Hoàn thiện khung quản trị AI theo hướng cân bằng giữa ĐMST và kiểm soát rủi ro

Từng bước hoàn thiện hành lang pháp lý về AI

Tại Phiên Đối thoại liên khu vực về nâng cao năng lực AI, trong khuôn khổ Tuần lễ Số quốc tế Việt Nam (VIDW) 2026 diễn ra ngày 28/10/2026 tại Quảng Ninh, ông Trần Anh Tú, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ số và trí tuệ nhân tạo (Bộ Khoa học và Công nghệ - KH&CN) cho biết Việt Nam đã từng bước xây dựng khung quản trị AI qua nhiều giai đoạn.

Năm 2021, Việt Nam xây dựng chiến lược nghiên cứu, phát triển AI, tập trung thúc đẩy các hoạt động nghiên cứu và phát triển công nghệ. Đến năm 2024, các hướng dẫn mang tính tự nguyện tiếp tục được đưa ra nhằm khuyến khích phát triển AI có trách nhiệm.

Một dấu mốc quan trọng là việc Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 được Quốc hội Việt Nam khóa XV thông qua vào ngày 10/12/2025 và chính thức có hiệu lực thi hành từ ngày 01/03/2026. Luật tạo cơ sở pháp lý cho hoạt động quản lý, phát triển và ứng dụng AI, đồng thời xác định quyền, nghĩa vụ và trách nhiệm của các chủ thể liên quan.

Trong năm 2026, Bộ KH&CN tiếp tục xây dựng các văn bản hướng dẫn thi hành, khung đạo đức AI, cập nhật chiến lược phát triển AI và danh mục hệ thống AI có rủi ro cao. Khung đạo đức hướng tới việc áp dụng trong khu vực công, đồng thời khuyến khích khu vực tư nhân thực hiện.

Theo Phó Cục trưởng Trần Anh Tú, Việt Nam xác định các nguyên tắc cốt lõi trong quản trị AI, gồm: phát triển AI phải mang tính tiên phong nhưng gắn với những bài toán thực tiễn; phân bổ đủ nguồn lực cho các nhiệm vụ ưu tiên; bảo đảm trách nhiệm tương xứng với mức độ rủi ro; đồng thời thiết lập các quy định về đạo đức, quyền và cơ chế bảo vệ quyền.

Bên cạnh đó, Phó Cục trưởng Trần Anh Tú cho rằng việc phát triển năng lực con người, dữ liệu và hạ tầng tính toán cần được tiến hành đồng bộ. "Các cơ chế tham vấn, hợp tác và tiếp nhận phản hồi từ cộng đồng cũng có vai trò quan trọng trong việc tiếp tục hoàn thiện chính sách quản trị AI".

Quản trị AI dựa trên mức độ rủi ro và trách nhiệm của các bên

Việt Nam xác định AI là một trong những công nghệ chiến lược cần ưu tiên phát triển. Các lĩnh vực được chú trọng, gồm: mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), trợ lý ảo và ứng dụng AI trong những ngành, lĩnh vực chuyên môn.

Trên cơ sở các định hướng ưu tiên, Chính phủ phân công nhiệm vụ cho các bộ, ngành và tổ chức liên quan, gắn với việc bố trí nguồn lực thực hiện.

Theo ông Trần Anh Tú, việc giao nhiệm vụ cần xác định rõ các yếu tố đầu vào, đầu ra, mốc triển khai và mục tiêu cần đạt được. Đồng thời, bên cạnh nguồn lực từ Nhà nước, cần huy động sự tham gia của các nguồn lực xã hội nhằm nâng cao hiệu quả thực hiện. Việc xác định ưu tiên và phân bổ nguồn lực cũng phải đi kèm với giám sát, đánh giá và điều chỉnh linh hoạt, phù hợp với thực tiễn.

Song song với thúc đẩy phát triển, quản trị rủi ro là một trụ cột quan trọng trong chính sách AI của Việt Nam. Cách tiếp cận này hướng tới việc thiết lập các yêu cầu quản lý tương ứng với mức độ rủi ro, bối cảnh triển khai và trách nhiệm của các bên liên quan.

Theo đó, việc quản trị rủi ro cần được thực hiện theo một chu trình liên tục: phân loại rủi ro, giám sát quá trình triển khai, báo cáo các tình huống bất thường, tiếp nhận phản hồi và điều chỉnh biện pháp quản lý khi cần thiết.

Theo cách tiếp cận này, các hệ thống AI được phân thành ba mức rủi ro: cao, trung bình và thấp. Mỗi mức có những yêu cầu quản lý khác nhau. Đối với hệ thống AI có rủi ro cao có thể phải đáp ứng yêu cầu đánh giá sự phù hợp và giám sát của con người; trong khi hệ thống rủi ro thấp được quản lý theo hướng bảo đảm minh bạch, tạo thuận lợi cho phát triển và ứng dụng.

Đối với nội dung do AI tạo ra, pháp luật đặt ra yêu cầu minh bạch để người dùng nhận biết khi tương tác với AI. Các sản phẩm âm thanh, hình ảnh, video do AI tạo ra cần có cơ chế gắn nhãn phù hợp, nhất là những nội dung có khả năng gây nhầm lẫn.

Về trách nhiệm trong chuỗi giá trị AI, ông Trần Anh Tú nhấn mạnh sự phân định nghĩa vụ giữa nhà phát triển, nhà cung cấp và đơn vị triển khai hệ thống. Trong đó, đơn vị triển khai phải bảo đảm an toàn khi sử dụng, duy trì cơ chế giám sát và phối hợp xử lý các vấn đề phát sinh.

