Knowing When to Trust the Judgments From Ourselves or Others
Khi Nào Nên Tin Vào Phán Đoán Của Bản Thân Hay Của Người Khác?
Judgments are trustworthy if they are well-calibrated and inclusive of the evidence.
Một phán đoán đáng tin cậy phải cân bằng và dựa trên đầy đủ bằng chứng.
Tác giả: John Wilcox
Người dịch: Đinh Thị Thanh Thủy – Hiệu đính: Linh
Key points
Ý chính cần nhớ:
- We all make judgments of probability and use these to inform our decision-making.
- Tất cả chúng ta đều đưa ra các phán đoán về xác suất để phục vụ cho việc đưa ra quyết định.
- Inclusive calibrationism recommends considering calibration and inclusivity in which judgments to trust.
- Thuyết hiệu chỉnh toàn diện (Inclusive Calibrationism) gợi ý rằng: Muốn biết phán đoán nào đáng tin, hãy xem xét 2 yếu tố: Độ hiệu chỉnh (calibration) và Tính toàn diện (inclusivity)
- Inclusivity refers to the extent to which we consider all the evidence that is relevant.
- Tính toàn diện (inclusivity): là mức độ mà một phán đoán đã xét đến tất cả các bằng chứng có liên quan.
This post is part 2 of a series.
Bài viết này là phần 2 của một loạt bài trước.
In a previous post, I partially outlined calibrationism, the view that judgments of probability are trustworthy only if they are produced by ways of thinking that are “well calibrated”. But calibrationism also says more is necessary for trustworthy judgments.
Ở phần trước, tôi đã giới thiệu sơ lược về thuyết hiệu chỉnh (calibrationism) – quan điểm cho rằng phán đoán về xác suất chỉ đáng tin khi được tạo ra bởi tư duy “đã được hiệu chỉnh tốt”. Tuy nhiên, thuyết này còn nhấn mạnh: chỉ hiệu chỉnh thôi là chưa đủ để đảm bảo độ tin cậy.
The Second Ingredient of Trustworthiness: Inclusivity
Yếu Tố Thứ Hai Của Sự Đáng Tin: Tính Toàn Diện
Another important ingredient is inclusivity: that is, the extent to which we consider all the evidence that is relevant. After all, calibration isn’t everything we care about, since someone could be perfectly well calibrated merely by assigning 50 percent probabilities to a series of “yes/no” questions. Additionally, some evidence suggests people form more accurate judgments when they include more evidence than others—and it’s obvious how this can improve accuracy when, for example, including DNA evidence that vindicates otherwise convicted defendants in law.
Một yếu tố quan trọng khác chính là tính toàn diện – tức là mức độ chúng ta xem xét tất cả bằng chứng liên quan. Thực tế, hiệu chỉnh tốt thôi chưa đủ, bởi một người có thể đạt độ hiệu chỉnh hoàn hảo chỉ bằng cách luôn đưa ra xác suất 50/50 cho các câu hỏi “có/không” đơn giản. Nghiên cứu cho thấy phán đoán sẽ chính xác hơn khi chúng ta cân nhắc nhiều bằng chứng hơn – điều này thể hiện rõ trong các trường hợp như sử dụng bằng chứng ADN để minh oan cho người từng bị kết án oan trong các phiên tòa – nhờ xét thêm một bằng chứng quan trọng, phán đoán đã thay đổi hoàn toàn.
What we also care about, then, is whether judgments of probability are informative in the sense that they tell us whether something is true or not in a particular case. This, in turn, is largely a matter of including evidence. For example, one could be well calibrated by assigning 50 percent probabilities for the “yes/no” questions, but they would likely be omitting relevant evidence and not saying anything particularly informative.
Điều chúng ta thực sự quan tâm là liệu các phán đoán xác suất có mang lại thông tin hữu ích hay không – nghĩa là chúng có thể giúp xác định điều gì đó đúng hay sai trong từng trường hợp cụ thể. Yếu tố then chốt ở đây chính là việc đưa vào đầy đủ các bằng chứng. Ví dụ, một người có thể đạt độ hiệu chỉnh hoàn hảo bằng cách luôn đưa ra xác suất 50% cho các câu hỏi “có/không”, nhưng cách làm này thực chất đang bỏ qua những bằng chứng quan trọng và không cung cấp bất kỳ thông tin hữu ích nào.
