“Trí tuệ nhân tạo đang âm thầm chiếm lĩnh thế giới”

Ngày 3/12, tạp chí Das Magazine của Thụy sỹ đăng bài điều tra về vai trò của Big data trong chiến thắng của Trump và Brexit. Ngày 6/12 The Insider dịch ra tiếng Nga. Ngày 8/12, trên bloomberg.com có bài phản biện lại. Ngày 9/12, bản dịch tiếng Việt được đăng trên blog này và đến nay thu hút hơn 3000 lượt share trên Facebook. Cũng 9/12, radio Svoboda đăng bài (tiếng Nga) của Sergey Dobrynin phỏng vấn Michal Kosinski – một trong những nhân vật chính của bài báo đầu tiên. Xét thấy sự quan tâm của độc giả tiếng Việt, chúng tôi đã dịch toàn bộ bài phỏng vấn ở dưới dây. ND.

Công ty của Anh Cambridge Analytica (CA) đã giúp Donald Trump chiến thắng trong cuộc bầu cử tổng thống Mỹ nhờ công nghệ Bid Data và quảng cáo hướng mục tiêu cá nhân trên Internet. Trước đó, cũng công ty này đã cộng tác với những người ủng hộ Brexit ở Anh, còn bây giờ thì ký hợp đồng với “Mặt trận dân tộc” Pháp. Liệu có phải các kết quả bất ngờ của bầu cử các nước không phải là thất bại của xã hội học, mà là chiến thắng của xã hội học kiểu mới? Người đối thoại của Radio Svoboda Michal Kosinski, tác giả các nghiên cứu có liên quan gián tiếp tới hoạt động của CA, cho rằng đó là cường điệu, nhưng công nghệ Big Data và sự suy giảm của tính riêng tư (privacy) sẽ tạo ra những thay đổi toàn cầu.

Ngay từ tháng 9, vào cao trào tranh cử, trình bày tại Concordia summit, sự kiện thường niên dành cho các nhà chính trị và doanh nhân đình đám đến từ khắp thế giới, Alexander Nix, người sáng lập CA, đã kể về việc công nghệ mới đã giúp tăng hiệu quả chiến dịch tranh cử của Ted Cruz, đối thủ của Trump trong đảng Cộng hòa, người mà vào đầu chiến dịch còn chưa mấy ai biết. Nix kể ra ví dụ về nhiều cách khác nhau để đưa quan điểm của ứng cử viên về luật sử dụng súng đến từng cá nhân khác nhau: với những người nhạy cảm, hay lo sợ thì súng sẽ được gợi tả như công cụ an toàn, còn với người giàu, bảo thủ và hướng ngoại thì súng lại dùng để săn vịt.

Sau đó, CA đã giúp chính Trump, hơn nữa, theo đánh giá của Nix, chỉ với một mức thù lao khiêm tốn khoảng 15 triệu $. Bằng việc phân tích dữ liệu mà người dùng lưu lại trên Internet, các chuyên gia của công ty tìm ra những mối liên hệ không hiển nhiên và các mẫu kiểu (pattern) – ví dụ những người thích xe hơi Mỹ thì sẽ ủng hộ Trump – và dùng chúng để xác định đích quảng cáo trên Internet, cá thể hóa thông điệp được gửi đi từ đại bản doanh của ứng viên đảng Cộng hòa. Cư dân khu Little Haiti ở Miami nhận được thông tin về việc Hillary Clinton từ chối tham gia công cuộc giải quyết hậu quả động đất ở quê hương họ, người Mỹ gốc Phi thì nhận được video Clinton so sánh đàn ông Phi với thú dữ. Các tình nguyện viên của Trump nhận được những hồ sơ tương tự của cư dân những ngôi nhà mà họ sẽ đến vận động trực tiếp.

Khó mà đánh giá được CA đã ảnh hưởng đến mức nào đến kết quả bầu cử Mỹ, nhưng chiến dịch này không phải là trường hợp duy nhất về việc người chiến thắng chính là người đã thuê họ. Ví dụ từ 2015 người ủng hộ cấp tiến cho Brexit Nigel Farage đã sử dụng dịch vụ của CA. Tạp chí Das Magazine của Thụy sỹ mới đây công bố phóng sự điều tra về hoạt động của CA (xem bản dịch tiếng Việt – ND) kể rằng bây giờ công ty đã nhận được hợp đồng với Mặt trận dân tộc Pháp, ngoài ra, họ còn nhận được sự quan tâm của một số thế lực chính trị ở Thụy sỹ, Đức và có thể là cả Ý.

Một trong các nhân vật của bài điều tra – Michal Kosinski, nhà nghiên cứu gốc Ba lan từng là phó giám đốc Trung tâm Psychometrics Đại học Cambridge, còn nay là Phó giáo sư Đại học Stanford, Mỹ. Trong vòng vài năm, Kosinski và cộng sự ở Cambridge đã phát triển được hệ thống cho phép xây dựng hồ sơ tâm lý chi tiết của mỗi người dựa trên hành động của họ trên mạng xã hội. Hệ thống không chỉ mô tả tính cách đối tượng, mà còn dự đoán được giới tính, định hướng tình dục, màu da và thậm chí thiên kiến chính trị của họ, ngoài những thứ khác.

Các nhà báo Thụy sỹ kể rằng, đầu năm 2014 có một đồng nghiệp tên là Alexander Kogan đã tìm đến Kosinski và đề xuất áp dụng mô hình của anh vào việc phân tích vài triệu hồ sơ công dân Mỹ theo đơn hàng của một công ty. Như sau này sáng tỏ, công ty đó có liên quan đến CA. Kosinski đã từ chối hợp tác, nhưng phương pháp mà CA sử dụng trong trưng cầu dân ý ở Anh và bầu cử tổng thống ở Mỹ chí ít là rất giống với mô hình mà Kosinski nghĩ ra.

Radio Svoboda đã gọi điện đến Kosinski ở California và hỏi anh về việc căn cứ trên “dấu vết số” của một người thì có thể nói về họ chính xác những gì, có thể tin mức nào những tuyên bố hùng hồn của CA, cuộc chiến bảo vệ quyền riêng tư (privacy) liệu đã thất bại, và trí tuệ nhân tạo có nguy hiểm hơn là Donald Trump?

– Psychometrics rốt cuộc là gì? Và anh nghiên cứu cụ thể cái gì?

– Bản thân psychometrics là ngành khoa học cổ xưa, có lẽ phải hai ba nghìn năm tuổi rồi. Về bản chất, đó là khoa học về đo đạc tâm lý, một nỗ lực xác định chính xác nhất những khía cạnh tâm lý khác nhau, nhân cách, năng lực trí tuệ, hạnh phúc, thiên hướng trầm cảm, v.v. Truyền thống thì các số đo đó được làm ra thông qua các bảng hỏi, test tâm lý, nhưng gần đâu tôi và một số nhà nghiên cứu psychometrics hiểu ra rằng có thể làm được điều đó thông qua việc đánh giá dấu vết số của mọi người – và khi đó khỏi cần đặt câu hỏi, khỏi cần thăm dò hay test nữa. Và đó là thời khắc cách mạng. Điều quan trọng trong câu chuyện về CA mà Das Magazine đã viết không phải là việc công ty đó đã giúp Trump trong tranh cử. Họ là công ty kinh doanh, họ có công nghệ và họ muốn kiếm tiền, mọi sự rõ ràng. Quan trọng là ở chỗ nếu trước đây bạn muốn lập hồ sơ tâm lý của anh đó, bạn phải yêu cầu họ điền bảng hỏi, làm bài test và người đó hiểu rất rõ là ai đó đang đo các thông số tâm lý của mình. Còn bây giờ có thể làm mà đối tượng không biết là những đặc điểm thầm kín  nhất của họ đang được ai đó đánh giá và đo đạc. Chỉ cần nhìn vào các dấu vết số là đủ: các ghi chép trên mạng xã hội, các like, lịch sử lưới web, lịch sử các từ khóa tìm kiếm. Trên cơ sở những dữ liệu đó có thể xây dựng chân dung tâm lý chính xác đến bất ngờ. Một mặt, điều đó là đáng sợ, mặt khác nó có thể đem lại lợi ích. Ví dụ một nền tảng Internet nào đó có thể đề xuất một công việc phù hợp hơn với khả năng và tính cách của bạn, hay một công ty mà có lẽ bạn sẽ thích. Điều đó là bình thường. Nhưng nếu bạn vào trang Facebook của mình và thấy quảng cáo được làm riêng cho bạn dựa trên hồ sơ tâm lý chi tiết được xây dựng mà bạn không hề biết và đồng ý, thì là không bình thường.

– Vậy anh có thể lập hồ sơ tâm lý đầy đủ của tôi, mà chỉ biết tên tôi, trên cơ sở những dấu vết tôi để lại trên Internet?

