I. ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong bối cảnh chuyển đổi số và sự bùng nổ của công nghệ, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đang dần trở thành một chủ thể “thực thi hành vi” trong các quan hệ dân sự, thay thế hoặc hỗ trợ con người trong nhiều lĩnh vực: giao kết hợp đồng, cung ứng dịch vụ, ra quyết định tài chính, và thậm chí gây ra thiệt hại ngoài ý muốn.

Tuy nhiên, hệ thống pháp luật dân sự Việt Nam hiện hành, đặc biệt là Bộ luật Dân sự năm 2015, vẫn được xây dựng trên nền tảng truyền thống với hai loại chủ thể cơ bản là cá nhân và pháp nhân. Điều này dẫn đến khoảng trống pháp lý đáng kể khi AI tham gia trực tiếp hoặc gián tiếp vào các quan hệ dân sự.

Do đó, việc nghiên cứu, đề xuất bổ sung chế định pháp lý về AI vào Bộ luật Dân sự là yêu cầu cấp thiết, phù hợp với xu thế hiện nay nhằm bảo đảm an toàn pháp lý, thúc đẩy đổi mới sáng tạo và hội nhập quốc tế.

II. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN

1. Sự biến đổi của cấu trúc quan hệ dân sự

Theo lý luận truyền thống, một quan hệ pháp luật dân sự được cấu thành bởi ba yếu tố cơ bản: Chủ thể, Khách thể và Nội dung theo Điều 1 BLDS năm 2015.

• Chủ thể: Đây là các bên tham gia vào quan hệ pháp luật, có năng lực hành vi và năng lực pháp luật để thực hiện các quyền và nghĩa vụ. Theo quy định pháp luật, chủ thể bao gồm cá nhân và pháp nhân
• Khách thể: Là những lợi ích vật chất, tinh thần hoặc những giá trị khác mà các chủ thể mong muốn đạt được khi tham gia vào quan hệ pháp luật có thể là tài sản, giá trị nhân thân…
• Nội dung: Là tổng hợp quyền chủ thể và nghĩa vụ pháp lý của các bên tham gia, được Nhà nước quy định và bảo đảm thực hiện

-           Quyền chủ thể: là cách xử sự mà pháp luật cho phép chủ thể được tiến hành. Điều này bao gồm quyền tự mình xử sự, quyền yêu cầu bên kia thực hiện nghĩa vụ và quyền yêu cầu cơ quan nhà nước can thiệp bảo vệ

-           Nghĩa vụ pháp lý: là cách xử sự bắt buộc mà nhà nước quy định đối với chủ thể nhằm đáp ứng quyền của bên kia, bao gồm việc thực hiện một hành vi nhất định, không được thực hiện một hành vi nhất định hoặc chịu trách nhiệm pháp lý nếu vi phạm.

Sự xuất hiện của trí tuệ làm thay đổi cấu trúc quan hệ dân sự ở hai điểm chính:

• Trí tuệ nhân tạo không được coi là chủ thể có ý chí pháp lý độc lập. Tuy nhiên nó lại có khả năng thực hiện các hành vi mang tính quyết định pháp lý thay thế hoặc hỗ trợ con người.

Ví dụ: Nhiều hệ thống ngân hàng hiện nay sử dụng AI để đánh giá điểm tín dụng. AI tự quyết định việc chấp nhận hoặc từ chối đơn vay vốn của khách hàng dựa trên việc phân tích dữ liệu hành vi, thay vì nhân viên tín dụng ngồi chấm điểm thủ công.

• Thông thường, hành vi dân sự phản ánh ý chí của chủ thể. Với AI hành vi có thể phát sinh tự động thông qua thuật toán và dữ liệu, đôi khi nằm ngoài sự dự liệu hoặc kiểm soát trực tiếp của con người tại thời điểm phát sinh giao dịch.

Ví dụ: Các thuật toán của Grab, Uber hay Amazon tự động điều chỉnh giá dựa trên nhu cầu thực tế, thời tiết và vị trí. Có những thời điểm giá tăng vọt lên mức vô lý (có thể do thiên tai), đây là hành vi tự động của AI nhằm tối ưu hóa lợi nhuận dựa theo đầu vào, hoàn toàn nằm ngoài dự liệu hoặc kiểm soát tức thời của người vận hành hệ thống.

Hiện nay, Bộ luật Dân sự năm 2015 chưa có bất kỳ khái niệm pháp lý tương ứng cho AI, dẫn đến việc không thể xác định AI là “tài sản”, “công cụ” hay một “chủ thể đặc biệt”.

2. Thực tiễn phát sinh quan hệ pháp luật liên quan đến trí tuệ nhân tạo

Thực tế cho thấy trí tuệ nhân tạo hiện đã tham gia trực tiếp vào các quan hệ dân sự sau:

(i) Quan hệ hợp đồng

Trong quan hệ hợp đồng truyền thống, sự giao thoa ý chí giữa các bên là yếu tố tiên quyết để xác lập quyền và nghĩa vụ. Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI và các hệ thống tự động đã làm thay đổi cách thức hình thành và thực hiện các thỏa thuận này qua hai biểu hiện chính:

• Hợp đồng được giao kết thông qua Chatbot và Thuật toán giao dịch: Đây là hình thức xác lập giao dịch mà trong đó AI đóng vai trò là thực thể thực hiện hành vi thay thế con người. Thay vì con người trực tiếp đàm phán, các hệ thống AI (như Chatbot bán hàng hoặc thuật toán chứng khoán) được lập trình để tự động phản hồi, báo giá và chấp nhận giao kết dựa trên các tham số có sẵn. Lúc này, AI không chỉ là công cụ truyền tin thuần túy mà là một thực thể có khả năng đưa ra "quyết định mang tính pháp lý".

Ví dụ: Việc sử dụng các bot giao dịch tần suất cao (High-frequency trading) trên thị trường tài chính, nơi các lệnh mua/bán được thực hiện trong tích tắc dựa trên thuật toán mà không cần sự phê duyệt thủ công cho từng giao dịch.

• Hợp đồng thông minh (Smart contract) tự động thực hiện nghĩa vụ: Hợp đồng thông minh là các chương trình máy tính tự thực hiện các điều khoản của hợp đồng khi các điều kiện định trước được thỏa mãn. Điểm khác biệt lớn nhất là tính tự động thi hành. Trong hợp đồng truyền thống, việc thực hiện nghĩa vụ phụ thuộc vào sự tự nguyện của chủ thể. Với Smart contract, nghĩa vụ (như chuyển tiền, bàn giao quyền truy cập nội dung số) sẽ tự động kích hoạt bởi hệ thống AI/Blockchain ngay khi dữ liệu đầu vào xác nhận điều kiện đã đủ.

Ví dụ: Ứng dụng trong bảo hiểm trễ chuyến bay: nếu hệ thống dữ liệu hàng không ghi nhận chuyến bay bị chậm quá số giờ quy định, Smart contract sẽ tự động lệnh chuyển tiền bồi thường vào tài khoản của khách hàng mà không cần khách hàng phải nộp đơn yêu cầu hay nhân viên bảo hiểm phê duyệt.

(ii) Quan hệ bồi thường thiệt hại

Trách nhiệm bồi thường thiệt hại truyền thống dựa trên nguyên tắc lỗi của con người. Tuy nhiên, AI đặt ra thách thức vì nó có thể gây thiệt hại do lỗi hệ thống, sự cố thuật toán hoặc do chính quá trình tự học (deep learning) mà con người không thể dự liệu trước.

• Xe tự hành gây tai nạn: Đây là một trong những ví dụ điển hình về thách thức trong việc xác định trách nhiệm dân sự. Khi một chiếc xe tự lái hoàn toàn (không có sự can thiệp của người lái) gây tai nạn, việc áp dụng Điều 601 BLDS 2015 (Bồi thường thiệt hại do nguồn nguy hiểm cao độ) trở nên phức tạp. Khó khăn nằm ở chỗ xác định thiệt hại do lỗi của người sở hữu, người vận hành, hay do lỗi thiết kế/thuật toán của nhà sản xuất phần mềm.

