Năm 1960, Paul Hoffman, vị giáo sư tâm lý học tại Đại học Oregon có sự quan tâm đặc biệt về phán đoán của con người, đã thuyết phục Quỹ Khoa học Quốc gia trao cho mình 60.000 đô-la để có thể ngừng công việc giảng dạy và tạo ra thứ ông mô tả là một “trung tâm nghiên cứu cơ bản về khoa học hành vi”. Ông chưa bao giờ thực sự yêu thích giảng dạy và đã phát chán sự chuyển động chậm chạp của đời sống học thuật, nhất là trong việc đề bạt ông. Vì vậy, ông bỏ việc rồi mua một tòa nhà trong khu vực lân cận của thành phố Eugene đầy cây xanh, gần đây đã trở thành địa điểm của một nhà thờ Giáo hội Thượng Đế nhất vị, và đổi tên thành Viện Nghiên cứu Oregon. Một viện tư nhân dành riêng cho nghiên cứu về hành vi con người, không có nơi nào trên thế giới giống như vậy, thế nên nó nhanh chóng thu hút các nhiệm vụ khác thường và những con người kỳ lạ. “Tại đây, các nhân vật thông tuệ, làm việc trong môi trường phù hợp, lặng lẽ giải quyết nhiệm vụ phát hiện ra lý do cho các hành xử của con người”, một tờ báo địa phương ở Eugene viết.

Sự mơ hồ của miêu tả đó đã trở thành mô tả điển hình về Viện Nghiên cứu Oregon. Chẳng ai thật sự biết được các nhà tâm lý học trong đó đang làm gì – chỉ là họ không còn có thể nói “Tôi là một giảng viên” rồi im thin thít. Sau khi Paul Slovic rời Đại học Michigan để nhập hội cùng Hoffman tại trung tâm nghiên cứu mới của ông, các con nhỏ hỏi bố làm nghề gì, ông đã chỉ vào tấm áp phích mô tả một bộ não bị chia thành các phần riêng biệt rồi nói: “Bố nghiên cứu những bí ẩn của tâm trí”.

Tâm lý học từ lâu đã là một thùng rác trí tuệ chứa đựng những vấn đề và câu hỏi mà vì lý do nào đó không được chào đón trong các lĩnh vực học thuật khác. Viện Nghiên cứu Oregon trở thành không gian mở rộng thực chất của thùng rác ấy. Một trong những nhiệm vụ đầu tiên đến từ một công ty xây dựng có trụ sở ở Eugene, được thuê để xây dựng một tòa tháp đôi chọc trời táo bạo ở Hạ Manhattan, sẽ được gọi là Trung tâm Thương mại Thế giới. Tòa tháp đôi cao 110 tầng và được xây bằng khung thép nhẹ. Kiến trúc sư Minoru Yamasaki, một người sợ độ cao, vốn chưa từng thiết kế bất cứ tòa nhà nào cao hơn 28 tầng. Chủ đầu tư, công ty New York Port Authority, dự định tính phí cho thuê ở các tầng cao đắt hơn và muốn kỹ sư Les Robertson đảm bảo khách thuê ở các tầng đó sẽ không bao giờ cảm thấy tòa nhà rung động khi có gió. Nhận ra đây không phải là vấn đề quá nghiêng về kỹ thuật mà là vấn đề tâm lý – tòa nhà có thể dao động bao nhiêu thì một người đang ngồi tại bàn làm việc ở tầng 99 cảm nhận được? – Robertson nhờ đến sự giúp đỡ của Paul Hoffman và Viện Nghiên cứu Oregon.

Hoffman thuê một tòa nhà ở một khu khác của Eugene xanh tươi và xây dựng một căn phòng trong đó, bên trên một hệ thống bánh xe thủy lực dùng để vận chuyển những khúc gỗ trong các nhà máy xẻ gỗ ở Oregon. Khi nhấn nút, cả căn phòng có thể bị rung lắc tới lui nhẹ nhàng tựa như trên đỉnh tòa nhà chọc trời Manhattan khi có gió nhẹ. Tất cả chuyện này đều được thực hiện trong bí mật. Port Authority không muốn khách thuê tương lai biết họ rồi sẽ lắc lư trong gió, còn Hoffman lo rằng nếu các đối tượng của mình biết họ đang ở trong một tòa nhà lắc lư, họ sẽ trở nên nhạy cảm hơn với dao động và làm rối các kết quả của thí nghiệm. “Sau khi họ đã thiết kế căn phòng”, Paul Slovic nhớ lại, “vấn đề là làm thế nào để khiến mọi người tiến vào căn phòng mà không hề biết lý do?”. Sau khi “căn phòng lắc lư” được xây xong, Hoffman dán một biển hiệu bên ngoài ghi Trung tâm Nghiên cứu Thị lực của Viện Nghiên cứu Oregon và kiểm tra mắt miễn phí cho tất cả mọi người đến tham dự. (Ông đã tìm được một nghiên cứu sinh chuyên ngành tâm lý học ở Đại học Oregon, anh này tình cờ là một người chuyên đo thị lực có chứng chỉ).

Khi nghiên cứu sinh thực hiện các cuộc kiểm tra thị lực, Hoffman tăng lực vận hành bánh xe thủy lực để khiến căn phòng lăn tới lăn lui. Các nhà tâm lý học nhanh chóng phát hiện ra những người ở trong tòa nhà đang chuyển động ngày càng nhanh đều cảm nhận có điều gì đó không ổn ở nơi này, hơn hẳn bất kỳ ai khác, bao gồm cả các nhà thiết kế của Trung tâm Thương mại Thế giới, từng mường tượng. “Đây là một căn phòng kỳ lạ”, một người nói. “Tôi cho là vì mình không đeo kính. Nó bị giật dây hay sao vậy? Cảm giác thật kỳ lạ”. Nhà tâm lý học tiến hành các cuộc kiểm tra thị lực tối nào về nhà cũng say sóng.1

1. Tôi lấy thông tin này từ một bài báo rất hay nói về việc xây dựng và sự phá hủy của tháp đôi Trung tâm Thương mại Thế giới do James Glanz và Eric Lipton viết, đăng trên tạp chí New York Times vài ngày trước lễ tưởng niệm 1 năm sau cuộc tấn công. Cuốn sách Priceless (tạm dịch: Vô giá) của William Poundstone mô tả chi tiết hơn về căn phòng lắc lư. (TG)

Khi biết các phát hiện của Hoffman, kỹ sư và kiến trúc sư của Trung tâm Thương mại Thế giới, cùng với các thành phần quan chức của New York Port Authority đã bay tới Eugene để đích thân trải nghiệm căn phòng lắc lư. Họ hoài nghi. Sau này, Robertson kể lại phản ứng của mình cho tờ New York Times: “1 tỷ đô-la đổ sông đổ bể”. Ông quay lại Manhattan và xây căn phòng lắc lư của riêng mình, ở đây ông tiến hành lặp lại các phát hiện của Hoffman. Cuối cùng, để tăng độ kiên cố cho các tòa nhà, ông đã sáng chế và lắp đặt 11.000 bộ giảm chấn dài 76cm bằng kim loại. Phần thép trang bị thêm này có thể đã làm cho các tòa nhà đứng vững được lâu như thế sau khi bị các máy bay thương mại đâm vào, để nhiều người trong số 14.000 người kịp thoát trước lúc tòa nhà sụp đổ.

Đối với Viện Nghiên cứu Oregon, căn phòng lắc lư có hơi chệch hướng. Nhiều nhà tâm lý học trong số họ cũng quan tâm đến phán đoán của con người như Paul Hoffmann. Họ cũng có chung niềm hứng thú kỳ lạ với cuốn sách của Paul Meehl, Clinical versus Statistical Prediction (tạm dịch: Dự báo Lâm sàng và Dự báo Thống kê), đề cập tới việc các nhà tâm lý học không có khả năng thực hiện tốt thuật toán trong lúc đang cố gắng chẩn đoán hay dự báo hành vi của các bệnh nhân. Đó cũng là cuốn sách Danny Kahneman từng đọc vào giữa thập kỷ 1950 trước lúc ông thay thế các phán đoán của con người về binh lính Israel bằng một thuật toán thô sơ. Bản thân Meehl là một nhà tâm lý học lâm sàng, vẫn luôn khăng khăng cho rằng đương nhiên các nhà tâm lý học khác ưa thích mình, rằng những ai được ông ngưỡng mộ đều có sự thấu hiểu tinh túy sâu sắc mà không thuật toán nào có thể nắm bắt. Thế nhưng vào những năm đầu thập kỷ 1960, có ngày càng nhiều nghiên cứu củng cố thái độ hoài nghi thiếu kiểm soát ban đầu của Meehl về phán đoán của con người.1

1. Năm 1986, 32 năm sau thời điểm xuất bản cuốn sách, Meehl viết một bài luận có tên “Nguyên nhân và Ảnh hưởng của cuốn sách nhỏ gây lo âu của tôi”, trong đó thảo luận về lượng bằng chứng quá nhiều đang khiến các phán đoán chuyên gia gặp vấn đề lúc đó. “Khi bạn đang thúc đẩy 90 cuộc điều tra”, Meehl viết, “dự báo mọi thứ từ kết quả các trận bóng đá cho đến chẩn đoán bệnh gan[,] và khi bạn khó có thể nghĩ ra nửa tá các nghiên cứu thể hiện một xu hướng yếu có lợi cho nhà nghiên cứu lâm sàng, đã đến lúc rút ra một kết luận thực tiễn…Không chỉ là lý luận cho kiểu ngụy biện tấn công cá nhân mà còn để giải thích sau khi sự đã rồi, tôi nghĩ đây chỉ là một trong số nhiều ví dụ về tính phổ biến và ngoan cố của sự bất hợp lý trong hành vi suy nghĩ và làm việc của con người”. (TG)

Nếu phán đoán của con người vì lý do nào đấy lại thua kém các mô hình đơn giản thì nhân loại đã gặp phải một vấn đề lớn: Hầu hết những lĩnh vực trong đó các chuyên gia đưa ra phán đoán đều không giàu dữ liệu hay ưa thích dữ liệu như trong tâm lý học. Đa phần lĩnh vực của hoạt động con người thiếu dữ liệu để xây dựng thuật toán có thể thay thế phán đoán của họ. Đối với đa số vấn đề gai góc trong cuộc sống, con người sẽ phải dựa vào phán đoán của chuyên gia: bác sĩ, thẩm phán, cố vấn đầu tư, quan chức chính quyền, cán bộ tuyển sinh, quản lý hãng phim, tuyển trạch viên bóng chày, quản lý nhân sự và tất cả những nhân vật có quyền ra quyết định trên thế giới này. Hoffman và các nhà tâm lý học ở viện nghiên cứu của ông hy vọng chỉ ra chính xác các chuyên gia làm gì khi đưa ra phán đoán. “Chúng tôi không có tầm nhìn đặc biệt”, Paul Slovic nói. “Chúng tôi chỉ cảm giác điều này quan trọng: cách con người tiếp nhận các thông tin và xử lý rồi đưa ra một phán đoán hay quyết định”.

