[TSGT] Phân loại rủi ro và tương lai của AI Việt Nam

Phân loại rủi ro và tương lai của AI Việt Nam

Lưu Minh Sang - Trịnh Ngọc Nam


Chia sẻ:
16:00 10/11/2025


Việt Nam đang định hình “luật chơi” cho trí tuệ nhân tạo. Nếu tiêu chí rủi ro AI được xác định rõ ràng, doanh nghiệp sẽ mạnh dạn đổi mới. Ảnh minh họa: TL
Hãy đặt mình vào vị trí CEO một startup công nghệ Việt Nam. Sau sáu tháng và hàng trăm triệu đồng đầu tư phát triển một chatbot hỗ trợ khách hàng, ngay khi chuẩn bị tung ra thị trường, một mối bận tâm nghiêm túc bắt đầu xuất hiện: “Liệu sản phẩm AI này có bị xếp vào nhóm rủi ro cao không? Có cần phải xin phép cơ quan nào không? Chi phí để tuân thủ các quy định sẽ là bao nhiêu?”.

Những câu hỏi này đều dẫn về một điểm then chốt trong Dự thảo Luật Trí tuệ nhân tạo (“Dự thảo”)(1) - đó là cách pháp luật định nghĩa và phân loại rủi ro AI. Vấn đề này không chỉ thuần túy là kỹ thuật pháp lý mà nó sẽ quyết định trực tiếp liệu doanh nghiệp Việt có thể đổi mới, sáng tạo một cách linh hoạt hay ngược lại, tạo ra điểm nghẽn bởi gánh nặng tuân thủ và thủ tục hành chính.

Bốn tầng rủi ro - từ cấm tuyệt đối đến tự do sáng tạo

Khác với kiểu quản lý công nghệ truyền thống là áp “cùng một kích cỡ cho tất cả”, Dự thảo của Việt Nam đang được xây dựng theo xu hướng quản trị AI toàn cầu. Đó là quản trị dựa trên rủi ro. Điều này có nghĩa là AI không bị kiểm soát như một khối đồng nhất mà được phân thành bốn tầng khác nhau và mỗi tầng dĩ nhiên có mức độ quản lý riêng.

Đầu tiên là rủi ro không thể chấp nhận. Đây là những hệ thống AI bị cấm hoàn toàn vì chúng gây tổn hại nghiêm trọng, không thể khắc phục được đối với quyền con người, an ninh quốc gia, giá trị xã hội, hoặc được sử dụng để thực hiện các hành vi bị pháp luật nghiêm cấm.


Kế đến là nhóm rủi ro cao. Những hệ thống này có khả năng gây tổn hại đến tính mạng, sức khỏe, quyền cơ bản của con người hay lợi ích công cộng quan trọng khác. Đây chính là “vùng đỏ”: mà doanh nghiệp cần thận trọng nhất và chi phí tuân thủ sẽ là cao nhất. Đơn cử như AI trong y tế chẩn đoán bệnh, AI tuyển dụng nhân sự hoặc AI đánh giá tín dụng ngân hàng.

Tầng thứ ba là những AI có rủi ro trung bình. Nhóm này bao gồm những AI mà trong quá trình sử dụng có nguy cơ gây lừa dối, nhầm lẫn hoặc thao túng người sử dụng do không nhận biết được bản chất AI của hệ thống hoặc nội dung do hệ thống tạo ra. Yêu cầu tuân thủ chính đối với loại này sự minh bạch và thông báo rõ ràng đó là nội dung do AI tạo ra.

Cuối cùng là rủi ro thấp. Đây có thể xem là “vùng xanh” cho đổi mới, nơi các ứng dụng AI chỉ chịu mức điều tiết tối thiểu. Đó là những thứ quen thuộc như AI lọc thư điện tử gây phiền toái (e-mail spam), AI đề xuất sản phẩm trên các sàn thương mại điện tử hay AI tối ưu hóa logistics nội bộ.

Cách phân loại bốn mức này là biểu hiện của một triết lý quản trị hiện đại là pháp luật không cấm đoán công nghệ mà chỉ ngăn chặn các hành vi sử dụng công nghệ theo cách gây hại. Khi phân loại dựa trên rủi ro, Nhà nước không phải là kìm hãm sự đổi mới công nghệ. Thay vào đó, nó cho phép các biện pháp can thiệp pháp lý được áp dụng một cách chọn lọc. Những lĩnh vực được xác định là rủi ro cao sẽ chịu sự giám sát và các quy định chặt chẽ. Trong khi đó, những lĩnh vực rủi ro thấp vẫn có không gian rộng mở để phát triển. Đây là triết lý “điểm chạm tối thiểu nhưng hiệu quả” phù hợp với bối cảnh công nghệ chạy nhanh hơn nhiều so với tốc độ sửa luật truyền thống.

