MỘT
TƯ DUY HỆ THỐNG
Những kết quả mong muốn và không mong muốn
Trong truyền kỳ
Aesop, có kể câu chuyện sau:
Một góa phụ nghèo khổ sống một mình ở miền
quê có một con gà mái tuyệt đẹp. Mỗi sáng, gà mái đẻ ra một quả trứng lớn màu
nâu để người đàn bà ăn sáng. Một ngày, góa phụ tự nghĩ: “Bây giờ nếu nhân đôi số
lúa mạch cho con gà này ăn, nó có thể đẻ cho mình hai quả trứng một ngày thay
vì một quả.” Vì vậy bà ta bắt đầu cho con gà ăn một lượng hạt thóc gấp đôi trước
đây, và con gà mái nhanh chóng trở nên béo tốt, mải làm dáng và lười biếng.
Không lâu sau, nó dừng đẻ trứng.
Mọi hành động đều
có kết quả. Cả kết quả dự tính được lẫn không dự tính được. Dù ta có lập kế hoạch
cẩn thận đến đâu đi nữa, chúng ta không thể tham gia vào mọi thứ. Thông thường
chúng ta thất bại khi xem xét những gì mà các sự kiện khác có lẽ xảy ra với kết
quả từ cùng hành động. Chính trị, y học, các chương trình an toàn, công nghệ,
hành động quân sự và luật pháp đều sinh ra những kết quả không nằm trong dự
tính. Chúng ta làm gì đi nữa (hay không làm gì đi nữa), đều có nhiều kết quả. Chúng
có thể không phải là những gì ta mong muốn. Trong một nghiên cứu, các kỹ sư
giao thông thấy rằng thêm những con đường mới (như một con đường thẳng chẳng hạn)
có thể khiến giao thông trở nên chậm hơn. Trong khi trộn lẫn, xe cộ sẽ đi lại gần
nhau hơn và do đó sẽ đi chậm hơn. Hơn thế nữa, những nghiên cứu về an toàn xe cộ
cho thấy cài thắt lưng an toàn tạo cho lái xe cảm giác an toàn hơn, và khiến họ
chạy nhanh hơn hay ẩu hơn.
Bằng cách giải
quyết một vấn đề, chúng ta làm phát sinh vấn đề khác và đôi khi tạo ra cả thứ tồi
tệ hơn.
Có một bài toán về chuột trong khuôn viên
trường học. Giải pháp để giết hết lũ chuột là trả cho sinh viên $1 với mỗi con
chuột chết mà họ đưa ra. Giải pháp hoạt động tốt! Cho đến khi các sinh viên bắt
đầu nuôi chuột để kiếm tiền nhiều hơn.
Hành động tạo ra
kết quả và kết quả tạo ra những tác động xa hơn. Charles Munger đưa ra một ví dụ
liên quan đến chăm sóc y tế:
Họ có vài nghiên cứu thực sự cho thấy chi
phí có thể là X. Và chi phí có thể biến hóa lên tới trên 10X… Họ không tìm ra
được yếu tố trong thực tế những hiệu ứng này tác động… họ không nghĩ tới những
hiệu ứng khuyến khích của phương pháp họ đang làm khiến thay đổi các qui luật.
Họ tạo ra một hệ thống trong đó nó hoàn lại cho cả bác sỹ và bệnh viện, và, chi
phí cộng thêm phần trăm chi phí nữa cứ thế xuất hiện. Giây phút họ làm điều đó,
bệnh viện và các bác sỹ thấy những cách tuyệt vời để bảo bệnh nhân mua các loại
hình chăm sóc có hoàn trả… tốt cho bệnh viện và cho bác sỹ, nhưng tệ với bệnh
nhân và tệ với người đóng thuế.
Những dự tính tốt
có thể loại bỏ được những kết quả tồi? Không. Kết quả không tuân theo các dự
tính và các dự tính theo định nghĩa chỉ dùng với những kết quả dự tính trước. Nhưng
như Samuel Johnson nói, “Đường tới địa ngục được lót bằng những chủ định tốt.”
