Phát biểu tại hội thảo, PGS.TS Trần Việt Dũng (Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Luật TP.HCM, Chủ nhiệm đề tài nghiên cứu cấp Nhà nước NAFOSTED) nhấn mạnh yêu cầu cấp thiết phải nhanh chóng xây dựng hành lang pháp lý phù hợp trong bối cảnh AI đang tác động sâu sắc đến mọi mặt đời sống kinh tế - xã hội. Đáng chú ý, Việt Nam đang định vị để trở thành quốc gia đầu tiên ban hành đạo luật chuyên biệt về AI tại khu vực Đông Nam Á.
PGS.TS Trần Việt Dũng (Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Luật TP.HCM, Chủ nhiệm đề tài nghiên cứu cấp Nhà nước NAFOSTED) phát biểu tại hội thảo
Tầm nhìn chiến lược: Khuôn khổ pháp lý toàn diện này được kỳ vọng sẽ quản lý và phát triển AI theo hướng an toàn, hiệu quả và có trách nhiệm. Định hướng này đóng vai trò nền tảng quan trọng khi Việt Nam đang thúc đẩy phát triển các Trung tâm Tài chính Quốc tế – nơi AI được xem là đòn bẩy cốt lõi để thu hút dòng vốn và vận hành các mô hình tài chính số.
Tuy nhiên, ông Dũng cũng thẳng thắn chỉ ra quá trình này sẽ đối mặt với nhiều nút thắt pháp lý cần nghiên cứu kỹ lưỡng: từ việc giải thích, áp dụng luật, đánh giá tác động đối với hoạt động thương mại và đời sống, cho đến sự tương thích với hệ thống pháp luật hiện hành cũng như các cam kết quốc tế mà Việt Nam là thành viên.
Theo NCS. ThS Lê Trần Quốc Công (Giảng viên Khoa Luật quốc tế - Trường Đại học Luật TP.HCM), trí tuệ nhân tạo giờ đây đã vượt xa phạm vi của một công nghệ tính toán thuần túy. AI đã trở thành một dạng "hạ tầng ra quyết định" hiện diện trực tiếp trong quản trị công, tư pháp, y tế, tài chính, giao thông, truyền thông và đô thị.
NCS.ThS Lê Trần Quốc Công, Gv Khoa Luật quốc tế (Trường Đại học Luật TP HCM) phân tích những thách thức đối với cấu trúc pháp lý truyền thống từ các đặc tính kỹ thuật cốt lõi của trí tuệ nhân tạo
Sự dịch chuyển từ phòng thí nghiệm sang vận hành xã hội ở quy mô lớn đã làm phát sinh ba vấn đề nền tảng cho khoa học pháp lý: Xác định chính xác đối tượng điều chỉnh; Xác lập rõ ràng chủ thể chịu trách nhiệm pháp lý; Thiết kế các chuẩn mực bảo đảm tính minh bạch cùng khả năng kiểm soát đối với những quyết định do hệ thống AI hỗ trợ hoặc tạo ra.
Ông Quốc Công nhận định, AI chính là một phép thử khắc nghiệt đối với cấu trúc cổ điển của trách nhiệm, nhân thân pháp lý, thủ tục hợp pháp và mô hình nhà nước pháp quyền. Các đặc tính kỹ thuật như tính "hộp đen" (black box), sự phân tán trách nhiệm trong hệ sinh thái đa chủ thể, hay tốc độ xử lý vượt quá khả năng can thiệp tức thời của con người đang đặt ra những thách thức chưa từng có đối với hệ thống pháp luật truyền thống.
Ở góc độ thực thi, ThS. Nguyễn Đình Phước (Kỹ sư AI tại Aittorney.co kiêm nhà nghiên cứu luật học) cảnh báo việc áp dụng tư duy quản lý truyền thống đối với một công nghệ luôn biến đổi có thể vô tình bóp nghẹt đổi mới sáng tạo. Ông chỉ ra 4 khoảng cách lớn cần đặc biệt lưu ý trong quá trình lập pháp:
Khoảng cách bản thể (Chứng nhận tĩnh vs. Trôi lệch mô hình): Việc cấp phép cho các hệ thống AI rủi ro cao hiện nay đang bị rập khuôn theo cơ chế tiền kiểm tĩnh (như đăng kiểm ô tô). Trong khi đó, AI là một hệ thống có khả năng tự thích nghi, hành vi liên tục thay đổi trên thực tế thông qua hiện tượng Model Drift và Data Drift mà không cần sửa đổi mã nguồn.
TS. Võ Nguyên Hoàng Phúc (Viện Sở hữu trí tuệ, Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo) đại diện nhóm nghiên cứu trình bày tham luận về nghĩa vụ minh bạch dữ liệu AI từ kinh nghiệm của Liên minh Châu Âu
Khoảng cách chuỗi giá trị (Rủi ro đẩy về hạ nguồn): Phần lớn doanh nghiệp AI tại Việt Nam hiện nay chỉ phát triển các ứng dụng dạng wrapper dựa trên API của các tập đoàn công nghệ quốc tế thay vì tự xây dựng mô hình nền tảng. Vì vậy, nếu cơ chế pháp lý quy định trách nhiệm nghiêm ngặt (strict liability) đối với bên triển khai, các doanh nghiệp trong nước có nguy cơ phải gánh toàn bộ trách nhiệm pháp lý trong khi hoàn toàn không có khả năng kiểm soát mã nguồn hay dữ liệu huấn luyện gốc.
