Các nhà khoa học Trung Quốc đang dạy trí tuệ nhân tạo (AI) quân sự thử nghiệm nhiều hơn về cách đối phó với những kẻ thù khó đoán với sự trợ giúp từ mô hình ngôn ngữ lớn giống GPT-4 của OpenAI.
Khoa học - công nghệ

Trung Quốc dạy AI quân sự cách đối phó kẻ thù khó đoán với sự trợ giúp của mô hình ngôn ngữ lớn

Sơn Vân 13/01/2024 12:30

Các nhà khoa học Trung Quốc đang dạy trí tuệ nhân tạo (AI) quân sự thử nghiệm nhiều hơn về cách đối phó với những kẻ thù khó đoán với sự trợ giúp từ mô hình ngôn ngữ lớn giống GPT-4 của OpenAI.

Theo các nhà khoa học tham gia dự án, một phòng thí nghiệm nghiên cứu thuộc Lực lượng Hỗ trợ Chiến lược của Quân đội Trung Quốc, đã tạo ra liên kết vật lý giữa hệ thống AI của họ với Ernie của gã khổng lồ tìm kiếm internet Baidu và Spark của hãng công nghệ iFlyTek.

Ernie và Spark là hai mô hình ngôn ngữ lớn tương tự GPT-4 của OpenAI. Lực lượng Hỗ trợ Chiến lược của Quân đội Trung Quốc làm nhiệm vụ giám sát không gian, mạng, tình báo và chiến tranh điện tử.

Hệ thống AI quân sự có thể chuyển đổi một lượng lớn dữ liệu cảm biến và thông tin do các đơn vị tiền tuyến báo cáo thành ngôn ngữ hoặc hình ảnh mô tả và đưa chúng sang các mô hình ngôn ngữ lớn thương mại. Sau khi Ernie và Spark xác nhận đã hiểu, hệ thống AI quân sự sẽ tự động đưa ra lời nhắc để trao đổi sâu hơn về các nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như mô phỏng chiến đấu. Toàn bộ quá trình hoàn toàn không có sự tham gia của con người.

Một nhà khoa học máy tính đã lên tiếng lo ngại về động thái này, cho rằng nếu không xử lý cẩn thận thì nó có thể dẫn đến tình huống tương tự như những gì được mô tả trong loạt phim Terminator (Kẻ hủy diệt).

trung-quoc-day-ai-quan-su-cach-doi-pho-ke-thu-kho-doan-voi-su-tro-giup-cua-mo-hinh-ngon-ngu-lon-2-.jpg
Trong khi các nhà nghiên cứu cho biết công việc của họ có thể mang lại lợi ích cho cả máy móc và con người, nhà khoa học máy tính không liên quan đến dự án cảnh báo cần thận trọng để tránh tình huống giống như phim Kẻ hủy diệt - Ảnh: Paramount Pictures

Dự án đã được trình bày chi tiết trong một bài báo được bình duyệt xuất bản trên tạp chí học thuật Command Control & Simulation (Trung Quốc). Trong bài báo, Sun Yifeng (nhà khoa học thuộc dự án này) và nhóm của ông từ Đại học Kỹ thuật Thông tin thuộc Quân đội Trung Quốc viết rằng cả con người và máy móc đều có thể hưởng lợi từ dự án.

Họ viết: “Các kết quả mô phỏng hỗ trợ cho việc ra quyết định của con người, có thể được sử dụng để tinh chỉnh kho kiến thức chiến đấu và nâng cao hơn nữa trình độ nhận thức chiến đấu của máy móc”.

Đây là lần đầu tiên Quân đội Trung Quốc công khai xác nhận việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn mang tính thương mại. Vì lý do an ninh, các cơ sở thông tin quân sự thường không được kết nối trực tiếp với mạng dân sự. Nhóm của Sun Yifeng không cung cấp thông tin chi tiết trong bài báo về mối liên hệ giữa hai hệ thống, nhưng nhấn mạnh rằng công việc này chỉ mang tính sơ bộ và nhằm mục đích nghiên cứu.

Sun Yifeng và các đồng nghiệp cho biết mục tiêu của họ là làm cho AI quân sự trở nên “giống con người” hơn, hiểu rõ hơn ý định của chỉ huy các cấp và thành thạo hơn trong việc giao tiếp với con người.

Hầu hết AI quân sự hiện có đều dựa trên hệ thống trò chơi chiến tranh truyền thống. Dù khả năng của chúng đã tiến bộ nhanh chóng nhưng hệ thống AI quân sự thường mang đến cảm giác giống một cỗ máy hơn là sinh vật sống với người dùng.

Khi đối mặt với những kẻ thù là người xảo quyệt và khó đoán, máy móc có thể bị đánh lừa. Tuy nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn thương mại, vốn đã nghiên cứu hầu hết mọi khía cạnh của xã hội, gồm cả các tác phẩm văn học, báo cáo tin tức và tài liệu lịch sử, có thể giúp AI quân sự hiểu biết sâu sắc hơn về con người.

Trong bài báo, nhóm của Sun Yifeng đã thảo luận về một trong những thí nghiệm mô phỏng việc quân đội Mỹ tấn công Libya vào năm 2011. Hệ thống AI quân sự đã cung cấp thông tin về vũ khí và cách triển khai của cả hai đội quân cho Ernie. Sau nhiều vòng đối thoại, Ernie đã dự đoán thành công động thái tiếp theo của quân đội Mỹ.

