AI trong nền kinh tế số: Làm rõ trách nhiệm khi công nghệ gây thiệt hại

Trách nhiệm thuộc về ai?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành công cụ được ứng dụng trong sản xuất, kinh doanh và quản lý xã hội. Từ phân tích dữ liệu, dự báo thị trường đến hỗ trợ chẩn đoán, tự động hóa quy trình và cá nhân hóa dịch vụ, công nghệ này góp phần nâng cao năng suất, hỗ trợ hoạt động quản lý và mở rộng khả năng tiếp cận khách hàng.

Tuy nhiên, khi AI tham gia ngày càng sâu vào các quyết định có ảnh hưởng đến con người, những vấn đề pháp lý cũng trở nên phức tạp hơn. Nếu hệ thống AI đưa ra dự báo sai khiến doanh nghiệp chịu thiệt hại, công cụ tự động từ chối một hồ sơ hợp lệ hoặc dữ liệu cá nhân bị sử dụng trái phép để huấn luyện mô hình, việc xác định trách nhiệm sẽ được thực hiện như thế nào?

Ảnh minh hoạ

Một hệ thống AI có thể được phát triển bởi một doanh nghiệp, sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn, vận hành trên nền tảng của đơn vị khác và được triển khai bởi một tổ chức thứ ba. Khi xảy ra sự cố, việc xác định nguyên nhân và chủ thể có nghĩa vụ khắc phục, bồi thường có thể đòi hỏi phải xem xét toàn bộ quá trình phát triển, cung cấp và sử dụng công nghệ.

Việc xác định trách nhiệm trong các vụ việc liên quan đến AI cần căn cứ vào quy định pháp luật áp dụng. Tuy nhiên, quá trình xử lý dữ liệu qua nhiều công đoạn và khả năng khó giải thích một số kết quả của hệ thống có thể khiến việc xác định hành vi, lỗi và mối quan hệ nhân quả trở nên phức tạp hơn.

Theo khung pháp luật áp dụng đối với các chủ thể tham gia phát triển, cung cấp và sử dụng AI, việc xác định trách nhiệm khi xảy ra thiệt hại cần căn cứ vào nghĩa vụ pháp lý của từng bên, hành vi liên quan, thiệt hại thực tế và mối quan hệ nhân quả. Tùy trường hợp, trách nhiệm có thể liên quan đến đơn vị phát triển, nhà cung cấp, tổ chức triển khai hoặc người sử dụng; không thể chỉ dựa vào việc hệ thống tạo ra kết quả sai để quy toàn bộ trách nhiệm cho một chủ thể.

Chẳng hạn, nếu doanh nghiệp sử dụng AI để đánh giá khả năng tín dụng của khách hàng, việc xác định nguyên nhân gây thiệt hại không chỉ liên quan đến khâu xây dựng thuật toán. Chất lượng dữ liệu đầu vào, phương thức kiểm thử, tiêu chí đánh giá, cách doanh nghiệp sử dụng kết quả và cơ chế tiếp nhận khiếu nại đều có thể là những yếu tố cần xem xét.

Trong nông nghiệp, nếu khuyến nghị của hệ thống AI về dịch bệnh hoặc vật tư sản xuất dẫn đến tổn thất kinh tế, việc xác định trách nhiệm cần làm rõ nguyên nhân liên quan đến dữ liệu, thiết kế mô hình, thông tin cảnh báo hoặc cách sử dụng kết quả trong điều kiện thực tế.

Bên cạnh trách nhiệm khi xảy ra thiệt hại, việc bảo vệ dữ liệu cũng là vấn đề cần được quan tâm. Các mô hình AI có thể sử dụng lượng dữ liệu lớn để huấn luyện và cải thiện hiệu suất. Nếu quá trình thu thập, chia sẻ hoặc sử dụng dữ liệu không tuân thủ quy định, quyền riêng tư, quyền sở hữu trí tuệ và lợi ích hợp pháp của cá nhân, tổ chức có thể bị ảnh hưởng.

Vì vậy, quản trị AI không chỉ liên quan đến hiệu quả công nghệ mà còn bao gồm việc cung cấp thông tin phù hợp, bảo vệ dữ liệu, theo dõi hoạt động của hệ thống và xây dựng cơ chế tiếp nhận, xử lý phản ánh. Việc áp dụng các biện pháp cụ thể cần phù hợp với quy định pháp luật, tính chất của hệ thống và mức độ rủi ro trong từng trường hợp.

Bộ KH&CN giữ vai trò đầu mối quản lý nhà nước về AI

Việt Nam đã từng bước xây dựng cơ sở pháp lý cho phát triển và ứng dụng AI. Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là những động lực quan trọng của phát triển đất nước. Trước đó, Quyết định số 127/QĐ-TTg năm 2021 đã phê duyệt Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030.