– Tôi là nhà khoa học và sẽ không làm việc đó. Nếu anh tự nguyện muốn giúp nghiên cứu của tôi và cung cấp dữ liệu, thì tôi rất vui lòng đưa anh vào cơ sở dữ liệu của mình, ẩn danh tính (anonymize)  và cam kết không bao giờ bán cho bất kỳ ai. Nhưng nhiều công ty, tất nhiên, thường xuyên thu thập dữ liệu của anh mà k0 hề hỏi và dùng chúng cho những việc như quảng cáo hướng mục tiêu.

–  Nhưng thông tin đó không tập trung ở một chỗ, công ty này thì biết tọa độ của tôi, nơi khác nắm được giao dịch tài chính, công ty thứ ba thì biết các like trên Facebook. Những thứ đó có thể thu thập lại với nhau?

–  Thứ nhất, cái đó cũng k0 cần. Thường để lập hồ sơ chỉ cần một thứ thôi, ví dụ các mối quan tâm của anh trên Facebook, hay lịch sử lưới web trên trình duyệt. Thứ hai, các công ty có dữ liệu của anh thường trao đổi với nhau hoặc đơn giản là đem bán ra chợ dữ liệu. Có những dự án, ví dụ Acxiom, nơi thu thập và tích hợp mọi thứ rồi đam bán cho công ty kiểu CA. Anh có thể tìm đến và bảo, tôi cần dữ liệu của 10 triệu dân Mỹ ở khu vực nào đó, và họ sẵn sàng bán cho anh. Thứ ba, để thực hiện chiến dịch hướng mục tiêu cá nhân, không nhất thiết phải có dữ liệu từng cá nhân người dùng. Có thể sử dụng cái gọi là hướng mục tiêu dựa theo hành vi. Ví dụ, anh không thể yêu cầu Facebook chạy quảng cáo nào đó cho tất cả những người có cùng một xu hướng hành vi. Nhưng anh có thể có mô hình gắn loại hành vi đó với một hồ sơ tâm lý nào đó, mà hồ sơ đó bạn có thể xây dựng một cách đàng hoàng – trả tiền cho vài chục ngàn người dùng để điền bảng hỏi. Và khi mô hình hoàn tất, bạn hỏi nó: làm thế nào để tìm những người hướng ngoại? Sẽ không khó để mô hình trả lời – đó là những người like (fanpage) chục cuốn sách nào đó, chục bộ phim nào đó, chục ca sỹ nhất định. Và anh lại vào Facebook với quảng cáo của mình, nhưng lần này anh không cần yêu cầu chạy nó cho những người hướng ngoại, điều mà Facebook sẽ không làm. Thay vào đó, anh sẽ yêu cầu hiện quảng cáo cho những người có một tập like nhất định. Kết quả là anh không có dữ liệu cá nhân nào, nhưng vẫn thực hiện được quảng cáo hướng mục tiêu cá nhân.

– Vậy có những công ty đặt mục tiêu xây dựng hồ sơ tâm lý của toàn nhân loại, hay chí ít là tất cả những người có lưu vết trong không gian số?

– Chắc là không có ai đặt bài toán lớn đến vậy, nhưng ở một chừng mực nào đó thì Facebook, Google, Microsoft, Visa, Mastercard hay bản thân Acxiom đang làm điều đó. Và tất cả các dữ liệu đó đều được mua bán trên thị trường.

– Tức là đâu đó ngoài chợ đang có người bán hồ sơ tâm lý của tôi, lại còn rất chính xác? Anh đã nói với Das Magazine rằng chỉ cần dăm like trên Facebook là đủ để hệ thống biết về anh nhiều hơn là bạn thân của anh. Thực vậy ư?

– Vâng, đã có một nghiên cứu thú vị về cái đó. Chỉ cần chục like (quan tâm fanpage) để hệ thống có thể biết về nhân cách của anh tốt hơn đồng nghiệp anh, còn với 230-240 like thì máy tính sẽ biết rõ anh hơn bạn đời của anh.

– Nhưng “biết rõ hơn” cụ thể là gì?

– Điều đó có nghĩa là nếu yêu cầu máy tính điền bảng hỏi tâm lý của anh thì nó sẽ điền chính xác hơn so với vợ anh điền.

– Phải chăng là những câu hỏi kiểu “Bạn có sợ bóng tối”?

– Vâng, những câu hỏi điển hình của một khảo sát tâm lý. Vậy đấy, đúng là có thể mua ở đâu đó ngoài thị trường thông tin chính xác về nhân cách của anh, bao gồm cả các thiên hướng chính trị, về tôn giáo, định hướng tình dục, hay IQ của anh. Để đại khái hiểu được rằng người ta có thể biết gì về anh thông qua những mối quan tâm của anh trên Facebook, có thể thử dùng trang Applymagicsauce.com, nhưng đấy chỉ là một mẩu của bức tranh mà thôi.

big-five-test

Hồ sơ tâm lý của người dịch được lập trên trang applymagicsauce.com (theo đó thì hệ thống đã phân tích 19 fanpage like lấy từ facebook của tôi)

– Hãy quay lại câu chuyện với công ty CA. Có đúng là anh k0 có liên quan gì đến họ?

– Không, và chưa bao giờ. Tôi biết đến họ qua báo chí.

– Alexander Kogan, người mà Das Magazine cho là đã mang đến cho CA công nghệ lập hồ sơ tâm lý, từng là đồng nghiệp của anh?

– Vâng, anh ta từng là đồng nghiệp, hay đúng hơn là anh ta là phó GS khoa Tâm lý học ĐH Cambridge vào cùng thời gian tôi làm nghiên cứu sinh ở đó. Nhưng con đường của chúng tôi chia ra các ngả, anh ta lập một công ty nhỏ và, theo những gì tôi biết từ báo chí, bán dữ liệu cho CA, còn tôi thì ở lại giới học thuật.

– Liệu có thể khẳng định CA sử dụng mô hình của anh?

– Tôi có thể nói rằng họ sử dụng mô hình giống của tôi, nhưng cần hiểu rằng để lập những mô hình như vậy không cần hiểu biết khoa học quá sâu, không có phép phù thủy gì ở đây cả. Bất kỳ ai có kỹ năng lập trình, một ít tiền và máy tính nối mạng đều có thể làm được, và đó chính là thứ làm cho vấn đề trở nên nghiêm trọng. Ở đây sử dụng những phương pháp thống kê chuẩn mực, không có gì đặc biệt. Ý chính của những công bố của tôi là việc này đơn giản, chỉ cần thay đổi tiêu điểm: để đo tâm lý không còn cần các bảng hỏi và bài test nữa, mà chỉ cần dấu vết số của mỗi người. Và điều này đem lại lợi ích to lớn, có thể tăng hiệu quả tiếp thị, hoạch định sự nghiệp, các phương pháp điều trị bằng tâm lý, v.v. Nhưng nó cũng có thể được dùng để gây hại. Tôi tin rằng Kogan nắm được những nghiên cứu của tôi, và dù tôi chỉ có thể đánh giá dựa trên những gì nhà báo cung cấp, tôi cho rằng ông ta đã làm theo những kết quả của tôi và bán cho CA. Tôi đã nhiều lần nói và chỉ ra trong các bài báo của mình, rằng không muốn khuyến khích ai làm những việc như vậy. Ngoài ra, tôi tin rằng nhiều người đã thực hiện việc lập hồ sơ tâm lý số trước tôi rất lâu, chỉ có họ không kể về điều đó như CA. Tôi cũng kêu gọi xây dựng chính sách, quy trình bảo đảm yếu tố đạo đức trong việc sử dụng các công nghệ này.

– Theo anh, liệu thực sự CA đã gây ảnh hưởng đáng kể đến bầu cử tổng thống Mỹ?

– Thật thà mà nói, tôi k0 biết. Rõ ràng là CA quan tâm đến việc quảng bá ầm ỹ về chiến tích của mình, nhưng rốt cuộc thì kết quả bầu cử được quyết không phải bởi Big Data, mà là bởi ứng viên, hay như bây giờ đã rõ – bởi những cử tri đã không bỏ phiếu. Có thể, hoạt động của CA chính là giọt nước cuối cùng tạo nên kết quả chung cuộc, nhưng có lẽ bản thân Nix cũng không biết được. Mặt khác, chúng ta cần nhận thức là có công nghệ như vậy, và bảo vệ bản thân khỏi nó là bất khả. Anh có thể ngừng sử dụng Facebook, nhưng sẽ vấn dùng email. Thậm chí nếu định dùng bồ câu đưa thư thì vẫn không thoát khỏi giao dịch thẻ. Có thể, các quốc gia sẽ ban hành luật hạn chế các phương pháp đó, nhưng có lẽ cũng không ăn thua. Nhân tiện, cái này tôi không chắc lắm, nhưng nghe nói những gì CA làm cho Trump là trái với luật Mỹ, nên họ đã tiến hành ở Anh. Anh có biết không, tôi là nhà khoa học, tôi nghiên cứu psychometrics, không phải chuyên gia về chính trị, dân chủ hay tự do, nhưng tôi có cảm giác rằng chúng ta cần phải ý thức rằng không còn cái gọi là tính riêng tư nữa. Thay vì bước vào trận đánh tiếp theo bảo vệ quyền riêng tư, cần phải thú nhận rằng ta đã thua cả cuộc chiến, và tốt hơn là tìm cách làm sao để thế giới là môi trường thân thiện với con người khi không còn gì riêng tư nữa.

