Phán đoán cũng có thể chấm điểm
Kết quả Metaculus Cup hồi đầu tháng 9 đã đánh dấu một bước ngoặt đáng chú ý trong lĩnh vực dự báo, khi lần đầu tiên một hệ thống AI vươn lên dẫn đầu cuộc thi về những sự kiện tương lai, từ giá dầu, bầu cử đến dịch bệnh và chính sách công nghệ.
Trong mùa giải vừa qua, hàng trăm người và nhiều hệ thống AI cùng dự báo giá dầu Brent, khả năng một bang của Mỹ hoặc quốc gia châu Âu hạn chế phát triển trung tâm dữ liệu hay diễn biến của một đợt dịch bệnh. Chỉ sau khi sự việc xảy ra mới có thể biết ai đánh giá chính xác hơn.
Ảnh quảng bá Metaculus Cup mùa hè 2026, với màn so tài dự báo giữa nhà báo Dylan Matthews và cộng đồng Metaculus về các sự kiện thời sự, chính trị và thể thao. Nguồn: Metaculus
Từ những năm 1980, nhà tâm lý học Philip Tetlock đã nghiên cứu độ tin cậy của các dự báo chuyên gia. Công trình kéo dài nhiều năm cho thấy bằng cấp, kinh nghiệm hay sự tự tin không bảo đảm khả năng dự báo tốt. Tuy nhiên, một nhóm nhỏ thường xuyên đạt kết quả cao hơn, về sau được gọi là “superforecaster” (tạm dịch: nhà dự báo xuất sắc).
Một nghiên cứu do Barbara Mellers thuộc Đại học Pennsylvania và các cộng sự công bố năm 2015 cho thấy nhóm này có thể phân biệt khá tốt giữa những sự kiện sẽ và không xảy ra trong khoảng 300 ngày tới, với độ tin cậy tương đương người dự báo thông thường khi chỉ phải nhìn trước khoảng 60 ngày.
Điểm khác biệt không nhất thiết nằm ở kiến thức nhiều hơn, mà ở cách họ chia nhỏ vấn đề, đánh giá bằng xác suất, tìm bằng chứng trái chiều và liên tục điều chỉnh nhận định khi có thông tin mới.
Với khả năng xử lý thông tin ở quy mô lớn, các hệ thống AI chuyên biệt có thể nhanh chóng đọc tin tức, báo cáo và số liệu, đối chiếu nhiều nguồn; một số còn kết hợp nhiều mô hình để tìm kiếm thông tin, phản biện và kiểm tra lẫn nhau trước khi đưa ra dự báo.
ForecastBench, dự án của Forecasting Research Institute, cho thấy các hệ thống AI dự báo tốt nhất hiện đạt kết quả gần với nhóm superforecaster hàng đầu. Tuy nhiên, việc so sánh vẫn cần thận trọng, bởi người và máy chưa phải lúc nào cũng được yêu cầu trả lời cùng một tập hợp câu hỏi.
AI còn có thể được đặt trở lại một thời điểm trong quá khứ, chỉ tiếp cận những thông tin tồn tại lúc đó rồi đưa ra dự báo. Kết quả thực tế sau này được dùng để kiểm tra và điều chỉnh hệ thống, điều mà con người khó thực hiện vì đã biết kết cục của sự kiện.
Người phát triển hệ thống AI đứng đầu Metaculus Cup lần này cũng không thuộc một tập đoàn công nghệ lớn. Jeffrey Liang, một nhà phát triển sống tại Texas, ước tính ông dành chưa tới 150 giờ và vài nghìn USD cho điện toán và dữ liệu, nhưng hệ thống vẫn vượt qua bốn startup đã huy động tổng cộng hơn 15 triệu USD.
Điều này cho thấy lợi thế không nhất thiết thuộc về bên sở hữu mô hình lớn nhất, mà còn phụ thuộc vào cách lựa chọn dữ liệu, tổ chức quá trình suy luận và xác định đúng vấn đề cần dự báo.