Đi theo xu hướng quản trị quốc tế

Cách tiếp cận này không phải sáng kiến riêng của Việt Nam, mà phản chiếu một xu hướng quản trị theo tầng đang hình thành trên toàn cầu. Các mô hình quản trị của Liên minh châu Âu (EU), Mỹ hay Hàn Quốc cho thấy rõ hướng đi chung ấy.

Với EU - vốn nổi tiếng về mức độ chi tiết và tính quy tắc, Đạo luật AI phân loại rủi ro rất rõ ràng và đưa ra một danh mục cụ thể cho từng lĩnh vực, từ giáo dục, tuyển dụng đến y tế, giao thông... Ưu điểm là sự minh bạch nhưng nhược điểm là sự cứng nhắc và chi phí tuân thủ cao.

Tiếp theo là mô hình Hàn Quốc, thiên về linh hoạt và định hướng. Luật khung về phát triển và xây dựng nền tảng tin cậy AI của họ cũng dùng một khái niệm tương tự là “AI có tác động cao” nhưng không dựng một danh mục cấm cứng nhắc. Thay vào đó, nước này tập trung vào việc ban hành hướng dẫn chi tiết cách đánh giá tác động trong từng tình huống cụ thể. Đây là một cách tiếp cận “mềm” hơn, phù hợp với văn hóa kinh doanh năng động của Hàn Quốc.

Cuối cùng là mô hình của Mỹ, đặc trưng bởi tính phi tập trung và thực dụng. Mỹ không có một luật AI liên bang thống nhất. Họ áp dụng các sắc lệnh hành pháp cùng những hướng dẫn tiêu chuẩn linh hoạt. Cơ quan quản lý dường như chỉ yêu cầu đánh giá an toàn khi có rủi ro thảm họa hoặc liên quan đến an ninh quốc gia, an toàn công cộng. Cách làm này rõ ràng đã tạo ra một môi trường tự do cho Thung lũng Silicon nhưng nó cũng để lại nhiều “lỗ hổng” đáng kể về quyền riêng tư và đạo đức AI.

Thận trọng với tiêu chí nhận diện “rủi ro cao”

Nhìn toàn cảnh, Việt Nam rõ ràng đang đi chung một trục với xu hướng quốc tế, đó là phân loại rủi ro để thiết kế mô hình quản trị theo tầng. Tuy nhiên, quy định về các tiêu chí nhận diện “rủi ro cao” tại Việt Nam vẫn còn khá rộng. Chính độ rộng đó vừa có thể là một lợi thế nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro lớn trong quá trình thực hiện pháp luật. Điều này có thể tạo ra hai nguy cơ:

Nguy cơ thứ nhất là “đánh giá dưới mức”. Đây là trường hợp luật bỏ sót những AI nguy hiểm cần được giám sát chặt chẽ, dẫn đến rủi ro cho xã hội. Ngược lại, nguy cơ thứ hai là “đánh giá quá mức”. Khi đó, gánh nặng tuân thủ bị áp lên cả những ứng dụng vốn vô hại, bóp nghẹt đổi mới và đẩy chi phí tăng cao.

Cả hai nguy cơ đều nguy hiểm. Nhưng đối với doanh nghiệp Việt Nam, nỗi lo bị “đánh giá quá mức” có lẽ là mối bận tâm gần hơn. Nó tác động trực tiếp đến chi phí và tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường.

Sợ sự mơ hồ của quy định

Trong thực tế kinh doanh, sự mơ hồ pháp lý chính là một khoản chi phí trực tiếp. Khi pháp luật không cụ thể hóa các tiêu chí, doanh nghiệp sẽ rơi vào tình trạng “không biết mình đang đứng ở đâu”.

Lấy một ví dụ cụ thể về một công ty FinTech phát triển AI tư vấn đầu tư cá nhân, với hệ thống chỉ đưa ra gợi ý tổng quát, không thay người dùng ra quyết định cuối cùng. Vậy AI này xếp vào nhóm rủi ro cao hay rủi ro trung bình?

Nếu doanh nghiệp “đoán” sai, họ có thể bị phạt nặng hoặc buộc dừng sản phẩm giữa chừng. Ngược lại, chọn con đường an toàn - tự xếp vào nhóm rủi ro cao - thì chi phí tuân thủ đội lên, đủ để làm dự án mất tính khả thi về tài chính.

Điều này đặc biệt quan trọng với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Họ chính là những người sẽ chịu tác động nặng nề nhất nếu tình trạng “đánh giá quá mức” xảy ra. Trong khi các “ông lớn” công nghệ có thể chiêu mộ cả một đội ngũ luật sư chỉ để xử lý vấn đề tuân thủ thì các nhà khởi nghiệp và các doanh nghiệp vừa và nhỏ không có nguồn lực đó.

