Tương lai của các quyết sách: Bớt trực giác, thêm bằng chứng
Theo thời gian, sẽ có nhiều cơ sở dữ liệu, nhiều máy tính hiệu quả hơn và những
thuật toán dự đoán tốt hơn. Chúng ta cũng có cơ hội trợ giúp tốt hơn cho các cấp
trong nhóm mỗi khi cần đưa ra quyết định.

Trực giác của con người có thể nhạy cảm một cách đáng ngạc nhiên, đặc biệt là
sau khi đã được mài dũa nhờ kinh nghiệm. Những người chơi bài có thể đọc bài và
bắt nước của đối thủ giỏi như thể họ có máy quét X-quang nhìn được bài của đối
thủ. Những người lính cứu hỏa có thể đoán trước ngọn lửa sẽ lan truyền như thế
nào trong tòa nhà. Và các y tá có thể nói một đứa trẻ bị nhễm trùng nguy hiểm
thậm chí trước khi có kết quả xét nghiệm máu.
Từ để mô tả hiện tượng này là điều bí ẩn nhất trong tự nhiên. Người chơi bài có 6
giác quan, người lính cứu hỏa cảm nhận được chiều hướng của ngọn lửa. Y tá chỉ
đơn giản biết điều gì giống như nhiễm trùng. Họ thậm chí không thể nói cho
chúng ta biết dữ liệu và đầu mối nào họ sử dụng để đưa ra những đánh giá chính
xác như vậy, giác quan của họ xuất phát từ một nơi sâu xa không thể dễ dàng
khiểm chứng.
Những ví dụ như trên mang lại cho mọi người ấn tượng rằng trực giác của con
người thường đáng tin cậy và rằng chúng ta nên dựa nhiều vào trực giác hơn là
vào mắt nhìn khi đưa ra những quyết định và dự đoán. Đây là một lời khuyên
không chính xác, chúng ta nên dựa ít hơn, chứ không phải nhiều hơn vào trực giác.
Một tổ chức nghiên cứu lớn đã chỉ rõ ra rằng làm thế nào trực giác hiệu quả và
làm thế nào không. Dưới đây là một số điều chúng tôi học được:
Cần cả một thời gian dài để xây dựng được một trực giác tốt. Người chơi cờ là
một ví dụ, họ cần 10 năm học hỏi và thi đấu miệt mài để có thể tập hợp, tổng kết
các nước đi, thế cờ.
Trực giác chỉ hiệu quả trong những môi trường cụ thể đem lại cho một người
những đầu mối tốt và những phản hồi nhanh. Những đầu mối là những dấu
hiệu chính xác về những việc sắp xảy ra. Chúng tồn tại trong những người chơi
bài, những người lính cứu hỏa nhưng không phải, ví dụ, trên thị trường chứng
khoán.

kết quả của trực giác xác thực mang tính chuyên môn hay của một định kiến tiêu
cực. Nói cách khác, chúng ta có một trực giác tệ hại về trực giác của chúng ta.
Vậy chúng ta có thể làm tốt hơn không? Liệu chúng ta có giải pháp thay thế nào
khác thay vì dựa vào trực giác của mình trong những trường hợp có rất nhiều yếu
tố phức tạp không? Chắc chắn. Chúng ta có tổ hợp các công cụ gồm các phương
pháp thống kê được tạo ra nhằm tìm ra các mô hình trong khối lượng lớn thông tin
dữ liệu (thậm chí là khối lượng khổng hồ các thông tin dự liệu hỗn độn) và để đưa
ra những dự đoán tốt nhất về mối quan hệ nguyên nhân - kết quả. Không một nhà
thống kê có trách nhiệm nào lại nói những công cụ này là hoàn hảo hoặc đảm bảo
chắc chắn là chúng sẽ hiệu quả nhưng chúng thường khá chính xác.
Các phương pháp thống kê có thể được áp dụng cho hầu như bất cứ mô hình nào,
kể cả việc đánh giá rượu. Nhà kinh tế học Orley Ashenfleter dự đoán chất lượng
của rượu Bordeaux (và do vậy dự đoán về giá rượu) bằng cách sử dụng một mô
hình do ông phát triển có tính đến những yêu tố như mùa đông, lượng mưa trong
mùa và nhiệt độ mùa trồng. Chuyên gia về rượu có ảnh hưởng lớn là Robert
Parker đã gọi Ashenfleter là "một kẻ ngờ khạo hiển nhiên" và phương pháp của
ông là "quá ngớ ngẩn để thấy buồn cười". Nhưng như Ian Ayres kể lại trong cuốn
sách nổi tiếng của ông có tên là Supercrunchers, Ashenfelter đã đúng và Parker thì
sai về loại rượu vang 86 và những cách dự đoán không giống ai mà Ashenfelter đã
đưa ra về chất lượng thượng hạng của loại rượu vang 89 và 90 hóa ra lại vô cùng
chính xác.
Những người không phải là kẻ hợm mình về rượu hoặc những nhà đầu cơ rất có
thể không quan tâm nhiều lắm về giá của loại rượu Bordeaux nhưng hầu hết chúng
ta đều có lợi từ những dự đoán chính xác về những điều như chất lượng đào tạo tại
trường đại học, chuẩn đoán viêm họng và rối loạn dạ dày, cơ hội nghề nghiệp cho
dù ai đó có tiếp tục làm một công việc nào đó hay không, sự phạm tội ở tuổi vị
thành niên hoặc sự tự tử.
Tôi chọn những gì có vẻ ngẫu nhiên làm chủ đề bởi vì đó là những trường hợp mà
thuật toán thống kê cho thấy ít nhất 17 phần trăm lợi thế so với những đánh giá
của các chuyên gia.