Trí tuệ nhân tạo quân sự và các hệ thống tự hành: quan điểm trên The Strategist

Hệ thống tự hành và AI quân sự: Quan điểm trên The Strategist Ngày 05/10/2026 | Ban Biên tập Vũ khí tự hành được hỗ trợ bởi AI, hoạt động với rất ít hoặc không cần sự giám sát của con người, mang lại tốc độ, quy mô và chi phí thấp hơn, nhưng chúng cũng đặt ra những câu hỏi khó về việc ai sẽ giữ quyền kiểm soát. Trong tuyển tập các bài viết của The Strategist, các tác giả xem xét cách thức các hệ thống tự hành đang được sử dụng trên chiến trường và trong Lực lượng Phòng vệ Australia (ADF), cũng như cách chúng có thể định hình tương lai của chiến tranh. Máy bay không người lái tự hành đã có mặt trên tiền tuyến trong cuộc xung đột Nga – Ukraine, và cả hai bên đang chạy đua vũ trang để nâng cao năng lực của chúng, David Kirichenko viết. Ukraine đang trang bị cho các phương tiện mặt đất không người lái của mình khả năng nhắm mục tiêu bằng AI, cho phép chúng phát hiện lực lượng đối phương từ xa hơn và chính xác hơn. Ngoài ra, các máy bay không người lái tầm trung của Ukraine, như Hornet, Darts và RAM-2X, sử dụng dẫn đường khóa mục tiêu cuối cùng tự hành, giúp chúng chống chịu tốt hơn với tác chiến điện tử. Nga cũng đang làm theo. Các máy bay không người lái tấn công Geran Seeker và Molniya của Nga được trang bị mạng lưới dạng lưới (mesh networking) và AI tích hợp để dẫn đường cuối cùng tự hành, và chúng đã được triển khai rộng rãi. Giờ đây, "các trận chiến robot đấu robot là phổ biến", Kirichenko cho biết. Phản ứng của Ukraine? Nhiều robot hơn. Trong tương lai gần, các nhà hoạch định quân sự Ukraine hình dung robot tự hành sẽ dẫn đầu các cuộc tấn công bằng cách dọn sạch các vị trí của đối phương trước khi quân đội tiến lên. Binh lính sẽ nhanh chóng triển khai máy bay không người lái ngay lập tức để săn lùng các mục tiêu của Nga. Máy bay không người lái hải quân sẽ nằm chờ ngoài biển, được kích hoạt từ xa trước khi tự động tấn công mục tiêu. Trong các cuộc tấn công tầm xa, AI sẽ tổng hợp dữ liệu chiến trường, xác định mục tiêu và tính toán đường bay tối ưu, tăng khả năng thành công của các cuộc tấn công sâu bên trong Nga. Chúng ta ở khu vực Ấn Độ Dương – Thái Bình Dương có thể học hỏi từ một số điều này, Malcolm Davis viết. Phản ánh về một hội thảo tại Hội nghị Quốc phòng tháng 6 của ASPI, Davis lập luận rằng sự phụ thuộc của ADF vào số lượng nhỏ các nền tảng có người lái đắt tiền là "lạc hậu" so với chu kỳ đổi mới nhanh chóng của các hệ thống không người lái. Thay vì tự chủ hoàn toàn, ông ủng hộ các hệ thống bán tự hành mà nếu được mua "với chi phí thấp, số lượng lớn và tốc độ nhanh chóng", có thể giúp ADF xây dựng sức mạnh chiến đấu trên khắp các khoảng cách rộng lớn của khu vực. Để theo kịp các hoạt động diễn ra nhanh chóng, nơi liên lạc có thể bị cắt, ADF có thể cần chuyển từ việc giữ con người "trong vòng lặp" (in the loop) sang giữ họ "trên vòng lặp" (on the loop). Thay vì điều khiển máy bay không người lái từ xa, người vận hành sẽ chỉ giám sát những gì máy móc thực hiện, để lại nhiều quyết định hơn cho AI. Đối với AUKUS, khả năng tự hành cũng đang tiến xuống dưới nước. Viết cùng Justin Bassi, Davis cho biết một dự án được Australia, Anh và Hoa Kỳ công bố vào tháng 5 sẽ cung cấp cho các tàu ngầm tự hành như Ghost Shark của Anduril các cảm biến và vũ khí cần thiết để điều hướng, phát hiện và tấn công. Nếu các đối tác đạt được mục tiêu giao hàng vào năm 2027 – "một điều kiện lớn" – Trụ cột Hai của AUKUS sẽ chuyển