Ví dụ này rất đỗi bình thường: đương nhiên, ai mà không thích ô hơn cả
việc bị ướt thì sẽ để ô ở nhà. Nhưng cây quyết định là một công cụ hữu ích
cho việc xác định những sự trả giá cho những quyết định không hề bình
thường, đó chính là cốt lõi của sự đánh giá. Ở đây, hành động là mang theo
ô, sự dự đoán là mưa hay nắng, kết quả là liệu bạn có bị ướt hay không, và
sự đánh giá dự đoán niềm hạnh phúc mà bạn sẽ cảm thấy (“sự trả giá”) từ
việc bị ướt hay không, mang hay không mang theo ô. Khi sự dự đoán trở
nên tốt hơn, nhanh hơn và có giá thành rẻ hơn, chúng ta sẽ sử dụng chúng
nhiều hơn để đưa ra nhiều quyết định hơn, vậy nên chúng ta cũng sẽ cần
nhiều sự đánh giá của con người hơn và do vậy, giá trị của sự đánh giá từ
con người sẽ tăng lên.
NHỮNG ĐIỂM CHÍNH
• Máy dự đoán rất có giá trị bởi vì (1) chúng có thể thường xuyên cho ra
những sự dự đoán tốt hơn, nhanh hơn và có giá thành rẻ hơn so với con
người; (2) sự dự đoán là yếu tố quan trọng trong quá trình đưa ra quyết
định không chắc chắn; và (3) quá trình đưa ra quyết định phổ biến ở khắp
mọi nơi trong cuộc sống kinh tế và xã hội của chúng ta. Tuy nhiên, sự dự
đoán không phải là một quyết định – nó chỉ là một thành phần của sự quyết
định. Những thành phần khác bao gồm sự đánh giá, hành động, kết quả và
ba loại dữ liệu (dữ liệu đầu vào, dữ liệu đào tạo và dữ liệu phản hồi).
• Bằng việc chia nhỏ một quyết định ra thành nhiều thành phần như vậy,
chúng ta có thể hiểu ảnh hưởng của máy dự đoán tới giá trị của con người
và những tài sản khác. Tuy nhiên, giá trị của những sự bổ sung, ví dụ như
những kỹ năng của con người liên quan đến thu thập dữ liệu, sự đánh giá và
hành động, sẽ càng trở nên có giá trị. Trong trường hợp của những lái xe
taxi London đã đầu tư ba năm để học “The Knowledge” – cách dự đoán
tuyến đường nhanh nhất từ địa điểm này đến địa điểm khác ở một thời
điểm bất kỳ trong ngày – không ai làm tệ hơn cả vì nhờ có máy dự đoán.
Thay vào đó, rất nhiều người lái xe khác trở nên giỏi hơn trong việc chọn
