luận về cách Giải quyết Vấn đề trong Học thuyết May rủi,” lại không được xuất bản mãi đến khi ông qua đời, và chỉ được Hiệp hội Hoàng gia chú ý đến vào năm 1763 nhờ công của người bạn của ông, Richard Price. Tiểu luận này đề cập đến phương thức hình thành các quan niệm xác suất về thế giới khi chúng ta bắt gặp những dữ liệu mới.

Khi hệ thống lại tiểu luận của Bayes, Price đã lấy ví dụ về con người đầu tiên xuất hiện trên thế giới (có lẽ là Adam, hoặc một kẻ đến từ “hang động” của Plato[63]), và lần đầu tiên được nhìn thấy mặt trời mọc. Ban đầu, anh ta vẫn chưa biết đây có phải là hiện tượng điển hình hay không, hay chỉ là một sự việc kỳ quái nào đó. Tuy nhiên, ngày qua ngày, anh ta vẫn sống như thế, và vẫn nhìn thấy mặt trời mọc. Thế là, anh ngày càng tự tin rằng đây là nét đặc trưng vĩnh cửu của tự nhiên. Dần dần, thông qua hình thức suy luận thuần về số liệu này, xác suất anh ta nhận định rằng “ngày mai mặt trời lại mọc” sẽ dần tiệm cận đến 100% (dù không bao giờ đạt chính xác con số này).

Bayes và Price không lập luận rằng thế giới về bản chất đã mang tính xác suất hay dễ thay đổi. Thậm chí, Bayes còn là tín đồ của sự toàn thiện toàn mỹ, và chủ trương ủng hộ thành tựu của Isaac Newton, vốn cho rằng tự nhiên luôn tuân theo những quy luật đều đặn và có thể dự đoán được. Do vậy, đây hẳn phải là một tuyên bố về cách thức chúng ta học hỏi từ vũ trụ: rằng chúng ta chỉ hiểu được vũ trụ thông qua phép áng chừng, và ngày càng tiến gần hơn đến sự thật khi thu được thêm nhiều bằng chứng.

Điều này trái với quan điểm hoài nghi của triết gia người Scotland, David Hume; ông lập luận rằng: vì chúng ta không thể biết chắc mặt trời có mọc trở lại hay không, nên việc dự báo rằng “mặt trời sẽ mọc” vốn dĩ cũng không hợp lý hơn dự báo ngược lại là bao. Trong khi đó, quan điểm của Bayes lại xem sự hợp lý là một vấn đề thuộc về xác suất. Về cơ bản, Bayes và Price như muốn nhắn gửi đến Hume rằng: đừng vội đổ lỗi cho tự nhiên, vì anh quá gàn dở để hiểu được nó; nếu thoát ra khỏi lớp vỏ hoài nghi của mình và đưa ra một số dự đoán về cách vận động của tự nhiên, có lẽ anh đã tiến gần hơn đến sự thật đôi chút.

Xác suất và tiến bộ

Chúng ta có thể thấy tuyên bố trên giống với tuyên bố của Bayes trong cuốn Divine Benevolence (tạm dịch: Lòng nhân từ của Thiên Chúa) như thế nào; trong đó, ông lập luận rằng chúng ta không nên lẫn lộn sự kém cỏi của bản thân với sai lầm của Thượng đế. Thừa nhận khiếm khuyết của chính mình là bước cần thiết trên con đường chuộc lỗi.

Tuy nhiên, triết lý của Bayes thực chất không hề liên quan đến tôn giáo. Thay vì thế, biểu thức toán học phổ biến nhất hiện nay được công nhận là định lý Bayes lại được phát triển nhờ công của Pierre-Simon Laplace, nhà toán học kiêm thiên văn học người Pháp, và rất có thể còn là một người vô thần.

Như bạn vẫn còn nhớ trong chương 4, Laplace là người đại diện cho thuyết tiền định trong khoa học. Ông lập luận rằng chúng ta có thể dự đoán được vũ trụ một cách hoàn hảo – lẽ tất nhiên, chúng ta có thể nắm được vị trí của mỗi thành tố bên trong nó và nhanh chóng tính toán được chuyển động của chúng. Vậy, vì sao Laplace lại góp phần trong một học thuyết dựa trên xác suất?

Nguyên nhân chính là sự tách biệt giữa tính hoàn hảo của tự nhiên với những khiếm khuyết của con người trong việc đo đạc và thấu hiểu nó. Laplace đã rất nản lòng khi các quan sát thiên văn của ông chỉ ra những điểm bất thường trong quỹ đạo của Mộc tinh và Thổ tinh – có vẻ như chúng đang dự báo rằng Mộc tinh sẽ đâm thẳng vào Mặt trời, còn Thổ tinh sẽ chệch khỏi quỹ đạo và trôi ra ngoài không gian. Tất nhiên, những dự báo trên đều hết sức sai lầm, và Laplace đã cống hiến phần lớn cuộc đời mình hòng phát triển nên những phép đo đạc chính xác hơn rất nhiều để tính toán quỹ đạo của các hành tinh này. Những cải tiến Laplace đưa ra đều dựa trên các suy luận mang tính xác suất, thay vì các phép đo đạc chính xác – do vào thời điểm đó, những công cụ như kính viễn vọng vẫn còn khá thô sơ. Laplace cũng bắt đầu xem xác suất như một bước ngoặt giữa sự vô tri và hữu tri. Với ông, vốn hiểu biết sâu sắc hơn về xác suất hiển nhiên là yêu cầu thiết yếu để đạt đến tiến bộ trong khoa học.

Từ đó, đến thế kỷ XVIII, Bayes và Laplace đã nhận ra mối liên kết mật thiết giữa xác suất, dự báo và tiến bộ khoa học – đây cũng là thời điểm xã hội loài người bắt đầu đón nhận làn sóng bùng nổ thông tin, vốn là hệ quả từ sự kiện phát minh ra máy in từ vài thế kỷ trước, và cuối cùng đã có thể chuyển hóa chúng thành đà tiến bộ vững chắc trong khoa học, công nghệ và kinh tế. Mối liên kết này cũng đóng vai trò then chốt – hệt như khi bạn dự báo quỹ đạo của các hành tinh hay đội thắng cuộc trong các trận đấu của Lakers. Như chúng ta sẽ thấy, sau này, giới khoa học có lẽ đã sai lầm khi để một hệ thuyết thống kê khác xuất hiện – vốn xem nhẹ vai trò của dự báo và cố gắng định nghĩa lại sự bất định như hệ quả từ những sai sót trong phép đo lường, chứ không phải từ những khiếm khuyết trong phán đoán của chúng ta – và trở thành hệ thuyết thống trị trong thế kỷ XX.

Vấn đề toán học đơn giản trong định lý Bayes

Trong khi nền tảng triết lý của định lý Bayes dường như phong phú một cách đáng kinh ngạc, thì yếu tố toán học hàm chứa trong nó lại đơn giản đến sững sờ. Trong hình thức thể hiện cơ bản nhất, nó chỉ là một biểu thức số học gồm ba biến số cho trước và một biến số chưa biết. Thế nhưng, công thức đơn giản này có thể mang đến những thông tin dự báo sâu sắc.

Định lý Bayes đề cập đến tính xác suất có điều kiện. Đồng nghĩa nó sẽ cho biết xác suất “đúng” của một học thuyết hay giả thiết khi có sự kiện nào đó xảy ra.

Hãy hình dung bạn đang sống chung với bạn tình, vừa trở về từ một chuyến công tác và phát hiện một chiếc quần lót lạ trong ngăn kéo tủ quần áo. Bạn sẽ tự hỏi rằng: khả năng bạn tình của bạn đang lừa dối bạn là bao nhiêu? Ở đây, điều kiện là việc bạn tìm thấy chiếc quần lót, còn giả thiết bạn muốn đánh giá là khả năng bạn đang bị lừa dối. Dù bạn có tin hay không, thì định lý Bayes vẫn có thể giúp bạn giải đáp nghi vấn này – với điều kiện bạn nắm rõ (hoặc muốn ước tính) 3 đại lượng sau:

Đầu tiên, bạn cần phải ước tính khả năng chiếc quần lót xuất hiện trong trường hợp giả thiết trên là đúng – tức, bạn đang bị lừa dối. Trong sự việc này, hãy giả sử bạn là một phụ nữ, còn bạn tình của bạn là đàn ông, và chiếc quần lót được đề cập trong câu hỏi là quần lót nữ. Nếu anh ta lừa dối bạn, bạn chắc chắn sẽ dễ dàng hình dung được vì sao nó có mặt ở đó. Và một lần nữa, thậm chí nếu anh ta đang lừa dối bạn (đặc biệt nếu đó là sự thật), bạn sẽ cho rằng anh ta nên cẩn thận hơn. Vậy, cứ cho rằng nếu anh ta thật sự lừa dối, thì xác suất chiếc quần lót xuất hiện sẽ là 50%.

Thứ hai, bạn phải ước tính khả năng chiếc quần lót xuất hiện trong trường hợp giả thiết trên sai. Nếu anh ta không lừa dối, thì liệu có lời giải thích vô tội nào cho việc nó xuất hiện ở đó hay không? Chắn chắn phải có, dù không phải lời giải thích nào cũng thỏa đáng (chúng có thể là của anh ta lắm chứ). Có thể nó bị lẫn vào hành lý của anh ta. Có thể một cô bạn nữ nào đó của anh ta – một người bạn tin tưởng – đã ở lại nhà bạn một đêm. Hay chiếc quần lót là món quà anh ta dành tặng bạn, nhưng lại quên gói vào. Không giả thuyết nào trên đây về cơ bản có thể đứng vững, dù một số có vẻ thiên về kiểu bào chữa con-chó-đã-ăn-mất-bài-tập-của-em. Kết lại, bạn sẽ xác định khả năng này là 5%.

Thứ ba, và quan trọng nhất, định lý Bayes cần một xác suất tiên nghiệm (hay đơn giản là tiên nghiệm). Cụ thể, xác suất bạn định ra cho khả năng anh ta lừa dối bạn trước khi bạn phát hiện thấy chiếc quần lót là bao nhiêu? Tất nhiên, bạn sẽ khó lòng nhìn nhận một cách khách quan, vì dù sao tang chứng cũng đã rõ ràng. (Tốt nhất, bạn nên xác định tiên nghiệm này trước khi tiến hành xem xét tang chứng.) Song, bạn cũng có thể ước tính các xác suất dạng này dựa trên thực nghiệm. Chẳng hạn, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng: hàng năm, có khoảng 4% cặp đôi mới cưới lừa dối bạn đời của họ; vậy nên chúng ta có thể lấy đây làm tiên nghiệm.

Sau khi ước tính xong các giá trị trên, bạn có thể áp dụng định lý Bayes để định ra xác suất hậu nghiệm. Đây chính là con số chúng ta quan tâm: khả năng chúng ta bị lừa dối trong trường hợp tìm thấy chiếc quần lót là bao nhiêu? Phép tính (và cũng là biểu thức số học duy nhất giúp tìm ra con số này) được mô tả như hình 8-3.

Hình 8-3: Định lý Bayes – Ví dụ về chiếc quần lót

Hóa ra, xác suất này vẫn khá thấp, chỉ 29%. Điều này dường như rất bất thường – lẽ nào tang chứng này vẫn chưa đủ sức buộc tội? Tuy nhiên, đó chủ yếu là hệ quả từ việc bạn đã ấn định xác suất ban đầu quá thấp cho khả năng anh ta lừa dối. Tuy một người đàn ông vô tội sẽ có ít lời bào chữa hợp lý cho việc chiếc quần lót xuất hiện hơn một kẻ bắt cá hai tay, nhưng ngay từ ban đầu, bạn đã nhìn nhận anh ta vô tội. Do vậy, nhận định này đã ảnh hưởng rất lớn đến phương trình.

Do tiền đề của chúng ta có sức ảnh hưởng lớn, nên chúng có thể bất ngờ bật lại các bằng chứng mới. Một ví dụ điển hình chính là sự xuất hiện của bệnh ung thư vú ở phụ nữ trong độ tuổi 40. May mắn thay, khả năng một phụ nữ mắc bệnh ung thư vú khi bước vào tuổi 40 là khá thấp – chỉ khoảng 1,4%. Nhưng còn khả năng ảnh chụp X-quang của họ cho kết quả dương tính thì sao?

Các nghiên cứu cho thấy rằng nếu một phụ nữ không bị ung thư vú, sẽ chỉ có khoảng 10% khả năng ảnh chụp X-quang của cô ấy cho kết quả sai – tức dương tính. Mặt khác, nếu cô ấy bị ung thư vú, khả năng ảnh chụp phát hiện thấy bệnh là 75%. Quả thực, một bức ảnh X-quang cho kết quả dương tính là tin cực xấu về mặt thống kê. Nhưng nếu áp dụng định lý Bayes cho các con số trên, bạn sẽ đi đến một kết luận khác: khả năng một phụ nữ ở độ tuổi 40 mắc bệnh ung thư vú trong trường hợp cô ta nhận được được ảnh chụp dương tính chỉ là 10%. Những kết quả dương tính sai này chi phối toàn bộ phương trình, bởi có rất ít phụ nữ trẻ mắc bệnh ung thư vú trên thực tế. Vì lý do trên, nhiều bác sĩ cũng khuyên nữ giới không nên bắt đầu chụp ảnh X-quang ngực trước khi bước sang tuổi 50; vì lúc này, xác suất mắc ung thư vú ban đầu của họ sẽ cao hơn.

Lẽ tất nhiên, những vấn đề như trên sẽ trở thành thách thức. Một nghiên cứu mới đây nhằm mục tiêu điều tra khả năng đọc số liệu thống kê của người Mỹ đã lấy trường hợp ung thư vú này làm ví dụ – và cho thấy chỉ 3% trong số họ ước tính đúng xác suất nói trên. Đôi khi, nếu đừng quá hấp tấp và nhìn nhận vấn đề theo hướng trực quan hơn (như trong hình 8-4), chúng ta có thể đối chiếu kết quả thực tế với những con số ước chừng thiếu chính xác. Nhờ mường tượng như thế, chúng ta sẽ nhận thấy bức tranh lớn dễ dàng hơn – do ung thư vú rất hiếm gặp ở phụ nữ trẻ, nên ảnh chụp dương tính không phải bao giờ cũng xác thực.

Hình 8-4: Định lý Bayes – Ví dụ về ảnh chụp X-quang khối u ngực

Tuy nhiên, chúng ta lại thường tập trung vào nguồn thông tin mới nhất và gần như vừa mới xuất hiện, do đó quên đi bức tranh toàn cảnh. Những con bạc khôn ngoan như Bob Voulgaris đã học được cách lợi dụng lỗ hổng từ lối tư duy này. Anh thu lời từ các ván cược cho đội Lakers một phần cũng vì nhà cái thường tập trung quá nhiều vào vài trận đấu đầu tiên của Lakers, và tăng tỷ lệ kèo từ 4 ăn 1 lên 6½ ăn 1, mặc dù bạn không thể trông đợi gì hơn ở một đội bóng xuất sắc khi các cầu thủ ngôi sao của họ gặp chấn thương. Định lý của Bayes đòi hỏi chúng ta phải suy nghĩ về những vấn đề trên thật thông suốt và cẩn trọng. Đó có thể là công cụ rất hữu ích để phát hiện khi nào các ước đoán liều lĩnh của chúng ta trở nên quá thô thiển.

Song, điều này không có nghĩa rằng những tiên nghiệm của chúng ta bao giờ cũng lấn át các bằng chứng mới, hay định lý Bayes vốn dĩ luôn cho ra những kết quả khác thường. Đôi lúc, những bằng chứng mới quá mạnh mẽ đến mức chúng áp đảo mọi thứ khác, và chúng ta có thể ấn định một xác suất từ “phủ định” sang “khẳng định” hầu như ngay tức khắc.

Hãy xem xét ví dụ đau thương sau: vụ tấn công ngày 11 tháng 9. Đa số chúng ta đều đinh ninh rằng hầu như không có khả năng quân khủng bố đâm máy bay vào các tòa nhà tại Manhattan vào sáng sớm. Nhưng chúng ta lại thừa nhận tấn công khủng bố là nguy cơ rõ ràng ngay khi chiếc máy bay đầu tiên đâm vào Trung tâm Thương mại Thế giới, và không còn nghi ngờ gì việc chúng ta đang bị tấn công khi tòa nhà thứ hai chịu chung số phận. Định lý Bayes có thể tái hiện lại kết quả này.

Chẳng hạn, cứ cho rằng trước khi máy bay đâm, ước đoán của chúng ta về khả năng xảy ra tấn công khủng bố trên các tòa nhà cao tại Manhattan chỉ là 0,005%. Tuy nhiên, chúng ta cũng đã ấn định một xác suất rất thấp cho trường hợp máy bay đâm vào Trung tâm Thương mại Thế giới do tai nạn. Trên thực tế, con số này có thể ước tính dựa trên thực nghiệm: trong vòng 25.000 ngày trước vụ việc ngày 11 tháng 9, chỉ có 2 tai nạn hàng không tương tự xảy ra tại Manhattan: một liên quan đến Tòa nhà Empire State vào năm 1945, và một tại Phố Wall vào năm 1946. Như vậy, xác suất tai nạn xảy ra trong một ngày bất kỳ là 0,008%. Nếu bạn áp dụng định lý Bayes để xử lý các thông số này (xem hình 8-5A), thì xác suất chúng ta ấn định cho một vụ tấn công khủng bố sẽ tăng từ 0,005% lên 38% ngay thời điểm chiếc máy bay đầu tiên gặp nạn.

Hình 8-5A: Định lý Bayes – Ví dụ về tấn công khủng bố

Tuy nhiên, yếu tố then chốt đằng sau định lý Bayes chính là: chúng ta không chỉ cập nhật các ước tính về xác suất duy nhất một lần. Thay vì thế, chúng ta sẽ tiến hành liên tục mỗi khi bằng chứng mới xuất hiện trước mắt. Do vậy, xác suất hậu nghiệm đối với khả năng tấn công khủng bố sau khi chiếc máy bay đầu tiên gặp nạn, 38%, sẽ trở thành xác suất tiên nghiệm trước khi chiếc máy bay thứ hai đâm vào các tòa nhà. Và nếu bạn lặp lại phép tính trên, nhằm phản ánh việc chiếc máy bay thứ hai đâm vào Trung tâm Thương mại Thế giới, thì khả năng chúng ta bị tấn công sẽ là 99,99%. Nếu một vụ tai nạn xảy ra vào một ngày nắng đẹp tại New York đã là điều hiếm hoi, thì một vụ tai nạn thứ hai lại càng bất khả thi – với tất cả sự khủng khiếp mà chúng ta có thể mường tượng.

Hình 8-5B: Định lý Bayes – Ví dụ về tấn công khủng bố

Tôi đã cố ý lựa chọn một số ví dụ đầy kích thích – như tấn công khủng bố, ung thư hay bị lừa dối – vì muốn diễn tả quy mô của những vấn đề mà cách lập luận từ Bayes có thể áp dụng. Định lý Bayes không phải là một công thức diệu kỳ – trong biểu thức đơn giản chúng ta đã sử dụng, nó không khác gì hơn những phép cộng, trừ, nhân, chia thông thường. Chúng ta phải cung cấp cho nó những thông tin cần thiết, cụ thể như các ước đoán về xác suất tiên nghiệm, để thu được kết quả hữu ích.

Dù vậy, định lý Bayes lại đòi hỏi chúng ta phải tư duy về thế giới theo hướng xác suất, dù có những vấn đề chúng ta không muốn nhìn nhận như chuyện may rủi. Điều này không đồng nghĩa chúng ta phải quan niệm rằng thế giới vốn dĩ đã bất định một cách siêu hình – Laplace cho rằng mọi sự vật, từ quỹ đạo của các hành tinh cho đến chuyển động của những phân tử nhỏ nhất, đều tuân theo các định luật Newton, ấy vậy mà ông vẫn tiếp nối sứ mệnh phát triển định lý Bayes. Thay vì thế, định lý Bayes chỉ đối phó với sự bất ổn về nhận thức – hay những hạn chế trong vốn hiểu biết của chúng ta.

Rắc rối từ các kết quả dương tính sai lầm

Khi chúng ta không thể tư duy theo triết lý của Bayes, các kết quả dương tính sai lầm sẽ không chỉ là vấn đề của ảnh chụp X-quang, mà còn ảnh hưởng đến giới khoa học nói chung. Trong phần giới thiệu cuốn sách này, tôi đã nhắc đến công trình của nhà nghiên cứu y khoa, John P. A. Ioannidis. Năm 2005, Ioannidis đã công bố một luận án gây ảnh hưởng lớn có nhan đề: “Vì sao hầu hết các kết quả nghiên cứu đã công bố đều sai”. Trong đó, ông đã trích dẫn hàng loạt luận cứ thống kê và lý thuyết nhằm tuyên bố rằng (như tiêu đề bài luận đã khẳng định rõ): Đa phần những giả thiết tưởng như đúng đắn xuất hiện trên các tạp chí y họ, và hầu hết những chuyên ngành học thuật hay khoa học khác, trên thực tế, đều sai lầm.

Như đã đề cập, giả thiết của Ioannidis có vẻ như một trong những tuyên bố đúng đắn; Trung tâm Thí nghiệm Bayer đã nhận ra họ không thể tái hiện lại 2/3 số kết quả dương tính được công bố trên các tạp chí, khi thử tự tiến hành thí nghiệm. Một phương pháp khác nhằm kiểm chứng tính xác thực của kết quả nghiên cứu chính là quan sát xem chúng có đưa ra những dự báo chính xác trong thực tế hay không – và như chúng ta đã chứng kiến xuyên suốt cuốn sách này, câu trả lời thường là không. Tỷ lệ dự báo thất bại trong toàn bộ các lĩnh vực, từ địa chấn học cho đến khoa học chính trị, hóa ra đều cao đến không ngờ.

“Trong 20 năm trở lại đây, với bước tăng trưởng nhảy vọt về trữ lượng thông tin, các nghiên cứu về cấu trúc gen và nhiều loại hình công nghệ khác, chúng ta có thể đo lường hàng triệu biến số mà nhiều người có lẽ sẽ quan tâm,” Ioannidis cho biết. “Điều đáng kỳ vọng chính là chúng ta có thể sử dụng những thông tin đó nhằm dự báo cho bản thân. Tôi không nói rằng chúng ta chưa đạt được tiến bộ nào. Thật đáng xấu hổ khi nói thế, nếu tính đến hàng triệu luận án đã công bố. Nhưng hiển nhiên, điều đó không đồng nghĩa với hàng triệu khám phá. Thực chất, chúng hầu hết đều không góp phần làm giàu thêm nguồn tri thức.”

Đó cũng là lý do các dự báo của chúng ta thiên về thất bại nhiều hơn trong kỷ nguyên Dữ liệu Lớn. Khi trữ lượng thông tin hiện hữu tăng trưởng theo cấp số nhân, số lượng các giả thiết cần xem xét cũng sẽ gia tăng tương ứng. Chẳng hạn, chính phủ Hoa Kỳ hiện đang công bố dữ liệu về khoảng 45.000 số liệu kinh tế. Nếu muốn kiểm tra mối liên hệ giữa mỗi tổ hợp hai số liệu trong trữ lượng trên – như liệu có mối liên hệ nhân quả nào giữa lãi suất cơ bản với tỷ lệ thất nghiệp ở Alabama hay không? – bạn sẽ phải kiểm chứng khoảng 1 tỷ giả thiết trên thực tế.[64]

Nhưng số lượng các mối liên hệ có ý nghĩa trong tập dữ liệu – đại diện cho mối quan hệ nhân quả thay vì tương quan, và kiểm chứng được phương thức vận động thực tế của vạn vật – lại thuộc về các phương trình bậc thấp hơn. Thông thường, chúng sẽ không gia tăng quá nhanh như tốc độ tăng trưởng của thông tin; chân lý trên thế giới đến nay vẫn giữ nguyên số lượng, như từ thời trước khi Internet và máy in xuất hiện. Đa phần dữ liệu đều nhiễu loạn và vũ trụ đa phần cũng được lấp đầy bằng những khoảng không gian trống rỗng.

Trong khi đó, như chúng ta đã biết từ định lý Bayes, khi một yếu tố nào đó trong mẫu kiểm chứng có phạm vi tác động cơ sở khá thấp (như bệnh ung thư vú ở phụ nữ trẻ, hay chân lý trong một biển dữ liệu), các thông số “dương tính” sai lầm có thể chi phối kết quả nếu chúng ta không cẩn trọng. Điều này được minh họa một cách sinh động trong hình 8-6. Theo đó, 80% các giả thiết khoa học đúng đắn đã được nhìn nhận chính xác, và khoảng 90% các giả thiết sai lầm cũng bị phản bác chính xác. Tuy nhiên, do kết quả “đúng” xuất hiện khá hiếm hoi, nên khoảng 2/3 kết quả được cho là “đúng” thực chất đều sai lầm.

Thật không may, như Ioannidis đã phát hiện, thực trạng của các nghiên cứu công bố trong hầu hết mọi lĩnh vực lại được tiến hành kiểm chứng số liệu giống với bối cảnh bạn chứng kiến trong hình 8-6.[65] Vì sao tỷ lệ mắc lỗi lại cao đến thế? Cuốn sách này sẽ giúp bạn giải đáp câu hỏi trên ở một chừng mực nào đó. Có rất nhiều lý do – một số liên quan đến thiên kiến từ tâm lý, một số nảy sinh từ sai sót trong phương pháp, số khác lại đến từ động cơ bất chính. Tuy nhiên, càng đào sâu vào gốc rễ của vấn đề, chúng ta sẽ nhận ra các nhà nghiên cứu nói trên đã áp dụng lối tư duy thống kê còn nhiều kẽ hở.

Hình 8-6: Ảnh minh họa tượng trưng cho các trường hợp dương tính sai

Khi số liệu quay lưng với Bayes

Có lẽ đối thủ tài trí nhất sánh ngang với Thomas Bayes chính là Ronald Aylmer (R. A.) Fisher, chuyên gia thống kê kiêm nhà sinh học người Anh – dù ông sinh tận năm 1890, tức 120 năm sau khi Bayes qua đời. Fisher là nhân vật nhiều màu sắc hơn hẳn Bayes, với dáng vẻ hệt như một trí thức Anh truyền thống (theo kiểu Christopher Hitchens). Ông khá điển trai, nhưng lại rất lôi thôi, luôn ngậm tẩu hoặc thuốc lá, và liên tục vướng vào các cuộc ẩu đả với những kẻ thù tưởng tượng lẫn trong đời thực. Tuy chỉ là một giảng viên tầm thường, nhưng ông lại là một cây bút sắc sảo với chất kịch tính thiên bẩm, và là một bằng hữu được nhiều người khao khát dùng bữa tối cùng. Những mối quan tâm của Fisher cũng rất phong phú: ông là một trong những nhà sinh học và di truyền học xuất sắc nhất thời ấy; nhưng cũng là một tay trưởng giả cứng đầu, người đã bày tỏ nỗi thất vọng khi những tầng lớp thấp kém luôn có nhiều con cái hơn giới trí thức (đến mức đã sinh tận 8 đứa con như thể đó là bổn phận của mình.)

Hơn bất kỳ cá nhân nào khác, Fisher có lẽ là tác giả của nhiều phương pháp thống kê vẫn được sử dụng rộng rãi cho đến ngày hôm nay. Ông đã khai sinh ra thuật ngữ “kiểm tra mức ý nghĩa” và hầu hết các nguyên lý đứng sau nó. Ông cũng không phải là tín đồ của Bayes và Laplace – Fisher chính là người đầu tiên sử dụng cụm từ “thuyết Bayes” trong một bài viết đăng báo; và ông đã dùng nó với hàm ý xúc phạm, cùng luận điểm trái ngược cho rằng học thuyết này “phải bị bác bỏ hoàn toàn”.

Fisher và những người cùng thời với ông không có bình luận gì đối với công thức được gọi là định lý Bayes nguyên bản (per se), do đây chỉ là một đồng nhất thức toán học đơn giản. Tuy nhiên, họ lại băn khoăn về cách thức áp dụng nó. Cụ thể, họ nêu lên vấn đề liên quan đến tiên nghiệm của Bayes. Theo đó, tiên nghiệm này quá chủ quan: chúng ta phải xác định trước cách thức chúng ta suy nghĩ về một vấn đề trước khi bắt tay chứng thực nó? Như vậy chẳng phải là đi ngược lại tính khách quan trong khoa học hay sao?

Do vậy, Fisher và những đồng nghiệp cùng thời đã tìm cách phát triển một tập hợp các phương pháp thống kê, với hi vọng giải phóng loài người khỏi mọi ô uế từ thiên kiến. Ngày nay, loại hình thống kê này được gọi là “trường phái tần số”, mặc dù thuật ngữ “thuyết Fisher” (nhằm đối lại thuyết Bayes) đôi lúc cũng được sử dụng.

Nguyên lý đứng sau trường phái tần số chính là: sự thiếu chắc chắn trong một vấn đề thống kê chính là hậu quả từ việc chỉ thu thập dữ liệu giới hạn trong một mẫu, thay vì trong toàn bộ tập dữ liệu tổng thể. Quan điểm này có cơ sở nhất khi xét đến bối cảnh của một cuộc bỏ phiếu chính trị. Một cuộc khảo sát tại California có thể chỉ lấy mẫu từ 800 người, thay vì từ 8 triệu công dân Mỹ sắp tiến hành bầu cử tại đây, và làm nảy sinh vấn đề được biết đến như “sai số lấy mẫu”. Mức sai số chênh lệch được báo cáo song song với các cuộc bỏ phiếu chính trị chính là thước đo cho yếu tố này: việc chỉ lấy mẫu 800 người trong tổng số 8 triệu dân sẽ cho sai số chính xác là bao nhiêu? Phương pháp tần số học cũng đặt mục tiêu xác định đại lượng trên.

Tuy nhiên, thậm chí trong bối cảnh của một cuộc bỏ phiếu chính trị, sai số lấy mẫu cũng không thể bao quát được toàn bộ vấn đề. Năm 2008, trong giờ nghỉ giữa buổi họp kín của Đảng Dân chủ tại các bang Iowa và New Hampshire (thời điểm diễn ra bầu cử sơ bộ), khoảng 15.000 người tại New Hampshire đã tham gia khảo sát – một con số rất lớn từ một tiểu bang nhỏ, đủ đảm bảo mức sai số chênh lệch lý thuyết từ kết quả bỏ phiếu chỉ nằm trong khoảng ±0,8%. Tuy nhiên, sai số bỏ phiếu thực tế lại gấp 10 lần con số đó: Hillary Clinton đã giành chiến thắng tại bang này với 3 điểm nhiều hơn, mặc dù kết quả điều tra cho thấy bà thua Obama đến 8 điểm. Sai số lấy mẫu – dạng sai số duy nhất được các nhà tần số học trực tiếp đề cập – hóa ra chỉ là vấn đề tối thiểu trong trường hợp bỏ phiếu tại New Hampshire.

Tương tự, một số công ty điều tra bầu cử cũng tỏ ra thiên kiến đối với một đảng hoặc đảng đối lập: do đó, họ có thể tiến hành khảo sát trên 200 triệu người Mỹ trưởng thành, nhưng vẫn không thu được con số chính xác. Bayes đã nhận ra những vấn đề trên từ 250 năm trước. Nếu sử dụng một công cụ thiên kiến, bạn chắc chắn sẽ nhắm trượt mục tiêu, dù có tiến hành bao nhiêu phép đo chăng nữa.

Về cơ bản, việc ứng dụng phương pháp tần số học đối với số liệu thống kê sẽ giúp bạn quét sạch nguyên nhân chủ yếu khiến các dự báo trở nên sai lầm: sai sót từ con người. Nó xem sự bất định là một yếu tố nào đó thuộc về bản chất của thí nghiệm, chứ không thuộc về khả năng thấu hiểu hiện tượng thực tế của chúng ta. Phương pháp tần số học cũng ngụ ý rằng: khi thu thập thêm dữ liệu, sai số của bạn sau cùng sẽ tiến dần về 0: đây cũng là điều kiện cần và đủ nhằm giải quyết bất kỳ vấn đề nào. Nhiều lĩnh vực dự báo rắc rối hơn trong cuốn sách này cũng hiếm khi tìm được nguồn dữ liệu hữu ích; do đó, thu thập thêm dữ kiện quả thực là nhiệm vụ cần thiết. Song, sẽ không có con đường dát vàng nào dẫn đến sự hoàn mỹ trong thống kê, nếu bạn không áp dụng nó một cách sáng suốt. Như Ioannidis đã lưu ý, kỷ nguyên Dữ liệu Lớn dường như chỉ làm nghiêm trọng thêm vấn đề của các kết quả dương tính sai lầm trong tài liệu nghiên cứu.

Nhưng ngay cả phương pháp tần số học cũng không thật sự khách quan, dù xét trên lý thuyết hay thực hành. Trái lại, nó sẽ phụ thuộc vào một loạt các giả thuyết. Phương pháp này thường giả định rằng tính bất định cố hữu trong một phép đo lường là hệ quả từ kiểu phân bố hình cong chuông hay phân bố chuẩn. Thông thường, đây là một giả thuyết tốt, nhưng không phải trong các trường hợp biến thiên như thị trường chứng khoán. Phương pháp tần số học cũng đòi hỏi phải xác định một tổng thể mẫu – tổng thể này có thể minh bạch trong trường hợp bỏ phiếu chính trị, nhưng lại rất mơ hồ đối với các ứng dụng thực tiễn khác. Chẳng hạn, “tổng thế mẫu” trong vụ tấn công ngày 11 tháng 9 là gì?

Tuy nhiên, vấn đề lớn hơn chính là các phương pháp tần số học sẽ cô lập người sử dụng với thế giới thực – khi họ đang nỗ lực thiết lập các quy trình thống kê “không tì vết”, nhằm tránh cho chúng bị ô nhiễm bởi thiên kiến của giới nghiên cứu. Những phương pháp này sẽ ngăn cản nhà nghiên cứu xem xét bối cảnh đứng sau tính hợp lý từ giả thiết của họ, điều mà phương pháp của Bayes đòi hỏi dưới hình thức xác suất tiên nghiệm. Từ đó, bạn sẽ được chứng kiến các luận án nghiêm túc tuyên bố loài cóc có thể dự báo động đất ra sao, hay các cửa hàng tiện dụng lớn như Target góp phần tạo nên các nhóm kỳ thị chủng tộc như thế nào, thông qua áp dụng các phép kiểm chứng tần số nhằm chứng minh mức “ý nghĩa thống kê” trong kết quả thu được (dù hoàn toàn vô căn cứ).

Thiếu bối cảnh, dữ liệu cũng thành vô dụng

Đến cuối sự nghiệp, Fisher đã điềm đạm hơn một chút, khi thỉnh thoảng dành cho Bayes vài lời khen. Và một số phương pháp được ông phát triển trong sự nghiệp hiển hách của mình (tuy không phải những phương pháp được ứng dụng rộng rãi nhất hiện nay) thật sự đã thỏa hiệp giữa thuyết Bayes và phương pháp tần số học. Tuy nhiên, trong những năm cuối đời, Fisher đã phạm một sai lầm cực kỳ nghiêm trọng, từ đó phơi bày những hạn chế trong phương pháp của mình.

Đó là vấn đề giữa việc hút thuốc và ung thư phổi. Trong thập niên 1950, một lượng lớn các nghiên cứu – trong đó có một số áp dụng phương pháp thống kê tiêu chuẩn, và một số áp dụng phương pháp Bayes – đã quả quyết về mối liên hệ giữa hai yếu tố trên, và vẫn được chấp nhận rộng rãi đến ngày nay.

Fisher đã dành phần lớn thời gian cuối đời nhằm phản bác lại những kết luận trên, cũng như gửi thư đến các xuất phẩm danh tiếng như The British Medical Journal và Nature. Ông không phủ nhận mối liên hệ mạnh mẽ về mặt thống kê giữa thuốc lá và ung thư phổi trong các nghiên cứu này, nhưng lại tuyên bố rằng đây chỉ là trường hợp nhầm lẫn giữa tương quan với mối quan hệ nhân quả, đồng thời so sánh chúng với mối tương quan lâu đời giữa sản lượng táo xuất khẩu với tỷ lệ kết hôn tại nước Anh. Ngoài ra, ông còn lập luận rằng chính bệnh ung thư phổi mới là nguyên nhân dẫn đến việc hút thuốc lá, chứ không phải ngược lại – có vẻ như quan điểm này cho rằng bệnh nhân buộc phải hút thuốc nhằm xoa dịu cơn đau phổi của họ.

Nhiều kết luận khoa học hiện đang được chấp nhận rộng rãi đáng ra phải bị gạt bỏ ngay từ đầu, do chúng chỉ là lời xằng bậy. Đôi khi, nguyên nhân bắt nguồn từ những cấm kỵ trong văn hóa (như trường hợp Galileo tuyên bố rằng Trái đất quay quanh Mặt trời), nhưng ít nhất là do dữ liệu cần thiết để phân tích vấn đề vốn dĩ không tồn tại. Chúng ta đáng ra đã dung thứ cho Fisher nếu không có những bằng chứng thuyết phục chứng minh cho mối liên hệ giữa thuốc lá với ung thư phổi vào thập niên 1950. Tuy nhiên, những học giả từng xem xét lại thời điểm đó đã tìm thấy vô số bằng chứng ủng hộ mối liên hệ này – cụ thể, có rất nhiều kết quả kiểm tra số liệu và lâm sàng (do các nhà nghiên cứu thời đó tiến hành trong nhiều bối cảnh khác nhau) đã cho thấy mối quan hệ nhân quả giữa chúng. Do vậy, quan điểm này đã nhanh chóng được cộng đồng khoa học nhất trí.

Vậy vì sao Fisher lại bác bỏ học thuyết trên? Lý do có lẽ là vì ông được trả lương để làm cố vấn cho các công ty thuốc lá. Hoặc vì ông đã hút thuốc trong suốt cuộc đời mình. Ngoài ra, Fisher còn thích tỏ ra khác người và hay tranh cãi, cũng như không ưa bất cứ điều gì đượm mùi đạo đức. Nói ngắn gọn, ông là người thành kiến theo nhiều cách khác nhau.

Thế nhưng, có lẽ vấn đề lớn hơn chính là cách triết lý thống kê của Fisher được thế giới tiếp nhận. Nó nhấn mạnh tính khách quan thuần khiết của công tác thực nghiệm – mỗi giả thiết đều có thể kiểm chứng nhằm đưa ra kết luận hoàn hảo, chỉ cần bạn thu thập đủ dữ liệu. Tuy nhiên, để đạt đến độ thuần khiết đó, nó phải phủ nhận mọi tiên nghiệm thiết yếu của Bayes hoặc bất kỳ bối cảnh thực tế nào. Các phương pháp này cũng không yêu cầu chúng ta xét đến tính hợp lý trong giả thiết của mình: Đơn cử như việc cào bằng hai quan điểm “thuốc lá gây ung thư phổi” và “loài cóc dự báo được động đất”. Theo tôi, Fisher đã gây dựng được uy tín nhờ nhận ra mối tương quan không phải bao giờ cũng đồng nghĩa với quan hệ nhân quả. Tuy nhiên, các phương pháp thống kê của ông lại không khuyến khích chúng ta suy nghĩ xem tương quan nào hàm ý nhân quả và tương quan nào không. Không ngạc nhiên khi sau một đời chìm đắm trong lối tư duy này, Fisher đã không thể chỉ ra sự khác biệt.

Bob, người ủng hộ thuyết Bayes

Theo quan điểm của Bayes, dự báo chính là thước đo của sự tiến bộ. Có thể chúng ta không bao giờ khẳng định được hoàn toàn chân lý, nhưng đưa ra dự báo chính xác sẽ là dấu hiệu cho thấy chúng ta đang tiến gần hơn đến sự thật.

Những người ủng hộ thuyết Bayes cũng là các con bạc đặc biệt được nể trọng. Giống như các nhà lý thuyết học xác suất thời kỳ đầu, Bayes và Laplace thường nêu ví dụ từ các trò chơi may rủi để diễn giải cho nghiên cứu của họ. (Tuy Bayes có lẽ không đích thân đánh bạc, nhưng ông có thể thử qua các trò như bài tây hay bi-da vốn đầy tính sát phạt thời đó.) Đầu tiên, con bạc sẽ đưa ra dự đoán (rất tốt!), rồi đưa ra dự đoán thông qua ước lượng xác suất (tuyệt!), và rồi khi anh ta sẵn sàng đặt tiền cho dự đoán của mình (quá tuyệt vời!), thì đồng nghĩa anh ta đã tiết lộ quan điểm về hiện tượng trước tất cả mọi người. Định nghĩa thực tế nhất của tiên nghiệm theo thuyết Bayes đơn giản là một tỷ lệ kèo mà bạn sẵn sàng đặt cược vào nó.[66]

Bob Voulgaris là một con bạc kiểu Bayes điển hình. Anh thích đặt cược thật chính xác các trận đấu bóng rổ, vì đó là cách anh thử thách bản thân và kiểm tra độ chính xác trong lý thuyết của mình. “Anh có thể là một tổng giám đốc trong ngành thể thao và được mọi người yêu mến. Tốt thôi, nhưng tôi sẽ chọn cầu thủ này, hoặc cầu thủ kia,” anh nói với tôi khi kết thúc phỏng vấn. “Sau cùng, anh quả thực cũng chẳng biết mình đúng hay sai. Nhưng với tôi, vào cuối mùa giải, tôi sẽ biết mình đúng hay sai, vì khi đó, tôi biết mình đang được thêm tiền hay mất tiền. Chứng thực theo cách này mới hợp lý làm sao.”

Voulgaris xới tung càng nhiều thông tin về bóng rổ càng tốt, vì mọi thứ đều có khả năng thay đổi các ước tính xác suất của anh. Một tay cá độ thể thao chuyên nghiệp như Voulgaris chỉ quyết định đặt cược khi anh ta nghĩ mình có ít nhất 54% cơ hội chiến thắng. Như thế là đủ để bù lại “tiền xâu” (khoản tiền người thắng cược phải chia cho nhà cái), cộng với rủi ro kèm theo khi đặt cược bằng tiền của ai đó. Và với tất cả tài năng cùng sự nỗ lực – Voulgaris là một trong những tay cá độ thể thao xuất sắc nhất thế giới hiện nay – anh vẫn chỉ có thể đảm bảo mình sẽ cược đúng khoảng 57%. Đạt được tỷ lệ cao hơn thế là nhiệm vụ hết sức nan giải.

Chỉ một mẩu thông tin nhỏ cũng có thể nâng mức ước lượng của Voulgaris cho kèo đặt của anh từ 53% lên 56%, và từ đó khiến mọi thứ trở nên khác hoàn toàn. Đây chính là mức lợi nhuận hẹp mà các con bạc tạo ra sinh kế nhờ nó, dù đang ngồi tại bàn poker hay đứng trước thị trường chứng khoán. Quan điểm của Fisher về mức ý nghĩa thống kê – vốn bỏ qua bối cảnh[67] mà chỉ sử dụng các ngưỡng tùy ý để xác định kết quả nào “có ý nghĩa”, kết quả nào không – quả dại dột khi dùng nó để áp dụng vào đánh bạc.

Nhưng điều này không có nghĩa rằng Voulgaris tránh đưa ra các giả thiết xung quanh những gì anh chứng kiến trên số liệu thống kê. (Vấn đề mà quan niệm của Fisher gặp phải trong kiểm tra giả thiết không phải là đưa ra giả thiết, mà là cách Fisher khuyên chúng ta kiểm tra chúng.) Trên thực tế, đây chính là vấn đề then chốt đối với Voulgaris. Ai cũng có thể nhận thấy khuôn mẫu từ số liệu, và họ sẽ nhanh chóng thể hiện chúng trên tỷ lệ cược. Câu hỏi đặt ra là: chúng đại diện cho tín hiệu hay độ nhiễu? Nhờ hình thành các giả thiết dựa trên vốn hiểu biết về bóng rổ của mình, nên Voulgaris có thể nhận ra sự khác biệt này nhanh hơn và chính xác hơn.

Phương pháp của Voulgaris trong cá độ bóng rổ là một trong những thành quả “chưng cất” thuần khiết nhất từ nguyên lý khoa học mà bạn có thể tìm thấy (xem hình 8-7). Anh quan sát hiện tượng và đặt ra các câu hỏi, chẳng hạn: vì sao các trận đấu của đội Cleveland Cavaliers lại thường cho “tài” khi cược trên tổng điểm? Sau đó, anh thu thập thông tin về vấn đề và lập nên giả thiết: đó là do Ricky Davis sắp kết thúc hợp đồng và đang cố gắng thi đấu với nhịp độ nhanh nhằm cải thiện thông số của anh ta. Điểm khác biệt giữa Voulgaris và các nhà vật lý học hay sinh học chính là: anh phân biệt các dự báo của mình bằng cách đặt cược lên chúng, trong khi một nhà khoa học lại muốn chứng thực dự báo của họ thông qua tiến hành thí nghiệm.

Hình 8-7: Phương pháp khoa học

Nếu Voulgaris có thể lập nên một giả thiết chắc chắn từ những gì anh chứng kiến trên dữ liệu, thì giả thiết này sẽ cho phép anh cá cược quyết liệt hơn. Chẳng hạn, giả sử Voulgaris đọc được một lời bình luận hớ từ huấn luyện viên của đội Denver Nuggets, rằng ông muốn mang lại cho khán giả “một màn trình diễn tuyệt vời”. Đây có thể là một câu nói vô thưởng vô phạt, nhưng sẽ hàm ý rằng đội bóng này sẽ mở đầu trận đấu với nhịp độ nhanh nhằm tăng doanh thu bán vé. Nếu giả thiết này đúng, Voulgaris có thể mong đợi khả năng thắng cược về lâu dài trong các trận đấu của Nuggets sẽ tăng lên 70%, thay vì 50% như thông lệ. Và theo hệ quả từ định lý Bayes, Voulgaris càng tin tưởng giả thiết của anh bao nhiêu, anh sẽ càng nhanh chóng thu lời từ các trận đấu của Nuggets bấy nhiêu. Anh có thể tiến hành sau khi theo dõi một hoặc hai trận và quan sát học thuyết của mình hiệu nghiệm ra sao trong thực tế – đủ nhanh để Vegas không thể bắt kịp. Ngược lại, anh cũng có thể tránh để các khuôn mẫu thống kê khiến mình phân tâm, như trong giai đoạn khởi đầu chậm chạp của Lakers năm 1999. Về cơ bản, chúng chẳng có ý nghĩa gì, nhưng nhiều kẻ dự đoán khác lại nhầm lẫn chúng với tín hiệu.

Con đường ngày càng ít sai lầm của Bayes

Thế nhưng, liệu các ước đoán xác suất của Bob là khách quan hay chủ quan? Đây quả là một câu hỏi cam go.

Trên thực tế, chúng ta đều sở hữu những quan niệm và thiên kiến riêng, được đúc kết từ sự tổng hợp giữa kinh nghiệm, giá trị, kiến thức và có thể bao gồm cả các vấn đề chính trị, chuyên môn. Một trong những điểm lợi từ cách nhìn nhận của Bayes chính là: thông qua việc thừa nhận rằng quan điểm tiên nghiệm có thể ảnh hưởng đến cách chúng ta diễn giải bằng chứng, nó sẽ mô tả hợp lý cách chúng ta phản ứng trước những thay đổi từ thế giới xung quanh. Chẳng hạn, nếu Fisher tiên nghiệm rằng khả năng thuốc lá gây ung thư phổi chỉ là 0,00001%, điều đó sẽ giải thích vì sao mọi bằng chứng ngược lại cũng không thể thuyết phục ông thay đổi suy nghĩ. Quả thực, chiếu theo định lý Bayes, không gì có thể ngăn cấm bạn giữ nguyên quan điểm của mình nếu bạn tin rằng điều đó tuyệt đối chính xác. Nếu niềm tin của bạn đối với sự tồn tại của Chúa là 100%, hoặc 0%, thì không bằng chứng nào có thể thuyết phục bạn suy nghĩ lại.

Tôi sẽ không trả lời bạn câu hỏi: liệu có điều gì bạn nên tin tưởng với sự chắc chắn tuyệt đối và dứt khoát hay không?[68] Tuy vậy, có lẽ chúng ta nên trung thực hơn khi phát biểu về chúng. Nếu một người cho rằng một sự việc không có khả năng xảy ra, và tranh cãi với một người cho rằng khả năng hoàn toàn có thể, thì cả hai chắc chắn sẽ không nghiệm ra được gì bổ ích. Rất nhiều cuộc chiến – như chiến tranh giáo phái tại châu Âu trong những ngày đầu phát minh ra máy in – vốn là hậu quả từ những căn nguyên giống với tiền đề trên.

Điều này không có nghĩa rằng mọi quan điểm tiên nghiệm đều có cùng độ đúng đắn và xác thực như nhau. Nhưng với tôi, chúng ta không bao giờ có thể đạt đến sự khách quan, hợp lý và chính xác tuyệt đối trong quan điểm của mình. Thay vì thế, chúng ta chỉ có thể cố gắng bớt chủ quan hơn, bớt phi lý hơn, và bớt lầm lạc hơn. Đưa ra dự báo dựa trên quan điểm của mình là phương pháp tối ưu nhất nhằm kiểm chứng bản thân (và có thể là phương pháp duy nhất). Nếu tính khách quan thể hiện ở thứ chân lý cao cả hơn và tách biệt với hoàn cảnh cá nhân của mỗi chúng ta, thì dự báo quả thực là cách tốt nhất nhằm kiểm tra xem nhận định cá nhân của bạn gần với chân lý đó đến mức nào. Phương pháp thống kê của Fisher, vốn chỉ gói gọn tính khách quan trong thí nghiệm lý thuyết, tất nhiên sẽ không phù hợp bằng lập luận của Bayes.

Trên thực tế, có một đặc tính trong định lý Bayes khiến các quan niệm của chúng ta hội tụ với nhau về một điểm khi tiếp nhận thêm nhiều bằng chứng – và điểm đó chính là chân lý. Trong hình 8-8, tôi đã minh họa một ví dụ về 3 nhà đầu tư đang cố gắng xác định xem họ đang tham gia một thị trường giá lên hay giá xuống. Họ có khởi đầu khác nhau: Người lạc quan tin rằng có đến 90% khả năng đây là thị trường giá lên, trong khi người bi quan lại xác định khả năng này là 10%. Mỗi khi thị trường hướng lên, các nhà đầu tư lại lạc quan hơn về tiên nghiệm của mình; cũng như bi quan hơn khi thị trường hướng xuống. Tuy nhiên, tôi đã mô phỏng lại tình huống trên, và nhận ra tuy có những dao động ngẫu nhiên xảy ra hằng ngày, nhưng thị trường vẫn tăng trưởng đến 60% trong dài hạn. Và tuy phải trải qua một hành trình khá mấp mô, nhưng sau cùng, cả 3 nhà đầu tư đều kết luận chính xác rằng họ đang tham gia một thị trường giá lên (tuy không thật sự là thế), với độ chắc chắn gần bằng 100%.

Hình 8-8: Hội tụ Bayes

Về lý thuyết, khoa học nên tuân theo nguyên lý này. Đạt được sự nhất trí trong khoa học là nhiệm vụ rất khó khăn, nhưng theo cách nhìn nhận trên, quan điểm của giới khoa học sẽ hội tụ về chân lý nếu chúng ta không ngừng tranh luận về những ý tưởng mới, hay phơi bày những bằng chứng mới. Cũng giống như thị trường chứng khoán, hành trình của chúng ta không phải bao giờ cũng hướng lên hay bằng phẳng. Song, cộng đồng khoa học lại quá bảo thủ để đưa bằng chứng mới vào các hệ thuyết của họ, dù đã có những lúc họ vội vàng chạy theo xu thế mới. Dù vậy, chỉ cần chúng ta còn ngồi trên con tàu của Bayes, thì ngay cả những quan niệm sai lệch và tiên nghiệm lầm lạc nhất cũng sẽ được điều chỉnh về chân lý vào phút cuối.

Chẳng hạn, ngay lúc này, chúng ta đang trải qua một bước chuyển giao về hệ thuyết trong các phương pháp thống kê được giới khoa học áp dụng. Những lời phê bình tôi nêu ra trên đây về các thiếu sót trong phương pháp thống kê của Fisher vốn chẳng mới mẻ hay áp đặt gì: bấy lâu nay, nhiều học giả danh tiếng từ các ngành tâm lý lâm sàng, khoa học chính trị cho đến sinh thái học cũng đưa ra những lập luận tương tự. Nhưng đến nay, vẫn chẳng có chút thay đổi cơ bản nào.

Tuy nhiên, một số chuyên gia thống kê uy tín gần đây đã bắt đầu tranh luận rằng: chúng ta không nên tiếp tục giảng dạy bộ môn thống kê tần số học ở bậc đại học. Và một số chuyên gia cũng cân nhắc loại bỏ phép kiểm tra giả thiết của Fisher trong bài viết của họ. Quả thực, nếu theo dõi những gì được viết trong 10 năm qua, bạn sẽ khó lòng tìm thấy bất kỳ tài liệu nào không ủng hộ phương pháp của Bayes.

Bob cũng đặt cược vào Bayes. Tất nhiên, anh không nhất nhất phải tuân theo định lý Bayes mỗi khi đưa ra dự báo. Thế nhưng, phương pháp kiểm chứng số liệu, cùng với sự tham gia của các giả thiết và quan niệm được tổng hợp từ vốn hiểu biết về bóng rổ của anh lại rất có hơi hướng Bayes; và anh cũng vui lòng chấp nhận những đáp án mang tính xác suất cho các câu hỏi của mình.

Sách giáo khoa và lối lý luận truyền thống sẽ cần thêm thời gian để thay đổi. Nhưng định lý Bayes đã khẳng định rằng: chúng ta sẽ dần quy về một phương pháp tốt hơn. Định lý này cũng dự báo: Bayes sẽ chiến thắng.

§9. Cơn thịnh nộ chống lại máy móc

Edgar Allan Poe, 27 tuổi, như vô số những người khác, tỏ ra rất thích thú trước “Mechanical Turk”, một cỗ máy chơi cờ kỳ quặc từng đánh bại cả Napoleon Bonaparte lẫn Benjamin Franklin. Được chế tạo tại Hungary vào năm 1770, trước khi Poe lẫn nước Mỹ có mặt trên đời, cỗ máy đã trải qua chuyến hành trình từ Baltimore đến Richmond vào thập niên 1830, sau khi chiếm trọn lòng ngưỡng mộ của khán giả châu Âu trong hàng thập kỷ. Poe suy luận rằng đây chỉ là một trò lừa bịp tinh vi với những con trục và bánh răng nhằm che giấu một kiện tướng cờ vua ngồi nấp trong hộc kín. Người này đã điều khiển đòn bẩy để di chuyển các quân trên bàn cờ, và kéo chúc cái đầu đội khăn xếp của cỗ máy mỗi khi đặt đối phương vào thế chiếu.

Poe được cho là đã thêu dệt nên một câu chuyện trinh thám, và những nỗ lực của anh nhằm khám phá trò lừa bịp cũng rất kỳ bí. Chẳng hạn, anh nghi ngờ rằng đích xác có một người đàn ông (sau này được xác nhận là William Schlumberger, một kiện tướng cờ vua người Đức), luôn bị phát hiện đang tháo lắp cỗ máy khi chuẩn bị, nhưng lại biến mất tăm khi trò chơi được tiến hành (Hẳn là hắn ta đang trốn trong chiếc hộp). Tuy nhiên, điều phản ánh tầm nhìn xa thật sự trong bài tiểu luận của Poe về cỗ máy Mechanical Turk, chính là anh đã hiểu thấu những hàm ý về thứ khái niệm mà ngày nay vẫn được gọi là “trí thông minh nhân tạo” (một thuật ngữ mãi đến 120 năm sau mới ra đời). Bài tiểu luận của anh đã nêu lên được mối xung đột vừa sâu sắc, vừa hiện đại từ một khả năng đầy triển vọng của máy vi tính, đó là mô phỏng, hay thậm chí cải tiến những chức năng bậc cao của con người.

Hình 9-1: Người máy chơi cờ “Mechanical Turk”

Poe hiểu rằng một cỗ máy có thể chơi cờ sẽ khiến tất cả phải ấn tượng như thế nào. Chiếc máy tính cơ học đầu tiên – được Charles Babbage gọi là động cơ biến đổi – chỉ mới được phát minh vào thời điểm Poe hoàn thành bài tường thuật sự kiện của anh. Chiếc máy tính do Babbage khởi xướng, vốn chưa hề được hoàn tất khi ông còn sống, cũng chỉ dám hi vọng tính toán được gần đúng các hàm số cơ bản như lo-ga-rit, bên cạnh các phép tính cộng trừ nhân chia. Poe tin rằng thành quả của Babbage đã đủ ấn tượng – mặc dù vậy, tất cả những gì nó làm được chỉ là nhập vào những thông số đoán trước được, chuyển động vài bánh răng, và cho ra các kết quả cũng đoán trước được. Chẳng có gì “thông minh” ở đây – tất cả đơn thuần là cơ giới. Trong khi đó, một chiếc máy tính có thể chơi cờ gần như là một phép màu; vì để chơi hay, nó phải đưa ra được phán quyết.

Poe quả quyết nếu cỗ máy này thực sự tồn tại, nó chắc chắn phải có những nước đi hoàn mỹ; vì máy móc sẽ không mắc lỗi về điện toán. Anh nhận ra sự thật rằng cỗ máy “Turk” không chơi cờ một cách hoàn hảo – nó giành chiến thắng trong hầu hết các ván đấu, nhưng vẫn để thua vài ván – và tin đây là bằng chứng cho thấy nó không phải một cỗ máy, mà chỉ là công cụ do con người điều kiển, với đầy đủ những khiếm khuyết của con người.

Tuy logic của Poe vẫn còn kẽ hở, nhưng sự sùng bái đối với máy móc vẫn tồn tại trong chúng ta cho đến ngày nay. Chúng ta vẫn xem máy vi tính là những phát minh phi thường, và là biểu tượng hàng đầu cho sự khéo léo của con người. Bill Gates thường được bình chọn là một trong những nhân vật đáng ngưỡng mộ nhất tại Hoa Kỳ, và Apple cùng Google cũng nằm trong số các công ty được tán dương hàng đầu. Chúng ta mặc định rằng máy tính luôn vận hành một cách hoàn hảo và trơn tru, đồng thời, bằng cách nào đó, nó sẽ vượt qua những khiếm khuyết từ đấng sáng tạo nên chúng.

Không những thế, chúng ta còn tin rằng những tính toán do máy vi tính thực hiện luôn chính xác đến độ không phải bàn cãi, và thậm chí có thể đoán trước được. Năm 2012, hai thiếu niên người Anh đã bị kết tội lừa đảo hơn 1 tỷ đô-la từ các nhà đầu tư, thông qua quảng bá một “robot” lựa chọn cổ phiếu mang tên MARL. Họ tuyên bố rằng MARL có thể thực hiện “1.986.832 phép tính toán học mỗi giây”, và tránh được “những ‘cảm xúc liều lĩnh’” từ con người; nhà đầu tư có thể thu lời gấp đôi chỉ trong vài giờ, nếu tuân theo những lời khuyên MARL trên thị trường cổ phiếu giá thấp.

Nhưng ngay cả khi những dự báo của máy tính không kích thích thói cả tin của chúng ta, thì chúng vẫn khiến chúng ta sợ hãi. Chẳng hạn như những chiếc máy tính chuyên chạy các chương trình dự đoán khả năng sống sót của bệnh nhân: đôi lúc, báo chí vẫn hay gọi chúng là “họ hàng” của HAL 9000, chiếc máy tính trong bộ phim 2001: Hành trình ngoài không gian – HAL 9000 đã tự kết luận rằng nó không còn giúp ích cho các phi hành gia và tìm cách khiến họ chết ngạt.

Khi bước sang kỷ nguyên Dữ liệu Lớn, thời đại mà thông tin và năng lực xử lý đang gia tăng theo cấp số nhân, có lẽ đã đến lúc chúng ta nên hình thành một quan điểm có lợi hơn về máy tính, cũng như những gì chúng có thể mang đến cho chúng ta. Công nghệ sẽ rất hữu ích dưới dạng một thiết bị tiết kiệm sức lao động, nhưng chúng ta không nên kỳ vọng rằng những cỗ máy đó sẽ suy nghĩ thay chúng ta.

Chiếc máy tính chơi cờ ra đời

Năm 1912, Leonardo Torres y Quevedo, kỹ sư người Tây Ban Nha đã chế tạo một phiên bản tái hiện lại cỗ máy “Mechanical Turk”, và đặt tên là El Ajedrecista (kỳ thủ). Tuy El Ajedrecista đôi khi được xem là chiếc máy tính đầu tiên, nhưng chức năng của nó vẫn còn rất hạn chế, và chỉ giới hạn trong việc nhận định thế trận khi chỉ còn vài quân sót lại trên bàn cờ.

Cha đẻ của chiếc máy tính chơi cờ này là Claude Shannon, một nhà toán học đến từ MIT, và cũng là người khởi xướng học thuyết thông tin; năm 1950, Shannon đã công bố một luận án nhan đề: “Lập trình máy tính để chơi cờ.” Ông đã định ra một số thuật toán và kỹ xảo vốn là cốt lõi của các chương trình chơi cờ ngày nay. Ông cũng nhận ra nguyên nhân khiến cờ vua trở thành một thách thức thú vị giúp kiểm tra sức mạnh của các cỗ máy xử lý thông tin.

Shannon phát hiện thấy cờ vua có một mục tiêu cực kỳ rõ ràng và dứt khoát – đó là chiếu hết. Không những thế, bộ môn này còn tuân theo một bộ những luật lệ khá đơn giản, cũng như không có chỗ cho sự ngẫu nhiên. Tuy nhiên, bất kỳ ai từng chơi cờ đều nhận ra rằng không dễ gì áp dụng những quy luật đơn giản đó để đạt đến mục tiêu trên. Một ván cờ đòi hỏi bạn phải tập trung cao độ hòng sống sót qua chừng vài chục lượt đi, trước khi nghĩ đến chuyện đánh bại ai đó. Vì vậy, Shannon đã xem cờ vua là công cụ kiểm chứng sức mạnh của máy vi tính, cùng những khả năng mà một ngày nào đó chúng sẽ sở hữu.

Song, khác với hậu nhân của ông, Shannon lại không tin thứ quan điểm ủy mị rằng máy tính có thể chơi cờ hệt như con người. Ông cũng không nhận ra rằng viễn cảnh máy tính đánh bại con người là chuyện khó tránh khỏi. Thay vào đó, ông chỉ nhận thấy 4 lợi thế sau từ máy vi tính:

Chúng tính toán rất nhanh.

Chúng không phạm sai sót, trừ khi những sai sót đó đã được lập trình sẵn.

Chúng không lười biếng, và luôn phân tích toàn diện thế cục cũng như các nước đi khả dĩ.

Chúng không chơi cờ theo cảm tính, cũng như không tự mãn khi chiếm thế thượng phong đến mức lãng phí chiến thắng, hay nản lòng trước một thế khó dù vẫn có thể vớt vát được.

Shannon cho rằng như thế là đủ để đối phó với bốn lợi thế đặc trưng sau của con người:

Trí óc của chúng ta rất linh hoạt, có thể xoay chuyển nhằm giải quyết một vấn đề thay vì tuân theo một bộ nguyên tắc nào đó.

Chúng ta có khả năng tưởng tượng.

Chúng ta có khả năng suy luận.

Chúng ta có khả năng học hỏi.

Với Shannon, đây có vẻ như một cuộc đấu công bằng. Nhưng suy nghĩ này chỉ tồn tại thoáng qua trong thập niên 1990, khi đại kiện tướng người Nga, Garry Kasparov – kỳ thủ vĩ đại nhất mọi thời – khiêu chiến với cỗ máy tân tiến nhất từng được chế tạo thời đó: chiếc máy tính Deep Blue của IBM.

Trước trận đấu giữa hai bên, con người đang là kẻ chiến thắng – và thậm chí với khoảng cách xa. Tuy nhiên, kể từ thời khắc đó, máy tính đã vươn lên chiếm thượng phong, và giữ nguyên ưu thế này cho đến ngày nay.

Cờ vua, dự báo và tự nghiệm học

Theo định lý Bayes, dự báo về cơ bản là một hoạt động xử lý thông tin – hay việc sử dụng dữ liệu mới nhằm kiểm chứng giả thiết về thế giới khách quan, với mục tiêu đi đến những quan niệm đúng đắn và chính xác hơn về chúng.

Cờ vua được cho là tương đồng với dự báo về nhiều mặt. Các kỳ thủ phải xử lý thông tin – bao gồm vị trí của 32 quân cờ và các nước họ có thể đi. Họ sử dụng thông tin này nhằm đặt ra các chiến lược, và dẫn dụ đối phương đến thế bị chiếu hết. Về cơ bản, các chiến lược này đại diện cho những giả thiết khác nhau và cách chiến thắng một ván cờ. Hoàn thành nhiệm vụ này cũng đồng nghĩa bạn có giả thiết tốt hơn.

Cờ vua cũng mang tính xác định – không có yếu tố may mắn nào ở đây. Song, ngay cả đối với thời tiết, điều này cũng chỉ đúng trên lý thuyết – như chúng ta đã chứng kiến trong chương 4. Vốn hiểu biết của chúng ta về cả hai lĩnh vực đều phụ thuộc vào vô số khiếm khuyết. Đối với thời tiết, nguyên nhân hầu hết là do hiểu biết của chúng ta về điều kiện ban đầu chưa đầy đủ. Thậm chí, dù nắm rõ các quy luật hoạt động của thời tiết, chúng ta vẫn thiếu thông tin hoàn chỉnh về vị trí của mọi phân tử có trong các đám mây, các trận mưa bão và các cơn cuồng phong. Do vậy, điều tốt nhất chúng ta có thể làm là dự báo trên xác suất.

Trong cờ vua, chúng ta vừa nắm rõ luật lệ chi phối, vừa sở hữu thông tin hoàn chỉnh – trên bàn cờ chỉ có một số quân nhất định, và chúng luôn đứng ngay trước mắt chúng ta. Thế nhưng, trò chơi vẫn quá khó khăn với chúng ta. Cờ vua nêu bật lên những kìm hãm trong việc xử lý thông tin – và có thể tiết lộ đôi chút về các chiến lược ra quyết định đúng đắn nhất, bất chấp những kìm hãm đó. Nhu cầu dự báo nảy sinh không nhất thiết vì bản thân thế giới là một khối hỗn độn, mà do việc thấu hiểu hoàn toàn thế giới vốn nằm ngoài khả năng của chúng ta.

Do đó, từ các chương trình máy tính cho đến kiện tướng cờ vua đều phải trông cậy vào việc đưa ra những phép đơn giản hóa nhằm dự báo kết quả ván đấu. Chúng ta có thể gọi phép đơn giản hóa này là các “mô hình”, nhưng tự nghiệm học (heuristics) mới là thuật ngữ thích hợp cho hoạt động nghiên cứu về cách lập trình máy tính và cách ra quyết định ở con người. Nó bắt nguồn từ một từ tiếng Hy Lạp cùng nghĩa, mà chúng ta vẫn gọi là eureka. Phương pháp tự nghiệm trong giải quyết vấn đề bao gồm việc áp dụng những nguyên tắc chung khi khả năng thực tế của chúng ta không thể đảm bảo đưa ra giải pháp xác đáng cho vấn đề đó.

Tuy phương pháp tự nghiệm rất hữu dụng, nhưng chúng chắc chắn sẽ làm nảy sinh thiên kiến và những điểm mù. Chẳng hạn, câu tự nghiệm “Khi gặp thú dữ, hãy bỏ chạy!” thường là một chỉ dẫn hữu ích, nhưng sẽ gieo họa nếu bạn bắt gặp một con gấu xám Mỹ; nó có thể bị kích thích từ cử động bất ngờ của bạn, và dễ dàng đuổi kịp bạn. (Trên thực tế, Cục Vườn thú Quốc gia đã có lời khuyên rằng: hãy giữ im lặng càng lâu càng tốt khi đối mặt với một con gấu xám, hoặc giả chết nếu cần thiết.) Con người và máy móc cũng áp dụng các tự nghiệm khác nhau khi chơi cờ. Khi hai bên giao đấu, cuộc chơi sẽ nghiêng về bên nhận ra điểm mù của đối phương sớm hơn.

Dự báo thất bại của Kasparov

Tháng 1 năm 1988, Garry Kasparov, kỳ thủ hàng đầu thế giới kể từ năm 1986 đến 2005 (năm ông giải nghệ), đã dự báo rằng không chương trình máy tính nào có thể đánh bại một đại kiện tướng bằng xương bằng thịt trên bàn cờ, ít nhất là đến năm 2000. “Nếu một đại kiện tướng bất kỳ gặp khó khăn khi thi đấu với máy tính,” ông nói vui trong một buổi họp báo tại Paris, “tôi sẽ sẵn lòng cho họ lời khuyên”. Thế nhưng, cũng trong năm đó, đại kiện tướng người Đan Mạch, Bent Larsen đã chịu thúc thủ trước một chương trình có tên Deep Thought, dự án tốt nghiệp của một nhóm sinh viên thuộc Đại học Carnegie Mellon.

Tuy nhiên, vị đại kiện tướng hạng xoàng này không phải là Kasparov, vì đến khi Deep Thought khiêu chiến Kasparov vào năm 1989, nó đã bị đánh bại một cách ngoạn mục. Kasparov luôn tôn trọng vai trò của công nghệ tin học trong cờ vua, và đã nghiên cứu với máy tính trong một thời gian dài nhằm cải thiện lối chơi; song, ông chỉ dành cho Deep Thought một lời khen hờ hững, hàm ý rằng một ngày nào đó sẽ có một chiếc máy tính khác xuất hiện, và buộc ông phải tung ra “100% khả năng” để khuất phục nó.

Sau cùng, Feng-hsiung Hsu và Murray Campbell, hai lập trình viên tạo nên Deep Thought, đã được IBM chiêu mộ, và nâng cấp hệ thống của họ lên thành Deep Blue. Năm 1996, Deep Blue đã đánh bại Kasparov trong ván đầu tiên của trận đấu tại Philadelphia, nhưng Kasparov cũng nhanh chóng phản công và dễ dàng đưa cuộc chơi về thế cân bằng. Một năm sau, chuyện không ngờ đến đã diễn ra tại New York, khi cả hai có cuộc tái đấu. Garry Kasparov, kỳ thủ tài ba và đáng sợ nhất trong lịch sử, đã bị một chiếc máy vi tính dọa đến chết khiếp.

Khai cục…

Cờ vua, như bất kỳ bộ môn nào khác, luôn có ba giai đoạn: khai cục, trung cục và tàn cục. Điểm khác biệt nhỏ ở cờ vua chính là mỗi giai đoạn sẽ kiểm tra các kỹ năng trí tuệ và cảm xúc khác nhau ở kỳ thủ, và biến ván cờ thành một cuộc thi ba môn phối hợp bao gồm: tốc độ, sức mạnh và sức bền.

Bước vào khai cục, trung tâm bàn cờ sẽ để trống, với các quân tốt, xe và tượng xếp ngay ngắn thành hai hàng ngang, chờ đợi chỉ thị từ kỳ thủ. Các khả năng hầu như là vô hạn. Quân trắng có thể mở màn ván đấu bằng 20 cách khác nhau và quân đen cũng có thể đáp trả với 20 nước tương tự, tạo nên một chuỗi 4.000 thế cục khả dĩ chỉ sau lượt đầu tiên. Sau lượt thứ hai, sẽ là 71.852 khả năng; và sau lượt thứ ba là 9.132.484. Số lượng các khả năng trong toàn bộ ván đấu, nếu chơi đến hết, sẽ lớn đến mức ước lượng được nó cũng là cả một vấn đề, nhưng một số nhà toán học đã tính được con số này là vào khoảng 101050. Đó là một con số vô cùng, vô cùng khổng lồ, như Diego Rasskin-Gutman đã viết: “Số lượng các ván cờ khả dĩ còn nhiều hơn số lượng nguyên tử trong vũ trụ.”

Có vẻ như trong khai cục, khi các quân cờ còn nguyên trên bàn đấu và số lượng các khả năng vẫn là vô hạn, thì máy vi tính sẽ được dịp phô diễn hết sức mạnh. Trước trận đấu với Kasparov, trang web của IBM đã khoác lác rằng: máy tính của họ có thể tính được 200 triệu thế cục mỗi giây. “Bất ngờ thay, Garry Kasparov cũng có thể tính được xấp xỉ ba thế cục mỗi giây,” bài viết châm biếm. Vậy, có cơ hội nào cho Kasparov hay không?

Tuy nhiên, máy tính chơi cờ từ lâu đã đạt hiệu suất thấp khi khai cục. Tuy số lượng các khả năng là vô hạn, nhưng các mục tiêu của nó lại rõ ràng đến mức tối thiểu. Khi có đến 101050 nhánh trên cây, thì việc tính toán 3 nước hay 200 triệu nước đi mỗi giây đều vô ích như nhau, trừ khi bạn điều khiển được sức mạnh đó theo đúng hướng.

Cả máy tính lẫn người chơi đều phải phân nhỏ ván cờ thành những mục tiêu trung gian: chẳng hạn như ăn quân tốt của đối phương, hay chiếu tướng. Khi bước vào trung cục, thời điểm các quân cờ bị khóa chặt trong vòng chiến và bị những quân khác đe dọa, sẽ có thêm nhiều mục tiêu chiến lược tương tự xuất hiện. Đề ra chiến thuật để đạt được các mục tiêu đó, cũng như dự đoán xem chiến thuật nào tạo được ảnh hưởng có lợi nhất lên phần còn lại của ván đấu, lại là một vấn đề mới. Tuy nhiên, trong khai cục, các mục tiêu này lại mơ hồ hơn. Máy tính thường gặp rắc rối với những vấn đề mở và mơ hồ, trong khi con người lại hiểu rõ những tự nghiệm kiểu như “kiểm soát khu trung tâm” hay “tái hệ thống các quân tốt”, từ đó đề ra vô số phương cách sáng tạo nhằm đạt đến những mục tiêu này.

Không những thế, do các nước đi mở đầu thường quen thuộc với người chơi hơn những thế cục họ phải đối mặt về sau, nên các kiện tướng có thể trông cậy vào kinh nghiệm chơi cờ được đúc kết qua hàng thế kỷ để chọn ra nước đi hiệu quả nhất. Tuy trên lý thuyết, quân trắng có đến 20 nước đi khả dĩ để mở màn ván đấu, nhưng hơn 98% ván cờ đối kháng lại chỉ bắt đầu bằng một trong bốn nước tốt nhất.

Vấn đề đối với con người chính là các chương trình máy tính có thể hệ thống hóa kiến thức này thông qua nghiên cứu số liệu. Cơ sở dữ liệu về cờ vua tập hợp kết quả từ hàng trăm nghìn ván đấu theo đúng nghĩa đen; và như bao cơ sở dữ liệu khác, chúng có thể được khai thác thành thông tin dự báo. Các lập trình viên của IBM đã nghiên cứu những vấn đề như “các chuỗi nước đi mở màn được thi triển thường xuyên như thế nào”, “các kỳ thủ thi triển chúng cừ khôi ra sao”, hoặc “từng chuỗi nước đi đó thường giúp kỳ thủ giành chiến thắng, cầm hòa hay thất bại”. Các tự nghiệm của máy vi tính nhằm phân tích những số liệu này có thể sánh ngang với trực giác và kinh nghiệm của con người, nếu không nói là vượt xa chúng. “Kasparov không giao đấu với một chiếc máy tính, ông ấy đang giao đấu với bóng ma của các đại kiện tướng trong quá khứ,” trang web của IBM đã tuyên bố như thế, khi đề cập đến cơ sở dữ liệu khó lường của Deep Blue.

