Laurie Santos: How monkeys mirror human irrationality

197,513 views ・ 2010-07-29

TED


Vui lòng nhấp đúp vào phụ đề tiếng Anh bên dưới để phát video.

Translator: Thuc Huan Ha Reviewer: BachMy Nguyen
00:17
I want to start my talk today with two observations
0
17260
2000
Hôm nay tôi muốn bắt đầu với 2 sự quan sát
00:19
about the human species.
1
19260
2000
về loài người chúng ta.
00:21
The first observation is something that you might think is quite obvious,
2
21260
3000
Cái đầu tiên các bạn có thể nghĩ là khá hiển nhiên,
00:24
and that's that our species, Homo sapiens,
3
24260
2000
đó là loài người chúng ta, Homo sapiens,
00:26
is actually really, really smart --
4
26260
2000
thật sự rất, rất thông minh
00:28
like, ridiculously smart --
5
28260
2000
kiểu như thông minh đến nực cười,
00:30
like you're all doing things
6
30260
2000
kiểu như những điều chúng ta đang làm
00:32
that no other species on the planet does right now.
7
32260
3000
không một giống loài nào khác trên hành tinh có thể làm được.
00:35
And this is, of course,
8
35260
2000
Và tất nhiên
00:37
not the first time you've probably recognized this.
9
37260
2000
đây không phải lần đầu bạn thấy điều này.
00:39
Of course, in addition to being smart, we're also an extremely vain species.
10
39260
3000
Tất nhiên, ngoài thông minh, chúng ta cũng là một loài tự phụ
00:42
So we like pointing out the fact that we're smart.
11
42260
3000
Vì vậy chúng ta thích chỉ ra thực tế là chúng ta thông minh
00:45
You know, so I could turn to pretty much any sage
12
45260
2000
Tôi có thể dẫn chứng bất kỳ học giả nào
00:47
from Shakespeare to Stephen Colbert
13
47260
2000
từ Shakespeare cho đến Stephen Colbert
00:49
to point out things like the fact that
14
49260
2000
để chỉ ra sự thực rằng chúng ta cao quý
00:51
we're noble in reason and infinite in faculties
15
51260
2000
về mặt lý lẽ và có tài năng vô hạn,
00:53
and just kind of awesome-er than anything else on the planet
16
53260
2000
chúng ta tuyệt vời hơn bất kỳ thứ gì khác trên hành tinh này
00:55
when it comes to all things cerebral.
17
55260
3000
khi nói về khả năng tư duy của bộ não.
00:58
But of course, there's a second observation about the human species
18
58260
2000
Nhưng còn quan sát thứ hai về con người
01:00
that I want to focus on a little bit more,
19
60260
2000
tôi muốn tập trung nhiều hơn và điểm này
01:02
and that's the fact that
20
62260
2000
và đó là thực tế rằng,
01:04
even though we're actually really smart, sometimes uniquely smart,
21
64260
3000
mặc dù chúng ta rất thông minh, đôi khi thông minh đặc biệt
01:07
we can also be incredibly, incredibly dumb
22
67260
3000
chúng ta cũng có thể trở nên vô cùng ngớ ngẩn một cách khó tin
01:10
when it comes to some aspects of our decision making.
23
70260
3000
khi nói về một vài khía cạnh của việc ra quyết định
01:13
Now I'm seeing lots of smirks out there.
24
73260
2000
Tôi đang thấy có nhiều người cười tự mãn bên dưới
01:15
Don't worry, I'm not going to call anyone in particular out
25
75260
2000
Đừng lo, tôi sẽ không nêu ra một cá thể điển hình nào ở đây
01:17
on any aspects of your own mistakes.
26
77260
2000
về bất cứ mặt lỗi lầm nào cùa bạn.
01:19
But of course, just in the last two years
27
79260
2000
Nhưng tất nhiên, chỉ trong 2 năm vừa qua
01:21
we see these unprecedented examples of human ineptitude.
28
81260
3000
ta đã thấy sự kém cỏi mà ta chưa từng thấy trước đây
01:24
And we've watched as the tools we uniquely make
29
84260
3000
Ta đã thấy các công cụ mà ta làm ra
01:27
to pull the resources out of our environment
30
87260
2000
để khai thác tài nguyên từ môi trường
01:29
kind of just blow up in our face.
31
89260
2000
đã gây tác hại ngược lại lên chúng ta.
01:31
We've watched the financial markets that we uniquely create --
32
91260
2000
Ta đã theo dõi thị trường tài chính do ta tạo ra
01:33
these markets that were supposed to be foolproof --
33
93260
3000
lẽ ra phải hết sức rõ ràng
01:36
we've watched them kind of collapse before our eyes.
34
96260
2000
nhưng lại sụp đổ ngay trước mắt chúng ta.
01:38
But both of these two embarrassing examples, I think,
35
98260
2000
Nhưng cả hai ví dụ đáng ngượng ngùng này
01:40
don't highlight what I think is most embarrassing
36
100260
3000
vẫn chưa phải điều đáng xấu hổ nhất
01:43
about the mistakes that humans make,
37
103260
2000
về những lỗi mà con người mắc phải,
01:45
which is that we'd like to think that the mistakes we make
38
105260
3000
chúng ta cứ nghĩ những lỗi lầm mà chúng ta mắc phải
01:48
are really just the result of a couple bad apples
39
108260
2000
chỉ là một vài trường hợp riêng lẻ
01:50
or a couple really sort of FAIL Blog-worthy decisions.
40
110260
3000
hay là một vài sai lầm ở ngang mức đáng được đưa lên blog
01:53
But it turns out, what social scientists are actually learning
41
113260
3000
Nhưng thật ra, các nhà xã hội học đang nhận thấy
01:56
is that most of us, when put in certain contexts,
42
116260
3000
đa số chúng ta, trong một số trường hợp cụ thể,
01:59
will actually make very specific mistakes.
43
119260
3000
sẽ mắc phải những lỗi rất đặc trưng.
02:02
The errors we make are actually predictable.
44
122260
2000
Những lỗi đó có thể đoán trước được.
02:04
We make them again and again.
45
124260
2000
Chúng ta mắc đi mắc lại những lỗi đó.
02:06
And they're actually immune to lots of evidence.
46
126260
2000
Và chúng lại cứ trơ ra mặc các chứng cứ.
02:08
When we get negative feedback,
47
128260
2000
Khi nhận những lời phê bình,
02:10
we still, the next time we're face with a certain context,
48
130260
3000
trong trường hợp tương tự sau đó,
02:13
tend to make the same errors.
49
133260
2000
chúng ta vẫn có xu hướng mắc lại lỗi đó.
02:15
And so this has been a real puzzle to me
50
135260
2000
Và đó thực sự là một câu đố đối với tôi,
02:17
as a sort of scholar of human nature.
51
137260
2000
một người nghiên cứu về bản chất con người
02:19
What I'm most curious about is,
52
139260
2000
Điều tôi tò mò nhất là,
02:21
how is a species that's as smart as we are
53
141260
3000
làm sao một giống loài thông minh như chúng ta
02:24
capable of such bad
54
144260
2000
lại có thể mắc những lỗi rất tệ
02:26
and such consistent errors all the time?
55
146260
2000
và thường xuyên như thế? Là giống loài
02:28
You know, we're the smartest thing out there, why can't we figure this out?
56
148260
3000
thông minh nhất, sao chúng ta không giải quyết được?
02:31
In some sense, where do our mistakes really come from?
57
151260
3000
Ở góc độ khác, những lỗi đó thực sự từ đâu đến?
02:34
And having thought about this a little bit, I see a couple different possibilities.
58
154260
3000
Sau khi suy nghĩ, tôi nhận thấy có hai khả năng.
02:37
One possibility is, in some sense, it's not really our fault.
59
157260
3000
Một khả năng là, ở một góc độ, đó không phải lỗi của chúng ta.
02:40
Because we're a smart species,
60
160260
2000
Vì là một giống loài thông minh,
02:42
we can actually create all kinds of environments
61
162260
2000
chúng ta có thể tạo ra mọi kiểu môi trường
02:44
that are super, super complicated,
62
164260
2000
rất, rất phức tạp, có khi đến mức
02:46
sometimes too complicated for us to even actually understand,
63
166260
3000
quá phức tạp khiến chúng ta khó có thể thực sự hiểu được,
02:49
even though we've actually created them.
64
169260
2000
mặc dù chính chúng ta tạo ra chúng.
02:51
We create financial markets that are super complex.
65
171260
2000
Các thị trường tài chính siêu phức tạp.
02:53
We create mortgage terms that we can't actually deal with.
