Thứ 5, 2/7/2026 21:34 (GMT+7)

VẤN ĐỀ CHỨNG MINH TỘI PHẠM SỬ DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONG TỐ TỤNG HÌNH SỰ VIỆT NAM – KHÓ KHĂN VÀ GIẢI PHÁP

1. Đặt vấn đề

Nếu việc xác định trách nhiệm hình sự đối với hành vi phạm tội có sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) là bài toán về lý luận, thì việc chứng minh hành vi đó trước cơ quan tố tụng lại là bài toán về kỹ thuật và thực tiễn – nơi mọi bất cập của pháp luật hiện hành bộc lộ rõ nhất. Một thuật toán không để lại dấu vân tay, không có biểu cảm để cơ quan điều tra khai thác qua hỏi cung, và sản phẩm nó tạo ra (hình ảnh, giọng nói, văn bản) lại "thật" đến mức đánh bại chính các phương pháp xác minh truyền thống. Khi tội phạm chuyển từ hành vi vật lý sang hành vi số được AI hỗ trợ hoặc thực hiện, hoạt động chứng minh trong tố tụng hình sự – vốn được xây dựng trên nền tảng chứng cứ vật chất và lời khai con người – đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng về phương pháp luận. Bài viết này tập trung phân tích những khó khăn cốt lõi trong việc thu thập, bảo quản, đánh giá chứng cứ đối với loại tội phạm này, từ đó đề xuất một số giải pháp hoàn thiện.

2. Đặc điểm của tội phạm sử dụng AI đặt ra cho hoạt động chứng minh

Thực trạng cho thấy AI đã trở thành một biến số làm thay đổi quy mô và tính chất của tội phạm công nghệ cao. Thiệt hại do lừa đảo trực tuyến tại Việt Nam năm 2024 được ghi nhận ở mức kỷ lục, lên tới khoảng 18.900 tỷ đồng, và riêng 11 tháng đầu năm 2025 con số ước tính đã vượt 6.000 tỷ đồng; đáng chú ý, tỷ lệ các vụ lừa đảo có yếu tố AI được ước tính tăng tới 40% so với năm trước. Phần lớn các cuộc tấn công hiện nay – khoảng 85% theo một số thống kê – đều có sự trợ giúp của thuật toán ở ít nhất một khâu trong chuỗi thực hiện hành vi.

Hai đặc điểm khiến loại tội phạm này trở nên đặc biệt khó chứng minh:

Thứ nhất, tính phi tuyến tính và tự động hóa của hành vi. Một chiến dịch lừa đảo Deepfake hay một cuộc tấn công mạng có AI hỗ trợ không phải là một hành động đơn lẻ mà là một chuỗi các bước được máy thực hiện gần như đồng thời (thu thập dữ liệu – tạo nội dung giả – phát tán – thích ứng theo phản hồi). Việc "chụp lại" và tái hiện toàn bộ chuỗi hành vi này trước tòa khó hơn rất nhiều so với một hành vi phạm tội truyền thống.

Thứ hai, tính "thật giả khó phân biệt" của sản phẩm đầu ra. Công nghệ Deepfake hiện có thể tái tạo hình ảnh, giọng nói với độ chính xác rất cao, đủ để vô hiệu hóa khả năng nhận diện bằng cảm quan của cả người bị hại, người làm chứng và điều tra viên. Điều này có nghĩa chứng cứ "trực quan" – vốn có giá trị thuyết phục cao trong tố tụng truyền thống – lại trở thành loại chứng cứ dễ bị nghi ngờ nhất trong các vụ án AI.

3. Những khó khăn, vướng mắc trong chứng minh tội phạm sử dụng AI

3.1. Bất cập từ khâu xác định chủ thể – tiền đề của hoạt động chứng minh

Trước khi chứng minh hành vi, cơ quan tố tụng phải xác định ai là người phải chịu trách nhiệm về hành vi đó. Với tội phạm sử dụng AI, vấn đề trở nên phức tạp ở hai cấp độ. Trường hợp con người chủ động dùng AI như một công cụ phạm tội thì việc chứng minh lỗi tương đối thuận lợi, vì AI đóng vai trò tương tự một phương tiện phạm tội. Nhưng khi mô hình AI có khả năng tự học và tự điều chỉnh chiến thuật vượt khỏi phạm vi lập trình ban đầu, việc quy kết lỗi cố ý hay vô ý cho người vận hành, nhà phát triển hay người quản lý hệ thống lại thiếu cơ sở chứng minh rõ ràng, do pháp luật Việt Nam hiện chưa công nhận AI là một chủ thể pháp lý độc lập. Hệ quả là cơ quan điều tra dễ rơi vào tình trạng "có hậu quả, khó quy chủ thể", kéo theo nguy cơ đình trệ hoặc bỏ lọt tội phạm.

