KỶ NGUYÊN HÀNG HẢI THÔNG MINH: TÁI ĐỊNH HÌNH VAI TRÒ THUYỀN VIÊN TRONG BỐI CẢNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Tóm tắt Quản trị

Báo cáo nghiên cứu này đưa ra một phân tích chuyên sâu và toàn diện về tác động của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và tự động hóa đối với lực lượng lao động hàng hải trong giai đoạn 10-15 năm tới. Luận điểm cốt lõi của báo cáo khẳng định một cách dứt khoát rằng: AI sẽ không lấy đi công việc của thuyền viên, mà sẽ lấy đi công việc của những thuyền viên không biết sử dụng AI. Công nghệ không phải là một lực lượng thay thế, mà là một chất xúc tác cho cuộc tái cấu trúc sâu sắc và toàn diện nhất mà ngành hàng hải từng chứng kiến kể từ cuộc cách mạng động cơ hơi nước.

Các phát hiện chính của nghiên cứu bao gồm:

Sự dịch chuyển mô thức công việc: Bản chất công việc của thuyền viên đang dịch chuyển căn bản. Các nhiệm vụ thủ công, lặp đi lặp lại và mang tính thể chất sẽ dần được tự động hóa. Thay vào đó, vai trò của thuyền viên sẽ được nâng cao, chuyển từ thực thi (manual execution) sang giám sát hệ thống (system supervision) và phân tích dữ liệu (data analysis). Tư duy làm việc cũng sẽ chuyển đổi từ phản ứng với sự cố (reactive) sang dự đoán và ngăn ngừa (predictive and preventive).
Triết lý “Man with Machine” là trụ cột an toàn: Báo cáo chứng minh rằng sự hợp tác hiệp đồng giữa con người và máy móc là nền tảng không thể thiếu cho an toàn và hiệu quả hàng hải trong tương lai. Các bài học đắt giá từ các tai nạn liên quan đến tự động hóa trong quá khứ cho thấy sự phụ thuộc quá mức vào công nghệ mà không có sự giám sát và tư duy phản biện của con người sẽ dẫn đến những rủi ro thảm khốc. Con người, với khả năng ứng biến và nhận thức bối cảnh, vẫn là lớp phòng thủ an toàn cuối cùng.
Rào cản chính không phải là công nghệ: Thách thức lớn nhất và là yếu tố kìm hãm việc thay thế hoàn toàn con người không nằm ở giới hạn của công nghệ AI, mà nằm ở hai “khoảng trống” lớn: khoảng trống pháp lý trong các công ước quốc tế như SOLAS và Bộ luật ISM, và khoảng trống năng lực trong tiêu chuẩn huấn luyện toàn cầu STCW. Việc giải quyết các khoảng trống này đòi hỏi thời gian và sự đồng thuận quốc tế, tạo ra một giai đoạn chuyển đổi kéo dài.
Yêu cầu về thuyền viên trình độ cao hơn: Một con tàu tự động hóa cao không đồng nghĩa với một con tàu cần ít thuyền viên hơn, mà là một con tàu đòi hỏi thuyền viên có trình độ cao hơn. Các kỹ năng về phân tích dữ liệu, quản lý hệ thống phức tạp, an ninh mạng và tư duy phản biện sẽ trở thành yêu cầu bắt buộc.

Dựa trên những phân tích này, báo cáo đưa ra các khuyến nghị chiến lược, kêu gọi một hành động phối hợp và đồng bộ từ các cơ quan quản lý quốc tế (IMO), các chính quyền hàng hải quốc gia, các công ty vận tải biển, các cơ sở đào tạo và chính bản thân mỗi thuyền viên. Việc cần làm không phải là chống lại làn sóng công nghệ, mà là chủ động định hình lại khung pháp lý, cải cách hệ thống đào tạo và đầu tư vào việc tái trang bị kỹ năng cho lực lượng lao động để họ có thể làm chủ và khai thác hiệu quả sức mạnh của AI, đảm bảo một tương lai hàng hải an toàn, hiệu quả và bền vững.

Chương 1: Dẫn nhập – Cuộc Cách mạng AI và Tương lai của Ngành Hàng hải

1.1. Bối cảnh của Cuộc Chuyển đổi Kép

Ngành hàng hải toàn cầu, huyết mạch của 90% thương mại thế giới, đang đứng trước một bước ngoặt lịch sử, được định hình bởi hai cuộc cách mạng diễn ra song song và có mối liên hệ cộng sinh sâu sắc: khử carbon (decarbonization) và số hóa (digitalization).¹ Áp lực từ các quy định môi trường ngày càng khắt khe của Tổ chức Hàng hải Quốc tế (IMO) nhằm đạt mục tiêu phát thải ròng bằng không vào năm 2050 đang thúc đẩy sự ra đời của các loại nhiên liệu thay thế và các hệ thống động lực phức tạp.¹ Đồng thời, sự bùng nổ của Trí tuệ Nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT) và phân tích dữ liệu lớn đang mở ra những khả năng chưa từng có để tối ưu hóa mọi khía cạnh của hoạt động hàng hải.⁴

Hai xu hướng này không độc lập. AI không chỉ là một công cụ số hóa đơn thuần; nó còn là công nghệ nền tảng cho phép quản lý và vận hành hiệu quả các hệ thống năng lượng mới, tối ưu hóa tiêu thụ nhiên liệu, và đảm bảo tuân thủ các quy định môi trường phức tạp.⁶ Trong bối cảnh đó, thị trường ứng dụng AI trong ngành hàng hải đang chứng kiến sự tăng trưởng bùng nổ, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) được dự báo ở mức 22-23% trong vòng 5 năm tới, cho thấy một sự đầu tư và niềm tin mạnh mẽ của toàn ngành vào tiềm năng chuyển đổi của công nghệ này.⁸ Cuộc chuyển đổi kép này không chỉ thay đổi con tàu về mặt vật lý và kỹ thuật, mà còn đặt ra những câu hỏi nền tảng về vai trò của yếu tố con người – thuyền viên – trong hệ sinh thái hàng hải tương lai.

1.2. Luận điểm Trung tâm: AI là Công cụ Tái định hình, không phải Kẻ thay thế

Giữa những thảo luận sôi nổi về tàu tự hành và các trung tâm điều khiển từ xa, một nỗi lo ngại phổ biến đã nảy sinh: liệu AI có khiến nghề đi biển trở nên lỗi thời? Báo cáo này được thực hiện để phản biện lại quan điểm đó và chứng minh cho một nhận định mang tính xây dựng hơn: “AI sẽ không lấy đi công việc của thuyền viên, mà sẽ lấy đi công việc của những thuyền viên không biết sử dụng AI.”

Luận điểm này dựa trên một tiền đề cơ bản: trong tương lai gần (10-15 năm tới), AI sẽ đóng vai trò là một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ, một người cộng sự đắc lực, chứ không phải là một kẻ thay thế hoàn toàn cho con người. Sự phức tạp của môi trường biển, những tình huống bất ngờ không lường trước được, và các yêu cầu về tư duy phản biện, phán đoán đạo đức và trách nhiệm pháp lý cuối cùng vẫn đòi hỏi sự hiện diện và can thiệp của con người. Báo cáo sẽ chứng minh luận điểm này thông qua việc phân tích sâu sắc sự dịch chuyển trong bản chất công việc, sự xuất hiện của các yêu cầu kỹ năng mới, và đặc biệt là việc chỉ ra rằng những rào cản lớn nhất đối với tự động hóa hoàn toàn không phải là công nghệ, mà là sự ì trệ của các khung pháp lý và tiêu chuẩn năng lực quốc tế vốn được xây dựng xung quanh con người.

1.3. Cấu trúc và Lộ trình Phân tích

Để xây dựng một lập luận chặt chẽ và đa chiều, báo cáo này được cấu trúc thành bảy chương, đi theo một dòng chảy phân tích logic:

Chương 2 sẽ khảo sát hiện trạng ứng dụng AI trong ngành, từ các công cụ tối ưu hóa hiện hữu đến tầm nhìn về tàu tự hành, nhằm thiết lập một nền tảng công nghệ vững chắc.
Chương 3 sẽ đi sâu vào trọng tâm của vấn đề: sự tái cấu trúc lực lượng lao động. Chương này sẽ phân tích chi tiết sự thay đổi vai trò của các chức danh chủ chốt trên tàu và sự ra đời của các kỹ năng mới.
Chương 4 sẽ luận giải về triết lý an toàn tương lai “Man with Machine”, sử dụng các bài học từ tai nạn trong quá khứ để chứng minh tầm quan trọng không thể thiếu của sự tương tác hiệp đồng giữa con người và máy móc.
Chương 5 và 6 sẽ phân tích hai rào cản lớn nhất: “khoảng trống pháp lý” trong các công ước như SOLAS và ISM, và “khoảng trống năng lực” trong tiêu chuẩn huấn luyện STCW.
Chương 7 sẽ tổng kết các luận điểm và đưa ra những khuyến nghị chiến lược mang tính hành động cho các bên liên quan, nhằm định hướng cho một quá trình chuyển đổi thành công và bền vững.

Thông qua lộ trình phân tích này, báo cáo sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện, khẳng định rằng tương lai của thuyền viên không phải là sự biến mất, mà là một sự tiến hóa đầy thách thức nhưng cũng đầy hứa hẹn.

Chương 2: Hệ sinh thái Hàng hải Thông minh: Tác động của AI lên Hoạt động Vận hành Tàu biển

Sự thâm nhập của AI vào ngành hàng hải không phải là một khái niệm tương lai xa vời mà là một thực tế đang diễn ra mạnh mẽ. AI không hoạt động như một công nghệ đơn lẻ, mà đang dần hình thành một “hệ sinh thái thông minh” tích hợp, bao trùm lên mọi khía cạnh vận hành của một con tàu hiện đại. Hệ sinh thái này đang thay đổi căn bản cách thức con tàu được điều khiển, bảo trì và quản lý, chuyển đổi nó từ một thực thể cơ khí đơn thuần thành một trung tâm dữ liệu nổi phức tạp.

