Trí tuệ nhân tạo (AI) vốn quen thuộc với hàng triệu người dùng qua các công cụ như Claude, Grok hay ChatGPT đang ngày càng được tích hợp sâu vào hoạt động quân sự. Từ phân tích tình báo, xác định và ưu tiên mục tiêu đến hỗ trợ lập kế hoạch tác chiến, AI đang góp phần rút ngắn đáng kể thời gian ra quyết định trên chiến trường.
Trong bài viết trên The National Interest, ông Jonathan Guyer, Giám đốc chương trình Independent America thuộc Viện Các vấn đề Toàn cầu (IGA) của Eurasia Group, cho rằng sự tham gia ngày càng sâu của AI vào các chiến dịch quân sự đang đặt ra một vấn đề lớn: giới hạn đối với việc sử dụng những công nghệ này trong nhiều trường hợp lại phụ thuộc đáng kể vào chính sách của các công ty phát triển chúng.
AI ngày càng tham gia sâu vào chuỗi tác chiến
Theo ông Guyer, Claude của Anthropic đã được sử dụng để hỗ trợ lựa chọn và ưu tiên mục tiêu trong chiến dịch quân sự của Mỹ tại Iran, trong khi Grok của xAI cũng được đưa vào một số hoạt động liên quan đến chiến dịch. Các công nghệ AI khác cũng đã xuất hiện trong những cuộc xung đột trước đó, trong đó có chiến sự tại Gaza.
Việc Claude được tích hợp vào hoạt động của quân đội Mỹ chủ yếu diễn ra thông qua Maven Smart System - một nền tảng do công ty phân tích dữ liệu Palantir phát triển.
The Washington Post hồi tháng 3 cho biết Maven xử lý khối lượng lớn dữ liệu mật từ vệ tinh, các hệ thống giám sát, trinh sát và nhiều nguồn tình báo khác, qua đó hỗ trợ quân đội Mỹ xác định, định vị và xếp thứ tự ưu tiên các mục tiêu tại Iran. Claude được tích hợp vào hệ thống này để hỗ trợ một số khâu phân tích và lập kế hoạch.
Theo các nguồn tin được tờ báo dẫn lại, trong quá trình chuẩn bị chiến dịch tại Iran, Maven có thể đề xuất hàng trăm mục tiêu, cung cấp tọa độ và giúp xếp hạng các mục tiêu theo mức độ quan trọng. Sự kết hợp giữa AI và hệ thống xử lý dữ liệu quy mô lớn giúp rút ngắn quy trình lập kế hoạch vốn có thể mất nhiều ngày hoặc nhiều tuần xuống gần thời gian thực.
Đây là một trong những thay đổi đáng chú ý nhất mà AI tạo ra đối với chiến tranh hiện đại. Thay vì chỉ tự động hóa một số nhiệm vụ đơn lẻ, các hệ thống mới có khả năng tổng hợp lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều cảm biến, xác định các mối liên hệ và đưa ra gợi ý cho người chỉ huy trong thời gian rất ngắn.
Financial Times từng cho biết trong chiến dịch tại Iran, các công cụ tích hợp AI giúp quân đội Mỹ đẩy nhanh quá trình xử lý dữ liệu và xác định mục tiêu, qua đó hỗ trợ thực hiện số lượng lớn cuộc tấn công trong thời gian ngắn.
Tuy nhiên, theo ông Guyer, tốc độ này cũng đặt ra câu hỏi về mức độ giám sát của con người. Một hệ thống có thể phân tích hàng loạt nguồn dữ liệu và đưa ra đề xuất trong thời gian rất ngắn, mang lại lợi thế trên chiến trường, nhưng cũng có thể thu hẹp thời gian dành cho việc kiểm tra, đối chiếu và xác nhận thông tin.
Ai đặt ra giới hạn cho AI quân sự?
Một vấn đề khác được ông Guyer nhấn mạnh là chưa có một khuôn khổ thống nhất đối với việc sử dụng các mô hình AI thương mại trong hoạt động quân sự. Trong nhiều trường hợp, giới hạn đối với công nghệ lại xuất phát từ chính điều khoản sử dụng do các hãng AI ban hành.
Tranh cãi giữa Bộ Quốc phòng Mỹ và Anthropic là ví dụ điển hình. Anthropic từng phản đối yêu cầu của Lầu Năm Góc về việc cho phép Claude được sử dụng cho “mọi mục đích hợp pháp”. Công ty muốn duy trì một số hạn chế, đặc biệt liên quan đến vũ khí tự động hoàn toàn và giám sát quy mô lớn.
Bất đồng này cuối cùng khiến Lầu Năm Góc đưa Anthropic vào diện “rủi ro chuỗi cung ứng” đối với các hoạt động quốc phòng. Anthropic sau đó khởi kiện. Cuối tháng 8, một thẩm phán liên bang phán quyết việc đưa công ty vào danh sách này là trái pháp luật. Tuy nhiên, đầu tháng 9, một quan chức Bộ Quốc phòng Mỹ cho biết cơ quan này vẫn coi Anthropic là rủi ro đối với chuỗi cung ứng quốc phòng.
Trong khi đó, xAI - công ty phát triển Grok - đã chấp nhận điều khoản cho phép sử dụng công nghệ cho “mọi mục đích hợp pháp”.
Sự khác biệt giữa hai hãng cho thấy dù cùng phát triển các mô hình AI thương mại, phạm vi cho phép sử dụng chúng trong lĩnh vực quân sự có thể khác nhau đáng kể tùy chính sách của từng doanh nghiệp.