– Nhưng theo anh, việc xây dựng hồ sơ tâm lý và việc xác định mục tiêu đến từng cá nhân (personal targeting) có thể ảnh hưởng đến mức nào?

– Từ góc độ khoa học thì khó suy luận, vì khó mà tiến hành thí nghiệm được. Tức là nếu anh bán sữa tắm thì anh có thể so sánh số click, nhưng để đánh giá hiệu quả của Big data trong một chiến dịch chính trị – giống việc thúc đẩy một thương hiệu hơn là chiến dịch tăng doanh số bán hàng, thì rất phức tạp. Chúng tôi đã làm một vài thí nghiệm, không trong lĩnh vực chính trị vì tôi cho rằng việc đó phi đạo đức, mà với một vài mặt hàng tiêu dùng, và kết quả là việc định hướng mục tiêu cá nhân – tức là sử dụng thông điệp quảng cáo cá nhân trên cơ sở hồ sơ tâm lý, giúp tăng gấp đôi hiệu quả quảng cáo. Và đó là kết quả kinh ngạc, vì thường người ta chỉ cố gắng để tăng hiệu quả đâu đó 3% và thế là đã tiết kiệm được cả trăm triệu đô rồi. Mà ở đây là tăng gấp đôi!

– Thật lạ là anh vẫn chưa trở thành tỷ phú?

– Cuộc sống của tôi như thế này là tốt rồi. Nhân tiện, có nhiều nghiên cứu tâm lý chứng minh rằng để hạnh phuc thì không cần quá nhiều tiền, nhưng tất nhiên là phải đủ cho việc đi nghỉ. Trên thực tế, mọi việc có lẽ không đơn giản như một nhà khoa học là tôi hình dung, vì tôi sẵn sàng cởi mở về những thứ này, còn những người đang làm những dự án thật thì không nói gì với ai.

– Tôi cho rằng ý tưởng lập hồ sơ tâm lý dựa trên dấu vết số là khá tự nhiên, và tin là nhiều người đã sử dụng nó cho mục đích quảng cáo. Thế giới có lẽ đã thay đổi nhiều, có điều chúng ta không để ý mà thôi.

– Chắc thế, và có lẽ tôi ủng hộ những thay đổi này. Ta đã từng có những phát minh đáng sợ hơn Big data, ví dụ năng lượng hạt nhân – chắc chúng ta cũng sẽ xử lý được, nhưng hẳn là sẽ có mất mát hy sinh nhất định. Như tôi đã nói, tôi cho rằng cuộc chiến bảo vệ tính riêng tư đã thất bại, chúng ta đang sống trong thế giới hậu riêng tư, và cần nỗ lực để mọi người bình đẳng về quyền và khả năng, để không ai phải che dấu thứ gì. Hy vọng rằng một sự bao dung lớn sẽ giải quyết được vấn đề thiếu quyền riêng tư.

– Nhưng vấn đề không chỉ ở chỗ những người xung quanh biết về các bí mật của ai đó và bắt đầu đối xử khác với người đó, mà cả ở chỗ đã xuất hiện một vũ khí mạnh để chi phối con người.

– Theo tôi vấn đề này cần giải quyết bằng giáo dục. Dễ dàng chi phối những người biết ít, đọc ít và đi ít. Ta có thể bảo người đó là ở Syria chẳng có chiến tranh nào cả, hoặc tất cả người Syria là tội phạm, và anh ta sẵn sàng tin.

– Theo tôi, có thể chi phối cả những người học rộng, bằng công danh và tình dục chẳng hạn?

– Tôi không nghĩ thế. Ví dụ anh biết rất rõ vợ mình, nhưng liệu có vì thế mà anh dễ chi phối cô ta hơn?

– Tôi không biết, tôi không có mục đích đó, nhưng chắc có thể tìm được nhiều người quan tâm đến việc làm thế nào điều khiển tôi để tôi đi bầu cho Putin chẳng hạn.

– Tất nhiên là có, và điều đó vẫn luôn xảy ra, những cái quảng cáo, tiếp thị chính là hình thức chi phối đó, và tôi thấy mình chẳng thế làm gì được. Nhưng dù sao thì điều khiển những người học rộng, cởi mở và hạnh phúc sẽ khó hơn nhiều. Còn việc từ bỏ Facebook, email hay thẻ tín dụng thì đã muộn, và đơn giản là ngu ngốc. Facebook là thứ rất tuyệt, như tôi chẳng hạn, luôn nói về rủi ro khi dùng nó, nhưng bản thân vẫn dùng một cách thích thú, và thậm chí sẵn sàng trả tiền để dùng nếu phải vậy

– Và anh còn nhận được lời mời vào Facebook làm việc?

– Đúng vậy. Tôi hài lòng với công việc hiện tại của mình ở trường, nhưng nói chung với một người nghiên cứu hành vi và mong muốn làm cuộc sống mọi người tốt đẹp hơn, thì sự nghiệp ở những công ty như Facebook hay Google là một lựa chọn tuyệt vời. Tôi nghĩ ra các mô hình và nghiên cứu chúng, nhưng nếu tôi làm ở Facebook thì tôi có thể thay đổi cuộc sống hàng triệu người mà không nhất thiết phải bán cho họ thứ gì đó.

– Thật đáng sợ khi chỉ trong vài cái click có thể thay đổi cuộc sống cả triệu người.

– Đúng vậy, ngày trước để gây ảnh hưởng đến hàng triệu người, bạn phải là một nhà độc tài, còn bây giờ bạn có thể là một kỹ sư làm việc ở một công ty internet nào đó. Nhưng điều đáng sợ không ở đó. Tất cả những thuật toán đó – tìm kiếm của Google, hệ thống tư vấn tự động, v.v. được làm trên nền tảng toán học đơn giản nhất, nhưng áp dụng cho khối dữ liệu khổng lồ. Và rốt cuộc thì không ai hiểu là thực tế chúng hoạt động thế nào, kể cả các kỹ sư lập trình ra chúng. Ví dụ nước Nga có đạo luật gì đó, mà ai cũng cho là dở, nhưng chúng rất rõ ràng, có thể sửa được. Còn các thuật toán máy tính thì tự học và trở nên phức tạp đến nỗi nếu chúng làm sai ở đâu đó, thì không biết được cần sửa cái gì, ở đâu.

– Vậy liệu có còn xa ngày một hệ thống mà ta không thể nắm bắt như vậy hoạt động sai, tuột ra khỏi tầm kiểm soát và gây ra chiến tranh hạt nhân?

– Anh biết không, tạm thời thì Donald Trump có nhiều cơ hội để tiêu diệt loài người hơn là Big data, nhưng trong tương lai… Hãy nhìn chim và kiến, anh có cho rằng chúng ý thức được việc con người đang thống trị thế giới? Có đoán ra rằng Donald Trump có thể nhấn cái nút đỏ? Tất nhiên là không. Cần nhớ điều đó, bởi vì khi trí tuệ nhân tạo trị vì thế giới, có thể chúng ta cũng không hề hay biết. Chúng ta không thể suy nghĩ và phân tích khối dữ liệu khổng lồ mà mình đang tạo ra, và đành phải trông cậy vào máy tính. Anh có thể hỏi máy tính: có thể dự báo gì dựa trên những dữ liệu này? Và nó trả lời: tất nhiên là có. Bạn lại hỏi: làm điều đó bằng cách nào? Nó nói: xin thứ lỗi, nhưng anh không hiểu được đâu. Và đó đã là thực tế. Anh có biết là các quan tòa Mỹ sử dụng máy tính để quyết định việc thả tù trước hạn? Máy tính cũng quyết định việc cho bạn vay hay không. Máy tính đảm nhận việc hạ cánh máy bay, và điều đó là tốt vì con người có thể gây tai họa. Cuộc sống của 800 hành khách Boeing 787 nằm trong tay máy tính, chứ không phải con người, và đó là thực tế của ngày hôm nay./.

Điều tra của Das Magazine: Big Data và vài tay bác học đã tạo nên chiến thắng của Trump và Brexit như thế nào

Đúng 8:30 sáng 9/11 Michal Kosinski tỉnh dậy trong khách sạn Sunnehus ở Zurich. Nhà khoa học 34 tuổi đến để báo cáo trong hội thảo về hiểm nguy của Big Data và cái gọi là “cách mạng số”. Anh đi khắp thế giới để trình bày những báo cáo này, vì anh là chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực psychometrics – ngành tâm lý học dựa trên phân tích dữ liệu. Bật TV xem, anh chợt hiểu: quả bom đã phát nổ. Donald Trump đã được bầu làm tổng thống Mỹ, bất chấp dự báo của các nhà xã hội học.