Không quan trọng nếu tìm ra xem liệu kết quả tốt hơn hay lý do tốt hơn ư? Hãy hỏi:
Ta đang cố gắng cải thiện điều gì? Cái gì hợp lý để mong được xuất hiện? Hiệu ứng
giăng lưới là tốt hay xấu?
Tư duy tốt sẽ hữu
ích hơn dự tính tốt. Trong thế kỷ 18, Pierre S. du Pont, đại biểu của Hiệp hội
lắp ráp Quốc gia của Pháp nói, “Những người có logic tồi gây ra tai nạn không
kiểm soát được nhiều hơn những tên tồi thực hiện một cách có chủ đích.”
Nhưng ngay cả tư
duy tốt cũng có thể có kết quả không mong muốn. Charles Munger đưa ra ví dụ:
Thặng dư của cái gì đó có vẻ giống một tay
chuyên nghiệp thường thổi phồng lên, làm bạn đau đớn khủng khiếp vì những qui
trình cẩn thận của họ thường dẫn đến quá tự tin ở kết quả cuối cùng… Quĩ quản
lý vốn dài hạn, một quĩ kiếm lời nổi tiếng gần đây sụp đổ là kết quả của việc
quá tự tin với những nguyên tắc của nó trong các phương pháp đòn bẩy cao. Và nó
sụp đổ mặc dù các nguyên tắc của nó có IQ phải từ 160 hoặc hơn…Người thông
minh, chăm chỉ cũng không bị miễn trừ khỏi những thảm họa nghề nghiệp do quá tự
tin gây ra. Thông thường họ chỉ vòng quanh những hành trình khó khăn mà họ chọn
tham gia dựa trên tự thẩm định – trong đó, họ kết luận họ đủ tài năng và phương
pháp vượt trội để thực hiện. Tất nhiên, thật khó chịu khi việc quan tâm quá mức
tới tư duy cũng không có kết quả tốt – điều này cũng cho thấy có lỗi ngoại lệ.
Nhưng hầu hết những điều tốt đẹp đều có “những hiệu ứng phụ” không mong muốn.
Và tư duy không phải là ngoại lệ.
Một cách để giảm
những kết quả không dự tính là dừng tập trung vào các yếu tố bị cô lập và thay
vào đó, xem xét hành động của chúng ta tác động đến toàn hệ thống như thế nào.
Toàn hệ thống
Khối lượng bán hàng giảm xuống và John đề xuất:
“Tại sao chúng ta không giảm giá? Đó là một cách chữa cháy chắc chắn để dành lại
khách hàng và tăng lượng bán. Chúng ta tạo ra khối lượng mà chúng ta đã mất vì
giá và kết quả là chúng ta sẽ tăng thị phần. Lợi nhuận chắc chắn sẽ tăng.”
“Chúng ta đã sai ở đâu? Chúng ta mất thị phần.
Lợi nhuận và cổ phiếu đều giảm.”
Tại sao lợi nhuận
của TransCorp không tăng? Họ quên nghĩ về tất cả các yếu tố tác động đến kết quả
cuối cùng. Họ không nhìn vào hậu quả của việc giảm giá. Họ không quan tâm các yếu
tố và điều kiện khác ảnh hưởng đến giá trị kinh doanh. Vài thứ thay đổi là kết
quả của quyết định của TransCorp giảm giá để tăng khối lượng. Khối lượng tăng ảnh
hưởng đến chi phí và hành vi, nhu cầu của các nhà đầu tư về tài sản hoạt động. Có
lẽ cũng có vấn đề sản xuất vì những ràng buộc kỹ thuật hay giảm giá không đủ
khiến khách hàng chuyển từ đối thủ cạnh tranh sang họ.
Hệ thống cư xử
như thế nào là một chức năng của tất cả các yếu tố (con người và không phải con
người) tạo ra và tác động lên hệ thống đó.
Một hệ thống là
tập hợp những phần làm việc cùng nhau như một thực thể chung. Hãy lấy việc kinh
doanh làm ví dụ. Đó là một tập hợp các phần nhưng làm việc như một hệ thống trọn
vẹn. Có nhiều biến số như nhà cung cấp, nhân viên, khách hàng, cung, đối thủ,
v.v… Có các hoạt động như mua bán, sản xuất, lưu kho, hậu cần, và phân phối. Có
các hệ thống và trang thiết bị kỹ thuật cần thiết để dẫn dắt việc kinh doanh. Tất
cả mọi phần đó đều làm việc với nhau.
TransCorp sa thải 200 người để cắt giảm chi
phí.
Chúng ta tìm
cách tối ưu một thành phần tại một thời điểm thay cho tối ưu toàn bộ (cái mà ta
muốn đạt được cuối cùng). TransCorp quên xem xét một thay đổi ảnh hưởng tới
toàn hệ thống như thế nào. Cắt giảm chi phí không được dịch tự động sang giá trị
cao hơn. Quyết định sa thải của TransCorp sẽ gây ra vấn đề trong sản xuất và
phân phối, đến lượt nó lại gây ra chậm trễ trong sản xuất cho khách hàng. Việc
này làm mất khách hàng và danh tiếng. Kết quả cuối cùng là lợi nhuận thấp đi.
Tại sao giảm
giá? Mục đích là gì? TransCorp đến tận cùng muốn đạt được điều gì?
Các hệ thống điều
chỉnh để đáp ứng lại các phản hồi. Một phản hồi tích cực khuyếch đại một hiệu ứng,
trong khi cái tiêu cực sẽ làm giảm nó. Hãy lấy thị trường cổ phiếu làm ví dụ về
phản hồi tích cực. Thị trường cổ phiếu giảm do bán tháo. Nó tạo ra hiệu ứng gợn
sóng khi bán tháo liên tục và giá giảm. Điều ngược lại xảy ra trong bong bóng cổ
phiếu. Máy điều nhiệt là ví dụ về phản hồi tiêu cực.
Cố gắng tối ưu
toàn bộ chứ không chỉ một phần riêng lẻ của hệ thống. Hãy nghĩ những biến số
nào khác có thể làm thay đổi khi ta thay đổi một yếu tố trong hệ thống. Lần
theo những kết quả ngắn hạn và dài hạn trên số liệu và hiệu ứng của hành động đề
xuất để xem liệu có kết quả đan xen nào phù hợp với mục tiêu cuối cùng của
chúng ta không.
Hãy hỏi: Yếu tố
chính nào tác động đến kết quả cuối cùng của hệ thống và những yếu tố đó tương
tác như thế nào? Những thứ nào khác có thể biến đổi thành kết quả của vài hành
động? Với những điều kiện cho trước này, kết quả nào (mong muốn và không mong
muốn) sẽ sinh ra từ hành động được đề xuất, khi cân nhắc toàn bộ các yếu tố tương
đối tác động hay là một phần của hệ thống? Có kết quả nào là thứ chúng ta muốn?
Một nhà quản lý có thể hỏi: Giá trị kinh doanh sẽ thay đổi như thế nào khi xem
xét các yếu tố quan trọng tác động đến giá trị kinh doanh?
Xem xét toàn bộ,
gồm cả việc tham gia của các phản ứng từ những người khác.
Phản ứng của những người khác
Lý thuyết trò chơi là một nghiên cứu về xung
đột giữa những đối thủ hay lo nghĩ và những kẻ gian dối tiềm năng.
-
William Poundstome (Trích từ cuốn Prisoner’s
Dilemma)
TransCorp giảm giá và mất cả số lượng.
Chuyện gì đã xảy
ra? Các đối thủ của TransCorp đã thích ứng với việc giảm giá. Các đối thủ có thể
thích ứng với việc giảm giá và thậm chí kéo giá xuống thấp hơn thế để dành lại,
giữ hay tăng thị phần.
Khi nghĩ về kết
quả, hãy cân nhắc những gì người khác có thể sẽ làm. Vì lợi ích của chúng ta có
thể đụng độ với lợi ích của người khác, kết quả cuối cùng của hành động của
chúng ta phụ thuộc cả vào những gì người khác sẽ làm. Điều người khác làm có lẽ
phụ thuộc vào những gì họ nghĩ chúng ta sẽ làm, các lựa chọn có sẵn của họ, lợi
ích và cách họ tư duy – bao gồm cả việc họ đánh giá sai. Như chúng ta đã học,
con người không phải lúc nào cũng hành động hợp lý.
