Chương 1: Lý luận chung về trí tuệ nhân tạo và vấn đề bồi thường thiệt hại; Chương 2: Thực trạng và kiến nghị pháp lý về trách nhiệm bồi thường thiệt hại do trí tuệ nhân tạo gây ra. LÝ LUẬN CHUNG VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ VẤN ĐỀ BỒI THƯỜNG THIỆT HẠI 1.1 Khái quát chung về trí tuệ nhân tạo Trong thời đại công nghiệp 4.0 phát triển mạnh mẽ như hiện nay, thuật ngữ trí tuệ nhân tạo (TTNT) đang dần trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực. Nhiều quốc gia đã bắt đầu ghi nhận xu thế phát triển tất yếu và tác động chuyển đổi to lớn của TTNT trong mọi mặt đời sống xã hội. Tại Việt Nam, TTNT cũng có sức ảnh hưởng to lớn không kém khi tác động mạnh mẽ trên mọi lĩnh vực từ kinh tế, quân sự, y học, giáo dục,… Chính vì vậy, chính phủ Việt Nam đã nhận định TTNT sẽ là công nghệ có tính đột phá trong 10 năm tới, đồng thời xác định đây sẽ là ngành công nghiệp trọng điểm của quốc gia cần được nghiên cứu, phát triển5.1 Khái niệm trí tuệ nhân tạo Khái niệm TNTT có thể đã xuất hiện từ đầu thế kỷ XX khi sự ra đời của máy tính số trở nên bùng nổ trong ngành khoa học máy tính, từ đó những định nghĩa về TTNT cũng dần xuất hiện nhưng vẫn tồn tại rất nhiều quan điểm khác nhau về định nghĩa này.
Trong đó, có một số nhà khoa học đã đưa ra các định nghĩa về TTNT như sau: theo Richard E. Bellman, ông cho rằng TTNT là tự động hóa các hoạt động phù hợp với suy nghĩ của con người, ví dụ từ các hoạt động giải thuật toán, ra quyết định,…; hay theo S.Norvig đã cung cấp bốn kiểu định nghĩa TTNT theo hai chiều như sau: (tư duy – hành vi), (như con người – hợp lý) như trong Bảng 1. Bốn kiểu định nghĩa về TTNT6 5 https://www.vn/vn/tin-tuc/16538/tri-tue-nhan-tao-se-la-mui-nhon-cho-cachmang-cong-nghiep-4- 0-cua-viet-nam.aspx, truy cập ngày 11/02/2021. 6 Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence, A Modern Approach (3rd Global Edition), Pearson, 2016.
8 Tư duy như con người Tư duy hợp lý “Những nỗ lực…làm cho máy tính suy nghĩ "Nghiên cứu năng lực thần kinh. máy móc có tâm trí, theo nghĩa đầy đủ và thông qua các mô hình tính toán" theo nghĩa đen” (Haugeland, 1985). “Các hoạt động [tự động hóa] gắn kết với “Nghiên cứu các mô hình tính toán tư duy của con người, như ra quyết định, giúp máy có nhận thức, có lập luận giải quyết vấn đề, học. và hành động” (Winston, 1992).
Hành vi như con người Hành vi hợp lý "Nghệ thuật tạo ra máy móc thực hiện các “Tính toán thông minh là nghiên chức năng đòi hỏi trí thông minh giống như cứu về thiết kế các tác tử thông khi con người thực hiện" (Kurzweil, 1990). "Nghiên cứu cách thức làm cho máy tính “TTNT… quan tâm đến hành vi làm được những việc trí tuệ có thể tốt hơn thông minh trong vật tạo tác” con người" (Rich and Knight, 1991). Ngày nay, khi ngành công nghiệp TTNT phát triển, dường như định nghĩa về TTNT đã được đơn giản hóa hơn để bất kỳ ai cũng có khả năng hiểu, ví dụ như TTNT là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Công nghệ TTNT là công nghệ mô phỏng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính.