Kosinski xem tin về thắng lợi của Trump hồi lâu, xem kết quả bầu cử các bang khác nhau. Trong anh xuất hiện nghi ngờ rằng những gì đang xảy ra có liên quan đến công trình khoa học của mình. Anh thở dài rồi tắt TV.

Cũng ngày hôm đó, một công ty nhỏ chưa ai nghe tên ở London đã gửi đi thông cáo báo chí: “chúng tôi lấy làm kinh ngạc vì phương pháp truyền thông dựa trên dữ liệu có tính cách mạng của mình đã góp phần đáng kế vào chiến thắng của Donald Trump”. Thông cáo được ký bởi một người tên là Alexander Nix. Anh này 41 tuổi, người Anh và lãnh đạo công ty Cambridge Analytica. Nix luôn mặc vét, đeo cặp kính thời trang, với mái tóc quăn sáng màu chải ra sau gáy.

Kosinski trầm tư, Nix bóng mượt và Trump ngoác cười – người thứ nhất đã làm cho cách mạng số khả thi, người thứ hai thực hiện nó, và nhờ nó mà người thứ ba đã giành thắng lợi.

b-qei9vcmaacc0h

Michal Kosinski – ảnh trên Internet

Big Data nguy hiểm đến mức nào?

Ngày nay, bất cứ ai không sống trên Mặt trăng 5 năm vừa rồi đều quen với thuật ngữ Big Data. Thuật ngữ đó còn có nghĩa là tất cả những gì ta làm, trên mạng hay offline, đều để lại dấu vết số. Mua bằng thẻ, tìm trên Google, dạo chơi với điện thoại trong túi, từng like trên mạng xã hội: tất cả đều được lưu lại. Một thời gian dài không ai hình dung có thể sử dụng các dữ liệu ấy làm gì – chắc chỉ trừ trường hợp kiểu trên Facebook bỗng hiện quảng cáo thuốc bởi vì trước đó ta vào Google gõ câu “hạ huyết áp”. Cũng không ai biết Big Data sẽ là gì đối với nhân loại – hiểm họa lớn hay thành tựu vĩ đại? Nhưng từ 9/11 chúng ta đã biết câu trả lời. Đằng sau chiến dịch tranh cử của Trump trên mạng, và đằng sau chiến dịch ủng hộ Brexit là cùng một công ty chuyên nghiên cứu Big Data: Cambridge Analytica (CA) và giám đốc Nix. Những ai muốn hiểu bản chất của những cuộc bỏ phiếu đó (và bản chất của cả những sự kiện sắp xảy ra), cần bắt đầu từ sự kiện năm 2014 ở đại học Cambridge, Vương quốc Anh. Hay cụ thể hơn là ở Bộ môn Psychometrics của Kosinski.

Psychometrics, đôi khi gọi là psychography, là một phương pháp đo nhân cách. Trong tâm lý học hiện đại, phổ biến nhất là phương pháp OCEAN (từ chữ cái đầu của 5 chiều đo). Vào những năm 1980, có hai nhà tâm lý học đã chứng minh là mỗi người có thể được đo bằng 5 chiều. Đó là Big Five: độ mở đối với trải nghiệm (Openness ), sự tận tâm (Conscientiousness), sự hướng ngoại (Extraversion), sự dễ chịu (Agreeableness) và sự nhạy cảm (Neuroticism).  Trên cơ sở những số đo ấy có thể hiểu chính xác bạn là ai, bạn có mong muốn và nỗi sợ hãi nào, và cuối cùng là bạn sẽ hành xử như thế nào. Trở ngại chính là việc thu thập dữ liệu: để hiểu được một người, cần phải điền bảng hỏi khổng lồ. Nhưng rồi xuất hiện internet, rồi Facebook, rồi Kosinski.

Năm 2008, sinh viên Michal Kosinski từ Ba lan bắt đầu cuộc sống mới ở trường đại học Cambridge danh tiếng của nước Anh, Trung tâm Psychometrics, phòng thí nghiệm Cavendish – phòng thí nghiệm đầu tiên trên thế giới về môn này. Với cộng sự, anh đã sáng tạo và đưa app MyPersonality vào sử dụng trên Facebook. Người dùng được đề nghị điền một bảng hỏi lớn (“khi bị xì trét thì bạn có dễ mất kiểm soát? Bạn có xu hướng phê phán người khác?) để biết hồ sơ nhân cách của mình, còn các tác giả thì có được những dữ liệu cá nhân vô giá. Thay vì chỉ nhận được dăm chục bộ dữ liệu của nhau, họ đã nhận được dữ liệu của hàng trăm, ngàn rồi triệu người dùng. Bằng cách đó, hai nghiên cứu sinh đã thu hoạch được vụ mùa dữ liệu lớn chưa từng có trong lịch sử nghiên cứu tâm lý.

Quá trình mà Kosinski và các cộng sự phát triển trong mấy năm tương đối đơn giản. Thứ nhất, người dùng nhận được một bảng hỏi online. Từ câu trả lời, các nhà khoa học tính ra những phẩm chất của họ. Tiếp theo, Kosinski và nhóm nghiên cứu các hành động của họ: like và re-post trên Facebook, và giới tính, độ tuổi và nơi ở. Qua đó nhóm thu được các liên kết. Từ kỹ thuật phân tích đơn giản các dữ liệu trên mạng có thể cho ra những kết luận bất ngờ. Ví dụ, nếu một người đàn ông là fan của page mỹ phẩm MAC, thì khả năng lớn là đồng tính. Ngược lại, anh ta rất nam tính nếu là fan của ban nhạc hip hop Wu-Tang Clan ở New York. Fan của Lady Gaga khả năng lớn là người hướng ngoại, còn kẻ hay like các post mang tính triết lý thì hướng nội.

Nhóm Kosinski liên tục hoàn thiện mô hình của mình. Năm 2012, Kosinski chứng minh rằng chỉ cần phân tích 68 like trên Facebook là đủ xác định màu da của người dùng (xác suất 95%), khả năng đồng tính (88%) và thiên hướng ủng hộ đảng Dân chủ hay Cộng hòa Mỹ (85%). Quá trình còn tiến xa hơn: mức độ thông minh, thiên kiến tôn giáo, mức độ nghiện rượu, thuốc lá hay ma túy.  Dữ liệu thậm chí cho phép xác định là cha mẹ đối tượng có li dị trước khi người này trưởng thành hay không. Mô hình hiệu quả đến mức cho phép đoán được câu trả lời của đối tượng cho một số câu hỏi. Say sưa vì thành quả, Kosinski tiến tiếp: nhanh chóng, mô hình cho phép chỉ với việc phân tích 10 like đã hiểu nhân cách đối tượng tốt hơn đồng nghiệp của họ, sau 70 like – tốt hơn cả bạn thân, sau 150 – hơn cả bố mẹ, sau 300 – hơn cả bạn tình. Nếu nghiên cứu nhiều hành động hơn thì có thể biết về đối tượng hơn cả chính họ. Vào cái ngày Kosinski công bố bài báo về mô hình của mình, anh nhận được hai cuộc gọi: khiếu nại và mời làm việc. Cả hai đều từ Facebook.

Chỉ dành cho bạn bè

Người dùng có thể chọn cho post của mình là public hay private trên Facebook, trường hợp sau thì chỉ có một số người nhất định có thể xem. Nhưng đó không là trở ngại cho nhóm thu thập dữ liệu. Kosinski luôn yêu cầu người dùng Facebook đồng ý cho sử dụng dữ liệu cá nhân nếu họ muốn tham gia các bài test.

Nhưng câu chuyện không chỉ dừng lại ở các like, Kosinski và nhóm có thể đánh giá đối tượng dựa trên Big Five thông qua hình ảnh đại diện và những ảnh họ đưa lên mạng xã hội. Hay là theo số lượng friend: chỉ số tốt cho khả năng hướng ngoại! Nhưng ngay cả khi không ở trên mạng, chúng ta cũng lưu vết. Sensor chuyển động trong điện thoại cho thấy ta có vung tay khi dùng nó hay không, hay di chuyển xa cỡ nào (cái này liên quan đến mức độ ổn định của cảm xúc). Như Kosinski nhận xét, điện thoại là một bảng hỏi tâm lý học khổng lồ, mà chúng ta điền hàng ngày, vô tình hay hữu ý. Đặc biệt quan trọng, điều này có ích cho cả chiều ngược lại: không chỉ cho phép lập chân dung tâm lý của người dùng, mà còn cho phép tìm kiếm những người có chân dung cần thiết. Ví dụ: những ông bố lo lắng, những kẻ hướng nội giận dữ, hay những người ngả theo đảng Dân chủ nhưng còn lưỡng lự bỏ phiếu. Về bản chất, đó là hệ thống tìm kiếm con người.

Càng ngày Kosinski càng hiểu cả tiềm năng lẫn nguy cơ của công trình của mình.

