Thách thức pháp lý của AI trong khung luật Việt Nam hiện đại

Các nội dung được xem xét gồm: xác định trách nhiệm pháp lý trong các tình huống AI gây thiệt hại (ví dụ: xe tự hành, thiết bị y tế sử dụng AI…), vấn đề quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm do AI tạo ra, bảo vệ thông tin cá nhân trong môi trường học máy, và yêu cầu minh bạch – khả năng lý giải của thuật toán khi ứng dụng trong khu vực công. Những khuôn khổ pháp lý hiện tại như Bộ luật Dân sự 2015, Luật An toàn thông tin mạng 2015, Luật Bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng (sửa đổi 2023) và Luật Giao dịch điện tử 2023 chưa đề cập cụ thể đến trách nhiệm pháp lý của các hệ thống không mang tính chủ thể con người, để lại nhiều khoảng trống điều chỉnh.

Dựa trên kinh nghiệm từ Liên minh Châu Âu và ASEAN, bài báo khuyến nghị Việt Nam sớm triển khai mô hình khung pháp lý thử nghiệm (sandbox) dành cho AI, đồng thời điều chỉnh các văn bản pháp luật hiện hành để đáp ứng kịp thời nhu cầu quản trị rủi ro trong thời đại số. Việc xây dựng một đạo luật chuyên biệt về AI trong tương lai, song hành cùng tiêu chuẩn kỹ thuật và quy tắc đạo đức phù hợp với bối cảnh trong nước, cũng là một định hướng đáng được cân nhắc.

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo; Rủi ro pháp lý; Khung pháp lý; Trách nhiệm pháp lý; Quyền sở hữu trí tuệ; Dữ liệu cá nhân.

1. Giới thiệu

Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang khẳng định vai trò là một trong những công nghệ nền tảng định hình tương lai kinh tế - xã hội tại Việt Nam. Thực tế cho thấy, nhiều doanh nghiệp và tổ chức trong nước đã chủ động tiếp cận và tích hợp AI vào hoạt động sản xuất, quản lý và phục vụ cộng đồng.

Được hậu thuẫn bởi Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030, việc triển khai AI tại Việt Nam đang bước vào giai đoạn tăng tốc. Tuy nhiên, đằng sau những kỳ vọng đổi mới ấy là các thách thức pháp lý đáng lưu ý. Nhiều hệ thống AI hiện nay có thể vận hành tự chủ, đưa ra quyết định tác động trực tiếp đến quyền và lợi ích của con người mà không luôn có sự can thiệp trực tiếp từ phía người lập trình hoặc người sử dụng. Trong khi đó, nền pháp luật hiện hành - vốn được thiết kế để điều chỉnh hành vi của cá nhân và tổ chức theo nghĩa truyền thống - chưa thực sự sẵn sàng để kiểm soát các thực thể phi con người như AI.

Tại Trường Đại học Mỏ - Địa chất, nơi chúng tôi không chỉ chú trọng đến đào tạo công nghệ mà còn quan tâm đến mối quan hệ giữa công nghệ với pháp luật và đạo đức xã hội, nhóm nghiên cứu đã thực hiện bài viết này nhằm hướng tới ba mục tiêu cụ thể:

1.    Đánh giá ba thách thức pháp lý tiêu biểu khi triển khai AI tại Việt Nam, bao gồm trách nhiệm bồi thường thiệt hại, quyền tác giả đối với nội dung do AI tạo ra, và vấn đề bảo vệ dữ liệu cá nhân trong môi trường học máy;

2.    Phân tích tính tương thích và khả năng điều chỉnh của các văn bản pháp luật hiện hành đối với những tình huống mới do AI gây ra;

3.    Đề xuất định hướng xây dựng và cải thiện hành lang pháp lý phù hợp với thực tiễn ứng dụng AI tại Việt Nam, góp phần bảo đảm môi trường pháp lý an toàn, thúc đẩy đổi mới có trách nhiệm.

2. Khái quát về trí tuệ nhân tạo và hệ quả pháp lý kèm theo

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh tiên tiến của khoa học máy tính, tập trung xây dựng các hệ thống có khả năng thực hiện các tác vụ vốn đòi hỏi trí tuệ con người - như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ, ra quyết định và học hỏi từ kinh nghiệm. Từ góc độ kỹ thuật, các hệ thống này vận hành không chỉ bằng các thuật toán lập trình sẵn, mà còn nhờ vào khả năng học từ dữ liệu - một yếu tố khiến AI trở thành công nghệ có sức lan tỏa cao trong cách mạng công nghiệp 4.0.

