Quản trị AI trong Hành chính công Việt Nam: Từ nhận diện rủi ro Đạo đức đến xây dựng lộ trình triển khai hiệu quả

575

27/10/2025 (AIHanhChinhCong.vn) –  Trước bối cảnh cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư đang định hình lại toàn diện kinh tế – xã hội toàn cầu, Việt Nam đã và đang khẳng định quyết tâm mạnh mẽ trong việc hiện đại hóa nền hành chính quốc gia thông qua các chiến lược và chương trình chuyển đổi số trọng điểm [4]. Giữa dòng chảy công nghệ đó, Trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên không chỉ như một công cụ tiên tiến, mà còn là một lực đẩy chiến lược, hứa hẹn tái cấu trúc sâu sắc phương thức vận hành, quy trình ra quyết định và cách thức cung cấp dịch vụ công [2]. Từ việc tự động hóa các thủ tục lặp lại, phân tích dữ liệu lớn để hỗ trợ hoạch định chính sách, đến việc cá nhân hóa trải nghiệm cho người dân, tiềm năng của AI là không thể phủ nhận.

Tuy nhiên, việc tích hợp AI vào bộ máy công quyền cũng đặt ra một bài toán kép đầy thách thức: làm thế nào để khai thác tối đa những cơ hội đột phá, đồng thời xây dựng được một khung quản trị vững chắc để kiểm soát và giảm thiểu các rủi ro phức tạp về đạo đức, công bằng xã hội và pháp lý [1]. Việc “ủy quyền” cho các thuật toán thiếu minh bạch có thể làm xói mòn trách nhiệm giải trình, trong khi dữ liệu mang định kiến lịch sử có nguy cơ tạo ra sự phân biệt đối xử và làm sâu sắc thêm bất bình đẳng xã hội. Do đó, quản trị AI một cách có trách nhiệm không còn là một lựa chọn, mà đã trở thành yêu cầu cấp thiết. Bài viết này sẽ đi sâu phân tích các rủi ro đạo đức tiềm ẩn, từ đó đề xuất một khung quản trị toàn diện và một lộ trình hành động cụ thể, nhằm giúp các nhà lãnh đạo và quản lý tại Việt Nam điều hướng thành công trong kỷ nguyên hành chính công vận hành bởi AI.

 AI – Động lực mới cho Cải cách Hành chính Thế kỷ 21

Mặc dù tiềm năng của AI trong việc tạo ra một nền hành chính hiệu quả và đáp ứng là rất lớn, việc triển khai công nghệ này không phải là một hành trình không có rủi ro. Trái lại, nó mang đến những thách thức đạo đức sâu sắc, chạm đến các nguyên tắc nền tảng của quản trị công. Việc nhận diện và thấu hiểu các rủi ro này là bước đi tiên quyết để xây dựng một khung quản trị AI có trách nhiệm, đảm bảo công nghệ phụng sự lợi ích chung thay vì gây ra những tổn hại ngoài ý muốn.

Ba Rủi ro Đạo đức Cốt lõi của AI trong Hành chính công

2.1. Nghịch lý về minh bạch và trách nhiệm giải trình (Algorithmic Opacity)

Một trong những thách thức cố hữu và phức tạp nhất của các hệ thống AI hiện đại là hiện tượng “hộp đen” (black box) [1]. Nhiều mô hình học máy tiên tiến, đặc biệt là mạng nơ-ron sâu (deep learning), đi đến kết luận thông qua hàng tỷ phép tính và mối tương quan mà ngay cả các nhà khoa học dữ liệu tạo ra chúng cũng không thể giải thích cặn kẽ. Sự thiếu vắng khả năng diễn giải này, hay còn gọi là “tính mờ đục của thuật toán” (algorithmic opacity), tạo ra một nghịch lý trực tiếp đối với nguyên tắc minh bạch và trách nhiệm giải trình vốn là trụ cột của nền hành chính công.