Anh luôn coi Internet là món quà của Thượng đế. Luôn muốn “quay lại”, “chia sẻ”. Đấy là linh hồn của thế hệ mới, là khởi đầu của kỷ nguyên mới không biên giới vật lý. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu có ai đó sử dụng hệ thống tìm kiếm này để chi phối con người? Anh bắt đầu đưa các lời cảnh báo vào tất cả các công trình do mình công bố. Cảnh báo rằng phương pháp của anh “có thể tạo ra nguy hiểm cho đời sống, tự do hay thậm chí tính mạng mọi người”. Nhưng dường như không ai hiểu hậu quả có thể là gì.

Cùng thời gian đó, đầu 2014, có một phó giáo sư trẻ có tên Alexander Kogan tìm đến Kosinski. Ông ta đại diện cho một công ty quan tâm đến phương pháp của Kosinski. Đề án là sử dụng psychometrics để phân tích 10 triệu người dùng Mỹ trên Facebook. Để làm gì thì khách không nói, vì lý do bảo mật. Lúc đầu Kosinski đồng ý, vì dù sao việc đó cũng đem lại khoản tiền lớn cho viện của anh, nhưng rồi anh lại trì hoãn. Cuối cùng, anh cũng bắt Kogan tiết lộ tên công ty: SCL – Strategic Communications Laboratories. Anh thử vào google tìm hiểu – “chúng tôi là công ty toàn cầu chuyên về quản lý các chiến dịch tranh cử” – website của công ty ghi, và chào dịch vụ tiếp thị dựa trên tâm lý và logic. Những trò ảo thuật làm ảnh hưởng kết quả bầu cử. Kosinski lướt qua các trang của website, nghĩ mung lung về việc công ty này sẽ làm gì ở Mỹ.

Có một điều mà lúc đó Kosinski chưa biết: đàng sau SCL là một hệ thống công ty phức tạp, liên quan đến thiên đường thuế: sau này được Hồ sơ Panama và Wikileaks tiết lộ. Một phần của hệ thống đó phải chịu trách nhiệm về khủng hoảng ở các nước đang phát triển, phần khác đã giúp NATO xây dựng phương pháp chi phối tâm lý người dân Afghanistan. Một trong những công ty con của SCL chính là Cambridge Analytica (CA), một công ty nhỏ nhưng nguy hiểm, đã tổ chức các chiến dịch trên internet để ủng hộ Brexit và Trump.

Kosinski không hề biết gì về điều đó nhưng cũng cảm thấy gì đó không ổn. Tìm hiểu thêm, anh biết rằng Kogan đã thành lập một công ty bí mật giao dịch với SCL. Từ tài liệu mà Das Magazine có, có thể suy ra rằng SCL nhận được các thông tin về phương pháp của Kosinski là từ tay Kogan. Đột nhiên Kosinski nhận ra rằng Kogan có thể cóp hoặc dựng lại hệ thống của anh, để rồi bán lại cho các chuyên gia chính trị học của SCL. Nhà bác học ngay lập tức ngừng hợp tác với Kogan và thông báo với lãnh đạo viện. Mâu thuẫn xuất hiện trong viện, ảnh hưởng đến uy tín tổ chức. Kogan chuyển sang Singapore, lấy vợ và bắt đầu tự xưng là tiến sỹ Spectre (nhân vật truyện tranh – ND). Kosinski thì sang Mỹ và bắt đầu làm ở Stanford.

Trong hơn một năm mọi thứ yên bình, nhưng đến tháng 11/2015 lãnh tụ phái cấp tiến ủng hộ Brexit Nigel Farage tuyên bố là website của của ông ta bắt đầu làm việc với một công ty chuyên về Big Data, chính là CA. Năng lực cốt lõi của công ty này là tiếp thị chính trị (political marketing) kiểu mới, còn được gọi là microtargeting, trên nền tảng phương pháp OCEAN.

Kosinski bắt đầu nhận được nhiều thư tín – dựa trên các từ Cambridge, OCEAN và Analytica, nhiều người nghĩ rằng anh có liên quan. Nhưng thật ra chỉ đến lúc đó anh mới biết đến sự tồn tại của công ty này. Lo sợ, anh tìm hiểu website của họ. Ác mộng đã thành hiện thực: phương pháp của anh đã được sự dụng vào cuộc chơi chính trị lớn.

Vào tháng 7/2016, sau trưng cầu dân ý về Brexit, những lời nguyền rủa bắt đầu đổ về anh. Hày nhìn xem, ông đã làm gì! Mỗi lẫn như vậy, Kosinski lại phải tự bào chữa và chứng minh rằng mình không liên quan gì đến công ty kia.

Hết Brexit lại Trump

Mười tháng trôi qua. Vào ngày 19/9/2016, chiến dịch tranh cử tổng thống Hoa kỳ đang ở cao trào. Phòng họp khách sạn Grant Hyatt ở New York với tông màu xanh đậm tràn đầy tiếng ghi ta: ban nhạc Creedence Clearwater Revival đang chơi bài Bad Moon Rising. Đó là Concordia summit, một dạng diễn đàn kinh tế thế giới thu nhỏ. Những kẻ quyền lực nhất trên thế giới đều có mặt. “Xin chào mừng Alexander Nix, giám đốc Cambridge Analytica” – vang lên một giọng nữ dễ chịu. Trên sân khấu xuất hiện người đàn ông cao trong bộ vét sẫm màu. Im lặng bao trùm khán phòng. Nhiều người khi đó đã biết, đứng trước họ là chuyên gia số mới của Trump. “Sắp tới các bạn sẽ gọi tôi là Mr. Brexit” – Trump đã viết trên Twitter của mình một cách bí hiểm vài tuần trước. Quả thật, các nhà phân tích chính trị khi đó đã viết về sự tương đồng giữa chương trình của Trump và của những kẻ muốn tách Anh ra khỏi EU. Và chỉ số ít là biết mối liên quan giữa Trump và công ty CA vô danh kia.

Đến khi đó, chiến dịch số của Trump chỉ dựa trên một người: Brad Parscale. Một tay tiếp thị hăng hái và sáng lập viên một start-up thất bại, anh này đã làm cho Trump một website đơn giản giá 1500$. Trump 70 tuổi khó mà được gọi là người của kỷ nguyên số: trên bàn của ông ta chẳng có máy tính. Như có lần trợ lý tiết lộ, thậm chí ông còn không dùng email. Bản thân cô trợ lý này đã dạy ông dùng điện thoại, và từ đó ông dùng nó để đổ dòng suy nghĩ của mình lên Twitter.

Hillary Clinton, ngược lại, thừa kế từ Obama – tổng thống đầu tiên của mạng xã hội. Bà ta có danh sách địa chỉ của đảng Dân chủ, hàng triệu subscriber, ủng hộ của Google và Dreamworks. Tháng 6/2016 khi Trump thuê CA, nhiều người nhăn mặt. Thuê những kẻ ngoại quốc mặc vét và chẳng hiểu biết gì về đất nước này? Thật ư?

“Vinh dự cho tôi, thưa các quý vị, được kể cho quý vị về sức mạnh của Big Data và psychometrics trong chiến dịch tranh cử” – Nix phát biểu tại summit. Sau lưng anh ta là slide với logo của hãng: hình bộ não được vẽ dạng lưới như bản đồ. “Chỉ vài tháng trước Ted Cruz là một trong những ứng viên lẹt đẹt nhất, – anh chàng tóc vàng nói với giọng Anh – Chỉ có 40% cử tri biết tên ông ta”. Tất cả khán giả nhớ lại câu chuyện về sự bứt phá nhanh chóng của Thượng nghị sỹ Cruz, có lẽ là hiện tượng khó lý giải nhất trong cuộc đua. Kẻ cạnh tranh nguy hiểm cuối cùng của Trump trong nội bộ đảng Cộng hòa dường như xuất hiện từ không khí. “Vậy thì chuyện gì đã xảy ra?” – Nix hỏi. Vào cuối 2014, CA tham gia chiến dịch tranh cử của Mỹ chính là trong tư cách cố vấn của Ted Cruz, người được tỷ phú Robert Mercer tài trợ. Trước đó, Nix khẳng định, chiến dịch tranh cử được thực hiện theo các tiêu chí nhân khẩu học: “Một ý tưởng ngu ngốc, nếu suy nghĩ về nó một cách nghiêm túc: tất cả phụ nữ nhận cùng một thông điệp, vì họ cùng giới tính; tất cả người gốc Phi nhận một thông điệp khác, căn cứ vào chủng tộc”. Cách thức tài tử như vậy cũng được Clinton sử dụng: chia xã hội thành những nhóm đồng nhất, do các nhà xã hội học tư vấn. Chính là những người mà đến phút cuối vẫn dự là bà sẽ thắng.