66
173260
3000
Các điều khoản thế chấp mà chính chúng ta không thể xử lý được.
02:56
And of course, if we are put in environments where we can't deal with it,
67
176260
3000
Dĩ nhiên, bị đặt vào môi trường mà chúng ta không xử lý được,
02:59
in some sense makes sense that we actually
68
179260
2000
ở một mức nào đó
chúng ta hoàn toàn có thể làm hỏng một vài thứ.
03:01
might mess certain things up.
69
181260
2000
03:03
If this was the case, we'd have a really easy solution
70
183260
2000
Nếu đúng thế thì có một giải pháp đơn giản
03:05
to the problem of human error.
71
185260
2000
cho vấn đề về lỗi lầm của con người.
03:07
We'd actually just say, okay, let's figure out
72
187260
2000
Chúng ta chỉ cần tìm hiểu xem
03:09
the kinds of technologies we can't deal with,
73
189260
2000
loại công nghệ nào không thể kiểm soát
03:11
the kinds of environments that are bad --
74
191260
2000
loại môi trường nào không có lợi
03:13
get rid of those, design things better,
75
193260
2000
để loại bỏ chúng và thiết kế cái tốt hơn,
03:15
and we should be the noble species
76
195260
2000
và chúng ta sẽ là giống loài thượng đẳng
03:17
that we expect ourselves to be.
77
197260
2000
mà chúng ta kỳ vọng là thế.
03:19
But there's another possibility that I find a little bit more worrying,
78
199260
3000
Nhưng có một khả năng khác mà tôi thấy đáng lo ngại hơn,
03:22
which is, maybe it's not our environments that are messed up.
79
202260
3000
đó là, có thể không phải môi trường của chúng ta có vấn đề.
03:25
Maybe it's actually us that's designed badly.
80
205260
3000
Có thể, chính chúng ta mới là được tạo ra không chuẩn
03:28
This is a hint that I've gotten
81
208260
2000
Đó là một lời ám chỉ mà tôi đã nhận thấy
03:30
from watching the ways that social scientists have learned about human errors.
82
210260
3000
từ các nhà xã hội học khi tìm hiểu về lỗi lầm của con người
03:33
And what we see is that people tend to keep making errors
83
213260
3000
Và ta thấy con người cứ mắc lại lỗi lầm
03:36
exactly the same way, over and over again.
84
216260
3000
theo cách hệt như nhau và lặp đi lặp lại.
03:39
It feels like we might almost just be built
85
219260
2000
Hình như chúng ta được tạo ra
03:41
to make errors in certain ways.
86
221260
2000
để mắc lỗi lầm theo những cách nhất định.
03:43
This is a possibility that I worry a little bit more about,
87
223260
3000
Đây là khả năng mà tôi thấy lo ngại hơn,
03:46
because, if it's us that's messed up,
88
226260
2000
vì nếu chính là chúng ta có vấn đề thì
03:48
it's not actually clear how we go about dealing with it.
89
228260
2000
chúng ta không hiểu rõ cách để giải quyết.
03:50
We might just have to accept the fact that we're error prone
90
230260
3000
Cõ lẽ chúng ta phải chấp nhận sự thật là chúng ta dễ mắc lỗi
03:53
and try to design things around it.
91
233260
2000
và cố gắng làm mọi thứ trong hoàn cảnh đó.
03:55
So this is the question my students and I wanted to get at.
92
235260
3000
Vì thế, đây là câu hỏi mà tôi và các sinh viên muốn giải đáp.
03:58
How can we tell the difference between possibility one and possibility two?
93
238260
3000
Làm sao chúng ta có thể phân biệt giữa khả năng 1 và khả năng 2?
04:01
What we need is a population
94
241260
2000
Cần một tập hợp những người thông minh
04:03
that's basically smart, can make lots of decisions,
95
243260
2000
có thể ra nhiều quyết định,
04:05
but doesn't have access to any of the systems we have,
96
245260
2000
nhưng không tham gia hệ thống của chúng ta
04:07
any of the things that might mess us up --
97
247260
2000
bất cứ những gì làm cho ta bối rối
04:09
no human technology, human culture,
98
249260
2000
không công nghệ hay văn hoá của loài người
04:11
maybe even not human language.
99
251260
2000
có thể thậm chí không ngôn ngữ loài người
04:13
And so this is why we turned to these guys here.
100
253260
2000
Và vì thế chúng ta cần những "bạn" này.
04:15
These are one of the guys I work with. This is a brown capuchin monkey.
101
255260
3000
Đây là một bạn khỉ mũ mà tôi làm việc cùng.
04:18
These guys are New World primates,
102
258260
2000
chúng là loại linh trưởng New World
04:20
which means they broke off from the human branch
103
260260
2000
nghĩa là nó phân nhánh từ nhánh loài người
04:22
about 35 million years ago.
104
262260
2000
vào khoảng 35 triệu năm về trước
04:24
This means that your great, great, great great, great, great --
105
264260
2000
Điều này có nghĩa là bà cố, cố, cố, cố,
04:26
with about five million "greats" in there --
106
266260
2000
với khoảng 5 triệu "cố" của bạn
04:28
grandmother was probably the same great, great, great, great
107
268260
2000
sẽ giống với bà cố cố cố cố
04:30
grandmother with five million "greats" in there
108
270260
2000
với 5 triệu chữ "cố" trong đó
04:32
as Holly up here.
109
272260
2000
của bạn khỉ Holly này
04:34
You know, so you can take comfort in the fact that this guy up here is a really really distant,
110
274260
3000
Có thể nói cô bạn này là một người họ hàng rất xa của bạn
04:37
but albeit evolutionary, relative.
111
277260
2000
nhưng bị chia cắt bởi sự tiến hóa
04:39
The good news about Holly though is that
112
279260
2000
Dù sao thì tin tốt về Holly
04:41
she doesn't actually have the same kinds of technologies we do.
113
281260
3000
là cô không sở hữu công nghệ của chúng ta
04:44
You know, she's a smart, very cut creature, a primate as well,
114
284260
3000
cô ấy thông minh, sáng tạo và cũng thuộc Bộ Linh Trưởng
04:47
but she lacks all the stuff we think might be messing us up.
115
287260
2000
nhưng không có mấy thứ làm rối như chúng ta
04:49
So she's the perfect test case.
116
289260
2000
Nên cô ấy rất hoàn hảo cho thí nghiệm.
04:51
What if we put Holly into the same context as humans?
117
291260
3000
Vậy nếu ta để Holly vào hoàn cảnh sống của chúng ta thì sao?
04:54
Does she make the same mistakes as us?
118
294260
2000
Liệu cô ấy sẽ tạo ra sai lầm như chúng ta?
04:56
Does she not learn from them? And so on.
119
296260
2000
Liệu cô ấy có thể học từ các sai lầm đó?
04:58
And so this is the kind of thing we decided to do.
120
298260
2000
Đó là mấy điều mà chúng tôi quyết định làm
05:00
My students and I got very excited about this a few years ago.
121
300260
2000
Tôi và các học trò đã rất hứng thú về điều đó
05:02
We said, all right, let's, you know, throw so problems at Holly,
122
302260
2000
vài năm về trước. Chúng tôi đã nói "ném" một vài vấn đề
05:04
see if she messes these things up.
123
304260
2000
cho Holly để xem cô ấy có làm hỏng mọi thứ không.
05:06
First problem is just, well, where should we start?
124
306260
3000
Vấn đề đầu tiên chỉ là, ừm, chúng tôi nên bắt đầu từ đâu?
05:09
Because, you know, it's great for us, but bad for humans.
125
309260
2000
Bởi vì, bạn biết đó, nghe có vẻ hay với chúng tôi, nhưng không đúng cho loài người.
05:11
We make a lot of mistakes in a lot of different contexts.
126
311260
2000
Chúng ta tạo ra nhiều lỗi ở nhiều ngữ cảnh khác nhau
05:13
You know, where are we actually going to start with this?
127
313260
2000
Bạn biết đấy, chúng tôi thật sự phải bắt đầu từ đâu với cái này?
05:15
And because we started this work around the time of the financial collapse,
128
315260
3000
Và bởi vì lúc chúng tôi bắt tay vào làm cũng là lúc tài chính sụp đổ,
05:18
around the time when foreclosures were hitting the news,
129
318260
2000
vào lúc mà việc thu hồi tài sản thế nợ đầy rẫy trên báo chí
05:20
we said, hhmm, maybe we should
130
320260
2000
chúng tôi mới nghĩ, hhmm, có lẽ chúng tôi
05:22
actually start in the financial domain.
