Những tình nguyện viên vô hình trong thảm họa

Khi một thảm họa xảy ra, bên cạnh những lực lượng túc trực ngày đêm tại hiện trường, còn có một nhóm tình nguyện viên khác miệt mài chạy đua với thời gian để hỗ trợ quá trình tìm kiếm, cứu nạn: đó là các lập trình viên thầm lặng tham gia những dự án mã nguồn mở nhằm giúp định vị chính xác nạn nhân và điều phối sự giúp đỡ đến nơi cần nhất.

Biến đau thương thành hành động

Suốt cả tuần qua, Twitter của Hakan Özalp, giáo sư kinh doanh người Thổ Nhĩ Kỳ đang sống ở Amsterdam (Hà Lan), chỉ toàn thông tin tang thương về trận động đất 7,8 độ Richter tàn phá nhiều phần quê hương ông hôm 6-2. "Thật khó mà không đau buồn" - ông nói với Time.

Nhưng Özalp không ngồi xem tin tức và bất lực. Ông là một trong hàng chục ngàn người với chuyên môn lập trình, phân tích dữ liệu đã tham gia "Dự án tương trợ động đất" (Earthquake Help Project - EHP) với mục tiêu sử dụng công nghệ để hỗ trợ đội cứu hộ mặt đất, bao gồm việc giúp xác định vị trí người gặp nạn và phân phát hàng viện trợ đến nơi cần chúng nhất.

Một trong những công cụ đầu tiên được EHP đưa vào vận hành là ứng dụng quét các bài đăng trên mạng xã hội để tìm lời cầu cứu của nạn nhân, sau đó tự động xác định vị trí địa lý của người đăng và đánh dấu chúng trên một bản đồ nhiệt, giúp lực lượng cứu hộ có thêm thông tin về những nơi có khả năng tập trung nhiều nạn nhân còn mắc kẹt.

Nhóm cũng xây dựng nhiều cổng thông tin và ứng dụng với các chức năng như tổng hợp đề nghị hỗ trợ của nhà hảo tâm, thu thập thông tin nhằm giúp những cá nhân bị ảnh hưởng biết việc cần làm và người cần liên hệ, đồng thời cho phép mọi người báo cáo tình trạng an toàn của bản thân hoặc đưa ra yêu cầu trợ giúp.

Dự án do 2 kỹ sư máy tính Thổ Nhĩ Kỳ Furkan Kilic và Eser Ozvataf khởi xướng trên Twitter, ngay khi họ thức dậy vào sáng 6-2 và biết tin đau thương từ đất nước. Đến cuối tuần, số lượng tình nguyện viên của dự án đã vượt quá 22.000 người, bao gồm không chỉ những người Thổ như Özalp mà còn có tình nguyện viên từ khắp nơi trên thế giới. Tính đến 10-2, EHP đã phát hơn 45.000 yêu cầu cứu hộ, do AI thu thập và xử lý, đến các nhóm cứu nạn và tổ chức phi chính phủ, theo Ozvataf.

Tất cả các công cụ đóng góp vào nỗ lực cứu hộ tại Thổ Nhĩ Kỳ do Kilic và Ozvataf tạo ra đều là mã nguồn mở (open source) - nghĩa là ai cũng có thể tham gia đóng góp phát triển, thay đổi, cải tiến và phân phối. Nhóm kỹ sư tham gia dự án cố gắng tối ưu hóa các công cụ của họ sao cho dung lượng nhẹ nhất để phù hợp với tình hình thực tế là kết nối Internet đã bị gián đoạn ở những khu vực bị ảnh hưởng.

Hiện nhóm chỉ tập trung vào trợ giúp các nỗ lực cứu hộ ở Thổ Nhĩ Kỳ, nhưng họ cho biết đang cố gắng tìm cách kết nối với các tổ chức phi chính phủ ở Syria và tìm kiếm tình nguyện viên có thể giúp bản địa hóa các dự án của họ sang tiếng Ả Rập. 

Tính đến 8-2, Kilic cho biết các ứng dụng do EHP phát triển đã nhận được hơn 100.000 lượt truy cập, các phản hồi đều rất tích cực. "Đây chính là tác động thực sự mà chúng tôi đã kỳ vọng" - anh nói với Wired.

Bước tiến dài của mã nguồn mở

Công nghệ, đặc biệt là phần mềm mã nguồn mở, đã trở thành một phần không thể thiếu của các nỗ lực ứng phó thảm họa trong hai thập niên gần đây. 

Các tình nguyện viên công nghệ thông tin ở Sri Lanka đã biết sử dụng phần mềm mã nguồn mở để điều phối các nỗ lực cứu trợ sau trận động đất và sóng thần ở Ấn Độ Dương năm 2004. 

Năm 2010, công nghệ lập bản đồ đám đông (crowd-mapping) được dùng để ghi nhận nhu cầu người dân theo thời gian thực lên các bản đồ công cộng trong trận động đất ở Haiti, lấy ý tưởng từ công nghệ tương tự từng được sử dụng ở Kenya để lập bản đồ các vụ bạo lực hậu bầu cử năm 2007.

