Doanh số bán hàng của Roomba đang tăng vọt - điều đó cho thấy rằng hàng triệu người đã tin tưởng vào các thuật toán định vị căn phòng cũng như khả năng hút bụi tối ưu để giữ cho sàn nhà luôn sạch sẽ của robot hút bụi. Đồng thời, cũng có một vài người dùng máy tính phản đối các mô hình thống kê và thuật toán - thứ có thể giúp chúng ta thực hiện việc tìm kiếm thông tin, xem các bài đăng lan tràn trên mạng xã hội, và nhận các đề xuất từ Netflix với Spotify.

Tuy nhiên, liệu chúng ta có sẵn sàng sử dụng các thuật toán cho những hoạt động đem lại kết quả không chắc chắn và mang lại nhiều rủi ro hơn không? (Ví dụ: Lựa chọn khoản đầu tư, lái xe, thực hiện ca phẫu thuật hoặc đánh giá các đơn xin việc và ứng tuyển đại học).

Chưa hết, nghiên cứu mới nhất trên tạp chí Khoa học Tâm lý (Psychological Science) của Berkeley J. Dietvorst và Soaham Bharti đến từ Đại học Chicago đã đề xuất: “Những kết quả trên cho thấy việc thuyết phục mọi người áp dụng các thuật toán trong những lĩnh vực không chắc chắn không phải là giải pháp nhằm mục đích kéo dài thời gian để chờ cho đến khi công nghệ và các thuật toán được cải thiện tốt hơn.”

Trong thực tế, dù cho các dự báo của thuật toán làm tốt hơn dự báo của con người nhờ sử dụng các công cụ tuân theo quy tắc nhất quán và ít gây ra lỗi hơn, các nhà nghiên cứu vẫn phải thừa nhận rằng: “Trong phạm vi đầu tư, ra quyết định y tế và các lĩnh vực vốn không chắc chắn khác, mọi người cũng có thể không sẵn sàng sử dụng kể cả với những thuật toán tốt nhất.”

Họ tiếp tục phát hiện rằng: “Sự do dự trong việc áp dụng các thuật toán dù chúng vượt trội hơn con người có thể dẫn đến một cái giá rất đắt.” Ví dụ: Phần lớn người Mỹ báo cáo rằng họ có thể không thoải mái khi sử dụng xe hơi tự lái, nhưng nghiên cứu lại cho thấy việc áp dụng phương tiện này có thể sớm cứu sống hàng trăm nghìn người.”

Vậy điều gì giải thích cho sự thiên vị của chúng ta đối với kỹ năng và bản năng của con người thay vì công nghệ dù chúng đã chứng tỏ được sự ưu việt hơn trong lĩnh vực lái xe, thực hiện phẫu thuật cũng như đưa ra quyết định tuyển dụng?

Về bản chất, chúng ta có thể chấp nhận rủi ro với những quyết định không chắc chắn của bản thân, nhưng chúng ta sẽ không chấp nhận rủi ro đến từ máy tính, bởi vì dù hiếm khi xuất hiện nhưng rủi ro mà công nghệ mang lại thì rõ ràng dễ hình dung hơn rủi ro con người có thể mắc phải.”

Dietvorst và Bharti đã viết: “Chúng tôi cho rằng mọi người đang dần bớt nhạy cảm hơn với những rủi ro có thể dự báo trước, thứ khiến họ lưu tâm để đưa ra các quyết định mà họ tin là nó có khả năng cao sẽ mang lại kết quả gần như hoàn hảo (tức là một quyết định ít hoặc không mang lại rủi ro). Điều này dẫn đến xu hướng mà mọi người thích đưa ra quyết định mạo hiểm và thường mang lại kết quả tệ hơn (như việc phán đoán), khi họ cảm thấy rằng thuật toán không có khả năng tạo ra một quyết định gần như hoàn hảo.”