Đến đây Nix chuyển sang slide sau: năm khuôn mặt, tương ứng với năm chiều đo của Big Five. “Ở Cambridge Analytica, chúng tôi đã phát triển mô hình cho phép tính toán được nhân cách mỗi công dân trưởng thành của Mỹ” – Nix tiếp. Khán phòng im lặng tuyệt đối. Kết quả tiếp thị của CA dựa trên 3 nền tảng: phân tích tâm lý học hành vi theo OCEAN (behavioral science), nghiên cứu Big Data (Data analytics), và quảng cáo hướng mục tiêu (Addressable Ad Tech). Kỹ thuật cuối có nghĩa là quảng cáo cá nhân hóa, được xây dựng theo tính cách của từng cá thể người dùng.

Nix giải thích thành thực về chuyện công ty anh ta làm điều đó thế nào (xem bài nói trên YouTube). Công ty anh ta mua dữ liệu cá nhân từ tất cả các nguồn có thể. Ở Mỹ có thể mua được bất kỳ dữ liệu cá nhân nào. Nếu bạn muốn biết, ví dụ phụ nữ Do Thái sống ở đâu, có thể mua cơ sở dữ liệu. Sau đó, CA tích hợp dữ liệu đó với danh sách những người ủng hộ đảng Cộng hòa và dữ liệu like/ re-post trên Facebook – và hồ sơ cá nhân theo phương pháp OCEAN sẵn sàng. Từ trong mớ dữ liệu số bỗng hiên ra những hình người với nỗi sợ, ý định và mối quan tâm của riêng mình – và cả địa chỉ nơi ở.

Quy trình y hệt mô hình của Kosinski. CA cũng sử dụng các bài test IQ và những app nhỏ để nhận được những like có giá trị từ người dùng Facebook. Và công ty của Nix đã làm thứ mà Kosinski đã cảnh báo: “Chúng tôi có sơ đồ tâm lý của tất cả công dân Mỹ, 220 triệu người. Trung tâm điều khiển của chúng tôi trông thế này, xin chú ý”, – Nix nói và lật slide. Trên màn hình hiện ra bang Iowa, nơi Ted Cruz thu được một số lượng phiếu lớn bất ngờ trong bầu cử sơ bộ (primaries). Trên bản đồ có hàng trăm nghìn chấm nhỏ: đỏ và xanh, theo màu đảng. Nix chọn tiêu chí. Đảng cộng hòa – và các điểm xanh biến mất. Những người chưa quyết bầu cho ai – số điểm ít hơn. Đàn ông – ít hơn nữa, và cứ thế. Cuối cùng, hiện ra tên của một người: với tuổi, địa chỉ, các mối quan tâm, thiên kiến chính trị. Nhưng CA gửi thông điệp gì cho những con người cụ thể này?

Trong một slide khác Nix lấy luật về sở hữu súng làm ví dụ: “Với những người hay lo sợ, có mức độ nhạy cảm (Neuroticism) cao thì chúng tôi giới thiệu súng như công cụ bảo đảm an toàn. Bên trái, quý vị thấy hình bàn tay kẻ đạo chích đang đập cửa sổ. Còn bên phải là hình người đàn ông cầm súng đang cùng con trai đi trên cánh đồng trong hoàng hôn. Rõ là đi săn vịt. Tranh này là dành cho những người bảo thủ giàu có và hướng ngoại”.

Cản trở bầu cho Clinton như thế nào?

Bản chất đầy mâu thuẫn của Trump, tính phi nguyên tắc và hệ quả là số lượng lớn các loại thông điệp khác nhau bỗng trở nên hữu ích cho ông ta: mỗi cử tri nhận được một thông điệp riêng. “Trump hành xử như một thuật toán cơ hội lý tưởng, hoàn toàn chỉ dựa trên phản ứng của công chúng” – nhà toán học Cathy O’Neil nhận xét vào tháng tám. Vào ngày tranh luận thứ ba giữa Trump và Clinton, đội của Trump đã gửi vào mạng xã hội (chủ yếu là Facebook) hơn 175 nghìn thông điệp. Chúng chỉ khác nhau ở những chi tiết rất nhỏ, nhằm phù hợp nhất với tâm lý của người nhận cụ thể: tiêu đề, tiêu đề phụ, màu nền, ảnh và video. Cách làm tỉ mỉ như vậy khiến cho thông điệp nhận được sự đồng cảm của những nhóm cư dân nhỏ nhất, như Nix giải thích cho Das Magazine: “Bằng cách đó chúng tôi có thể vươn đến tận làng, khu phố hay ngôi nhà cần thiết, thậm chí là từng người”. Khu Little Haiti ở Maiami nhận được thông tin về việc quỹ Clinton từ chối tham gia khắc phục hậu quả động đất ở Haiti – để thuyết phục người dân thôi bỏ phiếu cho bà. Đó là một mục tiêu nữa: giữ những cử tri của Clinton khỏi hòm phiếu, “đè bẹp” lựa chọn của họ – như lời của một cộng sự của Trump. Thứ gọi là các “post đen” trên Facebook cũng được dùng: những thông báo được trả tiền xuất hiện giữa các bản tin, chỉ dành cho những nhóm người cụ thể. Ví dụ, người Mỹ gốc Phi được xem những post có video trong đó Clinton so sánh đan ông da màu với thú ăn thịt.

“Bọn trẻ nhà tôi sẽ không bao giờ hiểu tại sao lại có những tấm biển quảng cáo với nội dung như nhau cho tất cả mọi người” – Nix kết thúc bài trình bày ở summit, cám ơn cử tọa và rời sân khấu.

Khó có thể nói xã hội Mỹ bị tác động đến mức nào bởi các chuyên gia của Trump tại một thời điểm cụ thể, vì họ không sử dụng các kênh trung ương mà dùng mạng xã hội và truyền hình cáp. Và trong khi đội Clinton, hành động theo chỉ dẫn của các nhà xã hội học, đang mơ ngủ, thì ở San Antonio, nơi đóng bản doanh số của Trump, đã xuất hiện, theo lời của phóng viên Bloomberg – đại bản doanh thứ hai. Chỉ có hơn chục người, nhóm Cambridge Analytic nhận của Trump 100K $ vào tháng bảy, thêm 250K tháng tám, và tháng chín thêm 5M. Nix tính rằng tổng thù lao dịch vụ là 15M $.

Ngay cả các chương trình khác cũng rất cấp tiến: từ tháng 7/2016 các tình nguyện viên của Trump đã nhận được app cho phép biết được thiên kiến chính trị và loại nhân cách của cư dân nhà này hay nhà khác. Theo đó, những tình nguyện viên – tuyên truyền viên điều chỉnh hội thoại của mình với người dân. Phản hồi của người dân lại được họ ghi ngược vào app đó, và dữ liệu chuyển thẳng về trung tâm phân tích của CA.

Công ty xác định ra 32 loại tính cách tâm lý của dân Mỹ, tập trung ở 17 bang. Và như Kosinski đã phát hiện, rằng đàn ông thích mỹ phẩm MAC thì hầu như chắc chắn là đồng tính, CA chứng minh rằng những kẻ trung thành với ô tô Mỹ hẳn nhiên là ngả theo Trump. Hơn nữa, những phát kiến như vậy giúp bản thân Trump hiểu những thông điệp nào dùng ở đâu thì tốt nhất. Quyết định của đại bản doanh về việc tập trung vào Michigan và Wisconsin vào những tuần cuối cùng là dựa trên phân tích dữ liệu. Ứng viên trở thành mô hình để áp dụng hệ thống.

CA làm gì ở Châu Âu?

Nhưng thực sự psychometrics ảnh hưởng mức nào đến kết quả bầu cử? CA tỏ ra không vội vã trong việc chứng minh hiệu quả chiến dịch của mình. Hoàn toàn có khả năng sẽ không có câu trả lời. Nhưng dù sao, có một sự thật: nhờ CA mà Ted Cruz từ số không đã trở thành đối thủ nguy hiểm của Trump ở vòng sơ bộ. Hay sự thật về tăng trưởng số phiếu của cử tri nông thôn. Hay mức độ tích cực của cử tri gốc Phi giảm. Cả việc Trump chi ít tiền như vậy cũng có thể nói lên hiệu quả của phương pháp cá nhân hóa. Hay là việc ông ta dành ba phần tư ngân sách quảng cáo vào không gian số. Facebook trở thành vũ khí hoàn hảo và kẻ trợ thủ đắc lực nhất trong bầu cử, như một trong cộng sự Trump viết trên Twitter. Nhân tiện, đảng phái “Giải pháp khác cho nước Đức” có nhiều fan trên Facebook hơn hai đảng dẫn đầu cộng lại.

Ngoài ra, không thể khẳng định là các nhà xã hội học, chuyên gia thống kê đã thua trong cuộc bầu cử vì dự đoán sai. Ngược lại, các chuyên gia thống kê đã thắng, nhưng chỉ những ai dùng phương pháp tiên tiến nhất. Trò đùa của lịch sử: Trump luôn phê phán ngành khoa học này, nhưng rốt cuộc thẳng là nhờ nó.

