Theo Luật Trí tuệ nhân tạo 2025, nền tảng học trực tuyến dùng AI gợi ý bài học cần minh bạch điều gì?

Thuật toán quyết định người học được xem nội dung nào cũng là một dạng ra quyết định có tác động. Bài viết chỉ ra những gì nền tảng cần công khai.

Nền tảng học trực tuyến ngày nay hầu hết đều có tính năng cá nhân hóa: hệ thống theo dõi người học làm đúng sai gì, rồi tự động đề xuất bài tiếp theo. Người học thấy tiện. Nhưng đằng sau đó là một thuật toán đang quyết định họ được học gì, và điều này đáng được nói rõ.

Vì sao gợi ý bài học không phải chuyện nhỏ

Ba hệ quả mà người học thường không nhận ra:

Thuật toán quyết định phạm vi kiến thức. Nếu hệ thống đánh giá người học yếu ở phần A và liên tục đưa bài về phần A, người học có thể không bao giờ tiếp cận phần B — dù họ có khả năng.

Đánh giá ban đầu ảnh hưởng lâu dài. Một bài kiểm tra đầu vào làm lúc mệt có thể đặt người học vào nhóm trình độ thấp, và hệ thống tiếp tục củng cố đánh giá đó.

Thuật toán có thể tối ưu cho mục tiêu khác. Giữ chân người dùng lâu hơn không phải lúc nào cũng trùng với việc học hiệu quả nhất. Nội dung dễ, tạo cảm giác thành công nhanh, có thể giữ người học lâu hơn nội dung khó nhưng cần thiết.

Điểm thứ ba là điều mà nền tảng cần trung thực với chính mình khi thiết kế.

Nghĩa vụ minh bạch

Điều 11 Luật Trí tuệ nhân tạo 134/2025/QH15 quy định về nghĩa vụ minh bạch của hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Khoản 5 Điều 41 Luật 148/2025/QH15 quy định người dùng được lựa chọn sử dụng hoặc ngừng sử dụng sản phẩm, dịch vụ số trên cơ sở được cung cấp thông tin đầy đủ, rõ ràng, chính xác, minh bạch, kịp thời về điều khoản, điều kiện sử dụng; không bị áp đặt điều kiện bất hợp lý hoặc bị phân biệt đối xử khi sử dụng sản phẩm, dịch vụ số.

Áp dụng vào nền tảng học trực tuyến, năm điều nên công khai:

• Có sử dụng thuật toán gợi ý hay không — nói rõ, không giấu sau cụm "công nghệ tiên tiến";
• Thuật toán dựa vào dữ liệu gì — kết quả bài tập, thời gian làm, số lần xem lại;
• Người học có thể xem lộ trình đầy đủ không — hay chỉ thấy bài tiếp theo hệ thống đưa;
• Người học có thể chọn khác không — bỏ qua gợi ý, tự chọn bài;
• Cách yêu cầu đánh giá lại nếu cảm thấy hệ thống xếp sai trình độ.

Điểm thứ ba và thứ tư quan trọng nhất về mặt thực hành. Một nền tảng cho người học thấy toàn bộ chương trình và tự do chọn, đồng thời có gợi ý ở bên cạnh, khác hẳn một nền tảng chỉ đưa từng bài một mà người học không biết mình đang ở đâu.

Ranh giới giữa gợi ý và quyết định

Cần phân biệt rõ hai mức:

Gợi ý — hệ thống đề xuất, người học tự quyết. Mức rủi ro thấp.

Quyết định — hệ thống xác định người học đạt hay không đạt, có được cấp chứng chỉ hay không, được lên trình độ tiếp theo hay không. Mức rủi ro cao hơn nhiều, và cần có người rà soát cùng cơ chế phúc khảo.

Nhiều nền tảng nằm ở vùng giữa mà không nhận ra: hệ thống "gợi ý" nhưng không cho phép chọn khác thì thực chất là quyết định.

Thời hạn chuyển tiếp cho lĩnh vực giáo dục

Điều 34 Luật 134/2025/QH15 quy định Luật có hiệu lực thi hành từ ngày 01 tháng 3 năm 2026, trừ các nội dung liên quan quy định tại Điều 35.

