Trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm được những điều phi thường. Nó có thể sáng tác một bản giao hưởng theo phong cách của Mozart, viết code chỉ từ vài dòng mô tả, và đánh bại những đại kiện tướng cờ vây vĩ đại nhất. AI đạt được những thành tựu này bằng một phương pháp cốt lõi: phân tích hàng triệu ví dụ trong quá khứ để tìm ra các mẫu hình dẫn đến thành công. Về cơ bản, AI là một cỗ máy tối ưu hóa dựa trên dữ liệu lịch sử.
Nhưng chính sức mạnh này cũng lại là điểm yếu chí mạng của nó. AI cực kỳ giỏi trong việc dự đoán những gì sẽ xảy ra nếu tương lai giống với quá khứ. Nhưng nó lại hoàn toàn “mù tịt” trước những sự kiện chưa từng có tiền lệ, những cú sốc bất ngờ có khả năng thay đổi hoàn toàn cuộc chơi. Nhà tư tưởng Nassim Nicholas Taleb gọi đây là những sự kiện “Thiên nga đen” (Black Swan).
Ngộ nhận lớn nhất về AI hiện nay là chúng ta tin rằng chỉ cần có đủ dữ liệu, nó sẽ trở nên toàn tri. Nhưng sự thật là, AI được huấn luyện để tìm con đường ngắn nhất đến chiến thắng. Chúng ta đã quên dạy cho nó một kỹ năng còn quan trọng hơn để tồn tại trong một thế giới bất định: nghệ thuật của việc không thua. Và để làm được điều đó, chúng ta cần dạy cho AI về Tư duy ngược.
Điểm Mù Của “Bộ Não” Số: Tại Sao AI Là Một Nhà Tối Ưu Hóa Lạc Quan Một Cách Nguy Hiểm?
Hầu hết các mô hình học máy (machine learning) hiện nay được thiết kế để trả lời câu hỏi: “Dựa trên những gì đã xảy ra, đâu là hành động có khả năng thành công cao nhất?”. Chúng là những cỗ máy “lập luận theo sự tương tự” ở một quy mô khổng lồ. Và điều này tiềm ẩn một rủi ro cực lớn, được minh họa hoàn hảo qua “Vấn đề con gà tây” của Nassim Taleb.
Hãy tưởng tượng một con gà tây được một người nông dân nuôi. Mỗi ngày, trong suốt 1000 ngày, người nông dân đều đến cho nó ăn. Dựa trên bộ dữ liệu khổng lồ này, bộ não AI của con gà tây sẽ dự đoán với độ chính xác 99.9% rằng vào ngày thứ 1001, nó cũng sẽ được cho ăn. Mọi dữ liệu lịch sử đều chỉ về một kết quả đó. Nhưng ngày thứ 1001 lại rơi vào Lễ Tạ Ơn, và người nông dân đến không phải với thức ăn, mà với một con dao.
AI, cũng giống như con gà tây, có thể trở thành nạn nhân của chính dữ liệu quá khứ.
- Một hệ thống AI tuyển dụng được huấn luyện bằng dữ liệu của 20 năm trước có thể “học” được rằng các kỹ sư giỏi nhất đều là nam giới và bắt đầu tự động loại bỏ CV của phụ nữ.
- Một AI quản lý chuỗi cung ứng được huấn luyện trong thời kỳ toàn cầu hóa ổn định sẽ hoàn toàn tê liệt khi đối mặt với một đại dịch toàn cầu hoặc một cuộc chiến thương mại bất ngờ.
AI không có khả năng tưởng tượng ra một kịch bản mà nó chưa từng thấy. Nó là một nhà tối ưu hóa lạc quan một cách nguy hiểm, luôn giả định rằng quy luật của ngày hôm qua sẽ áp dụng cho ngày mai.
Lập Trình Cho Sự Hoài Nghi: Huấn Luyện AI Trở Thành Một “Chuyên Gia Quản Lý Rủi Ro”
Vậy làm thế nào để chúng ta dạy cho một cỗ máy về sự hoài nghi? Làm sao để lập trình cho sự thận trọng? Câu trả lời nằm ở việc thay đổi mục tiêu huấn luyện của nó.
Thay vì chỉ huấn luyện AI để tối ưu hóa thành công, chúng ta có thể tạo ra những mô hình AI được thiết kế đặc biệt để mô phỏng thất bại.
- Áp dụng “Huấn luyện đối kháng” (Adversarial Training): Trong lĩnh vực an ninh mạng, các chuyên gia thường sử dụng một AI “đỏ” (kẻ tấn công) để cố gắng lừa một AI “xanh” (người phòng thủ). Kỹ thuật này giúp AI phòng thủ trở nên mạnh mẽ và linh hoạt hơn. Chúng ta có thể áp dụng nguyên tắc tương tự cho chiến lược kinh doanh. Hãy tưởng tượng một AI được giao nhiệm vụ: “Với chiến lược hiện tại của công ty, hãy tìm ra những kịch bản ít có khả năng xảy ra nhất nhưng lại có sức tàn phá lớn nhất.”
- Tạo ra “AI Bi quan”: Chúng ta có thể xây dựng một mô hình AI song song, được huấn luyện không phải để tối đa hóa lợi nhuận, mà để tối đa hóa rủi ro. Nó sẽ liên tục đặt những câu hỏi ngược: “Điều gì sẽ xảy ra nếu đối thủ cạnh tranh của chúng ta không quan tâm đến lợi nhuận mà chỉ muốn tiêu diệt chúng ta?”, “Điều gì sẽ xảy ra nếu một công nghệ hoàn toàn mới xuất hiện và khiến sản phẩm của chúng ta trở nên lỗi thời trong 6 tháng?”.
