1. Một số khái niệm về trí tuệ nhân tạo

Có nhiều quan điểm và định nghĩa khác nhau về trí tuệ nhân tạo. Theo nghĩa rộng, trí tuệ nhân tạo là ngành nghiên cứu bao gồm nhiều chuyên ngành khác kết nối lại với nhau.

Theo nghĩa hẹp, trí tuệ nhân tạo chỉ là một thuật toán được xây dựng có mục đích và để giải quyết một vấn đề nhất định. Đây là một hệ thống tự học hỏi bằng cách nhận thông tin từ bên ngoài và đưa ra quyết định. Mặc dù, trí tuệ nhân tạo được thiết kế để liên tục tìm kiếm các mẫu, học hỏi kinh nghiệm và tự đưa ra các quyết định dựa trên các tình huống như con người, nhưng những quyết định của TTNT không liên quan đến nhận thức logic của con người.

Định nghĩa này cũng giúp phân biệt khái niệm giữa robot và trí tuệ nhân tạo rõ ràng hơn. Nếu như trí tuệ nhân tạo là máy tự học thì robot là tự động hóa. Thông thường robot chỉ thực hiện một mục đích duy nhất, thực hiện lặp đi lặp lại, đơn điệu.

Mỗi một công cụ và kỹ thuật TTNT được thiết kế với chức năng khả năng và chức năng khác nhau. Nó có thể hiệu quả và không hiệu quả đối với nhiệm vụ khác nhau. Cùng một thuật toán thực hiện việc máy học và tầm nhìn máy tính để phân biệt thực thể có thể được tối ưu hóa các nguồn dữ liệu đầu vào. Nhiều nguồn dữ liệu khác nhau sẽ đem lại hiệu quả hơn so với thực hiện cùng một nguồn.

Như vậy, liên quan đến lĩnh vực thảo luận chính sách điều chỉnh về TTNT thì nó nên được hiểu theo nghĩa hẹp. Đây là một hệ thống tự học hỏi độc lập bằng cách nhận thông tin từ bên ngoài và tự đưa ra quyết định. Người tạo ra hệ thống này không thể dự đoán trước được hành động của TTNT, mà việc dự đoán hành động này rất quan trọng đối với việc tiếp cận pháp lý vì cần để xác định trách nhiệm pháp lý đối với hành động do TTNT thực hiện. Đặc điểm này đặt ra vấn đề liên quan đến khả năng dự đoán và khả năng hành động độc lập, đồng thời không chịu trách nhiệm của TTNT.

2. Phân loại trí tuệ nhân tạo AI

AI được chia thành hai loại phổ biến sau đây:

Thứ nhất, theo chức năng, AI được chia thành 04 cấp độ: máy phản ứng (Reactive machines), AI với bộ nhớ giới hạn (Limited memory), AI gắn với lý thuyết về tâm trí (Theory of mind) và cấp độ cao nhất: AI có khả năng tự nhận thức (Self-awareness).

Thứ hai, theo khả năng tư duy – đây cũng là cách phân loại phổ biến hơn khi AI được chia thành 3 loại: Narrow AI, General AI và Strong AI. Đối với Narrow AI, loại này chỉ có thể giải quyết một công việc cụ thể trong phạm vi được hướng dẫn. Với General AI, trí tuệ nhân tạo này có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ sử dụng trí tuệ nào có độ chính xác tương đương như con người. Ở cấp độ cao nhất – Strong AI, được coi là thông minh hơn nhiều so với trí thông minh của con người.

3. Chính sách của Mỹ liên quan tới thúc đẩy phát triển TTNT

Trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu được quan tâm dưới thời kì của Tổng thống Obama. Vào năm 2016, cựu Tổng thống đã khởi động một loạt hội thảo và thành lập một Tiểu ban về Máy học và TTNT để theo dõi những tiến bộ công nghệ và giúp điều phối hoạt động liên bang trong lĩnh vực TTNT. Những hoạt động này đã dẫn đến việc tạo ra 3 báo cáo có ảnh hưởng toàn cầu: “Chuẩn bị cho tương lai của trí tuệ nhân tạo”, “Kế hoạch chiến lược phát triển và nghiên cứu trí tuệ nhân tạo quốc gia” và “Trí tuệ nhân tạo, Tự động hóa và Kinh tế”.

