Với khả năng và ưu thế mà AI đem lại sẽ tạo ra bước đột phá trong việc thay đổi phương thức quản lý pháp luật truyền thống. Tuy nhiên, thực tiễn ứng dụng AI hiện nay vẫn còn hạn chế và gặp nhiều vướng mắc. Thông qua đánh giá từ thực tiễn thử nghiệm áp dụng, chúng ta có thể rút ra được một số lưu ý, giải pháp để việc áp dụng AI trong quản lý pháp luật được triển khai một cách hiệu quả, đạt được mục tiêu đã đặt ra.
Ưu tiên ứng dụng AI phục vụ đổi mới xây dựng và thi hành pháp luật. Ảnh minh họa
1. Đánh giá vai trò của AI trong quản lý hệ thống pháp luật từ thực tiễn triển khai
1.1. Thực tiễn áp dụng AI trong quản lý hệ thống pháp luật
Tại Việt Nam: Việc áp dụng AI trong quản lý hệ thống pháp luật ở Việt Nam hiện đang dừng ở mức độ cục bộ và đang trong quá trình thử nghiệm, đánh giá hiệu quả trong một số cơ quan, địa phương, lĩnh vực cụ thể mà chưa sẵn sàng áp dụng trên cả nước. Điển hình như trợ lý ảo rà soát văn bản quy phạm pháp luật được triển khai nghiên cứu phát triển và tiến hành thử nghiệm từ cuối năm 2023 thông qua sự phối hợp giữa Bộ Thông tin và Truyền thông (nay là Bộ Khoa học và Công nghệ) với Bộ Tư pháp và Tập đoàn công nghệ CMC. Trong quá trình nghiên cứu, phát triển và thử nghiệm trợ lý ảo, Bộ Tư pháp đã thực hiện tổng hợp, đề xuất các yêu cầu nghiệp vụ về kiểm tra, rà soát văn bản; hỗ trợ kết nối, khai thác dữ liệu từ Cơ sở dữ liệu quốc gia về pháp luật; phối hợp cùng các đơn vị chuyên môn của Bộ Khoa học và Công nghệ, Công ty Cổ phần Tập đoàn CMC. Đến nay, trợ lý ảo rà soát văn bản quy phạm pháp luật đã được kết nối, khai thác dữ liệu trực tiếp từ Cơ sở dữ liệu quốc gia về pháp luật với trên 129.000 văn bản (trên 39.000 văn bản cấp Trung ương và 90.000 văn bản cấp địa phương - gồm cả văn bản quy phạm pháp luật đang còn hiệu lực và văn bản quy phạm pháp luật mới hết hiệu lực); đã phát triển được một số chức năng hỗ trợ hoạt động cơ bản của công tác kiểm tra, rà soát văn bản quy phạm pháp luật [1]. Từ kết quả thử nghiệm cho thấy AI cơ bản đáp ứng yêu cầu hỗ trợ cho công tác kiểm tra, rà soát văn bản quy phạm pháp luật, đặc biệt là 2 chức năng cốt lõi là tìm kiếm và đối chiếu.
Một ví dụ khác đó là Cổng pháp luật quốc gia của Bộ Tư pháp. Trong đó, trí tuệ nhân tạo mang tên “AI pháp luật” được sử dụng làm công cụ giải đáp các vấn đề pháp lý cơ bản ở 33 lĩnh vực, tuy nhiên mới chỉ được huấn luyện chuyên sâu trong lĩnh vực thuế. Vì vậy, chất lượng giải đáp từ AI pháp luật vẫn đang phải tiếp tục được huấn luyện để hoàn thiện hơn. Đây cũng là tín hiệu đáng mừng cho thấy các cơ quan Nhà nước đang ngày càng ưu tiên nguồn lực xây dựng, phát triển hạ tầng công nghệ thông tin, cơ sở dữ liệu lớn, ứng dụng công nghệ số, trí tuệ nhân tạo phục vụ đổi mới, hiện đại hóa công tác xây dựng, tổ chức thi hành pháp luật.
