[비즈한국] AI đang thay đổi chiến tranh. Đây không còn là câu chuyện chỉ dành cho máy bay không người lái (drone) hay xuồng tự sát. Với sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (LLM), từ chỉ huy kiểm soát đến hỗ trợ hậu cần và vận hành, mọi yếu tố cần thiết cho chiến tranh tương lai đều đang đối mặt với những đổi mới chưa từng có so với các cuộc chiến trong quá khứ.
Trong số các nhiệm vụ mà con người phải đảm nhận, vận hành máy bay là tình huống cực đoan nhất đòi hỏi tư duy sâu sắc, và trong đó, các chiến đấu cơ thực hiện không chiến với kẻ thù cũng không phải là ngoại lệ. Trong bộ phim kinh điển ‘Top Gun: Maverick’, nhân vật chính Maverick (Tom Cruise) đã trả lời Đô đốc Cain – người cho rằng phi công con người sẽ sớm trở nên thừa thãi – rằng: “Có thể là vậy, thưa Đô đốc, nhưng không phải hôm nay”. Tuy nhiên, thực tế là các cuộc không chiến trong tương lai đang đòi hỏi những phi công chiến đấu cơ thế hệ mới, nơi AI và con người hòa làm một.
Trong bối cảnh đó, cuộc thi ‘AI Pilot Top Gun Challenge 2026’ lần thứ nhất, do Đại học Hàng không Hàn Quốc tổ chức với sự tham gia của 873 sinh viên từ 290 đội thuộc 80 trường đại học trên toàn quốc, không chỉ đơn thuần là một cuộc thi cấp đại học mà còn là cơ hội để suy ngẫm về “diện mạo của không chiến tương lai”. Cuộc thi đã hoàn tất vòng loại vào ngày 27-28 tháng 8 để chọn ra 16 đội vào vòng chung kết, và trận chung kết sẽ diễn ra tại Hội trường lớn của Đại học Hàng không Hàn Quốc vào ngày 17 tháng 9.
Xem qua các video vòng loại được đăng tải trên YouTube, người ta dễ lầm tưởng đây chỉ là một trò chơi mô phỏng bay đơn thuần, nhưng trình độ phán đoán kỹ thuật tinh vi và những gợi ý về chiến tranh hàng không dựa trên AI trong tương lai mà cuộc thi mang lại vượt xa những gì người ta có thể kỳ vọng ở một sân chơi sinh viên.
Nếu phân tích các nhiệm vụ mà các đội tham gia phải giải quyết qua tài liệu hướng dẫn chính thức, rõ ràng đây không chỉ là “trò chơi mô phỏng F-16”. Động lực học bay (FDM) được đảm nhiệm bởi nhân JSBSim, còn khung học tập là PPO/SAC dựa trên Ray RLlib. Mức độ quan sát thông tin được cung cấp ở 5 chế độ từ 12 đến 37 chiều, trong khi không gian hành động (Action) được cố định ở 4 trục: cuộn (roll), chúi (pitch), lượn (rudder) và ga (throttle). Các giai đoạn học tập theo chương trình (curriculum learning) được cấu tạo gồm 15 cấp độ, bắt đầu từ sinh tồn, truy đuổi, tiến vào vùng giao chiến (WEZ), sau đó là các kỹ thuật quét góc đối đầu (head-on), và cuối cùng là dogfight toàn diện với độ khó tăng dần.
Dù có nhiều thuật ngữ chuyên môn gây khó hiểu, nhưng cốt lõi thì rất đơn giản. AI nhận được rất nhiều thông tin. Cuộc chiến bắt đầu với vị trí của địch và bản thân được hiển thị công khai. Trong tình huống này, AI không đảm nhận toàn bộ việc điều khiển máy bay phức tạp mà chỉ cần giải quyết vấn đề “làm sao để bắn pháo vào kẻ địch” bằng cách quyết định hướng bay và tư thế của máy bay. Nói cách khác, AI được yêu cầu thực hiện hành vi giống như cách một con chó quyết định cắn vào cổ đối phương trong từ “dogfight” (không chiến quần vòng).
Trận đấu là cuộc không chiến bằng súng máy 1:1 kéo dài 200 giây. Khi mục tiêu lọt vào tầm bắn của pháo, hệ thống sẽ tự động xác định trúng đích. Điểm thú vị nằm ở khả năng của súng máy theo thời gian, điều chắc chắn có sự góp sức của các chuyên gia không chiến. Trong 100 giây đầu, mục tiêu chỉ được tính trúng đích nếu góc bắn (tức là góc giữa máy bay mình và địch) nằm trong phạm vi 2 độ. Đến 50 giây cuối, góc này (phạm vi bắn) được mở rộng lên 6 độ và tầm bắn cũng tăng từ 3.000 lên 4.000 feet. Giai đoạn đầu kiểm tra khả năng điều khiển của tác nhân AI khi yêu cầu truy đuổi chính xác, giai đoạn sau đòi hỏi sự quyết đoán khi giá trị kỳ vọng của việc né tránh và tiêu hao thấp hơn. Đây là một thiết kế đưa quy trình học tập vào ngay trong các quy định của cuộc thi.
