Are You Really As Good at Something As You Think? | Robin Kramer | TED

Translator: Bach Hop Tran Ngoc Reviewer: Lê Anh Khoa

I don't mean to brag,

Tôi không có ý khoe khoang,

but there are lots of things that I'm pretty average at.

nhưng tôi biết khá nhiều thứ,

Chơi bóng bàn,

From playing table tennis,

cooking risotto, finding countries on a map,

nấu risotto, nhớ vị trí các quốc gia trên bản đồ là 1 trong số chúng

just to name a few.

Now, in our everyday lives,

Hằng ngày,

we're not typically assessed on our skills and abilities,

năng lực của chúng ta thường sẽ không được ai đánh giá,

so we're forced to rely on our own judgments.

vì vậy ta buộc phải tự nhìn nhận mình.

I may think I'm pretty decent with Italian cuisine,

Có thể tôi cho rằng mình khá giỏi về ẩm thực Ý,

but how accurate is my assessment?

nhưng sự đánh giá chủ quan đó chính xác đến mức nào?

Now, what we’re talking about here is metacognition:

Ở đây ta đang nói đến siêu nhận thức,

cái nhìn sâu sắc về quá trình suy nghĩ của chúng ta.

our insight into our own thought processes.

If I have good metacognitive insight,

Nếu siêu nhận thức của tôi tốt,

then how good I think I am at a particular task

tôi sẽ suy xét liệu mình có giỏi một việc nào đó

should line up pretty well with how good I actually am.

so với năng lực thực sự hay không.

Of course, in the real world this is often not the case.

Tất nhiên trong thực tế ta thường không làm vậy.

And indeed, we probably all know someone

Hẳn ta đều biết một ai đó nghĩ mình giỏi định hướng bản đồ

who thinks they're great at navigating maps,

when in fact the reality is often the opposite.

trong khi thực tế thường ngược lại.

Not to name any names, of course, but still.

Tôi không ám chỉ ai, nhưng đó là sự thật.

Perhaps you think this applies to other people

Có lẽ ta cho rằng ta không mắc sai lầm này như người khác.

and that you, yourself, wouldn't make this sort of mistake.

So let's try a quick experiment.

Vậy hãy thử xem nhé.

I want you to think about how you would rate yourself

Tôi muốn bạn tự đánh giá khả năng lái xe của mình.

in terms of your driving ability.

Would you rate yourself as below average, average

Bạn đánh giá mình dưới mức trung bình, trung bình

or perhaps even above average?

hay thậm chí trên mức trung bình?

So most people rate themselves as above average,

Và hầu hết là trên mức trung bình.

which, of course, is mathematically impossible,

Tất nhiên không phải về mặt toán học,

and something that we call the "better than average" effect.

mà về cái ta gọi là hiệu ứng “tốt hơn mức trung bình”.

This is just one of a number of cognitive biases that we see

Đây chỉ là một trong số những khuynh hướng nhận thức mà ta thấy

when people judge their own abilities.

khi mọi người tự đánh giá khả năng mình.

Today, I'm going to focus on a related bias,

Hôm nay tôi sẽ tập trung vào một thành kiến liên quan,

the Dunning-Kruger effect.

hiệu ứng Dunning-Kruger.

So back in 1999,

Năm 1999, hai nhà tâm lý học tại Đại học Cornell, Dunning và Kruger

two psychologists at Cornell University, Dunning and Kruger,

described the mistakes people make when estimating their own abilities.

đã miêu tả những sai lầm thường gặp khi ta tự xem xét năng lực bản thân.

So if we take a sample of people and we divide them into four groups

Nếu chia một nhóm người thành bốn nhóm dựa trên điểm số làm bài kiểm tra của họ

based on their scores on a test,

and order those groups from lowest to highest.

và xếp các nhóm đó từ thấp đến cao.

If we plot those scores on a graph along with their self-estimates,

Khi vẽ biểu đồ biểu thị điểm số cùng các đánh giá bản thân của họ,

so how well they thought they did on the test,

hãy xem họ nghĩ mình đã làm tốt bài kiểm tra ra sao.

this is the pattern that we see.

Ta thấy đường dốc màu đỏ đại diện cho điểm số thực tế,

So the red line is a steep slope representing their actual scores.

As it must be, since we ordered the groups

bởi vì các nhóm đã được sắp xếp dựa trên điểm số của họ ngay từ đầu.

based on their scores in the first place.

Now what's interesting is the blue shallower line.

Bây giờ điều thú vị là đường nông hơn màu xanh,

đường này thể hiện cách họ tự đánh giá trong bài kiểm tra.