Tại Estonia: Quốc gia tại Bắc Âu này đã ứng dụng AI để tham gia vào toàn bộ “vòng đời” dự luật. Những công việc mà AI được tham gia vào quá trình xây dựng pháp luật gồm: biên soạn dự thảo bộ luật sơ bộ, kiểm tra sung đột pháp lý, phân tích tác động và dự đoán, tổng hợp ý kiến đóng góp của người dân. Để đưa AI vào trong quy trình lập pháp, Estonia đã phải huấn luyện AI một cách bài bản theo 04 bước:
Bước 1: Xây dựng nền tảng dữ liệu: Để phục vụ cho quá trình huấn huyện các mô hình AI như HANS (hệ thống AI nhận diện giọng nói) và Tark (hệ thống tìm kiếm văn bản), Estonia đã xây dựng một nền tảng dữ liệu có chiều sâu, đa dạng và tổ chức một cách khoa học là huấn luyện thông qua: Dữ liệu âm thanh như bản ghi chính thức từ các cuộc tranh luận ở phiên chất vấn, phát biểu tại Quốc hội hay của các nghị sĩ (đại biểu Quốc hội); Hệ thống văn bản pháp luật đã được số hóa của Estonia từ 1991 đến nay, ngoài ra còn bao gồm các dự thảo luật và tài liệu giải trình hay biên bản các cuộc thảo luận chuyên môn hoặc bản án, phán quyết của tòa án...; Dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên và văn phong lập pháp như kho từ điển pháp lý và chú giải để phân biệt từ ngữ thông dụng và thuật ngữ chuyên ngành hay các mẫu văn bản luật mẫu để AI có thể tự gợi ý cấu trúc và viết lại điều khoản một cách đúng chuẩn, cũng như các tài liệu diễn văn và phát biểu chính trị giúp AI hiểu được phong cách ngôn ngữ trong môi trường nghị viện; Dữ liệu phản hồi và hiệu chỉnh của con người: Sau mỗi lần HANS và Tark thực hiện công việc, con người sẽ rà soát, chỉnh sửa và AI sẽ sử dụng những kết quả này để cải thiện thuật toán.
Bước 2: Xây dựng mô hình ngôn ngữ pháp lý (Legal NLP): Nhà phát triển sử dụng BERT-based models để huấn luyện cho AI. Đầu tiên là Pre-train (tiền đào tạo) trên kho luật Estonia để AI hiểu thuật ngữ pháp lý. Tiếp đó là Fine-tuning (tinh chỉnh) cho các tác vụ cụ thể. Từ đó AI sẽ được huấn luyện để phát hiện xung đột luật, tóm tắt văn bản pháp lý và dự đoán tác động kinh tế.
Bước 3: Phát triển các mô-đun chuyên biệt: Từ mô hình ngôn ngữ pháp lý, Estonia phát triển các mô-đun chức năng đáp ứng nhu cầu cụ thể của quy trình lập pháp:
- Phân tích pháp lý: AI quét dự thảo luật mới xây dựng với luật hiện hành hoặc quy định EU, nếu phát hiện có sự mâu thuẫn, AI sẽ đưa ra gợi ý điều chỉnh.
- Mô phỏng chính sách: AI sẽ dự đoán tác động của luật mới trên cơ sở dự liệu lịch sử và học máy.
- Hỗ trợ soạn thảo: AI sẽ đưa ra các mẫu văn bản, gợi ý từ ngữ chuẩn hóa, và kiểm tra tính tuân thủ.
- Tương tác công chúng: AI phân tích ý kiến người dân từ diễn đàn trực tuyến, mạng xã hội, và khảo sát, sau đó tổng hợp thành báo cáo.
