Tiềm năng và thách thức sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong hoạt động đoán định tư pháp

Lĩnh vực tư pháp đang chứng kiến bước chuyển dịch từ xử lý công việc mang tính truyền thống sang ứng dụng công nghệ hiện đại, đặc biệt là ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm đưa ra nhận định và dự đoán kết quả xét xử, góp phần tăng tính minh bạch của hệ thống tư pháp và kiến tạo công lý. Song, bên cạnh những lợi ích, việc áp dụng AI vào hệ thống tư pháp còn đặt ra nhiều thách thức đáng lo ngại.

1. Thuật ngữ “đoán định tư pháp”

Thuật ngữ “đoán định tư pháp” (Predictive Justice) là một làn sóng mới về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong pháp luật, xuất hiện vào những năm 2010, mà một trong những lĩnh vực nổi bật nhất của giai đoạn mới này là sử dụng AI pháp lý nhằm phân tích dự đoán “định lượng”, để tạo ra thông tin có thể thực hiện ví dụ, dự đoán kết quả của một phiên tòa, các lập luận, bằng chứng hoặc luật lệ có khả năng được áp dụng hoặc dự đoán thời lượng của quá trình tố tụng[1]. Nói cách khác, đây là một xu thế cung cấp dịch vụ pháp lý thay đổi do thông tin ngày càng mở, chia sẻ lan nhanh, các ứng dụng máy tính và thuật toán giúp thiết bị máy móc ngày càng thông minh, biết tự tập hợp thông tin, phân tích, và đưa ra các lựa chọn, thay thế rất nhanh lao động thủ công của con người trước kia[2]. Đoán định tư pháp bao gồm các công cụ được phát triển thông qua việc phân tích một khối lượng lớn dữ liệu tư pháp, nhằm đưa ra các gợi ý, đặc biệt thông qua tính toán xác suất, về kết quả có thể xảy ra của một vụ tranh chấp (Loïc Cadiet, 2017).

Như vậy, thay vì trước đây con người phải tự nghiên cứu, tổng hợp, phân tích và đối chiếu các quy định pháp luật, tiền lệ… để đưa ra nhận định và phán quyết, thì ngày nay, nhờ sức mạnh của AI và dữ liệu lớn (big data), quá trình tư pháp đã được hỗ trợ hiệu quả hơn. AI có thể phân tích thông tin, sự kiện và đưa ra các dự đoán về lập luận, kết quả của phiên tòa,… góp phần thúc đẩy quá trình tư pháp nhanh chóng và chính xác hơn. Trong kỷ nguyên hiện nay của dữ liệu lớn và mở, điện toán và số hóa tư pháp, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hệ thống tư pháp không còn chỉ là hư cấu. Sự tích hợp này báo hiệu một sự chuyển đổi trong cách thức hoạt động của Tòa án, ảnh hưởng không chỉ đến việc tiếp cận công lý mà còn thay đổi phương pháp làm việc của Thẩm phán, thư ký và trợ giúp pháp lý[3].

2. Thực tiễn hoạt động tư pháp tại Việt Nam

Nghị quyết 52-NQ/TW ngày 27/9/2019 của Bộ Chính trị về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư của đã đưa ra chủ trương hoàn thiện thể chế tạo thuận lợi cho chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư và quá trình chuyển đổi số quốc gia, trong đó, nhấn mạnh “phải hoàn thiện pháp luật, xây dựng cơ chế quản lý phù hợp với môi trường kinh doanh số, tạo thuận lợi cho đổi mới sáng tạo. Sớm ban hành khung thể chế thử nghiệm có kiểm soát đối với các công nghệ, sản phẩm, dịch vụ, mô hình kinh doanh mới hình thành từ cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư”. Trong Chỉ thị số 01/2020/CT-CA ngày 09/01/2020 của Chánh án Tòa án nhân dân tối cao về việc triển khai, tổ chức thực hiện các nhiệm vụ trọng tâm công tác năm 2020 của các Tòa án nhấn mạnh: “ứng dụng công nghệ thông tin tiến tới xây dựng Tòa án điện tử gắn với đẩy mạnh cải cách thủ tục hành chính tư pháp tại Tòa án” được coi là những nhiệm vụ trọng tâm năm 2020. Đồng thời, mục tiêu từ năm 2021 – 2030 trong Nghị quyết số 50/NQ-CP ngày 20/5/2021 của Chính phủ về Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ XIII của Đảng đã xác định: “Tăng cường năng lực tiếp cận pháp luật của công dân và doanh nghiệp. Phát triển dịch vụ pháp lý. Phát triển các thiết chế giải quyết tranh chấp ngoài Tòa án. Đẩy mạnh công tác hỗ trợ pháp lý cho doanh nghiệp nhỏ và vừa”. 