từ nghiên cứu sang năng lực quân sự hoạt động. Và năng lực đó đang rất cần thiết. Australia phải bảo vệ cơ sở hạ tầng quan trọng dưới biển của mình – chẳng hạn như 15 tuyến cáp truyền gần như toàn bộ lưu lượng internet của nước này. Cách tốt nhất để làm điều này là tuần tra các tuyến cáp ngầm bằng các đàn phương tiện tự hành không người lái, giải phóng các tàu ngầm có người lái để hoạt động ở phía trước trong các vùng tiếp cận hàng hải của chúng ta và xa hơn nữa. Tuy nhiên, Lực lượng Phòng vệ Úc (ADF) cần thận trọng để không tích hợp AI nhanh hơn khả năng quản lý. Aina Turillazzi viết: “AI hiện được tài trợ trong hầu hết mọi hạng mục của ngân sách quốc phòng Úc. Tuy nhiên, nó lại không được quản lý trên tất cả các hạng mục đó.” Bà Turillazzi cho rằng “việc tích hợp AI là cần thiết”. Nhưng Canberra nên thiết lập các khoảng dừng để con người xem xét tại các điểm leo thang quan trọng, kiểm toán vai trò của AI trong các quyết định có rủi ro cao, và công khai cam kết rằng AI sẽ không được trao quyền quyết định cuối cùng đối với những lựa chọn mang tính hệ quả nhất. Nếu không có những biện pháp bảo vệ này, những người có nhiệm vụ giám sát các hệ thống AI có nguy cơ trở thành những người chỉ biết đóng dấu chấp thuận. Các hệ thống AI mang tính xác suất và thường không minh bạch, trong khi các nhà vận hành làm việc dưới áp lực có xu hướng tuân theo kết quả đầu ra của chúng – một hiện tượng được gọi là thiên vị tự động hóa. Vai trò của con người chuyển từ đánh giá bằng chứng sang xác nhận một khuyến nghị. Xu hướng này mâu thuẫn với yêu cầu pháp lý về phán đoán có thông tin của con người trong việc nhắm mục tiêu… và bị trầm trọng hơn bởi áp lực hoạt động nhằm loại bỏ con người khỏi quy trình để đạt được tốc độ. Ngay cả khi Úc thiết lập đúng các quy tắc của mình, các đối tác của họ có thể không chia sẻ những quy tắc đó, Samuel White viết. Khi AI ngày càng được tích hợp vào quá trình ra quyết định quân sự, White đặt câu hỏi: “Liệu các đối tác ở khu vực Ấn Độ Dương – Thái Bình Dương có hiểu các giới hạn pháp lý và hoạt động của chiến tranh được hỗ trợ bởi AI theo những cách đủ tương đồng để cùng nhau đưa ra quyết định không?” Ông hình dung một hoạt động liên minh trong tương lai, nơi một hệ thống AI xác định mục tiêu và khuyến nghị tấn công. Một đối tác muốn hành động theo khuyến nghị đó, một đối tác khác muốn con người xác minh thông tin tình báo cơ bản trước, và đối tác thứ ba cần AI giải thích cách nó đưa ra kết luận. Các quân đội có thể có hệ thống liên lạc, nền tảng và dữ liệu tương thích, hoặc thậm chí sử dụng cùng một hệ thống hỗ trợ AI, nhưng chúng lại không tương tác được. Mặc dù AI được thiết kế để tăng tốc độ ra quyết định, nhưng các cách tiếp cận không tương thích về luật pháp và phán đoán của con người có thể làm chậm một liên minh, hoặc tệ hơn, tạo ra sự bất đồng chỉ sau khi một quyết định đã được đưa ra. Ayeza Areej cảnh báo rằng những vấn đề này sẽ trở nên khó khăn hơn khi bản thân AI liên tục thay đổi. Trong khi hầu hết các hệ thống AI học từ dữ liệu huấn luyện cố định, các hệ thống tương lai có thể sử dụng phương pháp học liên tục để cập nhật dữ liệu mới sau khi được triển khai. Điều đó sẽ cho phép chúng thích ứng với các điều kiện thay đổi nhưng cũng khiến hành vi của chúng khó dự đoán hơn, đặc biệt khi đối phương có thể cung cấp dữ liệu sai lệch thông qua ngụy trang, lừa dối hoặc chiến tranh điện tử. AI quân sự không cần phải có ý thức để vượt qua sự kiểm soát của con người. Nó có thể