Ví dụ: Vụ tai nạn của xe tự lái Uber tại Arizona (Mỹ) gây tử vong cho người đi bộ[1]. Vụ việc này đã mở ra cuộc tranh luận toàn cầu về việc liệu trách nhiệm thuộc về "người giám sát" ngồi trong xe hay thuộc về thuật toán nhận diện vật thể của hệ thống AI đã không phân loại đúng người đi bộ.

• Thuật toán tài chính gây thiệt hại: Trong lĩnh vực kinh tế, các thuật toán AI (Bot giao dịch) đang thay thế con người trong các quyết định đầu tư chớp nhoáng. Một thuật toán AI có thể tự động thực hiện hàng nghìn lệnh giao dịch dựa trên dữ liệu thị trường. Nếu thuật toán bị lỗi hoặc phản ứng sai lệch với các biến động giả, nó có thể gây ra sự sụp đổ tài chính cho nhà đầu tư hoặc gây rối loạn thị trường. Việc xác định đây là "rủi ro đầu tư" hay "thiệt hại cần bồi thường" là một ranh giới mong manh.

Ví dụ: Ngay sau 2 giờ 30 phút chiều ngày 6/5/2010, một vụ flash crash đã xảy ra khi chỉ số trung bình công nghiệp Dow Jones giảm hơn 1.000 điểm trong 10 phút, mức giảm lớn nhất trong lịch sử tại thời điểm đó. Hơn 1.000 tỉ USD vốn đã bốc hơi, mặc dù thị trường đã lấy lại 70% vào cuối ngày[2]. Các báo cáo ban đầu cho rằng sự cố xảy ra do một lệnh nhập sai, và nguyên nhân của sự cố được cho là do Navinder Sarao, một trader giao dịch tương lai ở vùng ngoại ô London. Người này đã nhận tội vì đã cố gắng "lừa gạt thị trường" bằng cách nhanh chóng mua và bán hàng trăm hợp đồng E-mini S & P Futures thông qua Sàn giao dịch Chicago (CME).

• AI y tế đưa ra chẩn đoán sai: Sử dụng AI trong phân tích hình ảnh và hỗ trợ chuẩn đoán bệnh là một bước tiến, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro pháp lý lớn. Nếu một hệ thống AI chẩn đoán sai một khối u hoặc đưa ra phác đồ điều trị gây hại, trách nhiệm pháp lý sẽ quy chiếu về đâu? Bác sĩ tin tưởng vào AI, hay bệnh viện sở hữu máy móc, hay đơn vị phát triển phần mềm chẩn đoán đó? Theo quy định hiện hành, rất khó để bệnh nhân chứng minh được "lỗi" trong một hệ thống "hộp đen" (black box) của AI.

(iii) Quan hệ tài sản

• Nội dung số, phần mềm, dữ liệu do AI tạo ra: Đây là nhóm tài sản phái sinh, được hình thành từ quá trình tính toán và tự học của thuật toán thay vì sự sáng tạo trực tiếp của con người. Sự xuất hiện của các sản phẩm do AI tạo lập (AI-generated content) đặt ra thách thức về việc xác lập quyền sở hữu. Theo lý luận cũ, quyền sở hữu gắn liền với công sức lao động của con người, nhưng với AI, sản phẩm được tạo ra tự động. Nếu không có khung pháp lý định danh, các nội dung này sẽ rơi vào tình trạng "vô chủ" hoặc dễ bị xâm phạm.
• Giá trị kinh tế của dữ liệu trở thành trung tâm: Dữ liệu không còn chỉ là thông tin thuần túy mà đã trở thành "dầu mỏ mới", là nguyên liệu cốt lõi và là loại tài sản chiến lược trong kỷ nguyên AI. Trong các quan hệ dân sự liên quan đến AI, dữ liệu đóng vai trò kép: vừa là khách thể của quyền sở hữu, vừa là đối tượng của các giao dịch thương mại. Giá trị của một hệ thống AI thường nằm ở kho dữ liệu huấn luyện (Training Data) mà nó sở hữu. Tuy nhiên, Bộ luật Dân sự hiện hành chưa chính thức công nhận dữ liệu là một loại tài sản độc lập, dẫn đến khó khăn trong việc cầm cố, thế chấp hoặc chuyển nhượng.

Ví dụ: Các nền tảng thương mại điện tử sử dụng AI để thu thập và phân tích dữ liệu hành vi người dùng. Tập hợp dữ liệu này được các doanh nghiệp khác mua lại với giá hàng triệu USD để phục vụ quảng cáo mục tiêu. Lúc này, dữ liệu thực sự trở thành trung tâm của giao dịch dân sự.

3. Kinh nghiệm pháp lý quốc tế

Các quốc gia và khu vực trên thế giới đang thiết lập những hành lang pháp lý khác nhau để thích ứng với sự phát triển của AI, tạo nên một bức tranh đa dạng về kỹ thuật lập pháp:

• Liên minh Châu Âu (EU) - Mô hình quản trị rủi ro: EU đã ban hành đạo luật AI Act (Harmonised Standards for the European AI Act)[3]  đánh dấu bước đi tiên phong trong việc luật hóa AI. Đặc trưng của mô hình này là phân loại AI theo 4 mức độ rủi ro (Không thể chấp nhận, Cao, Trung bình, Thấp) để áp dụng các nghĩa vụ tuân thủ và thiết lập trách nhiệm đa tầng từ nhà phát triển đến người vận hành.
• Hoa Kỳ - Mô hình linh hoạt dựa trên trách nhiệm sản phẩm: Thay vì một đạo luật tổng thể, Hoa Kỳ tiếp cận AI thông qua hệ thống án lệ và các quy định hiện hành về trách nhiệm ngoài hợp đồng và trách nhiệm sản phẩm. Cách tiếp cận này tập trung vào việc bảo vệ người tiêu dùng và xác định lỗi của nhà sản xuất khi AI gây ra thiệt hại trong thực tế.
• Trung Quốc - Mô hình kiểm soát thuật toán và nền tảng: Trung Quốc tập trung vào việc quản lý các thuật toán khuyến nghị và AI tạo sinh bằng cách tăng cường trách nhiệm của nhà cung cấp nền tảng. Pháp luật nước này yêu cầu tính minh bạch của thuật toán và trách nhiệm của đơn vị cung cấp trong việc kiểm soát nội dung và hành vi do AI thực hiện.

Xu hướng chung hiện nay, dù có sự khác biệt về cách tiếp cận, các nền tài khóa và pháp lý lớn đều đang gặp nhau ở hai điểm cốt lõi:

• Việc không công nhận trí tuệ nhân tạo là một chủ thể pháp luật độc lập là một quan điểm thống nhất và cần thiết nhằm bảo vệ nền tảng của trật tự pháp lý truyền thống. Quan điểm này được củng cố dựa trên ba lập luận then chốt sau: 

-          AI thiếu hụt các yếu tố nội tại của một chủ thể pháp lý: Khác với con người hay pháp nhân, trí tuệ nhân tạo không có ý chí tự thân để tự quyết định hành vi, không sở hữu khối tài sản riêng biệt để bảo đảm nghĩa vụ và do đó, không có năng lực để tự chịu trách nhiệm hình sự hay dân sự một cách độc lập trước pháp luật. 

-          Ngăn chặn lỗ hổng trốn tránh trách nhiệm pháp lý: Việc từ chối cấp "tư cách pháp nhân" cho AI là một cơ chế phòng vệ quan trọng, giúp triệt tiêu tình trạng các chủ thể thực (con người hoặc tổ chức) lợi dụng tính tự động của công nghệ để đổ lỗi cho hệ thống, nhằm né tránh các nghĩa vụ bồi thường hoặc trách nhiệm pháp lý khi có sai phạm xảy ra. 