Do vậy, mục tiêu của Kasparov trong ván đầu tiên vào năm 1997 (trong khuôn khổ trận đấu gồm 6 ván với Deep Blue), chính là kéo chương trình này ra khỏi phạm vi của cơ sở dữ liệu, và che mắt nó một lần nữa. Nước đi mở màn của ông khá phổ biến; ông đã đưa quân mã lên vị trí F3 (theo cách đọc của giới kỳ thủ). Sang nước thứ hai, Deep Blue đáp trả bằng cách dâng tượng lên đe dọa quân mã của Kasparov – không có gì khó hiểu, vì cơ sở dữ liệu đã cho thấy đây là nước đi thường làm giảm tỷ lệ chiến thắng[69] của quân trắng từ 56% xuống 51%.

Tuy nhiên, cơ sở dữ liệu lại phụ thuộc vào giả thuyết rằng: Kasparov sẽ đáp trả giống hầu hết các kỳ thủ khác khi đối mặt với thế cục tương tự, bằng cách rút quân mã về. Song, ông lại phớt lờ mối đe dọa, nhận ra Deep Blue đang giăng bẫy, và quyết định dâng một quân tốt lên – nhằm mở đường cho quân tượng của ông kiểm soát khu vực trung tâm bàn cờ.

Không chỉ là một nước đi chiến thuật đặc sắc, quyết định của Kasparov còn giúp ông hoàn thành một mục tiêu khác. Ông chỉ mới đi ba nước, còn Deep Blue đi hai nước, nhưng thế cục giữa hai đối thủ hiện giờ chỉ mới xuất hiện đúng một lần trong số hàng trăm nghìn ván đấu đối kháng thuộc cấp độ kiện tướng (xem hình 9-2) được tập hợp trong cơ sở dữ liệu của Deep Blue.

Thậm chí khi các nước đi hết sức phổ biến được thi triển, vẫn có rất nhiều “nhánh” khả năng khiến cơ sở dữ liệu của chương trình hóa vô dụng chỉ sau 10 hoặc 15 lượt. Trong bất kỳ trận cờ dài nào, sau cùng, bạn và đối phương nhiều khả năng sẽ đạt đến một thế cục nào đó mà chưa kỳ thủ nào trong lịch sử từng đối mặt trước đây. Thế nhưng, Kasparov đã loại bỏ được cơ sở dữ liệu chỉ sau ba nước. Xuyên suốt cuốn sách này, chúng ta đã biết rằng các phương pháp thống kê thuần túy chắc chắn sẽ trở nên vô hiệu, nếu không tập hợp được mẫu dữ liệu đầy đủ.

Vậy nên, Deep Blue đành phải tự “suy nghĩ”.

Hình 9-2: Thế cục sau nước đi thứ 3 của Kasparov – Ván thứ 1

Thế lưỡng nan của kỳ thủ: Bề rộng đối đầu chiều sâu

Giai đoạn giữa của một ván cờ (trung cục) nhiều khả năng sẽ tiếp thêm sức mạnh cho máy vi tính. Với các quân cờ di chuyển tự do ở khu vực trung tâm, sẽ có trung bình khoảng 40 nước đi khả dĩ trong mỗi lượt, thay vì 20 nước. Đây dường như không phải sự khác biệt lớn, nhưng do các nhánh khả năng giờ đây đã bùng phát theo cấp số nhân, nên chúng sẽ sớm đạt đến một con số khổng lồ. Chẳng hạn, hãy giả sử bạn muốn tính trước ba lượt tiếp theo (tương đương với ba nước đi cho bạn và ba nước cho đối thủ, tổng cộng là sáu nước). Trong khai cục, hàm số này sẽ được tính bằng 206 – tương đương với 64 triệu thế cục, một con số rất lớn. Tuy nhiên, khi bước vào trung cục, bạn phải tính thành 406, tương đương với 4,1 tỉ khả năng. Deep Blue có thể tính được toàn bộ các khả năng trên chỉ trong 20 giây. Trong khi đó, Kasparov phải mất đến 43 năm để tính xong, chưa kể đến thời gian ăn, ngủ và vệ sinh.

Song, các kỳ thủ vĩ đại như Kasparov sẽ không tự lừa bản thân suy nghĩ rằng họ có thể tính được mọi khả năng trên. Đây chính là điểm khác biệt giữa kiện tướng và dân nghiệp dư. Trong một nghiên cứu nổi tiếng về cờ vua, Adriaan de Groot, nhà tâm lý học người Hà Lan đã nhận thấy rằng: khi đối mặt với một thế cờ nan giải, các kỳ thủ nghiệp dư thường tự rơi vào tuyệt vọng khi cố tìm kiếm một nước đi hoàn hảo, đồng thời khiến bản thân không thể nhấc nổi một quân cờ nào.

Trái lại, các kiện tướng cờ vua chỉ tìm kiếm một nước đi tốt – và chắc chắn sẽ là nước đi tốt nhất trong một thế cục nhất định; song, họ sẽ dự đoán xem nước đi đó có thể xoay chuyển cục diện theo hướng có lợi cho họ ra sao, thay vì phí công liệt kê mọi khả năng. Như đại kiện tướng Reuben Fine từng phát biểu: sẽ là “hoàn toàn viển vông” nếu cho rằng một tay cờ nào đó có thể tính toán mọi thế cục trước 20 hoặc 30 lượt đi.

Không đơn giản để nói rằng: “hoàn hảo là kẻ thù của tốt”. Nếu muốn trở thành một kỳ thủ cờ vua thật sự lão luyện, bạn có thể phải vượt qua những tự nghiệm đơn giản này. Tuy nhiên, chúng ta lại không thể đưa ra những quyết định hoàn hảo khi nhận được quá nhiều thông tin để xử lý trong một khoảng thời gian hạn hẹp. Thông qua thừa nhận những khiếm khuyết này, chúng ta có thể thoải mái đưa ra quyết định đúng đắn nhất có thể khi chơi cờ, cũng như trong mọi bối cảnh đòi hỏi ta phải dự đoán.

Điều này không có nghĩa rằng những đại kiện tướng như Kasparov không cần tính toán. Chí ít, Kasparov sẽ phải đề ra một chiến thuật, hay một chuỗi nước đi chính xác bao gồm từ 3 đến 5 nước, nhằm bắt một quân của đối phương hay hoàn thành một mục tiêu nhất thời nào đó. Trong mỗi nước kể trên, ông cũng phải suy nghĩ về cách đối phương có thể sẽ đáp trả – hay mọi khả năng biến chuyển trên bàn cờ – và liệu chúng có thể khắc chế chiến thuật của ông hay không. Ông cũng cần cân nhắc xem liệu đối phương có đang giăng bẫy ông hay không; một thế cục tưởng như có lợi sẽ biến thành một thế chiếu hết chỉ trong vài nước, nếu quân vua của kỳ thủ không được bảo vệ.

Thông qua trí nhớ và kinh nghiệm, các kỳ thủ cờ vua sẽ học được đâu là lúc cần tập trung suy nghĩ. Đôi khi, điều này sẽ dẫn đến rất nhiều nhánh khả năng, nhưng chỉ có một vài nước đi thực sự phù hợp; hoặc giả, họ sẽ chỉ tập trung vào một nhánh khả năng, nhưng lại đưa ra tính toán sâu sắc hơn rất nhiều. Hình thức đánh đổi giữa bề rộng và chiều sâu này thường diễn ra khi chúng ta phải đối mặt với một vấn đề phức tạp. Chẳng hạn, khi dự báo và đề phòng khả năng tấn công khủng bố, Bộ Quốc phòng và CIA phải quyết định có nên lần theo một chuỗi tín hiệu rộng khắp, hay chỉ tập trung vào những tín hiệu nhất quán với các mối đe dọa dễ xảy ra nhất (theo nhận định của họ). Các kiện tướng cờ vua cũng là những nhà siêu nhận thức cừ khôi – khi suy nghĩ về cách họ nên suy nghĩ – và có thể tự điều chỉnh nếu nhận thấy họ không đạt được sự cân bằng.

Chiến lược đối đầu chiến thuật

Ở chừng mực nào đó, máy tính chơi cờ phải chọn cả hai hướng. Chúng phải áp dụng phép tự nghiệm nhằm loại bớt các nhánh khả năng, và tập trung nhiều năng lực xử lý hơn đối với các nhánh khả năng hứa hẹn, thay vì tính toán tất cả với cùng mức độ như nhau. Nhưng do tính toán nhanh hơn con người rất nhiều, nên chúng không phải loại trừ thái quá; chúng có thể duyệt qua mọi khả năng một lần, và tập trung vào các khả năng có-vẻ-quan-trọng-nhất với mức độ chi tiết hơn.

Tuy nhiên, các máy tính chơi cờ không phải lúc nào cũng bao quát được toàn cục và tư duy một cách có chiến lược. Chúng rất giỏi tính toán chiến thuật nhằm hoàn thành một số mục tiêu nhất thời, nhưng lại khá yếu trong việc xác định xem mục tiêu nào quan trọng nhất trên bình diện rộng lớn hơn.

Kasparov đã cố gắng khai thác điểm mù trong các tự nghiệm của Deep Blue bằng cách nhử nó vào các trận thế truy đuổi thiếu suy xét, và khiến nó không phát triển được thế cục chiến lược. Các phần mềm máy tính thường ưu tiên những mục tiêu nhất thời có thể phân nhỏ và ước lượng, khiến nó không cần phải đánh giá toàn bộ ván cờ như một khối thống nhất. Một ví dụ kinh điển về định kiến này của máy vi tính, chính là nó luôn sẵn sàng chấp nhận thí quân; không ít người cũng tỏ ra đồng tình khi một kỳ thủ giỏi chấp nhận mất một quân yếu để đổi lấy quân mạnh hơn.

Câu tự nghiệm: “Hãy chấp nhận đổi quân nếu đối phương từ bỏ một quân mạnh hơn” thường khá chính xác – nhưng sẽ không hoàn toàn đúng như vậy nếu bạn phải đối đầu với một kỳ thủ như Kasparov, vì ông luôn sẵn sàng cam chịu thế hạ phong trong cuộc đấu; ông hiểu rằng thất bại về chiến thuật không thể sánh được với thắng lợi về chiến lược. Kasparov đã dẫn dụ Deep Blue thí quân sau chừng 30 lượt của ván đầu tiên, khi chịu mất quân xe để ăn lại một quân tượng;[70] và trong sự vui sướng của ông, Deep Blue đã chấp nhận. Thế trận lúc này giống như trong hình 9-3A, thể hiện rõ một số điểm mù phát sinh từ lối tư duy chiến lược yếu kém của máy vi tính.

Hình 9-3A: Thế cục sau nước đi thứ 32 của Kasparov – Ván thứ 1

Kasparov và Deep Blue đều có những cách đơn giản hóa riêng đối với thế cục như trong hình 9-3A. Máy tính sẽ phân nhỏ các vấn đề phức tạp thành những yếu tố riêng biệt. Chẳng hạn, với Deep Blue, thế cục sẽ trông như những gì bạn thấy trong hình 9-3B, với mỗi quân cờ mang một điểm số giá trị khác nhau. Nếu cộng các con số lại theo cách này, Deep Blue sẽ lợi hơn Kasparov một quân tốt, và đa phần sẽ giúp nó đảm bảo một trận thắng hoặc hòa.

Hình 9-3B: Đánh giá riêng mỗi đấu thủ

Tuy nhiên, con người lại có khả năng tập trung nhiều hơn vào những yếu tố quan trọng nhất và nhận ra chiến lược toàn cục – chiến lược này đôi khi còn ý nghĩa hơn tổng giá trị các thành tố. Với Kasparov, thế cục này sẽ trông giống như hình 9-3C, và là một trận thế rất có lợi. Kasparov nhận thấy ông có ba quân tốt đang tiếp cận quân vua của Deep Blue (lúc này đang ít được bảo vệ). Quân vua sẽ buộc phải tránh sang bên – trong trường hợp này, Kasparov có thể di chuyển quân tốt của ông đến cuối bàn cờ (phía Deep Blue) và phong cấp thành quân hậu[71] – hoặc nó sẽ bị chiếu hết. Trong khi đó, tuy quân hậu và tượng của Kasparov lúc này đang ở góc trái bên dưới bàn cờ, nhưng chúng có thể di chuyển chéo mà không gặp trở ngại gì; do vậy, chúng có thể gia tăng áp lực lên quân vua cô thế vốn đang phải đối mặt với hàng tốt dũng mãnh. Kasparov vẫn chưa biết nên chiếu hết Deep Blue như thế nào, nhưng ông biết với sức ép như thế, cơ hội chiến thắng sẽ nghiêng về phía ông. Quả nhiên, Deep Blue đã nhanh chóng nhận ra sức mạnh từ thế trận của Kasparov, và ra hiệu đầu hàng sau 13 lượt.

Hình 9-3C: Đánh giá toàn cục

“Quả đúng là nhược điểm điển hình của máy tính,” Kasparov cho biết. “Tôi tin chắc nó đã rất hài lòng với thế trận, nhưng kết quả lại quá khó lường để nó đánh giá thật chính xác.”

“Con người đã khuất phục máy tính” là dòng tít loan báo trên tờ New York Times ngày hôm sau, với không ít hơn bốn bài viết tường thuật lại ván đấu ngoạn mục này.

Thế nhưng, cuộc đấu vẫn chưa đến hồi kết. Tuy vào thời điểm đó, các bình luận viên vẫn chưa nhận ra, nhưng lịch sử môn cờ vua rồi sẽ thay đổi vĩnh viễn.

Khởi đầu của kết thúc

Trong giai đoạn cuối của một ván cờ – hay tàn cục, số lượng các quân trên bàn cờ sẽ giảm đi đáng kể, và các thế cục giúp giành chiến thắng đôi lúc có thể được tính toán hết sức cụ thể. Tuy nhiên, giai đoạn này của ván cờ lại đòi hỏi độ chính xác rất cao, vì bạn sẽ cần đảm bảo vài chục nước di chuyển phù hợp, cũng như không phạm bất kỳ sai lầm nào mới tiến gần hơn đến thế thắng lợi nhỏ nhoi. Trong tình huống “kết liễu” – như thế cục minh họa trong hình 9-4, quân trắng sẽ chiến thắng dù quân đen có vùng vẫy thế nào chăng nữa; tuy nhiên, quân trắng sẽ phải tiến hành tuần tự 262 nước đi thật chính xác.[72]

Hiển nhiên, hầu hết người chơi sẽ không thể giải được thế cờ như trong hình 9-4. Tuy nhiên, con người lại có rất nhiều phương pháp để hoàn tất tàn cục với chỉ 10, 15, 20 hay 25 nước đi.

Hình 9-4: Quân trắng thắng… sau 262 nước

Tàn cục có thể là điềm lành đối với máy tính về nhiều mặt. Lúc này, các mục tiêu chiến thuật chỉ còn lại rất ít, và máy tính có thể chỉ “thấy cây mà không thấy rừng”, trừ khi nó giải quyết triệt để một thế tàn cục cam go. Tuy nhiên, do máy tính đã tập hợp được dữ liệu nhằm bao quát hết các nước đi mở màn, nên nó cũng hội đủ dữ liệu về các kịch bản trong tàn cục. Quả thực, với một bàn cờ chỉ còn không quá 6 quân, toàn bộ thế cục liên quan đều đã được giải qua. Và các thế cục gồm 7 quân cũng đã được giải đáp gần hết – dù một số cách giải phức tạp đến nỗi phải cần đến 517 nước đi mới hoàn tất. Song, máy tính sẽ ghi nhớ chính xác cách giải nào đem lại kết quả thắng, hòa hay thua.

Do vậy, một hiện tượng sánh ngang với hố đen sẽ xuất hiện trong giai đoạn này của ván đấu: đó là khi tất cả không thể cưỡng lại lực hấp dẫn của cuộc chơi, và máy tính sẽ thủ hòa đối với mọi thế cục nó có thể hòa, và giành chiến thắng trong mọi thế cục nó có thể thắng. Trong bước cuối cùng này của ván cờ, các mục tiêu mơ hồ sẽ nhường chỗ cho những tính toán cụ thể: di chuyển quân tốt kế quân hậu đến đây, và bạn sẽ thắng; hay dụ quân đen di chuyển xe đến kia, và bạn sẽ hòa.

Vì thế, Deep Blue cũng có động cơ của riêng nó khi đối đầu với Kasparov trong Ván thứ 1. Các vi mạch của nó cho biết nó đang lâm vào thế thua, nhưng ngay đến một kỳ thủ vĩ đại như Kasparov cũng phạm phải lỗi nghiêm trọng trong mỗi 57 nước. Chỉ một nước đi sai của Kasparov cũng đủ kích hoạt các cảm biến trong Deep Blue, và cho phép nó tìm kiếm một trận hòa. Tình thế lúc này tuy rất khắc nghiệt, nhưng chưa phải là vô vọng.

Thế nhưng, Deep Blue đã có một động thái rất khác lạ – ít nhất là trong mắt Kasparov. Ở lượt thứ 44, Deep Blue đã di chuyển một trong hai quân xe đến hết hàng ngang thứ nhất của quân trắng, thay vì một vị trí thuận lợi hơn nhằm chiếu tướng Kasparov. Nước đi này của cỗ máy dường như hoàn toàn vô thức. Trong thời khắc bị công kích từ bốn phương tám hướng, nó gần như đã từ bỏ lượt đi của mình, tạo điều kiện cho Kasparov tiến quân tốt đến hàng ngang thứ hai của quân đen, và đe dọa phong cấp thành hậu trong nước tiếp theo. Lạ lùng hơn nữa, Deep Blue đã tuyên bố đầu hàng chỉ sau đó một lượt.

Hình 9-5: Nước đi bối rối của Deep Blue

Rốt cuộc, chiếc máy tính này đã nghĩ gì? Kasparov tự hỏi. Ông đã quen chứng kiến Deep Blue phạm những lỗi ngớ ngẩn về chiến lược – chẳng hạn như nước đổi tượng lấy xe ở phần trên – trong các thế cục phức tạp mà nó không thể suy nghĩ đủ sâu hòng nhận ra những âm mưu phía sau. Nhưng đây lại là điều gì đó rất khác: một lỗi chiến thuật trong một thế cục tương đối đơn giản – và chính xác là lỗi mà máy tính không thể phạm phải.

“Làm thế nào chiếc máy tính lại quyết định tự sát như thế?” Kasparov hỏi Frederic Friedel, một phóng viên chuyên về cờ vua người Đức, người bạn và cũng là chuyên gia máy tính của ông, khi hai người cùng nhau phân tích lại trận đấu tại Khách sạn Plaza đêm hôm đó. Friedel đưa ra một số lý giải khá hợp lý, nhưng vẫn không khiến Kasparov hài lòng. Có lẽ Deep Blue quả thực đã “tự sát,” và khi nhận ra thất bại nhãn tiền, nó đã quyết định không tiết lộ thêm cho Kasparov về cách chơi của nó. Hoặc giả – Kasparov tự hỏi – liệu đây có phải một mánh khóe tinh vi nào hay không? Phải chăng các lập trình viên đang nhường ông một bước, và bỏ qua ván đấu đầu tiên với hy vọng khiến Kasparov ngông cuồng trở nên ngạo mạn.

Kasparov đã có một hành động rất đỗi tự nhiên khi tỏ ra nao núng, đó là bắt đầu miệt mài rà soát dữ liệu. Với sự hỗ trợ của Friedel cùng chương trình máy tính Fritz, ông đã phát hiện ra nước đi thông thường trong tình huống đó – quân đen di chuyển xe đến cột thứ sáu và chiếu tướng – hoàn toàn không phải là nước hay đối với Deep Blue: rốt cuộc, nó cũng sẽ bị Kasparov chiếu hết, dù phải trải qua thêm hơn 20 lượt nữa để hoàn tất ván đấu.

Tuy nhiên, âm mưu phía sau lại vô cùng đáng sợ. Lý do duy nhất khiến chiếc máy tính bỏ qua tình huống đòi hỏi Kasparov phải trải qua thêm 20 lượt nữa để hoàn thành ván đấu – như ông lý giải – chính là nó đã tìm ra một hướng khác nhằm kéo dài thêm thời gian. Friedel thuật lại:

Deep Blue thật sự đã cố gắng hết sức; trong một thế trận đã rồi, nó đã chọn cách thua ‘quân tử’ nhất. Garry cũng thừa nhận: “Có lẽ nó đã nhận ra các thế chiếu hết trong 20 nước kế hoặc hơn,” và tỏ ra cảm kích vì anh ấy đã ở đúng bên trong những tính toán tuyệt vời này.

Dù là con người hay máy tính, thì thấy trước 20 nước đi trong một cuộc đấu phức tạp như cờ vua cũng là điều bất khả thi. Khoảnh khắc đáng tự hào nhất của Kasparov – như ông có lần đã tuyên bố – chính là trận đấu tại Hà Lan năm 1999, khi ông mường tượng được chiến thắng của mình trước 15 lượt đi. Được biết, khả năng tính trước của Deep Blue hầu hết chỉ giới hạn trong từ 6 đến 8 nước. Kasparov và Friedel không biết chắc điều gì đã xảy ra, nhưng có vẻ như đối với họ, một sai lầm ngẫu nhiên và không lý giải nổi trong mắt khán giả bình thường thực chất đã để lộ ra một trí tuệ siêu phàm.

Và Kasparov sẽ không khuất phục được Deep Blue thêm lần nào nữa.

Edgar Allan Kasparov

Bước sang ván thứ hai, chiếc máy tính thi đấu quyết liệt hơn hẳn, và không cho để Kasparov có được một thế cục thuận lợi nào. Chuỗi nước đi then chốt bắt đầu xuất hiện sau 35 lượt. Tình thế lúc này khá cân bằng: mỗi bên vẫn còn hậu, một tượng, hai xe và bảy tốt. Nhưng Deep Blue (cầm quân trắng) nhỉnh hơn một chút do lợi hơn một nước đi, và quân hậu của nó cũng có nhiều không gian thi triển hơn. Thế cục (xem hình 9-6) khá bất lợi cho Kasparov, nhưng vẫn còn một mối họa trong họa: chỉ sau vài nước tiếp theo, bàn cờ sẽ được khai thông và quyết định xem Deep Blue có cơ hội giành chiến thắng hay không, hoặc ván đấu sẽ kết thúc với kết quả hòa không thể tránh khỏi.

Hình 9-6: Các lựa chọn của Deep Blue trong lượt thứ 36 – Ván thứ 2

Deep Blue đang cân nhắc vài nước. Nó có thể di chuyển quân hậu đến vị trí đe dọa hơn, và hoàn thành một bước thiên về chiến thuật. Hoặc, nó có thể đổi tốt với quân đen và khai thông cánh trái của bàn cờ, đồng thời mở ra một thế cục khoáng đạt, đẹp mắt và mang tính chiến lược hơn.

Các đại kiện tướng bình luận về trận đấu đều tin rằng Deep Blue sẽ chọn phương án đầu tiên, qua đó đẩy cao quân hậu. Đây là một nước đi phần nào rõ ràng hơn, và cũng hợp hơn với cá tính của Deep Blue: máy tính thường chuộng những thế cục phức tạp, náo nhiệt và đòi hỏi phải tính toán nhiều. Nhưng sau thời gian “suy nghĩ” lâu bất thường, Deep Blue lại quyết định đổi tốt.

Bỗng dưng, Kasparov cảm thấy nhẹ nhõm hẳn, vì nước đánh đổi này không tạo áp lực lên ông ngay lập tức. Nhưng càng phân tích sâu tình thế, ông càng nhận ra mình đang ở thế bất lợi; ông cắn ngón tay, vò đầu bứt tóc – thậm chí, một khán giả còn cho rằng Kasparov đã khóc. Vì sao Deep Blue lại quyết định không tiến hậu? Nước đi này quả thực không tầm thường chút nào – thậm chí, nó còn khiến Kasparov liên tưởng đến một trong những địch thủ máu lửa nhất của ông, kẻ thù truyền kiếp Anatoly Karpov trong những tình huống tương tự. Thế nhưng, chiếc máy tính hẳn phải có lý do cho sách lược đó – chỉ là ông không thể nhận ra. Trừ khi mối nghi ngờ sau của ông là chính xác: Deep Blue có thể đoán trước 20 lượt đi hoặc hơn.

Kasparov và Deep Blue chơi thêm chừng 8 lượt nữa. Đối với các phóng viên và chuyên gia theo dõi cuộc đấu, Kasparov, người lựa chọn lối chơi phòng thủ ngay từ đầu, rõ ràng đã không còn cơ hội chiến thắng. Tuy nhiên, ông vẫn có thể níu kéo một kết quả hòa. Thế nhưng, trước sự ngạc nhiên của khán giả, Kasparov đã xin thua sau 45 nước. Ông tin rằng chiếc máy tính không thể mắc sai lầm, nhất là khi nó có thể tính trước đến 20 nước. Ông biết Deep Blue chắc chắn sẽ thắng, vậy cần gì phải hao phí sức lực khi còn đến bốn ván trước mắt?

Đám đông trên khán đài bùng lên những tràng pháo tay: quả là một ván đấu xuất sắc, xuất sắc hơn rất nhiều so với ván đầu tiên; và nếu thế chiếu hết của Deep Blue không hiện rõ trước mắt họ như đối với Kasparov, thì hẳn là do họ không thể suy nghĩ về thế cục đó sâu sắc như ông. Song, họ vẫn dành sự ngưỡng mộ thật sự đến Deep Blue: nó đã thi đấu như một con người. Susan Polgar, nữ kỳ thủ vô địch thế giới đã thốt lên với tờ New York Times: “Một phong cách tuyệt vời!” Joel Benjamin, đại kiện tướng thuộc nhóm hỗ trợ cho Deep Blue cũng đồng tình: “Chiếc máy tính đã chơi với phong thái một nhà vô địch, hệt như Karpov. Đây là cờ vua đích thực, chứ không còn là máy móc!”

Đêm đó, Kasparov vội vã rời khỏi hội trường Equitable Center mà không hé môi với truyền thông nửa lời, nhưng ông vẫn ghi khắc những bình luận từ các đại kiện tướng đồng nghiệp của ông. Có lẽ, Deep Blue đã trở thành một con người thật sự, chỉ không phải bằng xương bằng thịt. Hoặc có lẽ, giống như cỗ máy “Mechanical Turk” hồi hai thế kỷ trước, đã có một đại kiện tướng nào đó lén lút vận hành các bánh răng sau hậu trường. Hay có lẽ Benjamin, một kỳ thủ mạnh từng cầm hòa với Kasparov, không chỉ phụ trách huấn luyện cho Deep Blue, mà còn gián tiếp can thiệp vào trận đấu thông qua nó.

Do sở hữu khả năng liên tưởng mạnh mẽ nhằm phát hiện ra các đặc điểm khuôn mẫu, giới kỳ thủ vẫn được đồn đoán là có chút gì đó hoang tưởng. Trong buổi họp báo ngày hôm sau, Kasparov đã cáo buộc IBM gian lận. “Maradona gọi đó là ‘bàn tay của Chúa’,” ông bình luận về lối chơi của chiếc máy tính. Đây là một lời bóng gió đáng hổ thẹn, nhằm ám chỉ bàn thắng của Diego Maradona, chân sút vĩ đại người Argentina vào lưới đội tuyển Anh trong trận cầu tai tiếng hồi World Cup 1986. Sau này, các pha quay chậm cho thấy ông đã đưa bóng vào lưới bằng tay trái, chứ không phải bằng đầu. Maradona đã tuyên bố rằng ông ghi bàn thắng đó “nửa bằng cái đầu của Maradona và nửa bằng bàn tay của Chúa”. Tương tự, Kasparov dường như cũng tin rằng hệ thống vi mạch của Deep Blue đã được một trí tuệ siêu phàm hậu thuẫn.

Hiển nhiên, hai giả thuyết trên của Kasparov về động thái của Deep Blue hoàn toàn mâu thuẫn – hệt như những nhận định của Edgar Allan Poe về Mechanical Turk trước đây. Liệu một cỗ máy phải chơi tốt để có thể thật sự là một cỗ máy – hay nó phải thông minh đến mức không con người nào có hy vọng lĩnh hội được?

Tuy nhiên, từ bỏ ván đấu thứ hai vẫn là một quyết định sai lầm: trên thực tế, Deep Blue vẫn chưa cầm chắc chiến thắng – như Friedel và Yuri Dokhoian, trợ lý được Kasparov tin tưởng nhất, đã chỉ ra cho ông trong bữa trưa ngày hôm sau. Sau khi dành cả đêm phân tích thế cục với phần mềm Fritz, họ đã phát hiện ra một hướng đi gồm 7 nước có thể kéo Deep Blue vào một thế chiếu vĩnh viễn và đảm bảo cho Kasparov một trận hòa[73]. “Thật thế ư?” Kasparov đáp, bần thần ngắm dòng xe cộ trên Đại lộ số 5. “Tôi đã hết sức ấn tượng về lối chơi thâm hiểm của chiếc máy tính, đến nỗi chẳng dám tin mình còn đường thoát.”

Tuy kết quả đang là 1-1 với lợi thế chia đều cho cả hai bên, nhưng lòng tin của Kasparov đã bị lung lay dữ dội. Ông chưa từng thất bại khi đối đầu với máy tính; nhưng giờ đây, ông như đang đung đưa trên dây. Tệ hơn nữa, ông đã phạm vào tội lỗi lớn nhất trong môn cờ vua: từ bỏ một ván đấu khi vẫn còn khả năng cầm hòa. Một sai lầm đáng xấu hổ và chưa từng có tiền lệ. Ngay đến các phóng viên và nhiều đại kiện tướng cũng không thể nhớ nổi lần cuối cùng một nhà vô địch vấp phải sai sót này.

Kasparov nhận ra ông sẽ không thể đánh bại Deep Blue nếu tiếp tục áp dụng lối chơi quyết liệt và áp chế đã từng biến ông thành Quán quân Thế giới. Thay vào đó, ông phải cố gắng đánh lừa chiếc máy tính bằng phong thái cẩn trọng và khác thường, ví như sắm vai một tin tặc tấn công các chương trình nhằm khai thác kẽ hở. Tuy nhiên, nước đi mở màn của Kasparov trong ván thứ ba vẫn chưa đủ sức kéo Deep Blue ra khỏi cơ sở dữ liệu, và yếu đến mức chỉ đủ níu kéo một trận hòa. Kasparov chơi tốt hơn trong các ván thứ tư và thứ năm, và dường như đã chiếm được thế thượng phong, nhưng vẫn không cưỡng lại được lực hút từ cơ sở dữ liệu của Deep Blue trong tàn cục, từ đó kết thúc hòa trong cả hai ván. Mỗi bên lúc này được 1 điểm thắng và 3 điểm hòa, với một ván quyết định sau cùng.

Trong ngày diễn ra ván đấu chung cuộc, Kasparov xuất hiện tại Equitable Center với vẻ mệt mỏi và thiểu não; sau này, Friedel đã thú nhận rằng ông chưa bao giờ thấy Kasparov trong tâm trạng tồi tệ như thế. Được cầm quân đen, Kasparov áp dụng chiến thuật Phòng thủ Caro-Kann. Caro-Kann được xem là thế phòng thủ khá yếu – với chỉ 44,7% thắng lợi dành cho quân đen trong lịch sử – nhưng vẫn rất lợi hại khi được Karpov, một kỳ thủ hiểu rõ nó, lựa chọn. Thế nhưng, Kasparov lại không hiểu thấu Caro-Kann; ông rất hiếm khi sử dụng nó trong các trận thư hùng. Chỉ sau vài nước, ông đã thấm mệt, và mất khá nhiều thời gian để ra các quyết định tưởng như quen thuộc. Và đến nước thứ bảy, ông đã phạm một sai lầm nghiêm trọng, đó là thí quân mã sớm hơn một nước. Kasparov nhận ra sai sót gần như ngay lập tức; ông đổ gục xuống ghế, và không che giấu nổi sự thất vọng của mình. Chỉ 12 nước sau đó – chừng một giờ sau khi ván đấu bắt đầu – ông tuyên bố bỏ cuộc, và đùng đùng bước ra khỏi bàn đấu.

Deep Blue đã thắng. Nhưng đáp lại nó không phải là âm thanh vang dội từ khán đài, mà chỉ có tiếng rên rỉ khe khẽ. Phải chăng Kasparov đã kiệt sức, và khiến vấn đề trầm trọng hơn khi thi triển một hướng đi mở màn quá xa lạ với ông? Hoặc giả, như đại kiện tướng Patrick Wolff đã nhận định, phải chăng Kasparov đã bỏ cuộc ngay từ đầu nhằm phủ nhận chiến tích của Deep Blue? Và liệu việc ông lựa chọn lối phòng thủ Caro-Kann, vốn là đặc trưng của Karpov, đối thủ vẫn luôn bị ông chế ngự, có hàm chứa ý nghĩa nào hay không?

Song, những suy nghĩ huyễn hoặc đó đã nhanh chóng phai nhạt trong trí tưởng tượng của công chúng. Máy móc đã đánh bại con người! Hệt như khi HAL 9000 nắm quyền kiểm soát con tàu không gian.

Nhưng dù sao chăng nữa, đó vẫn là sự thật. Kasparov đã trở thành nạn nhân của thói nhu nhược cố hữu trong bản thân con người – và của một con bọ phần mềm bé xíu.

Khi một kiện tướng nao núng

Deep Blue ra đời tại Trung tâm Thomas J. Watson của IBM. Tại tiền sảnh là những bản sao máy vi tính đời đầu, tương tự như những chiếc máy được Charles Babbage chế tạo. Tuy tòa nhà đã có dấu hiệu xuống cấp – do có quá nhiều dầm gỗ và quá nhiều văn phòng bên trong – nhưng nhiều nhà khoa học vẫn xem đây là tổ ấm của họ, bao gồm cả Benoit Mandelbrot, nhà toán học đoạt hai giải Nobel vật lý và kinh tế.

Mùa xuân năm 2010, tôi ghé thăm Trung tâm Watson với mục đích diện kiến Murray Campbell, một chàng trai Canada thanh lịch với vẻ ngoài khá trẻ con, nhưng đã là một trong các kỹ sư trưởng của dự án này từ thời Deep Thought còn đang thai nghén tại Carnegie Mellon. (Hiện tại, Campbell đang phụ trách bộ phận xây dựng mô hình thống kê của IBM.) Trong văn phòng Campbell, một bức chân dung lớn của Kasparov đang trừng mắt hăm dọa trên bàn cờ, với dòng chú thích bên dưới:

Bạn sẽ khiến một chiếc máy tính nao núng ra sao? Kasparov đối đầu Deep Blue Ngày 3-11, tháng Năm năm 1997.

Cuối cùng, chính Kasparov chứ không phải Deep Blue, đã nao núng, tuy không vì nguyên nhân mà Campbell cùng ê-kíp của anh kỳ vọng.

Deep Blue được thiết kế với mục đích đánh bại Kasparov, và chỉ Kasparov mà thôi. Ê-kíp đã cố gắng dự đoán các chuỗi nước đi mở màn được Kasparov sử dụng thường xuyên nhất, và đặt ra các đòn phản công mạnh mẽ nhằm đối phó với chúng. (Quả nhiên, Kasparov đã tránh được cái bẫy này khi thi triển các nước mở màn ông hiếm khi sử dụng trong các trận đấu giải trước đây.) Do chỉ đạt phong độ xoàng xĩnh khi đối đầu với Kasparov vào năm 1996 và gặp vấn đề với các đối thủ có lối suy nghĩ giống nhau trong các trận đấu tập, nên năng lực xử lý của Deep Blue đã được nhân đôi, và các tự nghiệm của nó cũng được tinh luyện lại. Campbell hiểu rằng Deep Blue cần phải nghiên cứu sâu hơn nữa (nhưng vẫn có chọn lọc) các khả năng có thể xảy ra, nhằm bắt kịp các mưu kế trong lối tư duy chiến lược sâu sắc của Kasparov. Đồng thời, hệ thống cũng được thiết kế hơi thiên về các thế cục phức tạp vốn là thế mạnh của nó.

“Các thế cục phù hợp với máy tính phải thật phức tạp, bao gồm nhiều quân trên bàn cờ cùng với vô số nước đi hợp lệ,” Campbell cho biết. “Chúng tôi chuộng những thế cục trong đó chiến thuật quan trọng hơn chiến lược, bởi anh khó có thể làm được gì để phát huy nó.”

Theo quan điểm này, Deep Blue quả thực đã mang tính “người” hơn bất kỳ chiếc máy chơi cờ nào trước đây. Tuy lý thuyết trò chơi áp dụng trong cờ vua không thể hiệu nghiệm tương đương như đối với các trò ít thông tin hoàn chỉnh như poker, nhưng các chuỗi nước đi ban đầu vẫn có thể là ngoại lệ. Thi triển một nước đi yếu ớt nhằm khiến đối thủ của bạn mất thăng bằng có thể phá hủy công sức chuẩn bị hàng tháng trời của anh ta – hoặc hàng tháng trời của bạn nếu anh ta biết cách đáp trả. Tuy nhiên, hầu hết các máy tính đều cố gắng chơi một ván cờ “hoàn hảo”, thay vì biến đổi thế trận nhằm thích nghi với đối phương. Thế nhưng, Deep Blue lại hành động như đa số người chơi, và tìm cách gài đối phương vào thế cục mà Campbell cho rằng nó sẽ có lợi thế so sánh.

Tính năng hay lỗi?

Song, đến năm 1997, tài năng của Kasparov vẫn quá vượt trội, và nhiệm vụ lập trình Deep Blue sao cho giành chiến thắng đã thật sự trở thành vấn đề.

Trên lý thuyết, việc lập trình cho một chiếc máy tính chơi cờ khá đơn giản: nếu bạn để các thuật toán tìm kiếm trong một phần mềm cờ vua tự vận hành đến vô hạn, thì toàn bộ 101050thế cục sẽ được xử lý triệt để. “Có một thuật toán khá dễ hiểu giúp giải quyết các thế cờ,” Campbell cho biết. “Tôi có thể viết một chương trình trong khoảng nửa ngày và giải quyết xong ván đấu, nếu anh để nó vận hành đủ lâu.” Tuy nhiên, trên thực tế, “việc này sẽ chiếm trọn thời gian của cả vũ trụ,” anh than thở.

Tuy nhiên, huấn luyện một chiếc máy tính hòng đánh bại Quán quân Thế giới lại thường là một quá trình “thử và sai” hết sức nhàm chán. Liệu phân bổ thêm thời gian cho chương trình trong tàn cục và ít hơn trong trung cục có giúp nó đạt phong độ ổn định hơn hay không? Liệu có cách nào so sánh được giá trị giữa quân mã với quân tượng khi khai cục? Và chương trình sẽ loại bỏ các nhánh khả năng tiềm ẩn nguy cơ nhanh chóng ra sao, nếu nó biết rằng có thể vẫn còn một thế chiếu hết, hoặc một cái bẫy đang giăng sẵn trong đó?

Thông qua việc dò dẫm từng tham số và quan sát xem Deep Blue xử lý ra sao đối với mỗi thay đổi, Campbell đã tiến hành rất nhiều lần thử trên chiếc máy này. Tuy nhiên, dường như đôi lúc nó vẫn phạm sai sót, khi thi triển những nước đi lạ lùng và khó lường. Mỗi lúc như vậy, Campbell lại trở về với câu hỏi muôn thuở của giới lập trình viên: liệu nước đi mới đó có phải là tính năng của chương trình – một khoảnh khắc eureka cho thấy nó đã phát triển thêm kỹ xảo? Hay chỉ là lỗi lập trình?

Lời khuyên chung của tôi – xét trên bối cảnh dự báo tổng quát – chính là hãy tập trung diễn giải theo hướng “lỗi” nếu mô hình của bạn truy xuất ra một kết quả bất ngờ và khó giải thích. Chúng ta rất dễ nhầm lẫn độ nhiễu với tín hiệu. Lỗi lập trình có thể phá hủy công sức nghiên cứu, hay thậm chí khiến các nhà dự báo cừ khôi nhất phải suy sụp.

Đã có lúc Bob Voulgaris, nhà triệu phú cá độ bóng rổ mà tôi đã giới thiệu trong chương 8, từng quyết định rằng anh sẽ đặt cược vào bóng chày. Khi đó, mô hình anh xây dựng liên tục khuyên anh đặt “xỉu” vào đội Philadelphia Phillies, và liên tục cho ra kết quả không tốt. Hóa ra, sai sót chỉ là một ký tự bị nhập sai trong số 10.000 dòng code: trợ lý của anh đã mã hóa sai tên sân nhà của đội Phillies – Citizens Bank Park, một sân vận động nhỏ giúp phát huy thế công và tạo thuận lợi cho các cú ăn điểm trực tiếp – thành P-H-1 hay vì P-H-I. Chỉ một dòng code lỗi đó cũng đủ khiến mọi tín hiệu trong chương trình sa lầy, và trói chặt khoản tiền cược của Voulgaris vào độ nhiễu. Voulgaris đã bị lỗi lập trình này hù dọa đến mức ngưng toàn bộ chương trình đặt cược bóng chày của anh.

Thách thức đặt ra đối với Campbell chính là: Deep Blue từ lâu đã thông thạo về cờ vua hơn những người khai sinh ra nó. Nó có thể thi triển một nước mà họ chưa từng chơi, nhưng họ lại không biết chắc đó có phải lỗi hay không?

“Trong giai đoạn đầu của quá trình khắc phục lỗi cho Deep Blue, mỗi khi nó ra một nước đi khác thường, tôi lại nghĩ, ‘Ồ, chắc lại có sai sót gì rồi,’” Campbell cho biết. “Chúng tôi sẽ đào sâu, xem xét đoạn code và tìm ra vấn đề rốt cuộc là gì. Nhưng càng về sau, chuyện đó càng hiếm gặp. Giờ đây, khi Deep Blue tiếp tục thi triển những nước khác thường, chúng tôi sẽ xem xét và phát hiện thấy rằng: nó đã nhận ra điều gì đó mà con người khó nhận thấy.”

Có lẽ nước đi nổi tiếng nhất lịch sử môn cờ vua đã thuộc về Bobby Fischer vĩ đại, trong trận đấu được xưng tụng là “Ván cờ Thế kỷ” năm 1956 (xem hình 9-7). Fischer, khi đó mới chỉ 13 tuổi, đã có hai nước thí quân ngoạn mục trong trận đối đầu với đại kiện tướng Donald Byrne – đầu tiên, ông dâng cho đối phương quân mã nhưng không thu lại được gì, rồi đến vài nước sau, ông lại cố ý bỏ mặc quân hậu không phòng bị và di chuyển một quân tượng. Cả hai nước đi trên đều hoàn toàn chính xác; sức phá hủy Fischer tạo ra cho Byrne từ lợi thế chiến lược trong thế cục của ông đã hiện rõ chỉ trong vài nước kế tiếp. Tuy nhiên, không kiện tướng nào trong quá khứ và tương lai từng cân nhắc đến các nước đi của Fischer. Những tự nghiệm kiểu như “Đừng bao giờ từ bỏ quân hậu nếu không vì một quân hậu khác, hay vì một nước chiếu hết tức thì” vẫn quá vững chắc, có lẽ bởi chúng vẫn giúp ích cho các kỳ thủ trong phần lớn các trường hợp.

Hình 9-7: Các nước thí quân nổi tiếng của Bobby Fischer (1956)

Tuy nhiên, khi tôi nhập thế cục này vào chiếc máy tính xách tay và cho chạy chương trình Fritz, nó đã phát hiện ra hướng đi của Fischer chỉ sau vài giây. Trên thực tế, chương trình đã xem mọi nước đi ngoài lựa chọn của Fischer là sai sót nghiêm trọng. Và trong quá trình tìm kiếm phương án khả thi, chương trình đã nhận ra những tình huống trong đó các tự nghiệm trên bị loại bỏ.

Có lẽ, chúng ta không nên mô tả việc chiếc máy tính tìm ra các nước đi trên là “sáng tạo”; thay vào đó, đó là thành quả nhờ phương pháp thử đúng sai liên tục (brute force) từ tốc độ tính toán của Deep Blue. Tuy nhiên, Deep Blue vẫn còn một lợi thế khác: nó không để thói quen chơi cờ hợp cách làm cản trở việc phát hiện ra nước đi đúng trong những trường hợp cụ thể. Một người chơi sẽ cần đến lòng can đảm và sự tự tin để vượt qua lối tư duy thông thường. Mọi người ca tụng Fischer vì ông vẫn còn quá trẻ, nhưng có lẽ đây chính là nguyên nhân giúp ông nhận ra những nước đi thần thánh: mỗi đòn xuất quân của ông đều chứa đựng trí tưởng tượng vô hạn. Chính chúng ta đã tự tạo ra những điểm mù trong lối tư duy của mình, và để chúng lớn dần theo thời gian. Máy tính tuy cũng có điểm mù, nhưng chúng có thể cân nhắc mọi phương án khả thi nhằm bù đắp cho trí tưởng tượng đó.

Tuy nhiên, cơ sở dữ liệu của Deep Blue vẫn còn sót một số lỗi lập trình. Cuối buổi phỏng vấn với tôi, Campbell đã tinh quái nhắc đến một tình huống xảy ra trong tàn cục của ván đấu đầu tiên vào năm 1997, giữa Deep Blue và Kasparov.

“Một lỗi nhỏ đã xảy ra trong ván đấu, và khiến Kasparov nhầm lẫn về khả năng thật sự của Deep Blue,” Campbell cho biết. “Ông ấy không nhận ra nước đi của nó chỉ là một lỗi lập trình.”

Lỗi này đã xuất hiện trong nước đi thứ 44 của chiếc máy tính trong ván đầu tiên với Kasparov; do không thể tìm ra phương án phù hợp, chương trình buộc phải kích hoạt phương sách mặc định an toàn cuối cùng, và thi triển một nước hoàn toàn ngẫu nhiên. Lỗi lập trình phi logic này xuất hiện khá muộn trong tàn cục, với thế thua đã an bài cho Deep Blue. Ngày hôm sau, Campbell cùng ê-kíp của anh đã sửa lại nó. “Chúng tôi đã chứng kiến chuyện này một lần trong ván đấu thử hồi đầu năm 1997, và tưởng rằng nó đã được khắc phục,” anh thú nhận. “Rủi thay, chúng tôi vẫn để sót một trường hợp.”

Trên thực tế, lỗi lập trình này chắc chắn không phải vận rủi đối với Deep Blue: nhiều khả năng nó đã tạo cơ hội cho chiếc máy tính đánh bại Kasparov. Trong bài tường thuật nổi tiếng về trận đấu giữa Kasparov với Deep Blue, báo chí nhận định rằng các vấn đề của Kasparov đã gây ảnh hưởng đến ván đấu thứ hai – đó là lúc ông phạm một sai sót chưa từng có tiền lệ, và giương cờ trắng trước một thế cục vẫn còn cơ may gỡ gạc. Song, nguyên nhân dẫn đến sai lầm của ông là gì? Đó chính là nỗi băn khoăn trước nước đi thứ 44 của Deep Blue trong ván đầu tiên – khi chiếc máy tính di chuyển quân xe vô mục đích. Kasparov tin rằng lối chơi phản trực giác trên chính là dấu hiệu của một trí tuệ siêu phàm. Ông không hề nghĩ rằng đó chỉ là một lỗi lập trình.

Khi vẫn còn phụ thuộc vào tiến bộ công nghệ của thế kỷ XXI, trong chúng ta vẫn sẽ tồn tại những điểm mù như của Edgar Allan Poe về vai trò của máy móc trong đời sống. Chiếc máy tính đã khiến Kasparov nao núng, nhưng chỉ vì một kẽ hở có tính toán trước.

Thế mạnh của máy tính

Máy tính thường tính toán rất, rất nhanh. Không những thế, mọi người còn tin tưởng lối tính toán chân thực của chúng – chúng không mệt mỏi, không bị ảnh hưởng bởi cảm xúc, cũng như không thay đổi tâm trạng khi đang phân tích.

Nhưng điều này không đồng nghĩa máy tính luôn đưa ra dự báo hoàn hảo, hay thậm chí là dự báo tốt. Cụm từ viết tắt GIGO (“garbage in, garbage out – vào sao, ra vậy”) sẽ tóm lại vấn đề này. Nếu bạn nhập vào máy tính dữ liệu xấu, hay một tập lệnh ngớ ngẩn nào đó và bắt nó phân tích, nó sẽ không thể quay rơm thành vàng cho bạn. Trái lại, máy tính rất kém trong khoản sáng tạo và tưởng tượng, như đề ra các chiến lược hay xây dựng lý thuyết nhằm nghiên cứu cách vũ trụ vận hành.

Tuy nhiên, máy tính lại là những nhà dự báo hữu ích nhất trong các lĩnh vực như dự báo thời tiết hay cờ vua, nơi hệ thống tuân theo những quy luật khá đơn giản và dễ hiểu; song, những phương trình chi phối hệ thống này lại cần được xử lý nhiều lần nhằm đưa ra một dự báo tốt. Chúng dường như không giúp ích được gì trong các lĩnh vực như dự báo kinh tế hay động đất, nơi mà vốn hiểu biết của chúng ta về nguyên nhân gốc rễ mơ hồ hơn, và dữ liệu cũng nhiễu loạn hơn rất nhiều. Trong từng lĩnh vực trên, chúng ta đã đặt rất nhiều hi vọng vào phương pháp dự báo dựa trên máy tính hồi thập niên 1970 và 1980, khi máy tính trở nên thân thuộc hơn với công việc hàng ngày của các học giả và nhà khoa học, nhưng vẫn chẳng có tiến bộ nào đáng kể từ lúc đó.

Nhiều lĩnh vực khác lại nằm đâu đó giữa hai thái cực trên. Dữ liệu thường chỉ dừng ở mức tốt, thay vì tuyệt vời, và chúng ta chỉ có chút hiểu biết về những hệ thống và quy trình giúp tạo ra các con số, chứ không hiểu thấu chúng trọn vẹn. Trong trường hợp này, chúng ta có thể cải tiến dự báo theo quy trình được Deep Blue áp dụng: đó là thử và sai. Đây chính là yếu tố cốt lõi trong chiến lược kinh doanh của một công ty, một doanh nghiệp gần gũi và quen thuộc nhất với chúng ta trong kỷ nguyên Dữ liệu Lớn.

Khi “thử và sai” đem lại hiệu quả

Trong chuyến trở lại Googleplex tại Mountain View, California, nơi tôi từng ghé thăm cuối năm 2009, tôi vẫn khó nhận ra khi nào mọi người ở đây nghiêm túc, và khi nào đang trêu đùa. Đó cũng là thứ văn hóa giúp phát huy tính sáng tạo, với những gam màu cơ bản, những khóa học bóng chuyền cùng mọi loại hình phương tiện hai bánh từng được biết đến. Mọi nhân viên Google, từ kỹ sư cho đến nhà khoa học, đều có thể trở nên lập dị và kỳ quặc.

“Những thí nghiệm kiểu này luôn được tiến hành,” Hal Varian, nhà khoa học tại Google cho biết. “Tốt hơn hết, anh nên nghĩ về máy móc như một cơ quan, một thực thể sống. Tôi từng nói rằng chúng ta nên quan tâm về những điều sẽ xảy ra khi chúng sống dậy, như Skynet[74] chẳng hạn. Tuy nhiên, chúng tôi đã thỏa thuận với Thống đốc bang California” – khi đó là nam tài tử Arnold Schwarzenegger – “rằng ông sẽ tham gia và hỗ trợ.”

Google đã tiến hành thử nghiệm trên diện rộng đối với công cụ tìm kiếm và các sản phẩm khác của họ. “Chúng tôi đã tiến hành 6.000 thí nghiệm trên công cụ tìm kiếm trong năm vừa rồi, và có thể là 6.000 thí nghiệm nữa đối với chức năng tính phí quảng cáo,” ông cho biết. “Như vậy, Google đang thực hiện khoảng 10.000 thí nghiệm mỗi năm.”

Trong số đó, có một số thí nghiệm rất trực quan – thỉnh thoảng còn bao gồm ra mắt cả một dòng sản phẩm mới. Tuy nhiên, hầu hết chúng đều rất khó nhận ra: như thay đổi vị trí logo sang một chút ảnh điểm mới, hoặc hoán đổi nhẹ màu nền cho một quảng cáo, và xem hiệu ứng xuất hiện ra sao khi nhấp chuột hoặc tính phí. Rất nhiều thí nghiệm chỉ được áp dụng cho khoảng 0,5% người dùng Google, tùy thuộc ý tưởng đó có hứa hẹn hay không.

Khi tìm kiếm một từ khóa trên Google, có lẽ bạn sẽ không nghĩ mình đang tham gia một thí nghiệm. Nhưng trên lập trường của Google, mọi thứ lại hơi khác. Kết quả tìm kiếm do Google trả về, và thứ tự của chúng trên trang truy cập sẽ đại diện cho dự báo của họ về những kết quả hữu ích nhất.

Song, một đặc tính có vẻ chủ quan như “hữu ích” sẽ được đo lường và dự báo như thế nào? Nếu bạn tìm kiếm một từ khóa như nhà hàng Mexico tuyệt vời nhất, liệu có phải bạn đang lên kế hoạch cho chuyến đi đến Albuquerque? Hay bạn đang tìm kiếm một nhà hàng Mexico mới mở gần đây? Hay bạn muốn tìm một nhà hàng Mexico nấu theo kiểu Nuevo Latino? Có lẽ bạn nên tra cứu một từ khóa chi tiết hơn; nhưng do bạn không làm vậy, nên Google có thể tập hợp một nhóm 1.000 người cho cùng câu lệnh trên, cho họ xem vô số trang web khác nhau, và yêu cầu họ đánh giá tính thiết thực của chúng theo thang điểm từ 0 đến 10. Sau đó, Google sẽ hiển thị các trang trước mắt bạn theo thứ tự đánh giá trung bình từ cao nhất xuống thấp nhất.

Lẽ tất nhiên, Google không thể thực hiện điều này cho mọi câu lệnh tìm kiếm – chắc chắn là không thể, nếu họ phải nhận về hàng trăm triệu yêu cầu tìm kiếm mỗi ngày. Tuy nhiên, Varian cho biết họ sẽ sử dụng các đánh giá viên là con người cho một chuỗi các dòng tìm kiếm đại diện. Sau đó, họ sẽ xem phép đo lường thống kê nào tương quan nhất với các phán đoán của con người về mặt phù hợp và hữu dụng. Công cụ đo lường thống kê nổi tiếng nhất của Google dành cho trang web chính là PageRank, với điểm số dựa trên số lượng các trang web khác liên kết với trang bạn đang tìm kiếm. Song, PageRank chỉ là một trong 200 tín hiệu được Google sử dụng nhằm ước lượng phán đoán của các đánh giá viên.

Tất nhiên, đây không phải một nhiệm vụ dễ dàng – với 200 tín hiệu áp dụng cho một chuỗi dòng tìm kiếm có thể kéo dài đến vô tận. Đó cũng là lý do Google chú trọng rất nhiều đến công tác thí nghiệm và kiểm tra. Sản phẩm bạn biết đến như thanh tra cứu Google – như hiện nay – rất có thể sẽ thay đổi chút ít trong tương lai.

Bí quyết giúp công ty này thành công chính là cách họ kết hợp những cam kết kiểm chứng khắt khe với văn hóa sáng tạo phóng khoáng. Các nhân viên Google được thỏa mãn mọi thú vui của họ, chỉ để hoàn thành một việc mà con người làm tốt hơn máy tính rất nhiều: đó là đưa ra ý tưởng, rất nhiều ý tưởng. Sau đó, Google sẽ đóng khuôn nguồn dữ liệu khổng lồ nhằm kiểm chứng các ý tưởng trên. Đa số chúng sẽ bị loại bỏ nhanh chóng, nhưng các ý tưởng xuất sắc nhất sẽ vẫn tồn tại.

Các chương trình máy tính cũng chơi cờ theo cách này; chúng khai thác mọi phương án khả thi ở mức độ tối thiểu, nhưng chỉ tập trung vào các nguồn lực mang lại những hướng tấn công hứa hẹn. Quá trình này giống với phong cách Bayes: Google luôn sẵn sàng ở vạch xuất phát, tái thiết thuật toán của họ, và không bao giờ xem chúng đã kết thúc.

Đa phần, chúng ta không thể kiểm chứng ý tưởng của mình nhanh như Google, với lượng phản hồi ít nhiều nhận về ngay tức thì từ hàng trăm triệu người dùng trên khắp thế giới. Chúng ta cũng không thể truy cập vào một siêu máy tính như các kỹ sư của Deep Blue vẫn làm. Do vậy, tốc độ tiến triển sẽ chậm hơn rất nhiều.

Tuy vậy, nếu cam kết tự mình kiểm chứng – như tận mắt chứng kiến các dự báo của mình hiệu quả ra sao trong thực tế, thay vì chỉ quanh quẩn với một mô hình thống kê – bạn có lẽ đã tìm ra phương pháp thúc đẩy tốt nhất cho tiến trình học hỏi của mình.

Vượt qua điểm mù công nghệ

Trên nhiều phương diện, chúng ta chính là rào cản công nghệ lớn nhất đối với bản thân. Quá trình tiến hóa đều đặn nhưng chậm chạp của con người không thể sánh với đà tiến bộ của công nghệ: con người tiến hóa trong hàng thiên niên kỷ, trong khi năng lực xử lý của máy tính nhân đôi cứ hai năm một lần.

Tổ tiên chúng ta sống trong hang động cũng nhận ra lợi thế từ việc sở hữu những khả năng mạnh mẽ, chẳng hạn như phát hiện các dấu hiệu chuyển động bất thường – nhờ thế, trong chưa đầy một giây, họ có thể xác định được tiếng lá xào xạc đằng xa là do gió thổi, hay do bước chân của một con gấu xám đang xâm phạm lãnh thổ. Nhưng ngày nay, trong một thế giới tất bật, tràn ngập những con số và số liệu, chính những khuynh hướng đó sẽ đẩy chúng ta vào rắc rối: khi đứng trước một dãy số ngẫu nhiên, chúng ta sẽ nhận thấy những đặc trưng khuôn mẫu dù thực chất chẳng có gì. (Các nhà quảng cáo và chính trị gia, với thủ đoạn lừa đảo hiện đại, vẫn luôn lợi dụng phần bản năng nguyên thủy này trong trí não của chúng ta.)

Tuy nhiên, cờ vua lại hứa hẹn một đoạn kết mỹ mãn. Tuy Kasparov và các lập trình viên Deep Blue xem nhau là địch thủ, nhưng mỗi bên đều dạy cho chúng ta về vai trò bổ sung lẫn nhau giữa tốc độ xử lý của máy tính với sự tài tình của con người trong công tác dự báo.

Thực chất, ván cờ tuyệt nhất thế giới cho đến nay vốn dĩ không thuộc về con người lẫn máy vi tính. Năm 2005, trang web Web.taisachnhanh.cloud đã tổ chức một giải đấu cờ “tự do”: theo đó, người chơi được phép kết hợp vốn hiểu biết uyên thâm của mình với bất kỳ chương trình máy tính nào họ yêu thích, cũng như được phép xin lời khuyên từ cộng đồng Internet. Tuy có rất nhiều đại kiện tướng tham gia tranh giải, nhưng kẻ chiến thắng lại không phải kỳ thủ mạnh mẽ nhất, cũng không phải phần mềm được đánh giá cao nhất, mà là một cặp đôi nghiệp dư đang độ hai mươi đến từ New Hampshire, Steven Cramton và Zackary “ZakS” Stephen, những người đã khảo sát tổng thể ba chương trình máy tính và xác định được lối chơi của chúng. Cramton và Stephen đã chiến thắng vì họ không tôn sùng và không chịu sức ép từ công nghệ. Họ hiểu rõ ưu nhược điểm của từng chương trình, và hành động giống với các huấn luyện viên hơn kỳ thủ.

Tuy nhiên, hãy thận trọng nếu bạn bắt gặp một câu nói như “máy tính dự đoán đội Yankees sẽ đoạt chức vô địch quốc gia (World Series).” Nếu đó chỉ là cách nói tắt của một phát biểu cụ thể hơn (chẳng hạn như “kết quả từ chương trình máy tính cho thấy Yankees sẽ đoạt chức vô địch quốc gia”), thì chúng hoàn toàn vô hại. Với khối lượng dữ liệu khổng lồ hiện nay, thật tốt biết bao khi chúng ta sở hữu những cỗ máy tính toán nhanh hơn con người gấp nhiều lần.

Tuy nhiên, nếu bạn cảm giác rằng người dự báo thật sự hàm ý điều đó – hay anh ta cho rằng máy tính là một thực thể có tri giác, hoặc một mô hình có khả năng tự suy nghĩ – thì rất có thể đó là dấu hiệu cho thấy quan điểm này sẽ chẳng đi đến đâu. Mọi thiên kiến và điểm mù của người dự báo hẳn đã được tái hiện trong chương trình máy tính.

Chúng ta phải nhìn nhận công nghệ đúng với bản chất của chúng – như một công cụ hay một phương pháp cải thiện điều kiện sống của con người. Chúng ta không tôn sùng, cũng không nên khiếp sợ công nghệ. Chưa ai, và có lẽ sẽ không ai chế tạo được một cỗ máy suy nghĩ như con người. Nhưng bản thân máy tính lại là hiện thân của sự tiến bộ và tài tình của nhân loại: nó sẽ không thật sự là trí thông minh “nhân tạo”, nếu chính con người sáng chế nên thứ nhân tạo đó.

§10. Bong bóng Poker

Năm 2003 đã mở màn cho làn sóng “bùng nổ poker,” một nền kinh tế bong bóng với lượng người tham gia mới và thiếu kinh nghiệm bùng phát theo cấp số nhân, đến mức những mánh khóe ít ỏi trong môn poker cũng có thể được tận dụng để đem về món lời lớn. Hiện tượng này xuất phát từ hai nguyên nhân liên quan trực tiếp. Một là giải Poker World Series năm 2003 tổ chức tại Las Vegas, với chiến thắng thuộc về một tay chơi nghiệp dư, một kế toán viên đến từ Nashville với cái tên đầy hứa hẹn: Chris Moneymaker. Moneymaker quả thực là hiện thân của môn poker trong mỗi con người: một kẻ ăn không ngồi rồi trong văn phòng, đậm người; sau một loạt những cú lừa bạo gan cùng các lượt rút bài may mắn, anh đã biến 39 đô-la phí tham gia vòng loại trực tuyến thành 2,5 triệu đô-la.

ESPN đã biến chiến tích của Moneymaker thành một chương trình truyền hình dài 6 tập, và phát sóng lại gần như liên tục vào mỗi buổi tối trong tuần, cho đến khi mùa giải bóng rổ khởi tranh và lấp chỗ trống. Đây quả là một cách quảng cáo tuyệt vời cho môn poker, vốn vẫn bị gắn cho cái mác ô nhục, cổ lỗ và đáng sợ. Bỗng dưng, một kế toán viên đầu hỏi cao 1m76, người từng từ bỏ giấc mơ trở thành Michael Jordan hay Derek Jeter kế tiếp, giờ lại có thể nhìn thấy chính mình trong một kẻ như Moneymaker – một đồng nghiệp của anh ta, nhưng cũng là người đã lột xác từ một tay bài nghiệp dư thành nhà vô địch của giải đấu poker lớn nhất thế giới.

Thế nhưng, các chương trình phát sóng của ESPN lại trưng ra một phiên bản “lành” quá đỗi của những gì thật sự diễn ra trên bàn poker. Một mặt, trước yêu cầu rút ngắn hơn 40 giờ chơi của hơn 800 tay bài thành 6 giờ phát sóng, họ chỉ quay một phần nhỏ các thế bài (hand) thực sự được đánh ra. Ngoài ra, nhờ phát minh “hole cam” tài tình – các máy quay qua khe nhỏ được lắp đặt quanh rìa bàn đấu của mỗi tay bài – những quân bài trên tay Moneymaker và mọi đối thủ của anh, cũng như những quân đã được đánh ra, đều hiển hiện trước mắt khán giả theo dõi qua màn ảnh nhỏ, giúp họ có cảm giác như đang được chứng kiến tận mắt. Poker sẽ trở nên rất đơn giản, nếu bạn biết rõ đối phương đang cầm quân bài nào.

Moneymaker được sắm vai chính diện, một kẻ không thể phạm sai lầm. Những thế bài của anh, đúng ra sẽ bị đánh giá là những nước đi tồi nếu phân tích tỉnh táo, lại được người dẫn chương trình ca ngợi – những nước tố tất thô thiển trở thành táo bạo, còn những lượt úp bài (fold) non nớt lại hóa ra sắc sảo. Moneymaker không phải gã ngốc tầm thường đang nắm trong tay xấp bài quyết định vận mệnh,[75] mà là một tay chơi poker lão luyện, một kẻ đủ xảo quyệt để biến mình thành tay bài đẳng cấp thế giới chỉ sau một đêm.

Khán giả bị dẫn dụ tin rằng poker rất dễ học, rất dễ kiếm lời và vô cùng thú vị – nhưng họ đều sai lầm. Song, điều đó vẫn không thể ngăn nhiều người quả quyết rằng một tấm vé đến Las Vegas sẽ giúp họ thoát khỏi cuộc sống tầm thường và trở thành Chris Moneymaker thứ hai. Ba năm sau chiến thắng của Moneymaker, số lượng người đăng ký tham gia sự kiện chính của giải Poker World Series – trị giá 10.000 đô-la – đã bùng phát từ 839 lên 8.773 người.

Tôi cũng là một trong số đó. Tôi đã sống với giấc mơ poker một thời gian, rồi để mặc nó lụi tàn. Tôi nhận ra poker nằm ngay giữa ngã ba lầy lội của tín hiệu và độ nhiễu. Những năm tháng hao tâm tổn trí với trò chơi này đã dạy tôi một bài học lớn về vai trò của may rủi trong cuộc sống của chúng ta, cùng những ảo tưởng phát sinh từ chúng giữa lúc chúng ta nỗ lực tìm hiểu thế giới và dự báo hướng tiến triển của vạn vật.

Hình 10-1: Số lượng người tham gia sự kiện chính trong giải Poker World Series (1970-2006)

Giấc mơ poker bắt đầu

Một chất xúc tác khác châm ngòi cho cuộc bùng nổ poker chính là Internet. Poker trên Internet đã tồn tại từ năm 1998, nhưng chỉ trở thành trào lưu chính vào năm 2003, khi các công ty như Party Poker và PokerStars marketing quyết liệt nhằm vào kẽ hở của luật pháp trong hoạt động cờ bạc trên Internet. Các tay bài từ khắp nơi trên thế giới tụ tập quanh các bàn đấu trực tuyến, vượt qua cảm giác e dè về tình trạng an ninh và luật pháp quanh các phòng đấu ảo. Chúng cũng mang lại vô số sự tiện ích, bao gồm: khả năng truy cập 24/7 cho mọi bàn chơi với mức cược từ vài xu đến hàng trăm đô-la; trải nghiệm tốc độ cao (một con chip máy tính sẽ chia bài nhanh hơn rất nhiều so với một người chia bằng xương bằng thịt và cũng không cần phải cho tiền típ); cùng sự thoải mái khi được chơi ở nhà thay vì một sòng bạc đầy khói và cũ nát.

Như đã đề cập, công việc của tôi khác với Moneymaker; tôi là một cố vấn kinh tế làm việc cho công ty kiểm toán KPMG. Một đồng nghiệp của tôi khuyên chúng tôi nên bắt đầu chơi theo cách thông thường và cứ đổ tiền vào vừa đủ. Tôi từng có chút kinh nghiệm trong môn poker, do đã có vài lần lưu lại Sòng bạc Soaring Eagle Indian tại Mount Pleasant, Michigan đến 4 giờ sáng. Tuy nhiên, tôi đã lụt nghề và cần luyện tập thêm, nên đành tra cứu trên mạng. Thời điểm đó, Pacific Poker, một trang web nhếch nhác, cẩu thả, đang tung ra một lời mời chào khó lòng từ chối: người chơi chỉ mất 25 đô-la tiền thật cho mỗi phỉnh poker và không phải chịu bất kỳ ràng buộc nào.

Các tay bài trên bàn đấu Pacific Poker cũng chẳng khó đoán hơn là bao so với những gã trai từng ra tù vào tội hay các bậc lão niên ngoại thất tuần “đóng đô” ở sòng bạc Soaring Eagle. Vì vậy, tôi đã nạp 100 đô-la vào tài khoản của mình trên Pacific Poker. Hầu hết mọi tay chơi poker chuyên nghiệp đều bắt đầu sự nghiệp của họ bằng một loạt chiến thắng – những ai thua cuộc ngay lần đầu thường đủ tỉnh táo để từ bỏ – và tôi cũng không phải một ngoại lệ. Tài khoản của tôi bắt đầu tăng lên: ban đầu chỉ từ 50 đến 100 đô-la mỗi đêm, rồi đôi lúc lên đến 500 hay 1.000 đô-la. Sau chừng ba tháng, số tiền thắng cược của tôi đã chạm mức 5.000 đô-la. Tôi bắt đầu chơi bài cả đêm, bắt taxi đến công sở vào sáng tinh mơ và làm việc qua loa cho đến khi hết giờ. Sau 6 tháng cùng khoản tiền lời 15.000 đô-la, tôi quyết định thôi việc, bỏ lại phía sau cuộc sống sôi động trong ngành tư vấn thuế quốc tế và phân chia thời gian giữa việc chơi bài và đầu quân cho Baseball Prospectus. Thật sung sướng! Tôi có cảm giác như mình vừa lật tung một thể chế vậy.

Tôi không biết liệu ngay từ đầu mình có thật sự là một tay bài giỏi hay không. Thế nhưng, tính cạnh tranh trên bàn cược dù sao vẫn còn khá thấp và vốn kiến thức về thống kê đã đảm bảo cho tôi một lợi thế. Poker đôi khi được xem là trò chơi mang tính tâm lý cao, hay một cuộc chiến của ý chí, nơi các đấu thủ tìm cách đọc thấu tâm trí của đối phương và tìm kiếm những “dấu hiệu” xác đáng phản lại thế bài trên tay người chơi khác. Điều này tuy có tồn tại trong môn poker, đặc biệt ở những mức độ cao hơn, nhưng không quá phổ biến như bạn nghĩ. (Các yếu tố tâm lý trong poker chủ yếu đến từ ý thức tự phát của người chơi.) Trái lại, poker là trò chơi thuần về toán học, phụ thuộc vào khả năng đưa ra những phán đoán dựa trên xác suất giữa màn sương dày bất định – đó cũng là các kỹ năng thiết yếu trong bất kỳ loại hình dự báo nào.

Các tay poker dự đoán thế bài ra sao?

Các tay bài cừ khôi không kiệt xuất đến mức có thể dự đoán lá bài nào tiếp theo sẽ được đánh ra – như thể họ có năng lực ngoại cảm vậy. Chỉ có những người chơi mê tín và hoang tưởng nhất mới tin rằng thứ tự của một lượt xáo bài ẩn giấu điều gì đó ngoài sự ngẫu nhiên. Và chỉ những tay chơi kém cỏi nhất mới không thể ghi nhớ những phép tính may rủi cơ bản nhất trong tâm trí: rằng chỉ có 1/3 cơ may được thùng phá sảnh với hai lá bài được phát, hay có đến 80% khả năng một đôi ách đánh bại một đôi già. Kỹ thuật phân tích then chốt chính là thứ xảo thuật được giới bài bạc gọi là “đọc bài”: bạn phải nhận ra đối phương đang cầm những quân bài nào, và chúng sẽ ảnh hưởng ra sao đối với quyết định của họ cho những quân còn lại.

Đây là vấn đề cực kỳ nan giải, đặc biệt đối với kiểu chơi Texas hold ’em, biến thể được áp dụng phổ biến nhất của trò chơi này. Trong cách chơi hold ’em, các quân bài sẽ được đặt úp, thế bài của một đấu thủ cũng không được phơi bày cho đến khi lượt đặt cược chuyển đến người tiếp theo. Mỗi người chơi sẽ bắt đầu với một trong 1.326 tổ hợp bài khả dĩ. Tất cả, từ một đôi ách đến hai quân 7 thấp hơn đều thuộc trong số đó, và cũng chỉ có tình yêu vật chất của người chơi mới ngăn được họ ra một thế bài như thể đó là một thế khác.

Tuy nhiên, người chơi có thể vận dụng các kỹ thuật đọc bài của họ nhằm hình thành nên dự đoán về phạm vi ra bài của đối phương. Các tay bài poker thường kháo nhau về việc “nắm đối thủ trong tay,” và đôi khi họ hành động như thể biết chính xác đối phương đang giữ hai quân bài nào. Song, các tay bài xuất sắc nhất luôn phòng trước vô số giả thuyết, nhằm đánh giá và cân đối chúng theo hành động của đối phương. Một dự báo poker tốt phải mang tính xác suất. Nó sẽ trở nên chính xác hơn khi một thế bài được đánh ra, nhưng thường không thể dự báo chính xác đối thủ của bạn đang nắm giữ những quân nào trong số 1.326 thế bài khả dĩ cho đến khi toàn bộ được lật mở hết, đặc biệt nếu đối phương là kẻ lọc lõi và hành động khó lường có tính toán.

Quả thực, trò Texas hold ’em rất khó để lộ thông tin, nên người chơi đành phải ước chừng phạm vi các thế bài của đối phương ngay từ lúc chưa quân bài nào được đánh ra. Trên các bàn đấu trực tuyến, việc này được thực hiện thông qua việc khai thác dữ liệu: bạn sẽ thu thập số liệu về lối chơi của mỗi đối thủ, để xem họ thường chơi phóng túng hay chặt chẽ, bị động hay quyết liệt. Tại các sòng bạc thông thường, điều này phụ thuộc vào kinh nghiệm đối đầu giữa người chơi với nhau – hoặc nếu không, sẽ thông qua các mô tả sơ lược về sắc tộc. Chẳng hạn, các tay bài đến từ Thụy Điển, Li-băng và Trung Quốc vốn nổi tiếng quyết liệt hơn những người đến từ Pháp, Anh hay Ấn Độ. Người chơi trẻ tuổi cũng được cho là hay “đánh bừa” và “máu me” hơn những kẻ già giơ. Đàn ông cũng được nhận định là thường tố hết tiền nhiều hơn phụ nữ. Tuy nhiên, những khuôn mẫu này không phải bao giờ cũng đúng: trong các ván bài hold ’em tôi từng tham gia tại sòng bạc Bellagio, Las Vegas, các tay bài giỏi nhất luôn là phụ nữ; và họ chơi tốt một phần cũng vì ra tay quyết liệt hơn rất nhiều so với nhận định của đối thủ. Mặc dù vậy, người chơi poker lại không có thời gian để thoát khỏi những định kiến cấm kỵ. Thậm chí nếu giả thiết “phụ nữ chơi dè dặt hơn” có 45% khả năng là sai, thì vẫn còn đến 55% sự thật trong đó nếu đánh giá thật đầy đủ.

Một khi ván đấu bắt đầu, những giả thuyết thô sơ này sẽ bị các thông tin đáng tin cậy hơn chiếm chỗ: tay bài này đã thi triển thế bài trước như thế nào, và hiện cô ta đang chơi ra sao? Về cơ bản, quá trình này hoàn toàn giống với thuyết Bayes, do mỗi người chơi liên tục cập nhật các đánh giá xác suất của họ sau mỗi lượt đặt tiền (bet), bỏ qua (check) và theo bài (call). Nếu vẫn còn nghi ngờ ứng dụng thực tiễn của định lý Bayes, thì chứng tỏ bạn chưa bao giờ chứng kiến một ván poker thật sự.

Nhập môn nhanh về Texas Hold’em

Việc cập nhật luật chơi Texas hold ’em trên mạng hay từ các quyển sách khác rất dễ dàng; nhưng đối với những người chơi chưa thành thạo, tôi sẽ tóm lược giúp các bạn một số luật lệ căn bản, và cũng để các bạn làm quen với nhóm thuật ngữ được sử dụng trong phần sau. Luật chơi của môn này đơn giản hơn so với những trò đấu bài khác. Nhưng giống với trường hợp môn cờ vua, những nguyên tắc đơn giản luôn tạo nên một trò chơi mang tính chiến thuật và chiến lược sâu sắc.