Nếu một startup phải dành thêm sáu tháng chỉ để xác định xem con chatbot hỗ trợ khách hàng của mình thuộc nhóm rủi ro nào thì cơ hội thị trường có lẽ đã mất. Tốc độ là một dạng nguồn lực và sự mơ hồ pháp lý chính là kẻ thù của tốc độ.

Linh hoạt nhưng phải rõ ràng

May mắn là Dự thảo đã được thiết kế theo một hướng rất mở. Nó trao thẩm quyền cho Chính phủ/Thủ tướng Chính phủ trong việc quy định chi tiết các tiêu chí và ban hành danh mục rủi ro. Đây là một thiết kế phù hợp cho phép sự cập nhật linh hoạt mà không đòi hỏi phải sửa luật thường xuyên.

Tuy nhiên, để cơ chế này vận hành hiệu quả, bản thân luật cần quy định rõ ràng hơn về ba yếu tố then chốt: (i) thẩm quyền: cơ quan nào sẽ chịu trách nhiệm cuối cùng trong việc cập nhật danh mục? Quy trình ra quyết định sẽ diễn ra như thế nào?; (ii) tiêu chí: căn cứ cụ thể nào để xác định một AI thuộc nhóm rủi ro cao? Rất cần một bộ câu hỏi định hướng rõ ràng; (iii) chu kỳ cập nhật: bao lâu một lần danh mục này sẽ được rà soát? Liệu có cơ chế nào để doanh nghiệp đề xuất thay đổi hay không?

Đồng thời, cơ quan quản lý cần xây dựng và ban hành một bộ tiêu chí hướng dẫn hoặc bảng kiểm (checklist) chi tiết và cụ thể để giúp doanh nghiệp có thể tự tin trong việc tự phân loại hệ thống AI của mình theo đúng quy định của Luật và hướng dẫn từ Chính phủ. Mặc dù Dự thảo có quy định cơ chế tham vấn Bộ Khoa học và Công nghệ khi doanh nghiệp không chắc chắn nhưng đây là cũng một điểm cần cẩn trọng. Quy định này dù bề ngoài mang tính hỗ trợ nhưng vẫn tiềm ẩn nguy cơ trở thành một thủ tục hành chính mới, gây tốn kém thời gian và chi phí cho cả doanh nghiệp lẫn cơ quan quản lý.

Vì vậy, giải pháp tốt nhất là cung cấp một bộ hướng dẫn đủ rõ ràng để doanh nghiệp có thể chủ động, tự tin thực hiện và tự chịu trách nhiệm thay vì tạo ra một cơ chế “xin-cho” mới.

Tương lai AI của Việt Nam đang được định hình ngay lúc này. Luật AI không chỉ là công cụ quản lý, mà phải trở thành nền tảng để doanh nghiệp tự tin tiến lên. Mấu chốt là phân loại rủi ro chính xác. Khi “luật chơi” rõ ràng, doanh nghiệp mới dám đầu tư dài hạn, và dòng vốn mới có thể thực sự chuyển từ thăm dò sang xây dựng. Trên hết, đó là cách tạo dựng niềm tin cho thị trường. Chính niềm tin đó là bệ phóng để Việt Nam không chỉ tham gia, mà còn có cơ hội vươn lên thành người dẫn đầu cuộc đua công nghệ trong kỷ nguyên mới.

https://thesaigontimes.vn/phan-loai-rui-ro-va-tuong-lai-cua-ai-viet-nam/

AI VIỆT NAM

 

Còn tương lai con người Việt Nam thì sao

 

Tương lai AI Viêt Nam. Quốc gia sau thời đại vàng làm khâu đóng gói chục năm. Cũng không lòi ra được công ty nội địa làm đóng gói ra hồn. AI với chả robot

 

Tương lai AI VN bị con người cạnh tranh.

 

Giờ 35 tuổi nghỉ hưu, sau này 30 tuổi nghỉ hưu. Quá tuyệt vời chứ sao

 

Lotus AI

 

Vô trước rút sớm

 

Có thể do mình xui
Nhưng hiện tại đã gặp mấy đứa ngoài hỏi AI không biết cách kiểm tra lại thông tin, éo biết cách khai thác sâu hơn, thông tin sai thì ko sai nhưng có như không có, nộp cái báo cáo éo có tí giá trị gì
Ví dụ:
Bảo trì cái máy A cần làm gì
Nó bê nguyên cái đó vào hỏi AI, bê nguyên câu trả lời của AI: bảo dưỡng máy, bơm mỡ, kiểm tra tiếng động lạ....
Clmn... cái tao cần là khi nào bảo dưỡng, xài mỡ gì, dầu gì, tiếng động thế nào là lạ, kiểm tra những cái gì, thông số nào để dựa vào đó kiểm tra.... Chửi lộn riết mệt

 

@ViolenceFetish tôm ơi núm tự thú ysl nè