Khi một quyết định hành chính, ví dụ như một hồ sơ xin trợ cấp xã hội bị từ chối hoặc một doanh nghiệp không được cấp phép xây dựng, được đưa ra dựa trên khuyến nghị của AI, công dân và ngay cả cán bộ quản lý có quyền được biết “tại sao”. Tuy nhiên, với các hệ thống “hộp đen”, câu trả lời có thể chỉ đơn giản là “vì thuật toán đã xác định như vậy”. Điều này làm xói mòn lòng tin của công chúng và tước đi cơ hội khiếu nại hoặc kháng cáo một cách có ý nghĩa. Nghiêm trọng hơn, khi một hệ thống AI mắc lỗi và gây ra hậu quả, việc quy trách nhiệm trở nên vô cùng khó khăn, tạo ra một “khoảng trống trách nhiệm giải trình” (accountability vacuum). Ai sẽ chịu trách nhiệm cuối cùng: cơ quan nhà nước sử dụng công nghệ, nhà thầu cung cấp giải pháp, lập trình viên viết mã, hay chính bản thân thuật toán đã “tự học” để đưa ra quyết định sai lầm? [3].

2.2. Rủi ro về thiên vị và phân biệt đối xử (Algorithmic Bias)

Một quan niệm sai lầm phổ biến là máy móc vốn khách quan và không có định kiến như con người. Trên thực tế, AI có nguy cơ không chỉ tái tạo mà còn khuếch đại những thiên vị và bất bình đẳng đã tồn tại trong xã hội [1]. Nguyên nhân gốc rễ nằm ở chỗ, AI học hỏi từ dữ liệu lịch sử do con người tạo ra. Nếu bộ dữ liệu đầu vào chứa đựng những định kiến về giới tính, vùng miền, hoặc dân tộc—dù là vô tình hay hữu ý—hệ thống AI sẽ học và áp dụng những định kiến đó vào các quyết định trong tương lai, nhưng với quy mô và tốc độ lớn hơn rất nhiều [2].

Kinh nghiệm quốc tế đã chỉ ra nhiều ví dụ đáng báo động: hệ thống AI tuyển dụng ưu tiên ứng viên nam vì dữ liệu trong quá khứ cho thấy nam giới thường giữ các vị trí lãnh đạo; hay các thuật toán dự báo tội phạm tập trung sự chú ý của cảnh sát vào các khu vực có thu nhập thấp, dẫn đến việc bắt giữ nhiều hơn và củng cố thêm dữ liệu sai lệch ban đầu. Ngay cả khi các thuộc tính nhạy cảm như dân tộc, tôn giáo bị loại bỏ khỏi dữ liệu, AI vẫn có thể “suy luận” ra chúng thông qua các biến đại diện (proxies) khác như địa chỉ nhà, trường học, hay thậm chí là sở thích cá nhân, dẫn đến sự phân biệt đối xử một cách tinh vi và khó phát hiện [3]. Đối với hành chính công, rủi ro này có thể dẫn đến việc phân bổ dịch vụ và nguồn lực công một cách bất bình đẳng, làm sâu sắc thêm sự chia rẽ trong xã hội.

2.3. Thách thức đối với quyền riêng tư và giám sát

Hiệu quả của AI phụ thuộc rất lớn vào khối lượng và chất lượng dữ liệu. Điều này tạo ra một động lực mạnh mẽ cho các cơ quan nhà nước thu thập ngày càng nhiều dữ liệu về công dân, từ thông tin nhân khẩu học cơ bản đến các dữ liệu hành vi nhạy cảm hơn [1]. Quá trình này đặt ra những câu hỏi nghiêm túc về quyền riêng tư và giới hạn của quyền lực nhà nước. Việc tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để xây dựng các “hồ sơ số” toàn diện về công dân, dù nhằm mục đích cải thiện dịch vụ, cũng tiềm ẩn nguy cơ bị lạm dụng cho các hoạt động giám sát hoặc kiểm soát xã hội. Sự cân bằng mong manh giữa lợi ích công và quyền tự do cá nhân có thể bị phá vỡ nếu không có các quy định pháp lý chặt chẽ về thu thập, sử dụng và bảo vệ dữ liệu. Cán cân quyền lực giữa nhà nước và công dân đang có nguy cơ nghiêng về phía nhà nước trong kỷ nguyên quản trị dựa trên dữ liệu, đòi hỏi một cơ chế giám sát và kiểm soát độc lập để bảo vệ các quyền tự do cơ bản.