Những nền tảng pháp lý, chính trị nêu trên đã mở đường cho quá trình tiếp cận và ứng dụng khoa học, công nghệ vào lĩnh vực tư pháp tại Việt Nam. Trên thực tế, nền tư pháp nước ta đã có những bước chuyển mình đầu tiên, từng bước đưa các thành tựu khoa học kỹ thuật vào phục vụ công tác xét xử và quản lý tư pháp. Một số website trực tuyến đã thực hiện việc đăng tải, tổng hợp những bản án, sắp xếp thứ tự thời gian, phân chia các lĩnh vực, nội dung liên quan[4]; thực hiện tóm tắt nội dung, dẫn chiếu các văn bản pháp luật có liên quan và dịch thuật những văn bản pháp luật ra tiếng anh[5]; trang thông tin điện tử án lệ công bố án lệ, dự thảo án lệ, nguồn án lệ có bình luận góp ý từ người quan tâm[6]. Bên cạnh đó, hiện nay, Tòa án cũng đang khuyến khích người dân thực hiện các công việc nộp đơn khởi kiện, nộp tài liệu, chứng cứ và cập nhật tiến độ giải quyết vụ án, vụ việc trên cổng dịch vụ công Quốc gia hoặc Hệ thống của Tòa án nhân dân tối cao[7]. Đặc biệt, hệ thống Trợ lý ảo Tòa án[8] đang được triển khai theo Kế hoạch số 49/KH-TANDTC của Tòa án nhân dân tối cao dành cho Thẩm phán với các chức năng tra cứu các văn bản, chỉ dẫn áp dụng pháp luật, các câu hỏi tình huống pháp lý, các án lệ và bản án, quyết định đã công bố. Đây là một trong những bước phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo phục vụ mục tiêu chuyển đổi số của Chính phủ nói chung và TAND nói riêng, để mỗi cán bộ công chức có một “trợ lý riêng” bằng giải pháp công nghệ. Dữ liệu phát triển trợ lý ảo với hơn 160.000 văn bản pháp luật và hơn 1 triệu bản án, trong đó có hơn 1.200 quyết định giám đốc thẩm và hơn 80.000 bản án phúc thẩm do TANDTC cung cấp[9]. Mặc dù vẫn còn một số khó khăn, bất cập trong quá trình thực hành và triển khai, song đây là một tín hiệu đáng mừng cho hoạt động cải cách tư pháp, chuẩn bị cho bước chuyển mình bằng công nghệ tự động trong tương lai.  

Ngoài ra, mới đây ngày 31/5/2025, Chính phủ Việt Nam vừa công bố ứng dụng Cổng pháp luật quốc gia[10], bao gồm các chức năng như: cập nhật văn bản pháp luật; tra cứu quy định pháp luật; tiếp nhận, xử lý phản ánh, kiến nghị của người dân, doanh nghiệp về văn bản quy phạm pháp luật; AI pháp lý (ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ, giải đáp các vấn đề về pháp luật); lấy ý kiến người dân và doanh nghiệp về dự thảo văn bản quy phạm pháp luật; hỗ trợ pháp lý doanh nghiệp; trợ giúp pháp lý… Đây là một dấu mốc quan trọng, là bước đột phá trong hoạt động cải cách tư pháp, góp phần nâng cao khả năng tiếp cận pháp luật của người dân, thúc đẩy sự hiệu quả và hiện đại hóa đất nước. Tuy nhiên, pháp luật Việt Nam hiện nay chưa có quy định cụ thể về việc áp dụng AI trong hoạt động tư pháp, dẫn đến khoảng trống pháp lý trong việc quản lý và triển khai các hoạt động pháp lý của công nghệ này. 

3. Tiềm năng của AI trong hoạt động đoán định tư pháp

Với đặc tính xóa nhòa khoảng cách giữa công nghệ số và đời sống vật lý, đẩy mạnh ứng dụng công nghệ vào giải quyết tất cả các lĩnh vực, ngành, nghề của đời sống kinh tế – xã hội, ngành luật cũng đang dành nhiều sự quan tâm đến các công nghệ trụ cột của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Trong đó, nhờ vào những đặc tính vượt trội, AI được kỳ vọng sẽ mang lại nhiều ứng dụng tiềm năng trong hoạt động đoán định tư pháp, bao gồm:

Thứ nhất, giảm chi phí, tăng tốc độ xử lý hồ sơ và thủ tục pháp lý, cải thiện hiệu quả của hệ thống tư pháp, chất lượng công lý và chất lượng dịch vụ cung cấp[11]. Điều này bao gồm việc triệu tập và lọc thông tin từ một kho tri thức lớn. Các trường hợp sử dụng tiềm năng của Tòa án có thể bao gồm nhập dữ liệu tự động, quản lý hồ sơ, lập lịch trình và xử lý vụ án (bao gồm việc sử dụng AI để xác định các vụ án phức tạp), tóm tắt các ý kiến đã công bố và chưa công bố, tóm tắt hoặc phân tích các tài liệu pháp lý và hồ sơ vụ án phức tạp để giúp Thẩm phán chuẩn bị cho các phiên điều trần, và tổng hợp dữ liệu Tòa án[12]. Trong bài nghiên cứu của Allyson Brunette[13], tác giả nêu ra ví dụ điển  tại Tòa án Quận Palm Beach, Bang Florida (Hoa Kỳ) đã sử dụng chương trình Xử lý tài liệu tự động Lights-Out giúp người dùng phân tích hồ sơ tài liệu một cách liền mạch cũng như gắn thẻ và lập chỉ mục với thông tin vụ án phù hợp. Qua kiểm tra trên hàng trăm tài liệu, phần mềm đã cho ra kết quả với tỷ lệ chính xác từ 98% – 99%, tương đương với khối lượng công việc của 19 chuyên viên, qua đó giải phóng nguồn lực cho các nhiệm vụ có giá trị chuyên môn cao hơn. 

Thứ hai, các thuật toán AI có thể loại bỏ những thành kiến của con người có trong quá trình ra quyết định tư pháp, từ đó cải thiện chất lượng của các quyết định được đưa ra. Dựa trên một nghiên cứu định lượng sử dụng cơ sở dữ liệu các bản án của hệ thống Tòa án tại Hoa Kỳ, Giáo sư Elliott Ash cùng các cộng sự đã chỉ ra rằng quyết định của Thẩm phán chịu ảnh hưởng đáng kể bởi các yếu tố như màu da, sắc tộc, tôn giáo và thiên kiến cá nhân (Ash et al., 2017). Trái lại với sự thiên kiến và mâu thuẫn của các Thẩm phán, do được lập trình hoàn toàn bằng các thuật toán, AI không bị ảnh hưởng bởi những tác động tâm lý bên ngoài, kể cả những hành vi như hối lộ hay những thành kiến của Thẩm phán, từ đó giảm thiểu các mặt trái của hoạt động xét xử. Ngoài ra, AI được lập trình dựa trên các khuôn mẫu có sẵn, các dữ liệu của pháp luật như quy phạm pháp luật, án lệ… nên có thể tránh những tình trạng tùy tiện trong xét xử, thúc đẩy sự thống nhất trong áp dụng pháp luật[14].

Thứ ba, cải thiện quyền tiếp cận công lý ở mọi nơi và cho tất cả mọi người[15]. AI có thể hỗ trợ trong các quy trình pháp lý bằng cách cung cấp thông tin và trợ giúp pháp lý cho những người không có khả năng chi trả. Nó thúc đẩy các công cụ mới, dễ tiếp cận, cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi cơ bản, bao gồm nơi tìm mẫu đơn và biểu mẫu Tòa án, cách điền chúng, và nơi mang chúng để trình bày trước Thẩm phán – tất cả mà không cần rời khỏi nhà. Những công cụ này mang lại tiềm năng đáng hoan nghênh để giảm thiểu sự không khớp giữa các nguồn lực sẵn có và nhu cầu cấp bách trong hệ thống Tòa án của chúng ta (John Roberts, 2023). Các nền tảng dựa trên AI có thể cung cấp hướng dẫn về quyền và thủ tục pháp lý, do đó cải thiện việc tiếp cận công lý, quyền trong tố tụng hình sự, tố tụng dân sự[16].

