1. Tiêu chuẩn Việt Nam về tính đáng tin cậy của AI:

Hiện nay, việc thực thi tiêu chuẩn TCVN 13903:2023 do Bộ Khoa học và Công nghệ công bố đã trở thành một trọng tâm quan trọng trong việc đảm bảo tính đáng tin cậy của trí tuệ nhân tạo (AI). Tiêu chuẩn này xác định các khung khổ hiện hành để đánh giá tính đáng tin cậy của AI, trong đó bao gồm:

1.1. Nhận biết các lớp tin cậy

Tiêu chuẩn này nhấn mạnh vào việc xác định và duy trì sự tin cậy tại mỗi cấp độ của hệ thống AI trong một hệ sinh thái các chức năng. Ví dụ, theo báo cáo của ITU-T, có ba lớp tin cậy: tin cậy vật lý, tin cậy không gian mạng và tin cậy xã hội, mỗi lớp này đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính đáng tin cậy của dữ liệu và hoạt động của hệ thống AI.

Khi nói đến tin cậy vật lý, chúng ta đang ám chỉ đến mức độ đáng tin cậy và an toàn của các dữ liệu và thiết bị vật lý mà hệ thống AI dựa vào. Ví dụ, quá trình kiểm soát kỹ thuật của một chiếc ô tô đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính an toàn và đáng tin cậy của nó.

Trong lớp tin cậy không gian mạng, chúng ta quan tâm đến việc bảo vệ cơ sở hạ tầng mạng và duy trì tính toàn vẹn của hệ thống AI và dữ liệu của nó, bằng cách thực hiện các biện pháp bảo mật như kiểm soát truy cập và phòng ngừa các mối đe dọa tiềm ẩn.

Tính đáng tin cậy ở lớp ứng dụng đầu cuối đòi hỏi rằng cả phần mềm và các thử nghiệm đi kèm phải đảm bảo tính đáng tin cậy và an toàn. Đặc biệt đối với các hệ thống quan trọng, việc sản xuất phần mềm được tiến hành dưới các quy trình nghiêm ngặt để đảm bảo "sản phẩm" là đáng tin cậy và an toàn.

Ngoài ra, tin cậy xã hội phụ thuộc vào cách mà hệ thống AI được xã hội đánh giá và tin tưởng. Điều này có thể dựa trên một loạt các yếu tố như niềm tin, tính nhân đạo và cách thức xã hội hiểu về hoạt động của hệ thống AI.

1.2. Áp dụng các tiêu chuẩn chất lượng phần mềm và dữ liệu

Phần mềm đóng vai trò quan trọng trong tính đáng tin cậy của hệ thống AI. Do đó, việc xác định và mô tả các thuộc tính chất lượng của phần mềm có thể góp phần nâng cao tính đáng tin cậy của hệ thống toàn diện.

Ví dụ, từ góc độ xã hội, tính đáng tin cậy của phần mềm có thể được mô tả bằng khả năng, tính toàn vẹn và nhân đạo. Các thuộc tính này đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính đáng tin cậy của hệ thống AI và sự tin tưởng của cộng đồng.

ISO/IEC SQuaRE (Software Quality Requirements and Evaluation) là một bộ tiêu chuẩn quốc tế đưa ra các mô hình và phép đo để đánh giá chất lượng phần mềm và dữ liệu. SQuaRE phân biệt giữa các mô hình chất lượng phần mềm, chất lượng sử dụng phần mềm, dữ liệu và dịch vụ công nghệ thông tin để từ đó cung cấp một cách tiếp cận toàn diện đối với việc đánh giá và cải thiện tính đáng tin cậy của hệ thống AI.

Tóm lại, việc áp dụng các tiêu chuẩn và phương pháp đánh giá chất lượng phần mềm và dữ liệu không chỉ là một bước quan trọng trong việc đảm bảo tính đáng tin cậy của hệ thống AI mà còn là yếu tố quyết định trong việc xây dựng niềm tin và sự tin tưởng từ phía người dùng và cộng đồng.

1.3. Áp dụng quản lý rủi ro

Quản lý rủi ro không chỉ là một quy trình đơn giản, mà còn là một chiến lược toàn diện nhằm đảm bảo rằng sản phẩm hoặc dịch vụ AI được thiết kế có tính đáng tin cậy trong suốt quá trình hoạt động của nó. ISO 31000:2018 là một trong những tài liệu hướng dẫn quan trọng nhất về quản lý rủi ro, tập trung vào việc xác định các bên liên quan, tài sản và giá trị có khả năng tổn thương, đánh giá các rủi ro liên quan và đưa ra các quyết định để xử lý rủi ro một cách hiệu quả.

