Chương 11Tại sao chuyên gia bạn biết không phải là người bạn cần

KHI MỌI THỨ THẬT SỰ PHỨC TẠP, ĐỪNG TÌM KIẾM chuyên gia. Thay vào đó, hãy kêu gọi những kẻ nghiệp dư.

Đó là kết luận từ một nghiên cứu thú vị do các học giả đổi mới Karim Lakhani, Kevin Boudreau và các đồng nghiệp thực hiện. Họ muốn tìm ra một cách nhanh hơn để giải trình tự bộ gen của một lượng lớn tế bào bạch cầu của con người, là cơ chế bảo vệ cơ thể chống lại vi khuẩn, vi-rút và các kháng nguyên khác.

NHÀ SINH HỌC NGHIỆP DƯ ĐÁNH BẠI CÁC ĐIỂM CHUẨN

Đây rõ ràng là công việc quan trọng, vì chúng ta muốn hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của hệ thống miễn dịch. Nhưng cũng cực kỳ khó khăn, bởi vì các tế bào bạch cầu cần có khả năng tạo ra một loạt vũ khí khổng lồ để chống lại nhiều kháng nguyên đang ngày càng phát triển trong cơ thể con người. Giải pháp thông minh của cơ thể là mã hóa các kháng thể và các vũ khí khác bằng bộ gen trong mỗi tế bào bạch cầu, nhưng đôi khi cũng có một tập hợp các đoạn gen dài nối với nhau được tạo thành từ các bộ gen này xảy ra đột biến. Trình tự chính xác của các đoạn gen hoạt động ở mỗi tế bào là khác nhau, có nghĩa là các tế bào khác nhau tạo ra các vũ khí khác nhau. Có rất nhiều vũ khí như vậy. Theo một ước tính, khoảng chừng 100 đoạn có liên quan trong một tế bào bạch cầu của con người có thể được liên kết và tái liên kết để tạo ra 10³⁰ vũ khí phân tử có thể. Con số này gấp khoảng 1.000 tỷ lần số hạt cát trên Trái đất.

Một nhiệm vụ phổ biến và quan trọng đối với các nhà nghiên cứu là chú thích một gen tế bào bạch cầu – xác định chính xác theo thứ tự từng đoạn thành phần của nó. Như bạn có thể tưởng tượng, công việc này do máy tính thực hiện. Tuy nhiên, nó có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, và không thể nói trước phương pháp nào sẽ mang lại kết quả tốt nhất, nhanh nhất và chính xác nhất. MegaBLAST là thuật toán phổ biến, được phát triển bởi Viện Y tế Quốc gia Mỹ, có thể chú thích 1 triệu chuỗi trong khoảng 4,5 giờ với độ chính xác là 72%. Thuật toán idAb, do Tiến sĩ Ramy Arnaout thuộc Trung tâm Y tế Beth Israel Deaconess tạo ra, đã cải thiện đáng kể hiệu suất này, nó có thể thực hiện cùng một khối lượng chú thích trong chưa đầy 48 phút với độ chính xác là 77%.

Để cải thiện hơn nữa công việc này, Lakhani, Boudreau cùng các đồng nghiệp đã nghĩ ra một quy trình gồm hai bước và kêu gọi sự tham gia của cộng đồng. Đầu tiên, họ đã chuyển đổi chú thích phân đoạn gen từ một vấn đề miễn dịch cụ thể thành một vấn đề thuật toán chung. Việc này loại bỏ yêu cầu kiến thức cần có về di truyền, sinh học,... và mở ra thách thức cho nhiều người tham gia hơn.

Thứ hai, các nhà nghiên cứu đã đăng thử thách này lên Topcoder, một nền tảng trực tuyến về các vấn đề tính toán chuyên sâu. Vào thời điểm nghiên cứu năm 2013, Topcoder có một cộng đồng khoảng 400.000 nhà phát triển phần mềm trên khắp thế giới, những người đã đến với nền tảng này ít nhất một phần là vì họ thích được thử thách. Nhóm nghiên cứu đã thông báo với những nhà giải quyết tiềm năng rằng những đáp án mà họ đã nộp sẽ được đánh giá – bằng cách tính điểm số là tổng giữa tốc độ và độ chính xác – và đưa cho họ một loạt dữ liệu để làm việc. Dữ liệu này được chia thành hai bộ: một bộ công khai cho tất cả người giải và một bộ riêng để họ có thể “tham gia” trên web Topcoder; người giải quyết không thể xem hoặc tải xuống dữ liệu này, nhưng có thể chạy các thuật toán trên đó và lấy điểm. (Một bộ dữ liệu thứ ba, cũng cung cấp riêng, được sử dụng để đưa ra điểm số cuối cùng cho cuộc thi.)

Cuộc thi Topcoder đã diễn ra trong 14 ngày. Trong thời gian đó, 122 người hoặc đội đã gửi thuật toán ít nhất một lần để lấy điểm và cũng có nhiều người nộp liên tục; tổng số bài nộp nhận được là 654. Những người tham gia đã thành lập một nhóm đa thành phần, đến từ 60 quốc gia khác nhau và có độ tuổi từ 18 đến 44, và họ cũng là một nhóm thiếu kinh nghiệm, ít nhất là theo cách đánh giá thông thường. Khoảng một nửa vẫn còn là sinh viên và, như nhóm nghiên cứu đã nói: “Không ai là nhà sinh học tính toán học thuật hay công nghiệp, và chỉ có năm người tự mô tả là đến từ bộ phận nghiên cứu và phát triển hoặc khoa học đời sống.”

Giải pháp của họ có tốt không? Tất nhiên, không phải tất cả đều tốt. Phần lớn chúng kém chính xác hơn MegaBLAST hoặc idAb (mặc dù hầu hết tất cả đều chạy nhanh hơn). Nhưng có 30 giải pháp lại chính xác hơn MegaBLAST, và 16 chính xác hơn idAb. Trên thực tế, tám giải pháp đến từ cộng đồng đã đạt độ chính xác 80%, mức tối đa về mặt lý thuyết cho tập dữ liệu này theo ước tính của các nhà nghiên cứu.¹ Và nhóm các bài nộp ít chính xác nhất như idAb đã chạy trong vòng trung bình 89 giây, nhanh hơn gấp 30 lần so với thuật toán idAb. Ba thuật toán có tốc độ nhanh nhất chỉ chạy trong 16 giây, hoặc nhanh gần gấp 180 lần so với điểm chuẩn tốt nhất trước cuộc thi.

Một điều nữa: Tổng số tiền thưởng được cung cấp trong cuộc thi là 6.000 đô-la.

ĐIỀU GÌ ĐÃ XẢY RA VỚI CÁC CHUYÊN GIA?

Những kết quả này là khác thường hay điển hình? Chúng tôi đã tìm đến Karim Lakhani để giải đáp câu hỏi này, vì ông là nhà nghiên cứu tiên phong trong các cuộc thi liên quan đến cộng đồng và đã đi đầu trong nhiều nghiên cứu khác cùng với nghiên cứu mà chúng tôi vừa mô tả. Ông ấy đã nói với chúng tôi:

Trong hơn 700 thử thách được NASA thực hiện cho cộng đồng, đối với trường y, các công ty – bạn đặt tên – trong năm năm qua, chúng tôi chỉ có một thất bại [trong đó] cộng đồng không xuất hiện hoặc đã không giải quyết được vấn đề.¹ Trong tất cả các trường hợp khác, chúng tôi hoặc đã đạt hoặc vượt qua độ chính xác của các giải pháp nội bộ hiện có.