2.1. Các Ứng dụng AI Hiện hữu: Tối ưu hóa và Hỗ trợ Ra quyết định

Ở cấp độ ứng dụng, AI đã chứng tỏ giá trị vượt trội trong việc tối ưu hóa hiệu quả và hỗ trợ con người ra quyết định.

Tối ưu hóa Vận hành: Một trong những ứng dụng phổ biến và hiệu quả nhất của AI là tối ưu hóa hải trình. Các thuật toán AI có khả năng phân tích đồng thời hàng loạt biến số phức tạp như điều kiện thời tiết, hải lưu, tình trạng giao thông biển, lịch trình cảng và giá nhiên liệu theo thời gian thực để đưa ra tuyến đường tối ưu nhất.¹⁰ Các giải pháp thương mại như SARP (Smart AI First Route Planning) đã cho thấy khả năng giảm đáng kể chi phí nhiên liệu và thời gian hành trình, góp phần vào mục tiêu kép là tăng hiệu quả kinh tế và giảm phát thải carbon.¹⁰
Quản lý Hàng hóa và Kho bãi: Trên các tàu container, AI đang cách mạng hóa quy trình xếp dỡ và quản lý hàng hóa. Bằng cách phân tích dữ liệu về loại hàng, trọng lượng, cảng đích và các yêu cầu đặc biệt (ví dụ: hàng đông lạnh), AI có thể tự động hóa việc lập kế hoạch sắp xếp container để tối ưu hóa sự ổn định của tàu, giảm thiểu số lần di chuyển container tại các cảng trung chuyển và tăng tốc độ làm hàng.⁴ Tương tự, trong lĩnh vực logistics rộng hơn, AI giúp dự báo nhu cầu thị trường với độ chính xác cao, từ đó tối ưu hóa việc quản lý tồn kho và chuỗi cung ứng.¹¹
Hệ thống Hỗ trợ Ra quyết định (Decision Support Systems – DSS): Có lẽ, vai trò quan trọng nhất của AI hiện nay là làm nền tảng cho các Hệ thống Hỗ trợ Ra quyết định. DSS không được thiết kế để thay thế hoàn toàn phán đoán của con người, mà để tăng cường nó.¹² Các hệ thống này sàng lọc và phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ từ các cảm biến trên tàu, các nguồn dữ liệu bên ngoài và hồ sơ vận hành trong quá khứ, sau đó tổng hợp thành các báo cáo, cảnh báo và khuyến nghị trực quan.¹³ Ví dụ, một DSS có thể cảnh báo cho sỹ quan trực ca về nguy cơ va chạm tiềm tàng dựa trên phân tích quỹ đạo của nhiều tàu xung quanh, hoặc đề xuất một chế độ vận hành máy tối ưu dựa trên điều kiện biển hiện tại. Bằng cách này, DSS giải phóng con người khỏi gánh nặng xử lý thông tin thô, cho phép họ tập trung vào việc đưa ra các quyết định chiến thuật và chiến lược một cách nhanh chóng và sáng suốt hơn.¹⁵ DSS chính là hiện thân rõ ràng nhất của triết lý “Man with Machine”.

2.2. Nghiên cứu Tình huống Chuyên sâu: Bảo trì Dự đoán (Predictive Maintenance – PdM)

Nếu DSS đại diện cho sự thay đổi trong hoạt động điều hành, thì Bảo trì Dự đoán (PdM) là minh chứng rõ nét nhất cho sự chuyển đổi mô thức trong công tác kỹ thuật và bảo trì. PdM thay đổi hoàn toàn triết lý “hỏng đâu sửa đó” đã tồn tại hàng thế kỷ trong ngành hàng hải.

Nguyên lý hoạt động của PdM dựa trên việc sử dụng một mạng lưới các cảm biến IoT được lắp đặt trên các hệ thống máy móc quan trọng (động cơ chính, máy phát điện, máy nén, bơm…). Các cảm biến này liên tục thu thập dữ liệu vận hành theo thời gian thực như rung động, nhiệt độ, áp suất, chất lượng dầu bôi trơn.¹⁶ Dữ liệu này sau đó được truyền đến một hệ thống phân tích trung tâm, nơi các thuật toán AI và học máy (machine learning) so sánh nó với các mô hình vận hành bình thường và dữ liệu lịch sử để phát hiện ra những bất thường nhỏ nhất, những dấu hiệu sớm của sự xuống cấp hoặc hỏng hóc tiềm tàng.¹⁸

Sự chuyển đổi mô thức này mang lại những lợi ích to lớn. Nó thay thế bảo trì phản ứng (reactive maintenance), tức là chỉ sửa chữa sau khi sự cố đã xảy ra, vốn gây ra thời gian chết không lường trước và chi phí sửa chữa khẩn cấp tốn kém. Nó cũng vượt trội hơn bảo trì định kỳ (preventive maintenance), là việc bảo trì theo một lịch trình cố định bất kể tình trạng thực tế của thiết bị, vốn có thể dẫn đến việc thay thế các bộ phận vẫn còn tốt một cách lãng phí.²⁰ Thay vào đó, PdM cho phép thực hiện bảo trì dựa trên tình trạng thực tế (condition-based maintenance), tức là chỉ can thiệp khi thực sự cần thiết.²² Điều này giúp tối đa hóa thời gian hoạt động của tàu, kéo dài tuổi thọ thiết bị, tối ưu hóa việc dự trữ phụ tùng thay thế và quan trọng nhất là tăng cường đáng kể an toàn bằng cách ngăn ngừa các sự cố máy móc nghiêm trọng trên biển.¹⁶ Các mô hình thành công từ những ngành công nghệ cao khác, như hệ thống TotalCare® của Rolls-Royce trong ngành hàng không, đã chứng minh hiệu quả vượt trội của triết lý PdM và là hình mẫu cho ngành hàng hải noi theo.²³

2.3. Tầm nhìn Tương lai: Tàu mặt nước Tự hành (MASS) và Trung tâm Điều hành từ xa (ROC)

Nhìn về tương lai, đỉnh cao của hệ sinh thái hàng hải thông minh là sự phát triển của Tàu mặt nước Tự hành (Maritime Autonomous Surface Ships – MASS). IMO đã định nghĩa một khung gồm bốn cấp độ tự hành để phân loại và định hướng cho quá trình phát triển này ²⁵:

Mức độ một: Tàu có thuyền viên với các quy trình tự động và hỗ trợ ra quyết định. Đây là cấp độ mà nhiều tàu hiện đại đang hướng tới.
Mức độ hai: Tàu được điều khiển từ xa có thuyền viên trên tàu, sẵn sàng can thiệp.
Mức độ ba: Tàu được điều khiển từ xa không có thuyền viên trên tàu.
Mức độ bốn: Tàu hoàn toàn tự vận hành, hệ thống có khả năng tự ra quyết định và hành động.

Công nghệ nền tảng cho MASS là sự hội tụ của AI, hệ thống cảm biến tiên tiến (radar, Lidar, camera nhiệt, AIS) và các hệ thống kết nối vệ tinh tốc độ cao, ổn định.²⁷ Tuy nhiên, một thành phần quan trọng không kém con tàu chính là Trung tâm Điều hành từ xa (Remote Operations Centre – ROC). ROC có thể được xem là “buồng lái trên bờ”, nơi các chuyên gia hàng hải (nhiều người trong số họ là các thuyền trưởng, sỹ quan giàu kinh nghiệm) giám sát và, khi cần, điều khiển một hoặc nhiều tàu từ xa.²⁸

Sự phát triển của ROC đang định hình lại hoàn toàn cấu trúc lao động hàng hải truyền thống. Nó mở ra khả năng chuyển các vai trò phức tạp và đòi hỏi chuyên môn cao, như vai trò của Kỹ sư trưởng, từ trên tàu lên các trung tâm trên bờ.²⁸ Tại đây, một Kỹ sư trưởng có thể giám sát tình trạng kỹ thuật của cả một đội tàu thay vì chỉ một con tàu, mang lại hiệu quả và sự chia sẻ kiến thức chưa từng có. ROC không chỉ là một trung tâm điều khiển, mà còn là một trung tâm phân tích dữ liệu, nơi các xu hướng vận hành của toàn bộ đội tàu được theo dõi và tối ưu hóa liên tục. Đây chính là nơi tập trung các vai trò mới và các yêu cầu kỹ năng cao của thuyền viên trong tương lai.²

Việc phân tích các tầng lớp công nghệ này cho thấy một xu hướng rõ ràng: AI không phải là một tập hợp các công cụ rời rạc, mà chúng đang hội tụ để tạo thành một “hệ thần kinh kỹ thuật số” cho con tàu và cho cả đội tàu. Dữ liệu từ hệ thống PdM có thể được đưa trực tiếp vào DSS để hỗ trợ thuyền trưởng quyết định có nên thay đổi hải trình để vào cảng sửa chữa sớm hay không. Dữ liệu từ hải trình được tối ưu hóa bởi AI sẽ được phân tích tại ROC để cải tiến các thuật toán cho toàn bộ đội tàu trong tương lai. Sự tích hợp sâu sắc này đòi hỏi người vận hành phải có một tư duy hệ thống, hiểu được mối liên kết giữa các bộ phận, thay vì chỉ biết cách sử dụng một phần mềm đơn lẻ. Chính yêu cầu về tư duy hệ thống này là một trong những yếu tố cốt lõi định hình lại vai trò và nâng cao giá trị của thuyền viên trong kỷ nguyên số.

