Quyết định 33/2026/QĐ-TTg: Nhận diện 46 hệ thống AI có rủi ro cao và những việc tổ chức, doanh nghiệp phải chuẩn bị

Ngày 30/6/2026, Thủ tướng Chính phủ ban hành Quyết định số 33/2026/QĐ-TTg về Danh mục hệ thống trí tuệ nhân tạo có rủi ro cao. Quyết định sẽ có hiệu lực từ ngày 15/8/2026, đánh dấu bước chuyển quan trọng trong quản lý AI tại Việt Nam: từ những nguyên tắc chung sang nhận diện cụ thể từng trường hợp sử dụng AI có khả năng tác động lớn đến con người, quyền lợi hợp pháp, tài sản, lợi ích công cộng và an ninh quốc gia. Xem Quyết định trên Cổng Thông tin điện tử Chính phủ.

Điểm cần hiểu đúng là Quyết định 33/2026/QĐ-TTg không cấm sử dụng AI trong giáo dục, y tế, ngân hàng hay giao thông. Văn bản đặt những hệ thống có mức độ tự động hóa cao, tác động trực tiếp và khó khắc phục vào cơ chế quản lý chặt chẽ hơn, đặc biệt là yêu cầu đánh giá sự phù hợp trước khi đưa vào sử dụng.

1. Quyết định 33/2026/QĐ-TTg điều chỉnh vấn đề gì?

Quyết định ban hành danh mục hệ thống AI có rủi ro cao và xác định phương thức đánh giá sự phù hợp đối với từng hệ thống.

Theo Điều 1, việc sử dụng AI không làm thay đổi, chuyển giao hoặc loại trừ thẩm quyền và trách nhiệm của cơ quan, tổ chức, cá nhân có thẩm quyền. Hệ thống phải bảo đảm sự giám sát, kiểm soát và khả năng can thiệp của con người trong quá trình vận hành; đồng thời không được thực hiện các hành vi bị pháp luật nghiêm cấm.

Nói đơn giản: AI có thể hỗ trợ con người ra quyết định, nhưng không thể trở thành “chiếc hộp đen” tự quyết định mọi việc rồi đẩy trách nhiệm sang máy móc.

Quy định này đặc biệt quan trọng trong các trường hợp AI được sử dụng để:

• Đánh giá, xếp hạng hoặc quyết định quyền lợi của người học;
• Phê duyệt, từ chối hoặc dừng chính sách hỗ trợ;
• Can thiệp trực tiếp vào cơ thể người bệnh;
• Phê duyệt giao dịch hoặc cấp tín dụng;
• Nhận dạng sinh trắc học trên diện rộng;
• Điều khiển phương tiện, công trình hoặc hạ tầng giao thông quan trọng.

2. Tiêu chí xác định hệ thống AI có rủi ro cao

Theo Điều 2 Quyết định 33/2026/QĐ-TTg, một hệ thống được xác định có rủi ro cao khi:

• Có thể gây thiệt hại đáng kể đến tính mạng, sức khỏe, quyền và lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân;
• Có khả năng tác động đến lợi ích quốc gia, lợi ích công cộng hoặc an ninh quốc gia;
• Không thuộc trường hợp được loại trừ theo khoản 2 Điều 8 Nghị định số 142/2026/NĐ-CP.

Việc phân loại không chỉ dựa vào công nghệ hoặc tên gọi sản phẩm. Cơ quan, doanh nghiệp phải xem xét mục đích sử dụng, phạm vi triển khai, mức độ tự động hóa, đối tượng chịu tác động và khả năng giám sát của con người.

Nghị định 142/2026/NĐ-CP cũng quy định một số trường hợp có thể không đưa vào danh mục rủi ro cao, chẳng hạn hệ thống chỉ làm nhiệm vụ thu thập, chuẩn hóa, dịch thuật hoặc cải thiện dữ liệu; hệ thống chỉ đưa ra khuyến nghị tham khảo; hệ thống phục vụ quản trị nội bộ; hoặc hệ thống có cơ chế giám sát thực chất để người có thẩm quyền xem xét, bác bỏ hay thay đổi quyết định trước khi quyết định có hiệu lực. Xem Nghị định 142/2026/NĐ-CP.

Như vậy, cùng sử dụng một mô hình AI nhưng cách triển khai khác nhau có thể dẫn đến mức phân loại rủi ro khác nhau.