-          Xác lập đúng vị thế công cụ của AI: Thay vì một chủ thể, AI cần được định danh chính xác là một đối tượng pháp lý đặc biệt hoặc một loại công cụ hỗ trợ cao cấp, chịu sự điều khiển và quy chiếu trách nhiệm trực tiếp bởi con người.

• Để ứng phó với tính tự chủ và khả năng gây thiệt hại khó dự báo của trí tuệ nhân tạo, hệ thống pháp luật quốc tế đang có sự chuyển dịch mạnh mẽ sang các cơ chế trách nhiệm đặc thù nhằm bảo vệ quyền lợi người bị hại và kiểm soát rủi ro công nghệ. Sự chuyển dịch này được thể hiện qua bốn trụ cột chính sau đây: 

-          Áp dụng trách nhiệm khách quan (Strict Liability) đối với các hệ thống rủi ro cao: Thay vì mô hình trách nhiệm dựa trên lỗi truyền thống, xu hướng chung hiện nay là buộc chủ thể phải bồi thường thiệt hại mà không cần chứng minh lỗi của người vận hành đối với các lĩnh vực nguy hiểm như xe tự hành hay AI y tế. 

-          Xác lập nguyên tắc quy chiếu trách nhiệm (Liability Attribution) rõ ràng: Pháp luật tập trung xây dựng các quy tắc để dẫn truyền trách nhiệm pháp lý về cho những thực thể là con người hoặc pháp nhân có khả năng kiểm soát hệ thống tốt nhất, bao gồm nhà phát triển, chủ sở hữu hoặc người vận hành hệ thống. 

-          Yêu cầu tính minh bạch và khả năng giải thích thuật toán: Nhằm phá bỏ rào cản "hộp đen" của AI, các nhà cung cấp bị buộc phải công khai cơ chế vận hành ở mức độ nhất định, giúp các cơ quan tài phán có đủ căn cứ kỹ thuật để xác định chính xác nguyên nhân và nguồn gốc gây ra thiệt hại. 

-          Triển khai cơ chế bảo hiểm trách nhiệm dân sự bắt buộc: Để bảo đảm khả năng chi trả thực tế cho nạn nhân khi có sự cố, các quốc gia tăng cường khuyến khích hoặc bắt buộc chủ sở hữu AI phải tham gia bảo hiểm, qua đó phân tán rủi ro tài chính và tạo mạng lưới an sinh pháp lý vững chắc trong kỷ nguyên số. 

Việc kết hợp đồng bộ các cơ chế này không chỉ giúp giải quyết triệt để các tranh chấp dân sự phát sinh mà còn tạo ra hành lang an toàn để thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong việc ứng dụng AI vào đời sống.

4. Những vấn đề pháp lý đặt ra

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những thách thức mang tính hệ thống, đòi hỏi phải tái định nghĩa nhiều khái niệm cơ bản trong nền tảng pháp luật dân sự hiện hành nhằm lấp đầy các khoảng trống pháp lý đang bộc lộ.

4.1  Định danh pháp lý của trí tuệ nhân tạo

Việc xác định chính xác địa vị pháp lý của trí tuệ nhân tạo (AI) là bước đi tiên quyết và quan trọng nhất để thiết lập một hệ thống quy tắc điều chỉnh hiệu quả, nhằm giải quyết triệt để những tranh chấp phát sinh trong kỷ nguyên số. Tuy nhiên, thực tiễn hiện nay đang đặt ra những thách thức lớn đối với nền tảng lý luận pháp lý truyền thống thông qua hai khía cạnh trọng tâm:

• Thách thức trong việc định danh bản chất pháp lý: Hiện nay, các nhà lập pháp và nghiên cứu đang đứng trước sự lúng túng khi phải lựa chọn việc coi AI là một loại tài sản thông thường (vật quyền), một công cụ hỗ trợ thuần túy hay là một "chủ thể đặc biệt" có năng lực hành vi hạn chế. Nếu coi AI là tài sản, chúng ta khó giải thích được khả năng tự học và tự đưa ra quyết định độc lập của nó; ngược lại, nếu coi là chủ thể, hệ thống pháp luật sẽ phải đối mặt với áp lực thay đổi toàn bộ cấu trúc về quyền và nghĩa vụ dân sự vốn chỉ dành cho cá nhân và pháp nhân
• Sự thiếu hụt khái niệm trong hệ thống luật hiện hành: Bộ luật Dân sự (BLDS) năm 2015, vốn được xây dựng trên nền tảng quan hệ dân sự truyền thống, hiện vẫn chưa có bất kỳ khái niệm pháp lý tương ứng nào để bao quát các đặc tính kỹ thuật của AI. Khoảng trống pháp luật này khiến cho việc giải quyết các vấn đề như giao kết hợp đồng tự động, bồi thường thiệt hại do thuật toán gây ra hay xác lập quyền sở hữu đối với sản phẩm trí tuệ của máy móc trở nên thiếu căn cứ và không thống nhất.

4.2 Xác định ý chí trong giao kết hợp đồng

Trong nền tảng pháp lý truyền thống, hợp đồng được hiểu là sự thống nhất ý chí giữa các chủ thể nhằm làm phát sinh, thay đổi hoặc chấm dứt quyền và nghĩa vụ dân sự. Tuy nhiên, sự tham gia của trí tuệ nhân tạo (AI) vào quá trình giao dịch đang làm lu mờ khái niệm này, đặt ra những câu hỏi hóc búa về bản chất của "ý chí" trong không gian số:

• Sự chuyển dịch và quy chiếu ý chí pháp lý: Một vấn đề pháp lý trọng tâm hiện nay là liệu hành vi tự động của AI — như việc chatbot chốt đơn hàng hay thuật toán tự động khớp lệnh chứng khoán — có được coi là sự thể hiện ý chí trực tiếp của con người hay không. Về mặt lý luận, ý chí phải xuất phát từ một thực thể có nhận thức (cá nhân hoặc pháp nhân). Do đó, pháp luật cần xác lập nguyên tắc quy chiếu, theo đó hành vi của AI được xem là sự kéo dài ý chí của chủ thể đã thiết lập và vận hành hệ thống đó, miễn là nó nằm trong phạm vi mục đích ban đầu.

Thách thức khi AI "hành động ngoài dự kiến": Rủi ro pháp lý trở nên phức tạp hơn khi AI, thông qua quá trình tự học (deep learning), thực hiện các giao dịch nằm ngoài kịch bản dự liệu của lập trình viên hoặc người sử dụng. Trong những trường hợp này, việc xác định hợp đồng có bị vô hiệu do nhầm lẫn hay không và ai sẽ là người chịu trách nhiệm về các nghĩa vụ phát sinh vẫn chưa có lời giải thống nhất trong quy định hiện hành. Điều này đòi hỏi Bộ luật Dân sự phải bổ sung các quy định về giới hạn trách nhiệm và cơ chế phân bổ rủi ro cho những hành vi tự chủ của hệ thống AI để bảo vệ sự an toàn của lưu thông dân sự.

4.3  Trách nhiệm bồi thường thiệt hại

Xác định trách nhiệm dân sự khi AI gây ra sự cố là một trong những vấn đề phức tạp nhất, đòi hỏi sự thay đổi căn bản trong tư duy về lỗi và chủ thể chịu trách nhiệm để bảo vệ quyền lợi của người bị hại.

