Tóm tắt:
Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ đã thúc đẩy việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào nhiều lĩnh vực, trong đó có hoạt động xét xử của ngành pháp lý. Nhiều quốc gia đã thử nghiệm và triển khai trí tuệ nhân tạo nhằm hỗ trợ thẩm phán ra quyết định, nâng cao hiệu suất xét xử và cải thiện khả năng tiếp cận công lý. Tuy nhiên, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực này cũng đặt ra nhiều thách thức liên quan đến đạo đức, pháp lý và công nghệ. Bài báo này công bố kết quả nghiên cứu kinh nghiệm của một số quốc gia phát triển như Mỹ, Trung Quốc, Estonia,... để rút ra bài học và đề xuất định hướng chính sách phù hợp cho Việt Nam. Các gợi mở bao gồm: xây dựng khung pháp lý phù hợp, đảm bảo tính minh bạch và kiểm soát chất lượng thuật toán, nhằm hướng tới một hệ thống tư pháp hiện đại và hiệu quả hơn.
Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, hoạt động xét xử, công nghệ pháp lý.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 diễn ra mạnh mẽ, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (TTNT) vào hoạt động xét xử không chỉ là một xu hướng tất yếu đáp ứng quy luật vận động phát triển hiện đại của xã hội, mà còn mở ra triển vọng nâng cao hiệu quả xử lý vụ án, tối ưu hóa quy trình tố tụng và phát triển công nghệ pháp lý. Nhiều quốc gia tiên phong trên thế giới đang trong quá trình tích cực thử nghiệm, triển khai TTNT trong hệ thống xét xử với kỳ vọng tăng cường tính minh bạch, khách quan và giảm tải áp lực cho đội ngũ thẩm phán. Song, bên cạnh những lợi ích tiềm năng, việc tích hợp TTNT vào lĩnh vực tư pháp cũng đặt ra nhiều thách thức quan trọng về mặt pháp lý, đạo đức và công nghệ.
Việt Nam - một quốc gia đang trong quá trình phát triển và hiện đại hóa nền kinh tế - xã hội đã xác định việc ứng dụng công nghệ tiên tiến vào các lĩnh vực trọng yếu, bao gồm ngành Tư pháp, là một trong những ưu tiên chiến lược. Việc nghiên cứu và thử nghiệm TTNT trong hoạt động xét xử không chỉ thể hiện quyết tâm đổi mới mà còn đặt ra những yêu cầu cấp thiết đối với việc xây dựng khung pháp lý phù hợp. Hiện nay, Việt Nam chưa có một cơ chế pháp lý hoàn chỉnh để điều chỉnh việc ứng dụng TTNT trong hoạt động xét xử, dẫn đến những thách thức về tính hợp pháp của việc hỗ trợ từ TTNT, trách nhiệm pháp lý trong trường hợp sai sót cũng như mức độ chấp nhận của xã hội đối với công nghệ tư pháp tự động.
Xuất phát từ thực tiễn này, bài nghiên cứu tập trung phân tích kinh nghiệm của các quốc gia tiên tiến như Hoa Kỳ, Trung Quốc, Estonia,... trong việc ứng dụng TTNT vào hệ thống xét xử, từ đó rút ra những bài học quan trọng cho Việt Nam. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất các định hướng chính sách nhằm xây dựng nền tảng pháp lý vững chắc cho TTNT trong xét xử, đảm bảo sự cân bằng giữa đổi mới công nghệ và các yêu cầu pháp lý, hướng tới một hệ thống tư pháp minh bạch, hiện đại và hiệu quả hơn.
Với kỳ vọng đóng góp một góc nhìn khoa học và thực tiễn về tiềm năng, cũng như thách thức của TTNT trong xét xử, bài viết không chỉ làm sáng tỏ những vấn đề cốt lõi liên quan đến ứng dụng TTNT trong lĩnh vực này mà còn gợi mở các giải pháp để Việt Nam từng bước tiếp cận và triển khai TTNT một cách hiệu quả trong hệ thống tư pháp.