Ví dụ, AI hỗ trợ giáo viên gợi ý nhận xét học sinh, sau đó giáo viên kiểm tra và quyết định, không giống với hệ thống tự động chấm điểm và dùng kết quả đó làm kết quả chính thức. “Có AI” chưa chắc đã là rủi ro cao; vấn đề nằm ở việc AI được trao quyền đến đâu và kết quả của nó tác động đến ai.

3. Có 46 hệ thống AI thuộc 6 lĩnh vực

Phụ lục Quyết định 33/2026/QĐ-TTg liệt kê tổng cộng 46 hệ thống AI có rủi ro cao:

Số lượng hệ thống trong lĩnh vực giao thông vận tải chiếm tỷ lệ lớn nhất, với 31/46 hệ thống. Trong đó có 6 nhóm liên quan đến giao thông, công trình, dịch vụ công và 25 nhóm liên quan trực tiếp đến hàng không.

4. Phân tích từng lĩnh vực

4.1. Lĩnh vực giáo dục: Bảo vệ người học trước việc đánh giá và giám sát tự động

Ba nhóm hệ thống AI có rủi ro cao trong giáo dục gồm:

1. Hệ thống tự động cung cấp nội dung tự học theo chương trình giáo dục, sử dụng nguồn dữ liệu không được kiểm soát và triển khai trên quy mô lớn;
2. Hệ thống tự động kiểm tra, đánh giá kết quả hoặc xếp hạng người học, trong đó kết quả AI được sử dụng làm căn cứ chính thức;
3. Hệ thống giám sát, phân tích hành vi người học bằng dữ liệu sinh trắc học như khuôn mặt, ánh mắt, hành vi, cảm xúc hoặc thường xuyên cảnh báo về trạng thái chú ý và biểu cảm cá nhân.

Quy định này tập trung vào ba rủi ro lớn: nội dung học tập sai lệch trên diện rộng, đánh giá người học thiếu công bằng và xâm phạm quyền riêng tư.

Một chatbot hỗ trợ học sinh tìm hiểu kiến thức không mặc nhiên thuộc nhóm rủi ro cao. Tuy nhiên, nếu chatbot tự động cung cấp nội dung theo chương trình chính thức, lấy dữ liệu không kiểm soát và được triển khai cho số lượng lớn người học, hệ thống có thể thuộc phạm vi của Quyết định.

Tương tự, AI hỗ trợ giáo viên phát hiện lỗi bài làm vẫn khác về bản chất so với AI tự chấm điểm và dùng kết quả đó để xếp loại chính thức. Ranh giới pháp lý nằm ở giá trị của đầu ra và quyền can thiệp thực chất của giáo viên.

4.2. Lĩnh vực dân tộc và tôn giáo: Nhóm có yêu cầu kiểm soát nghiêm ngặt nhất

Quyết định liệt kê bảy nhóm hệ thống, bao gồm:

• Chấm điểm, phân loại hoặc xếp hạng hồ sơ để xác định đối tượng, địa bàn thụ hưởng chính sách dân tộc;
• Tự động xác thực thông tin liên quan đến dân tộc và tôn giáo;
• Tự động chấp thuận, từ chối, gia hạn hoặc hủy bỏ quyết định quản lý nhà nước;
• Tự động quyết định đối tượng hoặc địa bàn thụ hưởng chính sách;
• Tự động dừng chi trả, thu hồi hoặc khóa quyền hưởng hỗ trợ do nghi ngờ gian lận;
• Tự động phân bổ ngân sách hoặc chính sách hỗ trợ;
• Suy đoán, phân loại dân tộc, tín ngưỡng hoặc tôn giáo để áp dụng biện pháp quản lý.

Trong bảy hệ thống này, bốn hệ thống cuối thuộc diện bắt buộc phải được tổ chức đánh giá sự phù hợp đã đăng ký hoặc được thừa nhận chứng nhận trước khi sử dụng.

Đây là lựa chọn quản lý hợp lý vì đầu ra của các hệ thống này có thể trực tiếp làm phát sinh, thay đổi hoặc chấm dứt quyền lợi của cá nhân, cộng đồng; tác động đến phân bổ nguồn lực công; hoặc tạo ra nguy cơ phân biệt đối xử.

