Phát triển AI đi đôi với quản trị, an toàn và trách nhiệm
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển với tốc độ nhanh, tác động ngày càng sâu rộng đến kinh tế - xã hội, đổi mới sáng tạo, năng suất lao động, năng lực cạnh tranh, chuyển đổi số và hiệu quả quản trị quốc gia. Trong khu vực công, AI mở ra nhiều cơ hội thiết thực từ tra cứu, tổng hợp thông tin, soạn thảo, rà soát văn bản đến phân tích dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định và nâng cao chất lượng phục vụ người dân, doanh nghiệp.
Phát biểu tại Hội nghị tập huấn triển khai Luật và các văn bản dưới luật về AI, do Viện Công nghệ số và Chuyển đổi số quốc gia, Bộ KH&CN phối hợp với Tập đoàn VNPT và Công ty Cổ phần công nghệ NESSAR Việt Nam tổ chức ngày 18/9 tại TP. Hồ Chí Minh (TP. HCM), Thứ trưởng Bộ KH&CN Trần Trung Tính nhấn mạnh, cùng với những cơ hội đó là hàng loạt yêu cầu về chất lượng và độ tin cậy của hệ thống, dữ liệu, an toàn - an ninh, quyền và lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân, cũng như tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.
Theo Thứ trưởng, vấn đề đặt ra không phải là lựa chọn giữa phát triển hay quản lý AI, mà phải đồng thời thực hiện hai yêu cầu: thúc đẩy phát triển, ứng dụng AI và quản trị AI theo hướng an toàn, minh bạch, có trách nhiệm, phục vụ con người.
Đưa quy định của Luật vào thực tiễn
Việc ban hành Luật AI là bước quan trọng nhằm hình thành khuôn khổ pháp lý cho hoạt động phát triển, cung cấp, triển khai và sử dụng AI tại Việt Nam. Tuy nhiên, theo Thứ trưởng Trần Trung Tính, Luật được ban hành mới chỉ là bước đầu, điều quan trọng hơn là đưa các quy định của Luật vào thực tiễn.
Vì vậy, theo Thứ trưởng, các cơ quan, đơn vị cần phải được hiểu đúng quy định pháp luật, xác định đúng trách nhiệm trong quá trình phát triển, triển khai và sử dụng các hệ thống AI. Đồng thời, nhận diện và quản lý được các hệ thống có rủi ro, quản trị dữ liệu, xác định được những bài toán cụ thể mà AI có thể hỗ trợ trong hoạt động của cơ quan nhà nước (CQNN).
Để việc triển khai thực sự thiết thực, hiệu quả, Thứ trưởng đề nghị tập trung vào ba yêu cầu.
Thứ nhất, hiểu đúng và thống nhất cách tiếp cận đối với Luật và các văn bản hướng dẫn thi hành.
Đây là lĩnh vực mới, có nhiều nội dung kỹ thuật và liên quan đến nhiều ngành, lĩnh vực. Vì vậy, cần làm rõ những vấn đề còn vướng mắc, nhất là các tình huống phát sinh trong thực tiễn quản lý.
Thứ hai, gắn triển khai pháp luật với nhu cầu ứng dụng AI thực tế.
Mỗi cơ quan, địa phương cần bắt đầu từ những bài toán cụ thể: công việc nào đang tốn nhiều thời gian, dữ liệu nào chưa được khai thác hiệu quả, quy trình nào có thể được hỗ trợ, dịch vụ nào dành cho người dân và doanh nghiệp (DN) có thể được cải thiện. Từ bài toán thực tiễn mới lựa chọn mô hình triển khai phù hợp.
Thứ ba, đặc biệt coi trọng quản trị rủi ro và trách nhiệm khi sử dụng AI.
"Trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ cán bộ, công chức, viên chức nhưng không thể thay thế trách nhiệm của cán bộ, công chức, viên chức", Thứ trưởng nhấn mạnh và cho rằng, kết quả do AI tạo ra phải được kiểm tra, đánh giá trước khi sử dụng trong hoạt động công vụ. Việc ứng dụng AI cũng phải gắn với quản trị dữ liệu, an toàn, bảo mật, minh bạch và trách nhiệm giải trình trong toàn bộ quá trình từ lựa chọn đến vận hành và giám sát hệ thống.
Cùng chia sẻ tinh thần đó, TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang, Quyền Viện trưởng Viện Công nghệ số và Chuyển đổi số quốc gia, lưu ý việc sử dụng AI trong công việc phải đi cùng kiểm chứng, bảo mật và trách nhiệm rõ ràng.
