Đề tài sinh viên nghiên cứu khoa học: Xác lập quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ học sâu (deep learning) và đề xuất hoàn thiện pháp luật Việt Nam

- Tìm hiểu, chỉ ra và phân tích sâu sự khác biệt giữa sản phẩm tạo ra bởi Trí tuệnhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu Deep Learning so với sản phẩm trí tuệ của conngười;- Rà soát và xác đị

BAN CHAP HANH TP HO CHÍ MINH

CONG TRINH DU THI GIAI THUONG SINH VIEN NGHIEN CUU KHOA HOC EUREKA

LAN THU XX NAM 2018

TEN CONG TRINH:

“XÁC LẬP QUYEN SỞ HỮU TRÍ TUE DOI VOI SAN PHAM TẠO RA BỞI TRÍ

TUỆ NHÂN TẠO ÁP DỤNG CÔNG NGHỆ HỌC SAU (DEEP LEARNING) VÀ DE

XUẤT HOÀN THIỆN PHÁP LUẬT VIỆT NAM”

LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU: HANH CHÍNH PHAP LÝ

CHUYEN NGANH: LUAT QUOC TE

Mã sô công trình:

TÓM TAT CÔNG TRINH 2-22-2223 222112221122211127111271112211121112111121111.T111 111.11 re 1

0870000 Ẻ 2

1 Đặt vấn đề - cSc nh T21 121121111211 11 1111111 11111101111 1111111 111111 01111101111 011111111111 te 2

3 Mực tiểu —phưững Phap is as sa cactancs snares n2 ïn 6á gia came EARE1A là 834131 SEN 38 eee 358358 3

4 Kết cấu công trình nghiên cứu khoa học 2 2 2 £+S£+S£E£EE£EE£EEeEEeEEeEzEezrszrerreee 4

0;10/9)00520 ê^ Ô 5

KHÁI QUÁT CHUNG VE TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ÁP DỤNG CÔNG NGHỆ HỌC SÂU (DEEP LEARNING) VÀ PHÁP LUẬT CUA MỘT SO QUOC GIA TREN THE GIỚI 5 1.1 Khái quát về Trí tuệ nhân tạO 2 2 5£ ©S£+S++EE£EEtEE++E+EEEtrEv+Exerxerxrsrxerxerxrrrerxervee 5

1.1.1 Trí tuệ nhân tao là gÌ? - nh nh HH HT HT TH HH TH Hi Hư nh 5

1.1.2 Nguồn gốc của Trí tuệ nhân (ạO -2- 2-52 SESESE2EE2EE2EE2EE215211215211711217171 71111 Excrker 6 1.1.3 Qua trình hình thành va phát triển của Trí tuệ nhân tạo ¿5-5252 s+sz>s+cs2 6 1.1.4 Một số ứng dụng của Trí tuệ nhân tạO - 2-5-5 ©5£+++Ex+EE++EEeExerx+rxerxerxerresrxerxee 8

1.1.5 Neural Network, Machine Learning và Deep Learning - - sec re 11

1.2 Céng nghệ Học sâu (Deep Learning) 12

1.2.1 Khai niệm công nghệ Học sâu (Deep Learning) - - s nnnnHH Hrệt 12

1.2.2 Quá trình phát triển của công nghệ Học sâu (Deep Learning) -5sccsscsscssss 16 1.2.3 Ung dụng của công nghệ Học sâu (Deep Learning) vào Trí tuệ nhân tạo 17 1.3 Pháp luật một số quốc gia trên thế giới về xác lập quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm

được tạo ra bởi Công nghệ Học sâu 1 nh nh nh TH nh nu nu HH nh Hết 19

1.3.1 Tri tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu trong mối quan hệ với Bản quyền 23 1.3.2 Trí tuệ nhân tao, công nghệ Hoc sâu trong mối quan hệ với Sáng chế 25

1.4 Danh giá :€ÏUTTPi:zssssnssnrennibvditiirttndpoatiioiOG-TG0G53894111401595391V4SESSSSD0ĐESSISESESISVHESSSSDNSXSESNSSIES45 26

.4⁄800/ 9089:1019) 0c 015 - HĂHHHẬH ,.ÔỎ 29

Co, EEE 30

TRÍ TUE NHÂN TAO ÁP DUNG CONG NGHỆ HỌC SAU (DEEP LEARNING) - TINH HINH UNG DUNG VA PHAT TRIEN TAI VIET NAM; THUC TRANG KHUNG PHAP LY

RA 30

2.1 Tình hình ứng dụng và phát triển Trí tuệ nhân tao áp dụng công nghệ Học sâu (Deep

Learning) tại Việt Nam - - - HH TH TH HH TH 30

2.1.1 Xu hướng phát triển của các doanh nghiệp Việt Nam về áp dụng công nghệ Học sâu 30 2.1.2 Các sản phẩm của Trí tuệ nhân tạo áp dụng Công nghệ Học Sâu (Deep Learning) tại

VICE NAM .- 32

2.1.3 Tri tuệ nhân tạo tại Việt Nam trong 10 năm tới eeeeneeeeeeeeeneeeeeeaeeeeenaeraeenees 34

2.2 Thực trạng khung pháp lý hiện hành về xác lập quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm

tạo ra bởi Trí tuệ nhân tao áp dụng công nghệ Học sâu (Deep Learning) ‹ ~- 37

2.2.1 Khái quát pháp luật Việt Nam hiện hành về quyền sở hữu trí tuệ - 37 2.2.2 Sản phẩm tao ra bởi Trí tuệ nhân tạo áp dung công nghệ Học sâu (Deep Learning) và tài

sản trí tuệ của con người dưới góc độ so SAND c c2 11 11 1n ng ng HH hiệp 45

2.2.3 Thực trạng khung pháp lý hiện hành về xác lập quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm

tạo ra bởi Trí tuệ nhân tao áp dụng công nghệ Học sâu (Deep Learning) -. - 50

2.24 Đánh giá CHUNG wo scisccsiccwmsmiwo semen renee cours sven osaonuvnnenaccrencavereasiees 57

.4⁄8000/.09):10/9) C22157 = ,HằHẬậẬHẬ)H 60

CHỮ ING By kene scares xxcnaacsna cousins acsmata santa nck een G01000:044010000-Gi81015841343006300800180G5E3L4899SS00480891618445638L3/05650384 61

DE XUAT HOAN THIEN KHUNG PHAP LY HIEN HANH VE XAC LAP QUYEN SO HUU TRÍ TUE DOI VOI SAN PHAM DUOC TẠO RA BỞI TRÍ TUE NHÂN TẠO ÁP DUNG

CÔNG NGHỆ HỌC SAU (DEEP LEARNING) cccscsscssscsssssessessessessessessessessessesssessesstssesateseeseeass 61 3.1 Ly do cita coi sẽ <5 HẶHH 61 3.2 Các mục tiêu va giải pháp có thé cân nhắc thực hiện 2-2 2 2+ +xczxezxerxerxees 63 3.3 Giải pháp tối ưu cho đề xuất hoàn thiện khung pháp lý hiện hành 67 KET LUAN 9:1019) 06.0117 HẬĂẬậẬHẬHậH)H,HàÀ 80

Se DE NGHI Phd4 ,ÔỎ 80 KẾT LUẬN - G5 S1 SE SE SE 1E 19111121171121111111111111111.111111111 1111111111111 y0 82 DANH MỤC TÀI LIEU THAM KHHẢO À 2-22 2552 ©S22E++EEtEESEESEEeEEevEverxerxesrrerxerxerrree 84

PHU LUC Sa ———~^®5 ÔỎ 89

):19809 e0 Ô 91

PHU LUC 3 .22 2222++12221111222111112221111222T1 1112.1110.111 001 11c re 93

Công trình lựa chọn đối tượng nghiên cứu là (1) Tình hình thực tiễn của Trí tuệnhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu (Deep Learning) và (2) Thực trạng khung pháp lýhiện hành về xác lập quyền sở hữu trí tuệ, trên phạm vi quốc tế và Việt Nam.

- Nghiên cứu thực trạng khung pháp luật Việt Nam thông qua các văn bản phápluật nội địa và các điều ước quốc tẾ, hiệp định song phương, đa phương mà Việt Namtham gia liên quan đến van đề xác lập quyền sở hữu trí tuệ đối với tài sản trí tuệ;

- Xác định giải pháp cơ bản để hoàn thiện các quy định liên quan đến xác lậpquyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm do Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu(Deep Learning) tạo ra.

Thêm vào đó, mặc dù chúng tôi chỉ đưa ra và nghiên cứu đối tượng là Trí tuệnhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu, nhưng trong phạm vi nghiên cứu đề tài này, mụcđích nghiên cứu của chúng tôi là bao hàm cả Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Họcsâu hoặc bat kỳ công nghệ tiên tiến hơn khác, bởi Trí tuệ nhân tạo nói chung vẫn đang

và sẽ áp dụng các công nghệ khác trong tương lai Công nghệ Học sâu là công nghệtiên tiến nhất có thé áp dụng dé tạo nên Trí tuệ nhân tạo hiện nay, nhưng chúng tôikhông dám khắng định nó sẽ luôn là tiên tiến nhất, do đó, các kết luận trong đề tài nàyvẫn sẽ có thể được áp dụng trong trường hợp có các công nghệ mới hơn của Trí tuệnhân tạo.

MỞ DAU

1 Đặt vấn đề

Trước khi bắt đầu, nhóm nghiên cứu xin được trích lời một nhà khoa học nôitiếng đã tạo ra robot Erica — một nang robot người Nhật sử dụng trí tuệ nhân tạo sé trởthành phát thanh viên tin tức trên truyền hình Nhật Bản vào tháng 4 năm 2018 sắp tới,ông Hiroshi Ishiguro: “Tôi nghĩ rang Erica là một robot có "linh hồn" và thậm chí có ýthức độc lập trong tương lai Đôi khi nó còn thấy áp lực và căng thắng trước sự chú ýcủa mọi người, không khác gì một con người thực sự”.

Quả thật vấn đề Trí tuệ nhân tạo trong cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 đếnthời điểm hiện tại đã ngày càng thu hút rất nhiều sự quan tâm của các học giả từ khắpnơi trên thế giới Khởi nguồn từ những năm 1970 - thời điểm mà Trí tuệ nhân tạo đãứng dụng được thành công trong nhiều lĩnh vực, tuy nhiên chỉ đến những năm 1990những công trình, dé tài nghiên cứu các van dé liên quan đến Trí tuệ nhân tạo mới thực

sự tập trung vào khía cạnh pháp lý.

Việt Nam thật sự đã bước vào hành trình chuyên biến của cuộc cách mạng mớicùng các nước khác trên thế giới Thời gian gần đây chúng ta đã nghe và thay các cụm

từ “Cách mạng công nghiệp 4.0”, “Kỷ nguyên số hóa”, “Trí tuệ nhân tạo” xuất hiện

ở mọi phương tiện thông tin đại chúng Chúng tôi nhận ra vấn đề đang nhận đượcnhiều sự quan tâm hơn cả đó là sự phát triển nhanh chóng của Trí tuệ nhân tạo — bướcđột phá mới trong quá trình phát triển của loài người Mặc dù tưởng chừng như Trí tuệnhân tạo là một van dé rất mới nhưng thực ra nó ton tại đã vài thập kỷ, nhưng nhờ sựphát triển của phần cứng hiện nay, khi được áp dụng công nghệ Học sâu (DeepLearning), nó đã thực sự tạo ra được những bước tiễn mới cho con người, có thê thaythế con người trong lao động và sáng tạo ra sản phâm

Trước những thay đổi nhanh chóng và có phần đột ngột như vậy, chúng tôinhận thấy khung pháp lý của Việt Nam hiện nay đang tồn tại một lỗ hồng lớn khi chỉbảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với các tài sản trí tuệ tạo ra bởi trí tuệ con người Bởivậy chúng tôi đã lựa chọn nghiên cứu đề tài này trong tâm thế háo hức về những sựthay đổi, khác biệt to lớn mà Trí tuệ nhân tạo đã, đang và sẽ đem lại cho xã hội ViệtNam nói chung và hệ thống pháp luật Việt Nam nói riêng về quyền sở hữu trí tuệ

2 Tổng quan tài liệu

Trên phạm vi quốc tế, đã có những dé tài nghiên cứu khoa học thuộc cùng lĩnhvực mà các nhà học giả đã thực hiện như công trình nghiên cứu của Lawrence

B.Solum “7 cách pháp lý cho Trí tuệ nhân tạo” (Legal personhood for Artificial

| https://congnghe.tuoitre

vn/sophia-da-co-doi-thu-robot-erica-den-tu-nhat-ban-voi-giong-noi-cuc-hay-20180201132838118.htm, truy cập lân cuôi ngày 31/3/2018.

Intelligences - 19922; bài nghiên cứu của Felix Einsel “Ung dung của Trí tuệ nhân tạo

và khía cạnh luật sở hữu trí tuệ có liên quan tại Nhat Ban” (Application of Artificial

Intelligence (AI) and its IP law aspects in Japan - 2017); bài nghiên cứu của AndresGuadamuz “Tri tué nhân tạo và bản quyên" (Artificial Intelligences and copyright —2017); bài nghiên cứu của Charlotte Walker-Osborn “Tri tué nhân tao và van dé đặt

ra với luật pháp ” (Artificial Intelligence forges ahead of the law — 2017)”; va hangloạt các bài viết về Trí tuệ nhân tạo và van dé sở hữu trí tuệ “Ban quyền trong mot tácphẩm do Trí tuệ nhân tạo tao ra theo pháp luật Anh” (Copyright in Al-generatedworks (UK law)) — “Vi phạm bản quyên bởi hệ thông Tri tuệ nhân tạo theo pháp luậtAnh” (Copyright infringement by Al-systems (UK law) — “Vấn đề cấp giấy phép liênquan đến Trí tuệ nhân tao” (Licensing (UK law)) bởi Leigh Smith®; Những bài viếtnghiên cứu nay thé hiện quan điểm của các chuyên gia Luật trên thé giới về van đề trítuệ nhân tạo và những quy phạm pháp luật điều chỉnh Qua đó có thể thấy các vấn đề

về sở hữu trí tuệ liên quan đến Trí tuệ nhân tạo không chỉ thực sự hiện hữu mà còn thuhút rất nhiều sự quan tâm của các học giả và nhà nghiên cứu quốc tế trong thời gianqua Ở một khía cạnh khác, tạp chí Trí tuệ nhân tao và Luật pháp (ArtificialIntelligence and Law) gần đây đã xuất bản bài viết của Giáo sư Joanna J Brysonthuộc trường Dai hoc Bath va hai luật sư Mihailis E Diamantis va Thomas D Grant.Bai báo đã thông tin về việc Liên minh châu Au cũng dang thảo luận khung pháp ly vềcác van đề liên quan đến Trí tuệ nhân tạo

Ở phạm vi trong nước, các van đề về Trí tuệ nhân tạo liên quan đến luật phápmới chỉ thực hiện những bước khởi đầu chậm rãi , chưa có một công trình hay bài viếtchuyên sâu nghiên cứu về vấn đề này Những bài viết được đăng tải trên các trang webtại Việt Nam cũng mới chỉ dừng lại ở việc đặt ra các van đề và trích dẫn các quanđiểm, chưa một bài viết nào phân tích sâu sắc và gợi mở về khung pháp lý điều chỉnhtrí tuệ nhân tạo nói chung và xác lập quyền sở hữu trí tuệ đối với trí tuệ nhân tạo nóiriêng Do đó, công trình thực hiện nghiên cứu và đi tới giải quyết các vẫn đề mới này

3 Mục tiêu — phương pháp

Xuất phát từ vẫn đề đã đặt ra và tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài trênthế giới và Việt Nam, nhóm tác giả thực hiện đề tài nghiên cứu này với những mụctiêu sau đây:

? Lawrence B Solum, Legal Personhood for Artificial Intelligences, 70 N.C L Rev 1231 (1992)

3 https://www.eu-japan.eu/sites/default/files/imce/4._einsel_se.pdf, truy cập lần cuối ngày 14/3/2018.