This represents their self-estimates.

So, how good they thought they did on the test.

Now the Dunning-Kruger effect describes how the weakest performers

Và trong hiệu ứng Dunning-Kruger,

mức độ tự đánh giá quá cao của những người yếu nhất

significantly overestimate their performance,

shown here in the green oval.

được thể hiện trong vòng bầu dục màu xanh lá cây.

The explanation for this, according to Dunning and Kruger,

Theo Dunning và Kruger, họ lý giải rằng điều này xảy ra

is that insight and ability rely on the same thing.

xuất phát từ việc mọi người không nhận ra được sự thiếu kém của mình.

So if I'm poor at a task,

Vì vậy khi làm chưa tốt việc gì đó,

I also lack the metacognitive insight to accurately assess my ability.

tôi cũng đang thiếu cái nhìn đủ sâu sắc để đánh giá chính xác khả năng của mình.

Now this pattern has been seen again and again

Bây giờ mô hình này có thể thấy nhiều trong một số lĩnh vực,

across a number of domains,

from driving skill to exam-taking, even chess-playing.

từ kỹ năng lái xe đến chuyện thi cử, hay thậm chí chơi cờ.

However, in recent years,

Tuy nhiên trong những năm gần đây,

a number of criticisms have been leveled at this approach,

cách tiếp cận này cũng đã nhận vài lời chỉ trích

and we now have reason to believe

nhưng ta có lý do để tin rằng

that this pattern results is virtually unavoidable.

hầu như không thể tránh khỏi kết quả này.

One reason for this is the statistical effect,

Một trong số đó là hiệu ứng thống kê,

regression to the mean.

hồi quy về giá trị trung bình,

Now this is something that comes about

xảy ra khi có hai biện pháp có liên quan nhưng không hoàn toàn.

when we have two measures that are related but not perfectly so.

So imagine we have a sample of people

Hãy tưởng tượng khi đo chiều cao, cân nạng của một người,

and we measure their heights and their weights.

Now height and weight are related,

ta thấy chiều cao và cân nặng có liên quan ở chỗ

tall people are typically heavier,

người cao thường nặng hơn,

but the relationship is far from perfect.

nhưng mối quan hệ này còn lâu mới hoàn hảo.

So unlike in the figure at the top here,

Khác với hình ở trên cùng,

the shortest people in red won't all be the lightest people.

những người thấp nhất mặc áo đỏ lại không hẳn là người nhẹ nhất.

Some of them will be overweight or particularly muscular, for example.

Ví dụ, một số trong số họ sẽ thừa cân hoặc đặc biệt cơ bắp.

Similarly at the top end,

Tương tự ở hàng cuối,

the tallest people in blue won't all be the heaviest people.

những người cao nhất mặc màu xanh lam không phải lúc nào cũng nặng nhất.

Some of them will be underweight, and so on.

Vài người có thể bị thiếu cân, v.v.

Now as a result, on average,

Vậy khi xét bình quân,

the shortest people will rank higher for weight than they do for height,

những người thấp nhất sẽ phân hạng về cân nặng lớn hơn so với chiều cao,

and the tallest people will rank lower for weight than they do for height

và những người cao nhất sẽ xếp hạng về cân nặng thấp hơn so với chiều cao

producing this blue line here

tạo ra đường màu xanh này ở đây

and the crossover pattern you're now becoming familiar with.

và mô hình chéo quen thuộc.

Now, some people might put forward a spurious explanation

Có thể vài người sẽ cố giải thích lý do

for why short people are relatively overweight

người thấp bé tương đối thừa cân

or tall people relatively underweight,

hoặc người cao tương đối thiếu cân,

when in fact no explanation is needed.

nhưng thực tế ta không cần phải giải thích

Perhaps more compelling a reason to doubt the Dunning-Kruger effect

Có lẽ lý do thuyết phục hơn để nghi ngờ hiệu ứng Dunning-Kruger

is that we can produce the same pattern in our data

là ta có thể tự tạo ra mô hình tương tự

when our data is entirely meaningless.

bằng những dữ liệu vốn hoàn toàn vô nghĩa.

So if we collect people's test scores

Nếu ta thu thập điểm kiểm tra của mọi người

along with their self-estimates of those scores,

và kết quả tự đánh giá của họ,

but then we shuffle those self-estimates

nhưng sau đó trộn lẫn các bản tự đánh giá đó

and then analyze as before,

rồi phân tích như trước,

then we still find that same pattern in the data.

thì kết quả vẫn ra được mô hình tương tự trong dữ liệu.

