Nguyễn Vạn Phú's Blog, page 3
December 30, 2021
Nỗi phiền… công nghệ
Nỗi phiền… công nghệ
N. là một người yêu công nghệ, mỗi tối đọc xong chương sách định đi ngủ, anh ước gì có thể ra lệnh cho chiếc đèn trong phòng để nó tự tắt, khỏi mất công ngồi dậy đến bấm công tắc đèn. Vì thế khi đọc thấy có loại đèn tuýp 1,2 mét tích hợp wifi, có thể điều khiển bằng điện thoại di động, N. đặt mua ngay. Đèn mang thương hiệu của một hãng trong nước nhưng ứng dụng tải về chỉ có tiếng Anh. N. đoán đây là sản phẩm của các công ty bên Trung Quốc, hãng trong nước đặt sản xuất rồi ghi nhãn của mình; còn ứng dụng thì được giao trọn gói, chưa thể Việt hóa ngay.
Loay hoay một hồi cũng bắt được đèn vào tường, cài ứng dụng, kết nối đèn với hệ thống wifi, N. khoái chí bấm bấm, xoay xoay trên màn hình điện thoại để tắt mở, tăng sáng, làm mờ, chuyển tông màu từ trắng qua vàng… Nhưng N. chưa thỏa mãn, anh thấy ứng dụng báo có thể kết nối với Google Assistant để ra lệnh bằng giọng nói và đúng như nghi ngờ của anh, khi tìm tên hãng để kết nối, anh phải điền tên khác theo hướng dẫn chứ không phải thương hiệu của công ty trong nước. Không sao, miễn là nó hiểu mệnh lệnh của mình để thực hiện.
Lần đầu khi N. ra lệnh “OK, Google, tắt đèn”, máy bèn hỏi lại, “Bạn nói gì tôi chưa hiểu. Xin vui lòng nhắc lại”. Nhắc vài lần thì máy báo, “Hệ thống nhà bạn chưa có đèn kết nối”. Có lần N. ra lệnh tắt được nhưng biểu bật đèn thì máy cứ ““Bạn nói gì tôi chưa hiểu. Xin vui lòng nhắc lại”. Đứa con của N. sau một hồi ngồi chờ, mất kiên nhẫn bỏ đi chơi sau khi phán: “Sao ba không ngồi dậy đi tắt đèn còn khỏe hơn”.
Chưa hết, khi N. từ bỏ giấc mơ ra lệnh bằng giọng nói, quay về điều khiển trên điện thoại di động thì đèn báo “offline”, tức mất kết nối với wifi. N. phải xóa đi làm lại nhưng lâu lâu ứng dụng lại đơ ra, báo mất kết nối.
Có thể nói sau vài ba năm nghe ca tụng về các thứ từ “Internet vạn vật” đến “thành phố thông minh”, từ “mạng 5G tốc độ khủng” đến “dữ liệu lớn”… công nghệ ứng dụng vào cuộc sống để làm ra ngôi nhà thông minh có những tiến bộ nhưng đa phần chỉ dừng lại ở mức thử nghiệm, biễu diễn. Hiện nay đã có thể mua một bộ phát hồng ngoại vài trăm nghìn về để biến mọi vật dụng có dùng điều khiển từ xa như máy lạnh, TV, quạt, dàn máy… từ “vô tri” thành “thông minh”. Kết nối để biểu diễn tiềm năng thì được còn không ai có thể, muốn mở cái máy lạnh, phải cầm chiếc điện thoại lên, mở ứng dụng, ngồi chờ màn hình điều khiển hiện lên để bấm nút. Không ai đủ kiên nhẫn nhắc đi nhắc lại một lệnh đơn giản vài lần để máy hiểu mà làm theo.
Điều này không chỉ đúng với Việt Nam, nơi chịu ảnh hưởng rất đậm nét thị trường vật dụng công nghệ rẻ tiền nhập từ Trung Quốc. Nó còn đúng với các nước Âu, Mỹ. Mới cách đây hơn một tuần, dịch vụ điện toán đám mây của Amazon trục trặc làm hàng chục ngàn người ở Mỹ không thể mở cửa vào nhà. Đó là do họ lắp cửa có khóa thông minh đóng mở bằng giọng nói. Một khi ứng dụng của họ trên điện thoại di động không thể kết nối với máy chủ họ đành chịu, ra lệnh không được mà mở ứng dụng cũng thua. Lần sụp mạng này còn ảnh hưởng đến những người sử dụng tủ lạnh thông minh, dịch vụ coi phim trực tuyến, hệ thống đèn thông minh, loa thông minh.
Đáng buồn nhất là bây giờ các tờ báo chuyên về công nghệ lại khuyên người dùng không nên dựa quá nhiều vào các thiết bị luôn kết nối (được mệnh danh là Internet of Things – vạn vật kết nối). Như tờ Computerworld khuyên: “Máy rửa chén, hệ thống đèn màu dùng trong mùa lễ, tủ lạnh, bàn chải đánh răng… đâu cần kết nối với đám mây”. Có tờ còn phán, Giấy mơ ngôi nhà thông minh đã chết!
Các hệ thống thiết bị gia dụng thông minh hiện còn rất phức tạp, đắt tiền, nhiều trục trặc và không chịu nói chuyện với nhau. Cứ hình dung từ thập niên 1990 đến nay biết bao nhiêu phiên bản Windows ra đời để chúng ta có thể sử dụng máy tính suốt ngày không bị treo; mỗi lần ra phiên bản sửa lỗi Microsoft lại bắt người dùng bỏ tiền ra mua như mới. Các trợ lý thông minh ảo từ Siri của Apple, Google Assistant của Google hay Alexa của Amazon vẫn còn như Windows phiên bản 3.1 với Siri là khá nhất vì dù không hiểu lệnh cũng cố gắng trả lời theo kiểu hài hước, dí dỏm cho đỡ quê.
Trong khi thế hệ trẻ quay về xài đĩa than để nghe nhạc, thế hệ lớn tuổi một chút vẫn có thể “chơi công nghệ” bằng các món đồ rẻ tiền để có được cảm giác “kiểm soát cả thế giới quanh ta” nếu đặt kỳ vọng thấp hơn. Thế nhưng đừng ảo tưởng công nghệ “thông minh” sẽ đem lại sự tiện dụng, thoải mái như một cây đũa thần; nó chỉ là các món đồ chơi có thể đem lại sự phiền toái và sự thất vọng.
Artificial Intelligence
Khi AI vừa ngốc vừa bướng
Trong sự cố quốc ca Việt Nam bị tắt tiếng trong video tường thuật trận bóng đá Việt – Lào trên kênh YouTube, một nhân vật ít ai để ý là con AI của YouTube.
Chính nó, hay nói đúng hơn chính sự vừa đần vừa bướng của cái được mệnh danh là “trí tuệ nhân tạo” này đã làm Next Media lo sợ bị cáo buộc vi phạm bản quyền bài hát này nên tự tắt tiếng. Họ sợ bởi từng có tiền lệ AI lấy hết doanh thu quảng cáo của một kênh chuyển cho kênh khác chỉ vì kênh trước phát tường thuật một trận bóng đá, đầu trận có phát bản ghi quốc ca Việt Nam do kênh sau đăng ký bản quyền.
Nếu AI thật sự thông minh hay YouTube được con người trực tiếp quản lý, ắt sẽ phải hiểu quốc ca là do ban tổ chức trận đấu chọn và phát, có liên quan gì đến kênh mua bản quyền phát sóng. Hơn nữa nếu nó thông minh, cùng lắm nó chỉ chuyển doanh thu quảng cáo gắn với thời lượng có hát quốc ca – sao lại chuyển cả doanh thu suốt trận đấu? Cứ hình dung giả thử tranh chấp giữa người với người, ắt không ai ứng xử như thế; nhưng đằng này mọi chuyện là do máy móc xử lý nên không biết khiếu nại với ai, với máy hay với người nếu bị phạt – liệu nói với máy nó có hiểu hết các lập luận?
AI chỉ mới như một đứa bé
Đây chỉ là một ví dụ mới nhất của một AI chưa trưởng thành mà nhiều người đã từng gặp phải. AI thực chất chỉ là những thuật toán do con người biên soạn theo dạng nếu… thì… Máy có năng lực tính toán gấp bội con người nên trong tích tắc có thể chạy qua cả triệu tình huống “nếu, thì” như vậy nên một khi được huấn luyện theo kiểu máy học, một chương trình AI có thể giải quyết rất nhiều bài toán cho thực tế đặt ra. Nhưng dù có bao quát đến đâu, con người vẫn không thể hình dung ra hết các tình huống và từ đó AI có thể rơi vào tình trạng ngu ngơ dở khóc dở cười.
Có lẽ ai cũng từng dùng Google tìm kiếm thông tin trước khi mua một sản phẩm gì đó và rất ấn tượng khi thấy hàng loạt quảng cáo về sản phẩm này cứ theo chân mình đi khắp mọi ngóc ngách Internet. Nhưng ấn tượng này nhanh chóng chuyển sang sự bực bội vì sản phẩm đã mua, tiền đã trả thế nhưng quảng cáo sản phẩm không chịu buông tha, ít nhất là vài tuần. Nhiều người khác kể AI của Facebook thật ngu ngốc khi họ viết để cảnh báo các lập luận của giới chống vaccine – thế mà Facebook dán nhãn “vi phạm cộng đồng” cho họ như thể họ là người chống vaccine. Có người viết mẩu chuyện bình thường bị Facebook xem là quảng cáo; có người đăng lại bài của chính mình bị Facebook bảo vi phạm bản quyền, xóa tài khoản. AI của Facebook từng xem các bức danh họa cổ điển là tranh khiêu dâm; Google từng ghi nhãn “khỉ đột” trên hình người da đen và khi bị phát hiện bèn cấm luôn các từ khóa tìm kiếm gồm “gorilla”, “chimp”, “chimpanzee” hay “monkey”.
Chính Andrew Moore, một phó tổng giám đốc của Google từng phát biểu: “AI hiện đang cực kỳ ngu ngốc. Nó thật sự giỏi ở một số việc mà trí não chúng ta không xử lý được nhưng nó chưa phải là một công cụ mà chúng ta có thể ép làm những điều chung chung như loại suy hay tư duy sáng tạo hay suy nghĩ bên ngoài khung khổ thông thường”.
Để tránh đi vào những lãnh vực gây tranh cãi như AI làm được gì, chưa làm được gì cứ giả định AI làm một số việc tốt đến 99% trường hợp. Nhưng chỉ cần 1% làm sai là đã có thể gây ra những tai họa bất ngờ. Công nghệ nhận dạng gương mặt hiện đã được thương mại hóa và được cảnh sát Mỹ dùng để tìm tội phạm. Thế nhưng nhiều nghiên cứu cho thấy thuật toán đằng sau công nghệ này từng nhận diện sai nhiều vụ, dẫn tới bắt bớ sai người. Cứ tưởng tượng người ta dùng AI để quét các gương mặt hành khách tại cổng vào một sân bay lớn; cứ nghĩ nó đúng trong hầu hết trường hợp, nhưng chỉ cần trong 1.000 khách, nó nhận diện sai 10 người – 10.000 khách, sai 100 người. Sẽ có 100 người bị giữ lại, trễ chuyến bay, bị tra hỏi vô cớ - tất cả chỉ vì con AI “gần hoàn hảo”!
Cãi không lại em bé AI
AI sai sót cũng là chuyện tạm thời chấp nhận được đi nhưng vấn đề nằm ở chỗ hiện nay nhiều nơi dựa vào AI để giao tiếp với khách hàng như Amazon, Facebook, YouTube và từ đó khách phải chịu đựng sự bướng bỉnh của các AI này. Ví dụ khi đội bóng Washington Redskins đổi tên vì từ “Redskin” được xem là phỉ báng thổ dân da đỏ, AI của Amazon nhanh chóng cập nhật tình hình và… bất kỳ cuốn sách nào tựa đề có từ “Redskin” đều bị lột bỏ mặc dù chúng được viết trước khi đội bóng này mang tên khác. Mọi nỗ lực của các tác giả khiếu nại với Amazon đều bị con AI bác bỏ cho đến khi báo chí biết chuyện, đưa tin, nhân viên Amazon mới biết sự tình và sửa sai.
Tuần trước chính YouTube công bố trong sáu tháng đầu năm có đến 2,2 triệu vụ “đánh bản quyền” các video trên YouTube sau đó bị kiện là do AI “đánh sai”. Dù 2,2 triệu vụ chỉ chiếm 1% trong 729 triệu vụ được xem là vi phạm bản quyền, 99% là xuất phát từ “Content ID” - một công cụ AI của YouTube chuyên rà soát xem ai vi phạm bản quyền - nhưng “thông minh” gì mà để sai cả mấy triệu lần trong một thời gian ngắn!
Danny Caine là chủ một tiệm sách ở Mỹ năm 2019 từng viết thư cho Jeff Bezos, ông chủ Amazon để nói: “việc kinh doanh sách của ngài đã hạ thấp giá trị của sách”. Ông đang viết một cuốn sách về đề tài này với tựa đề ông đưa lên Twitter: “Amazon là xấu”. Điều buồn cười là AI của Amazon thấy hai từ “Amazon” đi liền với “bad” bèn đáp trả cũng trên Twitter: “Chúng tôi rất tiếc vì trải nghiệm của ông. Ông có thể cung cấp thêm chi tiết vấn đề ông gặp phải được chăng. Chúng tôi có mặt ở đây để hỗ trợ bằng bất kỳ cách nào có thể được”. Như thể ông Caine mua phải một cuốn sách in bị nhòe!
Nhiều người châu Á kể khi họ vào trang web điền đơn xin hộ chiếu tự động, đến khâu tự chụp ảnh, tự tải lên trang web, họ không thể nào vượt qua vì chương trình cứ báo lỗi: “Ảnh bạn chụp không đạt yêu cầu của chúng tôi vì mắt đang nhắm”. Lỗi này do máy không phân biệt nổi người mắt híp và người đang nhắm mắt!
Thiên hạ kháo nhau hàng đống câu chuyện AI gây những lỗi buồn cười như ở khách sạn Henn-Na tại Nhật dùng robot và trí tuệ nhân tạo để phục vụ khách nhưng đành sớm bỏ cuộc. Một chú robot phục vụ trong phòng cứ chờ khách ngủ, ngáy to là đánh thức khách dậy, hỏi: “Xin lỗi ông nói gì tôi nghe không rõ. Vui lòng nhắc lại yêu cầu”. Alexa, chiếc loa thông minh của Amazon nhanh nhẩu đặt mua búp bê cho một đứa bé 6 tuổi, ngẫu nhiên ra lệnh cho loa. Điều đáng nói là khi TV đưa mẩu tin này như một chuyện lạ bốn phương, hàng chục loa ở nhiều gia đình nghe câu tường thuật trên TV lại tưởng được lệnh mua búp bê nên liên tục đặt hàng! Một đội bóng Scotland dùng AI để camera tự động quay bằng cách theo dấu trái bóng; khốn nỗi camera lại bám sát cái đầu hói của ông trọng tài nên cuối cùng khán giả đề xuất nên cấp cho trọng tài cái mũ lưỡi trai che cái đầu hói cho AI khỏi nhầm.
