Luật về AI mở đường, Quỹ phát triển AI tạo lực đẩy

Ảnh minh hoạ

Luật Trí tuệ nhân tạo gồm 35 điều, được xây dựng theo tinh thần “quản lý để phát triển”. Cách tiếp cận này phản ánh lựa chọn chiến lược của Việt Nam khi AI vừa mở ra dư địa tăng trưởng lớn, vừa kéo theo các rủi ro mới về dữ liệu, an ninh và đạo đức.

Việc ban hành luật riêng về AI giúp Việt Nam trở thành một trong số ít quốc gia trên thế giới có khuôn khổ pháp lý chuyên biệt cho lĩnh vực này, trong khi nhiều nền kinh tế vẫn đang loay hoay điều chỉnh các luật hiện hành để theo kịp tốc độ công nghệ.

Theo TS. Sreenivas Tirumala - giảng viên cấp cao ngành Công nghệ thông tin và An ninh mạng tại Đại học RMIT Việt Nam, tốc độ phát triển kinh tế nhanh đang tạo ra nhu cầu cấp thiết phải tích hợp AI vào nông nghiệp, sản xuất và dịch vụ. Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đã xác định mục tiêu đưa Việt Nam trở thành trung tâm AI toàn cầu vào năm 2030.

Tuy nhiên, theo ông, khuôn khổ pháp lý mới chỉ là điều kiện cần. Điều kiện đủ để AI thực sự đi vào đời sống kinh tế nằm ở các cơ chế hỗ trợ cụ thể, đủ mạnh để doanh nghiệp có thể triển khai trên thực tế.

Ở góc độ thu hút đầu tư, Luật Trí tuệ nhân tạo được kỳ vọng sẽ củng cố niềm tin của nhà đầu tư, đặc biệt là nhà đầu tư nước ngoài, vào cách Việt Nam quản trị dữ liệu và xác lập trách nhiệm pháp lý khi ứng dụng AI.

TS. Tirumala cho rằng việc ban hành luật riêng về AI giúp Việt Nam đi trước nhiều quốc gia ASEAN về mặt lập pháp, qua đó tạo lợi thế cạnh tranh trong thu hút dòng vốn công nghệ cao.

Một trụ cột quan trọng của Luật là cách tiếp cận dựa trên rủi ro, với việc phân loại hệ thống AI thành ba cấp độ. Các hệ thống AI trong lĩnh vực y tế, giáo dục, tài chính – ngân hàng được xếp vào nhóm rủi ro cao, phải tuân thủ các yêu cầu nghiêm ngặt hơn về dữ liệu, kiểm soát và sự can thiệp của con người.

TS. Jeff Nijsse - giảng viên cấp cao ngành Kỹ thuật phần mềm tại RMIT Việt Nam nhận định, cách tiếp cận này giúp luật tiệm cận các mô hình pháp lý tiên tiến trên thế giới, đồng thời hạn chế nguy cơ nhanh chóng lỗi thời khi tập trung đánh giá tác động thay vì ràng buộc vào công nghệ hay sản phẩm cụ thể.

Tuy vậy, ông Nijsse cũng lưu ý rằng luật pháp luôn có độ trễ so với đổi mới công nghệ. Việc phân loại rủi ro, dù cần thiết, có thể khiến một bộ phận doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và vừa, e ngại triển khai AI. Thách thức càng lớn hơn khi các hệ thống AI đã vận hành trước thời điểm luật có hiệu lực chỉ có 18 tháng để đáp ứng các nghĩa vụ mới.

Chính trong bối cảnh đó, Quỹ Phát triển trí tuệ nhân tạo quốc gia được xem là “đòn bẩy chính sách” mang tính quyết định. Đây là quỹ tài chính nhà nước ngoài ngân sách, hoạt động không vì lợi nhuận, do Chính phủ thành lập nhằm huy động, điều phối và phân bổ nguồn lực cho nghiên cứu, phát triển, ứng dụng và quản lý AI phục vụ phát triển kinh tế – xã hội, quốc phòng, an ninh và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia.

Theo TS. Jeff Nijsse, việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn hoặc phát triển các hệ thống AI nền tảng đòi hỏi nguồn lực tính toán rất lớn, vượt quá khả năng của phần lớn startup và doanh nghiệp nhỏ. Thông qua các phiếu hỗ trợ do Quỹ Phát triển trí tuệ nhân tạo cung cấp, doanh nghiệp có thể tiếp cận hạ tầng tính toán hiệu năng cao, như các máy chủ ảo sử dụng GPU do Viettel hoặc VNPT vận hành. Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể chi phí nghiên cứu – phát triển, đồng thời góp phần giữ dữ liệu trong nước, yếu tố ngày càng quan trọng trong bối cảnh cạnh tranh công nghệ và an ninh dữ liệu.

Song song với quỹ, cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (sandbox) được kỳ vọng sẽ mở đường cho AI thâm nhập những lĩnh vực còn nhiều “vùng xám” pháp lý.

TS. Jeff Nijsse cho rằng, các ứng dụng như huấn luyện AI trên dữ liệu y tế hay phương tiện tự hành khó có thể triển khai nếu áp dụng cứng nhắc các quy định hiện hành. Sandbox cho phép thử nghiệm trong phạm vi kiểm soát, qua đó vừa thúc đẩy đổi mới, vừa cung cấp dữ liệu thực tiễn để cơ quan quản lý hoàn thiện chính sách.

Ở cấp độ doanh nghiệp, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính, AI đang cho thấy hiệu quả rõ rệt trong tự động hóa xử lý dữ liệu, lập báo cáo và phân tích. Ông Chu Tuấn Anh - Giám đốc Hệ thống Đào tạo Lập trình viên Quốc tế Aptech cho hay, với kỹ năng phù hợp, AI có thể rút ngắn thời gian xử lý các nghiệp vụ tài chính từ vài ngày xuống chỉ còn vài giờ, thậm chí vài tiếng. Theo ông, thách thức lớn của Việt Nam hiện nay là chưa có hệ sinh thái dữ liệu đủ mạnh để phát triển các mô hình AI phục vụ đặc thù trong nước, nhất là trong lĩnh vực tài chính.