Nhiệm vụ của những AI này không phải là dự đoán tương lai, mà là kiểm tra sức chịu đựng của hệ thống hiện tại trước những cú sốc bất ngờ. Chúng đóng vai trò của một “diễn tập viên chiến tranh” không mệt mỏi, giúp chúng ta tìm ra những điểm yếu chí mạng trước khi chúng thực sự bị tấn công.
Cặp Đôi Hoàn Hảo Của Tương Lai: Trực Giác Của Con Người & Sức Mạnh Tính Toán Của AI
Viễn cảnh thực sự mạnh mẽ không phải là một AI toàn tri thay thế con người, mà là một sự kết hợp cộng sinh, nơi mỗi bên làm tốt nhất vai trò của mình.
- Vai trò của Con người: Con người, với trực giác, sự sáng tạo và khả năng thấu hiểu bối cảnh xã hội phức tạp, sẽ đóng vai trò của “Người Đặt Giả Thuyết Ngược”. Chúng ta không cần phải tính toán. Công việc của chúng ta là đặt ra những câu hỏi “ngược” chất lượng, những kịch bản “thiên nga đen” mà AI không thể tự nghĩ ra.
- “Điều gì sẽ xảy ra nếu một bê bối văn hóa liên quan đến người nổi tiếng đại diện cho chúng ta nổ ra?”
- “Điều gì sẽ xảy ra nếu một đạo luật mới về quyền riêng tư khiến mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu của chúng ta trở nên bất hợp pháp?”
- Vai trò của AI: AI sẽ đóng vai trò của “Cỗ Máy Mô Phỏng Kịch Bản”. Nó nhận lấy những giả thuyết “điên rồ” của con người và sử dụng sức mạnh tính toán khổng lồ để kiểm tra chúng.
- Với giả thuyết về bê bối văn hóa, AI có thể mô phỏng tốc độ lan truyền của tin tức tiêu cực trên mạng xã hội, ước tính mức độ sụt giảm giá cổ phiếu, và xác định các nhóm khách hàng nào sẽ phản ứng tiêu cực nhất.
- Nó biến một nỗi lo mơ hồ của con người thành một bản phân tích rủi ro định lượng, đầy đủ số liệu.
Quy trình ra quyết định trong tương lai sẽ là một điệu nhảy giữa con người và máy móc:
- Con người đặt câu hỏi ngược: “Làm thế nào để chúng ta phá sản trong 3 năm tới?”
- AI mô phỏng hàng triệu kịch bản phá sản: Nó chỉ ra rằng lỗ hổng lớn nhất nằm ở sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất ở một quốc gia bất ổn.
- Con người đưa ra quyết định chiến lược: Dựa trên phân tích đó, ban lãnh đạo quyết định đa dạng hóa chuỗi cung ứng.
Tại MondiaL, chúng tôi không xem AI là một sự thay thế, mà là một sự khuếch đại cho tư duy chiến lược. Tầm nhìn của chúng tôi về một [Đối tác Tăng trưởng Bằng Thương hiệu] trong tương lai chính là sự kết hợp này. Một “Chuyên gia Thẳng thắn” của MondiaL sẽ sử dụng [tư duy ngược] để đặt ra những câu hỏi gai góc nhất về chiến lược thương hiệu của khách hàng.
Sau đó, chúng tôi sẽ sử dụng các công cụ AI để phân tích dữ liệu thị trường, mô phỏng các kịch bản rủi ro, và chứng minh cho các giả thuyết đó. Sự kết hợp giữa “Bộ Não” con người và “Bộ Não” máy móc này sẽ tạo ra một [chiến lược thương hiệu] không chỉ sáng tạo, mà còn cực kỳ vững chắc và có khả năng chống chọi với một tương lai bất định.
Kết Luận: Dạy Cho AI Nghệ Thuật Của Việc Không Thua
AI đang học cách để chiến thắng một cách đáng kinh ngạc. Nhưng chiến thắng chỉ là một nửa của cuộc chơi. Nửa còn lại, nửa quan trọng hơn trong một thế giới đầy biến động, là làm sao để không thua.
Để AI thực sự trở thành một đối tác đáng tin cậy, một “nhà tư vấn” thông thái cho các quyết định phức tạp của con người, chúng ta không thể chỉ dạy cho nó cách lặp lại thành công trong quá khứ. Chúng ta phải dạy cho nó sự khôn ngoan của việc lường trước thất bại. Chúng ta phải dạy cho nó nghệ thuật của sự hoài nghi có kỷ luật.
Chúng ta phải dạy cho AI về tư duy ngược. Bởi vì trong tương lai, quyết định thông minh nhất không phải là quyết định có khả năng thành công cao nhất, mà là quyết định có khả năng chống chọi với những thất bại bất ngờ nhất.
Lần tới khi bạn sử dụng một công cụ AI như ChatGPT hay Gemini, đừng chỉ yêu cầu nó tạo ra một kế hoạch thành công. Hãy thử yêu cầu nó: “Hãy liệt kê 10 lý do tại sao kế hoạch này có thể thất bại thảm hại.” Bạn sẽ ngạc nhiên về những góc nhìn mà nó có thể mang lại. Để hiểu sâu hơn về cách kết hợp các mô hình tư duy, hãy khám phá bài viết về [sự kết hợp giữa Tư duy ngược và Tư duy Nguyên tắc đầu tiên].
