Nhà sinh vật học Vittorio Baglione đã dành trọn sự nghiệp của mình để nghiên cứu một loài chim vốn không hề muốn ông lại gần. “Chúng không thích bạn đâu,” ông chia sẻ về loài quạ đen, sinh vật cảnh giác được đánh giá là một trong những loài chim thông minh nhất Tây Âu. “Chúng không thích sự xuất hiện của bạn.”

Trong 30 năm qua, ông Baglione vẫn kiên trì theo đuổi chúng. Thời còn là một nghiên cứu sinh trẻ, ông đã nghiên cứu cách quạ đen nuôi con và tuần tra lãnh thổ để phát hiện các mối đe dọa. Gần đây hơn, vào năm 2018, ông bắt đầu tìm cách hiểu những gì chúng đang giao tiếp bằng cách gắn các micro siêu nhỏ vào lông đuôi của 43 con quạ. Tuy nhiên, khi Baglione và vợ là Daniela Canestrari, đồng thời là đối tác nghiên cứu của ông, mở các tệp âm thanh, họ phải đối mặt với hàng ngàn giờ âm thanh hỗn tạp, khó xác định: Tiếng của quạ, tiếng quạ con đòi ăn và thậm chí cả tiếng kêu của loài tu hú đốm lớn chuyên đẻ nhờ trứng. Việc phân tích tập dữ liệu khổng lồ đó gần như là điều không thể. Đó là lúc họ tìm đến trí tuệ nhân tạo (AI) để nhờ trợ giúp.

Quyết định đó đã đưa hai nhà sinh vật học bước vào một thế giới mang tính tương lai. Họ mượn một mô hình học máy từ Earth Species Project, tổ chức tự mô tả là “tiền đồn mới của sự hiểu biết giữa các loài.” Mô hình này có thể phân biệt giữa âm thanh do chính con chim mang micro phát ra, âm thanh từ những con quạ đồng hành và các nguồn âm thanh hoàn toàn khác. Tiếng kêu ưa thích của Baglione là dải âm thanh nhẹ phát ra khi tổ của quạ bị diều hâu tấn công. Âm thanh này luôn kéo theo sự xuất hiện của các con quạ khác đến để bảo vệ tổ, do đó ông dịch nó tương tự như: “Này! Hãy đến cứu!” Hiện nay, Baglione và Canestrari đã sở hữu một danh mục khổng lồ gồm 150.000 bản ghi âm, một trong những tập dữ liệu về loài chim lớn nhất từng tồn tại.

Khi sự tiến bộ nhanh chóng của AI hứa hẹn sẽ tái cấu trúc các ngành công nghiệp từ y tế đến giáo dục và làm thay đổi thế giới lao động, các nhà nghiên cứu cũng nhìn thấy tiềm năng thay đổi tận gốc rễ mối quan hệ giữa loài người và động vật. Công nghệ này có thể tái định hình sự hiểu biết của chúng ta về các loài khác, đồng thời đẩy chúng vào các rủi ro lớn hơn bao giờ hết.

Công nghệ đối đầu với động vật

Con người đã cố gắng giao tiếp với động vật từ hàng ngàn năm qua. Các nhà nghiên cứu cho biết những chiếc sáo bằng xương được phát hiện tại Israel có niên đại 12.000 năm rất có thể đã được sử dụng để giao tiếp với chim ưng. Gần đây hơn, nhà tâm lý học động vật Irene Pepperberg đã thực hiện một thí nghiệm kéo dài 30 năm với Alex, chú vẹt xám châu Phi qua đời vào năm 2007. Nhà nhân loại học người Anh Jane Goodall nổi tiếng một phần nhờ tuyên bố có thể nói được tiếng tinh tinh.