2. Bài học kinh nghiệm trong việc ứng dụng TTNT vào hoạt động xét xử của các quốc gia
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đã thúc đẩy các quốc gia tích cực ứng dụng công nghệ, trong đó có lĩnh vực pháp luật. Việc kết hợp công nghệ, đặc biệt là TTNT, vào hoạt động xét xử giúp nâng cao hiệu quả, tính minh bạch và chất lượng hệ thống tư pháp. Xu hướng này được dẫn đầu bởi các quốc gia phát triển với nền tảng khoa học - công nghệ vững chắc. Tuy nhiên, do công nghệ không phải là thế mạnh của ngành Luật, do đó tạo nên rào cản thách thức lớn trong suốt quá trình ứng dụng. Sau đây, tác giả sẽ phân tích kinh nghiệm quốc tế, thành tựu đạt được và những vấn đề cần khắc phục, để thúc đẩy TTNT trong hệ thống pháp luật toàn cầu.
2.1. Thành tựu ứng dụng của các quốc gia
Trung Quốc đang nổi lên như một trong những quốc gia tiên phong trong việc ứng dụng TTNT vào hoạt động xét xử, thể hiện vị thể vượt trội trong lĩnh vực tư pháp công nghệ cao. Điều này không chỉ mang lại lợi ích cho hệ thống pháp luật nội địa mà còn củng cố hình ảnh Trung Quốc như một nước dẫn đầu toàn cầu về đổi mới công nghệ. Được biết đến là người đi đầu trong việc xây dựng hệ thống “tòa án thông minh”, Trung Quốc đã triển khai “206 Project” tại Thượng Hải với nhiệm vụ giúp công tố viên phân tích dữ liệu dựa trên mô tả bằng lời của vụ án[1] để xác định các tội danh phù hợp với độ chính xác rất cao (trên 97%)[2], ngoài ra hệ thống có thể xác minh, kiểm định và giám sát chứng cứ. Cách thức hoạt động phụ thuộc vào TTNT, ví dụ nhận dạng văn bản (OCR), tính năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận dạng giọng nói thông minh, nhận dạng thực thể tư pháp, phân tích mối quan hệ thực thể và tự động trích xuất các yếu tố tư pháp[3]. Đồng thời, Trung Quốc đã xây dựng hàng chục “tòa án trực tuyến” (Internet Courts) tại các thành phố lớn như Hàng Châu, Bắc Kinh và Quảng Châu, tại đây các thẩm phán TTNT sẽ dẫn dắt phiên tòa theo đúng trình tự thủ tục thông thường và được giám sát bởi các thẩm phán con người trong quá trình tố tụng và đưa ra phán quyết quan trọng. Nếu TTNT vi phạm hoặc xảy ra sai sót, con người hoàn toàn có thể can thiệp và xử lý. Các thẩm phán con người có quyền kiểm soát, đánh giá và sửa đổi quyết định của TTNT để đảm bảo tính công bằng và hợp pháp trong xét xử[4]. Tranh chấp thương mại trực tuyến và yêu cầu bồi thường thiệt hại gây ra do sản phẩm thương mại là những vụ điển hình được thụ lý bởi tòa án thông minh trên, mọi khâu trong quy trình tố tụng có thể thực hiện qua mạng bao gồm đệ đơn khởi kiện, cung cấp chứng cứ, xét xử và ra phán quyết.
Hoa Kỳ cũng là những quốc gia đi đầu trong việc nghiên cứu và ứng dụng TTNT vào hệ thống tư pháp. Tuy nhiên, cách tiếp cận của Mỹ có phần khác biệt hơn so với Trung Quốc ở một số khía cạnh, quốc gia này đề cao tính minh bạch, bảo vệ quyền con người và cẩn trọng hơn trong việc triển khai TTNT để tránh thiên lệch và rủi ro pháp lý. Công cụ phân tích rủi ro và đánh giá nguy cơ tái phạm (COMPAS) được sử dụng để dự đoán khả năng tái phạm ở bị cáo hình sự dựa trên các dữ liệu về lịch sử phạm tội, hành vi và các yếu tố xã hội được phân tích để hỗ trợ các thẩm phán trong việc ra quyết định về tại ngoại, quản chế hoặc mức độ xử phạt[5]. Ngoài ra, quốc gia này còn có nhiều công cụ TTNT như ROSS Intelligence[6] hoặc LexisNexis nhằm hỗ trợ tra cứu các tiền lệ pháp luật, giúp luật sư và thẩm phán tiết kiệm thời gian trong việc tìm kiếm thông tin.