Đây là một phát hiện khá khó tin, phải không? Suy cho cùng, các công ty và tổ chức như Viện Y tế Quốc gia và bệnh viện Beth Israel đã tốn rất nhiều thời gian, tiền bạc và công sức để phát triển các nguồn lực đổi mới cũng như giải quyết vấn đề của họ: Phòng thí nghiệm nghiên cứu và phát triển, nhân viên khoa học và kỹ thuật, các phòng ban kỹ thuật,… Trên thực tế, những tài nguyên này thật sự là hạt nhân của cốt lõi. Vậy tại sao cộng đồng lại dễ dàng đánh bại chúng ở chính xác loại vấn đề mà các tài nguyên này được sắp xếp để giải quyết?

Có phải các chuyên gia về cốt lõi không thật sự tốt? Cuối cùng, chúng tôi đã đưa ra nhiều bằng chứng trong Chương 2 rằng các chuyên gia lĩnh vực, giống như tất cả mọi người, phải chịu một loạt các thiên kiến tác động đến chất lượng công việc của họ. Có thể là khi mọi người trở nên nổi bật và tài tình hơn trong lĩnh vực của họ, những điểm mù này – như những thiên kiến về sự tự tin đã công nhận và ghi lại (nghĩa là chỉ thật sự xem xét thông tin phù hợp với những gì bạn đang nghĩ) – trở nên mạnh mẽ hơn và do đó dẫn đến kết quả tồi tệ hơn.

Thậm chí có thể có rất nhiều “chuyên gia” không thật sự là chuyên gia – họ đã tự đánh lừa bản thân và những người khác về khả năng cũng như chất lượng công việc của họ. Trong thế giới phức tạp, thay đổi nhanh chóng và công nghệ tinh vi ngày nay, có thể khá khó để nhận biết những người thực sự biết về những gì họ nói.

Chắc chắn có một số chuyên gia không hẳn là chuyên gia ngoài kia, nhưng chúng tôi không nghĩ rằng họ là một phần lớn lý do giải thích cho việc cộng đồng thường tốt hơn nhiều so với cốt lõi. Chúng tôi tự tin rằng phần lớn các nhà khoa học, kỹ sư, kỹ thuật viên và những người khác làm việc trong các tổ chức ngày nay thật sự có trình độ phù hợp cho công việc của họ và để tâm làm tốt chúng. Vậy tại sao họ gần như lúc nào cũng bị cộng đồng đánh bại?

Không phù hợp

Các tổ chức có rất nhiều đức tính, nhưng họ thường tự chặn đường đi của mình, làm những việc phản tác dụng, đồng thời làm giảm hiệu quả khi đổi mới, nghiên cứu và phát triển ở hầu như mọi lĩnh vực khác. Các rối loạn mang tính tổ chức là những thứ có thật – không chỉ là các đối tượng của vô số phim hoạt hình Dilbert¹ – và chúng còn ngăn không cho cốt lõi hoạt động có hiệu quả như khả năng của nó.

Tuy nhiên, lý do chính mang nhiều sắc thái hơn là rối loạn chức năng đơn thuần: cốt lõi thường không phù hợp với các loại thách thức và cơ hội mà nó phải đối mặt, trong khi cộng đồng với phạm vi rất lớn của nó gần như không bao giờ có tình trạng này. Nhưng tại sao cốt lõi thường xuyên sai lệch và không phù hợp? Chẳng phải toàn bộ mục đích của việc thiết lập một phòng thí nghiệm nghiên cứu và phát triển hoặc bộ phận kỹ thuật là để tập hợp chính xác các nguồn lực cần thiết cho công việc có sẵn và sắp tới hay sao? Chuyện này không giống như việc các phòng thí nghiệm di truyền thuê nhầm một nhóm các nhà luyện kim và sau đó liên tục ngạc nhiên khi nhóm nghiên cứu không thể làm sáng tỏ những bí ẩn của DNA. Tại sao sự sai lệch lại diễn ra thường xuyên?

Một vài điều dường như đang diễn ra. Thứ nhất là những kiến thức mới, quan trọng đang được tạo ra liên tục trong hầu hết các ngành và kiến thức đó chưa thể tiến vào cốt lõi. Chẳng hạn, bộ gen của con người đã được xếp trình tự hoàn chỉnh vào năm 2003 – một thành tựu có ý nghĩa to lớn đối với ngành y học, công nghệ sinh học, dược phẩm và các ngành công nghiệp khác. Công nghệ giải trình tự gen đã lan rộng trong khi chi phí giảm theo cấp số nhân,¹ nông nghiệp, chăn nuôi và các ngành khác cũng bị ảnh hưởng. Nếu các nhà đổi mới, nhà nghiên cứu và người giải quyết vấn đề hoạt động trong cốt lõi của các tổ chức trong tất cả những lĩnh vực này không nỗ lực duy trì và cập nhật các kỹ năng của họ, thì cộng đồng – đặc biệt là các thành viên trẻ tuổi và nhận được nền giáo dục tiên tiến – sẽ dễ dàng đánh bại họ. Chẳng hạn, các công cụ chỉnh sửa gen tiên tiến hoàn toàn khác biệt so với những gì chúng ta có vào năm năm trước đây. Điều này là do sự phát triển của CRISPR vào năm 2012, bộ công cụ có nguồn gốc từ vi khuẩn như Streptococcus cho phép đạt đến độ chính xác chưa từng có trước đây trong việc tìm kiếm, cắt bỏ và thay thế bất kỳ phân đoạn mong muốn nào trên chuỗi xoắn kép rất dài của phân tử DNA.

Chúng ta cũng đã thấy những thay đổi nhanh chóng gần đây trong trí tuệ nhân tạo và học máy (như đã thảo luận trong Chương 3), việc sản xuất năng lượng (nhờ khai thác dầu, khí đốt và năng lượng mặt trời làm giảm rất nhiều chi phí¹) và nhiều lĩnh vực khác. Khi tiến bộ nhanh chóng như vậy xảy ra, kiến thức về cốt lõi trong các tổ chức thuộc những ngành này có thể dễ dàng bị lỗi thời. Trong khi đó, ở đâu đó trong cộng đồng, rất có thể hoặc có ít nhất một số người, hay nghiên cứu sinh của họ, sẽ giúp đưa ra những tiến bộ mới nhất, do đó họ khá quen thuộc với vấn đề này. Tóm lại, cốt lõi có thể trở nên cũ kỹ trong khi cộng đồng không ngừng được cập nhật.

Tiện ích cận biên

Còn một lý do khác quan trọng hơn giúp cộng đồng thường đánh bại cốt lõi. Đó là có nhiều vấn đề, cơ hội và dự án, nếu không muốn nói là hầu hết, đều được hưởng lợi từ việc tiếp xúc với các quan điểm khác nhau – với nhiều người và nhiều nhóm; hay nói cách khác, với nhiều cách giáo dục, phương pháp giải quyết vấn đề, bộ công cụ trí tuệ và kỹ thuật, giới tính,… khác nhau. Đây hoàn toàn là định nghĩa của cộng đồng, và nó rất khó hay thậm chí là không thể nhân rộng trong cốt lõi. Chẳng hạn, phòng thí nghiệm nghiên cứu và phát triển trong một công ty dược phẩm sẽ không giữ một vài nhà vật lý học thiên thể hoặc nhà mật mã học trong biên chế chỉ để phòng trường hợp cần họ để giải quyết một vấn đề khó khăn. Điều này là một quyết định kinh doanh hoàn toàn hợp lý, nhưng nếu công việc vẫn nằm trong cốt lõi của công ty này, sẽ không có nhà vật lý học thiên thể hoặc nhà mật mã học nào có thể giúp đỡ được.