III. XÂY DỰNG KHUNG QUẢN TRỊ AI CÓ TRÁCH NHIỆM TRONG HÀNH CHÍNH CÔNG

Để đối phó với những thách thức đã nhận diện, việc trông chờ vào sự tự điều chỉnh của công nghệ là không đủ. Các cơ quan hành chính công cần chủ động kiến tạo một khung quản trị AI toàn diện, kết hợp hài hòa giữa nguyên tắc chỉ đạo, quy định pháp lý và năng lực thực thi. Khung quản trị này không nhằm mục đích kìm hãm sự đổi mới, mà để định hướng cho sự phát triển của AI theo hướng bền vững, minh bạch và đặt con người vào vị trí trung tâm. Ba trụ cột cốt lõi sau đây cần được xem xét và xây dựng đồng bộ.

Mô hình 3 Trụ cột của Khung quản trị AI có trách nhiệm

3.1. Nguyên tắc “Con người làm trung tâm” (Human-in-the-Loop)

Đây là nguyên tắc nền tảng, khẳng định rằng AI chỉ là công cụ hỗ trợ, và con người phải luôn giữ vai trò giám sát, kiểm định và đưa ra quyết định cuối cùng, đặc biệt là đối với các hệ thống có mức độ rủi ro cao và ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi của công dân [1]. Việc triển khai nguyên tắc này không chỉ đơn thuần là có một cán bộ nhấn nút phê duyệt cuối cùng, mà đòi hỏi việc thiết kế các quy trình vận hành một cách có chủ đích.

Thứ nhất, cần phân loại các hệ thống AI theo mức độ rủi ro để xác định cấp độ can thiệp cần thiết của con người. Với các quyết định có tác động lớn như xét duyệt phúc lợi xã hội, xử phạt hành chính hay đánh giá tín nhiệm, sự tham gia và phê chuẩn của con người là bắt buộc. Thứ hai, cần xây dựng các quy trình nghiệp vụ rõ ràng, cho phép cán bộ công chức có đủ thẩm quyền và năng lực để chất vấn, ghi đè hoặc yêu cầu giải thích các khuyến nghị do AI đưa ra [3]. Điều này không chỉ đảm bảo trách nhiệm giải trình mà còn kết hợp được sức mạnh phân tích của máy móc với sự linh hoạt, kinh nghiệm và khả năng xem xét các yếu tố đặc thù, mang tính nhân văn của con người. Cuối cùng, mọi tương tác và quyết định cuối cùng của con người phải được ghi nhận lại trong hệ thống, tạo ra một “dấu vết kiểm toán” (audit trail) rõ ràng để phục vụ cho công tác thanh tra, kiểm tra khi cần thiết.

3.2. Khung pháp lý và các tiêu chuẩn kỹ thuật

Nguyên tắc chỉ đạo cần được thể chế hóa bằng một khung pháp lý và các bộ tiêu chuẩn kỹ thuật đủ mạnh. Đây là công cụ để nhà nước thiết lập “luật chơi”, đảm bảo các hệ thống AI được phát triển và triển khai một cách an toàn, công bằng và có thể dự báo được.

Về mặt pháp lý, Việt Nam cần rà soát và hoàn thiện các quy định hiện hành về bảo vệ dữ liệu cá nhân, an ninh mạng và quyền tiếp cận thông tin để đảm bảo chúng bao quát được những thách thức mới do AI đặt ra. Về dài hạn, việc nghiên cứu và xây dựng một văn bản pháp quy riêng về quản trị AI, tương tự như Đạo luật AI của Liên minh Châu Âu (EU AI Act), là cần thiết. Văn bản này nên xác định rõ các định nghĩa về AI, phân loại hệ thống AI theo mức độ rủi ro, và quy định các nghĩa vụ cụ thể đối với nhà cung cấp cũng như các cơ quan sử dụng, đặc biệt là nghĩa vụ về minh bạch và giải trình.