Tại thời điểm này, kế hoạch quốc gia đã đưa ra các giả định cho tương lai của TTNT. Đầu tiên, nó giả định rằng các công nghệ TTNT sẽ tiếp tục phát triển về mức độ tinh vi và phổ biến, nhờ vào các khoản đầu tư vào nghiên cứu và phát triển TTNT của Chính phủ và ngành công nghiệp. Thứ hai, kế hoạch này giả định rằng tác động của TTNT đối với xã hội sẽ tiếp tục gia tăng, bao gồm về việc làm, giáo dục, an toàn công cộng và an ninh quốc gia, cũng như tác động đến sự phát triển kinh tế Mỹ. Thứ ba, nó giả định rằng đầu tư của ngành vào TTNT sẽ tiếp tục phát triển, như thương mại gần đây thành công đã làm tăng lợi tức nhận được từ đầu tư vào lĩnh vực nghiên ứu và phát triển (R&D). Đồng thời, kế hoạch này giả định rằng một số lĩnh vực nghiên cứu quan trọng không có khả năng nhận được đủ đầu tư theo ngành, vì họ đang phải đối mặt với vấn đề đầu tư dưới mức điển hình xung quanh hàng hóa công. Cuối cùng, kế hoạch này giả định rằng nhu cầu về kiến thức chuyên môn về TTNT sẽ tiếp tục phát triển trong ngành công nghiệp, học viện và chính phủ, dẫn đến áp lực lực lượng lao động công và tư nhân.

Đến khi Tổng thống Donald J. Trump cầm quyền, ông đã khởi động Sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo Mỹ, chiến lược của Quốc gia nhằm thúc đẩy sự lãnh đạo của Mỹ trong lĩnh vực TTNT, bằng cách ký Sắc lệnh hành pháp 13859 vào ngày 11/2/2019. Sáng kiến TTNT của Mỹ tập trung nguồn lực của Chính phủ Liên bang để hỗ trợ đổi mới TTNT nhằm tăng cường thịnh vượng, tăng cường an ninh quốc gia và cải thiện chất lượng cuộc sống cho người dân Mỹ. Kể từ khi ký Sắc lệnh Hành pháp, Mỹ đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc đạt được các mục tiêu của chiến lược quốc gia này. Chiến lược quốc gia nhằm thúc đẩy sự lãnh đạo của Mỹ trong lĩnh vực TTNT nhấn mạnh các chính sách và thực tiễn chính sau:

1) Đầu tư vào nghiên cứu và phát triển TTNT: Mỹ phải thúc đẩy đầu tư của Liên bang vào nghiên cứu và phát triển TTNT phối hợp với các ngành công nghiệp, học viện, các đối tác quốc tế và đồng minh cũng như các tổ chức không thuộc Liên bang khác để tạo ra những đột phá công nghệ trong TTNT. Tổng thống Trump kêu gọi tăng gấp 2 lần hoạt động nghiên cứu và phát triển TTNT phi quốc phòng trong 2 năm trong đề xuất ngân sách cho năm tài chính (FY) 2021 của ông và vào năm 2019, Chính quyền đã cập nhật kế hoạch chiến lược về TTNT R&D, đã phát triển báo cáo tiến độ đầu tiên mô tả tác động của liên bang. Đầu tư cho R&D và công bố báo cáo lần đầu tiên về chi tiêu cho hoạt động nghiên cứu và phát triển TTNT phi quốc phòng của chính phủ.

2) Khai thác tài nguyên TTNT: Mỹ phải tăng cường quyền truy cập vào dữ liệu, mô hình và tài nguyên máy tính chất lượng cao của Liên bang để tăng giá trị của chúng cho hoạt động R&D của TTNT, đồng thời duy trì và mở rộng các biện pháp bảo vệ an toàn, bảo mật, quyền riêng tư và bí mật. Sáng kiến TTNT của Mỹ kêu gọi các cơ quan Liên bang xác định các cơ hội mới để tăng cường khả năng tiếp cận và sử dụng dữ liệu và mô hình của Liên bang. Vào năm 2019, Văn phòng Quản lý và Ngân sách của Nhà Trắng đã thiết lập Chiến lược Dữ liệu Liên bang như một khuôn khổ cho các nguyên tắc hoạt động và thực tiễn tốt nhất về cách các cơ quan Liên bang sử dụng và quản lý dữ liệu.