4 http://www.wipo.int/wipo_magazine/en/2017/05/article_0003.html truy cập lần cuối ngày 14/3/2018.

5 https://www.lexology.com/library/detail.aspx2g=1fefI6e5-f3 Ia-4f82-99ea-af9d6abf5800 truy cập lần cuối

ngày 14/3/2018.

6 https://talkingtech.cliffordchance.com truy cập lần cuối ngày 14/3/2018.

- Tìm hiểu, chỉ ra và phân tích sâu sự khác biệt giữa sản phẩm tạo ra bởi Trí tuệnhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu (Deep Learning) so với sản phẩm trí tuệ của conngười;

- Rà soát và xác định những lỗ hồng, thiếu sót trong hệ thống pháp luật vềquyền sở hữu trí tuệ của Việt Nam hiện nay trong bối cảnh sự xuất hiện của Trí tuệnhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu (Deep Learning);

- Dua ra giải pháp khả thi nhất dé lấp đầy các lỗ hồng pháp luật về xác lậpquyền sở hữu trí tuệ do sự xuất hiện của Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu(Deep Learning) có thé tao ra sản phâm đem lại

Đề tài được thực hiện trên cơ sở các phương pháp nghiên cứu khoa học khácnhau, bao gồm: phương pháp tổng hợp, phân tích, chứng minh, thống kê, so sánh, kết

hợp nghiên cứu lý luận với thực tiễn

4 Kết cau công trình nghiên cứu khoa học

Công trình nghiên cứu khoa học bao gồm ba chương:

Chương 1: Khái quát chung về Công nghệ Học sâu (Deep Learning) vàpháp luật của một số quốc gia trên thé giới

Chương 2: Trí tuệ nhân tạo áp dụng Công nghệ Học sâu (Deep Learning)

- Tình hình ứng dụng và phát triển tại Việt Nam; thực trạng khung pháp lýhiện hành về xác lập quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm được tạo ra.Chương 3: Đề xuất hoàn thiện khung pháp lý hiện hành về xác lập quyền

sở hữu trí tuệ đối với sản pham được tao ra bởi Tri tuệ nhân tạo áp dụngCông nghệ Học sâu (Deep Learning).

CHƯƠNG 1

KHÁI QUÁT CHUNG VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ÁP DỤNG CÔNG NGHỆHỌC SÂU (DEEP LEARNING) VA PHÁP LUẬT CUA MOT SO QUOC GIA

TREN THE GIỚI

1.1 Khai quát về Trí tuệ nhân tao

1.1.1 Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trên thế giới hiện có nhiều định nghĩa khác nhau về Trí tuệ nhân tạo hay còn

gọi là Trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence), cụ thé:

Trí tuệ nhân tao hay Trí thông minh nhân tao (Artificial Intelligence) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có khả năng xử lý thông tin như con người Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệthống Học máy (Machine Learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý

mà con người làm tốt hơn máy tính

Bên cạnh đó, một số học giả nôi tiếng cũng đã đưa ra các định nghĩa khác nhau,

đó là Bellman (1978) với định nghĩa: “1777 tué nhán tạo là tự động hod các hoạt độngphù hop với suy nghĩ con người, chang han các hoạt động ra quyết định, giải bài

,

toan `.

Rich anh Knight (1991) thì cho rang: “Trí tué nhân tạo là khoa học nghiên cứuxem làm thé nào dé máy tính có thể thực hiện những công việc mà hiện con người cònlàm tốt hơn máy tinh”

Winston (1992) lại nhận định: “777 tué nhân tạo là lĩnh vực nghiên cứu các tính

toán dé máy có thê nhận thức, lập luận và tác động”."

Mỗi nhận định, định nghĩa đều có điểm đúng riêng, nhưng dé đơn giản chúng ta

có thé hiểu Trí tuệ nhân tạo chính là một ngành khoa học máy tính Nó được xây dựngtrên một nền tảng lý thuyết vững chắc và có thể ứng dụng trong việc tự động hóa cáchành vi thông minh của máy tính, giúp máy tính có được những trí tuệ như của conngười như: biết suy nghĩ và lập luận dé giải quyết van dé, biết giao tiếp do hiểu ngônngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi

Thttps://news bitcoin.com/pr-poly-ai-artificial-intelligence-base-on-blockchain-project/, truy cập lần cuối ngày

09/3/2018.

Y tưởng xây dựng một chương trình Tri tuệ nhân tao xuất hiện lần đầu vàotháng 10 năm 1950, khi nhà bác học người Anh Alan Turing xem xét vấn đề “Liệumáy tính có khả năng suy nghĩ hay không?” Dé trả lời câu hỏi này, ông đã đưa ra kháiniệm "phép thử bắt chước" (Imitation test) mà sau này người ta gọi là “phép thửTuring” (Turing test) trong một bài báo nổi tiếng “Computing Machinery andIntelligence” trên tạp chi triết học Mind Phép thử được thực hiện dưới dạng một tròchơi Theo đó, có ba đối tượng tham gia trò chơi (gồm Trí tuệ nhân tạo, người và mộtmáy tính) Một người (người thâm van) ngồi trong một phòng kin tách biệt với hai đốitượng còn lại Người này đặt các câu hỏi và nhận các câu trả lời từ người kia (ngườitrả lời thâm van) và từ máy tính Cuối cùng, nêu người thâm van không phân biệt đượccâu trả lời nào là của người, câu trả lời nào là của máy tính thì lúc đó có thể nói máytính đã có khả năng "suy nghĩ" giống như người.Š

Đến mùa hè năm 1956, tại Hội nghị do Marvin Minsky và John McCarthy tôchức với sự tham dự của rất đông các nhà khoa học tại trường Dartmouth, Mỹ, tên gọi

“Artificial Intelligence” — Trí tuệ nhân tạo được chính thức công nhận và được dùngcho đến ngày nay Cũng tại đây, Bộ môn nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo đầu tiên đã đượcthành lập.”

1.1.3 Quá trình hình thành và phát triển của Trí tuệ nhân tạo

e Giai doan 1950 — 1965

Một số nhà khoa học như John McArthy, Marvin Minsky, Allen Newell vàHerbert Simon cùng với những sinh viên đã viết những lập trình gây kinh ngạc chohầu hết mọi người: máy vi tính giải được những bài toán đố của đại số, chứng minhcác định lý, và nói được tiếng Anh Các công trình nghiên cứu của họ được Bộ Quốcphòng Mỹ tài trợ và họ đã rất lạc quan về tương lai của bộ môn mới này

Một số thành tựu ban đầu của giai đoạn này có thé kế đến như: Chương trìnhchơi cờ của Samuel; Chương trình lý luận Logic cua Newell & Simon; Chương trình chứng minh các định lý hình học của Gelernter.

Năm 1965, Simon từng khăng định: “Máy móc trong vòng hai mươi năm nữa

sẽ có khả năng làm tât cả mọi việc con người làm” Tuy nhiên, với rât nhiêu thách thức

và hạn chế, tiên đoán này đến nay (năm 2018) vẫn chưa thé trở thành sự thật

8 https://www.theguardian.com/technology/2014/jun/09/what-is-the-alan-turing-test, truy cập lần cuối ngày

09/3/2018.

? https://insights.innovatube.com/I%C6%B0%E1

Z;BB%A3c-s26E12%BB%AD-tr%C324AD-tu2E12%BB287-nh%C33%A2n-f%E1%BA%%A Io-fa600bef73df, truy cập lân cuôi ngày 10/8/2018.

Các nghiên cứu trong giai đoạn này tập trung vào việc biểu diễn tri thức vàphương thức giao tiếp giữa người và máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên Nhưng hầu hếtcác nghiên cứu này đều thất bại và ngành Trí tuệ nhân tạo đã gặp phải rất nhiều khókhăn Thất vọng trước các kết quả này, chính phủ các nước như Anh, Mỹ đã cắt bỏ tàitrợ cho nhiều công trình nghiên cứu thuộc lĩnh vực này, nhất là các đề tài mang tínhthăm dò hoặc không có định hướng Mặc dù vậy, các nghiên cứu trong giai đoạn nàycũng giúp các nhà khoa học hiểu được giới hạn của máy tính và tìm ra được một sỐphương pháp biéu diễn tri thức vẫn được dùng cho đến nay.

° Giai đoạn 1975 — 2010

Sự thành công của một số hệ thống ứng dụng Trí tuệ nhân tạo như Hệ chuyêngia, Hệ chân đoán đã giúp ngành Trí tuệ nhân tạo thu hút được sự quan tâm của cácChính phủ trên thé giới Trí tuệ nhân tạo dan trở thành một ngành công nghiệp Các hệthống và các chương trình trong lĩnh vực này đã được dùng trong thương mại và manglại lợi nhuận cho người sử dụng Đến năm 1997, sau trận đấu lịch sử giữa kiện tướng

cờ vua Garry Kasparov với máy tinh của IBM - DeepBlue!, niềm hy vọng về Trí tuệnhân tạo mới được hôi sinh.

° Giai đoạn 2010 - nay

Nam 2015, sự phát triển của chip xử ly với chi phí ở mức chap nhận được, cùngnhững bộ dir liệu phong phú, các công cụ phát trién phần mềm miễn phí hoặc giá rẻ đã

hỗ trợ rất nhiều cho các nhà nghiên cứu Nhờ đó, những nghiên cứu về công nghệ họchỏi cho máy tính, còn được gọi các mạng thần kinh, từ chỗ vô cùng tốn kém đã trở nêntương đối rẻ Ngay sau đó, năm 2016 là một năm rực rỡ của trí tuệ nhân tạo khi vàotháng Giêng năm 2016, công ty Trí tuệ nhân tạo DeepMind cua Google đã đạt được thành tựu lớn trong lĩnh vực Học sâu (Deep Learning) Chương trình AlphaGo đãthành công ngoài sức tưởng tượng với kha năng thành thạo trò cờ vây!!: hay hệ thong

tự lái của Tesla khi nó đã giúp một người đàn ông bị lên cơn bệnh đột ngột tới đượcbệnh viện an toàn Đó là anh Joshua Neally, đang trên đường đi làm về thì thay co hién

tượng dau tim trên đường cao tốc tại Springfield, MO Lúc ay, chiéc Tesla da bat hé thống tự lái, giúp anh tới được bệnh viện và anh Neally ké lai rang, néu không có hệ thống tự lái của Trí tuệ nhân tạo này, anh có lẽ đã mat mang!’ Và cũng trong năm

2016, Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y học cũng đã đạt những thành tựu đáng kế như

10 https://www.pri.org/stories/2018-01-05/garry-kasparov-and-game-artificial-intelligence, truy cập lần cuối

hệ thống IBM Watson có thé phát hiện ra được những van đề về sức khỏe mà bác sĩkhông thể tìm ra được Cụ thê hơn, Watson đã tìm ra dấu vết của bệnh leukemia trongmáu của một phụ nữ Nhật, người bệnh nhân trước đó được chuẩn đoán là bình thường.Tại Viện Nghiên cứu Phương pháp Houston tại Texas, Mỹ, hệ thống Trí tuệ nhân tạođặt tại đây có thê phân tích được hình ảnh chụp khối u nhanh hơn 30 lần con người,khả năng phát hiện ung thư của nó có độ chính xác lên tới 99%.!3 Gần đây, Việt Namcũng đã chính thức hợp tác triển khai IBM Watson for Oncology - công nghệ điện toánbiết nhận thức hỗ trợ điều trị ung thư dựa trên bằng chứng - giữa Tập đoàn IBM vàCông ty Five9 Việt Nam Theo đó, bệnh viện Da khoa Phú Thọ được lựa chọn là đơn

vị đầu tiên tại Việt Nam thí điểm sử dụng công nghệ này !* Phần mềm này sẽ giúp cácbác sĩ đưa ra phác đồ điều trị ung thư dựa trên băng chứng, nhờ vào nén tảng điện toánbiết nhận thức của IBM có thê đọc, hiểu hàng chục triệu tài liệu y khoa đã được công

bố và hàng triệu bệnh án điều trị hiệu quả Và theo thông tin mới nhất, bệnh viện đakhoa tỉnh Phú Thọ đã xác nhận một trường hợp bệnh nhân ung thư có chuyền biến rấttốt sau khi được các bác sĩ hội chân kết hợp với sự hỗ trợ từ IBM Watson forOncology Phác đồ điều trị do hệ thống Trí tuệ nhân tạo Watson đưa ra đã có được sựthong nhất cao với hội đồng chuyên môn và sau | tháng điều trị, bệnh nhân đã có thé

đi lại bình thường, không phải sử dụng thuốc giảm đau, và phim chụp phổi của chị đạtđược sự đáp ứng rat tot, các khôi u đã gân như biên mat.!>

Tất cả đã giúp cho mảnh đất Trí tuệ nhân tạo thu hút đông đảo các công ty lớnnhư: Facebook; Google; Microsoft tham gia nghiên cứu, phát triển sản phẩm và mở

ra kỷ nguyên mới cho Trí tuệ nhân tạo.

1.1.4 Một số ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo

Có hai hướng tiếp cận Trí tuệ nhân tạo dé ứng dụng trong đời sông: dùng máytính để bắt chước quá trình xử lý của con người và thiết kế những máy tính thông minhđộc lập với cách suy nghĩ của con người Những năm vừa qua, Trí tuệ nhân tạo đã tạonên nhiều thay đôi được ứng dụng trong một vài lĩnh vực như:

1.1.4.1 Nhận dạng chữ viết

Nhận dạng chữ viết ứng dụng trong lĩnh vực nhận dạng chữ in hoặc chữ viết tay

và lưu thành văn bản điện tử Ở Việt Nam, phần mềm VnDOCR do Phòng Nhận dạng

!3 https://khoahocnew.com/tri-tue-nhan-tao-chan-doan-ung-thu-vu-nhanh-hon-bac-si-30-lan-75432, truy cập lần cuối ngày 09/3/2018.

14

http://genk.vn/viet-nam-thi-diem-cong-nghe-tri-tue-nhan-tao-watson-cua-ibm-trong-dieu-tri-ung-thu-2017121215292938.chn, truy cập lần cuối ngày 10/8/2018.