Song song với đó, cần xây dựng và áp dụng các tiêu chuẩn kỹ thuật mang tính bắt buộc. Trước khi một hệ thống AI được đưa vào vận hành chính thức, nó phải trải qua một quy trình “Đánh giá tác động đạo đức” (Ethics Impact Assessment) để nhận diện các rủi ro tiềm tàng về thiên vị, riêng tư và các tác động xã hội khác. Đồng thời, việc thực hiện “Kiểm toán thuật toán” (Algorithmic Audits) định kỳ bởi một bên thứ ba độc lập sẽ giúp kiểm tra xem hệ thống có vận hành đúng như thiết kế, có phát sinh các thiên vị ngoài ý muốn hay không, và đảm bảo tuân thủ các quy định pháp luật [3].

3.3. Cơ chế giám sát và tăng cường năng lực

Một khung quản trị dù hoàn hảo đến đâu cũng sẽ trở nên vô hiệu nếu thiếu cơ chế giám sát hiệu quả và năng lực thực thi của đội ngũ nhân sự. Đây là yếu tố quyết định sự thành công trong thực tiễn.

Về cơ chế giám sát, cần xem xét mô hình thành lập một Hội đồng Đạo đức AI quốc gia hoặc các ủy ban đạo đức chuyên trách tại các Bộ, ngành trọng yếu. Các cơ quan này sẽ có nhiệm vụ tư vấn, thẩm định các dự án AI lớn, đưa ra các khuyến nghị chính sách và xử lý các khiếu nại phức tạp liên quan đến quyết định của thuật toán. Sự tham gia của các chuyên gia đa ngành—từ công nghệ, luật pháp, khoa học xã hội đến các đại diện của người dân—sẽ đảm bảo một góc nhìn đa chiều và khách quan.

Về tăng cường năng lực, đây là nhiệm vụ mang tính sống còn. Cần triển khai các chương trình đào tạo và nâng cao nhận thức trên diện rộng cho đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức [3]. Nội dung đào tạo không chỉ dừng lại ở kỹ năng sử dụng phần mềm, mà phải đi sâu vào các kiến thức nền tảng về AI, cách dữ liệu hoạt động, nhận diện các rủi ro về đạo đức, và cách diễn giải các kết quả đầu ra của hệ thống. Đặc biệt, đội ngũ lãnh đạo và quản lý cần được trang bị tư duy chiến lược để có thể dẫn dắt quá trình chuyển đổi, quản lý sự thay đổi trong tổ chức và đưa ra các quyết định sáng suốt về việc đầu tư và triển khai AI.

IV. LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI AI HIỆU QUẢ VÀ BỀN VỮNG TẠI VIỆT NAM

Xây dựng thành công một nền hành chính công thông minh dựa trên AI không phải là một cuộc chạy nước rút, mà là một cuộc marathon đòi hỏi tầm nhìn dài hạn, sự chuẩn bị kỹ lưỡng và các bước đi thận trọng. Dựa trên các nguyên tắc quản trị đã đề ra và phù hợp với các mục tiêu trong “Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030” [4], một lộ trình gồm ba giai đoạn có thể được xem xét để đảm bảo quá trình triển khai AI tại Việt Nam diễn ra một cách hiệu quả, bền vững và giảm thiểu các rủi ro.

Giai đoạn 1: Thí điểm, xây dựng nền tảng và tạo đà (2024-2026)

Đây là giai đoạn khởi động, tập trung vào việc tạo ra những thành công ban đầu để xây dựng niềm tin, đồng thời chuẩn bị các nền tảng thiết yếu cho việc mở rộng trong tương lai. Mục tiêu chính không phải là triển khai các dự án AI phức tạp, mà là chứng minh giá trị và học hỏi kinh nghiệm.

