Trong kỷ nguyên số hóa, Trí tuệ nhân tạo AI đã vượt ra khỏi phạm vi nghiên cứu để trở thành động lực cốt lõi thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và thay đổi cấu trúc xã hội. Khi các quốc gia trên thế giới bước vào cuộc đua công nghệ khốc liệt, việc xây dựng một khuôn khổ quản trị AI có trách nhiệm trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết, nhằm cân bằng giữa tốc độ đổi mới và việc kiểm soát các rủi ro đạo đức, xã hội, và pháp lý tiềm ẩn.

Nhật Bản, với vị thế là một trong những cường quốc công nghệ hàng đầu châu Á, đã thể hiện sự chủ động đáng kể qua việc ban hành Khung Quản trị AI phiên bản 1.1 (Governance Guideline for AI Implementation) vào tháng 7 năm 2022. Khác với các bộ nguyên tắc đạo đức mang tính trừu tượng, Khung 1.1 của Nhật Bản được phát triển bởi Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp METI (Ministry of Economy, Trade and Industry), tập trung vào việc cung cấp các hướng dẫn thực tiễn, dựa trên rủi ro, giúp các doanh nghiệp tích hợp quản trị AI vào quy trình hoạt động của mình. Đây là một cách tiếp cận linh hoạt, nhấn mạnh tính khả thi và khả năng thích ứng trong môi trường kinh doanh.

Trong bối cảnh Việt Nam đang triển khai Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030 và gần đây là dự thảo Luật Trí tuệ nhân tạo, việc học hỏi kinh nghiệm quốc tế là vô cùng quan trọng. Mặc dù Việt Nam đã có những văn bản pháp lý về bảo vệ dữ liệu cá nhân, nhưng vẫn còn thiếu một khuôn khổ quản trị toàn diện, định hướng rõ ràng cho cộng đồng phát triển Trí tuệ nhân tạo AI.

Bài phân tích này sẽ đi sâu vào mổ xẻ Khung Quản trị AI 1.1 của Nhật Bản, đặc biệt là cơ chế quản trị dựa trên rủi ro và sự tập trung vào thực thi cấp doanh nghiệp. Từ đó, rút ra những bài học kinh nghiệm then chốt và các đề xuất chính sách cụ thể cho Việt Nam, nhằm xây dựng một hành lang pháp lý linh hoạt và có trách nhiệm, bảo đảm AI phát triển mạnh mẽ nhưng vẫn phục vụ lợi ích chung và củng cố sự ổn định xã hội.

Nhật Bản đã đưa ra chiến lược Xã hội 5.0 (Society 5.0), một sáng kiến nhằm tạo ra một xã hội siêu thông minh, trong đó AI và các công nghệ tiên tiến như IoT đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề xã hội và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Chính phủ Nhật Bản đặt trọng tâm vào việc phát triển và áp dụng AI/ML như một công cụ then chốt để nâng cao hiệu quả trong nhiều lĩnh vực quan trọng như y tế, giao thông và công nghiệp. Chiến lược này tập trung vào việc pháttriển, sử dụng AI/ML để cải thiện chất lượng cuộc sống bảo đảm sự cạnh tranh của Nhật Bản trên thị trường toàn cầu về công nghệ.

Khung Quản trị AI 1.1 của Nhật Bản được xây dựng dựa trên “Khuyến nghị của Hội đồng về AI” được OECD thông qua và công bố vào tháng 5 năm 2019, “Các nguyên tắc AI của G20” được thống nhất như một phụ lục trong Tuyên bố của các nhà lãnh đạo G20 vào tháng 6 cùng năm. Do vậy, đây là một tài liệu về quản trị AI mà nội dung hàm chứa sự đồng thuận của các tổ chức và diễn quốc tế lớn có uy tín hướng tới phát triển và sử dụng AI có trách nhiệm dựa trên cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm. Ngoài ra, tài liệu này được coi là bước nỗ lực để cụ thể hóa công bố “Các nguyên tắc xã hội AI lấy con người làm trung tâm” đã được Hội đồng xúc tiến chiến lược đổi mới tích hợp của Chính phủ Nhật Bản công bố vào tháng 3 năm 2019 bao gồm các nguyên tắc chính: (1) lấy người dân làm trung tâm, (2) nguyên tắc bảo đảm quyền riêng tư, (3) nguyên tắc bảo đảm an ninh, (5) nguyên tắc bảo đảm cạnh tranh công bằng, (6) nguyên tắc công bằng, trách nhiệm giải trình và minh bạch, (7) nguyên tắc đổi mới. Quản trị AI là biện pháp để đưa các nguyên tắc nói trên vào thực tế triển khai.