4.3. Lĩnh vực y tế: Phân biệt giữa hỗ trợ phẫu thuật và tự động điều trị

Hai hệ thống AI có rủi ro cao trong y tế đều liên quan đến rô-bốt phẫu thuật:

• AI tích hợp vào rô-bốt để tham gia trực tiếp, hỗ trợ hoặc dẫn hướng thao tác phẫu thuật;
• AI tích hợp vào rô-bốt trực tiếp thực hiện tác động điều trị và tự thay đổi thông số mà không cần nhân viên y tế xác nhận ở từng bước.

Hệ thống thứ hai phải được chứng nhận sự phù hợp bởi tổ chức độc lập trước khi sử dụng.

Sự phân biệt này cho thấy mức độ tự chủ của hệ thống là yếu tố quyết định. Khi AI chỉ hỗ trợ bác sĩ và bác sĩ vẫn kiểm soát quá trình can thiệp, cơ chế đánh giá có thể linh hoạt hơn. Khi AI trực tiếp điều trị mà không cần xác nhận của nhân viên y tế, yêu cầu kiểm soát phải cao hơn vì sai sót có thể gây hậu quả tức thời đối với tính mạng và sức khỏe người bệnh.

4.4. Lĩnh vực ngân hàng: Không phải mọi hệ thống chấm điểm tín dụng đều là AI rủi ro cao

Hai nhóm được liệt kê gồm:

• Hệ thống tự động thực hiện giao dịch điện tử có giá trị cao, có khả năng tự tạo, sửa đổi, xác nhận và phê duyệt giao dịch mà không có con người kiểm soát trước khi thực hiện;
• Hệ thống chấm điểm tín dụng, đánh giá khả năng trả nợ và tự động quyết định cấp tín dụng hoặc giải ngân mà không có sự phê duyệt độc lập của cán bộ tín dụng.

Như vậy, công cụ phân tích hồ sơ tín dụng hoặc đưa ra điểm số tham khảo chưa chắc thuộc nhóm rủi ro cao. Hệ thống chỉ thuộc phạm vi của Quyết định khi đáp ứng đầy đủ điều kiện về giá trị giao dịch hoặc khoản vay, quyền quyết định cuối cùng và tình trạng không có cơ chế kiểm tra độc lập của con người.

Các ngưỡng giá trị cụ thể sẽ phụ thuộc quy định của Ngân hàng Nhà nước.

4.5. Lĩnh vực tố tụng: Nhận dạng sinh trắc học diện rộng phải được chứng nhận

Quyết định xác định hệ thống nhận dạng sinh trắc học diện rộng phục vụ giải quyết vụ án dân sự công ích là hệ thống AI có rủi ro cao khi được triển khai tại nơi xảy ra hành vi vi phạm hoặc nơi xảy ra hậu quả thiệt hại.

Đây là hệ thống thuộc diện bắt buộc phải được tổ chức độc lập chứng nhận sự phù hợp trước khi sử dụng.

Nguyên nhân là nhận dạng sinh trắc học diện rộng có thể tác động lớn đến quyền riêng tư, quyền về hình ảnh và nguy cơ nhận dạng nhầm cá nhân. Một sai số nhỏ khi triển khai trên quy mô lớn vẫn có thể tạo ra số lượng trường hợp bị ảnh hưởng đáng kể.

4.6. Lĩnh vực giao thông vận tải: Trọng tâm là quyền điều khiển và khả năng gây tác động vật lý

Danh mục giao thông vận tải có 31 hệ thống, gồm các nhóm chính:

• AI điều khiển phương tiện tự hành cấp độ cao;
• AI tự động vận hành tín hiệu hoặc điều độ giao thông đường bộ, đường sắt;
• AI điều hành công trình giao thông và hạ tầng kỹ thuật trọng yếu;
• AI tự động phát lệnh hạn chế hoặc dừng khai thác công trình;
• AI tự động thẩm định hồ sơ, cấp phép hoặc xử lý vi phạm;
• AI nhận diện sinh trắc học theo thời gian thực;
• AI quản lý không lưu, phân luồng và điều hướng tàu bay;
• AI cấp phép cất, hạ cánh hoặc dự báo xung đột quỹ đạo;
• AI điều phối vị trí đỗ, đường lăn và cổng ra tàu bay;
• AI điều khiển phương tiện tự hành, UAV trong khu bay;
• AI quyết định tình trạng khai thác, bảo trì và nạp nhiên liệu tàu bay;
• AI phát hiện vật phẩm nguy hiểm hoặc phân tích hành vi hành khách;
• AI quản lý an ninh hàng không và từ chối vận chuyển;
• AI điều khiển SCADA/ICS trong hạ tầng hàng không quan trọng;
• AI giám sát đường băng, thiết bị dẫn đường, hệ thống hạ cánh;
• AI đánh giá hồ sơ cấp thẻ an ninh hoặc xử lý vi phạm tĩnh không sân bay.