Tùy theo năng lực, AI thường được phân chia thành hai loại chính: AI hẹp (Narrow AI): Chỉ giải quyết tốt một nhiệm vụ cụ thể - như tính năng nhận diện khuôn mặt trong ứng dụng ngân hàng số của FPT, hay hệ thống gợi ý phim của Netflix. AI mạnh (General AI): Là hình mẫu lý tưởng, nơi hệ thống có thể thực hiện nhiều tác vụ phức tạp như con người - tuy nhiên, hiện nay vẫn đang nằm ở thì tương lai.

AI hiện đại mang ba đặc tính khiến việc điều chỉnh bằng pháp luật truyền thống trở nên thách thức:

•    Tính tự chủ trong hành vi: Nhiều hệ thống AI có thể vận hành và đưa ra quyết định mà không cần can thiệp người dùng, dẫn đến khó xác định chủ thể chịu trách nhiệm khi có thiệt hại. Ví dụ, một xe tự hành gây tai nạn - lỗi thuộc về nhà sản xuất, đơn vị phát triển thuật toán, hay chủ xe? Khả năng học và biến đổi hành vi: AI có thể thay đổi cách phản ứng với tình huống theo thời gian dựa trên dữ liệu mới, dẫn đến khó dự báo và kiểm soát.

•    Hiện tượng “hộp đen” (black box): Đặc biệt trong học sâu, quá trình ra quyết định bên trong thường phức tạp đến mức chính nhà phát triển cũng khó lý giải. Điều này cản trở việc minh bạch, kiểm toán, và phản biện các quyết định của AI trong các tình huống hành chính - như phân luồng học sinh, hoặc chấm điểm tự động.

Chính từ các yếu tố đó, trong thời gian gần đây, giới chuyên gia pháp lý đã hình thành khái niệm “rủi ro pháp lý của AI”. Đây là tập hợp những nguy cơ pháp lý có thể phát sinh trong quá trình thiết kế, triển khai và vận hành hệ thống AI - như thiệt hại tài sản, vi phạm quyền riêng tư, phân biệt đối xử do thuật toán, hoặc thậm chí là rủi ro về an ninh mạng và nhân quyền.

Việc nhận diện sớm và đưa ra cơ chế kiểm soát phù hợp đối với những rủi ro này chính là nền móng đầu tiên để hình thành một hệ sinh thái AI an toàn, có trách nhiệm, và phù hợp với thực tiễn xã hội Việt Nam. Đồng thời, đây cũng là tiền đề để lấp đầy những “khoảng trống điều chỉnh” còn bỏ ngỏ trong hệ thống pháp luật hiện hành – đặc biệt là trong các lĩnh vực chưa từng có tiền lệ như pháp nhân phi con người hay quyền sở hữu trí tuệ của thực thể vô nhân dạng.

3. Các nguy cơ pháp lý nổi bật trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam

Trong quá trình chuyển đổi số quốc gia, Việt Nam đang tích cực ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất công nghiệp, vận tải thông minh đến giáo dục số và chăm sóc y tế. Tuy nhiên, cùng với tiềm năng to lớn, AI cũng làm phát sinh hàng loạt tình huống pháp lý phức tạp, mà các quy định pháp luật hiện hành chưa theo kịp. Bốn nhóm rủi ro dưới đây được xem là nổi bật và cần ưu tiên xử lý.

3.1. Trách nhiệm khi AI gây ra hậu quả ngoài ý muốn

Trong thực tiễn, các hệ thống AI ngày càng được giao quyền tự chủ lớn hơn. Khi xảy ra sự cố – ví dụ một phương tiện tự lái gây tai nạn trên đường cao tốc, hay một phần mềm hỗ trợ chẩn đoán y khoa trả kết quả sai dẫn đến điều trị không phù hợp – việc quy trách nhiệm cho các bên liên quan (lập trình viên, nhà sản xuất, tổ chức sử dụng...) trở nên phức tạp.

Theo nguyên tắc bồi thường dân sự của Bộ luật Dân sự 2015, việc xác định trách nhiệm cần chứng minh được mối liên hệ nhân quả và yếu tố lỗi. Tuy nhiên, với những hệ thống AI có khả năng tự học và thay đổi hành vi theo thời gian, việc xác định "ai đã gây ra lỗi" trở nên không rõ ràng. Thêm vào đó, AI hiện chưa được pháp luật Việt Nam công nhận là một chủ thể có quyền và nghĩa vụ pháp lý, dẫn đến khoảng trống điều chỉnh trong các vụ việc mà AI là tác nhân trung tâm.