131
322260
2000
nên bắt đầu với lĩnh vực tài chính.
05:24
Maybe we should look at monkey's economic decisions
132
324260
3000
Có lẽ chúng tôi nên tìm hiểu các quyết định kinh tế của loài khỉ
05:27
and try to see if they do the same kinds of dumb things that we do.
133
327260
3000
và cố gắng tìm hiểu xem chúng có mắc phải mấy lỗi ngu ngốc như chúng ta không
05:30
Of course, that's when we hit a sort second problem --
134
330260
2000
Đương nhiên, đó cũng là lúc chúng tôi gặp vấn đề thứ hai
05:32
a little bit more methodological --
135
332260
2000
mang tính chất lý luận hơn một chút
05:34
which is that, maybe you guys don't know,
136
334260
2000
đó là, có thể các bạn không biết,
05:36
but monkeys don't actually use money. I know, you haven't met them.
137
336260
3000
nhưng khỉ không thật sự biết xài tiền. Tôi biết, là các bạn chưa thấy
05:39
But this is why, you know, they're not in the queue behind you
138
339260
2000
Nhưng đó là lý do, chúng không xếp hàng đằng sau bạn
05:41
at the grocery store or the ATM -- you know, they don't do this stuff.
139
341260
3000
ở các quầy siêu thị hay ATM--bạn biết đó, chúng không làm mấy việc này.
05:44
So now we faced, you know, a little bit of a problem here.
140
344260
3000
Do đó chúng tôi gặp phải rắc rối nhỏ ở đây
05:47
How are we actually going to ask monkeys about money
141
347260
2000
Làm cách nào để chúng tôi hỏi khỉ về tiền
05:49
if they don't actually use it?
142
349260
2000
nếu chúng không sử dụng nó?
05:51
So we said, well, maybe we should just, actually just suck it up
143
351260
2000
Vì thế chúng tôi đã nghĩ, có thể chúng tôi nên, cứ mặc kệ nó
05:53
and teach monkeys how to use money.
144
353260
2000
và dạy lũ khỉ cách dùng tiền.
05:55
So that's just what we did.
145
355260
2000
Vậy nên đó là thứ chúng tôi đã làm.
05:57
What you're looking at over here is actually the first unit that I know of
146
357260
3000
Thứ các bạn đang nhìn ở đây là đơn vị đầu tiên mà tôi từng biết
06:00
of non-human currency.
147
360260
2000
của loại đồng tiền không phải của người.
06:02
We weren't very creative at the time we started these studies,
148
362260
2000
Chúng tôi không sáng tạo lắm khi chúng tôi bắt đầu nghiên cứu này,
06:04
so we just called it a token.
149
364260
2000
nên chúng tôi chỉ gọi nó là đồng tiền.
06:06
But this is the unit of currency that we've taught our monkeys at Yale
150
366260
3000
Nhưng đây là loại tiền mà chúng tôi đã dạy lũ khỉ ở Yale
06:09
to actually use with humans,
151
369260
2000
để sử dụng nó với người thật,
06:11
to actually buy different pieces of food.
152
371260
3000
để thật sự mua các loại thức ăn.
06:14
It doesn't look like much -- in fact, it isn't like much.
153
374260
2000
Trông nó không giống tiền lắm -- thật sự thì, không giống lắm
06:16
Like most of our money, it's just a piece of metal.
154
376260
2000
không giống tiền của chúng ta, nó chỉ là một miếng kim loại.
06:18
As those of you who've taken currencies home from your trip know,
155
378260
3000
Nếu các bạn đã từng giữ tiền nước ngoài từ các chuyến đi du lịch
06:21
once you get home, it's actually pretty useless.
156
381260
2000
khi các bạn về nhà, chúng trở nên vô dụng.
06:23
It was useless to the monkeys at first
157
383260
2000
Ban đầu, nó vô dụng với lũ khỉ
06:25
before they realized what they could do with it.
158
385260
2000
trước khi chúng nhận ra thứ mà chúng có thể làm với nó.
06:27
When we first gave it to them in their enclosures,
159
387260
2000
Khi chúng tôi lần đầu đưa tiền cho chúng ở khu bắt nhốt,
06:29
they actually kind of picked them up, looked at them.
160
389260
2000
chúng kiểu nhặt nó lên, nhìn ngắm nó.
06:31
They were these kind of weird things.
161
391260
2000
Kiểu như vật gì đó lạ lùng lắm
06:33
But very quickly, the monkeys realized
162
393260
2000
Nhưng nhanh chóng, lũ khỉ nhận ra rằng
06:35
that they could actually hand these tokens over
163
395260
2000
chúng có thể đưa đồng này
06:37
to different humans in the lab for some food.
164
397260
3000
cho những con người trong phòng nghiên cứu để đổi thức ăn
06:40
And so you see one of our monkeys, Mayday, up here doing this.
165
400260
2000
Và các bạn thấy đó, Mayday ở đây đang làm vậy.
06:42
This is A and B are kind of the points where she's sort of a little bit
166
402260
3000
Ảnh A và B là giai đoạn Mayday kiểu như
06:45
curious about these things -- doesn't know.
167
405260
2000
tò mò về những thứ này -- nhưng không hiểu
06:47
There's this waiting hand from a human experimenter,
168
407260
2000
Đằng kia là người làm thí nghiệm đang chờ tay sẵn
06:49
and Mayday quickly figures out, apparently the human wants this.
169
409260
3000
và Mayday nhanh chóng nhận ra, có vẻ con người kia cần cái này
06:52
Hands it over, and then gets some food.
170
412260
2000
Đưa vật này đi, và nhận lại thức ăn.
06:54
It turns out not just Mayday, all of our monkeys get good
171
414260
2000
Hóa ra không chỉ Mayday, tất cả lũ khỉ đều rất giỏi
06:56
at trading tokens with human salesman.
172
416260
2000
trong việc trao đổi đồng tiền với người bán hàng
06:58
So here's just a quick video of what this looks like.
173
418260
2000
Đây là một đoạn video ngắn về việc đó.
07:00
Here's Mayday. She's going to be trading a token for some food
174
420260
3000
Đây là Mayday. Cô ấy sẽ đưa đồng tiền để lấy thức ăn
07:03
and waiting happily and getting her food.
175
423260
3000
và đang hạnh phúc chờ đợi để nhận thức ăn.
07:06
Here's Felix, I think. He's our alpha male; he's a kind of big guy.
176
426260
2000
Đây là Felix, tôi nghĩ vậy. Cậu ấy là con đầu đàn; nhân vật quan trọng.
07:08
But he too waits patiently, gets his food and goes on.
177
428260
3000
Nhưng cậu ấy cũng kiên nhẫn chờ đợi để lấy thức ăn của cậu và cứ thế.
07:11
So the monkeys get really good at this.
178
431260
2000
Vậy nên, lũ khỉ rất giỏi việc này.
07:13
They're surprisingly good at this with very little training.
179
433260
3000
Chúng giỏi một cách đáng ngạc nhiên chỉ qua một ít đào tạo.
07:16
We just allowed them to pick this up on their own.
180
436260
2000
Chúng tôi cho chúng tự lấy đồ của chúng.
07:18
The question is: is this anything like human money?
181
438260
2000
Câu hỏi là: Liệu điều này có giống với tiền của con người?
07:20
Is this a market at all,
182
440260
2000
Đây thật sự có phải là một thị trường,
07:22
or did we just do a weird psychologist's trick
183
442260
2000
hay chúng tôi chỉ tạo ra một mánh tâm lý lạ
07:24
by getting monkeys to do something,
184
444260
2000
bằng cách khiến lũ khỉ làm việc gì đó,
07:26
looking smart, but not really being smart.
185
446260
2000
trông có vẻ thông minh, nhưng thật ra lại không.
07:28
And so we said, well, what would the monkeys spontaneously do
186
448260
3000
Vì thế chúng tôi nghĩ, lũ khỉ sẽ tự bộc phát làm gì
07:31
if this was really their currency, if they were really using it like money?
187
451260
3000
nếu đây thật sự là tiền của chúng, nếu chúng thật sự sử dụng cái này như tiền?
07:34
Well, you might actually imagine them
188
454260
2000
Các bạn có thể tưởng tượng ra lũ khỉ
07:36
to do all the kinds of smart things
189
456260
2000
làm tất cả những việc thông minh
07:38
that humans do when they start exchanging money with each other.
190
458260
3000
mà con người làm khi họ bắt đầu trao đổi tiền bạc với nhau
07:41
You might have them start paying attention to price,
191
461260
3000
Bạn có thể khiến chúng chú ý đến giá cả,
07:44
paying attention to how much they buy --
192
464260
2000
chú ý đến số lượng chúng mua--
07:46
sort of keeping track of their monkey token, as it were.