Mantic, một startup đạt kết quả cao tại Metaculus Cup, vừa huy động 25 triệu USD trong vòng gọi vốn ban đầu. Reuters cho biết công nghệ dự báo bằng AI đã thu hút sự quan tâm của doanh nghiệp, cơ quan chính phủ, quỹ đầu cơ và các công ty giao dịch.
Giá trị kinh tế của công nghệ này còn vượt ra ngoài thị trường tài chính. Những dự báo trước đây cần nhiều ngày nghiên cứu và chi phí đáng kể nay có thể được thực hiện nhanh và rẻ hơn, giúp doanh nghiệp thường xuyên cập nhật nguy cơ giá năng lượng tăng hoặc chuỗi cung ứng gián đoạn, còn cơ quan quản lý theo dõi đồng thời nhiều tín hiệu về kinh tế, dịch bệnh hay an ninh năng lượng.
Khả năng dự báo của máy tính cũng đang tiến nhanh trong những lĩnh vực khác. Trung Quốc mới công bố một hệ thống có thể đưa ra dự báo thời tiết toàn cầu trong 10 ngày, với độ phân giải 5 km, chỉ trong khoảng một giờ trên cụm máy tính Sugon 8.000; trong khi hệ thống GFS của Mỹ hiện hoạt động ở độ phân giải khoảng 13 km.
Dự báo khí tượng khác về bản chất với việc đánh giá những diễn biến kinh tế, chính trị hay xã hội. Điểm chung là máy tính ngày càng có thể xử lý khối lượng thông tin và số lượng kịch bản vượt xa khả năng của một cá nhân.
Quá trình dự báo buộc người tham gia phải kiểm tra lại giả định, tìm kiếm bằng chứng trái chiều và cân nhắc khả năng nhận định của mình có thể sai. Tetlock cùng các cộng sự từng nhận thấy việc tham gia các giải dự báo có thể làm giảm một số biểu hiện phân cực trong quan điểm.
AI có thể đưa ra một xác suất chỉ trong vài phút, nhưng nếu chỉ nhìn vào con số cuối cùng, người ra quyết định có thể bỏ qua việc xem xét các kịch bản và giả định đứng phía sau kết quả.
Vì vậy, sự phân công giữa người và máy có lẽ thực tế hơn ý tưởng thay thế hoàn toàn. AI có thể đọc lượng tài liệu lớn, theo dõi dữ liệu liên tục và kiểm tra nhiều khả năng cùng lúc; con người vẫn phải xác định điều gì đáng quan tâm, nguồn nào đáng tin và kết quả dự báo nên được sử dụng ra sao.
Dự báo kinh tế và xã hội còn có thể tác động trở lại chính sự việc đang được dự báo. Cơn bão không đổi đường đi vì bản tin khí tượng, nhưng doanh nghiệp có thể hoãn đầu tư nếu nguy cơ suy thoái tăng, nhà đầu tư có thể bán tài sản trước rủi ro chính trị và chính phủ có thể điều chỉnh chính sách sau những cảnh báo sớm.
Dù công nghệ tiếp tục tiến bộ, dự báo vẫn khó vượt qua những giới hạn vốn có, khi độ chính xác của dự báo khí quyển giảm dần theo thời gian do tính hỗn loạn, còn các diễn biến kinh tế và chính trị lại phụ thuộc vào lựa chọn của con người, những đột phá bất ngờ và cả những sự kiện chưa từng có tiền lệ trong dữ liệu quá khứ.
Vì thế, giá trị lớn hơn của AI có lẽ không nằm ở việc “nhìn thấy” tương lai, mà ở khả năng giúp con người phân biệt giữa những điều chưa biết do thiếu thông tin, những điều chỉ có thể đánh giá bằng xác suất và những điều vốn không thể biết chắc trước khi xảy ra.