Điều thú vị là họ không khám phá việc các chuyên gia thể hiện như thế nào khi buộc phải cạnh tranh với một thuật toán. Họ quyết tâm tạo ra một mô hình thể hiện những gì các chuyên gia đang làm khi họ hình thành phán đoán. Hoặc như Lew Goldberg, gia nhập Viện Nghiên cứu Oregon vào năm 1960 thông qua Đại học Stanford, đã đề cập: “Có thể phát hiện ra con người có nhiều khả năng phán đoán sai lầm khi nào và ở đâu: ý tưởng là vậy”. Nếu xác định được các phán đoán chuyên gia đang sai lầm ở đâu, họ có thể xóa đi khoảng cách giữa chuyên gia với các thuật toán. “Tôi nghĩ, nếu hiểu cách mọi người thực hiện phán đoán và ra quyết định, bạn có thể cải thiện việc phán đoán và ra quyết định của mình”, Slovic nói. “Bạn có thể giúp mọi người trở thành các nhà dự báo và người ra quyết định tốt hơn. Chúng tôi có cảm nhận ấy – mặc dù vào thời điểm đó, nó vẫn còn mờ nhạt”.

Vì thế, vào năm 1960, Hoffman xuất bản một nghiên cứu phân tích cách thức các chuyên gia rút ra kết luận. Tất nhiên bạn có thể chỉ cần hỏi các chuyên gia về chuyện này – nhưng đó là một hướng tiếp cận mang tính chủ quan cao. Mọi người thường nói một đằng làm một nẻo. Hoffman cho rằng, cách tốt hơn để khám phá ra tư duy chuyên gia là đón nhận những dữ liệu đầu vào khác nhau được các chuyên gia sử dụng để ra quyết định (ông gọi những dữ liệu đầu vào này là “các dấu hiệu”) và từ những quyết định đó suy ra các trọng số mà họ áp cho những dữ liệu đầu vào khác nhau. Ví dụ, nếu bạn muốn biết cách hội đồng tuyển sinh đại học Yale quyết định ai được nhập học, hãy xin danh sách thông tin về các thí sinh nộp đơn vào Yale đã được xem xét – điểm trung bình, bảng thành tích thể thao, khả năng thể thao, các mối quan hệ trong hội nam sinh, loại trường trung học từng theo học... Sau đó hãy quan sát hội đồng quyết định nhận ai vào học. Từ nhiều quyết định của hội đồng tuyển sinh, bạn có thể rút ra quy trình mà các ủy viên sử dụng để đo lường những đặc điểm được cho là có liên quan đến việc đánh giá bất kỳ ứng viên nào. Bạn thậm chí có thể xây dựng một mô hình có tác động lẫn nhau giữa các đặc điểm đó trong tâm trí của ủy viên hội đồng, nếu bạn đủ trình độ toán học. (Hội đồng có thể coi trọng bảng điểm thành tích thể thao của các vận động viên đến từ trường công lập hơn so với bảng điểm của đám con nhà giàu tốt nghiệp trường tư).

Trình độ toán của Hoffman đáp ứng được việc trên. “Sự thể hiện đồng chất khác hình của Phán đoán Lâm sàng” là tiêu đề bài báo của ông trên tạp chí Psychological Bulletin. Nếu tiêu đề khó hiểu, chí ít một phần là do Hoffman nghĩ người nào đọc nó đều hiểu ông đang nói gì. Ông không có bất cứ hy vọng lớn lao nào rằng nghiên cứu sẽ được đọc ở bên ngoài thế giới nhỏ bé của mình: Chuyện đã xảy ra trong góc nhỏ mới mẻ của tâm lý học sẽ có khuynh hướng nằm yên ở đó. “Những ai đang đưa ra các phán đoán trong thế giới thật có lẽ sẽ không tình cờ bắt gặp được nó”, Lew Goldberg nói. “Những người không phải là nhà tâm lý học sẽ không đọc các tạp chí tâm lý học”.

Những chuyên gia trong đời thực mang trong mình suy nghĩ rằng các nhà nghiên cứu thuộc Oregon tìm cách để thấu hiểu ngay từ đầu đã là các nhà tâm lý học lâm sàng, nhưng rõ ràng họ tin điều mình tìm ra sẽ được áp dụng tổng quát hơn cho bất kỳ ai phải ra quyết định chuyên môn – bác sĩ, thẩm phán, nhà khí tượng học, tuyển trạch viên bóng chày... “Có lẽ 15 người trên thế giới đang dành thời gian khảo sát chuyện này”, Paul Slovic nói. “Nhưng chúng tôi nhận ra mình đang làm điều quan trọng: nắm bắt thứ dường như là các phán đoán phức tạp, bí ẩn và mang tính trực giác với những con số”. Đến cuối thập niên 1960, Hoffman cùng các phụ tá đi đến một số kết luận đáng lo ngại – được thể hiện xác đáng trong 2 bài báo của Lew Goldberg. Goldberg đăng bái báo đầu tiên vào năm 1968 trên một tạp chí hàn lâm có tên American Psychologist. Ông bắt đầu chỉ ra rất nhiều nghiên cứu lớn trong phạm vi hẹp cho rằng phán đoán của chuyên gia không đáng tin cậy bằng các thuật toán. “Tôi có thể tóm tắt nội dung chính của tài liệu đang ngày càng phát triển này”, Goldberg viết, “bằng cách chỉ ra một nhóm các nhiệm vụ phán đoán lâm sàng khá lớn (lúc này bao gồm một số được lựa chọn đặc biệt để thể hiện khả năng tốt nhất của nhà lâm sàng và những gì tệ nhất của một chuyên gia định phí bảo hiểm), các công thức tính định phí bảo hiểm khá đơn giản có thể được xây dựng để thể hiện mức độ xác thực không kém một chuyên gia lâm sàng”.

Vậy thì… các chuyên gia lâm sàng đang làm gì? Giống như những người khác từng tiếp cận vấn đề, Goldberg cho rằng vào lúc vị bác sĩ chẩn đoán một bệnh nhân, tư duy của anh ta chắc chắn phải phức tạp. Ông còn cho rằng bất cứ mô hình nào đang cố gắng nắm bắt tư duy kia chắc hẳn cũng phức tạp. Ví dụ, một nhà tâm lý học tại Đại học Colorado, đang nghiên cứu cách các đồng môn dự đoán những thanh niên khó thích nghi với trường đại học, đã ghi âm lại đoạn độc thoại của các nhà tâm lý học khi họ nghiên cứu dữ liệu về các bệnh nhân – sau đó cố gắng viết ra một chương trình máy tính phức tạp để bắt chước tư duy ấy. Goldberg nói ông thích khởi đầu một cách đơn giản và xây dựng từ đó. Như ở nghiên cứu tình huống đầu tiên, ông sử dụng cách bác sĩ chẩn đoán bệnh ung thư.

Ông lý giải rằng Viện Nghiên cứu Oregon đã hoàn thành một nghiên cứu về các bác sĩ. Họ tìm một nhóm bác sĩ X-quang tại Đại học Oregon và hỏi họ: Làm thế nào để biết một người bị ung thư dựa vào hình ảnh X-quang dạ dày? Các bác sĩ nói có 7 dấu hiệu chính mà họ tìm kiếm: kích thước vết loét, hình dạng của viền vết loét, độ rộng của miệng lỗ nó tạo ra… Goldberg gọi chúng là các “dấu hiệu”, như Hoffman từng gọi. Rõ ràng có rất nhiều sự kết hợp hợp lý khác nhau trong 7 dấu hiệu này và các bác sĩ phải xoay xở để nhận biết trong nhiều sự kết hợp như vậy. Ví dụ, kích thước của một vết loét có thể mang ý nghĩa này nếu viền của nó nhẵn và mang ý nghĩa khác nếu viền nham nhở. Goldberg chỉ ra rằng quả thật các chuyên gia có xu hướng mô tả các quá trình tư duy của họ là tỉ mỉ, phức tạp và khó lập mô hình.

