Cơ hội cho Việt Nam từ Luật AI

Luật AI mang đến cách tiếp cận mới cho xu hướng công nghệ toàn cầu. Ảnh minh họa: Bloomberg.

Việt Nam là một trong số ít quốc gia trên thế giới ban hành luật riêng về trí tuệ nhân tạo (AI). Có hiệu lực từ ngày 1/3/2026, đây là cột mốc quan trọng với chiến lược quản trị số và đổi mới sáng tạo của đất nước.

Luật Trí tuệ nhân tạo của Việt Nam gồm 35 điều khoản, xây dựng theo hướng "quản lý để phát triển". Luật nhằm mục đích tạo sự cân bằng giữa kiểm soát rủi ro và thúc đẩy đổi mới sáng tạo, phù hợp các tiêu chuẩn toàn cầu và bảo vệ lợi ích quốc gia.

Cách tiếp cận cân bằng

TS Sreenivas Tirumala, giảng viên ngành Công nghệ thông tin và An ninh mạng tại Đại học RMIT Việt Nam, cho rằng sự phát triển kinh tế nhanh chóng của đất nước tạo ra nhu cầu cấp thiết trong việc tích hợp AI lên các lĩnh vực nông nghiệp, sản xuất và dịch vụ.

"Với tình hình đầu tư nước ngoài ngày càng tăng, sáng kiến ban hành luật về AI sẽ tăng cường niềm tin của nhà đầu tư nước ngoài vào cách xử lý dữ liệu, trách nhiệm pháp lý liên quan đến việc sử dụng AI tại Việt Nam. Luật AI cũng đưa Việt Nam đi trước các nước ASEAN về mặt luật pháp", TS Tirumala nhận định.

Luật AI tại Việt Nam phân loại các hệ thống AI theo 3 cấp độ rủi ro, tương đồng các mô hình pháp lý như Đạo luật AI của Liên minh châu Âu. Các hệ thống AI được phân loại dựa trên tác động tiềm tàng và mức độ rủi ro, kèm nghĩa vụ pháp lý tương ứng.

Cụ thể, mức rủi ro cao gồm các hệ thống có thể gây thiệt hại đáng kể đến tính mạng, sức khỏe, quyền và lợi ích hợp pháp, hoặc an ninh quốc gia, chẳng hạn như AI chẩn đoán y tế, dịch vụ tài chính.

Tiếp theo là hệ thống rủi ro trung bình, có khả năng gây nhầm lẫn, tác động hoặc thao túng người dùng nếu họ không nhận biết đang tương tác với AI hoặc nội dung do AI tạo ra (chẳng hạn như chatbot). AI không thuộc các trường hợp trên được xếp vào nhóm rủi ro thấp.

Một số công cụ AI phổ biến. Ảnh: Pexels.

TS Jeff Nijsse, giảng viên cấp cao ngành Kỹ thuật phần mềm tại RMIT Việt Nam, nhấn mạnh luật chuyên biệt về AI là yếu tố cần thiết để giải quyết cụ thể các mối đe dọa mới, chẳng hạn như deepfake và các hành vi thao túng bởi AI mà luật pháp hiện hành chưa đề cập.

Ông cho rằng các nhà làm luật đã cố gắng khiến luật không lỗi thời trong tương lai, bằng cách tập trung đánh giá kết quả/tác động thay vì doanh nghiệp, mô hình hay sản phẩm AI cụ thể. Tất nhiên, cách tiếp cận này có thể giảm tác dụng theo thời gian bởi rất khó dự đoán sự thay đổi trong cách sử dụng công nghệ của con người.

"Luật thường có độ trễ so với tốc độ đổi mới, đây là tính chất thường gặp chứ không phải lỗi.

Ví dụ, Luật Trí tuệ nhân tạo quy định các hệ thống AI có tương tác trực tiếp với con người như chatbot thuộc rủi ro trung bình. Tuy nhiên, chúng ta không biết liệu điều này sẽ hạn chế những lợi ích gì trong tương lai. Các doanh nghiệp có thể tránh áp dụng hệ thống AI phân loại rủi ro trung bình hoặc cao", TS Nijsse chia sẻ.