Năm 2016 Microsoft giới thiệu phần mềm tán gẫu thông minh “Tay”; chỉ một thời gian ngắn sau khi bị thiên hạ cài cắm, chọc tức, “Tay” phán toàn những câu động trời như “Hitler nói đúng”; “Vụ khủng bố 11/9 là do chính phủ Mỹ dàn cảnh”… Microsoft đành gỡ bỏ chú AI này sau vỏn vẹn 16 giờ. Năm 2018 phần mềm nhận diện gương mặt “Rekognition” của Amazon khi cho nhận diện 28 nghị sĩ Mỹ đã nhanh chóng xác định danh tính của họ là… 28 tội phạm có đầy đủ hồ sơ.
Nhiều người nói, thôi kệ AI chưa hoàn chỉnh thì đành chịu với lại nó đâu ảnh hưởng gì đến tôi vì tôi đâu tiếp xúc với AI. AI hiện ở quanh mình mà chúng ta chưa nhận ra đó thôi. Một biên tập viên dù non kém đến đâu cũng không bày mâm bát như Google News, toàn đưa các bản tin giật gân, câu khách lên đầu. Bạn chỉ cần tìm “đồng hồ thông minh” một lần thôi, sau đó bản tin tự động của Google News sẽ có nhiều tin “đồng hồ thông minh” dù bạn đã hết quan tâm đến nó. AI như Google News hay YouTube là môi trường thuận lợi để tin giả, tin hở hang, tin về mọi ngóc ngách của giới showbiz nhảy vào máy của bạn.
Nhiều chuyên gia nay phải thừa nhận khó lòng xây dựng một AI thông minh thật sự. AI có thể đánh cờ giỏi hơn người, đọc phim chẩn bệnh giỏi hơn bác sĩ, tự lái xe, biết viết sách… nhưng AI không hiểu được mối quan hệ nhân quả nên không bao giờ tự suy luận ra điều gì có ý nghĩa. Quan trọng nhất, AI không bao giờ kết hợp được giữa “lý” và “tình”, lại luôn có một tỷ lệ sai sót nhất định. Giao cho AI quản lý các mối quan hệ xã hội lâu nay là sự tương tác giữa người với người là một sai lầm nên tránh. Nỗi sợ bị phạt như Next Media là chuyện quá viễn tưởng, không thể để nó lan ra nhiều lãnh vực khác
March 31, 2021
V�� sao ng�����i ta s��� AI �����n th���?
V�� sao ng�����i ta s��� AI �����n th���?
N���u ch��� m���t m��nh c��c nh�� v��n vi���t truy���n khoa h���c vi���n t�����ng lo s��� c�� ng��y tr�� tu��� nh��n t���o (AI) chi���m ng���, ��i���u khi���n lo��i ng�����i th�� kh��ng n��i l��m g��. �����ng n��y ng��y c��ng c�� nhi���u nh�� khoa h���c n���i ti���ng c��ng c���nh b��o m���i nguy do AI ��em l���i, nh�� Stephen Hawking t���ng n��i: ���Vi���c ph��t tri���n tr�� tu��� nh��n t���o ho��n ch���nh c�� th��� d���n �����n s��� di���t vong c���a lo��i ng�����i���. V�� sao c�� n���i s��� n��y? Kh��ng ph���i khi nguy c���p ch��� c���n ng���t ��i���n l�� t���t m���i AI sao? V��� ����� t��i n��y, t��� Vox v���a c�� m���t b��i d��i d���ng h���i ����p r���t h���u ��ch.
Tr�����c h���t AI l�� g��?
Ng�����i ta th�����ng d��ng c���m t��� ���tr�� tu��� nh��n t���o��� cho ����� lo���i ch����ng tr��nh m��y t��nh th��ng minh, t��� ���ng d���ng Siri tr��n ��i���n tho���i iPhone, ch����ng tr��nh d���ch t��� �����ng c���a Google �����n c��c ph���n m���m ch��i c��� b���t b���i hay c��c h��� th���ng tinh vi c�� th��� ���ng x��� nh�� m���t v��� th���n bi���t h���t m���i th��� tr��n �����i. Th���t ra v���i c��c nh�� nghi��n c���u, h��� th�����ng x���p c��c AI th��nh 2 d���ng: AI chuy��n bi���t v�� AI t���ng qu��t. AI chuy��n bi���t nay ���� gi���i h��n ng�����i trong nhi���u l��nh v���c: m��y m��c nay �����c phim hay ch���n ��o��n ung th�� ch��nh x��c h��n b��c s�� nhi���u l���n. AI t���ng qu��t, t���c th��ng minh ����� th��� l�� ch��a c��, ch��a h��� t���n t���i.
Trong v��i n��m g���n ����y AI chuy��n bi���t ���� c�� nh���ng b�����c ti���n gh�� g���m. Nh�� ���ng d���ng d���ch t��� �����ng c���a Google ���� gi���i h��n ng��y x��a nhi���u l���m r���i, kh��ng c��n c��c c��u d���ch ng��y ng�� n���a. Trong c��c ho���t �����ng th�����ng ng��y, ch��ng ta t���ng ti���p x��c v���i nhi���u d���ng AI chuy��n bi���t nh�� tr��� k���t qu��� t��m ki���m th��ng tin tr��n Google, s���p x���p th��ng tin tr��n trang Facebook c���a t���ng ng�����i, hi���n th��� c��c video tr��n YouTube, gi���i thi���u phim, nh���c tr��n Netflix hay Spotify. C�� nh���ng ch����ng tr��nh m��y t��nh th��ng minh bi���t vi���t b��o, so���n nh���c m�� k���t qu��� kh��ng k��m g�� do ng�����i l��m, t���c ����� th�� nhanh g���p tri���u l���n.
Nh���ng ti���n b��� n��y m���t ph���n l�� do con ng�����i ���� bi���t c��ch b��y cho m��y t��� h���c. Tho���t ti��n ph���i tr��ng ra t���ng t���m h��nh v�� d���y cho m��y ����y l�� con m��o, kia l�� con ch�� nh��ng sau ���� n�� t��� h���c b���ng c��ch thu th���p m���t l�����ng d��� li���u kh���ng l���, x��� l�� ch��ng r���i t��� r��t ra c��c quy lu���t c���n thi���t. Trong qu�� tr��nh n��y m��y ���� h���c �������c c��c k��� n��ng nh���n di���n h��nh ���nh, nh���n bi���t ng��n ng��� ch���ng kh��c g�� qu�� tr��nh h���c c���a m���t �����a b��. Ch���ng s���m th�� mu���n s��� xu���t hi���n c��c h��� th���ng AI t���ng qu��t nh�� m���t ���t��i kh��n��� v�� h���n m�� con ng�����i c�� th��� th�� tay v��o khai th��c.
V���i nh���ng ai v���n c��n ho��i nghi kh��� n��ng m��y t��nh th��ng minh h��n con ng�����i, c��� th��� t�����ng t�����ng m���t k���ch b���n: ng�����i ta l��m ra m���t h��� th���ng AI thua s��t con ng�����i ����� m���i ph����ng di���n ch��� tr��� m���t l��nh v���c: AI n��y l�� m���t k��� s�� chuy��n thi���t k��� v�� c���i ti���n c��c h��� th���ng AI sao cho ng��y c��ng ho��n thi���n h��n. V���y l�� n�� c��� m��y m�� th��� sai ����� c��c s���n ph���m c���a n�� ��� c��c AI �����i m���i ��� ng��y c��ng th��ng minh h��n nh�� m���t v��ng tr��n kh��p k��n, kh��ng c���n s��� can thi���p c���a lo��i ng�����i n���a.
AI g��y h���i ra sao?
Hi���n nay d�� ch��a c�� AI t���ng qu��t, c��c AI chuy��n bi���t ���� c�� th��� g��y h���i cho lo��i ng�����i b���ng ����� c��ch. D��ng c��c ch����ng tr��nh vi���t tin t��� �����ng, ng�����i ta ���� c�� th��� ����� ra ����� lo���i ���tin gi������ �����c v��o nghe nh�� th���t v�� th���c t��� m���ng x�� h���i ��ang d��y �����c th��ng tin lo���i n��y, t���c th��ng tin tr���n l���n gi��� v���i th���t do m��y nh��o n���n ra r���i t��� �����ng ����a l��n h��ng ng��n, h��ng ch���c ng��n t��i kho���n gi��� c��ng do m��y t���o ra. C��c thu���t to��n s��� d���ng AI ��ang d���a v��o th��i quen c���a ng�����i d��ng ����� gi���i thi���u video m���i tr��n YouTube; v�� ng�����i so���n thu���t to��n mu���n gi��� ch��n ng�����i xem c��ng l��u c��ng t���t n��n ch����ng tr��nh AI s��� gi���i thi���u c��c video g��y nghi���n, g��y t�� m��, y nh�� th��� thu���t vi���t t��t c��u kh��ch c���a b��o l�� c���i ng��y tr�����c.
M��y bay kh��ng ng�����i l��i �������c ��i���u khi���n m���t ph���n do ng�����i, m���t ph���n do ph��n t��ch c���a AI ����a ra c�� th��� d���n �����n c��i ch���t c���a th�����ng d��n khi �������c s��� d���ng ����� ti��u di���t m���t tay kh���ng b��� n��o ����. Ch����ng tr��nh nh��n di���n g����ng m���t ng�����i t���ng d���n t���i nhi���u tr�����ng h���p b���t nh���m ng�����i trong th���c t���. C��c tr�����ng h���p n��y c�� th��� g��n t��c h���i c���a AI do nh���m l���n c���a con ng�����i nh��ng n�� h�� l��� cho th���y m���t t����ng lai kh���ng khi���p khi AI �������c s��� d���ng nhi���u h��n trong cu���c s���ng v�� s��� quy���t �����nh nhi���u th��� h��n li��n quan �����n s��� an nguy c���a nhi���u ng�����i.
M��y h���c, c�� ngh��a qu�� tr��nh n��y kh��ng c�� s��� can thi���p c���a con ng�����i v�� con ng�����i kh��ng hi���u h���t c��c kh��u m��y t��� h���c ki���n th���c m���i. Gi��� th��� ch��ng ta b���o m���t AI l��m sao ch��i game �������c ��i���m c��ng cao cao t���t, m���c ����ch l�� ����� m��y t��� ch��i v�� h���c �������c c��c k��� n��ng li��n quan �����n ch��i game. Nh��ng m��y t��� h���c v�� th���y ch���nh s���a lu���t ch��i t��� g���c s��� gi��p n�� �����t ��i���m t���i ��a. N�� s��� ��i theo con �������ng ���t�� �����o��� n��y m���t c��ch t��� nhi��n, kh��ng ch��t ��y n��y ch��i gian.
Stephen Hawking ���� d��ng ���n d��� gi���t ki���n ����� minh h���a cho kh��� n��ng AI g��y �����i h���a. ��ng vi���t: ���C�� l��� b���n kh��ng ph���i l�� ng�����i th�� gh��t g�� l�� ki���n, d�� ch��n gi���t ch��ng ch��� v�� �����c ��c. Nh��ng gi��� th��� b���n ch���u tr��ch nhi���m x��y m���t �����p th���y ��i���n v�� g���n �����y c�� m���t t��� ki���n s��� ng���p trong n�����c, v���y l�� l�� ki���n ��i tong. Ch��ng ta �����ng �����t con ng�����i v��o v��� tr�� c���a l�� ki���n nh�� th������. �� t�����ng AI c�� th��� g��y h���i cho con ng�����i xu���t ph��t t��� ch��� ch��ng ta giao cho AI m���t nhi���m v���, ch��ng s��� t��m m���i c��ch ����� th���c hi���n nhi���m v��� ����, b���t k��� s��� c�� h���i hay kh��ng cho con ng�����i. V�� d��� c�� m���t h��� th���ng AI �������c giao nhi���m v��� t��nh to��n m���t con s��� n��o ����, AI n��y nh���n ra n���u d��ng h���t ngu���n l���c t��nh to��n tr��n th��� gi���i th�� vi���c t��nh to��n s��� nhanh h��n v�� n���u d��ng m���t v�� kh�� sinh h���c n��o ���� ����� ti��u di���t h���t lo��i ng�����i th�� ngu���n l���c t��nh to��n s��� t���p trung v��� m���t m���i ��� th��� l�� n�� s��� g�� m�� kh��ng cho n��� qu��� bom sinh h���c ����.
Hi���n nay c��c ch����ng tr��nh m��y t��nh ���� r���t ph���c t���p, ph��t hi���n m���t l���i ���� l�� kh��; gi��� th��� m��y c�� kh��� n��ng ��i���u ch���nh ch����ng tr��nh, th��m v��o c��c bi���n s��� m���i, c��c m���c ti��u m���i th�� lo��i ng�����i l��m sao ph��t hi���n k���p th���i ����� ch���nh s���a. Nhu c���u t��� th��n c���a m���i ch����ng tr��nh m��y t��nh th��ng minh l�� thu nh���n th��m ngu���n l���c, t��m c��ch ����� c���i thi���n hi���u n��ng, ch���ng l���i m���i ��i���u ch���nh tr��i �� n�� hay m���i n��� l���c ph�� ho���i n��. ����y ch��nh l�� ti���n ����� AI tr��� n��n ���tham lam, �����c ��c, t��n b���o��� ch��� b���i v�� n�� mu���n th���c hi���n t���t nh���t nhi���m v��� lo��i ng�����i giao cho n�� d�� qu�� tr��nh n��y bu���c n�� d�� ch��n gi���t mu��n ng�����i.
Trong th���c t���, m���t AI c���a Google �������c giao nhi���m v��� sao cho c�� c��ng nhi���u ng�����i nh���p chu���t v��o qu���ng c��o c��ng t���t th�� n�� s��� ��u ti��n cho nhi���m v��� ���� ��� b���t k��� qu�� tr��nh n��y c�� th��� c���n tr��� ng�����i �����c b��o m���t c��ch kh�� ch���u. C��c AI d��ng trong nh���n di���n g����ng m���t ng�����i t���ng b��� cho l�� c�� thi��n ki���n v���i ng�����i da m��u y nh�� trong �����i th���t���
Sao ch��ng ta kh��ng t���t m��y ��i n���u n�� g��y h���i?
