Trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và hệ thống cảm biến đang mở ra khả năng theo dõi thiên nhiên ở quy mô chưa từng có, đưa sinh thái học bước vào giai đoạn chuyển mình mạnh mẽ.
Tuy nhiên, cùng với bước tiến công nghệ là nỗi lo ngày càng rõ rệt: Nhiều nhà khoa học dần rời xa thực địa, làm việc chủ yếu trước màn hình. Giữa cơ hội và thách thức, câu hỏi đặt ra là làm thế nào để tận dụng sức mạnh dữ liệu mà vẫn giữ được hiểu biết trực tiếp về thế giới tự nhiên.
Luận án tiến sĩ không cần ra hiện trường
Tadeo Ramirez-Parada (Đại học California, Santa Barbara, Mỹ) nghiên cứu thời điểm ra hoa của thực vật cho luận án tiến sĩ nhưng hầu như không tiếp xúc trực tiếp với cây. Thay vào đó, anh phát triển thuật toán học máy để phân tích chú thích đã số hóa của khoảng một triệu mẫu vật trong các bộ sưu tập thực vật (herbarium), qua đó xác định sự thay đổi thời điểm ra hoa khi nhiệt độ tăng.
Kết quả cho thấy trước tác động của biến đổi khí hậu, nhiều loài thực vật điều chỉnh thời gian ra hoa để thích nghi với nắng nóng thay vì tiến hóa thông qua chọn lọc tự nhiên. Tuy vậy, toàn bộ nghiên cứu gần như diễn ra trên máy tính, với rất ít hoạt động thực nghiệm hay khảo sát thực địa - điều chính Ramirez-Parada cũng thừa nhận.
Cách tiếp cận này ngày càng phổ biến trong sinh thái học hiện đại. Nhiều nhà nghiên cứu hiện phân tích mẫu vật số hóa, hình ảnh, dữ liệu DNA và thông tin từ cảm biến môi trường ngay tại phòng thí nghiệm hoặc trước màn hình. Công nghệ cho phép theo dõi thiên nhiên liên tục, trên diện rộng và cả ở những khu vực con người khó tiếp cận.
Trong một bài báo năm 2022, ông Marc Besson (Đài quan sát Đại dương Sorbonne, Pháp) mô tả xu hướng tiến tới “giám sát hoàn toàn tự động các quần xã sinh thái”. Nhiều nhà khoa học xem đây là chìa khóa để hiểu sâu hơn cuộc khủng hoảng đa dạng sinh học toàn cầu, song cũng dấy lên lo ngại rằng sinh thái học có nguy cơ xa rời trải nghiệm thực địa.
“Nếu một ngày bạn không cần ra ngoài để trở thành nhà sinh thái học, chúng ta sẽ đánh mất cảm nhận về thế giới thực”, ông Bill Sutherland - chuyên gia sinh học bảo tồn tại Đại học Cambridge (Anh), cảnh báo.
Kỷ nguyên dữ liệu: Bảo tàng số hóa, cảm biến 24/7 và AI
Trong vài thập kỷ qua, các bảo tàng lịch sử tự nhiên và bộ sưu tập thực vật trên thế giới đã số hóa hơn một tỷ mẫu vật, nhiều mẫu kèm dữ liệu DNA. Song song, cộng đồng khoa học công dân đóng góp hàng trăm triệu quan sát lên các nền tảng như iNaturalist, sau đó được tích hợp vào cơ sở dữ liệu đa dạng sinh học toàn cầu (GBIF).
Bên cạnh đó là dòng dữ liệu liên tục từ bẫy ảnh, micro thu âm, thiết bị theo dõi động vật, drone, vệ tinh và các hệ thống lấy mẫu DNA môi trường. Những thiết bị này có thể vận hành nhiều năm, tiêu thụ năng lượng thấp và truyền dữ liệu 24/7 nhờ năng lượng tái tạo và chi phí băng thông ngày càng rẻ.
Trí tuệ nhân tạo (AI) nhanh chóng theo kịp dòng dữ liệu khổng lồ này. AI hiện có thể nhận diện loài, xây dựng mô hình phân bố và cây phả hệ tiến hóa; một số nhà sinh thái dự đoán AI tạo sinh sẽ sớm phát triển các mô hình phức tạp hơn, giúp dự báo phản ứng của sinh vật trước biến đổi môi trường. Theo bà Tanya Berger-Wolf - nhà sinh thái học tính toán tại Đại học Bang Ohio (Mỹ), hiện có ít nhất 100 phòng thí nghiệm trên thế giới tự nhận hoạt động trong lĩnh vực “AI cho thiên nhiên”.