Nguyên tắc trọng tâm trong hầu hết các khuôn khổ quản trị AI tiên tiến trên thế giới “AI lấy người dân làm trung tâm (Human-Centric)”, trong đó có Nhật Bản. AI lấy người dân làm trung tâm là mục tiêu thực hiện về mặt xã hội, cần phải độc lập với bất cứ giải pháp công nghệ học máy nào được áp dụng..

Khung Quản trị AI 1.1 của Nhật Bản chỉ ra rằng cách tiếp cận dựa trên rủi ro được chia sẻ rộng rãi trên phạm vi quốc tế khi thiết kế quản trị AI, nhưng các đánh giá và phân loại rủi ro cụ thể. Các phương pháp được giới thiệu tập trung vào quy mô rủi ro và phân loại rủi ro, cũng như các phương pháp cố gắng phân loại rủi ro theo việc sử dụng AI. Khung Quản trị AI được phân thành bốn yếu tố thực thi tập trung vào các hành động cụ thể mà các tổ chức được khuyến nghị thực hiện:

1- Xây dựng cơ cấu và chính sách quản trị. Yếu tố này tập trung vào việc tạo ra một nền tảng tổ chức vững chắc để quản lý trách nhiệm và rủi ro AI từ cấp cao nhất dựa trên:

Cam kết lãnh đạo. Ban quản trị cấp cao C-suite (C-level executives) phải chính thức xác nhận và cam kết nguồn lực cho việc quản trị AI. Ban quản trị cấp cao sẽ chịu trách nhiệm cuối cùng nếu hệ thống AI gây ra thiệt hại.

Thiết lập đơn vị quản trị AI. Thành lập một Ủy ban, Hội đồng hoặc nhóm đa chức năng (gồm chuyên gia kỹ thuật, pháp lý, đạo đức và vận hành) để giám sát và đánh giá AI.

Phân công trách nhiệm giải trình (Accountability Mapping). Thiết lập ma trận trách nhiệm rõ ràng, xác định ai chịu trách nhiệm cho từng khía cạnh đạo đức, rủi ro, và bảo mật tại mọi giai đoạn của vòng đời AI.

2- Quản lý rủi ro trong vòng đời AI (Risk-Based Management). Đây là một trụ cột mang tình kỹ thuật và chiến lược, bảo đảm rằng sự quản lý được điều chỉnh theo mức độ nguy hiểm tiềm tàng của hệ thống AI.

Phân loại rủi ro (Risk Categorization). Thực hiện đánh giá ban đầu để phân loại ứng dụng AI (ví dụ: AI rủi ro thấp trong marketing, AI rủi ro cao trong y tế hoặc tuyển dụng). Phương pháp đánh giá bao gồm xem xét quy mô rủi ro (mức độ nghiêm trọng của thiệt hại) và tần suất xảy ra.

Áp dụng biện pháp kiểm soát (Controls).

AI rủi ro thấp: Yêu cầu về minh bạch và tài liệu cơ bản.

AI rủi ro cao: Áp dụng các yêu cầu nghiêm ngặt: kiểm tra độ bền, xác thực dữ liệu, cơ chế giám sát của con người (Human Oversight) bắt buộc, và đánh giá tác động đạo đức chi tiết.

Quản lý rủi ro dữ liệu: Bảo đảm dữ liệu huấn luyện (training data) được kiểm tra chất lượng, tính đại diện và tuân thủ quyền riêng tư.

