Trong thế giới học thuật đỉnh cao, nơi những ý tưởng được mài giũa và va đập không ngừng, Sendhil Mullainathan nổi lên như một hiện tượng độc đáo. Với tầm nhìn bao quát và một tư duy khác biệt, ông không chỉ là một nhà kinh tế học hành vi xuất sắc mà còn là một nhà tiên phong trong việc ứng dụng học máy, mang đến những góc nhìn đa chiều và đầy tính đột phá cho cả hai lĩnh vực.
Key Takeaways
- Sendhil Mullainathan là một nhà kinh tế học hành vi hàng đầu và tiên phong trong việc ứng dụng học máy.
- Tư duy “lệch pha” giúp Mullainathan nhìn nhận vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau, dẫn đến những khám phá đột phá.
- Nghiên cứu của ông về sự khan hiếm tài chính cho thấy nghèo đói ảnh hưởng tiêu cực đến chức năng nhận thức.
- Mullainathan tập trung vào kinh tế học hành vi vì ông tin rằng con người phức tạp và thú vị hơn các mô hình toán học kinh tế có thể mô tả.
- Ông tin rằng sự giao thoa giữa hiểu biết về con người và thuật toán (AI) sẽ tạo ra những đột phá lớn trong tương lai.
Tư duy ‘lệch pha’ – Nền tảng của những khám phá đột phá
Sendhil Mullainathan, hiện là Giáo sư Peter de Florez với các vị trí kép tại Khoa Kinh tế và Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính của MIT, đồng thời là điều tra viên chính tại Phòng thí nghiệm Hệ thống Thông tin và Quyết định (LIDS) của MIT, chưa bao giờ quên được cảm giác thích thú khi lần đầu nếm thử chiếc bánh quy Levain giòn tan mà vẫn dẻo quánh. Ông so sánh trải nghiệm đó với niềm vui khi khám phá ra những ý tưởng mới. “Niềm vui thuần túy đó gần như giống hệt với niềm vui tôi có được khi nghe một ý tưởng mới, khám phá ra một cách nhìn mới về một tình huống, hoặc suy nghĩ về điều gì đó, bị mắc kẹt rồi tìm ra lối thoát. Bạn có được loại phần thưởng cơ bản cốt lõi này,” Mullainathan chia sẻ.
Tình yêu với những ý tưởng mới, và rộng hơn là khả năng vượt ra ngoài những diễn giải thông thường bằng cách nhìn nhận vấn đề từ nhiều góc độ, dường như đã bén rễ từ rất sớm trong ông. Khi còn là một đứa trẻ, Mullainathan kể rằng các câu trả lời trắc nghiệm trong bài kiểm tra đều có vẻ hợp lý. “Họ nói, ‘Đây là ba thứ. Lựa chọn nào trong số này là thứ tư?’ Chà, tôi kiểu như, ‘Tôi không biết.’ Có những giải thích hợp lý cho tất cả chúng,” ông nói. “Trong khi có một giải thích đơn giản mà hầu hết mọi người sẽ chọn, thì bẩm sinh, tôi lại nhìn mọi thứ khá khác biệt.”
Mullainathan mô tả cách bộ não của ông hoạt động, và luôn hoạt động, là “lệch pha” – tức là không đồng bộ với cách hầu hết mọi người dễ dàng chọn một câu trả lời đúng duy nhất. Ông so sánh cách suy nghĩ của mình với “một trong những video quay cảnh một đội quân đang diễu hành và có một anh chàng không đi đều bước, và mọi người đều nghĩ, có chuyện gì với anh chàng này vậy?” May mắn thay, Mullainathan nói, “việc ‘lệch pha’ lại khá hữu ích trong nghiên cứu.” Và điều đó đã được chứng minh bằng vô số giải thưởng danh giá, từ MacArthur “Genius Grant” đến việc được Diễn đàn Kinh tế Thế giới vinh danh là “Nhà lãnh đạo trẻ toàn cầu”.