Những vấn đề mà đề bài không yêu cầu lại quan trọng hơn. Vì thông tin trạng thái của cả phe mình và phe địch đều được cung cấp đầy đủ nên không tồn tại vấn đề phát hiện và theo dõi bằng radar. Vũ khí chỉ có súng máy và quyết định khai hỏa không nằm trong không gian hành động. Đối thủ luôn chỉ có một, không có tình trạng mất liên lạc hay tác chiến điện tử. Những gì cuộc thi này huấn luyện không phải là toàn bộ “bộ não” của một chiến đấu cơ không người lái, mà là hình học của không chiến tầm gần.
Không phải là trước đây chưa từng có những cuộc thi như thế này. ‘AlphaDogfight Trials’ năm 2020 của DARPA có thể coi là khởi nguồn của các cuộc thi phi công AI như vậy. Thời điểm đó, tương tự như cuộc thi Top Gun của Đại học Hàng không, các tác nhân AI đấu với nhau theo thể thức loại trực tiếp trong mô phỏng, và tác nhân F-16 của đội Heron Systems đã giành chiến thắng sau khi đánh bại phi công dày dạn kinh nghiệm của Không quân là “Banger” với tỷ số 5:0.
Điểm khác biệt quyết định giữa cuộc thi Top Gun của Đại học Hàng không lần này với AlphaDogfight chính là tính mở. AlphaDogfight là cuộc thi theo hình thức mời 8 công ty/viện nghiên cứu tham dự và báo cáo kỹ thuật cuối cùng được xếp loại mật (FOUO). Trong khi đó, cuộc thi của Đại học Hàng không Hàn Quốc là hình thức công khai với 84 đội tham gia, phát trực tiếp toàn bộ trận đấu trên YouTube và khuyến khích công khai thuật toán của các đội thắng cuộc. Có thể nói, Top Gun Challenge của Đại học Hàng không chính là ‘Cuộc thi không chiến phi công AI mở’ đầu tiên trên thế giới.
Tất nhiên, trường hợp của AlphaDogfight có điểm khác biệt là họ đã hiện thực hóa khả năng của phi công AI bằng cách tạo ra X-62A – chiếc máy bay thật sử dụng tác nhân AI từ kết quả cuộc thi để điều khiển. Khi đó, X-62A không chỉ đơn thuần là bay tự động bằng AI mà còn thực hiện không chiến thực tế với F-16 có người lái, cập nhật hơn 100.000 dòng mã điều khiển bay qua 21 chuyến bay thử nghiệm. Khác với Mỹ, thực tế ở Hàn Quốc là việc điều khiển chiến đấu cơ bằng tác nhân AI tự chế vẫn còn là một chặng đường dài.
Giáo sư kiêm nhiệm Lim Sang-min (thuộc Cơ quan Quản lý Chương trình Mua sắm Quốc phòng) của Đại học Hàng không Hàn Quốc, người đầu tiên lên kế hoạch cho cuộc thi không chiến AI từ cấp trường, chia sẻ với tờ báo của chúng tôi: “Trận không chiến 200 giây diễn ra trong mô phỏng tại cuộc thi Top Gun lần này không chỉ là mô phỏng đơn thuần, mà là bước đi đầu tiên và điểm khởi đầu kỹ thuật cho ‘Physical AI Pilot’ sắp xuất hiện”. Ông kỳ vọng: “Thông qua cuộc thi này, các em sẽ trưởng thành trở thành những nhà lãnh đạo chủ chốt dẫn dắt lĩnh vực AI quốc phòng và hàng không vũ trụ của Hàn Quốc trong tương lai”.
Đúng như lời giáo sư Lim Sang-min, cuộc thi AI Pilot Top Gun Challenge lần này mang ý nghĩa lớn hơn một cuộc thi cấp đại học thông thường. Hơn hết, đây là lần đầu tiên tại Hàn Quốc thu được dữ liệu có thể áp dụng cho các vũ khí tham chiến bằng tác nhân AI, đồng thời đào tạo được nguồn nhân lực học tập và thử thách với dữ liệu này. Vì vậy, không quá lời khi nói rằng cuộc thi này là điểm khởi đầu để nuôi dưỡng đội ngũ nhân lực cốt lõi sẽ chế tạo ra chiến đấu cơ thế hệ thứ 6 trong tương lai.
Tuy nhiên, sự thật là chặng đường phía trước còn rất dài. Cuộc thi lần này cho phép sử dụng tất cả các phương pháp như học tăng cường (Reinforcement Learning), học bắt chước (Imitation Learning), học có giám sát (Supervised Learning), cây hành vi (Behavior Tree), thuật toán heuristic và hỗn hợp. Điều này là do các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – thứ mà chúng ta vốn quen thuộc – rất khó để xác định tính dự đoán được của hành vi, đồng thời gặp khó khăn lớn trong việc đưa vào tính nhất quán và quá trình học tập. Mặt khác, AI dạng cây hành vi (Behavior Tree) vốn quyết định hành động dựa trên điều kiện lại bộc lộ điểm yếu là dễ bị dự đoán hành vi ngay khi thuật toán bị lộ trước kẻ địch. Việc hoàn thiện một AI có thể cân bằng giữa tính tin cậy và sự sáng tạo, vừa giấu được thuật toán trước kẻ thù, vừa thực hiện những hành vi không thể dự đoán được, sẽ là chìa khóa chiến thắng trong các trận không chiến của chiến đấu cơ thế hệ thứ 6 tương lai.
Hy vọng rằng cuộc thi này sẽ trở thành điểm khởi đầu giúp kiểm chứng những điều cơ bản của phi công AI và làm nở rộ “không chiến lấy tác nhân làm trung tâm” (agent-centric air combat) tại Hàn Quốc.