"Cuộc đua mai mối"... cấp chính phủ

Khủng hoảng tỷ lệ sinh đẻ hiện đang gắn với vấn đề nhân khẩu học ở Đông Á. Theo thống kê chính thức công bố năm 2026, tỷ suất sinh tổng của Singapore giảm còn 0,87 con/phụ nữ trong năm 2025, từ 0,97 của năm trước. Tại Hàn Quốc, số liệu sơ bộ cho thấy tỷ suất sinh tổng năm 2025 là 0,80, dù số trẻ sinh ra đã tăng so với năm 2024. Còn tại Nhật Bản, tỷ suất sinh tổng năm 2025 ở mức 1,14, vẫn thấp hơn nhiều so với ngưỡng thay thế dân số khoảng 2,1 con/phụ nữ.

Chính những con số này đã khiến hoạt động mai mối được chú ý hơn, từ đó thúc đẩy chính phủ các nước chủ động tạo điều kiện để người độc thân gặp gỡ và hình thành gia đình.

KHI CHÍNH PHỦ “RA TAY”

Singapore là một ví dụ đáng chú ý. Năm 1984, chính phủ nước này thành lập Đơn vị Phát triển Xã hội (Social Development Unit), tổ chức các sự kiện giao lưu nhằm khuyến khích người độc thân có trình độ đại học gặp gỡ và tiến tới hôn nhân. Hơn bốn thập kỷ sau, cách tiếp cận đang được thử nghiệm lại bằng nền tảng số FirstDate, hướng đến nhóm công chức độc thân từ 21 đến 35 tuổi. Thay vì yêu cầu người dùng liên tục vuốt hồ sơ, hệ thống sử dụng bảng câu hỏi và thuật toán để đề xuất từng cặp phù hợp.

Điểm thay đổi quan trọng nằm ở cách tổ chức dịch vụ. Trong mô hình truyền thống, chất lượng mai mối phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và mạng lưới quan hệ của một cá nhân. Với mô hình hiện đại, quy trình có thể được tiêu chuẩn hóa, mở rộng trên quy mô lớn và đánh giá bằng các chỉ số như số người đăng ký, số cặp đồng ý tìm hiểu hoặc số mối quan hệ tiếp tục phát triển. Nhưng khi thông tin riêng tư được đưa vào hệ thống, những vấn đề về bảo mật, thiên lệch thuật toán và quyền lựa chọn cũng trở thành một phần không thể tách rời của ngành dịch vụ này.

FirstDate là minh họa rõ nét cho cách dữ liệu và thuật toán đang được đưa vào lĩnh vực vốn được xem là riêng tư nhất. Nền tảng do Cơ quan Công nghệ Chính phủ Singapore (GovTech) phát triển, thử nghiệm với công chức độc thân trong độ tuổi 21 - 35. Người tham gia đăng nhập bằng Singpass, hệ thống định danh số quốc gia, để xác minh thông tin và trả lời bảng câu hỏi về sở thích, thói quen, lối sống, giá trị cá nhân và kỳ vọng trong quan hệ. Mỗi chu kỳ, người dùng được giới thiệu một đối tượng, có 72 giờ để quyết định có muốn kết nối hay không; thông tin liên lạc chỉ được chia sẻ khi cả hai đồng ý.

Đằng sau quy trình này là thuật toán ghép đôi ổn định Gale-Shapley, được hai nhà toán học David Gale và Lloyd Shapley mô tả trong nghiên cứu công bố năm 1962. Thuật toán được thiết kế để ghép hai nhóm đối tượng dựa trên thứ tự ưu tiên của mỗi bên, hướng tới một kết quả ổn định, trong đó không tồn tại một cặp người tham gia cùng thích nhau hơn đối tượng họ được ghép với theo các thứ tự ưu tiên đã khai báo. Công trình về lý thuyết ghép đôi này góp phần giúp Lloyd Shapley và Alvin Roth được trao Giải Nobel Kinh tế năm 2012.

Các chương trình tại Nhật Bản và Hàn Quốc cho thấy mô hình kết nối có tổ chức có thể thu hút lượng người tham gia đáng kể. Tokyo Enmusubi, ứng dụng hỗ trợ hẹn hò có sử dụng AI do chính quyền Tokyo triển khai năm 2024, có khoảng 17.000 thành viên đăng ký tính đến cuối tháng 8/2026. Dữ liệu của chính quyền thành phố cho biết chương trình đã tạo ra 835 cặp bước vào mối quan hệ nghiêm túc và ghi nhận 316 cuộc hôn nhân.