Công nghệ cũng bắt đầu cho kết quả thực tế. Dự án CamAlien tại châu Âu sử dụng camera độ phân giải cao tích hợp AI, gắn trên ô tô, tàu hỏa và thuyền để phát hiện thực vật xâm lấn dọc các tuyến giao thông; hệ thống phân tích ảnh tại chỗ và cập nhật dữ liệu lên bản đồ trực tuyến, hiện được 16 quốc gia thử nghiệm.
AI còn mở ra khả năng giám sát côn trùng - nhóm sinh vật cực kỳ đa dạng nhưng khó theo dõi - khi có thể phân biệt hàng nghìn loài, theo ông Toke Thomas Høye (Đại học Aarhus, Đan Mạch).
Một dự án khác là TABMON triển khai mạng lưới micro trên khắp châu Âu để theo dõi chim di cư từ Na Uy tới Địa Trung Hải; dữ liệu âm thanh được truyền trực tiếp, phân tích bằng AI và chuyển thành các chỉ số đa dạng sinh học. “Dữ liệu sinh thái chuẩn hóa ở quy mô lục địa là cực kỳ hiếm”, ông Sarab Sethi - Đại học Hoàng gia London (Anh) nhận định.
“Tuyệt chủng trải nghiệm”: Nỗi lo mất kết nối với thiên nhiên
Bên cạnh những lợi ích rõ rệt, nhiều nhà sinh thái học bày tỏ lo ngại về sự suy giảm trải nghiệm thực địa - vốn được xem là nền tảng của ngành. Trong một bài báo công bố tháng 3/2025, ông Kevin Gaston (Đại học Exeter, Anh) và ông Masashi Soga (Đại học Tokyo, Nhật Bản) gọi hiện tượng này là “tuyệt chủng trải nghiệm”, khi các nhà khoa học ngày càng ít tiếp xúc trực tiếp với hệ sinh thái mà họ nghiên cứu.
Theo hai tác giả, việc giảm các hoạt động khảo sát và đào tạo ngoài thực địa có thể làm nghèo đi năng lực quan sát thực tế, khiến các phân tích sinh thái thiếu chiều sâu bối cảnh. Đồng thời, điều này còn làm suy yếu mối liên kết giữa nhà khoa học với cộng đồng địa phương - yếu tố quan trọng để triển khai các chương trình bảo tồn bền vững.
Một lo ngại khác được nhắc đến là hiện tượng “AI colonialism” (tạm dịch: Chủ nghĩa thực dân AI), khi dữ liệu sinh học được thu thập từ các quốc gia đang phát triển nhưng việc phân tích và hưởng lợi khoa học chủ yếu tập trung ở các trung tâm nghiên cứu giàu có.
Dữ liệu định lượng về xu hướng này vẫn còn hạn chế. Một phân tích các công trình sinh thái giai đoạn 1980 - 2014 cho thấy tỷ lệ nghiên cứu dựa trên thực địa giảm khoảng 20%, trong khi các nghiên cứu mô hình hóa và phân tích dữ liệu tăng lần lượt 600% và 800%. Dù vậy, các con số chủ yếu phản ánh sự thay đổi tương đối và đã phần nào lỗi thời trong bối cảnh bùng nổ công nghệ gần đây.
Tuy chưa có kết luận thống nhất, bài báo đã tạo ra nhiều tranh luận trong cộng đồng khoa học. Từ các nhà nghiên cứu ong, côn trùng học đến cổ sinh vật học đều lên tiếng cảnh báo rằng việc thiếu trải nghiệm thực địa có thể làm hạn chế khả năng phát hiện hiện tượng mới, cũng như làm suy giảm trực giác sinh thái - yếu tố khó thay thế hoàn toàn bằng dữ liệu và thuật toán.
Áp lực sự nghiệp đẩy nhà khoa học vào trong nhà
Nhiều yếu tố mang tính hệ thống đang góp phần khiến các nhà sinh thái học ngày càng ít ra thực địa. Theo ông Kevin Gaston, việc tìm nguồn tài trợ cho các nghiên cứu dài hạn ngoài hiện trường - vốn tốn kém và kéo dài - ngày càng khó khăn.
Bên cạnh đó, phần lớn viện nghiên cứu đặt tại đô thị; nhiều nhà khoa học phải cân bằng trách nhiệm gia đình; áp lực giảm phát thải carbon trong hoạt động học thuật gia tăng; cùng xu hướng hạn chế các chuyến “bay đến rồi bay đi” tại những khu vực mà nhà khoa học địa phương có thể trực tiếp đảm nhiệm.
