Lợi ích của AI không thể tách rời giới hạn sử dụng
Ứng dụng AI là việc dùng các hệ thống trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ xử lý thông tin, tạo nội dung hoặc thực hiện một phần công việc, với phạm vi và mức độ kiểm soát được xác định theo tác động của công nghệ trong từng lĩnh vực. Trọng tâm vì thế không còn là chấp nhận hay từ chối AI, mà là quyết định dữ liệu nào được đưa vào, công cụ được giao vai trò gì và ai chịu trách nhiệm khi kết quả sai.
Ngày 30/10 tại TP.HCM, Trường Đại học Gia Định phối hợp tổ chức Hội nghị Khoa học cấp Quốc gia năm 2026 về AI và những tác động đến lĩnh vực pháp luật, quy tụ chuyên gia, nhà nghiên cứu, đại diện cơ quan tư pháp, luật sư và doanh nghiệp để trao đổi về các vấn đề pháp lý phát sinh. Hội nghị tổ chức sáu phiên chuyên đề, từ khung pháp lý, tài chính – ngân hàng và quản trị doanh nghiệp đến an ninh mạng, dữ liệu cá nhân, tư pháp và đào tạo luật.
Quy mô thảo luận phản ánh một thực tế: AI đã đi vào nhiều khâu của đời sống pháp luật, trong khi quy định về phạm vi sử dụng, trách nhiệm và xử lý sự cố còn cần được hoàn thiện. Bởi vậy, một quy tắc áp dụng đồng loạt cho mọi ngành khó có thể đủ. Kiểm soát rủi ro AI phải bắt đầu từ hậu quả cụ thể nếu công cụ mắc lỗi hoặc dữ liệu bị lộ.
Trong tư pháp quân sự, bí mật phải đứng trước sự tiện lợi
AI có thể giúp cán bộ tư pháp tìm kiếm thông tin, tra cứu quy định, rà lỗi chính tả và hệ thống hóa nội dung để tham khảo; công cụ còn có thể hỗ trợ lập sơ đồ tư duy, sắp xếp bố cục văn bản, giảm thời gian cho việc kỹ thuật. Những lợi ích đó đáng tận dụng, nhưng không biến kết quả do máy tạo ra thành căn cứ chuyên môn thay cho việc kiểm tra của con người.
Với Viện kiểm sát Quân sự, ưu tiên phải là bảo vệ bí mật nhà nước và bí mật quân sự. Đưa lời khai, tài liệu vụ án, danh tính người liên quan hay dữ liệu nghiệp vụ lên một nền tảng AI công cộng có thể đưa thông tin ra khỏi môi trường quản lý nội bộ, làm phát sinh nguy cơ ảnh hưởng đến an toàn thông tin và an ninh quốc gia. Sự nhanh chóng của một bản tóm tắt không thể bù đắp hậu quả nếu hồ sơ nhạy cảm bị lộ.
Cách tiếp cận hợp lý là phân loại dữ liệu trước khi dùng công cụ, chỉ sử dụng AI công cộng với thông tin chung hoặc tài liệu đã công khai, đồng thời tuân thủ quy định về an toàn thông tin và an ninh mạng. Về lâu dài, có thể nghiên cứu AI chuyên biệt chạy trên hạ tầng nội bộ, dùng nguồn dữ liệu pháp lý được kiểm soát. Đây không phải lời kêu gọi tránh đổi mới, mà là điều kiện để đổi mới không đánh đổi bảo mật dữ liệu.
Tài chính, bán lẻ thuốc và xét xử cần những hàng rào khác nhau
Một công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu tài chính không tạo ra cùng loại rủi ro như trợ lý ảo trong xét xử hay hệ thống tham gia bán lẻ thuốc. Hội nghị đưa các chủ đề bảo vệ dữ liệu cá nhân, bán lẻ thuốc ứng dụng AI và trợ lý ảo cho thẩm phán vào thảo luận; đây là những bối cảnh mà sai sót có thể chạm trực tiếp đến quyền riêng tư, sức khỏe hoặc công lý. Vì vậy, không thể dùng một bộ tiêu chí chung để quyết định mức độ tự động hóa.
Trong dược phẩm, cần xác định AI được phép hỗ trợ khâu nào và con người phải chịu trách nhiệm ra sao khi thông tin hoặc gợi ý ảnh hưởng đến người mua thuốc. Trong xét xử, yêu cầu còn bao gồm tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và nguyên tắc độc lập của thẩm phán. Còn với tài chính – ngân hàng, quản trị doanh nghiệp và dữ liệu cá nhân, nguy cơ có thể liên quan đồng thời đến quyền riêng tư, nghĩa vụ của doanh nghiệp và an ninh mạng.
Điều đáng lo không chỉ là AI có thể sai, mà là người dùng hoặc tổ chức có thể không nhận ra sai sót đang ảnh hưởng đến ai. Mức kiểm tra, khả năng giải thích và cơ chế khiếu nại vì thế phải tương xứng với hậu quả. Công nghệ có thể hỗ trợ quyết định; trách nhiệm bảo vệ người dân và giải trình quyết định không thể bị đẩy sang cho thuật toán.
Đổi mới có giá trị khi an toàn được thiết kế từ đầu
An toàn AI không nên chỉ là bước rà soát sau khi hệ thống đã được triển khai. Tổ chức cần xác định mục đích sử dụng, phân loại dữ liệu, giới hạn quyền truy cập, kiểm tra kết quả và quy định rõ người chịu trách nhiệm. Với dữ liệu nhạy cảm, lựa chọn môi trường vận hành cũng quan trọng không kém khả năng của mô hình. Những hàng rào này giúp giảm rủi ro AI mà không phủ nhận lợi ích về tốc độ và năng suất.
Tại hội nghị, GS.TS. Võ Khánh Vinh cho biết ông đã dùng AI để tổng hợp, thống kê hơn 47.000 văn bản pháp luật còn hiệu lực ở cấp Trung ương và địa phương. Ví dụ ấy cho thấy công cụ có thể hỗ trợ xử lý khối lượng thông tin lớn; nó không chứng minh rằng mọi tác vụ hoặc mọi loại dữ liệu đều phù hợp để đưa vào hệ thống AI. Hiệu quả cần được đánh giá cùng độ chính xác, khả năng kiểm chứng và mức độ an toàn.
Hành lang pháp lý vẫn cần tiếp tục làm rõ phạm vi ứng dụng, trách nhiệm của các bên và cách xử lý khi phát sinh rủi ro. Kết luận nên rõ ràng: không phải lĩnh vực nào cũng cần cùng một mức kiểm soát, nhưng mọi lĩnh vực đều cần biện pháp phù hợp với hậu quả có thể xảy ra. Đổi mới chỉ đáng giá khi được triển khai có trách nhiệm, bảo vệ dữ liệu và giữ con người ở vị trí chịu trách nhiệm cuối cùng.
