Theo Luật Trí tuệ nhân tạo 2025, dùng AI đánh giá và giám sát nhân viên có được không?

Được, nhưng người lao động là "người bị ảnh hưởng" theo khoản 7 Điều 3 — kéo theo nghĩa vụ minh bạch, giải trình và bảo đảm khả năng can thiệp của con người.

Bên cạnh tuyển dụng, công cụ tự động ngày càng được dùng trong quản trị nhân sự: đánh giá hiệu suất, phân ca, theo dõi tiến độ công việc, phát hiện bất thường. Đây là nhóm ứng dụng tác động trực tiếp tới thu nhập và điều kiện làm việc của người lao động.

Người lao động là người bị ảnh hưởng

Khoản 7 Điều 3 Luật Trí tuệ nhân tạo 134/2025/QH15 định nghĩa: người bị ảnh hưởng là tổ chức, cá nhân bị tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến quyền, lợi ích hợp pháp, tính mạng, sức khỏe, tài sản, uy tín hoặc cơ hội tiếp cận dịch vụ do việc triển khai hoặc do kết quả đầu ra của hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Nhân viên bị hệ thống đánh giá thấp, bị phân ca bất lợi, hoặc bị đánh dấu là có vấn đề về hiệu suất chịu tác động tới quyền, lợi ích hợp pháp và uy tín — thuộc nhóm này.

Cần phân biệt với khoản 6 Điều 3: người sử dụng là tổ chức, cá nhân trực tiếp tương tác với hệ thống hoặc sử dụng kết quả đầu ra. Trong tình huống này, người sử dụng là cán bộ quản lý; người bị ảnh hưởng là nhân viên.

Phân loại rủi ro

Điểm a khoản 1 Điều 9 định nghĩa hệ thống rủi ro cao là hệ thống có thể gây thiệt hại đáng kể đến tính mạng, sức khỏe, quyền và lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân, lợi ích quốc gia, lợi ích công cộng, an ninh quốc gia.

Khoản 2 Điều 9 nêu bốn tiêu chí: mức độ tác động đến quyền con người, an toàn, an ninh; lĩnh vực sử dụng; phạm vi người sử dụng; quy mô ảnh hưởng của hệ thống.

Mức rủi ro phụ thuộc rất nhiều vào cách dùng:

• Công cụ tổng hợp số liệu để quản lý tham khảo — tác động gián tiếp, mức thấp;
• Công cụ xếp hạng nhân viên làm căn cứ chính cho quyết định thưởng, thăng tiến — tác động trực tiếp tới thu nhập, mức cao hơn;
• Hệ thống tự động ra quyết định kỷ luật hoặc chấm dứt hợp đồng — mức tác động nghiêm trọng nhất.

Việc phân loại cụ thể cần đối chiếu tiêu chí do Chính phủ quy định theo khoản 3 Điều 9. Khoản 4 Điều 10 cho phép đề nghị Bộ Khoa học và Công nghệ hướng dẫn về phân loại trên cơ sở hồ sơ kỹ thuật khi chưa rõ.

Nguyên tắc con người quyết định

Khoản 2 Điều 4 Luật 134/2025/QH15 nêu: trí tuệ nhân tạo phục vụ con người, không thay thế thẩm quyền và trách nhiệm của con người; bảo đảm duy trì sự kiểm soát và khả năng can thiệp của con người đối với mọi quyết định và hành vi của hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Nếu hệ thống thuộc nhóm rủi ro cao, điểm b khoản 2 Điều 14 yêu cầu bên triển khai bảo đảm an toàn, bảo mật dữ liệu và khả năng can thiệp của con người trong quá trình sử dụng.

Áp dụng vào quản trị nhân sự:

• Kết quả của hệ thống là đầu vào tham khảo, không phải quyết định;
• Người quản lý phải xem được cơ sở của kết quả, không chỉ nhận điểm số;
• Người quản lý có quyền và có cơ chế điều chỉnh kết quả;
• Ghi nhận các trường hợp điều chỉnh — dữ liệu để phát hiện hệ thống có sai lệch hệ thống hay không.