Ván đấu bắt đầu với hai quân bài riêng (thường gọi là bài úp – down card hay bài giữ – hold card) được đặt úp trước mặt mỗi người chơi. Vòng đặt cược (betting round) cũng diễn ra trong giai đoạn này. Sau đó, những lá bài riêng này sẽ được gộp với một xấp bài chung – community cards (hay bài trên bàn – board) được lật ngửa cho toàn bộ người chơi quanh bàn. Mỗi người chơi sẽ tìm cách tạo nên một thế bài mạnh nhất (gồm 5 lá) từ các quân bài úp và bài chung. Các quân bài chung sẽ được lật mở lần lượt, với một vòng đặt cược riêng cho mỗi giai đoạn. Ba lá đầu tiên sẽ được mở lên cùng lúc, và gọi chung là flop (một trong rất nhiều cách gọi đa dạng được giới poker sử dụng). Quân bài chung thứ tư, hay còn gọi là turn, sẽ được mở trong vòng kế. Sau cùng, lá bài cuối (river) sẽ được mở đồng thời với vòng đặt cược cuối cùng. Thông thường, tất cả (ngoại trừ một người chơi duy nhất) sẽ buông bài ngay thời điểm này. Nếu không, các quân bài úp sau cùng phải được mở lên, và người chơi giữ thế bài cao nhất sau khi mở bài – showdown sẽ thắng toàn bộ tiền cược.

Theo đó, các thế bài được phân hạng như sau:

Thùng phá sảnh – straight flush (K♥ Q♥ J♥ 10♥ 9♥)

Tứ quý – four-of-a-kind (7♣ 7♥ 7♠ 7♦ 2♥)

Cù lủ – full house (Q♣ Q♥ Q♠ 5♦ 5♣)

Thùng – flush (A♠ J♠ 9♠ 4♠ 2♠)

Sảnh – straight (8♣ 7♦ 6♠ 5♦ 4♥)

Bộ ba, hay xám chi – set (9♦ 9♠ 9♥ A♣ 2♥)

Thú – two pairs (A♥ A♠ 3♣ 3♦ 7♠)

Một đôi – one pair (K♠ K♥ 9♣ 8♣ 6♦)

Bài cao nhưng thiếu đôi (A♣ Q♠ 8♦ 5♦ 3♠).

Ngoài ra, đối với các thế bài ngang nhau, phần thắng sẽ thuộc về người chơi nắm giữ các quân hạng cao hơn: chẳng hạn, một thùng với quân ách lớn nhất sẽ thắng một thùng với quân 9 lớn nhất. Với các đôi đồng hạng, thắng thua sẽ phân định dựa trên quân thứ ba cao nhất (hay kicker). Chẳng hạn, thế (8♥ 8♠ K♣ 7♥ 5♥) sẽ trội hơn thế (8♥ 8♠ Q♦ 7♥ 6♠), vì quân già là kicker trội hơn quân đầm.

Một thế bài không mấy đơn giản

Hãy giả sử bạn đang chơi một ván bài hold ’em không giới hạn tại sòng bạc Bellagio[76], với mức cược từ 5 đến 10 đô-la. Một số người chơi đầu đã úp bài (fold) và bạn nhận ra mình đang nhìn chăm chăm vào hai quân khá tốt trên tay (8♠ 8♣). Vì vậy, bạn quyết định tố thêm (raise) 25 đô-la và được một người nữa chấp nhận theo cược (call) – người này là một lão niên tầm sáu mươi tuổi; chúng ta sẽ gọi ông là “Luật sư”.

Luật sư là một tay bài khá – hay chuyện phiếm một chút khi đợi lượt, nhưng lại rất kín tiếng khi ra bài. Bạn có thể hình dung ông đang mặc một chiếc áo polo, thỉnh thoảng lại nhắn tin cho bạn bè để kiểm tra giờ chơi golf. Ông gọi một chai bia, trước khi đổi sang uống cà phê. Ông không có vẻ dễ e dè trước những khoản cược tầm tầm.

Ban đầu, khi Luật sư ngồi cùng bàn với bạn, bạn đã loại bỏ hai giả thiết về ông: thứ nhất, ông có thể đang ra vẻ một chút, do đó sẽ có một số nước đánh và tố tất táo bạo; thứ hai, ông sẽ áp dụng đấu pháp tuân thủ tuyệt đối theo-như-trong-sách. Một quan sát sau đó đã khẳng định rằng mô tả thứ hai có lẽ khá chính xác: ông có vẻ là một tay bài tầm tầm, luôn cố tránh các sai sót nghiêm trọng nhưng mưu kế lại không cao. Luật sư nhất định không phải tay chơi tồi nhất bàn đấu, nhưng nhiều khả năng sẽ không giữ mạch thắng được lâu. Song, bạn vẫn chưa đấu quen với ông đủ để hoàn toàn đảm bảo điều đó.

Như vậy, làm sao bạn biết được Luật sư đang giữ hai lá bài nào? Điều duy nhất bạn không phải hồ nghi chính là ông không thể giữ hai quân 8♠ hoặc 8♣, vì chúng đang nằm trong tay bạn. Rủi thay, chúng chỉ giảm bớt số lượng tổ hợp bài ban đầu từ 1.326 xuống 1.225. Hai con số này chẳng khác nhau là mấy khi ván đấu khai màn.

Thế nhưng, Luật sư còn tiết lộ cho bạn một thông tin khác: ông đã chọn “theo” mức cược của bạn. Điều này chứng tỏ chí ít ông cũng có một thế bài tốt: hầu hết các tay bài – kể cả Luật sư – đều sẽ quyết định úp bài trước một nước tố ở ngay vòng flop. Ngoài ra, nhiều khả năng ông cũng không có một thế bài đặc biệt mạnh (như hai quân ách chẳng hạn), vì tuy không úp bài, nhưng ông cũng đã theo mà không tố ngược (reraise); mặc dù vậy, khả năng này cũng không hoàn toàn chắc chắn.[77]

Bạn có thể bắt đầu bằng một đánh giá xác suất kiểu Bayes đối với những quân bài Luật sư đang nắm giữ. Từ kinh nghiệm với những tay bài khác, bạn biết rằng phạm vi thế bài của ông có thể bao gồm một đôi như 9♦ 9♠. Chúng cũng có thể chứa một quân ách, đặc biệt nếu hai quân đều đồng chất (chẳng hạn như A♥ 5♥), đồng nghĩa ông sẽ dễ dàng lập được một “thùng” (hay dãy đồng chất). Tương tự, chúng cũng có khả năng bao gồm một “bộ đồng chất liên tiếp – suited connector” – các thế như 6♠ 5♠, bao gồm các quân đồng chất liên tiếp có thể lập thành “thùng” hoặc “sảnh”. Cuối cùng, ông có thể chọn theo với các thế bài gồm hai quân hình như già nhép hay bồi rô (K♣ J♦).

Nếu đủ thời gian, bạn có thể liệt kê toàn bộ phạm vi thế bài của Luật sư, với đầy đủ 1.326 khả năng tương đương với xác suất từ 0% đến 100% chiếu theo hành động của ông (xem hình 10-2A). Đây chính là suy nghĩ của một chiếc máy tính về lối chơi của ông, vì nó có thể phân loại các khả năng cực nhanh.

Hình 10-2A: Biểu diễn phạm vi thế bài của đối thủ theo xác suất

Một ma trận như trên quả thực quá phức tạp để theo dõi trong điều kiện thực tế; song, điều các tay bài phải làm chính là phân nhỏ phạm vi thế bài của đối phương thành các nhóm bài với tác dụng tương đương nhau (xem hình 10-2B). Trong trường hợp này, khả năng chúng ta quan tâm nhiều nhất là Luật sư sẽ bắt đầu với một đôi cao hơn đôi 8.

May mắn thay, khả năng này khá thấp: người chơi nhận được ngay một đôi là trường hợp rất hiếm gặp trong hold ’em. Trên thực tế, khi các quân bài hold ’em đầu tiên được chia, khả năng người chơi bắt đầu với một đôi 9 hoặc cao hơn chỉ là 3%. Tuy nhiên, chúng ta phải cập nhật lại ước tính xác suất của mình vì nước theo của Luật sư: ông đang loại bỏ giúp chúng ta rất nhiều thế bài vô dụng, và nâng dần khả năng ông đang giữ một thế bài mạnh. Theo ước tính, khả năng ông nắm giữ một đôi cao hơn đôi 8 đã tăng lên 6%, dựa trên cách chơi của ông cho đến lúc này.

Hình 10-2B: Các nhóm thế bài của đối thủ trước vòng flop

Như vậy, trong 94% trường hợp còn lại, Luật sư sẽ khởi đầu với thế bài yếu hơn của bạn. Vấn đề chính là vẫn còn 5 quân bài nữa đang chờ xuất hiện; và trong khi chúng rất khó cải thiện bộ đôi của bạn (bạn cần thêm một trong hai quân 8 còn lại trong bộ bài), thì Luật sư lại có thể dễ dàng lập nên một đôi, sảnh hoặc thùng.

Luật sư nhấp một ngụm cà phê khi nhà cái chia các lá flop ra giữa bàn đấu: có thêm hai quân nhép – một già và một 3 – cùng một quân 9 cơ.

K♣ 9♥ 3♣

Những quân bài này không giúp cải thiện thêm tình hình của bạn. Bạn chỉ có thể hi vọng chúng không tiếp tay cho Luật sư, để đôi 8 của mình vẫn là mạnh nhất trên bàn. Do vậy, bạn quyết định nâng mức cược khiêm tốn từ 35 đô-la lên thành 65 đô-la. Luật sư ngập ngừng một chút, rồi chọn theo bài.

Lần theo này không phải tin vui với bạn, khi diễn giải xa hơn ước tính về phạm vi thế bài của đối phương. Theo định lý Bayes, điểm mấu chốt chính là bạn phải suy nghĩ dựa trên các xác suất điều kiện. Chẳng hạn, nếu Luật sư bắt đầu với một thế bài như K♣ J♦, thì lúc này ông đã có một đôi già; vậy khả năng ông tiếp tục theo là bao nhiêu? (Chắc chắn ông có thể theo khi đã lập được một đôi cực mạnh, nhưng đáng lẽ ông phải tố thêm chứ?) Sẽ ra sao nếu ông bắt đầu với một đôi yếu hơn của bạn, như 7♥ 7♠ chẳng hạn – lúc này, khả năng ông theo (thay vì tố) là bao nhiêu? Nếu dư dả thời gian, bạn có thể đi hết lần lượt từng tổ hợp trong số 1.326 thế bài và điều chỉnh ước tính của mình dựa trên chúng (xem hình 10-3).

Ước tính thực tế của bạn trên bàn đấu sẽ không chính xác đến thế. Mặc dù vậy, bạn vẫn có thể đi đến những kiến giải mang tính xác suất tổng quát hơn về phạm vi thế bài của Luật sư, khi ông quyết định theo cược. Có đến 30% khả năng thế bài của ông liên kết mạnh với ba quân flop và ông đang sở hữu một đôi già hoặc cao hơn – một thế bài tốt mà hiếm ai có thể buông bỏ, nếu không chịu quá nhiều áp lực. Ngoài ra, còn có 20% khả năng ông đang giữ một đôi thấp hơn đôi già, nhưng vẫn cao hơn đôi 8 của bạn. Những quân này sẽ đánh bại bạn, nhưng Luật sư nhiều khả năng sẽ úp chúng, nếu bạn vẫn áp dụng lối chơi quyết liệt.

Trong khi đó, có khoảng 25% khả năng Luật sư đang sắp lập được sảnh hoặc thùng – bạn vẫn chưa có cơ hội này, nhưng bạn sẽ cải thiện được bằng nhiều cách. Cuối cùng là 25% khả năng ông đang giữ một đôi yếu hơn của bạn – hoặc gần như chưa có gì – và đang tiếp tục cuộc chơi hòng đánh lừa bạn; đây cũng là trường hợp khả quan nhất.

Bạn có thể thấy các quyết định trong môn poker bỗng trở nên phức tạp ra sao. Một số khả năng trên cho thấy bạn nên tiếp tục đặt cược vào thế bài trên tay mình càng quyết liệt càng tốt. Một số khác lại ngụ ý bạn nên lựa chọn phương án thận trọng hơn, cuối cùng là những khả năng chứng tỏ bạn nên chuẩn bị úp bài.

Giữa lúc bạn đang suy tính về quyết định gai góc này, nhà cái đã rút ra một quân bài lý tưởng và giúp bạn có thể thở phào. Đó chính là một trong hai quân 8 còn lại trong bộ bài, quân 8♦, đảm bảo cho bạn một bộ ba. Bạn chỉ bị Luật sư đánh bại nếu ông bắt đầu với một đôi 9 hoặc đôi già, và tạo được một bộ ba cao hơn từ vòng flop, sau đó tiếp tục chơi một cách bị động nhằm giăng bẫy chúng ta. (Giới poker thường gọi là “ém quân – slowplaying”.) Mặc dù vậy, bạn cũng không nên suy nghĩ quá phòng bị. Nếu phân tích các thế bài khả dĩ của Luật sư, sẽ có đến 98% khả năng bạn nắm giữ thế bài tốt hơn. Vậy nên, lần này bạn sẽ đặt cược khá lớn: từ 100 đô-la lên hẳn 135 đô-la.

Hình 10-3: Các nhóm thế bài của đối thủ trong vòng flop

Luật sư lại theo cược một lần nữa. Do nhiều khả năng ông sẽ úp bài nếu có đôi hoặc các thế yếu hơn, giờ đây, bạn đã có thể thu hẹp đáng kể phạm vi thế bài của ông. Trên thực tế, trong số 1.326 khả năng ban đầu, chỉ có không quá 75 thế bài phù hợp cho đến giai đoạn này. Rất có thể ông đang giữ một đôi già, thế bài từng khiến bạn lo lắng, nhưng giờ đã có thể an tâm. Xa hơn nữa, một quân nhép khác nhiều khả năng đang sắp xuất hiện, và có thể mang lại cho ông một thùng.

Hình 10-4: Các nhóm thế bài của đối thủ trong vòng turn

Thay vì thế, quân bài cuối cùng chỉ là quân 5 bích trông khá vô hại, và không thể lập đủ một thùng:

K♣ 9♥ 3♣ 8♦ 5♠

Bạn lại nâng mức cược từ 250 đô-la lên 335 đô-la, với hi vọng Luật sư sẽ tiếp tục theo với một thế bài yếu hơn. Nhưng thật bất ngờ, ông đột nhiên ra tay. “Tôi đặt hết,” ông nói với nhà cái bằng giọng chỉ lớn hơn tiếng thì thầm một chút. Sau đó, ông nhẹ nhàng đẩy hết số phỉnh còn lại – khoảng 1.200 đô-la – ra giữa bàn cược.

Chuyện quái gì đang diễn ra thế này? Đến đây, bạn cần phải áp dụng các xảo thuật tư duy kiểu Bayes để kiểm chứng. Nếu dự báo của bạn về phạm vi thế bài của ông hóa sai lầm, bạn sẽ mất trắng 1.200 đô-la như chơi.

Bạn nhìn lại bàn đấu và nhận ra chỉ có chính xác một thế bài trong số 1.326 tổ hợp ngẫu nhiên có vẻ phù hợp nhất với lối chơi này của ông. Thế bài duy nhất này gồm hai quân 6 và 7 nhép (7♣ 6♣). Đây là một bộ đồng chất liên tiếp, nên bạn hiểu vì sao ông đã chọn “theo” trước vòng flop. Trong vòng flop, thế bài này đã gần lập được một thùng với 4 quân nhép, nhưng bạn vẫn chưa đặt cược đủ cao để buộc ông phải đánh liều. Đến vòng turn, thế bài này tuy mất thùng, nhưng lại trở nên mạnh hơn hẳn: quân 8♦ không chỉ giúp bạn có được bộ ba, mà còn trao cho Luật sư cơ hội lập được sảnh với quân 5 hoặc quân 10. Nếu quả đúng như vậy, thì quân 5♠ trong vòng river đã giúp ông lập sảnh thành công, đánh bại thế xám chi của bạn và giải thích vì sao mãi đến lúc này, ông mới đặt cược táo bạo như thế.

Vậy, bạn có nên úp bài không? Thậm chí nếu bạn chưa chơi poker, thì đây vẫn là thời khắc để tạm ngưng và cân nhắc điều phải làm tiếp theo.

Câu trả lời chính là: bạn nhất thiết không nên úp bài. Trên thực tế, trái với nhiều người chơi khác, bạn nên xoa tay hài lòng vì đã hút được thêm nhiều tiền hơn vào bàn cược.

Giải pháp này cũng xuất phát từ định lý Bayes. “Đặt hết” quả đúng là một nước đi mạnh mẽ – nó bao hàm nhiều thông tin hơn hẳn mọi nước “theo” trước đó của Luật sư. Tuy nhiên, trước khi Luật sư đặt hết, bạn đã ấn định một xác suất rất nhỏ – có lẽ chỉ 1% – cho khả năng ông nắm giữ chính xác hai quân 7♣ 6♣, một thế bài khả dĩ duy nhất trong vô số tổ hợp. Trừ khi bạn cực kỳ tin tưởng rằng 7♣ 6♣ là thế bài duy nhất ông có trong trường hợp này, nếu không, úp bài có thể là một sai lầm lớn. Về mặt toán học, có đến 35% khả năng bạn sẽ lựa chọn đúng khi quyết định theo cược với thế bài của mình.

Trên thực tế, vẫn còn một số khả năng khác. Luật sư có thể đang sở hữu ba quân 3, hoặc có lẽ là ba quân 5, nhưng vẫn không sánh được với ba quân 8 của bạn. Cũng có thể ông đã tạo được hai đôi (thú) với thế bài ban đầu như K♥ 5♥. Một số tay bài có đôi ách cũng sẽ chơi theo cách này. Trong mô hình lập luận Bayes của Luật sư về thế bài của bạn, hẳn ông đã nghiệm ra rằng thế bài của ông tốt hơn của đối thủ – đủ để ông quyết định chơi hết mình – dù thực sự không phải thế; và ông đã sẵn sàng vơ về một khoản lớn nhờ chúng.

Ngoài sảnh, vẫn còn một số thế bài khác có thể đánh bại thế bài của bạn. Nếu Luật sư đang ém ba quân 9, hoặc ba quân già trong suốt ván bài, ông sẽ cướp sạch tiền cược của bạn. Một nước tố tất sẽ là đối trọng trong trường hợp này. Nếu Luật sư đã bỏ lỡ cơ hội lập thùng, cách duy nhất để ông níu kéo chiến thắng chính là cược hết số tiền đang có.

Arthur Conan Doyle từng nói: “Sau khi loại bỏ hết những điều không thể, thì điều duy nhất còn lại, dẫu thiếu cơ sở đến đâu chăng nữa, cũng chính là sự thật.” Phát biểu này thoạt nghe có vẻ logic, nhưng bạn lại gặp không ít khó khăn trong việc phân biệt giữa những điều không thể và điều hết sức thiếu cơ sở, và đôi khi lâm vào rắc rối do cố gắng tìm ra điểm khác biệt thật rõ ràng. Mọi thế bài của đối phương cho đến lúc này đều rất thiếu cơ sở; đây hẳn phải là một thế bài hiếm gặp. Quan trọng là bạn cần cân nhắc giữa điều không chắc này với điều không chắc khác, cũng như phải tính toán giả thiết ông đang thật sự có hai quân 7♣ 6♣. Nếu bạn cho chạy các khả năng này trên máy tính, sẽ có một xác suất cao chừng 2/3 cho thấy bạn vẫn đang giữ thế bài tốt nhất (xem hình 10-5).

Hình 10-5: Các nhóm thế bài của đối thủ trong vòng river

Trong thực tế, các tay poker có thể thay đổi cách họ đánh giá xác suất các thế bài khác đi rất nhiều. Những tay bài poker lão luyện có thể xuất sắc hơn những người chơi còn lại đến 99,9% trong việc đưa ra những phán đoán tốt và hợp lý trong điều kiện mơ hồ thông tin. Quả thực, tôi không thể nghĩ ra một trò chơi hay bài tập thử trí thông minh nào khác giúp trau dồi tốt hơn những kỹ năng này. Tuy nhiên, khi tôi đăng tải thế bài trên lên trang Two Plus Two, một diễn đàn trực tuyến dành cho các tay chơi poker chuyên nghiệp, đã có rất nhiều nhận xét khẳng định bạn gần như đã nắm chắc thế bài mạnh nhất, cũng như cho rằng bạn đang sắp thua đến nơi. Riêng tôi, tôi cho rằng cả hai hướng đánh giá trên đều quá tự tin. Bạn không nên hành động như thể bạn chẳng biết gì về thế bài của đối phương; song, nhìn chung, những sai sót trong dự báo của bạn lại đến từ lối suy nghĩ rằng thế giới này bất biến hơn thực tế. Trong trường hợp này, việc cố gắng đặt đối phương vào một thế bài chính xác sẽ ngụ ý rằng bạn nên buông bỏ, trong khi một đánh giá đầy đủ hơn về các xác suất – cộng với những khoản cược hời được thêm vào – lại đồng nghĩa bạn nên tiếp tục theo bài.

Thế bài poker của Schrödinger

Nếu thế bài này đến từ một giải đấu được phát sóng trên kênh ESPN, trong đó, mọi quân bài của người chơi đều hiển hiện trước mắt khán giả, thì phân tích từ các bình luận viên có lẽ sẽ khác. Họ sẽ quả quyết rằng rõ ràng bạn nên úp bài, nếu họ biết đối phương đang giữ 7♣ 6♣. Nếu ván bài diễn ra hệt như vậy, nhưng thế bài của đối thủ là 3♥ 3♠, họ sẽ bảo chúng ta đang sướng run lên vì sắp thu được thêm một món hời.

Trong một ván đấu được phát sóng vào năm 2009, hai tay bài hàng đầu, Tom Dwan và Phil Ivey đang so tài với nhau khi mức cược sau cùng đã vượt trên 1 triệu đô-la. Bước vào vòng turn, Ivey bất ngờ bắt được một lá bài kỳ diệu, giúp anh lập được một sảnh kết thúc với quân 5. Rủi thay, chính lá bài này cũng đã giúp Dwan lập được sảnh kết thúc với quân 7,[78] thế bài duy nhất tốt hơn đối phương. “Nếu có ai đó thoát khỏi chuyện này, đó phải là Phil Ivey,” một bình luận viên tuyên bố và phát đi một tín hiệu cho thấy tay poker hàng đầu nên úp bài. Tuy nhiên, ném đi xấp bài trên tay vào lúc này sẽ là một nước đi không khôn ngoan chút nào. Dựa trên những gì Ivey biết rõ vào thời điểm đó, cộng với tính chất khốc liệt trong cuộc đối đầu giữa anh với Dwan, lẽ ra anh phải mong đợi đến 90% rằng mình đang giữ thế bài mạnh nhất. Nếu Ivey chưa mất hết phỉnh vì thế bài của anh, thì hẳn anh đang chơi rất tệ.

Tuy tin tức truyền hình là một đặc ân lớn dành cho môn poker, nhưng chúng có thể tạo nên những ấn tượng sai lệch cho các tay bài bình thường về cách họ nên chơi, do chúng tập trung quá nhiều vào kết quả, chứ không phải quá trình đưa ra một quyết định đúng đắn.

“Hiếm khi nào bạn có thể thu hẹp phạm vi của đối phương xuống còn một thế bài,” Dwan cho biết. “Chắc chắn là hiếm hơn hầu hết các chuyên gia và chương trình truyền hình muốn bạn tin vào điều đó.”

Khiến bản thân trở nên khó lường

Dwan từng nổi tiếng với biệt danh “durrrr” trên mạng do chính anh lựa chọn, vì anh nhận ra nó sẽ khiến những người chơi khác hoang mang nếu họ để thua anh. Dwan đã bỏ 50 đô-la vào trang web trực tuyến Full Tilt Poker khi mới 17 tuổi, rồi thôi học Cao đẳng Boston để chơi poker toàn thời gian. Anh đã vượt qua mọi thứ hạng để trở thành “kẻ săn mồi” hạng nhất trong “chuỗi thức ăn” poker trực tuyến. Hàng triệu đô-la đổ vào túi anh mỗi tháng; dù đôi khi cũng có lúc thua, nhưng anh vẫn thường xuyên thắng hơn.

Thời điểm tôi trò chuyện với anh vào năm 2012, Dwan đang được biết đến như một trong những tay bài hold ’em xuất sắc nhất thế giới. Anh nổi tiếng là kẻ mưu trí, quyết liệt và trên hết là không sợ hãi. Năm 2009, anh đã thách thức mọi tay bài trên thế giới – ngoại trừ người bạn thân của mình, Phil Galfond – đối đầu trực tiếp với anh cùng một mức cược đầy hứa hẹn. Ba tay bài mạnh đã chấp nhận lời khiêu chiến của anh, và Dwan đã toàn thắng cả ba ván đấu.

Khác hẳn với vẻ ngoài can trường – Dwan là người khá điềm tĩnh – cách anh suy nghĩ về poker nói riêng và thế giới nói chung mang tính xác suất rất cao. Anh thắng được tiền vì đối thủ của anh quá tự phụ. “Điều quan trọng là anh phải tiếp cận hầu như mọi lĩnh vực trong cuộc sống với một xác suất, chứ không phải một câu trả lời ‘có’ hay ‘không’,” anh cho biết. “Đây cùng là sai lầm lớn mà mọi người thường phạm phải khi phân tích trong nhiều lĩnh vực, từ cố gắng thành lập một liên minh tài chính, trả tiền tạp phẩm, cho đến hi vọng không bị sa thải.”

Dwan tìm cách khai thác những khuynh hướng trên bằng cách cố ý làm rối lối chơi của mình. Nếu kỹ xảo quan trọng nhất trong poker là nghiệm ra phương pháp dự đoán phạm vi thế bài của đối thủ, thì kỹ xảo quan trọng tiếp theo chính là khiến lối chơi của bạn không thể dự đoán được. “Đối phương càng giỏi, anh càng khó đoán chắc họ đang giữ bài gì, hay họ đang sắp làm gì, hay phạm vi thế bài của họ ra sao,” Dwan chia sẻ. “Và họ sẽ dễ thao túng điều này nhằm lợi dụng chính những phán đoán của anh.”

Tuy không thể trở thành một tay bài như Dwan, nhưng tôi cũng từng lợi dụng kỹ thuật này trong những năm tháng còn là tay chơi poker chuyên nghiệp. Trong những ván đấu nhẹ nhàng hồi giữa thập niên 2000, tôi có thể thu lời nhờ duy trì thứ poker dè dặt và chặt chẽ, nhưng rồi nhanh chóng nhận ra phong cách quyết liệt có thể giúp tôi kiếm được nhiều hơn. Bí quyết chính là tìm ra điểm mù trong cách đối phương ước tính phạm vi thế bài của tôi.

Chẳng hạn, nếu bạn tố tất trước vòng flop, đối phương thường sẽ cho rằng bạn đang giữ những quân lớn như ách, già hay đầm. Tất nhiên, đôi lúc bạn cũng sẽ có được những quân đó. Nhưng tôi vẫn sẽ tố với những thế bài tương tự từng khiến tôi lo rằng Luật sư đang giữ chúng – những thế bài với các quân nhỏ như 7♣ 6♣. Tôi nhận ra rằng khi các quân lớn – như ách hay già – xuất hiện giữa bàn, đối phương thường khiến tôi tin rằng họ sẽ đuổi theo những lá bài đó rồi buông bỏ. Trái lại, nếu các quân nhỏ xuất hiện, tôi thường sẽ lập được một đôi hoặc một thế tốt nào đó. Đôi khi, tôi còn lập được một thế khá hiếm hoi với những quân bài này – như sảnh chẳng hạn – và đủ để khiến đối phương hoang mang. Một điều thú vị trong poker chính là người chơi hay nhất và người chơi tồi nhất đều rất ngẫu hứng, cho dù vì những lý do khác nhau.[79] Do vậy, đôi lúc bạn có thể lừa cho đối phương tin rằng bạn là một tay bài yếu, dù bạn đang sắp cuỗm sạch tiền của họ.

Sau cùng, một số đối thủ của tôi đã bắt thóp được lối chơi quyết liệt này, nhưng mọi thứ vẫn không đến nỗi quá tệ. Điều này đồng nghĩa họ nhiều khả năng sẽ theo bài khi tôi có một thế “dễ đoán”, như một đôi già chẳng hạn, và giúp tôi thu lời nhiều hơn từ chúng.

Thực chất, tố tất và quyết liệt không chỉ là phong cách chơi xa xỉ trong poker, mà còn là điều rất cần thiết – nếu không, lối chơi của bạn sẽ trở nên quá dễ đoán. Poker đã trở nên cực kỳ khốc liệt kể từ khi tôi ngừng chơi thường xuyên 5 năm trước, và lý thuyết trò chơi cùng các bản mô phỏng trên máy tính cũng hết sức ủng hộ lối chơi tối ưu này. Vùi dập đối phương dưới một dòng thác các khả năng là cách tốt nhất để phức tạp hóa các tính toán xác suất của họ.

Đôi lúc bạn cũng có thể nhận ra những tình huống mà trong đó, các ước đoán trực giác của đối phương về những xác suất khả năng thực sự quá thô sơ. Bất cứ khi nào một tay chơi poker cho rằng đối thủ của họ sẽ không bao giờ ra một thế bài nhất định theo một cách nhất định – chẳng hạn, không bao giờ tố tất trong một tình huống nhất định – thì bạn đã có cơ hội khai thác anh ta bằng cách làm rối khả năng phán đoán giữa những điều không thể và thiếu cơ sở của anh ta.

“Tôi biết tôi đã thực hiện vô số xảo thuật gần như tối ưu, nhưng đã giúp tôi thu về một khoản tiền rất lớn trong một thời gian dài,” Dwan cho biết. “Rốt cuộc, mọi người chỉ mới bắt đầu nhận ra chúng và chơi tốt hơn từ vài năm trước.”

Kiểu chơi sở trường của Dwan, hold ’em không-giới-hạn, là mảnh đất đặc biệt màu mỡ cho một chiến lược như thế; vì thông qua mức cược của mình, bạn có thể kiểm soát số tiền cược đang có nguy cơ bị mất dưới mỗi quyết định. Một số lựa chọn của Dwan chỉ gây ảnh hưởng không quá 100 đô-la, trong khi những người chơi khác lại sẵn sàng mạo hiểm đến 10.000 đô-la, 100.000 đô-la hay thậm chí còn hơn thế.

Trong khi đó, tôi chủ yếu chỉ chơi kiểu hold ’em giới hạn; theo đó, tiền cược sẽ được cố định sẵn cho mỗi vòng chơi. (Cho đến gần đây, hold ’em giới hạn vẫn còn là kiểu chơi phổ biến nhất ngoài các giải đấu bài; trong khi 10 năm trước, thường chỉ có không quá hai đến ba ván hold ’em không-giới-hạn diễn ra trên khắp nước Mỹ.) Poker giới hạn mang lại ít cơ hội sáng tạo hơn. Tuy nhiên, cho đến khi thực tiễn bắt kịp lý thuyết, tôi đã kịp có cho mình những năm cực kỳ thành công nhờ khai thác lối chơi quyết liệt. Trong hai năm 2004 và 2005, tôi đã biến thu nhập từ môn poker của mình thành sáu con số, với tổng tiền lời tích lũy đạt ngưỡng khoảng 400.000 đô-la.

Đường cong tiếp thu trong dự báo

Điểm khác biệt giữa Dwan và tôi chính là: trong khi anh sẵn sàng tiếp gần như bất kỳ đối thủ nào với bất kỳ khoản cược nào, thì tôi chỉ thuộc tầng lớp trung lưu hạng cao trong giới poker, và cần ngồi chung bàn với vài tay chơi bài kém để vơ được tiền. May mắn thay, trong những năm môn poker bùng nổ, số lượng các tay chơi bài kém này nhiều vô kể – giới poker gọi họ là “call fish”, ám chỉ những người luôn nhắm mắt theo bài bất chấp chuyện gì đang diễn ra.

Hình 10-6: Nguyên lý dự báo Pareto

Có một đường cong tiếp thu được áp dụng trong môn poker, cũng như trong hầu hết mọi nhiệm vụ khác cần đến hình thức dự báo nào đó. Điểm then chốt trong đường cong tiếp thu này chính là, nó đích thực là một đường cong: do tiến trình chúng ta thực hiện các nhiệm vụ trên rất phi tuyến tính. Thực chất, nó thường sẽ trông như hình 10-6 – hay như cách tôi gọi là đồ thị Nguyên lý Pareto trong dự báo.

Như bạn có thể thấy, đồ thị này bao gồm hai trục nỗ lực và độ chính xác. Bạn có thể đặt tên khác cho hai trục này – chẳng hạn như kinh nghiệm và kỹ năng. Mặc dù vậy, ý nghĩa của chúng vẫn không thay đổi. Đối với nỗ lực (hay kinh nghiệm), tôi muốn nói đến khối lượng tiền bạc, thời gian và tư duy phản biện bạn sẵn sàng bỏ ra để dự báo một vấn đề. Đối với độ chính xác (hay kỹ năng), tôi muốn nói đến các dự báo này sẽ chứng minh mức độ tin cậy của chúng trong thực tế.

Tên của đường cong này xuất phát từ một câu châm ngôn kinh doanh nổi tiếng, được biết đến như nguyên lý Pareto hay nguyên tắc 80/20 (điển hình như: 80% lợi nhuận đến từ 20% khách hàng). Theo như cách hiểu của tôi, nguyên lý này khẳng định rằng mọi thứ sẽ thuận lợi hơn về lâu dài nếu ta xử lý đúng một số ít vấn đề cơ bản. Chẳng hạn, trong poker, bạn chỉ cần học được cách úp bài với những thế bài tệ nhất, tố với những thế bài tốt nhất và bỏ công sức cân nhắc xem những quân bài nào đối phương đang nắm giữ sẽ giảm bớt tổn thất cho bạn. Nếu sẵn sàng làm điều đó, thì có khoảng 80% khả năng bạn sẽ đưa ra được những quyết định giống với các tay bài poker xuất chúng nhất như Dwan – dù bạn chỉ dành thêm 20% thời gian nghiên cứu về trò chơi này.

Mối liên hệ này cũng duy trì trong những lĩnh vực khác mà dự báo là yếu tố sống còn. 20% đầu tiên thường sẽ gắn liền với dữ liệu xác thực, công nghệ phù hợp và động cơ đúng đắn. Bạn sẽ cần một số thông tin – càng nhiều càng tốt – và bạn phải đảm bảo chúng đã được kiểm soát về mặt chất lượng. Bạn cũng cần nắm rõ những công cụ phục vụ cho công việc của mình – sở hữu công nghệ hàng đầu là điều tuyệt vời, nhưng quan trọng hơn, bạn phải biết cách sử dụng những gì mình đang có. Bạn cũng cần quan tâm đến độ chính xác – hay đảm bảo tính chân thực khách quan – thay vì đưa ra một dự báo dễ chịu và thuận tiện nhất, hay một dự báo có thể giúp bạn xuất hiện trên truyền hình.

Sau đó, bạn có thể tiến hành một số bước trung gian, hình thành một vài nguyên tắc chung (hay tự nghiệm) khởi nguồn từ kinh nghiệm và thực tiễn, cũng như một quy trình dự báo nào đó mang tính hệ thống thay vì dựa trên cơ sở phi thể thức.

Những nguyên tắc trên không hề đơn giản – không ít người đã hiểu sai về chúng. Song, chúng cũng không quá khó nuốt; nếu làm đúng, bạn có thể giúp các dự báo của mình đạt đến độ tin cậy bằng 80% so với dự báo của các chuyên gia lừng danh nhất thế giới.

Tuy nhiên, đôi lúc điều quan trọng không phải là dự báo của bạn chính xác tuyệt đối ra sao, mà chúng sẽ tốt đến mức độ nào nếu xét trong bối cảnh một cuộc đấu. Trong poker, bạn có thể ra quyết định chính xác đến 95%, nhưng vẫn sẽ bị “lột sạch” nếu xung quanh là những con bạc ra tay chính xác đến 99%. Tương tự, để giành chiến thắng trên thị trường chứng khoán, chúng ta phải sở hữu một đội ngũ nhà đầu tư có tài dự báo xuất chúng, cùng những tấm bằng MBA hào nhoáng từ các trường thuộc khối Ivy League – họ là những bậc thầy sở hữu mức lương bảy con số và được tùy ý sử dụng hệ thống máy tính tối tân nhất.

Trong những tình huống trên, bạn sẽ phải nỗ lực rất nhiều để giành chiến thắng trong cuộc chiến. Bạn sẽ nhận ra mình phải sớm đối mặt với lợi nhuận giảm dần. Càng tích lũy được nhiều kinh nghiệm, chiến lược của bạn sẽ càng được bổ sung nhiều gợi ý hữu ích và mô hình dự báo cũng tập hợp thêm nhiều biến số – nhưng chúng chỉ tạo được một khác biệt nhỏ. Trong khi đó, với những nguyên tắc chung hữu ích mà bạn đã hình thành, bạn sẽ phải nhận ra những ngoại lệ từ chúng.

Tuy nhiên, khi võ đài giao tranh ngày càng khốc liệt, bạn chỉ có thể giành được chút lợi nhuận từ nỗ lực khó nhọc. Một “mực nước” sẽ dần hình thành trong cuộc đấu, và lợi nhuận của bạn sẽ giống như đỉnh chóp của một tảng băng: chỉ có một chút lợi thế cạnh tranh nổi trên bề mặt, nhưng nỗ lực của bạn phải ví bằng một con đê chắn sóng khổng lồ để đạt được nó.

Tôi đã từng tránh né những lĩnh vực này. Thay vào đó, tôi đã gặp may khi trục lợi từ những lĩnh vực có mực nước được đặt ra khá thấp, và xử đúng các vấn đề cơ bản để thu về lợi ích cao. Bóng chày trong kỷ nguyên Quả bóng tiền đã từng là một ví dụ như thế. Billy Beane đã bỏ ra rất nhiều công sức để hiểu được đôi điều đơn giản – chẳng hạn như phần trăm chiếm gôn là thước đo chính xác hơn đối với khả năng tấn công của một cầu thủ, thay vì tỷ lệ đập bóng trung bình của anh ta. Ngày nay, rất nhiều người cũng nhận ra điều đó. Trong chính trị, tôi có thể kỳ vọng ít nhất mình sẽ có được chút lợi thế, nếu sở hữu chừng một tá bản sao của trang FiveThirtyEight. Song, tôi vẫn luôn “giao chiến” khá hiệu quả với các học giả chính trị (như nhóm The McLaughlin Group chẳng hạn), những người thậm chí chẳng màng đưa ra dự báo chính xác. Giữa thập niên 2000, poker cũng tuân theo xu hướng này. Dòng chảy tham gia đều đặn của những tay bài mới biết chơi và thiếu kinh nghiệm, những người tin rằng họ đã hiểu thấu trò chơi chỉ nhờ theo dõi qua truyền hình, đã giữ cho mực nước ở mức thấp.

Hình 10-7: Nguyên lý dự báo Pareto trong môi trường cạnh tranh

Nếu sở hữu các kỹ năng phân tích vững chắc có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực, thì có lẽ đã đến lúc bạn nên xét lại mức độ cạnh tranh. Thông thường, ta có thể được lợi kha khá khi tiến hành dự báo trong các lĩnh vực nơi tính cạnh tranh phải chịu phép trước những động cơ bất chính, những thói quen sai trái hay những định kiến truyền thống mù quáng – hoặc vì bạn sở hữu dữ liệu và công nghệ tốt hơn đối phương. Sẽ khó khăn hơn rất nhiều nếu ta phải tỏ ra xuất sắc trong các lĩnh vực mà mọi người đều hiểu rõ những vấn đề căn bản – và có lẽ bạn đang tự huyễn hoặc mình nếu tin rằng bản thân có lợi thế nào đó.

Nói chung, chúng ta cần phải nỗ lực nhiều hơn trong công tác dự báo, dù điều đó đòi hỏi rất nhiều công sức nhưng chỉ mang lại lợi ích tức thời ít ỏi – hoặc chúng ta phải ý thức được rằng mọi ước đoán của mình đều sẽ đi cùng với sự đánh đổi. Song, nếu bạn tiếp cận công tác dự báo dưới góc độ kinh doanh, sẽ tốt hơn nếu bạn tìm một cái ao nhỏ, trong đó bạn là chú cá lớn đang vẫy vùng.

Khía cạnh kinh tế của bong bóng poker

Nguyên lý Dự báo Pareto ngụ ý rằng những dự báo viên kém cỏi nhất – những người thậm chí không thể dự báo đúng 20% đầu tiên – luôn đạt thành tích kém hơn rất nhiều so với các dự báo viên xuất sắc nhất. Nói cách khác, các dự báo viên trung bình sẽ ở gần với nhóm đỉnh hơn nhóm đáy. Tôi dám chắc mình sẽ mất hàng núi tiền nếu phải đối đầu với Dwan trong môn poker. Tuy nhiên, tôi sẽ rất vui lòng đấu với anh, nếu – như một phần của thỏa thuận – tôi được phép sắp xếp một ván đấu với mức cược tương đương giữa một người tôi bắt gặp ngẫu nhiên trên phố, với một người tôi hi vọng sẽ bù đắp lại tổn thất cho tôi, và kiếm được nhiều hơn thế nữa.

Chúng ta có thể kiểm chứng giả thiết trên qua thực nghiệm, bằng cách xem xét thành tích thống kê của các tay bài poker. Tôi đã đánh giá dữ liệu từ một trang web poker trực tuyến, đồng thời lập mẫu ngẫu nhiên trong số những người chơi poker hold ’em không-giới-hạn trong giai đoạn 2008/2009. Những số liệu đó tiết lộ cho tôi biết những người chơi này đã thắng hay thua bao nhiêu tiền cho mỗi thế bài, tương đương với tổng tiền cược họ đặt vào.

Do những ván thắng và thua nhất thời thường phụ thuộc nhiều vào may rủi, tôi đã lập nên một phép thống kê cho phép ước tính khả năng thu lời của mỗi người chơi trong dài hạn. Sau đó, tôi sẽ sắp xếp người chơi thành 10 nhóm nhỏ tương đương về tài chơi bài. Nhóm hạng nhất – bao gồm 10% người chơi đứng đầu trong mẫu[80] – sẽ tương ứng với người chơi hạng nhất trên một bàn poker điển hình gồm 10 người. Trong khi đó, 10% cuối cùng sẽ đại diện cho người chơi hạng chót, hay “con cá” lớn nhất trong ao.

Hình 10-8A sẽ tượng trưng cho ước đoán của tôi về khả năng thực sự của mỗi nhóm người chơi, được đo bằng tổng số tiền thắng hoặc thua trên mỗi 100 thế bài hold ’em không-giới-hạn, với mức cược bắt buộc mỗi ván là 5 hoặc 10 đô-la. Các con số này bao gồm cả số tiền thắng hoặc thua khi đấu với người chơi khác, cộng với số tiền họ phải đóng cho sòng bạc – vốn chỉ chiếm một phần nhỏ trên bàn cược (còn gọi là phí “cào tiền – rake”) – hay phí chơi bài theo giờ.

Hình 10-8A: Tiền thắng hoặc thua ước tính trên mỗi 100 thế bài hold’em không-giới-hạn, với mức cược bắt buộc từ 5 đến 10 đô-la

Tôi ước tính rằng người chơi hạng nhất trên bàn đấu trung bình sẽ thu được khoảng 110 đô-la trong dài hạn cho mỗi 100 thế bài anh ta đánh ra.

Tôi ước tính rằng người chơi hạng nhất trên bàn đấu sẽ thu được trung bình khoảng 110 đô-la trong dài hạn cho mỗi 100 thế bài anh ta đánh ra. Đó là mức thu tốt trên một sòng bạc trực tuyến, nơi các thế bài được đánh ra rất nhanh, và bạn có thể ra được cả trăm thế chỉ trong một hoặc hai giờ đồng hồ.[81] Điều này khiến sòng bạc trực tuyến kém hấp dẫn hơn sòng bạc truyền thống rất nhiều – nơi người chơi phải mất đến bốn giờ đồng hồ mới hoàn thành được số lượng thế bài tương đương, ngang với mức thu nhập 25 đến 30 đô-la/giờ.

Tuy nhiên, điểm mấu chốt chính là tốc độ mất tiền của những người chơi tồi nhất trên bàn thậm chí còn nhanh hơn tốc độ được tiền của những người chơi giỏi nhất. Chẳng hạn, tôi ước tính người chơi tồi nhất – hay con cá lớn nhất (biggest fish) – sẽ thua với tốc độ trên 400 đô-la/100 thế bài. Người chơi này đáng thương đến nỗi tốt hơn hết họ nên buông bỏ mọi nước đi, nhằm hạn chế mức tổn thất xuống còn 150 đô-la/100 thế bài.

Đến lúc này, hẳn bạn đã nhận ra ảnh hưởng của nguyên tắc 80/20: có sự khác biệt rất lớn giữa những người chơi cực tồi với người chơi trung bình, so với giữa người chơi trung bình với người chơi cực giỏi. Người chơi giỏi hơn thường sẽ hành động không khác những đối thủ khác là bao, trong khi những kẻ đứng chót bảng lại sai ngay từ nước cơ bản, và tự ngăn mình với chiến lược tối ưu nhất.

Trong bộ phim kinh điển về poker, Người chơi bài (Rounders), nhân vật do Matt Damon thủ vai đã khuyên chúng ta như sau: nếu bạn không thể phát hiện ra gã khờ trên bàn đấu trong vòng nửa giờ đầu tiên, thì bạn chính là gã khờ đó. Tôi không đồng ý với điều này: cũng có thể chẳng có gã khờ nào lắm chứ. Tuy nhiên, quả thực sẽ có trường hợp bạn không nên tham gia một ván đấu nếu không phát hiện được một vài gã khờ ngồi quanh bàn. Trong poker, ranh giới giữa thành công và thất bại rất mong manh và sự xuất hiện của một “con cá” sẽ khiến tình thế chuyển biến.

Trong ván đấu tôi vừa mô tả, một con cá sẽ làm mồi cho rất nhiều miệng ăn đang đói khát. Sự có mặt của anh ta đáng giá đến 40 đô-la/100 thế bài đối với mỗi người chơi còn lại. Khoản viện trợ này đủ để một nửa trong số họ tha hồ kiếm lời, kể cả khi nhà cái đã nhận đủ tiền. Đó là do môn poker bị chi phối bởi một thuyết tài sản kiểu “nhỏ giọt”: 10% người chơi kém nhất sẽ mất tiền rất nhanh, đủ để làm lợi cho một lượng lớn người chơi trung bình đã hòa vốn.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu con cá lớn – hay gã khờ – bị vét sạch túi; vì bất cứ ai cũng sẽ lâm vào tình cảnh này nếu mất tiền với tốc độ khủng khiếp như thế? Lúc này, một số người chơi thắng một ít sẽ trở thành thua một ít (xem hình 10-8B). Quả thực, chúng tôi đã ước tính được rằng chỉ có người chơi hạng nhất trên bàn mới có thể tiếp tục thu lời trong dài hạn, nhưng vẫn ít hơn so với trước đây.

Hình 10-8B: Tiền thắng hoặc thua ước tính trên mỗi 100 thế bài hold’em không-giới-hạn, với mức cược bắt buộc từ 5 đến 10 đô-la; tình huống: sau khi con cá lớn cạn túi

Bên cạnh đó, việc mất đi một con cá lớn trên bàn sẽ tạo hiệu ứng thác đổ lên những người chơi khác. Tay bài lúc trước từng đứng áp chót giờ sẽ trở thành gã khờ và sẽ mất tiền với tốc độ còn nhanh hơn người trước. Do vậy, anh ta cũng sớm cạn túi và tiếp tục đẩy những người chơi còn lại vào tình thế nan giải hơn. Toàn bộ trạng thái cân bằng của poker lúc này có thể bị mất trọng tâm.

Như vậy, làm thế nào các ván poker có thể tiếp tục duy trì nếu những người chơi kém nhất liên tục đối mặt với nguy cơ khánh kiệt? Đôi lúc, sẽ có những tay bài xoàng xĩnh với túi tiền không đáy xuất hiện: Web.taisachnhanh.cloud từng công bố rằng Guy Laliberté, CEO của Cirque du Soleil, đã mất đến 17 triệu đô-la cho các ván poker trong năm 2008, khi ông cố gắng kết thúc các ván đấu khó nhất với tổng tiền cược rất cao trước những đối thủ như Dwan. Bất chấp con số khổng lồ trên, Laliberté vẫn là một tỉ phú chơi bài để thử thách trí óc và với ông, khoản thua đó hầu như chẳng là gì – chẳng khác nào một người Mỹ bình thường để thua vài trăm đô-la trong trò xì-dách (blackjack).

Nhưng đáp án phổ biến hơn chính là không chỉ có một người chơi tồi không ngừng mất tiền, mà có đến một hàng dài các con bạc liên tục thử sức trong guồng quay, để thua vài trăm hoặc vài nghìn đô-la rồi bỏ cuộc. Tại một sòng bạc truyền thống như Bellagio, những con bạc này cứ thơ thẩn bước ra từ một bàn xúc xắc hay một hộp đêm nào đó, hoặc bị cuốn vào vòng chiến sau khi giành được chuỗi chiến thắng trong một giải đấu, hay từ một ván cược nhỏ.

Theo kinh nghiệm của tôi đối với môi trường poker trực tuyến, số lượng những gã khờ này thường không tuân theo quy luật và phụ thuộc vào điều kiện luật pháp tại các quốc gia khác nhau, cũng như tần suất quảng bá của các trang web poker, hay thậm chí là thời điểm tham gia trong năm. Tuy nhiên, trong giai đoạn bùng nổ của môn poker, số lượng người tham gia môn này đã bành trướng nhanh chóng, nên luôn có đủ “cá” trên khắp các đại dương.

Và điều đó đang sắp thay đổi.

Bong bóng poker nổ tung

Tháng 10 năm 2006, Đại hội Đảng Cộng hòa sắp mãn nhiệm kỳ – được tổ chức với hi vọng tạo được cú hích với các “cử tri giá trị” (“values voters”) trước đợt bầu cử giữa kỳ, nhưng lại vướng vào những vấn đề cấp bách hơn – đã thông qua một đạo luật khá mơ hồ với tên gọi: Luật chống cờ bạc bất hợp pháp trực tuyến (UIGEA – Unlawful Internet Gambling Enforcement Act). Nói một cách nghiêm khắc, UIGEA đã xem poker trực tuyến là bất hợp pháp. Ngoài ra, nó còn nhắm vào các công ty mở cửa cho dòng tiền luân chuyển trong các trang web poker. Tất nhiên, bạn vẫn có thể chơi poker – luật đã dẫn – nhưng không được phép đặt phỉnh. Trong khi đó, Bộ Tư pháp cũng bắt đầu đưa các công ty chuyên cung cấp trò cờ bạc trực tuyến cho người Mỹ vào tầm ngắm. David Carruthers, CEO của một trang web hải ngoại có tên BetOnSports PLC, đã bị bắt khi nghỉ qua đêm tại Dallas, giữa lúc chờ chuyến bay chuyển tiếp trong hành trình từ Anh quốc sang Costa Rica. Nhiều vụ khởi tố sau đó cũng nhanh chóng tiếp nối.

Tất cả những vụ việc trên đã khiến nhiều tay bài poker trực tuyến – cũng như các ông chủ sòng bạc – phải kinh sợ. Party Poker, sau này trở thành trang web poker trực tuyến lớn nhất, đã cấm người Mỹ tham gia các ván đấu trong hai tuần sau khi UIGEA được thông qua; sau đó, cổ phiếu của họ đã rớt 65% giá chỉ trong 24 giờ đồng hồ. Nhiều công ty khác vẫn hoạt động và phải tìm cách “lách luật”; nhưng họ ngày càng khó lấy được tiền từ người chơi và càng phải mạo hiểm nhiều hơn để rút được chúng ra.

Đa phần số tiền tôi kiếm được đều đến từ Party Poker; trang web này luôn quảng cáo rất tích cực và trở nên nổi tiếng vì thu hút được những tay bài khờ khạo nhất. Trong suốt hai tuần “ân xá” sau khi Party Poker ra thông báo nhưng vẫn mở cửa phòng đấu cho người Mỹ, các ván bài bỗng dưng đầy ắp cá hơn bao giờ hết, đến mức khiến người ta liên tưởng đến tác phẩm Chúa Ruồi (Lord of the Flies).[82] Tôi đã có những thắng lợi vẻ vang nhất chính trong khoảng thời gian này.

Tuy nhiên, sau khi Party Poker cấm cửa người Mỹ, tôi đã chuyển sang chơi tại các trang web khó hơn như PokerStars và nhận ra mình không thể tiếp tục giành chiến thắng. Thú thực, tôi đã thua – và thua rất nhiều: chừng 75.000 đô-la chỉ trong vài tháng cuối năm 2006, và hầu hết đều tập trung vào một đêm khủng khiếp. Tôi đành thử vận may trong vài tháng đầu năm 2007, nhưng lại tiếp tục thua thê thảm – thêm khoảng 60.000 đô-la nữa. Đến lúc này, tôi đã không còn chút tự tin nào trong trò chơi này, nên quyết định rút hết số tiền còn lại và bỏ cuộc.

Kết luận của tôi vào thời điểm đó chính là thành phần người chơi đã thay đổi đáng kể. Rất nhiều tay bài chuyên nghiệp, những người sống dựa vào môn poker đã tham gia và tiếp tục thi đấu, trong khi phần lớn những tay nghiệp dư đều rút hết số vốn của họ hoặc khánh kiệt. Hệ sinh thái yếu ớt của nền kinh tế poker đã đảo ngược – không còn những con bạc yếu chống đỡ cho võ đài, mực nước đã dâng lên, và một số kẻ chuyên bóp nặn đã hóa thành những gã khờ.

Trong khi đó, thậm chí trước khi đạo luật mới được thông qua, lối chơi của tôi đã dần sa sút, hay ít nhất là không còn phát triển. Tôi đã đâm đầu vào tường, chơi bài một cách thiếu sáng tạo và thiếu cảm hứng. Khi chơi, tôi đã kết hợp phẩm chất nguy hiểm nhất của một tay bài chuyên nghiệp – thứ cảm giác từng được tôi phát huy nhằm vơ về thật nhiều tiền – với những thói quen xấu của một kẻ nghiệp dư, cố gắng chơi muộn vào buổi tối, thậm chí sau khi không còn bạn bè nào bên cạnh.

Ngẫm lại, tôi thật sự thấy mình rất may mắn. Nhờ có thêm thời gian rảnh rỗi – cộng với cảm hứng gia tăng đối với khuynh hướng chính trị sau khi UIGEA được thông qua – tôi đã dồn sức phát triển FiveThirtyEight. Và tuy việc để mất 1/3 khoản tiền thắng cược vốn chẳng vui vẻ gì, nhưng vẫn tốt hơn là mất tất cả. Một số người chơi “cố đấm ăn xôi” đã không may mắn như thế. Năm 2011, những cáo trạng trong “Ngày thứ Sáu Đen tối” do Bộ Tư pháp đệ trình đã xóa sổ rất nhiều trang web poker trực tuyến – vì lợi ích của cộng đồng; một số được xác minh đã vỡ nợ và không cho phép người chơi rút tiền khỏi tài khoản của họ.

Đôi khi, tôi tự hỏi điều gì sẽ xảy ra nếu tôi vẫn tiếp tục chơi bài. Poker là bộ môn biến đổi không ngừng, nên một tay bài tất thắng trên lý thuyết vẫn có thể kéo dài chuỗi thất bại suốt vài tháng, hay thậm chí cả năm. Ngược lại, một tay bài thất bại cũng có thể sở hữu chuỗi thắng lợi liên tục, trước khi nhận ra mình cũng chẳng tài cán hơn ai.

May mắn và tài năng trong poker

May mắn và tài năng vẫn được xem là hai thái cực đối lập, nhưng mối liên hệ giữa chúng còn phức tạp hơn thế.

Chẳng hạn, một số người trong chúng ta vẫn cho rằng các cầu thủ bóng chày thuộc giải nhà nghề là những vận động viên chuyên nghiệp cực kỳ tài năng. Thật không dễ để đập một quả bóng chày bay với vận tốc 98 dặm/giờ chỉ với một mảnh gỗ tần bì; và một số người thậm chí còn có năng khiếu được tôi luyện trong môn này tốt hơn những người khác. Tuy nhiên, bóng chày cũng tiềm ẩn nhiều may rủi – bạn có thể đập quả bóng thật mạnh nhưng vẫn bị loại ở gôn hai. Cần rất nhiều thời gian để nhận thấy sự khác biệt rõ ràng trong khả năng của mỗi người – đến mức vài tháng thu thập dữ liệu vẫn thật sự chưa đủ. Trong hình 10-9, tôi đã thể hiện tỷ lệ đập trung bình của các cầu thủ thuộc giải Bóng chày Mỹ trong tháng 4 năm 2011 lên một trục biểu đồ, và tỷ lệ đập trung bình trong tháng 5 của cùng các cầu thủ đó lên trục còn lại. Dường như chẳng có mối tương quan nào giữa hai thông số trên. (Ví dụ, một cầu thủ tên Brendan Ryan đã đạt tỷ lệ đập 0,184 trong tháng 4, và 0,384 trong tháng 5.) Tuy nhiên, nếu theo dõi số liệu trong thời gian dài – như thành tích của các cầu thủ trong nhiều mùa bóng hay suốt sự nghiệp – chúng ta sẽ nhận thấy sự khác biệt đáng kể trong khả năng đập bóng của từng người.

Hình 10-9: Tỷ lệ đập trung bình của các cầu thủ thuộc giải Bóng chày Mỹ (tháng 04-05/2011)

Poker rất giống với bóng chày ở phương diện này. Nó cũng đòi hỏi rất nhiều ở tài năng lẫn vận may. Tương phản với poker là các trò chơi như cờ ca-rô (xem hình 10-10). Trò chơi này không bao hàm yếu tố may mắn nào, nhưng cũng chẳng đòi hỏi người chơi phải thật xuất sắc. Một học sinh lớp hai phát triển sớm cũng có thể chơi giỏi như Bill Gates.

Hình 10-10: Ma trận may mắn-tài năng

Song, có thể vẫn sẽ mất rất nhiều thời gian để các tay bài poker nhận ra thực lực của họ. Yếu tố may mắn có ảnh hưởng đặc biệt quan trọng trong kiểu chơi hold ’em giới hạn, kiểu chơi tôi đã rất quen thuộc. Một chiến lược tốt trong trò chơi này đòi hỏi bạn phải chiến đấu và giành giật những món tiền lớn, và sẽ cần rất nhiều may mắn khi chia bài để bạn có thể trụ vững đến phút cuối với nhiều thế bài trong tay. Một tay bài chơi kiểu hold ’em giới hạn cừ khôi phải kiếm được 200 đô-la trên mỗi 100 thế bài được đánh ra, với mức cược từ 100 đến 200 đô-la. Tuy nhiên, thành quả này của anh ta – được đo lường thông qua một thông số có tên “độ lệch chuẩn” – có thể biến thiên đến 60 lần, tức khoảng 3.200 đô-la/100 thế bài.

Điều này đồng nghĩa: sau khi 10.000 thế bài thực sự được đánh ra, một tay bài giỏi vẫn có thể xếp sau một tay bài kém. Trong hình 10-11, tôi đã lập mô hình về các khoản tiền thắng hoặc thua của một tay bài với các thông số vừa mô tả. Các đường kẻ trên biểu đồ sẽ thể hiện phạm vi thắng thua hợp lý của người chơi và đủ bao quát đến 95% trường hợp khả dĩ. Sau 60.000 thế bài – đồng nghĩa tay bài đó dành đến 40 giờ trên sòng bạc mỗi tuần trong suốt một năm – người chơi có thể thu về khoảng 275.000 đô-la, hoặc để mất 35.000 đô-la. Về cơ bản, anh ta có dành cả năm để thử vận may từ ngày này sang ngày khác mà vẫn mất tiền. Điều đó giải thích tại sao nhiều người vẫn nói rằng: rất khó để sống nhàn nhã nhờ chơi poker.

Tất nhiên, nếu bằng cách nào đó tay bài trên biết được mình sẽ thắng trong dài hạn, anh ta sẽ có lý do để kiên trì với những thất bại của mình. Trên thực tế, không có gì đảm bảo anh ta sẽ biết rõ điều đó. Thay vì thế, cách tốt nhất để một người chơi ước tính được xác suất trở thành người thắng cuộc chính là áp dụng các thông số Bayes, từ đó xác định lại niềm tin về thực lực của mình dựa trên thành tích lẫn các kỳ vọng trước đó.

Hình 10-11: Tỷ lệ thắng hợp lý của một tay bài hold ‘em lão luyện; mức cược mỗi ván: từ 100 đến 200 đô-la

Nếu người chơi thành thật với bản thân, anh ta sẽ có thái độ khá hoài nghi về thành công của chính mình, mặc dù giành được thắng lợi ban đầu. Niềm tin ban đầu của người chơi sẽ được bổ sung một sự thật: rằng nếu tính trung bình, mỗi người chơi thực chất đều sẽ mất tiền; vì nhà cái sẽ lấy đi một khoản dưới hình thức “tiền cào”, trong khi phần còn lại được chuyển giao giữa các người chơi. Chẳng hạn, phương pháp Bayes được mô tả trong cuốn The Mathematics of Poker (tạm dịch: Toán học poker) đã chứng minh rằng: một tay bài kiếm được 30.000 đô-la trong 10.000 thế bài đầu tiên – với mức cược 100 hoặc 200 đô-la cho mỗi ván hold ’em giới hạn – nhiều khả năng sẽ trở thành kẻ thua cuộc về lâu dài.

Những ảo tưởng của chúng ta về poker

Đa số các tay bài, như bạn có thể hình dung, đều không thành thật với bản thân đến mức này. Chắc chắn, tôi cũng không như thế khi còn chìm đắm trong bong bóng poker. Trái lại, họ đều bắt đầu với suy nghĩ rằng họ là những kẻ thắng cuộc – cho đến khi sự thật phũ phàng với họ.

“Trong poker, chỉ rặt những kẻ tưởng mình được ban phước dù thực sự không phải thế,” Dwan cho biết. “Nhiều người có thể hình thành quan điểm khá ảo tưởng về poker.”

Darse Billings, một tay bài khác từng thiết kế nên một chương trình máy tính giao đấu thành công với một số tay bài hold ’em giới hạn sừng sỏ nhất thế giới,[83] thậm chí còn thẳng thừng hơn.

“Không một trò chơi nào khác tôi từng biết đến mà người chơi lại tự mãn đến thế; họ cứ nghĩ mình có thể chơi như phù thủy, rồi lại bung bét hết cả ra,” anh chia sẻ với tôi. “Cơ bản là bởi họ chẳng biết gì; họ cứ nghĩ mình là thần thánh cơ đấy. Nếu các chương trình máy tính được nuôi sống bằng sự ngạo mạn của người chơi, thì trong poker, chúng sẽ được dịp ăn như hạm.”

Tất nhiên, đặc tính này không chỉ tồn tại trong môn poker. Như chúng ta sẽ thấy trong chương 11, những nhận xét tương tự cũng có thể áp dụng cho khách giao dịch tại Phố Wall, những kẻ tin rằng họ có thể đánh bại các mốc chuẩn thị trường như S&P 500, dù thực tế thường là không thể. Xét rộng hơn, quá tự mãn là vấn đề lớn trong bất kỳ lĩnh vực nào có sự tham gia của công tác dự báo.

Poker không phải là một trò chơi như roulette, trong đó kết quả hoàn toàn phụ thuộc vào may mắn, và không ai có thể kiếm được tiền nếu họ chỉ quay một chiếc bánh xe không ngừng nghỉ. Các tay bài poker cũng không giống người chơi roulette; trên thực tế, họ giống những nhà đầu tư hơn. Trong một nghiên cứu về người chơi poker trực tuyến, có đến 52% trong số họ sở hữu ít nhất một bằng cử nhân – gấp đôi tỷ lệ tương ứng trong toàn bộ dân số Mỹ, và gấp bốn lần tỷ trọng tương tự ở những người mua vé xổ số. Đa số người chơi poker đều đủ khôn ngoan để nhận biết ai thật sự kiếm được tiền về lâu dài – và chính điều này có thể sẽ kéo họ vào rắc rối.

Vì sao chúng ta hoang mang

Tommy Angelo đã theo đuổi giấc mơ poker trước khi nó nguội lạnh. Năm 1900, ở tuổi 32, ông đã từ bỏ công việc là tay trống và tay đàn dương cầm trong một ban nhạc rock country để chơi poker toàn thời gian.

“Tôi hoàn toàn bị hút vào nó,” Angelo chia sẻ khi chúng tôi gặp gỡ vào năm 2012.” Tôi thích ý tưởng trở thành một tay bài poker chuyên nghiệp ngay từ lần đầu tiên nghe thấy cụm từ này. ‘Không phải làm việc’ quả là một ý tưởng hết sức thú vị. Cứ như bạn đã khuất phục xã hội và tự tạo ra thu nhập nhờ trí khôn của mình vậy. Tôi không thể hình dung nổi điều gì hấp dẫn hơn thế.”

Nhưng giống như bao tay chơi poker khác, Angelo cũng trải qua những thăng trầm – không chỉ trong thành quả mà cả chất lượng lối chơi. Khi đạt phong độ cao nhất, ông chơi rất tốt. Nhưng không phải lúc nào ông cũng giữ được phong độ đó – thông thường, ông luôn tỏ ra hoang mang.

“Tôi là một kẻ hoang mang thực thụ,” Angelo thú nhận trong cuốn sách của ông, Elements of Poker (tạm dịch: Các nhân tố tạo thành môn poker), nhằm ám chỉ trạng thái phấn khích thái quá trong lối chơi khi mất định hướng. “Tôi biết rõ mọi kiểu hoang mang khác nhau. Tôi có thể hoang mang theo kiểu bốc hỏa, kiềm chế, thả lỏng, thu mình, quyết liệt, bị động, hưng phấn, chây ỳ, mệt mỏi, chuyên quyền, khó chịu, gian lận, chán nản, tùy tiện, trả đũa, giả vờ túng tiền, giả vờ thừa tiền, xấu hổ, lo ra, sợ hãi, ganh ghét, kiểu đây-là-chiếc-pizza-dở-nhất-tôi-từng-ăn, kiểu tôi-sắp-tố-tất-đây, và tất nhiên cả kiểu kinh điển nhất:tôi-sắp-hòa-vốn-rồi-đây, hoặc còn-lâu-tôi-mới-tiêu-hết-mớ-tiền-này – hay còn gọi là kiểu hủy diệt.”

Điều cuối cùng Angelo nhận ra từ mọi xảo thuật của ông chính là: các đợt hoang mang theo chu kỳ của ông đã ngăn cản ông làm được nhiều hơn khi ông chỉ lúng túng. Như chúng ta đã biết, số tiền chúng ta để mất khi chơi kém thường sẽ nhiều hơn số tiền chúng ta kiếm được khi chơi tốt. Trong khi đó, lợi thế dành cho một tay bài thường xuyên thắng lại rất nhỏ. Do vậy, cũng hợp lý khi ai đó chơi với phong độ đỉnh cao trong 90% thời gian rốt cuộc lại mất tiền, chỉ vì chơi theo kiểu hoang mang trong 10% thời gian còn lại.

Angelo đã nhận ra toàn bộ quy mô vấn đề hoang mang của ông khi bước sang tuổi 40, sau khi bắt đầu viết về trò chơi này và huấn luyện cho những người chơi khác. Bản chất ông là một người sâu sắc và các buổi học chiến lược ban đầu hầu hết đều trở thành các buổi học liệu pháp.

“Tôi đã huấn luyện rất nhiều kiểu người với nhiều kiểu vấn đề liên quan đến poker,” ông cho biết. “Các vấn đề này trở nên hết sức đơn giản trong mắt người khác. Tôi dám chắc ở đâu đó sẽ có một gã khôn ngoan như tôi. Và tôi biết chắc anh ta cũng ảo tưởng về tài năng của mình. Và nếu người khác có thể ảo tưởng, thì tôi cũng có thể.”

Mọi tay bài poker đều hoang mang ở chừng mực nào đó – Angelo nhận xét. “Nếu một ai đó bước đến chỗ tôi và nói, ‘Tôi không hoang mang,’ trí óc tôi sẽ diễn giải thành, ‘Lại một tuyên bố ảo tưởng từ một kẻ ảo tưởng.’ Chuyện này lúc nào cũng xảy ra.”

Tôi cũng hoang mang theo kiểu riêng của mình khi chơi poker một cách chủ động. Tôi không phải là một gã trút giận bằng cách chuyên ném-đồ-đạc-khắp-phòng. Tôi cũng không biến thành một kẻ điên loạn nào đó khi hoang mang và tìm cách thử mọi thế bài có thể (dù “tuyệt chiêu” của tôi cũng đã đủ cuồng loạn). Đôi lúc tôi cũng thắt chặt lối chơi của mình một chút. Song, tôi lại chơi theo kiểu máy móc, không suy nghĩ trong một thời gian dài liên tụcvà thường tập trung vào đêm khuya – tôi cứ thế theo bài và hi vọng bàn cược sẽ đẩy mình đi. Nói cách khác, tôi đã thực sự từ bỏ nỗ lực giành chiến thắng.

Đến nay, tôi đã nhận ra trạng thái hoang mang của mình bắt nguồn từ đâu (dù không rõ có phải tôi phát hiện trong lúc đang chơi bài hay không). Nguyên nhân lớn nhất chính là cảm giác được toàn quyền hành động. Tôi không bận tâm lắm mỗi khi nhận được nhiều bài cũng như phải úp quân trong phần lớn thời gian – và nhận ra đây là một phần tạo nên sự biến thiên số liệu trong ván đấu. Nhưng khi tôi đang nghĩ rằng mình chơi khá tốt – chẳng hạn, cứ cho rằng tôi vừa phát hiện chính xác mánh khóe của đối phương – thì cũng là lúc đối phương bắt được một quân tuyệt diệu trong vòng turn và đánh bại thế bài của tôi; đây là điều thực sự khiến tôi hoang mang. Tôi nghĩ mình đã thắng cược, nhưng hắn ta lại được tiền.

Khi hoang mang, tôi có thể kéo mọi thứ về trạng thái cân bằng một cách ngoan cố: tôi bắt đầu chơi tệ đến mức tự cảm thấy mình xứng đáng phải thua. Nguyên nhân cơ bản khiến người chơi hoang mang chính là thế cân bằng này rất dễ bị tấn công: trong ngắn hạn hoặc trung hạn, kết quả của người chơi thường không tương quan nhiều với kỹ năng của anh ta. Điều này sẽ không quá quan trọng nếu người chơi không thực sự ý thức về trình độ của mình, nhưng họ lại thường như thế. “Chúng ta có khuynh hướng chắt lọc các dữ liệu ủng hộ cho lý thuyết của mình,” Angelo nhận xét. “Và lý thuyết đó thường là, ‘Tôi chơi giỏi hơn họ.’”

Vượt qua suy nghĩ hướng đến thành quả

Người dân Mỹ đang sống trong một xã hội hướng đến thành quả. Nếu một ai đó giàu có, nổi tiếng hay xinh đẹp, chúng ta thường cho rằng họ xứng đáng với điều đó. Trên thực tế, những yếu tố này thường tự củng cố cho chính chúng: kiếm được tiền sẽ đảm bảo cho bạn cơ hội kiếm thêm tiền; trở nên nổi tiếng sẽ tạo thêm nhiều đòn bẩy cho ai đó nâng cao danh tiếng của họ; những chuẩn mực về vẻ đẹp cũng thay đổi theo vẻ ngoài của các minh tinh Hollywood.

Đây không được xem như một tuyên bố chính trị, hay một lập luận ủng hộ (hoặc chống lại) công cuộc tái phân phối của cải ở quy mô lớn hơn hay tương tự như thế. Tuy nhiên, vấn đề thực tiễn chính là: thành công chỉ được quyết định từ sự tổng hòa của nỗ lực, năng khiếu bẩm sinh, cơ hội dành cho mỗi cá nhân và điều kiện môi trường – nói cách khác, đó là sự tổng hòa của tín hiệu và độ nhiễu. Tại Mỹ, chúng ta thường có khuynh hướng đề cao yếu tố tín hiệu – trừ khi vấn đề đến từ chính thiếu sót của chúng ta, vốn vẫn được quy cho xui rủi. Chúng ta đánh giá thành công của người láng giềng dựa trên kích thước ngôi nhà của họ, nhưng lại không biết nhiều về những gian nan họ phải trải qua.

Khi bàn đến công tác dự báo, chúng ta thực sự chỉ hướng đến thành quả. Một nhà đầu tư gọi mua ngay khi thị trường chứng khoán chạm đáy sẽ được tôn vinh là thiên tài, ngay cả khi anh ta áp dụng một mô hình thống kê đầy lỗi nào đó và chỉ tình cờ cho kết quả chính xác. Một giám đốc điều hành xây dựng nên một đội bóng đoạt cúp World Series cũng được đánh giá tốt hơn các đồng nghiệp của ông ta, mặc dù khi xem lại thống kê thành tích, bạn phát hiện đội bóng vẫn chiến thắng bất chấp những thay đổi ông ta tạo ra, thay vì nhờ vào chúng. Và đây chính xác là trường hợp của môn poker. Chris Moneymaker chắc chắn sẽ không trở thành hiện tượng, nếu thông điệp quảng bá về anh được xây dựng như sau: “Đây là một con bạc nhếch nhác đã vớ bẫm một xấp bài đầy may mắn.”

Đôi lúc chúng ta lại đánh giá vận may quá cao theo một hướng khác, khi biện minh rằng dự báo không tốt là do thiếu may mắn. Các cơ quan xếp hạng tín dụng đã từng áp dụng một phiên bản của lời biện minh này khi sự kém cỏi của họ góp phần mở ra cuộc khủng hoảng tài chính. Tuy nhiên, mỗi khi đưa ra dự báo và nhận được nhiều tín hiệu hơn thực tế, chúng ta lại mặc nhiên quy cho tài năng của bản thân thay vì thừa nhận các dự báo thành công khi đánh giá chúng sau này.

Một phần của giải pháp chính là áp dụng phương pháp đánh giá dự báo khắt khe hơn. Câu hỏi “một dự báo tài tình đến đâu” thường có thể được giải quyết thông qua phương pháp thực nghiệm; trong một số lĩnh vực, dữ liệu dài hạn có thể được thu thập nhanh hơn trong các lĩnh vực khác. Tuy nhiên, một phần khác của giải pháp – và đôi khi là giải pháp duy nhất khi dữ liệu quá nhiễu loạn – là tập trung vào quy trình thay vì kết quả. Nếu mẫu dự báo quá nhiễu loạn để đánh giá liệu người dự báo có thực lực hay không, chúng ta có thể xem xét liệu anh có sở hữu năng lực và thái độ phù hợp để dự báo thành công về lâu dài hay không. (Nói cách khác, chúng ta sẽ dự báo xem anh ta dự báo tốt đến đâu.)

Các tay bài poker thường hiểu rõ điều này hơn những đối tượng khác, nhưng chỉ vì họ có khuynh hướng trải qua thăng trầm theo bản năng. Một tay bài đặt cược cao như Dwan sẽ trải qua rất nhiều cung bậc cảm xúc biến đổi chỉ trong một phiên đấu duy nhất – hệt như cảm giác một nhà đầu tư chứng khoán phải thấm thía cả đời. Chơi tốt và thắng; chơi tốt và thua; chơi tồi và thua, chơi tồi và thắng: mỗi tay bài poker đều phải trải qua từng tình huống như vậy, thậm chí nhiều lần đến nỗi họ hiểu rõ đâu là điểm khác biệt giữa quá trình và kết quả.