Bước 4: Kiểm tra, giám sát: Sử dụng cơ chế “Human in the loop” (con người trong chu trình) theo đó luật sư, chuyên gia pháp lý hoặc nghị sĩ sẽ chỉnh sửa, phê duyệt các nội dung đề xuất do AI đưa ra về một điều khoản của dự luật. Nếu đề xuất của AI là không chính xác hoặc có sai sót, sẽ được con người lưu ý và những sai sót được AI ghi nhận để cập nhật mô hình.
Thông qua việc tích hợp AI vào quá trình soạn thảo luật, Estonia đã có sự chuyển mình mạnh mẽ và đạt được nhiều kết quả tích cực trong lĩnh vực lập pháp [2]: Theo thống kê của Bộ Tư pháp Estonia, AI đã giúp quốc gia này giảm 70% thời gian soạn thảo luật so với quy trình thủ công từ 3 - 6 tháng rút xuống 1 - 2 tháng. Theo thống kê của Quốc hội Estonia, AI đã giúp phát hiện 90% xung đột pháp lý trước khi luật được thông qua. Trong năm 2022, AI giúp chỉ ra 47 lỗi lập pháp tiềm ẩn trước khi dự luật được trình, giúp giảm 80% công việc thủ công của các chuyên gia pháp lý và giúp tiết kiệm 2,5 triệu euro/năm chi phí hành chính.
Ảnh minh họa
1.2. Vai trò của AI trong quản lý hệ thống pháp luật
Thứ nhất, xây dựng, soạn thảo và rà soát, sửa đổi pháp luật
Với sự hỗ trợ của AI, việc xây dựng và soạn thảo pháp luật trở nên nhanh chóng, độ chính xác cao và khoa học hơn. Thông qua các dữ liệu được học, AI có thể giúp các nhà lập pháp dự dự thảo luật theo cấu trúc chuẩn; gợi ý đề xuất điều khoản tương thích; hỗ trợ thẩm định văn bản như xác định tính hợp hiến, hợp pháp, tính thống nhất của hệ thống pháp luật, phát hiện mâu thuẫn, chồng chéo; kiểm tra văn bản trên cơ sở đánh giá thẩm quyền ban hành, hiệu lực pháp lý, hình thức văn bản quy phạm, sự phù hợp với điều ước quốc tế và quy định quốc tế. Ngoài ra, AI còn phát huy vai trò trong việc phát hiện lỗi kỹ thuật lập pháp, cũng như đánh giá hoặc đề xuất khoảng trống pháp lý hay các xu hướng phát triển cần điều chỉnh.
Thứ hai, thuận tiện lưu trữ và truy cập hệ thống pháp luật
Việc tích hợp AI vào các hệ thống quản lý thông minh giúp phát huy khả năng tự động phân loại, sắp xếp, tìm kiếm thông tin, văn bản pháp luật một cách nhanh chóng và chính xác từ thư viện dữ liệu đã được thiết lập sẵn. Với quốc gia có hệ thống luật thành văn đồ sộ như ở Việt Nam thì việc tra cứu, kiểm tra văn bản quy phạm pháp luật là điều không hề dễ dàng. Do đó việc triển khai công cụ hỗ trợ lưu trữ một cách khoa học và giúp truy suất nhanh, đầy đủ các nội dung khi cần là điều vô cùng quan trọng. Ngoài ra, AI còn giúp người dân có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để diễn đạt cho yêu cầu tìm kiếm, tra cứu thay vì phải sử dụng chính xác ngôn ngữ pháp lý, phải nhớ đúng tên hoặc số hiệu văn bản. Điều này đặc biệt hữu ích đối với cá nhân, tổ chức không chuyên về pháp luật, đồng thời giúp việc truy cập pháp luật có thể diễn ra mọi lúc, mọi nơi, góp phần nâng cao khả năng tiếp cận của người dân, và giải quyết phần nào bài toán tuyên truyền, phổ biến pháp luật của Nhà nước.