Theo đó, AI không thay thế kết luận của cán bộ có thẩm quyền mà chỉ hỗ trợ tra cứu, gợi ý và tổng hợp. Người sử dụng cần kiểm chứng nguồn, đối chiếu căn cứ, thời điểm cập nhật và hiệu lực văn bản trước khi sử dụng kết quả từ AI, không đưa dữ liệu mật, dữ liệu nhạy cảm lên các nền tảng AI công cộng.
Quá trình sử dụng cần được lưu vết, gồm: phiên bản, nguồn, người dùng và kết quả đã được xác nhận. Đồng thời, việc sử dụng AI cần được minh bạch phù hợp, trong đó nội dung deepfake có khả năng gây nhầm lẫn cần được gắn nhãn.
Từ những nguyên tắc này, TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang cho rằng, cần chuyển từ tư duy “sử dụng” sang “cộng tác” với AI. AI có thể trở thành động lực thúc đẩy năng suất, đổi mới sáng tạo và dịch vụ công thông minh, nhưng quản trị là điều kiện bảo đảm an toàn, minh bạch, trách nhiệm giải trình và bảo vệ quyền lợi người dân.
Con người vẫn là chủ thể quyết định. AI hỗ trợ phân tích, còn quyết định cuối cùng thuộc thẩm quyền con người. Đổi mới quản trị vì thế không chỉ là mua thêm một phần mềm, mà còn là thay đổi cách thức ra quyết định.
Từ thử nghiệm đến những bài toán thực tế
Những nguyên tắc trên đang được cụ thể hóa trong thực tiễn tại các địa phương, và TP. HCM là một ví dụ điển hình cho thấy quá trình ứng dụng AI đang được mở rộng từ nghiên cứu, thử nghiệm sang giải quyết các bài toán cụ thể của quản lý nhà nước và đời sống kinh tế - xã hội.
Theo Phó Giám đốc Sở KH&CN TP. HCM Nguyễn Hữu Yên, thời gian qua, TP. HCM đã triển khai nhiều hoạt động đào tạo, tập huấn nhằm phổ cập kiến thức và kỹ năng sử dụng AI trong khu vực công và cộng đồng.
Năm 2025, Thành phố tổ chức 2 đợt tập huấn trực tuyến với 794 điểm cầu, thu hút 21.540 lượt người tham dự, cùng 9 lớp trực tiếp với 2.500 học viên. Bước sang năm 2026, hoạt động tiếp tục được mở rộng với 13 lớp dành cho công chức, viên chức; 558 lãnh đạo cấp phòng được hướng dẫn sử dụng trợ lý AI có bản quyền, 4.000 lượt người tham gia các lớp học AI trong phong trào “Bình dân học vụ số”.
Cùng với đào tạo, Thành phố thúc đẩy sự tham gia của CQNN, viện nghiên cứu, trường đại học, DN, học sinh, sinh viên và cộng đồng thông qua Hội thi Thử thách AI TP. HCM, Chương trình “AI for Citizens” giai đoạn 2025-2030 và việc xác định AI là một trong những công nghệ trọng tâm của Chương trình KHCN và nâng cao tiềm lực KHCN giai đoạn 2026-2030.
AI hiện được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực tại Thành phố, như phân tích lưu lượng và hỗ trợ điều tiết giao thông; hỗ trợ tra cứu thủ tục hành chính; camera thông minh phục vụ giám sát, phát hiện và cảnh báo tình huống bất thường... Xu hướng này cho thấy AI đang chuyển dịch từ phạm vi nghiên cứu, thử nghiệm sang phục vụ trực tiếp công việc điều hành và đời sống kinh tế - xã hội. Tuy nhiên, khi phạm vi ứng dụng mở rộng, các yêu cầu về kiểm soát và quản trị cũng trở nên rõ nét hơn.
TP. HCM xác định cần bảo đảm con người kiểm soát các quyết định quan trọng và có khả năng can thiệp; nhận diện, đánh giá và giảm thiểu rủi ro AI. Bảo đảm minh bạch và khả năng giải trình, bảo vệ dữ liệu cá nhân, quyền riêng tư và thông tin người dùng, bảo đảm an toàn thông tin, an ninh mạng. Đồng thời, phát triển hạ tầng tính toán, lưu trữ, xử lý dữ liệu và nâng cao chất lượng, khả năng chia sẻ, kết nối, khai thác dữ liệu.
Cách tiếp cận được Thành phố đặt ra là bắt đầu từ những bài toán có dữ liệu đầy đủ, có thể đo lường hiệu quả, ưu tiên các lĩnh vực như giao thông, thủ tục hành chính, phân tích dữ liệu phục vụ chỉ đạo, điều hành, y tế, giáo dục, du lịch và quản lý đô thị. Quy trình triển khai được xác định theo các bước: xác định bài toán cụ thể, chuẩn bị dữ liệu, xây dựng giải pháp AI, xác định người sử dụng, đặt chỉ tiêu đầu ra và đánh giá hiệu quả.