Of course, any effect that we can find

Tất nhiên, bất kỳ hiệu ứng nào với dữ liệu ngẫu nhiên hoặc bị xáo trộn

with shuffled or randomized data

is one that we should surely be suspicious of.

ta chắc chắn nên nghi ngờ.

So, given these and other issues with the Dunning-Kruger approach,

Nghĩ về những vấn đề này và những vấn đề khác

về cách tiếp cận Dunning-Kruger,

I was saddened and disappointed

tôi rất buồn và thất vọng

and, frankly, a little annoyed to discover

và thành thật mà nói, hơi khó chịu khi phát hiện

that the same approach was now being applied

cách tiếp cận tương tự

hiện cũng được áp dụng trong lĩnh vực chuyên môn của tôi,

in my field of expertise,

which is face-matching.

đối sánh khuôn mặt.

Now, this is a task where we're showing two images of faces

Nhiệm vụ là có hai hình ảnh hiển thị hai khuôn mặt

or an image and a live person,

hoặc một bức ảnh và một người,

and we're asked to decide whether they show the same person

và yêu cầu xác định xem chúng đang thể hiện cùng một người

or two different people.

hay hai người khác nhau.

Now, we've all stood in line at passport control,

Bây giờ, tất cả chúng ta đứng xếp hàng chờ kiểm tra hộ chiếu

anxiously awaiting the passport officer's decision

lo lắng chờ quyết định của nhân viên hộ chiếu

as to whether our ID photos look sufficiently like us or not.

về việc liệu ảnh ID của ta có giống ta hay không.

Indeed, I've included at the top here

Thật vậy, tôi đã đính kèm ở trên cùng

some examples of ID images from my own life,

một số ví dụ về hình ảnh ID từ cuộc sống của chính tôi,

just to illustrate some variability.

chỉ để minh họa một số biến đổi.

Some proud moments in photographic history,

Vài khoảnh khắc tự hào trong lịch sử nhiếp ảnh

I'm sure you'll agree.

tôi đảm bảo bạn sẽ đồng ý.

And so what I'd like to do now

Vì vậy, điều tôi muốn làm đầu tiên là

is first see how well you might perform as passport officers.

xem bạn có thể biểu hiện tốt như thế nào với tư cách là nhân viên hộ chiếu.

So here are four pairs of images,

Vì vậy, đây là bốn cặp hình ảnh,

some students’ ID images and some student photos.

một số hình ảnh ID của học sinh và một số ảnh học sinh.

For each pair, I'd like you to decide whether it's a match,

Đối với mỗi cặp, tôi muốn bạn xác định xem đó là một sự tương khớp,

so two images of the same person,

hai hình ảnh của cùng một người,

or a mismatch,

hay không khớp,

two images of different people.

hai hình ảnh của những người khác nhau.

Some of you might be surprised to hear that the top two pairs are matches,

Một số bạn có thể ngạc nhiên khi biết rằng hai cặp trên cùng là trùng khớp,

so images of the same people,

vì là hình ảnh của cùng một người

and the bottom two pairs show mismatches,

và hai cặp dưới cùng cho thấy sự không khớp,

so two different people.

vì là hai người khác nhau.

Now we know this task is particularly difficult

Bây giờ ta biết nhiệm vụ này đặc biệt khó khăn

when the images show identities that we're unfamiliar with.

khi các hình ảnh hiển thị danh tính mà ta không quen thuộc.

This is because it's hard to take into account the changes

Điều này là do rất khó để tính đến những thay đổi

that can happen to the face across time,

có thể xảy ra với khuôn mặt theo thời gian,

as well as over different situations,

cũng như trong các tình huống khác nhau,

so changes in facial expression or lighting, for instance.

chẳng hạn như thay đổi biểu cảm khuôn mặt hoặc ánh sáng.

We know this task is difficult for passport officers as well,

Chúng tôi biết nhiệm vụ này cũng khó khăn đối với nhân viên hộ chiếu,

and they also make mistakes.

và họ cũng mắc sai lầm.

So this is why I thought it would be particularly interesting

Vì vậy, đây là lý do tại sao tôi nghĩ sẽ đặc biệt thú vị

to look at the relationship between insight and ability

khi xem xét mối quan hệ giữa cái nhìn sâu sắc và khả năng

in this important security context.

trong bối cảnh bảo mật quan trọng này.

So given the issues we’ve described already

Vì vậy, với những vấn đề mà chúng tôi đã mô tả

with looking at overall scores and people’s self-estimates,

khi xem xét điểm số tổng thể và tự đánh giá của mọi người,

I instead decided to focus on individual decision making.

thay vào đó tôi quyết định tập trung vào việc ra quyết định cá nhân.