193
466260
3000
kiểu như theo dõi đồng tiền khỉ của chúng
07:49
Do the monkeys do anything like this?
194
469260
2000
Liệu lũ khỉ có thể làm những việc như thế?
07:51
And so our monkey marketplace was born.
195
471260
3000
và do đó, chợ khỉ của chúng tôi được tạo ra.
07:54
The way this works is that
196
474260
2000
Cách hoạt động chính là
07:56
our monkeys normally live in a kind of big zoo social enclosure.
197
476260
3000
lũ khỉ bình thường sống trong khu bắt nhốt theo kiểu sở thú lớn.
07:59
When they get a hankering for some treats,
198
479260
2000
Khi chúng mong muốn một ít thức ăn,
08:01
we actually allowed them a way out
199
481260
2000
chúng tôi cho phép chúng ra ngoài
08:03
into a little smaller enclosure where they could enter the market.
200
483260
2000
đến một khu bắt nhốt nhỏ hơn nơi chúng có thể đi vào khu chợ
08:05
Upon entering the market --
201
485260
2000
Khi tiến vào khu chợ --
08:07
it was actually a much more fun market for the monkeys than most human markets
202
487260
2000
thật sự mà nói thì chợ khỉ vui hơn hầu hết chợ dành cho người
08:09
because, as the monkeys entered the door of the market,
203
489260
3000
bởi vì, khi lũ khỉ tiến đến cửa chợ,
08:12
a human would give them a big wallet full of tokens
204
492260
2000
một con người sẽ đưa chúng một cái ví lớn đầy tiền
08:14
so they could actually trade the tokens
205
494260
2000
để chúng có thể thật sự mua bán
08:16
with one of these two guys here --
206
496260
2000
với một trong hai người ở đây --
08:18
two different possible human salesmen
207
498260
2000
hai người bán hàng khác nhau
08:20
that they could actually buy stuff from.
208
500260
2000
để chúng có thể mua hàng từ đó.
08:22
The salesmen were students from my lab.
209
502260
2000
Người bán hàng là các sinh viên từ phòng thí nghiệm của tôi.
08:24
They dressed differently; they were different people.
210
504260
2000
Họ ăn mặc khác nhau; họ là hai người khác nhau.
08:26
And over time, they did basically the same thing
211
506260
3000
Và suốt quá trình, họ về cơ bản làm những việc giống nhau
08:29
so the monkeys could learn, you know,
212
509260
2000
để lũ khỉ có thể học hỏi, bạn biết đó
08:31
who sold what at what price -- you know, who was reliable, who wasn't, and so on.
213
511260
3000
ai bán cái gì ở giá nào -- ai đáng tin cậy, ai không, kiểu như vậy.
08:34
And you can see that each of the experimenters
214
514260
2000
Và bạn có thể thấy mỗi thí nghiệm gia
08:36
is actually holding up a little, yellow food dish.
215
516260
3000
đang cầm một cái dĩa thức ăn nhỏ màu vàng.
08:39
and that's what the monkey can for a single token.
216
519260
2000
và đó là thứ mà lũ khi có thể mua được cho một đồng tiền.
08:41
So everything costs one token,
217
521260
2000
Vậy nên mọi thứ có giá một đồng,
08:43
but as you can see, sometimes tokens buy more than others,
218
523260
2000
nhưng như các bạn thấy, đôi khi đồng tiền có thể mua nhiều hơn những thứ khác,
08:45
sometimes more grapes than others.
219
525260
2000
đôi khi nhiều nho hơn những thức khác.
08:47
So I'll show you a quick video of what this marketplace actually looks like.
220
527260
3000
Vì vậy tôi sẽ cho các bạn xem một video ngắn để xem cái chợ này trông như thế nào.
08:50
Here's a monkey-eye-view. Monkeys are shorter, so it's a little short.
221
530260
3000
Đây là từ góc nhìn của một con khỉ. Khỉ thấp hơn người, nên hơi thấp một chút.
08:53
But here's Honey.
222
533260
2000
Nhưng đây là Honey.
08:55
She's waiting for the market to open a little impatiently.
223
535260
2000
Cô ấy đang kiên nhẫn đợi chợ mở cửa
08:57
All of a sudden the market opens. Here's her choice: one grapes or two grapes.
224
537260
3000
Đột nhiên chợ mở cửa. Cô ấy phải lựa chọn: một quả nho hay hai.
09:00
You can see Honey, very good market economist,
225
540260
2000
Bạn có thể thấy Honey, một nhà kinh tế học rất giỏi về thị trường
09:02
goes with the guy who gives more.
226
542260
3000
đi với người cho nhiều nho hơn.
09:05
She could teach our financial advisers a few things or two.
227
545260
2000
Cô ấy có thể dạy những nhà tư vấn tài chính một vài điều.
09:07
So not just Honey,
228
547260
2000
Mà không chỉ Honey,
09:09
most of the monkeys went with guys who had more.
229
549260
3000
hầu hết lũ khỉ đi với người có nhiều hơn.
09:12
Most of the monkeys went with guys who had better food.
230
552260
2000
Hầu hết lũ khỉ đi với người có thức ăn tốt hơn.
09:14
When we introduced sales, we saw the monkeys paid attention to that.
231
554260
3000
Khi chúng tôi giới thiệu bán hàng, chúng tôi thấy lũ khỉ chú ý đến điều đó.
09:17
They really cared about their monkey token dollar.
232
557260
3000
Chúng thật sự rất quan tâm đến tiền của chúng.
09:20
The more surprising thing was that when we collaborated with economists
233
560260
3000
Điều ngạc nhiên hơn là khi chúng tôi cộng tác với các nhà kinh tế
09:23
to actually look at the monkeys' data using economic tools,
234
563260
3000
để xem xét dữ liệu của lũ khỉ sử dụng công cụ kinh tế,
09:26
they basically matched, not just qualitatively,
235
566260
3000
chúng về cơ bản khớp, không chỉ về chất lượng
09:29
but quantitatively with what we saw
236
569260
2000
mà còn về số lượng với những thứ chúng tôi thấy
09:31
humans doing in a real market.
237
571260
2000
con người làm ở chợ thực sự.
09:33
So much so that, if you saw the monkeys' numbers,
238
573260
2000
Nhiều đến mức, nếu bạn nhìn vào các con số,
09:35
you couldn't tell whether they came from a monkey or a human in the same market.
239
575260
3000
bạn sẽ không biết được liệu chúng là của lũ khỉ hay của người trên cùng một khu chợ.
09:38
And what we'd really thought we'd done
240
578260
2000
Và điều mà chúng tôi nghĩ chúng tôi đã làm
09:40
is like we'd actually introduced something
241
580260
2000
là chúng tôi đã thực sự giới thiệu một thứ gì đó
09:42
that, at least for the monkeys and us,
242
582260
2000
,ít ra là với lũ khỉ và chúng tôi,
09:44
works like a real financial currency.
243
584260
2000
hoạt động giống như một đồng tiền tài chính thực thụ
09:46
Question is: do the monkeys start messing up in the same ways we do?
244
586260
3000
Câu hỏi là: liệu lũ khỉ có bắt đầu làm hỏng theo cách mà chúng ta làm?
09:49
Well, we already saw anecdotally a couple of signs that they might.
245
589260
3000
Chúng tôi đã đôi lúc thấy một vài dấu hiệu là chúng có thể.
09:52
One thing we never saw in the monkey marketplace
246
592260
2000
Một thứ chúng tôi chưa bao giờ thấy ở chợ khỉ
09:54
was any evidence of saving --
247
594260
2000
là bất cứ dấu hiệu nào của sự tiết kiệm --
09:56
you know, just like our own species.
248
596260
2000
bạn biết đó, như giống loài chúng ta.
09:58
The monkeys entered the market, spent their entire budget
249
598260
2000
Lũ khi tiến vào khu chợ, tiêu hết tiền của chúng
10:00
and then went back to everyone else.
250
600260
2000
và quay về.
10:02
The other thing we also spontaneously saw,
251
602260
2000
Một điều nữa mà chúng tôi bất chợt thấy,
10:04
embarrassingly enough,
252
604260
2000
đủ để thấy xấu hổ
10:06
is spontaneous evidence of larceny.
253
606260
2000
là một vài bằng chứng bộc phát của việc gian lận.