Nếu bạn trò chuyện với các tay bài hạng nhất, họ chắc chắn sẽ không thừa nhận thành công của mình; họ chỉ tập trung tự hoàn thiện bản thân càng nhiều càng tốt. “Bất kỳ ai tin rằng họ đã đủ giỏi để khuất phục môn poker, thì họ đã sẵn sàng lao xuống dốc,” Dwan nhận xét.

Angelo đang cố gắng tăng tốc quy trình này cùng với các khách hàng của ông. “Chúng tôi dành mọi thời gian để quanh quẩn trong đám mây nhiễu loạn này,” ông chia sẻ. “Thông thường, chúng tôi chẳng thấy điều gì diễn ra thật sự chính xác.” Phương pháp của Angelo khá đa dạng và đôi lúc khác thường: chẳng hạn, ông là người ủng hộ thuyết thiền định. Không phải khách hàng nào của ông cũng chấp nhận ngồi thiền, nhưng mục đích lớn hơn chính là giúp họ nâng cao sự tự nhận thức và khuyến khích họ phát huy cảm giác nhạy bén hơn về những thứ nằm trong và ngoài tầm kiểm soát của họ[84].

Khi chơi poker, chúng ta kiểm soát được quá trình ra quyết định, nhưng lại không thể nhận biết quân bài nào sắp xuất hiện. Nếu phát hiện chính xác mánh lới của đối phương, nhưng họ lại bắt được một quân may mắn và giành chiến thắng vào phút cuối, thì bạn nên tỏ ra hài lòng thay vì tức giận; vì bạn đã chơi thế bài của mình tốt nhất có thể. Nghịch lý ở đây chính là: nhờ bớt tập trung vào kết quả. bạn có thể giành được những thế bài tốt hơn.

Thế nhưng, chúng ta vẫn chỉ là những tạo vật không hoàn hảo sống trong một thế giới bất định. Nếu đưa ra một dự báo và đi chệch hướng, chúng ta sẽ không bao giờ biết rõ đó có thật là lỗi của mình hay không, hay mô hình của chúng ta có sai sót, hay đơn thuần chỉ do xui rủi. Phương án sát với giải pháp nhất chính là hãy đạt đến trạng thái điềm tĩnh trước mọi tín hiệu và độ nhiễu, nhận ra cả hai đều là yếu tố bất biến trong chính bản thân bạn và vũ trụ rộng lớn, đồng thời dâng hiến thân mình nhằm thấu hiểu chúng.

§11. Nếu không thể đánh bại họ…

Năm 2009, một năm sau khi cuộc khủng hoảng tài chính nhấn chìm nền kinh tế toàn cầu, các nhà đầu tư Mỹ đã bán tháo 8 triệu đô-la cổ phiếu mỗi giây khi Sàn giao dịch chứng khoán New York vừa mở cửa lại. Trong suốt ngày giao dịch bình thường, khối lượng cổ phiếu đã tăng đến 185 tỉ đô-la, xấp xỉ giá trị kinh tế do ba nước Nigeria, Philippines và Ai-len sản sinh trong một năm. Trong cả năm 2009, đã có 46 nghìn tỉ đô-la cổ phiếu được giao dịch, gấp bốn lần tổng doanh thu của toàn bộ các doanh nghiệp thuộc nhóm Fortune 500 cộng lại.

Tốc độ giao dịch chóng mặt này là hiện tượng khá mới mẻ. Trong thập niên 1950, một cổ phiếu thông thường thuộc một công ty Mỹ sẽ được nắm giữ trung bình khoảng 6 năm trước khi giao dịch – đồng nghĩa chứng khoán là một khoản đầu tư lâu dài. Đến thập niên 2000, tốc độ giao dịch này đã gia tăng xấp xỉ 12 lần. Thay vì được nắm giữ trong 6 năm, một cổ phiếu tương tự sẽ bị đưa lên sàn chỉ sau 6 tháng. Xu hướng này vẫn không có dấu hiệu giảm bớt: khối lượng cổ phiếu trên thị trường chứng khoán đã tăng gấp đôi sau mỗi 4 hoặc 5 năm. Cùng với hoạt động giao dịch tần suất cao, một số cổ phiếu hiện nay tại New York có thể được mua và bán chỉ trong vòng một phần triệu giây.

Hình 11-1: Thời gian trung bình cổ phiếu Mỹ thông thường được nắm giữ

Lớp Kinh tế học Nhập môn (101) đã dạy chúng ta rằng: giao dịch chỉ hợp lý khi đôi bên cùng có lợi. Một đội bóng chày với hai tay chốt trung lộ hạng ưu nhưng không có tay ném tốt nào có thể đổi một trong hai lấy một cánh tay khỏe từ đội thiếu một tay chốt biết đập bóng. Hoặc giả, một nhà đầu tư đang sắp giải nghệ có thể đổi hết cổ phiếu thành tiền mặt và bán chúng cho một nhà đầu tư mới chân ướt chân ráo bước vào thị trường.

Tuy nhiên, rất ít cuộc giao dịch diễn ra trên Phố Wall hiện nay phù hợp với cách nhìn nhận này. Hầu hết chúng đều phản ánh rõ những khác biệt thật sự trong quan điểm – hay những dự báo trái ngược – về lợi nhuận của một cổ phiếu trong tương lai[85]. Trong lịch sử loài người, chưa bao giờ chúng ta lại đưa ra các dự báo gắn liền với những khoản tiền lớn nhanh chóng đến vậy.

Nguyên nhân các giao dịch diễn ra quá dày đặc là một trong những bí ẩn lớn nhất của giới tài chính. Ngày càng có nhiều người dường như tin rằng họ có thể dự báo tốt hơn trí tuệ tập thể trên thị trường. Và liệu những thương nhân này thật sự có lý hay không? Nếu không, phải chăng chúng ta có thể kỳ vọng thị trường sẽ ổn định lại ở một mức giá hợp lý?

Hành trình đến xứ sở Bayes

Nếu tuân theo chỉ dẫn từ định lý Bayes như cuốn sách này đã khuyến nghị, bạn sẽ suy nghĩ về tương lai dưới hình thức một chuỗi các quan điểm hoặc dự báo mang tính xác suất. Khả năng Barack Obama tái đắc cử là bao nhiêu? Lindsay Lohan sẽ lại ngồi tù nữa ư? Hay chúng ta sẽ phát hiện ra bằng chứng về một hành tinh khác? Hoặc Rafael Nadal sẽ vô địch giải Wimbledon? Một số người ủng hộ thuyết Bayes quả quyết rằng: cách sáng suốt nhất để đánh giá các xác suất trên chính là định ra mức cược cho chúng. Nếu bạn đưa ý tưởng đến cực hạn của logic, thì trong xứ sở Bayes, chúng ta có thể dạo quanh với những tấm biển quảng cáo thể hiện tỷ lệ kèo cho các sự kiện sau:

Hình 11-2: Biển quảng cáo Bayes

Tại xứ sở Bayes, khi hai người gặp nhau và nhận ra dự báo của họ khác nhau, họ sẽ buộc phải thực hiện một trong hai việc. Lựa chọn thứ nhất là đi đến nhất trí và điều chỉnh lại dự báo của họ cho ăn khớp. Nếu biển quảng cáo của tôi viết rằng Nadal có 30% cơ hội đoạt cúp Wimbledon, còn của bạn viết rằng cơ hội đó là 50%, có lẽ chúng ta nên cùng điều chỉnh lại ước đoán của mình thành 40%. Tuy nhiên, chúng ta không nhất thiết phải thỏa mãn trong khoảng giữa; nếu bạn rành rẽ những lời bàn tán về Lindsay Lohan hơn tôi, thì có lẽ tôi nên chịu nhường và thừa nhận rằng dự báo của bạn về Lohan chính xác hơn, và lấy đó làm quan điểm của chính mình. Mặt khác, chúng ta cũng có thể ai đi đường nấy với cùng những con số đó trong đầu – tất nhiên sau khi đã được điều chỉnh – với hi vọng rằng chúng sẽ dự báo tốt hơn xác suất xảy ra một sự kiện thực tế nào đó.

Nhưng đôi lúc, chúng ta sẽ bất đồng. Luật pháp của xứ sở này quy định chúng ta phải dàn xếp những khác biệt bằng cách đặt cược lên các dự báo của mình. Tại xứ sở Bayes, bạn chỉ có một trong hai lựa chọn: nhất trí hoặc đánh cược[86]. Mặt khác, tại đây, bạn không nhất thiết phải là người có lý. Sau khi tán gẫu, nếu bạn vẫn cho rằng dự báo của mình tốt hơn của tôi, bạn có thể vui lòng đặt cược vào nó, vì bạn vẫn tin mình kiếm được tiền. Nếu không, bạn có thể thừa nhận dự báo của tôi và xem đó là của bạn.

Lẽ tất nhiên, toàn bộ quá trình trên sẽ hoàn toàn vô hiệu. Chúng ta phải giữ nguyên dự báo của mình cho hàng nghìn sự kiện và lập một cuốn sổ cái ghi lại hàng nghìn ván cược đã kiểm chứng vào mỗi thời điểm nhất định. Trong thực tế, chức năng này sẽ thuộc về thị trường. Chúng cho phép chúng ta giao dịch ở một mức giá cố định, thống nhất thay vì phải thương lượng và đặt cược lên mọi thứ.

Bàn tay vô hình trong thuyết Bayes

Trên thực tế, chủ nghĩa tư bản thị trường tự do và định lý Bayes đều bắt nguồn từ một khía cạnh nào đó trong truyền thống trí tuệ. Adam Smith và Thomas Bayes là những người sinh cùng thời; cả hai đều học tập tại Scotland và chịu ảnh hưởng sâu sắc từ triết gia David Hume. “Bàn tay vô hình” của Smith có thể được đánh đồng với quy trình Bayes; theo đó, giá cả sẽ được cập nhật đều đặn theo những thay đổi của cung và cầu, để cuối cùng đạt đến điểm cân bằng. Hoặc giả, lập luận của Bayes có thể được suy diễn thành “bàn tay vô hình”, do chúng ta liên tục cập nhật và cải thiện quan điểm của mình khi tranh luận về các ý tưởng, thậm chí còn đặt cược lên chúng khi không thể đi đến thống nhất. Cả hai đều là những quá trình tìm kiếm sự nhất trí nhờ tận dụng trí tuệ đám đông.

Từ đó, có thể suy luận rằng thị trường là phương pháp đặc biệt lý tưởng để đưa ra dự báo. Đó thật sự là bản chất của thị trường chứng khoán: một chuỗi các dự báo về lợi nhuận và cổ tức trong tương lai của các công ty. Theo quan điểm của tôi, ý kiến này khá đúng trong hầu hết trường hợp. Tôi tán thành việc sử dụng các thị trường cá cược nhằm dự báo các biến số kinh tế – như GDP chẳng hạn. Nhiều người sẽ kỳ vọng những thị trường đó góp phần cải tiến các dự báo vì một lý do đơn giản rằng: chúng sẽ thôi thúc chúng ta tự đổ tiền vào miệng mình, và tạo động lực cho chúng ta đưa ra dự báo chính xác.

Một quan điểm khác, hay giả thiết về thị trường hiệu quả, thậm chí còn nêu bật lên vấn đề này: theo đó, chúng ta không thể đoán biết trước diễn biến thị trường trong những điều kiện cụ thể. Đây cũng là quan điểm chính thống của các ban ngành kinh tế trong nhiều thập kỷ, và đã trở nên lỗi thời khi thị trường hình thành bong bóng trong thời gian gần đây và nổ tung – do một số yếu tố có thể dự đoán được sau sự kiện đó. Song thực ra, học thuyết này còn vững chắc hơn bạn tưởng.

Tuy nhiên, giả thiết trọng tâm của cuốn sách này chính là chúng ta phải thừa nhận khả năng phạm sai lầm trong phán đoán của mình nếu muốn đưa ra dự báo chính xác hơn. Nếu xem thị trường là sự phản ánh từ phán đoán tổng thể của chúng ta, thì chúng cũng có thể sai lầm. Trên thực tế, một thị trường luôn đưa ra các dự báo hoàn hảo là điều bất khả thi về mặt logic.

Justin Wolfers, viên cớm của thị trường dự báo

Nếu xứ sở Bayes thực sự tồn tại, thì Justin Wolfers, một học giả dẻo miệng buộc tóc đuôi ngựa trong số các khoa học gia người Mỹ tài năng nhất, sẽ trở thành cảnh sát trưởng tại đây; anh sẽ có nhiệm vụ ghi vé phạt mỗi khi bắt gặp ai đó từ chối đặt cược lên dự báo của họ. Wolfers đã thách tôi cược một bữa ăn tối sau khi tôi viết lên blog của mình rằng “tôi nghĩ Rick Santorum sẽ được chọn làm ứng cử viên tại Iowa,” và khiến thị trường dự báo Intrade (cũng là mô hình dự báo của tôi) phải dậy sóng – do nó vẫn cho thấy Mitt Romney đang dẫn trước. Trong trường hợp này, tôi đã sẵn lòng nhận cược và kết quả đã nghiêng về phía tôi khi Santorum giành chiến thắng với chính xác vài tá phiếu bầu sau kỳ kiểm phiếu kéo dài vài tuần.[87] Tuy nhiên, cũng có những lần tôi không dám nhận lời thách thức của Wolfers. Đặt trường hợp bạn là một tay cá cược như tôi, có gì tốt ở một dự báo nếu bạn không sẵn lòng đặt tiền vì nó?

Wolfers đến từ Úc, nơi anh tự chu cấp cho mình vào đại học bằng cách chạy số liệu cho một tay cá ngựa chuyên nghiệp tại Sydney. Hiện anh đang sống tại Philadelphia, giảng dạy tại trường Wharton và viết bài cho trang web Freakonomics (Kinh tế học hài hước, được Alpha Books mua bản quyền và xuất bản vào tháng 9 năm 2012). Tôi đến gặp Wolfers tại tư gia của anh; anh đã tỏ rõ mình là một gia chủ hiếu khách, khi cho đặt cả một suất bánh kẹp thịt rau đầy đủ để thết đãi tôi và trợ lý của tôi, Arikia Millikan cùng một trong những sinh viên tài năng nhất của anh, David Rothschild. Nhưng riêng với tôi, anh còn khéo nịnh bằng món thịt quay.

Wolfers và Rothschild đã nghiên cứu về hoạt động của các thị trường dự báo như Intrade, một phiên bản đời thực của xứ Bayes, nơi khách giao dịch có thể mua bán các loại cổ phiếu đại diện cho các dự báo tin tức trong thực tế – bao gồm mọi thứ, từ người đoạt giải Oscar cho Hình ảnh đẹp nhất cho đến khả năng Israel không kích Iran. Các sự kiện chính trị quả thực là những chủ đề cá cược nóng hổi. Chẳng hạn, một mã cổ phiếu sẽ đại diện cho khả năng Hillary Clinton trở thành ứng viên đại diện của đảng Dân chủ vào năm 2008. Cổ phiếu này sẽ trao trả cổ tức 100 đô-la nếu Clinton đắc cử và không đồng nào trong trường hợp ngược lại. Tuy nhiên, khách giao dịch có thể trao đổi bao nhiêu cổ phiếu tùy ý đến khi kết quả được xác định. Giá trị trường cho một cổ phiếu sẽ đại diện cho dự báo được thống nhất về khả năng xảy ra của kết quả trên. (Tại một thị trường, 10 cổ phiếu mang mã Clinton sẽ giảm còn 18 đô-la nếu bà thất bại tại vòng bỏ phiếu kín khu vực Iowa và tăng cao thành 66 đô-la nếu bà chiến thắng vòng bầu cử sơ bộ tại New Hampshire, cũng như trượt dần xuống 0 đô-la nếu bà thất bại trước Obama trong toàn bộ chiến dịch.) Những thị trường như trên có lịch sử chính trị từ rất lâu đời, chí ít cũng từ kỳ bầu cử tổng thống năm 1892, khi các mã cổ phiếu Grover Cleveland và Benjamin Harrison giao dịch vượt quá phạm vi Sàn Giao dịch Chứng khoán Hoa Kỳ.

“Cậu nên thông báo với Nate về bài luận so sánh,” Wolfers nhắc Rothschild chừng vài phút trước bữa trưa. Ông nhếch miệng cười tinh quái.

“Em đã viết một bài luận theo một tin bài học thuật bàn về việc bỏ phiếu chống thiên vị trên Internet, so sánh nó với các thị trường dự báo trong năm 2008 và chứng minh chúng có điểm tương đồng rồi ạ,” Rothschild xung phong.

“Như thế là quá hào phóng rồi,” Wolfers ngắt lời. “Vậy là Intrade sẽ đấu với Nate.”

“Và Intrade đã thắng,” Rothschild đáp.

Bài luận của Rothschild, sau đó được đăng trên tạp chí Public Opinion Quarterly, đã so sánh các dự báo do tôi thực hiện cho trang web FiveThirtyEight trong suốt thời gian diễn ra kỳ bầu cử năm 2008 với các dự báo trên Intrade. Rothschild kết luận rằng: tuy các dự báo của FiveThirtyEight được tiến hành khá tốt, nhưng của Intrade vẫn nhỉnh hơn.

Lợi ích (và hạn chế) của dự báo theo nhóm

Thực ra, tôi có đôi chỗ không đồng tình với phương pháp trong bài luận. Intrade chỉ đánh bại FiveThirtyEight sau khi Wolfers và Rothschild tiến hành một số điều chỉnh nhất định khi sự thật đã rõ rành rành; nói cách khác, FiveThirtyEight đã thắng. Quan trọng hơn, một dự báo mới của FiveThrityEight thường sẽ thay đổi giá cả tại Intrade theo cùng xu hướng, đồng nghĩa những tay cá cược này đã can thiệp vào nó ở một chừng mực nào đó.

Tuy nhiên, vẫn còn một bằng chứng vững chắc về mặt thực tiễn lẫn lý thuyết chứng minh cho lợi ích từ việc tổng hợp các dự báo khác nhau. Trong rất nhiều lĩnh vực, từ dự báo kinh tế vĩ mô đến bỏ phiếu chính trị, chúng ta đơn thuần chỉ lấy bình quân kết quả dự báo từ mọi người, thay vì phụ thuộc vào một dự báo nhằm giảm thiểu sai sót – thường trong khoảng 15% đến 20%.

Song, trước khi bắt đầu lấy bình quân mọi số liệu, bạn phải hiểu rõ ba vấn đề. Thứ nhất, tuy dự báo tổng hợp về cơ bản luôn tốt hơn một dự báo điển hình đơn lẻ, nhưng không có nghĩa nó luôn tốt. Chẳng hạn, các dự báo kinh tế vĩ mô tổng hợp thường quá thô sơ để dự báo chính xác các đợt suy thoái trước vài tháng. Tuy nhiên, dù sao chúng vẫn tốt hơn dự báo đơn lẻ từ các nhà khoa học.

Thứ hai, bằng chứng vững chắc nhất cho thấy rằng nguyên lý trí tuệ đám đông này chỉ đúng khi các dự báo được tiến hành độc lập trước khi được tổng hợp và tính bình quân. Trên một thị trường cá cược đúng nghĩa (bao gồm cả thị trường chứng khoán), mọi người có thể và thường sẽ phản ứng lại hành động của người khác. Trong tình huống này, khi đám đông bắt đầu hành động sôi nổi hơn, hành vi nhóm sẽ trở nên phức tạp.

Thứ ba, tuy dự báo tổng hợp luôn tốt hơn một dự báo riêng lẻ điển hình, nhưng không có nghĩa nó luôn tốt hơn dự báo của cá nhân xuất sắc nhất. Chẳng hạn, một doanh nghiệp điều tra nào đó có thể luôn khảo sát chính xác đến mức tốt hơn chúng ta, thì chúng ta nên sử dụng kết quả bỏ phiếu của họ – và chỉ kết quả của họ mà thôi–thay vì làm hỏng chúng với dự báo từ các đồng nghiệp kém chính xác hơn.

Tuy nhiên, nếu nghiên cứu đặc tính này về lâu dài, thì dự báo tổng hợp lại thường đánh bại cả dự báo của cá nhân xuất sắc nhất. Đơn cử, một nghiên cứu do nhóm Các Chỉ báo Kinh tế Blue Chip (Blue Chip Economic Indicators) đã cho thấy một dự báo tổng hợp luôn tốt hơn dự báo do bất kỳ nhà kinh tế học nào trong hội đồng thẩm định đưa ra trong nhiều năm.

Một nghiên cứu khác của Wolfers – quan sát dự báo về các trận bóng bầu dục thuộc giải NHL – đã cho thấy các dự báo nhất quán từ thị trường cá cược luôn tốt hơn dự báo từ các cá nhân đơn lẻ khoảng 99,5%. Điều này cũng hiển nhiên đúng với các cuộc bầu cử chính trị; những mô hình nào xem một kỳ bỏ phiếu như Chén thánh nhiều khả năng sẽ chỉ dẫn đến thất bại thảm hại. Việc giảm thiểu sai sót từ 15% đến 20% thông qua tổng hợp các dự báo tuy có vẻ không ý nghĩa lắm, nhưng sẽ rất khó đánh bại một dự báo như thế trên thị trường cạnh tranh.

Vì vậy, tôi đã bảo Wolfers và Rothschild rằng tôi sẵn sàng chấp nhận nguyên lý đứng sau kết luận của họ, nhưng không phải toàn bộ các chi tiết. Xét cho cùng, các tay cá cược tại Intrade có thể sử dụng dự báo từ FiveThrityEight để đưa ra dự báo của riêng họ, cũng như bất kỳ thông tin nào họ cho là có liên quan (chẳng hạn như dự báo do đối thủ của bạn công bố, vì một số trong đó cũng khá chính xác). Tất nhiên, các tay cá cược có thể diễn giải thông tin trên theo hướng thiên kiến và tự đẩy mình vào rắc rối. Song, điều này không có nghĩa các dự báo từ FiveThirtyEight – hay từ bất kỳ cá nhân nào khác – luôn tránh được những lời chỉ trích.

Wolfers tỏ ra thất vọng vì tôi giương cờ trắng quá sớm. Nếu tôi không chắc mình có thể đánh bại Intrade, thì tại sao không bắt tay với họ và lấy dự báo của họ làm của mình?

“Thú thật, tôi rất bất ngờ vì phản ứng của anh,” Wolfers chia sẻ. “Nếu vẫn còn thứ gì đó có thể đánh bại trang web của anh và thật sự đã làm được điều đó, thì việc anh đang làm còn ý nghĩa gì?”

Vì một lý do: tôi nhận ra dự báo là công việc trí tuệ rất thú vị – và chúng giúp thu hút lượng truy cập vào trang blog của tôi.

Bên cạnh đó, trong thời điểm hiện tại, tuy tôi đã thừa nhận những lợi ích về mặt lý thuyết của thị trường dự báo, nhưng vẫn không biết chắc các thị trường cá cược chính trị như Intrade có hoàn toàn tốt hay không – do chuẩn cạnh tranh tại đây khá thấp. Intrade đang dần được ưa chuộng hơn, nhưng danh tiếng của nó vẫn khá nhỏ nếu so với thị trường chứng khoán tại Las Vegas. Tháng 3 năm 2012, chừng vài tuần trước các kỳ bầu cử sơ bộ diễn ra vào ngày thứ Ba Bầu cử, khoảng 1,6 triệu đô-la cổ phiếu đã được giao dịch tại đây; trái lại, có đến 8 triệu đô-la cổ phiếu khớp lệnh mỗi giây tại Sàn Giao dịch Chứng khoán New York. Khoản lợi nhuận lớn nhất mà một tay đầu cơ thu được từ các ván cược trong ngày thứ Ba Bầu cử là khoảng 9.000 đô-la – vẫn không đủ để gọi là một khoản thu nhập, chứ chưa nói là làm giàu từ nó. Trong khi đó, tính hợp pháp của Intrade vẫn còn khá mơ hồ, và hầu hết những người đặt cược vào tình hình chính trị tại Mỹ đều từ châu Âu hoặc các quốc gia khác. Đó là chưa kể đến các trường hợp thao túng thị trường[88] và làm giá phi lý đến trắng trợn diễn ra tại đây. Và các thị trường này cũng không tổng hợp thông tin thật sự tốt trong những tình huống không có nhiều thông tin đáng để tổng hợp – hệt như bạn cố gắng dự đoán kết quả trong các phiên xử thuộc Tòa án Tối cao từ những manh mối mờ mịt do giới chức trách cung cấp cho công chúng.

Liệu FiveThirtyEight và các nhà dự báo chính trị ưu tú khác có thể đánh bại Intrade nếu hoạt động hoàn toàn hợp pháp tại Hoa Kỳ, cộng với khối lượng giao dịch cao hơn đến hai cấp số mũ hay không? Tôi nghĩ điều này rất khó. Liệu họ có thể thành công ngay bây giờ? Dựa trên kinh nghiệm của bản thân, tôi đoán rằng một số trong chúng ta vẫn có thể làm được điều đó, nếu lựa chọn đặt cược thật cẩn thận.

Và một lần nữa, không ít kẻ khôn ngoan đã thất bại trong đau khổ khi nhầm tưởng rằng họ có thể khuất phục được thị trường.

Nguồn gốc của giả thiết thị trường hiệu quả

Năm 1959, Eugene Fama, một sinh viên đại học 20 tuổi đã chán ngấy chương trình học của bộ môn ngôn ngữ lãng mạn và Voltaire tại Đại học Tufts, và quyết định làm việc cho một giáo sư sở hữu một hãng dịch vụ chuyên dự báo về thị trường chứng khoán. Công việc này như được dành riêng cho anh; Fama là một chiến binh mạnh mẽ, là thành viên đầu tiên trong gia đình vào được đại học và trở thành vận động viên xuất sắc của trường Trung học Cơ-đốc Malden tại Boston, dù anh chỉ cao khoảng 1m73. Anh đã lùng sục mọi dữ liệu về lợi nhuận từ thị trường chứng khoán trong quá khứ nhằm tìm ra một yếu tố nào đó có thể mang lại lợi thế cho một nhà đầu tư, cũng như thường xuyên phát hiện ra các khuôn mẫu thống kê cho thấy thị trường chứng khoán rất dễ đoán, và một nhà đầu tư có thể tạo nên vận may bằng cách khai thác chúng. Vị giáo sư hầu như chỉ đáp lại anh một cách hoài nghi và khuyên Fama nên chờ xem các chiến này lược hiệu quả trong thực tế ra sao trước khi bắt đầu đổ tiền vào chúng. Song, các chiến lược của Fama hầu như đều thất bại.

Vừa chán nản, vừa phấn khích trước trải nghiệm trên, Fama đã từ bỏ kế hoạch trở thành giáo viên trung học và ghi danh vào khoa Kinh doanh Cao học thuộc Đại học Chicago và công bố luận án tiến sĩ tại đây vào năm 1965. Luận án này đã trở thành niềm cảm hứng cho công trình tiên phong của chuyên gia thống kê bóng chày Bill James trong thập niên 1980, xây dựng trên nền tảng số liệu thống kê và gồm toàn những lời châm chọc nhằm khẳng định rằng mọi quan điểm phổ biến về cách vận động của chứng khoán đều xuẩn ngốc. Thông qua nghiên cứu lợi nhuận từ hàng tá quỹ tương hỗ trong giai đoạn 10 năm từ 1950 đến 1960, Fama đã nhận ra những quỹ nào từng đạt hiệu quả cao trong một năm thường sẽ không thể địch lại đối thủ trong năm tiếp theo. Tuy anh không thể khuất phục thị trường, nhưng những người khác cũng không thể:

Một chuyên gia phân tích đẳng cấp là người sở hữu các cổ phiếu tăng trưởng… vững chắc hơn cổ phiếu trên thị trường. “Vững chắc” là yêu cầu thiết yếu, vì trong một khoảng thời gian ngắn bất kỳ… một số người sẽ dự báo tốt hơn thị trường, trong khi một số thì không.

Rủi thay, theo tiêu chí này, tác giả lại không hội đủ phẩm chất để sắm vai một chuyên gia phân tích đẳng cấp. Tuy nhiên, tôi cũng cảm thấy đôi chút an ủi, vì… nhiều cơ quan thẩm định thị trường [khác] cũng không thỏa mãn yêu cầu trên.

Tuy về sau được hậu nhân trích dẫn đến hơn 4.000 lượt, nhưng luận án này ban đầu chỉ nhận được sự quan tâm ngang với hầu hết các bài viết được sinh viên cao học công bố tại Đại học Chicago. Dẫu vậy, nó đã đặt nền tảng cho giả thiết thị trường hiệu quả. Tuyên bố trọng tâm của học thuyết này chính là sự vận động của thị trường chứng khoán luôn khó đoán ở mức độ đáng kể. Một số nhà đầu tư hiển nhiên sẽ thu lời nhiều hơn những người khác trong ngắn hạn – hệt như một số con bạc luôn chiến thắng trong trò roulette mỗi đêm tại Las Vegas. Thế nhưng, Fama quả quyết rằng như thế vẫn chưa đủ để đưa ra các dự báo tốt nhằm đánh bại thị trường trong dài hạn.

Thành tích trong quá khứ không đảm bảo cho thành quả trong tương lai

Chúng ta thường không đánh giá đúng những hạn chế từ kích thước mẫu nhỏ và nhầm lẫn giữa may mắn với khả năng khi đánh giá hiệu quả dự báo của ai đó. Thỉnh thoảng, điều ngược lại cũng xảy ra, chẳng hạn như khi đánh giá tỷ lệ đập trung bình của các cầu thủ bóng chày trong những khoảng thời gian ngắn: có lẽ họ thật sự có tài, dù chỉ một chút, nhưng chúng đã bị nhấn chìm trong sự nhiễu loạn.

Trên thị trường chứng khoán, dữ liệu về thành tích của từng khách giao dịch thường nhiễu đến mức rất khó để khẳng định họ thật sự có tài hay không. “Thành tích trong quá khứ không đảm bảo cho thành quả trong tương lai,” phải có nguyên do để câu nói này xuất hiện trong bản giới thiệu của các quỹ tương hỗ.

Hãy giả sử bạn muốn đầu tư vào một quỹ tương hỗ trong năm 2007; quỹ này chủ yếu tập trung vào các mã chứng khoán vốn hóa cao từng góp phần tạo nên Chỉ số Trung bình Công nghiệp Dow Jones hay S&P 500. Bạn quyết định hỏi thăm E*Trade, nơi cung cấp hàng trăm lựa chọn từ các quỹ tương tự cùng mọi kiểu thông tin về chúng, như lợi nhuận bình quân thu về trong 5 năm đầu tiên. Lẽ tất nhiên, bạn nên đầu tư vào các quỹ như EVTMX(Eaton Vance Dividend Builder A), nơi duy trì lợi nhuận thường niên cao hơn thị trường gần 10% từ năm 2002 đến 2006. Nếu liều lĩnh hơn, bạn có thể chọn JSVAX (Janus Contrarian T), một quỹ chuyên đầu tư vào một số cổ phiếu thất thế, nhưng lại trội hơn thị trường 9% mỗi năm trong giai đoạn này.

Thực chất, chẳng có gì khác biệt giữa các lựa chọn này. Khi tôi nhìn vào thành tích của các quỹ tương hỗ trên từ năm 2002 đến 2006 và so sánh chúng với thành tích trong 5 năm tiếp theo (từ 2007 đến 2011), tôi đã không nhận ra bất kỳ mối tương quan nào. EVTMX, quỹ tài chính hoạt động hiệu quả nhất trong giai đoạn 2002-2006, thậm chí còn đạt lợi nhuận hàng năm thấp hơn mức bình quân thị trường 3%. Đúng như Fama đã nhận định, không có gì đảm bảo cho hoạt động của một quỹ tài chính, dù họ có duy trì lợi nhuận trong 5 năm chăng nữa. Các nghiên cứu khác cũng cho thấy rất ít mối tương quan trong thành tích của các quỹ hỗ tương qua các năm, nhưng cũng thật khó để quyết định giữa việc lựa chọn một quỹ với mức phí thấp nhất (hình 11-3) – hay hoàn toàn tránh xa chúng và tự mình đầu tư vào thị trường.

Hình 11-3: Thành tích không nhất quán của quỹ tương hỗ

Nỗi bất hạnh của các chuyên gia đồ thị

Tuy nhiên, Fama lại dành những lời chỉ trích cay nghiệt nhất cho đối tượng được anh gọi là “chuyên gia đồ thị” – hay những kẻ luôn quả quyết rằng họ có thể dự báo xu hướng của giá cổ phiếu (như Fama đã thử và thất bại) hoàn toàn dựa trên các đặc điểm khuôn mẫu trong quá khứ, mà không phải quan tâm công ty đó làm ăn lời hay lỗ, hoặc họ vừa mua một chiếc phản lực hay một miếng bánh hamburger. (Cách gọi nhã nhặn hơn cho hoạt động này là phân tích kỹ thuật).

Có lẽ chúng ta nên bày tỏ sự cảm thông đối với các chuyên gia đồ thị: phân biệt giữa tín hiệu và độ nhiễu nào phải chuyện dễ dàng? Trong hình 11-4, tôi đã biểu diễn một loạt sáu đồ thị về thị trường chứng khoán. Bốn trong số đó chỉ là giả, và được tôi tạo dựng hoàn toàn thông qua việc đặt lệnh tung đồng xu cho máy tính[89] (hay truy xuất một chuỗi số ngẫu nhiên gồm các ký tự 1 và 0.) Hai đồ thị còn lại là dữ liệu có thật và thể hiện diễn biến thực tế của Chỉ số Trung bình Công nghiệp Dow Jones trong vòng 1.000 ngày giao dịch đầu tiên thuộc giai đoạn thập niên 1970-1980. Liệu bạn có thể phân biệt được thật giả? Không dễ phải không. (Câu trả lời sẽ nằm ở cuối sách.) Các nhà đầu tư cũng tìm kiếm những xu hướng giá này và thường nhầm lẫn giữa tín hiệu và độ nhiễu.

Hình 11-4: Các đồ thị thị trường chứng khoán ngẫu nhiên và thực tế

Ba hình thái của giả thiết thị trường hiệu quả

Sau khi xem xét đủ loại hình dữ liệu này, Fama đã đúc kết lại giả thiết của ông nhằm bao quát 3 trường hợp khác nhau; trong đó, mỗi trường hợp lại đưa ra một tuyên bố ngày càng táo bạo về khả năng dự báo của thị trường.

Đầu tiên là hình thái yếu của giả thiết về thị trường hiệu quả. Theo đó, giá cả trên thị trường chứng khoán sẽ không thể đoán biết được nếu chỉ phân tích các đặc điểm chiến thuật khuôn mẫu trong quá khứ. Nói cách khác, phương pháp của các chuyên gia đồ thị đã được định sẵn sẽ thất bại

Hình thái khá vững chắc tiếp theo của giả thiết thị trường hiệu quả sẽ đưa vấn đề đi xa hơn một chút. Nó lập luận rằng phương pháp phân tích cơ bản – hay xem xét các thông tin được công bố sẵn về báo cáo tài chính, mô hình kinh doanh cùng các điều kiện kinh tế vĩ mô của một công ty – chắc chắn sẽ thất bại và không thể mang lại lợi nhuận vững chắc tốt hơn thị trường.

Cuối cùng, hình thái vững chắc của giả thiết thị trường hiệu quả tuyên bố rằng ngay cả thông tin nội bộ – hay những bí mật bên trong bộ máy – cũng sẽ nhanh chóng hòa tan vào giá cả thị trường và không thể đem lại lợi nhuận trên mức bình quân. Phiên bản này của giả thiết thị trường hiệu quả chỉ đơn thuần phản ánh khía cạnh logic của học thuyết và không hoàn toàn chiếm được lòng tin của hầu hết những người khởi xướng thuyết thị trường hiệu quả (bao gồm cả Fama). Quả thực, những bằng chứng cho thấy người trong cuộc đạt lợi nhuận cao hơn mức bình quân đều khá mơ hồ. Một trường hợp đáng quan ngại lại đến từ các thành viên trong Quốc hội, bao gồm những người thường tìm cách tiếp cận thông tin nội bộ về một công ty trong quá trình vận động hành lang, cũng như những người có khả năng ảnh hưởng lên tiền đồ của các công ty thông qua luật pháp và thu về lợi nhuận từ các khoản đầu tư của họ – tỷ lệ này trội hơn mức bình quân thị trường từ 5% đến 10% mỗi năm, đủ khiến Bernie Madoff cũng phải đỏ mặt.

Song những tranh cãi xung quanh các hình thái yếu và hình thái khá vững chắc của giả thiết này có lẽ đã trở thành chủ đề nóng hổi hơn cả trong mọi lĩnh vực khoa học xã hội. Có đến gần 900 bài viết học thuật về giả thiết thị trường hiệu quả được công bố mỗi năm. Trên các tạp chí tài chính, nó cũng thu hút tranh luận với tần suất ngang bằng thuyết tiến hóa trong giới sinh học.

Đôi khi, giả thiết thị trường hiệu quả cũng bị nhầm lẫn với lời biện minh cho những động thái quá trớn của Phố Wall; bất kể giới tài chính tại đây đang làm gì, giả thiết này đều quả quyết rằng họ hành động vì một lý do nào đó. Một số ít những người khởi xướng thuyết thị trường hiệu quả cũng diễn giải nó theo hướng này. Tuy nhiên, nếu xét lại nguồn gốc của nó khi được phác thảo, chúng ta sẽ thấy học thuyết này ủng hộ quan điểm hoàn toàn đối lập: về cơ bản, thị trường chứng khoán vốn không thể dự báo được. Trước một khái niệm không thể dự báo, sẽ không ai – từ thợ cắt tóc cho đến các chủ ngân hàng đầu tư – có thể đảm bảo kiếm được 2 triệu đô-la mỗi năm từ nó.

Tuy nhiên, như học thuyết này đã mạnh mẽ tuyên bố, nó sẽ đi cùng với một số đặc tính. Quan trọng nhất chính là nó sẽ gắn liền với lợi nhuận trên cơ sở điều chỉnh rủi ro. Hãy giả sử bạn đang theo đuổi một khoản đầu tư với 10% khả năng khánh kiệt mỗi năm. Lựa chọn này hết sức ngu ngốc – bởi nếu theo đuổi chiến lược trên trong khoảng thời gian đầu tư 20 năm, bạn sẽ chỉ có 12% khả năng giữ được tiền của mình. Nhưng nếu chấp nhận liều lĩnh, bạn sẽ xứng đáng thu về một khoản lợi nhuận vượt trội. Mọi phiên bản của giả thiết thị trường hiệu quả dành cho các nhà đầu tư muốn thu về lợi nhuận cao hơn bình quân thị trường, tất thảy đều đem lại cho họ nhiều rủi ro hơn.

Một đặc tính quan trọng khác, đó là lợi nhuận sẽ được đo lường sau khi khấu trừ hết chi phí giao dịch. Nhà đầu tư luôn phải gánh chi phí giao dịch mỗi khi mua một cổ phiếu. Trong hầu hết trường hợp, chi phí này khá nhỏ – có lẽ chỉ 0,25% trên mỗi giao dịch. Tuy nhiên, chúng sẽ tích lũy nhiều thêm khi bạn giao dịch thường xuyên hơn và có thể trở nên hết sức nguy hại đối với một khách giao dịch quá hăng hái. Điều này tạo nên một vùng đệm nhỏ trong giả thiết thị trường hiệu quả. Một số chiến lược đầu tư sẽ sinh lời nhiều hơn đôi chút trong điều kiện giao dịch miễn phí. Song, trên thực tế, khách giao dịch sẽ phải thu về lợi nhuận đủ lớn để bù đắp cho khoản phí phát sinh này, tương tự như một tay bài poker phải giành chiến thắng với số tiền cược dôi ra đủ để bù lại phần góp cho nhà cái.

Phép kiểm tra thống kê đối với giả thiết thị trường hiệu quả

Những người phản đối giả thiết thị trường hiệu quả có thể thử chứng minh nó sai bằng hai cách. Thứ nhất, đó là chứng tỏ một số nhà đầu tư vẫn liên tục đánh bại trong thị trường chứng khoán. Và thứ hai, trực tiếp hơn, đó là làm sáng tỏ khả năng dự báo dựa trên lợi nhuận thu được.

Cách đơn giản nhằm phản bác giả thiết này chính là chứng minh diễn biến giá cổ phiếu có tương quan với nhau từ ngày này sang ngày khác. Ví dụ, nếu giá cổ phiếu thị trường tăng trong thứ Ba, thì liệu nó có khả năng tiếp tục tăng vào thứ Tư hay không? Nếu đúng như vậy, thì đồng nghĩa nhà đầu tư có thể được lợi nhờ một chiến lược đơn giản: đó là mua cổ phiếu khi thị trường đi lên, và rao bán hoặc cắt giảm chúng mỗi khi thị trường đi xuống. Tùy thuộc chi phí giao dịch của nhà đầu tư lớn đến đâu, anh ta có thể khuất phục thị trường theo cách này.

Giả sử chúng ta đã theo dõi giá đóng cửa của Chỉ số Trung bình Công nghiệp Dow Jones trong vòng 10 năm từ 1966 đến 1975 – một thập kỷ sau khi Fama công bố luận án của anh. Trong giai đoạn này, chỉ số Dow thay đổi thuận chiều ngày qua ngày – một ngày tăng kéo theo một ngày tăng, và một ngày giảm kéo theo một ngày giảm – trong 58% trường hợp. Đồng nghĩa, nó cũng đổi chiều trong 42% trường hợp. Điều này dường như không phải ngẫu nhiên, và một phép kiểm tra tiêu chuẩn có thể kết luận rằng chỉ có 1-trên-7-triệu-tỉ khả năng (hay 1/7.000.000.000.000.000 khả năng) kết quả này phát sinh từ may rủi.

Tuy nhiên, ý nghĩa thống kê không phải bao giờ cũng trùng khớp với ý nghĩa thực tế. Và một nhà đầu tư không thể thu lời theo xu hướng này.

Giả sử rằng một nhà đầu tư đã quan sát thấy khuôn mẫu này trong suốt 10 năm – rằng tăng sẽ nối tiếp tăng và giảm nối tiếp giảm. Vào buổi sáng ngày 2 tháng 1 năm 1976, anh ta quyết định đầu tư 10.000 đô-la vào một quỹ theo dõi Chỉ số Trung bình Công nghiệp Dow Jones. Thế nhưng, anh ta lại không muốn làm một nhà đầu tư thụ động. Ngược lại, anh ta muốn theo đuổi cái gọi là chiến lược Đà Hưng phấn nhằm khai thác xu hướng này. Mỗi khi giá cổ phiếu thị trường giảm suốt một ngày, anh ta sẽ rút hết tiền ra nhằm tránh tình trạng sụt giảm mà anh ta lường trước cho ngày hôm sau. Anh ta tiếp tục giữ tiền bên ngoài thị trường đến khi quan sát thấy thị trường tăng điểm trở lại và đổ hết chúng vào. Anh ta sẽ theo đuổi chiến lược này trong 10 năm, đến tận ngày giao dịch cuối cùng của năm 1985, thời điểm anh ta rút hết tiền đầu tư nhằm thu về một khoản lợi nhuận khổng lồ và được đảm bảo chắc chắn.

Song, nhà đầu tư này sẽ thu về bao nhiêu khi giai đoạn 10 năm kết thúc? Nếu bỏ qua cổ tức, chỉ số lạm phát và chi phí giao dịch, 10.000 đô-la đầu tư năm 1976 sẽ biến thành 25.000 đô-la sau 10 năm, nhờ áp dụng chiến lược Đà Hưng phấn. Trái lại, nhà đầu tư nào chỉ áp dụng chiến lược mua-và-giữ đơn giản trong suốt cùng một thập niên – mua vào 10.000 đô-la cổ phiếu vào ngày 2 tháng 1 năm 1976, giữ nguyên chúng trong 10 năm và không có thay đổi nào trong các khoảng chuyển tiếp – sẽ chỉ thu về 18.000 đô-la khi kết thúc giai đoạn. Đà Hưng phấn dường như đã thành công! Nhờ áp dụng một chiến lược vô cùng cơ bản, nhà đầu tư của chúng ta đã khai thác hiệu quả mối quan hệ thống kê đơn giản giữa giá cả cổ phiếu trong quá khứ, dần dần khuất phục mức bình quân thị trường một cách bền bỉ, và có vẻ như đã bác bỏ giả thiết thị trường hiệu quả trong suốt quá trình.

Song, đó chỉ là do anh ta tưởng bở. Chúng ta đã bỏ qua chi phí giao dịch của nhà đầu tư này. Chính nó sẽ tạo nên sự khác biệt to lớn. Cứ cho rằng anh ta theo đuổi chiến lược Đà Hưng phấn như trước; nhưng lần này, với mỗi lượt rút tiền ra hoặc nạp tiền vào thị trường, anh phải trả 0,25% hoa hồng cho môi giới viên. Do chiến lược của nhà đầu tư đòi hỏi anh ta phải liên tục mua bán cổ phiếu hàng trăm lần suốt giai đoạn này, món chi phí nhỏ nói trên sẽ dần đẩy anh ta vào chỗ chết. Quả thực, nếu trừ hết chi phí giao dịch, khoản đầu tư 10.000 đô-la theo chiến lược Đà Hưng phấn sẽ chỉ còn khoảng 1.000 đô-la sau 10 năm, tiêu hao không chỉ lợi nhuận mà còn hầu như toàn bộ số tiền ban đầu của anh. Trong trường hợp này, lợi nhuận từ thị trường chỉ phản ánh đôi chút khả năng dự báo – nhưng vẫn chưa đủ sinh lời, nên giả thiết thị trường hiệu quả sẽ không bị xâm phạm.

Một ảo tưởng khác chính là đặc điểm khuôn mẫu đã tự đảo nghịch. Trong thập niên 2000, thị trường chứng khoán đã đổi chiều ngày qua ngày trong 54% khoảng thời gian, trái ngược với xu hướng trong vài thập kỷ trước. Nếu nhà đầu tư theo đuổi chiến lược Đà Hưng phấn của anh ta trong 10 năm tính từ tháng 1 năm 2000, khoản đầu tư 10.000 đô-la sẽ giảm chỉ còn 4.000 đô-la khi một thập niên kết thúc, trước khi tính đến chi phí giao dịch. Nếu khấu trừ cả chi phí này, nhà đầu tư sẽ chỉ còn 141 đô-la sau 10 năm ròng, đồng nghĩa với việc tổn thất gần 99% vốn ban đầu.

Hình 11-5: Giá trị cổ phiếu nắm giữ: bao gồm và loại trừ chi phí giao dịch

Nói cách khác: đừng thử cách này ở nhà. Những chiến lược như trên chẳng khác nào một trò kéo-búa-bao với cái giá cực đắt[90], và chi phí giao dịch ngất ngưởng kèm theo chúng sẽ cướp đi lợi nhuận và ăn mòn số vốn của bạn. Như Fama và giáo sư của anh đã phát hiện, các chiến lược trên thị trường chứng khoán thường có vẻ tốt hơn bản chất của chúng. Giống như các khuôn mẫu lịch sử của tần suất động đất, dữ liệu trên thị trường chứng khoán cũng khiến chúng ta lâm vào tình cảnh ngặt nghèo do vừa hú họa, vừa cực kỳ khó đoán. Song, vấn đề này lại càng thêm trầm trọng do dữ liệu trên thị trường chứng khoán – xét cho cùng – không đại diện cho một hiện tượng tự nhiên nào đó, mà mô tả những hành vi tổng thể của con người. Nếu bạn phát hiện ra một đặc điểm khuôn mẫu, nhất là một đặc điểm dường như quá rõ rệt, thì nhiều khả năng các nhà đầu tư khác cũng nhận thấy nó và tín hiệu này sẽ bắt đầu tự triệt tiêu, hay thậm chí đảo chiều.

Thị trường hiệu quả gặp tăng trưởng phi lý

Một thách thức nghiêm trọng hơn đối với học thuyết này lại đến từ đà tăng trưởng bền vững của giá cổ phiếu, như đã từng xảy ra đối với cổ phiếu công nghệ hồi cuối thập niên 1990, đầu thập niên 2000. Từ cuối năm 1998 đến đầu năm 2000, chỉ số tổng hợp NASDAQ đã tăng gấp ba lần trước khi các cổ phiếu này lên giá, nhưng rồi (một số) đã bị quét sạch chỉ hơn hai năm sau đó.

Hình 11-6: Chỉ số tổng hợp NASDAQ (1990-2004)

Một số mức giá niêm yết trên NADSAQ có vẻ như hoàn toàn phi lý. Tại một thời điểm của giai đoạn bùng nổ dot-com, giá thị trường của các công ty công nghệ đã chiếm đến 35% giá trị toàn bộ cổ phiếu trên khắp Hoa Kỳ, đồng nghĩa chúng sẽ sớm đại diện cho hơn 1/3 tổng lợi nhuận của khu vực kinh tế tư nhân. Điều thú vị chính là bản thân ngành công nghệ thông tin cũng phần nào tăng trưởng vượt quá mong đợi của chúng ta. Bạn có thể hình dung được một nhà đầu tư vào năm 2000 sẽ làm gì nếu bạn chìa cho cô ta một chiếc iPad? Sau đó, bạn sẽ nói với cô ta rằng: “10 năm sau, cô có thể lướt Internet trong một chiếc phi cơ bay phía trên bang Missouri hơn 35.000m, và gọi cho gia đình của cô tại Hong Kong thông qua phần mềm Skype[91].” Nhất định cô ta sẽ ôm trọn cổ phiếu Apple.

Tuy nhiên, năm 2010 (tức 10 năm sau), các công ty công nghệ chỉ còn chiếm khoảng 7% hoạt động trong nền kinh tế. Với mỗi công ty như Apple, lại có hàng tá công ty như Web.taisachnhanh.cloud rơi vào cảnh phá sản. Các nhà đầu tư hành động như thể mọi công ty đều sẽ chiến thắng, rằng họ sẽ đánh bại các đối thủ khác, từ đó dẫn đến một giả định hoàn toàn phi thực tế rằng lợi nhuận tiềm năng luôn sẵn có trong toàn ngành.

Song, một số người khởi xướng giả thiết thị trường hiệu quả vẫn tiếp tục bác bỏ những cảnh báo về bong bóng này. Trong một cuộc trò chuyện thân mật, Fama đã giật nảy mình khi tôi vừa đề cập đến cụm từ bắt đầu bằng chữ ‘b’ nói trên. “Thuật ngữ đó đã hoàn toàn đánh mất ý nghĩa của nó,” ông quả quyết. “Chúng ta có thể dự đoán được kết thúc của một bong bóng. Nên nếu anh không chắc mình đang bị giam trong bong bóng, thì nó vốn dĩ không tồn tại.”

Trên thực tế, để một bong bóng có thể xâm phạm đến thị trường hiệu quả, chúng ta phải dự báo được nó. Một số nhà đầu tư cần phải xác định ngay khi nó đang diễn ra, nhằm khai thác lợi ích từ nó.

Tất nhiên, việc phát hiện thấy một bong bóng sẽ dễ dàng hơn rất nhiều nếu chúng ta có cơ hội ngẫm lại – tuy vậy, nhiệm vụ đoán trước này thực ra cũng chẳng khó khăn đến thế, như rất nhiều nhà kinh tế học đã nhận thức được tình hình khi bong bóng nhà đất đang diễn ra. Chỉ cần quan sát các giai đoạn thị trường chứng khoán tăng trưởng với tốc độ nhanh hơn rất nhiều so với mức bình quân trong lịch sử, bạn sẽ nhận thấy dấu hiệu của một bong bóng. Trong 8 lần chỉ số S&P 500 tăng trưởng gấp đôi mức bình quân dài hạn trong 8 năm, có đến 5 trường hợp đã kéo theo một cuộc sụp đổ khốc liệt và tai tiếng – đơn cử như cuộc Đại Suy thoái, vỡ bong bóng dot-com, hay Ngày thứ Hai Đen tối năm 1987.

Robert J. Shiller, nhà kinh tế học tại Đại học Yale, đã đề xuất một phương pháp phát hiện bong bóng phức tạp và chuẩn xác hơn; ông cũng là chủ nhân của công trình dự báo về bong bóng nhà đất được đề cập trong chương 1. Tác phẩm nổi tiếng nhất của Shiller là cuốn sách Irrational Exuberance (tạm dịch: Tăng trưởng phi lý). Được xuất bản khi chỉ số NASDAQ đạt ngưỡng cao nhất trong giai đoạn bong bóng, cuốn sách đã hóa giải mọi dự báo khác – như Dow 36.000, Dow 40.000 hay Dow 100.000 – hứa hẹn giá cổ phiếu sẽ tiếp tục gia tăng, thay vì cảnh báo giới đầu tư rằng chứng khoán đã được định giá cao hơn mức cơ bản rất nhiều.

Về lý thuyết, giá cổ phiếu vốn dĩ là dự báo về lợi nhuận và cổ tức của một công ty trong tương lai. Tuy lợi nhuận thường khó đoán trước, nhưng bạn có thể xem xét những gì một công ty đã làm được trong thời gian mới đây (công thức của Shiller áp dụng cho lợi nhuận trong 10 năm trước đó) và so sánh với giá trị cổ phiếu. Phép tính này (thường gọi là tỷ số P/E hay hệ số giá trên thu nhập cổ phiếu – price-to-earnings ratio – đã hướng về con số 15 trong dài hạn, chứng tỏ giá trị thị trường trên mỗi cổ phiếu nói chung cao gấp 15 lần lợi nhuận thường niên của một công ty.

Sẽ có ngoại lệ đối với cổ phiếu cá nhân, và đôi khi chúng cũng được bào chữa. Một công ty thuộc một ngành công nghiệp mới nổi (như Facebook chẳng hạn) sẽ có lý do để kỳ vọng thu về lợi nhuận cao hơn trong tương lai. Do đó, công ty này sẽ xứng đáng với tỷ số P/E cao hơn so với một công ty thuộc về ngành công nghiệp đang sa sút. Tuy nhiên, Shiller lại quan tâm đến tỷ số P/E bình quân của toàn bộ các công ty thuộc S&P 500. Trên lý thuyết, với con số bình quân trải khắp các doanh nghiệp nói trên, tỷ số P/E cao của các công ty thuộc những ngành mới nổi sẽ cân bằng với tỷ số thấp của các công ty thuộc những ngành đang sa sút; do đó, tỷ số P/E của toàn thị trường sẽ tương đối bất biến theo thời gian.

Thế nhưng, Shiller phát hiện sự thật lại không phải như vậy. Trong nhiều thời điểm khác nhau, tỷ số P/E của toàn bộ các công ty thuộc S&P 500 đã dao động từ 5 (năm 1921) đến 44 (năm 2000). Shiller cũng nhận ra những điểm bất thường này đều dẫn đến hệ quả có thể lường trước được đối với nhà đầu tư. Khi tỷ số P/E bằng 10, đồng nghĩa giá cổ phiếu đang khá thấp so với lợi nhuận; trong quá khứ, các cổ phiếu này đã mang về khoảng 9% lợi nhuận thực mỗi năm, đồng nghĩa với một khoản đầu tư 10.000 đô-la sẽ đạt 22.000 đô-la sau 10 năm. Mặt khác, khi tỷ số P/E bằng 25, khoản đầu tư 10.000 đô-la trước đây trên thị trường chứng khoán chỉ đạt 12.000 đô-la vào 10 năm sau. Và khi hệ số này quá cao (vượt trên 30) – như trong các năm 1929 và 2000 – lợi nhuận kỳ vọng sẽ có giá trị âm.

Tuy nhiên, bạn cũng khó lòng thu lợi từ các xu hướng định giá này nếu không thực sự kiên nhẫn. Chúng chỉ trở nên có ý nghĩa trong dài hạn, và hầu như sẽ chẳng tiết lộ gì cho bạn về thị trường trong một tháng hay một năm sắp tới. Thậm chí, nếu muốn đoán trước vài năm, năng lực dự báo của chúng cũng rất hạn chế. Ban đầu, Alan Greenspan đã sử dụng cụm từ “tăng trưởng phi lý” để mô tả cổ phiếu công nghệ vào tháng 12 năm 1996, thời điểm tỷ số P/E bằng 28 – không khác mấy so với con số 33 kỷ lục năm 1929, báo trước Ngày thứ Ba đen tối và cuộc Đại Suy thoái. Chỉ số NASDAQ vẫn được đánh giá cao hết mức. Song, đỉnh điểm của bong bóng vẫn còn cách đó ba ngày. Một nhà đầu tư nếu có tầm nhìn xa hoàn hảo, và quyết định mua vào NASDAQ ngay khi Greenspan ra tuyên bố, sẽ có thể nhân tổng số tiền đầu tư của anh ta lên gần bốn lần nếu bán hết vào đúng thời điểm. Trái lại, phải mất một khoảng thời gian bằng 10 hoặc 20 năm để tỷ số P/E cho phép các nhà đầu tư đưa ra những dự báo đáng tin cậy.

Có rất ít đặc điểm thật sự chắc chắn về thị trường chứng khoán[92] và ngay đến khuynh hướng này cũng phần nào phản ánh sự hòa lẫn giữa tín hiệu và độ nhiễu. Trong khi đó, những phát hiện của Shiller vẫn được chống lưng bởi một học thuyết vững chắc cùng các bằng chứng thực tiễn đáng tin cậy, do mối quan tâm về tỷ số P/E của ông đã ràng buộc chặt chẽ với những nguyên lý cơ bản trong quá trình định giá cổ phiếu thị trường, và tăng thêm khả năng cho thấy chúng đã chứng minh được điều gì đó thực tế.

Như vậy, làm cách nào để dự báo được giá cổ phiếu trong dài hạn khi không thể dự báo chúng trong trong ngắn hạn? Câu trả lời tùy thuộc vào hành vi của khách giao dịch giữa áp lực cạnh tranh họ phải đối mặt – từ công ty đối thủ, khách hàng lẫn cấp trên của họ. Đa số những lời bào chữa lý thuyết đối với giả thiết thị trường hiệu quả đều cho rằng những sai sót trong giá cổ phiếu (như quan điểm của Bayes) sẽ tự khắc phục. Giả sử bạn quan sát thấy giá cổ phiếu của MGM Resorts International – một công ty cá cược lớn – tăng thêm 10% vào mỗi thứ Sáu, thì có lẽ vì khách giao dịch đã vô thức trông đợi lợi nhuận của họ sẽ bùng phát tại Thành phố Atlantic vào dịp cuối tuần. Vào một ngày thứ Sáu nhất định, nếu MGM bắt đầu với giá khởi điểm là 100 đô-la, bạn sẽ hi vọng cổ phiếu này tăng lên 110 đô-la trong ngày giao dịch tiếp theo. Vậy bạn nên làm gì? Tất nhiên, bạn nên mua cổ phiếu đó, và hi vọng có thể thu lời nhanh. Tuy nhiên, khi bạn mua vào, giá cổ phiếu vẫn tiếp tục tăng – đủ để biến giá mua 100 đô-la ban đầu thành 102 đô-la. Bạn vẫn có thể thu lời thêm, nên quyết định mua tiếp khi giá đã đạt 104 đô-la. Thế rồi, bạn tiếp tục tích trữ cổ phiếu này đến khi giá của nó đạt mức cân bằng 110 đô-la và không còn lợi nhuận phát sinh thêm nữa. Nhưng hãy xem điều gì xảy ra: trong quá trình phát hiện mức giá này thay đổi bất thường, bạn đã tìm cách loại bỏ hiện tượng đó.

Hình 11-7: Theo dõi tỷ số P/E và lợi nhuận từ thị trường chứng khoán

A: Lợi nhuận bình quân trong 1 năm, S&P 500

Trong thực tế, các khuôn mẫu sẽ không rõ ràng đến thế. Có đến hàng triệu khách giao dịch ngoài kia, bao gồm hàng trăm chuyên gia phân tích chỉ tập trung vào mỗi ngành công nghiệp cờ bạc. Liệu có bao nhiêu khả năng chỉ một người duy nhất nhận ra giá cổ phiếu luôn tăng thêm 10% vào thứ Sáu? Trong khi đó, bạn vẫn còn vài mối bận tâm phải giải quyết: một khuôn mẫu thống kê có thể có nghĩa hoặc vô nghĩa, có thể tiếp tục hoặc kết thúc trong tương lai, cũng như có thể sinh lời đủ để bù đắp lại chi phí giao dịch hoặc không – và các nhà đầu tư khác sẽ giành giật với bạn nhằm khai thác chúng. Tuy nhiên, toàn bộ tình thế cạnh tranh này cũng đồng nghĩa rằng thị trường sẽ nhanh chóng khắc phục những sai sót lớn về định giá, trong khi các lỗi nhỏ lại không đáng để lo lắng. Ít nhất, lý thuyết cũng là như vậy.

Nhưng đa số các khách giao dịch, đặc biệt là những tay đầu cơ năng nổ nhất, lại chỉ tập trung vào ngắn hạn. Họ sẽ chớp lấy mọi cơ hội kiếm lời đòi hỏi phải suy nghĩ trước một ngày, một tháng hay thậm chí một năm sắp đến, nhưng sẽ chẳng quan tâm nhiều đến những gì xảy ra sau đó. Vẫn có đôi chút khả năng dự báo trong dài hạn, nhưng nhiệm vụ của họ không phải là khai thác khả năng này.

Bầy đàn bị đóng dấu

Henry Blodget bắt đầu được cả nước chú ý vào năm 1998. Sau nhiều năm vất vả do phải phân sức giữa nghề viết báo tự do và dạy tiếng Anh tại Nhật Bản, ông đã ổn định sự nghiệp với công việc phân tích chứng khoán Internet cho công ty CIBC Oppenheimer. Khi mọi người dần chú ý đến cổ phiếu Internet, họ cũng chú ý đến phân tích của Blodget; và đến tháng 12 năm 1998, ông đã đưa ra một tuyên bố cực kỳ táo bạo, khi dự báo rằng giá cổ phiếu của Web.taisachnhanh.cloud – lúc ấy đang được định giá 243 đô-la – sẽ tăng lên 400 đô-la trong vòng một năm. Quả nhiên, cổ phiếu này đã vượt ngưỡng 400 đô-la ngay trong hai tuần sau đó.

Song, càng điên rồ hơn nữa khi đây thậm chí là một lời tiên tri tự hình thành: giá cổ phiếu của Amazon đã nhảy vọt thêm 25% chỉ trong vài giờ nhờ chính khuyến nghị của Blodget. Lời kêu gọi này giúp Blodget vụt biến thành một ngôi sao sáng và có được công việc chuyên gia phân tích đáng giá hàng triệu đô-la tại Merrill Lynch. Blodget được ban cho một khả năng trời phú, đó là đúc kết các hệ tư tưởng trên thị trường thành câu cú mạch lạc. “Thứ các nhà đầu tư đang mua vào là một phần của viễn cảnh trong tương lai,” Blodget bình luận về chứng khoán Internet năm 1998. Chính tài hoạt ngôn và danh tiếng từ những thành công của ông đã giúp Blodget xuất hiện thường trực trên sóng truyền hình và đài phát thanh.

Phát biểu của Blodget về Amazon vẫn giữ nguyên giá trị cho đến ngày hôm nay: các cổ phiếu ông đề xuất với giá 243 đô-la năm 1998 đúng ra đã được giao dịch ở mức 1.300 đô-la vào năm 2011 nếu tính toán với cùng thước đo. Ông thúc giục các nhà đầu tư bỏ tiền vì giá trị, tập trung vào các doanh nghiệp đầu ngành như Amazon, Yahoo! hay eBay, và lưu ý rằng đa số các công ty nhỏ rồi sẽ bị “sáp nhập, phá sản hay rút lui trong lặng lẽ”. Dưới góc độ riêng tư, ông khinh thường những công ty nhỏ với chiến lược kinh doanh mù mờ – như LifeMinders, Inc., 24/7 Media hay InfoSpace – tất cả chúng hầu như đều trở nên vô vọng và đánh mất từ 95% đến 100% giá trị thị trường của chúng.

Nhưng một vấn đề lớn chính là ông vẫn công khai khuyến khích mọi người mua vào các cổ phiếu như LifeMinders bất chấp những chỉ trích của riêng mình, và tiếp tục thu hút lượng người xem nhờ chúng cũng như bênh vực cho chúng trên truyền hình. Bên cạnh đó, những mâu thuẫn này dường như còn có lợi cho các công ty hợp tác với Merrill trong lĩnh vực ngân hàng. Sau này, khi bị Ủy ban Chứng khoán và Sàn giao dịch kết tội lừa đảo, Blodget đã tranh cãi về một số chi tiết trong vụ việc trên, nhưng sau cùng vẫn phải chịu một khoản phạt 4 triệu đô-la, cùng lệnh cấm tham gia giao dịch chứng khoán đến hết đời.

Blodget biết bất cứ điều gì ông phát biểu về Phố Wall đều sẽ được tiếp nhận một cách dè chừng; đơn cử, một mảnh giấy ông viết cho tạp chí Slate về phiên xử Martha Stewart phải có một tuyên bố công khai dài 1.021 chữ kèm theo. Tuy nhiên, ông đã có thời gian phân loại các công trình của những nhà kinh tế như Fama hay Shiller, so sánh chúng với kinh nghiệm thực tế của một kẻ từng chinh chiến trên Phố Wall. Ông cũng quyết định bắt tay vào công việc mới, trong vai trò một ký giả – ông hiện đang là CEO của Business Insider, một đế chế blog cực kỳ thành công. Tất cả những trải nghiệm trên đã giúp ông hình thành nên quan điểm chín chắn hơn – nếu không nói là mệt mỏi – về cuộc đời của các chuyên gia phân tích và người giao dịch.

“Nếu anh trò chuyện với nhiều giám đốc đầu tư,” Blodget chia sẻ, “anh sẽ nhận ra một thực tế rằng họ đang suy nghĩ về tuần kế tiếp, hay có thể là tháng kế tiếp hoặc thậm chí là năm kế tiếp. Không có khoảng thời gian chính xác nào; quan trọng là anh đang làm tốt ra sao so với đối thủ. Anh thật sự chỉ có 90 ngày để hành động đúng, và nếu anh phạm sai lầm trong 90 ngày, khách hàng sẽ bắt đầu tống khứ anh. Anh sẽ mất mặt với giới truyền thông và mọi thành tích anh đạt được cũng tan thành mây khói. Các nguyên lý cơ bản sẽ chẳng giúp được gì cho anh.”

Hãy xem thử điều gì sẽ xảy ra nếu một khách giao dịch đã đọc qua cuốn sách của Shiller và chấp nhận giả thuyết cơ bản rằng tỷ số P/E cao sẽ báo hiệu một thị trường được định giá thái quá. Tuy nhiên, người này chỉ quan tâm đến 90 ngày tiếp theo. Trong quá khứ, ngay cả khi tỷ số P/E trên thị trường vượt quá 30 – đồng nghĩa chứng khoán đang được định giá gấp đôi so với thông thường – thì khả năng xảy ra một cuộc sụp đổ trong vòng 90 ngày cũng chỉ bằng 4%.

Nếu khách giao dịch này là một ông chủ đặc biệt kiên nhẫn và muốn biết trước cả một năm sắp đến, anh ta sẽ nhận thấy khả năng thị trường sụp đổ giờ đã tăng lên 19% (xem hình 11-8). Con số này cũng tương đương với xác suất thua cuộc trong trò roulette của Nga. Anh ta biết rằng mình không thể dấn sâu vào trò này quá nhiều lần trước khi chuốc lấy hậu quả. Song, những lựa chọn khác của anh thực ra là gì?

Hình 11-8: Xác suất lịch sử về khả năng thị trường sụp đổ trong một năm

Vị khách giao dịch này buộc phải ra quyết định – mua vào hoặc bán ra. Sau đó, thị trường có thể sẽ sụp đổ hoặc không. Như vậy, ta sẽ có 4 kịch bản để xem xét. Đầu tiên là hai trường hợp người này đặt cược đúng:

Khách giao dịch mua vào và thị trường lên giá. Trong trường hợp này, việc kinh doanh vẫn diễn ra bình thường. Mọi người đều vui sướng khi thị trường chứng khoán mang tiền đến cho họ. Anh ta sẽ nhận được một khoản lời gồm 6 con số và mua một chiếc Lexus mới.

Khách giao dịch bán ra và thị trường sụp đổ. Nếu lường trước được sự việc và vụ sụp đổ thực sự diễn ra, anh ta sẽ được ví như một thiên tài do mạnh dạn đặt cược vào nó trong khi những kẻ khác không dám. Nhiều khả năng anh ta sẽ kiếm được một công việc tốt hơn rất nhiều – như đồng sự trong một quỹ phòng hộ chẳng hạn. Song, ngay đến những thiên tài cũng vẫn có nhu cầu sau khi thị trường sụp đổ và nguồn vốn bị thắt chặt. Thông thường, điều này sẽ dẫn đến một chuỗi những thông tin tiết lộ với truyền thông ngày càng gia tăng: một bài phê bình có lợi trên Wal Street Journal, một hợp đồng xuất bản sách, hay vài lời mời dự hội nghị thú vị.

Bạn sẽ chuộng kết quả nào hơn trong hai kịch bản trên, nếu hoàn toàn thuận theo cá tính của mình? Trường hợp thứ nhất sẽ phù hợp với những ai yêu thích cuộc sống tại Phố Wall và ưa hòa mình với đám đông; trường hợp thứ hai lại dành cho những người thích trở thành một kẻ phá cách. Không phải ngẫu nhiên mà rất nhiều nhà đầu tư thành công được vinh danh trong cuốn The Big Short (Bán Khống, được Alpha Books mua bản quyền và xuất bản vào tháng 3 năm 2014) của Micheal Lewis – những kẻ thu lời nhờ quay lưng với cổ phiếu bảo lãnh thế chấp và các khoản đầu tư bong bóng khác vào cuối thập niên 2000 – lại không hòa hợp với số đông ở mức độ nào đó.

Tuy vậy, hãy xem thử điều gì sẽ xảy ra nếu các nhà đầu tư đặt cược sai. Lúc này, lựa chọn sẽ rõ ràng hơn rất nhiều.

Khách giao dịch mua vào và thị trường sụp đổ. Điều này chẳng vui chút nào. Anh ta sẽ thua lỗ rất nhiều tiền, và cũng chẳng còn khoản lời nào để mơ về chiếc Lexus mới nữa. Nhưng do đứng chung với bầy đàn, đa số đồng nghiệp của anh sẽ phạm cùng một sai lầm. Sau ba cuộc sụp đổ lớn tại Phố Wall, số lượng nhân viên tại các công ty chứng khoán đã giảm khoảng 20%. Đồng nghĩa, khách giao dịch này vẫn còn 80% cơ hội giữ được công việc yên ổn; còn chiếc Lexus có thể đợi đến đợt thị trường giá lên tiếp theo.

Khách giao dịch bán ra nhưng thị trường lên giá. Kịch bản này, trái lại, sẽ là một thảm họa. Khách giao dịch này không chỉ tỏ ra cực kỳ thua kém các đồng nghiệp của anh ta, mà còn tự chuốc họa vào thân, khi tự tách mình ra và gào lên rằng họ chỉ là một lũ ngốc. Gần như chắc chắn anh ta sẽ bị sa thải. Và do trở thành kẻ khó ưa, con đường hoạn lộ sắp tới của anh ta cũng hết sức mờ mịt. Thu nhập từ công việc của anh ta cũng giảm sút đáng kể.

Nếu tôi là một khách giao dịch, 20% nguy cơ thị trường sụp đổ sẽ không đủ khiến tôi phải đứng về phía những kẻ bán tháo. Ngay cả đến 50% cũng thế. Tôi muốn vụ sụp đổ phải là một khả năng gần như chắc chắn trước khi sẵn sàng liều mình. Hơn nữa, tôi muốn tất cả những kẻ khác phải ngồi chung con tàu đắm với tôi.

Quả thực, các công ty môi giới lớn sẽ tránh việc tách ra khỏi đám đông, và chỉ hạ mức đánh giá đối với một mã cổ phiếu khi vấn đề trở nên rõ như ban ngày. Tháng 10 năm 2001, 15 trong số 17 chuyên gia phân tích thuộc Enron vẫn đưa ra những khuyến cáo “nên mua” hoặc “nên mua mạnh”, mặc dù cổ phiếu của họ đã đánh mất 50% giá trị kể từ vụ bê bối kiểm toán. Thậm chí nếu các doanh nghiệp này biết rõ cuộc vui đang đến hồi kết, họ vẫn sẽ giữ được lợi ích lớn nhất nếu cố kéo dài nó hết mức có thể. “Chúng tôi đoán nó sẽ xảy ra vào hiệp 8, nhưng hóa ra lại là hiệp 9,” Giám đốc quỹ phòng hộ, Stanley Druckenmiller, đã phát biểu như thế với tờ New York Times vào tháng 4 năm 2000, sau khi Quỹ Quantum của ông đánh mất 22% giá trị chỉ sau vài tháng. Druckenmiller biết cổ phiếu công nghệ đã được định giá thái quá và đã đến lúc phải hạ cánh – ông chỉ không lường trước được sự việc lại diễn ra nhanh đến thế.

Trên thị trường chứng khoán hiện nay, hầu hết các giao dịch đều diễn ra nhờ tiền của người khác (như trong trường hợp của Druckenmiller, chủ yếu là tiền của George Soros). Thập niên 1990 và 2000 đôi khi vẫn được xem là thời đại của khách giao dịch trong ngày. Song, cổ phiếu do các tổ chức đầu tư – gồm quỹ tương hỗ, quỹ phòng hộ hay quỹ trợ cấp – nắm giữ lại gia tăng với tốc độ nhanh hơn rất nhiều (hình 11-9). Khi Fama phác thảo luận án của anh vào thập niên 1960, các tổ chức chỉ nắm giữ khoảng 15% cổ phiếu so với cá nhân. Nhưng đến năm 2007, tỷ lệ này đã tăng lên 68%.

Những số liệu này tượng trưng cho một rắc rối tiềm ẩn trong giả thiết thị trường hiệu quả: nếu tiền trong cuộc chơi không phải của bạn mà thuộc về một người khác, động cơ của bạn sẽ thay đổi. Trong một số trường hợp, quả thực cũng hợp lý khi khách giao dịch chấp nhận tình thế để doanh nghiệp và nhà đầu tư của họ mất tiền, nếu họ được đứng về phía bầy đàn và giảm khả năng bị tẩy chay. Có những bằng chứng lý thuyết và thực tiễn quan trọng cho thấy sự tồn tại của hành vi bầy đàn trong các quỹ tương hỗ và những tổ chức đầu tư khác. “Câu trả lời cho nguyên nhân hình thành bong bóng chính là mọi người đều muốn thị trường hướng lên”, Blodget cho biết.

Tất cả những gì tôi trình bày cho đến lúc này đều có thể bắt nguồn từ hành vi hoàn toàn hợp lý của một bộ phận người tham gia riêng lẻ trên thị trường. Có thể nói, các nhà đầu tư đang phản ứng cực kỳ hợp lý nếu xét trên động cơ nghề nghiệp của họ, nhưng họ lại không thực sự tìm cách tối đa hóa lợi nhuận giao dịch cho doanh nghiệp chủ quản. Giới kinh tế học vẫn luôn tự phụ cho rằng toàn bộ thị trường có thể tự vận hành một cách tương đối hợp lý, dẫu cho nhiều người tham gia có hành động phi lý. Thế nhưng, hành vi phi lý trên thị trường có thể diễn ra chỉ vì các cá nhân đang phản ứng hợp lý xét trên động cơ của riêng họ. Đến chừng nào đa số khách giao dịch còn được đánh giá dựa trên thành tích trong ngắn hạn, thì bong bóng gắn liền với những sai lệch lớn trong giá trị lâu dài của cổ phiếu vẫn có thể xảy ra – và thậm chí là không thể tránh khỏi.