Chương 3: Tái cấu trúc Lực lượng Lao động Hàng hải: Sự Dịch chuyển từ “Thực thi” sang “Giám sát và Phân tích”

Sự tích hợp sâu rộng của hệ sinh thái AI không chỉ làm thay đổi con tàu mà còn đang tái cấu trúc một cách căn bản lực lượng lao động vận hành nó. Các nhiệm vụ truyền thống, vốn định hình nghề đi biển trong nhiều thế kỷ, đang dần được tự động hóa, nhường chỗ cho những vai trò mới đòi hỏi một bộ kỹ năng hoàn toàn khác. Đây không phải là sự xóa bỏ công việc, mà là một sự dịch chuyển sâu sắc từ vai trò của người “thực thi” (executor) sang người “giám sát và phân tích” (supervisor and analyst).

3.1. Phân tích sự Thay đổi Vai trò của các Chức danh Chủ chốt

Sự chuyển đổi này thể hiện rõ nét nhất khi xem xét sự tiến hóa trong vai trò của các chức danh cốt lõi trên tàu.

Sỹ quan Boong (Deck Officer):
- Truyền thống: Vai trò của sỹ quan boong, đặc biệt là sỹ quan trực ca, tập trung vào các nhiệm vụ thực thi thủ công và mang tính quy trình: giữ ca, xác định vị trí tàu bằng các phương pháp thiên văn hoặc quan sát mục tiêu bờ, sử dụng radar để tránh va, và giám sát các công việc bảo quản trên boong.²⁹
- Tương lai: Với sự phổ biến của các hệ thống cầu lái tích hợp (Integrated Bridge Systems), hải đồ điện tử (ECDIS) và các hệ thống tránh va chạm dựa trên AI, vai trò của sỹ quan boong sẽ chuyển thành Giám sát viên Hệ thống Hàng hải Tích hợp (Integrated Navigation System Supervisor). Nhiệm vụ chính của họ không còn là “lái” con tàu theo nghĩa đen, mà là giám sát hoạt động của các hệ thống tự động, đảm bảo chúng vận hành trong các tham số an toàn. Họ phải có khả năng diễn giải các thông tin phức tạp do hệ thống cung cấp, nhận diện các sai lệch tinh vi, và quan trọng nhất là duy trì nhận thức tình huống (situational awareness) để có thể can thiệp một cách quyết đoán khi hệ thống gặp phải các tình huống bất thường hoặc nằm ngoài phạm vi thiết kế (ví dụ: một chiếc thuyền cá nhỏ không có AIS xuất hiện bất ngờ).¹ Kỹ năng cốt lõi của họ sẽ là phân tích dữ liệu hành trình, quản lý rủi ro và hiểu biết sâu sắc về logic cũng như giới hạn của các thuật toán đang vận hành con tàu.
Sỹ quan Máy (Engineer Officer):
- Truyền thống: Công việc của sỹ quan máy gắn liền với buồng máy ồn ào, nóng bức, tập trung vào việc vận hành, bảo dưỡng và sửa chữa các hệ thống cơ khí. Phần lớn công việc mang tính phản ứng—sửa chữa khi có hỏng hóc—hoặc theo một lịch trình bảo dưỡng định kỳ cứng nhắc.²⁹
- Tương lai: Sự trỗi dậy của công nghệ Bảo trì Dự đoán (PdM) sẽ biến sỹ quan máy thành một Nhà phân tích Hiệu suất Hệ thống (System Performance Analyst). Môi trường làm việc của họ sẽ dịch chuyển từ buồng máy lên phòng điều khiển máy (Engine Control Room) yên tĩnh, nơi họ tương tác với các bảng điều khiển (dashboards) và các công cụ phân tích dữ liệu.¹ Nhiệm vụ của họ là theo dõi “sức khỏe” của toàn bộ hệ thống máy móc thông qua các chỉ số do AI phân tích, xác định các xu hướng xuống cấp, lập kế hoạch bảo trì một cách chủ động và tối ưu hóa hiệu suất năng lượng của con tàu. Thay vì cầm cờ lê, họ sẽ sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để chẩn đoán vấn đề từ xa và đưa ra quyết định bảo trì dựa trên bằng chứng, không phải kinh nghiệm hay lịch trình.¹⁶
Thuyền trưởng (Master):
- Truyền thống: Thuyền trưởng là người chỉ huy tối cao, chịu trách nhiệm tuyệt đối về an toàn của con tàu, thuyền viên và hàng hóa. Quyết định của họ phần lớn dựa trên kinh nghiệm đi biển dày dặn, trực giác và các báo cáo từ sỹ quan cấp dưới.²⁹
- Tương lai: Vai trò của thuyền trưởng không những không bị suy giảm mà còn được nâng lên một tầm cao mới, trở thành Quản lý Rủi ro Tổng thể và Người ra Quyết định Chiến lược (Holistic Risk Manager & Strategic Decision-Maker). Trong một môi trường vận hành phức tạp, thuyền trưởng sẽ là người tích hợp và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn đa dạng: các khuyến nghị từ Hệ thống Hỗ trợ Ra quyết định (DSS), các dự báo hỏng hóc từ hệ thống PdM, các cảnh báo về an ninh mạng, các quy định môi trường mới, và quan trọng không kém, là sự đánh giá và phán đoán của các sỹ quan giám sát. Trách nhiệm cuối cùng vẫn thuộc về thuyền trưởng, nhưng quyết định của họ sẽ được củng cố bởi một nền tảng dữ liệu và phân tích sâu sắc hơn bao giờ hết. Họ phải có khả năng cân nhắc giữa khuyến nghị của máy móc và phán đoán của con người để đưa ra quyết định tối ưu trong những tình huống phức tạp nhất.³¹

Sự thay đổi vai trò này dẫn đến một hệ quả tất yếu: hệ thống phân cấp năng lực trên tàu sẽ không còn chỉ dựa trên kinh nghiệm đi biển truyền thống. Trước đây, thâm niên và số năm đi biển là thước đo chính cho năng lực và vị trí. Trong tương lai, một hệ thống phân cấp mới dựa trên kỹ năng sẽ xuất hiện. Một sỹ quan trẻ tuổi, dù ít kinh nghiệm đi biển hơn, nhưng nếu sở hữu kỹ năng phân tích dữ liệu và hiểu biết về AI vượt trội, có thể cung cấp những thông tin và nhận định có giá trị hơn cho thuyền trưởng trong một số tình huống nhất định so với một sỹ quan lớn tuổi hơn nhưng chỉ quen thuộc với các phương pháp truyền thống. Điều này không phủ nhận giá trị của kinh nghiệm đi biển—kinh nghiệm đó vẫn là vô giá trong việc nhận thức bối cảnh và ứng phó với các tình huống thực tế. Thay vào đó, nó khẳng định rằng kinh nghiệm cần phải được kết hợp với một bộ kỹ năng số mới. Quá trình này sẽ tạo ra một sự phân hóa rõ rệt giữa “thuyền viên số” (digital seafarer) và “thuyền viên truyền thống”. Chính quá trình phân hóa này là sự diễn giải chính xác nhất cho nhận định “AI sẽ lấy đi công việc của những thuyền viên không biết sử dụng AI”.

3.2. Sự trỗi dậy của các Vai trò và Kỹ năng Mới

Cùng với sự biến đổi của các vai trò hiện có, một loạt các chức danh và lĩnh vực chuyên môn mới sẽ xuất hiện, một số trên tàu và một số tại các trung tâm điều hành trên bờ:

Các vai trò mới tiềm năng:

Chuyên gia Vận hành từ xa (Remote Operator): Làm việc tại các ROC, chịu trách nhiệm giám sát và điều khiển các tàu tự hành.¹
Chuyên gia Phân tích Dữ liệu Hàng hải (Maritime Data Analyst): Chuyên phân tích dữ liệu vận hành từ đội tàu để tìm ra các mô hình, cải thiện hiệu suất và phát triển các thuật toán AI tốt hơn.
Sỹ quan An ninh Mạng (Cyber Security Officer): Chịu trách nhiệm bảo vệ các hệ thống công nghệ vận hành (OT) của tàu khỏi các mối đe dọa từ không gian mạng.¹
Kỹ sư Hệ thống Tự động (Automation Systems Engineer): Chuyên về bảo trì và khắc phục sự cố các hệ thống AI và robot phức tạp trên tàu.
Chuyên gia Tuân thủ Môi trường/Nhiên liệu Xanh (Green Fuel/Environmental Compliance Officer): Với sự ra đời của các loại nhiên liệu mới như methanol, amoniac, sẽ cần có các chuyên gia trên tàu để quản lý an toàn và hiệu quả việc sử dụng các loại nhiên liệu này.¹

Để đáp ứng những vai trò này, bộ kỹ năng cốt lõi của thuyền viên tương lai phải được mở rộng đáng kể, bao gồm: năng lực phân tích dữ liệu, kỹ năng vận hành hệ thống từ xa, quản lý an ninh mạng, hiểu biết sâu về các quy định môi trường, và các kỹ năng mềm thiết yếu như khả năng lãnh đạo trong môi trường đa văn hóa và công nghệ cao, tư duy phản biện và khả năng học hỏi liên tục.¹

Bảng dưới đây tóm tắt sự dịch chuyển trong vai trò và kỹ năng của các chức danh hàng hải chủ chốt.