Việc ngừng đưa thông tin đầu vào có khả năng hữu ích từ các nguồn ít gặp là không chính đáng, bởi chúng ta sẽ thường phải dùng đến những kiến thức và chuyên môn của một ngành xa. Người ủng hộ phần mềm nguồn mở Eric Raymond nói rằng: “Nhiều người nhìn vào thì lỗi sẽ mất đi.” Nói cách khác, mọi vấn đề trở nên dễ giải quyết hơn vì cả số lượng và tính đa dạng của người giải quyết tiềm năng đều tăng lên. Cuộc thi giải trình tự bộ gen đã chứng minh điều này: trong số tất cả giải pháp được gửi đến nhanh hơn và chính xác hơn so với điểm chuẩn, không có giải pháp nào đến từ các nhà sinh học tính toán. Một lần nữa, dường như hiệu suất vượt trội đến từ người ngoài ngành không phải là điều lạ lẫm. Khi Lakhani và Lars Bo Jeppesen nghiên cứu 166 thách thức khoa học được đăng trên InnoCentive, một cơ quan thanh toán bù trừ trực tuyến khác, họ thấy rằng những người có khả năng giải quyết thành công nhất là những người thu hút nhãn cầu “cận biên” – những người ở cách xa các tổ chức đã đưa ra thách thức về mặt kỹ thuật hoặc xã hội.¹

Phần lớn cộng đồng mang lại nhiều giá trị, bởi nó có biên hạn rất lớn: nó chứa một số lượng lớn người có trí thông minh, được đào tạo bài bản, có kinh nghiệm, ngoan cường, có động lực, và ở khá xa² – về mặt địa lý, trí tuệ và/hoặc xã hội – so với bất kỳ cốt lõi nào của tổ chức. Khi sức mạnh kết nối tính toán lan rộng khắp thế giới và các nền tảng hữu ích đã được xây dựng dựa trên nó, cộng đồng trở thành một nguồn tài nguyên có giá trị.

CỐT LÕI ĐÁNH THỨC CỘNG ĐỒNG

Các tổ chức thông minh đang tìm ra cách tận dụng cộng đồng để giải quyết các vấn đề của họ và phục vụ nhiều mục đích khác nhau. Công tác này vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng chúng tôi đã thấy nhiều cách để kết hợp cốt lõi và cộng đồng lại với nhau.

Hoàn thành công việc. Như với Wikipedia và Linux, cộng đồng có thể cùng nhau xây dựng những thứ có giá trị lớn, đặc biệt là nếu một tập hợp các nguyên tắc như tính rộng rãi và chủ nghĩa phi học vị được tuân thủ. Một số tổ chức đang áp dụng các nguyên tắc này để xây dựng cộng đồng như một dịch vụ cho các công ty. Một trong những ví dụ đầu tiên là Amazon Mechanical Turk, ra mắt công chúng vào tháng 11 năm 2005, được thành lập như một nỗ lực nội bộ để tìm ra và loại bỏ các trang sản phẩm trùng lặp. Ngày nay, cộng đồng của “Turkers” được sử dụng rộng rãi cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như chuyển văn bản từ danh thiếp sang bảng tính, trả lời khảo sát cho nghiên cứu tâm lý học và dán nhãn hình ảnh để nhập vào các chương trình trí tuệ nhân tạo. Các sàng lọc cho nền tảng Mechanical Turk cơ bản bao gồm tìm-sửa-xác nhận, một “mô hình thiết kế lập trình” do Michael Bernstein của MIT và các đồng nghiệp phát triển, cho phép các Turker tự chọn thực hiện một nhiệm vụ hoặc phát hiện và sửa lỗi.

Topcoder, công ty tổ chức cuộc thi giải trình tự bộ gen bạch cầu được mô tả ở đầu chương này, cũng có cách tiếp cận tương tự. Họ tổ chức các cuộc thi tìm kiếm tài năng lập trình trên toàn thế giới, sau đó đóng vai trò trung gian giữa các tài năng này và các công ty muốn thuê ngoài cho một dự án phát triển ứng dụng hoặc tích hợp hệ thống lớn. Các thành viên của cộng đồng toàn cầu Topcoder không chỉ gồm các lập trình viên mà có cả các nhà thiết kế, sinh viên, nhà khoa học dữ liệu và nhà vật lý. Topcoder mang lại cho cộng đồng một loạt các dự án công ty, cho phép họ tự thành lập nhóm và chọn vai trò, gắn kết tất cả công việc của họ với nhau và giám sát chất lượng. Nó sử dụng phần thưởng là tiền và sự cạnh tranh, cùng với một chút giám sát theo cách mà Linux làm với các khách hàng của mình. Kaggle cũng áp dụng điều tương tự cho các cuộc thi khoa học dữ liệu.

Tìm kiếm đúng nguồn lực. Đôi khi bạn không muốn tập hợp toàn bộ cộng đồng; bạn chỉ muốn tìm kiếm đúng một người hoặc một nhóm để giúp đỡ một việc gì đó càng nhanh và càng hiệu quả càng tốt. Cơ hội tìm kiếm đúng người sẽ gia tăng nếu có nhiều người nhìn thấy yêu cầu của bạn, điều này giải thích tại sao các nền tảng được thiết lập cho nhiệm vụ ghép đôi trở nên phổ biến. Chúng bao gồm 99designs và Behance dành cho thiết kế đồ họa và các công việc sáng tạo khác, Upwork cho công nghệ thông tin và dịch vụ khách hàng, Care.com cho các dịch vụ cá nhân và TaskRabbit cho nhiều công việc kỳ lạ khác, như làm lễ tại đám cưới, giao bánh kem, hoặc xếp hàng chờ đợi tại Apple Store trước giờ phát hành iPhone mới. Quan điểm chung của các doanh nghiệp này là trang web và điện thoại thông minh mang đến những cơ hội chưa từng có để ghép đôi cung và cầu cho dịch vụ kinh doanh, như chúng tôi đã nhấn mạnh về việc kết hợp các sản phẩm và nền tảng trong cuốn sách này (Phần II), và cách để làm điều này là đưa ra yêu cầu trước mắt của càng nhiều lưu lượng truy cập càng tốt.

Tiến hành nghiên cứu thị trường. Như chúng tôi đã mô tả trong Chương 1, General Electric, một trong những công ty công nghiệp lớn nhất, lâu đời nhất và thành công nhất trên thế giới, đã chuyển sang sử dụng cộng đồng để đánh giá nhu cầu của người tiêu dùng đối với máy làm đá viên. Đây không phải là tổ chức có quy mô cộng đồng có thể cung cấp các tín hiệu có giá trị về mức độ quan tâm và ủng hộ đối với một số loại dịch vụ, đặc biệt là các nền tảng có khả năng thu hút đối tượng thích hợp. Ví dụ, chương trình truyền hình Veronica Mars nói về một thám tử tuổi thiếu niên do Kristen Bell thủ vai, chương trình có lượng người theo dõi trung thành tương đối nhỏ khi nó phát sóng từ năm 2004 đến năm 2007. Nhưng những người hâm mộ của bộ phim đã không quên hẳn ngay cả khi nó đã kết thúc. Họ tiếp tục bàn tán về nó cả trên mạng và tại các hội nghị.

