Showing posts with label nguyen van tuan. Show all posts
Showing posts with label nguyen van tuan. Show all posts
Monday, March 18, 2013
Khám phá trong khoa học và chuyện “đồng tiền bát gạo”
Đọc báo hàng ngày, chúng ta hay thấy những bản tin về những khám phá nào đó liên quan đến bệnh ung thư. Thường là những khám phá, những phát hiện mang tính tích cực, như mới tìm ra một phân tử quan trọng, mới phát triển một loại thuốc có khả năng trị dứt ung thư. Nhưng đằng sau những bản tin đó là những phân vân, bất trắc, thậm chí nghi ngờ. Thật vậy, có thể nói rằng phần lớn những cái gọi là “khám phá” được tường trình trên mặt báo chí phổ thông là sai, hay chẳng có ứng dụng gì trong lâm sàng.
Trước đây, phần lớn những khám phá và phát triển thuốc do các công ti dược thực hiện. Gần 3 thập niên trước, lúc tôi còn ở Thuỵ Sĩ trong cái lab rất lớn chuyên nghiên cứu loãng xương và các bệnh nội tiết của Sandoz, họ có những nhóm chuyên nghiên cứu cơ bản, nhóm nghiên cứu lâm sàng giai đoạn I, II và III, làm việc rất nhịp nhàng để tối ưu hoá thời gian sản xuất thuốc. Gian nan nhất là khâu nghiên cứu cơ bản. Hàng vạn, thậm chí hàng triệu phân tử phải được scan, để cuối cùng chỉ có vài phân tử có triển vọng. Đến khi những phân tử có triển vọng đưa vào thử nghiệm qua các giai đoạn thì chỉ còn 1 hay 2 phân tử có thể làm nghiên cứu tiếp. Rất nhiều trường hợp 1-2 phân tử đó cũng bị “rơi rụng” ngay từ giai đoạn lâm sàng I! Một khi rơi rụng thì qui trình tìm kiếm lại bắt đầu. Để có một phân tử từ ngày được khám phá đến ngày thử nghiệm lâm sàng giai đoạn III mất khoảng 20-25 năm. Cũng có khi sau khi thử nghiệm lâm sàng giai đoạn III thuốc cũng bị xếp vào tủ, vì thất bại, và điều đó có nghĩa là công ti mất vài chục triệu USD.
Chi phí thử nghiệm ở giai đoạn III cũng tăng theo thời gian. Thời đó (30 năm về trước), thử nghiệm lâm sàng giai đoạn III chỉ có vài trăm bệnh nhân, nhưng ngày nay thì con số phải là vài ngàn bệnh nhân. Trong ngành loãng xương, mỗi bệnh nhân phải được theo dõi ít nhất là 3 năm, kèm theo những bảo hiểm, nên tốn từ 10 đến 15 ngàn USD. Do đó, một công trình với 2000 bệnh nhân thì chi phí có thể tròm trèm 30 triệu USD. Đó là một chi phí rất lớn cho các nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng, mà không phải nhóm nào cũng có khả năng làm. (Tôi chưa nói đến các chuyên gia làm nghiên cứu cũng phải có một lí lịch khoa học tốt, chứ không phải ai cũng có thể làm).
Các công ti dược phải có chiến lược mới để làm thuốc. Sau một thời gian tìm hiểu, họ nghiệm ra rằng có thể dùng các đại học và viện nghiên cứu làm cho họ giai đoạn đầu, tức là giai đoạn khám phá, và họ chỉ tập trung vào giai đoạn 2 (tức phát triển và sản xuất). Với chiến lược này, các công ti dược không phải đầu từ vào nghiên cứu cơ bản, vốn tốn rất nhiều tiền mà kết quả thì có khi long đong. Thay vào đó, họ chỉ đơn thuần mua lại bản quyền những khám phá có triển vọng của các nhà khoa học trong đại học và viện nghiên cứu. Viện tôi cũng từng bán được một số bản quyền như thế cho các công ti.
Phải nói đó là một chiến lược rất … khôn ngoan. Khôn là vì có lợi cho đôi bên. Phía trường / viện thì không có khả năng và cơ sở vật chất để biến khám phá của mình thành thuốc bán ra thị trường, còn phía công ti thì tiết kiệm một số tiền rất lớn. Chẳng những tiết kiệm tiền, họ có rút ngắn thời gian. Thật vậy, ngày nay, các công ti có thể chỉ cần 10 năm, có khi ngắn hơn, là sản xuất được thuốc từ các khám phá ban đầu. Mỗi khám phá như thế có thể bán ra khoảng vài trăm ngàn đến 10 triệu USD, tuỳ vào dữ liệu và thị trường.
A laboratory researcher in a file photo. REUTERS/Sebastian Derungs
Nhưng càng ngày các công ti dược càng phát hiện rằng chiến lược này có khi không hẳn là tối ưu. Lí do đơn giản là nhiều khám phá họ mua từ các viện/trường không phải là khám phá thật, hay không thể thực hiện được. Một nhà khoa học của công ti dược Amgen cho biết trong nghiên cứu về ung thư, một số lớn những khám phá của các viện/trường là không đáng tin cậy. “Không đáng tin cậy” ở đây có nghĩa là họ không lặp lại được những kết quả của các nhà nghiên cứu gốc. Ông cho biết trong số 53 khám phá quan trọng mà công ti đã mua bản quyền, có đến 47 khám phá mà công ti không lặp lại được kết quả. Các công ti lớn khác như Merck và Bayer cũng có kinh nghiệm như thế. Các công ti này không nói rằng các nhà khoa học thuộc viện/trường làm sai hay nguỵ tạo dữ liệu, nhưng kinh nghiệm của họ cho thấy rất nhiều khám phá của viện/trường là không đáng tin cậy, không xứng đáng đồng tiền họ bỏ ra để mua.
Xin nói thêm, khi tôi nói “độ tin cậy”, ý tôi đề cập đến khái niệm reproducibility hay tái lập trong khoa học. Một công trình nghiên cứu cho ra kết quả mà người khác không lặp lại được thì công trình đó khó có thể xem là khoa học. Tính tái lập là một trong những yếu tố quan trọng để phân biệt một nghiên cứu khoa học hay phi khoa học.
Tại sao các nghiên cứu trong viện / trường không có độ tin cậy cao. Có rất nhiều lí do, nhưng theo tôi có thể kể đến 3 nhóm lí do chính sau đây: thiết kế nghiên cứu chưa đạt; yếu tố ngẫu nhiên; và gian lận.
Phần lớn những nghiên cứu cơ bản trên các dòng tế bào có giá trị khoa học thấp nhất. Điều này thì đã khá rõ ràng trong y học thực chứng. Những nghiên cứu cơ bản trên tế bào có khi chỉ tập trung vào một mô hình nhỏ nào đó, mà không xem xét đến các yếu tố chung quanh, nên khi đem ra ứng dụng thì không nói lên được điều gì. Ví dụ như nếu chỉ nghiên cứu trên dòng tế bào huỷ xương mà không cần xem xét đến mối tương tác với các tế bào tạo xương thì kết quả có thể cho ra một bài báo khoa học trên một tập san xoàng nào đó, nhưng không thể nào ứng dụng được. Tương tự, nhiều nghiên cứu trên chuột cho ra kết quả tuyệt vời, nhưng khi thử nghiệm trên người thì hoàn toàn thất bại. Có khi sự thất bại dẫn đến những thảm trạng chết người.
Ngay cả khi nghiên cứu trên chuột cũng có nhiều khiếm khuyết. Cách đây khoảng 5 năm, các nhà khoa học Argentina và Anh kiểm tra các nghiên cứu trên chuột đã được công bố trên những tập san danh giá như Nature, Science, Cell, v.v. họ phát hiện rằng đại đa số những nghiên cứu này không hề sử dụng phương pháp phân nhóm ngẫu nhiên (randomization), số chuột quá ít để có thể đi đến kết luận đáng tin cậy, đo lường thì chỉ chọn những kết quả nào tốt nhất làm … tiêu biểu. Ngoài ra, còn có vấn đề bias trong nghiên cứu cơ bản mà các nhà khoa học chưa muốn ghi nhận. Trong ngành loãng xương, nếu là người không quen với nghiên cứu cơ bản, khi thấy những hình ảnh rất đẹp về một khía cạnh cơ bản (như đo thể tích xương chẳng hạn) thì sẽ cảm thấy rất thuyết phục. Nhưng nếu người am hiểu biết rằng đó là một cách lấy mẫu (sampling) trên bề mặt của xương thì sẽ hỏi bao nhiêu mẫu đã lấy và những dao động về ước tính ra sao. Nói chung, trong nghiên cứu cơ bản, vì chưa có những ràng buộc và qui chế chặt chẽ như nghiên cứu trên người, nên các nhà khoa học có khi ... tự do trong việc chọn và xử lí số liệu. Trong khoa học cũng có những “con cừu đen", tức những nhà nghiên cứu không trung thực, và họ chỉ chọn hình nào hay mẫu nào với kết quả tốt nhất và bỏ qua tất cả những mẫu thất bại. Cũng giống như công trình tạo con cừu Dolly, người đọc báo phổ thông không biết rằng các nhà khoa học đã thử rất nhiều lần và họ đã thất bại, đến khi một lần may mắn thì thành công. Nhưng khi báo cáo, họ không hề nói đến những lần thất bại! Do đó, khi người khác lặp lại nghiên cứu một cách nghiêm chỉnh thì họ không có kết quả như báo cáo lúc ban đầu.
Vấn đề thiếu tính tái lập có khi còn là mô hình nghiên cứu. Phần lớn các nghiên cứu cơ bản trong lĩnh vực y sinh học được làm trên chuột. Rất nhiều thử nghiệm trên chuột cho thấy kết quả rất khả quan, nhưng khi thử nghiệm trên người thì thất bại. Chúng ta quên rằng chuột khác với người; thành công trên chuột không có nghĩa là sẽ thành công trên người. Một phân tích trước đây công bố trên tập san y khoa JAMA cho thấy trong số hàng triệu bài báo nghiên cứu cơ bản công bố mỗi năm, chỉ có khoảng 100 nghiên cứu là có triển vọng ứng dụng vào điều trị lâm sàng, nhưng 20 năm sau, chỉ có 5 triển khai là thành công, và trong số 5 nghiên cứu đó, chỉ có 1 là gây tác động đến thực hành lâm sàng. Vì thế, chúng ta có thể nói rằng trong số hàng triệu nghiên cứu cơ bản chỉ có một vài nghiên cứu thật sự đem lại lợi ích cho bệnh nhân và thể hiện một sự đột phá.
