Một sự thật về covid-19: mọi mô hình dự đoán không thể "dự đoán"

Mô hình dự đoán (prediction model) có lẽ là thứ mà người ta dựa vào nhiều nhất hiện nay để chứng tỏ độ nguy hiểm rồi là chỗ dựa cho những chính sách ứng phó với dịch bệnh. Trong khuôn khổ bài viết này, tôi muốn nói về những mô hình dự đoán phản ánh tình hình dịch bệnh tại Mĩ (bởi vì không nơi nào khác có nhiều nguồn thông tin phong phú đến vậy).

Tháng trước, trong một nghiên cứu của Imperial College London, họ đã dự đoán rằng Covid-19 sẽ gây ra 2.2 triệu cái chết cho người Mĩ nếu như không áp dụng bất kì phương án phòng chống dịch bệnh nào, và con số đó sẽ giảm đi một nửa nếu áp dụng các biện pháp phòng chống dịch bệnh mạnh tay (không can thiệp bằng y dược), tức là khoảng 1 triệu trong mùa dịch năm nay.

Bẵng đi một thời gian, có một nghiên cứu khác chỉ ra rằng con số 1 triệu đó nên trở thành 200,000 thì đúng hơn. Rồi trong đầu tháng 4, mô hình dự đoán của Viện Đo lường và Đánh giá Sức khỏe của Đại học Washington (University of Washington's Institute for Health Metrics and Evaluation - IHME) dự đoán con số 84,000. Và tuần này, cũng từ mô hình đó mà con số nay trở thành 68,000 (https://covid19.healthdata.org/united-states-of-america).

Để tương quan thì cách đây gần 2 tuần, tôi có lên trả lời một cái thread trên Reddit về độ nguy hiểm của covid-19 và dự đoán con số 50,000. Nhân tiện thì gần như mọi câu trả lời (kể cả của tôi) đều đã bị xóa nên tôi chỉ có thể nhìn thấy câu trả lời của chính tôi.

Câu trả lời của tôi là để đáp lại một câu trả lời khác của một anh chàng trích dẫn con số 500,000 - 1 triệu người chết kia. Anh ta khá ngạc nhiên và hỏi tôi kiểu như "mày đưa ra con số kia như thể mày là bác sĩ hay có thông tin trong ngành vậy". Thế theo các bạn thì tôi có cần phải là chuyên gia về dịch tễ để đưa ra con số đó không?

Và con số mà tôi đưa ra cũng không phải là đoán mò. Tôi đã theo dõi tình hình dịch bệnh từ khoảng cuối tháng 1. Như bài trước của tôi đã nêu ra, những con số mà hầu hết chúng ta thấy đều không phải sự thật mà nó chỉ phản ánh một phần sự thật. Như vậy, ngoài việc theo dõi những con số kia thì còn cần phải quan sát những phản ứng từ các tổ chức để có thể nhận định được mức độ nghiêm trọng thực. Và thực tế tôi quan sát được đang đặt ra khá nhiều dấu hỏi.

Chắc chắn là tôi không hề có đủ kiến thức hay đủ chuyên môn để kiểm chứng những gì tôi đọc được là hoàn toàn đúng hay sai. Tôi chỉ có thể dựa vào những thứ căn bản nhất mà mọi người hay mọi chuyên gia đều nhất trí, cùng với đó là kinh nghiệm và hiểu biết trên nhiều lĩnh vực khác nhau, để xây dựng riêng một mô hình tư duy cho riêng mình rồi từ đó đưa ra con số 50,000 kia.

Và có vẻ như thực tế đang ủng hộ dự đoán của tôi.

Vì hiển nhiên, nếu như nó dự đoán được thì đã có vài trăm nghìn hay vài triệu người chết rồi. Và nếu như nó dự đoán được thì liệu người ta có cần phải làm gì nữa không để thay đổi điều đó.

Để có thể gọi là "dự đoán đúng" thì dự đoán đó phải có giá trị cố định, ít nhất là trong một khoảng nào đó, và cũng phải kháng với những sai số tích lũy dần qua thời gian ở một mức độ nào đó (các sai số có thể hiểu là butterfly effect trong pop science). Ví dụ điển hình nhất của một dự đoán tuyệt vời là việc Trump đắc cử Tổng thống năm 2016, và tương tự như thế Trump cũng sẽ tái đắc cử vào năm 2020 mặc cho tình hình có trở nên như thế nào đi nữa. Việc Trump tranh cử Tổng thống là một hiện tượng mang tính chất hệ thống, khi mà một biến cố bất lợi xảy đến với Trump thì ông sẽ luôn tìm cách để gỡ bỏ biến cố bất lợi đó; ngoài ra, Trump cũng sẽ luôn tìm những điểm có lợi cho bản thân để tận dụng. Những điều này phụ thuộc vào một số giả định như Trump sẽ làm như những gì ông thường làm và không có biến cố nghiêm trọng nào ảnh hưởng tới sức khỏe hay tính mạng của ông. Quan sát cách Trump thể hiện ở những lĩnh vực khác nhau có thể nhận biết được những điểm mạnh của ông, từ đó biết được cán cân sẽ nghiêng về Trump hay đối thủ của ông mà không cần con số số cụ thể nào cả.

