Vào ngày 28 tháng 2 năm 2026 — ngày đầu tiên của xung đột Mỹ-Iran — lực lượng Mỹ đã tấn công trường tiểu học dành cho học sinh nữ Hajar-e-Teybeh ở Minab, khiến ít nhất 175 người thiệt mạng, trong đó 100 người dưới 12 tuổi.

Các hoàn cảnh xung quanh vụ tấn công cho thấy một thất bại tình báo thảm khốc. Các cuộc điều tra, trong đó có Amnesty International, chỉ ra rằng trường có khả năng bị nhầm lẫn với một cơ sở hải quân thuộc Revolutionary Guard Corps (IRGC). Có vẻ trường này từng nằm bên trong chu vi của IRGC, nhưng một bức tường đã được xây dựng giữa 2013 và 2016 để tách hai bên. Đây là một lời nhắc đáng sợ rằng trong khi công nghệ của chúng ta tiến nhanh như tia chớp, dữ liệu mà nó dựa vào có thể vẫn mắc kẹt một cách nguy hiểm trong quá khứ.

Ở trung tâm của sự cố này là Maven Smart System, một nền tảng tình báo và nhắm mục tiêu trị giá $1.3 billion do Palantir Technologies phát triển. Phần mềm được thiết kế để tổng hợp các luồng thông tin khác nhau — dữ liệu radar, thông tin vệ tinh, nguồn cấp dữ liệu từ drone và nhiều nguồn khác — để phân loại và xếp hạng các mục tiêu tiềm năng.

Theo báo cáo, hệ thống sử dụng mô hình AI Claude của Anthropic để cung cấp các lý do biện minh cho những cuộc tấn công này. Mức độ tự động hóa như vậy là thứ đã cho phép Mỹ tấn công hơn 1.000 mục tiêu trong 24 giờ đầu của chiến tranh, theo Washington Post. Tuy nhiên, trong trường hợp Minab, tốc độ của phần mềm dường như đã vượt quá độ chính xác của thông tin cung cấp cho nó. U.S. Central Command được cho là đã sử dụng tọa độ dựa trên tình báo lỗi thời, khiến AI nhầm một trường học thành mục tiêu quân sự hợp lệ.

Do đó, một câu hỏi then chốt nảy sinh: hệ thống nên hành động độc lập, hay con người nên đưa ra quyết định cuối cùng?

AI đang nén thời gian ra quyết định từ hàng giờ xuống chỉ còn vài giây. Nhưng trong môi trường quốc phòng đầy biến động, tốc độ không thể đánh đổi bằng việc mất kiểm soát hoàn toàn. Tương lai của ngành là một mô hình nơi AI đóng vai trò là công cụ khuếch đại quyết định thay vì là cơ quan quyền quyết định.

Hỗ trợ so với Quyền quyết định

Để điều hướng bối cảnh này, hãy cân nhắc tuyên bố: "AI nên được phép đưa ra các quyết định mang tính sống còn của nhiệm vụ trên quỹ đạo." Câu trả lời phụ thuộc vào việc người ta xem AI là công cụ hỗ trợ hay là một thực thể có quyền quyết định.

Cuộc tranh luận hiếm khi là nhị phân. Hầu hết kiến trúc quốc phòng tồn tại trên một phổ chuyển từ "con người trong vòng điều khiển" sang "con người giám sát vòng điều khiển", nơi một người theo dõi các hành động tự trị, và cuối cùng là "con người ngoài vòng điều khiển", nơi máy móc hoạt động hoàn toàn độc lập.

Tại sao AI là không thể thiếu trong không gian quốc phòng

Các vệ tinh bay theo cụm ba chiếc có thể giải hệ phương trình để xác định vị trí dựa trên hiệu chênh lệch thời gian. Khi thu thập trên các dải L, S, X, VHF và UHF, lưu lượng dữ liệu là khổng lồ. Nếu không có AI để tự động trích xuất đặc trưng và phát hiện tín hiệu, những thông tin tình báo quan trọng sẽ vẫn bị chôn trong nhiễu.

{{REC}}

Khối lượng dữ liệu này đã vượt quá khả năng nhận thức của con người. Tiến sĩ Eric Mason, Nhà khoa học chính tại HawkEye 360, lưu ý rằng hệ thống của họ triển khai quy trình TCPED cho tình báo địa-không: Tasking (Giao nhiệm vụ), Collection (Thu thập), Processing (Xử lý), Exploitation (Khai thác) và Dissemination (Phân phối). Mỗi bước trong mô hình tình báo này đều có thể tận dụng ML và AI để nâng cao hoạt động.

Về lịch sử, dữ liệu huấn luyện dùng cho TCPED được thu thập, được truyền xuống khi một vệ tinh bay qua trạm mặt đất, rồi sau đó mới được xử lý. Nhưng theo Mason, cách làm này tạo ra độ trễ tính bằng giờ. Mike Moran của Amazon LEO đã giải thích những thách thức mà các điều hành viên gặp phải khi dùng phương pháp này trong một phiên thảo luận tại SatShow 2026: "Việc nhỏ giọt dữ liệu từ một vệ tinh xuống một trạm mặt đất mà bạn phải chờ khi nó vượt qua, rồi không nhận được hết và phải chờ lần bay tiếp theo là điều khó khăn. Chúng tôi đang tận dụng mạng lưới LEO và năng lực quang học để chuyển dữ liệu với tốc độ và kích thước cực lớn."