Trong nghiên cứu y khoa, có rất nhiều phát hiện có thể xem là do ngẫu nhiên chứ chẳng có cơ chế sinh học nào cả. Tôi có thể lấy ví dụ như có nghiên cứu “phát hiện” rằng người có tủ lạnh có nguy cơ ung thư cao hơn người không có tủ lạnh, hay phụ nữ mang guốc cao gót có nguy cơ bị gãy xương hơn phụ nữ mang guốc gót thấp! Những phát hiện như thế chẳng có một lí do sinh học nào đằng sau. Đó là những phát hiện hoàn toàn tình cờ. Sự tình cờ chịu sự chi phối của trị số P hay P value. Nếu một nghiên cứu kiểm định 20 biến số giữa 3 nhóm thì số giả thuyết có thể lên đến [ít nhất là] 60, và khi kiểm định giả thuyết, xác suất có ít nhất một phát hiện có ý nghĩa thống kê (statistically significant) lên đến 95%. Nếu tôi kiểm định mối liên quan giữa bệnh loãng xương và 500 ngàn marker trên toàn bộ nhiễm sắc thể, thì xác suất tôi tìm ra ít nhất 1 gen có ý nghĩa thống kê là 100%. Dĩ nhiên, “phát hiện” đó chỉ là tình cờ, chứ chẳng có cơ chế sinh học nào cả. Điều này cho chúng ta một bài học là khi đọc một nghiên cứu mà trong đó tác giả thực hiện rất nhiều so sánh và phát hiện một mối liên hệ nào đó, chúng ta cần phải cảnh giác rằng đó là một phát hiện ngẫu nhiên (và những lí giải của tác giả có thể chỉ là … xạo). Dĩ nhiên cũng có khi có phát hiện thật, như trường hợp thuốc viagra! Nhưng nếu chưa loại được yếu tố ngẫu nhiên, thì chúng ta không thể kết luận gì về phát hiện. Trong nghiên cứu cơ bản có rất nhiều nghiên cứu với phát hiện ngẫu nhiên như thế, và điều này giải thích tại sao nhiều nghiên cứu cơ bản khó có độ tái lập cao.
Ngoài hai lí do trên, một lí do khác cũng làm cho các kết quả nghiên cứu cơ bản thiếu độ tin cậy cao: sự gian dối của nhà khoa học. Sự gian dối ở đây nói thẳng ra là fraud, tức bao gồm những hành vi như vặn vẹo dữ liệu, sửa hình ảnh, thậm chí giả tạo dữ liệu. Trước đây, khi áp lực công bố (publish or perish) chưa nặng nề, thì số người gian dối rất ít, nhưng từ khi có áp lực đó thì số người gian dối xem ra càng ngày càng tăng. Vì áp lực nặng nề phải công bố (nếu không thì mất việc và bị giáng chức), nên các nhà khoa học phải cạnh tranh khốc liệt để chen chân có tên trên những tập san lớn. Nhưng để có bài báo trên những tập san đó, công trình nghiên cứu phải có cái mới và tầm quan trọng cao. Khi công trình nghiên cứu không cho ra kết quả hào hứng (như dự định) và khi tham vọng cháy bỏng trong người, nhà khoa học có thể nhắm mắt sửa dữ liệu nghiên cứu, vặn vẹo trong khi phân tích, sửa kết quả phân tích, v.v. để có được một bài báo. Lí do này cũng có thể giải thích tại sao càng ngày càng có nhiều bài báo bị rút lại. Tập san có impact factor càng cao, số bài báo bị rút lại càng nhiều.
Tôi nghĩ những yếu tố trên giải thích tại sao nhiều nghiên cứu cơ bản thiếu tính tái lập. Câu chuyện có khi còn thê thảm hơn. Tuần vừa qua, giới khoa học quốc tế ngỡ ngàng khi biết tin một nhà nghiên cứu Đài Loan tự tử chết vì ông bị cáo buộc rằng kết quả nghiên cứu của ông sai. Ông là Tiến sĩ Lin Yu-yi, một nhà khoa học (cấp hậu tiến sĩ) có tiếng với một công trình trên Nature cùng với nhóm của Jef Boeke (thuộc ĐH Johns Hopkins). Công trình nghiên cứu về những mối tương tác giữa gene với gene (một hướng nghiên cứu của nhóm tôi). Nhưng một thành viên trong lab của Boeke là Daniel Yuan (bác sĩ và cũng là chuyên gia thống kê học có tiếng) cho rằng mô hình mà Boeke và Lin dùng để phân tích là sai, và Yuan còn cho biết ông không lặp lại được những kết quả của Boeke và Lin báo cáo trên Nature. Sau khi nêu vấn đề vài lần không thành công, Yuan bị cho thôi việc một cách thô bạo. Ông bị hai bảo vệ trường dắt ông ra khỏi lab như một tội phạm, và không cho đem theo bất cứ tài liệu nào trong lab. Nhưng hình như Yuan đã chuẩn bị, nên ông có tất cả những dữ liệu của những nghiên cứu mà ông từng tham gia. Các đồng nghiệp cho biết Yuan là một nhà khoa học có tài, rất trầm tỉnh, và ít nói. Khi thôi việc, Yuan phân tích lại dữ liệu, viết một thư cho Nature, Boeke và Lin, kèm theo những chứng cứ cho thấy rõ ràng rằng Boeke và Lin đã phân tích sai, nên kết quả không đáng tin cậy. Lin lúc đó đã về Đài Loan, và khi nhận được kết quả của Yuan, vì lí do nào đó ông tự tử chết. Boeke thì im lặng (có lẽ không phản bác được phương pháp của Yuan), và để cho phát ngôn viên của Johns Hopkins trả lời báo chí. Có lẽ đây là biến cố bi thảm nhất trong khoa học gần đây mà tôi từng biết.
Ở trên, tôi có nói chiến lược mua khám phá của các công ti dược là một thương vụ có lợi cho đôi bên, nhưng tôi nói chưa hết ý. Bạn đọc tinh ý sẽ hỏi: nghiên cứu cơ bản phải tốn tiền, chẳng lẽ tất cả đều có lợi thì khó tin quá. Chắc chắn phải có người chịu thiệt thòi, vậy người đó là ai? Tôi xin nói thẳng thành phần bị thiệt thòi chính là người dân hay người đóng thuế. Phần lớn các viện trường nhận tài trợ từ Nhà nước, mà Nhà nước thì thu tiền thuế của người dân. Do đó, chính người dân đã tài trợ cho những dự án nghiên cứu cơ bản phiêu lưu. Có thể nói không ngoa rằng 99% những dự án nghiên cứu cơ bản không đem lại lợi ích gì cho đất nước trong tương lai gần (20-30 năm). Dĩ nhiên, có nhiều công trình nghiên cứu hoàn toàn không có ứng dụng nào cả và bị lăn lốc đâu đó trong rừng bài báo khoa học mà chính tác giả cũng chẳng quan tâm. Họ chỉ làm nghiên cứu và công bố để có một văn bằng nào đó, rồi ... bỏ qua.
Vì thế, đầu tư cho nghiên cứu cơ bản được xem là một ván bài của những nước giàu có. Các nước giàu có sẵn sàng bỏ ra một số tiền lớn đầu tư vào khoa học cơ bản mà có thể chẳng đem lại lợi ích gì ngắn hạn, nhưng họ có khả năng làm chuyện đó. Có thể xem nghiên cứu cơ bản là một hoạt động xa xí đối với nước nghèo. Nhưng khoa học cơ bản rất cần để để nền khoa học phát triển. Do đó, vấn đề không phải là không nghiên cứu khoa học cơ bản, nhưng vấn đề chính là ưu tiên cho lĩnh vực nào. Những nước nghèo ít khi nào dám đầu tư cho nghiên cứu cơ bản, hay nếu có, thì đó không phải là ưu tiên hàng đầu. Chúng ta thử tưởng tượng, một nước còn nghèo như Campuchea mà chi đến 50 triệu USD (tôi chỉ lấy con số ví dụ chứ không có thật) cho nghiên cứu cơ bản mà trong vòng 30-50 năm chẳng có ứng dụng gì thì có phải là một gánh nặng cho người dân? Bởi thế, đối với những nước đang phát triển (như Thái Lan và Malaysia chẳng hạn), ưu tiên số 1 cho khoa học phải là nghiên cứu ứng dụng, kể cả nghiên cứu về kĩ thuật và công nghệ. Tôi không biết VN chi bao nhiêu cho những công trình nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng (phân biệt 2 lĩnh vực này cũng không dễ), nhưng có lẽ kinh nghiệm nước ngoài đủ để các cơ quan có trách nhiệm đánh giá những thành quả của nghiên cứu cơ bản và ứng dụng ra sao trước khi quyết định ưu tiên cho lĩnh vực nào.
http://nguyenvantuan.net/science/4-science/1674-kham-pha-trong-khoa-hoc-va-chuyen-dong-tien-bat-gao-
Monday, March 11, 2013
Tản mạn về tranh luận: Đừng lên giọng, hãy trau dồi lí lẽ
Nguỵ biện, hay fallacy, là một hiện tượng rất phổ biến trong các cuộc tranh luận. Nhưng mức độ phổ biến về nguỵ biện ở Việt Nam có vẻ cao hơn so với các nước có nền tự do báo chí tốt. Theo dõi những tranh luận chung quanh vấn đề sửa đổi và góp ý cho hiến pháp trong thời gian gần đây, tôi thấy những nguỵ biện thường tập trung vào những tấn công cá nhân, lợi dụng quyền thế, và đánh lạc hướng chủ đề. Điều đáng ngạc nhiên là những người phạm phải lỗi lầm về tranh luận lại là những người mang đầy học vị và học hàm trên người.