Hình 11-9: Tổng giá trị cổ phiếu do nhà đầu tư cá nhân và tổ chức đầu tư tại Mỹ nắm giữ (đã điều chỉnh theo lạm phát)

Vì sao chúng ta quây thành bầy đàn

Hành động theo bầy đàn cũng có thể xuất phát từ các nguyên nhân tâm lý sâu xa hơn. Đa phần, khi đưa ra một quyết định quan trọng trong đời, chúng ta sẽ muốn thu thập ý kiến từ gia đình, láng giềng, đồng nghiệp và bè bạn – hay thậm chí từ đối thủ nếu họ sẵn sàng đồng ý.

Nếu tôi dự đoán rằng Rafael Nadal có 30% cơ hội đoạt cúp Wimbledon, trong khi tất cả người hâm mộ môn quần vợt mà tôi gặp gỡ đều cho rằng anh ta có đến 50% cơ hội, tôi sẽ phải vô cùng chắc chắn về bản thân nếu muốn giữ nguyên quan điểm ban đầu. Trừ khi tôi biết được thông tin bí mật nào đó được giữ kín với họ, hoặc thực sự tự tin rằng tôi đã dành nhiều thời gian phân tích vấn đề hơn so với họ, nếu không, quan điểm phá cách của tôi chỉ mang lại tổn thất. Lời tự nghiệm “hãy thuận theo số đông, đặc biệt khi bạn không rõ cách nào tốt hơn,” nói chung vẫn khá hiệu nghiệm.

Tuy nhiên, vẫn có những thời điểm chúng ta trở nên quá tin tưởng những người xung quanh – như trong các mẩu quảng cáo hồi thập niên 1980, chúng ta làm một điều gì đó chỉ vì Ai Cũng Làm Thế. Những sai lầm của chúng ta, thay vì loại trừ một sai lầm khác – vốn là ý nghĩa sâu xa của trí tuệ đám đông – lại bắt đầu củng cố cho nó và trượt khỏi tầm kiểm soát. Kẻ mù lại dắt tay kẻ mù và tất cả cùng lao xuống vực. Hiện tượng này tuy khá hiếm gặp, nhưng sẽ là thảm họa nếu xảy ra.

Đôi khi, chúng ta cũng có thể suy luận rằng người láng giềng hành động tự tin nhất hẳn phải là nhà dự báo xuất sắc nhất, và tiếp bước anh ta – bất kể anh ta có hiểu rõ việc mình đang làm hay không. Năm 2008, vì lý do nào đó chưa được làm rõ, một khách giao dịch xảo trá trên sàn Intrade đã bắt đầu mua vào một lượng lớn cổ phiếu John McCain lúc nửa đêm, khi chẳng có tin tức nào được công bố, đồng thời bán ra một lượng lớn cổ phiếu Barack Obama. Rốt cuộc, những dự báo bất thường vẫn chính xác, nhưng phải mất kha khá thời gian – khoảng từ 4 đến 6 giờ đồng hồ – để giá cả hồi phục hoàn toàn như ban đầu. Nhiều khách giao dịch đã bị thuyết phục rằng tên đầu cơ xảo trá ấy biết điều gì đó mà họ không biết – hắn ta có thể đã nắm được thông tin nội bộ về vụ bê bối nào đó sắp bị phanh phui lắm chứ?

Đây chính là hành động theo bầy đàn. Và có nhiều bằng chứng cho thấy chúng đang trở nên ngày càng phổ biến trên thị trường. Các mối tương quan về xu hướng giá giữa các cổ phiếu và loại tài sản khác nhau đang ngày một rõ ràng hơn, cho thấy mọi người đang đầu tư vào mỗi thứ một chút và cố gắng khai thác thật nhiều những chiến lược giống nhau. Đây cũng là một rủi ro khác trong Kỷ nguyên Thông tin: chúng ta chia sẻ quá nhiều thông tin cho thấy lòng tin của chúng ta đang giảm sút. Bên cạnh đó, chúng ta lại tìm kiếm những người có suy nghĩ giống mình, và khoác lác về số lượng “bạn bè” và “người theo dõi” mình đang sở hữu.

Trên thị trường, thỉnh thoảng giá cả lại tiếp tay cho những nhà đầu tư kém cỏi nhất. Và họ cũng chính là những kẻ giao dịch nhiều nhất.

Quá tự mãn và lời nguyền của kẻ thắng

Một thí nghiệm phổ biến trong các lớp kinh tế học – thường được tiến hành khi giảng viên đứng lớp muốn kiếm thêm tiền ăn trưa – mang hình thức một cuộc đấu giá; trong đó, các sinh viên sẽ đặt vài xu vào một chiếc bình. Sinh viên nào đấu giá cao nhất cho chiếc bình sẽ trả tiền cho giáo sư và thắng toàn bộ số xu đã đặt (hoặc một tờ tiền giấy mệnh giá tương đương nếu sinh viên ấy không thích giữ tiền lẻ). Bao giờ cũng thế, người sinh viên thắng cuộc sẽ nhận ra mình đã trả giá quá cao. Tuy có một số sinh viên đặt giá quá thấp và một số đặt vừa đủ, nhưng chỉ sinh viên nào định giá cao nhất cho số xu trong bình mới được quyền mua nó; nói cách khác, người dự báo tồi nhất đã “đoạt giải”. Đây được gọi là “lời nguyền của kẻ thắng”.

Thị trường chứng khoán cũng có một số đặc điểm tương đồng. Từ trước đến nay, khách giao dịch nào sẵn sàng mua vào một cổ phiếu đều là người thực sự nắm được thông tin nội bộ duy nhất hoặc độc quyền nào đó về công ty. Song, đa số khách giao dịch đều tương đương nhau, và họ áp dụng gần như cùng những kiểu mô hình với dữ hiệu hầu như giống nhau. Nếu họ kết luận rằng một cổ phiếu được định giá thấp đáng kể trong khi đồng sự không đồng ý, thường đó là do họ đã quá tự tin về khả năng dự báo của mình, và nhầm lẫn độ nhiễu trong mô hình với tín hiệu.

Có lý do để nghi ngờ rằng trong số những thiên kiến liên quan đến nhận thức mà các nhà đầu tư thường gặp phải, sự quá tự mãn luôn là sai lầm nguy hiểm nhất. Có lẽ, phát hiện then chốt nhất trong bộ môn kinh tế học hành vi chính là hầu hết chúng ta đều quá tự mãn khi đưa ra dự báo. Thị trường chứng khoán cũng không ngoại lệ; một nghiên cứu do Đại học Duke tiến hành trong số các giám đốc tài chính doanh nghiệp (CFO) – những người bạn mong đợi sẽ là các nhà đầu tư thạo đời – đã phát hiện rằng họ thực sự đánh giá quá cao khả năng dự báo của mình đối với giá cổ phiếu S&P 500. Họ cũng liên tục bất ngờ trước những biến động lớn về giá cổ phiếu, bất chấp lịch sử lâu đời của thị trường chứng khoán luôn cho thấy sự thất thường trong hành vi đầu tư ngắn hạn.

Terrance Odean, nhà kinh tế học thuộc Đại học California, Berkeley, đã xây dựng một mô hình cho phép nhà đầu tư vấp phải thiếu sót này, và chỉ thiếu sót này mà thôi: họ rất tự mãn khi ước tính giá trị các thông tin họ nắm giữ. Odean đã phát hiện ra: chỉ riêng thói tự mãn cũng đủ đánh đổ toàn bộ một thị trường vốn dĩ rất hợp lý. Các thị trường chứa chấp những khách giao dịch quá tự mãn sẽ sản sinh ra khối lượng giao dịch cực lớn, khiến tính bất ổn gia tăng, hình thành những mối tương quan khác lạ trong giá cả cổ phiếu ngày qua ngày, và chỉ đem lại lợi nhuận dưới mức bình quân cho các nhà đầu tư tích cực – chúng tôi đã chứng kiến tất thảy những điều đó trong thực tế.

Vì sao bong bóng khó vỡ

Tuy nhiên, nếu xu hướng thị trường thuận chiều bong bóng, giả thiết thị trường hiệu quả sẽ ngụ ý rằng một số khách giao dịch sẽ đứng ra chấm dứt nó với hi vọng thu về những khoản lời lớn nhờ bán khống cổ phiếu. Xét cho cùng, giả thuyết này đã đúng: mọi bong bóng đều vỡ. Tuy nhiên, chúng có thể mất rất nhiều thời gian.

Cách đặt cược đối với cổ phiếu bị định giá quá cao chính là bán khống chúng: bạn mượn tạm cổ phiếu ở mức giá hiện hành, và hứa hẹn sẽ trả lại chúng tại một thời điểm nào đó trong tương lai với mức giá cùng thời điểm. Nếu cổ phiếu giảm giá, bạn sẽ thu lời từ giao dịch này. Vấn đề chỉ xảy đến khi cổ phiếu tăng giá; trong trường hợp này, bạn sẽ mắc nợ nhiều hơn số tiền đã vay ban đầu. Chẳng hạn, cứ cho rằng bạn đã mượn 500 cổ phiếu của công ty InfoSpace vào tháng 2 năm 1999 – khi chúng có giá 27 đô-la – và hứa sẽ trả lại một năm sau đó. Mượn các cổ phiếu trên sẽ tiêu tốn của bạn khoảng 13.400 đô-la. Tuy nhiên, một năm sau, InfoSpace lại được giao dịch với giá 482 đô-la trên mỗi cổ phiếu, đồng nghĩa bạn có nghĩa vụ phải hoàn lại khoản tiền 240.000 đô-la – gấp gần 20 lần giá trị đầu tư ban đầu. Tuy ván cược này hóa ra là quyết định sáng suốt vào phút chót – InfoSpace về sau chỉ được giao dịch với giá 1,4 đô-la mỗi cổ phiếu – nhưng có lẽ bạn đã cạn vốn từ sớm, và khả năng tiến hành các khoản đầu tư trong tương lai của bạn cũng bị tổn hại nghiêm trọng. Quả thực, trên lý thuyết, thiệt hại từ việc bán khống một cổ phiếu là vô biên.

Trong thực tế, nhà đầu tư cho bạn vay cổ phiếu có thể yêu cầu bạn hoàn lại chúng bất cứ khi nào họ muốn, và họ chắc chắn sẽ làm thế nếu cho rằng bạn là một mối nguy tín dụng. Song, điều này cũng đồng nghĩa họ có thể từ bỏ chúng bất cứ khi nào đang chiếm lợi thế – quả là một vấn đề cam go, vì cổ phiếu được định giá quá cao thường sẽ bị thổi phồng hơn nữa trước khi trở về mức giá hợp lý hơn. Không những thế, do nhà đầu tư cho bạn vay cổ phiếu biết rằng bạn phải trích bớt khoản tiết kiệm của mình để trả lại họ, nên họ sẽ áp cho bạn mức lãi suất rất cao như một đặc quyền. Bong bóng phải mất nhiều tháng, hay thậm chí nhiều năm để xẹp bớt.

Giá cả không đúng

Trong những trường hợp khác, nhà đầu tư sẽ hoàn toàn không có cơ hội bán khống cổ phiếu. Trong một ví dụ khá tai tiếng được các nhà kinh tế Richard Thaler và Owen Lamont thuộc Đại học Chicago dẫn chứng, công ty 3Com đã phân tán cổ phiếu của Palm – công ty sản xuất điện thoại di động trực thuộc – như một hình thức chào bán cổ phiếu riêng biệt. Tuy nhiên, 3Com lại tích trữ phần lớn cổ phiếu của Palm cho riêng họ, nên một khách giao dịch cũng có thể đầu tư vào Palm bằng cách mua chứng khoán 3Com. Cụ thể, cứ mỗi hai cổ phiếu 3Com mà các cổ đông của công ty này nắm giữ, họ lại được đảm bảo nhận thêm ba cổ phiếu Palm. Điều này đồng nghĩa cổ phiếu của Palm có thể được giao dịch với giá trị tối đa bằng 2/3 cổ phiếu của 3Com.

Tuy nhiên, Palm vẫn là mã cổ phiếu hấp dẫn vào thời điểm đó, trong khi 3Com, mặc dù thu về lợi nhuận đều đặn, lại không thu hút bằng. Tuy bị đánh giá thấp hơn 3Com, nhưng cổ phiếu Palm vẫn được giao dịch với giá cao hơn trong vài tháng. Điều này cho phép một nhà đầu tư, bất kể anh ta nghĩ như thế nào về Palm và 3Com, đảm bảo sẽ có được lợi nhuận khi mua cổ phiếu 3Com và bán khống cổ phiếu Palm. Trên lý thuyết, đây là cơ hội buôn bán hầu như không rủi ro, hệt như bạn đổi 1.000 đô-la thành 600 bảng Anh tại Sân bay Heathrow thuộc London, vì biết chắc có thể đổi lại số tiền này thành 1.500 đô-la khi quay về New York.

Song, bán khống cổ phiếu Palm hóa ra lại rất khó khăn. Một số người nắm giữ chứng khoán Palm muốn cho vay cổ phiếu của họ và kỳ vọng thu về một khoản phí từ việc này: cụ thể, họ đã đặt ra mức lãi suất trên 100% mỗi năm. Đây là khuynh hướng phổ biến trong giai đoạn bong bóng dot-com: bán khống cổ phiếu dot-com là quyết định cực kỳ đắt đỏ, và thật sự bất khả thi.

Tôi gặp lại Thaler sau khi cả hai cùng phát biểu tại hội nghị Las Vegas, và cùng nhau dùng sushi vào bữa tối với giá cắt cổ trong lúc quan sát cảnh quan trên đại lộ Strip. Tuy là bạn bè và đồng nghiệp của Fama, nhưng Thaler cũng lại là đầu tàu trong bộ môn kinh tế học hành vi, vốn là cái gai trong mắt những người ủng hộ giả thuyết thị trường hiệu quả. Giới kinh tế học hành vi đã chỉ ra rất nhiều trường hợp thực tế cho thấy khách giao dịch không hành xử theo mô hình này.

“Giả thiết thị trường hiệu quả bao gồm hai vế,” Thaler nói với tôi khi nhai một miếng thịt toro. “Vế thứ nhất, tôi gọi là ‘Không Có Gì Miễn Phí,’ khẳng định anh không thể đánh bại thị trường. Eugene Fama và tôi đều đồng tình với quan điểm này. Riêng với vế ‘Giá Cả Luôn Đúng,’ anh ta không muốn tranh luận về nó.”

Có những bằng chứng khá vững chắc ủng hộ quan điểm “Không Có Gì Miễn Phí” của Thaler – rất khó (dù không hoàn toàn bất khả thi) để một nhà đầu tư đánh bại thị trường trong dài hạn. Những cơ hội hấp dẫn trên lý thuyết sẽ rất khó khai thác trong thực tiễn, vì hoạt động giao dịch luôn tiềm ẩn chi phí, rủi ro cùng những hạn chế khác. Các khuôn mẫu thống kê đáng tin cậy trong quá khứ có thể sớm nở tối tàn một khi nhà đầu tư khác phát hiện ra chúng.

Tuyên bố thứ hai của giả thiết thị trường hiệu quả, như Thaler gọi là vế “Giá Cả Luôn Đúng,” lại mơ hồ hơn. Những trường hợp thiếu nhất quán như trong việc định giá giữa cổ phiếu 3Com và cổ phiếu Palm sẽ không thể phát sinh nếu giá cả luôn đúng. Nếu bạn giao dịch cùng một loại hàng hóa (như giá trị lãi suất của cổ phiếu Palm) với hai mức giá khác xa nhau, thì ít nhất một trong hai đã bị định giá sai.

Trong thị trường cũng tồn tại những bất cập: chẳng hạn, bong bóng dễ được phát hiện hơn là bị tan vỡ. Điều này đồng nghĩa: nguyên tắc cơ bản chúng ta phải tuân theo tại xứ sở Bayes – “nếu thực sự nghĩ rằng thị trường sắp sụp đổ, tại sao bạn không sẵn sàng đặt cược vào khả năng này?” – sẽ không hoàn toàn phù hợp trong thực tế, do có quá nhiều ràng buộc trong hoạt động giao dịch và nguồn vốn.

Độ nhiễu trên thị trường tài chính

Có một hình thức cộng sinh tồn tại giữa những khách giao dịch phi lý và lão luyện – tương tự như trong môn poker, người chơi giỏi sẽ cần vài con cá lớn trên bàn cược để đảm bảo thu lời từ cuộc chơi. Trong lĩnh vực tài chính, những khách giao dịch này thường được biết với cái tên “khách giao dịch gây nhiễu”. Năm 1986, nhà kinh tế Fisher Black đã phát biểu như sau trong bài luận nhan đề “Độ nhiễu”:

Độ nhiễu giúp hoạt động giao dịch diễn ra trên thị trường tài chính, từ đó cho phép chúng ta theo dõi giá cả của tài sản tài chính. [Tuy nhiên] độ nhiễu cũng khiến thị trường phần nào trở nên kém hiệu quả… Nhìn chung, độ nhiễu khiến chúng ta rất khó kiểm chứng các nguyên lý học thuật lẫn thực tiễn về cách vận hành của thị trường tài chính hay kinh tế. Chúng ta buộc phải ra quyết định chủ yếu trong bóng tối.

Hãy thử hình dung về một thị trường sạch bóng những kẻ gây nhiễu. Tất cả đều đặt cược dựa trên thông tin – tín hiệu thực tế. Giá cả luôn được duy trì ở mức hợp lý, và thị trường hoạt động vô cùng hiệu quả.

Song, nếu bạn cho rằng thị trường hợp lý – hay đủ hiệu quả để bạn thực sự trục lợi từ nó – thì nó sẽ đột nhiên trở nên phi lý với bất cứ giao dịch nào bạn đề ra. Về bản chất, giả thiết thị trường hiệu quả thực sự là một học thuyết tự phản. Nếu mọi nhà đầu tư đều tin vào học thuyết này – rằng họ không thể kiếm lời từ hoạt động giao dịch do thị trường không thể bị đánh bại – thì sẽ chẳng ai còn nán lại giao dịch, do đó thị trường cũng chẳng thể tồn tại.

Nghịch lý này nhắc tôi nhớ về một câu chuyện vui cũ trong giới kinh tế học: Một nhà kinh tế trông thấy 100 đô-la rơi trên đường và tiến đến nhặt nó lên. “Đừng bận tâm,” đồng nghiệp của anh ta lên tiếng. “Nếu đó là 100 đô-la thật, hẳn ai đó đã nhặt nó lên rồi.” Nếu ai cũng suy nghĩ như họ, sẽ chẳng ai chịu nhặt 100 đô-la đó lên, cho đến khi một gã ngây thơ chưa học qua một lớp kinh tế học nào xuất hiện trên phố, chụp lấy nó, nhận ra chàng ta thật may mắn và đổi lấy một chiếc xe mới.

Giải pháp khả thi nhất đối với nghịch lý này – do nhà kinh tế học đoạt giải Nobel, Joseph Stiglitz, cùng người đồng nghiệp Sanford Grossman khám phá ra nhiều năm về trước – chính là cho phép một số nhà đầu tư hưởng một ít lợi nhuận: vừa đủ để bù đắp cho công sức họ bỏ ra. Quả thực, điều này không quá khó để đạt được trong thực tế. Tuy bạn sẽ cảm thấy khá chướng mắt khi các chuyên viên phân tích chứng khoán tại Phố Wall được hưởng thù lao lên đến 75 tỉ đô-la mỗi năm, nhưng con số đó vẫn chẳng là gì so với gần 17 nghìn tỉ đô-la giao dịch chỉ tính trên Sàn Giao dịch Chứng khoán New York. Chỉ cần giao dịch trội hơn thị trường 0,5%, họ đã mang về lợi nhuận dương cho doanh nghiệp.

Mức giá cân bằng do Stiglitz sẽ để lại chút lợi nhuận ít ỏi cho một số nhà đầu tư. Nói cách khác, giả thiết thị trường hiệu quả không thể hoàn toàn đúng. Tuy một số nghiên cứu (như các nghiên cứu tôi tiến hành về quỹ tương hỗ và E*Trade) dường như cung cấp bằng chứng ủng hộ quan điểm của Fama – rằng không nhà đầu tư nào có thể khuất phục được thị trường – nhưng vẫn có những nghiên cứu nước đôi khác, cùng một số ít nghiên cứu cho thấy các bằng chứng tương đối rõ ràng về kỹ xảo giao dịch và lợi nhuận dôi ra. Có lẽ nguyên do không phải vì các quỹ tương hỗ đang đánh bại Phố Wall; họ luôn tuân theo một chiến lược quá cứng nhắc và sẽ cùng bơi hoặc chết chìm với nhau. Nhưng vài quỹ phòng hộ (tuy không phải hầu hết) lại rất có khả năng đánh bại được thị trường, và một số tổ chuyên trách giao dịch tại các doanh nghiệp ưu tú như Goldman Sachs hầu như chắc chắn sẽ làm được điều đó. Ngoài ra, còn có những bằng chứng khá hiển nhiên về kỹ xảo giao dịch trong số các khách giao dịch quyền chọn mua, những người chuyên đặt cược dựa trên các đánh giá xác suất về mức độ chuyển dịch của giá cổ phiếu.[93] Và trong khi đa số các nhà đầu tư cấp cá nhân hay đại lý thường phạm cùng những sai lầm phổ biến – như giao dịch quá thường xuyên hay xoay xở kém hơn bình quân thị trường – thì vẫn có một nhóm tinh tuyển đủ khả năng đánh bại số đông.

Mua cao, bán thấp

Song, bạn không nên vội xông ra ngoài và tự biến mình thành một khách giao dịch quyền chọn mua. Nhà đầu tư huyền thoại Benjamin Graham đã có lời khuyên rằng: một chút hiểu biết trên thị trường chứng khoán có thể trở nên nguy hiểm. Xét cho cùng, ai cũng có thể làm tốt như một nhà đầu tư trung bình mà gần như không tốn chút công sức. Tất cả những gì anh ta phải làm là mua một quỹ đầu tư chỉ số nhằm bám sát mức bình quân S&P 500. Nhờ thế, anh ta sẽ tiến cực gần đến việc sao chép lại danh mục đầu tư trung bình của mọi khách giao dịch khác, từ các cử nhân Đại học Harvard, những tay đầu cơ gây nhiễu cho đến Giám đốc quỹ phòng hộ của George Soros. Bạn phải rất có tài – hoặc rất ngu ngốc – mới khước từ lời gợi ý này. Trên thị trường chứng khoán, môi trường cạnh tranh cực kỳ gay gắt. Một khách giao dịch thông thường, đặc biệt trong thị trường hiện nay – nơi hoạt động giao dịch được quyết định bởi nhiều tổ chức đầu tư – phải là người có nhiều bằng cấp, chỉ số IQ cao cùng kha khá kinh nghiệm.

“Ai cũng tưởng rằng họ có một giám đốc quỹ phòng hộ siêu thông thái,” Henry Blodget nhận xét. “Anh ta xuất thân từ Harvard và đã làm công việc này trong suốt 20 năm. Thế quái nào anh ta lại không đánh bại được thị trường? Câu trả lời sẽ là: Bởi vì có đến 9 triệu người như anh ta và họ đều sở hữu ngân sách 50 triệu đô-la cùng dàn máy tính được lắp đặt tại Sàn Giao dịch Chứng khoán New York. Làm sao anh có thể đánh bại được họ chứ?”

Song, trên thực tế, đa số các nhà đầu tư hiện nay còn không hiểu được điều đó. Gallup và các tổ chức điều tra khác đã khảo sát định kỳ trong công dân Mỹ về thời điểm họ cho là tốt nhất để mua cổ phiếu. Trong quá khứ, đã từng tồn tại một mối quan hệ vững chắc giữa các con số này với diễn biến trên thị trường chứng khoán – nhưng mối quan hệ đó lại hoàn toàn đi ngược lại tuyên bố của một chiến lược đầu tư đúng đắn. Người Mỹ thường cho rằng thời điểm tốt để mua vào là khi tỷ số P/E bị thổi phồng và cổ phiếu được định giá cao. Con số cao nhất mà Gallup từng ghi nhận trong khảo sát của họ là vào tháng 1 năm 2000, khi có đến 67% người Mỹ tin rằng đây là thời điểm thích hợp để đầu tư. Chỉ hai tháng sau, NASDAQ và các chỉ số chứng khoán khác đã bắt đầu sụp đổ. Trái lại, chỉ có 26% người Mỹ cho rằng tháng 2 năm 1990 là thời điểm tốt để mua vào cổ phiếu – nhưng chỉ số S&P 500 đã tăng gần 4 lần trong vòng 10 năm sau đó (xem hình 11-10).

Hình 11-10: Quan điểm dư luận về cổ phiếu và lợi nhuận thường niên trong mười năm

Đa số chúng ta phải đấu tranh chống lại bản năng này. “Nhà đầu tư cần học cách hành động ngược lại chính xác những gì cơ chế tự vệ mách bảo họ,” Blodget cho biết. “Khi thị trường sụp đổ, đó là thời điểm để phấn khích và bơm tiền của bạn vào. Nhà đầu tư thông thường rất dễ bị loại bỏ, vì họ liên tục làm sai.”

Đúng như Blodget nhận xét, những sai lầm này có thể khiến nhà đầu tư phải trả giá cực đắt. Hãy giả sử bạn vừa đầu tư 10.000 đô-la vào S&P 500 trong năm 1970 và dự kiến sẽ rút hết chúng ra tiền mặt vào 40 năm sau đó – tức năm 2009 – khi về hưu. Giai đoạn này có rất nhiều thăng trầm. Nhưng nếu kiên định với khoản đầu tư của mình, bạn sẽ nhận được 63.000 đô-la lợi nhuận khi nghỉ hưu – đã điều chỉnh theo lạm phát và không tính vốn ban đầu. Trái lại, nếu quyết định “chơi an toàn” – bằng cách rút hết tiền ra mỗi khi thị trường giảm giá hơn 25% tính từ mức trần trước đó, cũng như đợi cho thị trường phục hồi 90% trước khi tái đầu tư – bạn sẽ chỉ thu về 18.000 đô-la lợi nhuận, tương đương với mức lời xoàng xĩnh 2,6% mỗi năm. Rủi thay, rất nhiều nhà đầu tư lại hành động theo đúng khuynh hướng này. Tệ hơn nữa, họ còn hay đầu tư khoản đầu tiên ngay khi thị trường được định giá quá trớn, từ đó phải vật lộn tìm kiếm lợi nhuận dương về lâu dài.

Lần tới khi thị trường xuất hiện bong bóng, bạn sẽ nhận thấy những tín hiệu nhấp nháy như biển quảng cáo sáng đèn trong sòng bạc báo hiệu nó đang đến gần: dòng tít của đài CNBC chỉ toàn những mũi tên xanh hướng lên… trang nhất Wall Street Journal loan tin về lợi nhuận kỷ lục… các mẩu quảng cáo trên các trang môi giới trực tuyến hứa hẹn một khoản hời chỉ từ một cú nhấp chuột. Bạn phải rất tỉnh táo và thận trọng mới tránh được việc mua vào khi bong bóng hình thành, hay bán ra khi thị trường “hoang mang”. Trí óc bạn lúc nào cũng phải sẵn sàng phớt lờ chúng. Nếu không, bạn sẽ mắc cùng sai lầm như những người khác.

Daniel Kahneman đã so sánh vấn đề này với ảo giác Müller-Lyer, một ảo ảnh thị giác bao gồm hai kiểu mũi tên (xem hình 11-11). Các mũi tên này có độ dài giống hệt nhau. Nhưng trong hình đầu tiên, đuôi mũi tên hướng ra ngoài, khiến nó trông như được mở rộng và tạo cảm giác vô hạn. Trong hình còn lại, đuôi mũi tên hướng vào, khiến nó trông có vẻ co cụm và bị giới hạn. Hình đầu tiên sẽ tượng trưng cho cách nhìn nhận của nhà đầu tư đối với thị trường chứng khoán khi lợi nhuận tăng lên; còn hình thứ hai chính là những gì diễn ra trước mắt họ sau vụ sụp đổ.

“Anh không thể ngăn mình trông thấy ảo giác,” Kahneman khẳng định. “Anh quan sát chúng và thấy một trong hai mũi tên dường như dài hơn mũi tên còn lại. Nhưng anh có thể tự huấn luyện mình ý thức được rằng: ‘đây chỉ là đặc điểm tạo nên ảo giác và trong tình huống này, tôi không thể tin vào ấn tượng của mình. Tôi phải dùng đến thước.’”

Hình 11-11: Ảo giác Muller-Lyer

10% còn lại

Những lối tắt mang tính nhận thức trong trí óc của chúng ta – hay các tự nghiệm – chính là nguyên nhân đẩy nhà đầu tư vào rắc rối. Quan điểm cho rằng thứ gì tăng trưởng sẽ tiếp tục tăng trưởng chỉ là bản năng. Nó sẽ hoàn toàn sai lầm khi áp dụng cho thị trường chứng khoán.

Bản năng liên quan đến hành vi bầy đàn của chúng ta thậm chí còn cơ bản hơn. Thông thường, việc hành động theo những gì người khác đang làm – hay ít nhất cũng chú ý đến chúng – là hoàn toàn đúng đắn. Nếu du lịch đến một thành phố lạ và cần chọn một nhà hàng để dùng bữa tối, bạn có lẽ sẽ muốn chọn nhà hàng nào đông khách hơn; các trường hợp khác cũng thế. Nhưng thỉnh thoảng, suy nghĩ này sẽ phản tác dụng: bạn có thể rơi vào bẫy của bọn chuyên săn khách du lịch.

Tương tự, khi chúng ta đưa ra các dự báo tại xứ sở Bayes, thông thường sẽ tốt hơn nếu chúng ta lưu tâm đến láng giềng của mình và xây dựng lại niềm tin theo họ, thay vì giữ khư khư một quan điểm ngang bướng và phi thực tế rằng chúng ta biết nhiều hơn người khác.

Tôi thường có chút quan tâm đến quan điểm được nhiều người nhất trí – chẳng hạn một thị trường như Intrade đang cho thấy điều gì – khi đưa ra dự báo. Đó chưa bao giờ là sự ràng buộc tuyệt đối. Song, càng xa rời quan điểm chung bao nhiêu, tôi càng phải thu được nhiều bằng chứng vững chắc hơn bấy nhiêu trước khi kết luận rằng tôi hiểu đúng vấn đề, còn mọi người thì không. Tôi tin thái độ này sẽ giúp ích cho bạn rất nhiều. Nó cho thấy rằng tuy đôi lúc bạn có thể đánh bại thị trường, nhưng đó không phải điều bạn nên tin tưởng mình sẽ đạt được mỗi ngày; mà chỉ đơn thuần là dấu hiệu của sự tự mãn.

Tuy nhiên, vẫn có những trường hợp ngoại lệ. Fisher Black đã ước tính rằng: về cơ bản, thị trường luôn vận động hợp lý trong 90% trường hợp. Trong 10% trường hợp còn lại, khách giao dịch gây nhiễu là kẻ thống trị – và họ có thể hành động đôi chút thất thường. Chúng ta kết luận rằng: thông thường, thị trường luôn đi đúng hướng, nhưng thỉnh thoảng cũng chệch hướng. Đây tình cờ lại là một lý do nữa giải thích vì sao bong bóng khó vỡ trong thực tế. Có thể sẽ xuất hiện một cơ hội tuyệt vời để chúng ta xoa dịu bong bóng, hoặc kéo dài tình trạng lo âu khi chúng đe dọa tài sản của chúng ta. Tuy nhiên, việc duy trì một sự nghiệp ổn định mà nhờ chúng chúng ta không phải làm gì trong nhiều năm là rất khó.

Thị trường hai làn

Một số nhà lý luận đề xuất rằng chúng ta nên suy nghĩ về thị trường chứng khoán như một tập hợp của hai quy trình. Thứ nhất là “làn” tín hiệu, giống như thị trường chứng khoán hồi thập niên 1950. Đây là thị trường chiếm ưu thế về dài hạn, với các nhà đầu tư tiến hành tương đối ít giao dịch, và giá cả cũng bị ràng buộc ở mức cơ bản. Đặc điểm này giúp các nhà đầu tư hoạch định cho kế hoạch hưu trí của họ, cũng như giúp doanh nghiệp tự vốn hóa.

Thứ hai là “làn” nhanh, hay “làn nhiễu”, nơi tràn ngập các giao dịch theo xu thế, phản hồi tích cực, động cơ lệch lạc và hành vi theo bầy đàn. Thông thường, đây chỉ là một trò kéo-búa-bao chẳng đem lại lợi ích gì cho nền kinh tế trên diện rộng – nhưng có lẽ cũng chẳng gây hại đến ai. Nói chung, đây chỉ là một mớ khách giao dịch ô hợp đang mướt mồ hôi chuyển tiền qua lại cho nhau.

Thế nhưng, hai làn này lại chạy dọc theo cùng một tuyến đường, cứ như thể một thành phố nào đó quyết định đăng cai giải đua Công thức 1 (Formula 1), nhưng vì thói quan liêu chủ quan mà quên chặn lại làn xe dành cho dân thường. Đôi lúc, như trong một cuộc khủng hoảng tài chính, một tai nạn khủng khiếp sẽ xảy ra, và nhà đầu tư chính thống sẽ bị chẹt ngang.

Đặc tính hai mặt này – như nhà vật lý học Didier Sornette vẫn gọi là “cuộc chiến giữa trật tự và hỗn loạn” – khá phổ biến trong các hệ thống phức tạp vốn bị chi phối bởi sự tương tác của nhiều bộ phận độc lập riêng biệt. Các hệ phức tạp như trên có thể trở nên dễ đoán hoặc khó lường trong chớp mắt. Chúng ta có thể dễ dàng mô tả các cơn động đất thông qua vài định luật đơn giản (chúng ta hiểu rất rõ tần số động đất cường độ 6,5 tại Los Angeles trong thời gian dài có nghĩa là gì). Song, chúng lại rất khó dự báo từ ngày này sang ngày khác. Một đặc điểm khác của các hệ này chính là chúng sẽ trải qua những giai đoạn biến động dữ dội và cực kỳ phi tuyến tính[94] theo định kỳ – từ trật tự sang hỗn loạn và ngược lại. Đối với Sornette và các học giả khác luôn nhìn nhận thị trường dưới lăng kính toán học, sự xuất hiện của các bong bóng theo định kỳ ít nhiều là điều khó tránh khỏi, và cũng là đặc tính cơ bản của hệ thống.

Tôi cũng phần nào thuận theo cách nhìn nhận này. Quan điểm của tôi về các thị trường giao dịch (cũng như về chủ nghĩa tư bản thị trường tự do nói chung) cũng giống với quan điểm của Winston Churchill về nền dân chủ. Tôi tin rằng đó là hệ thống kinh tế tồi tệ nhất từng được hình thành – trong số tất cả những hệ thống khác. Đa phần, thị trường sẽ hoạt động hiệu quả, nhưng tôi không tin chúng ta sẽ vĩnh viễn thoát khỏi bong bóng.

Nhưng dù không thể ngăn chặn được hoàn toàn hành vi bầy đàn tạo nên bong bóng, thì liệu chí ít chúng ta có thể phát hiện được khi chúng diễn ra hay không? Giả sử bạn chấp nhận giả thuyết của Black rằng thị trường có 10% khoảng thời gian vận động phi lý; vậy, liệu chúng ta có biết được khi nào mình rơi vào giai đoạn 10% đó không? Sau đó, chúng ta có thể thu lời từ bong bóng. Hoặc giả, nếu rộng lượng hơn, chúng ta có thể tạo nên môi trường giao dịch mềm dẻo hơn nhằm giảm bớt nhu cầu cứu trợ đáng ghét đối với người đóng thuế.

Phát hiện ra bong bóng có vẻ không phải là nhiệm vụ vô vọng. Tôi không dám tin chúng ta có thể “đập trúng” được 100%, hay thậm chí 50%, nhưng tôi tin chúng ta có thể đạt được điều gì đó. Trong những năm gần đây, một số bong bóng – nhất là bong bóng nhà đất – đã được vô số người phát hiện trước. Và các phép thử, như tỷ số P/E của Shiller, cũng từng là chỉ báo bong bóng đáng tin cậy trong quá khứ.

Chúng ta có thể cố gắng đặt ra luật lệ nhằm thoát khỏi vấn đề này, nhưng phải thật khéo léo. Nếu chúng ta kêu gọi thắt chặt quy định trong một số trường hợp, thì những ràng buộc trong hoạt động bán khống – vốn sẽ khiến bong bóng khó vỡ hơn – nhất định sẽ gây tác dụng ngược.

Song, hiển nhiên chúng ta sẽ không bao giờ phát hiện được bong bóng nếu bắt đầu với giả định rằng thị trường không thể sụp đổ và giá cả luôn đúng. Thị trường luôn bao che cho một số khiếm khuyết, cũng như cân bằng lại một số sai sót của chúng ta. Chắc chắn, việc lường trước được chúng sẽ không hề dễ. Mặc dù vậy, giá cả đôi lúc cũng sai lệch.

§12. Xu thế của chủ nghĩa hoài nghi lành mạnh

Ngày 23 tháng 6 năm 1988. Một ngày nắng nóng bất thường tại Capitol Hill. Trưa hôm trước, nhiệt độ tại Sân bay Quốc gia Washington đã lên đến 37,8 độ C; lần đầu tiên trong nhiều thập kỷ, nhiệt độ đã vượt quá 3 con số khi mới chớm hè. James Hansen, nhà khí hậu học tại NASA lấy tay quệt mò hôi trán – máy điều hòa tại thính phòng Ủy ban Năng lượng Thượng viện đang bị hỏng trong nỗi bực dọc của tất cả[95] – và tuyên bố với người dân Mỹ rằng họ sẽ chuẩn bị tốt hơn cho các trường hợp tương tự.

Học thuyết về hiệu ứng nhà kính đã được cộng đồng chấp nhận từ lâu và được giới khoa học dự báo sẽ làm cả hành tinh ấm lên. Tuy nhiên – Hansen cho biết – hiện tượng này đã lần đầu tiên đưa ra tín hiệu đáng tin cậy trong ghi chép về nhiệt độ: nhiệt độ toàn cầu đã tăng thêm 0,4°C kể từ thập niên 1950 và đây không thể được mô tả là sai số tự nhiên. “Xác suất cho khả năng ấm lên ở mức độ này chỉ vào khoảng 1%,” Hansen phát biểu trước Quốc hội. “Do vậy, với 99% độ tin cậy còn lại, chúng tôi có thể khẳng định khuynh hướng ấm lên trong giai đoạn này là có thực.”

Hansen đã dự báo các đợt nóng thường xuyên hơn tại Washington và các thành phố khác như Omaha – sự thay đổi này “đủ lớn để bất kỳ người dân bình thường nào cũng có thể nhận ra.”Ông cũng khuyến cáo rằng mô hình này cần được cải thiện tốt hơn, nhưng khuynh hướng của nhiệt độ lẫn nguyên nhân gây ra nó đều đã quá rõ ràng. “Đã đến lúc chúng ta nên thôi dông dài,” Hansen tuyên bố. “Các bằng chứng đều rất vững chắc và cho thấy hiệu ứng nhà kính đã rõ rành rành.”

Sau gần một phần tư thế kỷ kể từ phiên họp của Hansen, đã đến lúc chúng ta đặt ra những câu hỏi tương tự cho tình trạng toàn cầu đang nóng lên như đối với các lĩnh vực khác đã đề cập trong cuốn sách này. Cho đến nay, những dự báo trên đã chính xác hoặc sai lầm đến mức nào? Các nhà khoa học đã thực sự đồng tình được những gì và còn điều gì họ cần tranh luận thêm? Những dự báo này thiếu chắc chắn đến đâu và chúng ta nên đối phó với chúng như thế nào? Liệu chúng ta có thể xây dựng được mô hình thích hợp cho một thực thể phức tạp như hệ khí hậu? Liệu các nhà khí hậu học có vướng phải những vấn đề tương tự từng xảy đến với các chuyên gia dự báo trong lĩnh vực khác, điển hình như thói tự mãn? Yếu tố chính trị cùng những động cơ bất chính khác sẽ ảnh hưởng xấu đến đâu đối với chân lý khoa học? Và liệu phương thức lập luận kiểu Bayes có thể góp phần phân xử trong quá trình tranh luận hay không?

Chúng ta nên xem xét các bằng chứng, cũng như chắp nối lại những gì được cho là chủ nghĩa hoài nghi lành mạnh trong các dự báo khí hậu. Như bạn sẽ thấy, hình thức hoài nghi này không hề giống với kiểu ngờ vực phổ biến trên các trang blog hay các cuộc tranh luận chính trị về tình trạng toàn cầu nóng lên.

Độ nhiễu và tín hiệu

Rất nhiều ví dụ trong cuốn sách này đã đề cập đến những trường hợp người dự báo nhầm lẫn mối tương quan với quan hệ nhân quả, cũng như nhầm lẫn độ nhiễu với tín hiệu. Cho đến khoảng năm 1997, cuộc họp báo của đội bóng đoạt danh hiệu Super Bowl vẫn có mối tương quan rất mật thiết với xu thế của thị trường chứng khoán trong suốt năm tiếp theo. Tuy nhiên, không hề tồn tại một cơ chế nhân quả đáng tin cậy nào đứng sau mối quan hệ trên và nếu quyết định trên cơ sở này, bạn sẽ trắng tay. Chỉ báo SuperBowl là một trường hợp dương tính sai.

Đôi khi, điều trái ngược cũng xảy ra. Dữ liệu nhiễu có thể che khuất tín hiệu, thậm chí cả khi không ai nghi ngờ tín hiệu đó có tồn tại. Hãy xét thử một mối liên hệ không cần tranh cãi: nếu hấp thụ nhiều calo, bạn có khả năng sẽ bị béo phì. Chắc hẳn một mối liên hệ cơ bản như thế sẽ xuất hiện một cách hiển nhiên trong ghi chép thống kê, phải chứ?

Tôi đã tải xuống dữ liệu liên quan đến các ước tính về tỷ lệ béo phì lẫn lượng calo hấp thụ hàng ngày được công bố rộng rãi trên 84 quốc gia. Nếu xem xét theo hướng này, mối liên hệ nói trên sẽ trở nên mong manh đến kinh ngạc. Lượng hấp thụ hàng ngày tại Hàn Quốc, nơi có khẩu phần ăn thiên về thịt, có hàm lượng khoảng 3.070 calo một ngày cho mỗi người – tức cao hơn mức bình quân toàn cầu một chút. Song, tỷ lệ béo phì chỉ vào khoảng 3%. Trái lại, Nauru, một quốc đảo tại Thái Bình Dương, tuy tiêu thụ lượng calo hàng ngày tương đương Hàn Quốc, nhưng tỷ lệ béo phì tại đây lại lên đến 79%. Nếu bạn biểu diễn cả 84 quốc gia trên biểu đồ (xem hình 12-1), chúng sẽ cho thấy rất ít bằng chứng chứng tỏ mối liên hệ giữa bệnh béo phì với hàm lượng calo tiêu thụ – đồng nghĩa sẽ không thỏa mãn mức “ý nghĩa thống kê” thông qua các phép kiểm chứng chuẩn.[96]

Hiển nhiên, có rất nhiều yếu tố hỗn tạp che khuất mối liên hệ này. Các quốc gia nhất định sẽ có nền tảng di truyền tốt hơn, hoặc chế độ luyện tập tốt hơn. Ngoài ra, dữ liệu này cũng rất thô sơ: việc ước tính hàm lượng calo do một người trưởng thành tiêu thụ mỗi ngày là cả một thách thức. Nhà nghiên cứu nào thực tâm xem trọng bằng chứng số liệu này có thể sẽ phủ nhận mối quan hệ giữa lượng calo tiêu thụ với bệnh béo phì một cách sai lầm – nói cách khác, đó là một giả định âm tính sai.

Thật tuyệt nếu chúng ta chỉ cần cắm phích dữ liệu vào mô hình thống kê, khuấy đều số liệu và cứ thế khẳng định rằng đó là một hình mẫu chuẩn của thế giới thực. Trong một số điều kiện, đặc biệt với các lĩnh vực giàu dữ liệu như bóng chày, giả định trên thường tương đối chính xác. Nhưng trong những trường hợp khác, việc suy nghĩ thiếu cẩn trọng về quan hệ nhân quả sẽ kéo chúng ta vào mê lộ.

Có nhiều lý do để hoài nghi về tình trạng nóng lên toàn cầu không liên quan đến việc thiếu cơ sở về quan hệ nhân quả. Khí hậu trên trái đất đã trải qua nhiều đợt nóng lạnh khác nhau, với các giai đoạn kéo dài trong nhiều năm, nhiều thập kỷ hay thế kỷ. Những chu kỳ này đã diễn ra từ rất lâu, trước cả buổi bình minh của nền văn minh công nghiệp.

Hình 12-1: Lượng calo tiêu thụ và tỷ lệ béo phì tại 84 quốc gia

Tuy nhiên, các dự báo này nhiều khả năng sẽ vững chắc hơn nếu được hậu thuẫn bởi vốn hiểu biết về căn nguyên gốc rễ dẫn đến hiện tượng trên. Và chúng ta đã hiểu khá rõ về nguyên nhân của hiện tượng nóng lên toàn cầu: đó chính là hiệu ứng nhà kính.

Hiệu ứng nhà kính ở ngay đây

Năm 1990, hai năm sau phiên họp của Hansen, Ủy ban Quốc tế về Biến đổi Khí hậu (IPCC – International Panel on Climate Change) của Liên hiệp Quốc đã công bố hàng nghìn trang kết quả nghiên cứu về bản chất khoa học của tình trạng biến đổi khí hậu từ báo cáo đánh giá đầu tiên. Được soạn thảo trong nhiều năm, do đội ngũ hàng trăm nhà khoa học trên khắp toàn cầu thực hiện, báo cáo đã thu thập một khối lượng đồ sộ các thông tin chi tiết về những thay đổi tiềm ẩn từ nhiệt độ và hệ sinh thái, và đề ra vô vàn sách lược hòng giảm bớt các hiệu ứng này.

Tuy nhiên, các nhà khoa học thuộc IPCC chỉ lọc ra đúng hai kết quả được cho là tuyệt đối chắc chắn. Những phát hiện này không dựa trên các mô hình phức tạp, và cũng không đưa ra các dự báo mang nặng tính khoa học về khí hậu. Thay vì thế, chúng lại dựa trên nguyên lý khoa học tương đối đơn giản mà ai cũng hiểu rõ trong hơn 150 năm, và rất hiếm khi dấy lên tranh cãi ngay cả từ những kẻ tự nhận mình là người theo thuyết hoài nghi khí hậu. Đến nay, chúng vẫn là những kết luận khoa học quan trọng nhất về biến đổi khí hậu.

Kết luận đầu tiên của IPCC đơn giản là “hiệu ứng nhà kính có tồn tại”:

Hiệu ứng nhà kính tự nhiên sẽ khiến trái đất tiếp tục nóng dần lên, chứ không vì nguyên do nào khác.

Hiệu ứng nhà kính là quá trình các loại khí trong khí quyển – chủ yếu gồm hơi nước, khí cac-bo-nic (CO₂), mê-tan và ozone – hấp thụ năng lượng mặt trời phản chiếu trên bề mặt hành tinh. Nếu quá trình trên không diễn ra, khoảng 30% năng lượng mặt trời sẽ dội ngược ra ngoài không gian dưới dạng bức xạ hồng ngoại. Điều này sẽ khiến trái đất trở nên lạnh hơn rất nhiều so với thực tế: chỉ khoảng -18°C – tương đương với một ngày nắng ấm trên Hỏa tinh.

Trái lại, nếu các loại khí này tồn tại quá nhiều trong bầu khí quyển, một phần năng lượng mặt trời lớn hơn sẽ bị giữ lại và dội ngược xuống bề mặt trái đất, khiến nhiệt độ toàn cầu ấm lên rất nhiều. Kim tinh, nơi sở hữu bầu khí quyển dày đặc hơn chúng ta rất nhiều với thành phần chủ yếu là khí CO₂, có nhiệt độ trung bình vào khoảng 460°C. Một phần nhiệt lượng này bắt nguồn từ khoảng cách giữa Kim tinh với mặt trời, nhưng hầu hết đều do hiệu ứng nhà kính gây nên.

Không kịch bản nào trong một tương lai dễ đoán cho thấy rằng khí hậu trái đất sẽ trở nên giống với Kim tinh. Tuy nhiên, khí hậu lại tương đối dễ bị ảnh hưởng bởi những thay đổi trong cấu trúc khí quyển, và nền văn minh nhân loại chỉ có thể hưng thịnh trong một dải băng nhiệt độ khá hẹp. Ulan Bator của Mông Cổ là thủ đô lạnh giá nhất thế giới, với nhiệt độ trung bình chỉ vào khoảng -1°C kéo dài cả năm; nơi ấm nhất có lẽ là Thành phố Kuwait thuộc Kuwait, với nhiệt độ trung bình 27°C. Nhiệt độ có thể tăng lên hoặc giảm bớt vào mùa đông hoặc mùa hè, hay tại những khu vực thưa thớt dân cư; nhưng khoảng cách giữa các cực hạn nhiệt độ này vẫn rất khiêm tốn nếu xét trên thước đo giữa các hành tinh. Cụ thể, trên Thủy tinh, nơi bầu khí quyển vô cùng loãng, nhiệt độ có thể dao động giữa -200°C với 400°C chỉ trong một ngày.

Kết luận thứ hai của IPCC đưa ra một dự báo sơ khởi dựa trên hiệu ứng nhà kính: khi mật độ khí nhà kính tăng cao trong bầu khí quyển, hiệu ứng nhà kính và nhiệt độ trên toàn cầu cũng gia tăng tương ứng:

Nhiệt lượng được giải phóng từ hoạt động của con người đang làm gia tăng đáng kể mật độ của khí nhà kính trong bầu khí quyển – gồm khí CO₂, mê-tan, chlorofluorocarbon (CFC) và NO₂. Sự gia tăng này sẽ thúc đẩy hiệu ứng nhà kính, dẫn đến nhiệt độ trung bình của bề mặt trái đất tăng lên. Trong khi đó, khí nhà kính chủ yếu – hơi nước – lại tiếp tục được sản sinh thêm khi trái đất nóng lên, và thúc đẩy quá trình này đi xa hơn nữa.

Phát hiện này của IPCC được xác nhận theo nhiều cách khác nhau, và mỗi cách trong số đó đều đáng để chúng ta xem xét.

Thứ nhất, nó tuyên bố rằng mật độ các khí nhà kính như CO₂ đang gia tăng trong bầu khí quyển do hoạt động của con người. Đây chỉ là vấn đề quan sát đơn giản. Rất nhiều quy trình công nghiệp, cụ thể như việc sử dụng nhiên liệu hóa thạch, luôn thải ra CO₂ như một phụ phẩm. Do CO₂ tồn tại rất lâu trong không khí, nên mật độ của loại khí này đã tăng lên: từ khoảng 315 phần triệu (ppm) – khi hạn mức khí CO₂ được quan sát trực tiếp lần đầu tiên tại Đài quan sát Mauna Loa, Hawaii vào năm 1959 – lên khoảng 390 ppm vào năm 2011.

Tuyên bố thứ hai, “sự gia tăng này sẽ thúc đẩy hiệu ứng nhà kính, dẫn đến nhiệt độ trung bình của bề mặt trái đất tăng lên,” về cơ bản chỉ nhấn mạnh thêm kết luận ban đầu của IPCC rằng khí nhà kính có tồn tại, và phát biểu như một dự báo. Dự báo này dựa trên các phản ứng hóa học tương đối đơn giản được thực hiện trong phòng thí nghiệm cách đây rất lâu. Joseph Fourier, một nhà vật lý người Pháp,đã đề xướng học thuyết hiệu ứng nhà kínhvào năm 1824, và nỗ lực chứng minh nó cũng được quy cho nhà vật lý học người Ireland, John Tyndall vào năm 1859, cùng thời điểm Charles Darwin ra mắt tác phẩm On the Origin of Species (Nguồn gốc các loài).

Tuyên bố thứ ba – rằng hơi nước sẽ gia tăng mật độ cùng với các loại khí khác như CO₂, và do sẽ thúc đẩy hiệu ứng nhà kính – lại không táo bạo đến thế. Không phải CO₂, mà chính hơi nước mới là yếu tố lớn nhất góp phần tạo nên hiệu ứng nhà kính. Nếu chỉ có khí CO₂ gia tăng, nhiệt độ vẫn ấm lên đôi chút, nhưng sẽ không cao đến mức như chúng ta chứng kiến hôm nay, hoặc theo như dự báo sắp tới của các nhà khoa học. Song, nguyên lý nhiệt động học cơ bản có tên gọi “mối quan hệ Clausius–Clapeyron” – vốn được khởi xướng và chứng minh từ thế kỷ XIX – lại phát biểu rằng bầu khí quyển có thể chứa nhiều hơi nước hơn ở nhiệt độ cao hơn. Do vậy, khi khí CO₂ và các loại khí nhà kính lâu tan khác gia tăng về mật độ và làm ấm lên bầu khí quyển, lượng hơi nước cũng sẽ tăng lên đồng thời với chúng, khiến hiệu ứng từ khí CO₂ gia tăng gấp bội và thúc đẩy hơn nữa quá trình nóng lên.

Đây không phải khoa học tên lửa

Các nhà khoa học sẽ đòi hỏi rất nhiều bằng chứng trước khi sẵn sàng kết luận rằng không cần bàn cãi thêm về một giả thiết. Giả thiết về khí nhà kính đã thỏa mãn tiêu chuẩn trên, và đó cũng là nguyên nhân khiến cho báo cáo sơ khởi của IPCC trở thành kết luận duy nhất được giới khoa học hoàn toàn đoan chắc, trong số hàng trăm phát hiện khác. Nguyên lý khoa học đứng sau hiệu ứng nhà kính đơn giản đến mức mọi người đều hiểu rõ nó từ thế kỷ XIX, khi bóng đèn, điện thoại và xe hơi còn đang được phát minh – và cũng chẳng ghê gớm như bom nguyên tử, iPhone hay Tàu Con thoi. Hiệu ứng nhà kính không phải là khoa học tên lửa.

Quả thực, những dự báo cho rằng hoạt động công nghiệp rốt cuộc sẽ châm ngòi cho tình trạng nóng lên toàn cầu đã được công bố từ rất lâu trước khi IPCC ra đời – tận năm 1897, do Svante Arrhenius, một nhà hóa học người Thụy Điển khởi xướng, và lặp lại thêm nhiều lần nữa trước khi dấu hiệu nóng lên – phát sinh từ tín hiệu nhà kính – trở nên đủ rõ ràngđể phân biệt với các tác nhân tự nhiên khác.

Giờ đây, thật lạ lùng khi chúng ta vẫn còn nhắc đến hiệu ứng nhà kính. Từ giữa thập niên 1980, thuật ngữ hiệu ứng nhà kính đã được sử dụng phổ biến hơn cụm từ nóng lên toàn cầu gấp 5 lần chỉ tính trên các tài liệu bằng tiếng Anh. Tuy nhiên, đỉnh điểm của sự thông dụng này phải kể đến đầu thập niên 1990, và cụm từ trên cũng dần ít được nhắc đến hơn kể từ đó. Hiện nay, mức độ phổ biến của nó chỉ bằng 1/6 so với thuật ngữ nóng lên toàn cầu, và bằng 1/10 so với một thuật ngữ quen thuộc hơn, đó là biến đổi khí hậu.

Sự thay đổi này chủ yếu đến từ các nhà khí hậu học, khi họ cố tìm cách mở rộng các ứng dụng dự báo của học thuyết trên. Tuy nhiên, việc thưa dần những phát biểu về nguyên nhân của sự biến đổi – hay hiệu ứng nhà kính – đã làm nảy sinh những quan niệm sai lệch có thể đoán trước về hiện tượng này.[97]

Chẳng hạn, vào tháng 1 năm 2012, tờ Wall Street Journal đã công bố một bài xã luận nhan đề “Không phải lo về nóng lên toàn cầu,” với chữ ký của một nhóm gồm 16 nhà khoa học và người ủng hộ được cho là những kẻ hoài nghi về tình trạng nóng lên toàn cầu. Đăng cùng với bài xã luận là một đoạn video do Wall Street Journal thực hiện, với chú thích như sau:

Một số lượng đông đảo các nhà khoa học không tin rằng khí CO₂ đang khiến trái đất nóng lên.

Trên thực tế, có rất ít nhà khoa học nghi ngờ điều này – về bản chất, không có gì phải bàn cãi rằng khí nhà kính chính là tác nhân dẫn đến tình trạng nóng lên toàn cầu. Trong số những “người tin tưởng” học thuyết này, có cả giáo sư vật lý William Happer đến từ Đại học Princeton, người đã ký tên dưới bài xã luận và được phỏng vấn trong đoạn video. “Đa số những người như tôi đều tin rằng khí thải công nghiệp sẽ khiến trái đất nóng lên,” Happer phát biểu khoảng 2 phút trong video. Tuy còn khúc mắc với một số dự báo về hệ quả của hiện tượng nóng lên toàn cầu, nhưng Happer không hề nghi ngờ nguyên do của nó.

Tôi không có ý khuyên bạn nên chấp nhận học thuyết này một cách mù quáng, ngay cả khi những bằng chứng trái ngược bày ra trước mắt. Học thuyết được kiểm chứng thông qua các dự báo của nó, trong khi dự báo lại do các nhà khí hậu học đưa ra, và họ có thể đúng hoặc sai. Dữ liệu về nhiệt độ rất nhiễu loạn. Xu hướng ấm lên có thể được chứng thực nhờ giả thiết về khí nhà kính, hoặc nó có thể là hệ quả từ các tác nhân theo chu kỳ. Khi một đợt ấm lên chấm dứt, nó có thể bác bỏ toàn bộ học thuyết, hoặc đại diện cho một trường hợp trong đó dữ liệu nhiễu đã che lấp tín hiệu.

Nhưng thậm chí nếu bạn tin rằng hầu hết mọi giả thiết khoa học đều nên được suy luận theo xác suất – giống như phương pháp lập luận kiểu Bayes – thì chúng ta vẫn nên tự tin hơn khi đối diện với một giả thiết được hậu thuẫn bởi các mối quan hệ nhân quả vững chắc và rõ ràng. Mặc dù vậy, các bằng chứng mới được phát hiện có khuynh hướng chống lại học thuyết này sẽ hạ thấp con số ước tính của chúng ta về khả năng xảy ra hiện tượng đó; nhưng chúng phải được xem xét trong bối cảnh những gì chúng ta biết rõ (hoặc tưởng rằng chúng ta biết rõ) về hành tinh này và khí hậu của nó.

Chủ nghĩa hoài nghi lành mạnh cần phải được phát huy từ cơ sở trên. Nó phải cân đong được giữa sức nặng của bằng chứng mới so với sức nặng tổng thể của học thuyết, thay vì rà soát những sự thật và học thuyết tương tự nhằm tạo thuận lợi về lập luận và ý thức hệ– chẳng khác nào một hành động bất chấp lý lẽ khi cuộc tranh cãi dần nặng tính bè phái và chính trị.

Ba hình thái của chủ nghĩa hoài nghi khí hậu

Thật khó để tưởng tượng ra một thời khắc và địa điểm tồi tệ hơn để tổ chức một hội nghị về khí hậu toàn cầu như Copenhagen vào tháng 12; ấy thế mà Liên hiệp Quốc đã lựa chọn nơi đây vào năm 2009. Trong suốt những ngày đông chí, ban ngày dường như ngắn hơn và u ám hơn – mặt trời có lẽ chỉ chiếu sáng được bốn giờ đồng hồ – và nhiệt độ cũng lạnh hơn, với những cơn gió buốt gào rít khắp eo biển hẹp Øresund ngăn cách Đan Mạch với Thụy Điển.

Như vẫn chưa đủ tồi tệ, giá bia ở đây còn vô cùng đắt đỏ: thuế suất cao được áp dụng cho bia rượu và mọi mặt hàng khác ở Đan Mạch, nhằm góp phần chi trả cho công nghệ xanh tại đây, với cơ sở hạ tầng đủ sức cạnh tranh với bất kỳ nơi đâu trên thế giới. Ngày nay, Đan Mạch không tiêu thụ nhiều năng lượng hơn hồi cuối thập niên 1960, một phần vì quốc gia này luôn thân thiện với môi trường, và phần khác do tăng trưởng dân số tại đây khá thấp. (Trái lại, mức năng lượng tiêu thụ tại Hoa Kỳ đã tăng gần gấp đôi trong cùng giai đoạn.) Điều này gợi nên một thông điệp dứt khoát rằng: một tương lai đạt hiệu suất năng lượng cao sẽ rất lạnh giá, u ám và đắt đỏ.

Có người sẽ tự hỏi rằng: phải chăng bầu không khí tại Trung tâm Bella Copenhagen năm ấy đã vượt xa giới hạn của sự hoài nghi, và hoàn toàn mang tính nhạo báng? Tôi đã đến tham dự hội nghị, và ngây thơ tìm kiếm một cuộc tranh luận khoa học, chặt chẽ về chủ đề nóng lên toàn cầu. Thế nhưng, thứ tôi chứng kiến chỉ là chiêu trò chính trị và những mâu thuẫn dường như không khắc phục nổi.

Đến từ Tuvalu – một đảo quốc Thái Bình Dương tí hon nằm dưới mực nước biển, được liệt vào hàng những khu vực yếu hại nhất khi mực nước biển dâng lên – là các đại diện diễu quanh đại sảnh, lớn tiếng phản đối các mục tiêu nhằm giảm bớt lượng khí nhà kính mà họ cho là hết sức thiếu thỏa đáng. Trong khi đó, những quốc gia hùng mạnh chịu trách nhiệm cho phần lớn lượng khí nhà kính thải ra trên toàn cầu, lại nhất quyết không đồng tình.

Tổng thống Obama xuất hiện tại hội nghị mà không đề ra được phương án nào, do đã đốt hết nguồn vốn chính trị vào dự thảo chăm sóc y tế cùng gói kích thích của ông. Các nước như Trung Quốc, Ấn Độ hay Brazil – những khu vực chịu chung cảnh ngộ với Hoa Kỳ trước ảnh hưởng của biến đổi khí hậu do điều kiện địa lý, nhưng vẫn không sẵn lòng tuân theo các cam kết có khả năng làm suy yếu đà tăng trưởng kinh tế tại nước họ – không rõ nên đứng về phía nào. Nước Nga, với khí hậu lạnh giá cùng nguồn nhiên liệu hóa thạch dồi dào, là nhân tố rất khó đoán. Canada, cũng với khí hậu lạnh và trữ lượng năng lượng lớn, lại không dám nêu bật bất kỳ thỏa thuận nào mà Hoa Kỳ không hào hứng ban hành. Có đôi chút hiệp đồng giữa một số quốc gia thịnh vượng thuộc châu Âu cùng với Úc, Nhật Bản và nhiều nước nghèo khác tại châu Phi và Thái Bình Dương. Thế nhưng, nóng lên toàn cầu là vấn đề tuy cục bộ về chính trị, nhưng lại toàn diện về khoa học. Khí CO₂ sẽ nhanh chóng phủ khắp toàn bộ hành tinh: Khí thải bốc ra từ một chiếc xe tải chạy dầu diesel tại Thanh Đảo sẽ ảnh hưởng đến khí hậu tại Quito. Do vậy, các mục tiêu giảm thiểu khí thải phải gần đạt đến sự nhất trí hoàn toàn, chứ không đơn thuần là hiệp đồng ý kiến, để ban hành được một cách thành công. Sự đồng thuận này sẽ tồn tại trong nhiều năm, nếu không nói là nhiều thập kỷ.

Tại hội nghị, tôi đã được tiếp chuyện một số nhà khoa học. Trong số đó có Richard Rood, một nhân vật có chất giọng nhỏ nhẹ vùng Bắc Carolina; ông từng đứng đầu một nhóm các nhà khoa học tại NASA và hiện đang giảng dạy một khóa về chính sách khí hậu cho sinh viên trường Đại học Michigan.

“Tại NASA, sau cùng tôi cũng nhận ra khái niệm ‘khoa học tên lửa’ chính là áp dụng các nguyên lý tâm lý học đơn giản nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp,” Rood cho biết. “Khía cạnh khoa học ở đây khá đơn giản. Còn những yếu tố khác – như xây dựng chính sách như thế nào, hay đối phó trên phương diện sức khỏe cộng đồng ra sao – đều là những vấn đề tương đối nan giải, vì chúng không được định nghĩa như cơ chế nhân-quả.”

Trong lúc trò chuyện với Rood, thỉnh thoảng chúng tôi lại bị các thông báo từ hệ thống loa của Trung tâm Hội nghị Bella làm gián đoạn. “Chẳng có sự nhất trí nào. Tôi bắt đầu nghi ngờ lịch trình nghị sự hôm nay rồi đây,” một phụ nữ cố thốt ra vốn tiếng Anh khá khẩm nhất bằng chất giọng Pháp của mình. Tuy nhiên, Rood đã tổng kết được ba hình thái của chủ nghĩa hoài nghi đang lan tỏa từ cuộc tranh cãi về tương lai của khí hậu.

Hình thái đầu tiên của chủ nghĩa hoài nghi xuất phát từ thói tự tư tự lợi. Chỉ riêng trong năm 2011, ngành công nghiệp nhiên liệu hóa thạch đã tiêu tốn khoảng 300 triệu đô-la cho các hoạt động vận động hành lang (gần gấp đôi những gì họ bỏ ra suốt 5 năm trước đó).[98] Một số nhà khí hậu học tôi tiếp chuyện sau đó nhằm đưa vào chương này còn sử dụng thứ ngôn ngữ mờ ám để mô tả các hoạt động của họ. Tuy nhiên, sẽ không còn gì gọi là mờ ám khi chỉ một lời giải thích dựa trên thói tư lợi cũng đủ nói lên tất cả: các công ty này có động cơ tài chính nhằm duy trì vị thế nguyên trạng của họ, và có thể trông cậy vào quyền Chỉnh sửa bổ sung Lần đầu để bảo vệ điều đó. Tuy nhiên, chúng ta không nên nhầm lẫn những gì họ nói với nỗ lực hòng đưa ra các dự báo chính xác.

Hình thái thứ hai của chủ nghĩa hoài nghi lại rơi vào một phạm trù của chủ nghĩa độc tài. Trong bất kỳ cuộc tranh cãi gay gắt nào, một số người sẽ tìm thấy lợi thế khi hòa mình vào đám đông, trong khi một số ít hơn lại bắt đầu tự cho mình là những kẻ ngoài cuộc bị ngược đãi. Điều này đặc biệt đúng với một lĩnh vực như khí hậu học, nơi dữ liệu vô cùng nhiễu loạn và khó có thể cảm nhận các dự báo qua lý trí. Và điều này cũng đặc biệt phổ biến tại Hoa Kỳ, nơi người dân suy nghĩ độc lập một cách đáng ngưỡng mộ. “Khi quan sát khí hậu, anh đang quan sát tầng ozone; và khi anh xem xét vấn đề hút thuốc, sẽ luôn có một cộng đồng người tỏ ra hoài nghi những kết quả mang tính khoa học của anh,” Rood chia sẻ.

Quan trọng nhất chính là chủ nghĩa hoài nghi khoa học. “Anh sẽ nhận thấy một số người thuộc cộng đồng khoa học có những mối quan tâm hợp lý về một khía cạnh khoa học nào đó,” Rood cho biết. “Ở chừng mực nào đó, nếu anh thật sự muốn tiến xa, chúng ta sẽ phải tôn trọng một số quan điểm của họ.”

Nhận định của giới dự báo về các dự báo nóng lên toàn cầu

Trong ngành khoa học về khí hậu, chủ nghĩa hoài nghi lành mạnh thông thường sẽ nhắm đến độ tin cậy của các mô hình máy tính được sử dụng trong việc dự báo diễn biến khí hậu. Scott Armstrong, giáo sư khoa Wharton thuộc Đại học Pennsylvania, là một người hoài nghi như thế. Ông thuộc số ít những người nguyện cống hiến cả đời mình cho sự nghiệp nghiên cứu công tác dự báo. Cuốn sách của ông, Principles of Forecasting (tạm dịch: Các nguyên lý dự báo), được xem là cẩm nang dành cho bất kỳ ai quan tâm đến lĩnh vực này một cách nghiêm túc. Tôi đã ghé thăm Armstrong tại văn phòng của ông thuộc Sảnh đường Huntsman, Đại học Philadelphia. Tuy đã 74 tuổi, nhưng ông vẫn giữ được chòm râu dê tráng kiện, và trông trẻ hơn tuổi thật đến 15 năm.

Năm 2007, Armstrong đã thách thức Al Gore tham gia một ván cược. Armstrong nhận định rằng dự báo “không-thay-đổi” – theo cách gọi của ông, rằng nhiệt độ toàn cầu sẽ duy trì như trong năm 2007 – sẽ đánh bại dự báo của IPCC – tiên đoán rằng tình trạng ấm lên sẽ tiếp diễn. Gore chưa từng chấp nhận ván cược này, nhưng Armstrong vẫn tiến tới công bố kết quả bất chấp sự im lặng của ông. Ván cược được tổng kết theo mỗi tháng – dự báo nào gần với nhiệt độ thực tế hơn trong tháng đó sẽ giành chiến thắng chặng. Cho đến tháng 1 năm 2012, dự báo không-thay-đổi của Armstrong đã chiếm ưu thế trước dự báo của IPCC (rằng trái đất sẽ ấm lên chậm-nhưng-đều-đặn) trong 29/47 tháng.

Armstrong tiết lộ rằng ông không hề nghi ngờ tính khoa học đứng sau hiệu ứng nhà kính. “Tôi muốn nói rằng trái đất vẫn nóng lên một chút,” ông cho biết. “Nhưng chẳng ai buồn tranh luận về điều đó trong suốt 150 năm qua.”

Hình 12-2: Ván cược giữa Armstrong và Gore

Tuy nhiên, Armstrong vẫn có đôi chút bất bình trước quan điểm của số đông về tình trạng nóng lên toàn cầu.[99] Năm 2007, cùng thời điểm ông đặt ra ván cược với Gore, Armstrong cùng người đồng nghiệp Kesten Green đã liên đới các dự báo nóng lên toàn cầu với thứ mà họ gọi là “sự đối chứng.” Mục đích của họ là đánh giá xem các dự báo nóng lên toàn cầu, đặc biệt là các dự báo do IPCC đưa ra, tuân theo nguyên lý dự báo ra sao.

Chuyên luận của Armstrong và Green tuyên bố rằng họ đã phát hiện ra thiếu sót trong các dự báo của IPCC; theo đó, IPCC đã không tuân theo 72 nguyên lý dự báo trong tổng số 89 nguyên lý. Con số 89 nguyên lý dự báo nghe có vẻ rất lớn. Tuy nhiên, phần lớn những nguyên lý của Armstrong đều là các nguyên tắc chung đòi hỏi ở giới dự báo; và khi áp dụng cho dự báo nóng lên toàn cầu, về cơ bản chúng có thể được đơn giản hóa thành một kiểu phê bình gồm ba ý:

Thứ nhất, Armstrong và Green cam đoan rằng sự đồng thuận giữa các nhà dự báo không hề gắn với độ chính xác – và trên tất thảy, chúng có lẽ chỉ phản ánh thiên kiến của họ. “Anh không bỏ phiếu, nên đó không phải là tiến bộ khoa học,” Armstrong cho biết.

Thứ hai, họ cho rằng bản chất phức tạp của vấn đề nóng lên toàn cầu đã biến công tác dự báo thành trò vặt vãnh ngu ngốc. “Chưa một trường hợp nào trong lịch sử lại đòi hỏi chúng ta phải xử lý một vấn đề phức tạp với nhiều biến số và nhiều sự bất định đến thế; trong đó, con người phải đủ khả năng vận hành các mô hình toán kinh tế hay bất kỳ mô hình phức tạp nào khác,” Armstrong chia sẻ. “Mô hình anh tạo ra càng phức tạp, dự báo của anh sẽ càng sai lầm.”

Cuối cùng, Armstrong và Green khẳng định các dự báo không thể mô tả đầy đủ tính bất định cố hữu trong vấn đề nóng lên toàn cầu. Nói cách khác, chúng có lẽ đã được lập nên một cách quá tự mãn.

Phức tạp, bất định và giá trị nhất trí (hay thiếu giá trị nhất trí) là những gam màu chủ đạo trong cuốn sách này. Và mỗi gam màu đều xứng đáng được tổ chức một buổi họp bàn từ đầu đến cuối.

Mọi nhà khí hậu học đều đồng tình với một vài phát hiện

Có một sự ám ảnh kinh khủng đối với cụm từ nhất trí khi chúng ta gắn nó với vấn đề nóng lên toàn cầu. Thậm chí, một số người bất đồng với điều họ cho là quan điểm nhất trí còn tự hào thừa nhận chuyện đó, và tự gắn cho mình cái mác “dị thường”. Mặc dù vậy, do tìm thấy sức mạnh ở số đông, những người khác đôi khi lại viện đến các mánh khóe mờ ám như lan truyền những kiến nghị trực tuyến trong nỗ lực chứng minh rằng học thuyết vẫn còn khá mù mờ.[100] Trong khi đó, mỗi khi có một nhà khí hậu học công khai phản đối một phát hiện về nóng lên toàn cầu bất kỳ, thì họ lại tuyên bố rằng điều đó thể hiện tính thiếu nhất trí của học thuyết.

Rất nhiều cuộc tranh cãi hóa ra đã hiểu sai nghĩa của cụm từ này. Trong cách dùng chính thống, “nhất trí – consensus” không đồng nghĩa với “hoàn toàn đồng tình – unanimity”, và cũng không đơn giản là đạt được sự đồng thuận từ số đông. Thay vì thế, “nhất trí” bao hàm sự đồng thuận bao quát sau một quá trình cân nhắc kỹ lưỡng, trong đó hầu hết các thành viên trong nhóm đều hiệp đồng ý kiến quanh một ý tưởng nhất định, hay một phương án thay thế. (Chẳng hạn như: “Chúng tôi đã nhất trí chọn đồ Hoa cho bữa trưa, nhưng Horatio lại quyết định gọi pizza.”)

Trên thực tế, một phương thức hướng đến sự nhất trí lại thường đại diện cho một phương án bầu chọn thay thế. Đôi lúc, khi một đảng phái chính trị cố gắng chọn ra ứng cử viên tổng thống, một ứng viên nào đó sẽ thể hiện rất tốt tại các bang bầu cử đầu tiên như Iowa hoặc New Hampshire, trong khi những ứng viên khác đều bỏ cuộc. Mặc dù xét trên khía cạnh toán học, ứng viên này vẫn còn cách rất xa khả năng được bổ nhiệm, nhưng phiếu bầu do các bang khác đưa ra sẽ chẳng còn ý nghĩa nếu anh ta đã được hầu hết các thành viên chủ chốt trong liên minh đảng phái chấp nhận. Bằng cách này, ứng viên có thể được mô tả như người đắc cử thông qua phương pháp nhất trí.

Chí ít thì khoa học cũng là một quá trình cần thảo luận thật sự kỹ lưỡng. Các bài báo cứ thế được công bố, và các hội nghị cứ thế được tổ chức. Giả thiết được kiểm chứng, các phát hiện được đưa ra tranh luận; và qua quá trình khảo sát chặt chẽ, một số sẽ trụ lại lâu hơn số khác.

Có thể nói, IPCC là một ví dụ rất phù hợp cho phương thức nhất trí. Họ phải mất nhiều năm để đưa ra báo cáo, và mỗi phát hiện đều phải trải qua một quá trình xem xét thấu đáo – phòng khi chúng có dấu hiệu khúc mắc hoặc quan liêu. “Theo lẽ thường, mỗi lời phản ánh khi xem xét vấn đề đều cần được giải quyết,” Rood cho biết. “Nếu cậu em họ say sưa của anh muốn có đôi lời phản ánh, anh sẽ phải giải quyết chúng.”

