Giáo sư MIT Naoki Egami: Giải mã thách thức đo lường chính xác các hiện tượng xã hội trong kỷ nguyên AI

Thực tế là, mối quan tâm của Egami rất rộng mở. Nhiều năm trước, trước khi cơn sốt trí tuệ nhân tạo hiện nay bùng nổ, ông đã bắt đầu nghiên cứu điều gì sẽ xảy ra khi các công cụ AI được đưa vào các nghiên cứu. Chúng chính xác đến mức nào? Các nhà nghiên cứu có thể giải trình các xu hướng của AI như thế nào? Việc tập trung vào những câu hỏi này và các vấn đề khác đã giúp Egami xây dựng một danh mục nghiên cứu phong phú, giành được nhiều giải thưởng và phát triển sự nghiệp rực rỡ. Trong suốt quá trình đó, ông vẫn duy trì sự quan tâm đến các câu hỏi cơ bản về chính trị, cũng như việc đo lường mọi thứ một cách chính xác.

“Bạn cần cả hai góc nhìn,” Egami nói. “Nếu chỉ nghĩ về các lý thuyết thống kê kỹ thuật, đôi khi bạn có thể không giải quyết được các vấn đề thực nghiệm thú vị. Nhưng nếu chỉ nghĩ về các vấn đề, bạn sẽ không thực sự giải quyết chúng một cách tối ưu; bạn sẽ giải quyết chúng theo kiểu chắp vá. Vì vậy, bạn thực sự cần có cả hai lăng kính này.”

Egami gia nhập Khoa Khoa học Chính trị của MIT với tư cách là phó giáo sư có biên chế vào năm 2025. Ông cũng là giảng viên liên kết của Trung tâm Thống kê và Khoa học Dữ liệu tại Viện Dữ liệu, Hệ thống và Xã hội (IDSS).

Định hình sự nghiệp

Hầu như bất kỳ ai yêu thích công việc của mình đều từng gặp may mắn khi tìm thấy nó. Trường hợp của Egami gợi nhớ đến những câu châm ngôn về việc may mắn là sự kết hợp giữa chuẩn bị và cơ hội.

Egami lớn lên ở Tokyo và theo học tại Đại học Tokyo. Ông giỏi toán và vật lý, nhưng cũng thích triết học chính trị và không chắc làm thế nào để kết hợp các mối quan tâm của mình. Một ngày nọ, Egami tham dự một buổi hội thảo về các trường cao học tại Hoa Kỳ, điều mà ông nghĩ là về các chương trình MBA. Thực tế, đó là về các chương trình Tiến sĩ (PhD), và có một nhà khoa học chính trị nói về việc sử dụng toán học trong lĩnh vực này, vì vậy Egami đã đặt cho cô ấy một câu hỏi.

“Điều kỳ diệu là: Buổi hội thảo đó có 200 người, và sau khi kết thúc, tôi đang thu dọn đồ đạc để về nhà thì diễn giả, vốn là một nghiên cứu sinh Tiến sĩ, đã đi xuống từ sân khấu và tìm thấy tôi,” Egami nhớ lại. “Cô ấy hỏi: ‘Có phải bạn là người đã nói rằng bạn quan tâm đến khoa học chính trị ở Mỹ và thích toán học không?’”

Cô ấy đã mời Egami đến một buổi hội thảo nghề nghiệp khác vào tuần sau đó. Một lần nữa, ông lại nhầm lẫn.

“Tôi xuất hiện và đó là một buổi hội thảo học thuật,” Egami tiếp tục. “Chỉ có 20 người ở đó. Gồm 19 giáo sư và tôi, một sinh viên năm nhất.” Sau đó, một giáo sư tên là Kosuke Imai, hiện đang làm việc tại Đại học Harvard, đã có bài thuyết trình về nghiên cứu của chính ông về việc sử dụng thống kê trong khoa học xã hội.

“Tôi vô cùng phấn khích và cảm thấy nếu mình có thể làm được dù chỉ 20 phần trăm những gì ông ấy làm, đó cũng đã là một giấc mơ,” Egami nói. “Tôi đã nói chuyện với Kosuke và bảo rằng: ‘Tôi muốn làm những gì ông đang làm.’ Có lẽ ông ấy nghĩ tôi chỉ là một người ngẫu nhiên nào đó.”

Được khích lệ, Egami bắt đầu theo đuổi mục tiêu trở thành một nhà khoa học chính trị. Ông nhận bằng Cử nhân sau một năm làm sinh viên trao đổi tại Đại học Michigan, và nộp đơn vào các trường cao học tại Hoa Kỳ, rồi đặt chân đến Đại học Princeton — nơi Imai sau đó trở thành một trong những người cố vấn của ông. Làm việc cùng Imai, Rafaela Dancygier, Brandon Stewart và những người khác, Egami đã viết các bài báo về các chủ đề phương pháp luận như tính hiệu lực ngoại lai (external validity) — và nhận thấy sự quan tâm đáng kể khi ông trình bày chúng.

“Đó là trường hợp mà khán giả hoặc thị trường đã cho tôi biết tôi thực sự nên làm gì,” Egami nói. Sau khi lấy bằng Tiến sĩ từ Princeton vào năm 2020, ông gia nhập đội ngũ giảng viên tại Đại học Columbia, rồi chuyển đến MIT năm năm sau đó.