Bảng 1: So sánh Vai trò Thuyền viên Truyền thống và Tương lai

Chức danh	Nhiệm vụ Cốt lõi (Truyền thống)	Nhiệm vụ Cốt lõi (Tương lai với AI)	Kỹ năng Yêu cầu (Truyền thống)	Kỹ năng Yêu cầu (Tương lai với AI)
Sỹ quan Boong	Trực ca thủ công, xác định vị trí, tránh va bằng radar, quản lý bảo quản boong.²⁹	Giám sát hệ thống hàng hải tích hợp, phân tích dữ liệu hành trình, quản lý các kịch bản ngoại lệ, can thiệp khi cần thiết.	Kinh nghiệm đi biển, kỹ năng hải đồ, quy tắc tránh va, kỹ năng làm dây, sơn gõ gỉ.	Phân tích dữ liệu, quản lý hệ thống phức tạp, nhận thức tình huống nâng cao, hiểu biết về thuật toán, an ninh mạng cơ bản.
Sỹ quan Máy	Vận hành, sửa chữa, bảo dưỡng máy móc cơ khí, điện. Công việc chủ yếu là phản ứng với sự cố hoặc theo lịch trình.²⁹	Giám sát “sức khỏe” hệ thống qua bảng điều khiển, phân tích dữ liệu PdM, lập kế hoạch bảo trì chủ động, tối ưu hóa hiệu suất năng lượng.	Kỹ năng cơ khí, điện, sửa chữa, khắc phục sự cố.	Phân tích dữ liệu cảm biến, chẩn đoán từ xa, quản lý năng lượng, kiến thức về hệ thống điều khiển tự động.
Thuyền trưởng	Chỉ huy tối cao, chịu trách nhiệm toàn diện, ra quyết định dựa trên kinh nghiệm và báo cáo của sỹ quan.[30]	Quản lý rủi ro tổng thể, tích hợp thông tin từ AI và con người, ra quyết định chiến lược dựa trên phân tích đa nguồn dữ liệu.	Kinh nghiệm đi biển dày dặn, kỹ năng lãnh đạo, quản lý thuyền viên, kiến thức pháp luật hàng hải.	Tư duy phản biện, ra quyết định dựa trên dữ liệu, quản lý rủi ro phức hợp, kỹ năng lãnh đạo trong môi trường công nghệ cao, hiểu biết sâu về pháp lý và công nghệ.

Chương 4: Trụ cột An toàn Tương lai: Triết lý “Man with Machine”

Khi các hệ thống tự động ngày càng trở nên tinh vi và đáng tin cậy, một câu hỏi hợp lý được đặt ra: Tại sao không loại bỏ hoàn toàn yếu tố con người, vốn được cho là nguyên nhân của phần lớn các tai nạn hàng hải? Câu trả lời nằm ở một nghịch lý cố hữu của tự động hóa và những bài học đắt giá được rút ra từ chính lịch sử ứng dụng công nghệ trong ngành. Tương lai của an toàn hàng hải không nằm ở việc lựa chọn giữa con người hoặc máy móc, mà nằm ở việc xây dựng một mối quan hệ hợp tác hiệp đồng giữa hai bên, theo triết lý “Man with Machine” (Con người CÙNG Máy móc).

4.1. Phân tích “Nghịch lý Tự động hóa” (Automation Paradox)

“Nghịch lý Tự động hóa” là một hiện tượng tâm lý-kỹ thuật đã được nghiên cứu kỹ trong các ngành công nghệ cao như hàng không và năng lượng hạt nhân. Nghịch lý này chỉ ra rằng, khi một hệ thống tự động càng trở nên hiệu quả và đáng tin cậy, nó càng có khả năng tạo ra những loại lỗi mới và nguy hiểm hơn từ phía con người.³¹

Sự tự mãn và Mất cảnh giác (Complacency): Khi một hệ thống AI vận hành trơn tru trong thời gian dài, người giám sát (thuyền viên) có xu hướng trở nên tự mãn, tin tưởng một cách mù quáng vào hệ thống và giảm mức độ cảnh giác. Họ dần mất đi thói quen kiểm tra chéo thông tin và không còn tích cực tìm kiếm các dấu hiệu bất thường.³²
Sự suy giảm Kỹ năng (Skill Degradation): Khi các nhiệm vụ được tự động hóa, các kỹ năng thủ công và nhận thức của con người sẽ ít được thực hành và dần bị mai một. Một sỹ quan chỉ quen với việc giám sát hệ thống lái tự động có thể sẽ lúng túng khi phải điều khiển tàu bằng tay trong một tình huống khẩn cấp.³¹
Mất Nhận thức Tình huống (Loss of Situational Awareness): Việc chuyển từ vai trò người điều khiển tích cực sang người giám sát thụ động có thể khiến con người mất đi sự kết nối sâu sắc với môi trường xung quanh. Họ có thể hiểu hệ thống đang làm gì, nhưng không hoàn toàn hiểu tại sao nó lại làm vậy, dẫn đến việc không nhận ra khi hệ thống bắt đầu đi chệch hướng.³²

Khi hệ thống tự động cuối cùng cũng gặp phải một sự cố (do một tình huống nằm ngoài dữ liệu huấn luyện hoặc lỗi cảm biến), nó thường diễn ra một cách bất ngờ và phức tạp. Đúng vào thời điểm cần đến sự can thiệp của con người nhất, thì người giám sát lại đang ở trong trạng thái mất cảnh giác, kỹ năng suy giảm và nhận thức tình huống kém. Đây chính là cốt lõi của nghịch lý: tự động hóa, được thiết kế để loại bỏ lỗi của con người, lại có thể vô tình tạo ra một “cái bẫy” dẫn đến những sai lầm nghiêm trọng hơn của con người khi nó thất bại.³³

4.2. Bài học từ Thực tiễn: Tai nạn do Phụ thuộc quá mức vào Công nghệ

Những lo ngại về “Nghịch lý Tự động hóa” không chỉ là lý thuyết. Lịch sử gần đây của ngành hàng hải đã cung cấp những ví dụ cảnh báo đắt giá, đặc biệt là các tai nạn liên quan đến việc sử dụng Hệ thống Hiển thị Hải đồ và Thông tin Điện tử (ECDIS). ECDIS có thể được xem là một trong những hệ thống hỗ trợ quyết định và tự động hóa phức tạp đầu tiên được triển khai rộng rãi trên buồng lái. Các vụ tai nạn liên quan đến nó cung cấp một “bản xem trước” hoàn hảo cho những thách thức của kỷ nguyên AI.

Các báo cáo điều tra tai nạn từ các cơ quan uy tín như Cục Điều tra Tai nạn Hàng hải Anh (MAIB) và Cục An toàn Giao thông Úc (ATSB) đã nhiều lần chỉ ra một mô hình lặp đi lặp lại. Trong nhiều vụ mắc cạn nghiêm trọng, ví dụ như vụ tàu ABFC Roebuck Bay mắc cạn trên rạn san hô Great Barrier Reef, vấn đề không nằm ở việc hệ thống ECDIS bị lỗi kỹ thuật. Trên thực tế, hệ thống đã hoạt động đúng như thiết kế và thậm chí đã xác định rạn san hô là một mối nguy hiểm.³⁴ Tai nạn xảy ra do sự tương tác sai lầm giữa con người và máy móc:

Thiếu hiểu biết sâu sắc về hệ thống: Các sỹ quan đã không hiểu đầy đủ các chức năng, cài đặt an toàn và các loại cảnh báo của hệ thống ECDIS mà họ đang sử dụng.³⁴
Sự phụ thuộc quá mức (Over-reliance): Có một xu hướng nguy hiểm là các sỹ quan quá tin tưởng vào màn hình ECDIS và không thực hiện các biện pháp kiểm tra chéo cơ bản, chẳng hạn như “nhìn ra ngoài cửa sổ” hoặc đối chiếu với radar.³⁶
Sự mệt mỏi với báo động (Alarm Fatigue): Để giảm bớt sự phiền toái từ các báo động liên tục, nhiều thuyền viên đã tắt hoặc bỏ qua các cảnh báo âm thanh quan trọng của hệ thống, dẫn đến việc bỏ lỡ các dấu hiệu nguy hiểm rõ ràng.³⁴

Các báo cáo của MAIB liên tục nhấn mạnh một kết luận quan trọng: khi các giải pháp kỹ thuật để loại bỏ rủi ro đã đạt đến giới hạn, việc giảm thiểu tai nạn cần phải tập trung vào yếu tố con người (human factors).³⁷ Những tai nạn này không phải là lập luận để chống lại công nghệ, mà là bằng chứng không thể chối cãi rằng công nghệ, dù tiên tiến đến đâu, cũng cần được giám sát, kiểm tra và điều khiển bởi những con người được đào tạo bài bản và luôn duy trì tư duy phản biện.

4.3. Luận giải về Sự Hiệp đồng Người-Máy

Mô hình an toàn và hiệu quả cho tương lai không phải là “Machine without Man”, mà là “Man with Machine”. Sự kết hợp này tận dụng thế mạnh của cả hai bên để tạo ra một hệ thống tổng thể vượt trội hơn hẳn so với từng thành phần riêng lẻ.

Thế mạnh của AI: AI có khả năng xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ với tốc độ siêu phàm, nhận dạng các mẫu và xu hướng mà con người không thể thấy, và thực hiện các tác vụ tính toán, tối ưu hóa một cách không mệt mỏi, không bị ảnh hưởng bởi cảm xúc hay sự mệt mỏi.
Thế mạnh của Con người: Con người sở hữu những năng lực mà AI hiện tại và trong tương lai gần vẫn còn thiếu: tư duy phản biện, khả năng đặt câu hỏi “tại sao”; khả năng ứng biến trong các tình huống hoàn toàn mới lạ, chưa từng có trong dữ liệu huấn luyện; nhận thức đạo đức và trách nhiệm pháp lý; và khả năng hiểu được bối cảnh rộng lớn (ví dụ: ý định của thuyền trưởng tàu kia thông qua giao tiếp VHF, một yếu tố mà AI khó có thể diễn giải chính xác).

