Quản lý AI tại Trung Quốc: Lộ trình thận trọng, định hướng dài hạn
Việc Trung Quốc rút dự thảo Luật Trí tuệ nhân tạo toàn diện khỏi chương trình lập pháp năm 2025 không đồng nghĩa với việc nước này nới lỏng quản lý, mà là chuyển sang cách tiếp cận linh hoạt hơn, ưu tiên thí điểm, tiêu chuẩn kỹ thuật và quy định theo lĩnh vực. Cách tiếp cận từng bước này giúp Bắc Kinh kiểm soát rủi ro vừa thúc đẩy đổi mới, nhưng đồng thời cũng đặt ra những thách thức về tính thống nhất của khung pháp lý, mức độ minh bạch và chi phí tuân thủ đối với doanh nghiệp.
Điều chỉnh lộ trình lập pháp về AI
Khi Trung Quốc công bố chương trình lập pháp mới, dư luận chú ý đến việc dự thảo Luật Trí tuệ nhân tạo (AI) toàn diện không còn được đưa vào danh mục. Trước đó, dự thảo này được kỳ vọng sẽ tạo ra một khung pháp lý cấp cao cho toàn bộ lĩnh vực AI. Sự điều chỉnh này thu hút sự quan tâm của giới quan sát quốc tế, nhất là trong bối cảnh nhiều nền kinh tế lớn đang đẩy mạnh xây dựng luật AI nhằm quản lý và giảm thiểu các rủi ro phát sinh từ công nghệ mới.
Tuy nhiên, việc rút dự luật không đồng nghĩa với việc Trung Quốc từ bỏ mục tiêu quản trị AI. Trái lại, các tín hiệu từ giới chức và truyền thông nhà nước cho thấy, đây là sự điều chỉnh có chủ đích. Bắc Kinh lựa chọn cách tiếp cận từng bước, tập trung vào các dự án thí điểm, tiêu chuẩn kỹ thuật và các biện pháp quản lý có mục tiêu, thay vì ban hành ngay một đạo luật bao trùm trong bối cảnh công nghệ vẫn đang phát triển nhanh và chưa ổn định.
Việc tạm hoãn ban hành một đạo luật khung về AI cho phép cơ quan quản lý có thêm thời gian quan sát rủi ro thực tế, tham chiếu kinh nghiệm quốc tế và tích luỹ dữ liệu từ các mô hình thử nghiệm trong nước. Một số học giả Trung Quốc cho rằng, việc cập nhật các đạo luật hiện hành như luật an ninh mạng, luật dữ liệu và luật bảo vệ thông tin cá nhân, kết hợp với các quy định chuyên ngành, có thể đáp ứng phần lớn yêu cầu quản lý AI trong giai đoạn trước mắt.
Khung quản lý phân mảnh và những thách thức về tuân thủ
Dù vậy, nhiều ý kiến cũng chỉ ra rằng sự linh hoạt này đi kèm những hệ quả không nhỏ. Khi thiếu một đạo luật cấp cao làm nền tảng điều phối, hệ thống quản lý AI của Trung Quốc trở nên phân mảnh, dựa trên nhiều văn bản dưới luật và tiêu chuẩn ngành khác nhau. Điều này buộc các bên liên quan, đặc biệt là doanh nghiệp, phải vận hành trong một môi trường pháp lý còn thiếu tính thống nhất và khả năng dự báo.
Trên thực tế, Trung Quốc hiện quản lý trí tuệ nhân tạo thông qua sự kết hợp giữa các đạo luật hiện hành, quy định theo từng lĩnh vực và hệ thống tiêu chuẩn kỹ thuật do cơ quan nhà nước hoặc tổ chức ngành ban hành. Cách tiếp cận này cho phép cơ quan quản lý phản ứng nhanh trước những rủi ro cụ thể phát sinh từ AI, song đồng thời cũng làm gia tăng nguy cơ chồng chéo và thiếu nhất quán giữa các quy định.
Một trong những điểm nghẽn đáng chú ý nằm ở quản trị dữ liệu. Tại một số địa phương như Thượng Hải, các quy định mới được ban hành nhằm thúc đẩy ngành công nghiệp AI, trong đó mở rộng khả năng tiếp cận dữ liệu công phục vụ huấn luyện và phát triển mô hình. Tuy nhiên, những quy định này chưa làm rõ cơ sở pháp lý cho việc sử dụng dữ liệu theo các tiêu chí của Luật Bảo vệ thông tin cá nhân (PIPL), như yêu cầu về sự đồng ý của chủ thể dữ liệu hay căn cứ lợi ích công cộng. Sự thiếu rõ ràng này đặt doanh nghiệp vào tình thế khó khi vừa được khuyến khích khai thác dữ liệu, vừa đối mặt với rủi ro vi phạm quy định về bảo mật và quyền riêng tư.