Thế hệ những người đối thoại với động vật ngày nay tin rằng sự tiến bộ đồng thời của AI và biologger, các thẻ điện tử nhỏ có thể gắn vào các loài khác nhau để ghi lại âm thanh của chúng, đang gia tăng tốc độ hiểu biết của chúng ta theo những cách chưa từng có trước đây, tiềm năng cho phép con người phản hồi trở lại. Tỉ phú quỹ đầu tư tư nhân Jeremy Coller, một nhà tài trợ lớn trong lĩnh vực này, nhận định rằng giao tiếp hai chiều thực sự có thể đạt được trong vòng bốn năm tới. “Bởi vì AI tiến triển quá nhanh, tôi có niềm tin tuyệt đối rằng chúng ta sẽ giải mã được mật mã này trước năm 2030,” ông phát biểu trong một bài diễn văn vào tháng 6.

Hầu hết các nhà nghiên cứu thực hiện công việc này đều có chung động lực: Nếu con người hiểu rõ hơn thế giới nội tâm của các loài khác, họ sẽ ít có xu hướng thờ ơ với biến đổi khí hậu, không ủng hộ chăn nuôi công nghiệp hay tham gia vào việc phá hủy môi trường sống. Nhiều người trong lĩnh vực này tin rằng nếu AI được nạp các tập dữ liệu khổng lồ về tiếng kêu của động vật, cuối cùng nó sẽ xác định được các mô hình giúp giải mã ý nghĩa của chúng.

Tuy nhiên, sự sáng tạo của con người cũng có lịch sử lâu đời trong việc sử dụng công nghệ để chống lại động vật, ông César Rodríguez-Garavito, giám đốc Chương trình MOTH (More-Than-Human Life) tại Đại học New York, nhận định. Những người săn cá voi ở thế kỷ 20 đã sử dụng sự tiến bộ của sóng siêu âm để dồn những con cá voi hoảng loạn lên mặt nước nhằm tiêu diệt chúng. Kẻ săn bắt trộm đã sao chép hành vi bắt chước tiếng chim của các bộ tộc khi săn bắn, sử dụng các bản ghi âm tự động và phát lặp lại để dụ chim vào bẫy. Chính Baglione cũng thừa nhận rằng nghiên cứu của ông có thể bị thợ săn lợi dụng để truyền đi thông điệp tới một con quạ: “Đến đây đi, an toàn rồi.”

“AI có tiềm năng gây ra tác hại lớn hơn ở quy mô rộng rộng hơn,” ông Rodríguez-Garavito nói. Trong một báo cáo năm 2025, ông và các đồng tác giả đã vẽ ra một kịch bản đen tối về việc “công nghệ giao tiếp với động vật phi nhân loại (NACTs)” có thể đẩy động vật vào nguy cơ bị các đám đông con người muốn trò chuyện vây quanh, bị khai thác cho các mục đích quân sự như phát hiện thủy lôi, hoặc thậm chí bị sử dụng để săn bắt và tiêu diệt.

Mối quan ngại cũng đang gia tăng về những tổn hại mà con người có thể gây ra ngay cả khi chỉ đơn thuần tìm kiếm sự hiểu biết lớn hơn giữa các loài. Triển vọng về công nghệ AI dịch ngôn ngữ động vật đã và đang tạo ra một cuộc chạy đua thu thập dữ liệu, khiến các nhà hoạt động vì quyền động vật lo ngại. Các nhà nghiên cứu đang thả micro thu âm dưới nước để nghe cá voi, gắn biologger lên chó sói và thiết kế các micro dạng balo cho loài chim. Điều này là đủ để một số người lên tiếng yêu cầu một phiên bản quyền riêng tư dành cho động vật.

Rủi ro từ AI

Sẽ không bao giờ có một phiên bản tương đương hoàn toàn của Google Translate dành cho động vật. Trong khi con người phụ thuộc phần lớn vào từ ngữ, ngôn ngữ động vật lại trải dài qua khứu giác, màu sắc, chuyển động và sóng siêu âm. Năm 1973, nhà động vật học người Áo Karl von Frisch đã giành giải Nobel cho công trình ghi lại cách các con ong chỉ đường cho nhau đến nguồn mật bằng các điệu nhảy. Vì lý do đó, một số nhà nghiên cứu cần cả video lẫn âm thanh để hiểu được các đối tượng động vật của họ.