Calibrationism then says that, for judgments to be trustworthy, they must also include all the evidence that we regard as relevant.
Theo thuyết hiệu chỉnh, để một phán đoán thực sự đáng tin, nó phải xem xét tất cả bằng chứng mà chúng ta cho là có liên quan.
Getting Practical: How to Implement Calibrationism
ÁP DỤNG THỰC TẾ: LÀM THẾ NÀO ĐỂ THỰC HÀNH THUYẾT HIỆU CHỈNH?
So that’s calibrationism in a rough nutshell: Our judgments are trustworthy to the extent we have evidence that (a) they are produced in ways that are well-calibrated and (b) they are inclusive of all the relevant evidence. What, then, are the implications of this? Four come to mind:
Tóm lại, thuyết hiệu chỉnh có thể được hiểu đơn giản như sau: Một phán đoán chỉ đáng tin khi (a) được đưa ra bằng phương pháp có hiệu chỉnh tốt, và (b) xem xét đầy đủ các bằng chứng liên quan. Vậy điều này có ý nghĩa gì trong thực tế? Có 4 hệ quả quan trọng:
- We should measure calibration to determine which judgments are trustworthy;
1. Cần đo lường mức độ hiệu chỉnh để đánh giá độ tin cậy của các phán đoán - We should trust individuals who have evidence of their calibration;
2. Nên tin tưởng những người có bằng chứng về khả năng hiệu chỉnh tốt - But only if they are inclusive of all the evidence;
3. Nhưng chỉ khi họ thực sự xem xét đầy đủ mọi bằng chứng liên quan - And where necessary, we should aim to improve our calibration.
4. Và khi cần thiết, chúng ta nên cải thiện khả năng hiệu chỉnh của bản thân
Practically, I provide more ideas about how we can do these things elsewhere. For example, one can measure calibration by plugging some judgments into a spreadsheet template, as I discuss here. Calibration can also be improved with recommendations that I discuss here. Lastly, if we want to assess the inclusivity and trustworthiness of someone’s thinking, we can list the evidence that we think is relevant, ask them questions about their reactions to each item, and, if their responses seem to reflect calibrated engagement with all of the evidence, then we can trust their judgments.
Trên thực tế, tôi đã có nhiều bài viết hướng dẫn chi tiết cách áp dụng những nguyên tắc này. Chẳng hạn như việc đo lường mức độ hiệu chỉnh có thể thực hiện khá đơn giản bằng cách nhập các phán đoán của bạn vào một mẫu bảng tính – phương pháp tôi đã trình bày kỹ trong một bài viết trước đó. Ngoài ra, tôi cũng đã chia sẻ nhiều gợi ý thiết thực giúp cải thiện khả năng hiệu chỉnh. Đặc biệt, khi muốn đánh giá tính toàn diện và độ đáng tin trong tư duy của ai đó, bạn có thể áp dụng cách sau: trước tiên hãy liệt kê tất cả bằng chứng quan trọng, sau đó đặt câu hỏi để xem họ xử lý từng loại bằng chứng như thế nào. Nếu nhận thấy họ thực sự đã cân nhắc kỹ lưỡng tất cả dữ liệu theo cách hợp lý và khoa học, khi đó bạn hoàn toàn có cơ sở để tin tưởng vào những phán đoán của họ.
Put simply, to determine which judgments to trust, we might want to see more calibration graphs and evidence checklists to determine calibration and inclusivity—at least when the stakes are high. This might help make a world with fewer fatal misdiagnoses, false criminal convictions, and other expressions of inaccuracy that compromise the functioning and well-being of our societies.
Nói một cách đơn giản, để biết nên tin vào phán đoán nào, chúng ta cần xem xét kỹ hơn các biểu đồ hiệu chỉnh và danh sách kiểm tra bằng chứng – ít nhất là trong những trường hợp quan trọng. Cách làm này có thể giúp xây dựng một thế giới với ít hơn những chẩn đoán sai gây chết người, những bản án oan, và các sai lầm khác làm tổn hại đến hoạt động và sự lành mạnh của xã hội.