'S https://vtc.vn/chua-thanh-cong-ung-thu-phoi-nho-tri-tue-nhan-tao-hieu-the-nao-cho-dung-d395603.html, truy

cập lần cuối ngày 24/8/2018.

& Công nghệ tri thức, Viện Công nghệ Thông tin xây dựng có thé nhận dang trực tiếptài liệu bang cách quét thông qua máy scanner thành các tệp ảnh, chuyên đổi thành cáctệp có định dạng *.doc, *.xls, *.txt, *.rtf, giúp người sử dụng không phải gõ lại tài liệuvào máy Tương tự với phần mềm nhận dạng chữ viết trong thư viện, người ta cũng cóthé dé dàng chuyền hàng ngàn đầu sách thành văn bản điện tử một cách nhanh chóng.1.1.4.2 Nhận dang tiếng nói

Nhận dạng tiếng nói đóng vai trò quan trọng trong giao tiếp giữa người và máy

Nó giúp máy móc hiểu và thực hiện các hiệu lệnh của con người Một ứng dụng tronglĩnh vực này là hãng sản xuất xe hơi BMW (Duc) đã phát triển thành công một côngnghệ mới cho phép các tài xế có thể soạn email, tin nhắn băng giọng nói trong khiđang lái xe!® Một ứng dụng khác là phần mềm lồng phụ dé vào các chương trìnhtruyền hình Đây là một công việc khá buôn tẻ và đòi hỏi phải có những người ghi tốc

ký chuyên nghiệp Nhờ có những tiễn bộ trong công nghệ nhận dạng tiếng nói, các nhàcung cấp dich vụ truyền hình gần đây đã gia tăng đáng kể số lượng các chương trìnhđược lồng phụ đề của họ Hiện nay, đã bắt đầu có những doanh nghiệp khởi nghiệpbăng việc cho ra đời những thiết bị có thể chuyên đổi giọng nói của bạn sang ngôn ngữkhác mà ban không hề biết !”

1.1.4.4 Tim kiém théng tin

Thông tin trên mạng hang ngày được gia tăng theo cấp số nhân Việc tìm kiếmthông tin mà người dùng quan tâm bây giờ là tìm đúng thông tin mình cần và phảiđáng tin cậy Theo thống kê năm 2014, có đến hơn 75% số lượng người Việt Nam lên

16 https://tuoitre.vn/9-buoc-lap-mot-dia-chi-email-trong-xe-hoi-bmw-1304079.htm, truy cập lần cuối ngày

09/3/2018.

17

http://trendintech.com/2017/07/02/this-startup-wants-translate-your-own-voice-into-another-language-that-you-cant-speak/, truy cập lần cuối ngày 09/3/2018.

mạng Internet để thực hiện việc tìm kiếm thông tin!Š Các máy tìm kiếm (searchengine) hiện nay chu yếu thực hiện tìm kiếm dựa theo từ khóa Thí dụ, Google hayYahoo chỉ phân tích nội dung một cách đơn giản dựa trên tần suất của từ khoá, thứhạng của trang và một số tiêu chí đánh giá khác Kết quả là rất nhiều tìm kiếm khôngnhận được câu trả lời phù hợp, thậm chí bị dẫn tới một liên kết không liên quan gì dothủ thuật đánh lừa nhằm giới thiệu sản pham hoặc lại nhận được quá nhiều tài liệukhông phải thứ ta mong muốn, trong khi đó lại không tìm ra tài liệu cần tìm.

Hiện nay, các nhà nghiên cứu dang cải tiễn các công cụ tìm kiếm trực tuyến démột ngày nào đó, nó có thé hiểu và trả lời cả những câu hỏi cụ thé, thí dụ như “làm thếnao dé có một chuyên đi tiết kiệm nhất trong những ngày cuối thang ba?” Tuy vậy,thực tế cho đến bây giờ chưa có máy tìm kiếm nào có thể làm hài lòng người dùnggiống như vậy

1.1.4.5 Khai pha dữ liệu và phát hiện tri thức

Đây là lĩnh vực cho phép xử lý từ rất nhiều đữ liệu khác nhau để phát hiện ra trithức mới Ngoài ra, ứng dụng trong lĩnh vực này cũng cần phải biết trả lời câu hỏi củangười sử dụng chúng từ việc tông hop dữ liệu thay vì máy móc chỉ đáp trả những gì cósẵn trong bộ nhớ Thực tế dé làm được điều này rất khó, nó gần như là mô phỏng quátrình học tập, khám phá khoa học của con người Ngoài ra, dữ liệu thường có SỐ lượngrất lớn, với nhiều kiểu (số, văn bản, hình ảnh, âm thanh, video ) và không ngừngthay đôi Dé tim ra tri thức thì các chương trình phải đối mặt với van dé độ phức taptính toán, Đây là lĩnh vực vẫn còn đang trong giai đoạn đầu phát triển

1.1.4.6 Xe tự động

Theo Sebastian Thrun, Giáo sư ngành máy tính và kỹ thuật điện của Đại họcCarnegie Mellon: Ưu điểm lớn nhất của xe tự lái là khả năng loại bỏ sai sót của conngười — nguyên nhân dẫn đến 95% số vụ tử vong mỗi năm tai Mỹ do tai nan giaothông “Chúng tôi có thể giảm bớt 50% số vụ tai nạn do nguyên nhân này” ôngSebastian Thrun khăng định

Chế tạo được ôtô tự lái và an toàn cao cũng là một mục tiêu được Cục nghiêncứu các dự án công nghệ cao Bộ quốc phòng Mỹ DARPA (Defense Advanced

Research Projects Agency) khởi xướng và hỗ trợ dưới dạng một cuộc thi mang tên

“thách thức lớn của DARPA” (DARPA grand challenge).!°

'8 https://news.appota.com/nguoi-viet-su-dung-cac-cong-cu-tim-kiem-internet-ra-sao/, truy cập lần cuối ngày

09/3/2018 Ộ ;

!2 https://www.wired.com/story/darpa-grand-urban-challenge-self-driving-car/, truy cập lan cudi ngày 09/3/2018.

1.1.4.7 Robot

Nhiều dé án nghiên cứu về robot thông minh va các lĩnh vực liên quan đượcứng dụng trong đời sống Các đề án này hướng đến các sáng tạo công nghệ có nhiều ýnghĩa trong văn hóa, xã hội và công nghiệp, đòi hỏi phải tích hợp nhiều công nghệ,như nguyên lý các tác tử, biểu diễn tri thức về không gian, nhận biết chiến lược, lập

luận thời gian thực, nhận dạng và xử lý các chuỗi hình ảnh liên tục trong thời gian

thực Một trong những ứng dụng đó là dé án RoboCup: tổ chức thi dau bóng đá giữacác đội robot Mục tiêu hướng đến của dé án này là đến năm 2050, sẽ chế tạo đượcmột đội robot có thé thắng đội bóng đá vô địch thé giới

Ứng dụng quan trọng khác của lĩnh vực này là chế tạo robot đối phó và dò tìmnạn nhân trong các thảm họa Trong sự cô hư hỏng tại nhà máy điện hạt nhân xảy rasau trận động đất và sóng thần ngày 11 tháng 3 năm 2011 ở Nhật Bản, người ta gửirobot có tên Quince?? dé hoạt động tại những khu vực khó tiếp cận do độ phóng xạ caocủa nhà máy Fukushima Được điều khiến từ xa, Quince có thể làm việc trong nhiềugiờ đồng hồ dé chụp hình và đo độ phóng xạ trong những tòa nhà bị lây nhiễm chấtphóng xạ, nơi mà các kỹ thuật viên không thể vào bên trong

1.1.5 Neural Network, Machine Learning và Deep Learning

Neural Network, hay còn gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo, là một thuật toán

mô phỏng lại cấu trúc của mạng nơ-ron trong não động vật Mỗi node trong mạng này

sẽ chứa thông tin và máy tính sẽ học cách xử lý thông tin đó Cac node sẽ học cách xử

ly thông tin lẫn nhau va cách sắp xếp các node sẽ tạo nên mạng lưới thần kinh nhân

tạo.

Khái niệm về mạng lưới thần kinh nhân tạo đã có từ những năm 1950 với sự rađời của ngành nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo Người ta nói rằng khi năm riêng biệt,những node máy tinh này chỉ chạy những gì được lập trình sẵn và chỉ có thé trả lờinhững câu hỏi đơn giản, hay nói cách khác là nó "không thông minh" Cũng giống nhưtrong cơ thé người, một no-ron chưa thé làm nên chuyện, nhưng khi kết nối chúngthành một mạng lưới dày đặc thì mọi chuyện sẽ khác đi rất nhiều Khi các hệ thốngmáy tính được nối lại với nhau, chúng có thể cùng nhau giải quyết những vấn đề khókhăn hơn Và quan trọng nhất, khi áp dụng đúng thuật toán, người ta có thé "day học"cho máy tính.

20 https://www.japantimes.co.jp/news/20 1 2/0

1/06/national/domestic-robots-failed-to-ride-to-rescue-after-no-1-plant-blew/#.WgqJGJ-hublIU, truy cập lân cuôi ngày 09/3/2018.

Machine Learning (công nghệ Học máy) Day là các thuật toán dựa trên côngthức xác suất thống kê, băng cách học tập từ dữ liệu dé làm ra các đặc tính tiêu biểu

của đối tượng, từ đó giúp máy tính phân loại hoặc dự đoán các đối tượng khác.

Deep Learning (công nghệ Học sâu), là một nhánh đặc biệt của ngành Học máy,tiên tiễn nhất trong ngành Trí tuệ nhân tạo cho tới thời điểm hiện tại Với sự trợ giúpcủa mạng thần kinh nhân tạo Neural Network, công nghệ Học sâu có thé tự xác định

được các đặc điểm quan trọng của đối tượng (mà ở công nghệ Học máy phải xác định

băng tay) nên khả năng học hỏi của công nghệ này lớn hơn đáng ké so với công nghệHọc máy 7!

Chính bởi sự tiên tiễn nhất của công nghệ này mà chúng tôi, những người thựchiện nghiên cứu này đã và đang rat quan tâm tới những van đề mà nó đem lại

1.3 Công nghệ Học sâu (Deep Learning)

1.3.1 Khái niệm công nghệ Học sâu (Deep Learning)

1.3.1.1 Công nghệ Học sâu (Deep Learning) là gì?

Công nghệ Học sâu (Deep Learning) của Trí tuệ nhân tạo (sau đây gọi tắt là côngnghệ Hoc sâu) — là một nhánh đặc biệt của ngành khoa hoc Học máy (MachineLearning) như đã nói ở phan trên (Hình 1)

Trí tuệ nhân tạo

Học Má

, y Bất kỳ kỹ thuật nào cho

Một tập hgp con của AI phép các máy tính bắt

ti mi giúp cho máy móc con người, sử dụng logic, cải thiện các nhiệm vụ có kinh quy tắc nếu - thì,"cây quyết

nghiệm Danh mục này bạo định” và Học Máy (bao g6m

gồm Học Sâu cả quá trình Học Siu)

?! https://deepmind.com/blog/understanding-deep-learning-through-neuron-deletion/, truy cập lần cuối ngày

30/3/2018.

Hình 1 Mối quan hệ giữa Trí tuệ nhân tao (Artificial Inteligence) — Công nghệ Học

máy (Machine Learning) — Công nghệ Học sâu (Deep Learning).

Công nghệ Học sâu trở nên phô biên trong thập kỉ gân đây nhờ vào sự gia tăng nhanh chóng của lượng dữ liệu sô mà loài người tạo ra, ngoài ra, còn nhờ vào sứcmạnh xử lý ưu việt của máy tính gia tăng trong khi giá thành giảm xuống đáng kể.Dưới góc nhìn của những học giả, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính, vê định nghĩa của công nghệ Học sâu, có khá nhiêu cách lý giải ngăn gọn khác nhau dành cho công nghệ này.

Giới công nghệ nói chung đã đưa ra một cách hiểu khái quát thường thấy về côngnghệ Học sâu”, đó là “một kỹ thuật trong công nghệ Học máy, liên quan đến các thuậttoán được lấy cảm hứng từ cấu trúc và hoạt động của bộ não động vát gọi là Mạngno-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks)” Với cách giải thích này, lại bắt gặpmột định nghĩa mới đó là “Mạng nơ-ron nhân tạo” Mạng nơ-ron nhân tạo này được tạo nên từ một tập hợp các nơ-ron nhân tạo (tương tự nơ-ron sinh học trong não độngvật) liên kết với nhau Mỗi liên kết (tương tự một xi-náp) giữa các nơ-ron nhân tạo cóthé truyền tín hiệu từ một no-ron này đến các nơ-ron khác Nơ-ron nhân tạo nhận tinhiệu, xử lý rôi lại truyên tín hiệu đã qua xử lý đên các nơ-ron mà nó liên két.

Tiến sĩ Pham Quang Dũng từ công ty FPT Software trong bài viết Hoc sâu —Công nghệ kiến tạo giá trị mới của mình đã cho rằng: “Học sâu (deep learning) là mộttập các kỹ thuật học máy mạnh sử dụng mạng no-ron nhiễu lóp Đây hiện là công nghệdẫn đâu trong việc giải quyết nhiễu bài toán trong lĩnh vực nhận dạng ảnh, nhận danggiọng nói, từ đó mang thêm nhiêu giá trị mới cho doanh nghiệp trên nhiễu lĩnh vực ”.?3Theo Leonardo Araujo dos Santos trong cuốn Artificial Intelligence của mình,ngoài việc đưa ra định nghĩa ngắn gon “Công nghệ Hoc sâu là một nhánh của côngnghệ Học máy, dựa trên một tập hợp các thuật toán để học cách thể hiện các dữ liệuđầu vào ”, tac giả còn liệt kê ra một số công nghệ Học sâu phô biến như:

- Mạng tích chập (Convolutional Neutral Networks)

- Mang tin cậy sâu (Deep Belief Networks)

- Ma hóa - giải mã (Deep Auto — Encoders)

22 Cách hiểu nay được coi là don giản nhất bởi có thé được tìm thấy tại hau hết các bài viết, bai báo khi nói về công nghệ Học sâu trên các trang mạng tại Việt Nam và trên thế giới.

? Bài viết được đăng trên ấn phẩm Đặc san công nghệ FPT, FPT Techlnsigh No.1 và tạp chí công nghệ Cuder

World #3 do FPT Software phát hành.

- Mạng no-ron tải phát (Recurrent Neural Networks (LSTM))”!

Tuy nhiên, dưới góc nhìn của toàn xã hội nói chung và khoa học pháp lý nóiriêng, nhóm tác giả chúng tôi qua quá trình phân tích và tổng hop đã thông nhất cáchhiệu vê công nghệ Hoc sâu như sau:

Công nghệ Học sâu là một loại công nghệ đột phá trong ngành khoa học máytính, công nghệ này tao ra các mạng no-ron nhân tạo mô phỏng mạng no-ron thankinh có trong bộ não con người, từ đó giúp may tính thực hiện các công việc doi hỏi tính chính xác và khả năng sang tạo giông như con người.

Theo đó, công nghệ Học sâu sẽ mang hai đặc điêm cân lưu ý, đó là:

Thứ nhất, đây là một loại công nghệ mang tính đột phá trong ngành khoa họcmáy tính nói chung và trong quá trình nghiên cứu, phát triển Trí tuệ nhân tạo nói riêng

ở thời điểm cuộc Cách mạng 4.0 đang diễn ra trên toàn cầu Tính đột phá của côngnghệ này nằm ở việc lập trình viên đã tạo ra được các mạng nơ-ron nhân tạo tương tựnhư mạng nơ-ron có trong hệ thần kinh của con người, đồng thời qua đó mô phỏngđược cách ma não bộ của con người hoạt động dé “day học” cho máy tính có thé thựchiện nhiệm vụ như con người Bởi ở trước thời điểm Học sâu ra đời, chưa có thuậttoán nào được sử dụng dựa trên phương thức tạo ra một hệ thần kinh nhân tạo giốngnhư con người, thực hiện được những công việc nhất định với hiệu suất có thể cạnhtranh lại được với con người.

Thứ hai, công nghệ Học sâu giúp máy tính thực hiện các công việc đòi hỏi tínhchính xác và kha năng sáng tạo giống như con người Những công việc này có thé đơngiản chỉ là nhận diện hình ảnh, tín hiệu, nhận biết âm thanh, nhưng rất cần tínhchính xác dé không xảy ra sai sót Và cũng có thé là những công việc cần đến khanăng sáng tao cao hơn như trò chuyện với con người, viết tiêu thuyết, Hay nói cáchkhác, công nghệ Học sâu đến nay đã thể hiện là một công cụ đắc lực giúp biến máymóc — vốn là những đồ vật vô tri vô giác — trở nên vô cùng hữu ích bởi có thể làm việcthay thế được cả con người trong những lĩnh vực mà trước đó vẫn tưởng như khôngthé

Từ hai đặc điêm trên, chúng tôi có thê đưa ra một vài nhận xét mang tính khái quát đê so sánh công nghệ Học sâu và công nghệ Học máy trong bôi cảnh cả hai cùng

là những công nghệ đóng vai trò cốt lõi trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (Hình 2)

24 Leonardo Araujo dos Santos, “Artificial Intelligence”, 2017, trang 257-258.

Công nghệ Học Sâu

Công nghệ Học Sau là một kỹ thuật học máy có thể học các biểu thi hữu ich

hoặc các đặc điểm trực tiếp từ hình ảnh, van bản và âm thanh.

Cách tiếp cận của học máy truyền thống

Thêm nữa, đó là dù mang trong mình khả năng nhiều hơn, công nghệ Học sâu lại

quá phức tạp đến mức không thể hình dung được Điều duy nhất khiến cho Học sâu trở

nên đáng tin cậy là kết quả học của công nghệ này rất chính xác Một mạng Học sâucủa các nhà khoa học gần đây trong việc nhận diện thực thể đã cho ra kết quả rất cao,gan 96%, cao hơn cả khả năng phân loại thông thường của con người.”

Chính bởi sự khác biệt đột phá của công nghệ Học sâu so với công nghệ Họcmáy thông thường này đã khiến chúng ta cần phải nhìn nhận Trí tuệ nhân tạo trongmối quan hệ với các lĩnh vực khác của xã hội, đặc biệt là lĩnh vực luật pháp bang cáinhìn đa chiều hơn

25 Dựa trên kết quả nghiên cứu của Google “Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual

Connections on Learning”, 23/8/2016, chi tiệt tai Attps://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf

1.3.2 Quá trình phát triển của công nghệ Hoc sâu (Deep Learning)

Công nghệ Học sâu có thê được hiêu một cách đơn giản khi đặt vào các giai đoạn

mà nó đã trải qua trong cùng bối cảnh lịch sử với Trí tuệ nhân tạo nói chung (Hình 3)

edureka!

Ky thuat ché tao may va =

chương trình thông minh CÔNG NGHE HỌC MÁY

i Khả nang hoc hỏi ma không : ần lậ ình rõ rà ce m

lí lễ can lập trinh r rang CONG NGHỆ HỌC SÂUHọc hỏi trên nền tảng Hệ

thống nơ - ron nhân tạo

Hình 3 Quá trình phát triển của Trí tuệ nhân tao (Artificial Inteligensce) — Côngnghệ Học máy (Machine Learning) — Công nghệ Học sâu (Deep Learning).Nguồn: https://www.edureka.co/ (ảnh đã được dich bởi nhóm tác giả)

Sau khi tìm hiểu quá trình lịch sử phát triển của công nghệ Học sâu, chúng tôi đãxác định được một số xu hướng phát trién mà công nghệ này đã trải qua từ năm 2006đên nay như sau:

e 2006: Được ra đời từ sớm, được đặt nhiều tên gọi khác nhau nhằm phan ánh

các quan điểm triết ly đa dạng và cũng đã từng rất phát triển, tuy nhiên sau

đó công nghệ Học sâu lại không còn được cộng đồng biết đến nhiều như

trước.

e 2010: Công nghệ Học sâu đã trở nên hữu ích hơn do phan cứng rất phát triển

và nguồn đữ liệu sẵn có ngày càng tăng

e 2012: Các dạng mẫu của Công nghệ Học sâu ngày càng phát triển sâu vàrộng hơn theo thời gian do kết cấu máy tính (gồm cả phần cứng và phầnmềm) phục vụ cho công nghệ này đã được nâng cấp hơn

e 2017: Công nghệ Học sâu giải quyết được các van đề phức tạp hon rất nhiều

mà nó được giao với mức độ chính xác ngày càng tăng theo thời gian.

1.3.3 Ứng dụng của công nghệ Học sâu (Deep Learning) vào Trí tuệ nhân tạoTuy mới chỉ được nghiên cứu và phát triển chính thức trong vải năm, song côngnghệ Học sâu đã thúc đây tiễn bộ một cách nhanh chóng trong đa dạng các lĩnh vựcnhư nhận thức sự vật, dịch tự động, nhận diện giọng nói, - những vẫn đề từng rấtkhó khăn đôi với các nhà nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo.

Ngoài những ứng dụng tuyệt vời mà công nghệ này đã mang lại nhiêu lợi ích trong cuộc sông như nhận dạng giọng nói, nhận dạng chữ việt, xử lý dữ liệu, lái xe tự động, đã nêu ra tại phân giới thiệu vê Trí tuệ nhân tạo nói chung, Học sâu còn làcông nghệ được dùng dé tạo ra các ứng dụng ưu việt khác như:

e Kham phá dược pham và độc chất học

Ngành công nghiệp dược phẩm đã phải đối mặt với van đề mà một tỷ lệ lớn cácloại thuốc tiềm năng thất bại khi tiếp cận với thị trường Những thất bại của các hợpchất hóa học này gây ra bởi không đủ hiệu quả trên mục tiêu phân tử sinh học, có cáctương tác không bị phát hiện và không mong muốn với các phân tử sinh học khác,hoặc các hiệu ứng độc dược ngoài dự tính Trong năm 2012, một nhóm nghiên cứudẫn đầu bởi George Dahl đã chiến thắng cuộc thi “Merck Molecular ActivityChallenge” sử dụng các mạng nơ-ron sâu đa tác vụ dé dự đoán mục tiêu phân tử sinhhọc của một hợp chất Trong năm 2014, nhóm nghiên cứu của Sepp Hochreiter lại sửdụng Học sâu dé phat hiện ra mục tiêu la và các ảnh hưởng độc dược của các môitrường hóa chất trong các chất dinh dưỡng, sản phẩm gia dụng và thuốc men và đãchiến thắng "Tox21 Data Challenge" của Cục Quan lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa

Kỳ Những thành công ấn tượng này chỉ ra rằng Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệHọc sâu có thê vượt trội so với các phương pháp kiểm tra ảo khác Các nhà nghiên cứuđến từ Google và Stanford đã mở rộng công nghệ Học sâu hơn nữa để khám phá đượcphẩm bang cách kết hop di liệu từ nhiều nguồn khác nhau Năm 2015, công tyAtomwise đã giới thiệu AtomNet, mạng nơ-ron học sâu đầu tiên dành cho thiết kếdược phẩm dựa trên một cấu trúc hợp lý Sau đó, AtomNet đã được sử dụng dé dựđoán các phân tử sinh học được chọn mới lạ đối với nhiều mục tiêu bệnh tật, đặc biệt

là phương pháp điều trị bệnh do virus Ebola và bệnh đa xơ cứng

e© Quản lý quan hệ khách hàng

Thành công gần đây đã được báo cáo với ứng dụng của công nghệ Học sâu tăngcường trong các thiết lập tiếp thị trực tiếp, thé hiện sự phù hợp của phương pháp naydành cho lĩnh vực tự động hóa quản lý quan hệ khách hàng Một mạng nơ-ron đã được

sử dụng dé ước tính giá trị của các hành động có thé trực tiếp tiếp thị trên không giantrạng thái khách hàng Ứng dụng này của Học sâu không chỉ đem lại lợi nhuận không

nhỏ cho các doanh nghiệp khi được áp dụng nhờ tiết kiệm chi phí, mà còn đem đến sựthoải mái đáng kê cho khách hàng khi tiếp tục sử dụng hàng hóa/dịch vụ Trên thực tế,tạo ra những sản phẩm giúp doanh nghiệp quản lý quan hệ khách hàng nhờ công nghệHọc sâu đang là một xu hướng rất được ưa chuộng bởi không chỉ những công ty côngnghệ, mà còn bởi chính những doanh nghiệp kinh doanh hàng hóa dịch vụ Điều này làrất phù hợp với quy luật cung — cầu của mỗi nền kinh tế đặc biệt là trong thời điểmcách mạng 4.0 đang bùng nô.

® Sáng tạo nghệ thuật

Vấn đề máy móc dần xâm nhập các lĩnh vực sáng tạo nghệ thuật đã xuất hiệntrong nhiều năm qua, nhưng cho tới gần đây chúng ta đã chứng kiến tốc độ phát triểncủa Trí tuệ nhân tạo đặc biệt ấn tượng trong lĩnh vực này Cùng với sự trợ giúp củacông nghệ Học sâu, Trí tuệ nhân tạo còn tỏ ra hữu ích hơn nữa khi đã sáng tác được cảtiêu thuyết — một chương mới cho bộ truyện Harry Potter nồi tiếng?5, sáng tác và sảnxuất âm nhạc — album ca nhạc mang tên I AM AI được đón nhận rộng rãi trên mangYouTube?”, và hàng loạt các lĩnh vực nghệ thuật khác như nhiếp ảnh, hội họa?Š, Tacgiả Aaron Hertzmann, trong bài nghiên cứu đầy hap dẫn của mình — “Liệu máy tính cóthé sáng tạo nghệ thuật? ”?2, ngoài việc đưa ra hàng loạt các minh chứng về khả năngsáng tạo của Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu, còn đưa ra thêm cả nhữnghoài nghi về việc khả năng sáng tạo ưu việt của máy tính sẽ đe dọa đến triển vọngnghề nghiệp của những nghệ sĩ là con người thực thụ Tuy nhiên, ngay sau đó tác giảnày cũng đưa ra một nhận định làm chấm dứt hoài nghi này đó là “chúng ta không thể

dự đoán được những sang tao và ý tưởng mới mà các nghệ sỹ sẽ đưa ra trong giai đoạnnày, nhưng chúng ta có thể dự đoán rằng họ sẽ rất tuyệt vời, và họ sẽ rất tuyệt vời vì

sử dụng chính những công nghệ mới theo những cách mới, không thể tiên đoán được”

e Soạn thảo hợp đồng

Chỉ mới đây, tháng 2 năm 2018, hãng luật LawGeex của Mỹ đã cho ra mắt Trítuệ nhân tạo với khả năng thay luật sư soạn thảo hợp đồng cho các doanh nghiệp, giúptiết kiệm tới 80% thời gian và 90% chi phí so với việc thuê luật sư thông thường.(Hình 4)

26 https://medium.com/deep-writing/harry-potter-written-by-artificial-intelligence-8a943 1 §03da6, truy cập lần cuối ngày 08/3/2018.

?7

https://congnghe.tuoitre.vn/ra-mat-album-nhac-dau-tien-do-tri-tue-nhan-tao-sang-tac-20170827070358019.htm, truy cập lần cuối ngày 08/3/2018.

28 Bản tin “Tai chính tiêu ding” của VTVI, Đài truyền hình Việt nam, ngày 29/3/2018.

? Aaron Hertzmamn, “Can Computers Create Arts?”, 08 February 2018, xem thêm tại

https://arxiv.org/pdf/1801.04486.pdf

Contract Review Automation

kest and easiest wayfor businesses to review and approve incoming contract

80% TIME SAVED

& approving contracts

reviewing & appro

Hình 4 Trang web chính thức của LawGeex với thông tin giới thiệu về Trí tuệ nhân

tạo soạn thảo hợp đồng

Nói tóm lại, khi tìm hiểu về công nghệ Học sâu được áp dụng trong lĩnh vực Trítuệ nhân tạo của ngành khoa học máy tính, chúng ta biết được rằng mặc dù bản thâncông nghệ này là một phạm trù nằm ngoài phạm vi của ngành khoa học pháp lý, nhưngnhững tác động nó đem lại cho xã hội lại có những ảnh hưởng không hề nhỏ, đặc biệt

là van đề quyền sở hữu trí tuệ Bởi vậy, với công nghệ tiến bộ vượt bậc nay, chúng tacũng cần có những nghiên cứu chuyên sâu hơn dé bat kịp với những thay đổi khôngchỉ của riêng chúng mà còn cả sự chuyên mình của các nước trên thê giới.

1.3 Pháp luật một số quốc gia trên thế giới về xác lập quyền sở hữu trí tuệ

đối với sản phẩm được tạo ra bởi Công nghệ Học sâu

Sau nhiều năm ra đời thì công nghệ Học sâu, Trí tuệ nhân tạo, các thế hệ máytính thông minh vẫn đang phát triển và có thể nói trong kỷ nguyên cách mạng 4.0 hiệnnay thì lại càng phát triển mạnh mẽ, điều này đã dẫn tới những bước ngoặt lớn trongcộng đồng giới nghiên cứu, nhà làm luật và ngành công nghiệp phải thúc đây và đầu tưvào việc nghiên cứu cho kip sự phát triển của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo nói chung vàcông nghệ Học sâu nói riêng - sự phát triển của phần mềm Học sâu, một bộ phận nhỏcủa trí thông minh nhân tạo, tạo ra các hệ thống tự trị có khả năng học tập, sáng tạo màkhông được lập trình bởi con người.