Tận hưởng tinh thần của MIT

Một trong những dấu ấn trong công việc của Egami là sự giám sát rất chặt chẽ các yếu tố có thể ảnh hưởng đến kết quả thu được trong các nghiên cứu thực nghiệm.

“Trong thống kê, bạn nói về việc liệu những người trong dữ liệu có tương đồng hay không, nghĩa là dữ liệu dân số,” Egami nói. “Nhưng trong khoa học chính trị, có rất nhiều sự khác biệt về bối cảnh.”

Hãy xem xét câu hỏi về việc các chiến dịch chính trị tác động đến suy nghĩ của cử tri nhiều như thế nào. Các nhà khoa học chính trị đôi khi đã nhận được sự cho phép để thực hiện các thí nghiệm thực địa trong các chiến dịch chính trị đang diễn ra. Đó là một bước tiến quan trọng để tạo ra các kết quả vững chắc. Tuy nhiên, không phải tất cả các bối cảnh chiến dịch đều giống nhau. Các chính trị gia có thể cho phép các nhà nghiên cứu vào khi họ dự đoán mình sẽ thắng, và động lực trong những cuộc đua đó có thể khác với những cuộc đua sít sao.

“Thật tuyệt khi thực hiện các thí nghiệm thực địa, và đó thường là nơi mọi người được phép nghiên cứu,” Egami nói. “Đó là nơi các chính trị gia biết họ có thể thắng. Nhưng phần lớn thời gian, chúng ta quan tâm đến các cuộc đua tại chiến trường, các khu vực cạnh tranh chính trị gay gắt. Và logic cũng như hành vi của cử tri có thể khác biệt trong những trường hợp đó.”

Công việc của Egami, ở một khía cạnh nào đó, là phát hiện ra những khác biệt như vậy và làm cho các nhà nghiên cứu khác nhận thức được chúng.

Trong khi đó, ông cũng đã phát triển mối quan tâm mạnh mẽ đến việc xem xét kỹ lưỡng các công cụ học máy (machine learning) khi áp dụng vào khoa học xã hội. Điều này có trước sự quan tâm ngày càng tăng đối với AI do ChatGPT tạo ra, bắt đầu từ cuối năm 2022. Một số công trình của Egami khám phá cách xác định một cách có hệ thống các lỗi do các công cụ AI gây ra và sau đó giải trình vấn đề này khi sử dụng AI trong nghiên cứu.

“Trước đây, dữ liệu khoa học xã hội là thứ chúng ta thu thập cẩn thận và mất nhiều thời gian để thực sự xác thực trước khi phân tích,” Egami nói. “Nhưng nếu việc tạo dữ liệu đang thay đổi. Nếu mọi người sử dụng AI để tạo dữ liệu ở quy mô lớn, nó có thể có lỗi. Vì vậy, tôi đã suy nghĩ: Bạn muốn có các phương pháp thống kê tính đến những lỗi này, nếu không, nhiều phân tích sẽ không thể tái lập được. Đó là cách tôi bắt đầu làm việc với rất nhiều thứ về AI.”

Tất cả những điều này đã mang lại cho Egami sự công nhận và vinh dự trong ngành. Năm ngoái, ông đã nhận Giải thưởng Học giả Mới nổi (Emerging Scholar Award) từ Hiệp hội Phương pháp luận Chính trị. Ông cũng là người nhận các giải thưởng bài báo xuất sắc nhất từ các phân ban của Hiệp hội Khoa học Chính trị Hoa Kỳ về phương pháp luận chính trị (năm 2019 và 2025), nghiên cứu thực nghiệm (năm 2024) và mạng lưới chính trị (năm 2022). Việc giành giải thưởng ở ba phân ngành của bộ môn này cho thấy sự linh hoạt trong học thuật của Egami.

Tuy nhiên, theo quan điểm của ông, công việc ông thực hiện trong các lĩnh vực khác nhau cuối cùng đều có sự liên kết.

“Tất cả những thứ này đều song song,” Egami nói. “Tôi đang cố gắng bắt đầu một chương trình nghiên cứu mới cứ sau ba đến bốn năm. Điều đó giúp tôi học hỏi các chủ đề mới và có thêm động lực.”

Ông cho biết, động lực thêm nữa đến từ việc được ở MIT và yêu thích trải nghiệm này.

“Tôi đã biết MIT là một nơi tuyệt vời mà tôi sẽ tận hưởng,” Egami nói. Dù vậy, trong thời gian ở MIT, ông cho biết mình càng trân trọng hơn “tinh thần kỹ thuật” (spirit of engineering), theo nghĩa là làm việc một cách có hệ thống để tìm ra giải pháp cho các vấn đề đang diễn ra, cùng nhiều thứ khác. Dù thế nào đi nữa, Egami nhận thấy Viện là một nơi đầy cảm hứng và dễ chịu để thực hiện công việc của mình.

“Mọi người thực sự rất tử tế tại MIT,” Egami, người đang giảng dạy cả các lớp đại học và sau đại học, chia sẻ.

Ông nói thêm: “Khoa Khoa học Chính trị thực sự hoạt động rất hiệu quả, mọi người rất tập trung vào công việc của họ, nhưng họ thực sự là những người tốt bụng.”

Và vâng, đó là một khẳng định về thế giới mà Egami không cần phải kiểm tra lại.