Lý thuyết trò
chơi xử lý những gì xảy ra khi các cá nhân hay nhóm người tương tác với cá nhân
hay nhóm khác để đạt được mục đích của họ. Chúng ta đã thấy một ví dụ của lý
thuyết trò chơi trong Phần Một (Prisoner’s Dilemma). Nó cũng áp dụng với đàm
phán. Các yếu tố quyết định kết quả cuối cùng của một cuộc đàm phán là: 1) Số
người tham gia, 2) Liệu ta có gặp lại những người tham gia trong tương lai
không, 3) Thời gian trôi giữa cuộc đàm phán, 4) Mức độ vô danh và giao tiếp, và
5) Vị trí sức mạnh tương đối của chúng ta trong đó bao gồm cả những lựa chọn
khác, các phương án thay thế dự phòng và nhu cầu đạt được sự đồng thuận.
Lời nguyền của kẻ thắng cuộc
Tôi gửi tới câu lạc bộ một lời nói khôn
ngoan, “Làm ơn hãy chấp nhận việc từ chức của tôi. Tôi không quan tâm việc thuộc
về bất kỳ một câu lạc bộ nào sẽ có tôi là thành viên.”
-
Groucho Max
Vài công ty khai mỏ trong đó có MineCorp, một
công ty con của TransCorp, đang đấu thầu quyền khai thác bạc.
Không công ty
nào biết chắc chắn có bao nhiêu bạc và giá trị thực của nó là bao nhiêu. Mỗi
công ty thuê một chuyên gia tiến hành đánh giá ước lượng. Theo qui định, phán
đoán của các chuyên gia này sẽ trải từ rất thấp đến rất cao. Vài chuyên gia có
lẽ sẽ dừng bước. Vì họ không thắng. Công ty thắng cuộc là MineCorp vì chuyên
gia của họ có ước lượng lạc quan nhất về giá trị (bên bán chấp nhận giá bỏ thầu
cao nhất). Nhưng có ít bạc trong mỏ hơn chuyên gia của họ dự đoán và ít giá trị
hơn những gì MineCorp đã trả tiền. Điều đó có nghĩa là người thắng thầu đang bị
nguyền rủa khi bỏ thầu cao hơn giá trị của nó. Sau này cho thấy MineCorp đã
đánh giá thấp các chi phí sản xuất.
Ba kỹ sư của
Atlantic Richfield, Capen, Clapp và Campbell, giới thiệu ý tưởng về Lời nguyền của kẻ chiến thắng, khi họ
làm một nghiên cứu về các công ty đấu thầu trong lĩnh vực dầu khí. Ý tưởng cơ bản
của họ là (trên tờ Journal of Petroleum
Technology, tháng 6 năm 1971), “một nhà thầu thắng cuộc có xu hướng hầu hết
là người đấu thầu đánh giá quá cao khả năng dự trữ.”
Hãy nói về
TransCorp, có 10 dự án từ 10 phòng ban để lựa chọn. Họ chỉ có thời gian và tiền
bạc để đầu tư vào một dự án. Họ có xu hướng chọn cái nào? Tất nhiên, là cái
trông hấp dẫn nhất. Nhưng tất cả các phòng ban đều khuyến khích làm cho dự án của
bộ phận họ thành hấp dẫn nhất. Do đó rủi ro mà TransCorp lựa chọn dự án có dự
báo lạc quan nhất sẽ là cái có khả năng gây thất vọng nhất.
“Tuyệt vời, tôi đã thắng đấu giá!”, John
nói, “Cái anh đã “thắng” là quyền trả nhiều tiền hơn cho thứ gì đó so với người
khác bất chấp giá trị của nó.” Mary nói.
Chiến thắng là một
sự kiện mang nhiều thông tin, nó nói cho ta biết dự báo của ai lạc quan nhất.
Khi chúng ta đấu giá cho một ngôi nhà, công ty, dự án, hay thương lượng để mua
cái gì, chúng ta không nhận ra cái gì ẩn dấu sau sự chấp nhận của lời mời chào.
Chúng ta có lẽ sẽ đánh giá quá cao giá trị của nó và do đó phải trả quá nhiều
tiền.