• Ưu tiên các dự án “Low-Hanging Fruit”: Các cơ quan, đơn vị cần tập trung vào các ứng dụng AI có rủi ro thấp nhưng mang lại hiệu quả rõ rệt (quick wins). Ví dụ điển hình bao gồm: triển khai chatbot thông minh để tự động trả lời các câu hỏi thường gặp về thủ tục hành chính, giảm tải cho cán bộ trực một cửa; ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) để tự động hóa việc trích xuất thông tin từ văn bản, hồ sơ giấy; hay các hệ thống gợi ý và kiểm tra lỗi chính tả, thể thức văn bản hành chính [2].

• Tập trung vào hạ tầng và quản trị dữ liệu: Đây là nhiệm vụ trọng tâm của giai đoạn này. Các cơ quan cần đầu tư mạnh mẽ vào việc xây dựng và củng cố hạ tầng dữ liệu. Các hoạt động chính bao gồm: số hóa tài liệu, xây dựng các cơ sở dữ liệu dùng chung, và quan trọng nhất là ban hành các tiêu chuẩn về dữ liệu mở (open data) để đảm bảo tính liên thông, nhất quán. Việc làm sạch, gán nhãn và chuẩn hóa dữ liệu là công việc tốn nhiều công sức nhưng là tiền đề bắt buộc cho mọi ứng dụng AI thành công sau này.

• Xây dựng Năng lực ban đầu: Tổ chức các khóa đào tạo nhận thức cơ bản về AI và quản trị dữ liệu cho đội ngũ cán bộ, công chức, đặc biệt là cấp quản lý. Thí điểm thành lập các nhóm chuyên trách nhỏ về AI tại một số Bộ, ngành tiên phong để tích lũy kinh nghiệm thực tiễn.

Giai đoạn 2: Mở rộng triển khai và hoàn thiện Khung quản trị (2027-2030)

Trên cơ sở thành công và kinh nghiệm từ giai đoạn 1, đây là giai đoạn mở rộng quy mô ứng dụng AI vào các lĩnh vực nghiệp vụ phức tạp hơn, đồng thời chính thức hóa và thực thi khung quản trị AI trên diện rộng.

• Triển khai AI vào các nghiệp vụ cốt lõi: Mở rộng ứng dụng AI vào các lĩnh vực có tác động xã hội lớn hơn như: phân tích, dự báo các chỉ số kinh tế – xã hội để hỗ trợ hoạch định chính sách; tối ưu hóa quy hoạch đô thị và quản lý giao thông thông minh; giám sát môi trường và cảnh báo sớm thiên tai. Các hệ thống AI hỗ trợ ra quyết định trong lĩnh vực y tế công cộng hoặc giáo dục cũng có thể được triển khai thí điểm ở quy mô lớn hơn [1, 3].

• Ban hành và thực thi Khung pháp lý: Dựa trên các kết quả thí điểm và nghiên cứu kinh nghiệm quốc tế, Chính phủ cần ban hành các văn bản pháp quy chính thức về quản trị AI. Trọng tâm là các quy định về bảo vệ dữ liệu, trách nhiệm giải trình của thuật toán, và quy trình bắt buộc về đánh giá tác động đạo đức trước khi triển khai các hệ thống AI có rủi ro cao. Cơ chế giám sát và kiểm toán thuật toán cần được đưa vào vận hành thực tế.

Giai đoạn 3: Tối ưu hóa, Hội nhập và đổi mới sáng tạo (Sau 2030)

Đây là giai đoạn phát triển AI theo chiều sâu, hướng tới việc hình thành một nền hành chính công thực sự thông minh, vận hành dựa trên dữ liệu và có khả năng tiên lượng.

• Phát triển các Hệ thống AI tiên đoán: Chuyển từ các hệ thống AI mô tả (descriptive) và chẩn đoán (diagnostic) sang các hệ thống có khả năng dự báo (predictive) và đề xuất (prescriptive). Ví dụ, AI có thể dự báo nhu cầu dịch vụ công tại từng địa phương để phân bổ nguồn lực tối ưu, hoặc mô phỏng các tác động của một chính sách trước khi được ban hành.