Trong mô hình hiệp đồng này, AI đóng vai trò là một người trợ lý thông minh, thực hiện việc thu thập và xử lý dữ liệu, đưa ra các cảnh báo sớm và các phương án hành động được tối ưu hóa. Thuyền viên, được giải phóng khỏi các công việc sự vụ, sẽ đóng vai trò là người giám sát cấp cao, người xác minh (verifier) và người ra quyết định cuối cùng. Họ sử dụng các kết quả phân tích của AI như một nguồn thông tin đầu vào quan trọng, nhưng vẫn kết hợp nó với kinh nghiệm, trực giác và sự quan sát thực tế để đưa ra phán quyết cuối cùng. Thuyền viên được trang bị AI chính là lớp phòng thủ an toàn hiệu quả và linh hoạt nhất, có khả năng đối phó với sự phức tạp và bất định của môi trường biển.³²

Chương 5: Khoảng trống Pháp lý: Thách thức của Tàu Tự hành đối với Khung pháp lý Quốc tế (ISM & SOLAS)

Trong khi công nghệ tự hành đang có những bước tiến nhảy vọt, việc triển khai rộng rãi các con tàu tự hành cấp độ cao (Mức độ 3 và 4) lại vấp phải một rào cản khổng lồ và khó vượt qua hơn nhiều so với bất kỳ thách thức kỹ thuật nào: đó là khung pháp lý hàng hải quốc tế. Các công ước nền tảng như Công ước Quốc tế về An toàn Sinh mạng trên biển (SOLAS) và Bộ luật Quản lý An toàn Quốc tế (ISM Code) được xây dựng dựa trên một giả định cốt lõi: luôn có sự hiện diện của thuyền viên con người trên tàu. Sự ra đời của tàu tự hành đã làm lung lay tận gốc giả định này, tạo ra một “khoảng trống pháp lý” sâu rộng.

5.1. Phân tích Kết quả từ Cuộc Rà soát Quy định (RSE) của IMO

Nhận thức được thách thức này, Tổ chức Hàng hải Quốc tế (IMO) đã chủ động tiến hành một Cuộc Rà soát Quy định (Regulatory Scoping Exercise – RSE) toàn diện từ năm 2017, nhằm xác định và phân tích các điều khoản trong các công ước hiện hành bị ảnh hưởng bởi sự vận hành của tàu MASS.²⁵ Kết quả của cuộc rà soát, được Ủy ban An toàn Hàng hải (MSC) thông qua vào năm 2021, đã vẽ ra một bức tranh phức tạp. RSE đã phân loại các quy định thành bốn nhóm: (1) áp dụng và cản trở hoạt động của MASS; (2) áp dụng, không cản trở và không cần hành động thêm; (3) áp dụng, không cản trở nhưng cần sửa đổi hoặc làm rõ; và (4) không áp dụng.²⁵

Phân tích cho thấy, trong khi các tàu MASS Mức độ 1 và 2 (vẫn có thuyền viên trên tàu) có thể được điều chỉnh thông qua các diễn giải và sửa đổi nhỏ, thì các tàu Mức độ 3 (điều khiển từ xa không có thuyền viên) và Mức độ 4 (hoàn toàn tự hành) lại tạo ra những thách thức pháp lý nền tảng, đòi hỏi những thay đổi sâu rộng hoặc thậm chí là xây dựng các công cụ pháp lý hoàn toàn mới.²⁶

5.2. Các “Điểm nghẽn” Pháp lý Cốt lõi

Các thách thức pháp lý không chỉ là những vấn đề kỹ thuật nhỏ, mà là những “điểm nghẽn” chạm đến các khái niệm nền tảng của luật hàng hải:

Định nghĩa “Thuyền trưởng” và “Thuyền viên”: Toàn bộ cấu trúc của luật hàng hải quốc tế và quốc gia được xây dựng xung quanh vai trò của “thuyền trưởng” (Master) – người có quyền chỉ huy tối cao và chịu trách nhiệm pháp lý cuối cùng cho mọi hoạt động của con tàu.⁴⁰ Với một con tàu được điều khiển từ một trung tâm trên bờ, hoặc tự vận hành bởi một thuật toán, câu hỏi “Ai là thuyền trưởng?” trở nên vô cùng nan giải. Liệu đó có phải là người vận hành tại ROC, người giám sát đội tàu, lập trình viên đã viết ra thuật toán, hay chính chủ tàu?.³¹ Việc không có một định nghĩa rõ ràng về “thuyền trưởng” và “thuyền viên” sẽ làm tê liệt việc áp dụng hàng loạt các quy định khác, từ trách nhiệm cứu người bị nạn đến quyền bắt giữ và khám xét.
Yêu cầu về Định biên An toàn Tối thiểu (Safe Manning): Quy định V/14 của SOLAS yêu cầu mỗi con tàu phải được “định biên đủ và hiệu quả” (sufficiently and efficiently manned) để đảm bảo an toàn.⁴⁰ Quy định này rõ ràng không thể áp dụng cho một con tàu không có người lái. Làm thế nào để xác định “định biên an toàn” cho một trung tâm ROC có thể đang điều khiển nhiều tàu cùng lúc? Tiêu chuẩn về trình độ, thời gian nghỉ ngơi và chứng chỉ cho các nhà vận hành từ xa sẽ như thế nào?
Các hoạt động yêu cầu sự có mặt của con người: Rất nhiều quy định trong SOLAS và các bộ luật liên quan (như FSS Code, LSA Code) được viết với giả định rằng sẽ có thuyền viên trên tàu để thực hiện các hành động thủ công trong tình huống khẩn cấp. Ví dụ, ai sẽ là người triển khai các thiết bị cứu sinh, dập tắt một đám cháy trong hầm hàng, hoặc thực hiện việc chằng buộc lại hàng hóa bị xô lệch trong một cơn bão?.³⁹ Mặc dù các hệ thống robot và tự động có thể được phát triển để thực hiện một số nhiệm vụ này, việc chứng minh rằng chúng có độ tin cậy và khả năng ứng biến tương đương con người trong mọi kịch bản là một thách thức kỹ thuật và pháp lý khổng lồ.

5.3. Vấn đề Trách nhiệm Pháp lý và Bảo hiểm

Sự mơ hồ về mặt pháp lý dẫn đến một vấn đề gai góc khác: phân bổ trách nhiệm pháp lý và bảo hiểm. Luật hàng hải truyền thống (Admiralty Law) chủ yếu dựa trên nguyên tắc lỗi của con người (human fault).31 Trong một vụ đâm va, các tòa án sẽ xem xét liệu thuyền trưởng và các sỹ quan có tuân thủ đúng các quy tắc tránh va (COLREGs) hay không.

Tuy nhiên, khi một tai nạn xảy ra do một quyết định sai lầm của thuật toán AI, chuỗi trách nhiệm trở nên vô cùng phức tạp. Lỗi nằm ở đâu?

Do lập trình viên đã tạo ra một thuật toán có sai sót?
Do nhà sản xuất đã tích hợp hệ thống một cách không phù hợp?
Do chủ tàu đã không cập nhật phần mềm hoặc cung cấp đủ dữ liệu huấn luyện?
Hay do một cảm biến bị lỗi đã cung cấp dữ liệu sai cho AI?

Sự không chắc chắn này tạo ra một “khoảng trống trách nhiệm” (liability vacuum), khiến các công ty bảo hiểm P&I (Bảo vệ và Bồi thường) gặp khó khăn cực độ trong việc đánh giá rủi ro và xây dựng các hợp đồng bảo hiểm phù hợp.³¹ Nếu không có một cơ chế bảo hiểm rõ ràng và khả thi, không một chủ tàu nào dám đầu tư hàng trăm triệu đô la vào một con tàu tự hành để rồi có thể phải đối mặt với những rủi ro pháp lý không giới hạn.

Quá trình sửa đổi các công ước quốc tế của IMO là một tiến trình phức tạp và tốn nhiều thời gian, đòi hỏi sự đồng thuận của hơn 170 quốc gia thành viên với những lợi ích và hệ thống pháp luật khác nhau.⁴¹ Việc giải quyết những vấn đề nền tảng như định nghĩa “thuyền trưởng” hay phân bổ trách nhiệm pháp lý có thể mất cả một thập kỷ hoặc hơn. Trong thời gian chờ đợi một khung pháp lý toàn diện (có thể là một “MASS Code” mới), ngành công nghiệp sẽ có xu hướng tập trung vào việc triển khai các công nghệ ở Mức độ 1 và 2, nơi thuyền viên vẫn hiện diện trên tàu và vai trò pháp lý của họ vẫn được xác định rõ ràng. Do đó, chính “khoảng trống pháp lý” này, một cách nghịch lý, lại trở thành yếu tố bảo vệ và củng cố vai trò của thuyền viên trong giai đoạn 10-15 năm tới, buộc ngành công nghiệp phải đi theo con đường tiến hóa “Man with Machine” thay vì một cuộc cách mạng đột ngột “Machine without Man”.

Bảng 2: Phân tích các Rào cản Pháp lý trong SOLAS/ISM đối với Tàu MASS

Điều khoản/Quy định	Yêu cầu Hiện tại	Vấn đề đối với Tàu MASS Mức độ 3 & 4	Hướng Giải quyết Tiềm năng (Theo RSE của IMO)
SOLAS V/14 (Manning)	Tàu phải được định biên “đủ và hiệu quả” với thuyền viên có trình độ.	Quy định không áp dụng cho tàu không người. Cần định nghĩa “định biên” cho trung tâm ROC và người vận hành từ xa.	Xây dựng tiêu chuẩn mới cho nhân sự trên bờ trong một “MASS Code”. Định nghĩa lại vai trò và trình độ của “người vận hành từ xa”.
UNCLOS Art. 94	Mỗi tàu phải do một “thuyền trưởng” và các “sỹ quan” có trình độ phù hợp phụ trách.	Không rõ ai là “thuyền trưởng” hoặc “sỹ quan” trên tàu tự hành. Khái niệm quyền chỉ huy tối cao bị phá vỡ.	Làm rõ định nghĩa pháp lý của “thuyền trưởng”, “thuyền viên” và “người chịu trách nhiệm” trong bối cảnh vận hành từ xa/tự động.
SOLAS Ch. II-2 (Fire protection)	Yêu cầu các đội chữa cháy được huấn luyện, các hành động thủ công để cách ly và dập tắt đám cháy.	Các hệ thống tự động có thể không đủ linh hoạt để đối phó với các loại hỏa hoạn phức tạp, bất ngờ.	Phát triển các tiêu chuẩn mới cho hệ thống chữa cháy tự động hoàn toàn và các quy trình ứng phó khẩn cấp từ xa.
SOLAS Ch. III (Life-Saving)	Yêu cầu thuyền viên vận hành và triển khai các thiết bị cứu sinh (xuồng, phao bè).	Tàu không người không có ai để sơ tán. Tuy nhiên, tàu vẫn có thể cần hỗ trợ cứu nạn các tàu khác.	Xem xét lại yêu cầu về thiết bị cứu sinh trên tàu không người. Phát triển các quy trình cứu nạn mới do tàu tự hành thực hiện.
ISM Code	Yêu cầu một Hệ thống Quản lý An toàn (SMS) được vận hành bởi thuyền viên và công ty, với các quy trình rõ ràng.	Cần xác định cách áp dụng SMS cho các hoạt động được điều khiển bởi thuật toán và nhân sự trên bờ. Trách nhiệm của công ty và người vận hành từ xa.	Sửa đổi ISM Code để bao gồm quản lý an toàn cho các hoạt động từ xa, an ninh mạng và các thuật toán AI.

