Để AI thật sự trở thành động lực nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia, hành lang pháp lý cần được thiết kế theo hướng vừa kiểm soát rủi ro, vừa thúc đẩy đổi mới sáng tạo.
Cần khung quản trị cho AI
Kể từ khi trí tuệ nhân tạo (AI) được đưa vào ứng dụng trong cuộc sống, ranh giới giữa sáng tạo của con người và AI ngày càng mờ nhạt, khiến vấn đề quyền tác giả và quyền sở hữu trí tuệ trở thành một thách thức pháp lý mới. Cùng với đó, việc xây dựng cơ chế quản trị rủi ro trong sáng tạo và khai thác sản phẩm do AI tạo ra cũng trở nên cấp thiết, nhằm bảo đảm công nghệ phục vụ đúng mục đích và lợi ích con người.
Dữ liệu huấn luyện AI và bài toán quyền tác giả
Một trong những vấn đề nổi bật cần pháp luật điều chỉnh là việc sử dụng dữ liệu để huấn luyện AI. Đây là khâu nền tảng giúp hệ thống trí tuệ nhân tạo học hỏi, xử lý thông tin và tạo ra sản phẩm mới, nhưng cũng là nguồn gốc của nhiều tranh cãi khi dữ liệu huấn luyện có thể bao gồm các tác phẩm văn học, âm nhạc, hình ảnh, báo chí hay sản phẩm sáng tạo thuộc quyền sở hữu của cá nhân và tổ chức. Nếu không có quy định rõ ràng, hoạt động này dễ dẫn tới xâm phạm bản quyền, vi phạm quyền lợi của người sáng tạo, đồng thời gây ra những hệ lụy pháp lý và đạo đức.
Từ thực tiễn bảo vệ quyền tác giả, luật sư Nguyễn Thị Thu Hiền, Công ty cổ phần Thương mại và Dịch vụ truyền thông BIHACO cho rằng, hiện nay, nhiều hệ thống AI được huấn luyện bằng cách tự động quét và sao chép dữ liệu trên internet, thu thập hàng triệu tác phẩm mà không xin phép, không trả phí cho tác giả. Một số vụ kiện quốc tế đã xảy ra, khi các doanh nghiệp AI bị cáo buộc sử dụng trái phép dữ liệu của tác giả để huấn luyện mô hình AI. Tại Việt Nam, dù chưa có vụ kiện nào nhưng vi phạm đang diễn ra rộng rãi.
Nhiều start-up đã thu thập nội dung bài báo, blog, sách điện tử, xây dựng chatbot tiếng Việt mà không xin phép, gây ảnh hưởng đến quyền lợi tác giả.
Nhiều start-up đã thu thập nội dung bài báo, blog, sách điện tử, xây dựng chatbot tiếng Việt mà không xin phép, gây ảnh hưởng đến quyền lợi tác giả. Lấy thí dụ phổ biến là chatbot biết tóm tắt, tái tạo nội dung tác phẩm… khiến người dùng không cần mua sách báo làm cho tác giả mất nguồn thu, tác phẩm bị khai thác ngoài tầm kiểm soát. Một bài hát có thể được dùng để huấn luyện AI sáng tác nhạc, từ đó AI tạo nhạc nền miễn phí cạnh tranh với nhạc có bản quyền. Theo luật sư Nguyễn Thị Thu Hiền, Luật Sở hữu trí tuệ hiện chưa tương thích với thách thức của AI trong vấn đề bản quyền AI, nguy cơ tranh chấp rất lớn, cho nên cần có quy định để bảo vệ quyền tác giả, cũng như thúc đẩy công nghệ mới này.
Thạc sĩ Vương Tuyết Linh, Trường đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh cũng cho rằng, sự bùng nổ những tác phẩm phức tạp do AI tạo nên đặt ra thách thức lớn đối với khuôn khổ pháp luật về quyền tác giả. Vì vậy cần cái nhìn sâu sắc và học thuật về vấn đề này để lấp khoảng trống pháp lý, bảo đảm hài hòa giữa công nghệ và pháp luật.
Trong quá trình xây dựng Luật sửa đổi bổ sung Luật Sở hữu trí tuệ, có ý kiến đề nghị đưa việc khai thác dữ liệu được bảo hộ quyền tác giả, quyền liên quan để đào tạo AI mà không phải xin phép và trường hợp này thuộc giới hạn, ngoại lệ quyền. Cũng có luồng ý kiến cho rằng cần xin phép, và phải trả tiền khi dữ liệu có bản quyền bị dùng để huấn luyện AI. Nhưng nếu triển khai thì sẽ vướng ở chỗ: đơn vị nào phải chi trả phí cho phù hợp, bên phát triển mô hình AI, bên cung cấp ứng dụng hay người sử dụng cuối cùng? Đây là vấn đề nan giải, cần có sự phối hợp, làm rõ trong cơ chế xử lý của cơ quan có thẩm quyền.