Trong khi đó, TS Tirumala chia sẻ về thời gian tuân thủ khi luật có hiệu lực từ ngày 1/3/2026. Các hệ thống thuộc lĩnh vực y tế, giáo dục và tài chính được đưa vào hoạt động trước khi luật hiệu lực sẽ có 18 tháng đáp ứng nghĩa vụ tuân thủ.

"Đó là khoảng thời gian khá ngắn với doanh nghiệp nhỏ và vừa, cũng là thách thức cho doanh nghiệp sử dụng hệ thống AI rủi ro cao. Cần xem xét nâng cao nhận thức về AI trong giới doanh nghiệp, cung cấp quy trình tuân thủ đơn giản trước khi thực thi luật mới", ông nhận định.

Phát triển nhiều mặt

Ngoài các quy định, Luật Trí tuệ nhân tạo còn đề ra kế hoạch phát triển hạ tầng AI quốc gia, với cơ sở dữ liệu quốc gia về hệ thống AI. Luật cũng đề xuất Quỹ Phát triển trí tuệ nhân tạo quốc gia để hỗ trợ startup, doanh nghiệp vừa và nhỏ, đồng thời cho phép thiết lập cơ chế thử nghiệm có kiểm soát với các giải pháp AI nhạy cảm.

Đáng chú ý, các startup có thể tiếp cận phiếu hỗ trợ do quỹ cung cấp, nhằm tiếp cận hạ tầng tính toán hiệu năng cao, trực tiếp cắt giảm chi phí nghiên cứu và phát triển.

Theo TS Nijsse, việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi rất nhiều nguồn lực, và Việt Nam đang chú trọng đào tạo các mô hình nền tảng, phục vụ lợi ích quốc gia.

"Các công ty khởi nghiệp đang đào tạo mô hình ngôn ngữ tiếng Việt hoặc tập trung vào dữ liệu tiếng Việt, có thể sử dụng phiếu hỗ trợ để truy cập vào những dịch vụ máy chủ ảo, với bộ xử lý GPU do Viettel hay VNPT cung cấp. Điều này giúp giảm chi phí phát triển mô hình vốn khá cao và giữ dữ liệu trong nước", đại diện RMIT Việt Nam chia sẻ.

TS Sreenivas Tirumala và TS Jeff Nijsse. Ảnh: RMIT.

Cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (sandbox) có thể thúc đẩy đổi mới trong các lĩnh vực mà hành lang pháp lý chưa rõ ràng. TS Nijsse đưa ra ví dụ như huấn luyện mô hình AI bằng dữ liệu y tế, luật hiện tại vẫn yêu cầu con người chẩn đoán. Tiếp theo là xe tự lái khi luật giao thông hiện hành chưa có trường hợp tác nhân lái xe không phải con người.

Phát triển nguồn lực cũng là ưu tiên lớn. Luật yêu cầu tích hợp kiến thức cơ bản về AI vào chương trình giáo dục phổ thông, khuyến khích trường đại học mở rộng các chương trình liên quan đến AI, nhằm xây dựng lực lượng lao động có khả năng cạnh tranh cao.

Theo TS Tirumala, trường đại học cần tích hợp những nguyên tắc cơ bản về AI và đạo đức AI vào chương trình giảng dạy của tất cả ngành, không chỉ riêng công nghệ. Điều quan trọng là phải dạy cho sinh viên về việc ứng dụng AI có trách nhiệm, dựa trên các chuẩn mực xã hội, văn hóa lẫn quy định và luật pháp hiện hành.

"Các trường cũng cần xây dựng quan hệ đối tác với tổ chức, doanh nghiệp để thực hiện các dự án học tập thực tiễn và chương trình thực tập. Đây sẽ là chìa khóa tạo ra lực lượng lao động sẵn sàng ứng dụng AI.

Cách tiếp cận này đảm bảo sinh viên tốt nghiệp có thể đáp ứng các yêu cầu tuân thủ, đồng thời thúc đẩy đổi mới", TS Tirumala nhấn mạnh.

Phúc Thịnh