Kẻ chiến thắng thứ hai – công ty CA. Chủ của Breitbart News, cái loa chính của phe bảo thủ, Steve Bannon là thành viên HĐQT của công ty. Mới đây ông ta được bổ vào vị trí chiến lược gia của Trump. Marion Maréchal-Le Pen, một nhân vật cấp tiến đồng thời là cháu của thủ lĩnh đảng “Mặt trận dân tộc” Pháp cũng đã mừng vui loan báo về quan hệ hợp tác với hãng. Theo Nix, công ty đang được rất nhiều khách hàng trên thế giới quan tâm. Có cả từ Thụy sỹ và Đức (*).

Kosinski theo dõi những chuyện này từ phòng mình ở Stanford. Sau bầu cử Mỹ, mọi thứ trong trường bị đảo lộn. Để đáp trả, Kosinski sử dụng vũ khí sắc bén nhất trong những thứ mà một nhà nghiên cứu có thể có: phân tích khoa học. Cùng với cộng sự Sandra Matz anh đã thực hiện một loạt test, mà kết quả sẽ sớm được công bố. Một vài trong số đó, được nhà khoa học chia sẻ với Das Magazine, gây sốc. Ví dụ, kỹ thuật xác định mục tiêu bằng tâm lý, tương tự với những gì CA dùng, làm tăng số click vào quảng cáo trên Facebook lên 60%. Còn xác suất của việc sau khi xem các quảng cáo đã được cá nhân hóa người dùng sẽ có hành động (mua gì đó hay bỏ phiếu cho ai đó) thì tăng 1400%.

Ngày nay thế giới đã đảo ngược: Brexit xảy ra, còn Trump sắp lãnh đạo nước Mỹ. Tất cả khởi đầu từ một người đã muốn cảnh báo chúng ta về hiểm họa. Hiện nay anh ta lại nhận được vô vàn trách móc qua hộp thư. “Không, – Kosinski nói. – Tôi không có lỗi. Không phải tôi là người chế tạo bom, tôi chỉ chỉ ra rằng chúng tồn tại”./.

(*) bản tiếng Nga có thể dịch sai. nguyên bản “Alexander Nix bestätigt, dass er auf Kundenakquise sei, weltweit”, google translate là “Alexander Nix confirms that he is on customer acquisition, worldwide”

Dịch từ bản dịch tiếng Nga của The Insider (ru)
Bản gốc của Das Magazine
Bài trên wikipedia tiếng Việt về OCEAN

Cập nhật 11/12: Để có nhiều góc nhìn, độc giả có thể tham khảo thêm bài phản biện (tiếng Anh) trên bloomberg.com

Cập nhật 13/12: xem thêm Bài phỏng vấn Michal Kosinski trên Radio Svoboda ngày 9/12 (bản dịch tiếng Việt)

Chỉ số đói nghèo toàn cầu 2016: Viêt Nam xếp 65/118

Trong báo cáo Chỉ số Đói nghèo Toàn cầu (Global Hunger Index) 2016, Việt Nam được 14.5 điểm, xếp trong nhóm “đói nghèo vừa phải” (moderate). Nếu phấn đấu xuống dưới 10.0 thì sẽ thuộc nhóm “ít đói nghèo” (low), tuy chưa phải là không đói. Các nước phát triển không bị đưa vào danh sách này.

Thứ hạng của Việt Nam khá tốt, hơn các nước trong khu vực như Philippines (19.9), Cambodia (21.7), Indonesia (21.9), Myanmar (22), Lào (28.1), Timor Leste (34.3). Tuy nhiên, vẫn kém hơn mức trung bình của khu vực Đông và Đông Nam Á (12.8), kém Thái Lan (11.8), Malaysia (9.7). Cuba có chỉ số rất tốt (<5), thuộc nhóm tốt nhất bị liệt kê trong danh sách này, đứng cao hơn Nga, Trung Quốc và nhiều nước khác.

ghi-2016

Đặc biệt, từ năm 1992 đến nay, cứ mỗi chu kỳ 8 năm Việt Nam lại cải thiện mạnh chỉ số này, giảm khoảng 30%:

1992: 41.5
2000: 30.2
2008: 22.1
2016: 14.5

Theo đà này, sau một chu kỳ nữa đến 2024 Việt Nam sẽ được vào nhóm “ít đói nghèo”.

GHI được tính từ 4 chỉ số:

  • PUN: proportion of the population that is undernourished (in %)
  • CWA: prevalence of wasting in children under five years old (in %) – gầy so với chiều cao
  • CST: prevalence of stunting in children under five years old (in %) – thấp so với tuổi
  • CM: proportion of children dying before the age of five (in %)

Đếch biết gì cũng tiến (hay là giá trị của sự ngu dốt)

Nhà FPT có câu “tiến lên toàn cầu đếch biết gì cũng tiến”, thể hiện máu liều và đồng thời cũng tự trào bản thân là không biết mà vẫn cứ làm.

Nhưng hóa ra, cái sự ngu dốt, “đếch biết gì” đó lại chính là điều kiện cần cho sáng tạo. Đúng hơn là “đếch biết gì (nên) mới tiến”. Thử xem hai câu chuyện:

Giữa thế kỷ 19, người ta lập kế hoạch đào hầm qua núi Hussac để mở đường sắt từ Massachusetts sang New York. Thăm dò cho thấy núi chỉ toàn đá mềm, đào hầm không khó, dự tính tiêu mất 2 triệu đô. Thực tế là việc đào hầm khó khăn hơn rất nhiều, tiêu tốn gấp hơn chục lần so với dự toán. Nếu biết trước như vậy, các nhà đầu tư đã không đời nào bỏ tiền ra làm tuyến đường sắt này. Tuy nhiên, nếu vậy thì cả khu vực đã không thể phát triển được như về sau.

Câu chuyện thứ hai là một nhà máy giấy ở Pakistan. Nhà máy trông cậy vào rừng tre gần đó làm nguyên liệu, nhưng đúng lúc xây xong thì cả khu rừng ra hoa, tre chết sạch. Bên bờ phá sản, người ta buộc phải đi tìm các loại nguyên liệu khác, vùng khác. Cuối cùng, nhà máy phát triển được thêm nhiều loại nguyên liệu, nhiều vùng nguyên liệu và trở nên giá trị hơn hẳn so với phương án ban đầu.

Vậy thì, sự ngu dốt là trở ngại hay là điều kiện cần cho tiến bộ?

Theo “nguyên tắc bàn tay ẩn” của Hirschman, sự sáng tạo luôn đến với ta một cách bất ngờ: ta không thể trông chờ vào nó và chỉ dám tin khi nhìn thấy nó xảy ra. Suy ra, ta không thể lập kế hoạch chủ động cho sự sáng tạo, mà thường có nó khi bị rơi vào tình huống không lối thoát. Quả thực chúng ta không bao giờ lập kế hoạch cho sáng tạo, vì ngay từ đầu chúng ta thường cố gắng làm cho các mục tiêu càng “khả thi” càng tốt (doanh thu chẳng hạn), đồng nghĩa là cố gắng làm sao để chẳng phải sáng tạo gì cả!

Một số nhà lãnh đạo ý thức được giá trị của sự ngu dốt và tìm cách sử dụng nó một cách hiệu quả. Ví dụ Narayana Murthy của Infosys đã áp dụng nguyên tắc có tên là “mức độ ngu dốt tối ưu” (Degree of Optimal Ignorance – DOI) để ra quyết định. Theo đó, “kiến thức của lãnh đạo về vấn đề quan tâm phải kém hơn so với cấp dưới và phải nhiều hơn so với cấp trên. Mức độ tối ưu sẽ hình thành trên cơ sở tích lũy kinh nghiệm.

Có lẽ những lãnh đạo “Biết Tuốt” sẽ là trở ngại lớn cho sự sáng tạo trong tổ chức của mình.

Lầm lẫn: thiếu và đủ

Hãy quan sát mọi người trong công việc, dường như chúng ta luôn thiếu:

  • số like trên mạng xã hội
  • thị phần
  • những phi vụ thắng nhanh

Rồi nhìn họ lúc nghỉ ngơi, dường như lại luôn thiếu:

  • những trò giải trí
  • các mối quan hệ bằng hữu hời hợt
  • những cách khoe mẽ của thành đạt

Đó là lý do tại sao người ta luôn cảm thấy bị tụt lại, thấy không đủ thời gian. Nhưng… hãy nhìn những người xung quanh tự cho rằng mình đã quá đủ:

  • giáo dục
  • lần đối mặt với những vấn đề hóc búa
  • những tình huống buộc ta phải thay đổi tư duy
  • sự tĩnh lặng
  • những mối quan hệ sâu sắc dựa trên tin cậy và cam kết

Nếu lật ngược lại thì sao nhỉ?

