Cảnh báo khẩn cấp bằng AI sắp xuất hiện. Con người có thể chưa sẵn sàng.

Jake Bittle Khoa học Ngày 28/10/2026, 04:30 Cảnh báo khẩn cấp bằng AI sắp xuất hiện. Con người có thể chưa sẵn sàng Con người gặp nhiều hạn chế trong truyền thông khẩn cấp. Chatbot có thể hỗ trợ—nếu được tiếp nhận một cách nghiêm túc. Đồ họa minh họa: Grist/Getty Images CommentLoader Lưu bài viếtLưu bài viết này CommentLoader Lưu bài viếtLưu bài viết này Bài viết do Grist sản xuất và đồng xuất bản với WIRED. Đây là một phần của Distorted, chuỗi bài chuyên đề của Grist nhằm điều tra sự lan truyền thông tin sai lệch sau các hiện tượng thời tiết cực đoan, được thực hiện với sự hỗ trợ từ CO2 Foundation. Đầu tháng này, sau khi bão Isaias đổ bộ vào vùng Duyên hải Vịnh Mexico với cường độ bão cấp 3, chuyên gia quản lý tình trạng khẩn cấp Laura Myers đã nhận được cuộc gọi từ một nhà khí tượng học tại bang Alabama. Bà Myers là Giám đốc Trung tâm An toàn Công cộng Tiên tiến thuộc Đại học Alabama (University of Alabama), thường xuyên làm việc với các cơ quan quản lý tình trạng khẩn cấp cấp tiểu bang và địa phương trong khu vực. Nhà khí tượng học cho biết một cán bộ quản lý tình trạng khẩn cấp địa phương đã công bố biểu đồ thể hiện nguy cơ bão Isaias đe dọa bờ biển Alabama bằng một "dải gió hẹp cực mạnh" (sting jet). Vấn đề phát sinh ở chỗ: Cán bộ quản lý tình trạng khẩn cấp nói trên đã tạo lập biểu đồ bằng một chatbot AI, và thông tin này không chính xác. "Cán bộ quản lý tình trạng khẩn cấp của quận đó muốn các bên liên quan chú ý đến rủi ro tại địa phương nên đã yêu cầu AI hỗ trợ", bà cho biết. "Hệ thống đã đáp ứng đúng yêu cầu đưa ra, nhưng dữ liệu lại không chính xác về mặt khí tượng học". Hầu hết các cơ quan quản lý tình trạng khẩn cấp không cho phép nhân viên sử dụng AI tạo sinh, song bà Myers cùng đa số chuyên gia đều nhận định việc sử dụng công cụ này nhiều khả năng đã phổ biến tại các cơ quan ứng phó thiên tai cấp tiểu bang và địa phương. Hiện có hàng trăm doanh nghiệp đang tiếp thị các công cụ AI cho các nhà quản lý tình trạng khẩn cấp để phục vụ các nhiệm vụ như đánh giá thiệt hại do lũ lụt và điều phối nguồn lực; tuy nhiên, truyền thông công cộng là một trong những lĩnh vực thu hút sự quan tâm lớn nhất từ nhân sự chính quyền và các công ty khởi nghiệp. Nhân viên cơ quan tình trạng khẩn cấp thành phố New York giám sát phòng chỉ huy theo dõi tại Brooklyn ngày 23/2/2026, trước khi một cơn bão mùa đông ập đến. Ảnh: Matthew Hoen / NurPhoto/Getty Images; Grist Nguyên nhân là do phần lớn các nhà quản lý tình trạng khẩn cấp chưa thực hiện tốt việc phát cảnh báo và truyền thông nhanh chóng tới công chúng khi xảy ra thảm họa. Điều này xuất phát từ những hạn chế tự nhiên của con người: xu hướng sử dụng thuật ngữ chuyên môn khó hiểu với người dân, lược bỏ thông tin do mặc định công chúng đã nắm rõ, hoặc đưa vào các chi tiết không liên quan làm phân tán sự chú ý đối với các thông tin thiết yếu. "Nhiều cơ quan thực sự hạn chế về nguồn lực và nhân sự", bà Jeannette Sutton, nhà nghiên cứu thảm họa tại Đại học Albany (University of Albany), người đã xây dựng hệ thống mẫu cảnh báo thảm họa toàn diện, cho biết. "Các cơ quan có nhận thức được đây là vấn đề ưu tiên, nhưng họ không đưa vào danh mục ưu tiên thực thi cho đến khi nhận thấy tính cấp thiết. Họ chỉ đang cố gắng hoàn thành nhiệm vụ mà không để xảy ra