Khởi đầu, các nhà nghiên cứu viện Oregon bắt đầu tạo ra một thuật toán rất đơn giản, trong đó khả năng một vết loét là ác tính phụ thuộc vào 7 yếu tố các bác sĩ đề cập, chúng có trọng số ngang nhau. Các nhà nghiên cứu sau đó yêu cầu bác sĩ phán đoán xác suất ung thư trong 96 vết loét dạ dày của những cá nhân khác nhau, theo một thang đo 7 điểm từ “hoàn toàn ác tính” cho tới “hoàn toàn lành tính”. Không nói với bác sĩ về việc mình đang làm, họ cho các bác sĩ nhìn thấy mỗi vết loét 2 lần, trộn lẫn ngẫu nhiên các bản sao vào chồng hình ảnh để họ không nhận ra là đang bị yêu cầu chẩn đoán cùng một vết loét mình từng chẩn đoán. Các nhà nghiên cứu không có máy vi tính nào cả. Họ chuyển tất cả dữ liệu vào những chiếc thẻ bấm lỗ, rồi gửi theo đường thư tới Đại học California (UCLA), nơi dữ liệu được siêu máy tính của trường đại học phân tích. Mục tiêu của các nhà nghiên cứu là xem xét liệu họ có thể tạo ra một thuật toán bắt chước cách ra quyết định của các bác sĩ hay không.

Goldberg cho rằng lần thử sức đơn giản đầu tiên chỉ là điểm khởi đầu. Thuật toán sẽ cần trở nên phức tạp hơn; nó sẽ đòi hỏi sự tính toán cao cấp hơn. Nó sẽ phải tính đến sự tinh tế trong tư duy của các bác sĩ về những dấu hiệu. Chẳng hạn, nếu một vết loét rất to, nó có thể khiến họ phải cân nhắc lại về ý nghĩa của 6 dấu hiệu còn lại.

Thế nhưng sau đó ULCA đã gửi trả lại dữ liệu phân tích và câu chuyện trở nên đáng lo ngại. (Goldberg mô tả các kết quả “nhìn chung là phát sợ”). Ban đầu, mô hình đơn giản mà các nhà nghiên cứu tạo ra như điểm khởi đầu để hiểu cách các bác sĩ đưa ra chẩn đoán đã chứng tỏ hiệu quả dự báo những chẩn đoán này. Các bác sĩ có lẽ muốn tin rằng quá trình tư duy của mình là tỉ mỉ và phức tạp, nhưng một mô hình đơn giản đã nắm bắt những thứ này cực kỳ tốt. Điều đó không hẳn có nghĩa suy nghĩ của họ đơn giản, chỉ là nó có thể được nắm bắt bởi một mô hình đơn giản. Đáng ngạc nhiên hơn, chẩn đoán của các bác sĩ không nhất quán: Các chuyên gia không nhất trí với nhau. Ngỡ ngàng hơn, khi xem những bản sao của cùng một vết loét, mỗi bác sĩ đều mâu thuẫn với chính mình và đưa ra nhiều hơn một chẩn đoán: Các bác sĩ này rõ ràng không thể nhất trí ngay cả với chính mình. “Những phát hiện này cho thấy sự nhất trí trong chẩn đoán của y học lâm sàng có thể không lớn hơn nhiều so với những gì được tìm thấy trong tâm lý học lâm sàng – một điều đáng để suy nghĩ trong lần tới bạn đến gặp bác sĩ gia đình”, Goldberg viết. Nếu các bác sĩ không nhất trí với nhau thì dĩ nhiên tất cả họ không thể đúng hết – và quả thế thật.

Các nhà nghiên cứu sau đó lặp lại thí nghiệm với các nhà tâm lý học và tâm thần học, những người trao cho họ danh sách yếu tố mà họ cân nhắc khi đưa ra quyết định là liệu có an toàn để cho một bệnh nhân tâm thần xuất viện hay không. Lại một lần nữa, các chuyên gia không nhất quán. Thậm chí còn kỳ lạ hơn, những ai ít được đào tạo nhất (các sinh viên sau đại học) lại giống hệt những người được đào tạo đầy đủ (các chuyên gia được trả lương) khi dự báo về điều mà bất cứ bệnh nhân tâm thần nào cũng sẽ làm nếu bạn cho anh ta ra ngoài. Kinh nghiệm tỏ ra ít có giá trị trong việc phán đoán liệu một người có nguy cơ tự tử hay không, chẳng hạn thế. Hay như Goldberg viết: “Sự chính xác trong nhiệm vụ này không liên quan đến kinh nghiệm phán đoán nhiều hay ít của chuyên gia”.

Song Goldberg chưa trách cứ các bác sĩ. Cho đến cuối bài báo, ông cho rằng vấn đề có thể là các bác sĩ và nhà tâm thần học ít khi có cơ hội thỏa đáng để phán đoán về tính chính xác trong tư duy và thay đổi nó nếu cần thiết. Thứ đang thiếu là “phản hồi tức thời”. Và thế là, cùng với đồng nghiệp Leonard Rorer tại Viện Nghiên cứu Oregon, ông cố gắng chỉ ra điều đó. Goldberg và Rorer trao cho hai nhóm nhà tâm lý học hàng nghìn ca để chẩn đoán. Một nhóm nhận được phản hồi tức thời về chẩn đoán của mình, nhóm kia thì không – mục đích để xem những ai nhận được phản hồi có làm tốt hơn không.

Các kết quả không khả quan. “Giờ đây, có vẻ như việc hình thành công thức ban đầu của chúng tôi về vấn đề tìm hiểu suy luận lâm sàng là quá đơn giản – phản hồi về kết quả là chưa đủ để đối tượng tìm hiểu một nhiệm vụ khó như thế này”, Goldberg viết. Chúng đơn giản đến mức một trong các đồng nghiệp nghiên cứu của Goldberg ở Oregon – Goldberg không nhớ đó là ai – đã nêu một ý cực đoan. “Ai đó đã nói:

‘Một trong các mô hình do anh xây dựng [nhằm dự đoán các bác sĩ sẽ làm gì] có lẽ thực sự tốt hơn bác sĩ’”, Goldberg hồi tưởng. “Tôi nghĩ, Chúa ơi, anh ngốc thật, sao điều đó có thể là sự thật?”. Làm sao mô hình đơn giản của họ có thể chẩn đoán ung thư tốt hơn một bác sĩ chứ? Trên thực tế, mô hình được tạo ra bởi các bác sĩ. Họ đã cho các nhà nghiên cứu tất cả thông tin trong đó.

Đằng nào các nhà nghiên cứu Oregon cũng tiếp tục và kiểm nghiệm giả thuyết. Hóa ra nó lại đúng. Nếu muốn biết liệu mình có bị ung thư hay không, tốt hơn bạn nên sử dụng thuật toán mà các nhà nghiên cứu đã tạo ra thay vì yêu cầu bác sĩ X-quang xem hình ảnh. Thuật toán đơn giản đã vượt trội không chỉ nhóm các bác sĩ; nó còn làm tốt hơn cả bác sĩ giỏi nhất. Bạn có thể đánh bại bác sĩ bằng cách thay thế ông ta bằng một phương trình được tạo ra bởi những người chẳng biết gì về y khoa mà chỉ đi hỏi các bác sĩ một vài câu.

Khi Goldberg ngồi xuống để viết bài báo tiếp theo, ông gọi là “Con người và Mô hình của Con người”, rõ ràng ông đã bớt lạc quan hơn trước, cả về các chuyên gia lẫn phương thức tiếp cận được thực hiện bởi Viện Nghiên cứu Oregon nhằm thấu hiểu tâm trí họ. “Bài báo của tôi... là một bản miêu tả những thất bại thực nghiệm của chúng tôi – thất bại trong việc thể hiện những phức tạp trong các phán đoán của con người”, ông viết trong nghiên cứu đăng trên tạp chí American Psychologist trước đó. “Do tài liệu dựa trên báo cáo trước đó đầy ắp dự báo về những tương tác phức tạp sẽ xảy ra khi các chuyên gia xử lý thông tin lâm sàng, nên chúng tôi ngây ngô nghĩ rằng sẽ phát hiện ra sự kết hợp tuyến tính đơn giản của các dấu hiệu không phải là các phán đoán cá nhân có tính dự báo cao, do đó chúng tôi sẽ mau chóng tham gia vào việc tạo ra các biểu thức toán học có độ phức tạp cao nhằm thể hiện chiến lược phán đoán của cá nhân. Chao ôi, không phải thế”. Cứ như thể các bác sĩ có một lý thuyết về việc gán trọng số bao nhiêu cho một đặc điểm của bất kỳ vết loét nào. Mô hình nắm bắt được lý thuyết của họ về cách chẩn đoán tốt nhất một vết loét. Nhưng trên thực tế, họ đã không tuân theo chính ý tưởng của mình về việc chẩn đoán vết loét. Kết quả là họ đã thua chính mô hình của mình.

