Mối họa vũ khí sinh học thời đại AI
Các mô hình dữ liệu lớn và các thuật toán hứa hẹn giúp con người tạo thuốc nhanh hơn, ứng phó tốt hơn với dịch bệnh, nhưng cũng có thể đưa những năng lực sinh học nguy hiểm tới gần hơn với các tổ chức khủng bố. Vũ khí của tương lai có thể không đi từ kho quân sự ra chiến trường. Chúng có thể bắt đầu bằng những dữ liệu trôi nổi trên các đám mây số. Cuộc cạnh tranh chiến lược Trung - Mỹ có thể sẽ làm gia tăng rủi ro này.
Ngày 8/4/2025, Ủy ban An ninh quốc gia Mỹ về công nghệ sinh học mới nổi, gọi tắt là NSCEB, công bố báo cáo về vị thế của Mỹ trong lĩnh vực này. Cơ quan độc lập, lưỡng đảng do Quốc hội Mỹ thành lập cảnh báo rằng nước Mỹ đang tiến gần nguy cơ tụt lại phía sau Trung Quốc ở một số công nghệ sinh học then chốt. Báo cáo đưa ra 49 khuyến nghị và coi công nghệ sinh học là vấn đề đồng thời liên quan tới an ninh quốc gia, sức mạnh kinh tế và ảnh hưởng toàn cầu. Cách tiếp cận của báo cáo này rõ ràng mang màu sắc của Washington, lấy cạnh tranh Trung - Mỹ làm hậu cảnh của mọi phân tích, tuy nhiên, nỗi lo của NSCEB không phải không có cơ sở.
Một phòng thí nghiệm tự động ứng dụng AI tại Trung Quốc Ảnh: Xinhua
Hậu cảnh
Đến giữa năm 2026, NSCEB tiếp tục đưa ra báo cáo nhận định Trung Quốc đang thúc đẩy công nghệ sinh học trên 5 mặt: Chiến lược quốc gia, Quy định, Hạ tầng, Đầu tư và Dữ liệu. NSCEB cho rằng, Mỹ chỉ có khoảng 3 năm để thực hiện những biện pháp quan trọng trước khi lợi thế hiện có bị thu hẹp nghiêm trọng.
Đây không phải chiếc đồng hồ đếm ngược theo nghĩa tuyệt đối, nhưng nó phản ánh cảm giác cấp bách đang bao trùm giới hoạch định chính sách Mỹ. Công nghệ sinh học không còn là tên gọi khác của ngành dược phẩm. Nó hiện diện trong nông nghiệp, thực phẩm, năng lượng, vật liệu và sản xuất công nghiệp. Một nghiên cứu ước tính, riêng kinh tế sinh học công nghiệp Mỹ đã tạo ra và hỗ trợ khoảng 210,4 tỷ USD hoạt động kinh tế trong năm 2023, cùng gần 644.000 việc làm. Con số ấy chưa bao gồm dược phẩm sinh học, thực phẩm và đồ uống.
Khi AI tham gia, phạm vi của lĩnh vực này còn mở rộng nhanh hơn. Máy tính có thể phân tích dữ liệu gene, dự đoán cấu trúc protein, tìm kiếm hợp chất và hỗ trợ tự động hóa thí nghiệm. Những quy trình trước đây dựa nhiều vào trực giác, lao động thủ công và vô số lần thử - sai đang dần trở thành chu trình kết hợp giữa dữ liệu, thuật toán và robot.
AI ngày càng được ứng dụng trong nghiên cứu sinh học. Ảnh: Xinhua
Cuộc đua Mỹ-Trung vì thế không chỉ xoay quanh câu hỏi ai có mô hình AI mạnh hơn. Câu hỏi mới là ai có thể hiểu, thiết kế và sản xuất sinh học nhanh hơn. Cuộc cạnh tranh trên đỉnh giữa các cường quốc vì thế có thể tạo ra sự phổ biến ở phía dưới, điều từng xảy ra với vũ khí hạt nhân.
Khi tri thức rời khỏi phòng thí nghiệm
Trong khi vũ khí hạt nhân có một đặc tính hữu ích đối với những người muốn kiểm soát - rất khó che giấu vết tích. Một chương trình hạt nhân cần vật liệu phân hạch, cơ sở quy mô lớn, thiết bị đặc chủng và chuỗi cung ứng phức tạp. Quyền lực sinh học mang hình dạng khác. Phần lớn công nghệ nền tảng của nó được phát triển trong đời sống dân sự.