Nhi���u ng�����i suy ngh�� tr�� tu��� th��ng minh nh��n t���o m�� kh��n ngoan qu��, con ng�����i c��� thi���t k��� s���n n��t t���t m��� - n�� c�� t��c h���i g��, ch��ng ta c��� ng���t ��i���n l�� xong. ���� g���i l�� th��ng minh th�� m���t h��� th���ng AI tinh qu��i s��� bi���t t��m c��ch ng��n c���n kh��ng cho ng�����i ta ng���t ��i���n n��. H���u nh�� c��c cu���n truy���n vi���n t�����ng v��� AI �����u xoay quanh n��� l���c c���a lo��i ng�����i ng���t k���t n���i c��� m��y ��ang h���y di���t nh��n lo���i v�� c��ch c��� m��y n��y ch���ng l���i. Quan tr���ng nh���t, m���t h��� th���ng th��ng minh th���t s��� s��� l��m lo��i ng�����i m���t c���nh gi��c, kh��ng h��� hay bi���t n�� ��ang h���y ho���i ch��ng ta.
C��� nh�� hi���n nay, ai c��ng bi���t m���ng x�� h���i ��ang l��m h���ng m���i cu���c tranh lu���n nghi��m t��c, ph�� h���y thay v�� x��y d���ng c��c m���i quan h���, g��y th�� h���n h��n l�� k���t n���i m���i ng�����i l���i v���i nhau. Th��� nh��ng c�� ph���i ai c��ng t���t m���ng x�� h���i ��t nh���t cho ri��ng m��nh �������c ����u. Nhi���u nh�� t�� t�����ng cho r���ng c��c h��� th���ng AI sau n��y s��� k���t h���p ����� tr��� th��nh m���t ph���n c���a Internet l��c ���� ch��ng hi���n di���n kh���p n��i, bi���t ����u l�� n��t t���t m��� ����� ng���t k���t n���i? L��c ���� t���t m���t m��y t��nh s��� kh��ng c�� �� ngh��a g�� n���a c���.
C��c n�����c ���� c�� ch��nh s��ch g�� ch��a?
Ng��y x��a l��c nh�� v��n vi���n t�����ng Isaac Asimov vi���t v��� c��c th��� h��� robot trong t����ng lai th��ng minh t��i gi���i h��n ng�����i, ��ng ���� t��� �����t ra ba nguy��n t���c ����� kh���c ch��� m���i t��c h���i b���n robot n��y c�� th��� g��y ra: 1) robot kh��ng �������c g��y th����ng t���n cho con ng�����i, hay do kh��ng ch���u h��nh �����ng m�� ����� con ng�����i b��� th����ng t���n; 2) Robot ph���i tu��n th��� c��c m���nh l���nh do con ng�����i ����a ra tr��� phi l���nh ���� tr��i v���i ��i���u 1; 3) Robot ph���i b���o v��� s��� t���n t���i c���a ch��nh n�� mi���n l�� ��i���u n��y kh��ng m��u thu���n v���i ��i���u 1 v�� ��i���u 2. Sau ���� h���u nh�� m���i nh�� v��n vi���n t�����ng khi vi���t v��� robot hay AI �����u d���a chu���n m���c �����o �����c tr��n 3 nguy��n t���c n��y.
��i���u ����ng ng���c nhi��n l�� cho �����n nay ch��a c�� m���t ch��nh s��ch ch��nh th���c n��o �������c c��ng b��� v��� c��c gi���i h���n �����t ra cho c��c h��� th���ng AI. H��nh nh�� c��c ch��nh tr��� gia, ng�����i vi���t ch��nh s��ch ch��a hi���u h���t v��� AI v�� ch��a th���y m���i ��e d���a n��y nh�� m���t v�� kh�� ch��nh tr���. Ri��ng c��c t��� ch���c t�� nh��n ���� c�� nhi���u nghi��n c���u v��� ����� t��i n��y nh�� t��� ch���c phi l���i nhu���n MIRI chuy��n nghi��n c���u v��� c��ch thi���t k��� c��c ch����ng tr��nh tr�� tu��� nh��n t���o m�� con ng�����i c�� th��� ti��n ��o��n h��nh vi, nh��� th��� c�� th��� t���o ra m���t h��nh lang an to��n. Hay t��� ch���c OpenAI c���a Elon Musk th��nh l���p v���a nghi��n c���u n��ng l���c c���a c��c h��� th���ng AI v���a nghi��n c���u v��� b���o �����m t��nh an to��n c���a ch��ng. H��� th���ng DeepMind c���a Google m���t AI ti��n phong c�� ri��ng m���t �����i ng�� lo v��� an to��n.
V���i ch��ng ta, nh���ng ��������i gia��� c��ng ngh��� nh�� Facebook hay Google ��ang bi��n so���n c��c ch����ng tr��nh AI n��o, ���ng d���ng ch��ng v��o c��c s���n ph���m c���a h��� ra sao, t��c �����ng tinh vi l��n ���ng x��� c���a ch��ng ta nh�� th��� n��o��� ch��ng ta ho��n to��n kh��ng bi���t. ���� m���i l�� m���i nguy r�� r���t v�� hi���n hi���n ch��� kh��ng h��� l�� chuy���n vi���n t�����ng.
Vì sao người ta sợ AI đến thế?
Vì sao người ta sợ AI đến thế?
Nếu chỉ một mình các nhà văn viết truyện khoa học viễn tưởng lo sợ có ngày trí tuệ nhân tạo (AI) chiếm ngự, điều khiển loài người thì không nói làm gì. Đằng này ngày càng có nhiều nhà khoa học nổi tiếng cũng cảnh báo mối nguy do AI đem lại, như Stephen Hawking từng nói: “Việc phát triển trí tuệ nhân tạo hoàn chỉnh có thể dẫn đến sự diệt vong của loài người”. Vì sao có nỗi sợ này? Không phải khi nguy cấp chỉ cần ngắt điện là tắt mọi AI sao? Về đề tài này, tờ Vox vừa có một bài dài dạng hỏi đáp rất hữu ích.
Trước hết AI là gì?
Người ta thường dùng cụm từ “trí tuệ nhân tạo” cho đủ loại chương trình máy tính thông minh, từ ứng dụng Siri trên điện thoại iPhone, chương trình dịch tự động của Google đến các phần mềm chơi cờ bất bại hay các hệ thống tinh vi có thể ứng xử như một vị thần biết hết mọi thứ trên đời. Thật ra với các nhà nghiên cứu, họ thường xếp các AI thành 2 dạng: AI chuyên biệt và AI tổng quát. AI chuyên biệt nay đã giỏi hơn người trong nhiều lãnh vực: máy móc nay đọc phim hay chẩn đoán ung thư chính xác hơn bác sĩ nhiều lần. AI tổng quát, tức thông minh đủ thứ là chưa có, chưa hề tồn tại.
Trong vài năm gần đây AI chuyên biệt đã có những bước tiến ghê gớm. Như ứng dụng dịch tự động của Google đã giỏi hơn ngày xưa nhiều lắm rồi, không còn các câu dịch ngây ngô nữa. Trong các hoạt động thường ngày, chúng ta từng tiếp xúc với nhiều dạng AI chuyên biệt như trả kết quả tìm kiếm thông tin trên Google, sắp xếp thông tin trên trang Facebook của từng người, hiển thị các video trên YouTube, giới thiệu phim, nhạc trên Netflix hay Spotify. Có những chương trình máy tính thông minh biết viết báo, soạn nhạc mà kết quả không kém gì do người làm, tốc độ thì nhanh gấp triệu lần.
Những tiến bộ này một phần là do con người đã biết cách bày cho máy tự học. Thoạt tiên phải trưng ra từng tấm hình và dạy cho máy đây là con mèo, kia là con chó nhưng sau đó nó tự học bằng cách thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ, xử lý chúng rồi tự rút ra các quy luật cần thiết. Trong quá trình này máy đã học được các kỹ năng nhận diện hình ảnh, nhận biết ngôn ngữ chẳng khác gì quá trình học của một đứa bé. Chẳng sớm thì muộn sẽ xuất hiện các hệ thống AI tổng quát như một “túi khôn” vô hạn mà con người có thể thò tay vào khai thác.
Với những ai vẫn còn hoài nghi khả năng máy tính thông minh hơn con người, cứ thử tưởng tượng một kịch bản: người ta làm ra một hệ thống AI thua sút con người đủ mọi phương diện chỉ trừ một lãnh vực: AI này là một kỹ sư chuyên thiết kế và cải tiến các hệ thống AI sao cho ngày càng hoàn thiện hơn. Vậy là nó cứ mày mò thử sai để các sản phẩm của nó – các AI đời mới – ngày càng thông minh hơn như một vòng tròn khép kín, không cần sự can thiệp của loài người nữa.
AI gây hại ra sao?
Hiện nay dù chưa có AI tổng quát, các AI chuyên biệt đã có thể gây hại cho loài người bằng đủ cách. Dùng các chương trình viết tin tự động, người ta đã có thể đẻ ra đủ loại “tin giả” đọc vào nghe như thật và thực tế mạng xã hội đang dày đặc thông tin loại này, tức thông tin trộn lẫn giả với thật do máy nhào nặn ra rồi tự động đưa lên hàng ngàn, hàng chục ngàn tài khoản giả cũng do máy tạo ra. Các thuật toán sử dụng AI đang dựa vào thói quen của người dùng để giới thiệu video mới trên YouTube; vì người soạn thuật toán muốn giữ chân người xem càng lâu càng tốt nên chương trình AI sẽ giới thiệu các video gây nghiện, gây tò mò, y như thủ thuật viết tít câu khách của báo lá cải ngày trước.
Máy bay không người lái được điều khiển một phần do người, một phần do phân tích của AI đưa ra có thể dẫn đến cái chết của thường dân khi được sử dụng để tiêu diệt một tay khủng bố nào đó. Chương trình nhân diện gương mặt người từng dẫn tới nhiều trường hợp bắt nhầm người trong thực tế. Các trường hợp này có thể gán tác hại của AI do nhầm lẫn của con người nhưng nó hé lộ cho thấy một tương lai khủng khiếp khi AI được sử dụng nhiều hơn trong cuộc sống và sẽ quyết định nhiều thứ hơn liên quan đến sự an nguy của nhiều người.
Máy học, có nghĩa quá trình này không có sự can thiệp của con người và con người không hiểu hết các khâu máy tự học kiến thức mới. Giả thử chúng ta bảo một AI làm sao chơi game được điểm càng cao cao tốt, mục đích là để máy tự chơi và học được các kỹ năng liên quan đến chơi game. Nhưng máy tự học và thấy chỉnh sửa luật chơi từ gốc sẽ giúp nó đạt điểm tối đa. Nó sẽ đi theo con đường “tà đạo” này một cách tự nhiên, không chút áy náy chơi gian.
Stephen Hawking đã dùng ẩn dụ giết kiến để minh họa cho khả năng AI gây đại họa. Ông viết: “Có lẽ bạn không phải là người thù ghét gì lũ kiến, dí chân giết chúng chỉ vì độc ác. Nhưng giả thử bạn chịu trách nhiệm xây một đập thủy điện và gần đấy có một tổ kiến sẽ ngập trong nước, vậy là lũ kiến đi tong. Chúng ta đừng đặt con người vào vị trí của lũ kiến như thế”. Ý tưởng AI có thể gây hại cho con người xuất phát từ chỗ chúng ta giao cho AI một nhiệm vụ, chúng sẽ tìm mọi cách để thực hiện nhiệm vụ đó, bất kể sẽ có hại hay không cho con người. Ví dụ có một hệ thống AI được giao nhiệm vụ tính toán một con số nào đó, AI này nhận ra nếu dùng hết nguồn lực tính toán trên thế giới thì việc tính toán sẽ nhanh hơn và nếu dùng một vũ khí sinh học nào đó để tiêu diệt hết loài người thì nguồn lực tính toán sẽ tập trung về một mối – thế là nó sợ gì mà không cho nổ quả bom sinh học đó.
Hiện nay các chương trình máy tính đã rất phức tạp, phát hiện một lỗi đã là khó; giả thử máy có khả năng điều chỉnh chương trình, thêm vào các biến số mới, các mục tiêu mới thì loài người làm sao phát hiện kịp thời để chỉnh sửa. Nhu cầu tự thân của mọi chương trình máy tính thông minh là thu nhận thêm nguồn lực, tìm cách để cải thiện hiệu năng, chống lại mọi điều chỉnh trái ý nó hay mọi nỗ lực phá hoại nó. Đây chính là tiền đề AI trở nên “tham lam, độc ác, tàn bạo” chỉ bởi vì nó muốn thực hiện tốt nhất nhiệm vụ loài người giao cho nó dù quá trình này buộc nó dí chân giết muôn người.
Trong thực tế, một AI của Google được giao nhiệm vụ sao cho có càng nhiều người nhấp chuột vào quảng cáo càng tốt thì nó sẽ ưu tiên cho nhiệm vụ đó – bất kể quá trình này có thể cản trở người đọc báo một cách khó chịu. Các AI dùng trong nhận diện gương mặt người từng bị cho là có thiên kiến với người da màu y như trong đời thật…
Sao chúng ta không tắt máy đi nếu nó gây hại?
Nhiều người suy nghĩ trí tuệ thông minh nhân tạo mà khôn ngoan quá, con người cứ thiết kế sẵn nút tắt mở - nó có tác hại gì, chúng ta cứ ngắt điện là xong. Đã gọi là thông minh thì một hệ thống AI tinh quái sẽ biết tìm cách ngăn cản không cho người ta ngắt điện nó. Hầu như các cuốn truyện viễn tưởng về AI đều xoay quanh nỗ lực của loài người ngắt kết nối cỗ máy đang hủy diệt nhân loại và cách cỗ máy này chống lại. Quan trọng nhất, một hệ thống thông minh thật sự sẽ làm loài người mất cảnh giác, không hề hay biết nó đang hủy hoại chúng ta.
Cứ như hiện nay, ai cũng biết mạng xã hội đang làm hỏng mọi cuộc tranh luận nghiêm túc, phá hủy thay vì xây dựng các mối quan hệ, gây thù hằn hơn là kết nối mọi người lại với nhau. Thế nhưng có phải ai cũng tắt mạng xã hội ít nhất cho riêng mình được đâu. Nhiều nhà tư tưởng cho rằng các hệ thống AI sau này sẽ kết hợp để trở thành một phần của Internet lúc đó chúng hiện diện khắp nơi, biết đâu là nút tắt mở để ngắt kết nối? Lúc đó tắt một máy tính sẽ không có ý nghĩa gì nữa cả.
Các nước đã có chính sách gì chưa?
Ngày xưa lúc nhà văn viễn tưởng Isaac Asimov viết về các thế hệ robot trong tương lai thông minh tài giỏi hơn người, ông đã tự đặt ra ba nguyên tắc để khắc chế mọi tác hại bọn robot này có thể gây ra: 1) robot không được gây thương tổn cho con người, hay do không chịu hành động mà để con người bị thương tổn; 2) Robot phải tuân thủ các mệnh lệnh do con người đưa ra trừ phi lệnh đó trái với điều 1; 3) Robot phải bảo vệ sự tồn tại của chính nó miễn là điều này không mâu thuẫn với điều 1 và điều 2. Sau đó hầu như mọi nhà văn viễn tưởng khi viết về robot hay AI đều dựa chuẩn mực đạo đức trên 3 nguyên tắc này.
