Mỗi chuyến bay của một hệ thống không người lái có thể thu thập hàng nghìn điểm dữ liệu, gồm hình ảnh, video và thao tác điều khiển. Khi được ghép lại, chúng cho thấy máy móc và con người đã phản ứng ra sao trước những tình huống liên tục thay đổi.
Ukraine đang biến kinh nghiệm chiến trường đó thành một nguồn tài nguyên. Theo bài viết gốc của MIT Technology Review, Bộ Quốc phòng Ukraine công bố kế hoạch này vào tháng 1. Hàng triệu điểm dữ liệu từ hàng chục nghìn chuyến bay sẽ được cung cấp cho các nhà thầu quân sự và doanh nghiệp thương mại.
Bộ Quốc phòng Ukraine cho biết hơn 100 công ty Ukraine đã sử dụng Brave1 Dataroom để huấn luyện mô hình AI. Chính phủ Anh cũng đã được tiếp cận nguồn dữ liệu này. Với một quốc gia đang có chiến tranh, đây là cách nhanh chóng để thu hút vốn và thiết lập quan hệ hợp tác. Tuy nhiên, nó đồng thời biến tiền tuyến thành nơi huấn luyện mô hình trong điều kiện mà các công ty AI khó tự tái tạo.
Dữ liệu chiến trường có giá trị vì những tình huống bất thường
Ukraine không phải chiến trường đầu tiên tạo ra dữ liệu phục vụ việc phát triển mô hình.
Nội dung dữ liệu đến từ các chuyến bay thực tế
Theo MIT Technology Review, drone của Mỹ từng thu thập dữ liệu khi hoạt động tại Syria và Yemen. Dữ liệu này phục vụ thế hệ thiết bị quân sự bán tự động đầu tiên vào cuối thập niên 2010.
Điểm khác biệt hiện nay là quyền tiếp cận dữ liệu đang được dùng để hình thành một hệ sinh thái rộng hơn. Với các công ty quốc phòng, dữ liệu chiến trường chứa lượng lớn kinh nghiệm vận hành trong những điều kiện mà phòng thí nghiệm không thể tạo ra.
Những tình huống bất thường tạo ra giá trị
Dữ liệu có giá trị nhất cho việc huấn luyện AI thường xuất hiện khi mọi thứ không diễn ra như dự kiến. Đó là lúc tầm nhìn biến mất, tín hiệu bị gây nhiễu hoặc người điều khiển phải ứng biến. Các công ty AI có thể mất nhiều năm và khoản tiền lớn để thu thập đủ những trường hợp như vậy. Chiến tranh tạo ra chúng với tần suất mà thử nghiệm có kiểm soát không thể sánh được.
Điều này cũng giúp giải thích vì sao kinh nghiệm trên chiến trường có thể ảnh hưởng đến hạ tầng AI trong lĩnh vực dân sự. Một drone giao hàng hoặc viễn thám có thể không gặp hỏa lực pháo binh, nhưng vẫn phải hoạt động khi thông tin thiếu hụt và hành vi của con người khó dự đoán. Trên chiến trường, những vấn đề đó bị dồn vào một khoảng thời gian ngắn hơn nhiều.
Khi dữ liệu chuyến bay được xử lý và đối chiếu với thao tác của người điều khiển, hồ sơ vận hành trở thành tập dữ liệu huấn luyện. Kinh nghiệm chiến đấu vì thế có thể được đóng gói thành tài sản thương mại.
Hơn nửa triệu giờ video đã sẵn sàng cho AI
Vòng lặp huấn luyện này đã xuất hiện trong nhiều cuộc xung đột, khi video từ drone được dùng để phát triển thế hệ công nghệ quân sự tiếp theo. Thị trường hiện còn mở rộng sang các hệ thống thương mại.
Theo thông tin do Enabled Intelligence cung cấp và được DefenseScoop đăng tải, công ty Mỹ chuyên xử lý dữ liệu này đã đưa hơn nửa triệu giờ video drone từ cuộc chiến tại Ukraine vào trạng thái sẵn sàng cho việc huấn luyện AI. Công ty giới thiệu dữ liệu cho cả ứng dụng quân sự lẫn thương mại.