Quản trị dữ liệu, hạ tầng và rủi ro: những bài toán cần giải quyết
Ở góc độ kỹ thuật và triển khai thực tế, TS. Hoàng Lê Minh, Giám đốc AI-TECH Center, Trường Đại học Văn Lang, chỉ ra một số vướng mắc cần được giải quyết khi thực thi Luật AI.
Theo ông, một trong những vấn đề là khoảng trống nhận thức về vai trò của dữ liệu, định danh và tri thức trong ứng dụng AI. AI cần dữ liệu sạch, có cấu trúc và được xác thực nguồn gốc. Trong khi tri thức nội bộ như quy trình nghiệp vụ, kinh nghiệm chuyên môn ở nhiều tổ chức chưa được số hóa và hệ thống hóa thành kho tri thức lõi. Điều này có thể dẫn đến ứng dụng AI tự phát, khó kiểm soát và khó chứng minh việc tuân thủ khi cần kiểm tra, đánh giá.
Theo TS. Hoàng Lê Minh, nhiều tổ chức hiện vẫn thiếu kho dữ liệu tập trung, đã xác thực và sẵn sàng phục vụ các kỹ thuật như RAG, thiếu cơ chế xác thực đa nhân tố gắn với từng phiên làm việc và hành vi truy vấn AI. Đồng thời, quy trình nghiệp vụ còn phân tán trong tài liệu và kinh nghiệm cá nhân. Đây là những điều kiện cần được chuẩn bị trước khi đầu tư vào các mô hình AI quy mô lớn.
Từ các vấn đề thực tiễn, TS. Hoàng Lê Minh cho rằng, cần hình thành các cụm hạ tầng AI dùng chung theo vùng hoặc ngành để giảm chi phí đầu tư, xây dựng nền tảng tri thức chuẩn hóa theo ngành và ưu tiên các công nghệ có khả năng bảo đảm chủ quyền dữ liệu.
Về thể chế, mỗi cơ quan, tổ chức có thể hướng tới một AI Workspace tối thiểu gồm định danh đa nhân tố, kho tri thức nội bộ và cơ chế Gateway. Đồng thời, phân loại rủi ro hệ thống AI ngay từ khâu thiết kế và đào tạo người dùng về quản lý hành vi sử dụng AI.
Đối với cơ quan quản lý nhà nước, cần hoàn thiện hướng dẫn, tiêu chuẩn, quy chuẩn kỹ thuật cho AI Gateway và hạ tầng AI tại chỗ (on-premise); xây dựng công cụ hỗ trợ tự đánh giá, phân loại rủi ro; tạo điều kiện để DN công nghệ Việt Nam phát triển sản phẩm AI an toàn và gắn các chính sách hỗ trợ với yêu cầu về tiêu chuẩn kỹ thuật.
Không chỉ mở rộng ứng dụng, mà phải có quản trị và an toàn
Bên cạnh các nội dung nêu trên, tại hội nghị, các đại biểu tham dự còn được nghe giới thiệu, phổ biến về Luật AI; quá trình phát triển, xu hướng và những vấn đề đặt ra trong quản trị AI; giải pháp AI đổi mới quản trị vận hành và nâng cao hiệu quả phục vụ người dân; kiến tạo hạ tầng dữ liệu cho AI Agent; khung đạo đức AI quốc gia và quản trị rủi ro AI...
Các ý kiến tại Hội nghị cho thấy yêu cầu đặt ra hiện nay không chỉ là mở rộng ứng dụng AI mà còn phải hình thành môi trường AI có quản trị và an toàn. Thứ trưởng Trần Trung Tính nhấn mạnh: Sau Hội nghị, các đại biểu cần không chỉ nắm được những nội dung cốt lõi của Luật mà còn trở thành đầu mối triển khai tại cơ quan, đơn vị và địa phương.
Thứ trưởng đề nghị các Sở KH&CN cùng các cơ quan liên quan, chủ động tham mưu tổ chức triển khai Luật, rà soát nhu cầu ứng dụng AI, lựa chọn các bài toán phù hợp và chia sẻ những mô hình, kinh nghiệm, cách làm hiệu quả.
Bộ KH&CN tiếp tục đồng hành cùng các bộ, ngành, địa phương, tổ chức và cộng đồng DN trong hoàn thiện thể chế, phát triển hạ tầng, dữ liệu, hệ sinh thái AI và thúc đẩy các ứng dụng AI phục vụ phát triển kinh tế - xã hội cũng như hoạt động của CQNN./.