Trí tuệ nhân tạo: Thách thức an toàn khi AI tham gia kiểm soát không lưu

Theo báo La Tribune (Pháp), trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần thâm nhập lĩnh vực kiểm soát không lưu, mở ra cuộc cách mạng công nghệ song cũng đặt ra hàng loạt thách thức về kỹ năng nghề nghiệp, an toàn và trách nhiệm pháp lý.
Chú thích ảnh
Ảnh: linkedin.com

Theo phóng viên TTXVN tại Paris, một trong những ứng dụng tiên phong là SINAPS, công cụ AI do Cơ quan Dịch vụ Điều hướng hàng không (DSNA) phối hợp với Cơ quan nghiên cứu Hàng không vũ trụ (ONERA) phát triển. Khác với các hệ thống điều hành cất hạ cánh, SINAPS được sử dụng tại các trung tâm khu vực để quản lý không phận giai đoạn bay hành trình, dự báo lưu lượng bay trước nhiều tháng, qua đó phân bổ nhân sự hợp lý và tối ưu hoạt động trong mùa cao điểm.

Cùng với đó, Tập đoàn Thales cũng đang triển khai TopSky Sequencer - công cụ giúp sắp xếp thứ tự cất hạ cánh tối ưu, giảm tắc nghẽn và nâng cao hiệu quả vận hành sân bay. Tuy nhiên, việc đưa AI vào kiểm soát không lưu khiến các cơ quan quản lý phải thận trọng. Cơ quan An toàn Hàng không châu Âu (EASA) đã đề ra lộ trình ba cấp độ tự động hóa. Cụ thể, ở cấp 1, AI chỉ hỗ trợ, không có quyền ra quyết định. Đến cấp 2, AI được phép quyết định nhưng dưới sự giám sát của con người và cấp 3 là tự động hóa hoàn toàn – hiện mới áp dụng cho quản lý drone. EASA nhấn mạnh cần tiến từng bước nhỏ, từ mức rủi ro thấp đến cao, đồng thời xây dựng khung pháp lý tương ứng để bảo đảm an toàn.

Song song với triển vọng, AI cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro mới. Các chuyên gia cảnh báo, AI không chỉ kế thừa những hạn chế vốn có của tự động hóa trong hàng không, mà còn tăng độ phức tạp do tính mờ đục, khó giải thích và dễ gây nhầm lẫn. Nếu AI đưa ra khuyến nghị sai dẫn đến sự cố, trách nhiệm sẽ thuộc về ai - nhà phát triển, cơ quan cấp phép hay kiểm soát viên? Đây là vấn đề cấp thiết đòi hỏi khung pháp lý rõ ràng và hàng rào an toàn nghiêm ngặt.

Ngoài ra, còn xuất hiện nguy cơ suy giảm kỹ năng nghề nghiệp. Thế hệ kiểm soát viên mới có thể phụ thuộc quá mức vào AI, tương tự như việc người chỉ quen dùng GPS không còn khả năng định vị bằng bản đồ truyền thống. Do đó, chương trình đào tạo cần được điều chỉnh, chú trọng kỹ năng xử lý sự cố khi hệ thống hỗ trợ gặp trục trặc và giành lại quyền kiểm soát trong tình huống khẩn cấp.

AI mang lại triển vọng lớn cho ngành hàng không - từ tối ưu hóa nhân lực, giảm tắc nghẽn, nâng cao năng lực dự báo đến chuẩn bị cho sự bùng nổ của drone. Tuy nhiên, đảm bảo an toàn, duy trì kỹ năng cốt lõi và xác định rõ trách nhiệm pháp lý sẽ là ba câu hỏi trọng tâm mà ngành phải giải quyết trong thập kỷ tới.

Đào Dũng (TTXVN)

Dành cho bạn

Ứng dụng năng lượng nguyên tử tại nhiều lĩnh vực tại Việt Nam

Ứng dụng năng lượng nguyên tử tại nhiều lĩnh vực tại Việt Nam

Năng lượng nguyên tử đang được ứng dụng tại Việt Nam trong nhiều lĩnh vực, nổi bật là y tế, nông nghiệp, công nghiệp, tài nguyên và môi trường. Cùng với mở rộng các ứng dụng, Việt Nam đang đặt yêu cầu chuẩn bị nguồn nhân lực để đáp ứng giai đoạn phát triển mới của lĩnh vực này.

Đại học Manchester và hành trình biến nghiên cứu thành 11 startup

Đại học Manchester và hành trình biến nghiên cứu thành 11 startup

Từ phòng thí nghiệm đến thị trường, Đại học Manchester đã góp phần hình thành 11 startup trong 11 năm, cho thấy vai trò của các trường đại học trong việc thương mại hóa kết quả nghiên cứu. Kinh nghiệm này cũng gợi mở hướng kết nối chặt chẽ hơn giữa nghiên cứu khoa học, doanh nghiệp và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo tại Việt Nam.

Cuộc đua AI trước lời kêu gọi 'giảm tốc'

Cuộc đua AI trước lời kêu gọi 'giảm tốc'

Trong khoảng 10 ngày đầu tháng 9/2026, hàng loạt sự kiện dồn dập đã khiến chính các công ty AI lớn nhất thế giới phải chững lại và xem xét mức độ an toàn của những sản phẩm do mình tạo ra.