Mấy tuần qua, Nhà nước phát động phong trào góp ý cho dự thảo hiến pháp. Một ban soạn thảo hiến pháp đã trình làng bản thảo hiến pháp để người dân góp ý. Lập tức, nhiều nhóm nhân sĩ và trí thức tham gia góp ý. Đáng chú ý là có một nhóm độc lập, tạm gọi là “Nhóm 72”, trình bày một bản thảo hiến pháp cho công chúng đọc và so sánh với bản thảo của Nhà nước. Bản thảo này đã nhận được hàng ngàn chữ kí ủng hộ của đủ mọi thành viên trong xã hội. Ngay sau đó, một vài chuyên gia, mang hàm giáo sư với học vị tiến sĩ, tham gia tranh luận sôi nổi. Các chuyên gia này chỉ trích những người trong Nhóm 72, và những dự thảo trong bản thảo đó. Người viết bài này không có ý kiến gì về hiến pháp, nhưng thích theo dõi cuộc tranh luận này.
Có thể nói rằng cuộc tranh luận không bình đẳng. Một bên là các chuyên gia của Nhà nước dùng hệ thống truyền thông của Nhà nước để phản bác và chỉ trích Nhóm 72, nhưng những người trong Nhóm 72 thì hầu như không có tiếng nói trên hệ thống truyền thông của Nhà nước! Nhóm 72 và những người góp ý chỉ sử dụng mạng, dưới hình thức blog, để bày tỏ ý kiến của họ. Mà, số người có thể truy cập blog cũng chẳng bao nhiêu vì phần lớn blog đều bị Nhà nước ngăn chận! Đó là một cuộc tranh luận không công bằng.
Càng không công bằng khi các chuyên gia Nhà nước dùng toàn những thủ thuật mang tính nguỵ biện. Chẳng hạn như có người viết trên một tờ báo lớn trong nước rằng “… hiện nay đang có một số phần tử cơ hội chính trị, được các thế lực thù địch phản động tiếp sức đang lợi dụng công việc quan trọng này để chống phá Đảng, Nhà nước và nhân dân ta.” Phải nói rằng đó là một qui kết rất nặng nề. Nhưng cách qui kết như thế có rất nhiều vấn đề về mặt văn hoá tranh luận.
Thứ nhất là chụp mũ và tấn công cá nhân. Dù tác giả chẳng trình bày bất cứ một bằng chứng nào, nhưng đã chụp ngay cái nhãn hiệu “cơ hội chính trị”, “thù địch”, “phản động” lên những người góp ý. Thay vì bàn về những luận điểm của họ, hay nội dung góp ý của họ, tác giả lại chụp cho người ta cái nhãn hiệu chính trị rất ư phản cảm. Làm như thế, tác giả bài viết đã phạm phải lỗi lầm mà tiếng Anh gọi là ad hominem, tức công kích cá nhân, vốn rất phổ biến nhưng cũng rất thấp trong tranh luận.
Mới đây lại có người dèm pha rằng nhóm chủ trương trang cùng viết hiến pháp chẳng có bằng cấp gì về luật. Đó cũng là một luận điệu mang tính nguỵ biện. Đâu phải có bằng cấp về luật hay là chính trị gia mới có tư cách góp ý cho bản dự thảo hiến pháp. Vấn đề không phải nhóm chủ trương có bằng cấp gì, mà là góp ý của họ có hợp lí hay không. Xã hội dân chủ phải cho phép tất cả mọi người có quyền được nói và góp ý vào các vấn đề mang tính quốc gia.
Thứ hai là lợi dụng quần chúng hay đám đông. Chúng ta hay thấy cụm từ “nhân dân” trong các bài viết phản bác Nhóm 72. Tôi không nghĩ có người Việt chân chính nào mà chống lại nhân dân cả. Dĩ nhiên ngoại trừ những kẻ phản quốc hay phản bội dân tộc. Người ta có thể có ý kiến khác với chính quyền, chứ không phải là chống lại nhân dân. Chính quyền chỉ là nhất thời, dân tộc là trường tồn. Trong lịch sử con người, từ Đông sang Tây, không có một chính quyền nào tồn tại “muôn năm” cả. Dựa vào nhân dân một cách mơ hồ để phản bác người khác ý mình là một nguỵ biện. Loại nguỵ biện này có tên là ad numerum – dựa vào số đông. Loại ngụy biện này tin rằng nếu có nhiều người ủng hộ một đề nghị nào đó, thì đề nghị đó phải đúng. Ví dụ như “Đại đa số người dân trong cộng đồng ủng hộ ông Minh, vậy phát biểu của ông Minh ắt phải đúng.”
Thứ ba, một nguỵ biện như trên còn xuất hiện trong một bài viết của một vị giáo sư, khi ông cho rằng “Đảng với nhân dân là thống nhất, với nhà nước là thống nhất. Phủ nhận vai trò của Đảng tức là phủ nhận vai trò của hân dân, phủ nhận ý chí, nguyện vọng của nhân dân,” và hình như vẫn chưa đủ, nên ông thêm “phương hại đến nền độc lập tự do của Tổ quốc.” Đây có thể xem là một nguỵ biện ad consequentiam hay lợi dụng hậu quả. Ngụy biện loại này thường được biểu hiện qua cách phát biểu “A hàm ý B, B là sự thật, do đó A là sự thật”. Kiểu lí luận này chẳng khác vì cách nói: “Nếu vũ trụ được một đấng chí tôn thượng đế tạo nên, chúng ta có thể thấy những hiện tượng được tổ chức một cách thứ tự. Và hiện tượng chung quanh chúng ta quả rất thứ tự, vậy đấng chí tôn thượng đế chính là người tạo nên vũ trụ”! Cách lí luận của vị giáo sư chẳng những mang tính đe doạ (đến sự tồn vong của Tổ quốc) mà còn có thể hiểu rằng “Các anh chị phải tin vào Đảng, chứ nếu không Tổ quốc ngày sẽ lâm nguy”.
Thứ tư, một loại nguỵ biện khác mới xuất hiện là “lợi dụng lòng thương hại” (ad misericordiam). Tiêu biểu cho nguỵ biện này là của một vị phó giáo sư tiến sĩ lí luận rằng Đảng CSVN có công cướp chính quyền và hi sinh xương máu, nên Đảng có quyền điều hành đất nước. Nhưng những hi sinh cao cả đó (không chỉ trong Đảng mà còn đa số người ngoài Đảng) không có ăn nhập gì đến đề tài đang bàn là tính hợp lí của lãnh đạo. Với kiểu lí luận đó, thì những người lấy cái máy laptop của tôi cũng có thể nói “tôi phải tốn rất nhiều công sức và da thịt bị trầy xước như thế này để lấy được cái máy của ông, nên tôi phải làm chủ nó”. Cố nhiên, không ai nghe được kiểu lí luận đó. Đây là một lí luận mang màu sắc cảm tính, kêu gọi lòng trắc ẩn của người đối thoại để người đối thoại chấp nhận lí lẽ của mình.
Thật ra, đọc những phản biện của các chuyên gia trên báo chí, có thể phát hiện rất nhiều ngụy biện, nhưng những ngụy biện trên là phổ biến nhất. Nguỵ biện là một biểu hiện, một hệ quả của lười biếng suy nghĩ. Vì lười biếng suy nghĩ nên người ta sẵn sàng tuôn ra những câu chữ, những ý tưởng mặc định đã có sẵn trong đầu. Những ý tưởng mặc định đó có thể đã được cấy vào não trạng quá lâu, nên khi thốt ra, nó trở thành một quán tính. Phát biểu theo quán tính không có đóng góp gì cho một cuộc tranh luận có chất lượng và có văn hoá. Để công bằng trong tranh luận, những người tham gia phải có quyền lên tiếng trong một diễn đàn, và quan trọng hơn là phải biết dùng lí luận và logic để thảo luận, chứ không thể cứ gán ghép cho đối phương những từ ngữ mặc định mang tính nguỵ biện. Nếu lí lẽ đúng và có chân lí thì cứ bình tỉnh phát biểu và trình bày lí lẽ của mình, chứ không nên chụp mũ người khác. Có lẽ các chuyên gia đang phản bác Nhóm 72 nên ghi nhớ lời của tổng giám mục Desmond Tutu: đừng lên giọng, hãy trau dồi lí lẽ (Don't raise your voice, improve your argument).
http://nguyenvantuan.net/misc/9-misc/1668-tan-man-ve-tranh-luan-dung-len-giong-hay-trau-doi-li-le
Wednesday, February 20, 2013
Trị số P hầu toà
Trong lịch sử khoa học hiện đại, hiếm thấy một trị số nào có ảnh hưởng sâu rộng đến hoạt động khoa học và đời sống như trị số P, thường viết hoa và nghiêng. P là viết tắt chữ Probability – xác suất. Trị số P
được sử dụng như là một thước đo chứng cứ khoa học. Vì tính chất chứng
cứ, nên mới đây trị số này phải ra toà về một loại thuốc trị cảm cúm.
Nhưng rất ít người hiểu rõ ý nghĩa của trị số P là gì. Nhân dịp trị số P ra hầu toà bên Mĩ, có lẽ chúng ta nên tìm hiểu ý nghĩa của trị số này và ảnh hưởng của nó trong cuộc sống kinh tế - xã hội.
Trị số P hầu tòa
Câu chuyện bắt đầu từ một phiên tòa liên quan đến thuốc Zicam. Zicam là một loại kẽm được bào chế để điều trị bệnh cảm cúm. Nhà sản xuất Zicam là công ti dược Matrixx. Thuốc bán khá chạy trên thị trường. Nhưng từ 1999 về sau, nhiều bệnh nhân và bác sĩ để ý thấy thuốc có vài phản ứng phụ đáng kể như cảm giác nóng bừng, có khi mất khứu giác. Các bác sĩ và bệnh nhân báo cho Matrixx biết, nhưng công ti không trả lời và có vẻ lờ đi.
