Theo kết quả điều tra ban đầu, hàng trăm trạm quan trắc môi trường đã được kiểm tra, trong đó có khoảng một nửa số trạm bị phát hiện có dấu hiệu bị can thiệp. Các hành vi vi phạm bao gồm: Chỉnh sửa trực tiếp dữ liệu đo được từ thiết bị, can thiệp phần mềm trước khi truyền dữ liệu về cơ quan quản lý, hoặc điều khiển từ xa để làm sai lệch các chỉ số ô nhiễm. Những dữ liệu vốn phản ánh tình trạng vượt ngưỡng cho phép đã bị biến đổi thành “đạt chuẩn”. Hệ quả là trong một thời gian dài, nhiều nguồn xả thải gây ô nhiễm môi trường vẫn tiếp tục hoạt động bình thường, trong khi hệ thống giám sát – vốn được thiết kế để phát hiện và ngăn chặn – lại không phát huy được chức năng thực tế.

Tang vật của vụ án. Ảnh: VTV 

Có một điểm cần xác định rõ ngay từ đầu: Vụ việc này không chỉ là vi phạm pháp luật môi trường. Nó là một vấn đề sâu hơn là vấn đề về tính trung thực của dữ liệu trong một xã hội vận hành bằng dữ liệu.

Trong khoa học quản trị hiện đại, dữ liệu được xem là nền tảng của mọi quyết định. Từ chính sách công, kiểm soát rủi ro, đến vận hành doanh nghiệp, tất cả đều dựa vào giả định rằng dữ liệu phản ánh đúng thực tế. Khi giả định này bị phá vỡ, toàn bộ hệ thống sẽ vận hành trên một nền tảng sai lệch.

Ở đây, điều đáng nói không phải là có ô nhiễm. Ô nhiễm là điều đã được dự đoán và hệ thống quan trắc được thiết kế chính để phát hiện nó. Điều đáng nói là ô nhiễm đã bị che giấu bằng chính hệ thống được tạo ra để kiểm soát nó. Nếu nhìn bề ngoài, hành vi chỉnh sửa dữ liệu có thể được xem là một dạng gian lận kỹ thuật. Nhưng nếu phân tích sâu hơn, đây là một sự thay đổi về cách con người đối diện với thực tại.

Thay vì giảm mức độ ô nhiễm, người ta chọn cách giảm biểu hiện của ô nhiễm trên dữ liệu. Nói cách khác, vấn đề không còn là “làm cho môi trường sạch hơn”, mà là “làm cho môi trường trông có vẻ sạch hơn”. Khi con số trở thành “đại diện” của thế giới, việc kiểm soát con số cũng đồng nghĩa với việc kiểm soát cách thế giới được nhìn nhận.

Ô nhiễm môi trường có thể đo lường được, và trong một mức độ nào đó, có thể xử lý. Nhưng ô nhiễm dữ liệu thì khác. Khi dữ liệu bị sai lệch, hệ thống quản lý sẽ không nhận diện được vấn đề, không phản ứng đúng lúc, và không có cơ sở để điều chỉnh chính sách dẫn đến “mất phản hồi thực”. Một hệ thống không còn nhận được phản hồi chính xác từ môi trường sẽ dần mất khả năng tự điều chỉnh và cuối cùng đi đến sụp đổ. Trong trường hợp này, dữ liệu quan trắc môi trường đáng lẽ phải đóng vai trò như “giác quan” của hệ thống quản lý. Khi giác quan bị làm giả, hệ thống trở nên “mù” trước chính những rủi ro mà nó phải kiểm soát.

Trong các lĩnh vực như y tế, tài chính hay hàng không, tính liêm chính của dữ liệu là nguyên tắc không thể thỏa hiệp. Một sai lệch nhỏ trong dữ liệu có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Môi trường cũng không phải ngoại lệ. Khi dữ liệu bị can thiệp có hệ thống, vấn đề không còn là sai sót cá nhân, mà là sự phá vỡ tính liêm chính ở cấp cấu trúc. Điều này thường gắn với một hiện tượng trong khoa học chính trị gọi là “chiếm dụng thể chế”, khi cơ quan giám sát bị ảnh hưởng hoặc đồng hóa bởi chính đối tượng mà họ phải kiểm soát. Ở đây, dấu hiệu của sự liên kết giữa các bên từ doanh nghiệp đến một số cá nhân trong hệ thống quản lý, cho thấy đây không phải là hành vi đơn lẻ, mà là một mạng lưới lợi ích.

Chúng ta đang sống trong một thời đại mà dữ liệu được xem là “sự thật khách quan”. Các quyết định lớn nhỏ đều dựa vào con số. Nhưng chính vì vậy, dữ liệu cũng trở thành đối tượng bị thao túng, và nghịch lý xuất hiện: Càng phụ thuộc vào dữ liệu thì rủi ro bị thao túng dữ liệu càng lớn. Khi dữ liệu trở thành công cụ quyền lực, nó không còn chỉ là phương tiện đo lường, mà trở thành một tài sản có thể bị khai thác. Trong bối cảnh đó, việc làm giả dữ liệu không chỉ nhằm tránh bị xử phạt, mà còn là cách để duy trì lợi nhuận, duy trì hình ảnh, và duy trì quyền kiểm soát.

Nhưng, dữ liệu có thể bị chỉnh sửa, nhưng thực tại thì không. Bạn có thể thay đổi một chỉ số ô nhiễm trong hệ thống. Nhưng bạn không thể thay đổi thành phần không khí mà con người hít thở. Bạn có thể làm đẹp một báo cáo. Nhưng bạn không thể làm sạch một dòng sông bằng cách sửa số liệu về nó. Thiên nhiên không phản ứng với dữ liệu, mà phản ứng với hành vi. Điều đó tạo ra một khoảng cách nguy hiểm giữa nhận thức chính thức (dựa trên dữ liệu) và thực tế vật lý.

Đây là một trạng thái nguy hiểm, vì nó làm suy yếu khả năng tự sửa sai. Một xã hội không nhìn thấy sai lầm của mình thì cũng không thể sửa chữa nó.

Ngoài tác động môi trường, vụ việc còn đặt ra một vấn đề khác: Niềm tin công chúng vào hệ thống quản lý không đến từ lời nói, mà từ sự nhất quán giữa dữ liệu và thực tế. Khi người dân nhận ra rằng dữ liệu có thể bị thao túng, họ sẽ đặt câu hỏi không chỉ về một lĩnh vực, mà về toàn bộ hệ thống thông tin.

Mất niềm tin là một dạng chi phí xã hội rất lớn. Nó không thể đo lường ngay lập tức, nhưng ảnh hưởng lâu dài đến tính ổn định và hiệu quả của quản trị.

Vụ chỉnh sửa dữ liệu quan trắc môi trường cho thấy một vấn đề cốt lõi của xã hội hiện đại: Khi dữ liệu trở thành nền tảng của quản lý, thì tính trung thực của dữ liệu trở thành điều kiện sống còn. Khi dữ liệu bị làm giả, điều bị đe dọa không chỉ là môi trường, mà là chính khả năng tồn tại của một hệ thống dựa trên sự thật.