Điều này tiếp tục thu hút sự chú ý của hãng phim Warner Brothers, Bell và nhà sản xuất bộ phim là Rob Thomas. Họ tự hỏi liệu những phản ứng trên của người hâm mộ có nghĩa là họ cũng sẽ chào đón phiên bản điện ảnh của Veronica Mars hay không, thậm chí là đã vài năm sau khi bộ phim được phát sóng lần cuối cùng. Để tìm hiểu, họ đã phát động một chiến dịch trên trang web Kickstarter nổi tiếng có nguồn vốn từ cộng đồng. Chiến dịch bao gồm một đoạn giới thiệu ngắn cho bộ phim được đề xuất, video từ Bell và Thomas, cùng đề nghị phần thưởng cho các mức hỗ trợ khác nhau.¹ Mục tiêu của chiến dịch là 2 triệu đô-la. Họ thực sự đã thu được số tiền đó trong vòng 12 giờ đầu tiên và tiếp tục tạo ra tổng cộng 5,7 triệu đô-la. Bộ phim được công chiếu vào ngày 14 tháng 3 năm 2014 cả ở rạp và trên các dịch vụ video theo yêu cầu. Nhìn chung, bộ phim nhận được nhiều bình luận tích cực và được đánh giá là một thành công về tài chính.

Marc Andreessen, người bắt đầu sự nghiệp với tư cách là lập trình viên chính của trình duyệt web thành công nhất và sau đó trở thành một nhà đầu tư mạo hiểm nổi tiếng, nghĩ rằng hình thức gọi vốn cộng đồng có thể trở thành một trong những cách chính để các dịch vụ mới được phát triển. Ông nói với chúng tôi rằng: “Một người có thể lập luận rằng cách mà các sản phẩm và dịch vụ – bao gồm cả phương tiện giải trí, giày dép, thực phẩm và mọi thứ – cách mà mọi thứ xuất hiện trên thị trường trong 2.000 năm qua đã bị thụt lùi. Điều này có nghĩa là nguồn cung đã được thúc đẩy. Nhưng trước khi bạn phát hiện ra thị trường có thích nó hay không, bạn đã bỏ rất nhiều tiền vào đó. Hình thức gọi vốn cộng đồng đã đảo ngược mô hình này. Bạn không nên bước vào thị trường với một cái gì đó trừ khi mọi người đã mua nó trước đây. Mà điều này cũng mang lại sự góp vốn trước cho sản phẩm đó,... Hình thức gọi vốn cộng đồng là một cách để tập hợp vốn tài chính chống lại những thứ được thiết lập bằng vốn xã hội. Bạn cố gắng tạo ra một phong trào xung quanh mộtsản phẩm, và bạn cố gắng để có được người mua sản phẩm trước.”

Đầu năm 2016, Indiegogo đã giới thiệu một phần dành riêng cho trang web của mình và một bộ công cụ cho chương trình “Gọi vốn cộng đồng doanh nghiệp”, cung cấp cho các công ty lớn lời hứa nhận “phản hồi của khách hàng trong thời gian thực trước khi đầu tư vào sản xuất” và chuyển đổi “nghiên cứu về chi phí thành cơ hội bán hàng trước và thu hút khách hàng.”

Tìm kiếm khách hàng mới. Ngoài các nền tảng gọi vốn cộng đồng, các nền tảng cho vay cộng đồng đã xuất hiện và trở nên phổ biến trong những năm gần đây. Nhiều nền tảng trong số này, nếu không muốn nói là hầu hết, ban đầu đều được thiết kế để trở thành dịch vụ ngang hàng, phù hợp với các cá nhân muốn đầu tư với những người cần các khoản vay cá nhân hoặc cho mục đích kinh doanh nhưng không thể hoặc không muốn nhận khoản vay từ một người cho vay truyền thống. Tuy nhiên, theo thời gian, nhiều tổ chức đầu tư (bao gồm cả một số quỹ đầu tư thanh khoản lớn nhất thế giới) nhận ra rằng trong những bể người tìm kiếm các khoản vay này, vẫn tồn tại rất nhiều cơ hội. Tỷ lệ nợ ít nhất có thể dự đoán và lãi suất mang tính cạnh tranh, điều đó có nghĩa là tỷ lệ rủi ro/phần thưởng thường rất hấp dẫn. Và khi các nền tảng phát triển, chúng tạo ra rất nhiều cơ hội tốt đủ để hấp dẫn các nhà đầu tư lớn. Trong năm 2014, hơn một nửa số khoản vay của cả Lending Club và Prosper – hai trong số các nền tảng lớn nhất ở Mỹ, đến từ các tổ chức đầu tư – những người thường sử dụng phần mềm chuyên dụng để chọn lọc các cơ hội có sẵn. Trong thực tế, hóa ra, cho vay ngang hàng thường trở thành một thứ ít lạ lẫm hơn: các khoản vay cá nhân và doanh nghiệp đến từ các nhà cho vay lớn và có uy tín được xác định theo một phương thức mới.

Không chỉ các doanh nghiệp mới lấy cộng đồng làm trung tâm giúp các quỹ đầu tư thanh khoản lớn tìm kiếm khách hàng mới, mà đó còn là tiếng nói chung phát ra từ chính cộng đồng. Marc Andreessen đã kể cho chúng tôi về công ty khởi nghiệp Teespring được thành lập vào năm 2011 bởi Walter Williams và Evan Stites-Clayton. Andreessen đã giải thích với chúng tôi:

Teespring là phương pháp hiện đại để chuyển đổi vốn xã hội thành vốn tài chính. Đó là một trong những điều đầu tiên khiến bạn cảm thấy vô lý, và sau đó nếu bạn chấp nhận sự thật, bạn sẽ nhận ra điều gì đang xảy ra.¹ Đó là cách một nhóm người trên Facebook, hoặc một ngôi sao YouTube hay một ngôi sao Instagram có thể bán áo phông. Ban đầu, bạn sẽ có suy nghĩ kiểu như, sao cũng được, hàng hóa – chẳng có gì to tát cả. Nhưng hóa ra, những gì thực tế xảy ra là bạn có những nhóm Facebook hoặc những ngôi sao YouTube sở hữu cả một triệu người theo dõi… [và] vốn xã hội là có thật. Những người theo dõi bạn hoặc người hâm mộ của bạn là người coi trọng những gì bạn làm và họ không có cách nào để trả tiền cho bạn. Họ yêu bạn và họ muốn ủng hộ bạn… Bây giờ điều chúng tôi muốn tranh luận là: những chiếc áo phông mới chỉ là khởi đầu. Đó có thể là bất cứ điều gì; chỉ cần là một cái gì đó. Nó là một thứ đáng nhớ, bạn quan tâm đến nó, bạn đam mê và có thể chỉ ra điều gì đó về bản thân… Nó giống như một cổ vật; là một mỏ neo tâm lý bám vào một thứ gì đó mà bạn quan tâm.

Tiếp thu sự đổi mới. Trong một thời gian dài, người ta đã nghĩ rằng các công ty có uy tín được thành lập sẽ là những người có đóng góp lớn nhất cho sự đổi mới. Dù sao đi nữa thì họ cũng là những người có đủ nguồn lực để chi trả cho các phòng thí nghiệm lớn và chuyên viên nghiên cứu phát triển. Nhà kinh tế học vĩ đại người Áo Joseph Schumpeter đã thách thức quan điểm này. Ông cho rằng các công ty nhỏ hơn, trẻ hơn và tự khởi nghiệp – các công ty không có hứng thú với việc duy trì tình trạng hiện tại – sẽ có nhiều khả năng mang lại hàng hóa và dịch vụ thật sự mới lạ. Ông đã nói: “Nhìn chung, chủ sở hữu của các xe ngựa không phải là những người xây dựng đường ray.” Thật vậy, công việc mang tính bước ngoặt của Clay Christensen về những đổi mới đột phá cho thấy sự gián đoạn hiếm khi đến từ những người đương nhiệm thành công trong ngành và trên thực tế, họ thường ngạc nhiên khi tiếp nhận chúng.