Các quá trình này bao gồm việc học tập (thu thập thông tin và các quy tắc sử dụng thông tin), lập luận (sử dụng các quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định) và tự sửa lỗi7. Bên cạnh đó, trong giáo trình môn Trí tuệ nhân tạo, tác giả Trần Ngân Bình và Võ Huỳnh Trâm cũng đưa ra định nghĩa TTNT là một ngành của khoa học máy tính liên quan đến 7 https://meta.vn/hotro/ai-la-gi-7067, truy cập ngày 11/02/2021. 9 việc tự động hóa các hành vi thông minh8. Hiện nay, tuy chưa có một định nghĩa thống nhất về TTNT nhưng nhìn chung những định nghĩa về TTNT có đặc điểm cơ bản là: (1) Do con người tạo ra; (2) Là một ngành khoa học máy tính; (3) Có thể tồn tại dưới dạng máy móc; (4) Có khả năng tự động thu thập, xử lý và đưa ra cách giải quyết; (5) Có thể hành động và biểu lộ cảm xúc tương tự như con người; và (6) Có khả năng thông minh như con người9.2 Phân loại trí tuệ nhân tạo Nhìn chung mục đích của việc nghiên cứu TTNT là làm cho máy móc mô phỏng được hoạt động của con người, chính vì vậy mức độ mà hệ thống TTNT có thể tái tạo khả năng của con người được sử dụng làm tiêu chí để xác định loại TTNT.
Do đó, tùy vào tính linh hoạt và hiệu suất, TTNT có thể phân loại theo một, trong số nhiều loại TTNT. Dựa vào tiêu chí trên, TTNT được chia thành 04 loại chính như sau10: Loại 1: Công nghệ TTNT phản ứng (Reactive Machine) Đây là công nghệ TTNT mô phỏng khả năng của tâm trí con người để đáp ứng với các loại kích thích khác nhau. Tuy nhiên công nghệ TTNT này không có chức năng dựa trên bộ nhớ, do đó nó không thể sử dụng kinh nghiệm có được trước đó để thông báo cho các hành động hiện tại của nó, nghĩa là hệ thống này không có khả năng học hỏi. Một ví dụ phổ biến về hệ thống TTNT phản ứng là chương trình Deep Blue do IBM tạo ra, chương trình đã đánh bại kỳ thủ cờ vua Garry Kasparov bằng cách xác định và dự đoán những nước đi của đối thủ, từ đó lập luận để đưa ra những bước đi phù hợp nhất.
8 Trần Ngân Bình, Võ Huỳnh Trâm, Giáo trình môn Trí tuệ nhân tạo, Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Cần Thơ. 9 Trần Đức Thành, Huỳnh Phương Ngoan, Trương Hưng Nhất, Đặng Thị Thảo Huyền, Hồ Thị Ngọc Trang (2020), Những điều chỉnh pháp lý cần dự liệu đối với robot, Nghiên cứu khoa học, Khoa Luật, Đại học Kinh tế - Luật – ĐHQG TP.com/sites/cognitiveworld/2019/06/19/7-types-of-artificial- intelligence/?sh=59c5689a233e, truy cập ngày 11/02/2021. 10 Loại 2: Công nghệ TTNT với bộ nhớ hạn chế Công nghệ TTNT với bộ nhớ hạn chế ngoài khả năng tương tự như công nghệ TTNT phản ứng, nó còn có khả năng học hỏi từ dữ liệu đã được ghi nhớ trước đó để đưa ra quyết định. Gần như tất cả các ứng dụng hiện có mà chúng ta biết đều thuộc thể loại trí tuệ nhân tạo này.
Điển hình các sản phẩm công nghệ như xe không người lái, máy bay drone hoặc tàu ngầm hiện đại. Công nghệ TTNT với bộ nhớ hạn chế này thường được kết hợp với nhiều cảm biến môi trường xung quanh để dự đoán những tình huống có thể xảy ra và đưa ra những quyết định tốt nhất cho thiết bị. Ví dụ như các xe hơi không người lái, chúng được phát triển với nhiều cảm biến xung quanh xe, một cảm biến ở đầu xe có thể tính toán được khoảng cách của xe với xe phía trước, công nghệ TTNT sẽ dự đoán nguy có thể xảy ra va chạm, từ đó điều chính tốc độ xe để đảm bảo an toàn và tránh gây tai nạn giao thông11. Loại 3: Lý thuyết của tâm trí Lý thuyết của tâm trí là cấp độ tiếp theo của hệ thống TTNT.