3- Bảo đảm thực thi nguyên tắc đạo đức và kỹ thuật. Yếu tố này là cầu nối giữa các nguyên tắc đạo đức cấp cao và hành động kỹ thuật cụ thể trong quá trình phát triển sản phẩm.

Tích hợp nguyên tắc vào thiết kế. Yêu cầu các kỹ sư và nhà thiết kế phải xem xét năm nguyên tắc thực tế (Công bằng, Minh bạch, An toàn, Quyền riêng tư, Nhân quyền) ngay từ giai đoạn ý tưởng (Privacy by Design, Fairness by Design).

Đánh giá công bằng (Fairness Audit). Tiến hành kiểm tra định kỳ để phát hiện và khắc phục sự thiên vị thuật toán trong mô hình AI.

Thực hiện khả năng giải thích (Explainability). Xây dựng các tính năng cho phép hệ thống giải thích một cách rõ ràng và dễ hiểu cho người dùng về lý do AI đưa ra quyết định (đặc biệt trong các ứng dụng rủi ro cao).

Kiểm thử và xác minh an toàn. Thực hiện các bài kiểm tra chuyên sâu để bảo đảm tính ổn định, độ chính xác, và khả năng chống lại sự thao túng hoặc tấn công mạng.

4- Cơ chế phản hồi và cải tiến liên tục (Agile Governance). Yếu tố này bảo đảm rằng hệ thống quản trị có tính linh hoạt và thích ứng với sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ AI và bối cảnh xã hội.

Đánh giá sau khi triển khai. Thiết lập quy trình thu thập phản hồi và dữ liệu về hiệu suất AI khi đã được triển khai thực tế.

Cập nhật chính sách. Thường xuyên rà soát và cập nhật các chính sách quản trị nội bộ dựa trên các rủi ro mới được phát hiện trong quá trình vận hành (Continuous Improvement Cycle).

Hộp cát quy định (Regulatory Sandbox). Khuyến khích sử dụng các không gian thử nghiệm được kiểm soát để kiểm tra công nghệ mới và đồng thời điều chỉnh các quy tắc quản lý, phản ánh tinh thần Quản trị linh hoạt (Agile Governance).

“Khung Quản trị AI 1.1 của Nhật Bản” sẽ là công cụ quan trọng trong việc giúp Nhật Bản tăng cường năng lực tự động hóa và cải thiện hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Với sự cam kết mạnh mẽ từ chính phủ trong việc thúc đẩy AI và ML, Nhật Bản đang dần tạo ra một nền tảng công nghệ vững chắc để đưa các công nghệ tiên tiến vào mọi khía cạnh của đời sống xã hội và kinh tế.Thực thi quản trị AI/ML lấy con người làm trung tâm được các cơ quan chuyên trách của chính phủ Nhật Bản tập trung vào đánh giá, thẩm định các hệ thống, sản phẩm AI/ML trong lĩnh vực y tế, triển khai các hệ thống chẩn đoán hình ảnh y tế sử dụng ML để phân tích các hình ảnh MRI và CT; giao thông vận tải, hỗ trợ quản lý lưu lượng giao thông với việc sử dụng dữ liệu từ hàng triệu cảm biến và camera giao thông để dự đoán luồng giao thông và điều chỉnh đèn tín hiệu, giúp giảm thiểu tắc nghẽn vào giờ cao điểm; trong sản xuất công nghiệp để tự động hóa quy trình sản xuất, phân tích dữ liệu lớn từ dây chuyền sản xuất và dự đoán các sự cố kỹ thuật; dịch vụ và chăm sóc người cao tuổi hệ thống AI/ML học hỏi và cải thiện khả năng chăm sóc, từ đó giúp người cao tuổi có thể sống độc lập lâu hơn, giảm áp lực lên các cơ sở y tế truyền thống.

Bài học kinh nghiệm then chốt cho Việt Nam

Tại Việt Nam, ngày 26/01/2021, Thủ tướng Chính phủ đã ký Quyết định số 127/QĐ-TTg ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030, trong đó đã xác định rõ quan điểm chỉ đạo, mục tiêu cần phải đạt được nhằm thúc đẩy phát triển và ứng dụng AI để phát triển kinh tế, xã hội của nước ta ở mọi lĩnh vực.