3.2. Đặc thù của chứng cứ điện tử liên quan đến AI

Theo Điều 99 Bộ luật Tố tụng hình sự 2015, dữ liệu điện tử được coi là một loại chứng cứ hợp pháp. Tuy nhiên, dữ liệu do AI tạo ra hoặc có liên quan đến AI mang những thuộc tính khiến quy định hiện hành khó áp dụng triệt để:

Tính "hộp đen" (black box) của thuật toán: các mô hình học sâu vận hành theo cơ chế khó giải thích, khiến việc truy vết xem một nội dung giả mạo cụ thể được tạo ra bởi mô hình nào, ai sở hữu và huấn luyện mô hình đó trở thành thách thức kỹ thuật lớn đối với cơ quan điều tra.

Tính dễ biến đổi, dễ bị xóa bỏ: dữ liệu điện tử có thể bị ghi đè hoặc mã hóa trong thời gian rất ngắn, trong khi pháp luật hiện hành chưa có quy định đặc thù về thời hạn lưu trữ và trách nhiệm phối hợp của bên thứ ba (nhà mạng, nền tảng cung cấp dịch vụ) trong việc bảo toàn dữ liệu phục vụ điều tra. Không ít vụ án bị đình trệ chỉ vì dữ liệu gốc đã không còn trên máy chủ vào thời điểm cơ quan chức năng yêu cầu cung cấp.

3.3. Hạn chế trong giám định kỹ thuật số đối với Deepfake

Quy trình giám định kỹ thuật số tại Việt Nam hiện vẫn chủ yếu dựa trên các phương pháp truyền thống, trong khi đối tượng cần giám định – sản phẩm AI tạo sinh – lại đòi hỏi công cụ chuyên dụng. Ba điểm nghẽn lớn nhất là: (i) độ chân thực cao của sản phẩm Deepfake vô hiệu hóa khả năng nhận diện bằng mắt thường; (ii) phần lớn các nền tảng AI lớn (như Google, OpenAI, Meta) đặt máy chủ tại nước ngoài, khiến việc tiếp cận dữ liệu huấn luyện để đối soát, so sánh gặp nhiều rào cản pháp lý và thực tiễn; (iii) các cơ quan giám định ở địa phương phần lớn còn thiếu phần mềm đủ mạnh để bóc tách các lớp dữ liệu bị can thiệp bởi công nghệ Deepfake. Khi chứng cứ không được thu thập đúng trình tự, thủ tục hoặc không bảo đảm tính khách quan do bị thuật toán "can thiệp ngược", nó có nguy cơ không được tòa án công nhận là chứng cứ hợp pháp.

3.4. Thiếu khung pháp lý để chứng cứ về AI "có chỗ đứng" trong cấu thành tội phạm

Một khó khăn gián tiếp nhưng quan trọng là: ngay cả khi cơ quan tố tụng chứng minh được có yếu tố AI/Deepfake trong vụ án, các tội danh hiện hành như "Lừa đảo chiếm đoạt tài sản" (Điều 174 Bộ luật Hình sự) hay "Làm nhục người khác" (Điều 155) chưa quy định việc sử dụng AI là tình tiết định khung tăng nặng. Điều này khiến công sức chứng minh yếu tố công nghệ trong vụ án không được phản ánh tương xứng vào mức độ trách nhiệm hình sự mà người phạm tội phải gánh chịu.

3.5. Rào cản từ tính xuyên biên giới của tội phạm AI

Tội phạm sử dụng AI thường vận hành trên hạ tầng máy chủ đặt tại nhiều quốc gia khác nhau, trong khi cơ chế tương trợ tư pháp quốc tế hiện hành còn chậm và phức tạp. Việc thiếu các thỏa thuận song phương hoặc đa phương đủ nhanh nhạy để yêu cầu cung cấp dữ liệu từ các tập đoàn công nghệ lớn khiến nhiều chứng cứ then chốt – vốn chỉ tồn tại trên hệ thống của nền tảng nước ngoài – không thể được thu thập kịp thời trước khi bị xóa hoặc thất lạc.