Tính minh bạch của thuật toán cũng là một lĩnh vực bộc lộ nhiều bất cập. Một số quy định yêu cầu doanh nghiệp giải thích nguyên lý vận hành, logic ra quyết định và các rủi ro tiềm ẩn của hệ thống AI, đặc biệt đối với những ứng dụng có tác động xã hội rộng. Trong khi đó, các quy định liên quan đến bí mật thương mại, an ninh quốc gia và an toàn công nghệ lại giới hạn phạm vi thông tin được công bố. Những yêu cầu này làm gia tăng chi phí tuân thủ và ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh, nhất là đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ vốn thiếu nguồn lực pháp lý chuyên sâu.
Bên cạnh đó, việc phụ thuộc nhiều vào tiêu chuẩn ngành và cơ chế tự quản cũng làm dấy lên lo ngại về hiệu quả kiểm soát rủi ro. Một số ý kiến cho rằng các tiêu chuẩn do doanh nghiệp dẫn dắt thường ưu tiên hiệu suất và tốc độ triển khai hơn là trách nhiệm giải trình và bảo vệ lợi ích công cộng. Trong bối cảnh AI ngày càng được ứng dụng sâu rộng vào các lĩnh vực như y tế, tài chính và quản lý đô thị, những khoảng trống này có thể trở thành thách thức đáng kể đối với hệ thống quản trị hiện hành.
Con đường phía trước
Dù hiện chưa ban hành luật AI toàn diện, nhiều dấu hiệu cho thấy Trung Quốc không loại trừ khả năng xây dựng khuôn khổ pháp lý thống nhất trong trung hạn. Truyền thông nhà nước và các bình luận chính sách gần đây liên tục nhấn mạnh yêu cầu kết hợp giữa phát triển và bảo đảm an ninh, coi đây là nguyên tắc trọng tâm trong quản trị AI thời gian tới. Một đạo luật cấp cao, nếu được thông qua, có thể đóng vai trò điều phối, góp phần giải quyết các xung đột giữa quy định hiện hành và thiết lập chuẩn mực chung về kiểm tra an toàn, đánh giá thiên lệch và cơ chế báo cáo sự cố.
Trong giai đoạn trước mắt, giới quan sát cho rằng, Trung Quốc sẽ tiếp tục mở rộng các dự án thí điểm AI trong những lĩnh vực được ưu tiên như chăm sóc sức khỏe, giao thông thông minh và phát triển đô thị. Các trung tâm công nghệ lớn như Bắc Kinh, Thượng Hải và Thâm Quyến nhiều khả năng sẽ đóng vai trò thử nghiệm chính sách, triển khai các cơ chế mới liên quan đến truy cập dữ liệu, mua sắm sản phẩm AI và giám sát tuân thủ. Song song đó, các cơ quan thiết lập tiêu chuẩn dự kiến tiếp tục hoàn thiện các yêu cầu kỹ thuật về đánh giá mô hình, quản trị dữ liệu, gắn nhãn nội dung do AI tạo ra và bảo đảm an ninh mạng.
Kinh nghiệm từ các lĩnh vực khác cho thấy, những sự cố hoặc rủi ro nghiêm trọng thường trở thành động lực thúc đẩy điều chỉnh pháp lý. Tương tự như các vụ việc liên quan đến dữ liệu cá nhân trước đây đã dẫn tới việc ban hành PIPL, những rủi ro AI chưa được kiểm soát, từ trục trặc mô hình, lỗ hổng hệ thống đến các hình thức gian lận sử dụng AI, có thể bộc lộ giới hạn của khung quản lý hiện tại và tạo sức ép đối với việc xây dựng một đạo luật toàn diện.
Trong bối cảnh quốc tế, cách tiếp cận của Trung Quốc tiếp tục được đặt cạnh các mô hình quản trị AI khác. Theo đó, Liên minh châu Âu (EU) theo đuổi khuôn khổ pháp lý phân tầng với yêu cầu tuân thủ chặt chẽ; Nhật Bản ưu tiên các nguyên tắc mềm và hướng dẫn mang tính tự nguyện; trong khi Hàn Quốc tìm cách kết hợp giữa thúc đẩy đổi mới và kiểm soát rủi ro. Với chiến lược từng bước, dựa nhiều vào thử nghiệm và tiêu chuẩn kỹ thuật, Trung Quốc đang theo đuổi một lộ trình riêng trong quản trị AI.
Cách tiếp cận này phản ánh nỗ lực cân bằng giữa phát triển công nghệ và ổn định xã hội. Khi các chương trình thí điểm được mở rộng và các rủi ro trở nên rõ ràng hơn, khả năng hình thành một khuôn khổ pháp lý thống nhất về AI tại Trung Quốc vẫn để ngỏ. Trong thời gian chờ đợi, tiến trình thử nghiệm, điều chỉnh và triển khai chính sách của Trung Quốc sẽ tiếp tục thu hút sự quan tâm của cộng đồng quốc tế.