Các nhà nghiên cứu
cho thấy càng nhiều nhà thầu cạnh tranh vì một đối tượng hữu hạn, mỗi người có
cùng thông tin, và giá trị của nó càng không chắc chắn, chúng ta sẽ càng trả
quá nhiều tiền cho nó. Thay vào đó, nếu mục tiêu của chúng ta là tạo giá trị,
càng nhiều người bỏ thầu, ta bỏ thầu càng thận trọng. Điều đó cũng ám chỉ càng
ít thông tin ta có khi so sánh với các nhà thầu khác hoặc ta càng không chắc chắn
về giá trị bên dưới, ta càng bỏ thầu với giá thấp hơn. Nếu chúng ta tham gia
vào các buổi đấu giá, chúng ta phải chắc chắn giá trị thực của cái được bán ra
hoặc giá trị của nó với chúng ta.
Khi ta thương lượng
với một bên và muốn chấp nhận đơn hàng, bên khác có lẽ sẽ có lợi thế thông tin
hơn. Bên khác này hầu như sẽ chấp nhận đơn hàng của ta khi nó ít quyến rũ với
ta, đặc biệt nếu đó là mối quan hệ một lần hay nếu bên khác này là vô danh.
Hãy xem xét quan
điểm của người bán. Hãy hỏi: Họ đang bán cái gì? Mình có thể lý giải như thế
nào nếu mình nghĩ về nó từ quan điểm của người khác? Tại sao mình ra quyết định
tốt hơn những người có đủ thông tin?
Tiên đoán
Vì lẽ đó, đừng hy vọng bất kỳ lời tiên tri
nào từ tôi: nếu tôi biết cái sẽ phát hiện ra ngày mai, tôi đã tung nó ra từ
lâu, để ưu tiên sự an toàn.
-
Henri Poincare (nhà toán học và khoa học người
Pháp, 1854 – 1912)
Khi được hỏi về
trách nhiệm của công ty với các vấn đề xã hội, Charles Munger trả lời:
Tôi sẵn sàng sửa chữa các vấn đề xã hội. Tôi
sẵn sàng là người đức độ với ai ít may mắn hơn. Và tôi sẵn sàng làm mọi thứ, mà
dựa trên ưu thế nhỏ bé của bằng chứng, bạn đoán rằng có lẽ làm nó sẽ tốt hơn là
có hại…
Cái tôi phản đối là việc rất tự tin và cảm
giác rằng bạn biết, chắc chắn, rằng sự can thiệp đặc biệt của bạn sẽ làm nhiều
điều tốt hơn gây hại; nhớ rằng bạn đang giao dịch với những hệ thống rất phức tạp
trong đó mọi thứ đang tương tác với mọi thứ khác nữa.
Nhà triết học
người Hy Lạp Heraclitus viết: “Không có gì kéo dài ngoài sự thay đổi.” Thế giới
quá phức tạp để tiên đoán tất cả tác động của một hành động. Có lẽ một doanh
nghiệp có thể tiên đoán những kịch bản như giảm cầu, đối thủ cạnh tranh mạnh
lên, nhưng vài sự kiện, thời gian, độ lớn hay hậu quả của chúng là không thể dự
đoán.
Mark Twain nói:
“Nghệ thuật tiên tri rất khó, đặc biệt nếu tôn trọng tương lai.” Thật khó để
tiên đoán điều gì khi ta không (hay không thể) nhìn thấy trước hay hiểu toàn bộ
hệ thống làm việc như thế nào, các biến số chính là gì, thuộc tính của chúng,
chúng tương tác với các thứ khác và ảnh hưởng của chúng như thế nào. Ngay cả
khi nếu chúng ta biết những biến số chính, giá trị của chúng cũng không thể ước
lượng. Chúng cũng có thể thay đổi theo thời gian, và phụ thuộc ngữ cảnh. Cũng
không thể ước lượng chúng sẽ tương tác thế nào như một tổng thể.
Càng nhiều thành
phần trong đó và chúng tương tác càng nhiều, càng nhiều khả năng có thể xảy ra,
và càng khó xác định kết quả của mỗi hành động đơn lẻ.