Mùa hè này, Baglione và Canestrari đã dành 14 tiếng mỗi ngày để theo dõi quạ đen trên lãnh thổ của chúng tại vùng nông thôn phía bắc Tây Ban Nha. Từ một lều ngụy trang nhỏ, họ ghi hình và thuyết minh phục vụ cho AI, ghi lại chính xác những gì đang diễn ra quanh tổ. Mục tiêu là giúp các thuật toán sau đó thiết lập sự tương quan giữa âm thanh và ngữ cảnh của chúng. Trước đó, hai nhà sinh vật học, đều làm việc tại đại học León (Tây Ban Nha), đã mất chín tháng để chú giải 7.000 âm thanh của quạ nhằm dạy mô hình AI cách phân biệt giữa các tiếng kêu tinh tế khác nhau của loài chim này. “Nó đòi hỏi rất nhiều nỗ lực,” Baglione nói về việc đáp ứng nhu cầu thông tin của AI. Trong ba thập kỷ nghiên cứu, quy trình làm việc thực địa của Baglione chưa bao giờ căng thẳng đến thế.

Khi hai vợ chồng nỗ lực biến tập dữ liệu của họ thành một dạng từ điển của loài quạ, cuối cùng họ sẽ phải kiểm tra xem liệu các giả định của họ về ý nghĩa tiếng kêu có chính xác hay không. Trong thế giới giao tiếp động vật, cách phổ biến nhất để làm điều này là sử dụng kỹ thuật đầy tranh cãi gọi là “playback” (phát lại), phương pháp phát các bản ghi âm tiếng kêu của động vật cho một con động vật khác nghe.

Giống như những người khác, Baglione lo lắng về việc các thí nghiệm phát lại ảnh hưởng thế nào đến đối tượng của họ. “Bạn có thể gây căng thẳng cho động vật. Bạn có thể làm gián đoạn môi trường xã hội của chúng. Bạn có thể gây ra xung đột giữa chúng, đặc biệt nếu bạn không thực sự hiểu ý nghĩa của tiếng kêu,” ông nói. Các ví dụ đáng chú ý bao gồm thừa nhận của nhà động vật học Katy Payne trên một chương trình podcast năm 2007 rằng bà đã phát tiếng nói của một con voi đã chết cho cháu gái của con voi đó nghe, chỉ để chứng kiến nó phản ứng bằng “những cơn rên rỉ và gầm rú dữ dội.” Những người khác cảnh báo rằng việc phát các bản ghi âm của một cá thể động vật lặp đi lặp lại cho nhóm của nó nghe cũng gây ra tác động tương tự như việc phát tán một bản làm giả hình ảnh của cá thể đó, có khả năng khiến các thành viên khác phớt lờ những nỗ lực giao tiếp thực sự của nó.

“Tôi lo ngại về phương pháp playback,” ông Rodríguez-Garavito nói, đồng thời lưu ý rằng ông không tin những người ủng hộ phương pháp này đã làm đủ để chứng minh nó không gây đau đớn cho đối tượng. Các hướng dẫn đạo đức hiện hành có cảm giác đã quá thời trong một thế giới có AI, ông nói thêm. “Không ai thực sự lường trước được việc sử dụng công nghệ playback ở cường độ cao mà AI có tiềm năng mang lại.”

Trong số những người đang làm việc hướng tới giao tiếp giữa các loài, có một sự chia rẽ giữa những người cho rằng chúng ta chỉ nên lắng nghe động vật và những người tranh luận rằng chúng ta nên nỗ lực phản hồi lại. “Điều này quan trọng vì nếu chúng ta phản hồi lại, chúng ta đang tự đưa mình vào cuộc sống của động vật,” Kristin Andrews, giáo sư triết học và chuyên gia về trí tuệ động vật tại CUNY Graduate Center ở New York, nhận định.