Một nguyên nhân quan trọng khác nằm ở cơ chế đánh giá học thuật. Theo ông Bill Sutherland, con đường nhanh nhất để đạt các công bố khoa học giá trị cao thường là phân tích dữ liệu sẵn có thay vì dành thời gian dài thu thập dữ liệu ngoài thực địa.
Ông nhận xét, nếu một nghiên cứu sinh tiến sĩ dành ba năm đi thực địa, họ có thể vẫn đang ở rừng Amazon, trong khi đồng nghiệp đã kịp công bố nhiều bài báo trên các tạp chí hàng đầu. Trong bối cảnh đó, các nghiên cứu thực địa đôi khi bị xem là “nghiên cứu trường hợp”, khó đáp ứng tiêu chí đăng tải của những tạp chí danh giá.
Tadeo Ramirez-Parada cũng thừa nhận các nghiên cứu dựa trên dữ liệu lớn đang có sức hút đặc biệt trong hệ thống xuất bản khoa học. Theo anh, “độ lấp lánh” của các công trình phân tích dữ liệu quy mô lớn khiến nhiều tạp chí có hệ số ảnh hưởng cao ưu ái, dù điều này khiến không ít nhà nghiên cứu - kể cả những người đang làm theo hướng đó - phải băn khoăn về sự cân bằng giữa công nghệ và trải nghiệm thực địa.
Khoảng trống dữ liệu và bài học từ thực địa
Một số nhà sinh thái cảnh báo rằng việc xem nhẹ nghiên cứu thực địa có thể khiến toàn ngành đi chệch hướng. Các thuật toán AI vẫn cần dữ liệu huấn luyện chất lượng cao - mà điều này phụ thuộc vào những chuyên gia hiểu sâu về loài và hệ sinh thái trong điều kiện tự nhiên. Không có nền tảng thực địa, các mô hình dễ rơi vào suy diễn sai lệch.
Ông Sarab Sethi từng thử suy luận đa dạng sinh học chỉ từ “cảnh quan âm thanh”, thay vì gắn âm thanh với từng loài cụ thể. Tuy nhiên, khi so sánh nhiều phương pháp, nhóm nghiên cứu nhận ra dữ liệu thực địa để hiệu chỉnh và kiểm chứng là yếu tố không thể thiếu. Theo ông, mỗi hệ sinh thái có “âm thanh sinh học” riêng, nên việc xác thực tại chỗ là bước bắt buộc để tránh sai lệch.
Bà Tanya Berger-Wolf cũng chỉ ra những hạn chế của dữ liệu khoa học công dân. Phần lớn dữ liệu tập trung ở các nước giàu, khu vực ven đô và những loài dễ quan sát, trong khi các loài hiếm hoặc sống ở rìa hệ sinh thái lại thiếu thông tin.
Sau ba năm chỉ phân tích dữ liệu xã hội của ngựa vằn, chuyến đi thực địa đầu tiên tới Serengeti đã khiến bà nhận ra nhiều giả định ban đầu chưa chính xác. Những khái niệm như đàn hay mối quan hệ “bạn bè” giữa các cá thể không thể suy ra đơn giản từ dữ liệu thô, mà cần quan sát sinh học trực tiếp để hiểu đúng bối cảnh.
Ở góc độ khác, ông David Lindenmayer (Đại học Quốc gia Australia) cho rằng thời gian ở ngoài tự nhiên không chỉ giúp nâng cao sức khỏe tinh thần, mà còn là nguồn cảm hứng cho các câu hỏi khoa học mới. Theo ông, chính môi trường thực địa là nơi nhiều ý tưởng nghiên cứu quan trọng được hình thành - điều mà phân tích dữ liệu thuần túy khó có thể thay thế.
Tương lai: Thích nghi, không thay thế
Không phải nhà khoa học nào cũng nhìn nhận xu hướng mới theo hướng bi quan. Ông Rafael Guariento (Đại học Liên bang Mato Grosso do Sul, Brazil) cho rằng sinh thái học đang bước vào giai đoạn trưởng thành, nơi sự chuyên môn hóa là tất yếu. Theo ông, không thể kỳ vọng mọi nhà nghiên cứu đều phải trực tiếp làm thực địa.
Ở góc nhìn dung hòa, ông Marc Besson nhấn mạnh tương lai thuộc về những nhà sinh thái linh hoạt, biết kết hợp công nghệ với trải nghiệm ngoài thiên nhiên. AI có thể hỗ trợ thu thập và xử lý dữ liệu quy mô lớn, nhưng hiểu biết thực địa vẫn cần thiết để diễn giải chính xác các hiện tượng sinh học. Theo ông, sinh thái học không đứng trước lựa chọn “hoặc - hoặc”, mà là quá trình thích nghi để cân bằng giữa đổi mới công nghệ và nền tảng khoa học truyền thống.
