Cách phân công lao động của loài kiến khiến con người phải suy nghĩ

Bạn đã bao giờ tham gia một dự án nhóm đông người chưa? Thoạt nhìn, ta thường nghĩ rằng càng nhiều người tham gia thì công việc sẽ hoàn thành tốt hơn và nhanh hơn. Thế nhưng thực tế lại trái ngược: khi số lượng thành viên tăng lên, hiệu quả của từng cá nhân không tăng theo, thậm chí còn giảm đi.

Nghịch lý này được gọi là hiệu ứng Ringelmann, đặt theo tên kỹ sư người Pháp Max Ringelmann, người đã phát hiện hiện tượng này vào cuối thế kỷ 19. Trong thí nghiệm đo sức kéo của sinh viên trên một sợi dây, ông nhận thấy tổng lực kéo tăng lên khi có thêm người tham gia, nhưng nỗ lực trung bình của mỗi cá nhân lại giảm xuống.

Sự suy giảm này xuất phát từ hai nguyên nhân chính: khó khăn trong việc phối hợp khi nhóm trở nên quá lớn và hiện tượng “ỷ lại tập thể” khi một cá nhân giảm bớt nỗ lực vì cảm thấy mình ít phải chịu trách nhiệm.

Tuy nhiên, nhiều loài động vật,từ đàn cá đến bầy sư tử lại hợp tác rất hiệu quả trong những nhóm đông đúc. Vậy liệu chúng có thể vượt qua sự kém hiệu quả này? Nếu có loài nào làm được, đó hẳn là kiến. Trong một nghiên cứu mới công bố trên Current Biology, các nhà khoa học tìm cách kiểm chứng xem chuỗi kéo lá của kiến thợ dệt có chịu ảnh hưởng của hiệu ứng Ringelmann hay không.

Kiến - bậc thầy làm việc tập thể

Kiến vốn là bậc thầy trong làm việc tập thể. Chúng có thể phối hợp trơn tru những nhiệm vụ phức tạp trong các đàn lên tới hàng triệu con. Trong số đó, kiến thợ dệt (Oecophylla smaragdina) đặc biệt nổi bật: chúng khéo léo kết lá trên cây để tạo tổ, dùng tơ của ấu trùng để gắn kết.

Để làm được điều đó, chúng tạo thành những chuỗi kéo: mỗi con cắn vào eo con khác, nối tiếp nhau mà kéo cùng lúc. Thế nhưng lợi thế cơ học của những chuỗi này trước nay chưa từng được nghiên cứu.

Trong thí nghiệm, các nhà khoa học buộc kiến hình thành chuỗi để kéo một chiếc lá giấy gắn vào thiết bị đo lực, ghi lại lực kéo tập thể theo thời gian. Khi nhiều kiến tham gia rồi rời đi, họ quan sát được sự biến đổi liên tục của tổng lực kéo.

Giả thuyết ban đầu cho rằng lực kéo trung bình mỗi con sẽ giảm khi chuỗi dài ra, giống như kết quả nghiên cứu trước đây về kiến lửa (Solenopsis invicta) – vốn thường kết thành những khối dính để vượt qua lũ lụt. Khi người ta tách các khối này ra, nhóm lớn tỏ ra kém hiệu quả hơn nhóm nhỏ, thể hiện rõ hiệu ứng Ringelmann.

Thế nhưng kết quả lại đầy bất ngờ: càng nhiều kiến tham gia, tổng lực kéo tăng và lực kéo trung bình của từng con cũng tăng theo. Nói cách khác, kiến thợ dệt không chỉ tránh được hiệu ứng Ringelmann, mà còn trở nên “siêu hiệu quả” khi làm việc tập thể.

Phân công lao động tinh vi

Vậy bí quyết nào giúp kiến thợ dệt đạt hiệu suất vượt trội? Khả năng “siêu hiệu quả” này dường như phụ thuộc vào cách chúng sắp xếp vị trí. Kết quả tốt nhất là khi kiến tạo thành một chuỗi dài duy nhất, thay vì nhiều chuỗi ngắn song song.

Các nhà nghiên cứu cũng quan sát thấy tư thế của kiến khác nhau tùy theo vị trí: kiến ở cuối chuỗi duỗi dài chân sau để chống lại lực phản kháng từ chiếc lá, đóng vai trò “kháng lực thụ động”. Trong khi đó, kiến ở giữa và đầu chuỗi lại khom mình trong tư thế “kéo chủ động”.

Điều này cho thấy trong hàng tồn tại một sự phân công lao động ngầm định. Các nhà khoa học gọi cơ chế này là “bánh cóc lực” (force ratchet). Khi kéo đơn lẻ, lực tối đa một con bị giới hạn, nhưng khi trong đàn thì kiến ở phía sau đóng vai trò “chặn trượt”, giúp kiến ở phía trước kéo mạnh hơn và truyền lực dọc theo toàn chuỗi. Nhờ đó, toàn bộ hệ thống duy trì lực mà không bị trượt ngược.

“Nhiều” đôi khi thật sự là “tốt hơn”

Dù vẫn mang tính giả thuyết, mô hình này mở ra một góc nhìn mới về cách các nhóm có thể vượt qua “cái bẫy Ringelmann”, ít nhất là trong các tác vụ dùng sức. Các thí nghiệm tiếp theo, chẳng hạn thay đổi độ trơn của mặt đất hay trọng lượng chiếc lá, sẽ giúp kiểm chứng thêm cơ chế “bánh cóc lực”.

Ý nghĩa của nghiên cứu này vượt xa thế giới loài kiến, đặc biệt trong lĩnh vực robot tự động theo bầy đàn. Các nhóm robot nhỏ giá rẻ vốn được thiết kế để cùng nhau thực hiện nhiệm vụ vượt ngoài khả năng của từng robot đơn lẻ. Cho tới nay, kết quả tốt nhất mà chúng đạt được chỉ là tỷ lệ tuyến tính: gấp đôi số robot thì gấp đôi lực kéo, nghĩa là chưa “siêu hiệu quả”.

Nếu áp dụng chiến lược giống kiến thợ dệt, các nhóm robot có thể nâng cao hiệu suất, trở thành những hệ thống “nhiều hơn tổng các phần tử cấu thành”.

Nghiên cứu này cũng đặt lại câu hỏi về tính phổ quát của hiệu ứng Ringelmann. Đôi khi, trong công việc tập thể, “nhiều” không đồng nghĩa với “kém hiệu quả”, mà ngược lại, càng nhiều có khi càng tốt.