Một bác sĩ bức xúc trước thái độ của công ti và xuất hiện trên chương trình truyền hình Good Morning America nói về những phản ứng của thuốc Zicam. Sau đó cổ phần của Matrixx bị giảm trầm trọng. Thế là các nhà đầu tư kiện Matrixx ra toà, vì họ cho rằng Matrixx đã không thành thật báo cáo về phản ứng phụ của thuốc, và việc dấu diếm làm cho họ … mất tiền. Phía công ti Matrixx, họ lí giải rằng những phản ứng phụ đó không có ý nghĩa thống kê (statistically non-significant). Và, theo lí giải của Matrixx, vì không có ý nghĩa thống kê, nên không thể kết luận rằng thuốc là nguyên nhân gây nên những phản ứng đó.
Tuy nhiên, khi ra toà, với một nhân chứng là một nhà kinh tế và cũng là một chuyên gia thống kê, toà phán rằng không thể biện minh rằng có ý nghĩa thống kê là điều kiện để suy luận nhân quả được. Matrixx thua kiện và phải bồi thường rất nhiều tiền cho bệnh nhân và các nhà đầu tư.
Vậy trị số P là gì mà được tòa án quan tâm như thế? Có thể nói rằng trị số P (hay P value) là một trị số rất phổ biến trong khoa học. P là viết tắt chữ probability trong ngữ vựng tiếng Anh, có nghĩa là xác suất. Bất cứ ai từng học đại học, bất cứ ngành nào, từ khoa học tự nhiên đến kinh tế học và khoa học nhân văn, đều phải học qua trị số P. Tuy được học nhiều như thế, nhưng số người thật sự hiểu ý nghĩa của nó thì không nhiều. Trong một cuộc điều tra trên 100 bác sĩ trên 15 năm kinh nghiệm và một số giáo sư đại học (những người đã từng có công bố quốc tế), chỉ có 15% hiểu đúng trị số P, phần còn lại đều hiểu sai!
Vô tội cho đến khi được chứng minh có tội
Qui trình mà khoa học sử dụng để kiểm định một giả thuyết rất giống với qui trình của bồi thẩm đoàn trong toà án. Nhưng trước khi giải thích phát biểu đó, có lẽ cần phải làm quen với khái niệm giả thuyết vô hiệu (null hypothesis) qua một ví dụ. Bạn là nhà kinh tế học và có một nghi ngờ rằng có sự kì thị giới tính sự bổ nhiệm giám đốc điều hành doanh nghiệp. Nhưng là nhà khoa học, bạn không chỉ “nghi ngờ” mà phải phát biểu thành một giả thuyết cụ thể: trong giới giám đốc doanh nghiệp tỉ lệ nữ giới thấp hơn nam giới.
Nhưng theo Karl Popper (một triết gia khoa học lớn) thì chúng ta không thể chứng minh giả thuyết, mà chỉ bác bỏ một giả thuyết. Để bác bỏ giả thuyết, bạn cần đến một giả thuyết vô hiệu. Giả thuyết vô hiệu, như tên gọi là một phát biểu ngược lại với giả thuyết chính. Trong ví dụ trên, giả thuyết vô hiệu sẽ phát biểu là: trong giới giám đốc doanh nghiệp tỉ lệ nữ giới bằng với nam giới.
Sau đó, bạn sẽ thu thập dữ liệu, có thể là dữ liệu so sánh tỉ lệ nữ giám đốc trong các doanh nghiệp với tỉ lệ ngoài cộng đồng hay một ngành nghề khác. Vấn đề đặt ra là hai tỉ lệ có thật sự khác nhau, và để trả lời câu hỏi này, bạn phải tính trị số P. Nếu trị số P quá nhỏ, bạn có thể bác bỏ giả thuyết bình đẳng (tức giả thuyết vô hiệu). Hầu hết các phương pháp thuyết thống kê được phát triển để bác bỏ giả thuyết vô hiệu.
Qui trình bác bỏ giả thuyết vô hiệu cũng giống như qui trình suy luận của bồi thẩm đoàn trong toà án. Có thể lấy ví dụ song song về tòa án và ảnh hưởng của thuốc Zicam như sau:
Do đó, tiêu chuẩn để bác bỏ giả thuyết vô hiệu là trị số P < 0.05. Khi kết quả có P < 0.05, có thể kết luận rằng mối tương quan giữa Zicam và tác động phụ có ý nghĩa thống kê (tức statistically significance). Một mối tương quan có ý nghĩa thống kê có nghĩa là một mối tương quan đáng chú ý, chứ không phải là hiện tượng ngẫu nhiên. Nếu một thuốc có ảnh hưởng lâm sàng có ý nghĩa thống kê được hiểu rằng đó là hiệu quả thật, chứ không phải là ngẫu nhiên.
Ngược lại nếu P > 0.05, thì mối tương quan không có ý nghĩa thống kê, và chúng ta chấp nhận giả thuyết vô hiệu, tức không có khác biệt. Đây cũng chính là cách lí giải của của công ti Matrixx: vì P > 0.05, nên không thể nói rằng thuốc gây tác hại hay phản ứng phụ. Đã gần một thế kỉ nay, chúng ta được dạy như thế, và chấp nhận cách diễn giải đó.
Nhưng trị số P rất dễ bị hiểu lầm. Một trong những hiểu lầm phổ biến nhất là trị số P phản ảnh xác suất của một giả thuyết. Trong ví dụ trên vì giả thuyết là không có ảnh hưởng của thuốc, nên nếu P = 0.03 thì được hiểu là xác suất của giả thuyết không có ảnh hưởng là 3% (hoặc xác suất của giả thuyết có ảnh hưởng là 97%). Nhưng cách hiểu đó sai.
Nếu xem xét kĩ qui trình trên, chúng ta dễ dàng thấy rằng trị số P phản ảnh xác suất của dữ liệu nếu giả thuyết vô hiệu là đúng (chứ không hề phản ảnh xác suất của giả thuyết vô hiệu). Nếu gọi dữ liệu là D, và giả thuyết vô hiệu là H, trị số P chính là (chú ý dấu | có nghĩa là “với điều kiện”, và P là xác suất):
P(H) là xác suất không có điều kiện, còn xác suất P(D | H) là xác suất có điều kiện. Trị số P không phải là P(H), mà là P(D | H). Nói cách khác, trị số P là một xác suất có điều kiện. Do đó, trị số P có ý nghĩa khá … lắt léo. Trong thực tế, chúng ta muốn biết “với dữ liệu có được thì xác suất thuốc gây ảnh hưởng là bao nhiêu” (cũng giống như nếu kết quả xét nghiệm là dương tính, thì xác suất tôi thật sự mắc bệnh là bao nhiêu). Chúng ta không cần biết “nếu giả thuyết không ảnh hưởng là đúng thì khả năng dữ liệu xảy ra là bao nhiêu” (nếu tôi mắc bệnh thì xác suất tôi có kết quả dương tính là bao nhiêu). Ấy thế mà trị số P trả lời câu hỏi thứ hai. Do đó, trị số P cung cấp cho chúng ta một thông tin chúng ta không cần biết!
Do đó, cách lí giải của Matrixx (vd: vì P > 0.05 nên không thể nói rằng thuốc có ảnh hưởng) là không đúng. Giả dụ như P = 0.10, thì Matrixx không thể nói rằng khả năng thuốc không có ảnh hưởng phụ là 10%, bởi vì ý nghĩa thật có nó là: nếu không có ảnh hưởng phụ thì xác suất mà dữ liệu xảy ra là 10%.
Có lẽ nói không ngoa rằng trị số P là một con số phổ biến nhất trong khoa học từ khoảng 100 năm qua. Hầu hết các bài báo khoa học đều trình bày trị số P như hàm ý nâng cao tính khoa học và độ tin cậy của bài báo. Tuy nhiên, ngay từ lúc mới “ra đời”, trị số P đã bị phê bình dữ dội. Một trong những phê bình là trị số P không phản ảnh giá trị mà chúng ta cần biết (trong trường hợp Matrixx, chúng ta cần biết thuốc có tác động phụ hay không). Ngoài ra, rất dễ có một kết quả có ý nghĩa thống kê (P < 0.05) nếu nhà nghiên cứu chịu khó tăng số cỡ mẫu hay làm thí nghiệm rất nhiều lần. Cách chọn ngưỡng 0.05 cũng là một cách làm tùy tiện, và dẫn đến nhiều hệ quả bất lợi cho khoa học, kể cả gian dối trong phân tích dữ liệu.
Rất nhiều lần đi dự hội nghị khoa học bên Việt Nam (và nhiều nơi khác ở Á châu) tôi thấy “rầu” khi diễn giả tỏ ra “nô lệ” với trị số P. Họ thường nhầm lẫn rằng hễ kết quả nào có trị số P < 0.05 là “có ý nghĩa” hay “có ảnh hưởng”, còn P > 0.05 – thậm chí 0.051 – họ suy luận rằng “không có ảnh hưởng”. Suy luận này dần dần trở thành quán tính, nó làm cho người ta lười suy nghĩ, không xem xét gì đến giả thuyết khoa học và các chứng cứ khác. Nhưng muốn thay một văn hoá trị số P không phải dễ chút nào. Mỗi lần nói chuyện với các bạn trong nước là mỗi lần phải thuyết phục họ rằng trị số P không quan trọng như họ tưởng, nhưng họ nói các thầy cô dạy P < 0.05 là “có ý nghĩa”, cái nào P > 0.05 là bỏ qua (có người còn không chịu trình bày kết quả với P > 0.05), làm tôi rất ngạc nhiên và bất ngờ. Cần phải thay đổi cách dạy như thế, nhất là trong thế giới y học.
Các tập san khoa học cũng bắt đầu “mệt” với trị số P. Trước đây, khi tập san Epidemiology (rất nổi tiếng một thời) có tổng biên tập mới là K. Rothman, việc đầu tiên ông này làm là tẩy chay trị số P. Bài báo nào báo cáo trị số P là bị ông ấy bác bỏ hay bắt phân tích / trình bày lại. Sau một năm thực hiện “luật Rothman” thì số bản thảo đệ trình cho tập san giảm rõ rệt. Kết quả là ông Rothman bị yêu cầu nghỉ trước nhiệm kì! Mới đây, khi tôi được bầu vào Publication Committee của ASBMR, tôi được giao nhiệm vụ soạn thảo bản guidelines cho tập san Journal of Bone and Mineral Research. Cơ hội tới tay, nên tôi viết rõ rằng nếu tác giả nào lệ thuộc vào trị số P thì bài báo sẽ bị từ chối, rằng tập san sẽ không chào đón những bài báo chỉ dựa vào trị số P để kết luận. Chưa biết sắp tới tôi sẽ bị cho ra khỏi Committee hay là sao, nhưng phải thử một phen cho biết.