Các chương trình máy tính được phát triển cho các mục đích Học sâu có mộtthuật toán tích hợp cho phép nó nhập từ dit liệu đầu vào và dé xử ly, phát triển và sáng

tạo ra những sản phẩm tương lai dựa trên được hướng dẫn có sẵn trong phần mềm

hoặc tự bản thân chương trình máy tính đó tạo ra một sản phẩm mới sáng tạo hơn màkhông hề được con người lập trình trước như công nghệ Học sâu, những robot, cácmáy tính này sử dụng thông tin dữ liệu đầu vào dé tạo ra một tác phẩm mới, tự đưa racác quyết định trong quá trình xác định xem tác phẩm mới trông như thế nào Một tínhnăng quan trọng đối với loại trí thông minh nhân tạo này là chúng có một mạng thầnkinh — có quá trình phân tích tương tự như quá trình suy nghĩ của con người nên Trí

tuệ nhân tạo áp dung công nghệ Học sâu mới có khả năng sáng tạo ra các sản phâm.”9

Nhưng ngược lại với sự phát triển vượt bậc đó thì luật pháp của rất nhiều quốcgia lại thiếu hụt hoặc không có quy định về các van dé liên quan đến Trí tuệ nhân taohoặc cụ thê hơn là về Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu — khi chúng đượccoi là mô phỏng quá trình phát triển trí thông minh của con người băng các hệ thôngmáy tính và các máy móc khác - một loạt các phát triển gần đây đã làm sáng tỏ sốlượng ngày càng tăng sự quan tâm của các nhà lập pháp và các nhà chức trách Chínhphủ đối với lĩnh vực này Về vấn đề các quy định pháp luật cho Trí tuệ nhân tạo, cácquy định đối với các sản phẩm được tạo ra bởi Trí tuệ nhân tao áp dụng công nghệHọc sâu, chúng tôi đã nghiên cứu các quy định pháp luật của một số nước phát triển vềlĩnh vực này trong hoạt động sản xuất, sinh hoạt, công nghiệp như Hoa Kỳ, Vươngquốc Liên hiệp Anh và Bắc Ai — len, Nhật Bản để có cái nhìn tổng quan nhất Cụthê:

Vào ngày 17 tháng 2 năm 2017, Nghị viện châu Âu kêu gọi Ủy ban châu Âuđưa ra một đề xuất lập pháp về việc đặt ra một bộ luật dân sự về robot và trí thôngminh nhân tạo Những quy định mới này sẽ giải quyết các vấn đề như trách nhiệmpháp lý đối với các thiệt hại do rô-bốt gây ra, cũng như thiết lập một cơ quan châu Âu

về robot và trí tuệ nhân tạo Nghị quyết của Nghị viện dựa trên Điều 225 Hiệp địnhTFEU:! Ủy ban Pháp luật đã soạn thảo trong phần mở dau của ban Báo cáo cho Nghịviện Châu Âu về Các quy tắc luật Dân sự về robot? được Nghị viện Châu Âu bỏphiếu và được da số phiếu bầu biểu quyết cho nội dung: soạn thảo áp dụng Báo cáobao gồm các khuyến nghị của Ủy ban dé điều chỉnh robot và Trí tuệ nhân tạo, giớithiệu các quy tắc cho các kỹ sư và kiểm tra lại chế độ trách nhiệm dân sự trong môhình mới này Các quy tắc dân sự trong bản báo cáo dự thảo này không quy định cụthê vê quyên sở hữu tai sản và quyên sở hữu trí tuệ đôi với robot ma mới chỉ dừng lại

3° Andres Guadamuz, giảng viên cao cấp môn Luật sở hữu trí tuệ, Dai hoc Sussex, Anh, Artificial intelligence

and copyright, thang 10/2017.

3! https://www.jus.uio.no/english/services/library/treaties/09/9-01/tfeu_cons.xml truy cập lần cuối ngày

24//8/2018.

3 http://www.europarl.europa.eu/sides/

getDoc.do?pubRef=-//EP//TEXT+TA+P8-TA-2017-0051+0+DOC+XML+V0//EN truy cập lần cuối ngày 24/8/2018.

ở việc phác thảo một loạt đề xuất hỗ trợ cho quá trình giới thiệu hệ thống đăng kýrobot tiên tiễn phổ biến khắp châu Au, được kiểm soát bởi một cơ quan của Ủy banchâu Âu Các đề xuất ấy còn bao gồm cả việc thiết lập các điều luật quản lý các cơ chếchịu trách nhiệm đối với các thiệt hại có thê xảy ra, cũng như hình thành hệ thống chomột bộ quy tắc đạo đức ứng xử dé quy định quá trình thiết kế, phát triển và tương tacgiữa con người và robot, đặc biệt hướng đến mục đích đảm bảo tính an toàn, riêng tư,liêm chính và nhân phẩm, cũng như khả năng tự quản và quyền sở hữu dir liệu Báocáo cũng nhân mạnh nhu cầu về các cơ chế chỉ trả các khoản đóng góp an sinh xã hội

dé bù trừ khoản giảm thiểu trong phần đóng góp của lực lượng nhân công cho xã hội

và áp dụng cơ chê bao hiêm trách nhiệm bat buộc.

Nghị quyết trên của Nghị viện châu Âu đã đề xuất giới thiệu một hệ thống đăng

ký cho 'robot thông minh', những cá thể có quyền tự chủ thông qua việc sử dụng cảmbiến và/hoặc kết nối với môi trường, có ít nhất một hỗ trợ vật lý nhỏ, điều chỉnh hành

vi và hành động của họ với môi trường và các robot thông minh này không có 'cuộcsống' theo nghĩa sinh học Hệ thống đăng ký robot tiên tiến sẽ được quản lý bởi một cơquan của châu Âu về robot và trí tuệ nhân tạo Cơ quan này cũng sẽ cung cấp chuyênmôn kỹ thuật, đạo đức và pháp lý về robot

Liên quan đến trách nhiệm đối với thiệt hại do robot gây ra thì Nghị quyết quyđịnh trách nhiệm pháp lý có thé dựa trên trách nhiệm pháp lý nghiêm ngặt (không yêucầu lỗi) hoặc phương pháp quản lý rủi ro (trách nhiệm của một người có thể giảmthiểu rủi ro) Trách nhiệm pháp lý phải được cân đối với mức độ thiệt hại thực tế củacác hướng dẫn được đưa ra cho robot và mức độ tự chủ, độc lập của nó Các quy tắc vềtrách nhiệm pháp lý có thé được bổ sung bởi một chương trình bảo hiểm bắt buộc chongười dùng rô bốt và một quỹ bồi thường thiệt hại để thanh toán trong trường hợpkhông có chính sách bảo hiêm nào chịu rủi ro.

Nghị quyết đề xuất hai bộ quy tắc ứng xử - một quy tắc ứng xử đạo đức cho các

kỹ sư robot và một bộ quy tắc cho các ủy ban đạo đức nghiên cứu Bộ quy tắc đầu tiênđưa ra bốn nguyên tắc đạo đức trong kỹ thuật robot: 1) có lợi (robot phải hành động vìlợi ích tốt nhất của con người); 2) không hại đến con người (robot không được phépgây hại cho con người); 3) quyền tự chủ (tương tác của con người với robot phải là tựnguyện); 4) công lý (lợi ích của robot nên được phân chia công bằng)

Ủy ban châu Âu đã thông qua ngày 25 tháng 5 năm 2018 một thông tin về tríthông minh nhân tạo cho châu Âu đặt ra cách tiếp cận dé tận dụng tối đa các cơ hộiđược cung cấp bởi Trí tuệ nhân tạo và giải quyết những thách thức mới mà Trí tuệnhân tạo mang lại Ủy ban chỉ ra rằng một số hành động lập pháp sẽ được đề xuất để

đảm bảo một khung pháp lý thích hợp cho Trí tuệ nhân tạo bao gồm soạn thảo cácnguyên tắc đạo đức cho Trí tuệ nhân tạo vào cuối năm 2018 và soạn thảo tài liệuhướng dẫn về việc giải thích Chỉ thị trách nhiệm sản phẩm giữa năm 2019.33

Vào cuối năm 2016, tại Anh, Ủy ban Khoa học và Công nghệ đã công bố mộtbáo cáo về robot và Trí tuệ nhân tạo Báo cáo cho rằng Ủy ban thường trực về Trí tuệnhân tạo được thành lập dé kiểm tra các tác động đến các khía cạnh xã hội, đạo đức vàpháp lý của những phát triển gần đây và tiềm năng trong Trí tuệ nhân tạo Năm 2017,vào ngày 12 tháng 01, các Thành viên của Anh trong Nghị viện Châu Âu từ Ủy banpháp lý của Nghị viện Anh đã thông qua báo cáo về robot và Trí tuệ nhân tạo Nghịviện châu Âu đã bỏ phiếu cho dự thảo đề xuất vào tháng 02 để cho ra đời Các quy tắcdân sự về robot xoay xung quanh việc sử dụng robot va Trí tuệ nhân tao.*4

Bên cạnh đó, luật của một số quốc gia trên thé giới hiện cũng cho thay đang bắtkịp với sự cần thiết phải thay đổi luật do việc thay đổi hồ sơ rủi ro và các tác động xãhội và các hậu quả khác do sử dụng Trí tuệ nhân tạo và robot Điều quan trọng là phảixem trạng thái thay đôi về chính sách và pháp lý để xem xét phạm vi bảo hiểm và/hoặctrách nhiệm pháp lý tiềm ân của người tạo ra/sử dung robot hay Trí tuệ nhân tạo đó.Chính phủ Vương quốc Liên hiệp Anh và Bắc Ai — len cũng đã kiểm tra các van đề cóliên quan xung quanh Trí tuệ nhân tạo và công nghệ Học sâu và đã đồng ý soạn thảomột bản dự thảo các quy định điều chỉnh việc tạo ra và sử dụng các sản pham do Trituệ nhân tạo va công nghệ Hoc sâu tạo ra dé tận dụng được sức mạnh của khoa họccông nghệ, của Trí tuệ nhân tạo khi chúng vẫn thuộc tầm kiểm soát của con người.Tuy nhiên, vẫn thiếu quy định pháp luật điều chỉnh, hoặc có nhưng thiếu sự đồng bộtrong cách hiểu và lập pháp giữa các nước về van đề xác lập quyền sở hữu trí tuệ đốivới các sản phẩm do Trí tuệ nhân tạo nói chung hay Trí tuệ nhân tạo áp dụng côngnghệ Học sâu tạo ra Ví dụ về khái niệm sở hữu, quan điểm về xác lập quyền sở hữu trítuệ tại các quốc gia đối với trí tuệ nhân tạo cũng có những sự khác biệt nhất định vềviệc để có quyền sở hữu trí tuệ thì có cần phải trực tiếp do con người sáng tạo ra haykhông.

Đôi với các sản phâm do Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu tạo ra, việc xác lập quyên sở hữu trí tuệ như thê nào, là Trí tuệ nhân tạo đó hay người tạo raTrí tuệ nhân tạo đó có quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phâm được tạo ra? Định nghĩa

33 Civil Law rules on Robotics, 20/7/2018,

http://www.europarl.europa.eu/legislative-train/theme-area-of-justice-and-fundamental-rights/file-civil-law-rules-on-robotics Truy cap ngay 24/8/2018.

34 Charlotte Walker-Osborn, Head of Technology, Media and Telecoms Sector, Artificial Intelligence forges

ahead of the law, 15/2/2017.

về tài sản trí tuệ của Tô chức Sở hữu trí tuệ thê giới (WIPO) chỉ đê cập đên là “sự sáng tạo của trí tuệ” chứ không yêu câu rõ ràng đó phải là sự sáng tạo của tri tué con người Sản phâm được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo có thê được bảo hộ như những đôi tượng bản quyên hoặc sáng chê.

1.3.4 Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu trong mối quan hệ với Bản

quyền

Bản quyên đôi với các tac phâm đã được tao ra bởi máy tính, các robot, Trí tuệ nhân tạo nói chung hay Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu nói riêng thuộc về chủ thê nào, hoặc cách thức đê xác định quyên tác gia của các tac phâm đó như thê nào

là một vân đê còn gây tranh luận.

Ở Hoa Kỳ, Cục Bản quyền đã quy định răng sẽ chỉ đăng ký tác phâm gốc củatác giả, với điều kiện là tác phẩm được tạo ra bởi con người Quan điểm này xuất phát

từ án lệ điển hình Feist Publications, Inc., v Rural Telephone Service Co., 499 U.S

340 (1991)35 theo đó luật bản quyền chỉ bảo vệ kết qua của lao động trí tuệ của conngười Một vụ việc của Úc (Acohs Pty Ltd và Ucorp Pty Ltd), tòa án cũng tuyên bốrằng một tác pham được tao ra với sự can thiệp của máy tính không thể được bảo vệbởi bản quyên vì nó không phải do con người tạo ra.

Đạo luật về Bản quyền chưa quy định chủ sở hữu đối với sản phẩm do Trí tuệnhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu tạo ra Tại điều 306 của đạo luật này, “Cục bảnquyên Hoa Kỳ sẽ chỉ đăng kỷ bản quyển cho tác phẩm gốc của tác giả, miễn là tácphẩm đó được tạo ra bởi con người [ ]”.3° Đôi với quy định này không rõ ràng việctạo ra bởi con người ở đây là trực tiếp hay gián tiếp do con người tạo ra Nếu coi trí tuệnhân tạo của công nghệ học sâu khởi đầu hình thành từ các thuật toán, thì việc tác giảcủa những thuật toán đó có được coi là gián tiếp tạo ra các tác phâm này không? Vàonăm 2016, để đáp lại phán quyết của tòa án Hoa Kỳ trong trường hợp vi phạm bảnquyền liên quan đến việc một con khi đã tự lây một chiếc máy ảnh và chụp được ảnh,một nhiếp ảnh gia người Anh đã khởi xướng vụ kiện Naruto v David John Slater et al,

No 3:2016-cv-04324 (91 Cir)”, Cục Bản quyền Hoa Kỳ đã soạn thảo các quy tắc quyđịnh rõ răng "Luật bản quyên chỉ bảo hộ cho sản phâm mà con người tao ra", theo đó

35 Án lệ Feist Publications, Inc., v Rural Telephone Service Co, 499 U.S 340 (1991) xem tại

https://cyber.harvard.edu/people/tfisher/1991%20Feist.pdf

36 Is Artificial Intelligence Protectable by Law? Should it Be?, March 21, 201,

law-should-it-be

http://www.thefashionlaw.com/home/is-artificial-intelligence-protectable-by-7 An lệ Naruto yv David John Slater et al, No 3:2016-cv-04324 (9% Cir) xem tại

https://vi.scribd.com/document/3 19649363/Naruto-v-Slater-Appeal-Opening-Brief

thì nghiễm nhiên Cục Bản quyền của Hoa Kỳ sẽ không đăng ký bảo hộ quyền tác giảđối vớimột bức ảnh được chụp bởi một con khi bởi vì bức ảnh đó không được conngười tạo ra.

Như vậy theo Đạo luật bản quyền của Hoa Kỳ thì sẽ chỉ bảo hộ đối với nhữngsản phẩm lao động của trí thông minh của con người, còn Trí tuệ nhân tạo hay một loại

trí tuệ nào khác tự tạo ra các tác pham/san pham một cach vô tinh hoặc tự động ma

không có bắt kỳ sự can thiệp nào của con người thì sẽ không được bảo hộ Đến nay dù

đã là quốc gia rất phát triển trong lĩnh vực này nhưng luật pháp Hoa Kỳ không có quyđịnh nào về van dé chủ sở hữu, quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm do Trí tuệ nhântạo tạo ra, máy móc tự tạo hoặc nhiêu máy móc cùng tạo ra sản phâm đó.