Nổi bật với mô hình chính phủ điện tử và các sáng kiến công nghệ cao, Estonia đã trở thành quốc gia tiên phong ở châu Âu trong việc thành công tích hợp TTNT vào lĩnh vực tư pháp với mục tiêu tối ưu hóa quy trình, giảm tải công việc cho thẩm phán và nâng cao tính minh bạch trong hệ thống pháp lý. Tòa án trực tuyến e-Court là nền tảng trực tuyến để giải quyết các tranh chấp dân sự nhỏ (thường là dưới 7.000 EUR) mà không cần phải đến tòa án truyền thống, nhờ phân tích các tài liệu mà nó có thể tự đưa ra các phán quyết tự động cho các vụ án đơn giản[7].
Thông qua việc nghiên cứu các ví dụ thực tiễn trên, tác giả nhận định việc ứng dụng TTNT vào quy trình xét xử đang trở thành xu hướng toàn cầu của các quốc gia nhằm phát triển hơn lĩnh vực công nghệ pháp lý. Mỗi quốc gia có những cách tiếp cận khác nhau, tuy nhiên phạm vi ứng dụng của các công nghệ trên chỉ diễn ra trong một lĩnh vực cụ thể, ví dụ hỗ trợ nghiên cứu và phán quyết (Hoa Kỳ), tòa án trực tuyến (Trung Quốc, Estonia) hoặc một bước trong cả một quy trình như dự đoán hình phạt cho tội phạm (COMPAS - Mỹ) mà chưa thể bao quát cả một quá trình xét xử. Thừa nhận rằng, các công cụ này đã phát huy rõ vai trò trong việc tăng cường hiệu quả nghiên cứu, đảm bảo tính công bằng và giảm thiểu sai sót trong xét xử như mục tiêu ban đầu đã đề ra khi nghiên cứu ứng dụng. Song, để đạt được thành công bền vững, việc tích hợp TTNT cần phải đối mặt với những thách thức lớn về độ bảo mật, quyền riêng tư, cũng như việc đảm bảo rẳng công nghệ không gây ra thiên lệch hoặc ảnh hưởng xấu tới quyền con người.
2.2. Bài học kinh nghiệm từ các quốc gia
Việc ứng dụng TTNT vào hoạt động xét xử ở các quốc gia không chỉ mở ra cơ hội cải thiện hiệu quả công tác tư pháp mà còn đặt ra nhiều thách thức lớn về mặt đạo đức, pháp lý và xã hội. Khi tiến hành thực nghiệm các mô hình thí điểm về việc kết hợp giữa công nghệ và công lý, các quốc gia đã ghi nhận những bài học quý giá, đồng thời đưa ra một cái nhìn thấu đáo và cẩn trọng đối với công cụ này.
(i) Đảm bảo tính minh bạch trong quá trình đưa ra quyết định và cẩn trọng với sự thiên lệch, định kiến trong dữ liệu huấn luyện TTNT
Mỹ, Trung Quốc hay Estonia đều cho thấy, TTNT cần phải có cơ chế giải thích rõ ràng để các bên liên quan, bao gồm thẩm phán, luật sư và người dân, có thể hiểu được cách TTNT đưa ra các phán quyết khi thực hiện nhiệm vụ của mình. Ngoài ra, dữ liệu của TTNT do con người huấn luyện nên nếu họ có tư duy thiên vị và phân biệt chủng tộc, vùng miền thì TTNT cũng sẽ thể hiện điều đó, gây mất công bằng khi thực hiện nhiệm vụ pháp lý. Thực tế trường hợp trên đã xảy ra ở phần mềm COMPAS của Mỹ, nó được chỉ ra rằng đã có sự thiên vị đối với người Mỹ gốc Phi[8]. Hệ quả của việc này có thể dẫn đến kết quả pháp lý không công bằng chẳng hạn như bản án khắc nghiệt hơn đối với một số nhóm người nhất định, làm suy yếu lòng tin của công chúng vào hệ thống pháp lý và đặt ra vấn đề trách nhiệm pháp lý đối với việc công cụ TTNT tạo ra sự thiên vị trong cuộc sống.
