Trí tuệ nhân tạo

Theo Luật Trí tuệ nhân tạo 2025, hệ thống trí tuệ nhân tạo được phân loại rủi ro thế nào?

01/08/2026
2 lượt xem
0 bình luận

Ba mức rủi ro — cao, trung bình, thấp — với ranh giới nằm ở hậu quả tiềm tàng và ở việc người dùng có nhận biết được mình đang tương tác với máy hay không.

Luật Trí tuệ nhân tạo 134/2025/QH15 xây dựng toàn bộ khung quản lý trên một trục duy nhất: mức độ rủi ro của hệ thống. Điều 9 là điều xác lập trục đó, và vì vậy là điều đầu tiên mọi tổ chức phát triển hay triển khai hệ thống trí tuệ nhân tạo cần đọc.

Ba mức rủi ro tại khoản 1

Rủi ro cao

Điểm a khoản 1 Điều 9 định nghĩa: hệ thống trí tuệ nhân tạo có 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.

Điểm cần chú ý trong cách diễn đạt: điều luật dùng "có thể gây" chứ không phải "đã gây". Việc phân loại dựa trên khả năng gây thiệt hại, không chờ thiệt hại xảy ra. Đây là logic phòng ngừa, tương tự cách Luật An ninh mạng phân cấp độ hệ thống theo hậu quả tiềm tàng.

Từ khóa thứ hai là "đáng kể". Không phải mọi khả năng gây thiệt hại đều đưa hệ thống vào nhóm rủi ro cao — phải đạt ngưỡng đáng kể. Ngưỡng cụ thể sẽ do văn bản hướng dẫn xác định, vì khoản 3 Điều 9 giao Chính phủ quy định chi tiết Điều này.

Rủi ro trung bình

Điểm b khoản 1 định nghĩa theo một tiêu chí hoàn toàn khác: hệ thống trí tuệ nhân tạo có rủi ro trung bình là hệ thống có khả năng gây nhầm lẫn, tác động hoặc thao túng người sử dụng do không nhận biết được chủ thể tương tác là hệ thống trí tuệ nhân tạo hoặc nội dung do hệ thống tạo ra.

Đây là nhóm rủi ro về tính minh bạch, không phải về mức thiệt hại. Câu hỏi trung tâm: người dùng có biết mình đang nói chuyện với máy không? Có biết nội dung trước mắt do máy tạo ra không?

Nhóm này bao trùm rất nhiều ứng dụng phổ biến trong doanh nghiệp:

Trợ lý ảo, hộp thoại tự động chăm sóc khách hàng;
Công cụ tạo nội dung văn bản, hình ảnh, âm thanh, video;
Giọng đọc tổng hợp trong tổng đài tự động;
Hệ thống trả lời email hoặc tin nhắn tự động.

Nhiều doanh nghiệp đang dùng ít nhất một trong số này mà chưa nghĩ tới việc nó thuộc phạm vi điều chỉnh của Luật.

Rủi ro thấp

Điểm c khoản 1 quy định theo phương pháp loại trừ: hệ thống trí tuệ nhân tạo có rủi ro thấp là hệ thống không thuộc trường hợp quy định tại điểm a và điểm b khoản này.

Cách viết loại trừ này có ý nghĩa thực tế: mặc định của một hệ thống là rủi ro thấp, và tổ chức chỉ cần chứng minh hệ thống của mình không rơi vào hai nhóm trên.

Bốn tiêu chí xác định — khoản 2

Khoản 2 Điều 9 nêu cơ sở để phân loại rủi ro:

Mức độ tác động đến quyền con người, an toàn, an ninh;
Lĩnh vực sử dụng của hệ thống, đặc biệt là lĩnh vực thiết yếu hoặc liên quan trực tiếp đến lợi ích công cộng;
Phạm vi người sử dụng;
Quy mô ảnh hưởng của hệ thống.

Bốn tiêu chí này cho thấy việc phân loại không chỉ nhìn vào công nghệ mà nhìn vào bối cảnh sử dụng. Cùng một mô hình nhận dạng khuôn mặt: dùng để mở khóa điện thoại cá nhân khác hẳn dùng để sàng lọc ứng viên tuyển dụng hay để quyết định cấp tín dụng.

Hệ quả với doanh nghiệp: khi thay đổi mục đích sử dụng của một hệ thống đang vận hành, cần đánh giá lại mức rủi ro. Việc mở rộng từ nội bộ ra khách hàng, hay từ hỗ trợ ra quyết định thay con người, đều có thể làm đổi nhóm.