Theo Tiến sỹ
Gerald Edelman, bộ não là một ví dụ về một hệ thống phức tạp:
Một hệ thống phức
tạp là một cái mà trong đó những phần nhỏ hơn tạo thành một tập các thành phần
không đồng nhất với tính độc lập ít hay nhiều. Nhưng khi những phần này kết nối
với nhau thành những tập hợp lớn dần lớn dần, các chức năng của chúng có xu hướng
tích hợp, sinh ra những chức năng mới phụ thuộc vào việc tích hợp trật tự cao
như vậy. Thực tế đó là những gì xảy ra trong bộ não.
Khi số lượng các
biến số tăng lên, số các tương tác có thể có sẽ tăng lên còn nhanh hơn. Giả sử
có hai hệ thống con A và B, gây ra hành vi của một hệ thống. Mỗi hệ thống con gồm
5 phần. Nếu ta chỉ quan tâm các tương tác hai chiều giữa các phần, có 10 tương
tác giữa các phần của A, 10 giữa các phần của B, và 25 tương tác giữa các phần
của A và B. Có nghĩa là hành vi của hệ thống tạo bởi 55 yếu tố quyết định (5 phần
của A + 5 phần của B+ 10 tương tác trong A + 10 tương tác trong B + 25 tương
tác giữa A và B). 18% (10 của 55) trong số các yếu tố quyết định chuyển hóa từ
hiệu ứng riêng lẻ của các phần trong A và B trong khi khoảng 82% (45 của 55) đi
ra từ các tương tác. Giờ hãy tưởng tượng một hệ thống trong đó A và B mỗi cái tạo
bởi 100 phần. Giờ sẽ có 20,100 yếu tố quyết định (100+100+4,950+4,950+10,000)
và 19,900 tương tác, nghĩa là 99% (19,900 của 20,100) trong số các yếu tố quyết
định hệ thống được chuyển hóa từ các tương tác.
Chúng ta thường
ít chú ý đến việc các biến số tương tác như thế nào. Lấy nền kinh tế làm ví dụ.
Có rất nhiều yếu tố để xem xét. Chúng bao gồm lãi suất, tỷ giá hối đoái, cán
cân thương mại, tỷ lệ thất nghiệp, lòng tin của người tiêu dùng, yếu tố chính
trị, thị trường chứng khoán, chu kỳ kinh doanh, thiên kiến, v.v… Các yếu tố này
tương tác với nhau, và thật khó để nói cái nào quan trọng nhất. Thêm vào đó,
hành vi của con người không cố định. Chúng ta là những sinh vật có cảm xúc, ưu
tiên của chúng ta có thể thay đổi, và chúng ta phản ứng với các quyết định thực
tế hay kỳ vọng của người khác. Một lời tiên đoán cũng có thể khiến chúng ta
thay đổi kỳ vọng và hành vi của bản thân, làm cho lời tiên đoán càng trở nên dễ
hoặc khó thành hiện thực hơn.
Charles Munger
nói: “Chúng tôi cố gắng và tiên đoán những gì đầu tư cá nhân sẽ bơi tốt trong
quan hệ với thủy triều. Rồi sau đó chúng tôi hướng tới việc chấp nhận những hiệu
ứng của thủy triều khi chúng giảm xuống.”
“Nếu ai đó có thể dự báo được thị trường chứng
khoán, tại sao họ không bán các lời khuyên qua những bức thư báo $100?”
Cựu quản lý của
Fidelity, Peter Lynch nói trên tờ One Up
on Wall Street: “Có 60,000 nhà kinh tế học ở Mỹ, nhiều người trong số họ
làm việc toàn thời gian cố gắng để dự báo suy thoái kinh tế và lãi suất, và nếu
họ có thể làm điều đó thành công hai lần trong một vòng, giờ họ đã là triệu
phú… Tôi biết rằng, hầu hết trong số họ vẫn chỉ đi làm thuê, và phải nói cho
chúng tôi cái gì đó.”