Vào tháng 6, những người vào chung kết Coller Doolittle Challenge, một giải thưởng hằng năm trị giá 100.000 USD do Jeremy Coller tài trợ, đã trình diễn hình ảnh và video về nghiên cứu của họ tại lễ trao giải hằng năm. Phương pháp playback xuất hiện dày đặc. Những con chuột đồng bị bao quanh bởi các loa phát ra âm thanh mà con người không thể nghe thấy. Có hình ảnh một con tinh tinh giật thót mình khi nghe thấy tiếng kêu của một con tinh tinh khác phát ra từ chiếc loa giấu trong bãi cỏ cao. Lại có hình ảnh con chim kim tước vằn nhảy loạn xạ trên cành đỗ, bề ngoài như đang giao tiếp với hình ảnh hoạt họa phát ra tiếng kêu chiếp chiếp được chiếu lên màn hình trong lồng của nó.

Giải thưởng này đang khuyến khích một sự phát triển của kỹ thuật playback theo hướng tự động hóa hơn và có khả năng tương tác với động vật. “Một trong những điều mà giải thưởng Coller Doolittle đang cố gắng thực hiện là ý tưởng rằng sẽ có một cỗ máy tự động có thể thực hiện một dạng hội thoại với một số loài động vật,” Yossi Yovel, chủ tịch giải thưởng và là nhà động vật học tại đại học Tel Aviv, giải thích. (Thông qua quỹ của mình, ông Coller đã từ chối nhiều yêu cầu phỏng vấn cho bài viết này.)

Cùng với giải thưởng hằng năm cho những tiến bộ đáng kể, Challenge cũng đưa ra phần thưởng 10 triệu USD cho một dự án cho phép động vật giao tiếp với các nhà nghiên cứu mà không nhận ra mình đang giao tiếp với con người, một tiêu chí lấy cảm hứng từ phép thử Turing. “Chúng tôi không biết chính xác mình muốn gì ở đó,” Yovel, người có công việc riêng liên quan đến việc gây mê dơi, đưa chúng vào máy chụp cộng hưởng từ (MRI) và phát cho chúng nghe các bản ghi âm của những con dơi khác khi chúng tỉnh lại, chia sẻ. “Ý tưởng là trao một giải thưởng lớn cho ai đó thực sự đi xa, có thể là ai đó phát triển được thiết bị hoàn toàn tự động này.”

Yovel nhận thức được các mối quan ngại về đạo đức xung quanh kỹ thuật playback và hướng đi của nghiên cứu giao tiếp giữa các loài. Tuy nhiên, ông cho biết trong hai năm kể từ khi thành lập, giải thưởng vẫn chưa nhận được bất kỳ bài dự thi nào sử dụng các kỹ thuật nghiên cứu mà ông cho là gây rắc rối về mặt đạo đức. “Có nhiều lợi ích tiềm năng hơn là tác hại và đó là điều chúng ta nên suy nghĩ,” ông nói.

Trở lại Tây Ban Nha, Baglione không biết chính xác nghiên cứu của mình sẽ dẫn ông đến đâu hoặc tác động lâu dài sẽ ra sao đối với những con chim yêu quý của mình. “Bất kỳ tiến bộ nào cũng sẽ rất tuyệt vời,” ông nói, “trừ khi con người bắt đầu sử dụng kiến thức này để chống lại động vật.” Mặc dù có mối lo ngại đó, ông vẫn có kế hoạch tiếp tục. Andrews tương tự tin rằng cuộc trò chuyện thông qua kỹ thuật playback sẽ là cần thiết để thực sự hiểu động vật nghĩ gì và suy nghĩ như thế nào, chứ không chỉ dừng lại ở việc liệu âm thanh chúng phát ra có đề cập đến kẻ săn mồi hay thức ăn hay không.

“Tôi không nghĩ bạn sẽ thực hiện được bất kỳ việc giải mã nào mà không tham gia vào giao tiếp hai chiều. Hoặc những gì sẽ được nhận thức là giao tiếp hai chiều từ góc nhìn của động vật,” bà nói.

Vì lý do đó, Andrews đề xuất các thí nghiệm phát lại nên được giới hạn ở những loài động vật yêu thích sự hiện diện của con người, chẳng hạn như cá heo mũi chai, những sinh vật tự do bơi đi nhưng tự nguyện dành thời gian với các nhà nghiên cứu. “Chúng đã lựa chọn một cuộc sống song hành hai nền văn hóa.”