Các chính phủ đang thử nghiệm trí tuệ nhân tạo (AI) để giảm bớt cảnh xếp hàng dài chờ đợi khi nhân viên cửa khẩu tiến hành thủ tục kiểm tra hộ chiếu, sử dụng kỹ năng và máy móc để phát hiện những khách du lịch nguy hiểm tiềm tàng và phát hiện hàng hóa nhập lậu ở biên giới của họ. Nhưng công nghệ này liệu có thể được tin cậy?
Dùng thuật toán trên dữ liệu
Du lịch quốc tế đang tăng trưởng với tốc độ nhanh chóng. Năm 2017, du khách đi ra nước ngoài đạt mức cao kỷ lục là 1,4 tỉ, và đến năm 2030, con số đó dự kiến sẽ đạt 1,8 tỉ.
Con số ngày càng lớn những người đi du lịch khắp thế giới cũng có nghĩa là những hàng người dài hơn tại các cửa khẩu xuất nhập cảnh.
Đại đa số những người bị cảnh sát biên phòng bắt giữ không phải là những mối đe dọa nguy hiểm, nhưng điều đó lại làm chậm lại quy trình làm thủ tục nhập cảnh vốn đã tốn thời gian.
Nhân viên cửa khẩu làm việc rất vất vả. Mỗi giờ họ phải phán đoán để ra quyết định cho hàng trăm trường hợp xem liệu có cho phép ai đó nhập cảnh hay không.
Với mối đe dọa tấn công khủng bố, nạn buôn người và buôn lậu hiển hiện, họ đối mặt rất nhiều sức ép phải hoàn thành tốt công việc.
Mặc dù có được sự hỗ trợ từ trí thông minh của máy tính, nhưng khi kiểm tra phần lớn du khách, nhân viên kiểm soát cửa khẩu vẫn phải dựa vào kinh nghiệm cá nhân và linh cảm của chính mình.
Và đối với rất nhiều người trong số họ, kinh nghiệm đó khó có thể nói là dày dặn. Đó là công việc có tỷ lệ nghỉ việc cao; nhân viên biên phòng ở Mỹ nghỉ việc nhiều gấp đôi so với các vị trí hành pháp khác.
Bất cứ ai đã từng bị chặn lại ở cửa xuất nhập cảnh, cho dù chỉ trong chốc lát, sẽ biết trải nghiệm đó khó chịu và căng thẳng như thế nào.
Nhìn vào đôi mắt lạnh lùng của nhân viên cửa khẩu trong lúc họ kiểm tra hộ chiếu luôn là một trải nghiệm căng thẳng thần kinh.
Nhưng rất có thể sẽ sớm có một nhân viên biên phòng khác, vô hình, nhưng lại tham gia vào việc ra quyết định cho bạn xuất hay nhập cảnh hay không, mà đó lại là người mà bạn không thể nào cãi lý hay lấy lòng bằng một nụ cười.
Một số chính phủ trên khắp thế giới giờ đây đang tài trợ cho các nghiên cứu về hệ thống vận hành bằng trí tuệ nhân tạo (AI) để giúp đánh giá du khách tại các cửa khẩu.
Một trong những hệ thống đó đang được công ty công nghệ Mỹ Unisys Corps., công ty vốn đã hợp tác với Cục Hải quan và Tuần tra Biên phòng Mỹ (CBP) sau vụ tấn công khủng bố 11-9-2001, phát triển nhằm xây dựng công nghệ nhận diện hành khách nguy hiểm từ rất sớm, trước khi họ lên máy bay.
Hệ thống đánh giá nguy cơ của hãng, được gọi là LineSight, lấy dữ liệu về du khách từ các cơ quan chính phủ khác nhau và từ cả các nguồn khác để tự đánh giá nguy cơ theo toán học.
Kể từ đó, họ đã phát triển, mở rộng năng lực cho hệ thống sang việc tìm kiếm, phát hiện những kiểu du khách hay hàng hóa có thể là mối quan ngại cho giới chức biên phòng.
John Kendall, Giám đốc chương trình biên giới và an ninh quốc gia ở Unisys, đưa ra ví dụ về hai du khách giả định để minh họa cho cách thức hoạt động của LineSight.
Romain và Sandra là hai hành khách đã mua vé có hộ chiếu và thị thực hợp lệ. Họ lẽ ra có thể đi qua hầu hết hệ thống kiểm tra an ninh mà không bị xét hỏi gì, nhưng thuật toán của LineSight nhận thấy có điều gì đáng nghi về thói quen đi lại của Romain – cô đến Mỹ vài lần trong vài năm qua với nhiều đứa trẻ có họ khác nhau, điều mà các chương trình phân tích dự đoán gắn kết với buôn người.