3.2. Tài sản trí tuệ do AI sinh ra và khoảng mờ trong luật sở hữu

Khi các hệ thống AI như ChatGPT, DALL•E, Midjourney hay Google Gemini có thể tự động tạo ra sản phẩm mang tính sáng tạo cao, từ thơ văn, hình ảnh đến mã nguồn phần mềm, một câu hỏi quan trọng nảy sinh: Ai có quyền sở hữu hợp pháp với các tác phẩm này?

Theo các quy định hiện hành trong Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam, quyền tác giả chỉ công nhận cho sáng tạo đến từ con người. Điều này có thể khiến nhiều nội dung có giá trị do AI tạo ra không được bảo hộ, hoặc gây tranh cãi giữa người phát triển, người vận hành, và đơn vị sử dụng hệ thống AI. Bên cạnh đó, khả năng AI kết hợp, "học lỏm" từ dữ liệu đã có làm nảy sinh rủi ro vi phạm bản quyền mà người sử dụng không hề nhận biết. Đây là điểm nghẽn cần được làm rõ nếu Việt Nam muốn phát triển ngành công nghiệp sáng tạo dựa trên AI một cách bền vững.

3.3. An toàn dữ liệu cá nhân trong hệ thống AI

Việc AI học và ra quyết định dựa trên tập dữ liệu khổng lồ đặt ra vấn đề nhạy cảm liên quan đến quyền riêng tư cá nhân. Trong nhiều trường hợp, dữ liệu đầu vào bao gồm thông tin định danh, hành vi người dùng, hồ sơ sức khỏe hoặc các yếu tố nhạy cảm khác. AI có thể sử dụng dữ liệu này không chỉ để phục vụ mục đích ban đầu mà còn để suy luận, phân loại, hoặc dự đoán hành vi người dùng trong tương lai – đôi khi không có sự đồng thuận rõ ràng.

Mặc dù Việt Nam đã ban hành Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân, song các quy định vẫn thiên về nguyên tắc chung, chưa có hướng dẫn cụ thể liên quan đến công nghệ AI – nơi dữ liệu có thể được xử lý ở mức "ẩn", "ngầm" hoặc tái sử dụng nhiều lần. Việc thiếu các tiêu chuẩn kỹ thuật và pháp lý cụ thể dễ dẫn đến việc lạm dụng dữ liệu, làm tổn hại uy tín doanh nghiệp và vi phạm quyền công dân.

3.4. Vấn đề giải trình và thiên lệch trong hệ thống quyết định tự động

Một thách thức khác mang tính hệ thống là khả năng minh bạch và kiểm chứng các quyết định do AI đưa ra. Trong các lĩnh vực như đánh giá tín dụng, tuyển dụng nhân sự, hoặc xét duyệt an sinh – nơi AI được giao quyền quyết định – bản thân người bị ảnh hưởng thường không được biết lý do, quy trình hay tiêu chí nào dẫn đến kết quả cụ thể.

Do đặc tính kỹ thuật phức tạp, nhiều mô hình AI (đặc biệt là học sâu) hoạt động như một "hộp đen", khiến ngay cả nhà phát triển cũng khó giải thích được logic nội tại. Hệ quả là nếu hệ thống học từ dữ liệu thiên lệch, nó có thể tái sản sinh các định kiến xã hội (ví dụ: đánh giá thấp người đến từ vùng sâu, hoặc ứng viên có tên lạ). Pháp luật Việt Nam hiện vẫn thiếu quy định cho phép cá nhân yêu cầu được giải thích, phản biện hoặc khiếu nại kết quả của hệ thống ra quyết định tự động – điều đang được nhiều quốc gia đưa vào chương trình cải cách luật số và AI.

4. Kinh nghiệm quốc tế và định hướng vận dụng cho Việt Nam

Trước tốc độ phát triển không ngừng của trí tuệ nhân tạo, nhiều nền kinh tế trên thế giới đã chủ động xây dựng các cơ chế điều tiết nhằm kiểm soát rủi ro mà AI có thể gây ra, đồng thời bảo đảm môi trường pháp lý thuận lợi cho đổi mới sáng tạo. Những mô hình dưới đây mang lại nhiều giá trị tham khảo cho Việt Nam trong việc định hình chính sách quốc gia về AI.