OpenAI cũng từng điều chỉnh chính sách của mình. Năm 2024, công ty loại bỏ lệnh cấm chung đối với các hoạt động “quân sự và chiến tranh” khỏi chính sách sử dụng, dù vẫn duy trì các giới hạn đối với một số ứng dụng có khả năng gây tổn hại.
Theo ông Guyer, thực tế này đặt ra một câu hỏi quan trọng: khi AI ngày càng tham gia sâu vào quy trình ra quyết định quân sự, ai sẽ quyết định những giới hạn cuối cùng - công ty công nghệ, quân đội hay một khuôn khổ pháp lý? Vấn đề càng phức tạp khi cùng một công nghệ có thể được các bên khác nhau trong xung đột tìm cách khai thác.
Anthropic cho biết, theo một báo cáo đánh giá mối đe dọa gần đây của công ty, một số tác nhân có liên quan đến Iran đã tìm cách sử dụng Claude để hỗ trợ hoạt động nhắm mục tiêu vào các căn cứ của Mỹ. Công ty đã khóa những tài khoản mà họ xác định vi phạm chính sách.
Rủi ro khi AI mắc sai sót
Khả năng xử lý dữ liệu nhanh không đồng nghĩa với việc các hệ thống AI luôn đưa ra kết quả chính xác. Các mô hình AI thương mại thường cảnh báo rằng kết quả chúng cung cấp có thể chứa sai sót. Trong môi trường dân sự, một câu trả lời không chính xác có thể chỉ gây bất tiện. Nhưng trong hoạt động quân sự, sai sót trong phân loại dữ liệu, nhận dạng mục tiêu hoặc đánh giá tình báo có thể dẫn tới hậu quả nghiêm trọng.
Cuộc tranh luận này trở nên đặc biệt gay gắt sau vụ tấn công vào một trường học dành cho nữ sinh tại Minab, Iran, hồi đầu cuộc chiến, khiến khoảng 175 người thiệt mạng, phần lớn là trẻ em. Sau vụ việc, nhiều nghị sĩ Mỹ yêu cầu Lầu Năm Góc làm rõ liệu các hệ thống AI, trong đó có Maven, có tham gia vào quy trình xác định mục tiêu hay không.
Tuy nhiên, những thông tin được công bố sau đó cho thấy cần thận trọng khi coi đây đơn thuần là một “sai lầm của AI”. Các thông tin điều tra ban đầu cho thấy địa điểm này có thể đã bị xác định nhầm là một cơ sở quân sự trong danh sách mục tiêu của Mỹ. Trong khi đó, mức độ tham gia trực tiếp của Claude vào quyết định lựa chọn mục tiêu vẫn chưa được xác định rõ.
Vụ việc cho thấy rủi ro không chỉ nằm ở bản thân thuật toán mà còn ở dữ liệu đầu vào, cách thông tin được xử lý và quy trình con người kiểm tra kết quả do hệ thống đưa ra. AI có thể không trực tiếp “ra lệnh” tấn công, nhưng việc nó giúp tăng tốc toàn bộ quy trình tác chiến vẫn có thể tác động đáng kể đến cách con người đưa ra quyết định.
Những tranh luận tương tự đã xuất hiện trong cuộc chiến tại Gaza. Israel từ lâu đã phát triển nhiều hệ thống hỗ trợ xác định mục tiêu bằng AI. Các hệ thống như Lavender và Gospel được cho là đã được sử dụng để xử lý lượng lớn dữ liệu và tạo danh sách mục tiêu với quy mô lớn hơn nhiều so với phương pháp truyền thống.
Theo ông Guyer, kinh nghiệm từ Gaza cho thấy việc AI có khả năng đề xuất hàng nghìn mục tiêu không tự động đồng nghĩa chiến dịch quân sự sẽ đạt hiệu quả chiến lược cao hơn. Công nghệ có thể giúp tăng tốc độ và quy mô hoạt động, nhưng không thể tự giải quyết những câu hỏi chính trị và chiến lược cơ bản của một cuộc xung đột.
Từ chiến tranh UAV đến chiến tranh AI
Ông Guyer cho rằng, quá trình AI được đưa vào hoạt động quân sự hiện nay có nhiều điểm tương đồng với giai đoạn Mỹ mở rộng việc sử dụng máy bay không người lái trong những năm 2000 và 2010. UAV khi đó được xem là công nghệ cho phép quân đội thực hiện các chiến dịch từ xa với ít rủi ro hơn đối với binh sĩ. Chính quyền Tổng thống George W. Bush bắt đầu sử dụng phương thức này, trước khi các chiến dịch UAV được mở rộng đáng kể dưới thời Tổng thống Barack Obama.
Tuy nhiên, khung pháp lý và cơ chế giám sát đã không phát triển với tốc độ tương ứng với công nghệ. Theo ông Guyer, câu hỏi quan trọng hiện nay không còn là quân đội có sử dụng AI hay không, bởi công nghệ này đã trở thành một phần của hoạt động quân sự. Điều cần làm rõ là mức độ kiểm soát cần thiết khi AI ngày càng tham gia sâu vào các quy trình có thể dẫn tới quyết định sử dụng vũ lực.
Ở góc độ này, vấn đề AI trên chiến trường không chỉ là cuộc chạy đua về năng lực công nghệ hay tốc độ ứng dụng giữa các quân đội. Quan trọng hơn là câu hỏi ai sẽ đặt ra giới hạn đối với công nghệ và ai chịu trách nhiệm cuối cùng khi một quyết định được hỗ trợ bởi thuật toán gây ra hậu quả trên thực địa.