Kendall nói: “Romain cũng mua vé bằng thẻ tín dụng do một ngân hàng có dính líu đến mạng lưới buôn nô lệ tình dục ở Đông Âu phát hành”.
LineSight có khả năng có được thông tin này từ hãng hàng không mà Romain bay và phối kiểm với dữ liệu thực thi pháp luật.
Kendall nói thêm: “Toàn bộ những thông tin này có thể được tập hợp lại và gửi cho nhân viên hải quan trước khi Romain và Sandra làm thủ tục lên máy bay. Chúng tôi thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn. Các chính phủ khác nhau thu thập thông tin khác nhau, từ hệ thống dữ liệu của họ hoặc từ các công ty du lịch”.
Hệ thống cũng có cách làm tương tự để phân tích các lô hàng. Nó tập hợp những thông tin liên quan vốn có thể giúp nhận ra những trường hợp có khả năng là buôn lậu.
Cách vận dụng AI của Unisys có sức mạnh rất lớn: đó là khả năng xử lý và đánh giá một lượng dữ liệu khổng lồ chỉ trong thời gian rất ngắn – chỉ mất có 2 giây để LineSight xử lý tất cả số liệu có liên quan và hoàn tất đánh giá nguy cơ. Tuy nhiên, cũng có quan ngại về việc sử dụng AI để phân tích dữ liệu theo cách này.
Các thuật toán được lập trình để nhận ra những hành vi hay thói quen bằng số liệu lịch sử có thể phản ánh sự thiên lệch vốn hiện hữu trong thông tin đó.
Chẳng hạn như các thuật toán dựa trên số liệu của hệ thống pháp luật Mỹ bị phát hiện lặp lại sự thiên lệch bất công đối với các bị cáo da đen, những người được nhận định một cách không chính xác là có khả năng tái phạm gần gấp đôi so với tội phạm da trắng.
Thuật toán đó chỉ lặp lại sự phân biệt màu da tồn tại trong hệ thống tư pháp Mỹ. Erica Posey, nữ chuyên gia Trung tâm Công lý Brennan, lo ngại những thiên kiến tương tự có thể len lỏi vào bên trong những thuật toán được dùng để đưa ra các quyết định về nhập cảnh.
Erica Posey lập luận: “Bất kỳ thuật toán dự báo nào dựa trên những hệ thống dữ liệu hiện hành về những người đã bị cấm đi lại trước đây sẽ gần như chắc chắn dựa chủ yếu vào những dữ liệu hành vi để cho ra kết luận tương tự”.
Theo Kendall, Unisys hy vọng sẽ xử lý được vấn đề bằng cách cho phép thuật toán học từ sai lầm.
Kendall giải thích: “Nếu họ chặn lại ai đó, nhưng cuối cùng vỡ lẽ ra là người đó không có vấn đề gì hết, thì thuật toán sẽ tự động cập nhật. Do đó mỗi khi chúng tôi thực hiện một đánh giá thì thuật toán sẽ trở nên thông minh hơn. Nó không dựa trên trực giác, nó không dựa trên thiên kiến của tôi – nó dựa trên toàn bộ những du khách mà nó đã xử lý”.
Nhận diện gian dối
LineSight không coi thông tin này quan trọng hơn thông tin khác, mà thay vào đó, nó nêu ra tất cả những thông tin liên quan cho các nhân viên hải quan và kiểm soát biên giới.
Tuy nhiên, cũng có những công ty khác đang tìm cách thậm chí còn đi xa hơn nữa bằng cách cho phép máy móc đưa ra phán đoán liệu du khách có đáng tin cậy hay là không.
Nhân viên cửa khẩu sẽ đưa ra quyết định dựa trên ngôn ngữ cơ thể của du khách và cách họ trả lời các câu hỏi của họ. Có một số người hy vọng rằng trí tuệ nhân tạo có thể nhận ra những dấu hiệu lừa đảo tốt hơn.
Aaron Elkins, nhà khoa học máy tính Đại học Bang San Diego, chỉ ra rằng con người nhìn chung chỉ có thể nhận ra sự lừa dối ở người khác trong khoảng 54% các trường hợp.
Để so sánh, nhiều nghiên cứu khác nhau cho thấy máy móc được trang bị trí tuệ nhân tạo có thể đạt mức độ chính xác lên đến hơn 80%.
Camera hồng ngoại, vốn có thể nhận ra được những thay đổi trong lưu thông máu và những hệ thống nhận biết thói quen, qua đó phát hiện ra các mưu mẹo tinh vi, cũng đều được đưa vào sử dụng.