AI mở rộng năng lực sáng tạo của con người
Phần quan trọng nhất của vòng đời AI là cách nó được vận hành phục vụ con người như thế nào. Do đó, cần có hành lang pháp lý để định hướng quản trị và phát triển AI có trách nhiệm.
Theo các chuyên gia, rủi ro của hệ thống AI không chỉ từ lỗi kỹ thuật mà còn do cách sử dụng và quản trị thiếu kiểm soát. Một mô hình AI có thể tạo ra sai lệch dữ liệu, định kiến thuật toán, đưa ra quyết định tự động ảnh hưởng đến sức khỏe, việc làm hay quyền riêng tư của con người. Khi được tích hợp vào các lĩnh vực như tài chính, y tế, giáo dục hoặc truyền thông, các rủi ro ấy có thể tăng gấp nhiều lần nếu không được giám sát từ sớm. Vì vậy, cần thiết lập cơ chế đánh giá, phân loại và kiểm soát rủi ro trong toàn bộ vòng đời AI để bảo đảm an toàn cho xã hội và niềm tin của người dùng.
Thực tế, tốc độ ứng dụng AI tại Việt Nam đang diễn ra rất nhanh, cho thấy nhu cầu cấp thiết phải có định hướng và khuôn khổ quản trị rõ ràng. Năm 2024, khoảng 47.000 doanh nghiệp Việt Nam bắt đầu ứng dụng AI, tương đương hơn 5 doanh nghiệp mỗi giờ, đưa tổng số doanh nghiệp áp dụng AI lên gần 170.000, chiếm khoảng 18% tổng số doanh nghiệp cả nước. Đồng thời, thị trường chatbot Việt Nam cũng thể hiện tiềm năng, tăng trưởng mạnh. Năm 2024, giá trị thị trường chatbot đạt khoảng 31,2 triệu USD, và được dự báo tăng lên 207,1 triệu USD vào năm 2033 với tốc độ tăng trưởng kép (CAGR) 18,5%. Khi doanh nghiệp mới bước vào AI, họ thường bắt đầu bằng chatbot hoặc các công cụ tương tác thông minh.
Thực tế, tốc độ ứng dụng AI tại Việt Nam đang diễn ra rất nhanh, cho thấy nhu cầu cấp thiết phải có định hướng và khuôn khổ quản trị rõ ràng.
Chính vì thế, theo bà Trần Vũ Hà Minh (Công ty FPT Software), Nhà nước nên sớm ban hành hướng dẫn cụ thể về triển khai chatbot và các công cụ AI cơ bản sao cho tuân thủ các yêu cầu về minh bạch, bảo vệ dữ liệu và trách nhiệm giải trình. Với các dự án rủi ro cao hoặc trọng điểm, cần có chủ trương và tiêu chuẩn chi tiết để doanh nghiệp yên tâm thực hiện, không lo vướng rào cản pháp lý hay kỹ thuật.
Dự thảo Luật Trí tuệ nhân tạo đã quy định một loạt nghĩa vụ đối với bên cung cấp và triển khai hệ thống AI có rủi ro cao, như duy trì hệ thống quản lý rủi ro trong suốt vòng đời của hệ thống, thực hiện giám sát liên tục và tái đánh giá mức độ rủi ro của hệ thống, có cơ chế kỹ thuật tự động ghi nhật ký hoạt động… Khi xảy ra sự cố, cơ quan chức năng yêu cầu nhà cung cấp, triển khai cung cấp nhật ký hoạt động để xác định nguyên nhân, phân định trách nhiệm và làm căn cứ bồi thường thiệt hại.
Theo luật sư Nguyễn Tuấn Linh, Công ty Luật Quốc tế BMVN, cần phân loại rủi ro theo mục đích sử dụng, không nên gắn với công nghệ nền tảng. Việc đánh giá rủi ro nên dựa trên tiêu chí rõ ràng, khách quan và phù hợp với tiêu chuẩn quốc tế; nếu đưa ra các định nghĩa quá rộng liên quan đến phân loại rủi ro có thể cản trở sự phát triển của các công nghệ AI không có khả năng gây hại.
(Còn nữa)