Một nghiên cứu mạnh mẽ khác về đổi mới đã xuất hiện trong công trình của đồng nghiệp của chúng tôi tại MIT, Eric von Hippel, người đã nhấn mạnh vai trò to lớn của “những người sử dụng hàng đầu” trong việc đưa ra những đổi mới trong nhiều lĩnh vực. Đây là những người sử dụng các sản phẩm và dịch vụ hiện có, những người nhận ra những sản phẩm hoặc dịch vụ này bị thiếu sót và không chỉ bắt đầu hình dung những cải tiến, mà còn xây dựng và sử dụng chúng. Von Hippel đã ghi nhận sự đổi mới của người sử dụng trong các lĩnh vực từ dụng cụ phẫu thuật đến thiết bị lướt ván diều, và chúng ta cũng đã thấy sự bùng nổ của nhiều ví dụ trong ngành công nghệ cao hiện đại. Nhiều trong số các công ty nổi tiếng của ngành hóa ra lại được thành lập bởi những con người đang thất vọng với tình trạng hiện tại và tự nói với chính họ: “Phải có một cách tốt hơn”, và bắt đầu tìm cách thức đó.

Ví dụ, dịch vụ chạy việc vặt được nghĩ ra bởi Leah Busque, một kỹ sư IBM lúc đó 28 tuổi sống ở Massachusetts. Vào một đêm mùa đông năm 2008, cô cần thức ăn cho chú chó của mình (một chú chó thuộc giống Lab màu vàng tên là Kobe) và nghĩ rằng: “Sẽ thật tuyệt nếu có một địa điểm trực tuyến, nơi bạn có thể đến… Một trang web nơi bạn có thể đưa ra giá mà bạn sẵn sàng trả cho bất kỳ công việc nào. Phải có một người nào đó trong khu phố của tôi sẵn sàng đi mua thức ăn cho chó để đổi lại số tiền mà tôi sẵn sàng trả.”

Nhiều gã khổng lồ công nghệ ngày nay dường như đã chú ý đến các bài học của Schumpeter, Christensen và von Hippel, họ liên tục quét qua cộng đồng để tìm ra những đổi mới mang tính đột phá. Và khi tìm thấy một thứ gì đó, bản năng của họ thường không phải là phá vỡ hay đóng cửa nó, mà thay vào đó là tiếp nhận nó và từ đó tiếp thu sự đổi mới. Từ năm 2011 đến 2016, Apple đã mua lại 70 công ty, trong khi Facebook mua lại hơn 50 công ty và Google mua lại gần 200 công ty.

Thông thường trong những trường hợp này, người mua lại đã đưa ra một đề nghị rất hấp dẫn. Ví dụ, Facebook sở hữu cả chức năng nhắn tin và chia sẻ hình ảnh khi công ty mua WhatsApp và Instagram. Trong cả hai trường hợp, người đương nhiệm đặc biệt dễ dàng để tự thuyết phục rằng một công ty mới nổi không thể tạo ra rủi ro. Nhưng thay vào đó, một số tín hiệu từ cộng đồng – một điều gì đó về cách mà sự đổi mới mang lại sự khác biệt và nhanh chóng được chấp nhận – đã thuyết phục những nhà lãnh đạo của các công ty lớn hơn và có thâm niên nhiều năm mua lại những gì mà những người sử dụng hàng đầu hoặc các nhà đổi mới khác đã tạo ra. Việc này thường rất tốn kém; Facebook đã trả 1 tỷ đô-la cho Instagram và hơn 20 tỷ đô-la cho WhatsApp. Nhưng cái giá này vẫn còn rẻ hơn rất nhiều so với việc bị thụt lùi.

Sử dụng cộng đồng để thay đổi giao dịch thương mại

Chúng tôi dự đoán rằng trong những năm tới, chúng ta sẽ thấy rất nhiều doanh nghiệp hiện tại (một vài trong số đó khá thành công) phải đối mặt với thách thức từ các đối thủ hoạt động trên cơ sở cộng đồng. Lĩnh vực đầu tư tự động đầy đam mê nhưng cũng khó hiểu là ví dụ rõ ràng về những thách thức này.

Trong suốt lịch sử đầu tư lâu dài vào tài sản – gồm cổ phiếu của công ty, trái phiếu chính phủ, kim loại quý bất động sản, và các mặt hàng khác,… – hầu như tất cả quyết định về việc mua gì đều do con người đưa ra. Một lượng lớn công nghệ đã được triển khai để tự động hóa việc mua tài sản thực tế ngay khi có quyết định (và sau đó theo dõi chúng qua thời gian), nhưng những quyết định này hầu như xuất phát từ trí óc con người, chứ không phải từ máy móc.

Điều này bắt đầu thay đổi vào những năm 1980 khi các nhà tiên phong như Jim Simons (một trong những nhà toán học thành công nhất trong thế hệ của ông) và David Shaw (một nhà khoa học máy tính) lần lượt sáng lập ra Renaissance Technologies và D. E. Shaw sử dụng máy móc để đưa ra quyết định đầu tư. Các công ty này đã sàng lọc một lượng lớn dữ liệu, xây dựng và thử nghiệm các mô hình định lượng về cách giá tài sản hoạt động trong các điều kiện khác nhau, đồng thời tiến hành thay thế mã và toán học để đánh giá cá nhân về đối tượng và thời điểm cần mua.

Một vài trong số các công ty “định lượng” này đã thiết lập những kỷ lục tuyệt vời. D. E. Shaw đã quản lý hơn 40 tỷ đô-la vào tháng 10 năm 2016 và Quỹ Composite của nó đã tạo ra 12% lợi nhuận hằng năm trong thập kỷ trước năm 2011. Two Sigma, một công ty được một cựu học giả về trí tuệ nhân tạo và nhà Olympic toán học điều hành, quản lý 6 tỷ đô-la Quỹ Compass, với 15% lợi nhuận được ghi nhận trong một thập kỷ. Hầu như mọi lợi nhuận từ mỗi quỹ đều bị chi phối bởi những khoản lãi thuộc Quỹ Medallion có từ thời Phục hưng và hầu như chỉ dành cho nhân viên của quỹ đó. Lợi nhuận trung bình (trước phí) hằng năm của quỹ này cao hơn 70% trong hơn 20 năm kể từ khi bắt đầu giữa những năm 1990. Sau khi tạo ra lợi nhuận trọn đời hơn 55 tỷ đô-la, quỹ đã được mô tả là “cỗ máy kiếm tiền lớn nhất thế giới” trên trang web của Tạp chí Bloomberg Markets.

John Fawcett, một lập trình viên và nhà khởi nghiệp từng hoạt động trong các dịch vụ tài chính, đã bị ấn tượng bởi khả năng của các nhà phân tích định lượng, nhưng ông bày tỏ trăn trở rằng không có nhiều người như vậy để làm việc trong cốt lõi của ngành đầu tư. Fawcett ước tính có tổng cộng 3.000 nhà đầu tư định lượng chuyên nghiệp trên toàn thế giới vào năm 2010. Như ông nói với chúng tôi: “Con số đó đối với tôi dường như là quá thấp. Việc [nhiều nhà đầu tư] đã không được tiếp cận đủ với những gì tôi cho là hiện thực đầu tư hiện đại đã làm tôi phiền lòng. Nó giống như ‘Có lĩnh vực nào mà bạn dám đặt cược vào hoạt động của chỉ riêng con người thay vì con người với một cỗ máy?’ Mỗi lần như thế, bạn sẽ ngày càng muốn phiên bản tự động hơn.”