sai sót". Cán bộ quản lý tình trạng khẩn cấp là các quan chức chính phủ chịu trách nhiệm ứng phó và khắc phục hậu quả thiên tai. Ở cấp tiểu bang và địa phương, chính lực lượng này cùng các cơ quan hữu quan, chứ không phải Cơ quan Quản lý Tình trạng Khẩn cấp Liên bang (FEMA), mới là tuyến phòng thủ đầu tiên sau các hiện tượng thời tiết cực đoan. Vì vậy, các cán bộ này thường khẳng định “niềm tin là giá trị cốt lõi”, và chính qua công tác truyền thông tới công chúng, niềm tin đó được bồi đắp hoặc bị đánh mất. Khi các thảm họa khí hậu ngày càng diễn ra thường xuyên và trên diện rộng, đã xuất hiện nhiều ví dụ về việc thông tin sai sót từ con người làm đảo lộn công tác ứng phó khẩn cấp. Đơn cử vào năm 2016, các hạt liền kề nhau tại California đã lần lượt phát lệnh “sơ tán tự nguyện” và “sơ tán bắt buộc” cho cùng một vụ cháy rừng. Tại Australia vào năm 2019, giới chức cảnh báo cháy rừng bằng cụm từ “Quan sát và Hành động” (Watch and Act) – điều mà chính phủ nước này sau đó thừa nhận đã gây “hoang mang đáng kể” do người dân không hiểu rõ ý nghĩa. Trong một số trường hợp, việc truyền thông không đầy đủ có thể định đoạt ranh giới giữa sự sống và cái chết. Điển hình là thảm kịch tại Montecito, bang California sau vụ cháy rừng Thomas Fire năm 2017. Vài tuần sau hỏa hoạn, một trận mưa bão lớn đã gây ra sạt lở bùn đất nghiêm trọng. Chính quyền hạt Santa Barbara gặp nhiều khó khăn trong việc truyền tải mức độ rủi ro tới người dân – những người vẫn chưa hết bàng hoàng sau thảm họa và đang trải qua hiện tượng mà Sutton gọi là “sự mệt mỏi vì cảnh báo”. Hạt đã gửi cảnh báo tới toàn bộ cư dân trong “vùng sơ tán tự nguyện” của đợt cháy rừng, khuyến cáo người dân “luôn cảnh giác trước các diễn biến mới và chuẩn bị rời đi ngay lập tức”. Đáng lẽ phần lớn người dân phải sơ tán ngay, nhưng nhiều người lại coi đây là thông báo không mang tính bắt buộc; số khác không muốn phải sơ tán lần thứ hai trong vòng một tháng. Vụ lở bùn đã làm 23 người thiệt mạng và hơn 160 người khác bị thương. Sutton nhận định, các chính quyền đưa ra cảnh báo kém hiệu quả rất dễ đánh mất niềm tin của công chúng: “Họ đang đánh mất cơ hội trở thành tiếng nói đáng tin cậy giúp người dân được an toàn”. Về lý thuyết, phát đi cảnh báo là bài toán ứng dụng hoàn hảo cho trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các hệ thống AI tạo sinh vốn phát triển với tốc độ vượt bậc trong vài năm qua. FEMA tổ chức các khóa tập huấn cho cán bộ quản lý khẩn cấp nhằm áp dụng những phương pháp tối ưu để tổng hợp và gửi thông báo, nhưng nhiều người không thể nhớ hết kiến thức khi tình huống khẩn cấp xảy ra. Một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thì khác. Hệ thống có thể rà soát hàng trăm nghìn cảnh báo chỉ trong vài phút, đúc kết toàn bộ các nghiên cứu về giải pháp hiệu quả trong các kịch bản tương tự, sau đó ứng dụng để biên tập lại một bản cảnh báo do con người soạn thảo chỉ trong vài giây. “Nếu cả đời bạn mới chỉ gửi đi một [cảnh báo] cách đây 15 năm, và giờ đây bạn phải nhớ lại toàn bộ kiến thức tập huấn giữa lúc mây hóa chất độc hại đang tràn đến, chuông điện thoại đổ liên hồi, bộ đàm phát liên tục và bạn đang cần người giúp, thì có lẽ AI sẽ xử lý tốt hơn bạn”, ông Rob Dale, cựu chuyên gia khí tượng hiện phụ trách cơ quan quản lý tình trạng khẩn cấp hạt Ingham, bang Michigan, nhận định. Dale đã ứng dụng AI