Mô hình kết hợp xử lý biên và điện toán đám mây thay đổi điều này. Bằng cách chuyển xử lý lên biên (trên vệ tinh), độ trễ giảm từ giờ xuống còn phút. Xử lý trên biên cho phép chu kỳ nhận thức-hành động nhanh hơn, giúp các thuật toán phát hiện và đặc trưng hóa các xung trên quỹ đạo gần như theo thời gian thực.

Lập luận chống lại Quyền quyết định toàn phần

Bất chấp lợi ích về tốc độ, quyền quyết định toàn phần đem lại những rủi ro mà nhiều người trong ngành thấy không thể chấp nhận.

Trong lĩnh vực quốc phòng, một quyết định duy nhất có thể leo thang xung đột hoặc phá hủy một tài sản trị giá hàng tỷ đô la. Có một đồng thuận mạnh trong ngành rằng AI không nên đưa ra các quyết định sinh tử. Điều này đặc biệt đúng trong các hoạt động kinetic hoặc các kịch bản liên quan đến leo thang chiến lược. Salim Abdalla Al Alawi của Orbitworks lưu ý rằng trong khi chủ quyền và kiểm soát là cực kỳ quan trọng, một số mức độ tự chủ có thể trở nên quá mức.

Hơn nữa, bản chất hoạt động của các mô hình AI khiến cho người điều hành khó có thể kiểm toán một quyết định trong thời gian thực. Nếu người điều hành không thể hiểu vì sao hệ thống chọn một thao tác cụ thể, họ không thể xác nhận tính đúng đắn của nó dưới áp lực. Sự tự chủ không thể lý giải thường đồng nghĩa với rủi ro không thể chấp nhận trong bối cảnh quân sự.

Độ tin cậy của dữ liệu đầu vào

Cho phép quyền quyết định toàn phần cũng có thể chứng tỏ là rủi ro trên chiến trường, đặc biệt khi xét đến tác động của chiến tranh mạng, vốn ngày càng phổ biến. Thực tế, Robert Gillette của NAL Technologies nhấn mạnh trong một cuộc phỏng vấn rằng 100% các chuyến bay ở một số vùng Trung Đông đã bị ảnh hưởng GNSS.

{{REC}}

AI đem lại những lỗ hổng mới như đầu độc dữ liệu và mạo tín hiệu. Robert Gillette của NAL Technologies nhấn mạnh rằng 100% các chuyến bay ở một số vùng Trung Đông đã bị ảnh hưởng GNSS. Nếu một tín hiệu RF bị mạo kích hoạt một phản ứng tự động, hậu quả có thể là thảm khốc. Elias tại Astranis lập luận rằng việc áp dụng AI không được hy sinh an ninh, lưu ý rằng cũng như một taxi tự lái không thể dựa vào một tín hiệu GPS duy nhất bị nhiễu, các hệ thống quốc phòng phải thực hiện các vùng an ninh chặt chẽ nhất có thể.

AI như một nhân tố khuếch đại nhận thức

Mặc dù quyền quyết định toàn phần nên bị giới hạn, lập luận mở rộng hỗ trợ quyết định là quá thuyết phục. AI cho phép các điều hành viên hiểu môi trường phức tạp bằng cách hợp nhất các nguồn dữ liệu khác nhau: dữ liệu RF, phát sóng AIS (Automatic Identification System) từ tàu, và ảnh quang học.

Điều này tạo ra một bức tranh tác chiến chung nhanh như chớp, cứu sống và cung cấp thông tin cho chiến lược tốt hơn. Chuỗi TCPED được cải thiện đáng kể khi AI đảm nhiệm phần việc nặng nhọc, để quyết định chiến lược thuộc về chỉ huy con người. Đây là một phương pháp lai, nơi xử lý biên đảm nhiệm các nhiệm vụ yêu cầu độ trễ thấp và đám mây xử lý các phân tích tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán.

Nơi tự chủ sẽ (và sẽ không) mở rộng

Trong vòng năm năm tới, ngành dự kiến một số lĩnh vực tự chủ sẽ phát triển trong khi những lĩnh vực khác vẫn nằm dưới quyền kiểm soát chặt chẽ của con người.

Các lĩnh vực có khả năng tự chủ:

• Phát hiện tín hiệu và phân loại xung.
• Tối ưu quỹ đạo và duy trì vị trí tự động.
• Ưu tiên dữ liệu để tận dụng tốt hơn băng thông downlink hạn chế.
• Định tuyến mạng và khả năng phục hồi trong các chòm sao LEO.

Lĩnh vực hạn chế (Con người chiếm ưu thế):

• Các hành động có tính động lực hoặc gây phá hủy.
• Quyết định liên quan đến leo thang chiến lược.
• Điều động tài sản giá trị cao trong khu vực chịu tranh chấp cao hoặc nhạy cảm.

Lợi thế cạnh tranh trong không gian quốc phòng cuối cùng sẽ đến từ những tổ chức có thể tích hợp AI vào các khung ra quyết định của con người một cách hiệu quả nhất.

Chiến trường đang trở nên ngày càng nhanh, với nhiều tác nhân hiện nay áp dụng AI để ra quyết định. Không còn nghi ngờ gì rằng AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong chiến tranh trong tương lai; cuộc tranh luận bây giờ là về cách công nghệ này được triển khai sao cho an toàn và đáng tin cậy.