Điểm a khoản 1 Điều 35 cho hệ thống trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế, giáo dục và tài chính thời hạn 18 tháng kể từ ngày Luật có hiệu lực để hoàn tất nghĩa vụ tuân thủ, nếu hệ thống đã hoạt động trước đó.

Khoản 2 Điều 35 lưu ý: trong thời hạn đó, hệ thống được tiếp tục hoạt động trừ trường hợp cơ quan quản lý nhà nước về trí tuệ nhân tạo xác định hệ thống có nguy cơ gây thiệt hại nghiêm trọng thì có quyền yêu cầu tạm dừng hoặc chấm dứt hoạt động.

Dữ liệu học tập

Khoản 1 Điều 27 Luật 148/2025/QH15 quy định chủ quản dữ liệu phải chủ động thiết lập quy trình, biện pháp bảo vệ dữ liệu phù hợp với tính chất hoạt động và phương thức đáp ứng yêu cầu của chủ thể dữ liệu.

Dữ liệu học tập nhạy cảm hơn nhiều người nghĩ. Nó cho biết một người học chậm ở đâu, mắc lỗi gì lặp đi lặp lại, học vào giờ nào, kiên trì tới đâu. Với người học là nhân viên do công ty đăng ký, dữ liệu này có thể ảnh hưởng tới đánh giá công việc.

Bốn nguyên tắc:

• Nói rõ ai xem được kết quả — chỉ người học, hay cả người quản lý đã đăng ký khóa học cho họ;
• Phân biệt dữ liệu tổng hợp và chi tiết — báo cáo cho doanh nghiệp nên ở mức hoàn thành hay chưa, không phải từng lỗi sai của từng nhân viên;
• Giới hạn thời gian lưu dữ liệu hành vi chi tiết;
• Cho người học tải về dữ liệu của mình — kết quả học tập là thành quả của họ.

Người học chưa thành niên

Nếu nền tảng có người dùng dưới 18 tuổi, cần thêm mấy lớp bảo vệ:

• Sự đồng ý của người đại diện theo pháp luật;
• Thu thập dữ liệu ở mức tối thiểu tuyệt đối;
• Không dùng dữ liệu học tập của trẻ cho mục đích tiếp thị;
• Cân nhắc kỹ các tính năng tương tác giữa người học với nhau;
• Công cụ để phụ huynh theo dõi và giới hạn.

Trách nhiệm khi hệ thống sai

Nền tảng là bên cung cấp dịch vụ cho người học, nên chịu trách nhiệm với người học về chất lượng dịch vụ, kể cả phần do thuật toán thực hiện.

Điều này quan trọng khi nền tảng dùng công cụ AI của bên thứ ba. Quan hệ với nhà cung cấp công cụ là quan hệ riêng, cần xử lý trong hợp đồng giữa hai bên đó, không thể dùng để giải thích với người học.

Ba việc nên làm trước

• Cho người học xem toàn bộ chương trình và cho phép tự chọn — vừa minh bạch vừa cải thiện trải nghiệm;
• Thêm một dòng giải thích tại nơi hiển thị gợi ý: "Gợi ý dựa trên kết quả các bài bạn đã làm";
• Tách báo cáo cho doanh nghiệp ở mức tổng hợp, không đưa chi tiết từng lỗi của từng người.

Ba việc này chi phí thấp và giải quyết phần lớn vấn đề minh bạch mà nền tảng học trực tuyến thường gặp.

Đọc thêm cùng chủ đề

• Cơ sở y tế dùng AI hỗ trợ chẩn đoán phải đáp ứng điều kiện gì?
• Trường học dùng AI đánh giá học sinh cần lưu ý gì?
• Dùng AI chấm điểm tín dụng phải bảo đảm những gì?

Căn cứ pháp lý

• Luật 134/2025/QH15 Điều 11
• Luật 134/2025/QH15 Điều 35
• Luật 148/2025/QH15 Điều 41
• Luật 148/2025/QH15 Điều 27

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.