• Tích hợp sâu rộng và hình thành hệ sinh thái: Tích hợp các ứng dụng AI của chính phủ với nền kinh tế số và xã hội số, tạo ra một hệ sinh thái dịch vụ công liền mạch. Thúc đẩy hợp tác công – tư, khuyến khích các doanh nghiệp công nghệ Việt Nam phát triển các giải pháp AI chuyên biệt cho lĩnh vực hành chính công.

Lộ trình này đảm bảo một cách tiếp cận từng bước, lấy hiệu quả và sự an toàn làm trọng, giúp Việt Nam có thể khai thác sức mạnh của AI để tạo ra những bước đột phá trong cải cách hành chính, đồng thời xây dựng được một nền tảng quản trị vững chắc cho tương lai.

Việc tích hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) vào nền hành chính công không còn là viễn cảnh tương lai mà đã trở thành một xu thế tất yếu, mang theo tiềm năng to lớn để hiện đại hóa, tối ưu hóa hiệu suất và nâng cao chất lượng dịch vụ công tại Việt Nam. Tuy nhiên, như đã phân tích, đây là một con dao hai lưỡi. Đằng sau những lợi ích về hiệu quả là các thách thức sâu sắc về đạo đức, đặc biệt là rủi ro về sự thiếu minh bạch, thiên vị thuật toán và sự xói mòn trách nhiệm giải trình [1, 3].

Nhằm khai thác thành công sức mạnh của AI, chìa khóa không nằm ở bản thân công nghệ mà ở năng lực quản trị công nghệ đó. Một khung quản trị AI có trách nhiệm—dựa trên các trụ cột: nguyên tắc “con người làm trung tâm”, hành lang pháp lý và tiêu chuẩn kỹ thuật rõ ràng, cùng cơ chế giám sát và chương trình nâng cao năng lực toàn diện—là yêu cầu mang tính sống còn. Lộ trình triển khai ba giai đoạn được đề xuất sẽ là kim chỉ nam giúp các cơ quan nhà nước tiến những bước đi vững chắc, giảm thiểu rủi ro và xây dựng nền tảng bền vững.

Hành trình này đòi hỏi một thế hệ lãnh đạo và quản lý mới, những người không chỉ có tầm nhìn về công nghệ mà còn có sự cảnh giác sâu sắc về các giá trị chuẩn mực. Việc chủ động xây dựng và thực thi một khung quản trị AI hiệu quả ngay từ bây giờ sẽ quyết định liệu AI có trở thành một công cụ đắc lực phụng sự nhân dân, hay sẽ trở thành một “hộp đen” quyền lực nằm ngoài tầm kiểm soát, định hình một nền hành chính minh bạch, công bằng và thực sự vì con người.

Để hiện thực hóa tầm nhìn này, AIHanhChinhCong.vn xin đưa ra các khuyến nghị chiến lược sau:

1. Thúc đẩy các dự án thí điểm có kiểm soát: Ưu tiên triển khai các dự án AI quy mô nhỏ trong các lĩnh vực ít rủi ro để rút kinh nghiệm thực tiễn trước khi nhân rộng.

2. Ưu tiên hoàn thiện hành lang pháp lý: Nhanh chóng nghiên cứu, xây dựng các quy định cụ thể về bảo vệ dữ liệu, trách nhiệm giải trình và minh bạch thuật toán.

3. Đầu tư vào con người: Xây dựng chương trình đào tạo quốc gia về nhận thức và kỹ năng ứng dụng AI có trách nhiệm cho đội ngũ cán bộ, công chức.

4. Tăng cường đối thoại công chúng: Tạo ra các diễn đàn để người dân, chuyên gia và xã hội có thể tham gia vào quá trình xây dựng chính sách và giám sát việc ứng dụng AI trong khu vực công.

TS. Nguyễn Trung Hòa

TÀI LIỆU THAM KHẢO:
[1] Grigalashvili, V. (2025). Artificial Intelligence in Public Administration: An Ethical Dilemma.
[2] Dei, H. (2025). Artificial intelligence in public administration: benefits and risks.
[3] National Academy of Public Administration. (2019). Artificial Intelligence and Its Impact on Public Administration.
[4]. Quyết định số 127/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ: Ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030