Ở Nhật Bản, lực lượng chịu trách nhiệm về van đề sở hữu trí tuệ của chính phủ

đã tuyên bố trong năm 2016 rằng luật bản quyên hiện tại của Nhật Bản không bao gồmcác sáng tạo do Trí tuệ nhân tạo tạo ra Chính phủ Nhật đang trong quá trình đưa ra cácbiện pháp mới trong năm 2017 để tìm cách xây dựng để có các quy định về lĩnh vựcnày.°Š

Còn ở Anh, Đạo luật Bản quyên, Thiết kế và Sáng chế năm 1988 của quốc gia

này đã quy định theo hướng khác hơn so với Hoa Kỳ đó là định hướng cung cấp quyềntác giả cho người lập trình giống như được thể hiện ở một số quốc gia như HongKong, Ấn Độ, Ireland, New Zealand Cách tiếp cận này được gói gọn trong Đạo luậtBản quyền, Thiết kế và Sáng chế của Anh, phần 9(3) nêu rõ:

“Trong trường hợp các tác phẩm văn học, nghệ thuật, âm nhạc và hội họa mà

do máy tính định hình tạo nên, tác giả sẽ phải là một con người cụ thể mà người này

đã lập trình can thiết trong việc tạo nên tác phẩm do”

Quy định này mở ra một vấn đề đó là ai sẽ là người lập trình cho tác phẩm đượcmáy tính tạo ra? Ai sẽ là chủ thể quyền đối với sáng chế? Người lập trình hay người sửdụng chương trình đó? Câu trả lời có lẽ sẽ phụ thuộc vào việc sản phẩm cuối cùngđược tạo ra bởi sáng tạo của người sử dụng chương trình đó, hay người sử dụng chỉđơn thuần thực hiện vài thao tác đơn giản để hoàn tác Đơn cử trường hợp củaMicrosoft Word Microsoft phát triển chương trình máy tính Word nhưng rõ ràngkhông sở hữu tat cả các tác phẩm được tạo ra bang cách sử dụng phần mềm đó Banquyền nằm ở người dùng, tức là tác giả đã sử dụng chương trình dé tạo ra tác phẩmcủa mình Nhưng khi nói đến các thuật toán của trí thông minh nhân tạo có khả năng

38 Charlotte Walker-Osborn, Head of Technology, Media and Telecoms Sector, Artificial Intelligence forges

ahead of the law, 15/2/2017.

tạo ra một tác phẩm, sự đóng góp của người dùng vào quá trình sáng tạo chỉ đơn giản

có thé là nhấn một nút dé máy có thé làm được điều đó Đã có một số chương trìnhhọc tạo máy tạo văn bản trên mạng, và mặc dù đây là một lĩnh vực nghiên cứu liên tục,nhưng kết quả có thể đáng kinh ngạc Sinh viên nghiên cứu sinh của trường đại họcStanford, Andrej Karpathy, đã dạy cho một mạng nơ-ron biết làm thế nào để đọc vănbản và soạn các câu trong cùng một phong cách, và nó đã đưa ra các bài viết và đườngdây đối thoại của Bách khoa toàn thư mở (Wikipedia) giống với ngôn ngữ của nhàvăn, đại thi hào Shakespeare.

Hơn nữa, phần 178 của Đạo luật Bản quyên, Thiết kế và Sáng chế của Anh định

nghĩa một tác phâm do máy tính tạo ra như là một công việc "được tạo ra bởi máy tínhtrong những trường hợp không có bất kỳ sự can thiệp nào của con người" Ý tưởngđăng sau một điều khoản như vậy là tạo ra một ngoại lệ cho tất cả các yêu cầu tác giảcủa con người bằng cách thừa nhận công việc tạo ra một chương trình có khả năng tạo

ra các tác phẩm, ví dụ ngay cả khi sáng tạo tia lửa được thực hiện bởi máy móc được

trang bi công nghệ Học sâu.

1.3.5 Trí tuệ nhân tạo, công nghệ Học sâu trong mối quan hệ với Sáng chế

Pháp luật Hoa Kỳ về sáng chế cũng không có quy định cụ thê về vấn đề này.Tại điều 35 của Đạo luật Sáng chế Hoa Kỳ cũng chỉ quy định người tạo ra sáng chếphải là cá nhân hoặc nếu là cùng hợp tác tạo ra một sản phâm, một giải pháp kỹ thuậtthì cá nhân phải là người phát minh, tìm ra được vấn đề chính mang tính mới của sảnpham, giải pháp kỹ thuật đó Hơn thé nữa, cũng quy định trong Đạo luật Sáng chế rangĐạo luật sẽ chỉ bảo hộ những sản phẩm, giải pháp kỹ thuật được con người tạo ra chứkhông phải do máy móc tạo ra Nhìn chung quy định như vậy nhưng cũng không cóbat kỳ quy định cắm nào trong Đạo luật Sáng chế về việc bảo hộ sáng chế cho nhữngsản phẩm, giải pháp kỹ thuật mà Trí tuệ nhân tạo hay Trí tuệ nhân tạo áp dụng công

nghệ Học sâu hoặc một trí tuệ khác tạo ra và cũng không có bat ky án lệ nao vé van dé

nay.

Ở Anh, Đạo luật Sáng chế năm 1977 rõ ràng đã tiến bộ hon những quy định củaHoa Kỳ ở chỗ Anh bảo hộ bằng sáng chế được thực hiện bởi các chương trình máytính nếu chúng có "liên quan đến việc tạo ra các sản phẩm như vậy" Như vậy, nghĩa làchỉ có một số loại ứng dụng bang sáng chế liên quan đến hệ thống máy tính mới đượccấp và bản thân những Trí tuệ nhân tạo cần phải có sự đóng góp "kỹ thuật" nhất định

dé tạo ra sản pham đó Nếu đáp ứng được tiêu chí này thì được bảo hộ và Đạo luật quyđịnh rằng người sáng chế là người tạo ra sáng chế có thể là một hoặc nhiều nhà sángchê cùng sáng tạo chung Vì vậy, có thê nói, các phát minh vê Trí tuệ nhân tạo vê một

sản phẩm nào đó có thê được cấp băng sáng chế nhưng cũng phải đối mặt với nhữngrào cản đối với khả năng cấp bằng độc quyền sáng chế Thật vậy, cho dù công nghệHọc sâu có thé tạo ra một sản phẩm nào đó một cách độc lập dé có thé được cấp băngsáng chế nhưng sản phẩm này lại do máy móc tạo ra mà không phải con người cụ thênên pháp luật vẫn chưa có quy định rõ ràng về việc bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ chosáng chế được tạo ra bởi công nghệ này.

1.4 Danh gia chung

Việc tạo ra các tác phẩm bởi việc sử dụng trí thông minh nhân tạo có ý nghĩarất quan trọng đối với luật sở hữu trí tuệ Hầu hết các nước đều quy định rằng nhữngtác phẩm được tạo ra bởi con người mới có thé được bảo vệ bởi bản quyền giống nhưHoa Kỳ, Nhật Bản, Tây Ban Nha, Nhưng với các loại Trí tuệ nhân tạo mới nhất,chương trình máy tính không còn là công cụ nữa; nó thực sự đưara nhiều quyết địnhliên quan đến quá trình sáng tạo ra một sản phẩm mang tính mới mà không có sự canthiệp của con người Luật pháp các nước Hoa Kỳ, Anh, Nhật Bản tương tự cũng mớichỉ dừng lại ở vấn đề mối quan hệ, xem xét nên đặt Trí tuệ nhân tạo nói chung ở phầnsáng chế hay bản quyền chứ chưa hề xác định được việc xác lập quyền sở hữu trí tuệđôi với sản pham do công nghé tiên tiên này tạo ra.

Những tiến bộ huyền thoại của Trí tuệ nhân tạo chính từ việc bắt đầu thực hiệnnhững gi con người đã lập trình tao ra một sản phẩm theo ý muốn của con người sau

đó là tự tạo được những sản phâm mang tính sáng tạo hoàn toàn như Trí tuệ nhân tạo

áp dụng công nghệ Học sâu Một vài ví dụ điển hình như Tiểu thuyết lừng danh HarryPotter vừa có thêm chương mới, nhưng không phải do tác giả J.K Rowling viết màđược chấp bút bởi một Trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo đã sáng tác một chương mớidai 3 trang có tiêu đề tạm dich là "Harry Potter và bức chân dung của một thứ gì đótrông như một đồng tro lớn" Phần lớn văn bản do Trí tuệ nhân tạo tạo ra nhưng cáchdiễn đạt chưa thực sự rõ ràng nên một số nhà văn đã thay đôi chút ít cho chúng dễ hiểuhơn Các nhà văn khác đều khăng định, chương mới về Harry Potter do Trí tuệ nhântạo viết phần lớn đều chính xác về mặt ngữ phap*’ Hoặc robot Xiaoyi đã tham gia bàithi cấp giấy phép y khoa quốc gia tại Trung Quốc và đỗ với điểm số 456/600, cao hơn

96 điểm so với mức san Theo nhóm nghiên cứu tại trường Đại học Thanh Hoa, robotXiaoyi đã nghiên cứu hơn một triệu hình ảnh y khoa, 53 cuốn sách y học, 2 triệu hồ sơbệnh án và 400.000 văn bản y khoa và các báo cáo y tế trước khi ngôi làm bài

3*Nguyễn Hà (Trung tâm Tin tức VTV24)-Thứ hai, ngày 18/12/2017, Trí tuệ nhân tạo viết tiếp 1 chương

của bộ truyện Harry Potter,

hfíp:⁄/vív.vn/consg-nghe/Tri-tue-nhan-fao-vief-fiep-I-chuong-cua-bo-fryen-harry-potter-20171218165113111.htm

thi Robot Xiaoyi sẽ được sử dụng rộng rãi trên đất nước Trung Quốc ké từ tháng 3năm sau trong việc giảng dạy và đào tạo y khoa.Đây là robot đầu tiên trên thế giới làmđược điều này"? Hoặc năm 2016, một nhóm bảo tàng và nhà nghiên cứu ở Hà Lan đãtiết lộ một bức chân dung mang tên The Next Rembrandt, một tác phẩm nghệ thuậtmới được tạo ra bởi một máy tính đã phân tích hàng nghìn tác phẩm của họa sĩ Hà Lanthé kỷ 17 Rembrandt Harmenszoon van Rijn'!

Vấn đề Trí tuệ nhân tạo sáng tạo ra các tác phẩm độc lập, mang tính sáng tạonăm ngoài lập trình sẵn của con người ngày càng trở nên phổ biến, những vi dụ trên vềTrí tuệ nhân tạo là điển hình cho sản phẩm được làm ra bởi Trí tuệ nhân tạo áp dụngcông nghệ Học sâu đã làm mờ sự khác biệt giữa các tác phẩm do con người và do Trituệ nhân tạo tạo ra Điều này có ảnh hưởng nhất định đối với luật sở hữu trí tuệ -thường chỉ bảo vệ các tác phẩm do con người tạo ra cần phải được sửa đổi cho kịp vớinhững sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo nói chung và Trí tuệ nhân tạo áp dụng côngnghệ Học sâu nói riêng Các Đạo luật của Anh, của Hoa Kỳ - những nước rất pháttriển trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, công nghệ Học sâu và luật pháp cũng chỉ dừng lại

ở việc thừa nhận và bảo hộ đối với các sản phẩm do con người tạo ra, ở Anh thì cónhững trường hợp nhất định, khi cùng có sự tham gia của con người sáng tạo thì sảnphẩm đó cũng được bảo hộ dưới danh nghĩa sáng chế chứ chưa hề có quy định nào đã

có hoặc mới có về vấn đề xác lập quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm do Trí tuệnhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu tạo ra mặc dù hiện tượng Trí tuệ nhân tạo, côngnghệ Học sâu như phân tích ở trên đã có một quá trình lịch sử, phát triển từ lâu Vớitình hình pháp luật chung hiện nay về xác lập quyền sở hữu trí tuệ với sản phẩm do Trítuệ nhân tạo nói chung và Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu nói riêng tạo rađều thiếu hụt nên cần thiết lập một ngoại lệ cho xu hướng đó khi nói đến thành quả củanhững công nghệ tiên tiễn hiện nay

Việc cấp bản quyền cho người tao ra Trí tuệ nhân tạo dường như là cách tiếpcận hợp lý nhất, với mô hình của Anh có vẻ như sẽ hiệu quả nhất trong các quy địnhhiện tại về vấn đề Trí tuệ nhân tạo trong pháp luật một số nước Anh, Hoa Kỳ, NhậtBản, Đức, Tây Ban Nha, Cách tiếp cận như vậy sẽ đảm bảo rằng các công ty tiếptục đâu tư vào công nghệ, an toàn với niêm tin răng họ sẽ có được lợi nhuận đâu tư từ

4° Tường Vy (VTV8) - Thứ ba, ngày 12/12/2017, Robot Trí tuệ nhân tạo vượt qua bài kiểm tra y

khoa,http://vtv.vn/cong-nghe/robot-tri-tue-nhan-tao-vuot-qua-bai-kiem-tra-y-khoa-20171212094128423.htm

41 Andres Guadamuz, giảng viên cao câp môn Luật sở hữu trí tuệ, Dai học Sussex, Anh, Artificial intelligence

and copyright, 10/2017.

Trí tuệ nhân tạo do pháp luật bảo hộ Tuy nhiên, các vân đê về sở hữu trí tuệ liên quanđến Trí tuệ nhân tạo lại đường như không chỉ đơn giản như vậy.

KET LUẬN CHƯƠNG 1Chương | tập trung phân tích các khái niệm, đặc điểm và ứng dụng của Trí tuệnhân tạo, công nghệ Học sâu và được nhóm tác giả trình bày dưới góc nhìn của ngànhkhoa học pháp lý để tiến hành nghiên cứu đề tài, không phải góc nhìn của ngành khoahọc tự nhiên nên những kiến thức này đã ở dạng khái quát nhất.

Bên cạnh đó, ở chương | nhóm tác giả cũng đã đưa ra nội dung của pháp luậtmột số nước trên thế giới về xác lập quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm tạo ra bởiTrí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu — làm tiền đề chính dé giải quyết van đềpháp lý mà đề tài đang đặt ra trong hệ thống pháp luật Việt Nam Với phần trình bàynày, chúng tôi nhận thấy một số quốc gia trên thế giới đã nhìn nhận Trí tuệ nhân tạonói chung và Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu nói riêng trong mối quan hệvới bản quyền và sáng chế để có những cách thức áp dụng các quy định cho các vấn đềliên quan.