Điều đáng ngạc nhiên là cho đến nay chưa có một chính sách chính thức nào được công bố về các giới hạn đặt ra cho các hệ thống AI. Hình như các chính trị gia, người viết chính sách chưa hiểu hết về AI và chưa thấy mối đe dọa này như một vũ khí chính trị. Riêng các tổ chức tư nhân đã có nhiều nghiên cứu về đề tài này như tổ chức phi lợi nhuận MIRI chuyên nghiên cứu về cách thiết kế các chương trình trí tuệ nhân tạo mà con người có thể tiên đoán hành vi, nhờ thế có thể tạo ra một hành lang an toàn. Hay tổ chức OpenAI của Elon Musk thành lập vừa nghiên cứu năng lực của các hệ thống AI vừa nghiên cứu về bảo đảm tính an toàn của chúng. Hệ thống DeepMind của Google một AI tiên phong có riêng một đội ngũ lo về an toàn.
Với chúng ta, những “đại gia” công nghệ như Facebook hay Google đang biên soạn các chương trình AI nào, ứng dụng chúng vào các sản phẩm của họ ra sao, tác động tinh vi lên ứng xử của chúng ta như thế nào… chúng ta hoàn toàn không biết. Đó mới là mối nguy rõ rệt và hiển hiện chứ không hề là chuyện viễn tưởng.
March 29, 2021
V�� sao y���u ti���ng Anh?
V�� sao y���u ti���ng Anh?
Tr��nh ����� ti���ng Anh c���a h���c sinh Vi���t Nam c��ng ng��y c��ng gi���m s��t. ���� kh��ng ph���i l�� nh���n �����nh ch��� quan c���a ng�����i vi���t b��i n��y ��� ���� l�� k���t qu��� t���ng h���p c���a t��� ch���c gi��o d���c EF d���a tr��n b��i kh���o s��t ti���ng Anh v���i h��n 2,2 tri���u ng�����i t��� 100 n�����c tr��n th��� gi���i trong ���� n��m 2020 Vi���t Nam x���p h���ng 65 trong t���ng s��� 100 n�����c tham gia.
N��i ���ng��y c��ng gi���m s��t��� v�� t��� n��m 2015 �����n 2018 Vi���t Nam c��n �������c x���p v��o lo���i trung b��nh v��� k��� n��ng ti���ng Anh m���c d�� th��� h���ng h��ng n��m t���t gi���m �����u. Qua �����n n��m 2019, b���ng t���t xu���ng lo���i k��m, �����ng th��� 52 tr��n 100 n�����c v�� n��m nay t���t th��m 13 b���c xu���ng h���ng 65 v���n tr��n 100 n�����c.
C�� th��� �����t d���u h���i v��� m���c ����� ch��nh x��c c���a kh���o s��t n��y v�� ch��� d���a v��o b��i ki���m tra mi���n ph�� l��m tr��n m���ng t���c nh���ng ng�����i tham gia l�� t��� nguy���n, c�� th��� ti���ng Anh ��ang y���u n��n m���i t��m c��ch h���c th��m. ��i���m s��� kh���o s��t v�� th��� kh��ng �����i di���n cho n��ng l���c ti���ng Anh c���a ng�����i Vi���t n��i chung v�� kh�� l��ng c�� th��� so s��nh v���i ��i���m s��� c���a n�����c kh��c. Th��� nh��ng khi so s��nh v���i ch��nh m��nh, kh��ng th��� ph��� nh���n xu h�����ng n��ng l���c ti���ng Anh, ��t nh���t l�� c���a ng�����i Vi���t tham gia kh���o s��t c���a EF ���ng��y c��ng gi���m s��t��� nh�� ���� n��i ��� tr��n ����� ��i t��m nguy��n nh��n v�� gi���i ph��p.
C��c d��� ki���n kh��c c��ng cho th���y so v���i c��c m��n h���c kh��c, k���t qu��� h���c m��n ti���ng Anh c���a h���c sinh Vi���t Nam l�� k��m. V���i k��� thi t���t nghi���p THPT n��m nay, trong khi ��i���m trung b��nh c��c m��n V��n v�� To��n c���a th�� sinh l�� 6,6, ��i���m trung b��nh m��n ti���ng Anh ch��� ��� m���c 4,5 ��� m��n duy nh���t c�� ��i���m trung b��nh d�����i 5; �����n 63,1% th�� sinh �����t ��i���m d�����i trung b��nh; ��i���m s��� c�� nhi���u th�� sinh �����t nh���t l�� 3,4 ��i���m ��� m���t m���c r���t th���p so v���i c��c m��n thi kh��c. Ph��� ��i���m m��n ti���ng Anh l���ch sang tr��i, t���c s��� th�� sinh c�� ��i���m d�����i m���c trung b��nh n��m n��o c��ng cao, ���� k��o d��i trong m���y n��m nay.
Trong khi ����, ph���i n��i m���c ����� �����u t�� c���a to��n x�� h���i v�� t���ng gia ����nh, t���ng v��� ph��� huynh cho con em h���c ti���ng Anh l�� r���t cao, cao h��n h���n c��c m��n kh��c. Ch��a t���ng c�� m��n h���c n��o c�� s��� ph��n bi���t �����i x��� v���i h���c sinh nh�� m��n ti���ng Anh, ����ng th��m ti���n th�� �������c v��o h���c ch����ng tr��nh n��ng cao, ti���ng Anh t��ch h���p, ti���ng Anh t��ng c�����ng. ����ng th��m ti���n th�� �������c h���c v���i gi��o vi��n ng�����i n�����c ngo��i, h���c s��ch c���a n�����c ngo��i. ���� l�� ch��a k��� nhi���u ph��� huynh cho con em ��i h���c th��m ti���ng Anh t���i c��c trung t��m ngo���i ng���, v���i m���c h���c ph�� cao g���p m���y l���n c��c m��n kh��c. C�� ng�����i n��i n���a ����a n���a th���t, bi���t ����u n���u ����� vi���c h���c ti���ng Anh b��nh th�����ng nh�� c��c m��n kh��c, c�� khi k���t qu��� l���i kh��� quan h��n!
* * *
Ph���i n��i th���ng v���i nhau vi���c d���y v�� h���c ti���ng Anh kh��ng c�� hi���u qu��� tr�����c h���t b���i n��ng l���c c��c th���y c�� m��n n��y ��a ph���n l�� c��n y���u. M���t l���n n���a, ����y kh��ng ph���i l�� nh���n �����nh c���a ng�����i vi���t; ����y l�� k���t qu��� kh���o s��t n��ng l���c gi���ng d���y ti���ng Anh c���a gi��o vi��n t���i nhi���u �����a ph����ng ��� c��ch ����y m���y n��m b��o ch�� ����a tin �����a ph����ng n��o c��ng v���y, v��i tr��m gi��o vi��n tham d��� kh���o s��t, s��� �����t chu���n ch��� c�� v��i ng�����i; tr��n b��nh di���n to��n qu���c, t��� l��� �����t chu���n ch��� v��o kho���ng 2%, 3%. Gi��o vi��n �������c ����o t���o theo ki���u c��, ch�� tr���ng nhi���u �����n ng��� ph��p, d���ch; nay kh���o s��t c��� 4 k��� n��ng nghe n��i �����c vi���t theo chu���n ch��u ��u th�� t��� l��� �����t th���p kh��ng c�� g�� ����ng ng���c nhi��n. Nguy hi���m nh���t l�� gi��o vi��n ti���ng Anh d���y ��� b���c ti���u h���c l���y t��� nhi���u ngu���n kh��c nhau, ph��t ��m kh��ng chu���n v��o d���y c��c em �����c sai ngay t��� �����u, sau n��y r���t kh�� s���a.
Do y���u v��� n��ng l���c giao ti���p, vi���c gi���ng d���y tr��� n��n m��y m��c; ch��� y���u d���y v��� ng��n ng��� ti���ng Anh ch��� ho��n to��n kh��ng xem n�� l�� m���t ph����ng ti���n giao ti���p. Th��� h���i c��c th���y c�� m�� xem, v���i h��� m���i b��i h���c tr���ng t��m khi l�� d���y c��ch d��ng th��, khi d���y c��u b��� �����ng, khi th�� d���y c��ch s��� d���ng gi���i t��� cho ����ng. V���i h���, d���y cho h���c sinh l��m ����ng b��i t���p, b��i thi l�� ��u ti��n s��� m���t n��n gi��� h���c th��nh gi��� d���y c��c m��nh l���i l��m b��i thi. H��� kh��ng h��� xem b��i �����c l�� m���t n���i dung c���n �����c ����� hi���u r���i th���o lu���n, trao �����i, h���i ����p v��� n���i dung ����.
H���c sinh c��ng v���y; l��c ��� l���p nh���, c��c em c��n h��m h��� s��� d���ng v��i ba c��u ti���ng Anh m���i h���c ����� �����i ����p v���i b��� m��� ��� nh�� nh��ng qua l���p l���n l�� h���t; kh��ng bao gi��� c��c em ngh�� c��u ti���ng Anh v���a h���c l�� ����� n��i v���i ng�����i n�����c ngo��i nh���m m���c ����ch giao ti���p. Th���y b��i �����c ti���ng Anh ph���n ���ng �����u ti��n c���a nhi���u em l�� c��� d���ch ra ti���ng Vi���t ����� xem b��i n��i chuy���n g��, xong r���i ch�� �� �����n c��c ph���n ng�����i ta hay h���i trong b��i thi. Kh��ng bao gi��� v���i c��c em, b��i �����c c�� n���i dung h���p d���n, l��i cu���n hay cung c���p cho c��c em ��i���u m���i, ��i���u hay. H���c ngo���i ng��� l�� luy���n t���p, c��� luy���n �����u nh�� m��a quy���n ����� khi c���n b���t ra ����nh tr��ng; �����ng n��y h���c ngo���i ng��� m�� nghi���n ng���m ����� l��m b��i t���p nh�� to��n nh�� h��a th�� l��m sao kh��ng y���u d���n cho �������c.
* * *
����� thay �����i, kh��ng th��� m���t s���m m���t chi���u ����o t���o l���i gi��o vi��n n��n ph���i d���a v��o c��ng ngh���. C�� th��� t��� ch���c c��c l���p t���p hu���n ����� b��y cho gi��o vi��n c��ch s��� d���ng c��c ���ng d���ng ph���c v��� chuy���n d���y nh�� t��� ��i���n c�� ph��t ��m, ph���n m���m �����c to v��n b���n, th���m ch�� ngay c��� Google Translate ����� th���y c�� tham kh���o coi m��y n�� d���ch nh�� th��� n��o. T��� ���� v��o l���p c��c th���y c�� kh��ng c���n tr���c ti���p d���y h���c sinh n���a m�� ����� c��c em luy���n t���p v���i nhau, m���u s��� l�� m��y �����c theo gi���ng c���a ng�����i b���n ng���. Ch��� �����n khi n��o, v�� d��� v���i m���t em h���c sinh l���p 3 b���t �����u h���c ti���ng Anh, su���t m���t h���c k��� kh��ng vi���t ch��� ti���ng Anh n��o v��o v��� nh��ng thu���c nhi���u b��i h��t, thu���c nhi���u m���u �����i tho���i ����� ����ng k���ch v���i b���n hay k��� �������c c��c m���u chuy���n ng���n tr�����c l���p ��� l��c ���� m���i xem gi��o vi��n ���� th��nh c��ng.
L���p l���n c��ng v���y, th���y c�� �����ng d���y ng��� ph��p n���a, �����ng ra b��i t���p cho h���c sinh l��m ����� l���y ��i���m cao n���a. H��y ����� h���c sinh t��� do t���i v��� m��y ��i���n tho���i c��c t��� ��i���n ti���ng Anh c�� c��� ph��t ��m; t���i ch����ng tr��nh d���ch t��� �����ng, t���i c��� ch����ng tr��nh m��y �����i ����p v���i ng�����i nh�� Google Assistant hay Siri. C��� cho h���c sinh qu��t b��i �����c r���i nh��� Google Traslate ngay t��� �����u ����� c��c em th���a m��n s��� t�� m�� b��i n��y n��i chuy���n g��. Th���m ch�� khi Google Translate d���ch ng��y ng�� n�� c��ng gi��p c��c em �����ng qu�� tin v��o m��y d���ch m�� xem ���� nh�� b�����c kh���i �����u t����ng t��� nh�� khi d��ng b��ch khoa tr���c tuy���n Wikipedia. Sau ���� t��� ch���c ����� c��c em l��n n��i v��� b��i �����c, tr��nh b��y l���i, c��c em kh��c �����t c��u h���i ����� tranh lu���n, c��i nhau v��� n���i dung v���a h���c. N��i chung, kh��ng c���n d���y g�� nhi���u ngo��i vi���c cho h���c sinh g���n nh�� h���c thu���c l��ng b��i �����c ����� ai h���i g�� l�� c�� th��� tr��� l���i nhanh g���n, ch��nh x��c.
����� l��m �������c ��i���u n��y, c���n gi���m t���i ch����ng tr��nh, c���t ng���n b��i h���c, ����n gi���n h��a ch����ng tr��nh. L���p nh��� d���y ��i d���y l���i nh���ng c��u giao ti���p b��nh th�����ng trong cu���c s���ng, b���t c��c em h���c thu���c l��ng; sao cho ��t nh���t v��o trung h���c c�� s��� c��c em c�� ch���ng v��i tr��m c��u ���� thu���c l��ng khi c���n ��em ra m�� s��� d���ng. L���p l���n b��i �����c ����n gi���n h��n b��y gi��� nh��ng mang t��nh th���i s��� h��n, n��i v��� nh���ng thay �����i trong cu���c s���ng ��� th��� k��� 21. L��m sao ����� b���n th��n n���i dung l�� m���i, l�� h���p d���n, g��y t�� m�� ��� h���c sinh, nh�� cu���c tranh lu���n v��� m���ng 5G c�� g��y h���i cho s���c kh���e. H���c sinh c�� t�� m�� th�� m���i c�� �����ng l���c t��m hi���u b��i �����c, t��m m���i c��ch ����� hi���u n���i dung v�� nh��� n���i dung ����� tr��nh b��y l���i. Ch���ng n��o �����ng l���c h���c ti���ng Anh l�� v�� ��i���m s��� ch��� kh��ng ph���i v�� mu���n s��� d���ng th��nh th���o m���t ngo���i ng���, ch���ng ���� kh�� l��ng c���i thi���n th��� b���c x���p h���ng Vi���t Nam so v���i c��c n�����c kh��c.