Tuy nhiên, mức độ kỳ vọng của chúng ta đối với khả năng của IPCC trong việc đưa ra những dự báo tốt hơn cũng là điều đáng bàn cãi. Hầu như chắc chắn sẽ xuất hiện một giá trị nào đó khi các thành viên trong nhóm học hỏi từ chuyên môn của nhau. Song, điều này cũng mở ra nguy cơ tư duy theo nhóm và suy nghĩ bầy đàn. Một số thành viên trong nhóm sẽ có sức ảnh hưởng nhiều hơn nhờ sức hút và vị thế của họ, chứ không nhất thiết vì họ có ý kiến hay hơn. Các nghiên cứu thực nghiệm về dự báo hướng đến sự nhất trí đã cho thấy những kết quả hỗn tạp, trái ngược hẳn với phương thức trong đó mỗi thành viên nhóm đơn lẻ cung cấp dự báo độc lập, hay các ước đoán được tính bình quân và tổng hợp với nhau – đó là những phương thức bạn có thể trông cậy nhằm cải thiện độ chính xác của dự báo.

Phương thức của IPCC có thể làm suy giảm tính độc lập của các nhà dự báo khí hậu. Tuy trên lý thuyết, hiện đang có khoảng 20 mô hình khí hậu khác nhau đang được IPCC sử dụng, nhưng chúng cũng cho ra nhiều giả định giống nhau và áp dụng cùng cách mã hóa vi tính; mức độ trùng lặp nhiều đến mức chúng chỉ đủ đại diện cho từ 5 đến 6 mô hình độc lập. Và mặc dù sở hữu nhiều mô hình như thế, nhưng IPCC chỉ chọn ra đúng một dự báo được cả nhóm chứng thực.

Các nhà khí hậu học hoài nghi mô hình máy tính

“Chúng ta nhất thiết phải sở hữu được những mô hình đa dạng,” Kerry Emanuel, nhà khí tượng học tại MIT, một trong những lý thuyết gia lừng danh nhất thế giới về giông bão, cho biết, “Chẳng ai muốn bỏ hết trứng vào cùng một giỏ cả.” Emanuel cho biết: một nguyên nhân dẫn đến sự cấp thiết bởi có quá nhiều lỗi sai khác nhau bên cạnh những giả định khác nhau do các mô hình này phát biểu. “Đó là chuyện chẳng ai muốn đề cập,” ông nói. “Các mô hình khác nhau sẽ có lỗi mã hóa khác nhau. Anh không thể giả định rằng một mô hình với hàng triệu triệu dòng mã code, cùng với hàng triệu chỉ thị theo đúng nghĩa đen lại không phạm một sai sót nào.”

Nếu bạn đang nghĩ rằng một cuộc tranh luận về vấn đề nóng lên toàn cầu là một loạt những tranh cãi giữa những “kẻ hoài nghi” và “người tin tưởng,” bạn có thể sẽ đoán rằng cuộc tranh luận này phát xuất từ một nhà khoa học thuộc phe hoài nghi. Trên thực tế, tuy Emanuel từng mô tả bản thân ông như một kẻ bảo thủ thuộc đảng Cộng hòa – và đủ dũng khí để tồn tại ở MIT – nhưng có lẽ ông sẽ không cho mình là kẻ hoài nghi về tình trạng nóng lên.Thay vì thế, ông là thành viên có tên tuổi thuộc một trụ sở khoa học, và từng được đề cử vào Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia. Cuốn sách xuất bản năm 2006 của ông đã thể hiện một quan điểm “nhất trí” cơ bản về vấn đề khí hậu học (đồng thời cũng là một tác phẩm sâu sắc đáng đọc).

Thực chất, những băn khoăn của Emanuel cũng là điều khá phổ biến trong cộng đồng khoa học: các nhà khí hậu học thường đạt được sự đồng thuận cao hơn đáng kể ở một số phần nội dung tranh luận hơn những nội dung khác. Một khảo sát đối với các nhà khí hậu vào năm 2008 đã cho thấy gần như toàn bộ (94%) đều đồng tình rằng biến đổi khí hậu đang diễn ra, trong đó có đến 84% tin tưởng rằng nguyên nhân đến từ hoạt động của con người. Thế nhưng, sự đồng thuận đối với độ chính xác của các mô hình máy tính khí hậu lại ở mức độ thấp hơn hẳn. Các nhà khoa học đã nêu lên những quan điểm rất khác nhau về khả năng dự báo nhiệt độ toàn cầu của các mô hình này, và nhìn chung đều tỏ ra hoài nghi khả năng của chúng trong việc mô phỏng các hệ quả tiềm tàng của biến đổi khí hậu. Đơn cử, chỉ có 19% tin rằng họ đã dựng đúng mô hình về mực nước biển dâng cao trong 50 năm tới.

Những kết quả như trên sẽ là thách thức đối với bất kỳ ai muốn nhìn nhận về khí hậu học một cách châm biếm. Họ nên loại bỏ suy nghĩ rằng các nhà khoa học đang áp dụng những mô hình dự báo khí hậu viển vông một cách thiếu cân nhắc; trên thực tế, các nhà khoa học cũng hoài nghi về những mô hình này như tất thảy những kẻ chỉ trích họ. Tuy nhiên, giống như bộ phim An Inconvenient Truth (tạm dịch: Một sự thật khó chịu) của Al Gore, mọi hình thức phản ánh vấn đề biến đổi khí hậu qua phim ảnh đôi lúc cũng thiếu thận trọng, khi vẽ nên hình ảnh một con gấu trắng đang níu lấy sự sống giữa Bắc Cực, Nam Florida hay Manhattan ngập nước. Những bộ phim như thế không phản ánh hoàn toàn đúng sự nhất trí trong cộng đồng khoa học. Thực ra, những vấn đề được các nhà khí hậu học chủ động tranh luận nhàm chán hơn thế nhiều: chẳng hạn, chúng ta phải lập một dòng code vi tính như thế nào để thể hiện chính xác một đám mây?

Khí hậu học và sự phức tạp

Giữa các nhà dự báo thời tiết và các nhà khí hậu học thường nảy sinh bất hòa; một số lượng lớn các nhà khí tượng học đang có cái nhìn phê phán rõ ràng và dứt khoát đối với bộ môn khí hậu học.

Các nhà dự báo thời tiết đã vật lộn suốt hàng thập kỷ hòng cải thiện dự báo của họ, và có thể họ vẫn dự liệu được sẽ có những e-mail đầy phẫn nộ gửi đến mình mỗi khi dự báo sai. Dự báo tình hình thời tiết trước 24 giờ đã là công việc đủ khó khăn. Như vậy, làm thế nào các nhà dự báo khí hậu, những người áp dụng cùng các kỹ thuật tương tự như thế, lại có thể hy vọng dự báo được tình trạng khí hậu trong vài thập niên sắp tới?

Giống như trường hợp của cụm từ nhất trí, một số điểm khác biệt chỉ nằm ở mặt ngữ nghĩa. Khí hậu đại diện cho những điểm cân bằng lâu dài tồn tại trên toàn bộ hành tinh; trong khi thời tiết lại mô tả những thiên lệch nhất thời từ chúng. Các nhà dự báo khí hậu sẽ không cố gắng dự báo xem trời có mưa tại Tulsa vào ngày 22 tháng 11 năm 2062 hay không, mặc dù họ có thể muốn biết lượng mưa bình quân trên Bán cầu Bắc có cao hơn hay không.

Tuy nhiên, các nhà khí tượng học phải vật lộn với sự phức tạp:[101] toàn bộ nguyên lý của thuyết hỗn mang đã hình thành nên những thứ về bản chất là nỗ lực tuyệt vọng nhằm đưa ra các dự báo thời tiết. Giới khí hậu học cũng phải đối phó với sự phức tạp: đơn cử, những đám mây là hiện tượng trên quy-mô-nhỏ đòi hỏi nhiều nguồn lực máy tính để dựng mô hình thật chính xác, nhưng chúng cũng có thể gây ra những ảnh hưởng tiềm ẩn nhưng sâu sắc đến các vòng hồi tiếp cố hữu của dự báo khí hậu.

Nghịch lý thay, dự báo thời tiết lại là một trong những câu chuyện thành công nhất trong cuốn sách này. Thông qua nỗ lực bền bỉ, nguồn lực máy tính dồi dào cùng tài phán đoán của con người, các dự báo thời tiết đã được cải thiện tốt hơn rất nhiều so với một hoặc hai thập kỷ trước. Nếu giả sử các nhà dự báo trong hầu hết mọi lĩnh vực đều có thiên hướng tự mãn, thì việc giới dự báo thời tiết khắt khe với bản thân và đồng nghiệp của họ quả thực là điều đáng ngưỡng mộ. Tuy nhiên, những cải tiến của họ lại phản bác lại quan điểm cho rằng sự tiến bộ chỉ là nỗ lực vô vọng trước bối cảnh phức tạp.

Những cải tiến trong dự báo thời tiết là kết quả từ hai đặc tính trong lĩnh vực của chúng. Thứ nhất, các nhà khí tượng học thường nhận được rất nhiều phản hồi – dự báo thời tiết được thông báo mỗi ngày, và chúng sẽ được đảm bảo độ chính xác thông qua kiểm chứng thực tế. Trong khi đó, các nhà dự báo khí hậu lại không có được lợi thế này; và đây là một trong những lý do lớn nhất khiến chúng ta hoài nghi về dự báo của họ: họ phải đoán trước trên những mốc thời gian kéo dài từ 80 đến 100 năm.

Không những thế, các nhà khí tượng còn được lợi từ vốn hiểu biết vững chắc về khía cạnh vật lý học trong hệ thời tiết, vốn bị chi phối bởi những quy luật tương đối đơn giản và dễ quan sát. Giới dự báo khí hậu có lẽ cũng sở hữu lợi thế tương tự. Chúng ta có thể quan sát các đám mây và hiểu khá rõ phương thức vận động của chúng; song, thách thức lại nằm ở việc chuyển hóa những thông tin trên thành thuật ngữ toán học.

Một ví dụ hứa hẹn trong lĩnh vực dự báo khí hậu đã đến từ thành công trong việc dự báo đường di chuyển của một số đám mây đặc biệt lớn và có ý nghĩa quan trọng – hay những đám mây tạo bão. Bạn sẽ khó lòng tìm thấy văn phòng của Emanuel tại học viện MIT, một nơi được thiết kế thành phòng 54-1814 (tôi đã được một người gác cổng tử tế hiếm thấy giúp tìm đến căn phòng đó). Tuy vậy, nơi này lại có hướng trông ra sông Charles rất rõ. Thật dễ để hình dung ra một cơn bão từ khoảng cách đó: Liệu nó sẽ lao về phía Cambridge, hay tiến ra Bắc Đại Tây Dương?

Emanuel đã xác định được điểm khác biệt giữa hai kiểu dự báo bão. Kiểu thứ nhất chỉ thuần về thống kê. “Anh có những ghi chép về hiện tượng anh muốn quan sát trong thời gian dài. Và anh cũng có một ghi chép dài tương tự về những yếu tố anh coi là chỉ báo vững chắc – như một luồng gió lớn trong bầu khí quyển, hay nhiệt độ của đại dương,” ông cho biết. “Và tuy không cảm thấy thật thoải mái về điều đó, anh vẫn sử dụng số liệu thống kê nhằm thuật lại những gì anh cố gắng dự báo từ các chỉ báo trên.”

Hãy hình dung về một cơn bão đang neo tại Vịnh Mexico. Bạn có thể xây dựng cơ sở dữ liệu từ các cơn bão trước đây và xem xét hướng gió, kinh độ, vĩ độ cùng nhiệt độ mặt biển nơi chúng đi qua, sau đó xác định xem những cơn bão nào giống với cơn bão mới hình thành nhất. Các cơn bão trước đã diễn biến như thế nào? Khả năng cơn bão đổ bộ vào những khu vực đông dân như New Orleans và khả năng nó tan biến là bao nhiêu? Bạn không nhất thiết phải có quá nhiều kiến thức khí tượng để đưa ra một dự báo, vì chỉ một cơ sở dữ liệu tốt là đủ.

Những kỹ thuật như thế này có thể cung cấp các dự báo thô sơ mà vẫn hữu dụng. Trên thực tế, trong vòng 30 năm trở lại đây, cơ quan thời tiết chỉ chủ yếu sử dụng mô hình thuần thống kê để dự báo đường đi của bão.

Tuy nhiên, những kỹ thuật như thế cũng có khuynh hướng thu hẹp kết quả. Các cơn cuồng phong quả thực rất hiếm gặp, nhưng trung bình mỗi năm vẫn có vài cơn bão nguy hiểm có thể đổ bộ vào nước Mỹ. Mỗi khi có một lượng lớn biến số thích hợp để áp dụng cho một hiện tượng hiếm gặp, bạn sẽ có nguy cơ lập mô hình quá khớp và nhầm lẫn độ nhiễu từ dữ liệu quá khứ với tín hiệu.

Mặc dù vậy, vẫn còn một phương án khác nếu bạn có chút am hiểu về cấu trúc đứng sau hệ thống. Về bản chất, loại mô hình thứ hai này sẽ tạo nên một bản mô phỏng về cơ chế vật lý của một bộ phận nào đó trong vũ trụ. Phải mất rất nhiều công sức để xây dựng nên một mô hình thuần về số liệu, cùng với vốn hiểu biết vững chắc về căn nguyên cốt lõi của hiện tượng. Song nhờ vậy, nhiều khả năng nó sẽ chính xác hơn. Như tôi đã đề cập trong chương 4, độ chính xác trong các dự báo theo dõi đường đi của bão đã tăng gấp ba lần kể từ thập niên 1980 và địa điểm gần New Orleans – nơi Cơn bão Katrina đổ bộ – cũng được định vị trước 48 giờ (dù không phải ai cũng nghe theo lời dự báo). Các hệ thống dựa trên số liệu hiện đã được sử dụng nhiều hơn mức tiêu chuẩn một chút, với mục tiêu đưa ra các dự báo đo lường chính xác hơn.

Dự báo: Hơn cả bí kíp nấu ăn

Những chỉ trích từ Armstrong và Green đối với các dự báo khí hậu vốn dĩ xuất phát từ nghiên cứu thực nghiệm của họ trong các lĩnh vực như kinh tế học, nơi chỉ hiện hữu một số ít mô hình vật lý, và các mối quan hệ nhân quả cũng không được hiểu thấu. Những phương pháp dự báo quá tham vọng thường thất bại trong các lĩnh vực này, và Armstrong cùng Green cũng dự kiến được họ sẽ thất bại trong dự báo khí hậu.

Mục tiêu của bất kỳ mô hình dự báo nào chính là nắm bắt càng nhiều tín hiệu càng tốt, cũng như lọc bỏ càng nhiều độ nhiễu càng tốt. Tìm ra một điểm cân bằng chuẩn giữa hai yếu tố trên chưa bao giờ là điều dễ dàng, và khả năng thực hiện việc đó cũng phụ thuộc vào độ vững chắc của học thuyết, cũng như chất lượng và số lượng dữ liệu. Trong dự báo kinh tế, dữ liệu thường rất nghèo nàn, và học thuyết cũng rất yếu ớt; chẳng thế mà Armstrong đã ngao ngán: “Mô hình càng phức tạp, dự báo sẽ càng tệ hại.”

Trong dự báo khí hậu, tình huống này còn nhập nhằng hơn: học thuyết về hiệu ứng nhà kính khá vững chắc, đồng thời cũng ủng hộ các mô hình phức tạp. Tuy nhiên, dữ liệu về nhiệt độ lại rất nhiễu loạn – chính điều này đã phản lại chúng. Vậy ta nên suy xét như thế nào? Chúng ta có thể giải đáp câu hỏi trên thông qua thực nghiệm, bằng cách đánh giá thành công và thất bại của các phương pháp dự báo khác nhau trong khí hậu học. Mặc dù vậy, quan trọng nhất vẫn là các dự báo đó ứng nghiệm ra sao trên thực tế.

Tôi sẽ kêu gọi mọi người thận trọng hơn trong việc thu gọn quy trình dự báo thành một chuỗi các khẩu hiệu dán sau xe hơi. Những câu tự nghiệm như của dao cạo râu Occam (“lời giải thích đơn giản bao giờ cũng tốt hơn lời giải thích phức tạp, nhất là khi mọi thứ khác không thay đổi”) nghe rất hấp dẫn, nhưng lại khó áp dụng. Chúng ta đã chứng kiến những trường hợp – như khi mô hình SIR được dùng để dự báo các cơn bùng phát dịch bệnh – trong đó các giả định của mô hình thường khá đơn giản và tinh tế, nhưng lại quá ngây thơ để đưa ra những dự báo thật sự tài tình. Chúng ta cũng chứng khiến những trường hợp khác – như trong dự báo động đất – khi một lịch trình dự báo nhập nhằng quá sức tưởng tượng lại thất bại thảm hại trong thực tế, dù thể hiện rất xuất sắc trên phần mềm.

Một câu khiển trách như “mô hình càng phức tạp, dự báo càng tệ hại” cũng hệt như câu nói “đừng bỏ quá nhiều muối vào thức ăn”. Bạn đã bắt đầu với độ phức tạp cao đến đâu – hay đã nêm bao nhiêu muối? Nếu muốn đưa ra dự báo tốt, bạn phải đắm chìm vào thử nghiệm và tin tưởng chính khẩu vị của mình.

Bất định trong dự báo khí hậu

Nếu hiểu được những hạn chế của công tác dự báo, bạn chỉ mới trải qua nửa cuộc chiến, và các nhà dự báo khí hậu đã hoàn thành khá tốt nhiệm vụ này. Các nhà khí hậu học đều tỏ ra cảnh giác với sự không chắc chắn: IPCC đã thay đổi cách dùng các cụm từ không chắc chắn (uncertain) và sự không chắc chắn (uncertainty) 159 lần chỉ trong 3 báo cáo của họ. Và có cả một bộ nguyên tắc đặt tên do chính các tác giả thuộc IPCC lập ra nhằm thể hiện mức độ đồng thuận hoặc chắn chắn về một phát hiện nào đó. Chẳng hạn, chỉ riêng cụm từ “có khả năng – likely” đã biểu thị ít nhất 66% khả năng điều được dự báo sẽ xảy ra nếu nó xuất hiện trong một báo cáo IPCC, trong khi cụm từ “hầu như chắc chắn” lại phản ánh đến 99% mức độ tin cậy hoặc cao hơn.

Tuy nhiên, vẫn còn một điều cần lưu ý về sự bất định (hay sự thiếu chắc chắn) bên cạnh một yếu tố khác để ước đoán thật sự hiệu quả. Đối với một sự kiện như bỏ phiếu chính trị, chúng ta có thể trông cậy vào cơ sở dữ liệu vững chắc của các bằng chứng lịch sử: nếu một ứng viên dẫn trước đối phương 10 điểm sau các cuộc bỏ phiếu và hạn bầu cử chỉ còn một tháng, thì khả năng bà ta giành thắng lợi là bao nhiêu? Chúng ta có thể xem lại hàng tá đợt bỏ phiếu trong quá khứ hòng đưa ra dự báo thực tiễn nhất.

Song, các mô hình do giới dự báo khí hậu xây dựng không thể dựa trên kỹ thuật này. Chúng ta chỉ có duy nhất một hành tinh, và các dự báo về phương hướng biến đổi của khí hậu trên hành tinh này sẽ được lập nên trong các khoảng thời gian cách nhau hàng thập kỷ sắp tới. Tuy các nhà khí hậu học rất cẩn trọng khi nghĩ đến sự bất định, nhưng chính bản thân mức độ bất định cũng đã không rõ ràng. Những vấn đề như trên vẫn không ngừng thách thức các nhà dự báo trong mọi lĩnh vực.

Tuy nhiên, chúng ta có thể phân tích độ bất định trong các dự báo khí hậu bằng cách phân nó thành ba phần. Tôi đã gặp Gavin Schmidt, đồng nghiệp của Hansen tại NASA, một người Anh có phong thái châm biếm; ông cũng là đồng tác giả của trang blog Web.taisachnhanh.cloud.

Schmidt rút ra chiếc khăn ăn và vẽ một đồ thị trông giống như hình 12-3, trong đó minh họa ba vấn đề khác nhau mà giới khí hậu học đang đối mặt. Các hình thức bất định này sẽ trở nên phổ biến nhiều hoặc ít phụ thuộc vào tiến trình dự báo khí hậu.

Trước hết, chúng ta sẽ bàn đến độ bất định được Schmidt cho là phát sinh từ điều kiện ban đầu – hay những yếu tố nhất thời đối kháng với dấu hiệu nhà kính và ảnh hưởng đến cách thức chúng ta cảm nhận khí hậu. Hiệu ứng nhà kính là hiện tượng kéo dài, và nó có thể bị che lấp bởi mọi kiểu hiện tượng xảy ra ngày-qua-ngày hoặc năm-sang-năm.

Hình 12-3: Giản đồ bất định của các dự báo nóng lên toàn cầu

Hình thái rõ ràng nhất của sự bất định do điều kiện ban đầu đơn giản là thời tiết; riêng trong lĩnh vực dự báo khí hậu, thời tiết sẽ tượng trưng cho độ nhiễu thay vì tín hiệu. Các dự báo hiện tại của IPCC cho thấy nhiệt độ sẽ tăng thêm khoảng 2°C trong vòng một thế kỷ tiếp theo. Con số này sẽ cộng thêm 0,2°C sau mỗi thập kỷ, hay 0,02°C mỗi năm. Một tín hiệu như thế rất khó nhận biết, nhất là khi nhiệt độ có thể dao động dễ dàng trong khoảng 15°C từ ngày sang đêm, hay thậm chí trong khoảng 30°C qua các mùa tại các đới vĩ độ khác nhau.

Thực ra, chỉ vài ngày trước khi tôi gặp Schmidt vào năm 2011, đã có một cơn bão tuyết bất thường xảy ra tại New York và các khu vực khác thuộc vùng Đông Bắc vào tháng 10. Trận bão mang đến lớp tuyết dày 1,3 inch tại Công viên Trung tâm đã lập kỷ lục về độ mạnh của nó vào tháng 10; tình hình tại Connecticut, New Jersey và Massachusetts còn tồi tệ hơn, khi hàng triệu người phải sống trong cảnh mất điện.

Công viên Trung tâm hóa ra lại là một ghi chép nhiệt độ đặc biệt tốt; nó đã gợi nhắc đến năm 1869. Trong hình 12-4, tôi đã lập biểu đồ nhiệt độ trung bình hàng tháng tại Công viên Trung tâm trong vòng một thế kỷ, từ năm 1912 đến 2011. Bạn sẽ quan sát thấy các mùa qua đường đồ thị; theo đó, nhiệt độ dao động khá lớn từ ấm sang lạnh và ngược lại (nhưng vẫn đủ khả năng dự báo) – độ dao động này cao hơn trong một số năm so với các năm còn lại. So với thời tiết, tín hiệu khí hậu sẽ khó nhận biết hơn. Mặc dù vậy, nó vẫn tồn tại: nhiệt độ đã tăng thêm bình quân chừng 2°C trong giai đoạn 100 năm tại Công viên Trung tâm.

Hình 12-4: Nhiệt độ trung bình hàng tháng tại Công viên Trung tâm (thành phố New York) (1912-2011 – tính theo độ F)

Ngoài ra, còn có những dao động diễn ra liên tiếp trong các khoảng thời gian một năm hoặc một thập kỷ. Một trong số đó là hệ quả của hiện tượng có tên “chu kỳ ENSO” (hay chu kỳ Dao động El Niño phía Nam – El Niño-Southern Oscillation). Chu kỳ này – với các giai đoạn tiến triển liên tiếp nhau mỗi ba năm – phát sinh do các đợt thay đổi nhiệt độ trong nước biển tại vùng nhiệt đới Thái Bình Dương. Trong các năm diễn ra El Niño (khi chu kỳ lên đến đỉnh điểm), thời tiết sẽ ấm lên rất nhiều tại Bắc Bán cầu, và có thể hạn chế hoạt động của giông bão tại Vịnh Mexico. Mặt khác, trong các năm La Niña (khi Thái Bình Dương trở lạnh), thời tiết sẽ diễn ra ngược lại. Bên cạnh đó, chúng ra vẫn tương đối mơ hồ về chu kỳ ENSO.

Một tiến trình trung hạn tương tự chính là chu kỳ mặt trời. Mặt trời sản sinh ra lượng bức xạ cao hơn hoặc thấp hơn một chút trong các chu kỳ kéo dài khoảng 11 năm. (Chu kỳ này thường được tính toán thông qua các điểm đen trên mặt trời, thể hiện mối tương quan với các cấp độ hoạt động cao hơn của ngôi sao đỏ). Tuy nhiên, các chu kỳ này cũng có đôi chút bất thường: chẳng hạn, Chu kỳ Mặt trời số 24, vốn được dự kiến sẽ sản sinh ra lượng hoạt động cao nhất trên mặt trời vào năm 2012 hoặc 2013 (từ đó khiến nhiệt độ tăng lên), đã chậm lại đôi chút. Quả thực, mặt trời thỉnh thoảng có thể duy trì trạng thái ngủ đông trong nhiều thập kỷ liên tiếp; Maunder Minimum (hay thời kỳ Tiểu Băng hà) là giai đoạn kéo dài khoảng 70 năm vào cuối thế kỷ XVII và đầu thế kỷ XVIII, khi mặt trời có rất ít điểm đen hoạt động và có lẽ đã hạ thấp nhiệt độ tại châu Âu và Bắc Mỹ.

Cuối cùng là các đợt gián đoạn định kỳ của núi lửa, khi chúng tỏa ra khí lưu huỳnh trong bầu khí quyển (hay sulfur – một loại khí ga có khả năng kháng lại hiệu ứng nhà kính và làm mát hành tinh). Đợt phun trào của núi Pinatubo vào năm 1991 đã làm giảm nhiệt độ toàn cầu xuống khoảng 0,2°C trong suốt hai năm, tương đương với hiệu ứng ấm lên của khí nhà kính trong một thập kỷ.

Khoảng thời gian càng dài, bạn sẽ càng ít quan tâm hơn đến các hiệu ứng trung hạn nói trên. Chúng có thể lấn át các tín hiệu nhà kính trong những khoảng thời gian một năm liên tiếp và kéo dài thành một thập kỷ, nhưng rồi sẽ ổn định trở lại trong các giai đoạn sau đó.

Tuy nhiên, một hình thức bất định khác – hay như Schmidt thường gọi là bất định trong kịch bản – lại tăng dần theo thời gian. Hình thức này liên quan đến nồng độ khí CO₂ và các khí nhà kính khác trong bầu khí quyển. Chúng ta có thể dự đoán thành phần khí quyển trong các khoảng thời gian gần. Tuy mức độ hoạt động công nghiệp khá ổn định, nhưng khí CO₂ vẫn luân chuyển rất nhanh trong bầu khí quyển và được lưu giữ trong thời gian dài. (Chu kỳ bán phân rã của nó được ước tính vào khoảng 30 năm.) Thậm chí, nếu các nước công nghiệp hóa đồng ý giảm thiểu đáng kể lượng khí thải CO₂ ngay lập tức, thì cũng phải mất nhiều năm mới hạn chế được lượng khí CO₂ phát tán trong không khí, chứ chưa nói đến chuyện đảo ngược hoàn toàn quá trình. “Không bao giờ tôi và anh có thể chứng kiến mật độ khí CO₂ sụt giảm,” Schmidt khẳng định. “Cả con cái chúng ta cũng thế.”

Song, do các mô hình khí hậu vẫn dựa trên giả định về lượng khí CO₂ trong khí quyển, nên chúng có thể làm phức tạp hơn các dự báo cho 50 năm hoặc 100 năm sắp tới và khiến các dự báo trên sai lệch trong tương lai gần – điều này còn tùy thuộc vào các quyết định chính trị và kinh tế ảnh hưởng đến lượng khí thải CO₂ ra sao.

Cuối cùng sẽ là hình thức bất định do cấu trúc trong các mô hình. Đây cũng là hình thức bất định khiến giới khí hậu học lẫn những kẻ chỉ trích họ vô cùng băn khoăn, vì đó là dạng bất định khó định lượng nhất. Nó phụ thuộc vào việc chúng ta nắm rõ động lực của hệ khí hậu ra sao và có thể diễn giải chúng thông qua toán học như thế nào. Bất định do cấu trúc có thể gia tăng đôi chút theo thời gian và các sai sót có thể tự gia cố trong một mô hình hệ động lực như khí hậu.

Như vậy, Schmidt đã tóm lại giúp tôi ba dạng bất định trong một giai đoạn tối thiểu 20 năm hoặc 25 năm sắp tới của ngành dự báo khí hậu. Tuy như thế đã đủ để chúng ta nắm được nồng độ khí CO₂ trong khí quyển là bao nhiêu (với mức độ đoán chắc hợp lý) – nhưng phải mất rất lâu để ảnh hưởng từ ENSO, núi lửa hay Chu kỳ Mặt trời có thể cân bằng được chúng.

Thật tình cờ, báo cáo đầu tiên của IPCC – công bố năm 1990 – lại rơi đúng vào giai đoạn 20 năm này. Và một số dự báo ban đầu do James Hansen công bố hồi thập niên 1980 cũng vậy. Nói cách khác, đã đến lúc chúng ta đánh giá độ chính xác của các dự báo trên, để xem họ làm tốt đến đâu.

Một lưu ý về ghi chép nhiệt độ

Để tính toán độ chính xác của một dự báo, trước tiên, bạn cần có một thước đo – lúc này, các nhà khí hậu chẳng có mấy lựa chọn. Có bốn tổ chức lớn chuyên đưa ra ước tính về nhiệt độ toàn cầu thông qua việc đọc các nhiệt kế trên mặt đất và trạm biển trên khắp thế giới, bao gồm: NASA (hiện đang nắm giữ hồ sơ nhiệt độ GISS), NOAA (Đoàn Ủy nhiệm Quản trị Đại dương và Khí quyển Quốc gia, phụ trách Cơ quan Thời tiết Quốc gia), cùng các văn phòng khí tượng tại London và Nhật Bản.

Tân binh mới nhất vừa gia nhập bàn cược nhiệt độ chính là các quan sát từ vệ tinh. Các ghi chép vệ tinh thông dụng nhất đều đến từ Đại học Alabama tại Hunstville và một công ty tư nhân với tên gọi Remote Sensing Systems. Các vệ tinh cung cấp những ghi chép này không thu thập dữ liệu nhiệt độ một cách trực tiếp – thay vào đó, chúng đọc nhiệt độ thông qua bức xạ vi sóng. Mặc dù vậy, các tính toán nhiệt độ từ vệ tinh tại tầng khí quyển thấp hơn vẫn đảm bảo được một gợi ý khá hợp lý về nhiệt độ bề mặt.

Hình 12-5: Dao động nhiệt độ toàn cầu theo giới hạn chuẩn trong giai đoạn 1951-1980: theo sáu hồ sơ nhiệt độ

Các ghi chép nhiệt độ cũng khác nhau về khoảng thời gian chúng theo dõi tình hình khí hậu trở về trước; có thâm niên nhất chính là các quan sát của Văn phòng Met tại Vương quốc Anh, vốn đã tồn tại từ năm 1850; trong khi đó, các ghi chép mới nhất lại thuộc về vệ tinh, với lần xuất hiện đầu tiên vào năm 1970. Ngoài ra, các ghi chép này cũng được đo lường theo những chuẩn khác nhau – đơn cử, hồ sơ NASA/GISS được thu thập dựa trên nhiệt độ trung bình từ năm 1951 đến 1980, trong khi nhiệt độ của NOAA tại được tính toán theo mức bình quân xuyên suốt thế kỷ XX. Tuy vậy, những con số này rất dễ điều chỉnh và mục tiêu của mỗi hệ thống vẫn là đo lường xem nhiệt độ đang tăng lên hay giảm đi so với ở trạng thái tuyệt đối.

Xin nhắc lại: Sự khác biệt giữa các ghi chép khác nhau là tương đối nhỏ (xem hình 12-5). Cả sáu ghi chép đều cho thấy năm 1998 và 2010 là hai trong ba năm có tiết trời ấm áp nhất, và chúng đều khẳng định rõ một xu hướng ấm lên kéo dài (đặc biệt từ thập niên 1950, khi mật độ khí CO₂ bắt đầu gia tăng với tốc độ nhanh hơn). Với mục tiêu đánh giá các dự báo khí hậu, tôi đã tính giá trị trung bình khi ghép cả sáu ghi chép nhiệt độ này với nhau.

Dự báo của James Hansen

Một trong những nỗ lực dứt khoát sớm hơn cả nhằm dự báo độ tăng nhiệt độ đã xuất hiện từ năm 1981, khi Hansen cùng sáu nhà khoa học khác công bố một luận án trên tạp chí Science danh tiếng. Những dự báo này, vốn dựa trên các ước tính thống kê tương đối đơn giản về ảnh hưởng của khí CO₂ và các loại khí khác trong bầu khí quyển thay vì một mô hình mô phỏng toàn diện, đã hoàn thành tốt nhiệm vụ. Thực ra, chúng đã đánh giá thấp đôi chút tầm nghiêm trọng của tình trạng nóng lên toàn cầu khi quan sát hiện tượng này cho đến 2011.

Song, Hansen lại được biết đến nhiều hơn nhờ bản điều trần trước Quốc hội vào năm 1988, cũng như luận án liên quan được viết cùng năm đó và đăng tải trên tờ Journal of Geophysical Research. Hình thức dự báo này dựa trên một mô hình không gian ba chiều của bầu khí quyển.

Hansen đã trình bày trước Quốc hội rằng người dân Washington có lẽ nên sẵn sàng trải qua các “mùa hè nóng” thường xuyên hơn. Trong bài luận, ông đã định nghĩa “mùa hè nóng” là khi nhiệt độ bình quân tại Washington rơi vào nhóm 1/3 mùa hè nóng nhất được quan sát từ năm 1950 đến 1980. Ông khẳng định: vào thập niên 1990, sẽ có từ 55% đến 70% khả năng Washington trải qua những mùa hè này, hay gần gấp đôi tỷ lệ chuẩn 33%.

Quả thực, dự báo của Hansen đã chứng tỏ ông phán đoán cực kỳ chính xác tình hình khí hậu tại Washington, D. C. Trong thập niên 1990, đã có 6/10 mùa hè được xác nhận là đặc biệt nóng bức (xem hình 12-6), khớp hoàn toàn với dự báo của ông. Tỷ lệ này vẫn duy trì mãi đến thập niên 2000, và Washington đã trải qua đợt nóng kỷ lục vào năm 2012.

Hình 12-6: Những mùa hè nóng bức

Trong luận án của mình, Hansen còn lập dự báo cho ba thành phố khác, bao gồm Omaha, Memphis và New York. Các kết quả này hỗn tạp hơn và minh họa cho độ biến thiên của khí hậu theo khu vực. Chỉ có 1/10 mùa hè tại Omaha vào thập niên 1990 được xác định là “nóng” theo tiêu chuẩn của Hansen, thấp hơn rất nhiều so với tỷ lệ bình quân lịch sử 33%. Trong khi đó, có đến 8/10 mùa hè nóng tại New York (theo quan sát tại sân bay LaGuardia).

Xét cho cùng, các dự báo cho bốn thành phố nói trên tuy tương đối tốt, nhưng vẫn hướng đến giới hạn dưới trong phạm vi của Hansen. Dự báo nhiệt độ toàn cầu của ông lại càng khó đánh giá hơn bởi chúng bao gồm một loạt các kịch bản dựa trên những giả thuyết khác nhau, nhưng vẫn hơi quá cao. Ngay đến kịch bản dè dặt nhất cũng có chút đánh giá thấp tình trạng ấm lên diễn ra vào năm 2011.

Các dự báo năm 1990 của IPCC

Các dự báo của IPCC vào năm 1990 đã tượng trưng cho nỗ lực chân chính đầu tiên trong ngành dự báo khí hậu khi thông qua các dự đoán nhất trí cao trên khắp thế giới, và do đó nhận được nhiều sự chú ý đặc biệt. Các dự báo này không cụ thể như của Hansen, tuy chúng cũng đi sâu vào chi tiết và thường phán đoán đúng gần hết. Chẳng hạn, chúng dự đoán rằng nhiệt độ mặt đất sẽ tăng nhanh hơn nhiệt độ nước biển – nhất là vào mùa đông – và do đó nhiệt độ sẽ tăng đặc biệt cao tại Bắc Cực cùng các khu vực vĩ độ Bắc. Cả hai dự báo trên hóa ra đều chính xác.

Song, dự báo nóng sốt nhất vẫn luôn là “nhiệt độ toàn cầu đang tăng lên”. Do vậy, các dự báo của IPCC vẫn chưa đủ thu hút.

Không như dự báo của Hansen, dự báo của IPCC được lập nên dưới hình thức phạm vi các kết quả khả dĩ. Tại giới hạn trên của phạm vi này là mốc tăng nhiệt độ khốc liệt lên đến 5°C trong vòng 100 năm tới. Tại giới hạn dưới là mốc tăng khiêm tốn hơn nhiều: chỉ 2°C sau mỗi thế kỷ; còn 3°C lại đại diện cho trường hợp khả dĩ nhất.

Thực ra, đà gia tăng nhiệt độ thực tế đã diễn tiến với tốc độ chậm hơn kể từ khi báo cáo này được công bố (hình 12-7). Nhiệt độ đã tăng thêm trung bình khoảng 0,015°C mỗi năm từ năm 1990 – thời điểm dự báo IPCC đầu tiên được công bố – cho đến năm 2011, tương đương tốc độ tăng 1,5°C sau mỗi thế kỷ. Con số này chỉ bằng khoảng một nửa dự báo của IPCC trong trường hợp phổ biến nhất (tức 3°C sau mỗi thế kỷ), và cũng thấp hơn đôi chút so với giới hạn dưới trong phạm vi của họ, tức 2°C. Bên cạnh đó, dự báo năm 1990 của IPCC cũng đánh giá quá cao hiện tượng mực nước biển dâng lên.

Đây thật sự là một đòn giáng mạnh vào các dự báo của IPCC, tuy chúng ta vẫn còn một tính chất quan trọng nữa cần xem xét.

Dự báo của IPCC dựa trên một trường hợp “trở lại như cũ,” theo đó giả định rằng việc giảm thiểu khí thải cacbon sẽ không thu được thành công nào. Kịch bản này ngụ ý rằng lượng khí CO₂ trong không khí sẽ tăng lên khoảng 400 phần triệu (400 ppm) vào năm 2010. Trên thực tế, đã có một số nỗ lực nhất định được tiến hành nhằm hạn chế lượng khí thải cacbon – đặc biệt tại Liên minh châu Âu – và khiến dự báo này có vẻ như quá bi quan; nồng độ khí CO₂ chỉ tăng lên khoảng 390 ppm vào năm 2010. Nói cách khác, sai sót trong dự báo đã phần nào phản ánh sự bất định trong kịch bản – vốn xoay quanh những câu hỏi về chính trị và kinh tế hơn là khoa học – cũng như các giả thuyết cẩn trọng đến bi quan của IPCC về nỗ lực hạn chế khí cacbon.[102]

Hình 12-7: Nhiệt độ toàn cầu thực tế (giai đoạn 1990-2011) so với phạm vi dự báo của IPCC năm 1990

Dao động so với giới hạn chuẩn (1951-1980)

Tuy nhiên, IPCC sau này đã thừa nhận rằng các dự báo của họ quá hằn học. Năm 1995, khi công bố dự báo tiếp theo, phạm vi nhiệt độ gắn liền với tình huống “trở lại như cũ”của họ đã được điều chỉnh thấp hơn đáng kể: tốc độ ấm lên chỉ còn khoảng 1,8°C sau mỗi thế kỷ. Phiên bản dự báo này đã tỏ ra khá hiệu nghiệm khi theo sát khuynh hướng nhiệt độ thực tế. Bạn đã lựa chọn đúng khi quyết định chỉnh sửa một dự báo vì nghĩ nó có thể sai lệch, thay vì quyết đấu tranh đến cùng vì nó. Song, đây cũng là bằng chứng cho tính bất định cố hữu trong dự báo khí hậu.

Điểm số bạn ấn định cho toàn bộ nỗ lực dự báo ban đầu nói trên sẽ phụ thuộc và việc bạn có đang cho điểm tiến trình dự báo hay không. Nhầm lẫn trong dự báo của IPCC năm 1990 đã phần nào được lý giải nhờ tính bất định trong kịch bản. Nhưng lời biện hộ này sẽ thuyết phục hơn nếu IPCC không thay đổi triệt để dự báo của họ chỉ sau 5 năm. Mặt khác, các dự báo nhiệt độ năm 1995 của họ cũng phán đoán khá chính xác và một số dự báo tương đối cụ thể mà họ đưa ra ngoài vấn đề nhiệt độ toàn cầu tăng cao cũng thế (chẳng hạn như hiện tượng băng tan tại Bắc Cực). Nếu bạn đặt ra một mức tiêu chuẩn cao cho dự báo, thì IPCC sẽ nhận điểm thấp, nhưng không đến nỗi bị đánh trượt. Thay vào đó, nếu bạn biết rằng lịch sử ngành dự báo luôn đầy rẫy thất bại, thì chúng dù sao vẫn tốt hơn khi so sánh với các dự báo khác.

Tính bất định trong dự báo chưa chắc đã phải là nguyên nhân khiến chúng ta không hành động – nhà kinh tế học William Nordhaus tại Yale đã lập luận rằng: trái lại, chính sự bất định trong dự báo khí hậu mới thúc đẩy hành động, do các kịch bản trái đất nóng lên có thể rất tồi tệ. Trong khi đó, chính phủ Mỹ lại đang tiêu tốn hàng tỉ đô-la cho các chương trình kích thích kinh tế hay kích động chiến tranh tại Trung Đông, đồng thời vờ tin vào các dự báo khí hậu học có vẻ suy đoán hơn là thích đáng.

Bài học từ “trái đất lạnh đi”

Song, các nhà khí hậu học vẫn đánh cược với uy tín của họ mỗi khi đưa ra một dự báo. Và không như các lĩnh vực khác, trong đó những dự báo kém cỏi rất nhanh bị quên lãng, mọi người sẽ vẫn nhớ về sai sót trong dự báo khí hậu dù hàng thập kỷ có trôi qua.

Theo một tuyên bố phổ biến từ giới phê bình khí hậu, đã từng xuất hiện nhiều dự báo về tình trạng “lạnh” lên toàn cầu, hay thậm chí cả một kỷ băng hà mới. Quả thực, đã có một số bài báo được đăng trong thập niên 1970 dự báo về một đợt lạnh lên. Song, chúng chỉ dừng lại ở một giả thuyết vừa đủ cơ sở: rằng xu hướng lạnh đi phát sinh từ các đợt phun trào khí lưu huỳnh sẽ lấn át xu hướng nóng lên do khí thải cacbon.

Các dự báo trên đã bị bác bỏ trong phần lớn tài liệu khoa học. Tuy nhiên, điều này lại không hoàn toàn đúng đối với truyền thông báo chí. Một bài viết trên tờ Newsweek năm 1975 đã hình dung ra sông Thames và sông Hudson đóng băng và tuyên bố sẽ có sự “giảm sút nghiêm trọng” trong ngành sản xuất thực phẩm – những phát biểu này được người viết cung cấp từ một nhóm nhỏ các chuyên gia, chứ không phải từ mọi nhà khoa học mà ông tiếp xúc.

Nếu truyền thông có thể vẽ ra sự tương đồng giữa phe “hoài nghi” và “tin tưởng” trong các cuộc tranh luận về khí hậu học, thì thỉnh thoảng họ cũng có thể chộp lấy những tuyên bố khác thường nhất về biến đổi khí hậu, ngay cả khi chúng bị vô số đồng nghiệp của nhà khoa học bác bỏ.

“Vấn đề là có rất nhiều người đang dạo quanh và huyên thuyên như thể họ đã tận mắt chứng kiến dữ liệu. Tôi dám đảm bảo chưa ai từng làm thế,” Schmidt nói với tôi sau cơn bão tuyết năm 2011 tại New York, thời điểm rất nhiều hãng truyền thông dựng lên các bằng chứng ủng hộ hoặc phản bác tình trạng nóng lên toàn cầu.

Schmidt cũng nhận được vô số cuộc gọi truy hỏi từ các phóng viên muốn biết “những trận bão tuyết tháng 10 cho thấy điều gì”. Ông đã trả lời rằng ông không chắc; vì các mô hình không đi sâu vào chi tiết đến thế. Nhưng một số đồng nghiệp của ông lại bất cẩn hơn và họ càng tuyên bố chắc nịch bao nhiêu, thì khả năng họ được trích dẫn trên báo càng cao bấy nhiêu.

Câu hỏi về khí thải lưu huỳnh, cơ sở của các dự báo “lạnh lên toàn cầu” hồi thập niên 1970, sẽ giúp chúng ta lý giải vì sao dự báo năm 1990 của IPCC lại thành ra sai lệch, và vì sao hội đồng khoa học lại hạ thấp đáng kể phạm vi dự báo nhiệt độ của họ vào năm 1995. Năm 1991, núi Pinatubo phun trào đã giải phóng khí lưu huỳnh vào bầu khí quyển, và ảnh hưởng của nó cũng nhất quán với nhiều mô hình khí hậu khác nhau. Song, cũng cần nhấn mạnh rằng sự tương tác giữa các loại khí nhà kính khác nhau có thể gây khó khăn cho mô hình và làm nảy sinh sai sót trong hệ thống.

Khí thải lưu huỳnh từ các nguồn nhân tạo đã đạt đến đỉnh điểm vào đầu thập niên 1970 trước khi giảm bớt (hình 12-8), một phần cũng nhờ Đạo luật Không khí Sạch được Tổng thống Nixon ban hành có hiệu lực từ năm 1970, nhằm chống lại nạn mưa axit và ô nhiễm không khí. Một phần xu hướng nóng lên trong thập niên 1980 và 1990 cũng có thể phản ánh sự suy giảm của khí lưu huỳnh, do khí SO₂ khi thoát ra sẽ kháng lại hiệu ứng nhà kính.

Hình 12-8: Khí thải lưu huỳnh toàn cầu hàng năm (1900-2005)

Thế nhưng, kể từ năm 2000, khí thải lưu huỳnh đã tăng trở lại – chủ yếu do hoạt động công nghiệp gia tăng tại Trung Quốc, nơi có ít quy định về môi trường và nhiều nhà máy đốt than gây ô nhiễm. Tuy tác động ức chế của khí thải lưu huỳnh đối với hiện tượng nóng lên toàn cầu không mạnh mẽ bằng tác động thúc đẩy từ khí cacbon – bởi nếu ngược lại, các giả thuyết lạnh lên toàn cầu sẽ được chứng minh là chính xác! – nhưng chúng vẫn có thể đóng vai trò kìm hãm trước tình trạng ấm lên.

Một dự báo khí hậu đơn giản

Như vậy, hãy cứ tin rằng bạn có lý do chính đáng để hoài nghi một dự báo – có thể vì nó chủ ý đưa ra những phán đoán chính xác về một tiến trình cực kỳ phức tạp như khí hậu hoặc vì phải mất hàng năm trời để khẳng định độ chính xác của dự báo đó.

Các nhà dự báo non kinh nhiệm đôi khi cũng phạm sai lầm khi nghĩ rằng họ có thể phớt lờ điều gì đó chỉ vì khó dựng mô hình về chúng. Với tư cách nhà dự báo xuất sắc, bạn luôn phải chuẩn bị một kế hoạch dự phòng – hay một tình huống chuẩn hợp lý để có thể lấy đó làm mặc định nếu bạn có lý do để lo rằng mô hình của mình đang thất bại. (Trong một kỳ bầu cử tổng thống, dự báo của mặc định của bạn có thể kết luận rằng tổng thống đương nhiệm sẽ đắc cử – như vậy, kết quả thu được sẽ tốt hơn so với chỉ lựa chọn ngẫu nhiên giữa các ứng cử viên.)

Vậy, giới hạn chuẩn trong trường hợp của khí hậu là gì? Nếu có người bình luận rằng các dự báo nóng lên toàn cầu phức tạp đến mức phi thực tế, thì lựa chọn thay thế sẽ là một dự báo đơn giản hơn – tức dựa trên những giả thuyết vững chắc, nhưng lại ít lòe loẹt hơn.

Chẳng hạn, giả sử bạn đã thử đưa ra một dự báo khí hậu dựa trên một mô hình thống kê cực kỳ đơn giản: mô hình này chỉ theo dõi duy nhất nồng độ khí CO₂ và nhiệt độ, và cũng chỉ suy ra dự báo từ các biến số trên đồng thời bỏ qua khí lưu huỳnh, ENSO, điểm đen trên mặt trời và tất cả những yếu tố khác. Nó không đòi hỏi một siêu máy tính, và có thể tính được chỉ trong vài phần triệu giây trên một chiếc máy tính xách tay. Một dự báo như thế sẽ chính xác đến đâu?

Thực ra, nó đáng lẽ phải rất chính xác – thậm chí trội hơn cả dự báo của IPCC một chút. Nếu bạn đặt ghi chép nhiệt độ từ năm 1850 đến 1989, cùng với nồng độ khí CO₂ được đo tại các lõi băng vùng Nam Cực và Đài Quan sát Mauna Loa tại Hawaii vào một phương trình hồi quy tuyến tính đơn giản, nó sẽ dự báo tốc độ gia tăng của nhiệt độ toàn cầu vào khoảng 1,5°C sau mỗi thế kỷ (tính từ năm 1990 đến nay), khớp đúng với con số thực tế (hình 12-9).

Một phương pháp khác, tuy phức tạp hơn đôi chút, sử dụng các ước đoán phổ biến có sẵn về mối quan hệ giữa khí CO₂ và nhiệt độ vào thời điểm đó. Giá trị hiện tại của bất kỳ dự báo nóng lên toàn cầu nào là giá trị thể hiện sức ảnh hưởng của nồng độ khí CO₂ nhân đôi trong không khí (tức tăng thêm 100%). Sự nhất trí chung về giá trị nhân đôi này đã tồn tại từ lâu. Từ các dự báo tương tự do G. S. Callendar, vị kỹ sư người Anh, tiến hành năm 1938 dựa trên những phương trình hóa học đơn giản, cho đến các dự báo do siêu máy tính cung cấp hiện nay, tất thảy đều thống nhất về phạm vi ấm lên từ 2°C đến 3°C khi lượng khí CO₂ tăng gấp đôi.

Hình 12-9: Nhiệt độ toàn cầu thực tế trong giai đoạn 1990-2011 so với dự báo hồi quy đơn giản.

Dao động so với giới hạn chuẩn (1951-1980)

Qua mức độ gia tăng thực tế của khí CO₂ trong khí quyển, phép chuyển đổi đơn giản này sẽ cho thấy nhiệt độ tăng lên từ 1,1°C đến 1,7°C sau mỗi thế kỷ từ năm 1990 đến nay. Tốc độ gia tăng nhiệt độ thực tế – 0,015°C/năm hay 1,5°C/thế kỷ – cũng hoàn toàn khớp với phạm vi này.

Các dự báo năm 1981 của James Hansen, vốn dựa trên một phương pháp khá tương đồng, đã dự báo tốt hơn một chút về nhiệt độ hiện thời so với dự báo của chính ông vào năm 1988, vốn dựa trên các mô hình khí hậu mô phỏng.

Chính vì vậy, những lời phê bình của Armstrong và Green về bản chất phức tạp của mô hình có vẻ khá chí lý trong trường hợp trên. Tuy nhiên, thành công từ các phương pháp dự báo cơ bản hơn lại cho thấy những chỉ trích của Armstrong có thể thắng một trận đánh, chứ không phải cả cuộc chiến. Armstrong đang đặt ra những câu hỏi đúng đắn về bản chất phức tạp của mô hình và việc các mô hình đơn giản tỏ ra khá hiệu nghiệm khi dự báo khí hậu là một trong những bằng chứng ủng hộ cho quan điểm của ông: mô hình đơn giản hơn sẽ phù hợp hơn. Song, do các mô hình đơn giản sẽ dự báo chính xác mức tăng nhiệt độ chiếu theo sự gia tăng của khí CO₂, nên chúng cũng là bằng chứng ủng hộ giả thiết về hiệu ứng nhà kính.

Trái lại, dự báo không-thay-đổi của Armstrong vẫn còn lưu lại một vài nghi vấn khoa học căn bản chưa được giải đáp. Dự báo này sử dụng thông số nhiệt độ năm 2007 như một mốc chuẩn; tuy trong năm này tiết trời không quá nóng, nhưng vẫn ấm hơn tất cả các năm khác (ngoại trừ một năm duy nhất) trong thế kỷ XX. Liệu đây có phải là một giả thiết hợp lý giúp giải thích vì sao năm 2007 tại ấm hơn năm 1987, 1947 hay 1907 – bên cạnh những thay đổi trong thành phần khí quyển? Trên thực tế, một trong những đóng góp thực tiễn nhất của các mô hình khí hậu chính là chúng đã nhận ra việc tái hiện lại tình hình khí hậu hiện thời là bất khả thi, nếu không tính đến sự gia tăng mật độ khí CO₂ và các loại khí nhà kính khác.

Armstrong cho biết, ông đã đưa ra dự báo không-thay-đổi vì không nghĩ rằng sẽ có tiền đề Bayes đủ tốt cho bất kỳ giả thuyết thay thế nào; dự báo không-thay-đổi của ông đã trở thành đáp án mặc định chuẩn trong các lĩnh vực khác mà ông nghiên cứu. Tình huống này sẽ thuyết phục hơn nếu ông cũng khắt khe với ngành dự báo khí hậu như với những lĩnh vực nghiên cứu khác. Nhưng thay vào đó, Armstrong lại trả lời Ủy ban Quốc hội như sau: “Thực sự, tôi đã cố không tìm hiểu quá nhiều về biến đổi khí hậu. Tôi chỉ là một người dự báo.”

Qua cuốn sách này, tôi muốn khuyên bạn nên cảnh giác trước những dự báo viên phát biểu rằng khoa học không quá quan trọng với công việc của họ, hay công tác dự báo không quá quan trọng với công việc của họ! Về bản chất, các hoạt động này luôn gắn kết chặt chẽ với nhau. Một dự báo viên không quan tâm đến khoa học cũng hệt như một đầu bếp không quan tâm đến thức ăn. Điều khác biệt ở khoa học, và giúp nâng dự báo lên tầm khoa học, chính là chúng gắn liền với thế giới khách quan. Dự báo sẽ thất bại khi mối quan tâm của bạn chỉ xoay quanh phương pháp, phương châm và mô hình.

Sự thật khó chịu về ghi chép nhiệt độ

Nhưng nếu bình luận của Armstrong không chính xác, thì chúng ta có thể rút ra được gì từ lời thách thức của ông với Gore? Nó hoàn toàn không phải một dự báo sai lầm, mà trái lại, còn rất thành công. Kể từ khi Armstrong thách cược vào năm 2007, nhiệt độ đã biến đổi đáng kể từ tháng này sang tháng khác, nhưng vẫn không theo khuôn mẫu nhất quán; đơn cử, năm 2011 có lạnh hơn đôi chút so với năm 2007.

Và điều này vẫn tiếp tục đúng sau hơn bốn năm: một sự thật khó chịu chính là nhiệt độ toàn cầu đã hoàn toàn không tăng thêm trong suốt một thập niên từ năm 2001 đến 2011 (hình 12-10). Thậm chí, nhiệt độ đã giảm bớt, dù không dễ nhận ra. Đôi lúc, hình thức lên khung giai đoạn này có thể quy cho xui rủi. Chẳng hạn, nếu chọn năm 1998 làm xuất phát điểm – năm ghi dấu nhiệt độ cao kỷ lục cùng với chu kỳ ENSO – bạn sẽ dễ dàng nhận ra “xu hướng” lạnh đi. Trái lại, “xu hướng” trong thập niên từ năm 2008 đến 2018 nhiều khả năng sẽ thiên về một giai đoạn ấm lên khi chúng ta tính toán, do 2008 là một năm tương đối lạnh. Các số liệu dạng này cũng na ná như khi bảng điểm trên sân vận động lạc quan thông báo rằng tay chốt trung lộ đã đập thành công 8 lần trong 19 lượt ra sân cuối cùng, mỗi khi đối đầu với những tay ném thay thế thuận tay trái – mà quên mất rằng tỷ lệ đập trúng của anh ta chỉ đạt 0,19 trong cả mùa.

Hình 12-10: Nhiệt độ toàn cầu (2001-2011)

Dao động so với giới hạn chuẩn (1951-1980)

Tuy nhiên, quá trình ấm lên lại không tiếp diễn đều đặn. Trong khi đó, tiến trình gia tăng nhiệt độ trong quá khứ lại là một đà tăng dài hạn rõ rệt, và bị gián đoạn bởi các xu hướng thiên lệch hay thậm chí ngược chiều. Đơn cử, ngoài thập niên từ năm 2001 đến 2011, đã không xuất hiện dấu hiệu ấm lên nào giữa các năm 1894 và 1913, 1937 và 1956 hay 1966 và 1977 (hình 12-11) – dù mật độ khí CO₂ vẫn gia tăng trong toàn bộ các giai đoạn này. Vấn đề trên đã cho thấy nét tương đồng mà các chuyên gia phân tích tài chính đang đối mặt: trong thời gian dài, thị trường chứng khoán về cơ bản luôn hướng lên. Tuy nhiên, nó sẽ chẳng tiết lộ cho bạn chút gì về tình hình ngày hôm sau, tuần sau hay thậm chí năm sau.

Chúng ta có thể lý giải trực tiếp một số xu hướng thiên lệch gần đây thông qua khoa học: chẳng hạn như khí thải lưu huỳnh từ Trung Quốc phải đóng một vai trò nào đó. Và hẳn bạn vẫn còn nhớ rằng tuy nhiệt độ không tăng thêm từ năm 2001 đến 2011, như không khí vẫn ấm hơn hẳn các thập niên trước đó.

Tuy nhiên, cuốn sách này vẫn khuyên độc giả nên cân nhắc thật cẩn trọng giữa tín hiệu và độ nhiễu, và tìm kiếm các dự báo được thể hiện dưới dạng tỷ lệ phần trăm hoặc xác suất. Chúng sẽ là hình thức thể hiện trung thực hơn cho những hạn chế trong khả năng dự báo của chúng ta. Khi một dự báo về một hiện tượng phức tạp nào đó được thể hiện quá tự tin, đó có thể là dấu hiệu cho thấy người dự báo chưa nắm bắt vấn đề một cách thông suốt, hoặc họ đã quá khớp mô hình thống kê của mình, hoặc chỉ muốn được nổi danh hơn thay vì tôn trọng sự thật.

Hình 12-11: Nhiệt độ toàn cầu trong giai đoạn 1900-2011, với những thời điểm hạ bớt hoặc chững lại trong ngắn hạn
Dao động so với giới hạn chuẩn (1951-1980)

Cả Armstrong lẫn Schmidt đều chẳng mấy mặn mà bảo vệ cho các dự báo của họ về xu hướng nhiệt độ. “Chúng tôi đã tiến hành một số mô phỏng từ năm 1850 đến 2007,” Armstrong cho biết. “Khi xem xét 100 năm tiếp theo, tôi mới nhận ra mình chắc chắn sẽ thắng ván cược này.” Trong khi đó, Schmidt lại sẵn sàng đặt ra các tỷ lệ kèo hấp dẫn cho bất kỳ ai muốn cược ngược lại quan điểm của ông rằng nhiệt độ sẽ tiếp tục gia tăng. “Tôi sẵn sàng đánh cược với anh rằng trong thập niên tiếp theo, trái đất sẽ ấm hơn thập niên hiện thời,” ông quả quyết. “Anh muốn cược 1-ăn-100 ư? Tôi chấp tất.”

Chúng ta có thể áp dụng các phương pháp dự báo thống kê mà tôi đã liệt kê trong phần trước để giải quyết vấn đề tranh cãi này – và chúng cho thấy rằng cả Armstrong lẫn Schmidt đều không hoàn toàn đúng. Nếu bạn tính toán xu hướng nhiệt độ mỗi thập kỷ một lần, chúng sẽ cho thấy xu hướng ấm lên diễn ra trong khoảng 75% giai đoạn, trong khi xu hướng lạnh đi chỉ chiếm 25%. Khi mật độ khí CO₂ trong khí quyển tăng lên và củng cố thêm cho tín hiệu nhà kính, các giai đoạn nhiệt độ chững lại và lạnh đi sẽ ít xảy ra hơn. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa rằng chúng không thể diễn ra, và xác suất cũng không thấp đến mức 1-ăn-100. Trái lại, nếu bạn giả định rằng nồng độ khí CO₂ sẽ tiếp tục gia tăng với tốc độ như hiện tại (tức 2 ppm/năm), thì khả năng “trái đất không ấm lên” trong toàn bộ tiến trình một thập kỷ nói trên chỉ rơi vào khoảng 15% – chiếu theo phương pháp này.

Vẫn còn một nguyên do giải thích vì sao phải tính toán độ bất định

Bất định là một phần tất yếu không phải bàn cãi của dự báo. Như chúng ta đã khám phá, đôi khi sự phản ánh trung thực và chính xác của tính bất định nhiều khả năng sẽ cứu được của cải và mạng sống con người. Trong những trường hợp khác, như khi giao dịch quyền lựa chọn cổ phiếu hay đặt tiền vào một đội bóng NBA, bạn cũng có thể đánh cược vào khả năng dự báo chính xác tính bất định của mình.

Mặc dù vậy, vẫn còn một lý do khác để chúng ta ước lượng tính bất định thật cẩn trọng và rõ ràng. Điều này rất cần thiết đối với tiến bộ khoa học, đặc biệt nếu chiếu theo định lý Bayes. Hãy giả sử vào năm 2001, bạn bắt đầu hình thành tín niệm đầu tiên đối với giả thiết cho rằng khí thải cacbon công nghiệp sẽ tiếp tục khiến nhiệt độ tăng cao. (Theo quan điểm của tôi, một tín niệm như thế đáng ra sẽ rất đúng đắn, nếu xét trên vốn hiểu biết vững chắc của chúng ta về mối nhân quả trong hiệu ứng nhà kính, cũng như các bằng chứng thực nghiệm ủng hộ quan điểm này.) Cứ cho rằng bạn đã ấn định xác suất đúng của giả thiết nóng lên toàn cầu là 95%.

Nhưng sau đó, bạn bỗng khám phá ra vài bằng chứng mới: trong một thập kỷ tiếp theo, nhiệt độ trái đất không hề tăng lên. Không những thế, nhiệt độ còn hạ bớt dù rất khó nhận ra. Theo định lý Bayes, bạn nên hạ thấp ước tính của mình về xác suất đúng của giả thiết nóng lên toàn cầu; câu hỏi đặt ra là: bạn nên giảm bao nhiêu?

Nếu bạn đã đi đến một ước tính hợp lý về tính bất định trong các khuôn mẫu nhiệt độ ngắn hạn, thì mức điều chỉnh xuống sẽ không quá đáng kể. Như chúng ta đã biết, có khoảng 15% khả năng nhiệt độ không tăng thêm trong một thập kỷ dù giả thiết nóng lên toàn cầu có đúng đi chăng nữa – vì khí hậu rất hay biến động. Ngược lại, nếu nhiệt độ thay đổi hoàn toàn ngẫu nhiên và không thể lường trước, thì xác suất cho một thập kỷ “lạnh lên” sẽ là 50%, vì khả năng nhiệt độ tăng lên và giảm bớt đều như nhau. Theo định lý Bayes (hình 12-12), một thập kỷ không-ấm-lên sẽ buộc bạn phải hạ ước tính của mình về khả năng nóng lên toàn cầu từ 95% xuống 85%.

Hình 12-12: Định lý Bayes – Ví dụ về nóng lên toàn cầu

Mặt khác, nếu bạn quả quyết rằng chỉ có 1% khả năng nhiệt độ không tăng thêm trong vòng một thập kỷ, thì giả thuyết được thành lập sẽ yếu hơn rất nhiều; vì bạn đang khẳng định đây là phép kiểm chứng đáng tin cậy hơn. Theo định lý Bayes, xác suất gắn với giả thiết nóng lên toàn cầu lúc này đã giảm xuống còn 28%.

Khi chúng ta xúc tiến những tuyên bố tự tin hơn nhưng không thể đi đến kết quả, nhiều bằng chứng vững chắc hơn sẽ xuất hiện và chống lại chính giả thiết của chúng ta. Chúng ta thật sự không thể đổ lỗi cho bất kỳ ai vì mất họ niềm tin vào dự báo của chúng ta khi điều đó xảy đến; bởi họ đã đưa ra quyết định chính xác theo logic của Bayes.

Vậy, đâu là động cơ để chúng ta đưa ra những tuyên bố tự tin hơn ngay từ ban đầu, nhất là khi chúng không thật sự được các bằng chứng số liệu bênh vực? Trên thực tế, có vô số lý do cho việc này. Trong các cuộc tranh luận về khí hậu, đó có thể là vì tuyên bố tự tin hơn sẽ có vẻ thuyết phục hơn – rất có thể, nhưng chỉ khi chúng chính xác. Việc quy mọi biến động thời tiết cho tình trạng biến đổi khí hậu do con người gây nên – thay vì hiện tượng nóng lên toàn cầu vốn gắn liền với nhiệt độ cao – là một trò đánh cược đầy rủi ro, và bắt nguồn từ nguyên nhân chính trị hơn là khoa học. Không có sự nhất trí nào về những hướng biểu hiện của biến đổi khí hậu ngoài tình trạng tăng nhiệt độ, hoặc có thể là mực nước biển dâng lên. Lẽ tất nhiên, việc quy kết mọi cơn bão tuyết như bằng chứng chống lại học thuyết trên là điều hết sức lố bịch.

“Chúng tôi đã tẩn nhau với mấy gã này trên phố”

Thế lưỡng nan cơ bản mà các nhà khí hậu học phải đối mặt chính là: việc nóng lên toàn cầu là một vấn đề lâu dài, nhưng lại cần một giải pháp ngắn hạn. Do khí cacbonic tồn tại trong không khí rất lâu, nên những quyết định chúng ta đưa ra hôm nay sẽ ảnh hưởng đến cuộc sống của thế hệ tương lai.

Trong một thế giới sáng suốt và bác ái, điều này có lẽ sẽ không quá đáng lo. Thế nhưng, các thể chế chính trị và văn hóa của chúng ta lại không được thiết lập nhằm giải quyết những vấn đề này – chắc chắn là không, nếu nước Mỹ cứ phải đối mặt với các kỳ tái tuyển cử hai năm một lần, và doanh nghiệp phải chịu áp lực đáp ứng mức lợi nhuận dự báo hàng quý. Giới khí hậu học đã đối phó với thử thách trên bằng nhiều cách khác nhau; trong đó có một số người quyết định tham gia nhiều hơn vào các cuộc tranh luận chính trị, còn số khác lại cố giữ khoảng cách.

Michael Mann, giám đốc Trung tâm Khoa học Hệ Trái đất tại Đại học Penn State, đã từng rơi vào tâm điểm của vòng xoáy tranh cãi. Phe “tín đồ khí hậu” hết sức quan ngại về vụ tấn công vào máy chủ của Đơn vị Nghiên cứu Khí hậu (CRU – Climatic Research Unit) trực thuộc Đại học Đông Anglia, nơi cung cấp ghi chép nhiệt độ phục vụ cho Văn phòng Met tại Vương quốc Anh. Trong khi đó, phe hoài nghi lại viện cớ rằng Mann và các nhà khoa học khác đang âm mưu thao túng ghi chép nhiệt độ của CRU.

Vấn đề là các nhà khoa học hiểu rõ hành động sai trái từ một bộ phận đồng nghiệp của họ, và những ghi chép nhiệt độ của CRU cũng khá nhất quán với các ghi chép khác – tuy nhiên, trong các e-mail bị tin tặc tấn công, Mann và các nhà khoa học khác đã nêu rõ với các đơn vị quan hệ công chúng mối bận tâm của họ về cách thức lĩnh hội vấn đề khoa học của cộng đồng. Tôi đã gặp ông vào một buổi chiều thu se lạnh tại văn phòng Peen State, và trò chuyện cùng ông suốt hai giờ đồng hồ.

Mann am hiểu rất sâu sắc về bản chất khoa học đứng sau tình trạng nóng lên toàn cầu. Như hầu hết các nhà khí hậu khác, ông không nghi ngờ cơ chế lý thuyết dẫn đến vấn đề biến đổi khí hậu, nhưng lại có cái nhìn dè dặt trước những dự báo do mô hình khí hậu cung cấp.

“Bất kỳ đánh giá khoa học trung thực nào cũng sẽ thừa nhận rằng: có những điều chúng ta hiểu khá rõ và những điều chúng ta chỉ hiểu được phần nào,” ông chia sẻ. “Song, cũng có những điều chúng ta không biết chắc và những điều chúng ta hoàn toàn không hiểu gì về chúng.”

“Trong suy nghĩ của tôi, một trong những hậu quả đáng tiếc từ việc truyền đạt thiếu tin tưởng đến công chúng chính là chúng ta đang phí thời gian tranh cãi về một nhận định được đông đảo giới khoa học thừa nhận, trong khi có thể tiến hành một cuộc thảo luận đầy tin tưởng về những điều bất định đang tồn tại.”

Nhưng Mann, người viết blog chung với Schmidt trên trang Web.taisachnhanh.cloud, lại tự nhận ông đang trong tình trạng xung đột với các nhóm đồng nghiệp như Viện Heartland. “Chúng tôi đang tẩn nhau với mấy gã này trên phố,” ông cho biết, cố ý dẫn lại một câu trong bài xã luận đăng trên tờ Nature. Mục tiêu dài hạn của cuộc đấu đá này là thuyết phục công chúng cũng như các nhà hoạch định chính sách về tính cấp thiết (hoặc không cấp thiết) của một động thái chống lại biến đổi khí hậu. Trong một xã hội luôn đầy rẫy những nhà dự báo quá tự mãn, những người chuyên nhầm lẫn sự tự tin mà họ thể hiện với tính xác thực của dự báo, thì việc cố gắng diễn đạt sự bất định sẽ không thể xem là chiến lược thắng lợi của bên còn lại.

“Điều anh cần làm rõ chính là phải nắm chắc sự bất định nằm ở đâu, nhưng đồng thời cũng phải giữ cho các tuyên bố của mình không quá mơ hồ, vì như thế sẽ chẳng ai chịu lắng nghe khi chúng ta trình bày,” Mann cho biết. “Nếu không lên tiếng, chúng ta sẽ là một cộng đồng vô trách nhiệm. Có những kẻ rất vui mừng khi được thế chỗ chúng ta. Và họ sẽ sớm chiếm chỗ bằng cách cung cấp thông tin sai lạc.”

Khác biệt giữa im lặng và chính trị

Trên thực tế, cuộc đấu đá của Mann là trận chiến giữa các trang web “đồng tình” như Web.taisachnhanh.cloud và “hoài nghi” như Watts Up With That, và chủ yếu xoay quanh các cuộc hỗn chiến ngày qua ngày về bài báo mới nhất, hoặc về đặc điểm thời tiết hay về xung đột chính trị. Cả hai bên hầu như đều dính chặt với các thành viên khác thuộc phe của họ và từ chối nhượng bộ.

Tôi không có ý nói rằng phần lãnh thổ hai bên chiếm được luôn tương đương nhau. Trong một cuộc tranh luận về vấn đề nóng lên toàn cầu, chân lý hầu như chỉ đứng về một phía: hiệu ứng nhà kính gần như chắc chắn tồn tại và sẽ trở nên nghiêm trọng hơn bởi khí thải CO₂ do con người tạo ra. Điều này rất có khả năng sẽ khiến hành tinh ấm lên. Tác động của vấn đề này tuy vẫn chưa rõ ràng, nhưng sẽ dẫn đến hậu quả chẳng mấy tốt đẹp.

Thế nhưng, tinh thần của các đấu thủ dường như lại cho thấy rằng chúng ta đã tiến sát đến việc giải quyết những vấn đề chính trị, nếu có thể thuyết phục thêm vài người nữa tin vào khoa học. Thực chất, chúng ta có thể làm thế từ nhiều năm nay. “Điều quan trọng là tôi đã đi đến kết luận rằng chúng ta sẽ phải tìm ra cách triệt tiêu khí cacbon,” Richard Rood cho biết khi chúng tôi ở Copenhagen, và đoán rằng sẽ chẳng bao giờ cả 193 thành viên Liên hiệp Quốc lại cùng đi đến thống nhất về các thỏa thuận chấp nhận được.

Trong khi đó, lòng tin của công chúng Mỹ về tình trạng nóng lên toàn cầu đang diễn ra lại có dấu hiệu giảm sút trong vài năm trở lại đây. Và thậm chí nếu 100% đều đồng tình về những ảnh hưởng của biến đổi khí hậu, thì một số tiểu bang hoặc quốc gia cũng sẽ lập kế hoạch giảm thiểu khí thải tốt hơn các khu vực khác. “Chúng ta có vài đảng viên Dân chủ tiến bộ tại các bang có mỏ than. Bạn tôi ơi, họ đều lo lắng về việc này,” Christine Gregoire, Thống đốc bang Washington chia sẻ.

Tôi cũng không rõ phải giải quyết những vấn đề trên như thế nào, vì chúng không phải đặc thù trong tranh luận về khí hậu. Tôi chỉ biết rằng giữa chính trị và khoa học có sự khác biệt cơ bản. Thực ra, tôi còn cho rằng chúng đang ngày càng xung đột hơn với nhau.

Trong khoa học, tiến bộ là khả thi. Quả thực, nếu ai đó tin vào thuyết Bayes, họ sẽ đưa ra các dự báo và kiểm chứng cũng như khẳng định lại các quan điểm, và tiến bộ khoa học là điều tất yếu.[103] Hành trình đến với tiến bộ khoa học không phải bao giờ cũng là đường thẳng, và một số học thuyết được đánh giá cao (hay thậm chí được “nhất trí”) về sau cũng được chứng minh là sai – nhưng bằng mọi giá, khoa học vẫn cứ hướng đến chân lý.

Trái lại, trong chính trị, chúng ta dường như đang ngày càng cách xa sự nhất trí. Sự phân cực giữa hai đảng phái trong Hạ viện Hoa Kỳ, vốn đã được thu hẹp nhờ Chính sách Kinh tế Mới suốt thập niên 1970, nay lại tăng lên và đạt đến độ trầm trọng nhất vào năm 2011, tệ nhất trong cả thế kỷ. Đảng viên Cộng hòa cũng như đảng viên Dân chủ đều đã rời xa tiếng nói chung.

Trong khoa học, hiếm có ai nhìn nhận mọi điểm dữ liệu như một kết luận chính xác. Dữ liệu thực tế rất nhiễu loạn – thậm chí nếu học thuyết có hoàn hảo đi chăng nữa, thì sức nặng của tín hiệu vẫn thay đổi. Mặt khác, theo định lý Bayes, không học thuyết nào là hoàn hảo. Thay vì thế, đó là một công cuộc đang tiến triển từng ngày và luôn gắn với những đợt kiểm chứng và tài khẳng định sâu sát hơn. Đây chính là chủ nghĩa hoài nghi khoa học. Dù thế giới có biến chuyển đến đâu, thì nền móng của đảng Dân chủ và Cộng hòa vẫn cứ sơ khai như thuở ban đầu.

Đây là điều chắc chắn, vì tranh cãi vẫn sẽ tiếp tục, và giới khí hậu học sẽ phải cố gắng hơn nhằm rút chân khỏi cuộc đấu đá và tránh đổi phe từ khoa học sang chính trị. Trong khoa học, các dự báo thiếu minh bạch dễ bị vạch trần hơn – và chân lý cũng được tiếp nhận phổ biến hơn. Nhưng trong chính trị, phạm trù chân lý không được hưởng đặc ân, mà phải nhường chỗ cho phán đoán của ai đó.