Vì sao việc phân loại quan trọng đến vậy

Mức rủi ro quyết định toàn bộ nghĩa vụ tiếp theo. Hệ thống rủi ro cao chịu nhóm nghĩa vụ nặng nhất; rủi ro trung bình chủ yếu chịu nghĩa vụ minh bạch — thông báo, gắn nhãn; rủi ro thấp chịu nghĩa vụ nhẹ nhất.

Điều 8 Luật 134/2025/QH15 cho biết kết quả phân loại không dừng lại trong nội bộ doanh nghiệp: Cổng thông tin điện tử một cửa về trí tuệ nhân tạo là nền tảng số được thiết lập nhằm hỗ trợ việc tiếp nhận, đăng ký tham gia thử nghiệm có kiểm soát; tiếp nhận thông báo kết quả phân loại hệ thống trí tuệ nhân tạo, báo cáo sự cố nghiêm trọng và báo cáo định kỳ; công khai thông tin về hệ thống trí tuệ nhân tạo, kết quả đánh giá sự phù hợp, kết quả xử lý vi phạm và kết nối các chương trình hỗ trợ, quỹ, hạ tầng, dữ liệu dùng chung.

Như vậy có một cơ chế thông báo kết quả phân loại qua cổng một cửa. Doanh nghiệp cần chuẩn bị hồ sơ phân loại đủ để giải trình được, không phải chỉ ghi nhận nội bộ.

Cơ sở dữ liệu quốc gia và bảo mật

Khoản 2 Điều 8 quy định Cơ sở dữ liệu quốc gia về hệ thống trí tuệ nhân tạo được xây dựng, quản lý thống nhất để phục vụ quản lý, giám sát và công khai thông tin về hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Khoản 3 Điều 8 đặt giới hạn quan trọng cho doanh nghiệp: việc công khai, kết nối và chia sẻ dữ liệu trên cổng một cửa và Cơ sở dữ liệu quốc gia phải bảo đảm an toàn, an ninh thông tin; bảo vệ bí mật nhà nước, bí mật kinh doanh và dữ liệu cá nhân.

Đây là điểm đáng ghi nhận: nghĩa vụ công khai không đồng nghĩa với việc phải phơi bày chi tiết kỹ thuật thuộc bí mật kinh doanh.

Hệ thống trí tuệ nhân tạo theo định nghĩa của Luật

Trước khi phân loại, cần xác định hệ thống của mình có thuộc phạm vi điều chỉnh không. Khoản 2 Điều 3 Luật 134/2025/QH15 định nghĩa: hệ thống trí tuệ nhân tạo là hệ thống dựa trên máy, được thiết kế để thực hiện các năng lực trí tuệ nhân tạo với các mức độ tự chủ khác nhau, có khả năng tự thích nghi sau khi được triển khai; căn cứ vào các mục tiêu được xác định rõ ràng hoặc được hình thành một cách ngầm định, hệ thống suy luận từ dữ liệu đầu vào để tạo ra các đầu ra như dự đoán, nội dung, khuyến nghị hoặc quyết định có thể gây ảnh hưởng tới môi trường vật lý hoặc môi trường số.

Khoản 1 Điều 3 định nghĩa trí tuệ nhân tạo là việc thực hiện bằng điện tử các năng lực trí tuệ của con người, bao gồm học tập, suy luận, nhận thức, phán đoán và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

Bốn từ khóa để đối chiếu hệ thống của mình: suy luận từ dữ liệu đầu vào, mức độ tự chủ, tự thích nghi sau khi triển khai, và đầu ra là dự đoán, nội dung, khuyến nghị hoặc quyết định. Một phần mềm chạy theo quy tắc cố định do người viết ra, không suy luận và không tự thích nghi, thì không thuộc định nghĩa này.

Việc nên làm ngay

Lập danh sách mọi ứng dụng trí tuệ nhân tạo đang dùng, kể cả các công cụ thuê ngoài và tính năng có sẵn trong phần mềm đang mua;
Với từng ứng dụng, ghi rõ mục đích sử dụng, đối tượng chịu tác động và hậu quả nếu kết quả sai — đây chính là dữ liệu để đối chiếu với bốn tiêu chí khoản 2 Điều 9;
Đánh dấu riêng các ứng dụng mà người dùng cuối tương tác trực tiếp — nhóm này khả năng cao thuộc rủi ro trung bình theo điểm b khoản 1;
Theo dõi nghị định hướng dẫn Điều 9, vì tiêu chí định lượng nằm ở đó.