Có người cho rằng việc ứng dụng trị số P trong suy luận khoa học là một bước lùi, là một sự thoái hóa của khoa học, nên đề nghị không sử dụng trị số này trong nghiên cứu khoa học. Nhưng dù chịu nhiều chỉ trích và phê bình, ứng dụng phương pháp kiểm định giả thuyết và trị số P vẫn còn phổ biến trong khoa học và tòa án, đơn giản vì chúng ta chưa có một phương pháp khác tốt hơn, hay hợp lí hơn, hay đơn giản hơn. Vấn đề không phải là xóa bỏ trị số P khỏi khoa học và tòa án (vì chuyện này khó xảy ra), nhưng cần phải diễn giải trị số P đúng theo ý nghĩa thật của nó cũng như những hạn chế về logic.
http://nguyenvantuan.net/science/4-science/1649-tri-so-p-hau-toa-
Trị số P hầu tòa
Câu chuyện bắt đầu từ một phiên tòa liên quan đến thuốc Zicam. Zicam là một loại kẽm được bào chế để điều trị bệnh cảm cúm. Nhà sản xuất Zicam là công ti dược Matrixx. Thuốc bán khá chạy trên thị trường. Nhưng từ 1999 về sau, nhiều bệnh nhân và bác sĩ để ý thấy thuốc có vài phản ứng phụ đáng kể như cảm giác nóng bừng, có khi mất khứu giác. Các bác sĩ và bệnh nhân báo cho Matrixx biết, nhưng công ti không trả lời và có vẻ lờ đi.
Một bác sĩ bức xúc trước thái độ của công ti và xuất hiện trên chương trình truyền hình Good Morning America nói về những phản ứng của thuốc Zicam. Sau đó cổ phần của Matrixx bị giảm trầm trọng. Thế là các nhà đầu tư kiện Matrixx ra toà, vì họ cho rằng Matrixx đã không thành thật báo cáo về phản ứng phụ của thuốc, và việc dấu diếm làm cho họ … mất tiền. Phía công ti Matrixx, họ lí giải rằng những phản ứng phụ đó không có ý nghĩa thống kê (statistically non-significant). Và, theo lí giải của Matrixx, vì không có ý nghĩa thống kê, nên không thể kết luận rằng thuốc là nguyên nhân gây nên những phản ứng đó.
Tuy nhiên, khi ra toà, với một nhân chứng là một nhà kinh tế và cũng là một chuyên gia thống kê, toà phán rằng không thể biện minh rằng có ý nghĩa thống kê là điều kiện để suy luận nhân quả được. Matrixx thua kiện và phải bồi thường rất nhiều tiền cho bệnh nhân và các nhà đầu tư.
Vậy trị số P là gì mà được tòa án quan tâm như thế? Có thể nói rằng trị số P (hay P value) là một trị số rất phổ biến trong khoa học. P là viết tắt chữ probability trong ngữ vựng tiếng Anh, có nghĩa là xác suất. Bất cứ ai từng học đại học, bất cứ ngành nào, từ khoa học tự nhiên đến kinh tế học và khoa học nhân văn, đều phải học qua trị số P. Tuy được học nhiều như thế, nhưng số người thật sự hiểu ý nghĩa của nó thì không nhiều. Trong một cuộc điều tra trên 100 bác sĩ trên 15 năm kinh nghiệm và một số giáo sư đại học (những người đã từng có công bố quốc tế), chỉ có 15% hiểu đúng trị số P, phần còn lại đều hiểu sai!
Vô tội cho đến khi được chứng minh có tội
Qui trình mà khoa học sử dụng để kiểm định một giả thuyết rất giống với qui trình của bồi thẩm đoàn trong toà án. Nhưng trước khi giải thích phát biểu đó, có lẽ cần phải làm quen với khái niệm giả thuyết vô hiệu (null hypothesis) qua một ví dụ. Bạn là nhà kinh tế học và có một nghi ngờ rằng có sự kì thị giới tính sự bổ nhiệm giám đốc điều hành doanh nghiệp. Nhưng là nhà khoa học, bạn không chỉ “nghi ngờ” mà phải phát biểu thành một giả thuyết cụ thể: trong giới giám đốc doanh nghiệp tỉ lệ nữ giới thấp hơn nam giới.
Nhưng theo Karl Popper (một triết gia khoa học lớn) thì chúng ta không thể chứng minh giả thuyết, mà chỉ bác bỏ một giả thuyết. Để bác bỏ giả thuyết, bạn cần đến một giả thuyết vô hiệu. Giả thuyết vô hiệu, như tên gọi là một phát biểu ngược lại với giả thuyết chính. Trong ví dụ trên, giả thuyết vô hiệu sẽ phát biểu là: trong giới giám đốc doanh nghiệp tỉ lệ nữ giới bằng với nam giới.
Sau đó, bạn sẽ thu thập dữ liệu, có thể là dữ liệu so sánh tỉ lệ nữ giám đốc trong các doanh nghiệp với tỉ lệ ngoài cộng đồng hay một ngành nghề khác. Vấn đề đặt ra là hai tỉ lệ có thật sự khác nhau, và để trả lời câu hỏi này, bạn phải tính trị số P. Nếu trị số P quá nhỏ, bạn có thể bác bỏ giả thuyết bình đẳng (tức giả thuyết vô hiệu). Hầu hết các phương pháp thuyết thống kê được phát triển để bác bỏ giả thuyết vô hiệu.
Qui trình bác bỏ giả thuyết vô hiệu cũng giống như qui trình suy luận của bồi thẩm đoàn trong toà án. Có thể lấy ví dụ song song về tòa án và ảnh hưởng của thuốc Zicam như sau:
- Bồi thẩm đoàn bắt đầu với giả định rằng nguyên đơn vô tội. Tương tự, nhà khoa học bắt đầu với giả thuyết vô hiệu rằng thuốc Zicam không có tác động phụ;
- Tòa án cần chứng cứ. Nhà khoa học cần dữ liệu (data). Nhà khoa học làm thí nghiệm (nghiên cứu) để thu thập dữ liệu;
- Tòa án và bồi thẩm đoàn phải xử lí chứng cứ. Nhà khoa học cũng xử lí dữ liệu bằng phân tích thống kê để đi đến quyết định, và kết quả xử lí dữ liệu thường là trị số P. Trị số P được xem là thước đo về chứng cứ.
- Bồi thẩm đoàn sẽ quyết định nguyên đơn có tội nếu chứng cứ không phù hợp với giả định vô tội. Tương tự, nếu dữ liệu nghiên cứu không nhất quán với giả thuyết vô hiệu, nhà khoa học sẽ bác bỏ giả thuyết vô hiệu và tuyên bố chấp nhận giả thuyết chính.
- Đề ra một giả thuyết vô hiệu, gọi là H0;
- Tiến hành thí nghiệm để thu thập dữ liệu, gọi dữ liệu là D;
- Tính xác suất quan sát D nếu H0 là đúng, tức tính P(D | H0). Đây là trị số P.
Do đó, tiêu chuẩn để bác bỏ giả thuyết vô hiệu là trị số P < 0.05. Khi kết quả có P < 0.05, có thể kết luận rằng mối tương quan giữa Zicam và tác động phụ có ý nghĩa thống kê (tức statistically significance). Một mối tương quan có ý nghĩa thống kê có nghĩa là một mối tương quan đáng chú ý, chứ không phải là hiện tượng ngẫu nhiên. Nếu một thuốc có ảnh hưởng lâm sàng có ý nghĩa thống kê được hiểu rằng đó là hiệu quả thật, chứ không phải là ngẫu nhiên.
Ngược lại nếu P > 0.05, thì mối tương quan không có ý nghĩa thống kê, và chúng ta chấp nhận giả thuyết vô hiệu, tức không có khác biệt. Đây cũng chính là cách lí giải của của công ti Matrixx: vì P > 0.05, nên không thể nói rằng thuốc gây tác hại hay phản ứng phụ. Đã gần một thế kỉ nay, chúng ta được dạy như thế, và chấp nhận cách diễn giải đó.
Ronald Fisher (người Anh), một nhà di
truyền học, nhưng cũng là một "đại thụ", cũng có thể xem là cha đẻ của
khoa học thống kê hiện đại. Các z test, r-to-z test, F- test, v.v. mà
chúng ta dùng ngày nay là sáng kiến của ông Fisher (mẫu tự F
trong F-test là viết tắt của chữ Fisher). Ông này cực kì thông minh (dĩ
nhiên), nhưng cũng cực kì khó tính và có khi hẹp hòi. Ông từng làm cố
vấn cho công ti thuốc lá và dùng khả năng thống kê của ông để biện minh
rằng hút thuốc lá chẳng gây ung thư phổi! Về khoản này (thuốc lá và ung
thư phổi) thì ông sai hoàn toàn.
Nhưng trị số P rất dễ bị hiểu lầm. Một trong những hiểu lầm phổ biến nhất là trị số P phản ảnh xác suất của một giả thuyết. Trong ví dụ trên vì giả thuyết là không có ảnh hưởng của thuốc, nên nếu P = 0.03 thì được hiểu là xác suất của giả thuyết không có ảnh hưởng là 3% (hoặc xác suất của giả thuyết có ảnh hưởng là 97%). Nhưng cách hiểu đó sai.
