Tín Hiệu và Độ Nhiễu PDF EPUB

" Tín Hiệu và Độ Nhiễu PDF EPUB 🔙 Quay lại trang tải sách pdf ebook Tín Hiệu và Độ Nhiễu PDF EPUB Ebooks Nhóm Zalo 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 fivethirtyeight.com (“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. CHƯƠNG 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. CHƯƠNG 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 fivethirtyeight.com) 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 Hoàn toàn đúng 285 39% Đa phần đúng 53 7% Đúng một phần, sai một phần 57 8% Đa phần sai 70 10% Hoàn toàn sai 268 36% Tổng số dự báo được đánh giá 733 100% Dự báo chưa đánh giá 249 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 lượg 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 Cáo nghĩ… Nhím nghĩ… Đa chiều: Tổng hợp ý tưởng từ nhiều quy luật khác nhau bất kể xuất phát từ hệ tư tưởng ra sao. Chuyên biệt: Thường dành phần lớn sự nghiệp cho một hoặc hai vấn đề hệ trọng. Có thể đánh giá khắt Cáo nghĩ… Nhím nghĩ… khe quan điểm của “người ngoài cuộc”. Dễ thích nghi: Tìm biện pháp mới – hoặc theo đuổi nhiều biện pháp cùng lúc – nếu không chắc lựa chọn ban đầu có hiệu quả. Quả quyết: Bám sát một biện pháp “tất cả trong một” – dữ liệu mới được vận dụng nhằm hoàn thiện mô hình ban đầu. Tự phản biện: Đôi lúc mong muốn thừa nhận sai lầm trong dự đoán (nếu hiếm khi thấy vui) và chấp nhận chịu trách nhiệm. Ngoan cố: Sai lầm được đổ cho thiếu may mắn hoặc hoàn cảnh đặc thù – mô hình tốt đã không gặp may. Dung thứ cho sự phức tạp: Thừa nhận thế giới phức tạp, có thể do cho rằng nhiều vấn đề về cơ bản là không thể giải quyết hoặc vốn dĩ không dự đoán được. Tìm kiếm trật tự: Kỳ vọng thế giới sau cùng sẽ gắn liền với những mối quan hệ tương đối dễ chi phối, một khi đã xác định được tín hiệu giữa sự nhiễu loạn. Thận trọng: Trình bày dự báo bằng các thuật ngữ thiên về khả năng và nêu rõ quan điểm. Tự tin: Hiếm khi dự báo theo kiểu nước đôi và miễn cưỡng thay đổi chúng. Trong thực tiễn: Dựa trên quan sát nhiều hơn lý thuyết. Trọng tư tưởng: Tin rằng giải pháp cho nhiều vấn đề thường ngày là hiện thân của một lý thuyết hay mâu thuẫn lớn hơn. Cáo dự báo tốt hơn. Nhím dự báo kém hơn 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 fivethirtyeight.com 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 """