4.1. Liên minh châu Âu: Tiếp cận theo mức độ rủi ro với khuôn khổ pháp lý toàn diện

Châu Âu là khu vực tiên phong trong việc ban hành quy định pháp lý có hệ thống dành riêng cho trí tuệ nhân tạo. Dự thảo Đạo luật AI (AI Act), được thông qua vào năm 2024 và dự kiến áp dụng từ 2025, đưa ra cách tiếp cận quản lý AI dựa trên phân loại theo mức độ rủi ro:

•    Rủi ro nghiêm trọng và không thể chấp nhận (bị cấm hoàn toàn): như AI dùng để thao túng tâm lý hoặc giám sát công dân theo thời gian thực.

•    Rủi ro cao: bao gồm AI áp dụng trong lĩnh vực y tế, tư pháp, giáo dục và xe tự lái – buộc phải tuân thủ chặt chẽ các tiêu chuẩn kỹ thuật và pháp lý.

•    Rủi ro có thể kiểm soát: yêu cầu công bố minh bạch thông tin khi tương tác, ví dụ chatbot hoặc trợ lý ảo.

•    Rủi ro thấp: không cần can thiệp đặc biệt, ví dụ như AI trong trò chơi hoặc tự động lọc thư rác.

AI Act nhấn mạnh các nguyên lý quan trọng như: bảo đảm tính minh bạch, an toàn, khả năng giám sát của con người, và ngăn ngừa phân biệt đối xử. Việc gán trách nhiệm rõ ràng cho từng chủ thể tham gia vào vòng đời phát triển AI là một điểm nổi bật, góp phần tăng cường trách nhiệm giải trình và tạo dựng niềm tin xã hội đối với công nghệ.

4.2. Hoa Kỳ: Phát triển theo hướng hướng dẫn mềm và khuyến nghị đạo đức

Trái với cách tiếp cận nghiêm ngặt của EU, Hoa Kỳ ưu tiên sự linh hoạt và sáng tạo trong quá trình phát triển AI, thông qua cơ chế “hướng dẫn mềm” (soft law). Chính phủ liên bang ban hành các bộ quy tắc mang tính khuyến nghị thay vì ràng buộc pháp lý, nổi bật như:

•    AI Bill of Rights: đề xuất các nguyên tắc đảm bảo quyền con người trong môi trường số.

•    Khung quản trị rủi ro AI của NIST: cung cấp công cụ giúp tổ chức đánh giá, kiểm soát và minh bạch hóa hoạt động của hệ thống AI.

Phương pháp này nhấn mạnh vai trò tự điều chỉnh của cộng đồng công nghệ và doanh nghiệp, trong khi chính phủ giữ vai trò hướng dẫn và giám sát nền tảng. Cách làm này cho thấy một điểm mạnh đáng học hỏi: tận dụng thị trường và tiêu chuẩn nghề nghiệp để dẫn dắt công nghệ đi đúng hướng, giảm rào cản pháp lý cứng nhắc trong giai đoạn đổi mới nhanh.

4.3. Các quốc gia châu Á: Đa dạng hóa chính sách thông qua mô hình thử nghiệm linh hoạt

Khu vực châu Á – Thái Bình Dương, với sự năng động công nghệ và sự khác biệt về văn hóa pháp lý, đã chọn hướng đi riêng: kết hợp chính sách với thử nghiệm thực tiễn.

•    Singapore triển khai AI Governance Framework, kết hợp với các không gian thử nghiệm pháp lý (sandbox) trong lĩnh vực tài chính và y tế.

•    Hàn Quốc gắn AI vào chiến lược dữ liệu quốc gia, thí điểm ứng dụng AI trong y tế cộng đồng, giao thông đô thị và giáo dục từ sớm.

•    Nhật Bản ưu tiên việc đồng bộ chính sách AI với các tiêu chuẩn ISO quốc tế và khuyến khích doanh nghiệp chủ động công khai thuật toán.

Các quốc gia này không chỉ xây dựng luật, mà còn tạo ra cơ chế điều chỉnh mềm, linh hoạt theo từng ngành, từ đó kịp thời điều chỉnh chính sách dựa trên dữ liệu thực nghiệm và mức độ trưởng thành công nghệ.

4.4. Bài học dành cho Việt Nam

Với đặc điểm là quốc gia đang phát triển, Việt Nam cần chọn lộ trình pháp lý phù hợp, không nhất thiết đi theo lối mòn "luật hóa toàn diện" ngay từ đầu. Thay vào đó, nên:

•    Xây dựng các cơ chế thử nghiệm pháp lý (regulatory sandbox) trong một số lĩnh vực nhạy cảm như tài chính, y tế, giáo dục số.