Thứ ba, đánh giá tác động của xã hội để đưa ra đề xuất phù hợp
AI còn phân tích dữ liệu lịch sử để mô phỏng, dự đoán tác động của chính sách pháp luật mới, hỗ trợ đánh giá chi phí – lợi ích, mức độ ảnh hưởng tích cực, tiêu cực của từng phương án lập pháp. Từ đó hỗ trợ cơ quan lập pháp xây dựng chiến lược tối ưu để giúp việc luật khi được ban hành phù hợp với thực tiễn và triển khai có hiệu quả. Ngoài ra, trong giai đoạn lấy ý kiến, AI có thể tổng hợp và phân tích hàng nghìn ý kiến từ người dân, chuyên gia, doanh nghiệp để phản ánh trung thực các quan điểm xã hội về dự thảo. Nhờ đó, quá trình xây dựng pháp luật không chỉ hiệu quả, tiết kiệm thời gian mà còn bảo đảm chất lượng, tính minh bạch, tính thực tiễn cao hơn, góp phần đảm bảo tính bền vững, ổn định của pháp luật.
Thứ tư, giám sát việc tuân thủ và thực thi pháp luật
Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn như báo chí, bản án của Tòa án, phản ánh từ xã hội, hay dữ liệu từ các cơ quan Nhà nước và hệ thống xử lý vi phạm..., AI có thể nhận diện sớm các khu vực, lĩnh vực, hoặc nhóm đối tượng có dấu hiệu vi phạm, thi hành pháp luật chưa nghiêm hoặc thực hiện trái quy định giúp cơ quan chức năng tập trung nguồn lực vào các khu vực nóng hoặc có những chính sách phù hợp để giải quyết. Đặc biệt, AI giúp tự động hóa quá trình giám sát và cảnh cáo, tạo nên hệ thống giám sát thông minh, liên tục, minh bạch và hỗ trợ cơ quan chức năng kiểm tra, đánh giá, và tổng hợp báo cáo giám sát một cách tự động, chính xác và tiết kiệm thời gian, thay vì thực hiện thủ công, rời rạc như trước đây. Điều này giúp giảm thiểu sự can thiệp chủ quan và nâng cao niềm tin của người dân vào tính công bằng và hiệu lực của pháp luật.
Ảnh minh họa: VTV
Thứ năm, tiết kiệm chi phí, thời gian
Quy trình xây dựng và ban hành luật truyền thống mất nhiều thời gian trong việc thu thập dữ liệu thực tiễn, rà soát văn bản, soạn thảo dự thảo, phân tích góp ý và đánh giá tác động. Các giai đoạn này thường kéo dài nhiều tháng, đòi hỏi đội ngũ lớn và chi phí nhân sự cao. Tuy nhiên, khi AI được ứng dụng trong việc xây dựng và sửa đổi pháp luật thì nhiều công đoạn cũ có thể được thay thế bằng tự động hóa như: dự thảo luật, tra cứu văn bản, phân tích dữ liệu xã hội, phát hiện xung đột pháp lý, tổng hợp ý kiến và mô phỏng tác động chính sách. Thêm vào đó, AI còn giúp giảm thiểu sai sót về chính tả, hình thức, đồng thời có thể giảm chi phí lâu dài do hạn chế được việc ban hành luật kém hiệu quả, phải sửa đổi liên tục hoặc gây tranh chấp do thiếu nhất quán.
2. Những thách thức khi ứng dụng AI trong quản lý hệ thống pháp luật
Thứ nhất, vấn đề dữ liệu và bảo mật, quyền riêng tư: Các tiêu chuẩn bảo mật, đạo đức nghề nghiệp. Nguy cơ lạm dụng dữ liệu và giải pháp kiểm soát.