Từ những nội dung cơ sở đã trình bày ở Chương 1 Khái quát về Trí tuệ nhântạo áp dụng công nghệ Học sâu (Deep Learning) và pháp luật một số quốc giatrên thế giới, đề tài sẽ tiếp tục triển khai những nội dung liên quan đến thực tiễn ứngdụng của Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu tại Việt Nam và thực hiện ràsoát các quy định pháp luật hiện hành trong điều chỉnh vẫn đề quyền sở hữu trí tuệ đốiVỚI san phẩm tạo ra bởi Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu ở cấp độ các vănbản quốc tế và trong nước, dé thay được sự khác biệt giữa sản phẩm tao ra bởi Trí tuệnhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu so với sản phẩm trí tuệ thông thường và chỉ ranhững lỗ hồng pháp lý dành cho sản phẩm này trong Chương 2 Trí tuệ nhân tạo ápdụng công nghệ Hoc sâu (Deep Learning) — Tình hình ứng dụng và phát triển tạiViệt Nam; thực trạng khung pháp lý hiện hành về xác lập quyền sở hữu trí tuệ

đối với sản phẩm được tạo ra

CHƯƠNG 2

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ÁP DỤNG CÔNG NGHỆ HỌC SÂU (DEEP

LEARNING) - TINH HÌNH UNG DUNG VÀ PHAT TRIEN TẠI VIỆT NAM;THỰC TRẠNG KHUNG PHÁP LÝ HIEN HANH VE XÁC LẬP QUYEN

SỞ HỮU TRÍ TUỆ DOI VỚI SAN PHAM ĐƯỢC TẠO RA

2.1 Tinh hình ứng dung và phát triển Trí tuệ nhân tạo áp dung công nghệ Học

sâu (Deep Learning) tại Việt Nam

2.1.1 Xu hướng phát triển của các doanh nghiệp Việt Nam về áp dụng công nghệ

Học sâu

Hiện nay, tat cả các công ty/tập đoàn lớn về công nghệ đều sẵn sàng chi mộtkhoản đầu tư vô cùng lớn dé có thê tích hợp những công nghệ này vào sản phâm của

họ Có thé nói, Trí tuệ nhân tao đang dân hiện hữu trong mọi mặt của cuộc sống chúng

ta, không chỉ trên thế giới mà ngay tại Việt Nam, công nghệ này đã đi vào khá nhiềuứng dụng trong thực tế Ví dụ gần nhất và đơn giản nhất là hộp thư Email tự độngphân loại mail vào các nhóm như thư rác, thư quan trọng, hoặc với tỷ lệ người dùngđiện thoại thông minh (smartphone) so với người dùng điện thoại phô thông (featurephone) trong năm 2017 là 84%; tăng 6% so với năm 2016 (tỷ lệ 78%)”, trong đó điệnthoại di động có rất nhiều ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo như: phần mềm nhận dạnggiọng nói, phần mềm nhận diện khuôn mặt khi chụp ảnh, trợ lý ao Siri của hangApple, hay trên Hệ điều hành Window (Win10) là trợ lý ảo Cortana

Tuy nhiên, Việt Nam vẫn chưa thật sự được phát triển hết tiềm năng của Trí tuệnhân tạo Trí tuệ nhân tạo vẫn còn đang trên quá trình thử nghiệm và phát triển trênmọi lĩnh vực Tại Việt Nam, đối với doanh nghiệp và người dùng, Trí tuệ nhân tạo vẫncòn là một khái niệm khá mới mẻ và lạ lẫm, tuy nhiên những tiềm năng phát triển màTrí tuệ nhân tạo có thể mang lại cho doanh nghiệp là điều không cần phải bàn cãi

Nhận thức được điều này, HBB Solutions là công ty đầu tiên áp dụng Trí tuệ nhân tạo

vào các sản pham, giải pháp về công nghệ thông tin của mình cho doanh nghiệp Đứngdau là tiến sĩ Nguyễn Thiên Bảo, người đã có hơn 10 năm kinh nghiệm về nghiên cứu,cũng như tham gia vào các dự án ứng dụng Trí tuệ nhân tạo tại các quốc gia tiên tiếntrên thé giới HBB Solutions lay công nghệ cốt lõi của Trí tuệ nhân tạo dé đưa vào cácsản phẩm, giúp cho doanh nghiệp tăng sức cạnh tranh của mình một cách tối đa khitham gia vào thị trường toàn cầu”

42 https://baomoi.com/2017-ty-le-nguoi-dung-smartphone-tang-6/c/24069101.epi, truy cập lần cuối ngày

13/3/2018.

lở

http://bstyle.vn/nhan-vat/doanh-nhan/1508-tien-si-nguyen-thien-bao-tri-tue-nhan-tao-tuong-lai-cua-the-gioi.html, truy cập lần cuối ngày 13/3/2018.

Š cũng là những gương mặt tiêu biểu đại diệnTinypulse** và Trusting Socia

cho các cá nhân/tô chức nổi bật trong lĩnh vực này Tinypulse nhắm tới cải thiện tinhthần cho nhân viên và khiến họ gắn bó với công ty thông qua các khảo sát, phân tíchcảm xúc Trusting Social là đối tác với Viettel, công ty vừa kêu gọi vốn thành công lênđến vài triệu đô, tiên phong trong lĩnh vực fintech — áp dụng công nghệ vào ngành dich

vụ tài chính Trusting Social có nhiều chi nhánh trên thế giới và một trung tâm Nghiêncứu và Phát triển ở thành phố Hồ Chí Minh và một phòng thí nghiệm chuyên về TríTuệ nhân tạo ở Melbourne (Australia) Ý tưởng đẳng sau Trusting Social liên quan đếnviệc tính toán và phỏng đoán các con số và khả năng ứng dụng cho nhiều lĩnh vực tàichính và đặc biệt là lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.

Bên cạnh đó, công ty Sentifi vẫn đang đứng trong những công ty mạnh về Trítuệ nhân tạo tại Việt Nam Đây là một trong những công ty đi tiên phong về sử dụngTrí tuệ nhân tạo trong mang non-trivial applications Nhóm kỹ thuật phân tích dữ liệu

của công ty Sentifi đã sử dụng cả công nghệ Học máy, công nghệ Học sâu và Trí tuệnhân tạo dé phân tích hơn một tỉ tweets mỗi tháng dé thu được đánh giá từ cộng đồng.Sau đó dựa vào những dữ liệu đó, nhân viên sẽ thực hiện liên hệ với những phân tích

từ thị trường tài chinh*®.

Theo nhiều chuyên gia, Trí tuệ nhân tạo sẽ giúp cải thiện chất lượng dịch vụ tại

Việt Nam Ví dụ trong thời gian tới, người dùng sẽ có thể khám bệnh trực tuyến, cómột Trí tuệ nhân tạo chuyên theo dõi sức khỏe và chăm sóc nhắc nhở người dùng hayviệc gửi hình X — Quang dé cho phỏng đoán bệnh tinh mà không hề thua kém một bác

4 Công ty Trách nhiệm hữu hạn TINYpulse là công ty chuyên về lập trình máy vi tính, Lầu 18, Tòa nhà Vincom

Center B, Sô 72, đường Lê Thánh Tôn, Phường Bên Nghé, Quận 1, TP Hồ Chí Minh

Trusting Social là công ty của Mỹ, có trụ sở chính tại Singapore, tiên phong trong lĩnh vực fintech — áp dung

công nghệ vào ngành dịch vụ tài chính Trusting Social có nhiều chi nhánh trên thế giới và một trung tâm Nghiên cứu và Phát triển ở thành phố Hồ Chí Minh và một phòng thí nghiệm chuyên về Trí Tuệ nhân tạo ở Melbourne (Australia) với những người sáng lập, ban lãnh đạo và các thành viên chủ chốt của công ty là các tiễn

sĩ, thạc si ở các Viện nghiên cứu Stanforsd, Microsoft, IBM, Goldman Sach, Credit Suise va Barclays https://trustingsocial.com/.

4Shttps://sentifi.com/, truy cập lần cuối ngày 13/3/2018.

47 https://viettimes.vn/luong-bac-si-xquang-se-ve-0-vi-tri-tue-nhan-tao-139041.html, truy cập lần cuối ngày

13/3/2018.

Cũng tại FPT, hiện nay Trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng dé tăng cường hiệuquả sản xuất kinh doanh, khách hàng sẽ thông qua hệ thống tự động ra quyết định doFPT cùng đối tác GE Predix thực hiện, camera sẽ giúp phân tích hành vi và thói quentiêu dùng của khách hàng, trợ lí ảo Chatbot cung cấp thông tin cho khách hàng tự độngqua Facebook Messenger Hiện tại, FPT cũng đã xây dựng một platform riêng về AI —FPT.AI, hay còn gọi là Nền tảng hội thoại và trợ lí ảo thế hệ mới”.

Trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng ngày càng nhiều hơn ở Việt Nam ngày nay Tỉ

lệ vi phạm quyền sở hữu trí tuệ về phần mềm của các tô chức, doanh nghiệp đã giảmxuống đáng kẻ, thể hiện hiểu biết về việc phải mua bản quyền đã được cải thiện Cụthé, ty lệ vi phạm phần mềm tại Việt Nam từ 96% (năm 2009) giảm còn 78% (năm2015), con số này đã đưa Việt Nam ra khỏi danh sách quốc gia vi phạm bản quyềnphần mềm nhiều nhất

Tuy nhiên, con số 78% vẫn cho thấy vấn nạn vi phạm bản quyền còn nan giải Cácdoanh nghiệp mới chỉ mua những phần mềm có giá trị thấp, còn những phần mềm kỹthuật có giá tri cao thì rất ít được mua Và với sự phát triển chóng mặt của Trí tuệ nhântạo, những nguôn lợi nhuận khổng 16 dang sau việc vi phạm bản quyền vẫn sẽ là một

sự nhức nhối nếu không được chuẩn bị ki lưỡng Nếu trước đây, xử lý hành vi xâmphạm bản quyền áp dụng biện pháp xử lý hành chính hoặc dân sự thì từ 01/01/2018 trở

đi, sẽ có thêm hình thức xử lý hình sự khi Bộ luật Hình sự 2015 chính thức đi vào hiệulực Do vậy đây là thời điểm Việt Nam cần nâng cao nhận thức của doanh nghiệp cũngnhư các cơ quan nhà nước về van đề liên quan đến Trí tuệ nhân tạo

2.1.2 Các sản phẩm của Trí tuệ nhân tạo áp dụng Công nghệ Học Sâu (Deep

Learning) tại Việt Nam

2.1.2.1 Hệ thống điều khiển giao thông thông minh (ITS)

Hệ thống giao thông thông minh tại Hồ Chi Minh, theo ông Khuất Việt Hùng —Phó Chủ tịch Uy ban An toàn giao thông quốc gia, được ví như “Bộ não dé kết nối tat

cả các yếu tố lại với nhau và hình thành nên một chiến lược chung trong vận hành đôthị và giao thông”.

Hệ thống này có thể thông báo cho người dân những tuyến đường kẹt xe để họtìm một hướng lưu thông khác thông thoáng hơn; chủ động điều chỉnh tăng/giảm lịchtrình của hệ thống vận tải công cộng; tự động điều chỉnh chu kỳ đèn tín hiệu tại cácnút giao; giám sát hoạt động của hệ thống trạm thu phí ra - vào thành phó, nút giao,cửa ngõ thành phố; phân luồng từ xa những luồng giao thông kết nối và đi qua thànhA

pho

48 https://fpt.ai/, truy cập lần cuối ngày 13/3/2018.

Song, ý thức tham gia thông của người dân chưa cao, chưa chủ động thay đổihành vi của mình Do đó, Hệ thống ITS thường được sự hỗ trợ phối hợp của Cảnh sátgiao thông trong việc phân làn, phân luồng dé đảm bảo hiệu qua cao nhất.

Theo Thạc sĩ Nguyễn Đinh Vinh Mẫn, hệ thống ITS cho vận tải hành kháchcông cộng chủ yếu tập trung cho xe buýt và taxi Ông cho rằng “Xe buýt bình thườngphải dừng đèn đỏ nên thường chạy chậm, hiệu quả phục vụ không cao, hơn nữa còngây tình trạng kẹt xe Hệ thống xe buýt nhanh BRT sẽ phối hợp với ITS ở chỗ có bộphận cảm biến nhận biết khi xe buýt đến gần đèn tín hiệu giao thông và chuyền thànhđèn xanh ưu tiên cho xe di qua”.*

2.1.2.2 Ô tô tự lái

Trước các doanh nghiệp Việt Nam, các doanh nghiệp lớn trên thế giới nhưGoogle, Tesla, Uber, Apple đã có những bước phát triển và mở rộng trong lĩnh vựcTrí tuệ nhân tạo, đặc biệt là áp dụng Công nghệ Học sâu lên ô tô tự lái Tuy vậy, cácdoanh nghiệp Việt Nam cũng dần bước những bước đầu tiên trong lĩnh vực này Saubốn tháng âm thầm phát triển, ngày 31 tháng 10, mẫu ô tô gắn công nghệ tự hành dochính những ky sư người Việt Nam phát triển đã tự động di chuyền trong đường nội

bộ khu công nghệ cao TP Hồ Chí Minh với tốc độ khoảng 25 km/h, biết tự điều khiển

đi thăng, tránh xe ngược chiều, chướng ngại vật và đánh lái chuyển hướng theo cáckhúc cua Điều này đã đập tan những hoài nghỉ trước đó về tuyên bố của Chủ tịchFPT Software Hoàng Nam Tiến, tại một hội thảo về Tương lai của ô tô và công nghiệprobotic diễn ra vào tháng 4 năm 2017: “Nhiều người tỏ ra không tin tưởng vào tươnglai Việt Nam có thê làm xe tự lái Thế nhưng, tháng 10 tới, FPT sẽ khoe công nghệ xe

tự lái của mình”.”0

Điều này hứa hẹn sẽ mở ra một tương lai mới cho ngành công nghiệp ô tô ViệtNam và cả ngành công nghiệp phần mềm của Việt Nam Trong tương lai tới, khi Trítuệ nhân tạo do FPT phát triển thành công kết hợp với một nhà sản xuất xe ô tô trongnước, các chuyên gia tin tưởng rằng sẽ sớm được nhìn thấy những mẫu xe ô tô tự láiđược sản xuất bởi chính các doanh nghiệp Việt Nam

2.1.5 Điều trị ung thư và áp dung trong Y học

Hiện nay, Trí tuệ nhân tạo cũng đã từng bước dần đi vào Y học ở một mức độcao hơn Đến năm 2018, Bệnh viện Da khoa tỉnh Phú Thọ là cơ sở y tế đầu tiên đưa bộ

dữ liệu gồm 1,5 triệu hồ sơ bệnh án của bệnh nhân ung thư Hoa Kỳ vào dùng tạiphòng khám - tư van sử dụng trí tuệ nhân tạo điều trị ung thư

49 https://tuoitre.vn/dieu-khien-giao-thong-thong-minh-o-tphcm-ra-sao-1123453.htm, truy cập lần cuối

13/3/2018.

3° https://vietnambiz.vn/chu-tich-fpt-software-hoang-nam-tien-thang-10-fpt-se-gioi-thieu-xe-tu-lai-19046.html,

truy cập lần cuối 21/3/2018.