(ii) Nhận định rõ vai trò của TTNT khi tham gia vào hoạt động xét xử - một công cụ trợ giúp pháp lý
Qua quá trình trải nghiệm thực tế, nhiều người nhầm lẫn TTNT sẽ thay thế toàn bộ mọi hoạt động của con người trong quá trình xét xử. Tuy nhiên, điều này là bất khả thi bởi tính chất phức tạp và đặc thù của pháp luật, trong khi đó, TTNT hoạt động dựa trên dữ liệu và thuật toán đã có. Bởi vậy, TTNT không thể hiểu sâu sắc ý nghĩa hoặc mục đích sau cùng của luật pháp đó chính là phục vụ con người và xã hội. Ngoài ra, trên thực tế đa dạng như bây giờ, các tình huống vượt ngoài khuôn mẫu có thể trở thành rào cản lớn để các thuật toán hay quy tắc cứng nhắc của hệ thống có thể tự giải quyết. Là người đồng sáng lập ra “206 Project”, giáo sư Shi Yong đã có nhận định hệ thống thông minh này chỉ có thể thay thế các công tố viên đưa ra quyết định ở mức độ nhất định[9] mà không thể tự đảm nhận công việc một cách trọn vẹn. Song, giáo sư đưa ra quan điểm thêm rằng hệ thống xét xử có sự can thiệp của TTNT sẽ sớm trở nên hiệu quả hơn với các bản nâng cấp sau khi được huấn luyện bởi các vụ án mà nó được học trong quá trình làm việc.
(iii) Ưu tiên ứng dụng hệ thống xét xử có sử dụng TTNT với các vụ án nhỏ hoặc có tính phức tạp thấp ở thời gian đầu
Các vụ án nhỏ, chẳng hạn như vi phạm giao thông, tranh chấp dân sự nhỏ (hợp đồng có giá trị thấp) hoặc kiện tụng hành chính đơn giản, thường có quy trình xét xử rõ ràng, ít phụ thuộc vào các yếu tố đạo đức hoặc phán đoán cảm xúc. Do đó, TTNT có thể tự động phân tích tình huống dựa trên các quy định pháp luật và tiền lệ sẵn có để đưa ra các kết quả nhanh chóng và làm giảm nguy cơ đưa ra phán quyết không chính xác.
(iv) Xây dựng khuôn khổ pháp lý rõ ràng khi ứng dụng TTNT vào hoạt động xét xử
Việc ứng dụng TTNT trong hoạt động xét xử mang lại nhiều lợi ích, song đồng thời cũng đặt ra thách thức về tính minh bạch, công bằng và trách nhiệm pháp lý. Một khuôn khổ pháp lý rõ ràng là yếu tố cần thiết để đảm bảo TTNT được sử dụng trong phạm vi rõ ràng để tránh lạm dụng hoặc vi phạm quyền con người. Một là, cần xác định phạm vi ứng dụng TTNT. TTNT chỉ nên áp dụng cho các vụ việc đơn giản (xử lý vi phạm hành chính, tranh chấp dân sự nhỏ,...) và không áp dụng trong các vụ án phức tạp liên quan đến quyền con người, đạo đức hoặc hình sự. Hai là, xác định trách nhiệm pháp lý. Trong quá trình thực hiện công việc, TTNT khó tránh khỏi việc đưa ra các quyết định sai lầm, dù là lỗi chủ quan (do thuật toán hoặc dữ liệu đầu vào có vấn đề) hoặc lỗi khách quan (sự cố máy chủ,...), cần làm rõ trách nhiệm thuộc về ai: nhà phát triển hệ thống, người sử dụng hay cơ quan tư pháp. Ba là, cơ chế giám sát và kiểm tra. Để đảm bảo cơ chế hoạt động công bằng, minh bạch của hệ thống xét xử có ứng dụng TTNT, cần thành lập các ủy ban hoặc cơ quan độc lập để giám sát việc triển khai TTNT trong xét xử nhằm đảm bảo tuân thủ pháp luật và tránh những sai lầm không đáng có.