Để hoạt động hiệu quả thì AI cần phải được huấn luyện từ rất nhiều thông tin dữ liệu trong đó bao gồm cả các tài liệu nội bộ của các cơ quan Nhà nước, bản án, quyết định của Tòa án, các báo cáo, thống kê, các thông tin ý kiến của cá nhân, tổ chức được thu thập khi Nhà nước muốn thăm dò phản ứng hay tiếp nhận ý kiến của xã hội... Do đó nếu “hàng rào” bảo mật không được đảm bảo thì rất dễ xảy ra tình trạng rò rỉ thông tin cá nhân, tấn công mạng, đe dọa nghiêm trọng đến hệ thống an ninh. Khi hệ thống bảo mật có lỗ hổng bị khai thác thì dữ liệu có thể bị sử dụng trái phép hoặc cho mục đích bất hợp pháp. Thêm vào đó, AI có đặc điểm là công nghệ học máy nên khi tiếp cận với nguồn dữ liệu đầu vào đa dạng thì AI có thể vô tình học theo và đưa ra các đề xuất mang tính “thiên kiến” dẫn đến các đề xuất, dự bảo hay mô phòng của AI trở nên không chính xác, bất bình đẳng, sai lệch pháp lý, vi phạm nguyên tắc công bằng. Vì vậy việc thu thập, xử lý, kiểm soát và bảo vệ thông tin dữ liệu cho AI là rất quan trọng.
Thứ hai, yêu cầu hạ tầng công nghệ cao và nhân lực chuyên môn
Qua quá trình thử nghiệm triển khai AI trên thực tế thì nảy sinh một số hạn chế về hạ tầng công nghệ và nhân lực chuyên môn như sau: Cơ sở hạ tầng công nghệ còn bị hạn chế như hệ thống dữ liệu, văn bản pháp luật ở Việt Nam chưa được số hóa đầy đủ, còn bị phân tán ở nhiều cơ quan gây ra khó khăn trong việc khai thác; khả năng tích hợp thông tin liên ngành chưa được tương thích cần mở rộng và linh hoạt; các thuật toán khó với kho dữ liệu khổng lồ đòi hỏi hệ thống máy chủ có khả năng xử lý tốc độ cao, dung lượng lưu trữ lớn và luôn phải duy trì hệ thống kết nội điện, mạng tốt; yêu cầu hệ thống công nghệ có tính bảo mật cao, hiện đại để phòng tránh tấn công mạng, rò rỉ thông tin. Bên cạnh đó, việc triển khai thử nghiệm AI hiện nay được phối hợp giữ nhiều Bộ, ngành và cơ quan khác nhau, dẫn đến cồng kềnh, phức tạp để phối hợp làm việc. Việc đào tạo cán bộ Nhà nước về công nghệ AI, và ngược lại đào tạo chuyên gia công nghệ về pháp lý, chưa được triển khai rộng rãi.
Thứ ba, trách nhiệm pháp lý đối với AI: AI có bản chất là phân tích, xử lý nguồn dữ liệu mà con người cung cấp để đưa ra giải pháp, ý tưởng theo yêu cầu. Do vậy là nếu AI vận dụng và đưa ra đề xuất thiên kiến, trái pháp luật có thể dẫn đến rủi ro pháp lý rất nghiêm trọng. Hoặc AI bị sử dụng để vi phạm quyền riêng tư, thực hiện các hoạt động vi phạm pháp luật, đánh cắp dữ liệu thì sẽ trở thành mối nguy hại đối với an ninh quốc gia và an toàn của mỗi cá nhân. Tuy nhiên hiện nay pháp luật của các quốc gia trên thế giới cũng như ở Việt Nam chưa xác định tư cách pháp lý của AI như một chủ thể mới, riêng biệt trong quan hệ pháp luật. Mà chỉ coi đó là sản phẩm công nghệ số tích hợp giữa phần cứng, phần mềm và dữ liệu. Vì vậy, có một số quan điểm cho rằng nên gắn trách nhiệm pháp lý của AI với trách nhiệm của cá nhân, tổ chức tạo ra, quản lý, sử dụng chúng để hạn chế những vấn đề tiêu cực. Nhưng điều đó là không đủ bởi AI có khả năng phát triển không ngừng, khi vượt ra khỏi tầm kiểm soát của đơn vị chủ quản hoặc bị kẻ xấu lợi dụng như một công cụ phạm tội thì việc gắn trách nhiệm của AI với đơn vị chủ quản không còn phù hợp. Nếu cứ gắn trách nhiệm một cách rập khuôn và máy móc thì rất có thể sẽ triệt tiêu động lực nghiên cứu, ngại phát triển khoa học công nghệ.