Nghĩa vụ minh bạch với người lao động

Nếu hệ thống thuộc nhóm rủi ro cao, điểm đ khoản 2 Điều 14 quy định bên triển khai cung cấp cho người sử dụng và người bị ảnh hưởng các thông tin công khai ở mức mô tả chức năng, cách thức vận hành và cảnh báo rủi ro nhằm bảo đảm an toàn trong sử dụng.

Với hệ thống rủi ro trung bình, điểm c khoản 1 Điều 15 quy định bên triển khai giải trình về việc vận hành, kiểm soát rủi ro, xử lý sự cố và bảo vệ quyền, lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân khi có yêu cầu của cơ quan nhà nước có thẩm quyền.

Giới hạn của nghĩa vụ này được nêu tại điểm e khoản 1 Điều 14: việc giải trình và cung cấp thông tin không được yêu cầu tiết lộ mã nguồn, thuật toán chi tiết, bộ tham số hoặc thông tin thuộc bí mật kinh doanh, bí mật công nghệ.

Mức minh bạch hợp lý trong thực tế: công bố cho nhân viên biết có sử dụng công cụ tự động, các nhóm yếu tố được xem xét, và cách khiếu nại kết quả. Kinh nghiệm cho thấy việc này giảm đáng kể xung đột — phần lớn phản ứng tiêu cực đến từ cảm giác bị đánh giá bởi thứ không hiểu được, chứ không phải từ bản thân việc đánh giá.

Giám sát và quyền riêng tư nơi làm việc

Nhiều công cụ quản trị nhân sự thu thập dữ liệu chi tiết: thời gian đăng nhập, thao tác trên máy tính, vị trí, đôi khi cả ảnh chụp màn hình và ghi âm cuộc gọi.

Điểm đ khoản 1 Điều 15 Luật An ninh mạng 116/2025/QH15 nêu hành vi cố ý nghe, ghi âm, ghi hình trái phép các cuộc đàm thoại thuộc nhóm hành vi xâm phạm bí mật cá nhân, bí mật gia đình và đời sống riêng tư trên không gian mạng.

Từ khóa là trái phép — việc ghi âm có căn cứ và có thông báo khác với ghi lén.

Điểm a khoản 1 Điều 15 cũng liệt kê hành vi chiếm đoạt, mua bán, thu giữ, cố ý làm lộ bí mật cá nhân, bí mật gia đình và đời sống riêng tư gây ảnh hưởng đến danh dự, uy tín, nhân phẩm, quyền và lợi ích hợp pháp của cơ quan, tổ chức, cá nhân.

Ranh giới thực tế:

• Thu thập dữ liệu phục vụ mục đích công việc rõ ràng, đã thông báo, ở mức tối thiểu cần thiết — vùng an toàn;
• Giám sát toàn diện hoạt động cá nhân trên thiết bị, kể cả ngoài giờ, không thông báo — vùng rủi ro;
• Ghi âm cuộc trò chuyện riêng tư của nhân viên — vùng vi phạm rõ ràng.

Bốn nguyên tắc nên áp dụng: thông báo rõ trước khi triển khai; giới hạn phạm vi ở mức cần thiết cho mục đích công việc; không thu thập ngoài giờ làm việc và ngoài phạm vi công việc; và kiểm soát ai được xem dữ liệu.

Rủi ro thiên lệch trong đánh giá

Khoản 3 Điều 4 Luật 134/2025/QH15 nêu nguyên tắc bảo đảm công bằng, minh bạch, không thiên lệch, không phân biệt đối xử và không gây hại cho con người hoặc xã hội; tuân thủ chuẩn mực đạo đức và giá trị văn hóa Việt Nam; thực hiện trách nhiệm giải trình về các quyết định và hệ quả của hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Điểm b khoản 1 Điều 26 về Khung đạo đức trí tuệ nhân tạo quốc gia cũng nêu nguyên tắc tôn trọng quyền con người, quyền công dân, bảo đảm công bằng, minh bạch và không phân biệt đối xử trong phát triển và sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Trong đánh giá hiệu suất, thiên lệch phát sinh từ những nguồn ít ai để ý:

• Chỉ số đo được không phản ánh giá trị thực — số giờ đăng nhập không đo được chất lượng công việc; số dòng mã không đo được giá trị của phần mềm;
• Công việc khó định lượng bị đánh giá thấp — hỗ trợ đồng nghiệp, cải tiến quy trình, đào tạo người mới;
• Dữ liệu lịch sử phản ánh thiên lệch quá khứ — nếu một nhóm trước đây ít được đánh giá cao, mô hình sẽ tiếp tục xu hướng đó;
• Điều kiện làm việc khác nhau — nhân viên làm việc từ xa, nhân viên bán thời gian có mẫu hình dữ liệu khác nhưng không đồng nghĩa với hiệu suất thấp hơn.