Nhóm của Sun Yifeng tuyên bố rằng những dự đoán như vậy có thể bù đắp cho những điểm yếu ở con người. Nhóm nghiên cứu này viết trong bài báo: “Thuộc mức độ phát triển cao nhất trong sự sống, con người không hoàn hảo trong nhận thức và thường có niềm tin khó thay đổi, hay còn gọi là thiên kiến. Điều này có thể dẫn đến tình trạng đánh giá quá cao hoặc thấp các mối đe dọa trên chiến trường. Nhận thức tình huống của con người được hỗ trợ bằng máy móc đã trở thành một hướng phát triển quan trọng”.

Nhóm nghiên cứu cũng cho biết vẫn còn một số vấn đề trong việc liên lạc giữa các AI quân sự và mô hình ngôn ngữ lớn thương mại. Lý do vì những mô hình ngôn ngữ lớn thương mại này không được phát triển chuyên biệt cho chiến tranh. Ví dụ, những dự báo của Ernie đôi khi mơ hồ, chỉ đưa ra một phác thảo khái quát về các chiến lược tấn công mà không có những chi tiết cụ thể mà các chỉ huy quân sự cần.

Để giải quyết vấn đề này, nhóm của Sun Yifeng đã thử nghiệm các phương pháp giao tiếp đa phương thức. Một cách tiếp cận như vậy liên quan đến AI quân sự tạo ra một bản đồ quân sự chi tiết, sau đó giao cho Spark để phân tích sâu hơn. Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng phương pháp minh họa này đã cải thiện đáng kể hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép chúng tạo ra các báo cáo phân tích và dự đoán đáp ứng yêu cầu ứng dụng thực tế.

Sun Yifeng thừa nhận trong bài báo rằng những gì nhóm nghiên cứu tiết lộ chỉ là phần nổi trên tảng băng trôi của dự án đầy tham vọng này. Một số thí nghiệm quan trọng, chẳng hạn như cách các AI quân sự và mô hình ngôn ngữ lớn thương mại có thể học hỏi từ những thất bại trong quá khứ và cùng nhau tiếp thu kiến thức lẫn kỹ năng mới, vẫn được giữ bí mật.

Trung Quốc không phải là quốc gia duy nhất thực hiện nghiên cứu như vậy. Nhiều tướng lĩnh từ các quân chủng khác nhau của Mỹ đã công khai bày tỏ sự quan tâm đến ChatGPT và các công nghệ tương tự, đồng thời giao nhiệm vụ cho những tổ chức nghiên cứu quân sự và nhà thầu quốc phòng tương ứng khám phá các ứng dụng có thể có của AI tạo sinh (generative AI) trong các hoạt động quân sự, như phân tích tình báo, chiến tranh tâm lý, điều khiển và liên lạc bằng máy bay không người lái, giải mã mã truyền thông.

AI tạo sinh là một loại AI có mục tiêu chính là tạo ra thông tin mới, thường thông qua quá trình học máy và học sâu. Loại AI này không chỉ giải quyết các nhiệm vụ cụ thể, mà còn có khả năng tạo ra dữ liệu, văn bản, hình ảnh, âm thanh và nhiều loại thông tin khác.

Một ví dụ nổi tiếng về AI tạo sinh là mô hình ngôn ngữ lớn GPT (Generative Pre-trained Transformer) của OpenAI. GPT có khả năng tạo ra văn bản mới, dựa trên dữ liệu mà nó đã được huấn luyện trước đó. AI tạo sinh có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng, gồm tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh và thậm chí trong việc giải quyết vấn đề trong lĩnh vực nghệ thuật sáng tạo và thiết kế.

Tuy nhiên, một nhà khoa học máy tính ở Bắc Kinh (thủ đô Trung Quốc) cảnh báo rằng, dù việc ứng dụng AI vào quân sự là không thể tránh khỏi nhưng cần phải hết sức thận trọng.

Yêu cầu giấu tên do tính nhạy cảm của vấn đề, nhà khoa học này cho biết thế hệ mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay mạnh mẽ và phức tạp hơn bao giờ hết, gây ra rủi ro tiềm ẩn nếu được cấp quyền truy cập không hạn chế vào mạng lưới quân sự và kiến thức về thiết bị bí mật.

“Chúng ta phải bước đi cẩn thận. Nếu không, kịch bản được miêu tả trong loạt phim Kẻ hủy diệt có thể trở thành hiện thực”, ông nhận xét.

Bài liên quan
Chủ tịch iFlytek: Mô hình ngôn ngữ lớn Spark 3.0 vượt trội GPT-3.5 của OpenAI ở Trung Quốc
iFlytek, một trong những hãng công nghệ lớn đầu tiên ở Trung Quốc tung ra giải pháp thay thế ChatGPT, cho biết mô hình ngôn ngữ lớn Spark 3.0 của họ hiện đã vượt trội so với GPT-3.5 của OpenAI xét về ngữ cảnh tiếng Trung.

(0) Bình luận
Nổi bật Một thế giới
Temu, Shein... 'đổ bộ' Việt Nam, chuyển đổi số cấp thiết hơn bao giờ hết
12 giờ trước Khoa học - công nghệ
Chuyển đổi số trong linh vực bán buôn, bán lẻ đang cấp thiết hơn bao giờ hết khi các sàn thương mại điện tử như Temu, Shein... "đổ bộ" thị trường Việt Nam.
Đừng bỏ lỡ
Mới nhất
POWERED BY ONECMS - A PRODUCT OF NEKO
Trung Quốc dạy AI quân sự cách đối phó kẻ thù khó đoán với sự trợ giúp của mô hình ngôn ngữ lớn