Thứ tư, thách thức trong thay đổi tư duy quản lý hệ thống pháp luật truyền thống
Sự phát triển của AI cũng đi đôi với yêu cầu phải đổi mới tư duy trong cách thức quản lý và vận hành hệ thống pháp luật. Việc chuyển từ mô hình quản lý pháp luật truyền thống – vốn đề cao vai trò trung tâm của con người – sang mô hình có sự hỗ trợ mạnh mẽ của công nghệ là điều không dễ dàng. Thậm chí có thể dẫn đến những hệ quả tiêu cực nếu không có nhận thức, định hướng đúng đắn. Trong đó, một phần của xã hội có tâm lý ngại thay đổi, lo sợ công nghệ “phức tạp”, khó tiếp cận và kiểm soát. Tuy nhiên, điều đáng quan ngại hơn cả lại là tâm lý, nguy cơ ỷ lại vào công nghệ, làm thui chột tư duy pháp lý. “Rủi ro với con người không phải là AI trở nên quá giỏi, mà là con người trở nên quá phụ thuộc vào nó” - Tiến sĩ Anna Põldroos, Nhà nghiên cứu AI tại Đại học Công nghệ Tallinn [3]. Việc AI đảm nhiệm một phần công việc thay thế con người trong việc quản lý hệ thống pháp luật chỉ phát huy hiệu quả khi con người sử dụng nó như một công cụ hỗ trợ. Nhưng một khi quá lạm dụng vào AI sẽ dẫn đến sự sao nhãng chuyên môn và thoái hóa dần năng lực tư duy độc lập. Thói quen phụ thuộc thụ động vào kết quả, đề xuất do máy móc đưa ra cũng có thể khiến việc kiểm tra, đối chiếu, đánh giá kết quả cuối cùng của con người không còn được kỹ lưỡng như trước, khi đó kết quả có thể trở nên sai lệch, không đáp ứng được mục tiêu đề ra.
3. Đề xuất giải pháp áp dụng hiệu quả AI trong quản lý hệ thống pháp luật
Thứ nhất, về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư
Cần xây dựng hệ thống bảo mật nghiêm ngặt để bảo vệ hệ thống dữ liệu và AI cũng như để đảm bảo quá trình vận hành được diễn ra một cách an toàn. Như xây dựng các đội phản ứng nhanh để khắc phục các sự cố kỹ thuật, đưa ra các tiêu chuẩn bảo vệ công cụ AI cụ thể, phân quyền truy cập, hệ thống giám sát và cảnh báo an ninh mạng. Đặc biệt, cần tham khảo thêm kinh nghiệm từ quốc tế như Estonia đã sử dụng công nghệ Zero-Trust và mã hóa dữ liệu bằng blockchain, theo đó, tất cả dữ liệu công dân sử dụng để huấn luyện AI đều được ẩn danh và chỉ được lưu trữ tối đa trong 3 tháng. Kể từ 2019 - khi bắt đầu áp dụng cơ chế này đến 2025 thì không một vụ rò rỉ dữ liệu nào được báo cáo tại Estonia. Ngoài ra, để hạn chế việc AI đưa ra những kết quả sai sót, không phù hợp thì ngoài việc phải kiểm soát dữ liệu đầu vào một cách chặt chẽ, còn phải chuẩn hóa và định dạng dữ liệu theo ngôn ngữ giao tiếp riêng với AI để nó có thể hiểu một cách rõ ràng và đầy đủ các nội dung dữ liệu được đưa vào. Đồng thời, thường xuyên cập nhật, bổ sung các dữ liệu mới cho hệ thống thông tin lưu trữ.