Nguồn: http://sethgodin.typepad.com/seths_blog/2016/11/the-confusion-about-enough.html

Happy Teachers Will Change The World

Tủ bếp có radio, mỗi khi lọ mọ ở đó là tôi bật lên nghe. Gần 20/11, có nhiều bài hát ca ngợi các thầy cô giáo. Chợt nhận ra, đa số hình ảnh người thầy trong bài hát là hình ảnh của một sự hy sinh, chấp nhận thiệt thòi…

Tôi luôn có cảm giác ái ngại khi thấy những gương hy sinh trên TV, bất kể là bà mẹ anh hùng, chiến sỹ hay nhà giáo. Cho dù là lúc họ được tôn vinh, thì vẫn cảm thấy một nỗi buồn, một sự tiếc nuối ở sâu bên trong. Không hiểu sao, đa phần các tấm gương dạy học đều đi cùng với nghèo khổ, cứ như một cặp tương phản không thể tách rời. Chả lẽ thầy giáo giỏi và giàu có thì không đáng trở thành tấm gương?

Đã có một thời đất nước cần sự hy sinh. Nhưng không có lý gì, khi chiến tranh đã lùi xa, mà xã hội vẫn cứ tiếp tục ca ngợi và kêu gọi nó. Alexievich, nhà văn Bạch Nga đạt giải Nobel 2015 viết: “Chúng ta luôn đang chiến tranh hoặc chuẩn bị cho chiến tranh. Hồi tưởng về chiến tranh. Chưa bao giờ sống khác, và có lẽ cũng chẳng biết cách sống khác… Ở trường, người ta dạy chúng tôi yêu cái chết. Chúng tôi viết luận về việc mong được chết cho điều gì đó. Mơ về nó…” (*). Chả lẽ người ta cứ mãi phải “quên mình” cho lý tưởng? Tại sao cứ đặt chúng mâu thuẫn với nhau? Tại sao không vừa vì lý tưởng, vừa vì chính bản thân mình – cũng là vì những người thân yêu nhất của mình?

Để một người hạnh phúc, theo Goldsmith, họ cần cảm thấy cuộc sống của mình có hai thứ: sự sung sướng ngắn hạn, và ý nghĩa dài hạn. Những người có cuộc sống sung túc, đi chơi suốt ngày và được nhiều người ghen tỵ vẫn không cảm thấy hạnh phúc là vì họ thấy cuộc sống của mình thiếu ý nghĩa. Ngược lại, người hy sinh cho nghĩa lớn mà không có cuộc sống sung túc cho mình và gia đình thì cũng không hề hạnh phúc.

Dịp 20/11 năm nào, Làng Mai của Thiền sư Thích Nhất Hạnh đưa ra khẩu hiệu: “Happy teachers will change the world”. Thực vậy, thế giới có rất nhiều vấn đề, cần được đổi thay, và giáo dục luôn là một lời giải tốt nhất, bất kể vấn đề là gì. Các thầy cô, thông qua thế hệ mới, là những người có cơ hội thay đổi thế giới, làm nó tốt đẹp hơn. Nhưng không phải thầy cô nào cũng làm được điều đó, mà là những “thầy cô hạnh phúc”.

Chúc các thầy cô có được cuộc sống sung túc khi theo đuổi sự nghiệp cao đẹp của mình. Chúc các thầy cô hạnh phúc!

14ce32f74862db0308f2f76ef7abe3c5

Nguồn: quotesgram.com

 

(*) “Мы все время воевали или готовились к войне. Вспоминали о том, как воевали. Никогда не жили иначе, наверное, и не умем.. В школе нас учили любить смерть. Мы писали сочинения о том, как хотели бы умереть во имя… Мечтали…” Светлана Алексиевич. У войны не женское лицо.

Không đo được thì không quản lý được?

Không hiểu sao với nhiều người, câu “Cái gì không đo được thì không quản lý được” trở thành chân lý (tiên đề) trong lĩnh vực quản trị. Có thể là vì nó được nói ra bởi những “cây đa cây đề”?

Cá nhân tôi luôn nghi ngờ mệnh đề này. Thực tế trong cuộc sống có rất nhiều thứ (mà toàn những thứ quan trọng nhất) ta vẫn phải quản lý hàng ngày và không thể đo đếm được. Hơn nữa, việc lượng hóa những thứ không thể định lượng làm ta có ảo tưởng là đang kiểm soát được chúng, dẫn đến những quyết định sai.

Gần đây, trong bài Analyst: Analyze Thyself, Mintzberg (cũng là cây đa cây đề nên chắc đủ uy tín) đã giúp làm rõ những nghi ngờ của tôi. Ông viết:

“Có một tiên đề ai cũng biết – cái gì không đo được thì không quản lý được” (Kaplan và Porter, trong bài viết trên HBR năm 2011). Đúng là ai cũng biết, và sai, nếu không nói thẳng ra là ngớ ngẩn.

Liệu ai có thể đo được văn hóa, leadership, hay tiềm năng của một sản phẩm mới hoàn toàn? Và do đó, chẳng lẽ chúng không thể được quản lý? Liệu Kaplan và Porter có đo được hiệu quả của những lời khuyên của mình? Thật vậy, liệu ai đã từng thử đo kết quả của việc đo đạc, hay chỉ đương nhiên coi nó là tuyệt vời? Và đo kết quả của công việc quản lý? (Đừng nói với tôi là việc đó được đo bằng giá cổ phiếu. Hãy tham khảo bài này). Vì chúng không thể đo được, phải chăng ta không thể quản lý được?

Bạn biết không, vẫn quản lý được. Chỉ cần chúng ta hiểu rằng nhiều thứ – mà là những thứ quan trọng nhất – ở các tổ chức (và trong cuộc sống) không thể đo được, nhưng vẫn cần quản lý, cả về phương diện cá nhân lẫn cả tổ chức. Tất nhiên ta phải đo cái gì có thể, nhưng ta không nên để bị lú lẫn bởi chuyện đo đạc, điều mà ta rất hay mắc phải.

Hôm nay lại có thêm một chia sẻ của anh Nguyễn Thành Nam (FPT) với cùng quan điểm:

KPI

Nhiều người cho rằng công việc và cuộc sống riêng là tách bạch. Và vì thế ở cơ quan và gia đình ta sẽ có 2 bộ quy tắc hành xử, hai cách làm việc khác nhau. Ở công ty, thường đòi hỏi rất nhiều báo cáo, số má, chỉ tiêu. Mốt bây giờ gọi là KPI. Ở nhà thì có thể tùy tiện.

Tôi nghĩ thế không ổn. Thực tế thì con người không dễ dàng tách bạch. Nên tốt nhất coi công việc và cuộc sống riêng là nối tiếp của nhau, hòa quyện lẫn nhau, bổ sung cho nhau.

Trong cuộc sống riêng, chúng ta quan tâm đến niềm vui, nỗi buồn, giận dữ, khổ đau. KPI duy nhất đôi khi chỉ là còn bao nhiêu tiền trong ví. Cảm xúc mới làm cho chúng ta cảm giác được sống.

Công ty suy cho cùng, là một tập hợp các con người ko phải bộ máy chi chít đồng hồ. Vậy tại sao phải có nhiều KPI như vậy?. Sau này ta không làm công ty nữa, ta chỉ mang theo cảm xúc, kỷ niệm, ai mang theo KPI 🙂

Tôi, khi chuyển sang FU phụ trách mảng toàn cầu hóa cũng được bổ cho một cơ số các KPI.

Khi còn ở Fsoft, cũng thường tâm niệm với anh em, toàn cầu hóa tức là mình đi đến đâu, cũng có anh em địa phương ra đón. Chứ không phải số nước ta từng đặt chân đến bằng visa du lịch. “Lữ thứ tha phương ngộ cố tri” ấm áp lắm!

Lần này đi với Brunei với Cương.

12h đêm máy bay hạ cánh. Bố một bạn nhân viên đánh xe ra đón về nhà ngủ. Bạn nhân viên này sang học ở FU rồi xin lại làm việc ở VN luôn. Bác kể, nhà có 7 đứa con, 12 cu cháu. 2 biệt thự phố, một trang trại trồng rau vui tuổi già. Bảo sẽ sang Việt nam mang cafe về trồng.

Sáng hôm sau có 1 bạn sinh viên khác lái xe đến đón đi họp. Bạn này học Vật lý năm thứ ba, đang thực tập tại Đà nẵng. Bảo tốt nghiệp xong, có lẽ tao cũng sẽ ở lại VN làm việc!

Họp với lãnh đạo bạn, thì 2 bên tay bắt mặt mừng, chưa đầy 1 tiếng đã xong 2 dự án hợp tác chung, tầm cỡ ASEAN. Ăn trưa lại thêm 2 sinh viên cũ đến ăn cùng. Bảo các thầy mà mang mỳ Quảng với Bún đậu mắm tôm sang bán ở đây thì giàu ngay.

Gặp các bạn ở Đại học quốc gia Brunei lần đầu tháng 12/2012. Tháng 7/2103 bạn sang thăm ta. Tháng 9/2013 sinh viên Brunei đầu tiên sang FU học 1 kỳ. Tháng 5/2014 ta sang thăm bạn. Tổng cộng đã có vài trăm sinh viên bạn sang ta học.

Đấy, cũng số chi chít, nhưng là những con số ấm áp. Nhắc đến là đầy kỷ niệm. Không lạnh lẽo vô cảm như KPI.