Fawcett bị ám ảnh với ý tưởng mở cửa đầu tư định lượng cho cộng đồng, và ông đã thành lập Quantopian với Jean Bredeche vào năm 2011 để hiện thực hóa điều này. Công ty phải đối mặt với nhiệm vụ khó khăn là xây dựng một nền tảng công nghệ cho các nhà phân tích định lượng tương đương như trong các công ty đầu ngành. Một nền tảng như vậy phải có khả năng cho phép các nhà đầu tư tải lên thuật toán của họ, sau đó nhanh chóng kiểm tra chúng trong các điều kiện thị trường khác nhau – như bùng nổ và suy thoái kinh tế, thời kỳ lãi suất cao và thấp,... Một cách để làm điều này là “kiểm thử ngược” các thuật toán bằng dữ liệu lịch sử. Fawcett và các đồng nghiệp đã tiến hành xây dựng một trình kiểm thử ngược mạnh như những trình được sử dụng trong các nhà đầu tư lớn.

Công ty cũng phải để các nhà đầu tư đánh giá chính xác tác động thị trường của các giao dịch của họ – thực tế là nếu họ mua hoặc bán một lượng lớn tài sản, hành động đó sẽ tự thay đổi giá tài sản. Đánh giá tác động thị trường là một bài tập tính toán khó nhằn, một công việc tiêu tốn rất nhiều thời gian tại Quantopian. Tất nhiên, nền tảng công ty cũng phải xử lý tự động các giao dịch được tạo ra bởi thuật toán, lưu giữ hồ sơ, tuân thủ các quy định có liên quan,...

Fawcett biết rằng nếu Quantopian thành công trong việc xây dựng một nền tảng mạnh mẽ và tạo ra những “nhà giao dịch thuật toán” tiềm năng, thì công ty sẽ có được một lợi thế quan trọng: có thể sử dụng rất nhiều ý tưởng hay từ cộng đồng của nền tảng, không chỉ dừng lại ở ý tưởng hay nhất. Nhiều nguồn lực cộng đồng đang cố gắng tìm ra một giải pháp duy nhất: thiết kế máy làm đá viên tốt nhất hoặc thuật toán giải trình tự bộ gen của các tế bào bạch cầu hiệu quả nhất. Các mục nhập tốt thứ hai hoặc thứ ba trong các cuộc cạnh tranh này có thể gần như là người chiến thắng, nhưng thực tế này thường không được người làm chủ cuộc cạnh tranh đó đặt nhiều quan tâm.

Tuy nhiên, các thuật toán đầu tư rất khác nhau. Miễn là các thuật toán hay nhất phải riêng biệt – hay nói cách khác, về cơ bản, chúng không chỉ là bản sao của trình hiệu suất tốt nhất – chúng có thể được kết hợp một cách hiệu quả để mang lại lợi nhuận tổng thể cao hơn cho các nhà đầu tư thay vì chỉ sử dụng một thuật toán, cho dù là tốt đến cỡ nào. Cái nhìn sâu sắc này – về tầm quan trọng của việc tập hợp một danh mục đầu tư tối ưu – cũng đủ để trao giải thưởng Nobel về kinh tế cho Henry Markowitz. Nó cũng lý tưởng cho một môi trường dựa trên cộng đồng có thể tạo ra nhiều ý tưởng đầu tư định lượng hiệu quả mà khác biệt. Như Fawcett đã nói với chúng tôi: “Cách tôi đặt vấn đề cho Quantopian là ‘Làm thế nào để tối đa hóa xác suất khám phá ra nhiều chiến lược có tương quan thấp và cấu trúc tốt?’”¹

Một cách để đạt được điều này là có rất nhiều người xuất hiện và đề xuất các chiến lược đầu tư định lượng. Vào giữa năm 2016, nền tảng của Quantopian đã thu hút hơn 100.000 nhà giao dịch thuật toán tiềm năng từ 180 quốc gia với hơn 400.000 thuật toán. Những nhà giao dịch này là ai? Theo Fawcett: “Điểm chung là họ đều có bằng cấp hoặc đã làm việc nhiều năm trong nghề và do đó biết cách xây dựng mô hình. Họ là những nhà vật lý thiên văn, hay một nhà tính toán động lực học chất lưu. Nhìn chung, họ là người mới trong ngành tài chính; họ có thể làm về công nghệ quảng cáo hoặc dầu khí. Chúng tôi có cả sinh viên và các chuyên gia. Tôi nghĩ rằng độ tuổi có thể trải dài từ sinh viên đại học đến... một cặp anh em đã nghỉ hưu đang cùng làm việc và đã từng là những nhà khoa học rất thành công trong sự nghiệp đầu tiên của họ.”

Phần lớn thành phần này là nam giới và một trong những ưu tiên của Quantopian là thu hút nữ giới tham gia nhiều hơn bởi vì, như Fawcett đã nói với chúng tôi: “Chúng tôi đang cố gắng để cộng đồng đưa ra các chiến lược đa dạng, và có rất nhiều nghiên cứu cho rằng nam giới và phụ nữ có khả năng nhận thấy rủi ro khác nhau. Tư duy của họ về đầu tư rất, rất khác nhau. Vì vậy, thật tuyệt vời khi [có nhiều phụ nữ trong cộng đồng của chúng tôi]… Bạn sẽ vượt trội hơn bởi vì thứ mà thị trường sẽ chi trả là một luồng lợi nhuận khác biệt so với tất cả các luồng lợi nhuận khác.”

Làm thế nào để cộng đồng Quantopian đánh bại cốt lõi của các nhà đầu tư chuyên nghiệp? Vào cuối năm 2016, Quantopian đã tổ chức 19 cuộc thi. Bốn trong số đó mang lại chiến thắng cho các nhà phân tích định lượng chuyên nghiệp và một cho chuyên gia đầu tư không phải là một nhà giao dịch thuật toán. 14 người chiến thắng khác hoàn toàn là những người ngoại đạo. Thử nghiệm thực tế về người trong ngành so với người ngoài ngành liên quan đến khái niệm đầu tư thuật toán từ nguồn lực cộng đồng, sẽ thực hiện vào năm 2017, khi công ty có kế hoạch cung cấp cho các nhà đầu tư đạt chuẩn quỹ đầu tư định lượng của riêng mình. Hiệu suất của quỹ này so với các quỹ đầu cơ khác, đặc biệt là các quỹ định lượng, sẽ giúp chúng tôi hiểu được đâu là các chuyên gia thật sự trong lĩnh vực này và đâu là sức mạnh mà cộng đồng có thể có.

Đã có ít nhất một người kiên định trong cộng đồng đầu tư cốt lõi đủ tin tưởng vào Quantopian để ủy thác tiền của chính mình. Vào tháng 7 năm 2016, Steven Cohen, một trong những nhà quản lý quỹ đầu cơ nổi tiếng nhất mọi thời đại, tuyên bố rằng ông đang đầu tư mạo hiểm vào Quantopian và cũng trao 250 triệu đô-la từ hoạt động kinh doanh gia đình để đầu tư vào danh mục thuật toán định lượng từ nguồn lực cộng đồng. Matthew Granade, người đứng đầu bộ phận nghiên cứu và đầu tư mạo hiểm của Cohen, cho biết: “Nguồn lực khan hiếm trong đầu tư định lượng là tài năng, [và] Quantopian đã minh họa một cách tiếp cận sáng tạo để tìm ra tài năng đó.”

