Hãy tưởng tượng kịch bản này: Đội ngũ R&D của bạn vừa trình làng một tính năng đột phá nhờ sự trợ giúp của AI. Cả công ty hân hoan. Nhưng ở hậu trường, mô hình AI đó đã âm thầm “học” (training) dựa trên dữ liệu độc quyền của đối thủ, hoặc tệ hơn, là thông tin cá nhân của khách hàng chưa được sự đồng thuận.
Đó không phải là viễn cảnh xa vời. Đó là thực tế trần trụi của khái niệm “Data Lineage” (Nguồn gốc/Gia phả dữ liệu) mà phần lớn doanh nghiệp đang phớt lờ.
“Hộp đen” AI và cái giá của sự tiện lợi
Chúng ta thường tải về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc sử dụng các API từ các nhà cung cấp lớn mà mặc định rằng chúng “sạch”. Sự thật là hầu hết các mô hình này được huấn luyện trên một “bể” dữ liệu khổng lồ: từ website công ty, tạp chí khoa học, đến các kho mã nguồn mở và cả mạng xã hội.
Trong khi việc sử dụng công cụ AI là hợp pháp, thì dữ liệu mà AI đó đã nuốt vào bụng chưa chắc đã hợp pháp.
Khi doanh nghiệp bạn dùng AI đó để tạo ra sản phẩm thương mại, bạn vô tình trở thành kẻ tiêu thụ “hàng gian”. Các tuyên bố miễn trừ trách nhiệm (disclaimer) của nhà cung cấp AI thường đẩy quả bóng rủi ro về phía người dùng cuối – chính là doanh nghiệp của bạn. Và trước tòa án, “tôi không biết” chưa bao giờ là một lời bào chữa hợp lệ.
Bối cảnh Việt Nam sau Nghị định 13/2023/NĐ-CP
Tại Việt Nam, rủi ro này càng trở nên nóng bỏng với sự ra đời của Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân.
Nếu hệ thống AI của bạn, dù vô tình, đã sử dụng hoặc phát sinh ra dữ liệu cá nhân của người dùng Việt Nam mà không chứng minh được nguồn gốc và sự đồng thuận, bạn đang vi phạm pháp luật. Không giống như các tiêu chuẩn ISO mang tính khuyến khích, Nghị định 13 có chế tài xử phạt nặng và yêu cầu giải trình minh bạch.
Một doanh nghiệp Fintech hay E-commerce tại Việt Nam nếu để lộ lọt thông tin khách hàng do AI “ảo giác” (hallucination) hoặc do truy xuất dữ liệu đào tạo không sạch, cái giá phải trả không chỉ là tiền phạt, mà là sự sụp đổ của niềm tin thương hiệu – tài sản quý giá nhất trong kỷ nguyên số.
Chuyển dịch tư duy: Từ “Hậu kiểm” sang “Phòng thủ từ đầu”
Đã đến lúc các CTO và CIO tại Việt Nam cần thay đổi tư duy: AI có trách nhiệm (Responsible AI) không phải là việc của phòng pháp chế sau khi dự án đã xong. Nó phải là viên gạch đầu tiên của dự án.
- Truy xuất nguồn gốc dữ liệu (Data Lineage) là bắt buộc: Bạn phải trả lời được câu hỏi: Dữ liệu này đến từ đâu? Ai sở hữu nó? Chúng ta có quyền dùng nó cho mục đích thương mại không?
- Sự trỗi dậy của nghề “Data Pruner” (Người tỉa dữ liệu): Trong tương lai gần, các doanh nghiệp sẽ cần những kỹ sư chuyên trách việc “làm sạch” mô hình AI – loại bỏ các dữ liệu vi phạm bản quyền hoặc rủi ro cao trước khi đưa vào vận hành.
- Xu hướng Dữ liệu Tổng hợp (Synthetic Data): Thay vì dùng dữ liệu thật đầy rủi ro pháp lý, các công ty công nghệ tiên tiến đang chuyển sang dùng dữ liệu nhân tạo để huấn luyện AI. Đây là giải pháp “tẩy trắng” rủi ro hiệu quả.
Hãng bảo mật Anthropic gần đây đã cảnh báo về việc hacker dùng chính AI để tư vấn chiến lược tấn công. Ở chiều ngược lại, nếu không quản trị tốt, chính AI trong nhà bạn sẽ trở thành “gián điệp” pháp lý, phơi bày các điểm yếu về quản trị dữ liệu trước tòa án hoặc các cơ quan chức năng.
Kỷ nguyên “dùng chùa” dữ liệu đã chấm dứt. Doanh nghiệp chiến thắng trong cuộc đua AI không phải là người chạy nhanh nhất, mà là người chạy an toàn nhất với một nền tảng dữ liệu sạch và minh bạch.
Thiết nghĩ, các doanh nghiệp Việt Nam nên có kế hoạch xây dựng tường lửa pháp lý ngay hôm nay, bằng cách coi AI có trách nhiệm là chiến lược sinh tồn, chứ không phải là khẩu hiệu suông.