Trình trạng bất cập trong hệ thống chính trị Hoa Kỳ là nguyên nhân lớn nhất khiến người dân có cái nhìn bi quan về tương lai của đất nước. Trong khi đó, tài năng khoa học và công nghệ lại là nguyên nhân giúp người dân Mỹ lạc quan nhất. Họ là những nhà khai sáng. Hợp chủng quốc Hoa Kỳ đã sản sinh ra vô số bằng phát minh, sở hữu rất nhiều trường đại học và viện nghiên cứu danh giá nhất thế giới, đồng thời các doanh nghiệp của Mỹ cũng dẫn đầu thị trường trong mọi lĩnh vực từ dược phẩm đến công nghệ thông tin. Nếu phải chọn giữa một cuộc thi ý tưởng và một trận so tài chính trị trong lồng sắt, tôi biết mình sẽ tham gia cuộc đấu nào – nhất là khi tôi biết chắc mình đã dự đoán đúng.

§13. Không biết không có nghĩa là tránh được tổn thương

Franklin Delano Roosevelt đã tuyên bố rằng ngày 7 tháng 12 sẽ mãi sống trong sự ô nhục. Vụ đánh bom Trân Châu Cảng năm 1941, vụ tấn công đầu tiên của ngoại bang vào lãnh thổ Hoa Kỳ trong hơn một thế kỷ, đã gây nên cú sốc lớn trong tinh thần mỗi người Mỹ, hệt như vụ phá hủy Trung tâm Thương mại Thế giới 60 năm sau đó; và nó đã biến địch thủ với vẻ hăm dọa phía bên kia địa cầu thành một mối nguy khủng khiếp, mãnh liệt và hiện hữu. Nhưng thực chất, vụ tấn công vào Trân Châu Cảng dường như đã có thể dự báo được.

Rất nhiều tín hiệu cho thấy rằng vụ tấn công vào Trân Châu Cảng là điều có thể xảy ra, hay thậm chí sắp xảy ra. Các mối quan hệ ngoại giao giữa Hoa Kỳ và Nhật Bản vào tháng 11 và tháng 12 năm 1941 đã xấu đi một cách nhanh chóng. Tham vọng bành trướng lãnh thổ của Nhật Bản đã biến Hạm đội Thái Bình Dương của Hoa Kỳ, vốn được tổng thống Roosevelt điều động từ San Diego về Trân Châu Cảng nhằm ngăn cản tham vọng trên, thành điểm nóng tất yếu. Trong khi đó, hải quân Nhật Bản đang liên tục thay đổi tín hiệu điện tín của họ, từ đó khẳng định ý định của họ đang trở nên ngày một thù địch hơn và lực lượng quân đội cùng tàu chiến Nhật Bản được điều động ngoài bờ biển Trung Quốc và Đông Nam Á cũng tăng lên.

Tín hiệu đáng lo ngại nhất từ mọi động thái trên chính là sự im lặng. Các sĩ quan tình báo Hoa Kỳ đã khéo léo giải mã thành công dòng chữ PURPLE, đoạn mã được Nhật Bản gài trong thông điệp ngoại giao của họ và cho phép chúng ta giải đoán đến 97% thông điệp. Song, nỗ lực của Mỹ nhằm giải mã việc truyền tin của quân đội Nhật lại không thành công như thế. Dù không hiểu được thông điệp, nhưng chúng ta vẫn nghe được chúng và có thể dò ra điểm phát. Dòng tín hiệu tít-te đều đặn từ hạm đội tàu sân bay Nhật sẽ phản lại địa điểm đóng quân của họ khi ra khơi.

Tuy nhiên, từ giữa tháng 11 trở đi, sóng radio hoàn toàn im ắng; chúng ta không biết được tàu sân bay đang ở đâu. Thập niên 1940 vẫn chưa xuất hiện vệ tinh toàn cầu, mà chỉ có các loại ra đa dò tìm sơ khai. Các sứ mệnh do thám tuần tra trên không trên những khoảng cách xa tại Thái Bình Dương đều được hạn chế chi phí, và thỉnh thoảng mới được tiến hành trong khoảng cách tầm 300 hoặc 400 dặm từ căn cứ. Truyền tin liên lạc qua sóng radio là công cụ phát hiện tiên tiến nhất của chúng ta, và nếu không có chúng, toàn bộ hạm đội tàu nói trên – với mỗi chiếc lớn bằng 6 sân bóng bầu dục – sẽ biến mất.

Nhiều nhân vật trong ngành tình báo đã kết luận rằng các tàu sân bay đang ở gần vùng nước thuộc lãnh thổ đối phương, nơi họ có thể dựa vào các phương tiện liên lạc thay thế. Khả năng thứ hai là hạm đội này đã thử tiến khỏi Thái Bình Dương và cách rất xa nơi hải quân Hoa Kỳ đóng quân.

Nhưng thực ra, hạm đội tàu sân bay Nhật Bản đang thẳng tiến đến Hawaii. Đây là một hành trình được thiết lập chính xác trên bản đồ; hệt như một tiền vệ lợi dụng các kẽ hở trong vòng vây của đối phương, hạm đội này đang được điều động qua những điểm mù trong tuyến phòng thủ của Mỹ. Ban đầu, các chiến hạm đã trải qua một hành trình dài tiến thẳng theo hướng đông–đông nam, gần như cắt đôi các khu đồn trú của Mỹ trên Đảo Midway và Cảng Hà Lan tại Alaska. Sau đó, vào ngày 4 tháng 12, sau khi tiến đến 165 độ kinh Tây, họ bất ngờ bẻ ngoặt 45 độ và hướng đến Hawaii, nơi chỉ ba ngày sau đó đã chứng kiến quân Nhật mở cuộc tấn công vào buổi sáng, giết chết 2.400 binh sĩ và đánh chìm 4 chiến hạm của hải quân Hoa Kỳ.

Ngày tiếp theo, Quốc hội Hoa Kỳ đã tuyên chiến với Nhật Bản và chính thức tham gia vào Thế chiến II với tỷ lệ 470 phiếu thuận và 1 phiếu chống.

Hình 13-1: Lộ trình đến Trân Châu Cảng của lực lượng tàu sân bay Nhật Bản

Tín hiệu không phát hiện thấy gì

Ngày 11 tháng 9 năm 2001, khi chiếc Phi cơ số 77 thuộc hãng hàng không American Airlines đâm vào mặt đá vôi của Lầu Năm góc, giết chết 59 hành khách vô tội và 125 đồng nghiệp của ông, Donald Rumsfeld đã nghĩ đến trận Trân Châu Cảng. Vào ngày 7 tháng 12 năm 1941, Rumsfeld chỉ mới 8 tuổi, và đang nghe chương trình Chicago Bears yêu thích trên đài phát thanh thì bị cắt ngang bởi một bản tin về cuộc tấn công bất ngờ.

Tôi đã đến thăm Rumsfeld ở văn phòng của ông tại Washington vào tháng 3 năm 2012, sau khi được cảnh báo rằng tôi có thể bị lỡ cuộc phỏng vấn với ông. Với chiều cao 1m7 khi đã gần 80 tuổi, trông Rumsfeld không quá đường bệ, nhưng lại khiến ta phải dè chừng trên mọi phương diện. Sinh ra tại Evanston, Illinois, ông theo học trung học tại trường công và nhận học bổng hàn lâm vào Princeton, nơi ông tỏa sáng trong đội đấu vật và viết một luận án về quyền lực của tổng thống trước khi phục vụ trong Hải quân, và sau đó là Quốc hội. Văn phòng ông được tô điểm với những tấm bằng khen và vật tưởng niệm từ 4 đời tổng thống mà ông từng phục vụ; ông cũng là người Mỹ duy nhất trong lịch sử từng hai lần được bầu làm Bộ trưởng Quốc phòng; lần đầu tiên dưới quyền tổng thống Ford (từ năm 1975 đến 1977), và lần thứ hai, tức một phần tư thế kỷ sau đó, dưới quyền George W. Bush.

Rumsfeld đủ minh mẫn để góp ý cặn kẽ cho dàn bài chi tiết của cuốn sách này sau khi tôi gửi nó cho Keith Urbahn, vị tham mưu trưởng trẻ tuổi và mẫn cán của ông. Tôi biết Rumsfeld rất hứng thú với Trân Châu Cảng. Ông đã chào đón tôi bằng một bản in lời đề tựa của cuốn sách danh tiếng Pearl Harbor: Warning and Decision (tạm dịch: Trân Châu Cảng: Thức tỉnh và Quyết định) của Roberta Wohlstetter được xuất bản vào năm 1962, trong đó liệt kê vô số nguyên nhân giải thích vì sao cuộc tấn công của quân Nhật lại khiến các tướng lĩnh quân đội và tình báo của Mỹ choáng váng đến thế. Không những không được chuẩn bị, Mỹ còn nhầm lẫn sự phớt lờ của chính mình với sự sáng suốt, và khiến bản thân dễ bị tấn công hơn bao giờ hết.

“Tại Trân Châu Cảng, họ đã được chuẩn bị cho những điều chẳng bao giờ xảy ra,” Rumsfeld cho biết. “Họ chuẩn bị cho sự phá hoại ngầm vì có rất nhiều người dân Nhật sinh sống tại Hawaii. Nên họ đã tập trung các máy bay lại để có thể bảo vệ chúng. Hiển nhiên, lính đánh bom ập đến và nhận ra họ quá dễ tấn công và họ đã bị tiêu diệt.”

Trước sự kiện Trân Châu Cảng, như Rumsfeld đề cập, chúng ta đã đưa ra giả thuyết rằng phá hoại ngầm – hay tấn công từ bên trong – là phương pháp khả dĩ nhất nhằm tấn công các máy bay và tàu chiến của chúng ta. Nỗi lo bị phá hoại ngầm lan khắp Hawaii. Họ tin rằng 80.000 công dân Nhật Bản tại đây sẽ tấn công không chỉ các căn cứ quân sự, mà cả các trạm phát thanh, những đánh đồng dứa và trang trại bò sữa mà chẳng cần báo trước.[104] Mọi tín hiệu đều được diễn giải theo bối cảnh trên, dù hợp logic hay không và chúng ta chỉ chuẩn bị cho sự phá hoại ngầm. Chúng ta đặt các máy bay sát cạnh nhau, và neo đuôi tàu này chạm mũi tàu kia; vì trên lý thuyết, một mục tiêu lớn bao giờ cũng dễ theo dõi hơn nhiều mục tiêu nhỏ.

Trong khi đó, chúng ta lại lập luận rằng: nếu Nhật Bản có vẻ như đang động viên quân đội nhằm tiến hành một cuộc tấn công, thì mục tiêu sẽ là nước Nga hay các lãnh thổ thuộc địa của Vương quốc Anh, Nga hoặc các quốc gia thuộc Liên hiệp Anh đang tham chiến. Hà cớ gì người Nhật lại một muốn đánh thức gã khổng lồ Hoa Kỳ đang say ngủ? Chúng ta đã không nhận thấy rằng người Nhật đang xem quyết định tham chiến của Mỹ là điều không thể tránh khỏi, và họ muốn giáng đòn phủ đầu khi Mỹ ít phòng bị nhất, và gây thiệt hại lớn nhất lên Hải quân của Hoa Kỳ. Thời điểm đó, chính quyền Nhật hoàng vẫn chưa sẵn sàng từ bỏ tham vọng bành trướng lãnh thổ. Mỹ đã không nhìn ra được sự mâu thuẫn trong mắt kẻ thù.

Đối với Wohlstetter, tín hiệu là một phần bằng chứng tiết lộ cho chúng ta điều gì đó hữu ích về ý định của kẻ thù; quyển sách này xem tín hiệu như một lời ngụ ý về sự thật phía sau một vấn đề thống kê hoặc dự báo.[105] Định nghĩa của Wohlstetter về độ nhiễu cũng khác biệt đến mức tinh tế. Trong khi tôi thường dùng “độ nhiễu” để diễn tả những khuôn mẫu ngẫu nhiên có thể dễ dàng bị nhầm lẫn với tín hiệu, thì Wohlstetter lại dùng để mô tả “âm thanh” phát ra từ các tín hiệu xung khắc nhau. Trong lĩnh vực phân tích tình báo, việc thiếu vắng tín hiệu có thể là biểu hiện của điều gì đó quan trọng (như việc mất đường truyền radio từ hạm đội tàu sân bay Nhật Bản là dấu hiệu cho thấy họ đang di chuyển đến Hawaii), trong khi việc xuất hiện quá nhiều tín hiệu lại có thể khiến quá trình phân tách ý nghĩa trở nên hết sức khó khăn. Chúng có thể át đi tín hiệu khác trong âm thanh chói tai chát chúa.

Nhóm biểu đồ tiếp theo bao gồm một chuỗi 10 tín hiệu, trong đó mỗi tín hiệu phụ thuộc vào một công thức toán học cực kỳ đơn giản và gọn ghẽ, với tên gọi “sóng hình sin”. Trong hình 13-2A, tôi đã nêu bật một trong các tín hiệu này sao cho dễ phân biệt với tín hiệu khác. Sau khi vụ tấn công xảy ra, đồng nghĩa với thêm một dự báo khác thất bại, đây chính là điều hiển hiện trước mắt chúng ta. Trong cả sự kiện Trân Châu Cảng và vụ 11 tháng 9, một nhóm rất nhỏ người dân Mỹ đã quả quyết rằng các khuôn mẫu này vô cùng rõ ràng, và chính phủ đáng ra phải biết về cuộc tấn công, từ đó phải có trách nhiệm lên kế hoạch dập tắt nó.[106]

Hình 13-2A: Tín hiệu xung khắc, với một tín hiệu được nêu bật

Hình 13-2B: Tín hiệu xung khắc, không có sự phân biệt

Song, đây thường không phải là cách chúng ta nhìn thấy trước các khuôn mẫu. Thay vì thế, chúng lại trông giống với hình 13-2B – hay một mớ sợi mì spaghetti rối tung. Wohlstetter đã viết như sau:

Thật dễ để tách biệt các tín hiệu thích đáng khỏi những tín hiệu không liên quan sau khi sự việc xảy ra. Lẽ tất nhiên, sau sự việc, tín hiệu sẽ hiện rõ như ban ngày; giờ đây, chúng ta có thể thấy nó đang báo hiệu về thảm họa nào, vì thảm họa đã xảy ra. Nhưng trước đó, nó lại rất mập mờ và bao hàm nhiều ý nghĩa xung khắc. Nó xuất hiện trước mắt người quan sát trong một bầu không khí “nhiễu loạn,” hay như một công ty với đủ loại thông tin vô dụng và chẳng hề liên quan đến việc dự báo một thảm họa nhất định.

Trong những trường hợp như trên, điều quan trọng không phải là khả năng phát hiện tín hiệu của chúng ta: cứ cho rằng chúng ta hội đủ năng lực ở một chừng mực cơ bản nào đó, thì chúng ta vẫn phải tiếp nhận vô số tín hiệu trước khi có điều gì đó liên quan đến Trân Châu Cảng hay sự kiện Ngày 11 tháng 9 xuất hiện. Tín hiệu liên quan có thể nằm đâu đó trong ngăn kéo hồ sơ của cơ sở dữ liệu máy tính. Nhưng toàn bộ các tín hiệu không liên quan cũng thế. Do đó, chúng ta cần năng lực phân tích tín hiệu để chắt lọc tín hiệu phù hợp ra khỏi một căn buồng đầy tiếng vọng.

Thông thường, chúng ta sẽ có một số nhận định về tín hiệu nào thật sự quan trọng và cần lưu ý. Cho đến nay, những quan điểm đó vẫn hữu ích và cần thiết. Tôi đã đề cập chi tiết đến những vấn đề kéo theo khi chúng ta cân nhắc dữ liệu mà không xét đến bối cảnh. Thay vì đưa ra các dự báo hữu ích, chúng ta lại dạo bước qua các khuôn mẫu và tiến thẳng đến nơi vô định.

Mặc dù vậy, bối cảnh chúng ta đưa ra có thể thiên lệch và vụ lợi. Như Cicero từng cảnh báo Julius Caesar trong vở kịch của Shakespeare: “Chúng lột trần mọi thứ sau vỏ ngoài kiểu cách / Và xóa sạch chủ đích vốn định sẵn ban đầu.” Chúng ta có thể sẽ tập trung vào những tín hiệu ủng hộ cho giả thuyết mà chúng ta chuộng hơn về thế giới xung quanh, hoặc sẽ ngụ ý về một kết quả lạc quan hơn. Hoặc giả, chúng ta chỉ đơn giản tập trung vào những tín hiệu phù hợp với định kiến quan liêu, như quan điểm giáo điều cho rằng phá hoại ngầm mới là mối đe dọa tiềm tàng đối với Trân Châu Cảng, chứ không phải một cuộc không kích.

Xa lạ và khó xảy ra

Lời đề tựa chính là phần Rumsfeld yêu thích nhất trong cuốn sách của Wohlstetter, vốn do nhà kinh tế học đoạt giải Nobel, Thomas Schelling chấp bút; ông cũng là người đã chuyển đổi những thành quả ban đầu về lý thuyết trò chơi của John Nash thành công cụ trong lĩnh vực an ninh quốc gia. Schelling đã nhận xét về khuynh hướng nhầm lẫn điều xa lạ thành điều khó xảy ra của chúng ta như sau:

Khi lên kế hoạch, chúng ta thường có xu hướng nhầm lẫn giữa điều xa lạ với điều khó xảy ra. Một sự việc ngẫu nhiên chưa được suy xét kỹ thoạt trông sẽ rất khác lạ; và điều khác lạ đó sẽ bị cho là khó xảy ra; trong khi đó, điều khó xảy ra lại không cần suy xét kỹ.

Chính bởi sự cách biệt giữa nước Mỹ với lục địa Á Âu và mối quan hệ giao bang tương đối tốt đẹp được Mỹ duy trì với các nước châu Mỹ kể từ khi Tuyên bố Monroe ban hành, mà đất nước này rất hiếm khi trở thành mục tiêu tấn công của ngoại bang. Do vậy, những ngoại lệ (như ngày 11 tháng 9) và những lần suýt thành mục tiêu (như vụ Khủng hoảng Tên lửa Cuba) đã khiến nước Mỹ hết sức choáng váng. Trước sự kiện Trân Châu Cảng, cuộc tấn công cuối cùng của ngoại bang vào nước Mỹ đã kết thúc mãi từ Cuộc chiến năm 1812. Người Mỹ chỉ không muốn sống chung với tàn tích chiến tranh trong quá khứ, như người châu Âu và châu Á vẫn sống như thế trong suốt chiều dài lịch sử của họ.

Thế nhưng, lãnh thổ Hawaii[107] lại tọa lạc ngay giữa Thái Bình Dương: Honolulu gần Tokyo (cách 3.860 dặm) hơn Washington, DC (cách 4.825 dặm). Chính do vị trí địa lý và sự hiện diện của hạm đội hải quân, nơi đây đã trở thành mục tiêu hiển nhiên của quân Nhật. Cảm giác xa lạ trước các cuộc tấn công vào lãnh thổ Hoa Kỳ có thể khiến đất nước này tự mãn trước nguy cơ nhãn tiền.

Hoặc có lẽ, chúng ta nên thử loại trừ theo logic một yếu tố nào đó từ các mệnh đề sau:

Nước Mỹ hiếm khi bị tấn công
Hawaii là một phần của nước Mỹ
Suy ra Hawaii khó có khả năng bị tấn công

Đây là lối tư duy vô cùng thiển cận. Như tôi đã đề cập trong chương 1, dự báo của chúng ta thường thất bại khi chúng ta “tiến ra khỏi mẫu”. Việc nước Mỹ hiếm khi bị tấn công chỉ là quan sát thực nghiệm, thay vì một quy luật vững chắc. Chẳng hạn, việc Nebraska chưa từng bị tấn công bởi thế lực ngoại bang sẽ không cho thấy bằng chứng thực tế nào liên quan đến trường hợp của Hawaii, nếu căn cứ vào vị trí địa lý cuối cùng được xác định trên biển Thái Bình Dương, cũng như tình hình chiến sự tạm thời tại đây.

Song, chí ít lối tư duy này cũng bao hàm trong đó đôi điều đáng suy nghĩ. Nếu trải qua hết quá trình tư duy, có lẽ chúng ta sẽ nhận ra những giả thuyết của mình lỏng lẻo đến mức nào. Schelling cho rằng vấn đề của chúng ta thậm chí còn nghiêm trọng hơn. Khi đối diện với một khả năng xa lạ, chúng ta thậm chí chẳng màng suy nghĩ về nó. Thay vào đó, chúng ta lại tự hình thành nên quan điểm mù quáng. Giới y học gọi đây là chứng mất nhận thức bệnh tật − anosognosia: trạng thái tâm lý này sẽ phần nào ngăn bệnh nhân nhận ra họ đang mắc bệnh. Một số bệnh nhân Alzheimer cũng biểu hiện theo hướng này.

Phiên bản của hội chứng này trong lĩnh vực dự báo đòi hỏi chúng ta phải thực hiện một trong các hành vi trái với bản năng nhất: đó là thừa nhận điều chúng ta không biết.

Sự kiện ngày 11 tháng 9 có phải là điều chưa biết đã biết?

“Có những điều đã biết đã biết; đó là những điều chúng ta biết rằng mình đã biết về chúng. Chúng ta cũng biết rằng có những điều chưa biết đã biết; đó là khi chúng ta thừa nhận rằng chúng ta không biết điều gì đó. Tuy nhiên, còn có cả những điều chưa biết chưa được biết – hay những điều chúng ta không biết rằng mình không biết” – trích lời Donald Rumsfeld.

Câu nói nổi tiếng trên của Rumsfeld về “những điều chưa biết chưa được biết” – từng được phát biểu trong một hội nghị năm 2002 nhằm đáp lại câu hỏi của một phóng viên về sự hiện diện của vũ khí hủy diệt hàng loạt tại Iraq – chính là hệ quả tất yếu từ mối quan ngại của ông đối với sự nhầm lẫn giữa điều xa lạ và điều khó xảy ra. Nếu chúng ta tự đặt ra cho mình một câu hỏi và có thể đi đến câu trả lời chính xác, đó là điều đã biết đã biết. Nếu chúng ta đặt ra cho mình một câu hỏi và không thể trả lời chính xác, đó là điều chưa biết đã biết. Còn với điều chưa biết chưa được biết, đó là khi chúng ta chưa thật sự nghĩ đến việc đặt câu hỏi ngay từ ban đầu. “Chúng là kẽ hở trong hiểu biết của chúng ta, nhưng chúng ta lại chẳng biết có chúng tồn tại,” Rumsfeld thuật lại trong hồi ký của ông vào năm 2011.

Khái niệm “điều chưa biết chưa được biết” đôi khi cũng bị hiểu sai. Việc chứng kiến thuật ngữ này được sử dụng theo các phương thức như sau – nhằm ám chỉ một mối đe dọa khá cụ thể (nhưng khó dự báo) – là điều rất phổ biến:

Nigeria nhiều khả năng sẽ xuất hiện một cuộc khủng hoảng trong tương lai không-xa – điều chưa biết chưa được biết này đã gửi đi những thông điệp sâu sắc nhất đến nước Mỹ và giới an ninh toàn cầu [nhấn mạnh].

Lời tiên tri cụ thể này do phía Nigeria đưa ra về hiểm họa khủng bố đã phần nào tiên liệu được sự việc (nó được lập ra vào năm 2006, ba năm trước khi Umar Farouk Abdulmutallab, một công dân Nigeria tìm cách kích hỏa khối thuốc nổ giấu trong quần lót của hắn khi đang bay từ Amsterdam đến Detroit). Song, nếu xét về mặt ngữ nghĩa, nó đã sai lệch. Mỗi khi bạn chỉ tên được một yếu tố nguy hiểm và khó lường, tức là bạn đang thể hiện một điều chưa biết đã biết. Làm rõ những điều bạn chưa biết chính là điểm nhấn trong tiến trình.

Như chúng ta đã biết, một số ít yếu tố sẽ rơi thẳng vào các nhóm phạm trù nước đôi giữa “dễ đoán” và “khó lường”. Ngay cả khi bạn không biết cách dự báo điều gì đó với mức chắc chắn 100%, bạn vẫn có thể đi đến một con số ước tính, hoặc một dự đoán về nguy cơ. Đó có thể là một ước đoán sắc bén hoặc thô thiển, một dự báo chính xác hoặc nhầm trật, hay một tuyên bố khôn ngoan hoặc xuẩn ngốc.[108] Nhưng chí ít, bạn cũng ý thức được vấn đề và có thể đạt đến một cái đích nào đó: chẳng hạn, chúng ta không biết chính xác nguy cơ khủng bố do Nigeria công bố đến chúng ta nghiêm trọng ra sao, nhưng nhiều khả năng mối nguy này sẽ lớn hơn vụ Luxembourg.

Không kể đến nỗi thất vọng vì vốn kiến thức của chúng ta về thế giới xung quanh vẫn còn thiếu sót, vấn đề sẽ xảy đến khi chúng ta không thể đưa ra một dự báo nào. Khi đó, điều chưa biết chưa được biết là một dạng biến cố mà chúng ta chưa hề xem xét đến. Chúng ta kiểu như đánh mất khả năng tư duy về nó, hoặc kinh nghiệm của chúng ta không đủ sức mường tượng ra nó; cứ như thể nó chưa từng tồn tại.

Điều này sẽ dẫn đến những nguy cơ đặc biệt nghiêm trọng khi chúng ta cân nhắc các tín hiệu nhận được từ quân khủng bố. Trước sự kiện Trân Châu Cảng, đã có rất nhiều dấu hiệu ám chỉ các cuộc tấn công vào ngày 11 tháng 9:

Đã có ít nhất cả tá lời cảnh báo về nguy cơ máy bay được sử dụng như vũ khí, bao gồm mối đe dọa từ các tay khủng bố người Algeri dự định đâm một chiếc máy bay bị không tặc vào Tháp Eiffel, hay âm mưu lao một chiếc phản lực chất đầy thuốc nổ vào Trung tâm Thương mại Thế giới của một nhóm khủng bố liên kết với Al Qaeda.

Trước đây, Trung tâm Thương mại Thế giới đã từng là mục tiêu của quân khủng bố. Các vụ đánh bom năm 1993 do Ramzi Yousef và những kẻ đồng mưu thực hiện – chúng từng được huấn luyện tại doanh trại Al Qaeda thuộc Afghanistan – đã khiến 6 người thiệt mạng và suýt đánh sập tòa Tháp Đôi.

Al Qaeda được biết đến như một tổ chức khủng bố đặc biệt nguy hiểm và nhiều thủ đoạn. Chúng có thói quen thực hiện các cuộc tấn công trên quy mô lớn, điển hình như các vụ đánh bom vào tòa đại sứ Mỹ tại Kenya và Tanzania vào năm 1998 (khiến 224 người thiệt mạng), cũng như vụ đánh bom chiến hạm Cole tại Yemen vào năm 2006.

Tháng 7 năm 2001, Ngoại trưởng Condoleezza Rice đã được cảnh báo về hoạt động gia tăng của Al Qaeda – và rằng tổ chức này đang chuyển tầm ngắm từ các mục tiêu ngoài nước sang ngay trong lòng nước Mỹ. Sau khi nhận được tin tức tình báo, George Tenet, Giám đốc CIA đã nhận định: “Giác quan thứ sáu của tôi cảm nhận được nó đang đến. Và đây chắc chắn sẽ là thảm họa khủng khiếp.”

Một tín đồ Hồi giáo chính thống (Islam) tên Zacarias Moussaoui đã bị bắt vào ngày 16 tháng 8 năm 2001 – chỉ chưa đầy một tháng trước các vụ tấn công – sau khi người hướng dẫn tại một trường huấn luyện bay thuộc Minnesota báo cáo rằng anh ta có những động thái rất đáng nghi. Tuy mới hơn 50 giờ tập bay và chưa từng bay một mình, nhưng Moussaoui đã bị phát hiện đang luyện tập trong mô hình bay Boeing 747, một đề nghị bất thường đối với một kẻ còn chưa nhận được bằng phi công.

Sẽ dễ dàng hơn nhiều nếu chúng ta xác định mức độ nghiêm trọng của các tín hiệu này sau khi sự việc xảy ra; các cơ quan an ninh quốc gia của chúng ta phải phân loại hàng chục nghìn, thậm chí hàng trăm nghìn dấu hiệu cảnh báo khả dĩ, hòng tìm ra một nhúm thông tin hữu ích. Song, đa số chúng đều chẳng nói lên được gì.

Tuy vậy, âm mưu ngày 11 tháng 9 thật sự vẫn quá táo tợn – và quân khủng bố đã thực hiện thành công mà chẳng gặp trở ngại gì đáng kể. 19 tên khủng bố đã xâm nhập vào hệ thống điều hành quá cảnh và đánh cướp thành công 4 chiếc máy bay. 3 trong 4 chiếc đã đâm trúng mục tiêu; chiếc United 93 thất bại chỉ vì lòng can đảm phi thường của các hành khách trong khoang: họ đã tràn vào buồng lái sau khi biết được điều gì xảy ra với 3 máy bay còn lại.[109] Chúng ta không chỉ bất lực trong việc phát hiện ra âm mưu của chúng, mà dường như còn không có cơ hội làm điều đó.

Báo cáo Ủy ban ngày 11 tháng 9 đã xác định được 4 kiểu thất bại cơ bản góp phần khiến chúng ta bất lực trong việc nhìn nhận mức độ nghiêm trọng của những tín hiệu trên, bao gồm thất bại trong chính sách, năng lực và quản lý. Song, nghiêm trọng nhất vẫn là thất bại trong khả năng suy diễn. Các tín hiệu không hề nhất quán với những giả thiết quen thuộc của chúng ta về hành vi của quân khủng bố, nên chúng ta cứ bỏ ngoài tai mà chẳng màng ghi nhận chúng.

Bộ Tư lệnh Phòng thủ Không gian Bắc Mỹ (NORAD – North American Aerospace Defense Command) đã đề xuất khai chiến khi một chiếc máy bay bị không tặc đâm vào Lầu Năm góc. Thế nhưng, ý kiến này đã bị bác bỏ vì “phi thực tế”. Và trước sự việc bất thường đến từ một vụ tấn công kiểu này, họ đã cho rằng chiếc máy bay phải xuất phát từ ngoài khơi, chứ không thể từ một trong các sân bay của Mỹ. (Mỉa mai thay, nhận định này lại đối lập hẳn với sai lầm Mỹ phạm phải trong sự kiện Trân Châu Cảng, khi khả năng bị tấn công từ bên ngoài bị bác bỏ vì các chiến lược gia chỉ lo bị phá hoại ngầm.)

Do đó, xác suất của một vụ tấn công liều chết lại càng khó hình dung. Chính sách của Cơ quan Hàng không Liên bang (FAA) là bám sát quan điểm cho rằng một vụ không tặc sẽ kết thúc trong tình trạng bế tắc căng thẳng, và có thể thủ phạm sẽ bay vòng sang một sân bay nước ngoài nào đó tại Trung Đông. Tuy nhiên, đó là khi quân khủng bố không muốn phá hủy chiếc máy bay, hoặc chỉ dọa giết hành khách như một sách lược thương thuyết. Do vậy, cửa buồng lái không khi nào được khóa kín, và thường để mở hoàn toàn trong suốt hành trình.

Tuy nhiên, ngay đến tấn công liều chết cũng có cả một lịch sử lâu dài – và tất nhiên không thể bỏ qua đội thần phong Nhật Bản trong Thế chiến II. Không những thế, chỉ vài năm trước sự kiện ngày 11 tháng 9, các vụ tấn công liều chết bỗng phổ biến hơn hẳn. Một cơ sở dữ liệu về những vụ việc liên quan đến khủng bố đã thống kê được 39 vụ tấn công như thế chỉ trong năm 2000 – bao gồm cả vụ đánh bom chiến hạm Cole tại Yemen – so với 31 vụ trong suốt thập niên 1980.

Song, Thế chiến II chỉ còn là dĩ vãng, và hầu hết các vụ tấn công liều chết đều xảy ra tại Trung Đông hay các nước thuộc Thế giới thứ Ba. “Lối tắt trong suy tưởng”, hay như Daniel Kahneman gọi là tự nghiệm hiện hữu – theo đó, chúng ta thường đánh giá cao khả năng xảy ra các sự kiện gần chúng ta về không gian và thời gian hơn những sự kiện khác – có thể che mờ phán đoán của chúng ta.

Hình 13-3: Các vụ tấn công khủng bố liều chết (1979-2000)

“Anh có thể dự báo vi hành một cách hợp lý nếu đương sự không có ý định tự sát,” Rumsfeld giải thích. “Nhưng nếu họ muốn chết trong sung sướng, hoặc cảm thấy việc hoàn thành mục tiêu là một đặc ân, thì họ đã sẵn sàng hành động theo cách hoàn toàn khác.”

Quy mô của ngày 11 tháng 9

Do đó, âm mưu ngày 11 tháng 9 là một giả thiết mà chúng ta khó có thể đánh giá kỹ rồi bác bỏ – mà trái lại, chúng ta đã không thật sự xét đến nó ngay từ ban đầu. Nó quá xa lạ với chúng ta. Trong hồi ký của ông, Rumsfeld đã gọi ngày 11 tháng 9 là điều chưa biết chưa được biết.

“CIA sẽ bảo anh rằng họ không nghĩ nó hoàn toàn đến từ nước ngoài,” ông cho biết. “Nhưng ngẫm lại, đã có rất nhiều yếu tố nước ngoài kéo theo sau vụ tấn công.”

“Ý tôi là: cũng đúng nếu nói rằng Al Qaeda là điều chưa biết đã biết,” Urbahn, tham mưu trưởng của Rumsfeld bổ sung. “Nhưng một trong những điều được ông ấy đề cập trong cuốn sách [Tenet lên tiếng] chính là quy mô của cuộc tấn công này quá khác biệt so với bất kỳ vụ việc nào khác. Nói đúng hơn là – nó quá lớn.”

Quả thực, mức độ nghiêm trọng tuyệt đối của vụ tấn công ngày 11 tháng 9 – khiến 2.977 người thiệt mạng – đã tách biệt nó khỏi kinh nghiệm trước đây của chúng ta chủ nghĩa về khủng bố. Ngay đến những người quan tâm nhất đến kế hoạch của Al Qaeda, như Tenet hay Richard Clarke (người đứng đầu đơn vị chống khủng bố trực thuộc Hội đồng An ninh Quốc gia) cũng gặp rắc rối khi cố mường tượng quy mô của nó. Đơn cử, trong các lưu ý Clarke gửi Ngoại trưởng Condoleezza Rice, ông đã van xin bà nghĩ đến viễn cảnh hàng trăm người Mỹ phải chết – chứ chưa nói đến hàng nghìn người như trong thực tế.

Trước sự kiện ngày 11 tháng 9, vụ tấn công khủng bố lớn nhất tại một quốc gia phương Tây[110] chỉ có độ thương vong bằng 1/10, khi một nhóm tín đồ đạo Sikh cực đoan đánh bom một chuyến bay của hãng Air India trên đường từ Montreal đến Delhi, khiến 329 hành khách tử nạn. Trong khi đó, vụ phá hủy tòa nhà liên bang Alfred P. Murrah tại Oklahoma (do binh sĩ Timothy McVeigh chủ mưu) vào năm 1995 khiến 168 người chết, là vụ tấn công lớn nhất trên đất Mỹ.

Song, ngày 11 tháng 9 không phải là ngoại lệ. Tuy chúng ta không nhận thấy trước những yếu tố tạo thành sự kiện ngày hôm ấy – và tuy chúng rất khó dự báo – nhưng chúng ta vẫn có lý do để tin rằng một cuộc tấn công với quy mô như ngày 11 tháng 9 là khả thi.

Chủ nghĩa khủng bố dưới góc nhìn toán học: Vì sao ngày 11 tháng 9 không phải là ngoại lệ

Thật khó để nghĩ về chủ nghĩa khủng bố dưới góc độ lý thuyết và toán học, như điều chúng ta sắp làm tiếp theo đây. Xin nói rõ, đây không phải là phương pháp thay thế cho kiểu phân tích tín hiệu mà giới tình báo đang tiến hành. Tuy nhiên, kiểu tư duy này có thể giúp khắc phục một số điểm mù của chúng ta, và cung cấp cho chúng ta những ước đoán tốt hơn về mối nguy hiểm toàn diện đến từ chủ nghĩa khủng bố. Chúng ta có thể nhìn nhận nguy cơ trong tương lai tốt hơn nếu phân tích cặn kẽ dữ liệu hiện hữu.

Năm 2008, tôi được mời phát biểu tại một hội nghị do Trung tâm Nghiên cứu Chiến lược và Quốc tế (CSIS – Center of for Strategic and International Studies) tổ chức; đây là một nhóm chuyên gia cố vấn về chính sách đối ngoại có trụ sở tại Washington. Họ đã chọn thời điểm không thể tệ hơn, khi chỉ hai tuần nữa là đến kỳ tuyển cử năm 2008; nhưng rồi, tôi được thông báo rằng buổi tham luận sẽ bao gồm cả vấn đề an ninh quốc gia, và tôi tự cảm thấy mình có nghĩa vụ phải tham dự.

Hội nghị tập hợp các chuyên gia đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau, với hi vọng sẽ tổ chức được một buổi họp bàn tích cực và nêu lên được một hoặc hai quan điểm sáng suốt, “khác biệt” về phương thức dự báo nhằm ngăn chặn các cuộc tấn công khủng bố. Ban tham luận có sự góp mặt của một giám đốc đến từ Coca-Cola, một thám tử cảnh sát tại New York, một nhân vật đã viết ra các thuật toán cho trang web hẹn hò eHarmony – và tôi. (Còn có một số chuyên gia mà công việc của họ vốn dĩ đã gắn với chủ nghĩa khủng bố: đó là những người làm việc tại Bộ Ngoại giao, quân đội hay phục vụ cho các nhà thầu quốc phòng xung quanh Washington, D.C.)

Tôi trình bày một bài phát biểu ngắn mô tả về công việc dự báo của mình, với các kết quả trong môn bóng chày và chính trị; và được hội trường đón nhận khá nhã nhặn. Nhưng tiếp theo đó là phần chất vấn và trả lời. “Rất hay, anh Nate,” họ nói với tôi. “Nhưng thế quái nào mà thứ này áp dụng được cho chủ nghĩa khủng bố?” (tôi đang diễn dịch lại lời họ, nhưng hơi khác một chút.)

Thực ra, các phương pháp tôi trình bày trong hội nghị có lẽ không hoàn toàn hữu dụng trong công tác phân tích an ninh quốc gia. Bóng chày và chính trị là những lĩnh vực phong phú về dữ liệu, và thường cho câu trả lời đủ thỏa mãn. Mỗi năm, có hàng nghìn trận đấu bóng chày diễn ra. Tần suất của các kỳ tuyển cử có ít hơn – và đòi hỏi chúng ta phải thận trọng đôi chút khi dự báo – nhưng vẫn có hàng trăm cuộc bỏ phiếu được tiến hành trong mỗi chiến dịch tranh cử tổng thống. Toàn bộ các dữ liệu này đều có sẵn và được công bố công khai, miễn phí hoặc với giá rẻ.

Trong khi đó, chủ nghĩa khủng bố hoàn toàn không giống như thế. Những sự kiện khiến chúng ta thật sự quan tâm, như vụ việc ngày 11 tháng 9, rất hiếm khi xảy ra. Không những thế, các nhóm khủng bố còn tìm cách che giấu ý định của chúng – Al Qaeda được cho là rất giỏi trong việc này. Trong địa hạt của chủ nghĩa khủng bố, đơn cử như tình huống ngay trước vụ tấn công Trân Châu Cảng, sự vắng bóng tín hiệu đôi khi còn đáng lo hơn sự hiện diện của chúng. Nếu CIA có thể xâm nhập vào một trang chat Internet được cho là thuộc sử dụng của các nhóm cực đoan, có thể ban đầu sẽ xuất hiện một người chat bất cẩn và thiếu suy nghĩ, do các tổ chức như Al Qaeda chỉ đang hy vọng tìm kiếm thêm vài tân binh mới non nớt. Nhưng khi cuộc tấn công được vạch ra và phần thưởng được treo lên, thì cuộc trao đổi thường sẽ diễn ra trực tiếp.

Ở cấp độ vi mô – như các tay khủng bố riêng lẻ hay kế hoạch khủng bố cá nhân – nhiều khả năng sẽ không có biện pháp dự báo khủng bố triệt để nào. Thay vì thế, giới tình báo sẽ phải phân loại từ mớ sợi mì spaghetti dữ liệu mà tôi đã đề cập trước đó. Một chuyên gia mà tôi trò chuyện cùng trong hội nghị của CSIS đã đưa ra một phép ẩn dụ khác: Phát hiện âm mưu khủng bố còn khó hơn tìm một cây kim trong đống rơm – ông nói – đúng hơn, nó tựa như bạn phải tìm một cây kim nhất định giữa một rừng kim y chang nhau.

Một số vấn đề hết sức khó lường khi xét trên từng trường hợp có vẻ như sẽ trật tự hơn nếu chúng ta thu nhỏ chúng và quan sát trên góc độ vĩ mô. Lúc này, kiến thức ngoài về đặc tính toán học của chủ nghĩa khủng bố sẽ cho thấy được sự hữu ích.

Aaron Clauset, giáo sư tại Đại học Colorado với nền tảng chuyên môn về vật lý học và khoa học máy tính, đã công bố các chuyên luận về bản chất toán học của mọi vấn đề, từ quá trình tiến hóa của cá voi cho đến động cơ kết nối của các game nhập vai nhiều người chơi. Trong khi đó, giới tình báo từ lâu đã nổi tiếng vì luôn chuộng hơn các trường hợp nổi bật. Với thú nghiên cứu được cho là khá kỳ quặc so với quan điểm trên, giáo sư Clauset (anh chỉ mới tầm hơn 30 tuổi) đã nhận được sự động viên lẫn phản đối khi trình bày các phát hiện của mình.

“Một số người bảo rằng đây là một luồng gió mới,” Clauset chia sẻ khi chúng tôi trao đổi trên điện thoại. “Nhưng đó chỉ là thiểu số. Đa số đều chỉ xem rồi nói: ‘Thật quái gở. Anh muốn làm toán ư?’”

Tuy nhiên, kiến thức cốt lõi của Clauset thực chất lại khá đơn giản – hoặc ít nhất cũng tỏ ra hữu ích khi nhìn lại. Theo phát hiện của anh, bản chất toán học của chủ nghĩa khủng bố cũng tương tự như bản chất toán học của một lĩnh vực khác đã được thảo luận trong cuốn sách này. Đó là động đất.

Hãy hình dung bạn đang sống tại khu vực có hoạt động địa chấn mạnh như California. Trong suốt vài thập niên, bạn đã thường xuyên trải qua các cơn động đất cường độ 4, vài cơn có cường độ 5 và một số ít cơn lên đến cường độ 6 mỗi năm. Như vậy, nếu bạn sở hữu một ngôi nhà có thể chịu được một cơn địa chấn cường độ 6, nhưng không phải cường độ 7, thì liệu bạn có dám khẳng định mình không có gì phải lo lắng không?

Tất nhiên là không. Theo cách phân phối luật lũy thừa áp dụng cho động đất, các trận động đất cường độ 5 và 6 có thể là dấu hiệu cho thấy những cơn địa chấn lớn hơn sẽ xuất hiện – và chắc chắn sẽ xuất hiện nếu xét đủ thời gian. Thảm họa khủng khiếp rốt cuộc sẽ đến. Và bạn nên chuẩn bị trước là hơn.

Các cuộc tấn công khủng bố cũng tuân theo nguyên tắc tương tự. Có thể ví các vụ đánh bom vào Oklahoma và Lockerbie như các trận động đất cường độ 7. Không chỉ kéo theo sức hủy diệt khủng khiếp, chúng còn báo hiệu nguy cơ về một điều gì đó tồi tệ hơn rất nhiều – chẳng hạn như vụ tấn công ngày 11 tháng 9, tương đương với một cơn động đất cường độ 8. Đó không phải một ngoại lệ, mà trái lại, chỉ là một phần của khuôn mẫu toán học rộng lớn hơn.

Định nghĩa và đánh giá chủ nghĩa khủng bố

Để thấy được số liệu về chủ nghĩa khủng bố, trước tiên, chúng ta phải định nghĩa chính xác của nó. Việc này có thể hơi khó khăn một chút. Vladimir Lenin từng nói: “Mục đích của chủ nghĩa khủng bố là khủng bố”. Thực ra, định nghĩa này sâu sắc hơn chúng ta vẫn tưởng: quân khủng bố không chỉ muốn tăng tối đa số nạn nhân chết dưới tay chúng; mà chúng còn muốn nâng nỗi khiếp sợ gây ra cho cộng đồng lên mức đỉnh điểm, từ đó biến đổi hành vi của chúng theo cách khác. “Anh có thể giết hại người khác để đạt được điều đó,” Rumsfeld cho biết. “Nhưng giết người không phải mục tiêu của chủ nghĩa khủng bố.”

Các hành vi bạo lực khác nhau vẫn đang diễn ra trên khắp thế giới, do vậy, giới học giả đã tìm kiếm một định nghĩa chính xác hơn nhằm phân biệt chủ nghĩa khủng bố với các bản sao của nó. Định nghĩa đầu tiên – được áp dụng rộng rãi cho các cơ sở dữ liệu thông dụng về những vụ khủng bố – đòi hỏi hành vi khủng bố phải có chủ đích, rằng chúng phải bao hàm tính bạo lực thật sự hoặc đe dọa, và rằng chúng phải được thực hiện bởi các “cá nhân dưới cấp độ quốc gia” (chứ không phải do tự thân các chính phủ có tuyên bố chủ quyền). Bên cạnh đó, vụ việc phải nhắm đến mục tiêu chính trị, kinh tế, xã hội hoặc tôn giáo. Và chúng phải bao hàm một số yếu tố đe dọa hoặc ép buộc – với mục đích áp nỗi sợ hãi lên người chứng kiến ngoài các nạn nhân trực tiếp.

Hình thái chủ nghĩa khủng bố vừa thỏa mãn các tiêu chí trên nhất, vừa quen thuộc với chúng ta nhất hiện nay vốn có căn nguyên tương đối cận đại. David C. Rapoport, nhà khoa học chính trị tại UCLA, cho rằng chúng đã bắt nguồn từ năm 1979 – thời điểm nổ ra Cách mạng Iran. Ông liên đới nó với chủ nghĩa cực đoan tôn giáo, đặc biệt trong các nhóm Hồi giáo Islam. Làn sóng khủng bố này gắn liền với sự gia tăng mạnh mẽ về số lượng của các cuộc tấn công nhắm vào các quốc gia phương Tây và lợi ích của phương Tây; từ năm 1979 đến 2000, số lượng các vụ tấn công khủng bố nhắm vào các nước NATO đã tăng gần gấp ba lần.

Tuy nhiên, hầu hết các vụ việc trên đều chỉ gây ít thương vong, hoặc không có thiệt hại về người. Từ Cách mạng Iran đến ngày 11 tháng 9 năm 2001, đã có hơn 4.000 cuộc tấn công khủng bố bất thành hoặc thành công vào các quốc gia NATO. Song, hơn một nửa số người chết chỉ đến từ 7 vụ trong số đó. Chỉ riêng 3 cuộc tấn công lớn nhất – bao gồm thảm họa Air India, vụ đánh bom vào Lockerbie và Oklahoma – đã chiếm hơn 40% tổng số thương vong.

Dạng khuôn mẫu này – theo đó, một số lượng rất ít vụ việc là nguyên nhân dẫn đến ảnh hưởng tổng thể trên tỷ trọng rất lớn – chính là điểm đặc trưng của việc phân phối luật lũy thừa, và cũng là phép phân phối áp dụng cho trường hợp động đất. Theo cao kiến của Clauset, tấn công khủng bố cũng tuân theo kiểu phân phối luật lũy thừa như thế.

Hình 13-4: Tần số các vụ tấn công khủng bố so với mức độ thương vong tại các nước NATO (1979-2009 – theo thước đo tuyến tính)

Hãy giả sử chúng ta vừa lập một biểu đồ (hình 13-4) biểu diễn tần số các vụ tấn công khủng bố trên trục tung, và tổng số thương vong trên trục hoành. Ban đầu, cách biểu diễn này có vẻ chưa chứng tỏ được gì nhiều. Bạn có thể thấy rõ ảnh hưởng của luật lũy thừa: số lượng các vụ tấn công giảm rất nhanh cùng với tần số của chúng. Song, hệ số góc lại lớn đến mức nó dường như ẩn giấu một tín hiệu có ý nghĩa: bạn quan sát thấy các vụ tấn công nhỏ với số lượng nhiều, các vụ tấn công lớn với số lượng ít và dường như chẳng có bước chuyển tiếp nào ở giữa. Trong khi đó, các vụ tấn công ngày 11 tháng 9 lại có vẻ như một ngoại lệ.

Tuy nhiên, như trong trường hợp động đất, dữ liệu sẽ dễ tiếp nhận hơn nếu chúng ta biểu diễn chúng theo thang lo-ga-rit (đặc biệt hơn, biểu đồ trong hình 13-5 sẽ được hiển thị theo thang lo-ga-rit kép, với cả trục tung lẫn trục hoành đều theo hệ lo-ga-rit). Xin nhấn mạnh rằng tôi không hề can thiệp vào dữ liệu, mà chỉ giúp chúng dễ hình dung hơn – nói cách khác, chúng vẫn bao hàm thông tin như vậy. Song, những gì ban đầu trông có vẻ hỗn độn và ngẫu nhiên giờ đã lộ ra theo cách trật tự hơn. Khi biểu diễn trên thang lo-ga-rit kép, mối liên hệ giữa tần số và mức độ nghiêm trọng của các vụ tấn công khủng bố ít nhiều đã hiện rõ – thông qua một đường thẳng. Trên thực tế, đây chính là đặc điểm cơ bản của các mối liên hệ dựa trên luật lũy thừa: khi bạn biểu diễn chúng trên thang lo-ga-rit kép, khuôn mẫu sẽ xuất hiện như một mũi tên thẳng tắp.

Hình 13-5: Tần số các vụ tấn công khủng bố so với mức độ thương vong tại các nước NATO (1979-2009 – theo thước đo lo-ga-rit)

Luật lũy thừa có một số đặc tính quan trọng trong việc đưa ra dự báo về quy mô rủi ro trong tương lai. Cụ thể, chúng hàm ý rằng việc các thảm họa ngày càng tồi tệ hơn so với những gì cộng đồng từng trải qua trong quá khứ là điều hoàn toàn khả thi. Chẳng hạn, luật lũy thừa dự báo rằng một nước NATO (không nhất thiết phải là Hoa Kỳ) sẽ trải qua một vụ tấn công khủng bố làm thiệt mạng ít nhất 100 người và tái diễn khoảng 6 lần trong giai đoạn 31 năm từ năm 1979 đến năm 2009. (Dự báo này khá sát với con số thực tế: có tổng cộng 7 vụ tấn công như thế đã xảy ra trong giai đoạn này.) Tương tự, nó cũng cho rằng một vụ tấn công làm chết 1.000 người sẽ xảy ra cứ sau 20 năm một lần và một vụ với quy mô như ngày 11 tháng 9, tức làm chết 3.000 người, sẽ diễn ra một lần cứ sau 40 năm.

Tuy nhiên, mô tả lịch sử theo các con số thống kê lại không dễ dàng như thế. Hiển nhiên, ngay lúc này, một mô hình thống kê có thể dự đoán về một sự kiện như ngày 11 tháng 9, khi vụ việc đã thật sự xảy ra. Song, phương pháp của Clauset phát biểu thế nào về xác suất của một vụ tấn công như thế trước khi nó xảy ra?

Sự kiện ngày 11 tháng 9 chắc chắn đã thay đổi phần nào các xác suất – hệt như số lượng các trận động đất lớn trong những năm gần đây đã hàm ý rằng chúng có phần phổ biến hơn chúng ta vẫn nghĩ. Tuy nhiên, thậm chí trước khi vụ việc xảy ra, phương pháp luật lũy thừa vẫn sẽ kết luận rằng một vụ tấn công với quy mô như ngày 11 tháng 9 là một khả năng rõ ràng. Nếu phương thức luật lũy thừa được áp dụng cho dữ liệu thu thập từ trước ngày 11 tháng 9 – tức mọi dữ liệu từ những ngày đầu của làn sóng khủng bố hiện đại năm 1979 cho đến ngày 10 tháng 9 năm 2001 – nó sẽ cho thấy rằng: một vụ tấn công với quy mô như ngày 11 tháng 9 sẽ diễn ra cứ 80 năm một lần tại một nước NATO, hoặc ít nhất một lần trong cuộc đời mỗi chúng ta.

Hình 13-6: Tần số các vụ tấn công khủng bố so với mức độ thương vong tại các nước NATO (01/01/1979 10/09/2001)

Phương pháp này không tiết lộ cho chúng ta điều gì cụ thể về thời gian và địa điểm chính xác diễn ra vụ tấn công. Đó là một xu hướng lâu dài, giống như xu hướng động đất tại California. Và không như động đất, tấn công khủng bố có thể được ngăn chặn một cách hợp lý – đây cũng là đặc tính quan trọng trong giả thiết của Clauset.

Dữ liệu này nói lên một điều rằng: một vụ tấn công quy mô như ngày 11 tháng 9 không phải là điều không thể hình dung. Phép phân phối luật lũy thừa khẳng định rằng các sự kiện với quy mô lớn hơn từng xảy ra trong quá khứ sẽ lại xuất hiện trong tương lai. Chính sự xa lạ của chúng ta đối với chúng mới là chỉ dẫn tồi về khả năng chúng xảy ra.

Chủ nghĩa khủng bố cấp độ 9

Nhưng nếu các vụ tấn công ngày 11 tháng 9 được sánh ngang với một trận động đất cường độ 8, thì khả năng của một thảm họa lớn hơn là gì: một cơn địa chấn cường độ 9 ư? Phương pháp của Clauset đã cho chúng ta lý do để tin rằng các vụ tấn công có khả năng gây thương vong cho hàng nghìn hoặc hàng trăm nghìn người vẫn là nguy cơ đáng quan tâm. Cơ chế của một vụ tấn công như thế tuy khó chịu, nhưng vẫn dễ xác định. Nhiều khả năng nó sẽ bao gồm các loại vũ khí hủy diệt hàng loạt, nhất là vũ khí hạt nhân.

Bất hạnh thay, thế giới vẫn chưa có nhiều kinh nghiệm về chiến tranh hạt nhân. Hai quả bom nguyên tử thả xuống Hiroshima và Nagasaki tại Nhật Bản vào cuối Thế chiến II đã giết chết khoảng 200.000 người. Một con số ước tính đã cho thấy rằng: một thứ vũ khí với sức mạnh tương đương, nếu được kích nổ tại một cảng biển chính thuộc New York, sẽ tước đi 250.000 sinh mạng. Thế nhưng, công nghệ hạt nhân đã phát triển rất cao kể từ ngày đó. Một thứ vũ khí lớn hơn và hiện đại hơn, nếu được cho nổ tại trung tâm Manhattan, sẽ khiến một triệu người dân New York bỏ mạng, đồng thời thiêu rụi hàng trăm tỉ đô-la bất động sản. Các cuộc tấn công đồng thời tại New York, Washington, Chicago và Los Angeles sẽ khiến 4 triệu người dân Mỹ thiệt mạng, trùng khớp với mục tiêu mà Osama bin Laden đã tuyên bố.

Những ước tính này đều phản ánh các kịch bản tồi tệ nhất [có thể]. Tuy vậy, vì một cuộc tấn công như thế sẽ khủng khiếp hơn vụ ngày 11 tháng 9 hàng trăm lần, nên câu hỏi đặt ra về khả năng của nó sẽ phụ thuộc vào kết quả tranh cãi căng thẳng trong giới an ninh quốc gia.

Graham Allison, giáo sư ngành Khoa học Chính trị tại Harvard, đã nêu lên một đánh giá bi quan hơn. Allison từng phục vụ dưới quyền Tổng thống Reagan lẫn Clinton và các cuốn sách cùng chuyên luận của ông về khủng hoảng tên lửa tại Cuba đã được những học giả khác trích dẫn hàng nghìn lần. Do đó, một khi Allison có điều muốn nói, đồng nghiệp của ông sẽ phải lắng nghe.

Năm 2004, Allison đã đi đến một kết luận đáng sợ: “Nhiều khả năng sẽ có một vụ tấn công khủng bố hạt nhân vào nước Mỹ trong vòng một thập kỷ tới,” ông viết. Allison cũng làm rõ dự báo của ông khi tuyên bố rằng nó cho thấy chúng ta “đang tiến thẳng đến kết cục” – một thế giới với những nhóm khủng bố nguy hiểm, vật liệu hạt nhân không được bảo vệ trên khắp thế giới cùng sự bàng quan của các nhà hoạch định chính sách Hoa Kỳ.

Đã hơn một thập kỷ trôi qua kể từ các cuộc tấn công ngày 11 tháng 9. Nhưng vào năm 2010, khi tôi trò chuyện với Allison, ông vẫn một lần nữa khẳng định sức nặng của mối nguy hại mà ông cảm nhận được. Tôi gọi cho Allison từ bàn làm việc của mình tại tòa soạn New York Times, một khu văn phòng thuộc Quảng trường Thời đại. Allison nói ông có chút căng thẳng khi đến quảng trường này và không chắc liệu mình có sẵn sàng làm việc tại đây mỗi ngày hay không.

Ước đoán xác suất của Allison không xuất phát từ một mô hình thống kê. Thay vào đó, “nó là cơ sở để tôi đặt cược.”[111] Do đâu ông lại thấy được nhiều rủi ro đến thế? “Nó là phiên bản nhái của một Sherlock Holmes già cỗi, cả về động cơ, phương thức và cơ hội,” ông cho biết.

Theo Allison, động cơ của quân khủng bố rất dễ nhận thấy. Osama bin Laden đã tuyên bố rằng hắn muốn tiêu diệt 4 triệu người Mỹ, con số chỉ có thể đạt được thông qua một vụ tấn công hạt nhân. Thủ đoạn phạm tội của Al Qaeda đã được Allison đánh giá là ngoạn mục – ám chỉ những cuộc tấn công bất thần nhưng choáng váng làm chết nhiều người dân vô tội. Và CIA đã bắt được một tay súng Al Qaeda đang chat về “Hiroshima trên đất Mỹ” ngay trước khi các đợt tấn công ngày 11 tháng 9 diễn ra.

Khi nhắc đến cơ hội, Allison muốn nói đến khả năng tuồn vũ khí vào Hoa Kỳ của các nhóm khủng bố. Ông có hơi hoài nghi về cách thức điều này diễn ra. “Làm thế nào hàng lậu được chuyển vào các thành phố Mỹ mỗi ngày?” ông hỏi tôi. Hoa Kỳ có hơn 3.700 cảng biển và tiếp nhận hơn 6 triệu công hàng mỗi năm – nhưng chỉ có 2% trong số chúng được nhân viên hải quan khám xét trực tiếp. “Nếu anh nghi ngờ, chúng luôn có thể giấu hàng nóng vào các kiện cần sa,” Allison nói nửa đùa nửa thật.

Như vậy, điều Allison quan tâm nhất chính là phương thức – hay khả năng một nhóm khủng bố nhận được vũ khí hạt nhân. Nếu muốn giảm thiểu nguy cơ xảy ra phiên bản hạt nhân của ngày 11 tháng 9, chúng ta phải kiểm soát cách thức nó diễn ra.

Các chuyên gia tin rằng hiện đang có khoảng 20.000 đầu đạn hạt nhân trên thế giới – giảm khá nhiều so với đỉnh điểm 65.000 đầu đạn hồi thập niên 1980. Trên lý thuyết, nguy cơ này có thể đến từ bất kỳ nước nào trong số 9 quốc gia sở hữu vũ khí hạt nhân hiện nay – ngay đến nước Mỹ cũng đã mất dấu 7 vũ khí hạt nhân do nước này nắm giữ trong lịch sử – và các nước khác có thể đang cố gắng phát triển chúng. Song, mối bận tâm chủ yếu của Allison chỉ tập trung vào 2 cường quốc hạt nhân: Nga và Pakistan.

Theo Allison, nguy cơ đã giảm bớt từ một số quốc gia trước đây. Một phần nhờ thành công của các chương trình do thượng nghị sĩ Sam Nunn và Richard Lugar bảo trợ, đã không còn vũ khí hạt nhân nào hoạt động tại các nhà nước thuộc Liên bang Xô-viết cũ. Chỉ riêng tại Nga, số lượng vũ khí hạt nhân đã giảm từ 30.000 vào năm 1985 xuống 11.000 vào thời điểm hiện tại.

Tuy nhiên, trong khi rủi ro từ Nga được giảm bớt, thì nguy cơ đến từ Pakistan lại gia tăng – thậm chí gia tăng ở mức đáng kể. “Nếu anh lập bản đồ về số lượng vũ khí hủy diệt hàng loạt hoặc do quân khủng bố sở hữu, mọi con đường đều giao thoa tại Pakistan,” Allison cho biết.

Tuy bề ngoài, Pakistan là một đồng minh của Hoa Kỳ, nhưng cho dù mô tả quốc gia này theo cách khoan dung nhất, thì họ cũng đại diện cho vấn đề lẫn giải pháp trong nỗ lực kiềm chế chủ nghĩa khủng bố. Ban đầu, nước này chỉ miễn cưỡng hợp tác với Mỹ sau các cuộc tấn công ngày 11 tháng 9; nhưng sau đó, tổng thống Pakistan đã tố cáo Mỹ dọa sẽ đánh bom khiến họ “trở về thời đồ đá” nếu không tuân theo. Osama bin Laden đã sống tại Abbottabad, Pakistan trong khoảng 6 năm trước khi bị hạ sát. Trong khi đó, Pakistan đang sở hữu khoảng 100 vũ khí hạt nhân và đang xây dựng thêm cơ sở hạt nhân bổ sung cùng hệ thống phân phối với một tốc độ chóng mặt. Pakistan hiện đang xếp thứ bảy theo Chỉ số Bất ổn Chính trị do tờ Economist công bố, thăng hạng đáng kể từ lần đánh giá mới đây, và cho thấy nguy cơ đảo chính hoặc cách mạng rất cao. Một chế độ cai trị mới có thể chuyển hướng đối địch công khai đối với Hoa Kỳ. Mọi điều kiện cho phép quân khủng bố tiếp nhận vũ khí hạt nhân có thể đã được bố trí sẵn.

Do tình hình đang xấu đi tại Pakistan, cũng như các mối nguy còn lại tại nhiều quốc gia khác, Allison đã chia sẻ rằng ông vẫn khá chắc về phán đoán của mình vào năm 2004 – theo ông tiên liệu, trong tình huống khả quan nhất, nước Mỹ vẫn không tránh khỏi một cuộc tấn công hạt nhân trong vòng một thập kỷ tới, trừ khi có sự thay đổi trong đường đạn.

Tuy nhiên, Allison cũng vấp phải chỉ trích, bao gồm phát biểu của Michael Levi, một người tôi đã diện kiến tại văn phòng của ông thuộc Hội đồng Quan hệ Đối ngoại New York. Giống như Aaron Clauset, Levi cũng có nền tảng chuyên môn khác người: ông theo học vật lý học lý thuyết tại Princeton và trở thành cố vấn kỹ thuật cho một chương trình truyền hình được yêu thích, trong đó mô tả về một nhóm khủng bố đang tìm cách kích hoạt vũ khí hạt nhân tại Los Angeles.[112]

Levi tin rằng có nguy cơ xảy ra một cuộc tấn công. “Khi lần đầu đến đây, một trong những điều đầu tiên tôi làm là vẽ các vòng tròn xung quanh Nhà ga Lớn Trung tâm (Grand Central Station) để xem một vụ nổ bom nghìn tấn có ảnh hưởng đến căn hộ của tôi hay không”, ông cho biết. Song, ông vẫn cho rằng ước tính của Allison là quá cao và đặt câu hỏi về một số tiền đề của ông này.

Thứ nhất, Levi cho rằng Allison đã luận ra động cơ của các nhóm khủng bố là quá tùy tiện. Theo ông, không phải Al Qaeda không có ý định thổi bay Manhattan. Tuy nhiên, các nhóm và cá nhân khủng bố cũng có đủ loại ý định khác nhau; và chúng sẽ không tốn công làm thế vì nghi ngờ chính năng lực của mình. Theo quan điểm của Levi, các nhóm khủng bố sẽ đặt cược cao vào khả năng thành công của các âm mưu do chúng vạch ra. Một nỗ lực thất bại sẽ thổi bay lớp vỏ bọc của cả nhóm, đồng thời thu hút sự chú ý không mong đợi của chính phủ Mỹ và các nước khác. Một cuộc tấn công thất bại cũng sẽ gây hại đến uy tín của nhóm trong mắt thành viên hiện hữu, cũng như trong mắt tân binh tiềm năng. Các tổ chức khủng bố về cơ bản rất yếu ớt và bất ổn: giống như một nhà hàng mới mở, 90% trong số chúng đều thất bại trong vòng một năm đầu tiên.

Thông điệp tuyển mộ của chúng phụ thuộc phần lớn vào việc thuyết phục thành viên của chúng tin rằng: chúng có khả năng đem lại sự cứu rỗi từ những hành vi được xem là phi nghĩa. Cụ thể, Al Qaeda đạt tỷ lệ thành công rất cao trong những vụ tấn công chúng thực hiện, bao gồm cả sự kiện ngày 11 tháng 9 – một điều giúp giải thích vì sao tổ chức này lại tồn tại lâu một cách bất thường như thế. Song, nếu khả năng đạt đến sự cứu rỗi của một tổ chức khủng bố bị đặt dấu hỏi, các tân binh của chúng sẽ tìm đến nơi khác.

Việc tiến hành cuộc tấn công hạt nhân là một điều rất khó. Nguyên nhân không phải vì các nhóm khủng bố vốn chúa ghét việc lên kế hoạch rắc rối – các vụ tấn công ngày 11 tháng 9 đã được hoạch định trong 5 năm. Nhưng âm mưu càng phức tạp, chúng sẽ đòi hỏi càng nhiều sự phối hợp từ lượng người tham gia đông đảo hơn, trong đó, mỗi phần tử đều tiềm ẩn nguy cơ đào thoát khỏi nhóm, hoặc bị giới chức chống khủng bố phát hiện. Một cuộc tấn công hạt nhân cũng cần đến kiến thức công nghệ uyên thâm và mang tính chuyên môn hóa cao – đòi hỏi này cao hơn rất nhiều so với việc bốn tay khủng bố học lái một chiếc phi cơ 767. Số lượng các nhà vật lý hạt nhân vốn đã ít; và trong số đó, những người được tin tưởng sẽ giữ vững lòng trung thành với một nhóm khủng bố lại càng ít hơn. “Nếu chúng tìm được một gã tốt nghiệp kỹ sư đại học và cho giao cho hắn phụ trách nhóm hạt nhân,” Levi chia sẻ, “tôi thật không dám trông đợi gì hơn.”

Sau cùng, mục tiêu của quân khủng bố không nhất thiết phải là giết càng nhiều người càng tốt. Thay vào đó, chúng muốn áp đặt nỗi sợ hãi và thay đổi hành vi. Một vụ tấn công hạt nhân sẽ vô cùng khủng khiếp, nhưng chưa chắc sẽ kinh khủng hơn sự kiện ngày 11 tháng 9 gấp trăm lần hoặc nghìn lần, dẫu có tước đi nhiều sinh mạng như thế. Nếu khả năng thành công thấp, thì đó không phải phương pháp hiệu quả nhất để quân khủng bố đạt được mục đích.

Những người khác trong giới an ninh quốc gia, điển hình như Rumsfeld, lại lo lắng hơn về một vụ tấn công sinh học. Một cuộc tấn công sinh học không cần đến nhiều toan tính như một vụ tấn công hạt nhân, nhưng vẫn khơi lên được nỗi khiếp sợ tương đương. Không những thế, đây còn là nỗi khiếp sợ khá xa lạ với chúng ta. Cụ thể, nếu xuất hiện một tác nhân sinh học có thể lây nhiễm, như sự tái xuất của vi-rút đậu mùa chẳng hạn, thì nó sẽ trở thành nỗi lo lắng âm ỉ kéo dài hàng tuần hoặc hàng tháng: trường học và các khu mua sắm phải đóng cửa, bệnh viện bị cách ly, và biên giới giữa các quốc gia bị đóng chặt. Đồng thời, khả năng phục hồi nhanh chóng chỉ trong vài ngày của New York như ngày 11 tháng 9 sẽ khó mà đạt được.

“Sinh học lại là vấn đề rất khác. Nó là thứ gì đó khiến chúng ta cảm thấy khó chịu,” Rumsfeld cho biết. “Mọi người biết vũ khí hạt nhân tồi tệ đến thế nào. Nhưng một thứ có thể lây nhiễm, một thứ có thể di truyền qua các thế hệ và thay đổi mã gen của chúng ta – có thể nói, nỗi khiếp sợ đối với vũ khí sinh học rất khác nỗi khiếp sợ đối với vũ khí hạt nhân, hay thậm chí vũ khí hóa học.”

Thật khó để ước tính được số lượng thương vong do vũ khí sinh học – tương tự, sự lây lan của một dịch bệnh truyền nhiễm cũng rất khó dự báo, mãi đến khi nó thật sự xảy ra (như chúng ta đã biết trong chương 7). Chúng ta không phải nghi ngờ gì về việc kịch bản xấu nhất sẽ tồi tệ đến mức nào. Năm 2001, một kịch bản mô phỏng có nên Mùa đông Đen tối đã phác hoạ viễn cảnh 3 triệu người dân Mỹ bị nhiễm bệnh đậu mùa và 1 triệu người sẽ chết, nếu quân khủng bố truyền bệnh thành công khi tấn công cùng lúc vào các khu mua sắm tại Oklahoma, Philadelphia và Atlanta.

Nghĩ rộng ra về chủ nghĩa khủng bố

Phương pháp của Clauset không thể chỉ rõ cách thức một cuộc tấn công khủng bố cấp độ 9 xảy ra – nó chỉ khẳng định đây là điều khả thi. Chẳng hạn, nếu xét đến số lượng thương vong trong các cuộc tấn công từ năm 1979 đến 2009, một mô hình luật lũy thừa như của Clauset sẽ dự báo rằng: có 10% khả năng sẽ xuất hiện một cuộc tấn công làm thiệt mạng ít nhất 10.000 người tại một nước NATO trong vòng một thập niên tới. Đồng thời, có 3% khả năng sẽ diễn ra một cuộc tấn công làm chết 100.000 người và 0,6% khả năng làm chết 1 triệu người trở lên. Những ước tính này cần được tiếp cận một cách thận trọng. Vẫn còn rất nhiều điều chưa rõ ràng, nhất là nguy cơ xảy ra các vụ việc trên quy mô lớn và các phiên bản khác hơn đôi chút của phương thức này sẽ cho câu trả lời khác hơn đôi chút. Tuy nhiên, vẫn còn một so sánh chỉ dẫn khác cần làm rõ giữa chủ nghĩa khủng bố và động đất.

Từ lâu, Định luật Gutenberg-Richter đã khẳng định rằng: tần số các trận động đất sẽ giảm khoảng 10 lần khi cường độ tăng thêm 1 độ. Song, năng lượng được giải phóng từ các trận động đất cũng tăng theo cấp số nhân và bằng với một hàm số dựa trên cường độ. Ví dụ, mỗi khi cường độ tăng thêm 1 độ, năng lượng được giải phóng từ cơn động đất sẽ tăng thêm 32 lần. Như vậy, một cơn động đất cường độ 6 sẽ giải phóng năng lượng địa chấn cao gấp 32 lần so với cơn động đất cường độ 5; trong khi một cơn địa chấn cường độ 7 sẽ mạnh hơn gần 1.000 lần.

Năng lượng giải phóng từ các trận động đất nhân lên với tốc độ nhanh hơn hẳn tần số giảm xuống. Nếu cứ mỗi 10 trận động đất cường độ 6 lại có 1 trận cường độ 7, thì chấn động từ cơn địa chấn cường độ 7 sẽ gây thiệt hại lớn hơn rất nhiều so với cả 10 cơn địa chấn cường độ 6 cộng lại. Quả thực, số lượng các trận động đất là tác nhân của hầu hết năng lượng địa chấn sinh ra chỉ đếm trên đầu ngón tay. Đơn cử, trong vòng 100 năm từ năm 1906 đến 2005, chỉ 3 cơn động đất lớn – bao gồm động đất tại Chile năm 1960, tại Alaska năm 1964 và Động đất Sumatra Lớn năm 2004 – cũng giải phóng đủ năng lượng bằng với toàn bộ các trận động đất diễn ra trong cả thế kỷ. Do đó, các nhà địa chấn học và những người lập kế hoạch cho tình huống bất ngờ đều quan tâm chủ yếu đến các cơn động đất cực lớn. Một cơn động đất nhỏ, nếu xảy ra sai địa điểm và thời gian (như cơn địa chấn cường độ 7 tại Haiti năm 2010) cũng sẽ gây thiệt hại không thể đo đếm được; nhưng chúng ta luôn phải dồn sự quan tâm vào các trận động đất với cường độ lớn, dù chúng rất hiếm khi xảy ra.

Hãy quay lại với các vụ tấn công khủng bố. Chỉ riêng các cuộc tấn công ngày 11 tháng 9 đã làm chết rất nhiều người (2.977 người, không tính quân khủng bố) hơn tất cả những cuộc tấn công khác vào các quốc gia NATO trong giai đoạn 30 năm từ năm 1979 đến 2009 cộng lại (hình 13-7). Trong khi đó, một vụ tấn công hạt nhân hay sinh học sẽ biến con số thương vong trong sự kiện này thành nhỏ bé.

Do vậy, nếu Levi đúng khi tuyên bố rằng xác suất của các cuộc tấn công như thế là cực kỳ thấp, thì chúng sẽ đại diện cho một mối nguy lớn. Chẳng hạn, phương pháp luật lũy thừa ước tính rằng xác suất diễn ra một vụ việc làm thiệt mạng 1 triệu người – tương đương một vụ đánh bom vào Quảng trường Thời đại – chỉ vào khoảng 1/1.600 mỗi năm. Song, 1 triệu người chết cùng lúc trong 1.600 năm sẽ tương với 625 người chết mỗi năm, cao hơn rất nhiều so với con số gần 180 người tử vong trung bình tại các nước NATO do khủng bố từ năm 1979 trở đi.

Khi nhắc đến chủ nghĩa khủng bố, chúng ta phải nghĩ rộng hơn về xác suất xảy ra các sự kiện với mức độ nghiêm trọng cực cao, cũng như sẽ hạn chế chúng ra sao dù chỉ một phần nhỏ. Do đó, tín hiệu dẫn đến các cuộc tấn công lớn như thế cần nhận được mức ưu tiên chiến lược cao hơn.

Lập luận toán học tập trung vào những mối đe dọa quy mô lớn này tựa như vết dao cứa vào các mệnh lệnh bắt buộc đối với những người chủ động tham gia cống hiến cho an ninh quốc gia. Năm 1982, hai nhà xã hội học James Q. Wilson và George L. Kelling đã khởi xướng học thuyết “khung cửa sổ vỡ” nói về sự nản lòng trước tội ác. Theo đó, nhờ tập trung vào các hình thức phạm tội trên quy mô nhỏ, như phá hoại tài sản hay buôn bán ma túy mức độ nhẹ, cảnh sát có thể góp phần củng cố môi trường trật tự kỷ cương toàn diện, từ đó ngăn chặn được tội ác lớn hơn. Tuy nhiên, bằng chứng thực nghiệm cho tính đúng đắn của học thuyết này vẫn còn rất nhập nhằng.