4. Một số giải pháp hoàn thiện

Thứ nhất, hoàn thiện quy định về chứng cứ điện tử liên quan đến AI. Cần bổ sung vào Bộ luật Tố tụng hình sự các quy định đặc thù về trách nhiệm lưu trữ dữ liệu của bên thứ ba (nhà mạng, nền tảng dịch vụ số) trong một khoảng thời gian tối thiểu, cùng cơ chế "phong tỏa dữ liệu khẩn cấp" để ngăn việc dữ liệu bị xóa trước khi cơ quan điều tra kịp thu thập.

Thứ hai, đầu tư năng lực giám định và công nghệ nhận diện Deepfake. Việc trang bị phần mềm giám định chuyên dụng, có khả năng bóc tách các lớp dữ liệu bị AI can thiệp, là điều kiện tiên quyết để chứng cứ số được thu thập đúng trình tự và có giá trị pháp lý tại tòa. Song song, cần xây dựng quy trình giám định chuẩn hóa riêng cho các vụ án có yếu tố AI, thay vì áp dụng nguyên quy trình giám định kỹ thuật số truyền thống.

Thứ ba, thiết lập cơ chế dán nhãn và truy xuất nguồn gốc nội dung AI. Kinh nghiệm của Trung Quốc – nơi quy định dán nhãn nội dung AI kèm dấu ẩn (hidden watermark) để truy xuất nguồn gốc đã có hiệu lực từ tháng 9/2025 – là một mô hình tham khảo hữu ích. Nếu các nhà cung cấp dịch vụ AI tại Việt Nam bị yêu cầu dán nhãn và lưu vết sản phẩm, đây sẽ là nguồn chứng cứ "có sẵn" hỗ trợ đắc lực cho công tác giám định khi xảy ra vụ án, đồng thời giảm đáng kể chi phí chứng minh.

Thứ tư, bổ sung tình tiết định khung liên quan đến AI/Deepfake trong các tội danh về lừa đảo, xâm phạm danh dự nhân phẩm và tội phạm mạng, để bảo đảm mức hình phạt tương xứng với công sức chứng minh và mức độ nguy hiểm thực tế mà hành vi gây ra.

Thứ năm, tăng cường hợp tác quốc tế và cơ chế tương trợ tư pháp nhanh. Việt Nam cần chủ động tham gia các điều ước quốc tế về phòng, chống tội phạm mạng và đàm phán các thỏa thuận song phương với quốc gia đặt trụ sở của các nền tảng công nghệ lớn, nhằm rút ngắn thời gian yêu cầu cung cấp dữ liệu phục vụ điều tra – yếu tố quyết định trong các vụ án mà chứng cứ có thể bị xóa chỉ trong vài giờ.

Thứ sáu, đào tạo nguồn nhân lực điều tra và giám định ở cấp cơ sở. Tội phạm AI không còn chỉ tập trung ở các thành phố lớn mà đã lan rộng khắp các địa phương, đòi hỏi lực lượng công an cơ sở phải được trang bị kỹ năng nhận diện và xử lý ban đầu đối với dấu vết kỹ thuật số, tránh tình trạng chứng cứ bị mất giá trị do xử lý sai quy trình ngay từ giai đoạn đầu.

5. Kết luận

Chứng minh tội phạm sử dụng AI trong tố tụng hình sự không đơn thuần là vấn đề bổ sung thêm một loại chứng cứ mới, mà là yêu cầu thiết kế lại một phần quy trình tố tụng để thích ứng với một đối tượng chứng minh "phi truyền thống": vô hình, dễ biến đổi, vận hành xuyên biên giới và có khả năng tự thích nghi. Sự ra đời của Luật Trí tuệ nhân tạo 2025 là bước đi cần thiết, nhưng để các quy định nội dung này thực sự đi vào đời sống tố tụng, pháp luật cần đồng thời lấp đầy khoảng trống về thủ tục thu thập, bảo quản và giám định chứng cứ số liên quan đến AI. Đây là điều kiện tiên quyết để bảo đảm công lý không bị bỏ lọt chỉ vì công nghệ đi trước pháp luật một bước./.

Sơn Phước - K. Luật