Ng��y x��a ng�����i ta th�����ng g���i ti���ng Anh l�� sinh ng���, m���t ph���n do n�� li��n t���c bi���n �����i, li��n t���c ti���p nh���n c��i m���i, ngh��a m���i, c��ch d��ng m���i. C��ch d���y c��ch h���c b���y l��u nay xem n�� nh�� m���t t��� ng��� ki���u ng��y x��a ng�����i ta h���c ti���ng Latinh b���i th��� n��n kh��ng th��� n��o hi���u �������c nh���ng kh��i ni���m m���i xu���t hi���n trong ch���ng 10 n��m, 15 n��m tr��� l���i ����y. Gi��� mu���n c���i thi���n tr��nh ����� ti���ng Anh c���a h���c sinh Vi���t Nam th�� c���n xem n�� l�� sinh ng��� tr��� l���i, t���c xem n�� nh�� c���u n���i giao ti���p, h���c c��i n���i dung m�� n�� chuy���n t���i, c��ch n�� chuy���n t���i, b���t ch�����c chuy���n t���i �������c nh�� n��. �����ng xem b���n th��n ti���ng Anh l�� �����i t�����ng c���n h���c n��n h���c sinh khi tranh lu���n, �����i ����p, c�� sai ng��� ph��p c��ng b��nh th�����ng. ����� ho��n ch���nh vi���c giao ti���p, t��� c��c em s��� ho��n ch���nh c��ch n��i b���ng c��ch b���t ch�����c ng�����i b���n ng��� y nh�� khi c��c em h���c ti���ng m��� ����� v���y.
Vì sao yếu tiếng Anh?
Vì sao yếu tiếng Anh?
Trình độ tiếng Anh của học sinh Việt Nam càng ngày càng giảm sút. Đó không phải là nhận định chủ quan của người viết bài này – đó là kết quả tổng hợp của tổ chức giáo dục EF dựa trên bài khảo sát tiếng Anh với hơn 2,2 triệu người từ 100 nước trên thế giới trong đó năm 2020 Việt Nam xếp hạng 65 trong tổng số 100 nước tham gia.
Nói “ngày càng giảm sút” vì từ năm 2015 đến 2018 Việt Nam còn được xếp vào loại trung bình về kỹ năng tiếng Anh mặc dù thứ hạng hàng năm tụt giảm đều. Qua đến năm 2019, bỗng tụt xuống loại kém, đứng thứ 52 trên 100 nước và năm nay tụt thêm 13 bậc xuống hạng 65 vẫn trên 100 nước.
Có thể đặt dấu hỏi về mức độ chính xác của khảo sát này vì chỉ dựa vào bài kiểm tra miễn phí làm trên mạng tức những người tham gia là tự nguyện, có thể tiếng Anh đang yếu nên mới tìm cách học thêm. Điểm số khảo sát vì thế không đại diện cho năng lực tiếng Anh của người Việt nói chung và khó lòng có thể so sánh với điểm số của nước khác. Thế nhưng khi so sánh với chính mình, không thể phủ nhận xu hướng năng lực tiếng Anh, ít nhất là của người Việt tham gia khảo sát của EF “ngày càng giảm sút” như đã nói ở trên để đi tìm nguyên nhân và giải pháp.
Các dữ kiện khác cũng cho thấy so với các môn học khác, kết quả học môn tiếng Anh của học sinh Việt Nam là kém. Với kỳ thi tốt nghiệp THPT năm nay, trong khi điểm trung bình các môn Văn và Toán của thí sinh là 6,6, điểm trung bình môn tiếng Anh chỉ ở mức 4,5 – môn duy nhất có điểm trung bình dưới 5; đến 63,1% thí sinh đạt điểm dưới trung bình; điểm số có nhiều thí sinh đạt nhất là 3,4 điểm – một mức rất thấp so với các môn thi khác. Phổ điểm môn tiếng Anh lệch sang trái, tức số thí sinh có điểm dưới mức trung bình năm nào cũng cao, đã kéo dài trong mấy năm nay.
Trong khi đó, phải nói mức độ đầu tư của toàn xã hội và từng gia đình, từng vị phụ huynh cho con em học tiếng Anh là rất cao, cao hơn hẳn các môn khác. Chưa từng có môn học nào có sự phân biệt đối xử với học sinh như môn tiếng Anh, đóng thêm tiền thì được vào học chương trình nâng cao, tiếng Anh tích hợp, tiếng Anh tăng cường. Đóng thêm tiền thì được học với giáo viên người nước ngoài, học sách của nước ngoài. Đó là chưa kể nhiều phụ huynh cho con em đi học thêm tiếng Anh tại các trung tâm ngoại ngữ, với mức học phí cao gấp mấy lần các môn khác. Có người nói nửa đùa nửa thật, biết đâu nếu để việc học tiếng Anh bình thường như các môn khác, có khi kết quả lại khả quan hơn!
* * *
Phải nói thẳng với nhau việc dạy và học tiếng Anh không có hiệu quả trước hết bởi năng lực các thầy cô môn này đa phần là còn yếu. Một lần nữa, đây không phải là nhận định của người viết; đây là kết quả khảo sát năng lực giảng dạy tiếng Anh của giáo viên tại nhiều địa phương – cách đây mấy năm báo chí đưa tin địa phương nào cũng vậy, vài trăm giáo viên tham dự khảo sát, số đạt chuẩn chỉ có vài người; trên bình diện toàn quốc, tỷ lệ đạt chuẩn chỉ vào khoảng 2%, 3%. Giáo viên được đào tạo theo kiểu cũ, chú trọng nhiều đến ngữ pháp, dịch; nay khảo sát cả 4 kỹ năng nghe nói đọc viết theo chuẩn châu Âu thì tỷ lệ đạt thấp không có gì đáng ngạc nhiên. Nguy hiểm nhất là giáo viên tiếng Anh dạy ở bậc tiểu học lấy từ nhiều nguồn khác nhau, phát âm không chuẩn vào dạy các em đọc sai ngay từ đầu, sau này rất khó sửa.
Do yếu về năng lực giao tiếp, việc giảng dạy trở nên máy móc; chủ yếu dạy về ngôn ngữ tiếng Anh chứ hoàn toàn không xem nó là một phương tiện giao tiếp. Thử hỏi các thầy cô mà xem, với họ mỗi bài học trọng tâm khi là dạy cách dùng thì, khi dạy câu bị động, khi thì dạy cách sử dụng giới từ cho đúng. Với họ, dạy cho học sinh làm đúng bài tập, bài thi là ưu tiên số một nên giờ học thành giờ dạy các mánh lới làm bài thi. Họ không hề xem bài đọc là một nội dung cần đọc để hiểu rồi thảo luận, trao đổi, hỏi đáp về nội dung đó.
Học sinh cũng vậy; lúc ở lớp nhỏ, các em còn hăm hở sử dụng vài ba câu tiếng Anh mới học để đối đáp với bố mẹ ở nhà nhưng qua lớp lớn là hết; không bao giờ các em nghĩ câu tiếng Anh vừa học là để nói với người nước ngoài nhằm mục đích giao tiếp. Thấy bài đọc tiếng Anh phản ứng đầu tiên của nhiều em là cố dịch ra tiếng Việt để xem bài nói chuyện gì, xong rồi chú ý đến các phần người ta hay hỏi trong bài thi. Không bao giờ với các em, bài đọc có nội dung hấp dẫn, lôi cuốn hay cung cấp cho các em điều mới, điều hay. Học ngoại ngữ là luyện tập, cứ luyện đều như múa quyền để khi cần bật ra đánh trúng; đằng này học ngoại ngữ mà nghiền ngẫm để làm bài tập như toán như hóa thì làm sao không yếu dần cho được.
* * *
Để thay đổi, không thể một sớm một chiều đào tạo lại giáo viên nên phải dựa vào công nghệ. Có thể tổ chức các lớp tập huấn để bày cho giáo viên cách sử dụng các ứng dụng phục vụ chuyện dạy như từ điển có phát âm, phần mềm đọc to văn bản, thậm chí ngay cả Google Translate để thầy cô tham khảo coi máy nó dịch như thế nào. Từ đó vào lớp các thầy cô không cần trực tiếp dạy học sinh nữa mà để các em luyện tập với nhau, mẫu sẽ là máy đọc theo giọng của người bản ngữ. Chỉ đến khi nào, ví dụ với một em học sinh lớp 3 bắt đầu học tiếng Anh, suốt một học kỳ không viết chữ tiếng Anh nào vào vở nhưng thuộc nhiều bài hát, thuộc nhiều mẫu đối thoại để đóng kịch với bạn hay kể được các mẩu chuyện ngắn trước lớp – lúc đó mới xem giáo viên đã thành công.
Lớp lớn cũng vậy, thầy cô đừng dạy ngữ pháp nữa, đừng ra bài tập cho học sinh làm để lấy điểm cao nữa. Hãy để học sinh tự do tải về máy điện thoại các tự điển tiếng Anh có cả phát âm; tải chương trình dịch tự động, tải cả chương trình máy đối đáp với người như Google Assistant hay Siri. Cứ cho học sinh quét bài đọc rồi nhờ Google Traslate ngay từ đầu để các em thỏa mãn sự tò mò bài này nói chuyện gì. Thậm chí khi Google Translate dịch ngây ngô nó cũng giúp các em đừng quá tin vào máy dịch mà xem đó như bước khởi đầu tương tự như khi dùng bách khoa trực tuyến Wikipedia. Sau đó tổ chức để các em lên nói về bài đọc, trình bày lại, các em khác đặt câu hỏi để tranh luận, cãi nhau về nội dung vừa học. Nói chung, không cần dạy gì nhiều ngoài việc cho học sinh gần như học thuộc lòng bài đọc để ai hỏi gì là có thể trả lời nhanh gọn, chính xác.
Để làm được điều này, cần giảm tải chương trình, cắt ngắn bài học, đơn giản hóa chương trình. Lớp nhỏ dạy đi dạy lại những câu giao tiếp bình thường trong cuộc sống, bắt các em học thuộc lòng; sao cho ít nhất vào trung học cơ sở các em có chừng vài trăm câu đã thuộc lòng khi cần đem ra mà sử dụng. Lớp lớn bài đọc đơn giản hơn bây giờ nhưng mang tính thời sự hơn, nói về những thay đổi trong cuộc sống ở thế kỷ 21. Làm sao để bản thân nội dung là mới, là hấp dẫn, gây tò mò ở học sinh, như cuộc tranh luận về mạng 5G có gây hại cho sức khỏe. Học sinh có tò mò thì mới có động lực tìm hiểu bài đọc, tìm mọi cách để hiểu nội dung và nhớ nội dung để trình bày lại. Chừng nào động lực học tiếng Anh là vì điểm số chứ không phải vì muốn sử dụng thành thạo một ngoại ngữ, chừng đó khó lòng cải thiện thứ bậc xếp hạng Việt Nam so với các nước khác.
Ngày xưa người ta thường gọi tiếng Anh là sinh ngữ, một phần do nó liên tục biến đổi, liên tục tiếp nhận cái mới, nghĩa mới, cách dùng mới. Cách dạy cách học bấy lâu nay xem nó như một tử ngữ kiểu ngày xưa người ta học tiếng Latinh bởi thế nên không thể nào hiểu được những khái niệm mới xuất hiện trong chừng 10 năm, 15 năm trở lại đây. Giờ muốn cải thiện trình độ tiếng Anh của học sinh Việt Nam thì cần xem nó là sinh ngữ trở lại, tức xem nó như cầu nối giao tiếp, học cái nội dung mà nó chuyển tải, cách nó chuyển tải, bắt chước chuyển tải được như nó. Đừng xem bản thân tiếng Anh là đối tượng cần học nên học sinh khi tranh luận, đối đáp, có sai ngữ pháp cũng bình thường. Để hoàn chỉnh việc giao tiếp, tự các em sẽ hoàn chỉnh cách nói bằng cách bắt chước người bản ngữ y như khi các em học tiếng mẹ đẻ vậy.
��i���m s��ch ���Calling Bullshit���:
H���t �������ng ba x���o
C�� �����i thu��� n��o m�� m���t m��n h���c t���i m���t tr�����ng �����i h���c l���i mang t��n ���Calling Bullshit in the Age of Big Data���. Bullshit l�� m���t t��� th��ng t���c, g���i ai ���� b���ng t��� n��y c�� ngh��a m��nh b���o h��� x���o, h��� n��i b���y, h��� n��i v��� v���n; cho n��n t��n kh��a h���c n��y �����i kh��i l�� ���V���ch m���t n��i x���o trong th���i �����i d��� li���u l���n���. Hai ��ng th���y d���y kh��a n��y t���i �����i h���c Washington, Seatle l�� Jevin West, gi��o s�� v��� tin h���c v�� Carl Bergstrom, m���t nh�� sinh h���c ��� l���i l�� m���t s��� k���t h���p k��� l��� n���a.
Th���t ra c�� s��� ra �����i m��n h���c n��y l�� r���t l��-gich v�� h���p th���i: lo��i ng�����i t��� khi bi���t k��� chuy���n ���t h���n ���� pha l���n trong c��u chuy���n m��nh k��� cho ng�����i kh��c nghe nhi���u chi ti���t ���ba x���o��� cho th��m ph���n h���p d���n; t��� ���� con ng�����i ai c��ng ph���i t��� trang b��� cho m��nh c��i k��� n��ng ph��t hi���n ���ba x���o��� ����� kh���i b��� ���ph���nh��� nh�� m���t k��� kh��� kh���o. Th��� nh��ng khi ���ba x���o��� lan sang d��� li���u l���n, sang nghi��n c���u khoa h���c, v��o l��nh v���c tr�� tu��� nh��n t���o, r���i ���h���c m��y������ ��a ph���n ch��a quen, v���n ���h�� h���c mi���ng��� m�� nghe m���t c��ch say m��, �����y tin t�����ng. M���t m��n h���c gi��p ng�����i ta v���ch m���t �������c c��c l���i ba x���o cao c���p n��y s��� c���n thi���t bi���t bao cho ng�����i s��� ra �����i trong th���i �����i c��ng ngh��� hi���n nay ��� ch���ng l��� g�� khi c��ng b��� n���i dung m��n h���c, ch��� 1 ph��t sau ���� ����� 180 sinh vi��n ghi danh.
Kh��a h���c ��� t���n b��n M��� nh��ng may thay hai ��ng th���y ���� so���n l���i n���i dung b��i gi���ng th��nh m���t cu���n s��ch m���i xu���t b���n v��o th��ng 8 v���a qua v�� hi���n ��ang b��n ch���y nh�� t��m t����i ��� cu���n ���Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World��� (V���ch m���t n��i x���o: Ngh��� thu���t ho��i nghi trong th��� gi���i v���n h��nh b���i d��� li���u l���n). S��ch k��� kh�� nhi���u c��u chuy���n bao x���o cao c���p nh��ng ����� d��� h��nh dung v�� sao ng�����i ta ba x���o, h��y b���t �����u b���ng c��u chuy���n n��y: M���t ng�����i b���n b���o, n��y, anh bi���t kh��ng, ai nu��i m��o l����ng th�����ng cao h��n ng�����i nu��i ch��. N���u ch��� ch���ng ����, ng�����i nghe r���t d��� ph��n, ��ng n��i x���o v�� ng�����i kia g���t g��, c�����i x��a. Nh��ng ng�����i kia kh��ng c�����i m�� c��� kh��ng kh��ng n��i h��m qua m���i nghe m���t b��i TED Talk n��i v��� ����� t��i n��y m���t c��ch nghi��m t��c �� nghe. H��� gi���i th��ch ng�����i nu��i m��o th�����ng th��ch t��nh �����c l���p c��n ng�����i nu��i ch�� th��ch s��� trung th��nh m�� ai th��ch �����c l���p th�����ng c�� t��� ch���t NVT hay NVS g�� ���� t��� qu��n r���i nh��ng t��� ch���t n��y gi��p h��� d��� th��ng ti���n n��n l����ng cao h��n l�� chuy���n ������ng nhi��n. �����n ����y r���t c�� th��� ��ng b���n tin s��i c��� d�� ��ng kia ba x���o theo ki���u cao c���p.