Dịch vụ y tế có nhiều tiềm năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo, hiện các kỹ thuậtnhư chụp CT, MRI, robot phau thuật hay sử dung bộ dữ liệu để hỗ trợ quyết định nhưtại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Phú Thọ đều là ứng dụng Trí tuệ nhân tạo Tiến tới đây,ứng dụng công nghệ phải tiến lên một bước dé bệnh viện các tuyến có thé chuyênphim chụp để chuyên gia có thể đọc phim từ xa, hỗ trợ cung cấp dữ liệu để bác sĩtuyến dưới chan đoán chính xác hơn, đồng thời phát triển mô hình bệnh viện thôngminh.

Bác sĩ có thé kê đơn thuốc qua giọng nói và không cần phải kê đơn bang cáchghi ra giấy, các phần mềm hiện có có thể hiểu giọng nói và có thé hiểu yêu cầu bằngtiếng Việt Ngay sau khi bác sĩ kê đơn qua giọng nói, phần mềm sẽ tim trong bộ ditliệu đang lưu trữ để xem các bác sĩ giỏi cho đơn thuốc trong trường hợp bệnh lý tương

tự đó như thế nào, đồng thời có phản hồi với bác sĩ trong trường hợp chi phí thuốc quácao hoặc thuốc chưa phù hợp

2.1.3 Trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam trong 10 năm tới

Sau khi phỏng vấn lấy ý kiến Công ty cổ phần ASILLA Vietnam°! và Công ty

cô phần NAL Việt Nam”? (hai bảng ý kiến của doanh nghiệp chỉ tiết xem tại Phụ lục)chuyên về Trí tuệ nhân tạo và công nghệ thông tin tại Việt Nam và Nhật Bản, đại diệnđồng sáng lập của công ty đã trả lời và nhóm tác giả thấy rang van dé trí tuệ nhân taotại Việt Nam trong mười năm tới sẽ có những điểm hấp dẫn, thu hút và có thê là thếmạnh của chúng ta Theo ý kiến của đồng sáng lập công ty cổ phan NAL Việt Nam -anh Phạm Mạnh Lân, đã trả lời phiếu lấy ý kiến doanh nghiệp của nhóm tác giả, về cơbản, tất cả các lĩnh vực trong cuộc sông đều có thé áp dụng Trí tuệ nhân tạo Trongmười năm tới, anh cho rằng các ngành liên quan đến dịch vụ Internet, viễn thông,thương mại điện tử, bán lẻ, tài chính/ngân hàng, giáo dục sẽ là những ngành hấp dẫn,

có thế mạnh và sẽ phát triển mạnh mẽ hơn với sự hỗ trợ của Trí tuệ nhân tạo Tiếp đó

là các lĩnh vực khó hơn như y té, nghiên cứu khoa hoc cũng sẽ được cap nhật, phát huytối đa tiềm năng cũng như từng bước tiếp nhận những sáng kiến khoa học của các

nước phát triển về trí tuệ nhân tạo (Nhật Bản, Mỹ, Trung Quốc ) Thậm chí các

ngành phi chức năng như Luật cũng có thê áp dụng được “Những ngành như Khoahọc xã hội, nghệ thuật, tâm lý học có lẽ cần nhiều thời gian hơn nữa Câu chuyệngiống như tự động hóa, tự động hóa 100% và tự động hóa 10% thì cũng là áp dụng, Trítuệ nhân tạo cơ bản là áp dụng được tất cả các lĩnh vực và áp dụng được bao5! Công ty cô phần Công nghệ ASILLA Việt Nam là một trong những chi nhánh công ty Nhật Ban

(https://www.asilla.jp/) chuyên vềKỹ thuật phần mềm và Trí tuệ nhân tạo được đặt tại Việt Nam.

5 Công ty cô phan NAL Việt Nam là một trong những công ty chuyên vềKỹ thuật phần mềm hang đầu tại Việt

Nam (https://nal.vn/) Công ty chuyên phát trién phần mềm, đào tao kỹ sư chất lượng, nghiên cứu và phát triển

kỹ thuật phần mềm, đào tạo kỹ sư chất lượng, nghiên cứu và phát triển sản phẩm dịch vụ trong mảng ứng dụng

giải pháp web, ứng dụng di động, tư vấn máy tính và quản trị hệ thống máy vi tính, dịch vụ hỗ trợ giáo dục, giải

pháp nghiên cứu nghiệp vụ cho thị trường Nhật Bản, các nước Châu Á và các nước khác trên thế giới.

nhiêu/mức độ sâu thế nào thì là các bài toàn thực tế cần giải trong đặc thù các ngành

và các doanh nghiệp.” — Anh Phạm Mạnh Lân nhận định.

Cũng theo hai doanh nghiệp này, các doanh nghiệp công nghệ thông tin tại ViệtNam hoàn toàn có thé nghiên cứu, vận hành và phát triển các công nghệ sử dụng Họcsâu trong thời gian tới Anh cũng lạc quan cho rằng “Không cần mất đến mười năm,

và điều này phụ thuộc vào câu chuyện là chúng ta nắm bắt công cụ để giải quyết cácbài toán của xã hội hay bài toán của các doanh nghiệp hay chúng ta nghiên cứu chuyên sâu”.

Sau khi lay phiếu ý kiến doanh nghiệp trực tiếp hoạt động trong lĩnh vực nay,Giám đốc điều hành công ty Cổ phần ASILLA Việt Nam - Anh Nguyễn Thanh Hảicho rằng trong những năm tới, các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp tục tiếp cậnsâu và rộng rãi trên nhiều lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống Anh cũng nhận địnhnhững lĩnh vực sẽ đi đầu và sôi động nhất sẽ gồm an ninh giám sát, khi mà giờ đây Trítuệ nhân tạo có thê quản lý các camera giám sát, hỗ trợ cho lực lượng bảo vệ, công antrong quá trình quản lý cũng như truy bắt tội phạm Bên cạnh đó, Trí tuệ nhân tạo sẽtham gia vào quá trình tự động hoá trong sản xuất, kiểm tra sản phẩm trong Sản xuấtcông nghiệp Các công việc như tài chính ngân hàng, số sách kế toán, hậu cần chodoanh nghiệp cũng thể được đảm nhiệm và tiễn hành chúng một cách trơn tru và hiệuquả hơn con người Thậm chí, sang lĩnh vực bán hàng, chăm sóc khách hàng, Trí tuệnhân tạo cũng có thể làm rất tốt thông qua các phần mềm Chat Box

Theo kết quả khảo sát lay y kién doanh nghiép, Tri tué nhan tao — cu thé la apdụng công nghệ Hoc sâu (Deep learning), có thé tạo ra giá tri cho xã hội Trong tương

lai gan, cac san pham, ứng dung cua Tri tuệ nhân tạo sẽ được áp dung nhiều trong

nhiều lĩnh vực, thay thế dần con người trong những hoạt động thủ công có tính lặp đilặp lại, từ đó tăng năng suất sản xuất, tạo ra nhiều hơn giá trị thặng dư cho xã hội.Ngoài ra, sản phẩm của Trí tuệ nhân tạo cũng sẽ đem lại cuộc sống tiện nghi hơn chocon người trong mọi hoạt động đời sống Các doanh nghiệp công nghệ thông tin tạiViệt Nam có thể nghiên cứu, vận hành và phát triển các công nghệ sử dụng Học sâu(Deep learning) trong 10 năm tới Công nghệ Học sâu (Deep learning) là một mangcông nghệ còn khá mới mẻ trên thế giới, tuy nhiên tiềm năng ứng dụng của nó là rấtlớn Hiện tại ở Việt Nam có khá ít các doanh nghiệp công nghệ thông tin thực hiệnnghiên cứu và ứng dụng trong mảng này Tuy nhiên, về mặt năng lực, các doanhnghiệp của Việt Nam hoàn toàn có thê tiếp cận, tham gia vào mảng này

Cũng từ bảng khảo sát ý kiến doanh nghiệp thực tiễn, nhóm tác giả cũng thấyđược những van đề nỗi trội liên quan đến Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ học sâunhư sau:

- Vấn đề quyên riêng tư, bảo vệ thông tin cá nhân từ người sử dụng: những dữliệu cá nhân có thé được sử dụng trong quá trình xây dựng, vận hành sản phẩm Trí tuệnhân tạo Vi dụ những hình anh, âm thanh mà các camera, sensor ghi lại được ở nơicông cộng về cá nhân nào đó liệu có được phép sử dụng? Những thông tin cá nhân màngười dùng đưa lên mạng xã hội, các đơn vị vận hành mạng xã hội đó có quyền tuỳ ý

sử dụng hay không?;

- Vấn đề bản quyền của sản phẩm, dit liệu, giải pháp kỹ thuật đặt ra;

- _ Tính đúng đắn của mô hình tính toán/ mô hình giải thuật sử dụng trong các giảipháp;

- Trach nhiệm các bên liên quan khi sử dụng các giải pháp trí tuệ nhân tao;

- Van đề đạo đức khi phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo;

Thêm vào đó, sau chuyên thăm chính thức Việt Nam vào tháng 3 năm 2017,ông Francis Gurry - Tổng giám đốc Tổ chức Sở hữu Trí tuệ Thế giới (WIPO) đã đưa

ra đánh giá về năng lực đôi mới sáng tạo của Việt Nam trong khu vực và trên thé giớihiện nay như sau: “7rong lĩnh vực đổi mới sáng tao, sở hữu trí tuệ thì châu A dang trởthành nguôn cung cấp chính cho hoạt động đổi mới sáng tạo và đổi mới khoa họccông nghệ, trong đó Việt Nam đóng một vai tro ngày càng quan trọng Tuy nhiên,công cuộc đổi mới sáng tạo mang tính lâu dài, đòi hỏi phải có chính sách cùng sựtham gia của các thành phần kinh tế Ở Việt Nam, tôi thấy rằng các chính sách tronglĩnh vực bảo vệ sở hữu trí tuệ cũng như đổi mới sảng tạo đã được ban hành.Trong tương lai, tôi nghĩ rằng đổi mới sáng tạo sẽ hiện diện khắp nơi, trong mọi hoạtđộng của nên kinh tế Việt Nam”

Việt Nam thật sự đã bước vào hành trình chuyên biến của cuộc cách mạng mớicùng các nước khác trên thế giới Thời gian gần đây chúng ta đã nghe và thấy các cụm

từ “Cách mang công nghiệp 4.0”, “Kỷ nguyên số hóa”, “Trí tuệ nhân tạo” xuất hiện

ở mọi phương tiện thông tin đại chúng Sự phát triển nhanh chóng của Trí tuệ nhân tạo

— bước đột phá mới trong quá trình phát triển của loài người Mặc dù tưởng chừng nhưTrí tuệ nhân tạo là một vẫn đề rất mới nhưng thực ra nó ton tại đã vài thập kỷ, có rấtnhiều bài viết viết về chúng nhưng mới đây, khi được áp dụng công nghệ Học sâu(Deep Learning), nó đã thực sự tạo ra được những bước tiễn mới cho con người, có thểthay thế con người trong lao động và sáng tạo ra sản phẩm có tính độc lập hơn hăn sovới nguồn dit liệu đầu vào của chúng

Với nhận xét tình hình thực sự triển vọng của Francis Gurry - Tổng giám đốc

Tổ chức Sở hữu Trí tuệ Thế giới (WIPO) và sau khi khảo sát trực tiếp hai công ty cóhoạt động trong lĩnh vực Công nghệ thông tin và Trí tuệ nhân tạo thì thấy rằng hiệnnay, Việt Nam vẫn chưa thật sự được phát triển hết tiềm năng của Trí tuệ nhân tạo Trí

tuệ nhân tạo vẫn còn đang trên quá trình thử nghiệm và phát triển trên mọi lĩnh vực.Tại Việt Nam, đối với doanh nghiệp và người dùng, Trí tuệ nhân tạo vẫn còn là một

khái niệm khá mới mẻ và lạ lẫm, tuy nhiên những tiềm năng phát triển mà Trí tuệ nhân

tạo có thê mang lại cho doanh nghiệp là điều di nhiên

2.2 Thực trạng khung pháp lý hiện hành về xác lập quyền sở hữu trí tuệ đối

với sản phẩm tạo ra bởi Trí tuệ nhân tạo áp dụng công nghệ Học sâu (DeepLearning)

2.2.1 Khái quát pháp luật Việt Nam hiện hành về quyền sở hữu trí tuệ

Quyên sở hữu trí tuệ có thé được hiểu theo nghĩa khách quan, nghĩa chủ quan

và được coi là một quan hệ pháp luật.°°

Theo nghĩa khách quan, quyền sở hữu trí tuệ là tổng hợp các quy phạm phápluật điều chỉnh các quan hệ xã hội phát sinh trong quá trình sáng tạo, sử dụng, địnhđoạt và bảo vệ tài sản trí tuệ Theo nghĩa này, quyền sở hữu trí tuệ là pháp luật sở hữutrí tuệ được tạo thành bởi tập hợp các quy phạm pháp luật.

Theo nghĩa chủ quan, quyền sở hữu trí tuệ là những quyền cụ thể của cá nhân,

tổ chức là tác giả, chủ sở hữu quyền sở hữu trí tuệ Cụ thé: (i) các quyền nhân thân củatác giả là tác pham van hoc, nghé thuat, khoa hoc; tac gia sang ché, kiéu dang congnghiệp, thiết kế bố trí mach tích hợp ban dan; tác giả giống cây trồng, (ii) quyền tai sảncủa chủ sở hữu quyền tác giả, chủ sở hữu công nghiệp, chủ sở hữu giống cây trồng Vềnguyên tắc, những quyền nhân thân được bảo hộ vô thời hạn và không thể chuyền giaocho chủ thé khác (trừ những quyền nhân thân gắn với quyền tài sản), và các quyền taisản có thê chuyên giao va tri giá được băng tiên.

Theo nghĩa là một quan hệ pháp luật: quan hệ pháp luật sở hữu trí tuệ là nhữngquan hệ xã hội giữa các chủ thể của quyền sở hữu trí tuệ với nhau hoặc giữa nhữngchủ thể của quyền sở hữu trí tuệ với các chủ thể khác được quy phạm pháp luật sở hữutrí tuệ điều chỉnh Với ý nghĩa là một quan hệ pháp luật, quyền sở hữu trí tuệ được tạothành bởi ba yếu tố là chủ thé, khách thé, nội dung

Theo tổ chức Sở hữu trí tuệ thế giới (WIPO) thì “quyên sở hữu trí tuệ bao gomcác quyên liên quan tới các tác phẩm khoa học, nghệ thuật và văn học; chương trìnhbiếu diễn của các nghệ sĩ, các bản ghi âm và chương trình phát thanh, truyền hình,sáng chế trong tất cả các lĩnh vực hoạt động của con người; các phát mình khoa học;các kiểu dáng công nghiệp; các nhãn hiệu hàng hóa, nhãn hiệu dịch vụ, các chỉ dẫn vàtên thương mai; bảo hộ chỗng cạnh tranh không lành mạnh và tất cả các quyên khác

33 TS Lê Dinh Nghị - TS Vũ Thi Hải Yến, Giáo trình Luật Sở hữu tri tuệ, Nxb Giao dục Việt Nam, trang 10.