10:08
The monkeys would rip-off the tokens at every available opportunity --
254
608260
3000
Lũ khỉ thường gian dối các đồng tiền ngay khi có thể
10:11
from each other, often from us --
255
611260
2000
từ những con khác, thường là từ chúng tôi --
10:13
you know, things we didn't necessarily think we were introducing,
256
613260
2000
bạn biết đó, thứ mà chúng tôi không cần thiết phải giới thiệu.
10:15
but things we spontaneously saw.
257
615260
2000
nhưng chúng tôi đã nhìn thấy.
10:17
So we said, this looks bad.
258
617260
2000
Vì thế chúng tôi nghĩ, điều này trông thật tệ.
10:19
Can we actually see if the monkeys
259
619260
2000
Liệu chúng ta có thật sự thấy lũ khỉ
10:21
are doing exactly the same dumb things as humans do?
260
621260
3000
sẽ làm những thứ ngu ngốc y hệt con người?
10:24
One possibility is just kind of let
261
624260
2000
Một khả năng là kiểu để mặc
10:26
the monkey financial system play out,
262
626260
2000
hệ thống tài chính khỉ tự hoạt động,
10:28
you know, see if they start calling us for bailouts in a few years.
263
628260
2000
bạn biết đó, để xem liệu chúng có gọi chúng ta giúp trong vài năm.
10:30
We were a little impatient so we wanted
264
630260
2000
Chúng tôi hơi mất kiên nhẫn nên chúng tôi đã muốn
10:32
to sort of speed things up a bit.
265
632260
2000
đẩy nhanh mọi thứ một chút.
10:34
So we said, let's actually give the monkeys
266
634260
2000
Vì thế chúng tôi đồng ý đưa cho lũ khỉ
10:36
the same kinds of problems
267
636260
2000
cùng kiểu vấn đề
10:38
that humans tend to get wrong
268
638260
2000
mà con người thường hay mắc lỗi
10:40
in certain kinds of economic challenges,
269
640260
2000
trong một vài kiểu thử thách kinh tế nhất định
10:42
or certain kinds of economic experiments.
270
642260
2000
hoặc một vài kiểu thứ nghiệm kinh tế nhất định.
10:44
And so, since the best way to see how people go wrong
271
644260
3000
vậy nên, bởi cách tốt nhất để xem con người mắc lỗi
10:47
is to actually do it yourself,
272
647260
2000
là thật sự tự mình làm điều đó,
10:49
I'm going to give you guys a quick experiment
273
649260
2000
Tôi sẽ cho các bạn một thí nghiệm nhỏ
10:51
to sort of watch your own financial intuitions in action.
274
651260
2000
kiểu để xem thử trực giác tài chính của chính các bạn hành động như nào
10:53
So imagine that right now
275
653260
2000
Vây nên bây giờ hãy thử tưởng tượng
10:55
I handed each and every one of you
276
655260
2000
Tôi đưa mỗi người trong các bạn
10:57
a thousand U.S. dollars -- so 10 crisp hundred dollar bills.
277
657260
3000
1,000 đô-la -- 10 đồng tiền 100 đô-la nóng
11:00
Take these, put it in your wallet
278
660260
2000
Hãy lấy chúng, bỏ vào trong ví của các bạn
11:02
and spend a second thinking about what you're going to do with it.
279
662260
2000
và suy nghĩ kĩ xem các bạn sẽ làm gì với nó.
11:04
Because it's yours now; you can buy whatever you want.
280
664260
2000
Bởi vì bây giờ nó là của các bạn; các bạn có thể mua bất cứ thứ gì các bạn muốn.
11:06
Donate it, take it, and so on.
281
666260
2000
Quyên góp nó, lấy nó, và kiểu vậy.
11:08
Sounds great, but you get one more choice to earn a little bit more money.
282
668260
3000
Nghe hay thật, nhưng các bạn có thêm sự lựa chọn nữa để kiếm thêm một ít.
11:11
And here's your choice: you can either be risky,
283
671260
3000
Và đây là lựa chọn cho các bạn: hoặc các bạn mạo hiểm,
11:14
in which case I'm going to flip one of these monkey tokens.
284
674260
2000
trong trường hợp đó tôi sẽ tung một trong những đồng này.
11:16
If it comes up heads, you're going to get a thousand dollars more.
285
676260
2000
nếu là mặt ngửa, các bạn sẽ được thêm 1,000 đô-la.
11:18
If it comes up tails, you get nothing.
286
678260
2000
nếu là mặt sấp, bạn sẽ không được gì cả.
11:20
So it's a chance to get more, but it's pretty risky.
287
680260
3000
Nên đây là cơ hội để kiếm thêm, nhưng rất mạo hiểm.
11:23
Your other option is a bit safe. Your just going to get some money for sure.
288
683260
3000
Lựa chọn khác thì an toàn hơn. Các bạn sẽ chắc chắn có thêm tiền.
11:26
I'm just going to give you 500 bucks.
289
686260
2000
Tôi sẽ chỉ đưa các bạn thêm 500 đồng.
11:28
You can stick it in your wallet and use it immediately.
290
688260
3000
Các bạn có thể bỏ nó vào ví và sử dụng ngay lập tức.
11:31
So see what your intuition is here.
291
691260
2000
Để xem trực giác của các bạn như thế nào.
11:33
Most people actually go with the play-it-safe option.
292
693260
3000
Hầu hết mọi người sẽ chọn cách an toàn.
11:36
Most people say, why should I be risky when I can get 1,500 dollars for sure?
293
696260
3000
Hầu hết mọi người nghĩ, tại sao phải mạo hiểm khi tôi có thể chắc chắn có 1,500 đô-la?
11:39
This seems like a good bet. I'm going to go with that.
294
699260
2000
Trông có vẻ khá tốt để cá cược. Tôi sẽ theo cái đó.
11:41
You might say, eh, that's not really irrational.
295
701260
2000
Các bạn có thể nói, điều này chả hợp lý.
11:43
People are a little risk-averse. So what?
296
703260
2000
Loài người hơi ngại mạo hiểm. Rồi sao?
11:45
Well, the "so what?" comes when start thinking
297
705260
2000
Cái "rồi sao?" đó xuất hiện khi chúng ta bắt đầu suy nghĩ
11:47
about the same problem
298
707260
2000
về cùng một vấn đề
11:49
set up just a little bit differently.
299
709260
2000
được thay đổi khác một chút.
11:51
So now imagine that I give each and every one of you
300
711260
2000
Nên giờ hãy tưởng tượng nếu tôi đưa mỗi người
11:53
2,000 dollars -- 20 crisp hundred dollar bills.
301
713260
3000
2,000 đô-la -- 20 tờ 100 đô-la nóng.
11:56
Now you can buy double to stuff you were going to get before.
302
716260
2000
Bây giờ các bạn có thể mua gấp đôi trước đó.
11:58
Think about how you'd feel sticking it in your wallet.
303
718260
2000
Hãy nghĩ về cảm giác của các bạn khi bỏ nó vào ví.
12:00
And now imagine that I have you make another choice
304
720260
2000
Và giờ hãy tưởng tượng tôi bắt các bạn phải lựa chọn
12:02
But this time, it's a little bit worse.
305
722260
2000
Nhưng lần này, tệ hơn một chút.
12:04
Now, you're going to be deciding how you're going to lose money,
306
724260
3000
Giờ, các bạn sẽ phải quyết định các bạn sẽ mất tiền như thế nào,
12:07
but you're going to get the same choice.
307
727260
2000
nhưng các bạn sẽ có cùng lựa chọn.
12:09
You can either take a risky loss --
308
729260
2000
Các bạn hoặc là sẽ chấp nhận mạo hiểm mất tiền --
12:11
so I'll flip a coin. If it comes up heads, you're going to actually lose a lot.
309
731260
3000
để tôi tung đồng xu. Nếu mặt ngửa, các bạn sẽ mất rất nhiều.
12:14
If it comes up tails, you lose nothing, you're fine, get to keep the whole thing --
310
734260
3000
Nếu mặt sấp, các bạn không mất gì cả, giữ lại mọi thứ --
12:17
or you could play it safe, which means you have to reach back into your wallet
311
737260
3000
hoặc các bạn có thể chọn an toàn, lấy ví ra
12:20
and give me five of those $100 bills, for certain.
312
740260
3000
và đưa tôi 5 tờ 100 đô-la, đương nhiên.
12:23
And I'm seeing a lot of furrowed brows out there.
313
743260
3000
Và tôi đang thấy một vài cái nhíu mày phía dưới.
12:26
So maybe you're having the same intuitions
314
746260
2000
Nên có lẽ các bạn đang có chung trực giác
12:28
as the subjects that were actually tested in this,
315
748260
2000
về vấn đề mà các bạn đang được kiểm tra,
12:30
which is when presented with these options,
316
750260
2000
khi được đưa ra những chọn lựa,
12:32
people don't choose to play it safe.