Thứ tư, các công cụ AI như chatbot có thể tạo điều kiện truy cập vào các nguồn thông tin khác nhau hiện có cho mọi người. Với việc sử dụng công nghệ AI tạo sinh, các Tòa án có thể thấy việc tạo ra các chatbot AI tiên tiến hoặc hình đại diện con người trở nên hiệu quả hơn về chi phí, giúp hỗ trợ nhân viên Tòa án (như ở Quận Maricopa, Arizona) và/hoặc giúp công chúng điều hướng trang web của Tòa án và trả lời các câu hỏi bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Các Tòa án cũng có thể tạo ra các lễ tân số hóa có thể hướng dẫn mọi người qua các dịch vụ cơ bản, giúp họ tìm đường trong Tòa án, hoặc hỗ trợ tăng khả năng tiếp cận các hồ sơ công khai của Tòa án[17].

Thứ năm, AI có thể giúp chuẩn hóa các quyết định pháp lý, giảm sự không nhất quán trong các lĩnh vực như tuyên án[18]. Dự án Luật và Máy tính tại Đại học British Columbia đã có cách tiếp cận nhằm duy trì sự nhất quán trong các phán quyết của Tòa án bằng cách tạo nên một cơ sở dữ liệu của tất cả các quyết định, có thể được truy vấn để tìm ra cách xử lý điển hình của các loại vụ án cụ thể. Dự án đã tóm tắt hơn 40.000 quyết định tuyên án của Tòa án tỉnh và Tòa án tối cao British Columbia trong vài năm qua, đồng thời, các dữ liệu trong dự án cũng có thể được truy xuất theo danh sách các vụ án khớp bao gồm phán quyết chính xác, Thẩm phán, địa điểm, và lời biện hộ.

Thứ sáu, AI phát huy vai trò trong việc phân tích video và hình ảnh được sử dụng trong lĩnh vực tư pháp hình sự và thực thi pháp luật để thu thập thông tin về con người, đối tượng và hành động nhằm hỗ trợ các cuộc điều tra hình sự. Chúng có thể được sử dụng để cung cấp các thước đo rủi ro cá nhân hóa cho bạo lực trong tương lai và giúp đưa ra các quyết định về phòng ngừa và điều trị, nhằm giảm thiểu các yếu tố rủi ro và tăng cường các yếu tố bảo vệ. Các công cụ đánh giá rủi ro kết hợp học máy đã được sử dụng trong đánh giá rủi ro trước xét xử, tuyên án và phục hồi (Kehl và cộng sự, 2017), và có tiềm năng rất hữu ích trong việc ra quyết định tư pháp, để hướng dẫn “các quyết định liên quan đến bảo lãnh, quản chế/ân xá, điều trị do Tòa án chỉ định và giam giữ dân sự” (Poldrack và cộng sự, 2018). 

4. Một số thách thức của hoạt động đoán định tư pháp

Chúng ta có kỳ vọng cao vào việc thúc đẩy công nghệ trí tuệ nhân tạo; mặt khác, chúng ta lo lắng về lý thuyết đe dọa của trí tuệ nhân tạo. Liệu nút thắt cổ chai của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong việc áp dụng phán quyết pháp lý có cản trở sự hội nhập và phát triển hơn nữa trong lĩnh vực pháp lý hay không đặt ra thách thức nghiêm trọng đối với cả giới lý thuyết và nhóm chuyên gia[19]. Vì vậy, bên cạnh các tiềm năng kể trên, AI đặt ra một số thách thức trong hoạt động đoán định tư pháp có thể kể đến như sau.

Thứ nhất, AI có thể phản ánh định kiến từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến nguy cơ thiên lệch và thiếu công bằng[20]. Mặc dù AI dựa vào các phép toán toán học, nhưng nó vẫn được phát triển và kiểm soát bởi con người. Do đó, có khả năng AI có thể chứa một số thiên kiến được thừa hưởng từ người sáng tạo của nó[21]. Một nghiên cứu được thực hiện tại Hoa Kỳ vào năm 2016[22] cho thấy phần mềm COMPAS, được sử dụng để tính toán nguy cơ tái phạm của bị cáo hoặc người đã bị kết án, có mức độ tin cậy thấp vì gây bất lợi cho cộng đồng người Mỹ gốc Phi. Phần mềm này đã “cài cắm” những thiên kiến vào thuật toán bằng cách liên hệ các đặc điểm xã hội như màu da, địa chỉ cư trú hoặc nghề nghiệp phổ biến trong cộng đồng này. Do đó, người da đen có khả năng bị coi nhầm là kẻ tái phạm cao gấp đôi người da trắng.