Khoảng cách vận hành (Kẽ hở giám sát của con người): Việc miễn trừ trách nhiệm pháp lý chỉ dựa trên tiêu chí chung chung là "có sự giám sát của con người" có thể dẫn tới hiện tượng Automation Bias. Khi đó, con người quá tin tưởng vào kết quả của thuật toán và chỉ thực hiện các thao tác mang tính hình thức để hợp thức hóa quy trình giám sát.
Khuyến nghị giải pháp: Từ các khoảng cách trên, ông Phước đề xuất Việt Nam cần chuyển dịch sang mô hình đồng quản lý đa bên, tăng cường cơ chế kiểm toán thuật toán độc lập, xây dựng hành lang an toàn riêng cho doanh nghiệp vừa và nhỏ, phi an ninh hóa không gian Sandbox và bảo đảm quyền được giải thích thuật toán đối với các chủ thể chịu tác động.
Bên cạnh câu chuyện quản trị vĩ mô, hội thảo dành nhiều thời gian mổ xẻ tác động trực tiếp của AI đến hai lĩnh vực "nóng" nhất: Sở hữu trí tuệ và Quan hệ lao động.
Nhóm nghiên cứu gồm TS. Võ Nguyên Hoàng Phúc (Viện Sở hữu trí tuệ Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Trường Đại học Luật TP.HCM), Nguyễn Ngọc Thuật và Nguyễn Bình Phương đã phân tích kinh nghiệm lập pháp từ Chỉ thị 2019/790 và Đạo luật AI 2024/1689 của Liên minh châu Âu (EU).
Thực trạng: Pháp luật Việt Nam dù bước đầu đã cho phép hoạt động TDM phục vụ nghiên cứu khoa học, thử nghiệm và huấn luyện AI, nhưng khung pháp lý hiện tại còn rất sơ khai và thiếu các quy định bắt buộc về tính minh bạch của nhà phát triển AI trong việc khai thác dữ liệu.
Đề xuất: Việt Nam cần bổ sung nghĩa vụ minh bạch bắt buộc, yêu cầu các nhà phát triển AI công khai bản tóm tắt dữ liệu huấn luyện. Đồng thời, giao Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch ban hành biểu mẫu thống nhất toàn quốc và hướng tới xây dựng cơ chế đăng ký tập trung như mô hình của châu Âu để cân bằng giữa bảo vệ quyền tác giả và thúc đẩy đổi mới.
Toàn cảnh buổi hội thảo
LS. Phan Thị Nhi (Đại diện Công ty Luật LexNovum Lawyers) nhận định AI đang làm thay đổi toàn diện từ tuyển dụng, đánh giá hiệu suất, giám sát cho đến kỷ luật lao động. Tuy nhiên, kết quả do AI tạo ra không thể tự thân thay thế nghĩa vụ chứng minh của người sử dụng lao động. Việc dùng AI làm căn cứ đưa ra quyết định bất lợi cho nhân sự phải đáp ứng nghiêm ngặt 3 yêu cầu: Bảo đảm tính hợp pháp, minh bạch, đúng mục đích và chính xác của dữ liệu cá nhân đầu vào; Giới hạn giá trị chứng minh của kết quả AI; trách nhiệm chứng minh lỗi vẫn thuộc về người sử dụng lao động và người lao động phải được đảm bảo quyền giải trình, phản biện; Yêu cầu kiểm soát thực chất của con người; AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ, không thay thế thẩm quyền quyết định cốt lõi của con người đối với các vấn đề nhân sự quan trọng.
Ở góc độ xây dựng chính sách vĩ mô, PGS.TS Nguyễn Như Hà (Phó Vụ trưởng Vụ Pháp chế - Bộ Giáo dục và Đào tạo) cùng TS. Nguyễn Tiến Đạt và TS. Đặng Minh Phương (Học viện Chính sách và Phát triển) chỉ ra rằng: Các khung nguyên tắc quốc tế lớn (như Nguyên tắc AI của OECD, Khuyến nghị về Đạo đức AI của UNESCO và bộ tiêu chuẩn ISO/IEC) đều coi trách nhiệm giải trình (accountability) là nguyên tắc cốt lõi.
Do đó, nhóm nghiên cứu khẳng định trách nhiệm giải trình phải được đặt ở vị trí trung tâm trong tiến trình lập pháp về AI tại Việt Nam. Đây là chìa khóa then chốt để bảo đảm tính minh bạch, khả năng kiểm tra, giám sát, từ đó củng cố và định hình niềm tin của xã hội đối với các hệ thống trí tuệ nhân tạo.
Các chuyên gia tại hội thảo thống nhất một góc nhìn chung: Khung pháp lý về AI tại Việt Nam cần phải hướng tới một mục tiêu kép – kiểm soát hiệu quả các rủi ro công nghệ nhưng tuyệt đối không cản trở dòng chảy của đổi mới sáng tạo. Đây sẽ là bệ phóng vững chắc để Việt Nam xây dựng một hệ sinh thái AI an toàn, có trách nhiệm và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia trong nền kinh tế số.