Biện pháp kiểm soát: rà soát danh sách chỉ số đầu vào và trả lời được vì sao mỗi chỉ số liên quan tới hiệu suất thực; kiểm tra chênh lệch kết quả theo nhóm định kỳ; và luôn kết hợp với đánh giá của người quản lý trực tiếp.

Dữ liệu nhân sự dùng để huấn luyện

Khoản 3 Điều 7 Luật 134/2025/QH15 nghiêm cấm thu thập, xử lý hoặc sử dụng dữ liệu để phát triển, huấn luyện, kiểm thử hoặc vận hành hệ thống trí tuệ nhân tạo trái với quy định của pháp luật về dữ liệu, bảo vệ dữ liệu cá nhân, sở hữu trí tuệ và an ninh mạng.

Hồ sơ nhân sự và dữ liệu đánh giá là dữ liệu cá nhân. Việc dùng dữ liệu của nhân viên cũ để huấn luyện mô hình cần căn cứ hợp pháp riêng, không phải căn cứ đã có cho việc quản lý lao động.

Điểm d khoản 2 Điều 26 Luật 116/2025/QH15 cũng nêu triển khai cơ chế kiểm soát chặt chẽ nhân sự trực tiếp tham gia xử lý dữ liệu — với dữ liệu nhân sự, cần giới hạn ai được xem dữ liệu đánh giá của ai.

Trách nhiệm khi hệ thống sai

Khoản 2 Điều 29 Luật 134/2025/QH15 quy định với hệ thống rủi ro cao được quản lý, vận hành, sử dụng đúng quy định nhưng vẫn phát sinh thiệt hại thì bên triển khai phải chịu trách nhiệm bồi thường cho người bị thiệt hại; sau khi bồi thường mới yêu cầu nhà cung cấp hoàn trả nếu có thỏa thuận giữa các bên.

Với quản trị nhân sự, "thiệt hại" có thể là mất thu nhập do đánh giá sai, hoặc tổn hại uy tín do bị đánh dấu sai.

Danh mục việc cần làm

• Kiểm kê các công cụ tự động đang dùng trong quản trị nhân sự;
• Xác định công cụ nào tham gia vào quyết định ảnh hưởng quyền lợi người lao động;
• Phân loại rủi ro riêng cho từng công cụ;
• Bảo đảm luôn có người quản lý ra quyết định cuối cùng và có cơ chế điều chỉnh;
• Thông báo cho người lao động về việc sử dụng công cụ, ở mức mô tả chức năng;
• Thiết lập cơ chế khiếu nại và xem xét lại kết quả;
• Rà soát phạm vi dữ liệu giám sát — bỏ những gì không cần cho mục đích công việc;
• Rà soát chức năng ghi âm, chụp màn hình trên công cụ đang dùng;
• Kiểm tra chênh lệch kết quả theo nhóm định kỳ;
• Rà soát căn cứ pháp lý cho việc dùng dữ liệu nhân sự huấn luyện mô hình;
• Đưa nội dung này vào nội quy lao động và phổ biến cho người lao động.

Đọc thêm cùng chủ đề

• Công ty dịch vụ kế toán, tư vấn dùng AI cần lưu ý gì?
• Kinh doanh dịch vụ tài sản mã hóa cần điều kiện gì?
• Trung tâm ngoại ngữ dùng AI chấm bài cần bảo đảm điều gì?

Căn cứ pháp lý

• Luật 134/2025/QH15 Điều 9
• Luật 116/2025/QH15 Điều 15
• Luật 134/2025/QH15 Điều 14

Bài viết dẫn chiếu văn bản đang có hiệu lực. Nội dung mang tính tham khảo, không thay thế ý kiến tư vấn cho từng trường hợp cụ thể.