Các hàm ý rất rộng. “Nếu những phát hiện này được khái quát hóa thành các dạng vấn đề phán đoán khác”, Goldberg viết, “thì có vẻ như hiếm khi, hoặc không bao giờ, các cơ quan sẽ ủng hộ việc tiếp tục thuê con người thay vì mô hình con người”. Nhưng sao có thể như vậy? Tại sao phán đoán của một chuyên gia – bác sĩ y khoa hẳn hoi – lại kém hơn so với một mô hình được tạo ra từ kiến thức của chính chuyên gia đó? Lúc đó, Goldberg ít nhiều buông xuôi và nói: Ừ thì, ngay cả chuyên gia cũng là con người. “Nhà nghiên cứu lâm sàng không phải một cái máy”, ông viết. “Trong lúc sở hữu đầy đủ các kỹ năng tạo ra giả thuyết và học hỏi của con người, anh ta lại thiếu độ tin cậy của máy móc. Anh ta cũng có những ngày chán nản, mệt mỏi, ốm, xao lãng vì hoàn cảnh, hết thảy chúng đều làm cho anh muộn phiền, với kết quả là các phán đoán lặp đi lặp lại của anh về cùng một cấu hình tác nhân lại không giống nhau… Nếu chúng ta loại bỏ được một phần trong sự kém tin cậy của con người bằng cách loại bỏ lỗi ngẫu nhiên này trong các phán đoán của họ, chúng ta có thể sẽ gia tăng tính xác thực của các dự báo kết quả…”

Ngay sau khi Goldberg đăng những lời đó vào cuối hè năm 1970, Amos Tversky đến Eugene, Oregon. Ông đang trên đường đến trường Stanford để làm một năm và muốn ghé thăm người bạn cũ Paul Slovic, từng nghiên cứu cùng ông ở Michigan. Trên đường lái xe về nhà, Slovic, vốn là một cầu thủ bóng rổ thời đại học, nhớ lại những cú ném rổ cùng với Amos. Amos, người chưa từng chơi bóng rổ thời đại học, thật sự không ném được gì nhiều mà chỉ nâng bóng đến mép rổ – cú nhảy của ông trông giống thể dục dụng cụ hơn là ném bóng vào rổ. “Tốc độ lờ đờ, cú ném không xoáy bắt đầu từ giữa ngực và nhẹ nhàng bay về phía rổ”, theo lời của con trai ông, Oren. Thế mà chẳng hiểu sao Amos lại trở thành một người đam mê bóng rổ. “Một số người thích vừa đi vừa nói. Còn Amos thích ném bóng vào rổ”, Slovic nói, còn tế nhị nói thêm rằng “ông ấy trông chẳng giống một người chăm tập ném rổ”. Nhấc bóng vào vành rổ, Amos nói với Slovic rằng mình và Danny đang thảo luận một số ý tưởng về cơ chế vận động của tâm trí con người và hy vọng khám phá nhiều hơn về cách con người đưa ra các phán đoán trực quan. “Ông ấy nói là họ muốn có một chỗ để ngồi nói chuyện với nhau cả ngày mà không bị trường đại học làm phân tâm”, Slovic nói. Họ suy nghĩ về lý do tại sao ngay cả các chuyên gia cũng có thể phạm phải những lỗi hệ thống lớn. Không phải chỉ vì họ đang có một ngày tệ hại. “Và tôi sững sờ vì các ý tưởng thú vị đến vậy”, Slovic nói.

________________

Amos đồng ý ở hết năm học 1970-1971 tại Đại học Stanford, rồi ông chia tay Danny, lúc này vẫn lưu lại Israel. Họ dùng cả năm đó để thu thập dữ liệu. Chúng bao gồm toàn bộ các đáp án của những câu hỏi khác thường họ đã nghĩ ra. Những câu hỏi đó lần đầu tiên được đưa ra cho các học sinh trung học ở Israel – Danny đã cử khoảng 20 nghiên cứu sinh đi taxi để lùng sục khắp cả thành phố những đứa trẻ người Israel không ngờ vực (“Chúng ta đang thiếu trẻ em ở Jerusalem”). Các nghiên cứu sinh đưa cho mỗi bé 2-4 câu hỏi dường như là những thứ hoàn toàn kỳ quái đối với chúng, cùng với vài phút để trả lời mỗi câu hỏi. “Chúng ta có nhiều bảng câu hỏi”, Danny nói, “vì không đứa bé nào có thể làm tất cả”.

Xem xét câu hỏi sau:

Tất cả các gia đình 6 con trong thành phố đều được khảo sát. Ở 72 gia đình, thứ tự ra đời chính xác của các bé trai và gái là G T G T T G.

Bạn dự đoán có bao nhiêu gia đình được khảo sát có chính xác thứ tự trẻ em chào đời là T G T T T T?

Nghĩa là trong thành phố giả định này, nếu có 72 gia đình với 6 đứa trẻ được sinh ra theo thứ tự sau – gái, trai, gái, trai, trai, gái – thì bạn sẽ mường tượng ra bao nhiêu gia đình 6 con có thứ tự chào đời là trai, gái, trai, trai, trai, trai? Ai biết được các học sinh trung học Israel nào có thể hoàn thành câu hỏi kỳ lạ đó, nhưng 1.500 người trong số chúng đã trả lời. Amos đưa thêm các câu hỏi khác, cũng kỳ lạ không kém, dành cho sinh viên tại Đại học Michigan và Stanford. Ví dụ như:

Tại mỗi ván, 20 viên bi được phân phối ngẫu nhiên cho 5 đứa bé: Alan, Ben, Carl, Dan, và Ed. Xem xét cách phân phối sau:

Trong nhiều ván chơi, sẽ có nhiều kết quả theo kiểu I hay kiểu II hơn?

Họ đang cố gắng xác định cách thức con người phán đoán – hay đúng hơn là phán đoán sai – xác suất của bất kỳ tình huống nào mà ở đó thật khó hoặc không thể biết. Tất cả các câu hỏi đều có những đáp án sai và đúng. Những câu trả lời các đối tượng cung cấp có thể được so sánh với đáp áp đúng và các lỗi được điều tra để tìm ra mẫu chung. “Ý tưởng tổng quan là: Mọi người làm gì?”, Danny nói. “Chuyện gì đang thực sự xảy ra khi mọi người phán đoán khả năng? Đó là một khái niệm trừu tượng. Chắc hẳn họ đang làm gì đó”.

Amos và Danny không quá nghi ngờ chuyện nhiều người sẽ nhận được các câu hỏi họ từng nghĩ là sai – do chính hai ông cũng đã hiểu sai về chúng hay các phiên bản của chúng. Nói chính xác hơn, Danny đã phạm các lỗi, nhận ra mình sai lầm và đã lý thuyết hóa các nguyên do tại sao mình lại như thế, còn Amos bắt đầu bị cuốn hút quá đỗi vào các lỗi của Danny lẫn nhận thức của mình về chúng đến nỗi ông chí ít cũng đã giả vờ bị lôi cuốn vào việc phạm những lỗi đó. “Chúng tôi thảo luận về nó và sự chú ý của chúng tôi trở thành trực giác”, Danny nói. “Chúng tôi nghĩ các lỗi không do mình tự gây nên thì không thú vị”. Nếu họ cùng phạm phải những lỗi tâm lý như nhau, hay bị cám dỗ phạm lỗi, thì họ cho rằng – đúng như bản chất của sự việc – đa phần những người khác đều sẽ mắc phải các lỗi như vậy. Những câu hỏi mà họ bỏ cả năm trời để sáng tạo cho các sinh viên ở Israel và Mỹ lại không có nhiều tính thực nghiệm cũng như quá ít kịch tính: Đây, nhìn xem này, đây là điều tâm trí bất định của con người thực sự làm.

Ở cái tuổi còn rất trẻ, Amos đã nhận ra sự khác biệt bên trong lớp người cứ khăng khăng làm cho cuộc sống của mình phức tạp. Amos có tài né tránh những người ông gọi là các nhân vật “quá phức tạp”. Thế nhưng, đôi lúc ông vẫn tình cờ gặp gỡ ai đó, thường là một phụ nữ mà sự phức tạp của con người ấy lại thực sự thu hút ông. Thời trung học, ông bắt đầu mê đắm nhà thơ tương lai Dahlia Ravikovitch: Tình bạn thân thiết của Amos với nàng đã khiến cho các bạn đồng trang lứa sửng sốt. Mối quan hệ của ông với Danny cũng gây ra chuyện tương tự. Một người bạn lâu năm của Amos sau này nhớ lại: “Amos sẽ nói: ‘Con người không quá phức tạp. Chỉ có mối quan hệ giữa người với người mới phức tạp’. Sau đó cậu ấy ngừng một chút rồi lại nói: ‘Ngoại trừ Danny’”. Nhưng có gì đó ở Danny khiến Amos thoải mái và biến ông trở thành một con người khác khi ở bên cạnh Danny. “Amos hầu như tạm gác lại nỗi hoài nghi của mình khi chúng tôi làm việc cùng nhau”, Danny nói. “Ông ấy không như thế với người khác. Và đó là động cơ của sự cộng tác”.

Tháng 8 năm 1971, Amos quay lại Eugene cùng vợ con, mang theo một đống dữ liệu tinh thần, họ chuyển tới sống trong một ngôi nhà ngụ trên một vách núi nhìn xuống thành phố. Ông thuê nó của một nhà tâm lý học ở Viện Nghiên cứu Oregon đang nghỉ phép. “Điều hòa nhiệt độ đặt ở mức 28oC”, Barbara nói. “Có những khung cửa sổ đẹp như tranh vẽ, không rèm. Họ để lại một đống đồ phải giặt, tất cả đều không phải quần áo”. Họ mau chóng hiểu ra chủ nhà sống theo chủ nghĩa khỏa thân. (Chào mừng tới Eugene! Đừng nhìn xuống dưới!) Một vài tuần sau, Danny cùng vợ con mang theo đống dữ liệu tinh thần thậm chí còn lớn hơn trước chuyển tới căn nhà có một thứ còn đáng lo ngại hơn – ít nhất là đối với Danny – một kẻ sống khỏa thân: bãi cỏ. Danny không thể tưởng tượng ra cảnh mình đang làm vườn, những người khác lại càng không. Thế nhưng ông vẫn lạc quan lạ lùng. “Kỷ niệm của tôi về Eugene hết thảy đều tràn ngập ánh nắng rạng rỡ”, Danny sau này chia sẻ, mặc dù ông đến từ vùng đất nắng quanh năm và hơn nửa thời gian ông ở Eugene, trời nhiều mây chứ không trong xanh.