Điểm chung của phần lớn các hệ thống này là AI có quyền can thiệp trực tiếp vào trạng thái vật lý, vận hành hạ tầng, hạn chế quyền của cá nhân hoặc ban hành quyết định có hiệu lực ngay mà không qua bước xác nhận độc lập của con người.

Đáng chú ý, hệ thống AI điều khiển SCADA/ICS được nêu trong Quyết định là hệ thống phục vụ luồng năng lượng và dự phòng tại trạm điện, đài kiểm soát không lưu thuộc hạ tầng hàng không quan trọng quốc gia. Danh mục hiện tại chưa liệt kê riêng hệ thống AI quản lý lưới điện truyền tải nói chung; tuy nhiên, điều này không có nghĩa các hệ thống ngoài danh mục được miễn tuân thủ pháp luật chuyên ngành, an ninh mạng, bảo vệ dữ liệu hoặc tiêu chuẩn an toàn kỹ thuật.

5. Hai phương thức đánh giá sự phù hợp

Theo khoản 2 Điều 13 Luật Trí tuệ nhân tạo, có hai cơ chế:

Tự đánh giá hoặc thuê tổ chức đánh giá

Áp dụng đối với 40 hệ thống được đánh dấu theo điểm b khoản 2 Điều 13.

Nhà cung cấp có thể tự đánh giá nhưng phải lập hồ sơ kỹ thuật, chứng minh hệ thống đáp ứng các yêu cầu quản lý và chịu trách nhiệm trước pháp luật về kết quả đánh giá. “Tự đánh giá” không có nghĩa là tự viết vài dòng xác nhận rồi xong.

Bắt buộc chứng nhận bởi tổ chức độc lập

Áp dụng đối với sáu hệ thống được đánh dấu theo điểm a khoản 2 Điều 13. Việc đánh giá phải do tổ chức đánh giá sự phù hợp đã đăng ký hoặc được thừa nhận thực hiện.

Sáu hệ thống gồm:

1. AI tự quyết định đối tượng hoặc địa bàn hưởng chính sách dân tộc;
2. AI tự động dừng chi trả, thu hồi hoặc khóa quyền hưởng hỗ trợ;
3. AI tự động phân bổ ngân sách hoặc chính sách hỗ trợ;
4. AI suy đoán, phân loại dân tộc, tín ngưỡng, tôn giáo để áp dụng biện pháp quản lý;
5. Rô-bốt phẫu thuật tự động tác động điều trị mà không cần nhân viên y tế xác nhận từng bước;
6. Hệ thống nhận dạng sinh trắc học diện rộng phục vụ giải quyết vụ án dân sự công ích.

Luật Trí tuệ nhân tạo quy định kết quả đánh giá sự phù hợp là điều kiện để hệ thống AI có rủi ro cao được phép đưa vào sử dụng. Việc đánh giá cũng phải thực hiện lại khi hệ thống có thay đổi đáng kể về chức năng, mục đích, kiến trúc, mô hình, dữ liệu đầu vào hoặc môi trường vận hành. Xem Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15.

6. Nghĩa vụ của nhà cung cấp và bên triển khai

Khi hệ thống thuộc danh mục rủi ro cao, nhà cung cấp phải thực hiện đồng thời nhiều nghĩa vụ, không chỉ riêng việc đánh giá sự phù hợp:

• Thiết lập và duy trì hệ thống quản lý rủi ro;
• Quản trị dữ liệu huấn luyện, kiểm thử và vận hành;
• Lập, cập nhật và lưu giữ hồ sơ kỹ thuật;
• Lưu nhật ký hoạt động phục vụ kiểm tra và truy vết;
• Thiết kế khả năng giám sát và can thiệp của con người;
• Thực hiện nghĩa vụ minh bạch, giải trình và xử lý sự cố;
• Phối hợp với cơ quan quản lý và bên triển khai trong hậu kiểm;
• Công khai kết quả đánh giá trên Cổng thông tin điện tử một cửa về AI.