So over a series of experiments,

Vì vậy, qua một loạt các thí nghiệm,

I asked people to look at pairs of images

tôi yêu cầu mọi người xem xét các cặp hình ảnh

and decide whether they were a match or a mismatch.

và quyết định xem liệu chúng khớp hay không.

But I also asked people to provide a rating of confidence in each decision.

Nhưng tôi cũng yêu cầu mọi người đánh giá sự tự tin trong mỗi quyết định.

Now a good metacognitive insight

Bây giờ, một cái nhìn sâu sắc siêu nhận thức tốt

would be reflected in people being much more confident

sẽ được phản ánh ở việc mọi người tự tin hơn nhiều

in decisions that turned out to be correct

vào các quyết định chính xác

and much less confident in decisions that turned out to be incorrect.

và kém tự tin hơn nhiều vào các quyết định không chính xác

So let's have a look at how people did.

Vì vậy, ta hãy xem mọi người đã làm như thế nào.

Now I think this pattern is particularly fascinating,

Bây giờ tôi nghĩ rằng mô hình này đặc biệt hấp dẫn,

but also fairly intuitive.

nhưng cũng khá trực quan.

Let's start with the red line,

Hãy bắt đầu với đường màu đỏ,

which represents people's confidence in their incorrect responses.

thể hiện sự tự tin của mọi người vào câu trả lời không chính xác của họ.

So as you can see,

Vì vậy, như bạn thấy,

it doesn't matter how good people were at the test overall,

không quan trọng mọi người giỏi thế nào trong bài kiểm tra tổng thể

represented by the score on the X-axis at the bottom there;

được thể hiện bằng điểm trên trục X ở phía dưới đó;

people were approximately the same

mọi người gần như giống nhau về sự tự tin khi họ không chính xác.

in terms of their confidence when they were incorrect.

Now what's interesting is the blue line,

Bây giờ điều thú vị là đường màu xanh,

which represents confidence when people were correct in their decisions.

đại diện cho sự tự tin khi mọi người đã quyết định đúng.

As you can see, the best performers on the test

Như bạn thấy, những người giỏi nhất trong bài kiểm tra

were much more confident in their correct responses

tự tin hơn nhiều vào câu trả lời chính xác so với những câu trả lời không chính xác.

in comparison with their incorrect ones.

So shows good metacognitive insight.

Vì vậy, ta thấy cái nhìn sâu sắc siêu nhận thức tốt.

The weakest performers, on the other hand,

Mặt khác, những người thể hiện kém nhất

were no different in their confidence

cũng không khác về sự tự tin

for their correct and incorrect responses,

với những câu trả lời chính xác và không chính xác,

shown here in the green circle.

được hiển thị trong vòng tròn màu xanh lá cây.

And so they show poor metacognitive insight.

Và vì vậy, họ cho thấy cái nhìn sâu sắc siêu nhận thức kém.

So what might be going on with these weak performers?

Vậy điều gì có thể xảy ra với những người thể hiện kém này?

Now it could be the case that they have some sense

Bây giờ họ có thể có cảm giác rằng

they tend to perform poorly on tests in general,

họ có xu hướng thể hiện kém trong các bài kiểm tra nói chung,

and so they're just less confident overall in their responses.

và vì vậy họ kém tự tin hơn về phản hồi của mình.

However, I didn't find that pattern of lower confidence in my data,

Tuy nhiên, tôi không tìm thấy mẫu tin cậy thấp hơn vào dữ liệu của mình,

at least with individual decision-making.

ít nhất là với việc ra quyết định cá nhân.

Instead, it's more likely that they were more confident in their correct responses

Thay vào đó, nhiều khả năng họ tự tin hơn vào câu trả lời chính xác của họ

in comparison with their incorrect ones.

so với những câu trả lời không chính xác.

But this was simply unrelated to their accuracy on each trial

Nhưng điều này đơn giản không liên quan đến độ chính xác trong mỗi thử nghiệm

because they had poor insight.

vì họ có cái nhìn sâu sắc kém.

So how does this all fit in with the Dunning-Kruger effect?

Vậy làm sao để tất cả các điều này phù hợp với hiệu ứng Dunning-Kruger?

So Dunning and Kruger argued that the weakest performers

Vì vậy, Dunning và Kruger lập luận rằng những người thể hiện kém nhất

show the least amount of insight

cho thấy ít hiểu biết nhất

and they overestimated their performance.

và họ đánh giá quá cao khả năng của họ.

And that's implied that they had greater confidence.