Dù gì ông cũng dành hầu hết thời gian ở trong nhà, hàn huyên cùng Amos. Họ hay ngồi ở một văn phòng trong nhà thờ cũ của Giáo hội Thượng Đế nhất vị, tiếp tục cuộc trò chuyện họ từng bắt đầu ở Jerusalem. “Tôi có cảm giác: ‘Đời mình đã thay đổi’”, Danny nói. “Chúng tôi hiểu nhau nhanh hơn trước. Cách bắt đầu quá trình sáng tạo khởi phát là bạn nói về một chuyện nào đó, rồi sau đó, đôi khi là nhiều năm sau, bạn mới hiểu mình đã nói gì. Và trong trường hợp của chúng tôi, nó được rút gọn lại. Tôi chỉ cần nói là Amos sẽ hiểu. Khi một trong hai chúng tôi nói về chuyện gì đó khác thường gây ngạc nhiên, người còn lại sẽ tìm kiếm điều hay ho trong đó. Chúng tôi sẽ hoàn thành những câu nói của nhau và thường xuyên làm thế. Nhưng chúng tôi vẫn cứ gây ngạc nhiên cho nhau. Đến giờ điều đó vẫn khiến tôi sởn gai ốc”. Lần đầu tiên trong sự nghiệp, họ có đội ngũ nhân viên để tùy nghi sử dụng. Các nghiên cứu được người khác đánh máy; những đối tượng tham gia thí nghiệm do người khác tuyển dụng; tiền dành cho nghiên cứu do người khác huy động. Tất cả những gì họ phải làm là nói chuyện với nhau.

Họ có một số ý tưởng về cơ chế hoạt động bên trong tâm trí con người gây nên lỗi. Họ bắt đầu tìm kiếm các sai lầm thú vị – hay những thiên kiến – mà cơ chế ấy tạo ra. Một khuôn mẫu đã xuất hiện: Danny sẽ đến sớm vào mỗi sáng và phân tích đáp án của sinh viên Đại học Oregon cho các câu hỏi vào ngày hôm trước. (Danny không tin vào việc cứ ở yên một chỗ chờ đợi: rồi ông sẽ khiển trách các nghiên cứu sinh nào không phân tích dữ liệu nhận được trong ngày, ông nói: “Đó là dấu hiệu xấu cho sự nghiệp nghiên cứu của các em”). Amos sẽ xuất hiện vào khoảng ban trưa và hai người họ tới quán bán cá tẩm bột chiên ăn kèm khoai tây chiên không ai thích, ăn trưa rồi về nói chuyện với nhau hết ngày. “Họ có một kiểu làm việc nhất định”, Paul Slovic nhớ lại, “là chỉ nói chuyện với nhau hết giờ này sang giờ khác”.

Giống như các giáo sư ở Đại học Hebrew, các nhà nghiên cứu tại Oregon nhận thấy, dù Amos và Danny có đang nói về bất cứ chuyện gì, chúng cũng rất hài hước, bởi cả hai dành đến phân nửa thời gian để cười. Họ chuyển qua lại giữa tiếng Hebrew và tiếng Anh rồi lại làm cho nhau cười ầm lên. Họ sống ở Eugene, Oregon, nơi xung quanh đầy dân chạy bộ, những kẻ theo chủ nghĩa khỏa thân và dân hippie cùng với những cánh rừng thông Ponderosa, nhưng nếu có ở Mông Cổ, họ cũng thế mà thôi. “Tôi không nghĩ bất cứ ai trong họ gắn bó với nơi mình đang ở”, Slovic nói. “Chuyện họ ở đâu không phải là vấn đề. Quan trọng là các ý tưởng”. Mọi người cũng nhận ra các cuộc trò chuyện giữa hai người rất riêng tư. Trước khi họ tới Eugene, Amos đã gây ra đôi chút ồn ào về chuyện đưa cả Paul Slovic vào nhóm cộng tác, thế nhưng khi Danny đến, Slovic bắt đầu hiểu mình không thuộc về nhóm. “Chúng tôi không thể là một bộ ba làm việc cùng nhau”, ông nói. “Họ không muốn bất kỳ ai khác xuất hiện trong phòng”.

Thật buồn cười, họ thậm chí còn chẳng muốn bản thân ru rú trong phòng. Họ muốn là chính mình khi ở cùng nhau. Đối với Amos, làm việc luôn là chơi đùa: Nếu không vui vẻ thì ông thấy làm việc chẳng để làm gì. Làm việc giờ đây cũng là chơi đối với Danny. Điều này thật mới mẻ. Danny giống như một đứa trẻ với cái tủ lắm đồ chơi hay nhất thế giới, đơ cả người vì do dự đến mức chẳng dám tận hưởng những thứ mình có mà chỉ đứng đó lo lắng chết khiếp về chuyện có nên chơi cây súng nước Super Soaker hay lấy chiếc xe đạp điện ra đi một vòng. Amos nhìn thấu tâm trí của Danny và nói: “Mặc kệ đi, chúng ta sẽ chơi đùa với tất cả những thứ này”. Sau này trong mối quan hệ của họ, sẽ có những lần Danny chìm sâu vào nỗi ủ ê – gần như chán nản – và nói: “Tôi cạn ý tưởng rồi”. Ngay cả chuyện đó Amos cũng thấy buồn cười. Avishai Margalit, người bạn chung của cả hai nhớ lại: “Khi nghe thấy Danny nói: ‘Tiêu rồi, tôi cạn ý tưởng rồi’, Amos cười ầm lên và nói: ‘Trong 1 phút, Danny nảy ra nhiều ý tưởng hơn cả trăm người khác trong 100 năm’”. Khi ngồi xuống để viết, gần như họ hòa nhập cả hai thực thể vào một hình hài duy nhất, theo cách mà những người hiếm hoi tình cờ bắt gặp trong thoáng giây ngắn ngủi cảm thấy kỳ quặc. “Họ cùng nhau ngồi viết bên chiếc máy đánh chữ”, nhà tâm lý học Richard Nisbett của trường Michigan nhớ lại. “Tôi không thể hình dung nổi. Giống như nhờ ai đó đánh răng hộ mình”. Danny gọi đó là: “Chúng tôi cùng chia sẻ một tâm hồn”.

Nghiên cứu đầu tiên của họ – thứ mà họ vẫn còn bán tín bán nghi xem như một trò đùa xảy ra trong thế giới học thuật – cho thấy những ai phải đối mặt với một vấn đề mà có được câu trả lời chính xác về mặt thống kê lại không suy nghĩ như các nhà thống kê. Ngay cả các nhà thống kê cũng không tư duy như các nhà thống kê. “Niềm tin vào quy luật số lớn” tạo ra một câu hỏi rõ ràng tiếp theo: Nếu mọi người không sử dụng luận điểm thống kê, ngay cả khi họ phải đối mặt với một vấn đề có thể giải quyết bằng lập luận thống kê, họ dùng luận điểm gì? Nếu họ không suy nghĩ, trong nhiều tình huống may rủi của cuộc sống, giống như một tay bạc nhớ bài tại bàn chơi blackjack, thì họ tư duy ra sao? Nghiên cứu kế tiếp của họ đã đưa ra phần nào đáp án cho câu hỏi đó. Nó được gọi là… chà, Amos rất coi trọng tiêu đề. Ông chưa bắt đầu một nghiên cứu khi chưa quyết định được tiêu đề. Ông tin rằng tiêu đề buộc bạn phải hiểu vấn đề nghiên cứu nói đến.

Thế nhưng các tiêu đề mà ông và Danny đặt cho những nghiên cứu của mình lại thật khó hiểu. Chúng phải tuân theo, ít ra là ban đầu, các quy luật của cuộc chơi học thuật mà ở đó, dễ hiểu thì không đáng kính nể. Nỗ lực đầu tiên của họ nhằm mô tả cách thức con người hình thành các phán đoán mang tên “Xác suất chủ quan: Một phán đoán về tính Tiêu biểu”1. Xác suất chủ quan – sẽ có người hiểu được khái niệm này. Xác suất chủ quan nghĩa là: xác suất bạn gán cho bất kỳ tình huống nhất định nào khi bạn hầu như chỉ phỏng đoán. Nửa đêm nhìn ra cửa sổ, thấy cậu con trai mới lớn đang lảo đảo đi về phía cửa trước, bạn tự nhủ: “75% khả năng là nó say” – đó chính là xác suất chủ quan. Nhưng “Một phán đoán về tính đại diện”: Đó là cái quái gì vậy? “Các xác suất chủ quan đóng vai trò quan trọng trong cuộc sống của chúng ta”, họ mở đầu. “Những quyết định chúng ta đưa ra, kết luận chúng ta đạt được, cùng những diễn giải chúng ta có, thường xuyên dựa vào các phán đoán về xác suất của những sự kiện bất định như thành công trong công việc mới, kết quả một cuộc bầu cử hay tình trạng của thị trường”. Trong các tình huống này và nhiều tình huống không chắc chắn khác, tâm trí không tự nhiên tính toán được các xác suất đúng. Vậy nó đã làm gì?

1. Từ khi bắt đầu cộng tác, nhận thấy sẽ không bao giờ xác định được ai đóng góp nhiều hơn cho một nghiên cứu nào, họ đã thay nhau đứng tên chủ biên. Vì Amos đã thắng trò tung đồng xu để trở thành chủ biên của “Niềm tin vào Quy luật số nhỏ” nên Danny trở thành chủ biên của nghiên cứu mới này. (TG)

Câu trả lời bây giờ họ đưa ra là: Nó thay thế quy luật xác suất bằng quy tắc ngón tay cái. Các quy tắc ngón tay cái này được Danny và Amos gọi là “kinh nghiệm cảm tính”. Và kinh nghiệm đầu tiên họ muốn khám phá là “tính tiêu biểu”.