317
752260
2000
mọi người không chọn an toàn.
12:34
They actually tend to go a little risky.
318
754260
2000
Họ sẽ có xu hướng mạo hiểm.
12:36
The reason this is irrational is that we've given people in both situations
319
756260
3000
Lý do điều này khá vô lý là trong hai trường hợp, chúng tôi cho mọi người
12:39
the same choice.
320
759260
2000
những sự lựa chọn giống nhau.
12:41
It's a 50/50 shot of a thousand or 2,000,
321
761260
3000
Đó là cơ hội 50/50 cho 1,000 hoặc 2,000
12:44
or just 1,500 dollars with certainty.
322
764260
2000
hoặc chỉ chắc ăn 1,500 đô-la .
12:46
But people's intuitions about how much risk to take
323
766260
3000
Nhưng trực giác của con người về việc chấp nhận chừng nào mạo hiểm
12:49
varies depending on where they started with.
324
769260
2000
lại khác nhau tùy thuộc vào khởi điểm của họ.
12:51
So what's going on?
325
771260
2000
Vậy điều gì đang xảy ra?
12:53
Well, it turns out that this seems to be the result
326
773260
2000
Hóa ra là, đây xem ra là kết quả
12:55
of at least two biases that we have at the psychological level.
327
775260
3000
của ít nhất hai khuynh hướng mà chúng ta có về mức độ tâm lý
12:58
One is that we have a really hard time thinking in absolute terms.
328
778260
3000
Một là chúng ta có một khoảng thời gian khó khăn thực sự nghĩ về những điều kiện tuyệt đối.
13:01
You really have to do work to figure out,
329
781260
2000
Đầu óc chúng ta phải làm việc,
13:03
well, one option's a thousand, 2,000;
330
783260
2000
Một lựa chọn là 1,000, 2,000;
13:05
one is 1,500.
331
785260
2000
Một là 1,500.
13:07
Instead, we find it very easy to think in very relative terms
332
787260
3000
Thay vào đó, chúng ta thấy rất dễ khi suy nghĩ về những điều kiện tương đối.
13:10
as options change from one time to another.
333
790260
3000
khi các lựa chọn thay đổi qua các lần.
13:13
So we think of things as, "Oh, I'm going to get more," or "Oh, I'm going to get less."
334
793260
3000
Nên chúng ta thường nghĩ theo kiểu, "oh, chúng ta sẽ có thêm" hoặc "oh, tôi sẽ có ít hơn."
13:16
This is all well and good, except that
335
796260
2000
Điều này cũng tốt thôi, trừ việc
13:18
changes in different directions
336
798260
2000
các thay đổi đến từ nhiều hướng
13:20
actually effect whether or not we think
337
800260
2000
thực tế ảnh hưởng đến việc ta nghĩ
13:22
options are good or not.
338
802260
2000
liệu một lựa chọn là tốt hay không
13:24
And this leads to the second bias,
339
804260
2000
Và điều nãy dẫn đến khuynh hướng thứ hai,
13:26
which economists have called loss aversion.
340
806260
2000
mà các nhà kinh tế học gọi là khuynh hướng ghét bỏ sự mất mát.
13:28
The idea is that we really hate it when things go into the red.
341
808260
3000
Ý tưởng là chúng ta ghét cảm giác mất tiền
13:31
We really hate it when we have to lose out on some money.
342
811260
2000
chúng ta thật sự ghét khi chúng ta phải mất một số tiền nào đó.
13:33
And this means that sometimes we'll actually
343
813260
2000
Và điều này nghĩa là thỉnh thoảng chúng ta thật sự
13:35
switch our preferences to avoid this.
344
815260
2000
thay đổi lựa chọn để tránh điều này.
13:37
What you saw in that last scenario is that
345
817260
2000
Thứ chúng ta thấy ở câu tình huống cuối là
13:39
subjects get risky
346
819260
2000
đối tượng trở nên mạo hiểm hơn
13:41
because they want the small shot that there won't be any loss.
347
821260
3000
bởi họ muốn cái cơ hội nhỏ bé là sẽ không mất gì cả.
13:44
That means when we're in a risk mindset --
348
824260
2000
Điều đó nghĩa là khi chúng ta nằm trong thế mạo hiểm
13:46
excuse me, when we're in a loss mindset,
349
826260
2000
xin lỗi, khi chúng ta ở trong thế mất mát,
13:48
we actually become more risky,
350
828260
2000
chúng ta trở nên mạo hiểm hơn,
13:50
which can actually be really worrying.
351
830260
2000
điều mà có thể trở nên đáng lo ngại.
13:52
These kinds of things play out in lots of bad ways in humans.
352
832260
3000
Những kiểu thế này sẽ tự phát theo rất nhiều hướng xấu ở loài người.
13:55
They're why stock investors hold onto losing stocks longer --
353
835260
3000
Chúng là lý do các nhà đầu tư chứng khoán vẫn cứ mãi mất tiền --
13:58
because they're evaluating them in relative terms.
354
838260
2000
bởi họ đánh giá chúng trong điều kiện tương đối.
14:00
They're why people in the housing market refused to sell their house --
355
840260
2000
Là lý do vì sao con người trong thị trường nhà đất từ chối bán nhà của họ
14:02
because they don't want to sell at a loss.
356
842260
2000
bởi họ không muốn bán lỗ.
14:04
The question we were interested in
357
844260
2000
Câu hỏi mà chúng ta đã quan tâm là
14:06
is whether the monkeys show the same biases.
358
846260
2000
liệu những con khỉ có thể hiện cùng xu hướng đó không
14:08
If we set up those same scenarios in our little monkey market,
359
848260
3000
Nếu chúng tôi tạo dùng tình huống giống vậy ở khu chợ khỉ nhỏ bé,
14:11
would they do the same thing as people?
360
851260
2000
liệu chúng có hành xử như con người?
14:13
And so this is what we did, we gave the monkeys choices
361
853260
2000
Và đó là thứ chúng tôi làm, chúng tôi đưa cho lũ khỉ các chọn lựa
14:15
between guys who were safe -- they did the same thing every time --
362
855260
3000
giữa người an toàn -- họ luôn làm những thứ giống nhau --
14:18
or guys who were risky --
363
858260
2000
hoặc người mạo hiểm --
14:20
they did things differently half the time.
364
860260
2000
họ đôi khi làm những thứ khác nhau.
14:22
And then we gave them options that were bonuses --
365
862260
2000
Và sau đó chúng tôi đưa cho chúng thêm những lựa chọn
14:24
like you guys did in the first scenario --
366
864260
2000
như các bạn đã làm ở tình huống đầu --
14:26
so they actually have a chance more,
367
866260
2000
vậy chúng thật sự có cơ hội để có thêm.
14:28
or pieces where they were experiencing losses --
368
868260
3000
hoặc chỉ còn lại một ít nếu chúng gặp phải lựa chọn mất --
14:31
they actually thought they were going to get more than they really got.
369
871260
2000
chúng thật sự nghĩ chúng sẽ có nhiều hơn thứ chúng có
14:33
And so this is what this looks like.
370
873260
2000
và vì thế trông nó giống như thế này.
14:35
We introduced the monkeys to two new monkey salesmen.
371
875260
2000
Chúng tôi đã giới thiệu lũ khỉ với 2 người bán hàng mới.
14:37
The guy on the left and right both start with one piece of grape,
372
877260
2000
Người ở bên trái và phải đều bắt đầu với một ít nho,
14:39
so it looks pretty good.
373
879260
2000
nên trông khá là tuyệt vời.
14:41
But they're going to give the monkeys bonuses.
374
881260
2000
Nhưng họ sẽ cho lũ khỉ đồ thêm.
14:43
The guy on the left is a safe bonus.
375
883260
2000
Người bên trái sẽ theo kiểu an toàn.
14:45
All the time, he adds one, to give the monkeys two.
376
885260
3000
Trong mọi lúc, cậu ta thêm một trái, và đưa cho lũ khỉ hai.
14:48
The guy on the right is actually a risky bonus.
377
888260
2000
Người bên phải sẽ theo kiểu mạo hiểm.
14:50
Sometimes the monkeys get no bonus -- so this is a bonus of zero.
378
890260
3000
Đôi khi lũ khỉ sẽ không được thêm gì -- nên kiểu như nhận thêm không trái.
14:53
Sometimes the monkeys get two extra.
379
893260
3000
Thỉnh thoảng, lũ khỉ nhận thêm 2.