Các tiên đoán về
tương lai thông thường chỉ là những trù hoạch của các đường cong trong quá khứ
và các xu hướng hiện tại. Điều đó là tự nhiên vì các tiên đoán về tương lai được
làm trong hiện tại. Do đó ta giả thiết tương lai sẽ giống như hiện tại. Nhưng
tương lai không thể biết cho đến khi nó tới. Ngẫu nhiên có nhiều sự kiện ta
không thể nhìn thấy. Ví dụ, người đang ở năm 1900 liệu có thể nhìn trước các sự
kiện như Chiến tranh Thế giới thứ nhất, Chiến tranh Thế giới thứ hai, sự sụp đổ
của thị trường chứng khoán năm 1929, thảm họa Chernobyl hay các công nghệ như
tivi, laser, máy tính cá nhân, internet hay DVD? Nhiều phát minh quan trọng xuất
hiện ngẫu nhiên và khôn ngoan. Ví dụ, vào năm 1867 Alfred Nobel ngẫu nhiên phát
hiện ra khi nitroglycerin nhỏ từng giọt vào kieselguhr (một chất khoáng làm từ
các mẫu hóa thạch nhỏ của động vật biển), nó tạo ra một chất như hồ dán rất chắc
chắn và sử dụng an toàn hơn dùng nitroglycerin hóa lỏng. Ông ấy gọi nó là
dynamite.
Đừng tin những
người nói rằng họ có thể tiên đoán các biến số không thể tiên đoán được. Không
ai có thể đoán trước được lãi suất, tiền tệ, GDP, các điểm ngoặt của nền kinh tế,
thị trường chứng khoán, v.v… Một lượng lớn thông tin, các máy tính tân tiến hay
các công thức toán học đặc biệt cũng không giúp gì được. Warren Buffett nói rằng
chúng ta có xu hướng đặt quá nhiều tiện nghi vào các mẫu máy tính cá nhân và sự
chính xác chúng nhắm đến: “Chúng tôi tin sự chính xác chúng nhắm đến là hão huyền.
Thực tế, những mẫu như vậy có thể ru ngủ người ra quyết định khiến họ rơi vào cảm
nhận sai lầm về sự an toàn và do đó tăng cơ hội tạo ra sai lầm thực sự lớn.”
Nền kinh tế
không giống như vật lý. Không có công thức nào tin cậy và chính xác để ta có thể
dễ dàng điền giá trị của các yếu tố kinh tế biến thiên vào, rồi công việc kết
thúc. Charles Munger nói: “Nền kinh tế chứa một hệ thống quá phức tạp… Nền kinh
tế nên bắt chước các đặc tính cơ bản của vật lý, nhưng tìm kiếm độ chính xác
trong những công thức như vật lý luôn luôn là sai lầm trong kinh tế.” J.M.
Keynes nói thêm: “Chuyển đổi một mô hình sang một công thức định lượng là phá hủy
tác dụng của nó với tư cách là một chỉ dẫn cho tư duy.”
Nhà nghiên cứu
tài chính Roger Lowenstein viết trong cuốn When
Genius failed (Khi thiên tài thất bại): “Lần tới, Merton [Robert Merton,
giành giải Nobel năm 1997 vì phát triển công thức quản lý rủi ro dạng toán học]
đề xuất một mô hình tao nhã để quản lý rủi ro và báo trước những điểm kỳ dị, lần
kế tiếp một máy tính cá nhân với bộ nhớ hoàn hảo về quá khứ đã nói định lượng
được các rủi ro tương lai, các nhà đầu tư nên chạy – thật nhanh – theo đường
khác.”
Một sự kiện xảy
ra nhiều lần trước đó, không có nghĩa là nó sẽ tiếp tục xảy ra. Và chỉ vì một sự
kiện không bao giờ xảy ra trước đó, không có nghĩa là nó không thể xảy ra trong
tương lai. Hãy lấy các sự kiện thảm họa làm ví dụ. Ai có thể tiên đoán được
ngày 11 tháng 9 năm 2001 khủng bố tấn công Trung tâm Thương mại Thế giới? Cướp
bốn máy bay đồng thời và sử dụng chúng để tấn công nước Mỹ là điều không thể xảy
ra. Nhưng nó đã xảy ra.
Giáo sư lịch sử
hiện đại Richard Evans viết trong cuốn In
Defence of History: “Thời gian trôi qua, lịch sử đã chứng minh là một kẻ dự
báo rất tồi về các sự kiện tương lai. Vì lịch sử không bao giờ lặp lại chính
nó; không có gì trong xã hội loài người… từng xảy ra hai lần dưới chính xác
cùng một điều kiện hay theo chính xác một con đường.”