Chương 6: Khoảng trống Năng lực: Yêu cầu Cấp bách Cải cách Công ước STCW

Nếu khoảng trống pháp lý là rào cản bên ngoài, thì khoảng trống năng lực là rào cản bên trong, và có lẽ còn cấp bách hơn trong giai đoạn chuyển đổi hiện nay. Công ước Quốc tế về Tiêu chuẩn Huấn luyện, Cấp chứng chỉ và Trực ca cho Thuyền viên (STCW) là nền tảng toàn cầu đảm bảo một mặt bằng chung về năng lực cho thuyền viên trên toàn thế giới. Tuy nhiên, phiên bản hiện hành, STCW 2010 (Sửa đổi Manila), được xây dựng trong một bối cảnh công nghệ rất khác, và đang ngày càng trở nên lạc hậu so với tốc độ phát triển của AI và tự động hóa.

6.1. Sự Lạc hậu của Công ước STCW Hiện tại

Công ước STCW 2010, dù đã có những cập nhật quan trọng vào thời điểm đó, về cơ bản vẫn là một bộ quy tắc được thiết kế cho kỷ nguyên hàng hải cơ-điện tử, chứ không phải kỷ nguyên số và AI.⁴³

Tập trung vào Kỹ năng Truyền thống: Các tiêu chuẩn năng lực được quy định trong Bộ luật STCW (Phần A) chủ yếu tập trung vào các kỹ năng vận hành thủ công, kiến thức về máy móc truyền thống, và các quy trình vận hành dựa trên giấy tờ hoặc các hệ thống điện tử đời đầu.⁴⁵ Công ước thiếu vắng một cách trầm trọng các yêu cầu về những năng lực đang trở nên thiết yếu trong môi trường làm việc hiện đại.
Phương pháp Đào tạo và Đánh giá Lỗi thời: Nhiều nhà nghiên cứu và các tổ chức trong ngành đã chỉ ra rằng các phương pháp đào tạo và đánh giá theo STCW truyền thống thường mang tính lý thuyết, thiếu thực tế và không trang bị được những kỹ năng giải quyết vấn đề phức hợp mà các chủ tàu đang tìm kiếm.⁴⁷ Việc chỉ tập trung vào việc “đạt” các bài kiểm tra theo quy định không đồng nghĩa với việc thuyền viên có đủ năng lực để vận hành an toàn các hệ thống công nghệ cao trong thực tế.
Thiếu sót về Công nghệ Mới: Công ước STCW hiện tại gần như không đề cập đến các lĩnh vực quan trọng như phân tích dữ liệu, nguyên lý hoạt động của học máy, hay quản lý an ninh mạng. Điều này tạo ra một tình huống nguy hiểm, khi thuyền viên được cấp chứng chỉ theo tiêu chuẩn cũ nhưng lại phải vận hành những con tàu được trang bị công nghệ của tương lai. Các bài học từ việc triển khai ECDIS cho thấy, việc thiếu một chương trình đào tạo chuẩn hóa, sâu sắc và toàn diện ở cấp độ quốc tế đã trực tiếp góp phần gây ra nhiều tai nạn.³⁵

6.2. Nhu cầu về một Khung Năng lực Mới

Để lấp đầy khoảng trống năng lực này, một cuộc cải cách toàn diện STCW là cần thiết, nhằm xây dựng một khung năng lực mới cho thuyền viên kỷ nguyên số. Khung năng lực này phải vượt ra ngoài các kỹ năng vận hành đơn thuần và tập trung vào các lĩnh vực sau:

Kiến thức về Dữ liệu và Phân tích (Data Literacy & Analytics): Đây là năng lực nền tảng. Thuyền viên không cần phải là một nhà khoa học dữ liệu, nhưng họ phải có khả năng đọc và hiểu các biểu đồ, bảng điều khiển; diễn giải các kết quả phân tích và khuyến nghị từ AI; và nhận biết được khi nào dữ liệu đầu vào có vẻ bất thường hoặc không đáng tin cậy. Đây là kỹ năng cần thiết để chuyển từ vai trò người thực thi sang người giám sát thông minh.¹
An ninh mạng (Cybersecurity): Một con tàu hiện đại là một hệ thống mạng phức tạp, kết nối với đất liền qua vệ tinh, và do đó, là một mục tiêu tiềm tàng cho các cuộc tấn công mạng. Một cuộc tấn công thành công vào hệ thống định vị hoặc điều khiển của tàu có thể gây ra những hậu quả thảm khốc. Thuyền viên, với tư cách là những người vận hành tuyến đầu, phải được đào tạo về nhận thức an ninh mạng, cách nhận biết các mối đe dọa như lừa đảo (phishing), và các quy trình ứng phó cơ bản khi có sự cố. STCW hiện tại hoàn toàn bỏ trống lĩnh vực quan trọng này.¹
Quản lý Hệ thống Tự động Phức tạp: Việc đào tạo không thể chỉ dừng lại ở mức “biết cách sử dụng” một phần mềm. Thuyền viên tương lai cần được trang bị kiến thức về nguyên lý hoạt động cơ bản và quan trọng hơn là những giới hạn của các hệ thống AI. Họ cần hiểu rằng AI hoạt động dựa trên dữ liệu và có thể đưa ra những quyết định sai lầm hoặc không tối ưu khi gặp phải các tình huống nằm ngoài bộ dữ liệu huấn luyện của nó. Năng lực này giúp họ duy trì tư duy phản biện và biết khi nào cần phải nghi ngờ và can thiệp vào quyết định của máy móc.²

6.3. Nỗ lực Cải cách của IMO

Tin vui là IMO đã nhận thức được sự cấp bách của vấn đề. Thông qua Tiểu ban về Yếu tố Con người, Huấn luyện và Trực ca (HTW), IMO đang trong quá trình tiến hành một cuộc xem xét toàn diện Công ước và Bộ luật STCW. Lộ trình này dự kiến sẽ hoàn thành và được thông qua trong giai đoạn 2025-2027.⁵² Mục tiêu của cuộc cải cách sâu rộng này là để “bắt kịp” với sự phát triển của công nghệ, tích hợp các yêu cầu về kỹ năng số, tự động hóa, nhiên liệu mới và an ninh mạng vào tiêu chuẩn đào tạo và cấp chứng chỉ toàn cầu. Đây là một nỗ lực khổng lồ nhưng vô cùng cần thiết để đảm bảo lực lượng lao động hàng hải được trang bị đầy đủ cho những thách thức của tương lai.

Việc lấp đầy “khoảng trống năng lực” này không chỉ là một yêu cầu về an toàn, mà còn là chìa khóa để nâng cao giá trị của thuyền viên. Một thuyền viên tốt nghiệp từ một chương trình STCW được cải cách sẽ không chỉ là một người vận hành tàu. Họ sẽ là một nhà công nghệ, một nhà phân tích, một người quản lý rủi ro. Chính bộ kỹ năng tổng hợp độc đáo này—kết hợp kinh nghiệm đi biển truyền thống với năng lực công nghệ cao—là thứ mà AI đơn thuần không thể sao chép được. Do đó, việc giải quyết khoảng trống năng lực không chỉ giúp thuyền viên làm việc an toàn hơn với công nghệ mới, mà còn khẳng định vai trò thiết yếu và không thể thay thế của họ trong hệ sinh thái “Man with Machine”.

Bảng 3: Khung Năng lực STCW Đề xuất cho Thuyền viên Kỷ nguyên AI

Lĩnh vực Năng lực	Năng lực STCW 2010 (Ví dụ)	Năng lực Đề xuất cho STCW Tương lai (Ví dụ)	Cơ sở/Tham chiếu
Hàng hải (Navigation)	Sử dụng ECDIS để lập kế hoạch và giám sát hải trình.	Giám sát, đánh giá tính hợp lệ và quản lý các quyết định từ hệ thống hàng hải tự động (autonomous navigation system). Thực hiện các biện pháp can thiệp an toàn khi hệ thống gặp lỗi hoặc tình huống bất thường.	[1, 52]
Kỹ thuật Máy (Engineering)	Vận hành và bảo dưỡng máy móc theo lịch trình và quy trình.	Phân tích dữ liệu từ hệ thống Bảo trì Dự đoán (PdM) để chẩn đoán tình trạng máy móc. Lập kế hoạch và thực hiện bảo trì dựa trên tình trạng thực tế. Quản lý hiệu suất năng lượng của tàu.	^[1]
An toàn & An ninh (Safety & Security)	Vận hành thiết bị cứu sinh, chữa cháy. Tuân thủ Bộ luật ISPS.	Quản lý rủi ro an ninh mạng cho các hệ thống công nghệ vận hành (OT) trên tàu. Nhận biết và ứng phó với các mối đe dọa mạng cơ bản. Đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu hệ thống.	[1, 50, 51]
Quản lý Chung (General Management)	Giao tiếp bằng tiếng Anh hàng hải tiêu chuẩn (SMCP).	Diễn giải và truyền đạt các thông tin phức tạp từ bảng điều khiển dữ liệu. Lãnh đạo và phối hợp hiệu quả trong môi trường tương tác người-máy. Tư duy phản biện để đánh giá các khuyến nghị của AI.	^[1]

Chương 7: Kết luận và Các Khuyến nghị Chiến lược

7.1. Tổng hợp và Tái khẳng định Luận điểm

Phân tích toàn diện qua các chương đã cung cấp những bằng chứng vững chắc để tái khẳng định luận điểm cốt lõi của báo cáo: sự trỗi dậy của Trí tuệ Nhân tạo và tự động hóa trong vòng 10-15 năm tới không phải là dấu chấm hết cho nghề đi biển, mà là một cuộc chuyển mình mang tính cách mạng. Tương lai không thuộc về những con tàu hoàn toàn không người lái trong các hải trình viễn dương phức tạp, mà thuộc về những con tàu thông minh hơn, an toàn hơn, được vận hành bởi những thuyền viên có trình độ cao hơn.

