Trong ngành máy tính có một câu ngạn ngữ cổ từ những chiếc máy tính lớn đầu tiên: "Đầu vào rác, đầu ra rác". Điều đó có nghĩa là một cỗ máy chỉ có thể hoạt động với những gì bạn cung cấp cho nó, và nếu bạn cung cấp thông tin sai lệch, nó sẽ đưa ra những câu trả lời sai lệch một cách chắc chắn. Nguyên tắc đó chưa bao giờ quan trọng hơn lúc này, khi trí tuệ nhân tạo bắt đầu xuất hiện trong các công cụ chúng ta sử dụng để thiết kế, lắp đặt và kiểm tra hệ thống phòng cháy chữa cháy. Công nghệ này thật ấn tượng. Nhưng dữ liệu bên dưới nó quyết định tất cả.

Vì sao chất lượng dữ liệu lại quan trọng trong phòng cháy chữa cháy

Phòng cháy chữa cháy là một lĩnh vực được xây dựng dựa trên việc chú trọng đến từng chi tiết. Một chuyên gia thiết kế khi tính toán kích thước hệ thống theo tiêu chuẩn NFPA 13 đang làm việc dựa trên một khối kiến thức đã được kiểm chứng bằng các vụ cháy thực tế, các sự cố thực tế và các thiệt hại về người thực tế. Khi chúng ta yêu cầu một công cụ AI hỗ trợ công việc đó, chúng ta đang yêu cầu nó sử dụng bất kỳ thông tin nào mà nó đã được huấn luyện. Nếu thông tin đó là hiện tại, chính xác và dựa trên các quy chuẩn mà chúng ta thực sự sử dụng, công cụ đó có thể là một trợ giúp thực sự. Nếu nó lỗi thời, không đầy đủ hoặc được thu thập từ các nguồn không được kiểm chứng trên internet, công cụ đó sẽ trở thành nguồn gây ra lỗi âm thầm, nhưng đầy tự tin. Và lỗi đầy tự tin là loại lỗi nguy hiểm nhất trong một ứng dụng an toàn tính mạng.

Chất lượng dữ liệu có ý nghĩa gì đối với trí tuệ nhân tạo trong các hệ thống an toàn sinh mạng?

Hãy xem xét ý nghĩa thực sự của “chất lượng dữ liệu” trong thế giới của chúng ta. Nó có nghĩa là phiên bản của tiêu chuẩn rất quan trọng. Một mô hình được huấn luyện trên phiên bản lỗi thời của NFPA 13 có thể trích dẫn các quy tắc về khoảng cách hoặc phân loại nguy hiểm không còn áp dụng nữa. Nó có nghĩa là nguồn thông tin rất quan trọng. Hướng dẫn được trích từ sách hướng dẫn lắp đặt của nhà sản xuất có trọng lượng khác so với một chuỗi bình luận trên diễn đàn, nhưng một hệ thống AI không thể phân biệt được sự khác biệt sẽ coi cả hai đều đúng như nhau. Nó có nghĩa là ngữ cảnh rất quan trọng. Một quy tắc đúng cho một khu vực có mức độ nguy hiểm thấp có thể sai, thậm chí nguy hiểm, khi được áp dụng cho một cách bố trí kho chứa mà nó không bao giờ được thiết kế để bao phủ. Máy móc không biết sự khác biệt trừ khi dữ liệu đã dạy nó sự khác biệt đó.

NFPA và NFSA đang xây dựng trí tuệ nhân tạo dựa trên các nguồn thông tin đáng tin cậy như thế nào?