Với quan điểm chỉ đạo “Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực công nghệ nền tảng của Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, góp phần quan trọng tạo bước phát triển đột phá về năng lực sản xuất, nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia, thúc đẩy phát triển kinh tế tăng trưởng bền vững”.

Với mục tiêu “Đẩy mạnh nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đưa trí tuệ nhân tạo trở thành lĩnh vực công nghệ quan trọng của Việt Nam trong cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Đến năm 2030, Việt Nam trở thành trung tâm đổi mới sáng tạo, phát triển các giải pháp và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong khu vực ASEAN và trên thế giới”.

Hình 1: Quản trị AI tại Việt Nam dựa trên bài học kinh nghiệm từ Nhật Bản

Tuy nhiên, hiện nay Việt Nam chưa có khung pháp lý về Quản trị AI. Dựa trên Khung Quản trị AI 1.1 của Nhật Bản, Việt Nam có thể rút ra những bài học then chốt để xây dựng khuôn khổ quản trị AI như sau:

1- Chuyển từ chiến lược sang thực thi quản trị. Thay vì chỉ tập trung vào nghiên cứu, phát triển và ứng dụng, Việt Nam cần chính thức hóa một Khung Quản trị AI Quốc gia (có thể thông qua Dự thảo Luật AI sắp tới) nhằm cung cấp các tiêu chuẩn hoạt động cụ thể cho doanh nghiệp.

2- Áp dụng quản trị dựa trên rủi ro. Đây là yêu cầu tiên quyết để bảo đảm tính linh hoạt. Việt Nam cần nhanh chóng xây dựng bảng phân loại rủi ro AI chính thức và áp dụng các biện pháp kiểm soát tỷ lệ thuận. Điều này giúp tập trung nguồn lực quản lý vào các lĩnh vực rủi ro cao (y tế, tài chính, giao thông,…), trong khi vẫn tạo điều kiện cho các ứng dụng rủi ro thấp phát triển nhanh chóng.

3- Bắt buộc thực thi kỹ thuật đạo đức. Việt Nam cần đi xa hơn việc khuyến khích. Các cơ quan quản lý cần yêu cầu các doanh nghiệp, đặc biệt là trong các lĩnh vực có tác động lớn đến xã hội (như các hệ thống chẩn đoán hình ảnh y tế, quản lý giao thông mà Nhật Bản đang triển khai), phải có quy trình thẩm định và chứng minh về “công bằng (Fairness Audit), khả năng giải thích (Explainability), và an toàn kỹ thuật” trước khi triển khai.

4- Chính thức hóa cơ chế linh hoạt. Cần mở rộng và chính thức hóa hộp cát quy định (Regulatory Sandbox) thành một phần của cơ chế quản trị quốc gia, phản ánh tinh thần quản trị linh hoạt (Agile Governance). Điều này cho phép thử nghiệm các công nghệ tiên tiến như AI/ML trong điều kiện kiểm soát để điều chỉnh luật pháp kịp thời.

Đề xuất hướng tới Khung quản trị AI Việt Nam hiệu quả và có trách nhiệm, với quan điểm “Lấy người dân làm trung tâm”, Việt Nam nên ưu tiên:

Ban hành “Nguyên tắc đạo đức AI Việt Nam” là tuyên bố chính sách cấp cao, dựa trên quan điểm “AI lấy người dân làm trung tâm” đã được xác định.

Phát triển “Hướng dẫn thực thi quản trị AI” dành riêng cho các doanh nghiệp và tổ chức, tập trung vào bốn yếu tố thực thi dựa trên kinh nghiệm của Nhật Bản.

Việc học hỏi mô hình thực tiễn và dựa trên rủi ro của Nhật Bản sẽ giúp Việt Nam xây dựng được một hành lang pháp lý linh hoạt và đáng tin cậy, bảo đảm AI trở thành động lực mạnh mẽ, tăng cường năng lực cạnh tranh quốc gia, đồng thời phục vụ mục tiêu phát triển kinh tế - xã hội bền vững và ổn định.

Lê Thị Thùy Trang