Nếu xem xét kĩ qui trình trên, chúng ta dễ dàng thấy rằng trị số P phản ảnh xác suất của dữ liệu nếu giả thuyết vô hiệu là đúng (chứ không hề phản ảnh xác suất của giả thuyết vô hiệu). Nếu gọi dữ liệu là D, và giả thuyết vô hiệu là H, trị số P chính là (chú ý dấu | có nghĩa là “với điều kiện”, và P là xác suất):
P(D | H)
Chứ không phải:
P(H)
P(H) là xác suất không có điều kiện, còn xác suất P(D | H) là xác suất có điều kiện. Trị số P không phải là P(H), mà là P(D | H). Nói cách khác, trị số P là một xác suất có điều kiện. Do đó, trị số P có ý nghĩa khá … lắt léo. Trong thực tế, chúng ta muốn biết “với dữ liệu có được thì xác suất thuốc gây ảnh hưởng là bao nhiêu” (cũng giống như nếu kết quả xét nghiệm là dương tính, thì xác suất tôi thật sự mắc bệnh là bao nhiêu). Chúng ta không cần biết “nếu giả thuyết không ảnh hưởng là đúng thì khả năng dữ liệu xảy ra là bao nhiêu” (nếu tôi mắc bệnh thì xác suất tôi có kết quả dương tính là bao nhiêu). Ấy thế mà trị số P trả lời câu hỏi thứ hai. Do đó, trị số P cung cấp cho chúng ta một thông tin chúng ta không cần biết!
Do đó, cách lí giải của Matrixx (vd: vì P > 0.05 nên không thể nói rằng thuốc có ảnh hưởng) là không đúng. Giả dụ như P = 0.10, thì Matrixx không thể nói rằng khả năng thuốc không có ảnh hưởng phụ là 10%, bởi vì ý nghĩa thật có nó là: nếu không có ảnh hưởng phụ thì xác suất mà dữ liệu xảy ra là 10%.
Có lẽ nói không ngoa rằng trị số P là một con số phổ biến nhất trong khoa học từ khoảng 100 năm qua. Hầu hết các bài báo khoa học đều trình bày trị số P như hàm ý nâng cao tính khoa học và độ tin cậy của bài báo. Tuy nhiên, ngay từ lúc mới “ra đời”, trị số P đã bị phê bình dữ dội. Một trong những phê bình là trị số P không phản ảnh giá trị mà chúng ta cần biết (trong trường hợp Matrixx, chúng ta cần biết thuốc có tác động phụ hay không). Ngoài ra, rất dễ có một kết quả có ý nghĩa thống kê (P < 0.05) nếu nhà nghiên cứu chịu khó tăng số cỡ mẫu hay làm thí nghiệm rất nhiều lần. Cách chọn ngưỡng 0.05 cũng là một cách làm tùy tiện, và dẫn đến nhiều hệ quả bất lợi cho khoa học, kể cả gian dối trong phân tích dữ liệu.
Rất nhiều lần đi dự hội nghị khoa học bên Việt Nam (và nhiều nơi khác ở Á châu) tôi thấy “rầu” khi diễn giả tỏ ra “nô lệ” với trị số P. Họ thường nhầm lẫn rằng hễ kết quả nào có trị số P < 0.05 là “có ý nghĩa” hay “có ảnh hưởng”, còn P > 0.05 – thậm chí 0.051 – họ suy luận rằng “không có ảnh hưởng”. Suy luận này dần dần trở thành quán tính, nó làm cho người ta lười suy nghĩ, không xem xét gì đến giả thuyết khoa học và các chứng cứ khác. Nhưng muốn thay một văn hoá trị số P không phải dễ chút nào. Mỗi lần nói chuyện với các bạn trong nước là mỗi lần phải thuyết phục họ rằng trị số P không quan trọng như họ tưởng, nhưng họ nói các thầy cô dạy P < 0.05 là “có ý nghĩa”, cái nào P > 0.05 là bỏ qua (có người còn không chịu trình bày kết quả với P > 0.05), làm tôi rất ngạc nhiên và bất ngờ. Cần phải thay đổi cách dạy như thế, nhất là trong thế giới y học.
Các tập san khoa học cũng bắt đầu “mệt” với trị số P. Trước đây, khi tập san Epidemiology (rất nổi tiếng một thời) có tổng biên tập mới là K. Rothman, việc đầu tiên ông này làm là tẩy chay trị số P. Bài báo nào báo cáo trị số P là bị ông ấy bác bỏ hay bắt phân tích / trình bày lại. Sau một năm thực hiện “luật Rothman” thì số bản thảo đệ trình cho tập san giảm rõ rệt. Kết quả là ông Rothman bị yêu cầu nghỉ trước nhiệm kì! Mới đây, khi tôi được bầu vào Publication Committee của ASBMR, tôi được giao nhiệm vụ soạn thảo bản guidelines cho tập san Journal of Bone and Mineral Research. Cơ hội tới tay, nên tôi viết rõ rằng nếu tác giả nào lệ thuộc vào trị số P thì bài báo sẽ bị từ chối, rằng tập san sẽ không chào đón những bài báo chỉ dựa vào trị số P để kết luận. Chưa biết sắp tới tôi sẽ bị cho ra khỏi Committee hay là sao, nhưng phải thử một phen cho biết.
Có người cho rằng việc ứng dụng trị số P trong suy luận khoa học là một bước lùi, là một sự thoái hóa của khoa học, nên đề nghị không sử dụng trị số này trong nghiên cứu khoa học. Nhưng dù chịu nhiều chỉ trích và phê bình, ứng dụng phương pháp kiểm định giả thuyết và trị số P vẫn còn phổ biến trong khoa học và tòa án, đơn giản vì chúng ta chưa có một phương pháp khác tốt hơn, hay hợp lí hơn, hay đơn giản hơn. Vấn đề không phải là xóa bỏ trị số P khỏi khoa học và tòa án (vì chuyện này khó xảy ra), nhưng cần phải diễn giải trị số P đúng theo ý nghĩa thật của nó cũng như những hạn chế về logic.
http://nguyenvantuan.net/science/4-science/1649-tri-so-p-hau-toa-
Sunday, January 29, 2012
Vai trò của trí thức (P2)
Vài lời thưa trước
Thú thật với bạn đọc là do chuyện “cơm áo gạo tiền”, nên mấy tuần qua tôi không có chú ý -- thậm chí không biết đến -- những tranh luận chung quanh bài trả lời phỏng vấn của Gs Chu Hảo trên BBC và Gs Ngô Bảo Châu trên Tuổi trẻ cuối tuần. Đến khi nhận email của bạn bè bàn tán chung quanh bài này và bài của anh Nguyễn Quang Minh tôi mới đọc hết bài trả lời phỏng vấn. Đọc xong tôi muốn có vài ý kiến nhỏ. Chỉ là những ý kiến cá nhân – dĩ nhiên.
Cá nhân tôi là một trong những người ngưỡng mộ thành tựu nghiên cứu của NBC, và đọc bài này tôi cũng thích những ý kiến sâu sắc của anh ấy. Có những câu chữ người ta trích ra để nhận xét và bàn tán nhiều kể ra cũng khó hiểu và “nước đôi”, nhưng nhà khoa học là thế. Đối với nhà khoa học, lúc nào cũng nhìn một vấn đề qua nhiều lăng kính khác nhau. Trước một dữ liệu, có nhiều cách diễn giải. Và những cách diễn giải đó có thể không phù hợp với quan điểm của người này nhưng không bất đồng với quan điểm của người kia. Đó là chuyện bình thường. Riêng cá nhân tôi thì có ý kiến khác với anh ấy về thế nào là trí thức và cái gọi là “phản biện”. Trước đây, tôi đã có bàn về phản biện và không thích danh từ này, và nghĩ rằng cách dùng hiện nay là không đúng, nhất là trong khoa học.
Quay lại câu chuyện trí thức. Có lẽ không cần nhắc lại một khác biệt hiển nhiên giữa người có học và người trí thức. Có học cao hay có chuyên môn cao, cho dù là giáo sư, không phải là điều kiện đủ để làm người trí thức, nhưng một người không có học cao và chẳng cần phải “lao động trí óc” (ai cũng cần trí óc để lao động!) cũng có thể là nhà trí thức.
Để phân biệt trí thức với phi trí thức, có lẽ chúng ta phải xem thế nào là phi trí thức. Edward Said, một nhà trí thức nổi tiếng, từng nói đại khái rằng những người có học nhưng không phải là trí thức là những kẻ thụ động tinh thần. Họ chấp nhận một cách dễ dãi những gì được dạy. Họ không chịu nỗ lực suy nghĩ chín chắn về những vấn đề xã hội. Họ không có khả năng hình thành ý kiến độc lập với những gì được nhiều người công nhận. Họ có thể là một chuyên gia có kiến thức chuyên môn cao, nhưng kiến thức ngoài chuyên môn của họ thì tương đương với kiến thức của một người thường dân. Đó là đặc điểm của người không phải là trí thức nhưng có học cao và lao động chủ yếu dựa vào trí óc.
Theo tôi, cái căn cước của người trí thức, do đó, không phải dựa vào công việc của họ, mà là thái độ và hành động, và những giá trị mà họ muốn gìn giữ, dấn thân. Sứ mệnh của người trí thức là xiển dương tự do và truyền bá kiến thức. Vai trò của người trí thức là không phải thu tóm quyền thế, nhưng là hiểu, diễn giải, và chất vấn thế quyền. Người trí thức phải nói sự thật cho kẻ có quyền thế, dù những sự thật đó đi ngược lại giáo điều. Vì thế, người trí thức đích thực về mặt tinh thần có thể là người ngoài cuộc, và tự mình sống lưu vong và sống bên lề xã hội.
Thế giới phương Tây còn có khái niệm trí thức của công chúng -- public intellectual. Họ là những người trí thức dấn thân vào những vấn đề xã hội công hơn là những vấn đề mang tính học thuật chuyên ngành. Khi các nhà khoa bảng viết và diễn thuyết trước một diễn đàn lớn hơn diễn đàn chuyên ngành của họ, thì người đó là một nhà trí thức công. Alan Lightman (MIT) phân biệt 3 cấp trí thức công. Cấp I là những người viết và diễn thuyết trước những diễn đàn trong ngành nghề của họ. Cấp II là những người viết và diễn thuyết về chuyên môn của họ và liên đới với môi trường xã hội, văn hoá và chính trị. Cấp III là những người trở thành biểu tượng cho một việc gì đó lớn hơn chuyên ngành mà họ xuất thân. Họ thường được mời để viết và diễn giải về những vấn đề công mà không nhất thiết nằm trong chuyên ngành của họ. Einstein là một ví dụ tiêu biểu cho trí thức công cấp III, vì ông thường được mời nói chuyện về tôn giáo, giáo dục, đạo đức, triết học, chính trị, dù chuyên ngành của ông là vật lí. Einstein là biểu tượng của lí trí và tinh tuý của nhân loại. Những trí thức cấp III ngày nay có thể kể đến là Noam Chomsky, Carl Sagan, EO Wilson, Steven Jay Gould, Edward Said, Steven Pinker, v.v.