Thứ hai, giả sử Thẩm phán AI và Thẩm phán con người đồng thời đưa ra hai quyết định khác nhau trong cùng một vụ án, vậy người dân sẽ đặt niềm tin vào ai – máy móc hay con người? Đoán định tư pháp sẽ hướng tới công lý tự động hay công lý được hỗ trợ bởi máy tính?[23] Câu hỏi này không chỉ đơn thuần là lựa chọn giữa hai công cụ ra quyết định, mà là sự đối mặt giữa hai mô hình công lý: công lý tự động – nơi phán quyết được đưa ra hoàn toàn bởi thuật toán; và công lý được hỗ trợ bởi máy tính – nơi trí tuệ nhân tạo đóng vai trò hỗ trợ, nhưng con người vẫn giữ vai trò chủ đạo trong việc xét xử. Trong tương lai nếu không có giới hạn pháp lý rõ ràng dành cho AI và người dân có xu hướng đặt niềm tin vào phán quyết của AI hơn Thẩm phán con người, điều này có thể hình thành nên một khoảng cách niềm tin giữa chính phủ và người dân[24], kéo theo các hệ quả khác như: làm lung lay nền tảng chính danh của hệ thống tư pháp truyền thống, sự ổn định xã hội, gia tăng tâm lý hoài nghi đối với thể chế hiện hành,… 

Thứ ba, AI mang tính chất tạo sinh dữ liệu, do đó, AI có thể tạo ra  câu trả lời không có thật để giải đáp các thắc mắc của người hỏi. Vấn đề là việc tạo sinh của dữ liệu AI sẽ gây ra các sai phạm trong việc áp dụng các quy định pháp luật, đặc biệt khi người dùng là những công dân bình thường không có kiến thức pháp luật dựa hoàn toàn vào thông tin do AI cung cấp mà không có khả năng kiểm chứng tính xác thực. Vụ việc “Luật sư Utah bị xử phạt vì nộp đơn lên Tòa án sử dụng Chat GPT và tham chiếu đến vụ án Tòa án không tồn tại”[25] được đăng tải trên tờ báo ABC4 của Bang Utah miền Tây Hoa Kỳ là một minh chứng điển hình cho rủi ro này. Do đó, nếu không có sự hiểu biết kiến thức pháp lý mà áp dụng các thông tin về trí tuệ nhân tạo một cách “vô tội vạ” có thể dẫn đến hệ quả sai phạm nghiêm trọng về mặt pháp lý, làm sai lệch nội dung tố tụng.

Thứ tư, tính hợp pháp của thuật toán và quyền riêng tư. AI hoạt động dựa trên các thuật toán được hình thành thông qua các phép tính ma trận, do đó việc truy vết con đường logic của dữ liệu là điều gần như không thể. Các thuật toán này vận hành dựa trên khối tri thức sẵn có – được hiểu là dữ liệu lớn (big data) – mà không xét đến nguồn gốc, tính xác thực hay bối cảnh thu thập dữ liệu đó (Cockburn et al., 2018; Bodei, 2019). Các công cụ AI có thể suy luận thông tin nhận dạng cá nhân vi phạm quyền riêng tư, bao gồm các thuộc tính nhạy cảm như vị trí, giới tính, tuổi tác, khuynh hướng tình dục và niềm tin chính trị. Người dùng có thể bị tái nhận dạng, có thể bằng cách kết hợp dữ liệu ẩn danh với các điểm dữ liệu khác, và có thể bị theo dõi qua các vị trí vật lý và không gian trực tuyến[26].

Thứ năm, suy cho cùng AI chỉ là hệ thống các thuật toán và vì thế nó có thể bỏ qua các yếu tố như đạo đức, lòng trắc ẩn, sự linh hoạt vận dụng tập quán, thói quen,.. khi ra phán quyết. Tất cả các hệ thống AI hiện có chỉ thực hiện một tập hợp các nhiệm vụ rất cụ thể. AI hoạt động tốt nhất khi có các mẫu dữ liệu rõ ràng và câu trả lời xác định; nó hoạt động kém khi áp dụng cho các tình huống trừu tượng hoặc mở đòi hỏi sự phán xét[27]. Do đó, mô hình AI có thể không đủ toàn diện để theo kịp quá trình tư duy của Thẩm phán, chẳng hạn như khi họ phát hiện sự mâu thuẫn giữa các nguyên tắc pháp lý hoặc phản ứng với các tình huống chưa từng có tiền lệ[28].