Từ trải nghiệm khốn khó đến những nghiên cứu về sự khan hiếm
Một khía cạnh quan trọng khác trong con người nghiên cứu của Mullainathan – sự tập trung vào tình trạng khan hiếm tài chính – cũng bắt nguồn từ thời thơ ấu. Khoảng 10 tuổi, chỉ vài năm sau khi gia đình chuyển từ Ấn Độ đến khu vực Los Angeles, cha ông mất việc kỹ sư hàng không vũ trụ do thay đổi luật về giấy phép an ninh đối với người nhập cư. Khi mẹ ông nói rằng nếu không có việc làm, gia đình sẽ không có tiền, ông đã không thể tin nổi. “Lúc đầu tôi nghĩ, điều đó không thể đúng được. Nó không thực sự thấm,” ông kể. “Vì vậy, đó là lần đầu tiên tôi nghĩ, không có gì là chắc chắn. Bất cứ điều gì cũng có thể xảy ra. Đó là lần đầu tiên tôi thực sự cảm nhận được sự bấp bênh về kinh tế.”
Gia đình ông đã vượt qua khó khăn bằng cách kinh doanh một cửa hàng băng đĩa và sau đó là các doanh nghiệp nhỏ khác. Mullainathan đã vào được Đại học Cornell, nơi ông theo học khoa học máy tính, kinh tế và toán học. Dù theo đuổi toán học, ông lại bị cuốn hút không phải bởi kinh tế học tiêu chuẩn, mà bởi kinh tế học hành vi của một trong những người tiên phong đầu tiên trong lĩnh vực này, Richard Thaler, người sau này đã giành Giải Nobel Kinh tế. Kinh tế học hành vi đưa các khía cạnh tâm lý, và thường là phi lý trí, của hành vi con người vào nghiên cứu việc ra quyết định kinh tế.
Nghiên cứu đột phá về đói nghèo và chức năng nhận thức
Năm 2013, ông công bố một bài báo trên tạp chí Science với tựa đề “Nghèo đói cản trở chức năng nhận thức.” Nghiên cứu này đo lường hiệu suất làm bài kiểm tra trí thông minh của những người nông dân trồng mía vào những ngày trước vụ thu hoạch hàng năm, khi họ cạn tiền, đôi khi gần đến mức đói lả. Trong nghiên cứu có kiểm soát, chính những người nông dân này đã làm bài kiểm tra sau khi thu hoạch xong và được trả tiền cho một vụ mùa thành công – và họ đạt điểm cao hơn đáng kể.
Mullainathan bày tỏ sự hài lòng khi nghiên cứu này có tác động sâu rộng, và những người hoạch định chính sách thường xem xét tiền đề của nó. Ông tin rằng tác động quan trọng nhất của nghiên cứu là đối với các cá nhân, điều mà ông thấy được qua những bình luận của độc giả sau khi nghiên cứu được đăng tải trên The Guardian. “Chín mươi phần trăm những người viết bình luận đó nói những điều như, ‘Tôi đã từng rơi vào tình trạng bất ổn về kinh tế. Điều này phản ánh hoàn hảo cảm giác nghèo đói là như thế nào.'”
Kinh tế học hành vi: Khi ‘con người’ trở thành trung tâm
Mullainathan nhận thấy “chính phần phi toán học của lĩnh vực này mới hấp dẫn.” “Điều khiến nó hấp dẫn là toán học trong kinh tế học không hiệu quả. Toán học thì tao nhã, các định lý cũng vậy. Nhưng nó không hiệu quả bởi vì con người kỳ lạ, phức tạp và thú vị.”
Kinh tế học hành vi vẫn còn quá mới mẻ khi Mullainathan tốt nghiệp đến nỗi Thaler đã khuyên ông nên học kinh tế học tiêu chuẩn ở trường cao học và tạo dựng tên tuổi trước khi tập trung vào kinh tế học hành vi, “bởi vì nó quá bị coi nhẹ. Nó được coi là siêu rủi ro vì thậm chí còn không phù hợp với một lĩnh vực nào cả,” Mullainathan kể. Tuy nhiên, không thể cưỡng lại việc suy nghĩ về những điều kỳ quặc và phức tạp của nhân loại, Mullainathan đã tập trung vào kinh tế học hành vi, lấy bằng Tiến sĩ tại Đại học Harvard, và sau đó dành khoảng 10 năm để nghiên cứu con người. “Tôi muốn có được trực giác mà một nhà tâm lý học hàn lâm giỏi có về con người. Tôi cam kết thấu hiểu con người,” ông nói.