Do đó, vai trò của người trí thức là lên tiếng trước những vấn đề xã hội. Viết đến đây thì tôi nhận được ý kiến của một anh bạn mà tôi thấy anh đã nói những gì tôi dự định nói thêm. Vậy xin trích ý kiến của anh bạn tôi ở đây:
“Về chữ ‘trí thức’, không biết trong các ngôn ngữ khác thì sao chứ trong tiếng Anh, một ‘người trí thức’ (an intellectual) và một ‘người lao động trí thức’ (an intellectual worker) là hai động vật hoàn toàn khác nhau. Nói cho gọn thì người intellectual phải tham gia vào public debate về những vấn đề liên quan đến xã hội, còn intellectual worker thì chỉ đóng góp chuyên môn.
[…]
Nếu NBC không phân biệt được hai cái thì rõ ràng là trong suốt thời gian làm việc ở Pháp và Mỹ ông đã tập trung vào ‘lao động’ mà không quan tâm tới mở mang ‘trí thức’, ít ra là đủ quan tâm để hiểu ‘intellectual’ có nghĩa là gì.
NBC đã đóng góp cho VN bằng giải Fields của ông, đây là 1 đóng góp về chuyên môn của một intellectual worker, và người Việt chúng ta đều có thể ‘hãnh diện lây’. Chúng ta đừng nên tham lam mà kỳ vọng gì thêm ở ông như một người trí thức.”
NVT
====
Sau đây là bài của anh Nguyễn Quang Minh:
Về trí thức
Nguyễn Quang Minh
Những ý kiến của Gs Ngô Bảo Châu lại gây ra tranh cãi. Lần này, ông bàn về định nghĩa và vai trò của người trí thức. Ông nói: “Tôi không đồng ý với việc coi phản biện xã hội như chỉ tiêu để được phong hàm ‘trí thức’”, và “Đến bao giờ chúng ta mới thôi thi đua để được phong hàm ‘trí thức’? Đối với tôi, trí thức là người lao động trí óc. Cũng như những người lao động khác, anh ta cần được đánh giá trước hết trên kết quả lao động của mình. Theo quan niệm của tôi, giá trị của trí thức là giá trị của sản phẩm mà anh ta làm ra, không liên quan gì đến vai trò phản biện xã hội.” Theo tôi, đó là một quan điểm cần phải phản biện và thách thức công khai.
Tôi hoàn toàn không đồng ý với quan điểm trí thức là người lao động trí óc. Tôi hiểu “lao động trí óc” ở đây là những người có bằng cấp đại học, công chức, nhà khoa học, chuyên gia … để phân biệt với những người làm việc chân tay (công nhân, nông dân, thợ). Trong thực tế, ai cũng sử dụng trí óc để làm việc. Người nông dân, người thợ máy, anh kỹ sư, chị bác sĩ đều sử dụng trí óc. Do đó, định nghĩa trí thức dựa vào bằng cấp và công việc e không ổn. Trí thức là một tấm gương sống, chứ không hẳn là người có bằng cấp. Tấm gương đó là dấn thân xã hội cho những mục tiêu cao cả và chấp nhận nguy hiểm cho bản thân. Trí thức là người có tầm nhìn đứng cao hơn tầm nhìn chuyên môn của một chuyên viên. Do đó, tôi cũng không đồng ý khi ông nói rằng phản biện xã hội không phải là tiêu chuẩn của một người trí thức. Đã là trí thức thì phải có tư tưởng độc lập và sẵn sàng lên tiếng phê phán, thậm chí phản kháng, một tư tưởng độc hại.
Với quan niệm trí thức như thế, tôi cho rằng Gs Ngô Bảo Châu không phải là một trí thức. Ông là một người làm việc trí óc, nhưng không phải là một nhà trí thức. Xin nói thêm hai nhận xét để bổ sung cho ý kiến đó của tôi.
Trước hết là vấn đề lợi dụng trí thức. Nhà nước dùng tiền thuế của dân để đánh bóng thái quá Gs Ngô Bảo Châu, mục đích lấy tiếng thơm. Đỉnh cao là diễn viên chính tại Trung tâm Hội Nghị Quốc Gia ở Hà Nội, tối 29/8-2010. Là một người có một chút tỉnh táo và tự trọng, ai cũng thấy ngượng bởi quá tốn kém. Rồi lại giao cho ông cái Viện Toán với một bó tiền tươi, một căn hộ cao cấp, cũng từ thuế của dân. Không ai phủ nhận tài năng toán học của Gs Châu, nhưng “bổ đề cơ bản, chương trình Langlands”, thực ra đến lúc này còn mông lung với đời sống thực tại với đại đa số người dân nước Việt.
Gần thị trấn chúng tôi cư ngụ, cách 10 km, gọi là Gjesdal, có ông Gs Finn Erling Kydland, được giải Nobel kinh tế học năm 2004, về đến sân bay, chẳng có chính quyền địa phương nào ra đón hay kèn trống rùm beng. Báo chí đưa tin bình thường. Mãi đến năm 2011, đại học kinh tế Na Uy (Norwegian School of Economics, NHH, nơi ông từng học, cấp cho ông ấy bằng tiến sĩ danh dự (doctor honoris causa), cùng với 9 người khác, nhân dịp đánh dấu 75 năm lịch sử của trường. Ông không có đặc quyền gì cả. Đó là cách ứng xử của một xã hội trưởng thành về tri thức.
Tiếp theo là những phát biểu “ai muốn hiểu sao thì hiểu”. Gs Châu nổi tiếng một dạo, với câu tuyên bố khá thời thượng: “bám theo lề là việc của con cừu, không phải việc của con người tự do”. Sau đó, ông lên tiếng trên blog về vụ án Ts Cù Huy Hà Vũ, được bàn tán đình đám và gây tranh cãi; sau đó, hình như ”rét quá” (?), đóng blog một thời gian không một lời chia tay. Nhìn lại chặng đường Gs Châu đi đến nay, tôi thấy Gs Châu đi nhiều hàng, dân miền Nam gọi là đi chàng hảng. Dường như ông nói theo gió; gió chiều nào, lợi cho ông, ông đi, bất kể lề trái, lề phải hay giữa lề. Ông lấn sang lề cả con cừu và con sói. Thỉnh thoảng sa đà vào những chuyện PR, ban lời vàng ngọc cằn cỗi như các ông lãnh đạo trong chính phủ rất thiếu logic toán học.
Mỗi người tự do chọn lựa cho mình một con đường và một thái độ chính trị nhưng nói phải đi đôi với làm. Đó là thái độ chân chính của người trí thức: tri hành hợp nhất. Thiết tưởng một người như Gs Châu không nên để chính phủ lợi dụng, càng không biến thành một đối tượng để hợp thức hoá quan điểm của Mao chủ tịch: “trí thức là cục phân”.
Xin nhắc lại lời của Voltaire mà tôi đọc được từ blog của một vị nào đó: “Tôi có thể không đồng ý với điều anh nói, nhưng tôi sẽ bảo vệ cho đến chết quyền của anh được nói điều đó”. Vì thế, tôi thỉnh Gs Châu lên tiếng và xin mượn đất facebook của Osin HuyDuc hay nguyenvantuan.net để tranh luận một cách đối trọng mấy chuyện trên cho ra nhẽ.
Nguyễn Quang Minh
21.01.2012, cuối năm con mèo.
Thú thật với bạn đọc là do chuyện “cơm áo gạo tiền”, nên mấy tuần qua tôi không có chú ý -- thậm chí không biết đến -- những tranh luận chung quanh bài trả lời phỏng vấn của Gs Chu Hảo trên BBC và Gs Ngô Bảo Châu trên Tuổi trẻ cuối tuần. Đến khi nhận email của bạn bè bàn tán chung quanh bài này và bài của anh Nguyễn Quang Minh tôi mới đọc hết bài trả lời phỏng vấn. Đọc xong tôi muốn có vài ý kiến nhỏ. Chỉ là những ý kiến cá nhân – dĩ nhiên.
Cá nhân tôi là một trong những người ngưỡng mộ thành tựu nghiên cứu của NBC, và đọc bài này tôi cũng thích những ý kiến sâu sắc của anh ấy. Có những câu chữ người ta trích ra để nhận xét và bàn tán nhiều kể ra cũng khó hiểu và “nước đôi”, nhưng nhà khoa học là thế. Đối với nhà khoa học, lúc nào cũng nhìn một vấn đề qua nhiều lăng kính khác nhau. Trước một dữ liệu, có nhiều cách diễn giải. Và những cách diễn giải đó có thể không phù hợp với quan điểm của người này nhưng không bất đồng với quan điểm của người kia. Đó là chuyện bình thường. Riêng cá nhân tôi thì có ý kiến khác với anh ấy về thế nào là trí thức và cái gọi là “phản biện”. Trước đây, tôi đã có bàn về phản biện và không thích danh từ này, và nghĩ rằng cách dùng hiện nay là không đúng, nhất là trong khoa học.
Quay lại câu chuyện trí thức. Có lẽ không cần nhắc lại một khác biệt hiển nhiên giữa người có học và người trí thức. Có học cao hay có chuyên môn cao, cho dù là giáo sư, không phải là điều kiện đủ để làm người trí thức, nhưng một người không có học cao và chẳng cần phải “lao động trí óc” (ai cũng cần trí óc để lao động!) cũng có thể là nhà trí thức.