Thứ sáu, chủ thể nào sẽ chịu trách nhiệm cho các sai phạm do AI tạo nên? Bennett Moses và Chan (2016) đã nêu ra một hệ quả tiềm tàng rằng các cơ quan thực thi pháp luật có thể không hiểu rõ hoặc không thể diễn giải đúng các kết quả do phần mềm đưa ra, nhưng vẫn coi những kết quả đó là đủ để đưa ra quyết định. Điều này có thể tạo ra một khoảng trống trách nhiệm, trong đó những người thực thi pháp luật không thể hiểu rõ mô hình và vì vậy không thể phát hiện ra những thiên lệch tiềm ẩn trong các thuật toán. Nói cách khác, khi hoàn toàn phụ thuộc vào đoán định tư pháp, con người có thể không phân định được chủ thể nào thực sự chịu trách nhiệm cho các quyết định đã đưa ra[29].

5. Một số kiến nghị hoàn thiện cho Việt Nam

Hoạt động đoán định tư pháp có tiềm năng mang lại nhiều lợi ích cho con người như tiết kiệm thời gian, chi phí, tránh xảy ra các sai sót và bất công,… nhưng cũng mang đến những tác động tiêu cực nếu không kiểm soát và quản lý chặt chẽ hệ thống dữ liệu AI. Từ các phân tích nêu trên, tác giả đưa ra một số kiến nghị nhằm hoàn thiện hoạt động hệ thống đoán định tư pháp tại Việt Nam, cụ thể:

Thứ nhất, AI chỉ nên là một nguồn tham khảo, không phải là kết luận cuối cùng. Các hệ thống này để cho người dùng (tức là viên chức có thẩm quyền ra quyết định) quyết định có chấp nhận đề xuất của hệ thống hay chọn đi theo hướng khác vì những lý do ngoài luật định. Như vậy, những hệ thống này không tự động hóa phán đoán pháp lý, mà chỉ tự động hóa logic của các quy định pháp luật[30]. Mục tiêu của việc sử dụng AI trong tư pháp là để tối ưu hóa hiệu quả xét xử, nhận biết các tương đồng trong tiền lệ từ đó giúp cho công việc xét xử được hiệu quả và nhất quán.

Thứ hai, đảm bảo tính chính xác, không thiên lệch trong dữ luyện huấn luyện đầu vào của AI. Cần xây dựng bộ tiêu chuẩn và quản lý chặt chẽ các dữ liệu đầu vào của AI, đảm bảo dữ luyện đầu vào là các nguồn thông tin chính thống, là nguồn của pháp luật. Các tổ chức phát triển AI cần công khai phương pháp thu thập, xử lý dữ liệu để tăng trách nhiệm giải trình. Kiểm toán thuật toán và đánh giá công bằng dữ liệu giúp phát hiện, loại bỏ thiên vị. Đồng thời, cần quy định trách nhiệm pháp lý nếu AI đưa ra quyết định không công bằng, học hỏi từ Hoa Kỳ, nơi các công ty công nghệ lớn đã áp dụng kiểm toán AI định kỳ[31].

Thứ ba, tạo dựng khung pháp lý chặt chẽ đối với AI bao gồm: phân loại dữ liệu AI, cơ chế kiểm soát và giám sát độc lập, trách nhiệm pháp lý, quyền và nghĩa vụ của từng đối tượng sử dụng, đối tượng kiểm soát dữ liệu và hoạt động của dữ liệu,…khung pháp lý không chỉ là hành lang bảo vệ quyền riêng tư của con người, mà còn là cơ sở để phát triển AI một cách có trách nhiệm, bảo đảm sự hài hòa giữa công nghệ và pháp quyền. 