Tổng cộng có chín nghiên cứu đã chỉ ra rằng: “Mọi người ý thức được sự khác biệt chủ quan tương đối lớn giữa các dự báo đi kèm mức độ rủi ro thấp (dự báo tốt nhất có thể - những dự báo ít hoặc không tạo ra sai sót) và sự khác biệt chủ quan tương đối nhỏ giữa các dự báo đi kèm mức độ rủi ro cao. Kết quả, các nhà nghiên cứu khó có thể chọn ra những người có quyết định tốt nhất trong các lĩnh vực khó dự đoán hơn (ví dụ: chọn thứ ngẫu nhiên hay thứ được định sẵn bởi một phương trình) thay vì những người ra quyết định chỉ dựa trên khả năng nhận thức để tạo ra sự lựa chọn gần hoàn hảo và có sự khác biệt cao về hiệu quả. Điều này cũng khiến mọi người thích đưa ra các quyết định mạo hiểm và thường dẫn đến kết quả tệ hơn, chẳng hạn như việc phán đoán trong các lĩnh vực không chắc chắn.

Các nhà nghiên cứu kết luận rằng: “Những kết quả này cho thấy việc thuyết phục mọi người áp dụng các thuật toán trong những lĩnh vực không chắc chắn không phải là giải pháp nhằm mục đích kéo dài thời gian để chờ cho đến khi công nghệ và các thuật toán được cải thiện tốt hơn.” 

“Hậu quả của việc từ chối sử dụng thuật toán là vô cùng lớn, bởi vì xã hội sẽ không được hưởng đầy đủ lợi ích từ những tiến bộ công nghệ trong các lĩnh vực khó dự báo cho đến khi mọi người sẵn sàng sử dụng để thực hiện các dự đoán vốn không chắc chắn này.”

Tuy nhiên, liệu máy móc có đạo đức hay không?

Một bài báo khác gần đây nghiên cứu về chế độ cảnh báo trong tình trạng “tiến thoái lưỡng nan” khi không có người lái. Trong đó, các phương tiện tự lái phải đưa ra các quyết định liên quan đến đạo đức (ở mức độ cao) xảy ra trên đường, chẳng hạn như làm hại ai và cứu ai (ví dụ: người đi bộ hay hành khách trên xe). Theo Julian De Freitas và cộng sự, những lo ngại này bắt nguồn từ sự thiếu hụt về kỹ thuật cũng như chính sách: “Chúng tôi không dạy con người cách lái xe bằng việc bảo họ phải hy sinh ai nếu đứng trước sự lựa chọn bắt buộc. Bởi vì việc lên kế hoạch cho một tình huống khó xảy ra và không thể kiểm soát sẽ làm chúng tôi xao nhãng khỏi mục tiêu ban đầu khi đào tạo tài xế: giảm thiểu việc làm tổn hại đến ai đó.” 

Các nhà nghiên cứu cho biết: “Mục tiêu đào tạo tương tự cũng nên được áp dụng cho ô tô tự lái.”

Tài liệu tham khảo

Alvarez, G. A., Anthony, S. E., Censi, A., & De Freitas, J. (2020). Doubting Driverless Dilemmas. Perspectives on Psychological Science, 15(5),1284-1288. https://doi.org/10.1177/1745691620922201 

Bharti, S., & Dietvorst, B. J. (2020). People Reject Algorithms in Uncertain Decision Domains Because They Have Diminishing Sensitivity to Forecasting Error. Psychological Science, 31(10), 1302-1314. https://doi.org/10.1177/0956797620948841 

-------------

Dịch bởi: Boba

Biên tập: Khuynh Thần

Ảnh: Pexels

Tham khảo:

Observer (2020), A Cloudy Future: Why We Don’t Trust Algorithms When They’re Almost Always Righ [Online] Available at: <https://www.psychologicalscience.org/observer/trusting-algorithms> [Accessed 25 August 2021]

-------------