Nhưng một dịch bệnh mới như covid-19 thì có quá nhiều biến số chưa biết, không chỉ về định lượng mà còn định tính. Ngay cả tên gọi quy ước của con virus là SARS-CoV-2 dù mang tiền tố SARS nhưng lại có những tính chất rất khác SARS. Điều này khiến cho việc thiết lập một mô hình dự đoán là điều không thể, ngay cả với những bộ óc vĩ đại nhất hay những AI tốt nhất thế giới.

Người ta biết đến sự tồn tại của nó thông qua những người mắc bệnh. Và khi quan sát được điều đó, bản năng sinh tồn thôi thúc chúng ta phải loại bỏ nó. Ở dưới góc độ vĩ mô, toàn nhân loại chẳng bao giờ đồng lòng lờ đi một mối nguy hiểm nào cả dù là nhỏ nhất hay phi lý nhất. Vậy nên những kịch bản xấu nhất kia gần như không bao giờ xảy ra cả.

Nhưng xã hội con người là xã hội có phân bậc và chuyên môn hóa, không phải ai cũng có vai trò như nhau và có quyền quyết định như nhau. Đối diện với dịch bệnh thì cần có chính sách của chính quyền. Nhưng chính quyền thì không có chuyên môn, thế nên họ cần chuyên gia để chính sách của họ có sức nặng. Chuyên gia thì có chuyên môn, nhưng họ không thể mong đại chúng hiểu được toàn bộ chuyên môn. Và vì vậy họ phải tối giản những kiến thức chuyên môn đó thành những hình vẽ, những biểu đồ để đại chúng dễ hình dung, và để chính quyền sử dụng chúng như là những căn cứ cho việc ra chính sách. Và chuyên gia thì không có quyền lực, vậy nên những hình vẽ, biểu đồ đó nên (phải) phục vụ mục đích của chính quyền. Cũng chẳng sao cả, "for the greater good" mà.

Dịch bệnh covid-19 lần này là một minh chứng trên cả tuyệt vời cho điều ấy. Rồi người ta sẽ lại vẽ ra một mô hình mới và vứt đi những mô hình cũ với những lý do kiểu như "có thêm thông tin mới", và rồi người ta sẽ vẫn tin rằng họ đã làm ra những mô hình dự đoán đúng và chính xác hơn.

Nhân tiện đây tôi cũng mạnh mồm tuyên bố lại luôn:

Bởi vì nó sử dụng những mô hình dự đoán chứ không phải khoa học.

Con người còn không dự đoán được dịch bệnh covid-19 của mấy con virus bé tẹo sẽ diễn biến thế nào sau vài tuần, các bạn nghĩ chúng ta dự doán được khí hậu Trái Đất trong vài chục hay vài trăm năm sao? Nực cười. Những kẻ nào có cái suy nghĩ này mà tự nhận mình là "con người của khoa học" thì nên xem lại bản thân mình đi.

Như tôi đã nói, dự đoán chỉ có thể đúng khi mà nó cụ thể trong một giới hạn cho phép và ít bị ảnh hưởng bởi các sai số. Và thật tiếc là, cũng chính vì điều đó mà các dự đoán đúng lại có giá trị thực tiễn rất ít (ngoài việc mang lại lợi ích cho bản thân và "gáy") bởi vì nếu quá nhiều người hành động dựa vào dự đoán đó thì sai số sẽ trở nên quá lớn và khiến dự đoán không còn đúng nữa. Một điều khác nữa là dự đoán thường mang nặng tính chất cá nhân nên người khác cũng khó lòng tận dụng được. À, nhân tiện thì đây cũng là lý do vì sao bạn không nên nghe lời khuyên đầu tư hay làm giàu từ người khác.

Những gì tôi nói ở trên cũng không đồng nghĩa với việc mô hình dự đoán là vô giá trị. Ngược lại, chúng ta cần nó để có thể hành động và phát triển. Mô hình dự đoán vẫn đang làm rất đúng mục đích mà nó được thiết kế. Và chính vì vậy mà tôi vẫn chấp nhận nó và tuân theo những quy định hiện hành về phòng chống dịch bệnh. Và các bạn cũng nên thế, cho dù là đồng tình hay phản đối với bài viết này của tôi.

To observe is to change là một câu tôi thích dùng để mô tả những hiện tượng vĩ mô dưới góc nhìn của vật lý lượng tử, vì vậy mà có sự tồn tại của cái page này: https://www.facebook.com/thequantumpill