Bản thân Elkins cũng là một trong những người chế tạo ra thiết bị Avatar (Automated Virtual Agent for Truth Assements in Real Time) dùng để phát hiện nói dối tự động trong thực tại, một hệ thống kiểm tra vốn sắp được triển khai bên cạnh các nhân viên biên phòng trong đời thực.
Avatar sử dụng một màn hình trên đó hiện lên nhân viên biên phòng ảo, người sẽ hỏi du khách những câu hỏi trong khi hệ thống săm soi từng cử chỉ, chuyển động mắt và thay đổi trong giọng nói của họ.
Sau khi thí nghiệm trên hàng chục ngàn người trong phòng thí nghiệm, nhóm sáng chế Avatar tin rằng họ đã có thể dạy cho hệ thống này biết nhận ra những dấu hiệu vật lý của việc nói dối.
Một hệ thống khác, được gọi là iBorder Ctrl, sắp được thử nghiệm tại ba cửa khẩu đường bộ ở Hungary, Hy Lạp và Latvia.
Hệ thống cũng có một người phỏng vấn tự động vốn sẽ hỏi du khách và đã được cho tập luyện trên những đoạn băng cho thấy những người nói thật hoặc nói dối.
Keeley Crocket, chuyên gia về trí tuệ máy tính học, một trong những người phát triển iBorder Ctrl, cho biết hệ thống sẽ tìm kiếm những cử chỉ rất nhỏ – những dấu hiệu tinh vi không phải là lời nói trên gương mặt bao gồm đỏ mặt cũng như những chuyển động nhỏ về phía trước hay phía sau.
Crocket rất hy vọng vào giai đoạn thử nghiệm thực tế đầu tiên và hy vọng hệ thống sẽ đạt được mức độ chính xác 85% trong thử nghiệm.
Tuy nhiên, cuộc tranh luận vẫn tiếp diễn về việc liệu các thiết bị phát hiện nói dối bằng trí tuệ nhân tạo có tác dụng hay không.
Vera Wilde, nhà nghiên cứu về phát hiện nói dối và là người chỉ trích mạnh mẽ công nghệ iBorder Ctrl, chỉ ra rằng khoa học vẫn chưa chứng minh có liên hệ chắc chắn giữa những hành vi bên ngoài của con người và sự dối trá, và đó đích thực là lý do tại sao các kiểm tra các chỉ số phản ứng của cơ thể không được chấp nhận ở tòa án.
Điều quan trọng cần lưu ý là ở giai đoạn này, những du khách thử nghiệm với hệ thống iBorder Ctrl sẽ là tình nguyện viên và vẫn sẽ phải đối mặt với nhân viên nhập cảnh bằng xương bằng thịt trước khi họ bước vào quốc gia mà hệ thống này đang được thử nghiệm.
Hệ thống sẽ cho các nhân viên kiểm soát biên giới người thật một điểm đánh giá rủi ro do trí tuệ nhân tạo của iBorder Ctrl quyết định.
Cần sự minh bạch
Và cũng có khả năng AI sẽ không bao giờ thay thế được con người hoàn toàn trong lĩnh vực kiểm soát cửa khẩu.
Các nhóm sáng tạo của Unisys, Avatar, và iBorder Ctrl đều đồng ý rằng cho dù công nghệ này có trở nên tiến bộ vượt bậc như thế nào đi nữa, chúng vẫn phải dựa rất nhiều vào con người để diễn giải các thông tin.
Tuy nhiên, sự dựa vào máy móc để phán đoán về quyền của du khách được nhập cảnh vào một quốc gia vẫn đặt ra những quan ngại lớn trong số những người cổ súy nhân quyền và quyền riêng tư.
Nếu một du khách được cho là có nguy cơ cao thì liệu cơ quan tuần tra biên giới có cung cấp thông tin cho họ là vì sao không?
Posey phân tích: “Chúng ta cần sự minh bạch trong việc bằng cách nào các thuật toán được xây dựng và thực hiện, bằng cách nào mà các loại dữ liệu khác nhau sẽ được cân đo trong tính toán thuật toán, làm sao những người ra quyết định được đào tạo để diễn giải những kết luận của trí tuệ nhân tạo và làm sao hệ thống được kiểm tra. Và một điều cơ bản là chúng ta cũng cần sự minh bạch về tác động đối với các cá nhân và toàn bộ hệ thống”.
Tuy nhiên, Kendall tin rằng AI có thể là một công cụ thiết yếu để đối phó với các thách thức mà các cửa khẩu quốc tế phải đối mặt. Kendall nhận định: “Đó là một hệ thống phức tạp các mối đe dọa. Những thách thức mà chúng ta đối mặt ngày nay sẽ khác với những đe dọa trong thời gian một vài năm tới”.