Dữ liệu được lưu trên máy chủ. Năng lực tính toán có thể thuê. Một số vật liệu sinh học được cung cấp thương mại. Thiết bị ngày càng nhỏ hơn, còn nhiều công đoạn thí nghiệm có thể được tự động hóa hoặc điều khiển từ xa. Cùng một dây chuyền nghiên cứu có thể tạo ra vaccine, enzyme công nghiệp hoặc một rủi ro chưa từng được dự kiến.
Ngày 18/8/2026, tổ chức nghiên cứu RAND (Mỹ) công bố báo cáo về chiến lược “phòng thủ theo chiều sâu” cho an ninh sinh học thời đại AI. Báo cáo phân tích con đường từ hình thành ý tưởng, thiết kế, thử nghiệm và học hỏi tới vũ khí hóa.
Công nghệ giải trình tự gene - nền tảng của cách mạng sinh học. Ảnh: Xinhua
RAND cho rằng, sự hội tụ giữa AI, tự động hóa và khoa học sự sống có thể mở rộng khả năng tiếp cận những tri thức và năng lực từng chỉ nằm trong tay các đội ngũ chuyên môn cao. Sinh học là một ngành khoa học đặc thù. Vật chất sống biến đổi, phản ứng với môi trường và thường không tuân theo những dự đoán ban đầu.
Mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp tổng hợp kiến thức. Công cụ chuyên dụng hỗ trợ thiết kế sinh học. Mô phỏng giúp sàng lọc một số phương án trước khi thử nghiệm. Kết quả thí nghiệm lại được đưa vào hệ thống để phân tích và điều chỉnh vòng thiết kế tiếp theo. AI có thể hạ thấp từng phần những rào cản trước đây khiến phần lớn các chủ thể không thể tiến xa.
Đây là tin tuyệt vời đối với một nhà nghiên cứu đang tìm thuốc chữa bệnh hiếm. Nó cũng có thể là tin tốt đối với một kẻ có ý định xấu. Công nghệ lưỡng dụng không thay đổi bản chất theo đạo đức của người sử dụng. Chính người sử dụng quyết định nó trở thành thuốc hay độc chất, công cụ sản xuất hay phương tiện gây hoảng loạn.
Aum Shinrikyo, Amerithrax và những giới hạn đã cũ
Vụ khủng bố của giáo phái Aum Shinrikyo là một lời nhắc nhở về những giới hạn từng ngăn các tổ chức cực đoan biến tham vọng sinh học thành thảm họa.
Xử lý hiện trường sau vụ tấn công của Aum. Ảnh: OPCW
Trước khi tiến hành vụ tấn công bằng sarin trên tàu điện ngầm tại Tokyo năm 1995, khiến ít nhất 13 người thiệt mạng và hàng nghìn người bị ảnh hưởng, giáo phái này từng theo đuổi một chương trình vũ khí sinh học kéo dài. Aum có tiền, cơ sở vật chất, nhân lực được đào tạo và một hệ tư tưởng tận thế. Nhưng, chương trình sinh học của Aum không đạt được mục tiêu. Sự thất bại ấy không chỉ bắt nguồn từ thiếu công nghệ. Aum gặp khó khăn trong việc tiếp cận tác nhân phù hợp, duy trì quy trình thực nghiệm và phát triển phương thức phát tán hiệu quả.
Một “Aum mới” có thể được AI hỗ trợ; năng lực tính toán có thể thuê, một số vật liệu có thể mua; một số công đoạn có thể tự động hóa hoặc giao cho dịch vụ bên ngoài. Tuy cơ sở thí nghiệm, vật liệu và kinh nghiệm thực hành vẫn là những trở ngại lớn nhưng đối với an ninh, rào cản không cần biến mất hoàn toàn mới tạo ra nguy hiểm. Chúng chỉ cần thấp đi vừa đủ là có thể tạo ra rủi ro.