Việc biến khối dữ liệu thô thành tài liệu huấn luyện cũng cho thấy vì sao doanh nghiệp không chỉ cần mô hình mà còn phải hiểu cách AI được áp dụng. Giá trị nằm ở bối cảnh của từng quyết định, lỗi vận hành và phản ứng trước sự cố, chứ không chỉ ở số giờ video.
Dữ liệu đi từ công nghệ dân sự ra chiến trường rồi quay lại
Nhiều drone đang được dùng trong chiến tranh vốn bắt đầu là công nghệ dân sự. Các hệ thống AI thương mại gần đây giúp những thiết bị giá rẻ hoạt động tự động, riêng lẻ hoặc theo đàn, khi môi trường xung quanh thay đổi. Mỗi chuyến bay lại tạo thêm hồ sơ về những gì hệ thống đã gặp.
Phòng thí nghiệm có thể mô phỏng lỗi, nhưng không tái hiện đầy đủ điều kiện thực địa với rủi ro thật. Theo MIT Technology Review, các chương trình tình báo quân sự đã lưu dữ liệu từ drone Predator và Reaper trong gần một thập niên. Project Maven là một trong những chương trình đó. Quyền tiếp cận khi ấy chỉ nằm trong lĩnh vực quốc phòng và đi qua các kênh hạn chế, bảo mật. Dữ liệu được dùng để phát triển vũ khí cho chính lực lượng đã tạo ra nó.
Vòng dữ liệu khép kín
Giờ đây, mạng lưới sử dụng rộng hơn đang làm khép kín vòng dữ liệu. Công nghệ thương mại được điều chỉnh cho chiến trường sẽ tạo ra dữ liệu. Dữ liệu ấy sau đó quay lại các ngành công nghiệp ban đầu và trở thành một phần của hạ tầng dữ liệu được chính phủ cùng khu vực tư nhân sử dụng.
Từ chiến trường trở lại ứng dụng dân sự
MIT Technology Review nêu trường hợp những drone từng được huấn luyện trong vùng trời bị gây nhiễu tín hiệu ở Ukraine nay được triển khai trong nông nghiệp. Chúng giúp nông dân lập bản đồ và khảo sát đồng ruộng tại những nơi không có tín hiệu di động cần thiết cho các thế hệ thiết bị trước.
Đường đi từ chiến trường sang sản phẩm dân sự cũng đặt ra câu hỏi tương tự những vấn đề được ghi nhận khi tích hợp AI ở quy mô lớn: dữ liệu đến từ đâu, chứa giả định gì và ai chịu trách nhiệm khi sai sót của mô hình xuất hiện trong môi trường mới.
Khó truy dấu dữ liệu sau khi mô hình đã được huấn luyện
Các biện pháp kiểm soát người mua có thể giảm nguy cơ dữ liệu rơi vào tay đối tượng xấu. Theo MIT Technology Review, nhân viên tình báo kiểm tra hạ tầng của khách hàng tiềm năng để tìm những con đường có thể khiến dữ liệu đến tay đối phương hoặc các tác nhân có mục đích nguy hiểm.
Tuy vậy, dữ liệu huấn luyện tạo ra một vấn đề truy dấu khác. Một bộ dữ liệu thương mại đôi khi có thể được theo dõi bằng thông tin liên hệ được cài sẵn. Với AI, nguồn gốc dữ liệu có thể biến mất sau khi nó được hấp thụ vào mô hình. Đặc điểm này nằm ngay trong cách công nghệ hoạt động.
Một rủi ro khác là sự hình thành của nền kinh tế khai thác, trong đó các quốc gia giàu có ở xa vùng nguy hiểm hưởng lợi từ mối đe dọa sinh tử mà các quốc gia tiền tuyến phải gánh chịu. Nếu dữ liệu chiến tranh trở thành nguồn tài nguyên có giá trị, thị trường thậm chí có thể tạo động lực kinh tế để xung đột kéo dài như một mỏ dữ liệu số.
