AI bắt đầu giải mã ngôn ngữ động vật, phát hiện nhiều điều bất ngờ

Các nhà khoa học đang dùng AI để tìm hiểu cách loài quạ giao tiếp. Ảnh minh họa: Wikimedia Commons

Các mô hình AI mới đang giúp các nhà khoa học nhận diện những mô hình giao tiếp ở quạ, tạo ra tương tác theo thời gian thực với chim hót và phân tích tiếng kêu của cá nhà táng. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu Israel cảnh báo âm thanh đơn thuần chưa đủ để xác định ý nghĩa và việc con người chủ động “trò chuyện” với động vật có thể tiềm ẩn những rủi ro nghiêm trọng.

Giấc mơ hiểu được ngôn ngữ động vật đã tồn tại hàng nghìn năm. Trong truyền thống Do Thái, Vua Solomon, người nổi tiếng về trí tuệ, được cho là có khả năng giao tiếp với động vật. Trong nhiều thế kỷ, các nhà tự nhiên học đã cố gắng xác định những dạng thức giao tiếp cơ bản của các loài linh trưởng, chim và cá voi thông qua quan sát trực tiếp và phân tích thủ công các bản ghi âm.

Sự phát triển nhanh chóng của AI trong hai năm qua đang tạo ra bước chuyển đáng kể. Khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và phát hiện các mô hình phức tạp cho phép máy tính phân tích đồng thời âm thanh, hình ảnh, hành vi và vị trí của động vật, qua đó tìm kiếm mối liên hệ giữa tiếng kêu và hành vi.

Một trong những công nghệ đáng chú ý là NatureLM-audio, mô hình nền tảng do Earth Species Project (ESP) phát triển. Hệ thống có thể tự học các cấu trúc và mô hình giao tiếp từ hàng giờ ghi âm. Trước đó, ESP từng phát triển mô hình có khả năng nhận diện chính xác tiếng kêu của cá voi beluga, đồng thời mở rộng nghiên cứu sang đười ươi, voi và nhện.

Các hệ thống AI đang cho thấy giao tiếp của động vật có thể phức tạp hơn nhiều so với quan niệm trước đây. Trong một nghiên cứu tại Tây Ban Nha, AI được sử dụng để nhận diện và phân loại hơn 127.000 âm thanh do quạ và quạ non phát ra. Khối dữ liệu quy mô lớn cho thấy phần đáng kể hoạt động giao tiếp của loài này diễn ra thông qua những âm thanh nhỏ, ngắn ở khoảng cách gần, thay vì các tiếng kêu lớn và vang xa mà các nhà nghiên cứu trước đây thường chú ý.

Một mô hình AI khác, ZF-AIM, được phát triển với sự hợp tác của Đại học McGill ở Canada, tập trung vào loài chim sẻ vằn. Được huấn luyện trên khoảng 1,5 triệu tiếng chim hót, mô hình có thể tạo ra các tương tác âm thanh tự phát, cho phép các nhà khoa học tiến hành một dạng “đối thoại” cơ bản với chim theo thời gian thực. Công trình này được giới thiệu tại hội nghị quốc tế về học máy và AI ICLR 2026 ở Rio de Janeiro.

Trong lĩnh vực nghiên cứu cá voi, Project CETI đang kết hợp sinh học biển, robot, ngôn ngữ học và AI để giải mã giao tiếp âm thanh của cá nhà táng. Loài này sử dụng những chuỗi tiếng “click” phức tạp, gọi là codas, để giao tiếp dưới đại dương. Phân tích bằng AI cho thấy các coda có cấu trúc tương tự một hệ thống ngữ âm phức tạp. Nghiên cứu công bố hồi tháng 3 cũng ghi nhận sự phối hợp đáng chú ý giữa các cá thể cá nhà táng trong quá trình sinh con, trong đó những con khác đồng bộ chuyển động, hỗ trợ đưa cá voi con lên mặt nước để hít thở lần đầu.

Tuy nhiên, các nhà khoa học cảnh báo không nên quá kỳ vọng vào khả năng “dịch” ngôn ngữ động vật của AI. Một nghiên cứu do các nhà khoa học tại Đại học Tel Aviv dẫn đầu cho thấy việc chỉ phân loại âm thanh dựa trên mức độ tương đồng về âm học có thể dẫn đến những kết luận sai lệch. Muốn giải thích chính xác giao tiếp của động vật, cần kết hợp quan sát hành vi và trong một số trường hợp cả hoạt động não.

Các chuyên gia cũng cảnh báo về nguy cơ dùng AI để chủ động “nói chuyện” với động vật bằng cách tạo ra những âm thanh mà chúng có thể nhận biết như tiếng gọi tự nhiên. Khi chưa hiểu đầy đủ bối cảnh giao tiếp, sự can thiệp của con người có thể gây nhầm lẫn, căng thẳng hoặc làm xáo trộn hệ sinh thái. Vì vậy, việc AI có thể nhận diện các mô hình giao tiếp không đồng nghĩa con người đã sẵn sàng can thiệp vào hệ thống giao tiếp của động vật.