Báo cáo đã chứng minh rằng:

AI đang tái cấu trúc, không phải loại bỏ công việc: Công nghệ đang tự động hóa các tác vụ thủ công, lặp lại, đồng thời tạo ra các vai trò mới tập trung vào giám sát, phân tích và ra quyết định chiến lược. Công việc của thuyền viên không biến mất, mà dịch chuyển lên một bậc cao hơn trong chuỗi giá trị.
Triết lý “Man with Machine” là tất yếu: Các bài học từ những tai nạn do phụ thuộc quá mức vào công nghệ, kết hợp với sự phân tích về “Nghịch lý Tự động hóa”, đã cho thấy vai trò không thể thiếu của con người trong việc giám sát, tư duy phản biện và can thiệp. Sự kết hợp giữa khả năng tính toán của AI và khả năng nhận thức bối cảnh của con người tạo ra một hệ thống an toàn và linh hoạt nhất.
Các khoảng trống pháp lý và năng lực là rào cản thực sự: Sự ì trệ trong việc cập nhật các công ước quốc tế như SOLAS, ISM và đặc biệt là STCW là yếu tố chính kìm hãm tốc độ triển khai tự động hóa cấp độ cao. Những rào cản này buộc ngành công nghiệp phải theo đuổi một lộ trình chuyển đổi tiệm tiến, trong đó con người vẫn đóng vai trò trung tâm.

Do đó, nhận định “AI sẽ không lấy đi công việc của thuyền viên, mà sẽ lấy đi công việc của những thuyền viên không biết sử dụng AI” không chỉ là một dự báo, mà là một lời khẳng định về bản chất của sự thay đổi. Sự phân hóa trong lực lượng lao động hàng hải sẽ ngày càng trở nên rõ rệt, giữa một bên là những người chủ động học hỏi, trang bị kỹ năng số để trở thành những “thuyền viên số” có giá trị cao, và một bên là những người bám víu vào các kỹ năng truyền thống và đối mặt với nguy cơ bị tụt hậu.

7.2. Các Khuyến nghị Chiến lược cho các Bên liên quan

Để điều hướng thành công cuộc chuyển đổi này và đảm bảo một tương lai hàng hải bền vững, cần có một nỗ lực phối hợp từ tất cả các bên liên quan. Báo cáo đề xuất các khuyến nghị chiến lược sau:

Đối với IMO và các Cơ quan Quản lý Hàng hải Quốc gia:
1. Đẩy nhanh Cải cách Pháp lý: Ưu tiên hàng đầu là phải đẩy nhanh quá trình xây dựng và thông qua một bộ quy tắc quốc tế cho tàu MASS (một “MASS Code”). Bộ quy tắc này nên được thiết kế theo hướng “dựa trên mục tiêu” (goal-based) thay vì “dựa trên quy định” (prescriptive) để tạo ra sự linh hoạt, cho phép công nghệ phát triển mà vẫn đảm bảo các tiêu chuẩn an toàn tương đương.
2. Cách mạng hóa Công ước STCW: Hoàn thành việc xem xét và sửa đổi toàn diện Công ước STCW trong thời gian sớm nhất. Phiên bản mới của STCW phải tích hợp một cách bắt buộc các khung năng lực về phân tích dữ liệu, quản lý hệ thống tự động phức tạp và đặc biệt là an ninh mạng vào chương trình đào tạo và cấp chứng chỉ cho tất cả các chức danh.
Đối với các Công ty Vận tải biển và Chủ tàu:
1. Đầu tư Song song vào Công nghệ và Con người: Xây dựng một lộ trình chuyển đổi số rõ ràng, trong đó việc đầu tư vào các hệ thống AI phải đi đôi với việc đầu tư vào các chương trình tái đào tạo và nâng cao kỹ năng (reskilling & upskilling) cho đội ngũ thuyền viên hiện tại. Áp dụng cách tiếp cận theo từng bước, bắt đầu từ các công nghệ hỗ trợ (Mức độ 1) để tích lũy kinh nghiệm và quản lý rủi ro.⁸
2. Xây dựng Văn hóa An toàn Số: Phát triển và thực thi các quy trình làm việc mới phù hợp với môi trường tương tác người-máy. Xây dựng một văn hóa an toàn không chỉ tập trung vào các rủi ro vật lý mà còn cả các rủi ro kỹ thuật số, khuyến khích tư duy phản biện và không tin tưởng mù quáng vào công nghệ.
Đối với các Cơ sở Đào tạo Hàng hải:
1. Hiện đại hóa Chương trình Giảng dạy: Không chờ đợi STCW thay đổi, các học viện và trường đại học hàng hải cần chủ động cập nhật chương trình giảng dạy, tích hợp các môn học về khoa học dữ liệu, nguyên lý AI, IoT và an ninh mạng.
2. Tăng cường Đào tạo dựa trên Mô phỏng: Đầu tư vào các hệ thống mô phỏng cầu lái và buồng máy thế hệ mới, có khả năng tái tạo các kịch bản tương tác phức tạp giữa người và AI. Sử dụng mô phỏng để huấn luyện thuyền viên cách xử lý các tình huống khi hệ thống tự động gặp sự cố, giúp họ rèn luyện kỹ năng can thiệp và ra quyết định dưới áp lực.
Đối với Thuyền viên:
1. Chấp nhận Tư duy Học tập Suốt đời: Nhận thức rằng các kỹ năng và chứng chỉ hiện tại sẽ không đủ để đảm bảo sự nghiệp trong tương lai. Thuyền viên phải chủ động và liên tục học hỏi, cập nhật kiến thức về các công nghệ mới.
2. Chủ động Trang bị Kỹ năng Số: Tự tìm kiếm các khóa học, chứng chỉ và tài liệu về các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, an ninh mạng và các hệ thống tự động cụ thể đang được sử dụng trong ngành.
3. Phát triển Kỹ năng Mềm: Tập trung rèn luyện các kỹ năng mà AI không thể thay thế: tư duy phản biện, khả năng giải quyết vấn đề phức tạp, kỹ năng giao tiếp và lãnh đạo. Đây sẽ là những yếu tố tạo nên sự khác biệt và giá trị của con người trong kỷ nguyên hàng hải thông minh.