Hai người lập luận rằng khi mọi người đưa ra các phán đoán, họ sẽ so sánh bất cứ thứ gì mình đang phán đoán với một mô hình nào đó trong đầu. Những đám mây ấy trông giống như mô hình về một cơn bão sắp tới trong đầu tôi như thế nào? Vết loét này giống mô hình tư duy về ung thư ác tính của tôi ra sao? Liệu Jeremy Lin có phù hợp với hình dung trong đầu tôi về một cầu thủ NBA tương lai không? Chính trị gia người Đức từng tham chiến đó có giống như ý tưởng của tôi về một nhân vật có khả năng tổ chức tội ác diệt chủng? Thế giới không chỉ là một sân khấu. Nó là một sòng bạc và cuộc đời chúng ta là những cuộc chơi may rủi. Khi con người tính toán xác suất trong bất cứ tình huống cuộc sống nào, họ thường đưa ra những phán đoán về sự tương tự – hay tính tiêu biểu (một từ mới lạ hoắc!). Bạn có ý niệm nào đó về một tập hợp tổng quát: “các đám mây báo bão”, “các vết loét dạ dày”, “các nhà độc tài diệt chủng” hay “những cầu thủ NBA”. Bạn so sánh trường hợp cụ thể với tập hợp tổng quát.

Amos và Danny để lại một câu hỏi chưa được giải quyết về cách con người hình thành các mô hình tư duy và cách họ đưa ra phán đoán về tính tương tự. Thay vào đó, họ nói hãy tập trung vào những trường hợp mà ở đấy mô hình tư duy trong đầu con người khá rõ ràng. Trường hợp đặc thù càng giống ý niệm trong đầu, bạn càng có khả năng tin rằng nó thuộc về một nhóm lớn hơn. “Luận điểm của chúng tôi”, họ viết, “là trong nhiều tình huống, một sự kiện A được phán đoán có khả năng xảy ra cao hơn sự kiện B mỗi khi A tỏ ra tiêu biểu hơn B”. Cầu thủ bóng rổ chơi càng giống mô hình tư duy của bạn về cầu thủ NBA, bạn càng có khả năng sẽ nghĩ anh ta là cầu thủ NBA.

Hai người có linh cảm rằng khi hình thành phán đoán, con người không chỉ phạm phải các sai lầm ngẫu nhiên – họ làm sai một cách có hệ thống. Các câu hỏi kỳ lạ do họ đưa cho sinh viên Israel và Mỹ đã được thiết kế để khám phá ra khuôn mẫu trong lỗi của con người. Vấn đề này rất tinh vi. Quy tắc ngón tay cái mà họ gọi là mang tính tiêu biểu không phải lúc nào cũng sai. Nếu phương thức tiếp cận của tâm trí đối với sự bất định đôi khi dẫn dắt chúng ta sai đường thì đó là do nó thường quá hữu dụng. Thông thường, người nào có thể trở thành một cầu thủ NBA giỏi sẽ khớp với mô hình tư duy của họ về “một cầu thủ NBA giỏi”. Nhưng đôi lúc một người lại không như thế – và trong những lỗi hệ thống dẫn dắt con người phạm lỗi, bạn có thể thấy bản chất của các quy tắc ngón tay cái này.

Ví dụ như trong các gia đình 6 con, thứ tự sinh T G T T T T cũng có xác suất như G T G T T G. Nhưng các học sinh Israel – giống như mọi người khác trên hành tinh này – dường như mặc định G T G T T G là một thứ tự sinh có nhiều khả năng xảy ra hơn. Tại sao ư? “Thứ tự 5 bé trai và 1 bé gái không phản ánh được sự cân đối giữa trai và gái trong tổng thể”, họ giải thích. Nó ít mang tính tiêu biểu hơn. Thêm nữa, nếu bạn yêu cầu chính những học sinh Israel đó lựa chọn thứ tự sinh nào có xác suất xảy ra cao hơn trong các gia đình 6 con – T T T G G G hoặc G T T G T G – chúng đa số sẽ chọn cái sau. Nhưng hai kiểu thứ tự này đều có xác suất ngang nhau. Vậy tại sao mọi người ở khắp nơi hầu như đều tin rằng cái này có xác suất cao hơn rất nhiều so với cái kia? Bởi như Dannny và Amos nói, con người nghĩ thứ tự ra đời là một quá trình ngẫu nhiên, mà chuỗi thứ hai trông có vẻ “ngẫu nhiên” hơn chuỗi đầu.

Câu hỏi tự nhiên kế tiếp: Khi nào phương thức tiếp cận theo quy tắc ngón tay cái của chúng ta khi tính xác suất dẫn tới việc tính sai nghiêm trọng? Câu trả lời duy nhất là: Bất cứ khi nào con người được yêu cầu đánh giá bất cứ thứ gì bằng một thành phần ngẫu nhiên của nó. Như thế là không đủ để một sự kiện bất định được đánh giá là giống như tập hợp tổng quát, Danny và Amos viết. “Sự kiện cũng nên phản ánh được các đặc tính của quá trình bất định tạo ra nó”. Nghĩa là nếu một quá trình là ngẫu nhiên, kết quả đầu ra của nó cũng sẽ ngẫu nhiên. Họ không giải thích tại sao mô hình tư duy về “tính ngẫu nhiên” lại được hình thành. Thay vào đó, họ nói: Chúng ta hãy nhìn vào các phán đoán liên quan đến tính ngẫu nhiên, vì chính các nhà tâm lý học đều có thể nhất trí về mô hình tư duy của con người về nó.

Người London trong Thế chiến II nghĩ rằng bom của quân Đức có mục tiêu, vì một số khu vực của thành phố cứ bị oanh tạc liên tục trong khi những nơi khác không hề hấn gì. (Các nhà thống kê sau đó chỉ ra rằng bạn nghĩ thả bom ngẫu nhiên thì phải phân bố đều). Mọi người thấy trùng hợp kỳ lạ khi 2 sinh viên trong một lớp có cùng ngày sinh, trong khi thực tế là trong một nhóm 23 người bất kỳ cũng có xác suất 2 người cùng ngày sinh. Chúng ta có một dạng khuôn mẫu về “tính ngẫu nhiên” khác với ngẫu nhiên thật sự. Khuôn mẫu ngẫu nhiên của chúng ta thiếu đi các cụm và mô hình xảy ra theo trình tự ngẫu nhiên thật sự. Nếu bạn chia ngẫu nhiên 20 viên bi cho 5 bé trai, thì thực sự có nhiều khả năng mỗi bé nhận 4 viên (theo cột II) hơn là nhận được sự kết hợp như cột I, nhưng các sinh viên đại học Mỹ vẫn cứ khăng khăng cho rằng cách phân phối không đều ở cột I có xác suất cao hơn phân phối đều ở cột II. Tại sao ư? Bởi vì cột II “tỏ ra là kết quả quá hợp pháp cho một quy trình ngẫu nhiên…”.

Một ý nổi lên từ nghiên cứu của Danny và Amos: Nếu tâm trí có thể bị dẫn dắt đi lệch hướng bởi một khuôn mẫu thất bại về điều gì đó đo lường được như tính ngẫu nhiên, chúng có thể bị làm cho lệch lạc bởi các mẫu hình khác mơ hồ hơn không?

Chiều cao trung bình của nam nữ trưởng thành ở nước Mỹ lần lượt là 1,78m và 1,62m. Cả hai phân phối này đều xấp xỉ bình thường so với độ lệch chuẩn khoảng 0,0635m1.

Một điều tra viên đã chọn một ngẫu nhiên một tổng thể và rút ra từ đó một mẫu ngẫu nhiên.

Bạn nghĩ xác suất anh ta chọn cho tổng thể nam là bao nhiêu nếu

1. Mẫu bao gồm chỉ 1 người cao 1,78m?

2. Mẫu bao gồm 6 người có chiều cao trung bình là 1,72m?

1. Độ lệch chuẩn là thước đo độ phân tán của bất kỳ dân số nào. Độ lệch chuẩn càng lớn, dân số càng đa dạng. Tiêu chuẩn độ lệch 0,0635m trong thế giới mà chiều cao trung bình của nam giới là 1,78m là khoảng 68% nam giới nằm trong khoảng 1,7m-1,8m. Nếu độ lệch chuẩn bằng 0, chiều cao của tất cả nam giới sẽ chính xác bằng 1,78m. (TG)

Xác suất các đối tượng của họ thường chọn nhất, trong trường hợp 1 là 8:1 tương ứng và trong trường hợp 2 là 2,5:1 tương ứng. Xác suất chuẩn là 16:1 ở trường hợp 1 và 29:1 ở trường hợp 2. Mẫu gồm 6 người cho bạn nhiều thông tin hơn so với mẫu 1 người. Thế nhưng mọi người vẫn giữ niềm tin sai lầm là nếu chọn chỉ một người cao 1,78m, họ có nhiều khả năng chọn được từ tổng thể nam hơn so với chọn trong nhóm 6 người có chiều cao trung bình 1,72m. Mọi người không chỉ tính toán sai xác suất thật sự của một tình huống: Họ coi một nhận định có xác suất thấp như thể có xác suất cao. Và họ đã làm điều này, Amos và Danny phỏng đoán, bởi họ thấy “1,78m” và nghĩ: Đó là người đàn ông điển hình! Khuôn mẫu về đàn ông đã khiến họ không thấy được khả năng đó là một người phụ nữ cao lớn.

Một thành phố có hai bệnh viện phục vụ. Ở bệnh viện lớn hơn có khoảng 45 trẻ chào đời mỗi ngày và tại bệnh viện nhỏ là chừng 15 bé. Như bạn biết, khoảng 50% số trẻ là con trai. Tuy nhiên, tỷ lệ chính xác các bé trai mỗi ngày một khác. Đôi khi nó cao hơn 50%, đôi lúc lại thấp hơn.