Đôi khi chúng ta
có thể phán đoán cái gì đó chắc chắn sẽ xảy ra, nhưng chúng ta không thể đoán
khi nào chúng xảy ra.
Hai tuần nữa sẽ mưa chứ?
Vài thứ có thể
đoán trong ngắn hạn nhưng không thể trong dài hạn. Những biến đổi nhỏ tạo ra
khác biệt lớn theo thời gian. Dự báo thời tiết dài hạn là một ví dụ. Nhiều yếu
tố quyết định thời tiết. Các yếu tố không thể đo một cách tin cậy trước thời điểm.
Vài thay đổi nhỏ trong nhiệt độ và áp suất trên đại dương có thể dẫn đến biến đổi
lớn trong việc phát triển tương lai của các hệ thống bão. Dự báo thời tiết trở
nên không chính xác vượt xa với thực tế.
Sự khó khăn nằm ở
những điều không chắc chắn trong điều kiện ban đầu và lỗi mô hình. Ví dụ, các lỗi
nhỏ trong giá trị khởi đầu của các biến số có thể tăng lên và sinh ra lỗi trong
dự báo. Cũng có những lỗ hổng trong dữ liệu ban đầu. Nhưng thậm chí ta biết được
các điều kiện ban đầu một cách hoàn hảo, các mô hình cũng không hoàn hảo. Các lỗi
mô hình nhỏ trong vật lý cũng như số học có thể gia tăng và sinh ra những trạng
thái khác nhau. Ví dụ, không phải mọi quá trình trong khí quyển đều được biết
rõ. Hơn nữa, tất cả các mô hình thời tiết đều hoạt động trên một lưới hữu hạn
hay một vùng giới hạn, cụ thể trong giới hạn 10 tới 100 km, phụ thuộc vào vùng
nghiên cứu. Có nghĩa là độ phân giải số học và các biểu diễn là hữu hạn. Nhưng
nhiều qui trình vật lý và đặc điểm ảnh hưởng tới thời tiết xảy ra ở phạm vi nhỏ
hơn những gì được phân giải trong lưới. Ví dụ, chuyển giao năng lượng trên bề mặt,
các tiến trình khí quyển nhỏ (như sấm sét cục bộ), địa hình, hồ và thực vật. Mô
hình phải đối xử hay “tham số hóa” các hiệu ứng của những hiệu ứng từ các đặc
điểm của các lưới con trong qui mô phân giải. Việc tham số hóa này là việc đơn
giản hóa và xấp xỉ hóa đồng thời cũng chứa nhiều lỗi mô hình. Vì thế ngay cả nếu
ta biết tất cả các nguyên lý của thời tiết và những gì thống trị bầu khí quyển,
các giới hạn cơ bản làm nó khó có thể đưa ra các tiên đoán chính xác.
Nhiều nhà khí tượng
học biết họ không thể dự đoán hoàn hảo và do đó từ bỏ việc tiên đoán kiểu trời
sẽ mưa hay không cho vài ngày tới. Thay vào đó, họ thay đổi hướng đi và cố định
lượng yếu tố không chắc chắn trong dự đoán (“Xác suất có mưa ngày thứ bảy này
là 20%”). Sự không chắc chắn này là nhỏ trong thời gian ngắn và lớn hơn nếu thời
gian xảy ra dài hơn. Nó cũng biến đổi theo tình hình khí hậu, vị trí và kích
thước khu vực mà tiên đoán bao phủ. Khi các nhà khí tượng học dự báo cho hai tuần
sau, họ nhìn vào các tần suất biến đổi khí hậu của lượng mưa, xác định từ lịch
sử đã xảy ra trong quá khứ.
Tất cả các tiên
đoán đều kế thừa sự không chắc chắn, và chúng ta có bổn phận nói với mọi người
về sự không chắc chắn của các dự báo và tỷ lệ sai trong quá khứ. Albert
Einstein viết trong bức thư ngày 14 tháng 3 năm 1954: “Quyền tìm kiếm sự thật…
cũng ám chỉ bổn phận; người ta phải không được che dấu bất kỳ phần nào của cái
được công nhận là thật.”
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét