Tiêu chuẩn phải đi cùng quản trị thực chất
Quản trị rủi ro AI là hệ thống chính sách, quy trình và biện pháp giám sát giúp tổ chức nhận diện, kiểm soát và xử lý tác động của trí tuệ nhân tạo trong suốt vòng đời vận hành. Đây không nên là lớp thủ tục bổ sung sau khi triển khai, mà là điều kiện để đổi mới công nghệ tạo ra lợi ích đáng tin cậy.
AI có thể nâng năng suất, hỗ trợ sản xuất và mở đường cho sản phẩm, dịch vụ mới; đồng thời làm tăng yêu cầu về an toàn, minh bạch, trách nhiệm giải trình và bảo vệ dữ liệu. Vì vậy, doanh nghiệp không thể đánh giá thành công chỉ bằng tốc độ đưa công cụ vào hoạt động. Ngày 19-20/10 tại Thành phố Hồ Chí Minh, Ủy ban Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng Quốc gia tổ chức hội thảo APEC về quản lý AI, tập trung trao đổi kinh nghiệm áp dụng tiêu chuẩn và cơ chế nâng độ tin cậy của hệ thống. Thông điệp đáng chú ý là tiêu chuẩn AI quốc tế chỉ phát huy tác dụng khi được kết hợp với đánh giá sự phù hợp và bảo đảm kỹ thuật, thay vì dừng ở tuyên bố nguyên tắc.
Các chuẩn thuộc tiểu ban ISO/IEC JTC 1/SC 42 được nêu như công cụ hỗ trợ ứng dụng AI an toàn và tương thích giữa các nền kinh tế. Với doanh nghiệp, giá trị của chuẩn nằm ở việc tạo ngôn ngữ chung để phân công trách nhiệm, kiểm tra hệ thống và củng cố niềm tin của khách hàng, đối tác.
Kiểm soát dữ liệu, mô hình và cách sử dụng
Một khung quản trị hữu ích không thể chỉ nhìn vào thuật toán. Chuyên gia tư vấn AI có đạo đức Aurélie Jacquet nhấn mạnh cần xem xét đồng thời dữ liệu, mô hình và tổ chức sử dụng công nghệ; quản trị còn phải tính đến lợi ích công, công bằng, quyền riêng tư, an ninh, minh bạch và trách nhiệm giải trình. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp chuyển những nguyên tắc trừu tượng thành câu hỏi vận hành: dữ liệu đến từ đâu, có phù hợp mục đích không, mô hình được huấn luyện và kiểm định ra sao, giới hạn của hệ thống được giải thích thế nào, và sự cố được ghi nhận thế nào.
Bảo vệ dữ liệu AI phải bao trùm toàn bộ vòng đời, từ thu thập, lưu trữ, xử lý đến huấn luyện và sử dụng. Các chuẩn được giới thiệu gồm ISO/IEC 5259 về chất lượng dữ liệu cho phân tích và học máy, ISO/IEC 8183:2023 về vòng đời dữ liệu, cùng ISO/IEC 42001:2023 về hệ thống quản lý AI. Chúng có thể giúp chuẩn hóa thực hành, nhưng không thay thế việc xác định quyền truy cập, mục đích sử dụng và phương án xử lý khi dữ liệu hoặc kết quả gây hại.
Quản trị cũng phải tiếp tục sau khi hệ thống được đưa vào sử dụng. Doanh nghiệp cần xác định mức biến động hiệu năng có thể chấp nhận, theo dõi kết quả và điều chỉnh kiểm soát khi điều kiện thay đổi. Phòng ngừa cần đi cùng giảm thiểu, khắc phục rủi ro và sự tham gia của những người chịu ảnh hưởng. Nếu thiếu giám sát liên tục, một mô hình từng hoạt động tốt vẫn có thể tạo ra quyết định sai lệch mà tổ chức không kịp phát hiện.
Bảo hiểm là phép thử cho AI có trách nhiệm
Ngày 30/10, Đại học Kinh tế Quốc dân phối hợp với Aon Tái bảo hiểm Việt Nam tổ chức hội thảo về thực trạng và định hướng ứng dụng AI trong ngành bảo hiểm. Đây là lĩnh vực cho thấy rõ AI có thể cải tiến hoạt động nhưng cũng khiến yêu cầu quản trị trở nên cấp thiết: công nghệ có thể tham gia từ nghiên cứu nhu cầu, phát triển sản phẩm, tư vấn và thẩm định rủi ro đến định phí, quản lý hợp đồng, giám định tổn thất, giải quyết bồi thường, phát hiện gian lận và chăm sóc khách hàng.
Khai thác dữ liệu hiệu quả có thể giúp doanh nghiệp đánh giá rủi ro tốt hơn, cá nhân hóa dịch vụ và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Nhưng trong bảo hiểm, kết quả AI có thể tác động trực tiếp đến quyền lợi của người mua và sự lành mạnh của thị trường. Vì thế, AI ngành bảo hiểm không nên được triển khai chỉ để tự động hóa thêm quy trình; doanh nghiệp phải biết quyết định nào được hệ thống hỗ trợ, dữ liệu nào được dùng và ai chịu trách nhiệm khi kết quả gây bất lợi.
Phó Giáo sư, Tiến sĩ Tô Trung Thành, Phó Giám đốc Đại học Kinh tế Quốc dân, lưu ý rằng thách thức không chỉ là tốc độ ứng dụng mà là bảo đảm hiệu quả, an toàn, minh bạch và phát triển bền vững. Chất lượng dữ liệu, hạ tầng, nhân lực, bảo mật thông tin, quyền riêng tư và trách nhiệm giải trình đều cần được tính đến. Đây là bài toán cân bằng thực sự: đổi mới chỉ đáng giá khi khách hàng có thể hiểu và tin vào cách công nghệ ảnh hưởng đến quyền lợi của họ.
Từ chuẩn chung đến trách nhiệm cụ thể
Tiêu chuẩn quốc tế tạo nền móng, còn quản trị theo ngành phải xác định mức kiểm soát phù hợp với độ nhạy cảm của dữ liệu và hậu quả của quyết định. Doanh nghiệp nên lập danh mục ứng dụng AI, phân loại rủi ro, quy định quyền phê duyệt và rà soát dữ liệu, mô hình, giới hạn vận hành trước khi triển khai. Với các quyết định ảnh hưởng đến bảo hiểm hoặc quyền lợi cá nhân, cần có cơ chế giải thích, tiếp nhận khiếu nại và con người đủ thẩm quyền xem xét lại kết quả.
Cách làm đó cũng giúp doanh nghiệp nhỏ tránh hiểu tiêu chuẩn như một bộ hồ sơ tốn kém nhưng xa rời thực tế. Hội thảo APEC đặt ra nhu cầu làm rõ khó khăn và năng lực cần bồi đắp, nhất là với doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa. Điều quan trọng là chọn kiểm soát tương xứng: ưu tiên những rủi ro có thể gây tổn hại lớn, duy trì hồ sơ và theo dõi hiệu năng, rồi mở rộng quản trị theo mức độ sử dụng.
Kết luận, quản trị rủi ro AI hiệu quả không đến từ một chứng nhận đơn lẻ hay lời cam kết minh bạch. Doanh nghiệp cần kết hợp tiêu chuẩn, đánh giá kỹ thuật, bảo vệ dữ liệu xuyên suốt vòng đời và giám sát liên tục; ngành bảo hiểm cho thấy các biện pháp ấy phải gắn với quyền lợi cụ thể của khách hàng. AI chỉ tạo ra lợi thế bền vững khi tổ chức vừa khai thác được năng suất, vừa chứng minh được ai chịu trách nhiệm và cách rủi ro được kiểm soát.
