Việc muốn tìm hiểu càng nhiều càng tốt trước khi quyết định một điều gì đó là tự nhiên. Với AI, chúng ta có thể sắp xếp nhiều nguồn, so sánh những điểm khác nhau và nhanh chóng phát hiện những vấn đề mà trước đó mình chưa biết. Những lối vào cho việc nghiên cứu đã được mở rộng. Tuy nhiên, việc thông tin trở nên dễ thu thập hơn không nhất thiết khiến chúng ta dễ cảm thấy rằng mình đã “tìm hiểu đủ”. Nguồn tiếp theo, phép so sánh tiếp theo và phản biện tiếp theo đều có thể xuất hiện ngay lập tức.
Giả sử chúng ta đang chọn một trường để học một kỹ năng mới. Có rất nhiều điều có thể tìm hiểu: nội dung khóa học, chi phí, thời lượng, con đường sau khi hoàn thành và trải nghiệm của người học. Với AI, một bảng so sánh cũng có thể được tạo ra nhanh chóng. Nhưng khi hạn đăng ký đến gần, chúng ta không thể kiểm tra từng thông tin một. Hơn nữa, thông tin bổ sung không nhất thiết sẽ làm thay đổi lựa chọn. Tăng lượng thông tin được nghiên cứu không đồng nghĩa với việc giảm sự bất định có ý nghĩa đối với phán đoán.
Điều cần thiết ở đây là không chỉ xem nghiên cứu như “công việc thu thập càng nhiều thông tin càng tốt”. Nghiên cứu có vai trò phát hiện những gì vẫn chưa được biết. Đồng thời, nó cũng có vai trò xác định những điều chưa biết đó quan trọng đến mức nào đối với phán đoán. Nếu chúng ta có thể phân biệt những điều chưa biết có khả năng làm thay đổi kết quả với những điều thú vị nếu biết nhưng hầu như không ảnh hưởng đến lựa chọn, thì hình dạng của những gì cần được tìm hiểu cũng thay đổi.
AI có thể hỗ trợ sự phân biệt này. Nó có thể sắp xếp xem điều kiện nào đang thiếu nguồn đầy đủ, các nguồn bất đồng ở đâu và việc thay đổi giả định nào sẽ làm thay đổi kết luận. Nhưng việc AI có thể tiếp tục khám phá không có nghĩa là con người nên tiếp tục chờ đợi. Trong khi nghiên cứu tiếp tục, thời hạn đến gần, các lựa chọn thay đổi và thời gian dành cho hành động thực tế giảm đi.
Vì vậy, các điều kiện để kết thúc nghiên cứu cần bao gồm không chỉ phía thông tin mà cả phía thời gian của con người. Chúng ta không chỉ nên hỏi “Vẫn còn thông tin chưa biết hay không?” mà còn phải hỏi “Thông tin đó có khả năng làm thay đổi phán đoán đến mức nào?” và “Chúng ta sẽ mất gì khi chờ đợi nó?” Điều này không có nghĩa là quyết định trong khi phớt lờ sự bất định. Thay vào đó, nó có nghĩa là đồng thời xử lý cả sự bất định không thể loại bỏ hoàn toàn và thời gian không thể lấy lại.
Đối với Sai＊aus, giá trị của việc hỗ trợ nghiên cứu không chỉ nằm ở việc tối đa hóa lượng thông tin. Điều quan trọng là làm rõ một người đang cố gắng quyết định dựa trên những căn cứ nào, để họ có thể phân biệt điểm cần điều tra thêm với điểm nên bắt đầu đưa ra phán đoán. Chính vì AI có thể tiếp tục khám phá, chúng ta phải tách biệt khả năng “tìm hiểu thêm” với phán đoán rằng chúng ta “nên tìm hiểu thêm”.
Trong nhiều trường hợp, chúng ta không thể tìm hiểu mọi thứ trước khi quyết định. Đó không phải là thất bại của nghiên cứu. Đối với con người sống trong thời gian hữu hạn, nghiên cứu không phải là hoàn tất việc thu thập một lượng thông tin vô hạn; nó còn là công việc xác định điều gì phải được biết để có thể quyết định. AI càng mở rộng phạm vi những gì có thể được tìm hiểu, điểm kết thúc của nghiên cứu càng rời xa nơi thông tin cạn kiệt và chuyển về nơi con người hiểu sự bất định còn lại rồi nhận trách nhiệm đối với một lựa chọn.
Không phải câu trả lời. Mà là sự thấu hiểu.