Ba x���o cao c���p l�� d��ng d��� li���u, bi���u �����, d���n ch���ng, minh h���a, l�� thuy���t��� ����� c���ng c��� c��u chuy���n m��nh k��� b���t k��� th��ng tin ����ng hay sai, h���p l�� hay phi l��. C��u chuy���n ch�� m��o l��c tr�� d�� t���u h���u n��i tr��n m�� v��o tay m���t nh�� nghi��n c���u, b��� c��ng ghi nh���n d��� li���u ��� th��nh ph��� New York n��i m���c l����ng th�����ng cao h��n h���n n��i kh��c v�� r���t kh�� nu��i ch�� v���i c��c th��nh ph��� kh��c ��� m���n tr��n ti���u bang New York, n��i l����ng th�����ng th���p h��n v�� �����t r���ng n��n d��� nu��i ch�� h��n ��� r���t d��� c�� m���t c��ng tr��nh c��ng phu, d��� li���u ch��nh x��c nh��ng k���t qu��� c��ng ch��� l�� ba x���o.
C��c nghi��n c���u lo���i n��y c�� nhi���u l���m. N��m 2016 c�� hai nh�� nghi��n c���u c��ng b��� c��ng tr��nh d��ng c��ng ngh��� h���c m��y ����� ph��t hi���n c��c �����c ��i���m tr��n g����ng m���t ng�����i g���n v���i t���i ph���m. H��� tuy��n b��� d��ng thu���t to��n c���a h���, ch��� c���n nh��n v��o h��nh ch���p ch��n dung, ng�����i ta c�� th��� ph��n ��o��n ai l�� t���i ph���m, ai l�� d��n v�� t���i v���i ����� ch��nh x��c cao. B��o ch�� r��m beng l��n v��� m���t thu���t to��n h��� cho l�� v�� nh��n �����o, v�� �����o �����c; m���t s��� b��o than, n���u ph��t hi���n t���i ph���m ngay c��� tr�����c khi h���n ph���m t���i th�� c��n g�� l�� n���n m��ng x�� h���i��� Nh��ng ng�����i ta qu��n r���ng b���n th��n c��i nghi��n c���u n��y l�� ����� ba x���o v�� t��c gi��� d��ng ���nh s��u t���m tr��n m���ng ����� ����a v��o nh��m ng�����i b��nh th�����ng, xin ���nh c���a c���nh s��t ch���p c��c k��� t���ng ph���m t���i ����� ����a v��o nh��m t���i ph���m. Ch���ng ���� c��ng ����� cho c��i nghi��n c���u n��y v��o s���t r��c v�� ���nh t���i ph���m l��c n��o c��ng ch���p x���u, ng�����i b��� ch���p ��ang lo s���, hoang mang hay g���m g��� ph���n ���ng. ���nh b��nh th�����ng ai c��ng mu���n ch���p cho �����p h���n l��n. Ch��a k��� t��c gi��� ch��� ra nh���ng �����c ��i���m c���a ch��n dung t���i ph���m, trong ���� c�� c��u r���t ph���c t���p ����� mi��u t��� v���i k��ch th�����c so s��nh, t��� l��� n��y n��� nh��ng h��a ra ����� ch��� g����ng m���t kh��ng c�����i. C�� �����i n��o h��nh c���nh s��t ch���p k��� ph���m t���i m�� ��ang c�����i t����i?
����ng ti���c, th��� gi���i nghi��n c���u �����y r���y c��c c��ng tr��nh nh�� th��� n���p d�����i c��c c��u v��n ph���c t���p, c��c c��ng th���c t��nh to��n d��i d��ng, c��c l���p lu���n d���t d��y r���t kh�� l���n ra manh m���i. V���i cu���n Calling Bullshit, ch��� c���n �����c c��c c��u chuy���n ba x���o cao c���p trong s��ch c��ng ���� h���p d���n v�� b��� ��ch nh��ng quan tr���ng h��n, c��c t��c gi��� b��y cho ng�����i �����c c��ch ph��t hi���n c��c lo���i ba x���o n��y. �����u ti��n, t��c gi��� c���nh b��o ai c��ng t�����ng trong m���t th���i k��� m�� ai n���y �����u c�� trong tay m���t m��y t��nh m���nh d�����i d���ng chi���c ��i���n tho���i di �����ng c�� k���t n���i Internet ����� ng�����i d��ng c�� th��� ki���m tra b���t k��� d��� ki���n n��o trong nh��y m���t th�� ���ba x���o��� s��� kh��ng c��n �����t s���ng. Ng�����c l���i l�� �����ng kh��c, c��ng ngh��� ���� gi��p ba x���o lan r���ng h��n b���t k��� giai ��o���n n��o tr�����c ����y; m���t c��u chuy���n ba x���o nh��ng k��m th��m y���u t��� h���p d���n l�� mi���ng m���i ngon cho m���ng x�� h���i l��u truy���n lan m���nh.
N���u tr�����c ����y t��t b��o c�� nhi���m v��� n��i m���t c��ch g���n nh���t n���i dung ch��� y���u c���a tin b��i th�� nay v���i c��ng ngh��� c��u kh��ch nh���p v��o �����c, kh��ng ai d���i g�� vi���t h���t m���i s��� ra t��t ��� vi���t ra r�� r��ng r���i ai m�� ch���u b���m v��o ����� �����c ti���p. Th��� n��n, theo c��c t��c gi���, t��t b��o nay u���n ��o ����� l��m sao KH��NG k��� cho b���n nghe tin b��i n��i v��� chuy���n g�� m���i l�� th��nh c��ng. M���t t��t tr��n t��� Washington Post vi���t ���M���t ph���n n��m ai l��m ngh��� n��y �����u c�� v���n ����� nghi���n r�����u n���ng���; t��� USA Today vi���t: ���Iceland t���ng l�� ��i���m �����n h���p d���n du kh��ch nh���t. Chuy���n g�� ���� x���y ra?���. B��o c�� ch���c n��ng cung c���p th��ng tin ngay c��ng s���m c��ng t���t; �����i n��o l���i n��i l���p l���ng ���ngh��� n��y���, ���chuy���n g�������� nh�� th���. ����� d��� h��nh dung, ch��ng ta h��y nh��� l���i c��c t��t tr��n b��o trong n�����c: ���Ch���ng m��� c���a ph��ng ng��� v�� s���ng s��� khi nh��n l��n gi�����ng���; ���B�� m��� ch���ng l��m m���t ��i���u khi���n c�� con d��u t��i m���t������ Nh���ng lo���i t��t ��p ��p m��� m��� n��y m��� �������ng cho c��c c��u chuy���n ba x���o lan truy���n.
M���i ch����ng s��ch �����u b��y cho ng�����i �����c c��ch ph��t hi���n ba x���o; ��� ����y xin ��i���m qua ch����ng 8 v��� c��ch v���ch m���t ba x���o khi n��i v��� d��� li���u l���n. �����i th��� tr�� tu��� nh��n t���o (AI) hay h���c m��y g�� c��ng c���n d���a v��o d��� li���u; thu���t to��n c�� hay ho �����n ����u m�� d��� li���u sai, d��� li���u t���m b���y s��� ra k���t qu��� ba x���o (t��c gi��� d��ng c���m t��� ���garbage in, garbage out ��� �����u v��o l�� r��c th�� �����u ra c��ng l�� r��c���. V���i c��c startup khoe l�� c��ng ngh��� d���a v��o AI th�� c���n h���i k��� v��� d��� li���u d��ng ����� hu���n luy���n m��y, l���y t��� ����u ra, d��� li���u c�� s���ch kh��ng th�� s��� bi���t ngay h��� ba x���o hay startup th��� thi���t.
N��m 2009 t���p ch�� Nature ����ng b��i mi��u t��� m���t c��ng tr��nh nghi��n c���u c���a Google, d���a v��o c��c t��� kh��a ng�����i d��ng g�� v��o ����� t��m ki���m nh�� ���s���t���, �����au �����u���, ���tri���u ch���ng c��m���, ���ti���m thu���c t��y g���n t��i���, Google c�� th��� ti��n ��o��n s���m v�� ch��nh x��c d���ch c��m s��� di���n ra ��� �����a ph����ng n��o c��n nhanh h��n gi���i y t���. Nghi��n c���u n��y g��y x��n xao d�� lu���n, ai n���y �����u h��m h��� gi��� l�� th���i c���a ���d��� li���u l���n���, ch��� c���n c�� ���d��� li���u l���n��� m���i ph����ng ph��p khoa h���c kh��c l�� l���i th���i r���i. B���n ����� c��m c���a Google th��nh m���t th��� h��ng ���hot��� kh���p n��i. Ch��� c���n �����n n��m 2014, thi��n h��� m���i ng�� ng���a, c��ng ng��y d��� ��o��n c��m c���a Google c��ng sai th���c t���; cu���i c��ng Google ph���i h���y b��� d��� ��n v�� l���y trang ���xu h�����ng c��m��� xu���ng trong �� ch���. Sai l���m l�� ch���n c��c c���m t��� ����� d��� b��o c��m b���i kh��ng h��� c�� m���i quan h��� nh��n qu��� nh�� Google nh���m t�����ng.
���Calling Bullshit��� l�� m���t c���m nang h���u ��ch ����� l���c c��t ����i v��ng t��m trong m���t th��� gi���i ��i ����u c��ng th���y nh���ng l���i ��ao to b��a l���n, v��n phong qu���ng c��o, k��� c��� trong th��ng c��o b��o ch�� c���a c��c c��ng tr��nh nghi��n c���u, nh���t l�� qua m��a �����i d���ch Covid-19 v���a qua. C�� l��� ngo��i vi���c n���m �������c nguy��n t���c ph��n bi���t gi���a t����ng quan v�� nh��n qu���, ho��i nghi d��� li���u l���n, c���nh gi��c vi���c nh��o n���n s��� li���u ����� ph�� h���p v���i k���t qu���, c��ch d��� nh���t l�� c��� t��m ni���m chuy���n g�� ���qu�� t���t ����� tin��� th�� ���t n�� kh��ng t���t th���t.
Box
M���t trong nh���ng c��u chuy���n ���ba x���o��� �������c c��c t��c gi��� k��� l�� c��ng tr��nh nghi��n c���u cho r���ng c��c ngh��� s�� d��ng nh���c rap hay hip-hop ch���t tr��� h��n ngh��� s�� d��ng nh���c blue hay jazz. Nghe qua t�����ng nh�� m���t c��ng tr��nh khoa h���c l��m s��ng t��� m���t hi���n t�����ng m�� nhi���u ng�����i c��ng th���y. H��a ra c��i sai l�� qu��ng th���i gian ����a v��o ����� quan s��t l�� qu�� ng���n, nh���c rap m���i ra �����i t��� th���p ni��n 1970 n��n ngh��� s�� rap n��o ch���t �����u l�� ch���t tr��� h��n so v���i c��c d��ng nh���c kh��c. N���u k��o d��i th���i gian quan s��t th��m 100 n��m n���a, k���t lu���n sau c��ng s��� kh��ng c��n ����ng n���a.
Điểm sách “Calling Bullshit”:
Hết đường ba xạo
Có đời thuở nào mà một môn học tại một trường đại học lại mang tên “Calling Bullshit in the Age of Big Data”. Bullshit là một từ thông tục, gọi ai đó bằng từ này có nghĩa mình bảo họ xạo, họ nói bậy, họ nói vớ vẩn; cho nên tên khóa học này đại khái là “Vạch mặt nói xạo trong thời đại dữ liệu lớn”. Hai ông thầy dạy khóa này tại đại học Washington, Seatle là Jevin West, giáo sư về tin học và Carl Bergstrom, một nhà sinh học – lại là một sự kết hợp kỳ lạ nữa.
Thật ra cơ sở ra đời môn học này là rất lô-gich và hợp thời: loài người từ khi biết kể chuyện ắt hẳn đã pha lẫn trong câu chuyện mình kể cho người khác nghe nhiều chi tiết “ba xạo” cho thêm phần hấp dẫn; từ đó con người ai cũng phải tự trang bị cho mình cái kỹ năng phát hiện “ba xạo” để khỏi bị “phỉnh” như một kẻ khờ khạo. Thế nhưng khi “ba xạo” lan sang dữ liệu lớn, sang nghiên cứu khoa học, vào lãnh vực trí tuệ nhân tạo, rồi “học máy”… đa phần chưa quen, vẫn “há hốc miệng” mà nghe một cách say mê, đầy tin tưởng. Một môn học giúp người ta vạch mặt được các lời ba xạo cao cấp này sẽ cần thiết biết bao cho người sẽ ra đời trong thời đại công nghệ hiện nay – chẳng lạ gì khi công bố nội dung môn học, chỉ 1 phút sau đã đủ 180 sinh viên ghi danh.
Khóa học ở tận bên Mỹ nhưng may thay hai ông thầy đã soạn lại nội dung bài giảng thành một cuốn sách mới xuất bản vào tháng 8 vừa qua và hiện đang bán chạy như tôm tươi – cuốn “Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World” (Vạch mặt nói xạo: Nghệ thuật hoài nghi trong thế giới vận hành bởi dữ liệu lớn). Sách kể khá nhiều câu chuyện bao xạo cao cấp nhưng để dễ hình dung vì sao người ta ba xạo, hãy bắt đầu bằng câu chuyện này: Một người bạn bảo, này, anh biết không, ai nuôi mèo lương thường cao hơn người nuôi chó. Nếu chỉ chừng đó, người nghe rất dễ phán, ông nói xạo và người kia gật gù, cười xòa. Nhưng người kia không cười mà cứ khăng khăng nói hôm qua mới nghe một bài TED Talk nói về đề tài này một cách nghiêm túc à nghe. Họ giải thích người nuôi mèo thường thích tính độc lập còn người nuôi chó thích sự trung thành mà ai thích độc lập thường có tố chất NVT hay NVS gì đó tớ quên rồi nhưng tố chất này giúp họ dễ thăng tiến nên lương cao hơn là chuyện đương nhiên. Đến đây rất có thể ông bạn tin sái cổ dù ông kia ba xạo theo kiểu cao cấp.
