Luật quy định thế nào về việc sử dụng dữ liệu lớn (Big Data) trong nghiên cứu AI? Bài viết phân tích chi tiết quy định pháp luật, ví dụ, vướng mắc và lưu ý cần thiết khi triển khai.
1. Luật quy định thế nào về việc sử dụng dữ liệu lớn (Big Data) trong nghiên cứu AI?
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) phụ thuộc rất lớn vào dữ liệu lớn (Big Data), bởi đây là nguồn tài nguyên cốt lõi để xây dựng và huấn luyện các mô hình AI. Tuy nhiên, việc sử dụng Big Data cần tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp luật nhằm đảm bảo quyền lợi của cá nhân, tổ chức, và tránh các vi phạm đạo đức hoặc pháp lý. Dưới đây là các quy định cụ thể liên quan đến vấn đề này:
- Bảo vệ dữ liệu cá nhân
Tại Việt Nam, quyền bảo vệ dữ liệu cá nhân được quy định trong Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Dữ liệu cá nhân chỉ được thu thập và sử dụng khi có sự đồng ý rõ ràng từ chủ thể dữ liệu, trừ trường hợp có quy định khác trong luật. Đối với nghiên cứu AI, việc sử dụng dữ liệu lớn cần đảm bảo tính ẩn danh và không tiết lộ thông tin nhận diện cá nhân. - Sử dụng dữ liệu vì mục đích nghiên cứu
Theo Luật Khoa học và Công nghệ 2013, việc sử dụng dữ liệu vì mục đích nghiên cứu và phát triển được khuyến khích, nhưng phải đảm bảo không xâm phạm quyền riêng tư hoặc lợi ích hợp pháp của bên thứ ba. - Quy định về sở hữu trí tuệ
Dữ liệu lớn có thể bao gồm các tài sản trí tuệ như nội dung số, văn bản, hình ảnh hoặc dữ liệu nhạy cảm khác. Việc sử dụng dữ liệu này phải tuân theo Luật Sở hữu trí tuệ 2005 (sửa đổi, bổ sung năm 2019). Bất kỳ hành vi sử dụng trái phép hoặc sao chép dữ liệu mà không được cấp phép đều có thể bị xử phạt. - Quản lý dữ liệu công
Dữ liệu do các cơ quan nhà nước thu thập và quản lý được quy định trong Luật Tiếp cận Thông tin 2016 và các văn bản liên quan. Những dữ liệu này có thể được sử dụng cho nghiên cứu AI, nhưng cần tuân thủ quy định về cấp phép sử dụng, đặc biệt đối với các thông tin mang tính nhạy cảm hoặc thuộc diện bảo mật quốc gia. - Tuân thủ các quy định quốc tế
Nếu nghiên cứu AI liên quan đến dữ liệu từ các quốc gia khác, cần tuân thủ các quy định quốc tế như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) của EU hoặc các hiệp định song phương, đa phương mà Việt Nam tham gia.
2. Ví dụ minh họa: Sử dụng Big Data trong phân tích y tế
Một ứng dụng cụ thể của Big Data trong nghiên cứu AI là phân tích dữ liệu y tế để phát hiện sớm các bệnh hiểm nghèo. Ví dụ, một nhóm nghiên cứu tại Việt Nam sử dụng hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) từ các bệnh viện để phát triển mô hình AI dự đoán nguy cơ mắc bệnh tim mạch.
- Quá trình thực hiện
Nhóm nghiên cứu thu thập dữ liệu từ hàng triệu bệnh nhân với sự đồng ý của họ và tuân thủ các quy định về bảo mật. Sau đó, dữ liệu được xử lý để loại bỏ thông tin nhận diện cá nhân, chỉ giữ lại các chỉ số liên quan như huyết áp, mức cholesterol, và tiền sử bệnh. - Thách thức pháp lý
Dữ liệu y tế là loại dữ liệu nhạy cảm, nên việc thu thập và sử dụng đòi hỏi sự chấp thuận không chỉ từ cá nhân mà còn từ các cơ quan quản lý y tế. Ngoài ra, nhóm nghiên cứu cần đảm bảo rằng dữ liệu không bị lạm dụng hoặc rò rỉ, vì điều này có thể gây ra các vấn đề pháp lý nghiêm trọng. - Kết quả đạt được
Nhờ mô hình AI, các bác sĩ có thể dự đoán chính xác hơn nguy cơ mắc bệnh tim, từ đó đưa ra các biện pháp phòng ngừa hiệu quả. Tuy nhiên, dự án cũng là bài học quan trọng về việc tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp luật khi làm việc với Big Data.
3. Những vướng mắc thực tế trong việc sử dụng Big Data
Dù có khung pháp lý tương đối rõ ràng, việc triển khai sử dụng Big Data trong nghiên cứu AI vẫn gặp phải nhiều vướng mắc thực tế:
- Khó khăn trong việc đảm bảo sự đồng thuận
Việc thu thập sự đồng ý từ chủ thể dữ liệu là một thách thức lớn, đặc biệt khi dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau hoặc được sử dụng lại từ các cơ sở dữ liệu sẵn có. - Thiếu hướng dẫn chi tiết
Mặc dù các quy định cơ bản đã được ban hành, nhưng các hướng dẫn cụ thể về cách áp dụng trong nghiên cứu AI vẫn còn thiếu. Điều này dễ dẫn đến sự không đồng nhất trong việc tuân thủ. - Nguy cơ rò rỉ dữ liệu
Hạ tầng công nghệ ở Việt Nam chưa thực sự đủ mạnh để bảo vệ dữ liệu khỏi các cuộc tấn công mạng. Điều này gây ra lo ngại lớn về an ninh thông tin. - Chi phí tuân thủ cao
Để tuân thủ đầy đủ các quy định pháp luật, các tổ chức nghiên cứu phải đầu tư mạnh vào hạ tầng công nghệ, đào tạo nhân sự, và xây dựng quy trình quản lý dữ liệu, dẫn đến tăng chi phí.
4. Những lưu ý cần thiết khi sử dụng Big Data trong nghiên cứu AI
Để đảm bảo việc sử dụng Big Data trong nghiên cứu AI không vi phạm pháp luật, các tổ chức và cá nhân cần lưu ý:
- Thu thập dữ liệu hợp pháp
Đảm bảo mọi dữ liệu được thu thập đều có sự đồng thuận từ chủ thể hoặc được cấp phép sử dụng từ cơ quan quản lý. - Ẩn danh hóa dữ liệu
Trước khi sử dụng dữ liệu, cần tiến hành ẩn danh hóa để giảm thiểu nguy cơ vi phạm quyền riêng tư. - Xây dựng cơ chế bảo mật
Cần đầu tư vào các biện pháp bảo mật dữ liệu, từ mã hóa đến giám sát mạng, nhằm ngăn ngừa rò rỉ thông tin. - Thường xuyên cập nhật quy định pháp luật
Luật pháp liên quan đến dữ liệu lớn và AI thay đổi nhanh chóng. Việc nắm bắt các thay đổi này là điều kiện cần để tránh vi phạm. - Hợp tác với chuyên gia pháp lý
Các tổ chức nên làm việc với chuyên gia pháp lý để đảm bảo rằng mọi hoạt động sử dụng dữ liệu đều tuân thủ quy định.
5. Căn cứ pháp lý
- Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân
- Luật Sở hữu trí tuệ 2005 (sửa đổi, bổ sung 2019)
- Luật Khoa học và Công nghệ 2013
- Luật Tiếp cận Thông tin 2016
- Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) của EU
Bài viết trên thuộc chuyên mục Tổng hợp tại luatpvlgroup.com.