Trong ISO 31000, rủi ro được định nghĩa là "ảnh hưởng của sự không chắc chắn đối với các mục tiêu", nhấn mạnh sự sai lệch so với dự kiến và mức độ ảnh hưởng có thể xảy ra từ các sự kiện không mong muốn. Quản lý rủi ro đặc biệt quan trọng đối với các công nghệ mới như AI, nơi mà sự không chắc chắn và các tác động không mong muốn có thể phổ biến và khó lường trước được.

Ngoài việc đối phó với các rủi ro đã biết trước, quản lý rủi ro còn giúp đối mặt với sự không chắc chắn trong các lĩnh vực chưa có các tiêu chuẩn đo lường chất lượng rõ ràng. Trong các hệ thống AI, điều này có ý nghĩa quan trọng khi phải đối mặt với các vấn đề như trách nhiệm giải trình, bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư, cũng như các tình huống tiềm ẩn khác.

1.4. Các phương pháp tiếp cận với sự hỗ trợ của phần cứng

Trong các hệ thống AI, việc triển khai trên các nền tảng phần cứng không đáng tin cậy có thể ảnh hưởng đến tính chính xác và tin cậy của hệ thống. Do đó, sử dụng các cơ chế phần cứng như môi trường thực thi tin cậy (TEE) trở nên cực kỳ quan trọng để đảm bảo tính bảo mật và toàn vẹn của dữ liệu và các quá trình tính toán.

TEE cung cấp sự cách ly cưỡng bức bằng phần cứng đối với các chương trình hoặc khu vực hoạt động cần được bảo vệ, giúp tăng cường bảo mật ngay cả trên các nền tảng bị xâm nhập. Sử dụng TEE cho phép bảo vệ mô hình học máy trong suốt vòng đời của nó, bằng cách coi mô hình như một tài sản trí tuệ được bảo vệ cần thiết.

Đối với các hệ thống AI, việc áp dụng các phương pháp tiếp cận có sự hỗ trợ của phần cứng không chỉ giúp tăng cường tính bảo mật và toàn vẹn, mà còn giúp đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy trong quá trình hoạt động.

2. Văn bản hướng dẫn về tính đáng tin cậy của AI:

Văn bản này cung cấp hướng dẫn về áp dụng TCVN 13903:2023, bao gồm các giải thích về các thuật ngữ, nguyên tắc và yêu cầu trong tiêu chuẩn.

Quy định về chế độ tài chính, hạch toán, kế toán của tổ chức tương hỗ cùng cấp vốn bảo hiểm viên mô phân: Văn bản này quy định về chế độ tài chính, hạch toán, kế toán của tổ chức tương hỗ cùng cấp vốn bảo hiểm viên mô phân, nhằm đảm bảo tính minh bạch, hiệu quả và tuân thủ pháp luật trong hoạt động của tổ chức.

3. Chuẩn mực kiểm toán liên quan đến tính đáng tin cậy của AI:

VSA 200: Kiểm toán báo cáo tài chính hợp nhất. Chuẩn mực này quy định các yêu cầu về kiểm toán báo cáo tài chính hợp nhất, bao gồm việc đánh giá tính hợp lý của các giả định sử dụng trong việc lập báo cáo tài chính hợp nhất, trong đó có các giả định liên quan đến hệ thống AI của doanh nghiệp.

4. Quy định khác liên quan:

Luật Doanh nghiệp 2020: Quy định về trách nhiệm của doanh nghiệp trong việc đảm bảo tính an toàn, bảo mật và tính minh bạch của hệ thống AI.

Bộ luật Dân sự 2015: Quy định về trách nhiệm bồi thường thiệt hại do hành vi trái pháp luật gây ra, bao gồm thiệt hại do hệ thống AI gây ra.

Công ty Luật Minh Khuê luôn đặt mong muốn hàng đầu là mang đến cho quý khách hàng những thông tin và tư vấn pháp lý đáng tin cậy và hữu ích nhất. Chúng tôi hiểu rằng trong cuộc sống và kinh doanh, có thể xảy ra nhiều vấn đề pháp lý phức tạp. Vì vậy, nếu quý khách đang đối diện với bất kỳ thách thức nào hoặc có những câu hỏi cần được giải đáp, đừng ngần ngại liên hệ với chúng tôi. Chúng tôi đã thiết lập một Tổng đài Tư vấn Pháp luật trực tuyến, sẵn sàng lắng nghe và hỗ trợ quý khách hàng 24/7 qua số hotline 1900.6162. Ngoài ra, quý khách cũng có thể gửi yêu cầu chi tiết qua email tới địa chỉ lienhe@luatminhkhue.vn và đội ngũ chuyên gia của chúng tôi sẽ nhanh chóng phản hồi và giải đáp mọi thắc mắc của quý khách. Chúng tôi luôn đánh giá cao sự hợp tác và tin tưởng của quý khách hàng, và xin chân thành cảm ơn sự ủng hộ và lòng tin dành cho chúng tôi. Hãy để Luật Minh Khuê trở thành người bạn đồng hành đáng tin cậy của quý vị trong mọi vấn đề pháp lý!