3. Giải pháp ứng dụng TTNT tại Việt Nam
Ngành Tư pháp Việt Nam đang trong giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi công nghệ và còn chậm so với các quốc gia phát triển do hạn chế về tài chính, hạ tầng kỹ thuật, nhân lực chuyên môn và chính sách chưa hoàn thiện. Những yếu tố này cản trở việc ứng dụng công nghệ một cách hiệu quả và toàn diện. Trên cơ sở đánh giá thực trạng, thách thức, cơ hội và xu hướng công nghệ toàn cầu, tác giả đề xuất các giải pháp nhằm hiện đại hóa ngành Tư pháp Việt Nam, tạo nền tảng cho quá trình chuyển đổi số trong tương lai. Để thực hiện được điều này, Việt Nam cần xây dựng nền tảng vững chắc nhằm tạo điều kiện cho việc ứng dụng TTNT trong xét xử - một giải pháp đột phá giúp nâng cao hiệu quả, tính minh bạch và khả năng tiếp cận công lý. Quá trình này đòi hỏi sự phát triển đồng bộ trên ba trụ cột cốt lõi: hạ tầng công nghệ - kỹ thuật hiện đại, khung pháp lý hoàn thiện và định hướng giáo dục luật học theo hướng tích hợp công nghệ. Việc thiết lập nền tảng này không chỉ đáp ứng yêu cầu thực tiễn của hệ thống tư pháp Việt Nam mà còn giúp ngành Tư pháp bắt kịp xu thế toàn cầu, tạo tiền đề cho sự phát triển bền vững trong tương lai.
Thứ nhất, xây dựng nền tảng hạ tầng công nghệ - kỹ thuật hiện đại. Nền tảng công nghệ - kỹ thuật đóng vai trò cốt lõi trong việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu pháp lý, đảm bảo tính chính xác, khách quan và phù hợp với quy định pháp luật. Trong đó, việc xây dựng cơ sở dữ liệu pháp lý chuẩn hóa được xem là điều kiện tiên quyết, giúp hệ thống hóa thông tin, tăng cường tính minh bạch và thúc đẩy khả năng liên kết dữ liệu giữa các cơ quan tư pháp. Cơ sở dữ liệu này cần được chuẩn hóa theo các tiêu chí thống nhất, bao gồm thông tin về văn bản pháp luật, tiền lệ xét xử, hồ sơ vụ án, hợp đồng và các tài liệu liên quan, giúp đảm bảo đầu vào đầy đủ và chính xác cho TTNT. Bên cạnh đó, việc xây dựng hệ thống dữ liệu số hóa kết hợp với công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một bước tiến quan trọng nhằm tối ưu hóa quá trình khai thác và phân tích thông tin. NLP cho phép hệ thống không chỉ trích xuất dữ liệu từ các văn bản pháp lý mà còn hiểu được ngữ nghĩa, bối cảnh và mối quan hệ giữa các thông tin trong vụ án. Để đảm bảo hiệu quả của NLP, Việt Nam cần phát triển kho dữ liệu huấn luyện chuyên biệt cho ngành Tư pháp, đồng thời mở rộng phạm vi thu thập dữ liệu đa dạng, bao gồm cả giọng nói với các phương ngữ khác nhau để nâng cao khả năng nhận diện và phân tích chính xác. Việc xây dựng hệ thống dữ liệu liên thông cũng đóng vai trò quan trọng, giúp các cơ quan tư pháp như tòa án, viện kiểm sát và cơ quan điều tra phối hợp chặt chẽ hơn trong việc xử lý vụ án, giảm thiểu thời gian tra cứu và đối chiếu thông tin. Ngoài ra, công nghệ Big Data và học máy có tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu quả xét xử và hỗ trợ ra quyết định tư pháp. Big Data cho phép thu thập, tổ chức và phân tích khối lượng lớn dữ liệu pháp lý, từ đó giúp TTNT đưa ra những gợi ý chính xác hơn cho các thẩm phán, luật sư và chuyên gia pháp lý. Trong khi đó, học máy có thể nhận diện các mô hình xét xử, phát hiện sai sót trong hồ sơ vụ án và tự động phân loại vụ án theo mức độ phức tạp. Nhờ vào những công nghệ này, ngành Tư pháp có thể giảm thiểu sự chênh lệch trong phán quyết, tăng cường tính công bằng và nhất quán trong hệ thống xét xử.