Các công cụ tương tự được sử dụng ở Mỹ nhằm ứng phó với cơn bão Sandy năm 2012. Năm 2015, hơn 3.000 tình nguyện viên đã chung tay phát triển chương trình dựng bản đồ về các cộng đồng bị ảnh hưởng sau trận động đất lớn ở Nepal. Hội Chữ thập đỏ Hoa Kỳ và Chính phủ Nepal đã sử dụng rộng rãi thông tin quý giá này trong các hoạt động cứu trợ sau đó.

"Trong nhiều năm qua, chúng ta đã chứng kiến sự sẵn lòng chìa tay giúp đỡ từ cộng đồng công nghệ khi khủng hoảng xảy ra" - Wired dẫn lời Amanda Levinson, người đồng sáng lập NeedsList, một công ty chuyên sản xuất phần mềm ứng phó khủng hoảng. 

Nhưng cô nhấn mạnh nhu cầu viện đến công nghệ trong cứu trợ thảm họa một phần được thúc đẩy bởi sự thiếu đổi mới trong hệ thống nhân đạo truyền thống. "Các lĩnh vực nhân đạo và cứu trợ thiên tai truyền thống đang cũ kỹ, bị cô lập và không thể theo kịp tốc độ của các cuộc khủng hoảng. Chúng ta cần những giải pháp mới" - Levinson nói.

Thổ Nhĩ Kỳ có lợi thế khi có môi trường công nghệ phát triển mạnh mẽ, với một số lượng lớn các công ty khởi nghiệp và doanh nhân mới nổi trong lĩnh vực này, với làn sóng đầu tư vào các lĩnh vực như thương mại điện tử, chuyển đổi số, thúc đẩy bởi đại dịch COVID-19.

Đối với một số tình nguyện viên dự án mã nguồn mở, động lực khiến họ tham gia đôi khi mang tính cá nhân. Kilic cho biết gia đình và cộng đồng của một số người tham gia EHP nằm trong số nạn nhân thương vong trong vụ động đất lịch sử, và tất cả mọi người, kể cả bản thân anh đều đang trải qua những ngày tháng căng thẳng. Đóng góp vào các dự án như thế này giúp họ cảm thấy mình đang làm điều gì đó có ích. 

"Chúng tôi có thể tận dụng hàng triệu điểm dữ liệu để tìm vị trí của những người gặp nạn, và trong hầu hết trường hợp chúng tôi có thể làm điều này trước khi các tổ chức phi chính phủ kịp hành động - Kilic tự tin - Nếu kết hợp công nghệ với công việc của các đội cứu hộ, chúng ta có thể giúp mọi người nhanh hơn. Với công nghệ này, ta có thể sẽ cứu được nhiều mạng sống hơn".

Công nghệ cũng "bé cái lầm"

One Concern - một startup trong lĩnh vực ứng phó thảm họa - có mọi thứ điển hình của một công ty ở Thung lũng Silicon: đội ngũ sáng lập trẻ xuất thân từ trường đại học danh giá, hàng chục triệu USD vốn đầu tư từ các quỹ mạo hiểm, và ban lãnh đạo gồm toàn những cái tên cộm cán. Theo lời tiếp thị của công ty, họ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để giải quyết một trong những vấn đề khó chịu nhất mà lực lượng ứng cứu khẩn cấp trong thảm họa phải đối mặt: tìm ra vị trí của những nạn nhân cần trợ giúp.

Tuy nhiên phần mềm của họ có khiếm khuyết lớn: các trung tâm thương mại sầm uất bị AI đánh dấu là "khu vực không có dữ liệu" để phân tích trong các bài mô phỏng tình huống - một thiếu sót có thể gây hậu quả nghiêm trọng. 

Nguyên nhân được One Concern thừa nhận sau khi điều tra là do chương trình giả lập hoạt động phụ thuộc vào dữ liệu thống kê dân số, mà làm gì có dân số nào đăng ký thường trú ở… siêu thị hay trung tâm mua sắm. Không những thế, mô hình AI của họ còn đưa ra con số công trình bị thiệt hại trong thảm họa cao bất thường, hóa ra là do nó đếm từng căn hộ bên trong một tòa nhà chung cư là một công trình riêng lẻ.

Tệ hơn, mỗi phiên bản cập nhật phần mềm dường như lại đưa ra một dự báo khác nhau về khu vực nào chịu thiệt hại nhiều nhất khiến các lực lượng cứu hộ bị quay như chong chóng. Có địa phương đã chuẩn bị gần xong kịch bản ứng phó thảm họa dựa trên dự báo cũ thì lại phải gần như đập đi xây lại từ đầu khi dự báo mới cho ra kết quả khác xa, theo T. J. McDonald, nhân viên làm việc cho Văn phòng quản lý tình huống khẩn cấp của thành phố Seattle.

Một lý giải khả dĩ cho bất cập này là sự thiếu hụt nguồn dữ liệu đầu vào để huấn luyện AI trở nên hoàn thiện: các trận động đất quy mô lớn không thường xuyên xảy ra, và khi chúng xảy ra thì dữ liệu thiệt hại của một khu vực khó có thể dùng để khái quát hóa cho khu vực khác vì sự khác biệt về địa hình, chất lượng công trình, mật độ dân số...■