Trong khi đó, vụ Amerithrax năm 2001 cho thấy quy mô vật chất của một cuộc tấn công sinh học có thể nhỏ trong khi hậu quả xã hội lại rất lớn. Những lá thư chứa bào tử bệnh than phát tán qua hệ thống bưu chính Mỹ khiến 22 người mắc bệnh, trong đó 5 người tử vong. Hơn 10.000 cuộc phỏng vấn nhân chứng, hàng nghìn mẫu môi trường liên quan vụ án tạo thành một trong những cuộc điều tra phức tạp nhất lịch sử Cục Điều tra Liên bang Mỹ (FBI).
Trong bối cảnh an ninh thay đổi sau vụ 11/9/2001 và các lá thư bệnh than, Washington thông qua Project BioShield năm 2004, dành nguồn vốn ban đầu 5,6 tỷ USD trong 10 năm để phát triển và mua sắm các biện pháp đối phó với nguy cơ hóa học, sinh học, phóng xạ và hạt nhân. Sự bất cân xứng thật rõ ràng. Một lượng vật chất tương đối nhỏ có thể buộc nhà nước phải huy động mạng lưới y tế, thực thi pháp luật, tình báo và truyền thông. Chi phí gây hoảng loạn thấp hơn nhiều so với chi phí khôi phục lòng tin. Nếu AI làm giảm thêm chi phí chuẩn bị cho vụ tấn công, khoảng cách ấy sẽ tiếp tục bị nới rộng và dĩ nhiên quy mô thiệt hại sẽ càng kinh khủng hơn.
Không có bức tường nào đủ cao
Khi một tên lửa được phóng đi, các quốc gia có nguy cơ sẽ đánh giá quỹ đạo bay của nó. Khi những ca bệnh đầu tiên xuất hiện, nhà chức trách phải lần lượt trả lời 3 câu hỏi: Đây có phải hiện tượng bất thường không? Nó bắt nguồn từ tự nhiên, tai nạn hay hành vi cố ý? Và, cuối cùng, ai đứng sau?
Lá thư chứa mầm bệnh than gửi ngày 12/10/2001 khiến Quốc hội Mỹ đóng cửa. Ảnh: Smithsonian
Sự mơ hồ ấy làm suy yếu khả năng răn đe và hợp tác trong quan hệ quốc tế. Một quốc gia có lãnh thổ, tài sản và dân cư để bảo vệ. Một tổ chức khủng bố, lực lượng ủy nhiệm hoặc cá nhân cực đoan có thể không có những điểm yếu tương tự. Cạnh tranh chiến lược đang chi phối việc quốc gia chia sẻ dữ liệu gene và thông tin dịch bệnh với ai, khi nào và theo điều kiện nào.
Năng lực phát hiện mầm bệnh chưa bao giờ lớn như hiện nay nhờ các tiến bộ công nghệ, nhưng lòng tin cần thiết để dữ liệu lưu chuyển nhanh lại đang suy giảm. Giải pháp “thuận mắt” nhất là kiểm soát AI. Nhưng, một “phòng tuyến sinh học” đơn giản sẽ là không đủ. Mô hình đóng có thể được giám sát, mô hình mở khó hơn. Dữ liệu bị hạn chế ở một nước có thể xuất hiện tại nước khác. Một nhà cung cấp có thể sàng lọc đơn hàng, nhưng kẻ xấu có thể tìm cách phân tán giao dịch.
Lợi ích kinh tế, y tế và quân sự là quá lớn khiến khó có nước nào tự nguyện đứng ngoài cuộc đua AI-sinh học. Vì vậy, thách thức không phải đóng cửa tương lai, mà là xây dựng hệ thống bảo vệ nhanh ngang với tốc độ mở ra tương lai ấy. Báo cáo của RAND đề xuất 9 nhóm biện pháp theo mô hình phòng thủ nhiều lớp: bảo vệ thông tin và công cụ nhạy cảm, quản lý quyền truy cập, sàng lọc khách hàng và vật liệu, giám sát dấu hiệu lạm dụng, chia sẻ tín hiệu cảnh báo, phát hiện sớm dịch bệnh, nâng cao khả năng quy trách nhiệm và phản ứng nhanh.
Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) cũng khuyến nghị quản trị rủi ro trên toàn bộ vòng đời của vật liệu, công nghệ và thông tin sinh học, bao gồm cả an ninh mạng, chỉnh sửa gene và AI. Không lớp bảo vệ nào ngăn được tất cả. Mục tiêu là buộc đối tượng xấu mất thêm thời gian, tốn thêm tiền, để lại nhiều dấu vết hơn và có ít cơ hội thành công hơn.