• Lựa chọn mô hình trách nhiệm (Lỗi hay Khách quan): Pháp luật đang đứng trước thách thức phải lựa chọn giữa mô hình trách nhiệm theo lỗi truyền thống — vốn đòi hỏi chứng minh sai sót trong hành vi của con người - và mô hình trách nhiệm khách quan (Strict Liability). Trong bối cảnh AI có tính tự chủ cao, việc áp dụng trách nhiệm khách quan đối với các hệ thống rủi ro cao (như xe tự hành hay AI y tế) được xem là giải pháp tối ưu để đảm bảo nạn nhân được bồi thường ngay cả khi không thể chứng minh lỗi cụ thể trong "hộp đen" thuật toán.
• Phân định chủ thể chịu trách nhiệm: Sự tham gia của nhiều bên vào chuỗi giá trị AI dẫn đến khó khăn trong việc chỉ đích danh người chịu trách nhiệm cuối cùng. Trách nhiệm này hiện đang bị phân mảnh giữa Nhà sản xuất (về lỗi thiết kế hoặc lập trình), Người vận hành (về lỗi kiểm soát hệ thống) và Người sử dụng (về lỗi vận hành không đúng quy trình). Do đó, việc thiết lập nguyên tắc liên đới hoặc quy chiếu trách nhiệm về chủ thể có khả năng kiểm soát rủi ro tốt nhất là yêu cầu cấp thiết.

4.4 Quyền đối với tài sản do trí tuệ nhân tạo tạo ra

Sự bùng nổ của các sản phẩm nghệ thuật, văn học và mã nguồn do AI tạo lập đang phá vỡ những quy tắc truyền thống về bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ và quyền tài sản.

• Khả năng bảo hộ pháp lý: Một câu hỏi lớn đặt ra là liệu các sản phẩm không có sự tham gia trực tiếp của sức lao động và tư duy con người có đủ điều kiện để được pháp luật công nhận và bảo hộ như một loại tài sản trí tuệ hay không. Việc từ chối bảo hộ có thể kìm hãm đổi mới sáng tạo, nhưng việc bảo hộ quá rộng lại gây ra xung đột với các giá trị sáng tạo truyền thống.
• Xác lập chủ sở hữu hợp pháp: Trong trường hợp được công nhận quyền tài sản, việc xác định quyền sở hữu thuộc về ai vẫn là một bài toán chưa có lời giải thống nhất: thuộc về người sở hữu hệ thống AI, người nạp dữ liệu huấn luyện, hay người đưa ra câu lệnh (prompt) để hình thành sản phẩm. Điều này đòi hỏi Bộ luật Dân sự phải có các quy định nguyên tắc về việc thụ hưởng lợi ích kinh tế từ các sản phẩm tự động này.

4.5 Dữ liệu – đối tượng pháp lý mới

Dữ liệu đã thoát ly khỏi vai trò thông tin đơn thuần để trở thành "nguyên liệu" sống còn và là trung tâm của các quan hệ tài sản trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.

• Vai trò kinh tế cốt lõi: Dữ liệu đóng vai trò là nền tảng để AI học hỏi, học tập và đưa ra quyết định, mang lại giá trị thặng dư và lợi thế cạnh tranh khổng lồ cho các doanh nghiệp công nghệ. Nó không chỉ là công cụ mà bản thân nó là một loại hàng hóa có thể định giá và giao dịch trên thị trường.
• Tình trạng pháp lý hiện hành: Mặc dù mang đặc tính của một tài sản số, nhưng Bộ luật Dân sự hiện nay chưa xác định dữ liệu là một loại tài sản độc lập. Sự thiếu hụt này dẫn đến những rào cản lớn trong việc xác lập các quyền chiếm hữu, sử dụng, định đoạt, cũng như gây khó khăn cho việc giải quyết các tranh chấp về chuyển giao và khai thác giá trị kinh tế từ dữ liệu trong các giao dịch dân sự

III. KIẾN NGHỊ, ĐỀ XUẤT

1.   1. Hoàn thiện pháp luật

1.1 Bổ sung khái niệm pháp lý về trí tuệ nhân tạo

Xây dựng một định nghĩa pháp lý chính thức về trí tuệ nhân tạo là nền tảng cốt lõi để xác lập hành lang điều chỉnh cho các quan hệ dân sự mới phát sinh trong kỷ nguyên số. Khái niệm này không chỉ mang tính kỹ thuật mà còn định hình cách thức pháp luật ứng xử với các thực thể tự vận hành. 

• Xây dựng khái niệm pháp lý toàn diện: Trí tuệ nhân tạo cần được định nghĩa “là một hệ thống công nghệ có khả năng thực hiện hành vi dựa trên nền tảng dữ liệu và thuật toán, sở hữu khả năng học hỏi và đưa ra quyết định nhằm thay thế hoặc hỗ trợ con người trong các hoạt động dân sự”. Định nghĩa này giúp phân biệt rõ AI với các phần mềm truyền thống vốn chỉ hoạt động theo các câu lệnh cố định, từ đó xác lập căn cứ để áp dụng các chế định về trách nhiệm và giao dịch tự động. 
• Xác định địa vị pháp lý là "Đối tượng đặc biệt" của quan hệ dân sự: Từ khái niệm nêu trên, pháp luật cần xác lập AI không phải là một chủ thể độc lập mà là một đối tượng đặc biệt trong quan hệ pháp luật. Việc coi AI là một đối tượng đặc biệt giúp giải quyết sự mâu thuẫn giữa tính "tự chủ" của công nghệ và tính "chịu trách nhiệm" của con người. Với tư cách là đối tượng đặc biệt, AI được xem như một công cụ hỗ trợ cao cấp có khả năng làm phát sinh hậu quả pháp lý, nhưng mọi hành vi của nó vẫn phải được quy chiếu về một chủ thể kiểm soát cụ thể (cá nhân hoặc pháp nhân) để bảo đảm trật tự và an toàn pháp lý. 
• Tạo tiền đề cho việc phân bổ trách nhiệm: Khi AI được định danh là đối tượng đặc biệt, cơ quan lập pháp có thể dễ dàng thiết lập các quy tắc về sở hữu và bồi thường. AI lúc này vừa là tài sản thuộc quyền sở hữu của một chủ thể, vừa là "nguồn nguy hiểm" tiềm tàng cần được quản lý bằng các cơ chế trách nhiệm đặc thù như trách nhiệm khách quan hay bảo hiểm bắt buộc. 

Việc bổ sung khái niệm và xác định địa vị pháp lý cho AI là bước chuyển đổi tất yếu để đưa các hành vi của máy móc vào khuôn khổ quản lý của con người, đảm bảo rằng sự phát triển công nghệ luôn đi đôi với trách nhiệm pháp lý rõ ràng.

1.2 Thiết lập chế định “hành vi do trí tuệ nhân tạo thực hiện”

Thiết lập một chế định pháp lý riêng biệt cho các hành vi do trí tuệ nhân tạo (AI) thực hiện là giải pháp then chốt để giải quyết bài toán về trách nhiệm khi máy móc tự đưa ra quyết định gây hậu quả pháp lý. Chế định này dựa trên nguyên tắc cốt lõi là sự quy chiếu hành vi từ máy móc sang con người, đảm bảo mọi tác động của AI đều được đặt dưới sự kiểm soát và chịu trách nhiệm của các chủ thể pháp luật truyền thống.

• Nguyên tắc quy chiếu hành vi cho chủ thể kiểm soát: Hành vi của hệ thống AI không được xem xét tách rời mà phải được coi là hành vi trực tiếp của các chủ thể có quyền và nghĩa vụ liên quan, bao gồm:

-          Chủ sở hữu: Là thực thể nắm giữ quyền chiếm hữu, sử dụng và hưởng lợi từ hệ thống AI, do đó phải chịu trách nhiệm cao nhất về những rủi ro phát sinh từ tài sản của mình.

-          Người vận hành: Là bên trực tiếp điều khiển, duy trì hoạt động kỹ thuật của hệ thống, phải chịu trách nhiệm nếu hành vi của AI phát sinh từ sai sót trong quá trình quản lý kỹ thuật.

-          Người sử dụng: Là bên đưa ra các câu lệnh, thiết lập mục tiêu cho AI, phải chịu trách nhiệm khi AI thực hiện các hành vi nhằm mục đích phục vụ lợi ích của họ.