Điều thu hút chúng tôi ở Quantopian là khả năng minh họa cả ba xu hướng công nghệ đang định hình lại thế giới kinh doanh. Công ty cùng nhau kết hợp trí óc và máy móc theo những cách mới mẻ để suy nghĩ lại về cách đưa ra các quyết định đầu tư, đồng thời thay thế dữ liệu và mã thể hiện kinh nghiệm, phán đoán cùng trực giác của con người. Công ty cũng xây dựng một nền tảng cho đầu tư định lượng thay vì giới thiệu một sản phẩm cụ thể (chẳng hạn như trình kiểm thử ngược). Nền tảng này mang tính rộng rãi và phi học vị, nhằm tận dụng các hiệu ứng mạng lưới (thuật toán đầu tư càng tốt, nó càng thu hút được nhiều vốn; càng nắm giữ nhiều vốn, nó càng thu hút được nhiều nhà giao dịch) và cung cấp một giao diện cùng trải nghiệm mượt mà cho các nhà giao dịch của nó. Nó đang tập hợp một cộng đồng trực tuyến để thách thức cốt lõi cũng như các chuyên gia trong một ngành công nghiệp rộng lớn và cực kỳ quan trọng.

Làm thế nào để tất cả điều này diễn ra? Chúng tôi vô cùng trông đợi điều đó.

TIẾNG NÓI CỦA THẾ GIỚI

Các ví dụ mà chúng tôi đã trình bày trong chương này có thể mang lại ấn tượng rằng cộng đồng ngày nay tồn tại phần lớn để phục vụ nhu cầu cốt lõi hoặc để chiến đấu với nó. Nhưng không, công việc của cộng đồng chỉ đơn giản là thường xuyên hỗ trợ các thành viên trong cộng đồng. Các cộng đồng ngang hàng, phân tán, thường là phi lợi nhuận mà Robert Wright đã quan sát và tán dương trong bài tiểu luận Voice of America năm 1993 vẫn tồn tại rất tốt. Các nhóm tin tức của hệ thống Usenet trước web đã phát triển thành hàng ngàn nhóm người dùng trực tuyến, diễn đàn cộng đồng, bảng tin và các không gian khác nơi mọi người có thể tìm thấy thông tin được cung cấp bởi người dùng khác và có thể hỏi cũng như trả lời câu hỏi. Chúng bao gồm mọi chủ đề có thể tưởng tượng được, từ trang điểm, sửa xe cho đến phân tích những gì đã xảy ra trong tập cuối của một bộ phim truyền hình ăn khách.

Là người hâm mộ đổi mới, chúng tôi đặc biệt hào hứng với “phong trào Người sáng tạo”, một thuật ngữ rộng rãi dành cho những người thích mày mò, những người thích tự làm, những nhà chế tạo, các kỹ sư và các nhà khoa học có thời gian giúp đỡ nhau trên mạng. Họ chia sẻ các hướng dẫn từng bước, công thức nấu ăn, bản thiết kế, sơ đồ cho các mạch điện tử, các tệp tạo các bộ phận 3D và các mẹo khắc phục sự cố cho một loạt sản phẩm đáng kinh ngạc – tất cả mọi thứ từ xe tự vận hành đến quầy Geiger tự chế. Phong trào Người sáng tạo tiếp tục mở rộng. Hiện tại, chúng ta đã có thể mua bộ dụng cụ và vật liệu giá rẻ cho sinh học tổng hợp, hoặc để “thiết kế và tái tạo các đường chuyển hóa, cơ quan hoặc thiết bị nhân tạo mới, hoặc tái thiết các hệ thống hiện có,” theo định nghĩa của dự án sinh học tổng hợp. Trên khắp thế giới, các thành viên của phong trào “sinh học DIY” đã tạo ra các chuỗi axit amin hữu ích được ký hiệu G, C, T và A mang mã số của cuộc sống, sau đó chia sẻ công thức của họ qua mạng. Phong trào bẻ khóa sinh học đã có một bước tiến lớn với phát hiện về công cụ chỉnh sửa gen CRISPR-Cas9 vào năm 2012, mang lại cho các nhà nghiên cứu độ chính xác chưa từng có trong việc sửa đổi phân tử DNA.

Cựu nhà khoa học NASA, Josiah Zayner, muốn công nghệ này được phổ biến rộng rãi nhất có thể. Vào năm 2015, ông đã phát động chiến dịch Indiegogo để phát triển “Bộ kỹ thuật gen vi khuẩn DIY CRISPR”. Chiến dịch đã thu về hơn 70.000 đô-la tiền hỗ trợ (đạt 333% mục tiêu) và dẫn đến việc có thể dễ dàng mua một bộ như vậy với giá 140 đô-la từ tập thể bẻ khóa sinh học The ODIN. Nó có hiệu quả không? Vào tháng 6 năm 2016, trên blog thiết bị và điện tử tiêu dùng Engadget xuất hiện nhận xét: “Tôi đã đóng vai Chúa nhờ Bộ kỹ thuật DIY CRISPR của The Odin. Và điều này thật vinh dự.”

Ngay cả hoạt động nông nghiệp của con người cổ đại cũng đang được các nhà sáng tạo tái hiện. Caleb Harper thuộc Phòng Thí nghiệm Truyền thông của MIT đã phát triển các “cỗ máy tính lương thực”, hoặc các môi trường kín với nhiều kích cỡ khác nhau để trồng trọt. Năng lượng, nước và khoáng chất sử dụng cũng như các thông số gồm độ ẩm, nhiệt độ, mức độ carbon dioxide và oxy hòa tan của mỗi máy tính có thể được theo dõi và kiểm soát chính xác. Người trồng có thể thử nghiệm các “điều kiện khí hậu” khác nhau để tạo ra các đặc tính mà họ muốn trong vụ mùa của mình, chia sẻ các “điều kiện” đó và cải thiện các “điều kiện” khác. Mục tiêu Sáng kiến Nông nghiệp Mở của Harper là cho phép thử nghiệm và đổi mới điều kiện khí hậu ở quy mô khác nhau từ thiết bị máy tính lương thực để bàn đến không gian kích thước nhà kho.

Từ đôi tay tới những sáng tạo

Khi nói đến các thiết bị y tế, có lẽ chúng ta không muốn giao phó chúng cho cộng đồng. Những thiết bị này chẳng phải cần được xuất phát từ cốt lõi của hệ thống chăm sóc sức khỏe, hoặc ít nhất được hệ thống thử nghiệm và phê duyệt để đảm bảo an toàn và chất lượng hay sao?

Không hẳn vậy, và bàn tay nhân tạo là một minh họa tuyệt vời về cách một cộng đồng các nhà sáng tạo có thể lắp ráp chúng. Công việc của họ minh họa những lợi ích tiềm năng khi một cộng đồng tự tổ chức lao vào một vấn đề và tham gia vào điều mà học giả công nghệ Adam Thierer gọi là “đổi mới không giới hạn”.

Vào tháng 4 năm 2011, thợ mộc người Nam Phi có tên Richard Van As mất kiểm soát bàn cưa và cắt đứt hai ngón tay của bàn tay phải.