14:56
For a big bonus, now they get three.
380
896260
2000
Nhiều khi là 3 cho phần thêm lớn.
14:58
But this is the same choice you guys just faced.
381
898260
2000
Nhưng đây là lựa chọn giống với cái các bạn vừa đối mặt.
15:00
Do the monkeys actually want to play it safe
382
900260
3000
Liệu lũ khỉ có đi theo hướng an toàn
15:03
and then go with the guy who's going to do the same thing on every trial,
383
903260
2000
và đi với người luôn hành động giống nhau ở mọi lần thử,
15:05
or do they want to be risky
384
905260
2000
hay chúng muốn mạo hiểm
15:07
and try to get a risky, but big, bonus,
385
907260
2000
và cố gắng để lấy phần thêm tuy mạo hiểm, nhưng lớn,
15:09
but risk the possibility of getting no bonus.
386
909260
2000
và chấp nhận khả năng sẽ không có thêm phần thưởng nào.
15:11
People here played it safe.
387
911260
2000
Con người ở đây đã đi theo hướng an toàn.
15:13
Turns out, the monkeys play it safe too.
388
913260
2000
Hóa ra, lũ khỉ cũng giống vậy.
15:15
Qualitatively and quantitatively,
389
915260
2000
Về cả chất lượng lẫn số lượng,
15:17
they choose exactly the same way as people,
390
917260
2000
chúng chọn theo cách y hệt con người,
15:19
when tested in the same thing.
391
919260
2000
khi được thử với cùng một thứ.
15:21
You might say, well, maybe the monkeys just don't like risk.
392
921260
2000
Các bạn có thể nói rằng, có thể đơn giản là lũ khỉ không thích mạo hiểm.
15:23
Maybe we should see how they do with losses.
393
923260
2000
Có thể chúng ta nên xem cách chúng xử lý với sự mất mát,
15:25
And so we ran a second version of this.
394
925260
2000
Và vì thế chúng tôi cho chạy phiên bản thứ hai.
15:27
Now, the monkeys meet two guys
395
927260
2000
Bây giờ, lũ khỉ gặp 2 người
15:29
who aren't giving them bonuses;
396
929260
2000
2 người này sẽ không cho chúng phần thêm;
15:31
they're actually giving them less than they expect.
397
931260
2000
họ sẽ cho chúng ít hơn chúng mong đợi.
15:33
So they look like they're starting out with a big amount.
398
933260
2000
Vì vậy họ trông giống sẽ bắt đầu với một lượng lớn.
15:35
These are three grapes; the monkey's really psyched for this.
399
935260
2000
Đây là 3 trái nho; lũ khỉ như bị thôi miên vì điều này.
15:37
But now they learn these guys are going to give them less than they expect.
400
937260
3000
Nhưng bây giờ chúng biết rằng những người này sẽ cho chúng ít hơn chúng mong đợi.
15:40
They guy on the left is a safe loss.
401
940260
2000
Người ở bên trái sẽ cho một khoảng mất mát an toàn
15:42
Every single time, he's going to take one of these away
402
942260
3000
Bất cứ lúc nào, cậu ta cũng lấy đi một
15:45
and give the monkeys just two.
403
945260
2000
và đưa lũ khỉ 2.
15:47
the guy on the right is the risky loss.
404
947260
2000
người bên phải sẽ đưa ra khoảng mất mạo hiểm.
15:49
Sometimes he gives no loss, so the monkeys are really psyched,
405
949260
3000
thỉnh thoảng cậu ta không lấy gì cả, nên lũ khỉ như phát rồ,
15:52
but sometimes he actually gives a big loss,
406
952260
2000
nhưng thỉnh thoảng lại lấy đi nhiều
15:54
taking away two to give the monkeys only one.
407
954260
2000
lấy đi 2 để chỉ đưa chúng 1.
15:56
And so what do the monkeys do?
408
956260
2000
Và thế rồi lũ khỉ làm gì?
15:58
Again, same choice; they can play it safe
409
958260
2000
Lần nữa, cùng lựa chọn; chúng có thể chọn an toàn
16:00
for always getting two grapes every single time,
410
960260
3000
để luôn được lấy 2 trái nho cùng 1 lúc,
16:03
or they can take a risky bet and choose between one and three.
411
963260
3000
hoặc chúng có thể mạo hiểm và chọn giữa 1 hoặc 3.
16:06
The remarkable thing to us is that, when you give monkeys this choice,
412
966260
3000
Điều đáng chú ý với chúng tôi là, khi các bạn đưa lũ khỉ những lựa chọn này,
16:09
they do the same irrational thing that people do.
413
969260
2000
chúng làm điều vô lý như con người.
16:11
They actually become more risky
414
971260
2000
Chúng thật sự đã trở nên mạo hiểm hơn
16:13
depending on how the experimenters started.
415
973260
3000
tùy vào cách các thí nghiệm gia bắt đầu.
16:16
This is crazy because it suggests that the monkeys too
416
976260
2000
Điều này thật điên rồ bởi nó chỉ ra rằng, những con khỉ
16:18
are evaluating things in relative terms
417
978260
2000
cũng đánh giá mọi thứ ở điều kiện tương đối
16:20
and actually treating losses differently than they treat gains.
418
980260
3000
và đã hành xử với mất mát khác hẳn với nhận được.
16:23
So what does all of this mean?
419
983260
2000
Vậy tất cả điều này có nghĩa là gì?
16:25
Well, what we've shown is that, first of all,
420
985260
2000
Vâng, thứ chúng tôi chỉ ra là rằng, trước tiên,
16:27
we can actually give the monkeys a financial currency,
421
987260
2000
chúng ta có thể đưa loài khỉ đồng tiền tài chính,
16:29
and they do very similar things with it.
422
989260
2000
và chúng sẽ sử dụng nó tương tự.
16:31
They do some of the smart things we do,
423
991260
2000
Chúng làm những việc thông minh như chúng ta,
16:33
some of the kind of not so nice things we do,
424
993260
2000
trong đó một vài việc không được tốt đẹp lắm giống chúng ta
16:35
like steal it and so on.
425
995260
2000
như trộm cắp và v.v...
16:37
But they also do some of the irrational things we do.
426
997260
2000
Nhưng chúng cũng làm những việc vô lý như chúng ta.
16:39
They systematically get things wrong
427
999260
2000
Chúng cũng làm sai y hệt
16:41
and in the same ways that we do.
428
1001260
2000
và theo đúng như cách mà chúng ta làm.
16:43
This is the first take-home message of the Talk,
429
1003260
2000
Đây là thông điệp đầu tiên gửi các bạn
16:45
which is that if you saw the beginning of this and you thought,
430
1005260
2000
là rằng nếu bạn đã thấy ngay từ đầu và bạn nghĩ,
16:47
oh, I'm totally going to go home and hire a capuchin monkey financial adviser.
431
1007260
2000
oh, tôi sẽ về nhà và thuê một con khỉ mũ làm tư vấn tài chính.
16:49
They're way cuter than the one at ... you know --
432
1009260
2000
Chúng dễ thương hơn rất nhiều với cái người ở... bạn biết đấy
16:51
Don't do that; they're probably going to be just as dumb
433
1011260
2000
Đừng làm vậy; chúng cũng sẽ ngu ngốc y hệt
16:53
as the human one you already have.
434
1013260
3000
như người mà bạn đang có.
16:56
So, you know, a little bad -- Sorry, sorry, sorry.
435
1016260
2000
Nên, bạn biết đó, hơi tệ -- xin lỗi, xin lỗi.
16:58
A little bad for monkey investors.
436
1018260
2000
Hơi tệ cho những nhà đầu tư khỉ.
17:00
But of course, you know, the reason you're laughing is bad for humans too.
437
1020260
3000
Nhưng đương nhiên, cái lý do mà bạn đang cười cũng tệ cho con người.
17:03
Because we've answered the question we started out with.
438
1023260
3000
Bởi vì chúng ta đã và đang trả lời câu hỏi mà chúng ta đã bắt đầu
17:06
We wanted to know where these kinds of errors came from.
439
1026260
2000
Chúng ta muốn biết những lỗi này bắt nguồn từ đâu.
17:08
And we started with the hope that maybe we can
440
1028260
2000
Và ban đầu chúng ta hy vọng là chúng ta có thể
17:10
sort of tweak our financial institutions,
441
1030260
2000
kiểu như cải thiện các tình huống tài chính,
17:12
tweak our technologies to make ourselves better.
442
1032260
3000
cải thiện công nghệ để khiến chúng ta tốt hơn.