Trong khi đó, chương trình mai mối Seoulting tại Hàn Quốc thu hút 13.854 đơn đăng ký cho 500 suất qua năm sự kiện đầu tiên, tạo ra 126 cặp lựa chọn lẫn nhau. Cặp đôi đầu tiên được biết đến rộng rãi qua chương trình dự kiến kết hôn vào tháng 12/2026.

THUẬT TOÁN CÓ THỂ CHỌN ĐÚNG NGƯỜI, NHƯNG CÓ TẠO RA ĐƯỢC TÌNH YÊU?

Tuy nhiên, “ổn định” trong toán học không đồng nghĩa với tình yêu bền vững ngoài đời. Thuật toán chỉ có thể xử lý những thông tin được đưa vào, chứ không thể bảo đảm hai người có sức hút với nhau khi gặp trực tiếp. Chất lượng kết quả cũng phụ thuộc vào cách người tham gia trả lời câu hỏi, cách hệ thống xếp hạng ưu tiên và quy mô nhóm ứng viên. Một người có thể cho biết mình tìm kiếm đối tượng hướng ngoại, thích du lịch, nhưng những đặc điểm thực sự khiến họ rung động lại khác với điều họ mô tả trên bảng câu hỏi.

Đây cũng là điểm khác biệt giữa sở thích được khai báo và sở thích thể hiện qua hành vi. Các ứng dụng thương mại có thể sử dụng dữ liệu về hồ sơ người dùng xem, lựa chọn hay bỏ qua để suy đoán mẫu người họ thực sự quan tâm. FirstDate dựa chủ yếu vào câu trả lời do người dùng cung cấp, nên kết quả có thể phản ánh rõ hơn những tiêu chí họ chủ động xác định, nhưng chưa chắc dự đoán chính xác sức hút trong tương tác thực tế. Theo các chuyên gia được CNBC dẫn lời, câu hỏi quan trọng là liệu sở thích khai báo trong bảng hỏi có dự đoán mức độ tương thích thực tế tốt hơn những tín hiệu hành vi hay không.

Một lựa chọn thiết kế khác là giới hạn số đối tượng được giới thiệu. Trong khi nhiều ứng dụng thương mại cho phép người dùng liên tục vuốt qua hồ sơ, FirstDate chỉ đưa ra một kết quả trong mỗi chu kỳ. Giáo sư tâm lý học Norman Li tại Đại học Quản lý Singapore cho rằng quá nhiều lựa chọn có thể khiến người dùng khó quyết định và khó cam kết, trong khi giới hạn số phương án có thể khuyến khích họ cân nhắc nghiêm túc hơn. Mô hình này cũng không hoàn toàn xa lạ với khu vực tư nhân, khi Hinge từng giới thiệu tính năng gợi ý đối tượng tương thích nhất dựa trên một phiên bản điều chỉnh của thuật toán ghép đôi từ năm 2018.

Ưu điểm được đánh giá cao của nền tảng do chính phủ hỗ trợ là khả năng xác minh danh tính. FirstDate sử dụng Singpass, còn chương trình Seoulting tại Hàn Quốc yêu cầu ứng viên cung cấp giấy tờ chứng minh nơi cư trú, tình trạng hôn nhân và hoạt động kinh tế, chẳng hạn giấy xác nhận việc làm hoặc tài liệu thu nhập.

Dẫu vậy, việc yêu cầu người dùng cung cấp dữ liệu nhạy cảm cũng làm tăng trách nhiệm bảo mật. FirstDate cho biết thông tin của người tham gia không được thương mại hóa, hồ sơ chỉ hiển thị với đối tượng được ghép đôi và thông tin liên lạc chỉ được chia sẻ khi có sự đồng thuận từ hai phía. Đây là khác biệt đáng kể so với mô hình ứng dụng thương mại có doanh thu từ thuê bao và tính năng trả phí. Nhưng niềm tin không thể chỉ dựa vào cam kết; người dùng vẫn cần biết dữ liệu được lưu giữ bao lâu, ai có quyền truy cập và cơ chế xử lý ra sao khi xảy ra sự cố.

Những kết quả ban đầu cho thấy các chương trình được thiết kế bài bản có thể mở thêm cơ hội gặp gỡ, nhưng chưa đủ để kết luận chúng sẽ đảo ngược xu hướng sinh thấp. Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) nhận định chi phí nhà ở, nuôi dạy con, sự bất ổn việc làm, thời gian làm việc dài và khó khăn trong việc cân bằng công việc với gia đình đều ảnh hưởng đến quyết định sinh con. Ngay cả khi thuật toán giúp hai người gặp nhau, việc họ kết hôn hay sinh con vẫn phụ thuộc vào lựa chọn cá nhân và điều kiện sống.