Luật chiến tranh chưa theo kịp thị trường dữ liệu
Luật hiện hành quy định cách quân đội tiến hành chiến tranh, nhưng gần như không nói đến việc hồ sơ chiến đấu bị tách khỏi bối cảnh vận hành, đóng gói thành dữ liệu và cấp phép cho những công ty có sản phẩm lưu hành ngoài nơi dữ liệu được tạo ra.
Trách nhiệm của các công ty thiết kế hệ thống vẫn chưa rõ ràng. Ukraine đang xây dựng cơ chế kiểm soát quyền truy cập, nội dung cũng được đề cập trong thỏa thuận AI mới ký giữa Anh và Ukraine. Tuy nhiên, theo MIT Technology Review, chưa có chính phủ nào tích cực điều chỉnh việc dữ liệu đã đi vào mô hình rồi quay lại thị trường dân sự.
Khoảng trống về đồng thuận
Những hồ sơ đó gắn với con người thật. Binh sĩ và dân thường xuất hiện trong dữ liệu không đồng ý trở thành tài liệu huấn luyện cho sản phẩm có thể được bán nhiều năm sau. Dữ liệu cảm biến, cảnh quay từ camera và tọa độ của dân thường chạy khỏi một cuộc tấn công bằng drone có thể ảnh hưởng đến cách máy móc ra quyết định trong tương lai.
Vấn đề đồng thuận không chỉ liên quan đến mục tiêu bị theo dõi. Người điều khiển và người đứng gần cũng trở thành một phần của dữ liệu huấn luyện. Khi năng lực tự động được chuyển sang phương tiện giao hàng hoặc máy móc nông nghiệp, các lỗi và giả định có trong dữ liệu chiến trường cũng đi theo mô hình vào đời sống dân sự.
Cần kiểm soát dữ liệu như một hoạt động chuyển giao vũ khí
Dữ liệu chiến trường không nên được xử lý như vật liệu thương mại thông thường. Hiện chưa có cơ quan quản lý nào nắm quyền tài phán đầy đủ đối với vấn đề này.
Ghi nhận nguồn gốc và hạn chế chia sẻ
Khi khoảng trống đó còn tồn tại, chính phủ có thể quản lý dữ liệu quốc phòng tương tự một hoạt động chuyển giao vũ khí có kiểm soát. Việc quản lý gồm ghi nhận nguồn gốc, cấp phép cho người dùng và hạn chế chia sẻ tiếp.
Ukraine đã bắt đầu xử lý một phần rủi ro thông qua chương trình Avengers Labs. Theo MIT Technology Review, doanh nghiệp có thể huấn luyện mô hình bằng dữ liệu chiến trường trong chương trình này. Họ không được tiếp cận trực tiếp cơ sở dữ liệu nhạy cảm. Biện pháp đó bảo vệ kho dữ liệu gốc, nhưng chưa giải quyết cách theo dõi ảnh hưởng của dữ liệu sau khi mô hình được sử dụng.
Công khai đường đi từ chiến đấu đến thương mại
Các chính phủ cũng có thể yêu cầu công khai khi mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu thời chiến rồi tích hợp vào sản phẩm dân sự. Mục tiêu là làm rõ đường đi từ chiến đấu đến mô hình và từ mô hình đến hoạt động thương mại.
Thứ các công ty khai thác thực chất là kinh nghiệm của con người trong chiến tranh. Binh sĩ không thể đồng thuận đầy đủ khi kinh nghiệm ấy trở thành lợi thế của mô hình. Lợi thế đó sau cùng có thể hỗ trợ một sản phẩm được sử dụng ở nơi cách xa chiến trường.
Vấn đề không còn chỉ là công ty công nghệ có thể bán gì cho chiến tranh. Câu hỏi mới là họ có thể lấy gì từ chiến tranh, và hệ thống quản lý nào đủ sức theo dữ liệu đó đến tận sản phẩm thương mại.
Hãy tiếp tục theo dõi Sine để cập nhật cách dữ liệu chiến trường đang định hình các hệ thống AI trong đời sống dân sự.