Đây là lúc ngành công nghiệp bắt đầu làm điều gì đó đáng chú ý. NFPA và NFSA đã bắt đầu xây dựng các công cụ AI dựa trên các nguồn đáng tin cậy thay vì dựa vào mạng internet mở. NFPA mô tả trợ lý CASI của mình, được ra mắt trong NFPA LiNK, là câu trả lời mà người dùng có thể tin tưởng vì nó dựa trên nội dung chính thức của NFPA và trả về các trích dẫn đến các đoạn văn nguồn mà nó đã dựa vào (NFPA, 2026). NFSA đã đi theo con đường tương tự với công cụ Chat EOD của mình dành cho các câu hỏi về kỹ thuật và thiết kế. Khi một công cụ lấy câu trả lời từ chính các quy tắc và tiêu chuẩn, chất lượng đầu vào sẽ tăng lên đáng kể, và đầu ra trở thành thứ mà một chuyên gia có thể bắt đầu sử dụng. Nền tảng đó chính là điểm mấu chốt. Đó là sự khác biệt giữa một công cụ đoán mò và một công cụ lập luận từ chính những tài liệu mà bạn sẽ tìm kiếm trên kệ sách. Giá trị của những nỗ lực này không nằm ở chỗ chúng được hỗ trợ bởi AI. Giá trị nằm ở chỗ ai đó đã cẩn thận với những gì được đưa vào chúng.

Vấn đề ảo giác khi dữ liệu kém chất lượng

Hãy so sánh điều đó với những gì xảy ra khi dữ liệu kém chất lượng. Một mô hình đa năng, khi được hỏi về vấn đề phòng cháy chữa cháy, thường sẽ đưa ra câu trả lời nghe có vẻ đáng tin cậy và dễ hiểu. Nó có thể đề cập đến một tiêu chuẩn cụ thể. Nó có thể sử dụng đúng từ vựng. Và nó có thể sai ở những điểm mà chỉ chuyên gia giàu kinh nghiệm mới phát hiện ra. Đây chính là vấn đề ảo tưởng, và nó không phải là một lỗi hiếm gặp. Đó là kết quả có thể dự đoán được khi yêu cầu một hệ thống nói vượt quá khả năng hỗ trợ của dữ liệu. Hệ thống không nói dối. Nó không có khái niệm về sự thật. Nó đang tập hợp một câu trả lời hợp lý từ các mẫu, và khi các mẫu cơ bản mỏng manh hoặc có sai sót, câu trả lời cũng mỏng manh hoặc có sai sót, được khoác lên mình ngôn ngữ trôi chảy để che giấu lỗ hổng. Giới luật sư đã học được điều này một cách công khai khi hai luật sư đệ trình một hồ sơ tòa án dựa trên các vụ án do công cụ AI tạo ra, và thẩm phán đã xử phạt họ vì điều đó (Mata v. Avianca). Các trích dẫn bịa đặt trông có vẻ thật. Nhưng chúng đơn giản là không tồn tại.

Trách nhiệm nghề nghiệp và tiêu chuẩn chăm sóc

Vấn đề này không chỉ đơn thuần là sự tò mò về mặt kỹ thuật. Trong lĩnh vực của chúng ta, một sai sót không chỉ dừng lại ở màn hình. Nó trở thành một bản thiết kế được đóng dấu, một hệ thống được lắp đặt, một tòa nhà được đưa vào sử dụng. Kỹ sư chịu trách nhiệm chính, người đóng dấu bản vẽ, đang chấp nhận trách nhiệm nghề nghiệp của mình, và không có công cụ AI nào chia sẻ trách nhiệm đó. Nếu dữ liệu đầu vào cho công cụ là dữ liệu rác, người chuyên gia vẫn phải chịu trách nhiệm về kết quả. Đó là một suy nghĩ đáng suy ngẫm, và nó nên định hình cách mỗi chúng ta tiếp cận các công cụ này. Chúng ta phải chịu trách nhiệm về những gì mình tạo ra, bất kể điều gì đã giúp chúng ta tạo ra nó.

Thực hành tốt khi sử dụng các công cụ AI trong phòng cháy chữa cháy.