Tiếp đó, Luật Công nghiệp công nghệ số số 71/2025/QH15 có hiệu lực từ ngày 1/1/2026, tạo cơ sở pháp lý cho lĩnh vực công nghiệp công nghệ số, trong đó có các quy định liên quan đến AI. Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 được thông qua ngày 10/12/2025 và có hiệu lực từ ngày 1/3/2026, thiết lập khung pháp lý chuyên biệt cho hoạt động phát triển, cung cấp, triển khai và sử dụng hệ thống AI.

Luật Trí tuệ nhân tạo xác lập cách tiếp cận quản lý dựa trên mức độ rủi ro, đồng thời đặt ra yêu cầu bảo vệ quyền và lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân trong quá trình phát triển và sử dụng công nghệ. Theo cách tiếp cận này, nghĩa vụ của các chủ thể được xác định căn cứ vào tính chất, mức độ rủi ro của hệ thống và vai trò của từng bên.

Mức độ ảnh hưởng giữa các hệ thống AI có sự khác biệt. Một công cụ hỗ trợ viết nội dung thông thường không có cùng tính chất với hệ thống được sử dụng trong các quyết định quan trọng liên quan đến sức khỏe, an toàn hoặc quyền lợi của con người. Việc phân loại theo rủi ro hướng tới xác định yêu cầu quản lý phù hợp với từng nhóm hệ thống. Hiệu quả của cách tiếp cận này phụ thuộc vào tiêu chí phân loại, năng lực đánh giá và cơ chế giám sát trong quá trình thực hiện.

Theo Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15, Bộ Khoa học và Công nghệ là cơ quan đầu mối, chịu trách nhiệm trước Chính phủ thực hiện quản lý nhà nước về AI trên phạm vi cả nước. Nghị định số 225/2026/NĐ-CP ngày 24/6/2026 quy định chức năng, nhiệm vụ, quyền hạn và cơ cấu tổ chức của Bộ KH&CN, trong đó có lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các quy định này là căn cứ để xác định chức năng, nhiệm vụ của Bộ trong tổ chức thực hiện chính sách và pháp luật về AI.

Việc quản lý AI cũng đòi hỏi sự phối hợp giữa các cơ quan có liên quan. Những vấn đề về dữ liệu cá nhân, sở hữu trí tuệ, giao dịch điện tử, an ninh mạng, bảo vệ người tiêu dùng và bồi thường thiệt hại có thể thuộc phạm vi điều chỉnh của nhiều văn bản pháp luật. Do đó, quá trình triển khai Luật Trí tuệ nhân tạo cần bảo đảm tính thống nhất với hệ thống pháp luật hiện hành, hạn chế chồng chéo nghĩa vụ và xử lý những vấn đề phát sinh trong thực tiễn.

Đối với Bộ KH&CN, bên cạnh việc tổ chức thực hiện chính sách, pháp luật theo chức năng, nhiệm vụ được giao, việc theo dõi thực tiễn ứng dụng, tiếp nhận thông tin về rủi ro và phối hợp với các cơ quan chuyên ngành có ý nghĩa trong quá trình hoàn thiện cơ chế quản lý. Sự tham gia của doanh nghiệp và cơ sở nghiên cứu cũng góp phần nhận diện những vấn đề cần được xem xét trong quá trình phát triển công nghệ.

Về phía doanh nghiệp, việc xác định trách nhiệm vận hành, kiểm soát chất lượng dữ liệu, đánh giá nguy cơ sai lệch và lưu giữ thông tin phục vụ truy xuất sự cố là những nội dung cần được xem xét khi triển khai AI, phù hợp với quy định áp dụng đối với từng hệ thống và lĩnh vực. Cơ chế tiếp nhận phản ánh cũng có ý nghĩa trong việc phát hiện, xử lý những trường hợp kết quả của hệ thống ảnh hưởng đến quyền lợi của người sử dụng.

Đối với người sử dụng, việc xem xét kết quả AI trong bối cảnh thực tế, kết hợp kiểm tra của con người ở những khâu có ảnh hưởng đáng kể đến quyền lợi của cá nhân, tổ chức có thể góp phần hạn chế rủi ro từ việc phụ thuộc hoàn toàn vào kết quả tự động.

Sự phát triển của AI đặt ra yêu cầu kết hợp giữa thúc đẩy đổi mới sáng tạo và kiểm soát rủi ro trong quá trình ứng dụng công nghệ. Khi xảy ra thiệt hại, việc xác định trách nhiệm cần dựa trên quy định pháp luật, vai trò và nghĩa vụ của từng chủ thể cùng các tình tiết cụ thể của vụ việc. Hiệu quả quản lý vì vậy không chỉ phụ thuộc vào khung pháp lý mà còn gắn với quá trình tổ chức thực hiện, phối hợp giữa các bên và khả năng bảo vệ quyền, lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân.