Cơ sở dữ liệu lớn và ứng dụng AI trong xây dựng, tổ chức thi hành

Phát biểu khai mạc hội thảo, Thứ trưởng Nguyễn Thanh Tịnh cho biết việc xây dựng hai đề án nhằm cụ thể hóa tinh thần của Nghị quyết 66 về đổi mới công tác xây dựng, hoàn thiện pháp luật gắn với yêu cầu phát triển đất nước trong giai đoạn mới. Theo Thứ trưởng, đây cũng là một trong những nhiệm vụ đã được Chính phủ đưa vào chương trình công tác năm 2026.

Thứ trưởng nhận định đây là lĩnh vực “hết sức mới, hết sức khó”, ngay trên thế giới cũng chưa có nhiều mô hình hoàn thiện để tham khảo. Tuy nhiên, trong bối cảnh chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ, việc xây dựng cơ sở dữ liệu lớn về pháp luật là yêu cầu cấp thiết.

“Muốn có ứng dụng AI thì phải có Big Data”, Thứ trưởng Nguyễn Thanh Tịnh nhấn mạnh, đồng thời cho biết mục tiêu của đề án là hình thành cơ sở dữ liệu pháp luật thống nhất, phục vụ công tác quản lý nhà nước, phát triển kinh tế - xã hội cũng như nhu cầu tra cứu, giao dịch của người dân và doanh nghiệp.

Theo lãnh đạo Bộ Tư pháp, các hệ thống dữ liệu pháp luật hiện nay, dù do Nhà nước hay doanh nghiệp phát triển, vẫn còn những hạn chế nhất định về tính đầy đủ, tính cập nhật và tính chính thống của dữ liệu. Do đó, việc xây dựng cơ sở dữ liệu lớn về pháp luật được xác định nhằm tạo lập nền tảng dữ liệu thống nhất, phục vụ hiệu quả công tác quản lý nhà nước cũng như nhu cầu tiếp cận, tra cứu pháp luật của người dân và doanh nghiệp.

Thứ trưởng cũng cho biết, trong tương lai, AI pháp lý có thể hỗ trợ các hoạt động soạn thảo, thẩm định, kiểm tra văn bản; đánh giá tác động chính sách; phân tích hiệu quả thực thi pháp luật cũng như hỗ trợ doanh nghiệp trong quá trình tuân thủ pháp luật.

Tại hội thảo, đại diện Cục Công nghệ thông tin (Bộ Tư pháp) cho biết trước đây công tác xây dựng pháp luật chủ yếu dựa vào kinh nghiệm và phương thức xử lý thủ công, trong khi ở kỷ nguyên số, pháp luật cần được xây dựng trên nền tảng dữ liệu, tri thức và trí tuệ nhân tạo.

Đề án cơ sở dữ liệu lớn về pháp luật được định hướng trở thành hạ tầng dữ liệu quốc gia, tích hợp dữ liệu về văn bản quy phạm pháp luật, án lệ, bản án, hồ sơ xây dựng luật, thủ tục hành chính cùng dữ liệu phản ánh, kiến nghị.

Đối với Đề án AI pháp lý, Bộ Tư pháp định hướng phát triển các ứng dụng AI chuyên sâu nhằm hỗ trợ soạn thảo, thẩm định, kiểm tra, rà soát văn bản quy phạm pháp luật; phân tích đối sánh pháp luật; đánh giá tác động chính sách; hỗ trợ cải cách thủ tục hành chính, phổ biến giáo dục pháp luật và trợ giúp pháp lý. “Dữ liệu là tiên quyết, cơ sở dữ liệu lớn về pháp luật là nhiên liệu và AI là động cơ”, đại diện Cục Công nghệ thông tin nhấn mạnh.

Trong tham luận tại hội thảo, TS Trần Văn Khánh, Phó Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo, Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông (Đại học Thái Nguyên) cho rằng Việt Nam cần phát triển các hệ thống AI chuyên ngành pháp luật nhằm hỗ trợ toàn bộ vòng đời xây dựng và thực thi pháp luật.

Theo ông, AI pháp lý không chỉ hỗ trợ hoạt động soạn thảo, thẩm định, kiểm tra, rà soát văn bản mà còn có thể tham gia đánh giá tác động chính sách, phân tích hiệu quả thực thi pháp luật cũng như hỗ trợ doanh nghiệp đánh giá chi phí và hiệu quả đầu tư.
​
​

Toàn cảnh hội thảo

TS Khánh cho biết nhóm nghiên cứu đề xuất xây dựng kiến trúc AI pháp lý gồm 5 tầng, bao gồm hạ tầng công nghệ, nền tảng cơ sở dữ liệu, công nghệ AI hỗ trợ, nền tảng tích hợp và tầng ứng dụng nghiệp vụ chuyên ngành. Theo ông, nền tảng AI pháp lý được kỳ vọng hỗ trợ nhiều khâu trong quy trình xây dựng và thi hành pháp luật, từ soạn thảo, thẩm định, kiểm tra, rà soát đến phổ biến pháp luật.

Bà Nguyễn Trúc Vân, Giám đốc Trung tâm Mô phỏng và Dự báo Kinh tế - Xã hội, Viện Nghiên cứu phát triển TP HCM cho rằng dữ liệu pháp luật cần được phát triển theo hướng “mở có kiểm soát”, cho phép doanh nghiệp công nghệ và các công ty LegalTech khai thác để phát triển các ứng dụng phục vụ người dân và doanh nghiệp.

Theo bà Vân, dữ liệu pháp luật hiện có quy mô rất lớn và phức tạp với hơn 150.000 văn bản pháp lý, hàng triệu điều khoản cùng khối lượng lớn án lệ và dữ liệu liên quan. Vì vậy, cần kết hợp các công nghệ như đồ thị tri thức (knowledge graph), cơ sở dữ liệu vector và mô hình ngôn ngữ lớn chuyên ngành pháp lý để xử lý, khai thác dữ liệu hiệu quả hơn.

PGS.TS Nguyễn Đình Hiển, Trường Đại học Công nghệ Thông tin (ĐHQG TP HCM) cho rằng các hệ thống AI pháp lý hiện nay vẫn còn hạn chế trong việc hiểu ngữ nghĩa và suy luận pháp lý. Theo ông, ưu điểm lớn của mô hình là khả năng truy xuất nguồn gốc và giải thích căn cứ pháp lý của từng câu trả lời. “Mọi kết luận của AI đều phải giải thích được tại sao đưa ra kết luận đó”, ông nhấn mạnh.

Trong tham luận về kinh nghiệm phát triển mô hình ngôn ngữ lớn cho lĩnh vực pháp lý, PGS.TS Lê Anh Cường, Quyền Trưởng khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Tôn Đức Thắng cho rằng Việt Nam cần phát triển các mô hình AI pháp lý chuyên biệt để chủ động về dữ liệu, công nghệ và năng lực triển khai trong nước.

Thảo luận tại hội thảo, bà Trần Thị Hồng Hạnh, Phó Giám đốc Sở Tư pháp TP HCM đánh giá cao vai trò chủ động của cơ quan soạn thảo trong việc xây dựng hai đề án trọng điểm về cơ sở dữ liệu pháp luật và AI pháp lý.

Theo đại diện Sở Tư pháp TP HCM, hai đề án có mối quan hệ hữu cơ, không thể tách rời, trong đó “dữ liệu pháp luật là nền tảng tiên quyết, còn trí tuệ nhân tạo là động lực trí tuệ”.

Sở Tư pháp TP HCM kiến nghị xây dựng cơ sở dữ liệu pháp luật theo hướng tích hợp toàn diện từ trung ương đến địa phương, bao gồm văn bản quy phạm pháp luật, án lệ, bản án, thủ tục hành chính và các dữ liệu pháp lý liên quan. Đồng thời, cần chuẩn hóa cấu trúc dữ liệu, tiêu chuẩn kỹ thuật và cơ chế cập nhật, làm sạch dữ liệu nhằm bảo đảm tính “đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất, dùng chung”.

Đối với Đề án AI pháp lý, bà Hạnh đánh giá cao định hướng ứng dụng AI trong hỗ trợ soạn thảo, kiểm tra, rà soát văn bản, phát hiện chồng chéo, mâu thuẫn pháp luật cũng như hỗ trợ người dân, doanh nghiệp tra cứu pháp lý.

Đáng chú ý, đại diện Sở Tư pháp TP HCM đề xuất nghiên cứu cơ chế “rà soát pháp luật liên tục theo thời gian thực”. Theo đó, khi một đạo luật mới được Quốc hội thông qua, hệ thống AI có thể tự động quét đồ thị tri thức pháp luật, cảnh báo các nghị quyết, thông tư hoặc quyết định của địa phương có nguy cơ trái luật hoặc hết hiệu lực.

Từ thực tiễn địa phương, bà Hạnh cho biết riêng trong năm 2025, Sở Tư pháp TP HCM đã tham mưu ban hành 104 văn bản quy phạm pháp luật; góp ý, thẩm định 2.688 lượt dự thảo văn bản; tư vấn 663 vụ việc pháp lý và rà soát 3.034 văn bản quy phạm pháp luật.

Ông Nguyễn Ngọc Trường Huy, đại diện Hiệp hội An ninh mạng quốc gia Chi hội phía Nam cho rằng việc xây dựng cơ sở dữ liệu lớn về pháp luật và AI pháp lý cần đặc biệt chú trọng đến tính chính xác của dữ liệu, ngữ cảnh áp dụng và cơ chế quản trị rủi ro. Theo ông, những lo ngại lớn nhất hiện nay liên quan đến AI là độ tin cậy, khả năng tự chủ và tính an toàn. “An toàn hiện nay không chỉ là an toàn hệ thống mà còn là an toàn ngữ cảnh”, ông Huy nhấn mạnh.

Ông Phạm Bình An, Phó Viện trưởng Viện Nghiên cứu Phát triển TP HCM (HIDS) chia sẻ quá trình xây dựng cơ sở dữ liệu và AI pháp lý cần chú trọng chuẩn hóa ngữ nghĩa và cấu trúc tri thức pháp luật để AI có thể hiểu, xử lý chính xác các văn bản pháp luật. Theo ông, đây không chỉ là một dự án công nghệ mà còn là nền tảng lâu dài cho công tác xây dựng và tổ chức thi hành pháp luật, do đó cần được triển khai bài bản, có lộ trình và cơ chế trách nhiệm rõ ràng.

Kết luận hội thảo, Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin Phạm Quang Hiếu cho biết quá trình xây dựng hai đề án sẽ tiếp tục được hoàn thiện sau mỗi vòng lấy ý kiến từ chuyên gia, doanh nghiệp và địa phương. Theo ông, đây là lĩnh vực thay đổi rất nhanh, nếu chỉ dừng lại ở việc ban hành đề án mà không thường xuyên cập nhật, hoàn thiện thì nguy cơ lạc hậu có thể xuất hiện chỉ sau vài năm.

Ông Hiếu nhấn mạnh hai đề án không đơn thuần là dự án công nghệ mà hướng tới hình thành “lực lượng sản xuất mới” cho công tác xây dựng và tổ chức thi hành pháp luật. Theo ông, dữ liệu lớn được xem là “tư liệu sản xuất mới”, còn AI là “công cụ sản xuất mới”.
​
​

Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin Phạm Quang Hiếu phát biểu tại Hội thảo.