Công nghệ TTNT này có thể học hỏi cũng như tự suy nghĩ, sau đó áp dụng những gì học được để thực hiện một việc cụ thể. Ngoài ra, công nghệ TTNT này có thể hiểu rõ hơn về các thực thể mà nó đang tương tác bằng cách phân biệt nhu cầu, cảm xúc, niềm tin và quá trình suy nghĩ của các thực thể này. Loại 4: Tự nhận thức Công nghệ TTNT này có khả năng tự nhận thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người. Thậm chí, chúng còn có thể bộc lộ cảm xúc, có nhu cầu, niềm tin và mong muốn tiềm ẩn của riêng nó cũng như hiểu được những cảm xúc của con người.
Đây được xem là bước phát triển cao nhất của công nghệ TTNT đến thời điểm hiện tại. Mặc dù sự phát triển của nhận thức về bản thân có thể thúc đẩy sự tiến bộ của chúng ta như một nền văn minh nhảy vọt, nó cũng có thể dẫn đến 11 http://dotnetguru.org/tim-hieu-ve-cong-nghe-ai-va-phan-loai-ai/, truy cập ngày 11/02/2021. Điều này là do một khi nhận thức được bản thân, công nghệ TTNT có khả năng tự nhận thức này sẽ có khả năng đưa ra những ý tưởng như tự bảo vệ bản thân, có thể trực tiếp hoặc gián tiếp đe dọa đến sức khỏe, tính mạng cũng như tài sản của con người.3 Vai trò và ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực dân sự Kể từ khi công nghệ TTNT xuất hiện từ những chức năng đơn giản nhất, nó đã mở ra một khởi đầu cho sự phát triển của ngành khoa học công nghệ. Theo thời gian, ngày càng nhiều những lĩnh vực áp dụng công nghệ TTNT từ các lĩnh vực quân sự cho đến lĩnh vực dân sự như giáo dục, y tế, giao thông vận tải,… Từ sự phát triển vượt bậc trong nghiên cứu và áp dụng TTNT vào đời sống, điều này đã mang lại nhiều ý nghĩa đối với mỗi con người, quốc gia và toàn thể nhân loại.
Để thấy rõ hơn vai trò và ý nghĩa của công nghệ TTNT trong đời sống của con người, tác giả nêu lên một số ứng dụng điển hình của công nghệ TTNT trong một số lĩnh vực dân sự phổ biến sau đây: Vai trò và ý nghĩa của TTNT trong lĩnh vực y tế: Hiện tại đây có thể được xem là lĩnh vực mà con người đang áp dụng công nghệ TTNT một cách rộng rãi và hiệu quả nhất. Nhờ công nghệ TTNT mà các bác sĩ có thể chuẩn đoán tình trạng sức khỏe của bệnh nhân một cách nhanh chóng và đáng tin cậy. Ví dụ điển hình như chương trình phần mềm TTNT mang tên Watson do IBM phát triển có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có khả năng trả lời các câu hỏi. Hệ thống này khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu có sẵn khác để tạo thành một giả thuyết, sau đó đưa ra một lược đồ chấm điểm tin cậy.
Bên cạnh đó, các chuyên gia y tế ngày nay thường được đào tạo với các máy mô phỏng phẫu thuật nhân tạo. Nó tìm thấy một ứng dụng rất lớn trong việc phát hiện và theo dõi các rối loạn thần kinh vì nó có thể mô phỏng các chức năng của não. Ngoài ra, một ứng dụng phổ biến của TTNT là phẫu thuật vô tuyến. Phẫu thuật bằng tia phóng xạ được sử dụng trong phẫu thuật 12 khối u và điều này thực sự có thể giúp ích trong việc phẫu thuật mà không làm tổn thương các mô xung quanh12.