Trong vòng một năm, mỗi bệnh viện ghi lại những ngày có hơn 60% số trẻ sơ sinh là bé trai. Bạn nghĩ bệnh viện nào ghi được nhiều ngày như thế hơn? Hãy chọn một phương án:

• Bệnh viện lớn hơn

• Bệnh viện nhỏ hơn

• Xấp xỉ như nhau (nghĩa là hơn kém nhau 5%)

Mọi người cũng đều trả lời sai câu đó. Câu trả lời điển hình của họ là “như nhau”. Đáp án đúng là “bệnh viện nhỏ hơn”. Quy mô mẫu càng nhỏ thì càng khó đại diện cho tổng thể lớn. “Chúng tôi chắc chắn không ám chỉ con người không có khả năng đánh giá đúng ảnh hưởng của quy mô mẫu lên phương sai mẫu”, Danny và Amos viết. “Mọi người có thể học quy luật đúng, có lẽ còn chẳng khó mấy. Vấn đề tồn tại là họ không tuân theo đúng quy luật khi được tự ra quyết định”.

Một sinh viên đại học Mỹ có thể bối rối trả lời: Toàn những câu hỏi lạ lùng! Chúng liên quan gì đến cuộc đời tôi? Rất nhiều, Danny và Amos rõ ràng tin là vậy. “Trong cuộc sống thường nhật”, họ viết, “mọi người tự hỏi mình và người khác những câu đại loại như: Xác suất một cậu bé 12 tuổi lớn lên trở thành nhà khoa học là bao nhiêu? Xác suất để ứng viên này được chọn vào văn phòng? Xác suất một công ty ngừng hoạt động?”. Họ thú nhận mình từng giới hạn các câu hỏi trong những tình huống mà ở đó xác suất có thể được tính toán một cách khách quan. Nhưng họ cảm nhận khá chắc chắn rằng con người phạm cùng những lỗi đó khi các xác suất trở nên khó biết hơn hay thậm chí không thể biết. Chẳng hạn, khi đoán một bé trai sẽ làm gì để kiếm sống khi lớn lên, họ nghĩ đến các khuôn mẫu. Nếu cậu bé phù hợp với hình dung trong đầu họ về một nhà khoa học thì họ đoán cậu sẽ trở thành nhà khoa học – và bỏ qua xác suất trước đó là đứa trẻ nào cũng có thể trở thành nhà khoa học.

Lẽ dĩ nhiên, bạn không thể chứng minh mọi người phán đoán sai xác suất của một tình huống khi các xác suất đó cực kỳ khó đoán hay thậm chí không thể biết. Bạn làm thế nào để chứng minh mọi người đều trả lời sai khi câu trả lời đúng không tồn tại? Nhưng nếu các phán đoán của con người bị bóp méo bởi tính tiêu biểu khi xác định được xác suất, liệu họ có thể phán đoán tốt hơn nếu như xác suất hoàn toàn là một bí ẩn?

________________

Danny và Amos có được ý tưởng tổng quan lớn lao đầu tiên – tâm trí có những cơ chế cho việc phán đoán và quyết định vốn thường xuyên hữu dụng nhưng cũng có thể tạo ra lỗi nghiêm trọng. Nghiên cứu tiếp theo của họ ở Viện Nghiên cứu Oregon đã mô tả cơ chế thứ hai, một ý tưởng đến với họ chỉ vài tuần sau ý tưởng đầu tiên. “Nó không hoàn toàn là tính tiêu biểu”, Danny nói. “Có thứ gì khác đang diễn ra. Đó không chỉ là tính tương đồng”. Tiêu đề của nghiên cứu mới lại một lần nữa khó hiểu thay vì hữu ích: “Sự hiện hữu: Kinh nghiệm cảm tính trong phán đoán Tần suất và Xác suất”. Lại một lần nữa, các tác giả báo cáo kết quả của những câu hỏi họ đã đưa ra cho sinh viên, hầu hết ở Đại học Oregon, nơi giờ đây họ đã có một nguồn chuột thí nghiệm vô hạn. Họ tập hợp nhiều bạn trẻ hơn trong các phòng học và yêu cầu họ trả lời các câu hỏi kỳ lạ sau, không dùng đến từ điển hay bất kỳ văn bản nào:

Tìm hiểu tần suất xuất hiện các ký tự trong ngôn ngữ tiếng Anh. Một đoạn văn bản điển hình được chọn, tần suất tương đối các chữ cái khác nhau trong bảng chữ cái xuất hiện ở vị trí thứ nhất và thứ ba của các từ được ghi lại. Các từ có chưa đến 3 ký tự không được tính.

Bạn sẽ nhận được vài chữ trong bảng chữ cái và được yêu cầu phán đoán xem các ký tự này xuất hiện thường xuyên hơn ở vị trí thứ nhất hay thứ ba, đồng thời ước lượng tỷ lệ tần suất chúng xuất hiện tại các vị trí đó…

Ví dụ như chữ K

Liệu chữ K có nhiều khả năng hơn để xuất hiện tại

______________ vị trí thứ nhất?

______________vị trí thứ ba?

(đánh dấu chọn một ý)

Ước đoán của tôi về tỷ lệ của hai giá trị này là: ______________: 1

Chẳng hạn, nếu bạn nghĩ chữ K có khả năng xuất hiện làm ký tự thứ nhất của một từ tiếng Anh cao hơn gấp đôi ký tự thứ ba, hãy đánh dấu vào ô đầu tiên và viết ước lượng của bạn là 2:1. Thực ra đây là điều một người bình thường làm. Danny và Amos lặp lại ví dụ này với các chữ cái khác – R, L, N và V. Những chữ cái đó đều xuất hiện thường xuyên ở vị trí thứ ba trong một từ tiếng Anh hơn vị trí đầu tiên – theo tỷ lệ 2:1. Lại một lần nữa, phán đoán của con người phạm sai lầm một cách có hệ thống. Và theo Danny và Amos, nó sai vì nó bị bóp méo bởi trí nhớ. Nhớ lại các từ bắt đầu bằng chữ K đơn giản là dễ hơn so với nhớ những từ có chữ K ở vị trí thứ ba.

Con người càng dễ nhớ lại một kịch bản nào đó – nó càng hiện hữu đối với họ – họ càng dễ thấy nó đúng. Bất cứ thực tế hay sự kiện khác thường nào đặc biệt sống động, xảy ra gần đây, hoặc là chuyện phổ biến – hay bất cứ thứ gì khiến một người lưu tâm – đều có thể được nhớ lại một cách đặc biệt dễ dàng, nên không được coi trọng tương xứng trong bất kỳ phán đoán nào. Danny và Amos nhận ra tâm trí của mình đã tính toán lại các tỷ lệ một cách thật kỳ quặc và thường không đáng tin cậy trước một trải nghiệm đáng nhớ hoặc xảy ra gần đây. Ví dụ, sau khi họ bắt gặp một vụ tai nạn khủng khiếp trên đường cao tốc, họ sẽ đi chậm lại: Cảm giác của họ về khả năng gặp tai nạn đã thay đổi. Sau khi xem một bộ phim về chiến tranh hạt nhân, họ sẽ lo lắng hơn về chiến tranh hạt nhân; quả thật, họ cảm thấy chuyện đó nhiều khả năng xảy ra hơn. Tính biến động mạnh trong phán đoán con người về xác suất – cảm giác của họ về xác suất có thể bị thay đổi sau 2 giờ đồng hồ ở rạp chiếu phim – cho ta biết vài thứ độ tin cậy của cơ chế phán đoán xác suất.

Họ tiếp tục mô tả 9 thí nghiệm nhỏ khác có mức độ kỳ lạ tương đương, tìm hiểu những mánh lới khác nhau mà trí nhớ có thể làm sai lệch phán đoán. Danny nghĩ chúng rất giống những ảo ảnh thị giác trong những cuốn sách của các nhà tâm lý học trường phái Gestalt, những người ông từng yêu thích hồi trẻ. Bạn nhìn thấy chúng, bị chúng đánh lừa và muốn biết tại sao. Ông và Amos đang kịch tính hóa những mánh lới của tâm trí hơn là những trò mưu mẹo của con mắt, nhưng tác động của chúng thì như nhau và chất liệu sẵn có cho chúng thậm chí còn dồi dào hơn. Chẳng hạn, họ đọc các danh sách sinh viên của Oregon. 39 cái tên, 2 giây mỗi tên. Các tên đều dễ dàng nhận biết là nam hay nữ. Một vài trong đó là tên của những nhân vật nổi tiếng – Elisabeth Taylor, Richard Nixon. Vài người ít nổi tiếng hơn – Lana Turner, William Fulbright. Một danh sách gồm 19 tên nam và 20 tên nữ, danh sách còn lại là 20 tên nữ và 19 tên nam. Danh sách nhiều tên nữ hơn lại có nhiều tên những người đàn ông nổi tiếng hơn, danh sách nhiều tên nam hơn lại có nhiều nhân vật nữ lừng danh hơn. Sau khi nghe xong một danh sách, các sinh viên Oregon không chút nghi ngờ được yêu cầu đưa ra phán đoán xem nó chứa tên nam hay nữ nhiều hơn.

Họ gần như lúc nào cũng hiểu ngược lại: Nếu danh sách chứa nhiều tên nam hơn nhưng những cái tên nữ lại là người nổi tiếng, thì họ nghĩ danh sách chứa nhiều tên nữ hơn, và ngược lại. “Từng vấn đề đều có câu trả lời chính xác khách quan”, Amos và Danny viết sau khi đã hoàn thành các tiểu thí nghiệm kỳ lạ của mình. “Nhiều tình huống phán đoán xác suất ngoài đời thực không như thế. Mỗi khi có suy thoái kinh tế, một cuộc phẫu thuật thành công hay một vụ li dị, về cơ bản là độc nhất, thì không thể đánh giá xác suất bằng một kiểm đếm đơn giản các trường hợp. Tuy nhiên, phương pháp đánh giá dựa trên kinh nghiệm cảm tính về sự sẵn có có thể được áp dụng để đánh giá xác suất của những sự kiện như vậy. “Ví dụ, trong việc phán đoán khả năng li dị của một cặp đôi cụ thể, người ta có thể quét lại bộ nhớ để tìm ra những cặp đôi tương tự mà câu hỏi này gợi nhớ. Ly hôn sẽ có khả năng xảy ra nếu chúng phổ biến trong các trường hợp được nhớ ra theo kiểu này”.

