trình phi tuyến tính. Hãy nhớ lại rằng các quy trình phi tuyến tính có mức
độ tự do lớn hơn các quy trình tuyến tính (như chúng ta đã thấy ở Chương
11), với hàm ý rằng bạn gặp phải rủi ro rất lớn khi sử dụng không đúng mô
hình. Những cuốn sách đẹp như của Philip Ball chỉ mang tính minh họa và
thông tin chứ không tạo ra các mô hình định lượng chính xác. Đừng đánh
giá chúng theo giá trị bề ngoài.
Nhưng hãy cùng xem liệu chúng ta có thể mang về được gì từ các mô
hình này.
Lại một giải pháp tài tình
Thứ nhất, khi giả định yếu tố mang tính thang bậc, tôi chấp nhận rằng
một số lớn tùy biến có thể xuất hiện. Nói cách khác, các bất công không
nên dừng ở mức trên giới hạn tối đa nào đó đã được biết đến.
Giả sử rằng cuốn sách Mật mã Da Vinci bán được khoảng 60 triệu bản.
(sách Kinh thánh bán được 1 tỷ bản nhưng chúng ta hãy bỏ qua điều này và
chỉ tập trung phân tích những cuốn sách được viết bởi các tác giả riêng lẻ).
Mặc dù chưa bao giờ biết một cuốn sách hư cấu nào được bán tới 200 triệu
bản nhưng chúng ta có thể thấy rằng khả năng xảy ra điều đó phải lớn hơn
0. Có thể nhỏ nhưng không thể bằng 0. Đối với mỗi ba cuốn sách bán chạy
theo kiểu Mật mã Da Vinci, có thể có một cuốn siêu bán chạy, và mặc dù
cho đến nay, tình huống đó vẫn chưa xảy ra nhưng chúng ta không thể loại
bỏ khả năng này. Và đối với mỗi 15 cuốn sách theo kiểu Mật mã Da Vinci,
sẽ có một cuốn sách siêu bán chạy với số lượng bán ra khoảng 500 triệu
bản chẳng hạn.
Hãy áp dụng lôgic này với tài sản. Ví dụ người giàu nhất thế giới có tài
sản trị giá 50 tỷ đô-la. Có một khả năng không nhỏ là vào năm sau bỗng
đâu xuất hiện một người có tài sản trị giá 100 tỷ đô-la hoặc hơn. Cứ trong
ba người có tài sản trị giá trên 50 tỷ đô-la có thể sẽ có một người với tài sản
trên 100 tỷ đô-la. Xác suất về người có hơn 200 tỷ đô-la sẽ rất nhỏ - 1/3 xác
suất trước đó nhưng không phải là không xảy ra. Thậm chí có khả năng, dù
rất rất nhỏ, là một người có hơn 500 tỷ đô-la.