• Cơ chế liên đới chịu trách nhiệm trong quan hệ đa phương: Trong thực tế, một hệ thống AI thường có sự tham gia đồng thời của nhiều bên (ví dụ: nhà phát triển cung cấp phần mềm, công ty vận hành máy chủ và khách hàng sử dụng dịch vụ). Khi hành vi của AI gây thiệt hại hoặc làm phát sinh nghĩa vụ dân sự mà không thể tách rời lỗi cụ thể của từng bên, pháp luật cần áp dụng nguyên tắc trách nhiệm liên đới. Cơ chế này cho phép bên bị thiệt hại có quyền yêu cầu bất kỳ chủ thể nào trong chuỗi kiểm soát phải bồi thường toàn bộ, từ đó tối ưu hóa việc bảo vệ quyền lợi cho nạn nhân và thúc đẩy các bên tự giám sát lẫn nhau trong việc đảm bảo an toàn thuật toán.

Việc coi hành vi của AI là hành vi của con người giúp duy trì tính ổn định của hệ thống pháp luật dân sự. Nó triệt tiêu xu hướng "đổ lỗi cho máy móc" để trốn tránh nghĩa vụ, đồng thời buộc các chủ thể phải thận trọng hơn trong việc lựa chọn, thiết lập và triển khai các hệ thống tự vận hành vào đời sống xã hội. Có thể nói, chế định này tạo ra một "mối dây liên kết pháp lý" vững chắc giữa hành vi của thuật toán và trách nhiệm của chủ thể, đảm bảo rằng dù công nghệ có tự chủ đến đâu, con người vẫn luôn là trung tâm của mọi nghĩa vụ pháp lý.

1.3 Hoàn thiện chế định hợp đồng

Khi các hành vi của AI đã được quy chiếu về ý chí của con người, việc chính thức thừa nhận giá trị pháp lý của các giao dịch do hệ thống này thiết lập trở thành một yêu cầu khách quan nhằm bảo đảm tính tương thích giữa pháp luật dân sự và thực tiễn giao dịch số. Việc hoàn thiện chế định hợp đồng không chỉ đơn thuần là công nhận một phương thức ký kết mới, mà còn là xác lập một "màng lọc pháp lý" để bảo vệ quyền lợi tối ưu cho các bên trong kỷ nguyên tự động hóa.

• Công nhận hiệu lực pháp lý của hợp đồng được giao kết thông qua AI: Đề xuất sửa đổi cần chính thức thừa nhận giá trị pháp lý của các thỏa thuận được hình thành, đàm phán hoặc xác lập tự động bởi hệ thống AI. Việc công nhận này đồng nghĩa với việc coi hành vi của AI là một phương thức thể hiện ý chí gián tiếp của chủ thể, giúp các hợp đồng này có đầy đủ hiệu lực ràng buộc quyền và nghĩa vụ như các phương thức truyền thống.

Với đề xuất này cần đáp ứng hai điều kiện:

• Xác lập điều kiện về sự ủy quyền hợp pháp: Để thực hiện đề xuất công nhận hiệu lực hợp đồng, pháp luật cần quy định điều kiện bắt buộc là phải có sự ủy quyền rõ ràng từ chủ thể (cá nhân hoặc pháp nhân) cho hệ thống AI. Sự ủy quyền này xác lập giới hạn quyền hạn mà máy móc được phép thực hiện, đảm bảo rằng mọi cam kết do AI tạo ra đều nằm trong phạm vi kiểm soát và mục đích tự nguyện của chủ thể ủy quyền.
• Thiết lập cơ chế kiểm soát hợp lý đối với giao dịch tự động: Đề xuất sửa đổi cần nhấn mạnh vai trò của con người trong việc giám sát hành vi của AI để ngăn ngừa rủi ro. Cơ chế này đòi hỏi người sử dụng phải thiết lập các rào cản kỹ thuật và pháp lý, cho phép can thiệp hoặc hủy bỏ các giao dịch trong trường hợp AI "hành động ngoài dự kiến" hoặc phát sinh lỗi hệ thống, nhằm bảo đảm tính trung thực và công bằng của hợp đồng.

Việc luật hóa các nội dung trên sẽ giúp giải quyết tình trạng lúng túng khi xác định ý chí trong giao dịch số, từ đó thúc đẩy niềm tin của các chủ thể vào thị trường thương mại điện tử và các dịch vụ dựa trên nền tảng AI. Đây cũng là cơ sở để quy chiếu trách nhiệm bồi thường nếu quá trình giao kết tự động này gây thiệt hại cho bên đối tác. Hướng đề xuất hoàn thiện chế định hợp đồng này không chỉ giúp hiện thực hóa các giao dịch tự động mà còn tạo ra một "màng lọc pháp lý" vững chắc, đảm bảo rằng công nghệ luôn phục vụ và tuân thủ ý chí của con người.

1.4 Thiết lập cơ chế trách nhiệm dân sự đặc thù

Để giải quyết triệt để những rủi ro từ tính tự chủ và cấu trúc "hộp đen" của thuật toán, việc xây dựng một cơ chế trách nhiệm dân sự đặc thù là yêu cầu cấp thiết nhằm bảo vệ quyền lợi người bị hại và tạo hành lang an toàn cho đổi mới sáng tạo. Cơ chế này cần được xây dựng dựa trên sự kết hợp nhuần nhuyễn giữa các mô hình trách nhiệm và phân định rõ ràng vai trò của các chủ thể liên quan.

• Áp dụng mô hình trách nhiệm kết hợp linh hoạt: Pháp luật không nên chỉ dựa vào một mô hình duy nhất mà cần có sự phân tách dựa trên mức độ nguy hiểm của hệ thống AI.

-          Trách nhiệm khách quan (Strict Liability) đối với AI rủi ro cao: Đối với các hệ thống có khả năng gây thiệt hại lớn như xe tự hành hay AI y tế, đề xuất áp dụng trách nhiệm bồi thường mà không cần chứng minh lỗi của con người. Điều này đảm bảo nạn nhân được bù đắp tổn thất nhanh chóng, đồng thời buộc các chủ thể phải thận trọng tối đa khi đưa công nghệ vào vận hành.

-          Trách nhiệm theo lỗi đối với các sai sót cụ thể: Đối với các hệ thống ít rủi ro hơn, mô hình trách nhiệm theo lỗi vẫn cần được duy trì để xử lý các sai sót trong khâu thiết kế, bảo trì hoặc vận hành sai quy trình. Việc này giúp phân định rõ hành vi trái pháp luật của con người trong chuỗi cung ứng AI.

• Phân định chủ thể chịu trách nhiệm trong chuỗi giá trị AI: Do tính chất phức tạp của công nghệ, trách nhiệm dân sự cần được quy chiếu chính xác về bốn nhóm chủ thể chính dựa trên khả năng kiểm soát rủi ro của họ:

-          Nhà phát triển: Chịu trách nhiệm về các lỗi hệ thống, thuật toán không an toàn hoặc các lỗ hổng bảo mật ngay từ giai đoạn thiết kế.

-          Nhà cung cấp: Chịu trách nhiệm trong việc đưa sản phẩm ra thị trường và đảm bảo các tiêu chuẩn an toàn kỹ thuật theo quy định pháp luật.

-          Người vận hành: Chịu trách nhiệm về việc giám sát, duy trì điều kiện hoạt động ổn định và can thiệp kịp thời khi hệ thống có dấu hiệu bất thường.

-          Người sử dụng: Chịu trách nhiệm khi gây ra thiệt hại do sử dụng AI sai mục đích, vi phạm hướng dẫn vận hành hoặc đưa ra các yêu cầu đầu vào trái pháp luật.