Một lần nữa, vấn đề không phải là mọi người ngu ngốc. Quy tắc đặc thù họ sử dụng để phán đoán xác suất (tôi càng dễ lấy được sự việc ra từ trí nhớ của mình, nó càng có khả năng xảy ra) thường vận hành hiệu quả. Nhưng nếu bạn đưa cho mọi người thấy các tình huống trong đó họ rất khó lôi từ trí nhớ những bằng chứng cần thiết để phán đoán chính xác, cùng với các bằng chứng dẫn dắt sai lệch dễ dàng xuất hiện trong tâm trí, họ sẽ mắc sai lầm. “Do đó”, Amos và Danny viết, “việc sử dụng phương pháp đánh giá dựa trên kinh nghiệm cảm tính về sự sẵn có sẽ dẫn tới thiên kiến hệ thống”. Phán đoán của con người bị bóp méo bởi… những việc có thể nhớ được.

Khi xác định được những điều mình coi là hai trong số các cơ chế của tâm trí nhằm đối phó với sự không chắc chắn, tất nhiên họ sẽ hỏi: Còn có những thứ khác không? Rõ ràng họ không chắc chắn. Trước khi rời khỏi Eugene, họ viết nhanh một số ghi chú về các khả năng khác. “Kinh nghiệm cảm tính có điều kiện”, họ gọi một trong số đó như vậy. Khi phán đoán mức độ không chắc chắn của bất cứ tình huống nào, con người đưa ra “các giả định ngầm”. “Khi đánh giá lợi nhuận của một công ty chẳng hạn, mọi người có xu hướng giả định các điều kiện hoạt động là bình thường và đưa ra những ước tính dựa trên giả định đó”, Danny và Amos viết. “Họ không đưa vào các ước tính của mình khả năng những điều kiện này thay đổi mạnh do chiến tranh, phá hoại, suy thoái hay một đối thủ cạnh tranh lớn bị hất cẳng”. Ở đây rõ ràng có một nguồn gốc gây lỗi khác: không phải chỉ vì mọi người không biết những gì họ không biết, mà còn do họ không thèm tính đến sự thiếu hiểu biết của mình trong phán đoán.

Một loại kinh nghiệm cảm tính khả thi khác được họ gọi là “neo giữ và điều chỉnh”. Trước tiên, họ cụ thể hóa những tác động của nó bằng cách cho các học sinh trung học 5 giây để đoán đáp án của một bài toán. Nhóm đầu tiên được yêu cầu ước tính tích số sau:

8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1

Nhóm thứ hai phải ước tính tích số:

1 × 2 × 3 × 4 × 5 × 6 × 7 × 8

5 giây không đủ để tính toán: Bọn trẻ phải đoán. Đáp án của hai nhóm lẽ ra tương tự nhau nhưng chúng thậm chí còn không xấp xỉ nhau. Câu trả lời trung vị của nhóm thứ nhất là 2250. Đáp án trung vị của nhóm thứ hai là 512. (Đáp án đúng là 40.320). Lý do nhóm thứ nhất đoán con số cao hơn cho phép tính đầu tiên là vì chúng đã dùng số 8 làm xuất phát điểm, trong khi nhóm thứ hai lại bắt đầu bằng số 1.

Thật quá dễ để kịch tính hóa trò lừa kỳ lạ này của tâm trí. Mọi người có thể bị neo giữ bởi thứ thông tin hoàn toàn chẳng liên quan đến vấn đề họ được yêu cầu giải quyết. Ví dụ, Amos và Danny đã yêu cầu các đối tượng quay vòng quay may mắn có các ô đánh số từ 0 đến 100. Sau đó, họ yêu cầu đối tượng ước lượng tỷ lệ các quốc gia châu Phi trong Liên Hợp Quốc. Những ai quay trúng số cao hơn sẽ có xu hướng đoán tỷ lệ cao hơn so với người quay trúng số thấp hơn. Chuyện gì đang diễn ra ở đây? Việc neo giữ có phải là một kinh nghiệm cảm tính, theo cách mà tính tiêu biểu và hiện hữu là kinh nghiệm cảm tính? Nó có phải là một lối tắt con người sử dụng trên thực tế để trả lời theo ý mình một câu hỏi họ không tài nào đoán ra đáp án đúng? Amos nghĩ là có; Danny nghĩ là không. Họ chưa bao giờ đủ nhất trí để cùng viết ra một nghiên cứu về chủ đề đó. Thay vì thế, họ đưa nó vào tóm tắt nghiên cứu của mình. “Chúng tôi phải tiếp tục bám chặt vì kết quả quá ngoạn mục”, Danny nói. “Nhưng kết quả là một ý niệm mơ hồ về kinh nghiệm cảm tính”.

Sau này Danny sẽ nói rằng thật khó để giải thích những gì ông và Amos làm ban đầu: “Làm sao có thể giải thích được sự mơ hồ về khái niệm?”, ông nói. “Chúng tôi không có các công cụ trí tuệ để hiểu thứ mình đang tìm kiếm”. Họ đang tìm hiểu về các thiên kiến hay kinh nghiệm cảm tính? Các lỗi hay cơ chế gây ra lỗi? Các lỗi cho phép ta đưa ra chí ít là mô tả phần nào về cơ chế của nó: Thiên kiến là dấu chân của kinh nghiệm cảm tính. Các thiên kiến cũng sẽ mau chóng có tên riêng, như “thiên kiến về trạng thái hiện tại” và “thiên kiến về sự sống động”. Nhưng khi truy tìm các lỗi mà chính họ đã mắc rồi lần theo dấu vết của chúng về nguồn gốc trong tâm trí con người, họ tình cờ phát hiện ra các lỗi không hề có dấu vết hữu hình nào. Họ sẽ làm gì với các lỗi hệ thống không có cơ chế rõ ràng? “Chúng tôi thật sự không thể nghĩ ra những lỗi khác”, Danny nói. “Dường như có rất ít cơ chế”.

Cũng giống như họ chưa bao giờ cố gắng giải thích cách thức tâm trí hình thành các mô hình để củng cố cho kinh nghiệm cảm tính về tính tiêu biểu, họ gần như đã gạt đi câu hỏi tại sao trí nhớ con người hoạt động theo cách thức mà ở đó kinh nghiệm cảm tính về sự sẵn có lại có sức mạnh khiến chúng ta bị lệch lạc. Họ tập trung hoàn toàn vào các mánh lới khác nhau của tâm trí. Họ cho rằng tình huống con người được yêu cầu phán đoán càng phức tạp và càng sát thực tế thì vai trò của tính sẵn có càng mạnh. Những gì con người làm trong nhiều vấn đề đời thực phức tạp – chẳng hạn như khi phán đoán Ai Cập có xâm lược Israel không, hay chồng có bỏ mình để đi theo người phụ nữ khác không – là nhằm xây dựng nên các kịch bản. Những câu chuyện do chúng ta tự nghĩ ra, ăn sâu trong trí nhớ, sẽ thay thế các phán đoán xác suất. “Việc tạo nên một kịch bản hấp dẫn có thể sẽ hạn chế tư duy tương lai”, Danny và Amos viết. “Có nhiều bằng chứng cho thấy, khi đã nhận thức hay hiểu một tình huống không chắc chắn theo cách nào đó, con người sẽ khó nhìn nhận nó theo cách khác”.

Nhưng những câu chuyện mọi người tự nghĩ ra đã bị thiên lệch bởi sự sẵn có của chất liệu tạo nên chúng. “Những hình ảnh về tương lai được định hình bởi kinh nghiệm quá khứ”, họ viết, nhắc tới những câu nổi tiếng của Santayana về tầm quan trọng của lịch sử: Những ai không thể nhớ quá khứ sẽ lặp lại nó. Họ cho rằng trí nhớ về quá khứ có thể làm méo mó phán đoán về tương lai. “Chúng ta thường quyết định rằng một kết quả hoàn toàn không có khả năng xảy ra hoặc bất khả thi, bởi vì chúng ta không tài nào tưởng tượng ra chuỗi sự kiện có thể khiến nó xảy ra. Khuyết điểm thường nằm trong trí tưởng tượng của chúng ta”.1

1. Những dòng này không nằm trong nghiên cứu đã công bố của họ mà từ tóm tắt công trình họ tạo ra sau khi xuất bản nghiên cứu nói trên 1 năm. (TG)

Những câu chuyện mọi người tự kể cho bản thân nghe, khi không biết hoặc không thể biết xác suất, dĩ nhiên rất đơn giản. “Khuynh hướng chỉ cân nhắc các kịch bản tương đối đơn giản này”, họ kết luận, “có thể tạo ra những ảnh hưởng đặc biệt quan trọng trong các tình huống xung đột. Ở đó, các tâm trạng và kế hoạch của bản thân sẽ sẵn có hơn của đối thủ. Thật không dễ để áp dụng quan điểm của đối thủ trên bàn cờ vua hay nơi chiến trường”. Trí tưởng tượng dường như bị chi phối bởi các quy luật. Chính các quy luật giới hạn tư duy con người. Một người Do Thái sống ở Paris vào năm 1939 có thể dễ dàng xây dựng nên câu chuyện về việc quân đội Đức sẽ hành xử giống như hồi năm 1919 so với câu chuyện về hành vi của họ vào năm 1941, cho dù các bằng chứng có thuyết phục đến đâu, lần này mọi thứ cũng khác.