Hồ sơ mật: Tình báo AI - xu hướng khó cưỡng - Phần 3 (tiếp theo và hết)

Thay đổi để thích nghi

Hoạt động tình báo hiện được chia theo các chức năng khác nhau, thu thập và phân tích các loại thông tin tình báo độc lập với nhau. Tình báo con người (HUMINT) sử dụng con người trực tiếp thu thập tin tức; tình báo tín hiệu (SIGINT) sử dụng các loại máy bay, thiết bị do thám chủ yếu hỗ trợ thu thập dữ liệu cho tình báo thông tin liên lạc (COMINT); tình báo nguồn mở (OSINT) lại rộng hơn khi có thể khai thác thông tin công khai từ các tờ báo, đài phát thanh, truyền hình…

Thế nhưng cuộc cách mạng về tình báo hiện nay có thể sẽ buộc chúng ta phải xem xét lại liệu việc phân chia như vậy có còn hợp lý hay không. Tín hiệu điện từ vẫn sẽ là tín hiệu điện từ cho dù nó đến từ một vệ tinh hay một thiết bị sử dụng công nghệ Internet vạn vật (IoT). Sự khác biệt về nguồn gốc không còn mấy quan trọng nếu con người không nghiên cứu dữ liệu thô và hệ thống AI có thể phát hiện ra mẫu của tất cả dữ liệu thu thập được. Tương tự như vậy, ranh giới phân chia giữa tình báo dân sự và tình báo quốc phòng cũng sẽ bị xóa nhòa do những cơ sở hạ tầng dân sự như hệ thống truyền tải viễn thông cũng có thể được sử dụng như hệ thống thông tin liên lạc quân sự. Với thực tế này, rất có thể việc tách biệt thông tin tình báo theo các chức năng còn gây ra cản trở hơn là hỗ trợ các hoạt động tình báo.

Bên trong Trung tâm Không gian mạng và Trung tâm Tác chiến hỗn hợp thuộc Bộ Tư lệnh Tác chiến không gian mạng của Mỹ. Ảnh: Cơ quan An ninh quốc gia Mỹ (NSA)

Khi máy móc dần đóng vai trò chính trong việc thu thập, phân tích và xử lý thông tin cũng như trở thành đối tượng của các hoạt động gián điệp và phản gián thì cộng đồng tình báo cần phải bắt kịp sự thay đổi này. Đầu tiên, cần phải đầu tư mạnh vào lĩnh vực AI và công nghệ tự động hóa. Tiếp theo là phải có sự thay đổi trong phương thức hoạt động, cho phép các cơ quan có thể vừa xử lý lượng dữ liệu khổng lồ vừa chuyển trực tiếp kết quả xử lý đến các hệ thống tự động hóa đang hoạt động theo cơ chế học máy (machine learning).

Trên thực tế, mọi hệ thống kết nối mạng đều tạo ra một số dạng dữ liệu hoặc tín hiệu điện từ nên tình báo trong lĩnh vực thông tin liên lạc (COMINT) cần phải là nơi diễn ra cuộc cách mạng của công nghệ AI trước tiên. Tình báo dữ liệu không gian địa lý (GEOINT) cũng vậy. Khi vệ tinh và các loại cảm biến xuất hiện ngày càng nhiều, mọi hoạt động trên bề mặt trái đất sẽ bị theo dõi liên tục từ trên cao, ở một trạng thái mà Trung tâm nghiên cứu và phát triển hàng không vũ trụ liên bang Mỹ gọi là trạng thái “Hợp nhất về tình báo không gian địa lý GEOINT” (GEOINT Singularity). Để có thể xử lý lượng dữ liệu lớn đang được tạo ra, ngành tình báo dữ liệu không gian địa lý cũng như tình báo thông tin liên lạc cần phải nhanh chóng tăng cường năng lực AI của mình.

Cuộc cách mạng về tình báo cũng có thể đặt ra nhu cầu thành lập các tổ chức mới. Nếu như bản thân con người từng đóng vai trò chính trong hoạt động tình báo thì sự khác biệt đó giờ đây thuộc về thiết bị như phần mềm, cảm biến hay máy bay không người lái... Hoạt động tình báo sẽ ngày càng tập trung vào những thiết bị này, nghĩa là không chỉ theo dõi bản thân thiết bị mà còn theo dõi các nhà thiết kế, nhà phát triển và chuỗi cung ứng. Trong tương lai gần, việc hiểu biết về AI, công nghệ tự động hóa, các chuỗi cung ứng và vốn đầu tư sẽ quan trọng không kém việc tìm hiểu về hệ tư tưởng chính thống của một tôn giáo hay một tổ chức, đảng phái nào đó như trước đây. Các tổ chức tình báo cũng có thể phải thành lập các cơ quan mới để nghiên cứu những lĩnh vực này.

Tình báo thông tin liên lạc (COMINT) cần phải nhanh chóng tăng cường năng lực AI của mình. Ảnh: ĐH Standford

Để theo kịp cuộc cách mạng, song song với việc tăng cường phát triển bản thân là việc hạn chế khả năng phát triển hệ thống AI của các đối thủ cũng như xây dựng hệ thống phòng thủ và áp dụng những hình thức phản gián mới trên nền tảng AI. Các nhân viên phản gián ngoài việc có khả năng phát hiện thủ đoạn của đối phương như trong tình báo con người thì còn cần phải có chuyên môn tốt về kỹ thuật. Đó là bởi bất cứ nơi nào có thông tin, nơi đó sẽ có hiện tượng thông tin giả mạo. Dữ liệu càng lớn thì càng bị tấn công với thông tin giả mạo nhiều hơn.