Bên triển khai phải vận hành đúng mục đích, bảo đảm an toàn dữ liệu, duy trì khả năng can thiệp của con người và phối hợp phân loại lại nếu việc tích hợp, sửa đổi hoặc thay đổi mục đích sử dụng làm phát sinh rủi ro mới.

Nhà cung cấp nước ngoài có hệ thống AI rủi ro cao cung cấp tại Việt Nam phải có đầu mối liên hệ hợp pháp tại Việt Nam. Nếu hệ thống thuộc diện bắt buộc chứng nhận, nhà cung cấp phải có hiện diện thương mại hoặc đại diện được ủy quyền tại Việt Nam.

7. Lộ trình chuyển tiếp cần đặc biệt lưu ý

Quyết định có hiệu lực từ ngày 15/8/2026. Đối với hệ thống đã hoạt động trước ngày này, nghĩa vụ tuân thủ được thực hiện theo lộ trình:

• Trước ngày 1/9/2027 đối với hệ thống thuộc lĩnh vực y tế, giáo dục và tài chính;
• Trước ngày 1/3/2027 đối với các lĩnh vực còn lại.

Đối với hệ thống được đưa vào hoạt động trong thời gian sáu tháng kể từ ngày 15/8/2026, nhà cung cấp và bên triển khai phải hoàn thành nghĩa vụ tuân thủ trước ngày 1/3/2027.

Trong thời gian chuyển tiếp, hệ thống được tiếp tục hoạt động. Tuy nhiên, cơ quan nhà nước có thẩm quyền có thể yêu cầu tạm dừng hoặc chấm dứt hoạt động nếu xác định hệ thống có nguy cơ gây thiệt hại nghiêm trọng. Cổng Thông tin điện tử Chính phủ – Danh mục hệ thống AI có rủi ro cao.

8. Doanh nghiệp và cơ quan nên chuẩn bị gì?

Các tổ chức đang phát triển, mua sắm hoặc sử dụng AI nên triển khai sớm bảy công việc:

1. Lập danh mục toàn bộ hệ thống AI đang sử dụng, bao gồm cả hệ thống mua ngoài, thuê dịch vụ, tự phát triển hoặc tích hợp vào phần mềm hiện có.
2. Xác định đúng vai trò pháp lý của đơn vị: nhà phát triển, nhà cung cấp, bên triển khai hay người sử dụng.
3. Đối chiếu từng trường hợp sử dụng với Phụ lục, không chỉ đối chiếu theo tên sản phẩm hoặc lĩnh vực.
4. Đánh giá mức độ kiểm soát của con người, làm rõ ai có quyền xem xét, bác bỏ, dừng hệ thống và chịu trách nhiệm về quyết định cuối cùng.
5. Chuẩn hóa hồ sơ kỹ thuật, dữ liệu kiểm thử, nhật ký vận hành, quy trình quản lý rủi ro và xử lý sự cố.
6. Rà soát hợp đồng với nhà cung cấp AI, bổ sung nghĩa vụ cung cấp tài liệu, thông báo thay đổi mô hình, hỗ trợ đánh giá sự phù hợp và phối hợp khi xảy ra sự cố.
7. Xây dựng kế hoạch tuân thủ theo mốc thời gian, ưu tiên các hệ thống đang trực tiếp tác động đến quyền lợi, sức khỏe, tài sản hoặc an toàn của con người.

Kết luận

Quyết định 33/2026/QĐ-TTg không đóng cửa việc ứng dụng AI. Ngược lại, văn bản tạo ra ranh giới rõ hơn để AI được phát triển và sử dụng có trách nhiệm.

Thông điệp cốt lõi của Quyết định là: mức độ quản lý phải tương xứng với mức độ AI được trao quyền. Hệ thống càng tự động, càng tác động trực tiếp và càng khó khắc phục hậu quả thì càng phải chịu cơ chế đánh giá, giám sát và giải trình nghiêm ngặt.

Đối với doanh nghiệp và cơ quan nhà nước, việc cần làm lúc này không phải là ngừng ứng dụng AI, mà là chuyển từ triển khai tự phát sang quản trị AI có hồ sơ, có người chịu trách nhiệm, có cơ chế kiểm soát và có khả năng chứng minh sự tuân thủ.

DOWNLOAD QUYẾT ĐỊNH TẠI ĐÂY