Thứ hai, hoàn thiện khung pháp lý cho việc ứng dụng TTNT trong xét xử. Sự phát triển mạnh mẽ của TTNT trong lĩnh vực pháp lý đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc xây dựng khung pháp lý nhằm hướng dẫn, kiểm soát và đảm bảo tính minh bạch, chính xác và công bằng trong xét xử. Hiện nay, Việt Nam chưa có văn bản pháp lý chính thức về ứng dụng TTNT trong xét xử, do đó cần tham khảo kinh nghiệm quốc tế và điều chỉnh phù hợp với điều kiện trong nước. Việc hoàn thiện khung pháp lý cần tập trung vào hai nội dung chính: phạm vi ứng dụng và mức độ can thiệp của TTNT trong xét xử. Về phạm vi ứng dụng, TTNT có thể hỗ trợ tra cứu và áp dụng pháp luật, quản lý và xử lý hồ sơ vụ án, phân tích bằng chứng và dự báo kết quả xét xử, cũng như hỗ trợ tố tụng trong các phiên tòa trực tuyến. Những ứng dụng này giúp giảm tải công việc thủ công, nâng cao hiệu quả xét xử và tăng cường tính minh bạch. Tuy nhiên, cần quy định rõ ràng về giới hạn can thiệp để tránh rủi ro pháp lý và đạo đức. Về mức độ can thiệp, TTNT có thể được phân thành ba cấp độ: cấp độ 1 hỗ trợ hành chính tư pháp, bao gồm số hóa hồ sơ, tra cứu án lệ và hỗ trợ ghi biên bản phiên tòa; cấp độ 2 hỗ trợ phân tích chứng cứ và dự báo kết quả xét xử, giúp thẩm phán có thêm cơ sở tham khảo nhưng không thay thế con người trong việc đánh giá chứng cứ; cấp độ 3 can thiệp vào quyết định xét xử, mức độ này cần được kiểm soát chặt chẽ vì tiềm ẩn nhiều rủi ro đạo đức và pháp lý, có thể ảnh hưởng đến tính công bằng và quyền con người. Bên cạnh đó, khung pháp lý cần quy định rõ trách nhiệm giải trình của hệ thống TTNT, cơ chế kiểm soát, đánh giá chất lượng và quyền khiếu nại đối với quyết định do TTNT đề xuất. Đồng thời, việc đảm bảo bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư cũng là yếu tố quan trọng, nhằm ngăn chặn rủi ro lộ lọt hoặc thao túng thông tin pháp lý.