•    Phối hợp ba bên: nhà nước – doanh nghiệp – viện/trường (như Trường Đại học Mỏ - Địa chất) để vừa giám sát, vừa phát triển chính sách đi cùng thực tiễn.

•    Tăng cường đào tạo chuyên sâu về luật công nghệ và đạo đức AI trong hệ thống giáo dục đại học và sau đại học.

•    Bảo đảm lồng ghép chính sách AI trong định hướng quốc gia về chuyển đổi số, đổi mới sáng tạo và bảo vệ chủ quyền dữ liệu.

Chỉ khi pháp luật đi cùng đổi mới và bảo vệ được quyền con người, AI mới thực sự trở thành động lực phát triển bền vững trong môi trường Việt Nam.

5. Định hướng chính sách pháp lý về AI cho Việt Nam

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang ngày càng thâm nhập sâu vào đời sống, Việt Nam cần có chiến lược pháp lý chủ động, linh hoạt và kịp thời để kiểm soát rủi ro, đồng thời thúc đẩy đổi mới sáng tạo. Một số định hướng sau đây được đề xuất như nền tảng ban đầu cho quá trình xây dựng hệ sinh thái pháp luật về AI.

5.1. Ưu tiên triển khai mô hình thử nghiệm chính sách (regulatory sandbox)

Việc thí điểm các khung pháp lý linh hoạt cho AI trong những lĩnh vực nhạy cảm như y tế, giao thông thông minh, ngân hàng số hoặc giáo dục trực tuyến sẽ tạo điều kiện cho cơ quan quản lý và doanh nghiệp cùng thử nghiệm công nghệ trong môi trường được giám sát. Mô hình này giúp hạn chế các hệ quả tiêu cực tiềm ẩn và là bước đệm để hoàn thiện chính sách trước khi luật hóa chính thức.

5.2. Xây dựng Luật chuyên ngành về trí tuệ nhân tạo

Một đạo luật riêng về AI là cần thiết nhằm xác lập các nguyên tắc định hướng dài hạn, như:

•    Minh bạch và khả năng giải thích trong hoạt động của hệ thống AI;

•    Trách nhiệm rõ ràng đối với từng chủ thể tham gia: từ nhà phát triển đến người sử dụng;

•    Tôn trọng quyền con người, bao gồm quyền riêng tư, quyền không bị phân biệt đối xử và quyền được giải thích;

•    Đảm bảo an toàn trong các ứng dụng AI có ảnh hưởng đến an ninh, trật tự và phúc lợi xã hội.

Đạo luật này cần được thiết kế theo hướng tương thích với các chuẩn mực quốc tế nhưng vẫn phù hợp với điều kiện, nhu cầu phát triển và văn hóa pháp lý Việt Nam.

5.3. Tích hợp AI vào các luật hiện hành

Trong khi chờ xây dựng đạo luật riêng, Việt Nam nên chủ động rà soát và cập nhật các bộ luật liên quan:

•    Bộ luật Dân sự: cần làm rõ trách nhiệm pháp lý trong các tình huống AI gây ra thiệt hại cho cá nhân, tổ chức;

•    Luật Sở hữu trí tuệ: xem xét việc điều chỉnh quy định về tác giả, tác phẩm liên quan đến AI hoặc sản phẩm do AI tạo ra;

•    Luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân: quy định rõ nghĩa vụ của các bên trong quá trình thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu đầu vào cho AI.

Cách tiếp cận này đảm bảo hệ thống pháp luật hiện tại không bị tụt hậu trước các thay đổi công nghệ nhanh chóng.

5.4. Thiết lập hệ thống đánh giá và giám sát AI trong khu vực công

Các ứng dụng AI trong cơ quan nhà nước - như hệ thống chấm điểm hồ sơ, tuyển sinh, quản lý an ninh trật tự - cần có cơ chế đánh giá nghiêm ngặt trước và sau khi triển khai. Việc kiểm tra tính công bằng, độ chính xác và khả năng truy xuất của thuật toán cần được thực hiện bởi các đơn vị độc lập để bảo vệ quyền lợi người dân và đảm bảo tính minh bạch trong hoạt động công quyền.