Việc thiết lập cơ chế này giúp loại bỏ tình trạng "trống trải trách nhiệm" khi AI gây ra thiệt hại ngoài dự kiến. Sự phân định rõ ràng giữa trách nhiệm khách quan và trách nhiệm theo lỗi, cùng với việc định danh cụ thể các chủ thể liên quan, sẽ tạo ra một hệ thống dự liệu rủi ro minh bạch, thúc đẩy niềm tin của cộng đồng vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đời sống. Theo đó, cơ chế trách nhiệm dân sự đặc thù sẽ trở thành "chìa khóa" để Bộ luật Dân sự chuyển mình từ quản lý các quan hệ truyền thống sang quản lý các quan hệ công nghệ cao, đảm bảo công bằng xã hội trong kỷ nguyên số.

1.5 Quy định về tài sản do trí tuệ tạo ra

Khi các cơ chế về trách nhiệm và giao dịch đã được định hình vững chắc, một vấn đề mang tính chiến lược khác cần được làm rõ chính là quyền thụ hưởng đối với các thành quả sáng tạo của máy móc. Việc xây dựng một khung pháp lý minh bạch cho các sản phẩm trí tuệ do AI tạo lập không chỉ giúp khơi thông dòng vốn đầu tư công nghệ mà còn là giải pháp căn cơ để hóa giải các tranh chấp về quyền tài sản trong tương lai. Chế định này cần dựa trên một nguyên tắc xuyên suốt để bảo đảm tính dự liệu và công bằng cho các bên tham gia:

• Thừa nhận nguyên tắc sở hữu mặc định thuộc về chủ sở hữu hệ thống AI: Pháp luật cần quy định rõ các tài sản hoặc sản phẩm (như tác phẩm nghệ thuật, mã nguồn, thiết kế kỹ thuật) do AI tạo ra sẽ mặc định thuộc quyền sở hữu của chủ sở hữu hệ thống trí tuệ nhân tạo. Quy tắc này dựa trên nền tảng lý luận rằng chủ sở hữu là người đã đầu tư nguồn lực, công nghệ và gánh chịu rủi ro tài chính trực tiếp cho sự vận hành của AI. Sự khẳng định này giúp tối ưu hóa giá trị kinh tế của sản phẩm và tạo động lực tái đầu tư vào các hệ thống thông minh hơn.
• Tôn trọng quyền tự do thỏa thuận của các chủ thể: Tuy đưa ra nguyên tắc mặc định, nhưng quy định pháp luật cần linh hoạt cho phép các bên áp dụng cơ chế "trừ trường hợp có thỏa thuận khác". Điều này có ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong các mối quan hệ hợp tác đa phương, nơi quyền sở hữu có thể được phân chia hoặc chuyển giao cho người sử dụng (người đưa ra câu lệnh/prompt sáng tạo) hoặc bên cung cấp dữ liệu huấn luyện thông qua hợp đồng. Sự linh hoạt này giúp đảm bảo cân bằng lợi ích và thượng tôn quyền tự do ý chí trong các giao dịch dân sự.

Hoàn thiện quy định về tài sản do AI tạo ra là bước đi tất yếu để Bộ luật Dân sự chuyển mình từ việc bảo hộ các giá trị sáng tạo thủ công truyền thống sang bảo hộ các giá trị sáng tạo có sự hỗ trợ của công nghệ cao. Điều này tạo ra một hệ sinh thái pháp lý hoàn chỉnh, nơi mọi thành quả của trí tuệ nhân tạo đều được định vị rõ ràng về mặt quyền lợi, góp phần xây dựng một nền kinh tế tri thức hiện đại và bền vững.

1.6 Công nhận dữ liệu là một loại tài sản

Để các quy định về quyền sở hữu sản phẩm AI có thể vận hành trên một nền tảng thực tế, pháp luật dân sự cần thực hiện bước đột phá bằng việc chính thức định danh dữ liệu là một loại tài sản độc lập. Việc luật hóa dữ liệu không chỉ đơn thuần là sự thừa nhận về mặt thuật ngữ, mà còn là giải pháp cấp bách nhằm khơi thông nguồn lực quan trọng nhất của nền kinh tế số, tạo cơ sở pháp lý vững chắc cho các hoạt động khai thác, huấn luyện trí tuệ nhân tạo và bảo vệ quyền lợi của các chủ thể dữ liệu:

• Xác lập đầy đủ các quyền chiếm hữu, sử dụng và định đoạt dữ liệu: Dự thảo sửa đổi cần bổ sung dữ liệu vào danh mục tài sản vô hình tại Điều 105 BLDS, đồng thời quy định rõ các quyền năng của chủ thể đối với loại tài sản đặc thù này. Theo đó, chủ thể có quyền chiếm hữu để kiểm soát sự truy cập, quyền sử dụng để khai thác giá trị kinh tế thông qua việc huấn luyện AI, và quyền định đoạt để mua bán, tặng cho hoặc tiêu hủy dữ liệu. Việc xác lập này giúp dữ liệu có đầy đủ thuộc tính của một vật quyền, tạo hành lang bảo vệ chủ sở hữu trước các hành vi xâm phạm hoặc chiếm đoạt trái phép.
• Thiết lập cơ chế chuyển giao và định giá dữ liệu minh bạch: Để dữ liệu thực sự trở thành nguồn lực kinh tế, pháp luật cần xây dựng khung quy định về việc lưu thông tài sản dữ liệu trong các giao dịch dân sự. Dự thảo luật mới cần đưa ra các tiêu chuẩn về định giá dữ liệu dựa trên quy mô, chất lượng và tiềm năng khai thác, đồng thời quy định về cơ chế chuyển giao quyền sở hữu hoặc quyền khai thác dữ liệu thông qua hợp đồng. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp dùng dữ liệu để góp vốn, thế chấp hoặc thực hiện các giao dịch thương mại phức tạp khác một cách an toàn và hợp pháp.

Việc công nhận dữ liệu là tài sản sẽ lấp đầy "khoảng trống" lớn nhất trong khung quản lý tài sản truyền thống hiện nay. Nó không chỉ giúp bảo vệ quyền lợi cho các chủ thể tạo ra dữ liệu mà còn thúc đẩy sự hình thành của một thị trường dữ liệu minh bạch, nơi các tài sản số được định vị và bảo hộ tương xứng với giá trị kinh tế khổng lồ mà chúng mang lại cho xã hội. Công nhận dữ liệu là tài sản là nhiệm vụ cấp bách để Bộ luật Dân sự trở thành nền tảng vững chắc cho sự phát triển của hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo, đảm bảo rằng mọi "nguyên liệu" của nền kinh tế mới đều được đặt dưới sự điều chỉnh của pháp luật.

1.7 Phân loại trí tuệ nhân tạo theo mức độ rủi ro

Sau khi đã xác lập đầy đủ các thành tố từ khái niệm, hành vi cho đến tài sản dữ liệu, vấn đề cuối cùng mang tính quyết định để thực thi pháp luật chính là cơ chế phân loại đối tượng quản lý. Việc xây dựng hệ thống phân loại AI dựa trên mức độ rủi ro là một giải pháp quản trị hiện đại, giúp Bộ luật Dân sự can thiệp một cách tương xứng mà không kìm hãm động lực đổi mới sáng tạo. Phương pháp này cho phép thiết lập các "ngưỡng pháp lý" khác nhau, đảm bảo rằng mỗi loại hình công nghệ sẽ chịu sự điều chỉnh của một chế độ trách nhiệm dân sự phù hợp với tác động thực tế của nó đối với xã hội:

• Nhóm rủi ro thấp – Chế độ quản lý tối giản: Đối với các ứng dụng AI đơn giản như bộ lọc thư rác hay hệ thống gợi ý mua sắm, rủi ro gây thiệt hại cho quyền và lợi ích hợp pháp của chủ thể là không đáng kể. Do đó, đề xuất áp dụng chế độ trách nhiệm theo lỗi thông thường và không đặt ra các rào cản kỹ thuật khắt khe, nhằm tạo không gian tự do tối đa cho sự phát triển của các tiện ích công nghệ cơ bản.
• Nhóm rủi ro trung bình – Chế độ minh bạch hóa: Các hệ thống AI tương tác trực tiếp với con người (như chatbot hoặc hệ thống nhận diện cảm xúc) cần được gắn với nghĩa vụ công khai thông tin. Người vận hành phải đảm bảo người dùng biết họ đang tương tác với máy móc; mọi thiệt hại phát sinh từ việc thiếu minh bạch sẽ dẫn đến trách nhiệm bồi thường dựa trên lỗi vi phạm nghĩa vụ cung cấp thông tin.
• Nhóm rủi ro cao – Chế độ trách nhiệm nghiêm ngặt: Đây là nhóm bao gồm các ứng dụng AI trong các lĩnh vực trọng yếu như y tế, tín dụng, xe tự hành hoặc hạ tầng thiết yếu. Pháp luật cần áp dụng trách nhiệm khách quan (không cần chứng minh lỗi) và bắt buộc các chủ thể phải tham gia bảo hiểm trách nhiệm dân sự. Việc phân loại này giúp nạn nhân được bảo vệ tối ưu trước các sự cố phức tạp mà họ không có khả năng chứng minh lỗi của thuật toán.
• Nhóm rủi ro bị cấm – Chế độ loại trừ: Các hệ thống AI xâm phạm nghiêm trọng đến quyền con người, đạo đức xã hội hoặc an ninh quốc gia (như chấm điểm tín dụng xã hội làm phân biệt đối xử hoặc thao túng hành vi tiêu cực) phải bị nghiêm cấm hoàn toàn. Bất kỳ hành vi phát triển hoặc sử dụng các hệ thống này đều được coi là vi phạm điều cấm của pháp luật, dẫn đến việc vô hiệu hóa các giao dịch liên quan và chịu các chế tài bồi thường thiệt hại mang tính trừng phạt.

Việc phân loại AI thành 4 nhóm rủi ro không chỉ giúp Bộ luật Dân sự có cái nhìn đa chiều và linh hoạt về công nghệ mà còn là cơ sở khoa học để phân bổ trách nhiệm một cách công bằng. Hệ thống này đảm bảo nguyên tắc: rủi ro càng lớn, nghĩa vụ tuân thủ và trách nhiệm pháp lý đi kèm càng cao. Đây chính là mảnh ghép cuối cùng hoàn thiện bức tranh pháp lý về AI, giúp con người giữ vững quyền kiểm soát và định hướng công nghệ phục vụ các giá trị nhân văn của xã hội.

2.     2. Kiến nghị về kỹ thuật lập pháp

2.1 Phương án ưu tiên: Bổ sung chương riêng trong Bộ luật Dân sự

Đây là giải pháp mang tính căn cơ và hệ thống nhất, nhằm khẳng định AI là một bộ phận không thể tách rời của các quan hệ dân sự hiện đại. Việc xây dựng riêng “Chương X: Trí tuệ nhân tạo và quan hệ dân sự liên quan” trong cấu trúc của Bộ luật Dân sự 2015 sẽ mang lại những lợi thế vượt trội:

• Bảo đảm tính hệ thống và đồng bộ: Thay vì quy định rải rác, việc tập trung các quy định về AI vào một chương riêng giúp tạo ra một "mã nguồn" pháp lý thống nhất. Điều này giúp các thẩm phán, luật sư và người dân dễ dàng tra cứu, áp dụng đồng bộ các quy tắc về địa vị pháp lý, hành vi và trách nhiệm của AI trong mối tương quan với các định chế dân sự truyền thống.
• Tạo nền tảng pháp lý dài hạn: Bộ luật Dân sự vốn là "luật gốc", có tính ổn định cao. Khi AI được định danh tại đây, nó sẽ tạo ra một bộ khung nguyên tắc vững chắc, làm kim chỉ nam cho việc giải thích pháp luật và định hướng cho các văn bản dưới luật phát sinh sau này, tránh tình trạng luật bị lạc hậu trước tốc độ thay đổi nhanh chóng của công nghệ.

2.2 Phương án kết hợp: Nguyên tắc hóa trong BLDS và cụ thể hóa tại Luật chuyên ngành

Trong trường hợp cần sự linh hoạt và chuyên sâu, phương án kết hợp giữa "Luật chung" và "Luật chuyên biệt" sẽ là lựa chọn tối ưu để vừa giữ vững nguyên tắc, vừa bám sát thực tiễn công nghệ.

• Bộ luật Dân sự đóng vai trò định hướng: BLDS chỉ cần bổ sung các nguyên tắc mang tính nền tảng như: thừa nhận dữ liệu là tài sản, xác lập cơ chế quy chiếu hành vi của AI về chủ thể kiểm soát và định hướng về trách nhiệm dân sự đặc thù. Việc này giữ cho BLDS sự tinh gọn nhưng vẫn bao quát được các quan hệ mới.
• Luật Trí tuệ nhân tạo (Luật chuyên ngành) quy định chi tiết: Các vấn đề mang tính kỹ thuật cao, thường xuyên thay đổi như: tiêu chuẩn kỹ thuật an toàn, danh mục phân loại rủi ro chi tiết, cơ chế vận hành thị trường dữ liệu hoặc các gói bảo hiểm bắt buộc sẽ được quy định tại một đạo luật riêng (Ví dụ: Luật Trí tuệ nhân tạo). Sự phân tách này cho phép cơ quan quản lý dễ dàng cập nhật, sửa đổi các quy định kỹ thuật mà không làm xáo trộn cấu trúc bền vững của Bộ luật Dân sự.

Dù lựa chọn phương án nào, mục tiêu cuối cùng của kỹ thuật lập pháp phải là tạo ra một hành lang pháp lý vừa đủ nghiêm minh để kiểm soát rủi ro, vừa đủ thông thoáng để nuôi dưỡng các giá trị sáng tạo từ AI. Sự kết hợp nhuần nhuyễn giữa tư duy pháp lý truyền thống và hơi thở công nghệ hiện đại sẽ giúp pháp luật Việt Nam thực sự trở thành bệ phóng cho nền kinh tế số phát triển bền vững.

IV. KẾT LUẬN

Việc bổ sung các chế định pháp lý về trí tuệ nhân tạo vào Bộ luật Dân sự năm 2015 không chỉ đơn thuần là một yêu cầu về kỹ thuật lập pháp, mà còn là bước chuyển mình mang tính đột phá trong tư duy pháp lý hiện đại nhằm đưa hệ thống pháp luật dân sự Việt Nam tiến từ "pháp luật của thời kỳ truyền thống" sang "pháp luật của kỷ nguyên số". Để hiện thực hóa tầm nhìn này, các kiến nghị tập trung vào việc minh định khái niệm, địa vị pháp lý và quy chiếu hành vi của AI, từ đó tạo ra một lưới an sinh vững chắc giúp bảo vệ quyền lợi hợp pháp của người dân và loại bỏ tình trạng trống trải trách nhiệm pháp lý. Đồng thời, một hành lang pháp lý minh bạch về quyền sở hữu tài sản do máy móc tạo lập cùng việc công nhận dữ liệu là tài sản sẽ đóng vai trò làm đòn bẩy khơi thông nguồn lực đầu tư, tạo niềm tin cho các doanh nghiệp thúc đẩy đổi mới sáng tạo bền vững. Bên cạnh đó, việc chủ động phân loại rủi ro và thiết lập cơ chế trách nhiệm đặc thù không chỉ nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia thông qua một môi trường kinh doanh số an toàn mà còn giúp Việt Nam hội nhập sâu rộng, hài hòa với các tiêu chuẩn của trật tự pháp lý toàn cầu. Tổng kết lại, hoàn thiện Bộ luật Dân sự về trí tuệ nhân tạo chính là bệ phóng vững chắc để Việt Nam tiến vào tương lai số, nơi công nghệ luôn được định hướng phục vụ các giá trị công bằng, đạo đức và sự an toàn của con người.