Thứ ba, giáo dục luật học theo hướng tích hợp công nghệ pháp lý. Trong bối cảnh chuyển đổi số và sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, lĩnh vực pháp lý tại Việt Nam đang đứng trước yêu cầu đổi mới để bắt kịp xu hướng toàn cầu. Việc tích hợp công nghệ vào giáo dục luật học không chỉ giúp nâng cao chất lượng đào tạo mà còn chuẩn bị một thế hệ luật gia có khả năng thích ứng với sự thay đổi của hệ thống tư pháp hiện đại. Để đạt được điều này, cần có một chiến lược toàn diện bao gồm đổi mới chương trình đào tạo ngành Luật, bồi dưỡng kiến thức công nghệ cho đội ngũ pháp lý và thúc đẩy nghiên cứu khoa học liên ngành. Trước hết, chương trình đào tạo ngành Luật cần được cải tiến bằng cách tích hợp các nội dung về công nghệ, dữ liệu lớn (Big Data), TTNT và công nghệ pháp lý (LegalTech). Sinh viên cần được trang bị kiến thức chuyên sâu về pháp luật dữ liệu số, quyền riêng tư trên không gian mạng, trí tuệ nhân tạo trong tư pháp và đạo đức công nghệ. Ngoài ra, việc tiếp cận các công cụ LegalTech, hệ thống quản lý hồ sơ điện tử và phần mềm phân tích dữ liệu pháp lý sẽ giúp sinh viên có sự chuẩn bị tốt hơn cho môi trường làm việc hiện đại. Bên cạnh đó, việc nâng cao kiến thức công nghệ cho đội ngũ thẩm phán, kiểm sát viên và luật sư là một yêu cầu cấp thiết. Các khóa đào tạo chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo và công nghệ pháp lý cần được tổ chức thường xuyên nhằm giúp những người làm công tác pháp luật ứng dụng công nghệ vào xét xử và giải quyết tranh chấp một cách hiệu quả. Các công cụ như nhận diện giọng nói, phân tích dữ liệu lớn và thuật toán AI có thể hỗ trợ xác minh danh tính nhân chứng, tìm kiếm án lệ và phát hiện mâu thuẫn trong lời khai. Đối với luật sư, việc thành thạo các công cụ LegalTech sẽ giúp tối ưu hóa công việc như soạn thảo hợp đồng, tra cứu văn bản pháp luật và quản lý hồ sơ khách hàng. Ngoài ra, nghiên cứu khoa học đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự kết hợp giữa pháp luật và công nghệ. Các cơ sở đào tạo luật cần tăng cường hợp tác với viện nghiên cứu công nghệ, doanh nghiệp công nghệ số và các tổ chức tư pháp để phát triển các giải pháp TTNT phù hợp với thực tiễn xét xử tại Việt Nam. Việc tạo điều kiện cho giảng viên và sinh viên tham gia các dự án nghiên cứu liên ngành sẽ không chỉ giúp nâng cao kiến thức thực tiễn mà còn thúc đẩy sáng tạo trong việc ứng dụng công nghệ vào hệ thống tư pháp. Như vậy, việc xây dựng một nền tảng pháp lý vững chắc kết hợp với công nghệ hiện đại sẽ góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động tư pháp, đảm bảo công bằng và minh bạch trong hệ thống pháp luật Việt Nam.
4. Kết luận
Trong bài báo nghiên cứu này, tác giả đã phân tích kinh nghiệm của một số quốc gia trong việc ứng dụng TTNT vào hoạt động xét xử, qua đó làm rõ những lợi ích, cũng như thách thức công nghệ này mang lại cho hệ thống tư pháp. Trên cơ sở đánh giá như vậy, tác giả đã đề xuất một số gợi mở nhằm thúc đẩy việc ứng dụng TTNT vào hoạt động xét xử tại Việt Nam, bao gồm việc xây dựng khung pháp lý phù hợp, tăng cường năng lực công nghệ cho đội ngũ tư pháp và bảo đảm cơ chế giám sát chặt chẽ đối với các hệ thống AI trong xét xử. Nghiên cứu này không chỉ góp phần làm rõ khả năng ứng dụng AI trong tư pháp mà còn là cơ sở tham khảo quan trọng cho các nhà lập pháp, nhà nghiên cứu và giới thực hành pháp luật trong việc xây dựng chính sách phù hợp với xu hướng công nghệ hiện đại.
Tài liệu trích dẫn:
1 “Dựa trên mô tả bằng lời” ở đây có nghĩa là hệ thống TTNT có thể xử lý và phân tích ngôn ngữ tự nhiên (cách con người nói hoặc viết về vụ việc) để đưa ra quyết định pháp lý. Ví dụ, khi một vụ án được báo cáo, công tố viên sẽ mô tả vụ việc bằng lời nói: “A đã lấy trộm một chiếc điện thoại trong cửa hàng vào lúc 10 giờ sáng”. Hệ thống TTNT sẽ phân tích nội dung này, đối chiếu với các luật hiện hành, sau đó đề xuất các tội danh phù hợp.