Dữ liệu lớn là một chiến trường mới, đòi hỏi cộng đồng tình báo phải là lớp xác minh cuối cùng, quyết định tính xác thực và độ chính xác của thông tin. Làm thế nào để nhận biết được đâu là thật và đâu là giả? Để trả lời được câu hỏi này, một cơ quan tình báo cần có những chuyên gia. Nói cách khác, đây là sẽ cuộc so găng tình báo đầy cam go, khắc nghiệt không thua kém giai đoạn Chiến tranh Lạnh trước đây, nhưng với công nghệ AI, điều khác biệt hiện nay là sẽ không còn tồn tại biên giới quốc gia và các “điệp viên” AI sẽ hoạt động liên tục, bất kể ngày đêm.

Con người vẫn là yếu tố quyết định

Cuộc cách mạng tình báo đang diễn ra và cộng đồng tình báo cần phải chấp nhận và thích ứng với nó. Cuộc cách mạng sẽ làm thay đổi nhiều cấp độ tổ chức của hoạt động tình báo bao gồm cơ quan vận hành, hoạt động huấn luyện, công nghệ, phương thức vận hành và hoạt động phản gián. Tình báo con người vẫn sẽ luôn quan trọng, nhưng công nghệ AI và cơ chế học máy có thể giải phóng con người khỏi những nhiệm vụ đòi hỏi sự tỉ mỉ và tiêu tốn nhiều thời gian. Hệ thống vệ tinh và các thuật toán AI sẽ đo đếm được chính xác số lượng xe tải lưu thông qua một cây cầu, nhưng chúng không thể cho chúng ta biết được ý nghĩa của số lượng xe tải đó. Để phát hiện ra những dự định của người khác, tổ chức khác, nhà nước khác thì vẫn cần yếu tố con người. Việc càng tiêu tốn ít thời gian vào việc “đếm xe tải trên cầu” nói trên bao nhiêu thì các chuyên gia phân tích càng có nhiều thời gian bấy nhiêu để tìm hiểu xem những chiếc xe tải đó đang làm gì, sẽ làm gì và lý do cho những hành động đó.

Trong cuộc cách mạng này, ranh giới phân chia giữa tình báo dân sự và tình báo quốc phòng đang bị xóa nhòa, nhưng sự lên ngôi của tình báo AI không có nghĩa là con người sẽ không còn vai trò gì nữa. Con người vẫn là yếu tố quyết định trong các hoạt động tình báo, nhưng phương thức và phương tiện thực thi công việc sẽ phải thay đổi một cách căn bản để bắt kịp xu hướng tình báo AI. Ảnh: Reuters

Với những công nghệ do thám và thu thập thông tin hiện có, một lượng lớn dữ liệu cả từ các nguồn mở và nguồn mật liên tục đổ về tổng hành dinh. Công nghệ dữ liệu lớn (big data) sẽ đảm trách việc sàng lọc và phân tích dữ liệu bởi dù cho có thông minh và nhanh nhẹn tới đâu thì con người cũng không thể xử lý nổi khối lượng dữ liệu mỗi ngày một chất cao như núi. Ví dụ, việc phân tích hình ảnh vệ tinh chụp được từ không gian về những địa điểm nghi ngờ đang được đối phương triển khai thử nghiệm vũ khí hủy diệt hàng loạt là hết sức tốn thời gian nếu chỉ có yếu tố con người đơn thuần. Thế nhưng một thuật toán đơn giản có thể giải phóng con người khỏi công việc hết sức nhàm chán này và nhờ thế chúng ta có thể dành thời gian đó để tư duy được những vấn đề sâu hơn. Cũng giống như việc đếm lưu lượng xe tải qua cầu, những bức ảnh sau khi được phân loại vào đúng một chủ điểm bằng thuật toán ngày càng thông minh hơn nhờ học máy, con người vẫn sẽ là yếu tố cuối cùng quyết định xem sẽ sử dụng những hình ảnh vệ tinh này và những thông tin có được từ chúng vào những việc gì.

Với sự xuất hiện của AI, con người có thể không còn đóng vai trò chủ đạo trong việc thu thập và phân tích thông tin tình báo nhưng mục tiêu cuối cùng vẫn là tìm hiểu các chính phủ, các nền kinh tế, các hệ thống xã hội và lực lượng vũ trang các nước. Con người mang lại sự sáng tạo, sự đồng cảm, hiểu biết và tư duy chiến lược trong hoạt động tình báo mà trong tương lai gần máy móc chưa thể đuổi kịp. Do vậy, các cụm trưởng điệp báo, sĩ quan hoạt động phụ trách các lưới điệp báo và chuyên gia phân tích dữ liệu vẫn sẽ đóng vai trò quan trọng, nhưng phương thức và phương tiện thực thi công việc của họ có thể sẽ phải thay đổi một cách căn bản để bắt kịp xu hướng tình báo AI. Cuộc cách mạng tình báo đang diễn ra và cộng đồng tình báo phải chấp nhận và đón nhận nó một cách tích cực nếu không muốn mất đi lợi thế cạnh tranh.

HỮU DƯƠNG (tổng hợp từ Foreign Affairs, AP, Wired, Human-centered Artificial Intelligence và The Economist)