Vậy thì, khi những công cụ này xuất hiện, việc thực hành tốt sẽ như thế nào? Trước hết là phải biết câu trả lời đến từ đâu. Một công cụ có thể chỉ ra nguồn gốc, trích dẫn tiêu chuẩn thực tế và chỉ rõ đoạn văn mà nó dựa vào sẽ hữu ích hơn nhiều so với một công cụ chỉ đơn thuần khẳng định. Tiếp theo là việc xác minh. Mọi kết quả đầu ra từ hệ thống AI đều phải được kiểm tra đối chiếu với mã nguồn quản lý, giống như cách bạn kiểm tra công việc của một đồng nghiệp trẻ, bởi vì về cơ bản đó là những gì bạn đang làm. Và điều đó phụ thuộc vào khả năng phán đoán, loại phán đoán đến từ nhiều năm kinh nghiệm làm việc, cho phép một nhà thiết kế giàu kinh nghiệm cảm nhận được khi một câu trả lời có vẻ sai ngay cả trước khi họ có thể giải thích lý do. Bản năng đó không phải là thứ mà máy móc có thể thay thế. Nó là tuyến phòng thủ cuối cùng khi dữ liệu không đáp ứng được kỳ vọng của chúng ta.

Chất lượng dữ liệu quyết định liệu trí tuệ nhân tạo có bảo vệ được mạng sống hay không.

Tất cả những điều này không phải là lý do để từ bỏ công nghệ. Các công cụ dựa trên nguồn thông tin đáng tin cậy đã và đang chứng minh được sức mạnh của dữ liệu được thu thập cẩn thận, và chúng sẽ ngày càng tốt hơn. Vấn đề cốt lõi đơn giản và lâu đời hơn bất kỳ điều nào trong số đó. Một công cụ chỉ tốt khi bạn đưa vào nó những thông tin chính xác. Trong hầu hết các lĩnh vực, một câu trả lời kém chất lượng chỉ là sự bất tiện. Trong lĩnh vực của chúng ta, nó có thể gây nguy hiểm cho con người. Đó là lý do tại sao chất lượng dữ liệu không phải là mối quan tâm thứ yếu đối với nghề nghiệp của chúng ta. Đó là mối quan tâm quyết định liệu những công cụ này có giúp chúng ta bảo vệ tính mạng hay âm thầm làm suy yếu tiêu chuẩn chăm sóc mà chúng ta đã mất hàng thập kỷ để xây dựng.

Máy móc sẽ tiếp tục được cải tiến. Trách nhiệm của chúng ta vẫn không thay đổi. Cộng đồng kỹ sư phòng cháy chữa cháy đã chỉ rõ trọng tâm cần đặt vào đâu. Tại Hội nghị thượng đỉnh SFPE AI trong Kỹ thuật Phòng cháy chữa cháy mà tôi tham dự ở Berkeley năm 2025, việc xác minh và thẩm định nổi bật như một ưu tiên chung của các chuyên gia có mặt. Những người sinh sống trong các tòa nhà mà chúng ta bảo vệ đang trông cậy vào công việc mà chúng ta đã tự mình kiểm tra, chứ không phải những câu trả lời mà máy móc đưa ra một cách mù quáng. Câu nói "đầu vào sai, đầu ra sai" đã đúng với những người vận hành máy tính chủ, và nó vẫn đúng cho đến ngày nay, và cái giá phải trả cho việc quên điều đó chưa bao giờ cao hơn thế.

 Tài liệu tham khảo

Chat EOD: Được phát triển bởi ngành, dành cho ngành. https://nfsa.org/2025/11/06/chat-eod-developed-by-the-industry-for-the-industry/

NFPA ra mắt NFPA LiNK 3.0, thúc đẩy chuyển đổi số trong lĩnh vực phòng cháy chữa cháy và an toàn tính mạng. https://www.nfpa.org/about-nfpa/press-room/news-releases/2026/nfpa-unveils-nfpa-link-3-0-advancing-digital-transformation-in-fire-and-life-safety

Những bài học thực tiễn từ những sai lầm của luật sư trong vụ Mata kiện Avianca. https://www.acc.com/resource-library/practical-lessons-attorney-ai-missteps-mata-v-avianca

Suy ngẫm về Hội nghị thượng đỉnh về Trí tuệ nhân tạo trong Kỹ thuật Phòng cháy chữa cháy năm 2025. https://www.sfpe.org/blogs/amanda-tarbet/2025/08/01/2025-ai-in-fire-engineering-summ