Đặt con người ở vị trí trung tâm, thúc đẩy thử nghiệm có kiểm soát

Bên cạnh các quy định pháp luật, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ số và AI nhấn mạnh việc xây dựng và triển khai khung đạo đức AI được xác định là một công cụ quan trọng nhằm bảo đảm công nghệ được phát triển, ứng dụng có trách nhiệm.

Nguyên tắc xuyên suốt là con người phải chịu trách nhiệm đối với quyết định cuối cùng của mình, kể cả khi có sự hỗ trợ của AI. Đối với những hệ thống có rủi ro cao hoặc có khả năng tác động đến công bằng và các vấn đề xã hội, cần tăng cường đánh giá đạo đức, xây dựng cơ chế báo cáo và duy trì sự giám sát của con người.

Bên cạnh đó, để thúc đẩy đổi mới sáng tạo, Việt Nam triển khai cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (sandbox). Quá trình thử nghiệm cần xác định rõ phạm vi, thời gian, khả năng tác động và cơ chế giám sát. Khi xuất hiện tình huống bất thường hoặc kết quả ngoài dự kiến, phải có phương án tạm dừng hoặc dừng thử nghiệm. Các bằng chứng và kết quả thu được sẽ là cơ sở để hoàn thiện chính sách, xây dựng quy định phù hợp cho việc triển khai trên diện rộng.

Nâng cao năng lực quản trị, phát triển đồng bộ nhân lực và dữ liệu

Theo ông Trần Anh Tú, việc hình thành một hệ thống quản trị AI hiệu quả không chỉ phụ thuộc vào các văn bản quy phạm pháp luật mà còn đòi hỏi năng lực thực thi của đội ngũ cán bộ, chất lượng dữ liệu và hạ tầng công nghệ.

Trong giai đoạn 2024-2025, Bộ KH&CN phối hợp với Tổ chức Giáo dục, Khoa học và Văn hóa của Liên hợp quốc (UNESCO) triển khai đánh giá mức độ sẵn sàng về AI theo phương pháp luận của UNESCO.

Hoạt động này có sự tham gia của các bên liên quan nhằm xác định những khoảng trống về năng lực và các lĩnh vực cần ưu tiên trong quá trình xây dựng, triển khai chính sách AI. Trên cơ sở đó, UNESCO và các đối tác tổ chức những chương trình nâng cao năng lực, trong đó có hoạt động đào tạo dành cho công chức, gắn nội dung học tập với các tình huống ứng dụng thực tiễn.

Về dữ liệu, ông Trần Anh Tú cho biết, Việt Nam chú trọng xác định những nhóm dữ liệu cần ưu tiên phát triển, trong đó có dữ liệu phục vụ công việc, dữ liệu dân cư và dữ liệu chuyên ngành. Các nguồn dữ liệu này cần được tập trung, chuẩn hóa để phục vụ không chỉ việc huấn luyện mô hình mà còn nhiều hoạt động ứng dụng AI khác.

Từ xây dựng chính sách đến đánh giá hiệu quả thực chất

Từ kinh nghiệm xây dựng và triển khai các công cụ quản trị AI, ông Trần Anh Tú rút ra ba bài học quan trọng.

Thứ nhất, cần ưu tiên những nhiệm vụ cụ thể, bố trí nguồn lực và phân công trách nhiệm rõ ràng để tránh triển khai dàn trải.

Thứ hai, yêu cầu quản trị phải tương xứng với mức độ rủi ro, đồng thời phân loại rủi ro theo bối cảnh sử dụng. Trong quá trình xây dựng quy định, cần tránh chồng chéo, bảo đảm tính nhất quán và tạo thuận lợi cho doanh nghiệp tuân thủ.

Thứ ba, bên cạnh quy định pháp luật, cần có các khung đạo đức và tài liệu hướng dẫn nhằm hỗ trợ triển khai. Đặc biệt, phải phát triển năng lực con người song hành với xây dựng hạ tầng và dữ liệu. Các yếu tố này cần được chuẩn bị đồng bộ để tạo nền tảng cho việc ứng dụng AI hiệu quả.

Tuy nhiên, thách thức hiện nay không chỉ là xây dựng các công cụ và khuôn khổ quản trị, mà còn là đưa những công cụ đó vào thực tiễn và đánh giá hiệu quả thực chất. Ông Trần Anh Tú cho rằng, việc đánh giá cần dựa trên kết quả đầu ra, chất lượng, mức độ an toàn và tính công bằng của các hệ thống AI, qua đó làm cơ sở điều chỉnh chính sách.

Trên cơ sở đó, để tăng cường năng lực quản trị, đại diện Việt Nam đề xuất mở rộng hợp tác quốc tế trên ba phương diện:

Thứ nhất, xây dựng các chương trình đào tạo thực tiễn cho những nhóm đối tượng khác nhau, từ công chức, cán bộ quản lý đến chuyên gia đánh giá và đại diện doanh nghiệp. Mỗi nhóm cần được trang bị kiến thức và kỹ năng phù hợp để phát triển, ứng dụng AI có trách nhiệm và bảo đảm đạo đức.

Thứ hai, phối hợp xây dựng các phương pháp đánh giá, chia sẻ báo cáo và bằng chứng thực tiễn, qua đó phát triển các công cụ hỗ trợ quản trị phù hợp với nhu cầu của các bên.

Thứ ba, tăng cường hợp tác nghiên cứu và chia sẻ kinh nghiệm trong triển khai thử nghiệm có kiểm soát, cùng tìm giải pháp cho những vấn đề phát sinh trong quá trình ứng dụng AI.

Những định hướng hợp tác này gắn với yêu cầu xuyên suốt trong quản trị AI: vừa tạo điều kiện phát triển và ứng dụng công nghệ, vừa bảo đảm an toàn, trách nhiệm và khả năng điều chỉnh chính sách dựa trên bằng chứng thực tiễn./.

AD