Các bộ phận giả tại thời điểm đó trị giá hàng nghìn đô-la, vì vậy Van bắt đầu tìm kiếm các lựa chọn thay thế rẻ hơn. Anh tình cờ thấy một video được tải lên YouTube vào đầu năm đó của Ivan Owen, một “nghệ sĩ hiệu ứng cơ học đặc biệt”, người đã tạo ra phần mở rộng tay bằng kim loại khổng lồ cho chính mình mang phong cách “steampunk”.¹

Mặc dù cách nhau hơn 16.000 km, Van As và Owen đã cộng tác qua thư điện tử và Skype để tạo nên một ngón tay chức năng giả. Công việc của họ đã tăng tốc đáng kể khi công ty máy in 3D MakerBot tặng hai chiếc máy Replicator 2 để bàn để hiện thực hóa những nỗ lực này. Với sự hỗ trợ từ hai chiếc máy, các nhà sáng tạo có thể lặp lại và tạo ra các nguyên mẫu nhanh hơn nhiều, và cuối cùng tạo ra những ngón tay cơ học cho Van As.

Họ đã tải video về sáng tạo của mình lên YouTube, và Yolandi Dippenaar, một phụ nữ Nam Phi có con trai 5 tuổi tên Liam khi sinh ra không có các ngón tay phải, đã xem nó. Dippenaars đã yêu cầu giúp đỡ, và Owen cùng Van As sẵn lòng làm điều đó. Trong khi thực hiện nghiên cứu trực tuyến về các giải pháp khả thi, họ đã bắt gặp “Bàn tay Corporal Coles”, một thiết bị tuyệt vời được bác sĩ phẫu thuật nha khoa Robert Norman chế tạo vào giữa thế kỷ XIX ở Adelaide, Úc.

Hạ sĩ John Coles đã mất cả bốn ngón tay phải trong một vụ tai nạn do một khẩu súng thần công. Norman đã làm một bộ phận giả cho anh ta từ lược cá voi¹ và tiến hành phẫu thuật để nó không chỉ trông giống như một bàn tay thực, mà còn hoạt động như thật bằng một số cách. Các ngón tay có thể uốn cong, và “Coles Corporal có thể dễ dàng nhặt một chiếc khuy áo hoặc đồng 6 xu” theo như mô tả về bàn tay khi đó. Norman đã hoàn thành chiến công ấn tượng này bằng cách khắc chính xác các đốt ngón tay từ lược cá voi, gắn chúng lại với nhau và kết nối chúng bằng một hệ thống puli² và chỉ phẫu thuật bên trong được điều khiển thông qua một chiếc nhẫn đeo trên ngón tay cái của Coles.

Công việc của Norman đã truyền cảm hứng cho các nhà đổi mới sau này nhờ một mô tả chính xác về nó được lưu trữ và số hóa tại Thư viện Quốc gia Úc, đồng thời được cung cấp qua nền tảng web. Khi Owen và Van As tình cờ bắt gặp Bàn tay Corporal Coles trong khi tìm kiếm trực tuyến, họ đã nhận thấy sự tài giỏi, tinh hoa trong sản phẩm. Và họ đã sớm dựng nên phiên bản của riêng mình mang tên “Robohand” cho Liam. Hai nhà sáng tạo cũng nhận ra rằng, nhờ máy in 3D và phần mềm thiết kế mạnh mẽ, việc thiết kế và chế tạo vô vàn biến thể bàn tay trở nên nhanh chóng và tiết kiệm. Thay vì nộp đơn xin cấp bằng sáng chế, họ đã tải các kế hoạch cho các bộ phận Robohand lên Thingiverse, một trang web nơi cộng đồng cùng chia sẻ các tệp in 3D.

Kể từ đó, hơn 1.800 bàn tay bằng nhựa in 3D đã được tạo ra, lắp ráp và chuyển đến cho người dân ở 45 quốc gia.¹ Công việc này có tính phân loại cao; điểm phối hợp chính của nó là một trang web và tài liệu Google mà bất kỳ người nào quan tâm đều có thể tham gia và chỉnh sửa. Như nhà kinh tế học Robert Graboyes chỉ ra, những sáng tạo cộng đồng này vừa rẻ vừa sáng tạo:

Tất cả ví dụ đã cho thấy cộng đồng trực tuyến đang ngày càng phát triển mạnh. Cộng đồng tương tác với cốt lõi theo nhiều cách và tự tạo điều kiện cho chính mình. Chúng tôi nghĩ rằng xu hướng này vừa lành mạnh lại vừa hiệu quả, và hoàn toàn không phản bội lại tinh thần ban đầu của Internet. Khi các thiết bị tốt hơn và mạng lưới tiếp tục kết nối ngày càng nhiều người trên khắp thế giới, cộng đồng sẽ chỉ trở nên lớn hơn, thông minh hơn và đa tiếng nói hơn.

Chúng tôi rất vui mừng về sự phát triển trong tương lai của trí tuệ nhân tạo, khi chúng thay đổi ranh giới giữa trí óc và máy móc, nhưng lại càng hào hứng hơn khi có thể đưa hàng tỷ trí thông minh của con người vào cộng đồng kết nối toàn cầu. Họ có thể chung tay giúp đỡ lẫn nhau.

TÓM TẮT CHƯƠNG

▶ Hiệu suất của các chuyên gia được công nhận của cốt lõi nhiều lần bị các thành viên thiếu kinh nghiệm và không có chuyên môn trong cộng đồng đánh bại.

▶ Một lý do cho sự thành công của cộng đồng là cốt lõi thường không phù hợp với những vấn đề mà nó quan tâm nhất.

▶ Sự không phù hợp của cốt lõi xảy ra bởi kiến thức cần để giải quyết vấn đề một cách hiệu quả nhất thường xuất phát từ phạm vi ngoài bản thân vấn đề. Việc dự đoán vị trí chính xác của kiến thức liên quan để giải quyết vấn đề là rất khó.

▶ Có nhiều cách để cốt lõi khai thác kiến thức và chuyên môn tích lũy của cộng đồng; cốt lõi và cộng đồng không nhất thiết phải tách biệt nhau.

▶ Cộng đồng bây giờ có thể hoàn thành rất nhiều công việc mà không cần nhiều cốt lõi. Công nghệ giúp mọi người tìm thấy kiến thức, tương tác hiệu quả và cùng xây dựng mọi thứ với mức tập trung tối thiểu.

▶ Các công ty được thành lập đang tìm những cách thức mới lạ để làm việc với cộng đồng. Đồng thời, các công ty khởi nghiệp dựa trên cộng đồng cũng đang thách thức nhiều công ty truyền thống thành công tại các hoạt động cốt lõi của họ.

CÂU HỎI

1. Ngoài nhóm các chuyên gia nội bộ và bên ngoài đã được xác định, bạn tìm sự giúp đỡ từ bên ngoài cho thách thức và cơ hội như thế nào và với tần suất ra sao?

2. Bạn có thể thực hiện những thí nghiệm nào để xem liệu bạn có thể đưa cộng đồng làm việc cho tổ chức của mình không? Bạn làm thế nào để đánh giá kết quả của các thí nghiệm như vậy?

3. Trong năm đến mười năm qua, bạn đã thay đổi bao nhiêu phương pháp để có được khách hàng mới và để đánh giá nhu cầu cũng như khả năng sẵn sàng chi trả cho các sản phẩm mới mà bạn đang xem xét?

4. Trong năm đến mười năm qua, bạn đã mở rộng số lượng người mà bạn hoặc tổ chức của bạn thường xuyên tương tác chưa?

5. Nếu cộng đồng nảy ra ý tưởng tốt hơn, bạn sẽ đưa nó vào cốt lõi của mình như thế nào?