[Sách] Độ Nhiễu - Daniel Kahneman, Olivier Sibony, Cass R.Sunstein

 

“Khi hai bác sĩ cùng chẩn đoán một bệnh nhân mà đưa ra hai kết luận khác nhau, ta gọi đó là sai lệch. Nhưng khi cùng một bác sĩ đưa ra hai chẩn đoán khác nhau cho cùng một bệnh nhân ở hai thời điểm khác nhau – đó là độ nhiễu.”

Như thể chứng minh thêm từ một công thức cũ. Cuốn sách Độ Nhiễu của ba tác giả Daniel Kahneman, Olivier Sibony và Cass Sunstein – như một tấm gương lặng – đặt câu hỏi rất đời thường nhưng ít ai dám trả lời: “Chúng ta nhất quán đến mức nào trong những quyết định tưởng là khách quan?”

 "Độ nhiễu" (Noise) không phải là một khái niệm mới trong khoa học dữ liệu hay thống kê, nhưng trong cuốn sách này, Daniel Kahneman (tác giả của "Tư duy nhanh và chậm") cùng hai đồng tác giả đã làm một việc cực kỳ cần thiết: kéo "độ nhiễu" từ lĩnh vực trừu tượng vào đời sống hàng ngày – nơi mà chúng ta ra quyết định, đánh giá con người, xử lý hồ sơ, chấm điểm, xét tuyển hay thậm chí là... yêu.

Nếu thiên kiến (bias) là sự sai lệch có hệ thống, thì nhiễu (noise) là sự sai lệch ngẫu nhiên, không nhất quán. Cả hai đều làm giảm chất lượng các quyết định, nhưng "nhiễu" lại thường bị bỏ qua – vì nó ít gây ấn tượng hơn.

“Chúng ta thường để ý đến những quyết định sai lầm vì thiên kiến – nhưng lại mù mờ trước sự nguy hiểm âm thầm của độ nhiễu.”

Cuốn sách đưa ra hàng loạt ví dụ thực tế từ ngành tư pháp, y tế, tài chính, tuyển dụng – nơi độ nhiễu gây ra hậu quả nghiêm trọng, thậm chí bất công cho con người. Hai thẩm phán xử một tội danh như nhau có thể tuyên án chênh nhau… 5 năm tù, chỉ vì thời điểm, tâm trạng, hay thời tiết khác nhau.

“Chúng ta nghĩ mình có một ‘bản sắc tư duy’, nhưng thực ra chúng ta là ‘một đoàn hội đồng nội tâm’ – và mỗi thành viên trong hội đồng ấy có thể lên tiếng ở thời điểm khác nhau.”

Daniel Kahneman đã chứng minh rằng con người không hề nhất quán khi ra quyết định, kể cả khi đối mặt với cùng một thông tin. Sự dao động này không phải do thiếu hiểu biết, mà do cảm xúc, ngữ cảnh, thậm chí cả bữa ăn trưa.

Việc độ nhiễu có thể được giảm đi bằng cách: Chuẩn hóa quy trình đánh giá, đánh giá độc lập từng yếu tố thay vì “cảm giác chung", áp dụng các thuật toán hoặc mô hình thống kê đơn giản thay cho trực giác

Phân tích nhiễu định kỳ trong tổ chức – ví dụ, đo lường độ lệch giữa các nhân viên đánh giá cùng một trường hợp.

“Trực giác là món quà tuyệt vời – nhưng khi hệ thống phải ra quyết định nhất quán, thì quy tắc vẫn tốt hơn người.”

“Độ Nhiễu” là một cuốn sách quan trọng và thức tỉnh. Nó khiến ta nghi ngờ chính những đánh giá tưởng như chắc chắn của bản thân và người khác. Và đó chính là bước đầu tiên để cải thiện.

***

“When two doctors diagnose the same patient and reach different conclusions, we call it bias. But when the same doctor gives two different diagnoses for the same patient at two different times—that’s noise.”

As if revisiting an old formula, Noise by Daniel Kahneman, Olivier Sibony, and Cass R. Sunstein is a quiet mirror that poses a very human question few dare to answer:

“How consistent are we, really, in decisions we believe to be objective?”

“Noise” isn’t a new concept in statistics or data science, but what this book does so effectively is to pull it from abstract theories into daily life—where we make decisions, evaluate people, review applications, grade papers, make selections, or even… fall in love.

If bias is systematic deviation, then noise is random, inconsistent error. Both distort the quality of our decisions—but noise often flies under the radar, precisely because it's less dramatic.

“We notice biased decisions—but remain blind to the silent danger of noise.”

The book presents a slew of real-world examples—from the legal system, healthcare, finance, hiring—where noise leads to serious, sometimes unjust consequences. Two judges ruling on the same offense may hand out sentences that differ by five years, simply due to differences in time of day, mood, or even weather.

“We think we have a ‘thinking identity,’ but in fact, we are a ‘committee of inner voices’—and each member might speak up at a different time.”

Kahneman shows that human decisions are far from consistent—even when faced with identical information. This fluctuation isn’t due to ignorance, but to emotion, context, or something as mundane as lunch.

Thankfully, noise can be reduced. The authors suggest ways such as:

Standardizing evaluation processes

Judging criteria separately rather than by vague “overall impressions”

Using simple models or algorithms in place of instinct

Conducting regular noise audits—like measuring variance between evaluators on the same case.

“Intuition is a beautiful gift—but when systems require consistent decisions, rules beat humans.”

Noise is an important and eye-opening book. It forces us to question the certainty we place in our own and others’ judgments.

And that, perhaps, is the first step toward better decisions.