2 Báo Dân tộc và Phát triển (2021). Trung Quốc phát triển công tố viên trí tuệ nhân tạo đầu tiên trên thế giới, truy cập tại <https://baodantoc.vn/trung-quoc-phat-trien-cong-to-vien-tri-tue-nhan-tao-dau-tien-tren-the-gioi-1640535047970.html>
3 Xin Li, Peiqi LIU (2020). The Opportunities and Challenges of Legal Profession in Artificial Intelligence Age, Journal of Inner Mongolia Normal University (Philosophy and Social Sciences Edition), No. 2, tr. 77
4 VnExpress (2019). Tòa án internet tại Trung Quốc giúp tăng hiệu quả xét xử, truy cập tại <https://vnexpress.net/toa-an-internet-giup-tang-hieu-qua-xet-xu-4024129.html>
5 Khademi, A., & Honavar, V. (2020). Algorithmic bias in recidivism prediction: A causal perspective. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 34, No. 10, pp. 13839-13840
6 LawSites. (2017). ROSS AI Plus Wexis Outperforms Either Westlaw or LexisNexis Alone, Study Finds, truy cập tại <https://www.lawnext.com/2017/01/ross-artificial-intelligence-outperforms-westlaw-lexisnexis-study-finds.html>
7 Dargas-Draganik, M., (2022). Wykorzystanie sztucznej inteligencji w postępowaniach sądowych na przykładzie Chin i Estonii, Gdańskie Studia Azji Wschodniej
8 Julia Angwin, et. al., Machine Bias, ProPublica, truy cập tại <https://www.propublica.org/article/machine-biasrisk-assessments-in-criminal-sentencing>
9 Báo Dân tộc và Phát triển (2021)
TÀI LIỆU THAM KHẢO:
- Báo Dân tộc và Phát triển (2021). Trung Quốc phát triển công tố viên trí tuệ nhân tạo đầu tiên trên thế giới, truy cập tại <https://baodantoc.vn/trung-quoc-phat-trien-cong-to-vien-tri-tue-nhan-tao-dau-tien-tren-the-gioi-1640535047970.html>
- Xin Li, Peiqi LIU (2020). The Opportunities and Challenges of Legal Profession in Artificial Intelligence Age, Journal of Inner Mongolia Normal University (Philosophy and Social Sciences Edition), No. 2, tr. 77
- VnExpress (2019). Tòa án internet tại Trung Quốc giúp tăng hiệu quả xét xử, truy cập tại <https://vnexpress.net/toa-an-internet-giup-tang-hieu-qua-xet-xu-4024129.html>
- Khademi, A., & Honavar, V. (2020). Algorithmic bias in recidivism prediction: A causal perspective . In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence,Vol. 34, No. 10, pp. 13839-13840
- LawSites. (2017). ROSS AI Plus Wexis Outperforms Either Westlaw or LexisNexis Alone, Study Finds, truy cập tại <https://www.lawnext.com/2017/01/ross-artificial-intelligence-outperforms-westlaw-lexisnexis-study-finds.html>
- Dargas-Draganik, M., (2022). Wykorzystanie sztucznej inteligencji w postępowaniach sądowych na przykładzie Chin i Estonii, Gdańskie Studia Azji Wschodniej
- Julia Angwin, et. al., Machine Bias, ProPublica, truy cập tại <https://www.propublica.org/article/machine-biasrisk-assessments-in-criminal-sentencing>
International lessons on the application of artificial intelligence in judicial proceedings - Policy implications for Vietnam
Thai Lam Ngoc1
Nguyen Thi Duyen 1
Nguyen Viet Trung1
1Students, Hanoi Law University
Abstract:
The rapid advancement of technology has driven the integration of artificial intelligence (AI) into various sectors, including judicial proceedings. Many countries have experimented with AI to assist judges in decision-making, enhance trial efficiency, and improve access to justice. However, AI adoption in this domain also raises significant ethical, legal, and technological challenges. This study examines the experiences of developed countries such as the United States, China, and Estonia to identify key lessons and propose policy recommendations for Vietnam. The findings suggest the need to establish a comprehensive legal framework, ensure transparency, and regulate algorithmic quality to foster a more modern and effective judicial system.
Keywords: artificial intelligence, judicial operations, legal technology.
[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 5 tháng 2 năm 2025]