5.5. Xây dựng Bộ quy tắc đạo đức về AI tại Việt Nam

Cần hình thành một Bộ nguyên tắc đạo đức quốc gia về AI, với sự tham gia của đại diện các bên: Nhà nước, giới học thuật, doanh nghiệp công nghệ và các tổ chức xã hội dân sự. Bộ quy tắc này nên hướng tới việc phát triển AI phục vụ lợi ích cộng đồng, tôn trọng các giá trị nhân văn, đồng thời tạo cơ sở đạo lý để định hướng hành vi của các tổ chức, cá nhân tham gia vào hệ sinh thái AI.

6. Kết luận

Sự phát triển nhanh chóng và lan rộng của trí tuệ nhân tạo (AI) đang đặt ra hàng loạt vấn đề pháp lý mới, đòi hỏi hệ thống pháp luật Việt Nam phải có những điều chỉnh phù hợp. Việc thiết lập một hành lang pháp lý rõ ràng, nhất quán và linh hoạt không chỉ là yêu cầu tất yếu để bảo vệ quyền lợi của cá nhân và tổ chức, mà còn là điều kiện nền tảng giúp AI trở thành công cụ phục vụ phát triển xã hội một cách bền vững và có trách nhiệm.

Trong bối cảnh pháp luật hiện hành vẫn còn nhiều khoảng trống, sự vào cuộc sớm và chủ động của cơ quan lập pháp, cùng với cơ chế thử nghiệm chính sách (sandbox) và đổi mới pháp lý, sẽ giúp Việt Nam nắm bắt được cơ hội mà AI mang lại đồng thời kiểm soát tốt rủi ro. Bài báo kêu gọi sự phối hợp liên ngành giữa nhà nước, giới nghiên cứu, doanh nghiệp công nghệ và cộng đồng xã hội nhằm cùng xây dựng, thử nghiệm và hoàn thiện khung pháp lý cho AI một cách thực tiễn, nhân văn và tiên tiến.

Abstract

Artificial Intelligence (AI) is rapidly advancing in Vietnam, offering significant opportunities for innovation in governance, industry, education, and everyday life. However, alongside its benefits, the widespread adoption of AI presents novel legal challenges that go beyond the scope of current regulatory frameworks. This paper analyzes key legal risks associated with AI in the context of Vietnam’s legal system, aiming to identify regulatory gaps and propose directions for legal reform.

The discussion focuses on several critical issues, including: legal liability in cases where AI systems cause harm (e.g., autonomous vehicles, AI-powered medical devices); intellectual property rights over AI-generated content; personal data protection within machine learning environments; and requirements for transparency and explainability of algorithms used in the public sector. Existing legal instruments such as the 2015 Civil Code, the 2015 Law on Network Information Security, the amended 2023 Law on Consumer Protection, and the 2023 Law on Electronic Transactions do not yet specifically address non-human entities like AI, resulting in significant legal voids.

Drawing on legislative experiences from the European Union and ASEAN, the article recommends that Vietnam should soon adopt regulatory sandbox models for AI and revise relevant laws to better manage emerging digital risks. It also suggests considering the development of a dedicated AI law in the future, complemented by appropriate technical standards and ethical principles tailored to Vietnam’s socio-legal context.

Keywords: Artificial Intelligence (AI); Legal Risks; Legal Framework; Liability; Intellectual Property Rights; Personal Data Protection.

Tài liệu tham khảo 

1.    Chính phủ. (2023). Nghị định số 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Văn phòng Chính phủ.

2.    Quốc hội. (2015). Bộ luật Dân sự số 91/2015/QH13. Văn phòng Quốc hội.
3.    Quốc hội. (2005, sửa đổi 2022). Luật Sở hữu trí tuệ số 50/2005/QH11. Văn phòng Quốc hội.
4.    Quốc hội. (2015). Luật An toàn thông tin mạng số 86/2015/QH13. Văn phòng Quốc hội.
5.    European Commission. (2021). Proposal for a Regulation laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Retrieved from https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A52021PC0206
6.    U.S. Department of Commerce. (2023). AI Risk Management Framework 1.0 (NIST Special Publication 1270). National Institute of Standards and Technology. https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/CSWP/NIST.CSWP.1270.pdf
7.    UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
8.    Singapore Personal Data Protection Commission. (2020). Model AI Governance Framework (Second Edition). https://www.pdpc.gov.sg
9.    Nguyen, D. T., & Le, H. M. (2022). Legal challenges in regulating AI: Comparative insights and implications for Vietnam. Vietnam Journal of Law and Development, 18(4), 45–56.
10.    Vu, T. M., & Pham, Q. D. (2023). Artificial Intelligence in Vietnam: Legal gaps and the need for a proactive legal framework. Journal of Vietnamese Legal Studies, 12(2), 20–33.