MIT, AI và tương lai của sự thấu hiểu con người
Năm ngoái, Mullainathan trở lại MIT (sau khi đã từng giảng dạy tại MIT từ năm 1998 đến 2004) để tập trung vào trí tuệ nhân tạo và học máy. “Tôi muốn ở một nơi mà tôi có thể đặt một chân vào khoa học máy tính và một chân vào một khoa kinh tế học hành vi hàng đầu,” ông nói. “Và thực sự, nếu bạn chỉ khách quan nói ‘đâu là những nơi đạt điểm A+ ở cả hai lĩnh vực,’ thì MIT đứng đầu danh sách đó.”
Trong khi AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ và hệ thống, Mullainathan cho rằng việc tự động hóa những khả năng mà con người đã sở hữu là “khó để hào hứng.” Thay vào đó, khoa học máy tính có thể được sử dụng để mở rộng khả năng của con người, một khái niệm chỉ bị giới hạn bởi sự sáng tạo của chúng ta trong việc đặt câu hỏi. “Chúng ta nên hỏi, bạn muốn mở rộng năng lực nào? Làm thế nào chúng ta có thể xây dựng một thuật toán để giúp bạn mở rộng năng lực đó?”
Ông tin rằng các ngành khoa học “còn rất xa mới chạm đến giới hạn mà vật lý đã đạt được,” như tâm lý học và kinh tế học, có thể đang trên bờ vực của những phát triển vượt bậc. “Tôi tin tưởng một cách sâu sắc rằng thế hệ đột phá tiếp theo sẽ đến từ sự giao thoa giữa hiểu biết về con người và hiểu biết về thuật toán.”
“Bạn-trung-bình” và tiềm năng của AI
Một ứng dụng tiềm năng của AI mà Mullainathan hình dung là việc một người ra quyết định, ví dụ như một thẩm phán hoặc bác sĩ, có thể truy cập vào quyết định trung bình của chính họ liên quan đến một tập hợp các tình huống cụ thể. Một quyết định trung bình như vậy có khả năng ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố hàng ngày – như tâm trạng tồi tệ, khó tiêu, giao thông tắc nghẽn trên đường đi làm, hoặc một cuộc cãi vã với vợ/chồng. Mullainathan tóm gọn ý tưởng này là “bạn-trung-bình tốt hơn bạn. Hãy tưởng tượng một thuật toán giúp bạn dễ dàng thấy được những gì bạn thường làm. Và đó không phải là những gì bạn đang làm vào thời điểm hiện tại. Bạn có thể có lý do chính đáng để làm điều gì đó khác biệt, nhưng việc đặt câu hỏi đó vô cùng hữu ích.”
Kết luận
Con đường học thuật của Sendhil Mullainathan là minh chứng cho sức mạnh của tư duy độc đáo và sự giao thoa liên ngành. Từ những trải nghiệm cá nhân sâu sắc về sự khan hiếm đến những khám phá tiên phong trong kinh tế học hành vi và giờ đây là tiềm năng của AI, ông không ngừng tìm kiếm những “phần thưởng” tri thức bằng cách nhìn thế giới qua một lăng kính khác biệt. Tầm nhìn của Mullainathan về một tương lai nơi AI không chỉ tự động hóa mà còn mở rộng năng lực con người, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về chính mình và đưa ra quyết định tốt hơn, hứa hẹn những đột phá quan trọng. Sự kết hợp giữa thấu hiểu con người và sức mạnh thuật toán mà ông theo đuổi chắc chắn sẽ tiếp tục định hình nhiều lĩnh vực trong những năm tới, mang lại những giá trị thực tiễn và sâu sắc cho xã hội. (This content may already contain specific Markdown and HTML formatting, like ## Heading, ### Subheading, important text, lists, etc., which MUST be preserved.)