3) Xóa bỏ các rào cản đối với đổi mới TTNT: Mỹ phải giảm các rào cản đối với việc phát triển, thử nghiệm, triển khai và áp dụng các công nghệ TTNT một cách an toàn bằng cách cung cấp hướng dẫn để quản trị TTNT phù hợp với các giá trị của Quốc gia và bằng cách thúc đẩy sự phát triển của kỹ thuật TTNT phù hợp tiêu chuẩn. Là một phần của Sáng kiến TTNT của Mỹ, Nhà Trắng đã công bố để bình luận về Nguyên tắc điều tiết TTNT của Mỹ được đề xuất, chính sách quản lý TTNT đầu tiên thúc đẩy sự đổi mới được củng cố bởi các giá trị và thực tiễn quản lý tốt của Mỹ. Ngoài ra, Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (NIST) đã ban hành chiến lược đầu tiên về sự tham gia của Liên bang trong việc phát triển các tiêu chuẩn kỹ thuật TTNT.

4) Đào tạo lực lượng lao động sẵn sàng với TTNT: Mỹ phải trao quyền cho các thế hệ công nhân Mỹ hiện tại và tương lai thông qua học việc; các chương trình kỹ năng; và giáo dục về khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học (STEM), chú trọng vào khoa học máy tính, nhằm đảm bảo rằng công nhân Mỹ, bao gồm cả công nhân Liên bang, có khả năng tận dụng tối đa các cơ hội của TTNT. Tổng thống Trump chỉ đạo tất cả các cơ quan Liên bang ưu tiên liên quan đến TTNT, các chương trình và cơ hội học nghề, đào tạo việc làm. Ngoài trọng tâm R&D, chương trình Viện Nghiên cứu TTNT Quốc gia mới của Quỹ Khoa học Quốc gia cũng sẽ đóng góp vào sự phát triển của lực lượng lao động, đặc biệt là các nhà nghiên cứu TTNT.

5) Thúc đẩy môi trường quốc tế hỗ trợ sự đổi mới TTNT của Mỹ: Mỹ phải tham gia quốc tế để thúc đẩy một môi trường toàn cầu hỗ trợ nghiên cứu và đổi mới TTNT của Mỹ, mở ra thị trường cho các ngành công nghiệp TTNT của Mỹ đồng thời bảo vệ lợi thế công nghệ của chúng ta trong TTNT. Năm ngoái, Mỹ đã dẫn đầu những nỗ lực lịch sử tại Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) nhằm phát triển các thỏa thuận đồng thuận quốc tế đầu tiên về các nguyên tắc cơ bản để quản lý TTNT đáng tin cậy. Mỹ cũng đã làm việc với các đối tác quốc tế của mình trong G7 và G20 để áp dụng các nguyên tắc TTNT tương tự.

6) Sử dụng TTNT đáng tin cậy cho các dịch vụ và sứ mệnh của chính phủ: Mỹ phải nắm lấy công nghệ như trí tuệ nhân tạo để cải thiện việc cung cấp và hiệu quả các dịch vụ của chính phủ cho người dân Mỹ và đảm bảo ứng dụng của nó thể hiện sự tôn trọng đúng mức đối với các giá trị của quốc gia, bao gồm quyền riêng tư, dân sự quyền và tự do dân sự. Cơ quan Quản lý Dịch vụ Tổng hợp đã thành lập Trung tâm TTNT xuất sắc để cho phép các cơ quan Liên bang xác định các phương pháp hay nhất để kết hợp TTNT vào tổ chức của họ.

Như vậy, có thể thấy, chính sách ưu tiên phát trển TTNT là chính sách xuyên suốt các đời Tổng thống Mỹ.

Nhận thấy tầm quan trọng của việc cần thiết phải thúc đẩy trí tuệ nhân tạo, ngày 26/1/2021, Thủ tướng chính phủ đã ra Quyết định số 127/QĐ-TTg ban hành chiến lược Quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030. Chiến lược này kết hợp cùng Luật Công nghệ cao 2008 đã trở thành khung pháp lý giúp Việt Nam thúc đẩy phát triển TTNT.

Về quan điểm chỉ đạo, chúng ta cần kế thừa và phát huy những thành tựu mới nhất của nhân loại. Đồng thời gắn liền sự phát triển TTNT với các mục tiêu phát triển kinh tế - xã hội, đảm bảo quốc phòng an ninh. Xa hơn nữa là mục tiêu làm chủ và thậm chí sáng tạo công nghệ trong lĩnh vực này.