Để phân biệt trí thức với phi trí thức, có lẽ chúng ta phải xem thế nào là phi trí thức. Edward Said, một nhà trí thức nổi tiếng, từng nói đại khái rằng những người có học nhưng không phải là trí thức là những kẻ thụ động tinh thần. Họ chấp nhận một cách dễ dãi những gì được dạy. Họ không chịu nỗ lực suy nghĩ chín chắn về những vấn đề xã hội. Họ không có khả năng hình thành ý kiến độc lập với những gì được nhiều người công nhận. Họ có thể là một chuyên gia có kiến thức chuyên môn cao, nhưng kiến thức ngoài chuyên môn của họ thì tương đương với kiến thức của một người thường dân. Đó là đặc điểm của người không phải là trí thức nhưng có học cao và lao động chủ yếu dựa vào trí óc.
Theo tôi, cái căn cước của người trí thức, do đó, không phải dựa vào công việc của họ, mà là thái độ và hành động, và những giá trị mà họ muốn gìn giữ, dấn thân. Sứ mệnh của người trí thức là xiển dương tự do và truyền bá kiến thức. Vai trò của người trí thức là không phải thu tóm quyền thế, nhưng là hiểu, diễn giải, và chất vấn thế quyền. Người trí thức phải nói sự thật cho kẻ có quyền thế, dù những sự thật đó đi ngược lại giáo điều. Vì thế, người trí thức đích thực về mặt tinh thần có thể là người ngoài cuộc, và tự mình sống lưu vong và sống bên lề xã hội.
Thế giới phương Tây còn có khái niệm trí thức của công chúng -- public intellectual. Họ là những người trí thức dấn thân vào những vấn đề xã hội công hơn là những vấn đề mang tính học thuật chuyên ngành. Khi các nhà khoa bảng viết và diễn thuyết trước một diễn đàn lớn hơn diễn đàn chuyên ngành của họ, thì người đó là một nhà trí thức công. Alan Lightman (MIT) phân biệt 3 cấp trí thức công. Cấp I là những người viết và diễn thuyết trước những diễn đàn trong ngành nghề của họ. Cấp II là những người viết và diễn thuyết về chuyên môn của họ và liên đới với môi trường xã hội, văn hoá và chính trị. Cấp III là những người trở thành biểu tượng cho một việc gì đó lớn hơn chuyên ngành mà họ xuất thân. Họ thường được mời để viết và diễn giải về những vấn đề công mà không nhất thiết nằm trong chuyên ngành của họ. Einstein là một ví dụ tiêu biểu cho trí thức công cấp III, vì ông thường được mời nói chuyện về tôn giáo, giáo dục, đạo đức, triết học, chính trị, dù chuyên ngành của ông là vật lí. Einstein là biểu tượng của lí trí và tinh tuý của nhân loại. Những trí thức cấp III ngày nay có thể kể đến là Noam Chomsky, Carl Sagan, EO Wilson, Steven Jay Gould, Edward Said, Steven Pinker, v.v.
Do đó, vai trò của người trí thức là lên tiếng trước những vấn đề xã hội. Viết đến đây thì tôi nhận được ý kiến của một anh bạn mà tôi thấy anh đã nói những gì tôi dự định nói thêm. Vậy xin trích ý kiến của anh bạn tôi ở đây:
“Về chữ ‘trí thức’, không biết trong các ngôn ngữ khác thì sao chứ trong tiếng Anh, một ‘người trí thức’ (an intellectual) và một ‘người lao động trí thức’ (an intellectual worker) là hai động vật hoàn toàn khác nhau. Nói cho gọn thì người intellectual phải tham gia vào public debate về những vấn đề liên quan đến xã hội, còn intellectual worker thì chỉ đóng góp chuyên môn.
[…]
Nếu NBC không phân biệt được hai cái thì rõ ràng là trong suốt thời gian làm việc ở Pháp và Mỹ ông đã tập trung vào ‘lao động’ mà không quan tâm tới mở mang ‘trí thức’, ít ra là đủ quan tâm để hiểu ‘intellectual’ có nghĩa là gì.
NBC đã đóng góp cho VN bằng giải Fields của ông, đây là 1 đóng góp về chuyên môn của một intellectual worker, và người Việt chúng ta đều có thể ‘hãnh diện lây’. Chúng ta đừng nên tham lam mà kỳ vọng gì thêm ở ông như một người trí thức.”
NVT
====
Sau đây là bài của anh Nguyễn Quang Minh:
Về trí thức
Nguyễn Quang Minh
Những ý kiến của Gs Ngô Bảo Châu lại gây ra tranh cãi. Lần này, ông bàn về định nghĩa và vai trò của người trí thức. Ông nói: “Tôi không đồng ý với việc coi phản biện xã hội như chỉ tiêu để được phong hàm ‘trí thức’”, và “Đến bao giờ chúng ta mới thôi thi đua để được phong hàm ‘trí thức’? Đối với tôi, trí thức là người lao động trí óc. Cũng như những người lao động khác, anh ta cần được đánh giá trước hết trên kết quả lao động của mình. Theo quan niệm của tôi, giá trị của trí thức là giá trị của sản phẩm mà anh ta làm ra, không liên quan gì đến vai trò phản biện xã hội.” Theo tôi, đó là một quan điểm cần phải phản biện và thách thức công khai.
Tôi hoàn toàn không đồng ý với quan điểm trí thức là người lao động trí óc. Tôi hiểu “lao động trí óc” ở đây là những người có bằng cấp đại học, công chức, nhà khoa học, chuyên gia … để phân biệt với những người làm việc chân tay (công nhân, nông dân, thợ). Trong thực tế, ai cũng sử dụng trí óc để làm việc. Người nông dân, người thợ máy, anh kỹ sư, chị bác sĩ đều sử dụng trí óc. Do đó, định nghĩa trí thức dựa vào bằng cấp và công việc e không ổn. Trí thức là một tấm gương sống, chứ không hẳn là người có bằng cấp. Tấm gương đó là dấn thân xã hội cho những mục tiêu cao cả và chấp nhận nguy hiểm cho bản thân. Trí thức là người có tầm nhìn đứng cao hơn tầm nhìn chuyên môn của một chuyên viên. Do đó, tôi cũng không đồng ý khi ông nói rằng phản biện xã hội không phải là tiêu chuẩn của một người trí thức. Đã là trí thức thì phải có tư tưởng độc lập và sẵn sàng lên tiếng phê phán, thậm chí phản kháng, một tư tưởng độc hại.
Với quan niệm trí thức như thế, tôi cho rằng Gs Ngô Bảo Châu không phải là một trí thức. Ông là một người làm việc trí óc, nhưng không phải là một nhà trí thức. Xin nói thêm hai nhận xét để bổ sung cho ý kiến đó của tôi.
Trước hết là vấn đề lợi dụng trí thức. Nhà nước dùng tiền thuế của dân để đánh bóng thái quá Gs Ngô Bảo Châu, mục đích lấy tiếng thơm. Đỉnh cao là diễn viên chính tại Trung tâm Hội Nghị Quốc Gia ở Hà Nội, tối 29/8-2010. Là một người có một chút tỉnh táo và tự trọng, ai cũng thấy ngượng bởi quá tốn kém. Rồi lại giao cho ông cái Viện Toán với một bó tiền tươi, một căn hộ cao cấp, cũng từ thuế của dân. Không ai phủ nhận tài năng toán học của Gs Châu, nhưng “bổ đề cơ bản, chương trình Langlands”, thực ra đến lúc này còn mông lung với đời sống thực tại với đại đa số người dân nước Việt.
Gần thị trấn chúng tôi cư ngụ, cách 10 km, gọi là Gjesdal, có ông Gs Finn Erling Kydland, được giải Nobel kinh tế học năm 2004, về đến sân bay, chẳng có chính quyền địa phương nào ra đón hay kèn trống rùm beng. Báo chí đưa tin bình thường. Mãi đến năm 2011, đại học kinh tế Na Uy (Norwegian School of Economics, NHH, nơi ông từng học, cấp cho ông ấy bằng tiến sĩ danh dự (doctor honoris causa), cùng với 9 người khác, nhân dịp đánh dấu 75 năm lịch sử của trường. Ông không có đặc quyền gì cả. Đó là cách ứng xử của một xã hội trưởng thành về tri thức.
Tiếp theo là những phát biểu “ai muốn hiểu sao thì hiểu”. Gs Châu nổi tiếng một dạo, với câu tuyên bố khá thời thượng: “bám theo lề là việc của con cừu, không phải việc của con người tự do”. Sau đó, ông lên tiếng trên blog về vụ án Ts Cù Huy Hà Vũ, được bàn tán đình đám và gây tranh cãi; sau đó, hình như ”rét quá” (?), đóng blog một thời gian không một lời chia tay. Nhìn lại chặng đường Gs Châu đi đến nay, tôi thấy Gs Châu đi nhiều hàng, dân miền Nam gọi là đi chàng hảng. Dường như ông nói theo gió; gió chiều nào, lợi cho ông, ông đi, bất kể lề trái, lề phải hay giữa lề. Ông lấn sang lề cả con cừu và con sói. Thỉnh thoảng sa đà vào những chuyện PR, ban lời vàng ngọc cằn cỗi như các ông lãnh đạo trong chính phủ rất thiếu logic toán học.
Mỗi người tự do chọn lựa cho mình một con đường và một thái độ chính trị nhưng nói phải đi đôi với làm. Đó là thái độ chân chính của người trí thức: tri hành hợp nhất. Thiết tưởng một người như Gs Châu không nên để chính phủ lợi dụng, càng không biến thành một đối tượng để hợp thức hoá quan điểm của Mao chủ tịch: “trí thức là cục phân”.
Xin nhắc lại lời của Voltaire mà tôi đọc được từ blog của một vị nào đó: “Tôi có thể không đồng ý với điều anh nói, nhưng tôi sẽ bảo vệ cho đến chết quyền của anh được nói điều đó”. Vì thế, tôi thỉnh Gs Châu lên tiếng và xin mượn đất facebook của Osin HuyDuc hay nguyenvantuan.net để tranh luận một cách đối trọng mấy chuyện trên cho ra nhẽ.
Nguyễn Quang Minh
21.01.2012, cuối năm con mèo.
Subscribe to:
Posts (Atom)