Thứ hai, đầu tư xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ và nâng cao năng lực chuyên môn
Với yêu cầu phải lưu trữ được kho dữ liệu không lồ và phải truy suất thông tin nhanh chóng và chính xác. Vì vậy, AI rất cần được đầu tư phát triển về hạ tầng kỹ thuật mạnh. Trong đó cần đầu tư vào hệ thống máy chủ, trung tâm dữ liệu và các công cụ hỗ trợ AI chuyên dụng. Ngoài ra, sao lưu dữ liệu cũng là vấn đề trọng tâm, việc sao lưu có thể thực hiện trên nền tảng điện toán đám mây để phòng trừ trường hợp mất dữ liệu hay những kết quả quan trọng, ngoài ra cũng là cách để khôi phục hệ thống trở về trạng thái mong muốn.
Tăng cường đào tạo cán bộ quản lý pháp luật về AI và công nghệ số. Mỗi cơ quan phải tự tăng cường năng lực chuyên môn, ưu tiên bổ sung, đào tạo thêm những nhân lực vừa am hiểu pháp luật vừa có năng lực trong công nghệ để có thể dễ dàng vận hành và khai thác được tối đa hiệu quả của AI.
Ảnh minh họa
Thứ ba, hoàn thiện khung pháp lý cho việc ứng dụng AI trong quản lý hệ thống pháp luật:
Hoàn thiện khung pháp lý cho việc ứng dụng AI là điều cần thiết bởi Luật Công nghiệp công nghệ số 2025 vừa được Quốc hội thông qua và bắt đầu có hiệu lực từ 01/01/2026 đã định hình những quy định pháp luật đầu tiên về trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên chế định về trí tuệ nhân tạo chỉ mới chỉ được điều chỉnh bởi 5 Điều luật. Do đó khi đưa luật vào triển khai trong thực tiễn thì cần phải tiếp tục xây dựng các quy định cụ thể hóa để hướng dẫn chi tiết giúp quá trình ứng dụng AI đảm bảo an toàn, tận dụng tối đa sự phát triển của khoa học công nghệ.
Thêm vào đó, cần phân tầng trách nhiệm giữa cơ quan quản lý, đơn vị phát triển, người dùng với AI. Trường hợp AI dẫn đến những hậu quả không mong muốn như rò rỉ thông tin, vi phạm pháp luật... thì phải có sự tách bạch về trách nhiệm của từng chủ thế đối với AI. Nếu AI tự mình gây ra hậu quả do nguyên nhân khách quan như bị nhiễm virus, vượt quá khả năng kiểm soát... thì phải xác định đó là sản phẩm lỗi cần phải tiêu hủy hay xử lý. Nếu AI do nguyên nhân chủ quan như bị lạm dụng, bị hack... để trục lợi hoặc gây ra những thiệt hại, những hậu quả xấu thì cần xử lý AI cùng với trách nhiệm của chủ thể đã cố ý vi phạm.
Thứ tư, phát triển AI trở thành công cụ hỗ trợ, không phải người thay thế con người
Thiết lập cơ chế giám sát, kiểm định và đánh giá độc lập đối với AI trong quản lý hệ thống pháp luật, tránh tình trạng lạm dụng công nghệ hoặc sử dụng AI không kiểm soát. Mỗi sản phẩm mà AI tạo ra cần phải được kiểm tra chéo bởi con người, con người phải là chốt chặn cuối cùng của chu trình, giữ quyền quyết định cuối cùng trên cơ sở gợi ý đề xuất của máy móc. AI chỉ được sử dụng để hỗ trợ chứ không phải là chủ thể ra quyết định cuối cùng. Việc sử dụng AI chỉ đạt hiệu quả khi được người có chuyên môn như chuyên gia, luật sư... giám sát. Qua đó giữ vai trò trung tâm của con người trong hệ thống pháp luật, đồng thời phát huy khả năng tư duy, phân tích và phán đoán của cá nhân. Khuyến khích cán bộ đổi mới tư duy, làm chủ công nghệ, thay đổi để phù hợp với môi trường pháp lý số hóa, đảm bảo tính thích ứng với thời đại chuyển đổi số.