Ba xạo cao cấp là dùng dữ liệu, biểu đồ, dẫn chứng, minh họa, lý thuyết… để củng cố câu chuyện mình kể bất kể thông tin đúng hay sai, hợp lý hay phi lý. Câu chuyện chó mèo lúc trà dư tửu hậu nói trên mà vào tay một nhà nghiên cứu, bỏ công ghi nhận dữ liệu ở thành phố New York nơi mức lương thường cao hơn hẳn nơi khác và rất khó nuôi chó với các thành phố khác ở mạn trên tiểu bang New York, nơi lương thường thấp hơn và đất rộng nên dễ nuôi chó hơn – rất dễ có một công trình công phu, dữ liệu chính xác nhưng kết quả cũng chỉ là ba xạo.
Các nghiên cứu loại này có nhiều lắm. Năm 2016 có hai nhà nghiên cứu công bố công trình dùng công nghệ học máy để phát hiện các đặc điểm trên gương mặt người gắn với tội phạm. Họ tuyên bố dùng thuật toán của họ, chỉ cần nhìn vào hình chụp chân dung, người ta có thể phán đoán ai là tội phạm, ai là dân vô tội với độ chính xác cao. Báo chí rùm beng lên về một thuật toán họ cho là vô nhân đạo, vô đạo đức; một số báo than, nếu phát hiện tội phạm ngay cả trước khi hắn phạm tội thì còn gì là nền móng xã hội… Nhưng người ta quên rằng bản thân cái nghiên cứu này là đồ ba xạo vì tác giả dùng ảnh sưu tầm trên mạng để đưa vào nhóm người bình thường, xin ảnh của cảnh sát chụp các kẻ từng phạm tội để đưa vào nhóm tội phạm. Chừng đó cũng đủ cho cái nghiên cứu này vào sọt rác vì ảnh tội phạm lúc nào cũng chụp xấu, người bị chụp đang lo sợ, hoang mang hay gầm gừ phản ứng. Ảnh bình thường ai cũng muốn chụp cho đẹp hẳn lên. Chưa kể tác giả chỉ ra những đặc điểm của chân dung tội phạm, trong đó có câu rất phức tạp để miêu tả với kích thước so sánh, tỷ lệ này nọ nhưng hóa ra để chỉ gương mặt không cười. Có đời nào hình cảnh sát chụp kẻ phạm tội mà đang cười tươi?
Đáng tiếc, thế giới nghiên cứu đầy rẫy các công trình như thế nấp dưới các câu văn phức tạp, các công thức tính toán dài dòng, các lập luận dắt dây rất khó lần ra manh mối. Với cuốn Calling Bullshit, chỉ cần đọc các câu chuyện ba xạo cao cấp trong sách cũng đã hấp dẫn và bổ ích nhưng quan trọng hơn, các tác giả bày cho người đọc cách phát hiện các loại ba xạo này. Đầu tiên, tác giả cảnh báo ai cũng tưởng trong một thời kỳ mà ai nấy đều có trong tay một máy tính mạnh dưới dạng chiếc điện thoại di động có kết nối Internet để người dùng có thể kiểm tra bất kỳ dữ kiện nào trong nháy mắt thì “ba xạo” sẽ không còn đất sống. Ngược lại là đằng khác, công nghệ đã giúp ba xạo lan rộng hơn bất kỳ giai đoạn nào trước đây; một câu chuyện ba xạo nhưng kèm thêm yếu tố hấp dẫn là miếng mồi ngon cho mạng xã hội lưu truyền lan mạnh.
Nếu trước đây tít báo có nhiệm vụ nói một cách gọn nhất nội dung chủ yếu của tin bài thì nay với công nghệ câu khách nhấp vào đọc, không ai dại gì viết hết mọi sự ra tít – viết ra rõ ràng rồi ai mà chịu bấm vào để đọc tiếp. Thế nên, theo các tác giả, tít báo nay uốn éo để làm sao KHÔNG kể cho bạn nghe tin bài nói về chuyện gì mới là thành công. Một tít trên tờ Washington Post viết “Một phần năm ai làm nghề này đều có vấn đề nghiện rượu nặng”; tờ USA Today viết: “Iceland từng là điểm đến hấp dẫn du khách nhất. Chuyện gì đã xảy ra?”. Báo có chức năng cung cấp thông tin ngay càng sớm càng tốt; đời nào lại nói lấp lửng “nghề này”, “chuyện gì”… như thế. Để dễ hình dung, chúng ta hãy nhớ lại các tít trên báo trong nước: “Chồng mở cửa phòng ngủ và sững sờ khi nhìn lên giường”; “Bà mẹ chồng làm một điều khiến cô con dâu tái mặt”… Những loại tít úp úp mở mở này mở đường cho các câu chuyện ba xạo lan truyền.
Mỗi chương sách đều bày cho người đọc cách phát hiện ba xạo; ở đây xin điểm qua chương 8 về cách vạch mặt ba xạo khi nói về dữ liệu lớn. Đại thể trí tuệ nhân tạo (AI) hay học máy gì cũng cần dựa vào dữ liệu; thuật toán có hay ho đến đâu mà dữ liệu sai, dữ liệu tầm bậy sẽ ra kết quả ba xạo (tác giả dùng cụm từ “garbage in, garbage out – đầu vào là rác thì đầu ra cũng là rác”. Với các startup khoe là công nghệ dựa vào AI thì cần hỏi kỹ về dữ liệu dùng để huấn luyện máy, lấy từ đâu ra, dữ liệu có sạch không thì sẽ biết ngay họ ba xạo hay startup thứ thiệt.
Năm 2009 tạp chí Nature đăng bài miêu tả một công trình nghiên cứu của Google, dựa vào các từ khóa người dùng gõ vào để tìm kiếm như “sốt”, “đau đầu”, “triệu chứng cúm”, “tiệm thuốc tây gần tôi”, Google có thể tiên đoán sớm và chính xác dịch cúm sẽ diễn ra ở địa phương nào còn nhanh hơn giới y tế. Nghiên cứu này gây xôn xao dư luận, ai nấy đều hăm hở giờ là thời của “dữ liệu lớn”, chỉ cần có “dữ liệu lớn” mọi phương pháp khoa học khác là lỗi thời rồi. Bản đồ cúm của Google thành một thứ hàng “hot” khắp nơi. Chỉ cần đến năm 2014, thiên hạ mới ngã ngửa, càng ngày dự đoán cúm của Google càng sai thực tế; cuối cùng Google phải hủy bỏ dự án và lấy trang “xu hướng cúm” xuống trong ê chề. Sai lầm là chọn các cụm từ để dự báo cúm bởi không hề có mối quan hệ nhân quả như Google nhầm tưởng.
“Calling Bullshit” là một cẩm nang hữu ích để lọc cát đãi vàng tìm trong một thế giới đi đâu cũng thấy những lời đao to búa lớn, văn phong quảng cáo, kể cả trong thông cáo báo chí của các công trình nghiên cứu, nhất là qua mùa đại dịch Covid-19 vừa qua. Có lẽ ngoài việc nắm được nguyên tắc phân biệt giữa tương quan và nhân quả, hoài nghi dữ liệu lớn, cảnh giác việc nhào nặn số liệu để phù hợp với kết quả, cách dễ nhất là cứ tâm niệm chuyện gì “quá tốt để tin” thì ắt nó không tốt thật.
Box
Một trong những câu chuyện “ba xạo” được các tác giả kể là công trình nghiên cứu cho rằng các nghệ sĩ dòng nhạc rap hay hip-hop chết trẻ hơn nghệ sĩ dòng nhạc blue hay jazz. Nghe qua tưởng như một công trình khoa học làm sáng tỏ một hiện tượng mà nhiều người cũng thấy. Hóa ra cái sai là quãng thời gian đưa vào để quan sát là quá ngắn, nhạc rap mới ra đời từ thập niên 1970 nên nghệ sĩ rap nào chết đều là chết trẻ hơn so với các dòng nhạc khác. Nếu kéo dài thời gian quan sát thêm 100 năm nữa, kết luận sau cùng sẽ không còn đúng nữa.
March 17, 2021
Báo chí kinh tế làm gì?
Báo chí kinh tế làm gì?
Phải thừa nhận với nhau là người dân Việt Nam rất năng động trong tìm kiếm cơ hội làm ăn; đồng thời họ xoay chuyển rất nhanh mỗi khi có thay đổi trong môi trường kinh doanh – những xoay chuyển không một trường lớp hay khóa học quản trị kinh doanh nào có thể dạy được. Chúng ta cứ thử đảo qua một vòng xem hàng trăm, hàng ngàn cửa hàng, cửa tiệm mở sạp bán lẻ trên Shopee, Tiki, Lazada hay Sendo – một hoạt động trước đây chủ tiệm có nằm mơ cũng không nghĩ đến. Họ tiếp nhận đơn hàng, đóng gói, giao hàng cho bên vận chuyển… một cách chuyên nghiệp.
Hiệu quả không kém là hàng ngàn tiệm ăn khác dùng máy tính bảng nhận “order” của khách thông qua các ứng dụng đặt mua thức ăn như Now hay Grab Food, chuẩn bị món ăn theo yêu cầu của khách trong khi chờ người giao hàng đến lấy. Rồi hàng chục ngàn người khác lên Facebook vừa rao, vừa giao tiếp, vừa bán hàng. Rất nhiều người thành thạo các hoạt động mua bán theo kiểu “drop shipping”, tức chỉ đứng giữa, nhận đơn hàng, đặt mua ở bên thứ ba rồi nhận hàng về giao, ăn chênh lệch. Không trường lớp nào dạy họ cả.
Nếu tua nhanh mấy chục năm hoạt động kinh tế vừa qua, chúng ta sẽ thấy sự xuất hiện và biến mất của nhiều loại hình kinh doanh, từ chuyện đặt cái tủ bơm hộp quẹt ga đến cho thuê băng VHS, chuyển sang cho thuê đĩa DVD; từ chạy xe ôm đứng đầu ngõ chờ khách quen đến dùng điện thoại di động nhận khách… cứ thế người dân thích nghi với mọi thay đổi, vẫn tìm ra con đường mưu sinh mới khi cơ hội cũ không còn nữa. Không ai có thể bày cho họ trừ phi chính họ tìm hiểu, học hỏi để tự chuyển đổi.
Một nhầm tưởng của nhiều người làm báo kinh tế là cứ nghĩ doanh nhân hay người làm ăn đọc báo họ để tìm cơ hội làm ăn, để học kinh nghiệm của người đi trước; thậm chí có người làm báo còn ảo tưởng báo bày cho người đọc cách làm ăn theo đúng xu hướng mới. Không hề có chuyện đó. Ở góc cạnh này điều báo chí kinh tế chưa làm được là chưa nắm được hết những chuyển biến mau lẹ của thế giới kinh doanh là đằng khác. Ví dụ báo chí đưa tin ngành thuế thu hàng tỷ đồng từ những người có thu nhập “khủng” từ Google hay Apple nhưng đã có bài viết nào viết về họ, tài năng nào giúp họ lấy được tiền từ các gã công nghệ khổng lồ, con đường làm ăn của họ như thế nào, bắt đầu từ đâu và giới trẻ có thể học được gì từ họ. Đã có báo nào viết về mạng lưới những người đấu thầu nhận việc từ xa, từ thiết kế đến dịch thuật, từ đồ họa đến nhập dữ liệu hiện đang ở Việt Nam nhưng vẫn làm cho các công ty ở Nhật, Anh, Úc, Mỹ…
Vậy báo chí kinh tế để làm gì? Báo chí sinh ra là do nhu cầu thông tin của xã hội – báo chí kinh tế cũng không nằm ngoài quy luật đó. Đầu thập niên 1990 khi chính sách đổi mới của Việt Nam bắt đầu thu hút nhà đầu tư nước ngoài, ngay lập tức nảy sinh nhu cầu cung cấp thông tin chính xác, nhanh chóng, kịp thời, khách quan, tin cậy được cho nhà đầu tư cả trong và ngoài nước. Không hẹn mà nên, cả ba tờ báo kinh tế lớn của Việt Nam ra đời trong thời điểm đó trong đó có tờ Thời báo Kinh tế Sài Gòn, đầu năm 2021 nay kỷ niệm đúng 30 năm ngày thành lập. Những người làm báo lúc đó chắc chắn không hề có suy nghĩ làm báo để bày cho họ cách làm ăn; ngược lại là khác, người làm báo phải nhanh chóng học hỏi kinh nghiệm quản lý doanh nghiệp từ bên ngoài để chuyển tải vào cho nhà đầu tư trong nước. Cả quan chức quản lý lẫn nhà hoạch định chính sách vẫn đang còn mò mẫm, vừa làm vừa học; lúc đó, điểm chung của mọi người là thông tin và báo chí kinh tế trước tiên phải đóng trọn vẹn vai trò làm cầu nối thông tin cho các bên tham gia vào hoạt động kinh tế.
Những năm tháng đầu tiên, ngày nào tờ Vietnam Investment Review cũng nhận trong hộp thư bưu điện hàng chục tấm ngân phiếu trả tiền đặt mua báo. Đĩa CD tập hợp các bài báo trên Thời báo Kinh tế Sài Gòn bán chạy. Hãng tin Reuters ký kết hợp đồng mua nội dung của tờ Saigon Times Daily và Weekly để đưa lên cơ sở dữ liệu của họ, loại cơ sở dữ liệu mà các nhà đầu tư lớn đều mua quyền truy cập từ mọi nơi trên thế giới. Nhà đầu tư đói thông tin và các tờ báo kinh tế sống được và phát triển mạnh là nhờ đáp ứng nhu cầu đó.
Thập niên 1990 lúc Việt Nam vừa mới chuyển đổi từ một nền kinh tế kế hoạch hóa tập trung với tinh thần bao cấp là chính sang nền kinh tế thị trường sơ khai là một thời điểm thú vị cho những người làm báo kinh tế. Để cung cấp thông tin cho người đọc, báo phải tiếp nhận thông tin từ nhiều nguồn, cả nhà hoạch định chính sách lẫn phản hồi của nhà đầu tư. Từ đó nảy sinh vai trò thứ nhì của báo chí – góp ý, phản biện chính sách vì lợi ích chung của nền kinh tế lẫn lợi ích của doanh nghiệp. Đây là một con đường chông gai bởi quy luật kinh tế thị trường có đặc điểm là thường ngược với lô-gich thông thường. Chẳng hạn các phiên bản đầu tiên của Luật Doanh nghiệp đều quy định số vốn tối thiểu phải có khi đăng ký thành lập doanh nghiệp hay giai đoạn đầu mọi văn phòng đại diện của các công ty nước ngoài đều phải tuyển nhân sự thông qua một công ty dịch vụ của nhà nước. Từng có thời chủ tịch một tỉnh yêu cầu chỉ được tiêu thụ bia hay xi măng do nhà máy của tỉnh làm ra chứ không được mua sản phẩm của tỉnh khác!