Cuối cùng, mặc dù AI mang lại nhiều tiềm năng trong việc hỗ trợ cải cách và đổi mới trong hoạt động tư pháp, song cần tách bạch áp dụng AI như một công cụ với việc thoái thác trách nhiệm, lạm dụng AI một cách quá mức. Các cơ quan quản lý cần tổ chức các hoạt động đào tạo và nâng cao nhận thức về việc sử dụng AI cho đội ngũ cán bộ tư pháp. Cần trang bị kiến thức về công nghệ, dữ liệu và đạo đức AI để đảm bảo họ sử dụng đúng, khai thác hiệu quả mà không lạm dụng hoặc phụ thuộc hoàn toàn vào hệ thống.

NGUYỄN TRẦN QUẾ TRÂN (Học viên cao học Trường Kinh tế, Luật và Quản lý nhà nước – Đại học UEH)

Tài liệu tham khảo

1. Bruno Deffains, Predictive Justice, 2022, https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9781394163908.ch14

2. Phạm Duy Nghĩa, Đoán định tư pháp là gì? https://phapluatdansu.edu.vn/2021/07/21/22/03/don-dinh-tu-php-l-g/ truy cập ngày 03/5/2025.

3. Zouhaier Nouri, Walid Ben Salah, Nayel AlOmran, Artificial Intelligence and Administrative Justice: An Analysis of Predictive Justice in France, http://pasca.unhas.ac.id/ojs/index.php/halrev/article/view/5541, truy cập ngày 11/5/2025.

4. Lê Đình Anh Vũ, Vấn đề tương tác trong sử dụng phần mềm Trợ lý ảo Tòa án – Bất cập và kiến nghị, https://tapchitoaan.vn/van-de-tuong-tac-trong-su-dung-phan-mem-tro-ly-ao-toa-an-bat-cap-va-kien-nghi11982.html, truy cập ngày 11/5/2025.

5. S.Yassine, M.Esghir, O.Ibrihich, Using Artificial Intelligence Tools in the Judicial Domain and the Evaluation of their Impact on the Prediction of Judgments, 2023.

6. Colleen Chien, Miriam Kim, Akhil Raj, and Rohit Rathish, How LLMs Can Help Address the Access to Justice Gap through the Courts, 2024, tr.8.

7. Allyson Brunette, Humanizing Justice: The transformational impact of AI in courts, from filing to sentencing, https://www.thomsonreuters.com/en-us/posts/ai-in-courts/humanizing-justice/, truy cập ngày 15/5/2025.

8. Nguyễn Quỳnh Trang, Nguyễn Mai Loan, Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động xét xử của Tòa án Hoa Kỳ, Trung Quốc và giá trị tham khảo cho Việt Nam – Tạp chí nghề luật số 8/2024, tr. 51 – 58.

9. Nguyễn Quang Đồng, Nguyễn Lan Phương, Trần Thị Tuyết, Nguyễn Đức Lam (Viện Nghiên cứu Chính sách và Phát triển truyền thông) – Chính sách về trí tuệ nhân tạo (AI) ở Việt Nam: Cân bằng giữa thúc đẩy phát triển và kiểm soát rủi ro, 2025.

10. Donald H. Berman and Carole D. Hafner, The Potential of Artificial Intelligence to Help Solve the Crisis in Our Legal System, 1989, tr. 933-935.

11. Pirhooshyaran M. and Snyder L. V., Simultaneous decision making for stochastic multi-echelon inventory optimization with deep neural networks as decision makers, 2020, https://arxiv.org/abs/2006.05608. 

12. Dương Kim Thế Nguyên, Trần Khánh Ngân, Nguyễn Thị Thủy Tiên, Phạm Nguyễn Diễm My, Danh Ngọc Thùy Trang, Quy chế pháp lý đối với dữ liệu huấn luyện AI, 2025.

13. Kaliazin V, Kaliazina N, Limitations of leveraging AI technologies for court decisions prediction, 2019.

14. Jeff Larson, Surya Mattu, Lauren Kirchner and Julia Angwin, How We Analyzed the COMPAS Recidivism Algorithm, 2016, https://www.propublica.org/article/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm, truy cập ngày 20/5/2025.

15. Boris Barraud, Un algorithme capable de prédire les décisions des juges:   vers une robotisation de la justice? no. 1 (2017).

16. Albert Meijer and Martijn Wessels, Predictive Policing: Review of Benefits and Drawbacks, 2019.

17. Surden H, Artificial intelligence and law: an overview. Ga St UL Rev 35:1305, 2018.

18. Prakken, Hendrik, On how AI & Law can help autonomous systems obey the law: a position paper.