Một trong những quan điểm nhất quán của chúng ta là đi tắt đón đầu với những loại hình công nghệ mới mà Việt Nam có thế mạnh cạnh tranh. Để làm được những điều trên, chúng ta cần đầu tư trọng điểm ứng dụng TTNT vào một số lĩnh vực liên quan tới quốc phòng an ninh, tài nguyên môi trường và các doanh nghiệp khởi nghiệp về TTNT.

Để thực hiện được những chỉ đạo kể trên, Việt Nam cũng đặt ra những mục tiêu rất cụ thể. Theo đó, đến giai đoạn 2025-2030: (i) Đưa TTNT trở thành lĩnh vực công nghệ quan trọng của Việt Nam; (ii) Việt Nam trở thành trung tâm đổi mới sáng tạo, phát triển các giải pháp và ứng dụng TTNT; (iii) Góp phần xây dựng xã hội sáng tạo, chính phủ hiệu quả, bảo vệ an ninh quốc gia, giữ gìn trật tự an toàn xã hội và thúc đẩy phát triển kinh tế tăng trưởng bền vững.

Một định hướng chiến lược rõ ràng cũng được Việt Nam đặt ra. Theo đó, việc xây dựng hệ thống văn bản quy phạm pháp luật và hành lang pháp lý liên quan đến TTNT được ưu tiên đặt hàng đầu. Cụ thể, cần phải xây dựng, hoàn thiện chính sách, pháp luật tạo hành lang pháp lý thông thoáng đáp ứng yêu cầu thúc đẩy nghiên cứu, phát triển và ứng dụng TTNT vào cuộc sống. Đồng thời, việc phát triển và ứng dụng TTNT lấy con người và doanh nghiệp làm trung tâm, tránh lạm dụng công nghệ và xâm phạm quyền, lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân.

Định hướng tiếp theo mà Chiến lược này đề cập tới là Xây dựng hạ tầng dữ liệu và tính toán cho nghiên cứu, phát triển và ứng dụng TTNT. Đồng thời, phát triển hệ sinh thái TTNT, như: (i) Phát triển nguồn nhân lực; (ii) Xây dựng tổ chức; (iii) Triển khai đẩy mạnh nghiên cứu và phát triển ứng dụng; (iv) Thúc đẩy xây dựng các trung tâm ươm tạo và thu hút đầu tư cho phát triển doanh nghiệp TTNT.

Không dừng lại ở đó, chiến lược của Việt Nam cũng chỉ rõ cần phải thúc đẩy ứng dụng bằng cách phát triển doanh nghiệp ứng dụng TTNT, đồng thời tích cực ứng dụng TTNT trong quốc phòng an ninh và các lĩnh vực kinh tế - xã hội. Đặc biệt, trong bối cảnh toàn cầu hóa như hiện nay, việc thúc đẩy hợp tác quốc tế trong lĩnh vực TTNT cũng được đề cao.

4. Chính sách của Việt Nam liên quan tới thúc đẩy phát triển trí tuệ nhân tạo

5. Tư cách pháp lý của trí tuệ nhân tạo và thực thể mang trí tuệ nhân tạo

Để có thể có những giải pháp tối ưu từ những thách thức pháp lý mà AI đặt ra, trước hết, cần xác định được tư cách pháp lý của AI. Tuy vậy, cần hiểu rõ rằng, thuật ngữ AI được định nghĩa như một lĩnh vực, do đó việc xác định tư cách pháp lý phải được đặt trên những công nghệ về AI hoặc thực thể mang AI. Như đã phân tích, công nghệ AI có thể tồn tại trong những hệ thống dữ liệu (chương trình máy tính, chat bot, phần mềm…) mang tính vô hình và cũng có thể được mang bởi một thực thể hữu hình hay còn gọi là các tác tử thông minh như robot hay xe tự lái.

Hiện tại, có hai cách tiếp cận về tư cách pháp lý của AI như sau:

(i) AI là một đối tượng của pháp luật, một số thực thể hữu hình có gắn AI như robot có thể được xem xét có quyền như con người, tuy nhiên số lượng quốc gia theo cách tiếp cận này rất ít;

(ii) AI là một đối tượng riêng biệt trong pháp luật và được kiểm soát bởi những quy định đặc biệt, các thực thể mang AI không được công nhận có quyền như một con người, bản chất là một tài sản, công cụ, hay sản phẩm (pháp luật chỉ quy định AI là một đối tượng được kiểm soát đặc biệt và có những quy định dành riêng để điều chỉnh các vấn đề phát sinh liên quan đến AI)