Hình 13-7: Số lượng thương vong do tấn công khủng bố tại các quốc gia NATO (1979-2009)

Song, học thuyết này lại được các sở cảnh sát tại Los Angeles và New York đón nhận rất nồng nhiệt, vì nó đã giúp giảm bớt mức độ khó khăn trong công việc tại các sở này và đưa ra những mục tiêu khả thi hơn rất nhiều. Bắt quả tang một thiếu niên 16 tuổi hút thuốc lá dễ hơn rất nhiều so với xử lý một tên trộm xe hơi hay ngăn chặn một vụ giết người. Ai cũng muốn sống trong một khu vực an toàn và sạch bóng tội phạm. Tuy nhiên, vẫn chưa rõ thuyết “khung cửa sổ vỡ” có khá hơn “treo rèm cửa sổ” hay không.

Tương tự, những đòi hỏi thậm chí còn nặng nề hơn đối với các chuyến bay thương mại sẽ rơi vào phạm trù “rạp hát an ninh” – theo cách gọi của chuyên gia an ninh Bruce Schneier: theo ông, các chuyến bay này thật sự đang phô bày, chứ không phải đang ngăn chặn khủng bố. Lo ngại về an ninh sân bay không phải là điều hoàn toàn phi lý; máy bay từng là đối tượng của nhiều vụ tấn công khủng bố trong quá khứ và chủ nghĩa khủng bố cũng có thể có yếu tố sao chép. Mặc dù vậy, ngay đến việc thống kê các vụ tai nạn cũng chẳng giúp ích gì cho công tác chống khủng bố, vì chỉ có 1/25 triệu hành khách thiệt mạng trên một chuyến bay thương mại tại Mỹ trong suốt thập niên 2000. Thậm chí, nếu bạn bay 20 chuyến mỗi năm, thì khả năng bạn bị sét đánh cũng chỉ vào khoảng 2 lần.

Vì sao quân khủng bố không đánh bom các trung tâm mua sắm?

Những nỗ lực trên chủ yếu chỉ nhằm đẩy lui các tay khủng bố ngờ nghệch – và chắc chắn sẽ có những gã như thế, như tên không tặc giấu bom trong quần lót. Song, một tên khủng bố khôn ngoan sẽ có thể đánh lừa được những nỗ lực đó, hoặc sẽ chuyển hướng chú ý sang các mục tiêu dễ tấn công hơn như xe buýt hay tàu hỏa. Thực chất, hắn chẳng phải tìm kiếm đâu xa ngoài các quầy làm thủ tục, những nơi tập trung rất nhiều người nhưng lại ít được bảo vệ. Quân khủng bố đã nhận ra điều này: một kẻ đánh bom liều chết đã giết chết 35 người tại khu vực ga khách quốc tế thuộc sân bay Domodedovo, Matx-cơ-va vào năm 2011. Vì vấn đề trên, chúng ta hầu như chẳng thể làm gì với hằng hà sa số mục tiêu không được bảo vệ với hệ thống vận tải hiện nay. Nhưng nếu thế, vì sao quân khủng bố lại không đánh sập một trung tâm mua sắm?

Lý do cho việc không có nhiều cuộc tấn công khủng bố như thế là vì không có quá nhiều phần tử khủng bố tiến hành. Rất khó để đếm được có bao nhiêu tên khủng bố theo đầu người, nhưng theo con số ước tính thường được đề cập: Al Qaeda chỉ có nhiều nhất từ 500 đến 1.000 phần tử đang hoạt động. Con số này bao gồm cả những kẻ a dua và muốn gia nhập, cũng như những kẻ tham gia vào mọi hoạt động phi bạo lực cần có ở những nhóm như Al Qaeda: như vài gã ngốc phụ trách khởi động lại máy chủ của Al Qaeda khi mạng lưới của chúng bị kéo sập. Kathleen Carley đến từ Đại học Carnegie Mellon, người chuyên nghiên cứu về mạng xã hội dành cho các tổ chức nổi loạn, chia sẻ rằng thậm chí trong một nhóm được cho là cực đoan cũng chỉ có chừng 1% thành viên là những kẻ cực đoan thật sự. Phát động một cuộc thánh chiến toàn cầu trên danh nghĩa cố vấn IT của Bin Laden còn dễ hơn là bước ra phố mua sắm đông đúc và tự làm mình nổ tung.

Tuy nhiên, chúng ta vẫn nên cẩn thận khi đặt ra những câu hỏi như trên – vì một lần nữa, chúng ta có thể nhầm lẫn giữa điều xa lạ với điều khó xảy ra. Câu hỏi hóc búa “vì sao quân khủng bố không nhắm vào các trung tâm mua sắm” sẽ trở nên lố bịch nếu đặt ra cho ai đó ở Israel, nơi chuyện này diễn ra quá thường tình.

Phương pháp ngăn chặn khủng bố của người Israel

Một trong những chỉ trích hiển nhiên nhất đối với giả thiết luật lũy thừa của Clauset chính là: không như trường hợp động đất, chủ nghĩa khủng bố có thể được ngăn chặn nhờ sự can thiệp của con người.

Nghiên cứu của Clauset cho rằng phân phối luật lũy thừa không tồn tại vì bất chấp sự đối địch giữa quân khủng bố và lực lượng chống khủng bố, mà tồn tại nhờ mối xung đột này. Tính khuôn mẫu của các điểm trên đồ thị được hình thành nhờ những chiến lược chống khủng bố khác nhau của từng quốc gia riêng lẻ. Có một điểm cân bằng nào đó tồn tại giữa quân khủng bố và xã hội chúng ta, một điểm trung dung sinh ra giữa tự do và an ninh, dù nó có thể biến đổi rất khác tùy thuộc vào thời gian và địa điểm. Chúng ta buộc phải chấp nhận một mức độ rủi ro nhất định nếu muốn sống trong một xã hội tự do, bất kể chúng ta muốn thừa nhận điều đó hay không.

“Nó lên xuống như thủy triều,” Rumsfeld nhận xét. “Có lẽ chúng ta là mục tiêu dễ tấn công nhất đối với quân khủng bố. Chúng là những công dân tự do. Vì đó là bản chất của chúng ta. Chúng ta muốn thức dậy vào mỗi buổi sáng, bước ra khỏi cửa, chở con cái đến trường mà không phải nhìn quanh xem mình có sắp tan xác vì một vụ nổ bom hay không. Khi chúng ta thay đổi dần hành vi của mình thành một người tự do ở chừng mực nào đó, chúng sẽ thắng.”

Tuy Israel bị quân khủng bố nhắm đến nhiều hơn hẳn Hoa Kỳ, nhưng người dân Israel lại không sống trong nỗi khiếp sợ chủ nghĩa khủng bố. Năm 2012, một khảo sát trong cộng đồng Do Thái Israel đã cho thấy chỉ có 16% người dân chọn chủ nghĩa khủng bố là điều đáng sợ nhất đối với họ − không nhiều hơn những người đáp rằng họ lo lắng về hệ thống giáo dục tại Israel.

Không chính khách Israel nào dám nói thẳng rằng họ dung thứ cho hoạt động khủng bố trên quy mô nhỏ, nhưng đó chính xác là điều quốc gia này đang làm. Họ dung thứ, bởi lựa chọn ngược lại – tức để mặc người dân tê liệt vì khiếp sợ – còn vô vọng hơn, đồng thời cũng thỏa mãn mục đích của quân khủng bố. Yếu tố cốt lõi trong chiến lược của quốc gia này là giúp cuộc sống của người dân trở lại bình thường nhất có thể sau mỗi vụ tấn công diễn ra. Chẳng hạn, cảnh sát thường sẽ cố gắng thu dọn hiện trường một vụ tấn công trong vòng 4 giờ sau khi quả bom phát nổ và động viên mọi người trở về làm việc, sinh hoạt hay thậm chí nghỉ ngơi. Khủng bố quy mô nhỏ được xử lý như hình thức phạm tội thông thường, thay vì một mối đe dọa sống còn.

Lẽ tất nhiên, điều Israel nhất quyết sẽ không dung thứ là nguy cơ từ hành động khủng bố trên quy mô lớn (chẳng hạn như việc những người láng giềng của họ tiếp nhận các loại vũ khí hủy diệt hàng loạt ngày càng thường xuyên hơn). Có một số bằng chứng cho thấy phương pháp của họ đang mang lại hiệu quả: Israel là quốc gia duy nhất khuất phục được biểu đồ của Clauset. Nếu chúng ta biểu diễn số lượng thương vong từ các vụ khủng bố tại Israel theo phương pháp luật lũy thừa (hình 13-8), ta sẽ nhận thấy số lượng các vụ khủng bố trên quy mô lớn ít hơn rất nhiều so với dự báo của luật lũy thừa; không vụ việc nào kể từ năm 1979 làm chết hơn 200 người. Biểu đồ luật lũy thừa của Israel khác chúng ta chính là bằng chứng cho thấy lựa chọn chiến lược của chúng ta cũng khác với họ.

Hình 13-8: Tần số các vụ tấn công khủng bố so với mức độ thương vong tại Israel (1979-2009)

Phương thức đọc tín hiệu khủng bố

Dù lựa chọn chiến lược nào và dù chấp nhận đánh đổi tự do lấy an ninh hay ngược lại, chúng ta vẫn phải bắt đầu bằng một tín hiệu. Hệ thống tình báo ưu tú là tuyến phòng thủ đầu tiên của chúng ta nhằm chống lại các cuộc tấn công khủng bố.

Một trong những mục tiêu công khai của Cuộc chiến Iraq chính là ngăn chặn sự phát triển xa hơn của các chương trình vũ khí hủy diệt hàng loạt (WMD) tại nước này. Hiển nhiên, hầu như chẳng có chương trình WMD nào ở đây. Các phân tích độc lập từ quyết định đưa quân vào Iraq nhìn chung đã kết luận rằng chính quyền cựu tổng thống Bush đã không gây áp lực buộc giới tình báo phải công bố thông tin sai lệch – khi đó, đã có sự nhất trí giữa các tổ chức như CIA rằng Iraq đang tích cực phát triển các chương trình WMD – song, đây không phải là hình ảnh của giới tình báo trong mắt công chúng Mỹ theo nhiều cách.

Tuy quan điểm này có cơ sở, nhưng tôi không chắc nó có thể chỉ rõ sự khác biệt giữa những điều chính quyền Bush tuyên bố với công chúng, những điều họ thực tâm tin tưởng, với những điều họ nghiệm ra được từ giới tình báo. Cũng như mọi hình thức dự báo khác, trong công tác phân tích tín hiệu, bạn rất dễ nhận ra điều mình muốn giữa một mớ dữ liệu rối tung. Các tín hiệu đáng nghi đến từ những nguồn như “Bóng cong” – biệt danh của một công dân Iraq tên Rafid Ahmed Alwan al-Janabi, người sau này thừa nhận đã thêu dệt nên các bằng chứng về chương trình vũ khí sinh học tại Iraq nhằm đánh động giới chức phương Tây về một Saddam Hussein đang lung lay quyền lực – có thể khiến người đọc chúng bị dẫn dụ trong bối cảnh chúng ta đang bị kích động bởi chiến tranh.

Trong cờ vua, như chúng ta đã tìm hiểu trong chương 9, người chơi chỉ tập trung vào một hoặc hai nước đi khả dĩ, ngoại trừ các đại kiện tướng siêu cấp. Máy tính, vốn có thể thử qua mọi khả năng, sẽ ít mắc lỗi hơn; và những nước đi tài tình như thể của Bobby Fischer hay Garry Kasparov có thể được xác định trong vài giây trên một chiếc máy tính xách tay. Máy tính thường không đánh giá mỗi nước đi sâu sắc đến thế, nhưng chúng lại thí quân khác với chúng ta. Chúng sẽ bủa lưới vây thay vì tìm kiếm một giải pháp hoàn hảo nhất.

Nếu kỳ vọng tìm được những ranh giới xác định phân chia giữa những điều có thể và không thể mà không có sự giao thoa nào, thì chúng ta sẽ kết thúc với những dự báo quá tự mãn, hoặc những điều chưa biết chưa được biết. Chúng ta không giỏi dự báo đến thế và cần phải bảo vệ thế cược của mình thay vì chỉ tin vào một giả thiết duy nhất.

Có lẽ, không lĩnh vực nào kiểm chứng các kỹ năng này nhiều hơn ngành tình báo. Như Bruce Schneier đã nhận định, điểm cốt yếu trong vấn đề an ninh là tự xem mình như mắt xích yếu nhất. Dù bạn bảo vệ cửa trước nhà mình bằng lớp vỏ titan, các tay cảnh vệ được trang bị súng ống đầy mình và một đàn chó pit bull, thì cũng chẳng ý nghĩa gì nếu lắp một tấm cửa hông kẽo kẹt mà bất kỳ tên trộm nửa mùa nào cũng có thể đột nhập. Những nguy cơ này không thể so sánh với nhau; toàn bộ lực lượng hải quân Hoa Kỳ trên biển Thái Bình Dương không thể hỗ trợ được nhiều nếu hạm đội Nhật Bản trườn qua các điểm mù trong hệ thống phòng thủ của Mỹ, rồi nhận ra rằng hầu hết vũ khí và đạn dược của quân đội Mỹ đều tập trung tại một chỗ và rất dễ bị tấn công. Đó là nguyên nhân khiến các sự kiện như Trân Châu Cảng hay ngày 11 tháng 9 gây nên sự xáo động về nhận thức. Nơi kẻ thù sẽ tấn công chúng ta đã được báo trước: đó chính là nơi ta ít đề phòng chúng nhất.

Một số hình thức tư duy tôi khuyến nghị trong cuốn sách này có thể hữu ích trong địa hạt phân tích an ninh quốc gia. Chẳng hạn, phương pháp tư duy kiểu Bayes về xác suất sẽ phù hợp hơn với bối cảnh ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn. Nó khuyến khích chúng ta suy nghĩ về nhiều giả thiết cùng lúc, suy nghĩ theo hướng xác suất và cập nhật chúng thường xuyên khi bắt được thông tin mới ít nhiều nhất quán với chúng.

Lần gần đây nhất chúng ta bắt được quân Al Qaeda ngay tại trận trước ngày 11 tháng 9 chính là lần bắt giữ Zacarias Moussaoui, một tín đồ Islam cực đoan bỗng dưng nổi hứng muốn học lái máy bay 747. Có lời giải thích vô tội nào cho điều này không? Tôi đồ rằng hắn ta sẽ trở thành một phi công nhờ có nhiều thời gian rảnh. Nhưng nếu chúng ta gán một xác suất tiên nghiệm nào đó – dù rất nhỏ – lên giả thiết “quân khủng bố có thể sẽ cướp máy bay và đâm vào các tòa nhà”, ước đoán của chúng ta về khả năng này nhất định sẽ tăng lên đáng kể một khi xác định được thông tin. Ngược lại, chúng ta sẽ thất bại hoàn toàn trong việc xem xét giả thiết trên – nó sẽ trở thành điều chưa biết chưa được biết đối với chúng ta. Song, Báo cáo Ủy ban ngày 11 tháng 9 đã kết luận, “hệ thống không được điều chỉnh để nhận thức được tầm quan trọng hàm chứa trong thông tin trên;” chính vì vậy, vụ bắt giữ Moussaoui đã chẳng giúp ích được gì trong việc đẩy lui âm mưu.

Điều này không có nghĩa rằng các quan chức tình báo của Mỹ đã hiểu sai vấn đề. Nếu phải đổ lỗi cho ai đó vì công tác phát hiện các vụ tấn công ngày 11 tháng 9 gặp thất bại, thì trách nhiệm phải thuộc về chính quyền tổng thống Bush và Obama vì đã để xảy ra quá ít vụ tấn công trước đó – một điều đáng ra tôi không nên dự báo từ 11 năm về trước. Hệt như một trọng tài bóng chày, phân tích viên tình báo phải đối mặt với nguy cơ bị đổ lỗi khi có rắc rối xảy ra, nhưng lại chẳng được ai ngó ngàng đến khi hoàn thành tốt nhiệm vụ. Tôi không có ý xem xét lĩnh vực này nhằm phản ánh một thất bại dự báo toàn diện như đã làm với một số lĩnh vực khác trong cuốn sách này; vì nếu xét đến những thách thức họ phải đối mặt, thì đây có thể là một trường hợp thành công.

Như Báo cáo Ủy ban ngày 11 tháng 9 đã kết luận, căn nguyên quan trọng nhất dẫn đến thất bại trong việc dự báo các vụ tấn công chính là do chúng ta thiếu óc suy diễn. Khi đưa ra dự báo, chúng ta cần cân đối giữa tính hiếu kỳ và sự hoài nghi. Chúng có thể tương thích với nhau. Càng quyết tâm xem xét và kiểm chứng lý thuyết một cách tích cực, chúng ta sẽ càng sẵn sàng chấp nhận rằng hiểu biết về thế giới của mình vẫn còn mơ hồ, đồng thời, càng sẵn sàng thừa nhận rằng dự báo hoàn hảo là điều bất khả thi. Chúng ta cũng càng bớt phải sống trong nỗi sợ hãi thất bại và càng tự do giải phóng luồng suy nghĩ của mình. Nhờ hiểu hơn về những điều bản thân chưa biết, chúng ta có thể đưa ra vài dự báo đúng đắn.

Lời kết

Một tay chốt trung lộ thuộc Giải Bóng chày Nhà nghề sẽ luôn bắt dính một số pha bóng, chịu bó tay trước một số pha khác và buộc phải bay người bắt bóng trong những pha còn lại. Bay người cũng chính là những pha bóng ngoạn mục nhất, khiến chúng ta phải dõi theo. Tuy nhiên, chúng không đem lại một cái nhìn cận cảnh về khả năng của tay chốt trung lộ.

Tay chốt trung lộ huyền thoại Derek Jeter là chủ đề gây tranh cãi thường xuyên trong suốt kỷ nguyên Quả bóng tiền. Các phát thanh viên và tuyển trạch viên nhận thấy rằng: có vẻ như Jeter luôn thực hiện rất nhiều pha bay người và dựa vào lý do đó để kết luận rằng anh là một tay chốt trung lộ xuất chúng. Giới nghiên cứu số liệu đã mổ xẻ các con số này và phát hiện ra một lỗ hổng trong lối suy nghĩ trên. Tuy Jeter là vận động viên xuất sắc, nhưng anh thường giậm nhảy chậm khi cứu bóng và đành phải lao người nhằm bù lại khoảng thời gian hao phí. Không những thế, các con số thực ra còn cho thấy rằng Jeter là một tay phòng ngự trung lộ khá kém cỏi, mặc dù đã 5 lần đoạt giải Găng tay Vàng. Trước những pha bóng khiến Jeter buộc phải bay người, một tay phòng ngự trung lộ xuất sắc đúng nghĩa như Ozzie Smith có thể xử lý chúng dễ dàng – dù không được tín nhiệm bằng vì anh khiến chúng trông quá thường.

Bất kể phạm vi năng lực của chúng ta là gì, vẫn luôn có những nhiệm vụ suýt vượt quá giới hạn của phạm vi đó. Nếu đánh giá bản thân dựa trên những nhiệm vụ khó khăn nhất, chúng ta có thể xem việc hoàn thành những nhiệm vụ dễ dàng hoặc theo thông lệ là lẽ tất nhiên.

Hình C-1: Phạm vi bay người của các tay chốt trung lộ

Một trong những dự báo đặc biệt chính xác trong lịch sử là việc Edmund Halley, nhà thiên văn học người Anh dự đoán rằng một sao chổi lớn sẽ quay trở lại trái đất vào năm 1758. Ông đưa ra dự báo này vào năm 1705. Rất nhiều người đã hoài nghi Halley, nhưng rồi sao chổi đã quay trở lại chính xác như dự báo. Vốn từ lâu được nhắc đến như những điềm báo hoàn toàn không định trước từ thánh thần, sao chổi giờ đây đã được xem là hiện tượng huyền bí quen thuộc và có thể dự báo được.

Các nhà thiên văn dự đoán rằng trong lần tới, Sao chổi Halley sẽ tiến gần nhất đến trái đất vào ngày 28 tháng 7 năm 2061. Vào thời điểm đó, nhiều vấn đề trong giới tự nhiên hiện còn đang khuấy đảo khả năng dự báo của chúng ta sẽ nằm trong tầm hiểu biết.

Các quy luật tự nhiên không thay đổi quá nhiều. Tuy vậy, trong suốt khoảng thời gian dài khi con người mở rộng kho tri thức của mình – như từ chiếc máy in của Gutenberg đến nay – chúng ta vẫn chỉ hiểu hơn về các tín hiệu của tự nhiên một cách lầm lũi, chứ chưa nói đến toàn bộ bí mật của thế giới.

Và tuy khoa học và công nghệ đang sắm vai người hùng trong cuốn sách này, nhưng vẫn còn một rủi ro tiềm ẩn trong kỷ nguyên Dữ liệu Lớn: đó là chúng ta đang quá ảo tưởng về những thành tựu chúng mang lại.

Không có cơ sở nào để kết luận rằng những vấn đề của con người sẽ trở nên dễ dự đoán hơn. Trong khi đó, điều ngược lại có thể sẽ đúng. Chính những nghiên cứu khoa học góp phần lật mở các quy luật tự nhiên lại đang làm phức tạp hơn hệ thống xã hội. Công nghệ đang hoàn toàn thay đổi phương thức chúng ta kết nối với người khác. Nhờ có Internet mà “toàn bộ bối cảnh, phương trình và động lực trong hoạt động truyền bá thông tin đều đang lột xác”, Tim Berners-Lee, người khai sinh ra Mạng Toàn cầu (World Wide Web) vào năm 1990, cho biết.

Trữ lượng thông tin đang gia tăng theo cấp số nhân. Tuy nhiên, lượng thông tin hữu ích lại tương đối ít – nói cách khác, tỷ lệ tín hiệu trên độ nhiễu đang giảm dần. Chúng ta cần những phương cách tốt hơn nhằm phân biệt giữa hai yếu tố này.

Cuốn sách này không bàn nhiều về những điều chúng ta đã biết, mà tập trung vào điểm khác biệt giữa điều chúng ta biết và điều chúng ta tưởng mình đã biết. Đồng thời, cuốn sách còn đề ra một chiến lược để chúng ta có thể thu hẹp khoảng cách đó. Chiến lược này đòi hỏi một bước nhảy vọt phi thường cùng nhiều bước tiến nhỏ tiếp nối. Đó cũng là cú giậm nhảy vào lối tư duy dự báo và xác suất kiểu Bayes.

Tư duy theo xác suất

Định lý Bayes mở đầu và kết thúc với một biểu thức xác suất về khả năng xảy ra một sự kiện có thực. Nó không đòi hỏi bạn phải tin rằng thế giới vốn dĩ đã luôn bất định. Nó sinh ra trong thời đại mà tính nguyên tắc của các định luật Newton đã hình thành nên một hệ thuyết khoa học chi phối. Song, nó lại đòi hỏi bạn phải thừa nhận các nhận định chủ quan của mình chỉ là những ước chừng về chân lý.

Ban đầu, yếu tố xác suất này theo đường lối Bayes có thể gây khó chịu. Trừ khi trưởng thành cùng với trò đánh bạc hay những trò may rủi khác, chúng ta có lẽ sẽ không hoan nghênh lối tư duy này. Các lớp toán học cũng dành nhiều thời gian hơn cho các vấn đề trừu tượng như hình học hay vi phân thay vì xác suất và thống kê. Trên những chặng đường của cuộc sống, chúng ta thường nhầm lẫn biểu hiện của tính bất định với sự thừa nhận khuyết điểm.

Khi bạn bắt đầu đưa ra những ước tính xác suất này, kết quả có thể còn hạn chế. Nhưng sẽ có hai tin vui: thứ nhất, các ước tính chỉ là bước khởi đầu: Định lý Bayes đòi hỏi bạn phải điều chỉnh và cải thiện chúng mỗi khi bắt gặp thông tin mới. Thứ hai, luôn có bằng chứng về một điều gì đó chúng ta có thể tìm hiểu để cải tiến. Đơn cử, các binh sĩ trong quân đội đôi khi cũng được rèn luyện các kỹ năng này và thu được kết quả tương đối tốt đẹp. Ngoài ra, còn có bằng chứng cho thấy giới thầy thuốc cũng nghĩ về các chẩn đoán y khoa theo phương pháp Bayes.

Sẽ tốt hơn nếu bạn nghe theo thời khuyên của các bác sĩ và quân nhân thay vì những học giả trên truyền hình.

Trí não chúng ta xử lý thông tin theo phương pháp ước chừng. Điều này tồn tại không hơn gì một nhu cầu sinh học: chúng ta tiếp nhận nhiều thông tin hơn chúng ta có thể xem xét một cách có ý thức và chúng ta xử lý vấn đề này bằng cách phân nhỏ chúng thành các quy tắc và khuôn mẫu.

Dưới áp lực cao, các quy tắc cuộc sống sẽ bị quét sạch. Các nghiên cứu về những người sống sót qua các thảm họa như cuộc tấn công ngày 11 tháng 9 cho thấy rằng họ có thể hồi tưởng lại những chi tiết nhỏ nhất từ trải nghiệm của mình, và thường xuyên cảm thấy bị chia cắt hoàn toàn khỏi môi trường sống rộng lớn. Dưới những điều kiện trên, bản năng và những ước chừng ban đầu của chúng ta sẽ rất yếu kém và thường không thể nhận ra mức độ nghiêm trọng của mối đe dọa. Do vậy, những người buộc phải đưa ra các quyết định trong tình trạng căng thẳng cùng cực – như trong một trận chiến – sẽ có khả năng trở thành anh hùng cao hơn nếu đảm bảo được sự an toàn cho người khác.

Ngày qua ngày, trí óc chúng ta cứ đơn giản hóa và đưa ra những ước chừng như thế. Nhờ kinh nghiệm, các phép đơn giản hóa và ước chừng sẽ trở thành chỉ dẫn hữu ích và hợp thành kiến thức thực tiễn cho chúng ta. Tuy nhiên, chúng vẫn chưa hoàn hảo và chúng ta thường không nhận ra chúng thô sơ đến mức nào.

Hãy cùng xem xét 7 mệnh đề sau, với nội dung liên quan đến ý tưởng về giả thiết thị trường hiệu quả và câu hỏi “liệu một nhà đầu tư cá nhân có thể khuất phục thị trường chứng khoán hay không”. Mỗi mệnh đề đều mang tính ước chừng, nhưng càng về cuối, chúng sẽ dần chính xác hơn:

Không nhà đầu tư nào có thể đánh bại thị trường.

Không nhà đầu tư nào có thể đánh bại thị trường trong dài hạn.

Không nhà đầu tư nào có thể đánh bại thị trường trong dài hạn nếu xét đến mức độ rủi ro.

Không nhà đầu tư nào có thể đánh bại thị trường trong dài hạn nếu xét đến mức độ rủi ro và chi phí giao dịch.

Không nhà đầu tư nào có thể đánh bại thị trường trong dài hạn nếu xét đến mức độ rủi ro và chi phí giao dịch, trừ khi nắm được thông tin nội bộ.

Chỉ một số ít nhà đầu tư có thể đánh bại thị trường trong dài hạn nếu xét đến mức độ rủi ro và chi phí giao dịch, trừ khi nắm được thông tin nội bộ.

Rất khó để khẳng định có bao nhiêu nhà đầu tư đánh bại được thị trường trong dài hạn, vì dữ liệu rất nhiễu loạn, trong khi chúng ta biết rằng hầu hết dữ liệu đều không tương xứng với mức độ rủi ro, do hoạt động giao dịch không thể đem lại lợi nhuận ròng thặng dư mà còn phải trích ra chi phí giao dịch; do đó, trừ khi nắm được thông tin nội bộ, tốt hơn hết bạn nên đầu tư vào một quỹ chỉ số.

Mệnh đề ước chừng đầu tiên – một mệnh đề còn nhiều kẽ hở, theo đó, không nhà đầu tư nào có thể đánh bại thị trường chứng khoán – nghe có vẻ rất có sức nặng. Nhưng khi tiến đến mệnh đề cuối, chúng ta chỉ nhận thấy toàn những mô tả về sự không chắc chắn. Song, đây lại là mô tả hoàn chỉnh hơn về thế giới khách quan.

Không có gì sai trong câu ước chừng này hay câu ước chừng kia. Nếu bạn bắt gặp một người lạ không biết gì về thị trường chứng khoán và bảo họ rằng nó rất khó bị đánh bại (thậm chí bằng những câu từ thô sơ nhất của mệnh đề đầu tiên), thì dẫu sao vẫn tốt hơn là không có cảnh báo nào.

Vấn đề sẽ xảy đến khi chúng ta nhầm lẫn ước chừng với thực tế. Các lý thuyết gia điển hình như những con nhím của Phil Tetlock sẽ hành động như thế. Các mệnh đề đơn giản hơn nghe sẽ có vẻ phổ quát hơn, và gần giống như một bằng chứng về chân lý cao hơn và lý thuyết rộng lớn hơn. Tuy nhiên, Tetlock lại phát hiện ra rằng: nhím dự báo rất kém. Họ bỏ qua mọi chi tiết hỗn độn giúp dự báo chính xác hơn trong đời thực.

Bộ não của chúng ta rất lớn, thế nhưng vũ trụ nơi chúng ta sống trong đó còn lớn hơn gấp bội. Ưu điểm từ thói quen tư duy theo xác suất chính là bạn có thể buộc bản thân dừng dữ liệu lại và đánh hơi chúng – hãy giảm tốc độ và cân nhắc lại những khiếm khuyết trong suy nghĩ của bạn. Theo thời gian, bạn sẽ nhận ra điều này giúp mình đưa ra quyết định tốt hơn thế nào.

Biết rõ bạn đến từ đâu

Định lý Bayes đòi hỏi chúng ta phải khẳng định – một cách dứt khoát – chúng ta tin một sự việc sẽ xảy đến mức nào, trước khi tiến hành đánh giá các bằng chứng. Ước đoán này được gọi là tiên nghiệm.

Vậy tiên nghiệm của chúng ta nên đến từ đâu? Lý tưởng nhất, chúng ta sẽ muốn thành lập nó dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ, hay hơn thế nữa là kinh nghiệm tích lũy từ cộng đồng. Đây là một trong những vai trò hữu ích của thị trường. Thị trường tất nhiên sẽ không hoàn hảo, nhưng qua khoảng thời gian rất dài, đánh giá của tập thể sẽ tốt hơn của mỗi chúng ta. Thị trường tạo nên một xuất phát điểm tốt để đánh giá các bằng chứng mới, đặc biệt nếu bạn chưa đầu tư đủ thời gian nghiên cứu một vấn đề.

Lẽ tất nhiên, thị trường không phải bao giờ cũng hiện hữu. Do vậy, bạn cần chọn một yếu tố khác làm mặc định. Thậm chí phán đoán theo kinh nghiệm cũng là một tiên nghiệm kiểu Bayes, một phép kiểm tra kết quả từ mô hình thống kê quá cả tin. (Nhưng mô hình đó chỉ là các phép ước chừng và thường rất thô sơ, ngay cả khi chúng đảm bảo tính chính xác về mặt toán học.) Thông tin chỉ trở thành tri thức khi được đặt vào đúng bối cảnh. Thiếu đi bối cảnh, chúng ta sẽ vô phương phân biệt giữa tín hiệu và độ nhiễu, sứ mệnh tìm kiếm chân lý của chúng ta sẽ ngập trong các kết quả dương tính sai lầm.

Định lý Bayes không cho phép bạn giả vờ rằng mình không có tiên nghiệm nào. Bạn có thể hạn chế bớt thiên kiến của mình, nhưng nếu tuyên bố mình không có thiên kiến, đồng nghĩa bạn đang có rất nhiều thiên kiến. Nhưng khẳng định trước tín niệm của mình – hay tuyên bố: “Đây là nơi tôi bắt đầu” – là cách hành động có thiện chí, và cho thấy bạn đã lĩnh hội được thực tiễn từ một bộ lọc khách quan.

Thử và sai

Sau đây có lẽ là nguyên lý Bayes dễ áp dụng nhất: hãy đưa ra thật nhiều dự báo. Bạn có thể không muốn đặt cược công ty hay sinh kế của mình vào chúng, đặc biệt trong giai đoạn đầu.[113] Song, đây là cách duy nhất để dự báo tốt lên.

Định lý Bayes phát biểu rằng chúng ta nên cập nhật dự báo của mình mỗi khi bắt gặp thông tin mới. Nói nôm na, đây đơn giản là phép thử và sai. Các doanh nghiệp thật sự “nắm” được Dữ liệu Lớn, như Google chẳng hạn, không dành quá nhiều thời gian cho các mô hình.[114] Họ tiến hành hàng nghìn thí nghiệm mỗi năm, và kiểm chứng ý tưởng trên chính khách hàng thực tế.

Định lý Bayes cũng khuyên chúng ta nên giữ vững nguyên tắc khi đánh giá một thông tin mới. Nếu quan điểm của chúng ta đáng giá, chúng ta nên sẵn sàng kiểm tra chúng bằng cách lập ra những giả thiết có thể sai và chiếu theo chúng nhằm đưa ra dự báo. Đa phần, chúng ta sẽ không đánh giá đúng dữ liệu nhiễu loạn đến thế nào và sẽ thiên về đánh giá cao những dữ liệu mới hơn. Các phóng viên chính trị thường quên rằng các cuộc bầu cử cũng có sai số khi báo cáo và không phải lúc nào cánh phóng viên tài chính cũng truyền đạt được mức độ thiếu chính xác trong hầu hết các số liệu kinh tế. Thông thường, chính thông tin ngoài lề lại được lên mặt báo.

Tuy nhiên, chúng ta cũng có thể gặp vấn đề ngược lại khi cân nhắc một vấn đề theo cách quá cá nhân hoặc chuyên nghiệp, cũng như không thể thay đổi suy nghĩ của mình khi sự thật thay đổi. Nếu một chuyên gia là một trong những con nhím của Tetlock, anh ta sẽ thay đổi dự báo của mình nếu dữ liệu không khớp với học thuyết về vạn vật. Những kẻ kết bè kết phái luôn kỳ vọng rằng mỗi ý tưởng của họ đều xứng đáng sẽ phải trải qua các cung bậc đau xót khác nhau trước khi thừa nhận họ đã đơn giản hóa thực tế quá mức.

Càng sẵn sàng kiểm chứng ý tưởng của mình thường xuyên, bạn càng tránh được những vấn đề trên và càng sớm học hỏi được từ kinh nghiệm. Ngắm cảnh biển và chờ đợi một sáng kiến lóe lên trong đầu là cách hình thành ý tưởng trong các bộ phim. Còn trong đời thực, điều này sẽ hiếm khi xảy ra khi bạn đang đứng đúng chỗ của mình. Ý tưởng lớn cũng không nhất thiết phải khởi đầu theo cách này. Thông thường, chúng ta phải nhờ đến các bước nhỏ, tiến lên theo từng bước hay thậm chí ngẫu nhiên để xúc tiến.

Nhận định của chúng ta về khả năng dự báo

Dự báo trở nên khó khăn đối với chúng ta cũng vì lý do quan trọng này: bởi đó là giao điểm giữa thực tế khách quan và chủ quan. Phân biệt tín hiệu với độ nhiễu là nhiệm vụ đòi hỏi kiến thức khoa học lẫn kiến thức của bản thân: bao gồm cả sự thanh thản khi thừa nhận những điều chúng ta không thể dự báo, dũng khí để dự báo những điều chúng ta có thể, và sự sáng suốt để nhận ra điều khác biệt.

Qua thời gian, những quan điểm của chúng ta về khả năng dự báo thế giới đã có lúc thịnh lúc suy. Một thước đo đơn giản chính là số lần những cụm từ “dự đoán được” và “không dự đoán được” xuất hiện trên các tạp chí học thuật. Trong buổi bình minh của thế kỷ XX, hai cụm từ này hầu như được sử dụng thường xuyên như nhau. “Không dự đoán được” chiếm ưu thế trong cuộc Đại Suy thoái và Thế chiến II. Đến khi thế giới được chữa lành từ những cuộc khủng hoảng trên, “dự đoán được” lại trở thành xu thế và lên đến cao trào vào thập niên 1970. Và sang những năm gần đây, “không dự đoán được” một lần nữa lại trỗi dậy.

Hình C-2: Nhận định về khả năng dự báo (1900-2012)

Hãy giả sử chúng ta vừa lập một biểu đồ (hình 13-4) biểu diễn tần số các vụ tấn công khủng bố trên trục tung, và tổng số thương vong trên trục hoành. Ban đầu, cách biểu diễn này có vẻ chưa chứng tỏ được gì nhiều. Bạn có thể thấy rõ ảnh hưởng của luật lũy thừa: số lượng các vụ tấn công giảm rất nhanh cùng với tần số của chúng. Song, hệ số góc lại lớn đến mức nó dường như ẩn giấu một tín hiệu có ý nghĩa: bạn quan sát thấy các vụ tấn công nhỏ với số lượng nhiều, các vụ tấn công lớn với số lượng ít và dường như chẳng có bước chuyển tiếp nào ở giữa. Trong khi đó, các vụ tấn công ngày 11 tháng 9 lại có vẻ như một ngoại lệ.

Những nhận định trên về khả năng dự báo bị tác động nhiều bởi xu thế khoa học và những lỗ hổng trong trí nhớ của chúng ta – có điều gì tồi tệ xảy ra gần đây không? – hơn bất kỳ thay đổi thật sự nào trong kỹ năng dự báo của chúng ta. “Chúng ta nghĩ mình dự báo tốt như thế nào” và “chúng ta thật sự dự báo tốt ra sao” thậm chí còn là hai tham số tỷ lệ nghịch với nhau. Vào thập niên 1950, khi thế giới vẫn chưa hết rung chuyển bởi chiến tranh và hết sức khó lường, năng suất của hoạt động kinh tế và nghiên cứu khoa học lại cao hơn thời thập niên 1970 – giai đoạn chúng ta tưởng rằng có thể dự báo mọi thứ, nhưng thực ra lại không thể.

Những quan điểm thay đổi này đã được phản ánh không chỉ trên các tạp chí học thuật. Nếu bạn vẽ cùng một biểu đồ thể hiện mức độ sử dụng các cụm từ “dự đoán được” và “không dự đoán được” đối với tiểu thuyết viễn tưởng bằng tiếng Anh, đồ thị sẽ trông giống hệt như hình C-2. Một thảm họa không thể dự báo, dù không ảnh hưởng trực tiếp đến chúng ta, cũng sẽ làm lung lay niềm tin rằng chúng ta đang nắm trong tay số phận của chính mình.

Tuy nhiên, chúng ta lại có thiên hướng suy nghĩ rằng mình dự báo tốt hơn thực tế. 12 năm đầu tiên của thiên niên kỷ mới đã trải qua nhiều biến động, với các thảm họa không thể lường trước nối tiếp nhau. Liệu chúng ta có thể hồi sinh từ đống tro tàn của thất bại mà không chịu cúi đầu khuất phục, khiêm nhường hơn về khả năng dự báo của bản thân, và bớt lặp lại những sai lầm của chính mình?

Chú thích

[1] Đồng vàng tương đương với 200 đô-la ngày nay.

[2] Sử gia người Mỹ sinh năm 1923, chuyên nghiên cứu về Cách mạng Pháp và nửa đầu thế kỷ XIX ở Pháp. Bà nổi tiếng với các công trình nghiên cứu về lịch sử ngành in buổi đầu. (ND)

[3] Tên của trang web (Web.taisachnhanh.cloud) hàm ý tổng số phiếu bầu của Cử tri Đoàn (538). (ND)

[4] Một tập đoàn chứng khoán và ngân hàng đầu tư lớn thứ 4 của Hoa Kỳ, được thành lập bởi 3 anh em nhà Lehman (Henry, Emanuel và Mayer Lehman) vào năm 1850.

[5] Ba công ty đánh giá tín dụng lớn nhất trên thế giới hiện nay (xét về thị phần) trong đó S&P và Moody’s có trụ sở ở Mỹ, Fitch có cả trụ sở tại Mỹ và Anh.

[6] Tên Tiếng Anh là Collateralized debt obligation – CDO, một loại chứng khoán bảo đảm bằng tài sản (ABS) được cấu trúc với nhiều “đợt” được phát hành bởi các thực thể mục đích đặc biệt và được đảm bảo bằng các nghĩa vụ nợ bao gồm trái phiếu và các khoản vay.

[7] Cuốn băng cũng là một thuật ngữ chuyên môn trong giới đánh giá, dùng để chỉ dữ liệu mới nguyên về từng khoản thế chấp riêng lẻ.

[8] Năm 2005, trung bình một nhân viên của Moody’s kiếm được 185.000 đô-la, so với 520.000 đô-la thu nhập bình quân của một nhân viên Goldman Sachs cùng năm đó.

[9] Dạng rủi ro này có thể rơi vào trường hợp “mãi không thể nhận ra”.

[10] Một trong những ngân hàng đầu tư, giao dịch chứng khoán và môi giới lớn nhất toàn cầu có trụ sở tại Mỹ. (ND)

[11] Tên viết tắt của American International Group, một công ty bảo hiểm lớn của Mỹ. (ND)

[12] Chỉ số giá cổ phiếu theo công thức Dow & Jones Company. Inc. (ND)

[13] Hầu hết các hãng truyền hình cáp lớn đều bố trí ít nhất hai kênh Fox News và MSNBC với giờ phát sóng lệch nhau trên lịch chiếu.

[14] Trong hàng loạt các cuộc cách mạng diễn ra giữa Khối Cộng sản Đông Âu năm 1989, chỉ có duy nhất cuộc cách mạng tại Rumani kết thúc mà không có đổ máu.

[15] Hình thức “thiên vị” kinh điển trong truyền thông chính là “bám sát câu chuyện” – với hy vọng kết quả kịch tính hơn sẽ giúp tăng doanh số bán báo.

[16] Chẳng ngạc nghiên khi không đảng viên Đảng Dân chủ nào phản ánh với tôi điều tương tự trong chiến dịch tranh cử năm 2010 – khi các mô hình của chúng tôi trước sau đều cho thấy họ sẽ thất bại thảm hại.

[17] Thất bại lịch sử của Red Sox đã trở thành hiện thực chỉ 2 năm sau đó (năm 2011), khi họ để thua 16 trong 21 trận cuối cùng và bị loại khỏi vòng đấu trực tiếp – cơ hội họ tưởng như đã nắm chắc trong tay.

[18] Tôi đã chuyển nhượng Pedroia trong một giải đấu ảo của mình.

[19] James đã đúc kết lại nghiên cứu có hệ thống của ông về bóng chày (chủ yếu thông qua các chỉ số thống kê) qua thuật ngữ sabermetrics. Thuật ngữ trên xuất phát từ cụm từ SABR – viết tắt của Society of American Baseball Research (Hiệp hội Nghiên cứu Bóng chày Mỹ) – và cũng là công cụ phổ biến công trình của James.

[20] Điều này trái với bóng bầu dục – trong đó một tuyến tấn công cừ khôi có làm nên Đội hình Xuất sắc nhất mùa chỉ với một trung phong xoàng xĩnh – hoặc bóng rổ – nơi hậu vệ dẫn bóng và trung phong phụ có thể thi đấu ngoài vai trò của mình.

[21] Tuy Bill Pecota chỉ đạt tỷ lệ đập trúng 0,249 trong suốt sự nghiệp, nhưng riêng con số này trong các trận đấu với Tigers là 0,303.

[22] Triple Crown (Vương miện Ăn ba) là danh hiệu dành cho cầu thủ dẫn đầu cả ba hạng mục thống kê quan trọng nhất trong suốt giải đấu bao gồm: tỷ lệ đập bình quân, số lần ghi điểm trực tiếp (home run) và tổng số điểm ghi được (RBI). ND

[23] Tương đương khoảng 1,9 triệu đô-la/đội/mùa giải.

[24] ERA (Earned Runs Allowed): số điểm trung bình mà tay ném để đối phương ghi được trong mỗi chín lượt ném (= [tổng số điểm thua / số lượt ném] x 9). (ND)

[25] Chẳng hạn, trong mô hình tôi sử dụng để dự báo kết quả bầu cử vào Hạ viện Hoa Kỳ, tôi đã kết hợp các thông tin định lượng như số lượng phiếu bầu cùng các đánh giá định tính từ chuyên gia như Cook Political Report. Nếu Cook cho rằng một cuộc tranh cử nào đó chỉ là trò sấp ngửa, tôi sẽ mã hóa là “0”. Nếu họ đánh giá là “Nghiêng về Dân chủ”, tôi sẽ mã hóa thành “+1” và cứ thế tiếp tục. Kết hợp những thông tin trên sẽ đem lại kết quả dự báo tốt hơn so với chỉ xem xét riêng từng loại thông tin.

[26] Loft có vài nét trên cơ thể khá giống với Rainn Wilson, người thủ vai Schrute trong bộ phim trên.

[27] “Ác quỷ của Laplace” ám chỉ “đấng trí năng” trong định đề của ông. Bản thân Laplace không dùng từ “ác quỷ”, mà do người sau thêm thắt. (ND)

[28] Trong chương 8, chúng ta sẽ nhận thấy thật không dễ để phân loại Laplace theo chuẩn mực này. Ông là một nhà tư duy chiết trung, cũng như đã có công phát triển nên học thuyết xác suất – một phần được cổ vũ từ niềm tin của chính ông rằng con người không thể đạt đến mức độ hoàn hảo như ông chứng kiến trong tự nhiên.

[29] Linsanity là một thuật ngữ được ghép từ cụm từ insanity (điên rồ) với tên của hậu vệ dẫn bóng Jeremy Lin thuộc đội bóng rổ nhà nghề New York Knicks (do các cổ động viên hâm mộ anh khởi xướng, nhằm ca ngợi phong độ thi đấu đột phá của anh). Đây có lẽ là ngụ ý của tác giả nhằm nhấn mạnh “sự điên rồ” trong thuyết hỗn mang. (ND)

[30] National Oceanic and Atmospheric Administration, Đoàn Ủy nhiệm Quản trị Khí quyển và Đại dương Quốc gia, đơn vị quản lý Cơ quan Thời tiết Quốc gia trong bộ máy tổ chức của chính phủ. (ND)

[31] Đây cũng không phải lần chuyển dịch cuối cùng của Cơ quan Thời tiết. Năm 1940, với mục tiêu hỗ trợ Cục Hàng không Dân dụng và ngành hàng không có người lái còn non trẻ, Quốc hội đã sáp nhập cơ quan này với Bộ Thương mại và giữ nguyên cho đến ngày nay.

[32] 1 teraFLOP tương đương 1.000 dấu phẩy động/giây. (ND)

[33] Viết tắt của Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart (Phép thử Turing công cộng hoàn toàn tự động để phân biệt máy tính với người), một loại kiểm thử dạng hỏi đáp được dùng trong máy tính để xác định xem người dùng có phải là con người hay không.

[34] Thật không may, tuy các dự báo đã phát hiện vị trí bão đổ bộ tốt hơn rất nhiều, nhưng chúng quả thực vẫn chưa thể dự báo chính xác hơn sức mạnh của cơn bão đang ập đến. Nguyên nhân chính bởi các lực tác động quyết định cường độ của cơn bão luôn yếu hơn các lực duy trì hướng di chuyển của nó rất nhiều – đồng nghĩa rằng chúng đòi hỏi một mạng lưới mắt cáo dày đặc hơn hẳn, và ngay đến cỗ máy Bluefire cũng không thể kham nổi nhiệm vụ này.

[35] Pit-stop: nơi một chiếc xe đua dừng lại trong một cuộc đua để tiếp nhiên liệu, thay lốp, sửa chữa, điều chỉnh cơ khí. (ND)

[36] Một dự báo được hiệu chỉnh tồi đôi khi có thể được phát hiện thấy nhanh hơn. Nếu bạn khẳng định một kết quả hoàn toàn có khả năng sẽ xảy ra hoặc không hề có khả năng xảy ra, nhưng sự thật lại không như vậy, thì bạn không cần thêm bất kỳ dữ liệu nào để kết luận rằng dự báo đó đã sai.

[37] Các bản mô tả của báo chí thường dựa theo thang độ Richter – đặt theo tên nhà địa chấn học tại phòng thí nghiệm Caltech, Charles Richter. Nhưng trên thực tế, một thước đo khác chính xác hơn – thang cường độ mô-men, được phát triển tại Caltech vào cuối thập niên 1970 – lại đang được các nhà địa chấn sử dụng phổ biến hơn. Thang cường độ mô-men được thiết kế nhằm đối chiếu với thang độ Richter – cả hai đều theo hệ lo-ga-rit và đều xác định cường độ động đất 8,0 ở mức nghiêm trọng. Nhưng chúng lại không có cùng cách tính toán. Các cường độ động đất mô tả trong chương này chủ yếu dựa trên thang cường độ mô-men.

[38] Khí phóng xạ. (ND)

[39] Các nhà địa chấn học thường dùng thuật ngữ “loạt địa chấn” để chỉ một loạt các cơn động đất nhỏ.

[40] Cụm từ tiếng Nhật kamikaze có nghĩa gốc là “thần phong,” ý nói đến những cơn cuồng phong xảy ra từ năm 1274 đến năm 1281 đã giúp họ đánh lui cuộc xâm lược của người Mông Cổ.

[41] Trận động đất tại Haiti năm 2010 là một ngoại lệ ngoài khuôn mẫu địa lý, nhưng nạn đói và các tiêu chuẩn xây dựng công trình tại đây lại không phải ngoại lệ. Chúng đã góp phần gây nên thiệt hại to lớn về người và của.

[42] “Cynicism” một từ thường đề cập đến ý kiến của những người có khuynh hướng từ chối xuất hiện của sự chân thành, đức hạnh của con người, hoặc vị tha và duy trì lợi ích là động cơ chính của hành vi con người. Các hình thức cực đoan nhất của sự hoài nghi có thể dẫn đến tình trạng bừa bãi và chủ nghĩa hư vô. (ND)

[43] Hãy nhớ rằng thang cường độ vốn đã được tính theo hệ lo-ga-rit, nên đây chính là biểu đồ có tỷ lệ xích lo-ga-rit ở hai trục (theo thuật ngữ kỹ thuật).

[44] Một thương hiệu thức ăn nhanh tại Mỹ. (ND).

[45] Nếu bạn nhập vào máy tính một chuỗi các lượt tung đồng xu (hay một chuỗi các ký tự 1 và 0 đại diện cho mặt “ngửa” và “sấp”), rồi kiểm tra các tham số thống kê nhằm cố khớp chúng với một mô hình khuôn mẫu, thì sau cùng nó có thể đoán chính xác 60%, 70% hay 100% số lượt tung (nếu bạn nhập đủ biến số). Lẽ tất nhiên, toàn bộ kết quả trên là nhân tạo. Về lâu dài, mô hình chỉ đoán đúng chính xác 50% số lượt tung; không hơn, không kém.

[46] 1 feet ~ 0,3048m. (ND)

[47] Nhà khoa học chính trị Roger Pielke Jr., người đã được mời tham vấn khi thảm họa xảy ra, đã lưu ý tôi về câu chuyện này.

[48] Theo đó, 95% phạm vi dự báo – tiêu chuẩn được áp dụng trong các cuộc bầu cử chính trị – thậm chí còn trải rộng hơn: tương đương với 9,1% mức tăng trưởng, và ứng với sai số chênh lệch – 4,6%.

[49] Các biến số quan trọng rơi vào khoảng một tá nhóm yếu tố chính, bao gồm: mức tăng trưởng (được đo lường thông qua GDP và các thành tố liên quan), việc làm, lạm phát, lãi suất, lương và thu nhập, lòng tin của người tiêu dùng, sản xuất công nghiệp, doanh số và chi tiêu tiêu dùng, giá tài sản (như cổ phiếu hay nhà đất), giá hàng hóa (như xăng dầu) cùng các đơn vị đo lường khác trong chính sách tài chính và chi tiêu chính phủ. Như bạn có thể thấy, chỉ bấy nhiêu cũng đã có quá nhiều việc để làm, nên bạn chẳng cần phải huy động đến 400 biến số làm gì.

[50] Một phần có lẽ do dữ liệu kinh tế từ trước Thế chiến II không thật sự hoàn chỉnh.

[51] Sai số giá trị hiệu dụng (hay sai số giá trị trung bình bình phương) của các dự báo trong giai đoạn này chỉ là 1,1% tỷ lệ tăng trưởng GDP, so với 2,3% trong các năm từ 1968 đến 1985.

[52] Chỉ một cơn suy thoái kéo theo một đợt hồi phục nhẹ, rồi lại tiếp diễn bằng một đợt suy thoái khác. (ND)

[53] Chỉ số dẫn dắt có lịch sử dài nhất Hoa Kỳ. (ND)

[54] Chỉ số dẫn dắt tuần. (ND)

[55] Nhưng với Ấn Độ, tình hình lại trái ngược, do đây là nơi hầu hết dân số là người ăn chay hoặc theo đạo Hồi – cả hai nhóm này đều không ăn thịt lợn. (Thậm chí tại Hoa Kỳ hay Vương quốc Anh, nếu nhìn vào thực đơn của một nhà hàng Ấn Độ đúng nghĩa, bạn cũng khó lòng tìm thấy thịt lợn.) Nên tuy Ấn Độ thỏa mãn 2/3 điều kiện, quốc gia này vẫn hiếm khi là nguồn lây nhiễm của dịch cúm. (ND)

[56] Nếu bạn giả định rằng dân số thế giới sẽ tiếp tục tăng trưởng ở mức 2,1% mỗi năm (tương đương tỷ lệ năm 1968 khi Ehrlich xuất bản cuốn sách của ông), thì dân số toàn cầu sẽ đạt gần 9 tỉ người vào năm 2012, cao hơn con số 7 tỉ thực tế rất nhiều.

[57] Chẳng hạn tại New York, bạn sẽ không được đăng một báo cáo của cảnh sát lên mạng, trong khi tại San Francisco lại được phép. San Francisco đang làm tốt hơn công tác giúp đỡ người dân và du khách báo cáo cũng như phòng chống tội phạm. Nhưng trớ trêu thay, chính điều đó lại khiến số vụ phạm tội được ghi nhận tại đây tăng lên.

[58] Một liều vắc-xin điển hình thường chứa trong đó một vi sinh vật rất yếu lấy từ một loại vi trùng với hy vọng có thể ngăn ngừa chúng – vừa đủ để bạn phát triển hệ miễn dịch nhằm chống lại chúng mà không lo nhiễm bệnh. (ND)

[59] Viết tắt của Framework for the Reconstruction of Epidemic Dynamics – cơ cấu khôi phục động lực của dịch bệnh. (ND)

[60] Tiêu đề của chương này được lấy cảm hứng từ một dòng trong bài thơ “Con đường sáng” (“The Road to Wisdom”) của nhà toán học người Đan Mạch Piet Hein: “cứ phạm lỗi và phạm lỗi tiếp đi, nhưng hãy bớt lại và bớt lại – to err and err and err again, but less and less and less.”

[61] Giả thuyết trên bao gồm việc Lakers sẽ đánh bại Indiana Pacers – nhà vô địch miền Đông và cũng là đối thủ ưa thích của họ – trong loạt trận chung kết của NBA. Voulgaris vẫn có thể đảm bảo cho ván cược của anh một lần nữa, nếu muốn giảm bớt rủi ro nhỏ này.

[62] Chất do não tiết ra, tạo cảm giác hưng phấn kích thích, tăng cường khả năng phản xạ của cơ thể.

[63] Một dụ ngôn của triết gia vĩ đại Plato, theo đó, loài người là những tù nhân bị trói chặt trong hang động. Ngoài hang là cả một thế giới chân-thiện-mỹ, và các vị thần là những kẻ có thể tự do ra vào thế giới đó, với quyền năng vô hạn. Do vậy, những gì nhân loại tiếp thu và cảm nhận được chỉ là bản sao của sự vật được đưa vào hang, chứ không phải là thế giới đích thực. (ND)

[64] Số lượng tổ hợp có khả năng thành lập được tính như sau: (45.000x44.999)/2, tương đương 1.012.477.500.

[65] Một điểm khác biệt chính là các kết quả âm tính thường được lưu trong ngăn kéo hồ sơ thay vì đem ra công bố (khoảng 90% luận án được công bố trên các tạp chí hiện nay đều chứng minh kết quả dương tính thay vì âm tính). Tuy nhiên, điều đó cũng không thể bao che cho sự thật rằng các kết quả dương tính đang được công khai một cách rộng rãi.

[66] Trên thực tế, bạn sẽ định tỷ lệ kèo sao cho hai kèo của ván cược có sự cân bằng. Hầu hết những người theo thuyết Bayes đều xác định tiên nghiệm sao cho tránh được tình huống “ăn chắc” (hay “Dutch book,” tình huống trong đó con bạc chắc chắn thu lời dù kết quả ra sao), do tỷ lệ kèo không cân đối. Nếu bạn thiết lập xác suất tiên nghiệm cho khả năng vô địch giải NBA của toàn bộ 30 đội bóng, thì những tiên nghiệm này phải có tổng chính xác bằng 100%, do chúng đang đại diện cho một tập xác suất có tổng bằng 1.

[67] Được biết, do mức tin cậy 95% trong phép kiểm chứng số liệu cũng chính là ranh giới truyền thống giữa “có ý nghĩa” và “vô nghĩa”, nên các nhà nghiên cứu thường chỉ báo cáo những phát hiện với độ chắc chắn 95,1% khi kiểm tra số liệu, thay vì những phát hiện với độ chắc chắn 94,9% – cách làm này có vẻ mê tín hơn là khoa học.

[68] Dù đã đinh ninh rằng có một kết luận trong cuốn sách này chứng tỏ “con người thường quá tự tin”, nhưng vẫn có quá nhiều điều buộc chúng tôi phải nhận định ở mức chắc chắn 0% hoặc 100%.

[69] Tỷ lệ phần trăm chiến thắng – như cách tôi sử dụng ở đây – chỉ số điểm mỗi bên có thể ghi được sau toàn bộ các ván đấu; trong đó, mỗi trận thắng tương đương với 1 điểm, còn mỗi trận hòa tương đương ½ điểm. Nếu bạn chơi 10 ván, thắng 5, hòa 3 và thua 2, tỷ lệ phần trăm chiến thắng của bạn sẽ là 65%.

[70] Máy tính (và con người) thường đánh giá quân xe quan trọng hơn quân tượng 60%, nếu mọi điều kiện khác đều cân bằng.

[71] Tình huống phong cấp trong cờ vua xảy ra khi quân tốt đi hết hàng ngang thứ tám bên phía đối phương. Lúc này, nó có thể được đổi thành quân tượng, quân mã, quân xe hay quân hậu thứ hai (đây luôn được xem là lợi thế lớn nhất).

[72] Trên thực tế, đây không phải là thế thắng; vì luật chơi sẽ tự động tuyên bố kết quả hòa nếu không quân cờ nào bị ăn, hoặc không quân tốt nào tiến lên phía trước sau 50 lượt liên tiếp.

[73] Một phân tích về ván đấu thứ hai được tiến hành gần đây (năm 2007) – thông qua một máy tính với năng lực vượt trội so với Fritz và Deep Blue – đã cho thấy Kasparov không thể cầm hòa nổi nếu Deep Blue thi triển một chuỗi nước đi chính xác. Tuy nhiên, Kasparov vẫn có thể cầm hòa, nếu đó là năm 2007.

[74] Skynet là tên chiếc máy tính tàn ác trong loạt phim Kẻ hủy diệt (Terminator) – do Arnold Schwarzenegger thủ vai chính. Nó sẽ phát điên nếu bạn nhầm nó với HAL 9000.

[75] Moneymaker “chỉ” kiếm được khoảng 110.000 đô-la mỗi năm từ các giải đấu poker kể từ lúc đoạt danh hiệu World Series, trước khi giải trình về khoản phí tham dự đáng kể trong các giải đấu.

[76] 5 hay 10 đô-la là mức cược bắt buộc – hay còn gọi là blind bets – xoay vòng khắp bàn chơi mà tất cả phải tuân theo. Không giới hạn (no-limit) thể hiện ở việc người chơi có thể đặt cược bất kỳ khoản tiền nào bằng phỉnh của họ, trong bất kỳ vòng đặt cược nào tính từ mức cược trước mắt họ. Tuy nhiên, mức cược trong một ván hold ’em không-giới-hạn lại bị ràng buộc bởi số tiền cược thấp hơn giữa hai người chơi lúc ban đầu. Nếu bạn bắt đầu với 500 đô-la trong tay và phải đấu với Bill Gates, người có 500 triệu đô-la, thì mức cược cao nhất bạn có thể mạo hiểm chỉ là 500 đô-la; bất kỳ khoản cược nào của Gates cao hơn con số đó đều vô hiệu. Do vậy, ông không thể bắt buộc bạn góp thêm số phỉnh tương đương với 499.999.500 đô-la để có thể tố tất.

[77] Thỉnh thoảng, một tay bài cũng có thể theo thay vì tố với một thế bài mạnh như đôi ách, với mục đích đánh lừa đối phương.

[78] Ivey bắt đầu với A♣ 2 – trong khi thế bài của Dwan là 7♥ 6♥. Các quân flop lần lượt là J♣ 3♦ 5♣, trong khi quân turn là 4♥, giúp Ivey lập được sảnh kết thúc với quân 5, còn Dwan lập được sảnh kết thúc với quân 7.

[79] Trong khi những tay bài giỏi nhất thường thêm vào vài chước ngẫu nhiên nhằm khiến đối thủ khó đọc được thế bài của họ, thì những tay bài kém nhất lại chơi ngẫu hứng vì không biết phải bắt đầu như thế nào.

[80] Phân tích của tôi về người chưa được đánh giá dựa trên số lượng các thế bài mỗi người đã đánh ra. Trong môn poker, một tỷ trọng rất lớn trong toàn bộ các thế bài thường thuộc về một tỷ lệ người chơi rất nhỏ, gồm những người chơi bài từ ngày này sang ngày khác, thay vì chỉ ham vui mỗi tháng hoặc mỗi năm một lần. Thực chất, môi trường poker trực tuyến chính là phiên bản phóng đại của nguyên tắc 80/20: có khoảng 80% thế bài trong cơ sở dữ liệu thuộc về 2% tổng số người chơi. Do bạn nhiều khả năng sẽ đối mặt với một người chơi thuộc nhóm 2% lão luyện nếu chọn ngẫu nhiên trong số những người chơi từng cầm một thế bài, nên nếu không tiến hành dự báo theo cách trên, phân tích của bạn về dòng chảy tiền bạc trên bàn poker sẽ tạo ấn tượng thiếu thực tế.

[81] Người chơi trực tuyến cũng thường hay “đổi bàn”, đồng nghĩa họ sẽ chơi nhiều ván cùng lúc, từ đó gia tăng khả năng thắng cược. Trên thực tế, đây là điều bất khả thi trong một sòng bạc truyền thống (hoặc chí ít bạn cũng không được phép).

[82] Cuốn tiểu thuyết đầu tay và nổi tiếng nhất của tác giả William Golding, thể hiện cuộc chiến giữa cái Thiện và cái Ác trong mỗi con người. Chuyện kể về những đứa trẻ bị lạc trên hoang đảo; trong khi Ralph và Piggy muốn tìm kiếm sự an bình và giải cứu, thì Jack và Roger lại muốn dùng quyền lực và danh vọng để lôi kéo những đứa trẻ khác theo phe mình. (ND)

[83] Tuy các chương trình máy tính như của Billings chơi hold ’em giới hạn khá hay, nhưng chúng lại rất kém trong kiểu chơi thử thách nhiều về chiến lược như hold ’em không-giới-hạn.

[84] Thiền định giúp con người đạt được điều này một phần nhờ khuyến khích họ tập trung vào tư thế và nhịp thở – những thứ nằm trong tầm kiểm soát của chúng ta, nhưng chúng ta lại thường xem đó là hiển nhiên.

[85] Một số còn đại diện cho động thái của thị trường: các doanh nghiệp đầu tư nhất định, như chuỗi cửa hàng tiện lợi 7-Eleven, đã dự trữ rất nhiều hàng tồn kho và được kỳ vọng sẽ hoạt động trở lại trong khi các công ty khác còn đang tê liệt, nhưng chỉ dám hi vọng kiếm được chút đỉnh khi lâm vào rắc rối.

[86] Chúng ta có thể lượng thứ cho một yếu tố quấy quá nhỏ nếu ước tính xác suất của chúng ta khá sít sao dù không giống hệt nhau – do cá cược luôn gắn liền với đôi chút bất tiện.

[87] Tôi đến gặp Santorum vì câu chuyện trên tờ New York Times viết về vụ tranh luận xung quanh đợt kiểm phiếu, sau khi bản đối chiếu ban đầu cho thấy Romney đang dẫn trước. Santorum vẫn nhớ ván cược của tôi, và vờ quả quyết rằng ván cược chính là động lực khiến tôi phải lần theo dấu chân ông. Thú thực, có lẽ nó đã đem lại động cơ nào đó.

[88] Tuy một ván cược trên Intrade có giá rẻ mạt, nhưng chúng lại nhận được ngày càng nhiều sự chú ý từ truyền thông và có thể tạo thêm luồng tin tức khả quan cho một chiến dịch; chúng cũng có thể gây được sự quan tâm từ một ứng cử viên hay một thành viên cao cấp thuộc Ủy ban Hành động Chính trị (PAC) và khuyến khích họ mua cổ phiếu với mức quảng cáo thấp.

[89] Thí nghiệm này tái hiện lại một thí nghiệm nổi tiếng do nhà kinh tế học Burton Malkiel thuộc Đại học Princeton tiến hành; ông đã yêu cầu các sinh viên tung đồng xu để dựng thành các đồ thị ngẫu nhiên và biểu diễn cho một phân tích viên kỹ thuật. Người này đã quả quyết rằng ông nên mua các cổ phiếu đó ngay lập tức.

[90]Trong trò kéo-búa-bao, chiến lược cân bằng chính là ra ngẫu nhiên giữa kéo, búa hoặc bao. Xét trong dài hạn, chiến lược này sẽ đảm bảo cho bạn không bị thua quá dễ dàng. Rủi thay, nó cũng sẽ đảm bảo bạn không thể luôn chiến thắng. Bất kể bạn chơi bao lâu, kết quả dự kiến từ chiến lược này vẫn là 0.

Tất nhiên, nếu tin rằng mình dự đoán được hành động của đối phương, bạn có thể tách khỏi chiến lược này và tìm cách đoán trước nước đi của anh ta. Có thể đối thủ của bạn sẽ luôn ra búa – giống như Bart Simpson. Điểm mù ở đây chính là khi cố gắng đón đầu đối phương, chiến lược của bạn cũng trở nên dễ đoán. Khi Bart nhận ra bạn luôn ra bao, anh ta có thể hạ gục bạn bất cứ khi nào anh ta muốn bằng cách đổi sang kéo. Hoạt động giao dịch kỹ thuật trên thị trường chứng khoán cũng tuân theo động thái kiểu mèo-đuổi-chuột này, do các khách giao dịch kỹ thuật luôn tìm cách đón đầu những khách giao dịch khác giống như họ. Tuy nhiên, các xu hướng giao dịch của họ có thể làm hao mòn, hay thậm chí phản lại họ một khi các nhà đầu tư khác bắt đầu chú ý. Kết quả, rất nhiều tiền sẽ qua tay từ khách giao dịch này đến khách giao dịch khác, nhưng tổng giá trị sẽ ngày càng suy giảm và bị chi phí giao dịch nuốt trọn.

[91] Tuy đây là điều khả thi về mặt kỹ thuật, nhưng tiếp viên trên chuyến bay của bạn hẳn sẽ phật lòng.

[92] Chẳng hạn, nếu lấy thông số được trích dẫn thường xuyên rằng cổ phiếu thị trường sẽ cho lợi nhuận 7% sau khi khấu trừ cổ tức và lạm phát, thì con số này chính là mức bình quân lịch sử. Dữ liệu về thị trường chứng khoán chỉ đáng tin cậy nếu tính từ 120 năm trở về trước – đồng nghĩa sẽ không có đủ dữ liệu để bạn khảo sát chúng trong dài hạn. Các phép kiểm tra thống kê cho thấy lợi nhuận dài hạn thực tế – con số chúng ta dự kiến trong 120 năm tới – có thể dao động ở bất kỳ đâu từ 3% đến 10% thay vì 7%. Câu trả lời của các nhà kinh tế học cho cái gọi là “Câu đố về Phần bù Vốn cổ phần (equity premium puzzle)” – hay vì sao cổ phiếu luôn sinh lời nhiều hơn trái phiếu nhằm bù đắp cho rủi ro kèm theo chúng – có lẽ không chỉ đơn giản rằng lợi nhuận cổ phiếu đạt được trong thế kỷ XX là khá bất thường và tỷ suất lợi nhuận dài hạn thực tế không đạt đến mức 7%.

[93] Điều này không đáng ngạc nhiên nếu chúng ta biết hầu hết mọi người kém cỏi ra sao trong khoản ước tính xác suất – bao gồm cả những kẻ chọn nghiệp đầu tư để kiếm sống. Nên một số ít người có tài trong khoản này nhiều khả năng sẽ vớ bở. Tuy nhiên, đa số khách giao dịch quyền chọn mua chỉ thu về lợi nhuận nghèo nàn, và đây vẫn là một hoạt động hoàn toàn rủi ro.

[94] Như Nassim Nicholas Taleb đã đề cập chi tiết trong cuốn sách Thiên nga đen và Fama cũng thảo luận trong luận án của anh, xu hướng của giá chứng khoán sẽ không phân bố theo dạng hình chuông thoai thoải trên đồ thị. Trái lại, các xu hướng này sẽ biểu hiện thông qua các chu kỳ lên xuống hết sức thất thường với biên độ lớn. Mô hình phân bố của vụ sụp đổ thị trường chứng khoán có thể được thiết lập theo dạng lũy thừa, cũng là hàm số quyết định tần số động đất.

[95] Về sau, Thượng nghị sĩ Tim Wirth của bang Colorado đã thú nhận với tờ Frontline của PBS rằng: ông và những người đồng cấp đã cố ý mở cửa sổ thính phòng vào buổi tối hôm trước, nhằm khiến máy điều hòa không thể hoạt động hiệu quả.

[96] Như tôi đã thảo luận trong chương 6, khái niệm “ý nghĩa thống kê” thường rất phiền phức trong thực tế. Nhưng qua vốn hiểu biết của bản thân, tôi tin sẽ không có cộng đồng “nghi ngờ bệnh béo phì” nào chịu trích dẫn các số liệu trên để thanh minh cho thực đơn của các cửa hàng đồ ăn nhanh như Big Macs hay Fritos.

[97] Trong tình huống trên, thuật ngữ biến đổi khí hậu có vẻ yếu thế hơn so với một thuật ngữ cụ thể là nóng lên toàn cầu. Biến đổi khí hậu tạo ấn tượng rằng bất kỳ sự thay đổi tiềm ẩn nào trong môi trường của chúng ta – ấm lên hay lạnh đi, lượng mưa thấp hơn hay cao hơn – đều có khả năng gắn với học thuyết này. Trên thực tế, một số hiện tượng kể trên (như nhiệt độ giảm đi) sẽ mâu thuẫn với các dự báo rút ra từ học thuyết trong hầu hết trường hợp.

[98] Có cả hình thức vận động hành lang dành cho năng lượng thay thế, nhưng với chi phí thấp hơn đôi chút: chừng 30 triệu đô-la mỗi năm.

[99] Armstrong hiện đang là chuyên gia tại Viện nghiên cứu Heartland, một nhóm cố vấn bảo thủ luôn phản đối các nỗ lực hạn chế khí thải nhà kính.

[100] Một kiến nghị như thế đã tuyên bố rằng họ thu được đến 15.000 chữ ký từ các nhà khoa học, để rồi phát hiện có cả những cái tên như Geri Halliwell, người được biết đến như ca sĩ Ginger Spice thuộc nhóm nhạc nữ Spice Girls đình đám; cô dường như đã từ bỏ sự nghiệp ca hát của một ngôi sao nhạc trẻ để theo đuổi học vị trong bộ môn vi sinh học.

[101] Tôi sẽ sử dụng cụm từ độ phức tạp (complexity) theo nghĩa tiếng Anh đơn thuần trong chương này; theo đó, phức tạp (complex) rất gần với rắc rối (complicated). Có một phạm trù khoa học rất cụ thể được gọi là “học thuyết phức tạp,” vốn được một số nhà khoa học tách riêng từ thuyết hỗn mang. Chúng ta đã khám phá những quan niệm hết sức thú vị này trong chương 5.

[102] Nếu bạn đánh giá lại các ước tính về tình trạng ấm lên nhằm thể hiện một tỷ lệ tăng thấp-hơn-dự-kiến của khí CO₂, bạn sẽ thu được một dự báo đã điều chỉnh với mốc tăng nhiệt độ từ 1,40C đến 3,60C sau mỗi thế kỷ. Tốc độ tăng thực tế, tức 1,50C/thế kỷ tính từ khi báo cáo được công bố sẽ rơi vào phạm vi này, dù khá sít sao.

[103] Sẽ rất khó để đánh giá tiến bộ khoa học một cách khách quan, nhưng trong một lĩnh vực liên quan như công nghệ, số lượng các bằng sáng chế được công nhận đang không ngừng tăng lên với tốc độ xấp xỉ cấp số nhân và hiện đã cao gấp đôi thập kỷ trước.

[104] Tuy thuật ngữ này không thông dụng vào thời điểm đó, nhưng những mối đe dọa mà các nhà hoạch định chiến lược quan tâm thời đó có thể khiến ta liên tưởng đến cụm từ “khủng bố” ngày nay.

[105] Tôi đã chọn tựa cho cuốn sách này trước khi biết đến tác phẩm của Wohlstetter, nhưng bà mới chính là người tiên phong sử dụng phép ẩn dụ này từ 50 năm trước.

[106] Thuyết âm mưu có thể được xem như hình thức phân tích tín hiệu chây ỳ nhất. Giáo sư H. L. “Skip” Gates từ Harvard đã phát biểu: “Thuyết âm mưu chính là phương tiện tiết kiệm sức lao động hấp dẫn khó cưỡng khi đối mặt với sự phức tạp”.

[107] Cho đến năm 1959, Hawaii vẫn chưa phải một tiểu bang của Mỹ.

[108] Bạn thậm chí có thể khẳng định rằng ước đoán chính xác nhất là một con số hoàn toàn ngẫu nhiên: vì bạn đang chắc chắn rằng mình vẫn chưa chắc chắn!

[109] Chiếc United 93 rời Sân bay Newark lúc 8 giờ 42 phút sáng, tức 41 phút sau khi được lên lịch trình cất cánh, và đạt đến độ cao hành trình ngay khi chiếc máy bay thứ hai lao vào tòa Tháp Nam của Trung tâm Thương mại Thế giới.

[110] Vụ tấn công khủng bố lớn nhất vào một quốc gia bất kỳ thời đó chính là vụ phóng hỏa Rạp chiếu phim Rex tại Abadan, Iran năm 1978, khiến 422 người thiệt mạng.

[111] Lưu ý rằng “nó là cơ sở để tôi đặt cược” cũng là xác suất tiên nghiệm kiểu Bayes.

[112] Tất nhiên, các vụ tấn công này đã bị Jack Bauer ngăn chặn.

[113] Thậm chí, bạn có thể muốn cải thiện kỹ năng trong các lĩnh vực thể thao, nơi có bộ dữ liệu dồi dào và cơ hội phong phú nhằm giúp chứng minh phương pháp của bạn. Bảng phân nhánh thi đấu NCAA sẽ không quá phân hóa như bạn tưởng, đặc biệt nếu bạn xem xét một cách nghiêm túc.

[114] Dấu hiệu cho thấy bạn đang dành quá nhiều thời gian cho các mô hình chính là khi bạn bắt đầu dùng từ “dự báo” để mô tả mô hình của bạn khớp với dữ liệu quá khứ như thế nào. Như tôi đã trình bày trong chương 5, chúng ta rất dễ quá khớp một mô hình – bạn nghĩ mình vừa bắt được tín hiệu, nhưng thật ra bạn chỉ đang mô tả độ nhiễu. Hãy bám sát khái niệm đơn giản và thông thường nhất của từ “dự báo” – là yếu tố áp dụng dứt khoát cho một hiện tượng trong tương lai – bạn sẽ hạn chế bớt nguy cơ phạm phải các lỗi trên.