Niềm tin vào khả năng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong các hệ thống thiết yếu, chẳng hạn như phòng không hay kiểm soát bay, cần phải được chứng minh, không chỉ là tuyên bố, theo lời một nhà khoa học hàng đầu từ tập đoàn hàng không vũ trụ và quốc phòng Pháp Thales.
Tại một buổi họp báo ở Singapore, nhà khoa học chính của Thales, Marko Erman, nhấn mạnh rằng AI dùng để gợi ý âm nhạc hoàn toàn khác biệt so với AI cần thiết để quản lý các hệ thống quan trọng, nơi sinh mạng, cơ sở hạ tầng và an ninh quốc gia có thể bị đe dọa nếu có sự cố xảy ra.
“Một hệ thống quan trọng là một hệ thống mà những thứ rất quan trọng đang bị đe dọa,” Erman cho biết. “Đó có thể là dữ liệu cá nhân, mạng sống, sức khỏe, hạ tầng và hòa bình. Nếu vấn đề là liệu điều gì bạn quan sát có phải là bạn hay kẻ thù, và bạn có một mili giây để phản ứng, bạn cần phải chắc chắn rằng câu trả lời là điều bạn mong đợi.”
Erman nhấn mạnh rằng niềm tin vào các hệ thống AI phải được xây dựng qua kỹ thuật, chứ không phải qua tiếp thị. “Không phải chỉ là lời nói – bạn phải chứng minh được sự tin tưởng,” ông nói, đồng thời cho biết điều này đòi hỏi các tổ chức phải vượt ra ngoài các mô hình AI chỉ dựa vào dữ liệu, điều có thể dẫn đến những tương quan sai lệch mà không hiểu rõ nguyên nhân.
Ví dụ, Erman quan sát rằng mặc dù số lượng cá mập cắn người có tương quan với lượng kem được bán, nhưng kết quả chỉ ra rằng mọi người thường đi bơi trong thời tiết ấm áp, cũng là lúc nhiều người có xu hướng ăn kem. “Không có mối tương quan giữa việc ăn kem và bị cá mập cắn, nhưng đó là điều mà dữ liệu cho bạn biết.”
Để khắc phục những cạm bẫy của phân tích chỉ dựa vào dữ liệu, Thales đã khuyến khích AI lai, kết hợp học máy dựa trên dữ liệu với những kiến thức đã được thiết lập như vật lý, quy tắc vận hành và logic. Điều này cung cấp nguyên nhân, không chỉ là tương quan, cho phép công ty chứng minh một cách khoa học rằng hệ thống là đáng tin cậy.
AI lai đã được áp dụng trong việc phát triển các sản phẩm của Thales. Tại buổi họp, các giám đốc điều hành của Thales đã trình diễn một bộ phân loại được hỗ trợ bởi AI cho radar của họ, cải thiện khả năng nhận diện drone lên 35% trong khi giảm báo động giả từ chim hoặc rác đô thị tới 70% – một khả năng thiết yếu để bảo vệ sân bay và cơ sở hạ tầng quan trọng.
Hệ thống khác, một công cụ được nâng cấp bằng AI để quản lý không phận, có thể tối ưu hoá các đường bay đến sân bay. Bằng cách dự đoán chính xác thời gian đến của máy bay, nó không chỉ giúp sân bay mở thêm các lô hạ cánh mà còn giảm tiêu thụ nhiên liệu và tăng công suất đường băng, trực tiếp giải quyết các vấn đề về môi trường và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Đối với Thales, công ty đã làm việc với mạng nơ-ron từ năm 1989, trước cả cơn sốt AI hiện tại, những tiến bộ này là một phần của nỗ lực lâu dài nhằm tích hợp AI sâu sắc và có trách nhiệm vào tất cả các sản phẩm của công ty.
Trên thực tế, Erman dự đoán rằng AI cuối cùng sẽ trở nên tích hợp đến mức nó sẽ không còn là chủ đề để bàn luận, tương tự như cách mà điện hiện nay được sử dụng trong các thiết bị gia dụng. “Không ai sẽ nói về AI trong 30 năm tới vì nó sẽ có mặt ở khắp mọi nơi,” ông nói.
Thales đã có mặt tại Singapore từ năm 1973, mở rộng từ sự tập trung ban đầu vào thiết bị điện tử hàng không đến một trung tâm lớn với 2.000 nhân viên làm việc trong các lĩnh vực như hàng không vũ trụ, quốc phòng, an ninh mạng và danh tính số. Vào tháng 5 năm 2025, công ty đã công bố kế hoạch mở một trung tâm tăng tốc AI tại quốc gia này, kéo dài mạng lưới AI toàn cầu của họ với những cơ sở tương tự ở Vương quốc Anh, Pháp và Canada sang châu Á.