Và điều đó ngụ ý rằng họ có sự tự tin lớn hơn.

Now, we didn't see that here in our data.

Bây giờ, chúng tôi không thấy điều đó trong dữ liệu của mình.

The weakest performers didn't seem to be overly confident.

Những người thể hiện kém nhất dường như không quá tự tin.

However, the Dunning-Kruger effect

Tuy nhiên, hiệu ứng Dunning-Kruger

also describes how insight depends on ability.

cũng mô tả sự hiểu biết phụ thuộc vào khả năng như thế nào.

And so the weakest performers showed the least amount of insight,

Và vì vậy, những người thể hiện kém nhất cho thấy ít hiểu biết nhất,

overestimating their performance in their case.

họ tự đánh giá năng lực quá cao trong trường hợp của họ.

As we've just seen,

Như chúng ta vừa thấy,

the weakest performers do seem to show the least amount of insight.

những người thể hiện kém nhất dường như ít hiểu biết nhất.

Here, they couldn't differentiate between their correct and incorrect responses.

Ở đây, họ không thể phân biệt giữa câu trả lời đúng và sai của họ.

So insight does appear to depend on ability,

Vì vậy, cái nhìn sâu sắc dường như phụ thuộc vào khả năng,

but not in the way that Dunning and Kruger originally thought.

nhưng không theo cách mà Dunning và Kruger nghĩ ban đầu.

So if there are two things I'd like you to remember from this talk

Vì vậy, nếu có hai điều tôi muốn bạn nhớ từ cuộc trò chuyện này

and take home, think about afterwards,

và mang về nhà, hãy suy nghĩ,

they are: first, more broadly, science is always updating.

thứ nhất, rộng hơn, khoa học luôn cập nhật.

Research comes along, new evidence that may contradict

Nghiên cứu xuất hiện, bằng chứng mới có thể mâu thuẫn

or even disprove previous work.

hoặc thậm chí bác bỏ công việc trước đó.

In this case, the Dunning-Kruger effect may well not be a thing,

Trường hợp này, hiệu ứng Dunning - Kruger có thể không phải là một điều gì đó,

despite the fact that it's so prevalent in popular culture.

mặc dù thực tế nó rất phổ biến trong văn hóa đại chúng.

Second, insight depends on ability.

Thứ hai, sự hiểu biết phụ thuộc vào khả năng.

For the weakest performers,

Đối với những người thể hiện kém nhất,

there's no difference between their confidence

không có sự khác biệt giữa sự tự tin

for correct and incorrect responses.

với các câu trả lời đúng và sai của họ.

They have poor insight, they can't tell the difference.

Họ có cái nhìn sâu sắc kém và không thể phân biệt được sự khác biệt.

For strong performers,

Đối với những người thể hiện tốt,

when they're giving a correct answer,

khi họ đưa ra câu trả lời đúng,

they're much more confident.

họ tự tin hơn nhiều.

Tất nhiên, sự ngược lại không phải lúc nào cũng đúng.

Of course, the inverse isn't always true.

Being more confident doesn't mean that you're right.

Tự tin hơn không có nghĩa là bạn đúng.

You might be wrong and simply have poor insight.

Bạn có thể sai và chỉ đơn giản có cái nhìn sâu sắc kém.

So in our everyday lives,

Vì vậy, trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta,

you should think about who it is that you ask the opinions of.

bạn nên suy nghĩ về việc bạn hỏi ý kiến của ai.

If someone is an expert in their field,

Nếu ai đó là một chuyên gia trong lĩnh vực của họ,

then if they're more confident, they're probably right,

thì nếu họ tự tin hơn, họ có thể đúng,

but if they're unsure,

nhưng nếu họ không chắc chắn,

this is also informative and tells us something useful.

điều này cũng mang lại nhiều thông tin và cho ta biết điều gì hữu ích.

It's much more sensible to find someone that we know is knowledgeable in an area,

Sẽ hợp lý hơn khi ta tìm một người có kiến thức trong một lĩnh vực,

rather than someone who is simply confident in their opinion,

thay vì một người chỉ đơn giản là tự tin vào ý kiến của họ,

because confidence is easily misplaced.

bởi vì sự tự tin dễ bị mất vị trí.

And finally,

Và cuối cùng,

for those of you who are still wondering how good my risotto actually is,

đối với những bạn vẫn đang tự hỏi món risotto của tôi thực sự ngon thế nào,

that may have to wait for a future talk.

thì phải chờ một cuộc trò chuyện trong tương lai.

Thank you.

Cảm ơn.

(Applause)

(Vỗ tay)