Thứ năm, để việc ứng dụng AI đạt được kết quả như mong đợi thì kho dữ liệu cần phải được đa dạng hóa và được số hóa một cách thống nhất, đầy đủ. Đồng thời nên phát triển các chức năng của AI theo các mô-đun để AI được huấn luyện và mở rộng từng nghiệp vụ cụ thể. Thiết kế giao diện thân thiện, trực quan, dễ sử dụng.
Tóm lại, việc ứng dụng AI vào quản lý hệ thống pháp luật là xu hướng phát triển tất yếu trong tương lai gần. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI vào thực tiễn tại từng quốc gia sẽ đối mặt với những thách thức riêng biệt, do mỗi quốc gia có hệ thống pháp luật và mô hình chính trị đặc thù. Trên cơ sở kết quả thử nghiệm và tham khảo kinh nghiệm quốc tế, Việt Nam cần có sự chuẩn bị kĩ lưỡng để ứng phó với những thách thức tiềm ẩn khi đưa AI vào quản lý hệ thống pháp luật. Góp phần nâng cao hiệu quả quản lý nhà nước, thúc đẩy tính minh bạch, công bằng và đưa pháp luật đến gần người dân.
------------------------------
Tài liệu tham khảo:
[1] Diệu Anh, Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào rà soát văn bản quy phạm pháp luật, https://baochinhphu.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-vao-ra-soat-van-ban-quy-pham-phap-luat-102250318143538084.htm, truy cập ngày 07/8/2025.
[2] Quốc Đạt, Cuộc cách mạng AI trong quy trình lập pháp của Estonia - AI tham gia vào toàn bộ “vòng đời” dự luật, https://daibieunhandan.vn/ai-tham-gia-vao-toan-bo-vong-doi-du-luat-10370948.html, truy cập ngày 07/8/2025.
[3] Quốc Đạt, Cuộc cách mạng AI trong quy trình lập pháp của Estonia - Sử dụng AI như một cánh tay nối dài của dân chủ, https://daibieunhandan.vn/su-dung-ai-nhu-mot-canh-tay-noi-dai-cua-dan-chu-10370947.html, truy cập ngày 07/8/2025.
4. Luật Công nghiệp Công nghệ số 2025.
5. Vy Anh, Bộ Tư pháp đẩy mạnh ứng dụng AI trong xây dựng và thi hành pháp luật, https://nhandan.vn/bo-tu-phap-day-manh-ung-dung-ai-trong-xay-dung-va-thi-hanh-phap-luat-post885135.html, truy cập ngày 07/8/2025.
6. Quỳnh Vũ, Cuộc cách mạng AI trong quy trình lập pháp của Estonia - Cách AI được huấn luyện để “làm luật”, https://daibieunhandan.vn/cach-ai-duoc-huan-luyen-de-lam-luat-post411872.html, truy cập ngày 07/8/2025.
7. PGS. TS. Nguyễn Văn Chiến, Võ Duy Đoan, “Sự chuyển đổi ngành Luật Việt Nam dưới ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo”, Tạp chí Tài chính kỳ 2 tháng 11/2024, https://tapchitaichinh.vn/su-chuyen-doi-nganh-luat-viet-nam-duoi-anh-huong-cua-tri-tue-nhan-tao.html, truy cập ngày 07/8/2025.
8. Nguyễn Khánh Linh, Nguyễn Công Vũ, Trần Đình Hải Nam, Đoàn Đức Mạnh, Trách nhiệm hình sự đối với sản phẩm trí tuệ nhân tạo và khuyến nghị hoàn thiện pháp luật hình sự Việt Nam, https://tapchitoaan.vn/trach-nhiem-hinh-su-doi-voi-san-pham-tri-tue-nhan-tao-va-khuyen-nghi-hoan-thien-phap-luat-hinh-su-viet-nam12490.html, truy cập ngày 07/8/2025.