Ở góc độ vĩ mô, báo chí kinh tế đấu tranh cho một môi trường kinh doanh bình đẳng, không phân biệt đối xử giữa doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp tư nhân; cho quyền tự do kinh doanh của mọi người; cho sự giảm bớt can thiệp của nhà nước vào hoạt động kinh doanh… Khi đóng vai làm diễn đàn ngôn luận, báo chí đăng tải các cuộc tranh luận như nên liên doanh hay cho phép thành lập doanh nghiệp 100% vốn nước ngoài, nên ưu tiên cho xuất khẩu hay làm hàng thay thế hàng nhập khẩu, có nên tiếp tục dùng thuế làm công cụ bảo hộ cho sản xuất trong nước, nên mở cửa thị trường tài chính đến mức độ nào… Phần nào đó từ các cuộc tranh luận này cộng với thực tế, đã hình thành các chính sách vĩ mô dần dần đưa đất nước ta vào chỗ hội nhập hoàn toàn với nền kinh tế thế giới.
Một vai trò thứ ba của báo chí kinh tế là giúp kết nối doanh nghiệp với xã hội để họ thực hiện trách nhiệm xã hội của mình. Ở đây không đơn thuần là các chương trình thiện nguyện hay hoạt động xã hội như doanh nghiệp góp phần xóa đói giảm nghèo, cấp học bổng, đào tạo nghề; nó còn là nơi để cộng đồng giám sát doanh nghiệp không để gây tổn hại cho môi trường, không đối xử tệ với công nhân, có trách nhiệm cao nhất với sản phẩm mình làm ra hay dịch vụ mình cung cấp.
Trong giai đoạn số hóa mọi hoạt động kinh tế như hiện nay, người kinh doanh không hề thiếu thông tin nhưng không vì thế mà báo chí kinh tế đánh mất vai trò. Nếu như thập niên 1990 chúng ta chập chững bước vào một nền kinh tế thị trường từ thói quen được bao cấp thì nay chúng ta đang bước vào một giai đoạn mới của nền kinh tế khi các nguyên tắc cũ không còn đúng nữa. Liệu nền kinh tế chia sẻ là tốt cho xã hội hay sẽ vắt cùng kiệt sức lực của người lao động tham gia đồng thời tước đi của họ mọi quyền lợi lẽ ra doanh nghiệp phải cung cấp? Sự độc quyền của các công ty công nghệ đem lại sản phẩm miễn phí cho người tiêu dùng hay bóp nghẹt cạnh tranh, biến người dùng thành chính sản phẩm đem ra bán? Liệu khái niệm công bằng có mở rộng ra để các nơi kinh doanh có doanh thu như Netflix, Facebook, Airbnb hay người chạy xe cho Grab phải nộp thuế sòng phẳng? Tiền kỹ thuật số chỉ là màn lừa đảo của giới đầu cơ hay nó là tương lai của đồng tiền một nước?
Thông tin không thôi không đủ cho người kinh doanh trả lời các câu hỏi đó. Chỉ có một diễn đàn tranh luận đến cùng, với sự tôn trọng quyền nói lên ý kiến của mình, bảo đảm mọi phát ngôn là có trách nhiệm mới có thể giúp xã hội trả lời các vấn đề mà nền kinh tế chuyển đổi đang đặt ra. Và báo chí nói chung, đặc biệt là báo chí kinh tế, chứ không phải mạng xã hội, mới có thể đóng vai trò cung cấp một diễn đàn như thế. Cuộc sống luôn đặt ra các bài toán cần lời giải; 30 năm trước là đề bài khác, 30 năm sau là đề bài khác, chẳng hạn năm 2020 đề bài bất ngờ là làm cách nào để đối phó với đại dịch Covid-19. Cái không thay đổi là sự đồng hành của báo chí, người làm kinh doanh và người làm chính sách để cùng nhau giải các bài toán của thời đại đặt ra.
Canh bạc dầu lửa
Canh bạc dầu lửa
(Đã đăng báo, lưu làm tài liệu)
Hồi tháng Tư năm nay, báo chí kinh tế xôn xao vì lần đầu tiên họ chứng kiến giá dầu thô rơi xuống dưới mức 0 đồng. Hôm đó, đầu ngày 20/4/2020 giá dầu thô West Texas Intermediate (WTI) giao vào tháng 5 vẫn bắt đầu khá bình thường ở mức 18 đô-la/thùng. Giá cứ thế giảm dần và đến 2g08 chiều giờ New York, giá rớt xuống mức âm. Đây là điều cực kỳ phi lý vì nó có nghĩa ai bán dầu phải chi thêm tiền cho người mua để họ nhận dầu; tức đã cho không mà còn phải tặng thêm tiền thì người ta mới chịu nhận. Sau đó giá giảm không phanh, đóng cửa ở mức âm gần 38 đô-la/thùng, mức giá thấp nhất trong lịch sử 138 năm của sàn giao dịch New York Mercantile Exchange.
Hôm sau, giá dầu quay về mức dương như cũ, lên 10 đô-la/thùng như thể trong lịch sử giao dịch không hề có ngày 20/4; mọi người hầu như quên mẩu tin độc đáo này, trừ các nhà quản lý và các điều tra viên của sàn giao dịch hàng hóa New York. Sau nhiều tháng sục sạo đống hồ sơ mua bán rối rắm, hàng núi dữ liệu trên máy tính, họ không tin vào mắt mình khi phát hiện thủ phạm gây ra đợt biến động giá dầu kỳ lạ này là một công ty giao dịch nhỏ ở London, mang tên Vega Capital. Chỉ có 9 người giao dịch độc lập, mua bán từ máy tính ở nhà vì nước Anh lúc đó đang cách ly chống dịch, đã thu về một món lợi nhuận khổng lồ đến 660 triệu đô-la chỉ trong vòng vài tiếng đồng hồ. Hiện nay cuộc điều tra vẫn chưa kết luận nhóm người này có vi phạm luật lệ gì không, họ có cố tình ép giá xuống sâu để hưởng lợi hay không. Đây là câu chuyện họ kiếm được khoản tiền này như thế nào, do hãng tin Bloomberg tường thuật.
XXX
Năm 2020 bắt đầu đầy hứa hẹn một năm ăn nên làm ra cho các ngành sản xuất nên giá dầu thô WTI được giao dịch ở mức cao, chừng 60 đô-la/thùng. Giá bắt đầu sụt giảm từ tháng 2 khi có tin về các ca nhiễm Covid-19 đầu tiên; mức sụt giảm nhanh chóng tăng dần theo mức độ lây lan của đại dịch. Đến cuối tháng 3, giá dầu thô WTI giao sau còn khoảng 20 đô-la/thùng, mức thấp nhất kể từ sự kiện 11/9. Các nước sản xuất dầu lớn nhất thế giới ngồi lại bàn bạc, cãi nhau dữ dội và cuối cùng đồng ý giảm sản lượng 10% để chặn đà mất giá của dầu thô nhưng đã muộn.
Giao dịch dầu thô trên thế giới thường dựa vào hai giá gồm giá dầu Brent và giá dầu WTI nhưng trong khi mua bán hợp đồng giao sau dựa vào giá Brent thì người mua kẻ bán có thể kết sổ, tính toán lời lỗ và chung tiền mặt cho nhau, mua bán theo giá WTI thì khi đáo hạn hợp đồng người mua có nghĩa vụ phải nhận dầu thô thật sự từ kho dầu ở Cushing, Oklahoma, Mỹ.
Thường thì dân đầu cơ trên thị trường tránh nghĩa vụ này (chứ họ nhận dầu về làm gì) bằng cách bán lại hợp đồng ngay trước thời điểm đáo hạn và mua hợp đồng khác, loại giao vào tháng sau nữa. Bất ngờ ở chỗ giá quá thấp vào tháng 3 và đầu tháng 4 đã thu hút một loạt các nhà đầu cơ mới, kể cả một quỹ đầu tư dầu thô Trung Quốc tên là Crude Oil Treasure. Gần đến ngày đáo hạn, những nhà đầu cơ mới này phải “đảo hợp đồng” bằng cách nói ở trên với lượng dầu bán ra trị giá hàng tỷ đô-la trong bối cảnh người mua không có. Kho chứa ở Cushing gần hết công suất; tiền thuê kho chứa ngày càng cao; lượng người bán hoảng hốt tìm người mua đông lên nhanh chóng. Râm ran lời đồn giá dầu sẽ về mức âm. Ngày 20/4 là ngày đáo hạn, thanh lý hợp đồng giao vào tháng 5! Tất cả chín muồi cho 9 tay giao dịch ở công ty Vega ra tay.
XXX
Kỹ thuật làm giá họ áp dụng tương đối đơn giản: Giả thử một tay giao dịch thấy giá dầu thô WTI đang ở mức 10 đô-la và dự đoán cuối ngày sẽ rớt xuống còn 5 đô-la. Tay này bèn ký hợp đồng mua 50.000 thùng dầu giao sau trên thị trường tại bất kỳ giá nào lúc đóng cửa vào 2g30 chiều; hợp đồng loại này gọi là TAS – giao dịch lúc kết sổ. Cùng lúc, anh ta sẽ bắt đầu bán các hợp đồng WTI giao sau loại bình thường, 10.000 thùng với giá 10 đô-la, rồi khi giá giảm dần như anh ta tiên đoán, sẽ bán tiếp 10.000 thùng với giá 9 đô-la, thêm 10.000 thùng nữa với giá 8 đô-la. Khi thời điểm kết sổ hợp đồng sắp đến, anh ta bán thêm 10.000 thùng giá 7 đô-la, thêm 10.000 thùng giá còn 6 đô-la, tạo nên một áp lực sụt giá trên thị trường. Đến lúc đóng cửa giá đúng là chỉ còn 5 đô-la và tay giao dịch này coi như có thể xoa tay khóa sổ, lượng dầu mua và bán bằng nhau nên không nợ ai và cũng chẳng có nghĩa vụ nhận dầu từ ai.
Tính ra đến cuối ngày, anh ta lãi được 150.000 đô-la, tức là mức chênh lệch bán dầu (với nhiều mức giá khác nhau được 400.000 đô-la) và mua dầu (50.000 thùng giá 5 đô-la/thùng, tức 250.000 đô-la). Về nguyên tắc, chuyện anh ta làm là hợp pháp miễn sao đừng dùng các chiêu trò ép giá xuống một mức thấp giả tạo để tối đa hóa lợi nhuận vì như thế, theo luật lệ của Mỹ là thao túng giá. Thao túng giá mà thành tội có thể bị phạt tiền, cấm giao dịch hay phạt tù lên đến 10 năm.
Chiến thuật này là con dao hai lưỡi vì giả thử có người túi tiền sâu và quyết định đánh cược theo hướng ngược lại, ai bán bao nhiêu cứ mua hết bấy nhiêu để giữ và nâng giá, cuối ngày tay giao dịch ở trên có thể cháy túi nếu giá nay ở mức 15 đô-la chứ không phải 5 đô-la như dự đoán. Lúc đó anh ta sẽ lỗ nặng vì phải mua giá cao bù vào các hợp đồng đã bán với giá thấp.
Ngày 20/4, quỹ Crude Oil Treasure của Trung Quốc và nhiều nơi khác cuống cuồng bán hợp đồng WTI và các tay giao dịch ở Vega Capital mua vào hết, cam kết sẽ trả đúng giá lúc thị trường đóng cửa theo dạng hợp đồng TAS. Từ 11 giờ tối giờ ở Anh ngày 19/4 lúc thị trường mở cửa ở Mỹ đến 5 giờ chiều (giữa trưa ở New York) giá giảm từ 18 đô-la xuống còn 10 đô-la/thùng. Nhóm Vega bán các hợp đồng WTI giao sau như ví dụ ở trên với giá giảm dần nhưng càng về cuối họ càng run. Trong các tin nhắn cho nhau mà Bloomberg nghe đọc lại, nhiều người tỏ ra lo lắng không biết họ có phơi trần gánh chịu nhiều rủi ro hay không.
Chỉ còn 2 tiếng nữa là đến giờ khóa sổ, giá giảm từ 10 đô-la còn 5 đô-la và đúng 2g08 chuyển qua mức giá âm! 22 phút sau đó, giá sụt không phanh do nhóm Vega Capital vẫn tiếp tục bán ra không ngớt. Cuối cùng giá dừng ở mức âm 37,63 đô-la/thùng – một kỷ lục đáng buồn cho một năm đại dịch. Bình thường khối lượng giao dịch lớn nhất thị trường là của các đại gia trong ngành như BP, Glencore hay JPMorgan Chase. Đằng này theo số liệu Bloomberg biết được, nhóm Vega Capital là nơi bán ra nhiều nhất. Khóa sổ, 9 người giao dịch nhiều nhất kiếm được tổng cộng 660 triệu đô-la!
Ngược lại, ở nơi khác, các nhà đầu tư kết sổ số lỗ của họ. Quỹ Treasure tuyên bố với khách hàng mọi khoản họ đầu tư vào dầu thô xem như mất trắng. Syed Shah, bắt đầu mua hợp đồng dầu giao sau khi giá rơi xuống 3 đô-la/thùng lỗ mất 9 triệu đô-la. Interactive Brokers, sàn giao dịch trực tuyến lớn nhất Mỹ, lỗ mất 104 triệu chỉ vì phần mềm của họ không xử lý được giá dầu ở mức âm.
Nếu nhóm Vega Capital chỉ lãi chừng 7 triệu đô-la họ sẽ tổ chức ăn mừng xôm tụ ngay nhưng vì lãi quá lớn, họ phải giữ im lặng. Mặc cho những lời đồn đại họ trúng lớn, không ai lên tiếng cho đến khi các nhà điều tra vào cuộc. Nay luật sư của họ tuyên bố họ làm đúng luật chơi của thị trường, không vi phạm điều cấm nào, mọi chuyện hoàn toàn do “lời ăn lỗ chịu”…
Theo tường thuật của Bloomberg nhóm Vega Capital hiện đang ẩn mình, có người ngưng luôn hoạt động giao dịch bình thường của họ. Một vài người đăng ký thành lập công ty mới. Giới giao dịch trên thị trường giao sau ở London tỏ vẻ tự hào về các đồng nghiệp may mắn của mình – họ còn đặt biệt danh cho nhà đồng sáng lập Vega Capital nhưng rút ra khỏi công ty chỉ vài tháng trước đó là “Beatle thứ năm”. Trả lời phỏng vấn Bloomberg một giao dịch viên nói: “Thật buồn cười, nếu đó là BP hay Goldman Sachs lãi to như thế, sẽ chẳng ai thèm đếm xỉa gì. Nhưng khi đó là một nhóm các tay chơi nhỏ có nguồn gốc công nhân, người ta sẽ bảo họ chơi gian”.
Nguyễn Vạn Phú's Blog
- Nguyễn Vạn Phú's profile
- 18 followers