 

 

 

DỰ THẢO CHƯƠNG MỚI

CHƯƠNG X

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ QUAN HỆ DÂN SỰ LIÊN QUAN

Điều X.1. Phạm vi điều chỉnh

Chương này quy định về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong quan hệ dân sự; xác định hành vi dân sự, quyền, nghĩa vụ và trách nhiệm pháp lý của các chủ thể có liên quan đến trí tuệ nhân tạo.

Điều X.2. Giải thích từ ngữ

1.     Trí tuệ nhân tạo (sau đây gọi là AI) là hệ thống công nghệ dựa trên dữ liệu, thuật toán và mô hình tính toán, có khả năng tự động thực hiện hành vi, học hỏi và đưa ra quyết định thay thế hoặc hỗ trợ con người trong một hoặc nhiều lĩnh vực.

2.     Hệ thống AI là tập hợp phần mềm, phần cứng, dữ liệu và thuật toán vận hành AI.

3.     Người phát triển AI là tổ chức, cá nhân thiết kế, lập trình hoặc tạo lập hệ thống AI.

4.     Người vận hành AI là tổ chức, cá nhân trực tiếp kiểm soát, khai thác hoặc quản lý hoạt động của hệ thống AI.

5.     Người sử dụng AI là tổ chức, cá nhân sử dụng kết quả đầu ra của hệ thống AI để thực hiện hành vi dân sự.

Điều X.3. Địa vị pháp lý của trí tuệ nhân tạo

1.     AI không phải là chủ thể của quan hệ dân sự.

2.     AI là đối tượng đặc biệt của quan hệ dân sự và được sử dụng như công cụ để thực hiện hành vi dân sự.

3.     Mọi hành vi do AI thực hiện phải được quy chiếu trách nhiệm cho tổ chức, cá nhân có liên quan theo quy định của Bộ luật này.

Điều X.3. Nguyên tắc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong quan hệ dân sự

1.     Việc sử dụng AI phải bảo đảm:

a) Tuân thủ pháp luật;

b) Minh bạch trong phạm vi hợp lý;

c) Có khả năng kiểm soát của con người;

d) Không gây thiệt hại trái pháp luật cho chủ thể khác.

2.     Tổ chức, cá nhân sử dụng AI có nghĩa vụ:

a) Lựa chọn hệ thống AI phù hợp;

b) Thiết lập cơ chế kiểm soát và giám sát;

c) Ngăn ngừa và hạn chế rủi ro.

Điều X.4. Hành vi dân sự do trí tuệ nhân tạo thực hiện

1.     Hành vi do AI thực hiện được coi là hành vi của chủ thể kiểm soát trí tuệ nhân tạo:

a) Người vận hành AI; hoặc

b) Người sử dụng AI; hoặc

c) Người phát triển AI, nếu hành vi phát sinh trực tiếp từ lỗi thiết kế hoặc lập trình.

2.     Trường hợp có nhiều chủ thể liên quan, trách nhiệm được xác định theo mức độ kiểm soát và lỗi của từng chủ thể.

3.     Trường hợp không xác định được lỗi cụ thể, các chủ thể liên quan phải chịu trách nhiệm liên đới.

Điều X.5. Giao kết và thực hiện hợp đồng thông qua trí tuệ nhân tạo/ hay Giao dịch dân sự được xác lập thông qua trí tuệ nhân tạo

1.        Giao dịch dân sự được xác lập thông qua trí tuệ nhân tạo có hiệu lực như giao dịch do con người trực tiếp xác lập nếu đáp ứng điều kiện theo quy định của Bộ luật này.

2.       Chủ thể sử dụng trí tuệ nhân tạo phải chịu trách nhiệm về nội dung giao dịch do trí tuệ nhân tạo xác lập trong phạm vi thiết lập và kiểm soát của mình.

3.       Trường hợp trí tuệ nhân tạo thực hiện vượt quá phạm vi thiết lập:

4.       Chủ thể thiết lập phải chịu trách nhiệm, trừ khi chứng minh được lỗi hoàn toàn thuộc bên kia hoặc bên thứ ba.

Điều X.6. Trách nhiệm bồi thường thiệt hại do trí tuệ nhân tạo gây ra

1.     Thiệt hại do AI gây ra phải được bồi thường theo một trong các căn cứ sau:

a) Trách nhiệm theo lỗi;

b) Trách nhiệm khách quan đối với hệ thống AI có nguy cơ cao.

2.     Chủ thể chịu trách nhiệm bao gồm:

a) Người phát triển AI;

b) Người cung cấp AI;

c) Người vận hành AI;

d) Người sử dụng AI.

3.     Việc xác định trách nhiệm căn cứ vào:

a) Mức độ kiểm soát đối với AI;

b) Mức độ lỗi;

c) Khả năng dự liệu rủi ro.

4.     Trường hợp không xác định được lỗi, chủ thể có lợi ích trực tiếp từ việc sử dụng AI phải chịu trách nhiệm bồi thường.

Điều X.7. Phân loại hệ thống trí tuệ nhân tạo theo mức độ rủi ro

1.     Hệ thống AI được phân loại theo mức độ rủi ro:

a) Rủi ro thấp;

b) Rủi ro trung bình;

c) Rủi ro cao;

d) Rủi ro bị cấm.

2.     Chính phủ quy định chi tiết tiêu chí phân loại và cơ chế quản lý tương ứng.

3.     Đối với AI rủi ro cao:

a) Áp dụng chế độ trách nhiệm khách quan;

b) Bắt buộc có cơ chế kiểm soát chặt chẽ.

Điều X.8. Tài sản do trí tuệ nhân tạo tạo ra

1.     Tài sản do AI tạo ra thuộc quyền sở hữu của:

a) Người sở hữu hệ thống AI; hoặc

b) Chủ thể theo thỏa thuận.

2.     Trường hợp tài sản được tạo ra từ dữ liệu của nhiều chủ thể, quyền sở hữu được xác định theo tỷ lệ đóng góp hoặc theo thỏa thuận.

Điều X.9. Dữ liệu trong quan hệ dân sự liên quan đến trí tuệ nhân tạo

1.     Dữ liệu là đối tượng của quyền dân sự.

2.     Chủ thể có quyền đối với dữ liệu bao gồm:

a) Quyền chiếm hữu;

b) Quyền sử dụng;

c) Quyền định đoạt.

3.     Việc khai thác, chuyển giao dữ liệu phải tuân thủ quy định của pháp luật và bảo đảm quyền, lợi ích hợp pháp của các bên liên quan.

Điều X.10. Trách nhiệm chứng minh và phân bổ rủi ro

1.     Trong tranh chấp liên quan đến AI:

a) Bên kiểm soát hệ thống AI có nghĩa vụ chứng minh việc tuân thủ nghĩa vụ pháp lý;

b) Trường hợp không chứng minh được, phải chịu trách nhiệm bất lợi.

2.     Tòa án có thể áp dụng nguyên tắc suy đoán trách nhiệm đối với chủ thể kiểm soát AI trong trường hợp thiệt hại xảy ra.

PHẦN II – SỬA ĐỔI, BỔ SUNG MỘT SỐ ĐIỀU HIỆN HÀNH

1. Sửa đổi Điều 105 (Tài sản)

Bổ sung khoản mới:

“Dữ liệu và tài sản được tạo lập từ hệ thống trí tuệ nhân tạo là tài sản theo quy định của Bộ luật này.”

2. Sửa đổi Điều 116 (Giao dịch dân sự)

Bổ sung khoản:

“Giao dịch dân sự có thể được xác lập thông qua hệ thống trí tuệ nhân tạo theo quy định của pháp luật.”

3. Sửa đổi Điều 584 (Căn cứ phát sinh trách nhiệm bồi thường thiệt hại)

Bổ sung khoản:

“Thiệt hại do hệ thống trí tuệ nhân tạo gây ra được bồi thường theo quy định tại Chương … của Bộ luật này.”