(CATP) Năm 2016, tại thành phố Tây An, tỉnh Thiểm Tây, Trung Quốc, cán bộ Cục Môi trường địa phương bị phát hiện đã nhét bông gòn vào ống hút mẫu của trạm quan trắc chất lượng không khí để giảm chỉ số ô nhiễm trước khi dữ liệu được truyền về trung tâm. Cách thức can thiệp thô sơ đến mức khó tin, nhưng nó đã qua mặt hệ thống giám sát trong một thời gian dài. Vụ bê bối ở Tây An không phải sự kiện cá biệt, Trung Quốc từng đối mặt với tình trạng gian lận dữ liệu môi trường có hệ thống tương tự những gì Việt Nam đang phát hiện. Nhưng phản ứng chính sách của Bắc Kinh sau đó đã tạo ra một mô hình cải cách đáng được nghiên cứu.
Trung Quốc với "ngũ bất khả"
Phản ứng của Chính phủ Trung Quốc sau vụ bê bối ở Tây An và hàng loạt vụ gian lận tương tự là cải cách cấu trúc. Từ năm 2018, tất cả các trạm quan trắc trọng điểm được chuyển giao vận hành từ chính quyền địa phương về Bộ Sinh thái và Môi trường (MEE). Quyết định này nhắm thẳng vào gốc rễ xung đột lợi ích. Trước đó, chính quyền địa phương vừa chịu áp lực tăng trưởng kinh tế, vừa là người quản lý dữ liệu được dùng để đánh giá chính mức độ ô nhiễm do hoạt động kinh tế trên địa bàn gây ra. Khi người quản lý dữ liệu cũng là người bị giám sát bởi dữ liệu đó, nên động cơ can thiệp là hiển nhiên.
MEE đồng thời triển khai quy tắc "năm điều không được" (ngũ bất khả) cho các trạm quan trắc: không được tắt máy, không được che ống hút mẫu, không được can thiệp phần mềm từ xa, không được sửa tham số hiệu chuẩn, không được tháo thiết bị khi chưa có phép. Mỗi vi phạm được phát hiện tự động bởi cảm biến chống can thiệp gắn trong thân máy và báo trực tiếp về trung tâm quốc gia tại Bắc Kinh. Song song đó, Trung Quốc hình sự hóa hành vi gian lận dữ liệu môi trường với các mức phạt nghiêm khắc, bao gồm cả án tù.
Hệ thống phần mềm giám sát dữ liệu quan trắc nước thải tại một KCN
Hàn Quốc dùng AI giám sát
Hàn Quốc tiếp cận vấn đề từ góc độ khác: thay vì chỉ ngăn chặn can thiệp, hệ thống được thiết kế để chủ động phát hiện bất thường. Nền tảng AirKorea vận hành hơn 700 trạm quan trắc chất lượng không khí trên toàn quốc, tất cả đều truyền dữ liệu theo thời gian thực và công khai trên ứng dụng di động cho người dân truy cập. Điểm đột phá nằm ở lớp trí tuệ nhân tạo (AI) tích hợp. Nếu một trạm báo chỉ số PM2.5 thấp bất thường so với 5 trạm lân cận trong cùng điều kiện thời tiết, hệ thống tự động tạo cảnh báo và gửi đến cơ quan kiểm tra thực địa. Đây chính là cơ chế "phát hiện bất thường thống kê" mà các hệ thống dữ liệu tại Việt Nam hoàn toàn thiếu đồng bộ.
Trong lĩnh vực kiểm định phương tiện, Cơ quan Môi trường Hàn Quốc (KEA) triển khai hệ thống đặt thiết bị đo khí thải tự động bên lề đường để đo phương tiện đang lưu thông, rồi đối chiếu kết quả đo thực tế với kết quả kiểm định đã lưu trong cơ sở dữ liệu. Xe nào có kết quả đo thực tế vượt ngưỡng cho phép sẽ bị gọi kiểm tra lại. Mô hình này tạo ra một lớp đối chiếu dữ liệu độc lập - chính là nguyên tắc kiểm tra chéo mà vụ đại án đăng kiểm cho thấy Việt Nam không áp dụng.
Sơ đồ một hệ thống giám sát khí thải nhà máy
Mỹ bắt buộc công khai dữ liệu
Cục Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ (EPA) vận hành hệ thống quan trắc AQS với kiến trúc phân tầng: dữ liệu từ trạm quan trắc được truyền qua mạng riêng, được ký số bởi thiết bị đo và xác nhận bởi cơ quan khu vực trước khi vào cơ sở dữ liệu liên bang. Toàn bộ dữ liệu sau xử lý được công bố công khai tại website aqs.epa.gov, cho phép các nhà khoa học và tổ chức độc lập đối chiếu và phát hiện bất thường.
Trong kiểm định xe, chương trình truyền dữ liệu chẩn đoán trực tiếp từ ECU (bộ điều khiển điện tử) của xe sang máy kiểm định, loại bỏ hoàn toàn khả năng nhân viên "nhập tay" kết quả. Dữ liệu đi thẳng từ phần cứng xe sang hệ thống kiểm định mà không qua bước nhập liệu thủ công nào, đây chính là cách triệt tiêu lỗ hổng cho phép phần mềm gian lận như trong vụ đăng kiểm tại Việt Nam.
Mô hình Mỹ áp dụng nhấn mạnh hai nguyên tắc: thứ nhất, dữ liệu phải đi qua nhiều tầng xác thực độc lập trước khi được chấp nhận; thứ hai, dữ liệu phải được công khai để tạo thêm lớp giám sát từ bên ngoài hệ thống.