17:15
But what we've learn is that these biases might be a deeper part of us than that.
443
1035260
3000
Nhưng thứ chúng ta học được là rằng những xu hướng đó có thể là phần sâu hơn của chúng ta.
17:18
In fact, they might be due to the very nature
444
1038260
2000
Thật sự, chúng có thể mang lý do rất tự nhiên
17:20
of our evolutionary history.
445
1040260
2000
của lịch sử tiến hóa loài người.
17:22
You know, maybe it's not just humans
446
1042260
2000
Bạn biết đấy, có thể không chỉ có loài người
17:24
at the right side of this chain that's duncey.
447
1044260
2000
ở phía bên phải của chuỗi mới ngu ngốc.
17:26
Maybe it's sort of duncey all the way back.
448
1046260
2000
Có thể chuyện ngu ngốc đã có từ lâu.
17:28
And this, if we believe the capuchin monkey results,
449
1048260
3000
Và nếu chúng ta tin vào kết quả từ loại khỉ mũ
17:31
means that these duncey strategies
450
1051260
2000
có nghĩa những chiến lược ngu ngốc này
17:33
might be 35 million years old.
451
1053260
2000
có thể 35 triệu năm tuổi.
17:35
That's a long time for a strategy
452
1055260
2000
Đó quả là quá lâu để một chiến thuật
17:37
to potentially get changed around -- really, really old.
453
1057260
3000
có thể thay đổi ngược lại -- quá, quá lâu.
17:40
What do we know about other old strategies like this?
454
1060260
2000
Điều gì chúng ta biết được về các chiến thuật già cỗi khác như thế?
17:42
Well, one thing we know is that they tend to be really hard to overcome.
455
1062260
3000
Một thứ chúng ta biết đó là chúng có xu hướng rất khó để thay đổi.
17:45
You know, think of our evolutionary predilection
456
1065260
2000
Bạn biết đó, hãy nghĩ đến sự tiến hóa trong việc
17:47
for eating sweet things, fatty things like cheesecake.
457
1067260
3000
ưa ăn đồ ngọt, béo như bánh phô mai của chúng ta.
17:50
You can't just shut that off.
458
1070260
2000
Bạn không thế tự nhiên xóa bỏ nó được
17:52
You can't just look at the dessert cart as say, "No, no, no. That looks disgusting to me."
459
1072260
3000
Bạn không thể nhìn vào một xe đồ ngọt và nói "Không, không. Trông chúng thật kinh tởm."
17:55
We're just built differently.
460
1075260
2000
Chúng ta được tạo nên khác biệt.
17:57
We're going to perceive it as a good thing to go after.
461
1077260
2000
Chúng ta sẽ tiếp nhận nó như một điều tốt đẹp để theo đuổi.
17:59
My guess is that the same thing is going to be true
462
1079260
2000
Dự đoán của tôi là điều tương tự sẽ trở thành hiện thực
18:01
when humans are perceiving
463
1081260
2000
khi con người nhìn nhận
18:03
different financial decisions.
464
1083260
2000
những quyết định tài chính khác nhau.
18:05
When you're watching your stocks plummet into the red,
465
1085260
2000
Khi bạn chứng kiến cổ phiếu của bạn trượt dốc thê thảm
18:07
when you're watching your house price go down,
466
1087260
2000
khi bạn chứng kiến giá nhà của bạn giảm sút,
18:09
you're not going to be able to see that
467
1089260
2000
bạn sẽ không thể thấy rằng
18:11
in anything but old evolutionary terms.
468
1091260
2000
đây hoàn toàn chỉ là do điều kiện tiến hóa mà thôi.
18:13
This means that the biases
469
1093260
2000
Điều này nghĩa là những xu hướng
18:15
that lead investors to do badly,
470
1095260
2000
đưa đẩy các nhà đầu tư có hành động sai lầm,
18:17
that lead to the foreclosure crisis
471
1097260
2000
dẫn đến khủng hoảng thế chấp nợ
18:19
are going to be really hard to overcome.
472
1099260
2000
sẽ rất khó khăn để thay đổi.
18:21
So that's the bad news. The question is: is there any good news?
473
1101260
2000
Nên đó là một tin tồi tệ. Câu hỏi là: liệu có tin nào tốt không?
18:23
I'm supposed to be up here telling you the good news.
474
1103260
2000
Tôi đáng ra phải đứng đây kể cho các bạn những tin tốt lành.
18:25
Well, the good news, I think,
475
1105260
2000
À thì, tin tốt là, tôi nghĩ,
18:27
is what I started with at the beginning of the Talk,
476
1107260
2000
như ở phần mở đầu của buổi diễn thuyết,
18:29
which is that humans are not only smart;
477
1109260
2000
rằng con người không chỉ thông minh;
18:31
we're really inspirationally smart
478
1111260
2000
mà chúng ta thông mình một cách đáng ngưỡng mộ
18:33
to the rest of the animals in the biological kingdom.
479
1113260
3000
so với toàn thể các loài động vật khác trên vương quốc sinh thái.
18:36
We're so good at overcoming our biological limitations --
480
1116260
3000
Chúng ta quá giỏi trong việc vượt qua những giới hạn sinh học của chúng ta --
18:39
you know, I flew over here in an airplane.
481
1119260
2000
bạn biết đó, tôi bay tới đây trên một chiếc máy bay
18:41
I didn't have to try to flap my wings.
482
1121260
2000
tôi không cần phải đập cánh bay tới.
18:43
I'm wearing contact lenses now so that I can see all of you.
483
1123260
3000
Tôi đang đeo kính áp tròng để tôi có thể thấy các bạn bây giờ.
18:46
I don't have to rely on my own near-sightedness.
484
1126260
3000
Tôi không cần phải phụ thuộc vào tầm nhìn ngắn của tôi.
18:49
We actually have all of these cases
485
1129260
2000
Chúng ta đều luôn có những trường hợp
18:51
where we overcome our biological limitations
486
1131260
3000
mà chúng ta đã vượt qua những giới hạn sinh học
18:54
through technology and other means, seemingly pretty easily.
487
1134260
3000
bằng công nghệ và những công cụ khác, rất dễ dàng.
18:57
But we have to recognize that we have those limitations.
488
1137260
3000
Nhưng chúng ta phải nhận ra rằng chúng ta có những giới hạn đó.
19:00
And here's the rub.
489
1140260
2000
Và đó là một vấn đề.
19:02
It was Camus who once said that, "Man is the only species
490
1142260
2000
Chính Camus đã từng nói rằng, "Con người là giống loài duy nhất
19:04
who refuses to be what he really is."
491
1144260
3000
từ chối việc trở thành chính mình."
19:07
But the irony is that
492
1147260
2000
Nhưng trớ trêu là rằng
19:09
it might only be in recognizing our limitations
493
1149260
2000
khi chúng ta nhận ra những giới hạn của chúng ta
19:11
that we can really actually overcome them.
494
1151260
2000
thì chúng ta mới có thể vượt qua nó.
19:13
The hope is that you all will think about your limitations,
495
1153260
3000
Hy vọng là tất cả các bạn sẽ nghĩ về những giới hạn của mình,
19:16
not necessarily as unovercomable,
496
1156260
3000
không nhất thiết là nghĩ rằng nó không thể vượt qua,
19:19
but to recognize them, accept them
497
1159260
2000
mà hay nhận biết nó, chấp nhận nó
19:21
and then use the world of design to actually figure them out.
498
1161260
3000
và sử dụng thế giới thiết kế để giải quyết nó.
19:24
That might be the only way that we will really be able
499
1164260
3000
Đó có thể là cách duy nhất để chúng ta
19:27
to achieve our own human potential
500
1167260
2000
đạt được những tiềm năng của chính chúng ta
19:29
and really be the noble species we hope to all be.
501
1169260
3000
và thật sự trở thành giống nòi cao quý mà chúng ta luôn mong muốn trở thành.
19:32
Thank you.
502
1172260
2000
Cảm ơn.
19:34
(Applause)
503
1174260
5000
(Vỗ tay)
Về trang web này

Trang web này sẽ giới thiệu cho bạn những video YouTube hữu ích cho việc học tiếng Anh. Bạn sẽ thấy các bài học tiếng Anh được giảng dạy bởi các giáo viên hàng đầu từ khắp nơi trên thế giới. Nhấp đúp vào phụ đề tiếng Anh hiển thị trên mỗi trang video để phát video từ đó. Phụ đề cuộn đồng bộ với phát lại video. Nếu bạn có bất kỳ nhận xét hoặc yêu cầu nào, vui lòng liên hệ với chúng tôi bằng biểu mẫu liên hệ này.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7