Works cited

Top 10 Future Skills Needed in the Maritime Industry – Maritime …, accessed November 1, 2025, https://maritimeducation.com/top-10-future-skills-needed-in-the-maritime-industry/
Nautilus feature: Training for tomorrow’s world – what’s new with the …, accessed November 1, 2025, https://www.nautilusfederation.org/en/news/training-for-tomorrows-world-whats-new-with-the-skillsea-project/
Maritime Forecast to 2050 by DNV, accessed November 1, 2025, https://www.dnv.com/maritime/maritime-forecast/
Những công nghệ tàu biển thông minh cho ngành Hàng hải, accessed November 1, 2025, https://www.vr.org.vn/vn/tin-tuc-su-kien/duong-thuy/nhung-cong-nghe-tau-bien-thong-minh-cho-nganh-hang-hai-8993.html
Monitoring vessel traffic and providing services to ensure safe and… – ResearchGate, accessed November 1, 2025, https://www.researchgate.net/figure/Monitoring-vessel-traffic-and-providing-services-to-ensure-safe-and-efficient-traffic_fig1_336008042
4 takeaways surface from DNV’s Maritime Forecast to 2050 report | Trellis, accessed November 1, 2025, https://trellis.net/article/4-takeaways-surface-dnvs-maritime-forecast-2050-report/
MARITIME FORECAST TO 2050, accessed November 1, 2025, https://llsra.lt/wp-content/uploads/2023/04/DNV_Maritime_Forecast_2050_2022-final.pdf
Thị trường trí tuệ nhân tạo ứng dụng cho hàng hải tăng gần gấp ba lần trong năm qua, accessed November 1, 2025, https://vsico.com.vn/news/thi-truong-tri-tue-nhan-tao-ung-dung-cho-hang-hai-tang-gan-gap-ba-lan-trong-nam-qua-n2579
Thị trường AI hàng hải dự kiến sẽ đạt 1,47 tỷ USD trong năm 2023 …, accessed November 1, 2025, https://vimc.co/thi-truong-ai-hang-hai-du-kien-se-dat-147-ty-usd-trong-nam-2023/
AI TRONG LOGISTICS: LỢI ÍCH VÀ ỨNG DỤNG THỰC TẾ – Smartlog, accessed November 1, 2025, https://gosmartlog.com/ung-dung-cua-ai-trong-logistics/
Top 5 xu hướng ứng dụng AI trong logistics phổ biến – Wareflex, accessed November 1, 2025, https://www.wareflex.io/resources/article/top-5-xu-huong-ung-dung-ai-trong-logistics-pho-bien
DSS là gì? Khái niệm, cách hoạt động và lợi ích mang lại – Bizfly Cloud, accessed November 1, 2025, https://bizflycloud.vn/tin-tuc/dss-la-gi-20241024162454699.htm
DSS – Hệ Thống Hỗ Trợ Ra Quyết Định – BPO Vietnam, accessed November 1, 2025, https://bpovietnam.com.vn/index.php/dss-he-thong-ho-tro-ra-quyet-dinh/
Hệ hỗ trợ quyết định (Decision Support System – DSS) là gì? – Viện MasterSkills, accessed November 1, 2025, https://masterskills.org/blog/he-ho-tro-quyet-dinh-decision-support-system-dss-la-gi.html
Hệ hỗ trợ quyết định (Decision Support System – DSS) là gì? – VietnamBiz, accessed November 1, 2025, https://vietnambiz.vn/he-ho-tro-quyet-dinh-decision-support-system-la-gi-20190810192517123.htm
Predictive Maintenance in Maritime: Reduce Downtime & Costs, accessed November 1, 2025, https://www.lmitac.com/articles/predictive-maintenance-powering-maritime-and-industry
Bảo trì dự đoán – Predictive Maintenance là gì và Nguyên lý hoạt động của bảo trì dự đoán, accessed November 1, 2025, https://intech-group.vn/bao-tri-du-doan-predictive-maintenance-la-gi-va-nguyen-ly-hoat-dong-cua-bao-tri-du-doan-bv921.htm
Bảo trì dự đoán – Predictive maintenance – ICA TECH, accessed November 1, 2025, https://icatech.com.vn/bao-tri-du-doan-predictive-maintenance
Bảo trì dự đoán là gì? – Predictive Maintenance (PdM) 4.0 – VTI Solutions, accessed November 1, 2025, https://vti-solutions.vn/kham-pha-3-loi-ich-bao-tri-du-doan-trong-san-xuat/
Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) là gì? – Công ty Tư vấn Quản lý OCD, accessed November 1, 2025, https://ocd.vn/bao-tri-du-doan-predictive-maintenance-la-gi/
Hệ thống bảo trì định kỳ trên tàu PMS là gì – Vietsoft Solutions, accessed November 1, 2025, https://vietsoft.com.vn/he-thong-bao-tri-dinh-ky-tren-tau-pms-la-gi.html
Unplanned Maintenance – FasterCapital, accessed November 1, 2025, https://fastercapital.com/keyword/unplanned-maintenance.html/1
Predictive Maintenance: Why It Is Important to the Aerospace Industry – Royale International, accessed November 1, 2025, https://www.royaleinternational.com/2024/02/predictive-maintenance-why-it-is-important-to-the-aerospace-industry/
Global Logistics Management Case Study 3) | PDF | Internet Of Things | Supply Chain, accessed November 1, 2025, https://www.scribd.com/document/844194744/Global-Logistics-Management-Case-Study-3
MSC hoàn thành rà soát các quy định liên quan … – Tin tức & Sự kiện, accessed November 1, 2025, https://www.vr.org.vn/tin-tuc-su-kien/Pages/Print.aspx?ItemId=8562
1/Circ.1638 3 June 2021 OUTCOME OF THE REGULATORY SCOPING EXERCISE FOR THE USE OF MARITIME AUTONOMOUS SURFACE SHIPS (MASS), accessed November 1, 2025, https://wwwcdn.imo.org/localresources/en/MediaCentre/PressBriefings/Documents/MSC.1-Circ.1638%20-%20Outcome%20Of%20The%20Regulatory%20Scoping%20ExerciseFor%20The%20Use%20Of%20Maritime%20Autonomous%20Surface%20Ships…%20(Secretariat).pdf
Autonomous Ships là gì – Viện FMIT, accessed November 1, 2025, https://fmit.vn/tu-dien-quan-ly/autonomous-ships-la-gi
Remote and autonomous vessels | Engineering and support – Kongsberg Maritime, accessed November 1, 2025, https://www.kongsberg.com/maritime/ship-types/autonomous-ships/
TỔNG HỢP TRÁCH NHIỆM VÀ QUYỀN HẠN THUYỀN VIÊN TRÊN TÀU, accessed November 1, 2025, https://pegasus-shipping.com/vn/tin-tuc/nghien-cuu-chu-de/tong-hop-trach-nhiem-va-quyen-han-thuyen-vien-tren-tau.html
“Nghề thuyền trưởng” – Kiến thức chuyên môn không đủ để vượt sóng – EPort Cảng Cam Ranh, accessed November 1, 2025, https://eport.camranhport.vn/Tin-tuc/Nghe-thuyen-truong-%E2%80%93-Kien-thuc-chuyen-mon-khong-du-de-vuot-song/t836/c223/i20314
(PDF) The Autonomous Revolution in Maritime Transport (2030 …, accessed November 1, 2025, https://www.researchgate.net/publication/396120558_The_Autonomous_Revolution_in_Maritime_Transport_2030_Socio-Economic_Reconfiguration_and_the_New_Jurisprudence_of_Control
Autonomous Maritime Operations and the Influence of Situational Awareness Within Maritime Navigation – ResearchGate, accessed November 1, 2025, https://www.researchgate.net/publication/358621405_Autonomous_Maritime_Operations_and_the_Influence_of_Situational_Awareness_Within_Maritime_Navigation
Concept of Reskilling for Automation Collaboration in Maritime Piloting | Request PDF, accessed November 1, 2025, https://www.researchgate.net/publication/339875267_Concept_of_Reskilling_for_Automation_Collaboration_in_Maritime_Piloting
Human-machine interaction failings cause worldwide ship groundings – FreightWaves, accessed November 1, 2025, https://www.freightwaves.com/news/human-machine-interaction-failings-cause-worldwide-ship-groundings
National Marine Facilities Capability Training Needs Analysis, accessed November 1, 2025, https://fmri.ac.uk/sites/fmri/files/documents/NZOC_210609%20-%20National%20Marine%20Facilities%20Capability%20Analysis.pdf
Application and usability of – ECDIS – GOV.UK, accessed November 1, 2025, https://assets.publishing.service.gov.uk/media/612e1535e90e07054107585f/ECDIS_Application_and_Usability.pdf
MAIB Safety Digest 2/2023 – GOV.UK, accessed November 1, 2025, https://assets.publishing.service.gov.uk/media/651abdf66dfda6000d8e3981/2023-SD2-SafetyDigest.pdf
MAIB Safety Digest 2/2023 – AWS, accessed November 1, 2025, https://iims-media-library.s3.eu-west-2.amazonaws.com/wp-content/uploads/2023/10/03094022/MAIB-2023-SD2-SafetyDigest.pdf
Autonomous Ships: Regulatory Scoping Exercise Completed – HSToday, accessed November 1, 2025, https://www.hstoday.us/subject-matter-areas/maritime-security/autonomous-ships-regulatory-scoping-exercise-completed/
THE JOURNEY TO DECARBONISATION – Y. Georgiades & Associates LLC, accessed November 1, 2025, https://gmadvocates.com/wp-content/uploads/2022/11/Virtually-Reality.pdf
Một số quy định mới của IMO về ATHH và bảo vệ môi trường biển, accessed November 1, 2025, https://mt.gov.vn/tk/tin-tuc/80487/mot-so-quy-dinh-moi-cua-imo-ve-athh-va-bao-ve-moi-truong-bien.aspx
Tàu mặt nước tự vận hành dưới góc nhìn luật so sánh: Trường hợp của Vương quốc Anh và Trung Quốc, và gợi mở cho Việt Nam – Tạp chí Pháp luật và Phát triển, accessed November 1, 2025, https://phapluatphattrien.vn/tau-mat-nuoc-tu-van-hanh-duoi-goc-nhin-luat-so-sanh-truong-hop-cua-vuong-quoc-anh-va-trung-quoc-va-goi-mo-cho-viet-nam-d4188.html
Quy định về tiêu chuẩn, chứng chỉ chuyên môn của thuyền viên và định biên an toàn tối thiểu của tàu biển Việt Nam – Bộ Tư pháp, accessed November 1, 2025, https://moj.gov.vn/vbpq/lists/vn%20bn%20php%20lut/view_detail.aspx?itemid=27663
Công Ư C STCW | PDF – Scribd, accessed November 1, 2025, https://www.scribd.com/document/691394459/Cong-%C6%B0%E1%BB%9Bc-STCW
CHƯƠNG TRÌNH HUẤN LUYỆN TỔNG QUAN VỀ CÔNG ƯỚC VÀ LUẬT HÀNG HẢI QUỐC TẾ – Seafarer Club, accessed November 1, 2025, https://seafarer.club/2717-2/
Session – https://vmrcc.gov.vn/, accessed November 1, 2025, https://vmrcc.gov.vn/data/upload/files/s18.2.doc
Working together on skills training – Nautilus Federation, accessed November 1, 2025, https://www.nautilusfederation.org/en/news/working-together-on-skills-training/
Example of how the STCW Code describes the methods of demonstrating… – ResearchGate, accessed November 1, 2025, https://www.researchgate.net/figure/Example-of-how-the-STCW-Code-describes-the-methods-of-demonstrating-competence-for-its_tbl2_316456526
Overview of Maritime Cybersecurity – Theseus, accessed November 1, 2025, https://www.theseus.fi/bitstream/handle/10024/123045/Overview%20of%20Maritime%20Cybersecurity_Final.pdf?sequence=1
MODELLING OF MARITIME CYBER SECURITY EDUCATION AND TRAINING, accessed November 1, 2025, https://azbuki.bg/wp-content/uploads/2023/08/pedagogy_6s_23_gizem-kaysoglu.pdf
Evaluation of Maritime Cyber Security (MarCy) Training Programme – TransNav Journal, accessed November 1, 2025, https://www.transnav.eu/files/Evaluation_of_Maritime_Cyber_Security_(MarCy)_Training__Programme,1446.pdf
Full article: Adapting to change: International maritime education and training for future seafarers – focusing on the comprehensive review of the STCW convention and code of the 10th session of the IMO HTW, accessed November 1, 2025, https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/25725084.2025.2464486