Thái Lan lắp đặt hệ thống giám sát liên tục tại một nhà máy. Ảnh: The Nation
Mô hình của một số nước Đông Nam Á
Điều ít được chú ý là ngay trong khu vực ASEAN, một số nước đã triển khai giám sát phát thải theo thời gian thực ở mức mà Việt Nam chưa đạt được. Thái Lan đã xây dựng hệ thống POMS, giám sát và cảnh báo từ xa hiển thị dữ liệu ô nhiễm nước và không khí của nhà máy trên website công khai. Tính đến đầu năm 2026, 405 nhà máy trên toàn quốc đã nộp và kết nối dữ liệu vào hệ thống, theo báo The Nation. Bộ Công nghiệp Thái Lan đã soạn thảo luật yêu cầu nhà máy lắp đặt hệ thống giám sát phát thải liên tục (CEMS) và kết nối trực tiếp với Cục Công nghiệp để giám sát theo thời gian thực. Quy định mới có hiệu lực từ tháng 6/2023, yêu cầu nhà máy hiện hữu phải lắp đặt CEMS trong vòng 365 ngày hoặc nộp kế hoạch tuân thủ trước năm 2027.
Malaysia cũng đã triển khai hệ thống CEMS kết nối trực tiếp với Cục Môi trường (DOE), bắt đầu vận hành từ tháng 8/2025, với dữ liệu từ các nhà máy được truyền thẳng về máy chủ DOE tại Putrajaya. Điểm đáng chú ý trong mô hình Malaysia đang triển khai là việc tách biệt vai trò giữa nhà cung cấp thiết bị, tư vấn và kiểm định. Tất cả đều phải đăng ký riêng với DOE và không được kiêm nhiệm. Đây chính là nguyên tắc phân tách nhiệm vụ được thể chế hóa.
Nhà máy nhiệt điện xả khói liên quan đến vụ can thiệp trạm quan trắc gần 100 lần trong một năm tại Trung Quốc. Ảnh: AFP
Philippines đang dẫn đầu sáng kiến CASA, trong đó Cục Quản lý Môi trường (EMB) vận hành Trung tâm Dữ liệu với hệ thống giám sát CEMS/COMS theo thời gian thực, bảng điều khiển chất lượng không khí xung quanh, cùng các công cụ mô hình hóa phân tán ô nhiễm. Tháng 7/2024, EMB đã tổ chức hội thảo với đại diện 8 nước ASEAN về áp dụng công nghệ số và phương pháp dữ liệu trong kiểm soát ô nhiễm.
Indonesia, tuy chưa triển khai CEMS ở quy mô quốc gia như Thái Lan hay Malaysia, nhưng lại cung cấp một bài học cảnh báo khác. Các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng ngay cả khi không can thiệp trực tiếp vào hệ thống kỹ thuật, dữ liệu vẫn có thể bị "quản lý" thông qua cách chọn lọc và trình bày - cụ thể trong trường hợp số liệu phá rừng. Vai trò của tổ chức xã hội dân sự trong giám sát độc lập rất quan trọng, khi họ sử dụng các nền tảng dữ liệu thay thế để đối chiếu với số liệu chính thức.
Nhìn từ kinh nghiệm quốc tế và khu vực, không có quốc gia nào giải quyết vấn đề gian lận dữ liệu chỉ bằng một biện pháp duy nhất. Tất cả đều kết hợp nhiều tầng: xác thực kỹ thuật như chữ ký số, CEMS kết nối trực tiếp; giám sát tự động bằng AI phát hiện bất thường, kiểm tra chéo; minh bạch dữ liệu (công khai cho công chúng), phân tách thể chế (tách người quản lý dữ liệu khỏi người bị giám sát) và khung pháp lý nghiêm khắc như xử lý hình sự gian lận dữ liệu, phạt nặng vi phạm an ninh mạng.
Các lỗ hổng công nghệ như thiếu xác thực nguồn gốc dữ liệu, nhật ký có thể bị xóa, phân quyền quá rộng, không có kiểm tra chéo... đều từng tồn tại và đã được giải quyết ở nhiều nước, với nhiều cách tiếp cận khác nhau. Giải pháp cốt lõi không phải là nâng cấp công nghệ mà là tách biệt người quản lý dữ liệu khỏi người bị giám sát bằng dữ liệu đó. Không nước nào giải quyết vấn nạn này chỉ bằng công nghệ hoặc bằng pháp luật, mà tất cả đều cần cải cách đồng thời trên ba tầng: kỹ thuật, quy trình và thể chế.
(CATP) Trong vụ đại án đăng kiểm, dữ liệu gốc tại máy đo ghi "không đạt" nhưng dữ liệu gửi về Cục Đăng kiểm lại thể hiện là "đạt". Hai nguồn sự thật mâu thuẫn tồn tại song song trong suốt nhiều năm mà hệ thống không hề phát cảnh báo. Còn tại vụ án xảy ra ở trạm quan trắc môi trường, thiết bị được dán niêm phong, có hệ thống camera để đảm bảo không ai can thiệp, nhưng trên thực tế, hàng trăm trạm đã bị điều chỉnh kết quả, thậm chí bị can thiệp từ xa qua internet. Đây không phải những sự cố ngẫu nhiên mà là thiếu sót trong các hệ thống công nghệ thông tin (CNTT). Qua các vụ này có thể thấy nhiều lỗ hổng cốt lõi cần vá để ngăn ngừa sai phạm.