AI, Dữ Liệu Và Quyền Sở Hữu Trí Tuệ: Những Thay Đổi Pháp Lý Trong Kỷ Nguyên Trí Tuệ Nhân Tạo

Một hệ thống trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) ngày nay có thể viết một bài báo, tạo ra một hình ảnh, sáng tác một bản nhạc hoặc hỗ trợ lập trình chỉ trong vài giây. Tuy nhiên, đằng sau khả năng tạo sinh đó không chỉ là câu chuyện về công nghệ, mà còn là câu chuyện về quyền sở hữu trí tuệ: AI đang tạo ra giá trị mới, nhưng nguồn dữ liệu để AI hình thành năng lực lại được xây dựng từ những giá trị sáng tạo của con người.

Đó có thể bao gồm hàng triệu trang văn bản, hình ảnh, bản ghi âm, video, mã nguồn phần mềm hoặc các nội dung số khác đang tồn tại trên môi trường internet. Trong nhiều trường hợp, dữ liệu được sử dụng để huấn luyện AI không chỉ là các thông tin đơn thuần, mà còn bao gồm những tác phẩm sáng tạo đã được pháp luật sở hữu trí tuệ bảo hộ.

Vậy nếu AI học từ những tác phẩm do con người sáng tạo, việc thu thập, phân tích và sử dụng các tác phẩm đó trong quá trình huấn luyện hệ thống AI có được xem là một hình thức khai thác quyền sở hữu trí tuệ hay không?

Câu hỏi này không chỉ liên quan đến các doanh nghiệp công nghệ đang phát triển AI, mà còn tác động trực tiếp đến tác giả, nghệ sĩ, nhà sáng tạo nội dung, nhà xuất bản và các chủ thể đang sở hữu tài sản trí tuệ trên toàn cầu.

Bởi AI có thể tạo ra những giá trị mới trong tương lai, nhưng nền tảng dữ liệu để AI hình thành năng lực lại được xây dựng từ những giá trị sáng tạo do con người tạo ra trong quá khứ [16].

Vì vậy, vấn đề dữ liệu huấn luyện AI đang trở thành một trong những chủ đề pháp lý quan trọng nhất trong lĩnh vực sở hữu trí tuệ hiện nay, đặt ra yêu cầu phải tìm kiếm sự cân bằng giữa thúc đẩy đổi mới công nghệ và bảo vệ quyền, lợi ích hợp pháp của chủ thể sáng tạo.

AI không chỉ là thuật toán: Dữ liệu trở thành “nhiên liệu” của trí tuệ nhân tạo

Trong nhận thức phổ biến, khi nói về AI, nhiều người thường tập trung vào thuật toán hoặc khả năng xử lý của máy tính. Tuy nhiên, đối với các hệ thống AI hiện đại, đặc biệt là AI tạo sinh (Generative AI), khả năng của hệ thống không chỉ được quyết định bởi cách máy tính xử lý thông tin, mà còn phụ thuộc rất lớn vào nguồn dữ liệu được sử dụng trong quá trình huấn luyện [15], [19].

Khác với phần mềm truyền thống được lập trình để thực hiện những nhiệm vụ cụ thể theo các câu lệnh có sẵn, nhiều mô hình AI hiện nay hoạt động dựa trên phương pháp học máy (machine learning). Thay vì được cung cấp toàn bộ câu trả lời, hệ thống được huấn luyện thông qua việc phân tích một lượng lớn dữ liệu để nhận diện quy luật, mối liên hệ và mô hình thông tin.

Có thể hiểu đơn giản rằng, AI không “biết” theo cách con người biết [16]. AI không đọc một cuốn sách, nghe một bản nhạc hay xem một bức tranh theo trải nghiệm cá nhân. Thay vào đó, hệ thống phân tích các dữ liệu đầu vào để xác định những mẫu hình, cấu trúc và mối liên hệ, từ đó tạo ra kết quả phù hợp với yêu cầu của người sử dụng.

Chính vì vậy, dữ liệu đóng vai trò trung tâm trong quá trình phát triển AI.

Tuy nhiên, chất lượng của một hệ thống AI không chỉ phụ thuộc vào số lượng dữ liệu, mà còn phụ thuộc vào tính phù hợp, độ chính xác, tính đa dạng và khả năng kiểm soát nguồn dữ liệu được sử dụng trong quá trình huấn luyện.

Trong lĩnh vực công nghệ, quá trình sử dụng công cụ tự động để thu thập, phân tích lượng lớn dữ liệu này thường được gọi là khai thác văn bản và dữ liệu (Text and Data Mining – TDM) [9].

Về bản chất, TDM không phải là một khái niệm hoàn toàn mới. Trước khi AI phát triển mạnh mẽ, hoạt động khai thác dữ liệu đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như nghiên cứu khoa học, phân tích thị trường, y tế, tài chính và khoa học dữ liệu.

Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI tạo sinh đã làm thay đổi quy mô và tính chất của hoạt động này [17].

Nếu trước đây việc phân tích dữ liệu thường tập trung vào một tập dữ liệu giới hạn phục vụ một mục tiêu cụ thể, thì các mô hình AI hiện đại lại cần tiếp cận lượng dữ liệu khổng lồ để có thể hình thành năng lực tạo sinh.

Điều này dẫn đến một sự thay đổi quan trọng: Dữ liệu không còn chỉ là nguồn thông tin phục vụ phân tích, mà trở thành tài nguyên chiến lược quyết định năng lực cạnh tranh của các hệ thống AI.

Và khi dữ liệu đó bao gồm các tác phẩm sáng tạo của con người, vấn đề không còn đơn thuần thuộc phạm vi công nghệ, mà bắt đầu đặt ra những câu hỏi về quyền sở hữu trí tuệ.

Khi AI “học” từ tác phẩm của con người: Ranh giới của việc khai thác quyền sở hữu trí tuệ

Một trong những điểm khác biệt quan trọng giữa AI hiện nay và các công nghệ trước đây nằm ở quy mô dữ liệu mà hệ thống có thể tiếp nhận.

Để một mô hình AI có khả năng tạo văn bản tự nhiên, hệ thống có thể cần được huấn luyện từ lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ. Để tạo ra hình ảnh, AI cần phân tích nhiều dạng hình ảnh khác nhau. Để hỗ trợ lập trình, AI có thể được huấn luyện từ các nguồn mã nguồn và tài liệu kỹ thuật.

Nhưng những dữ liệu này hoàn toàn không tồn tại một cách độc lập. Bởi, phía sau mỗi bài viết là công sức của tác giả. Phía sau mỗi hình ảnh là quá trình sáng tạo của nghệ sĩ. Phía sau mỗi bản nhạc, đoạn mã hoặc công trình nghiên cứu là sự đầu tư về thời gian, tri thức và nguồn lực của con người.

Theo Công ước Berne về bảo hộ các tác phẩm văn học và nghệ thuật, tác phẩm sáng tạo thuộc lĩnh vực văn học, nghệ thuật và khoa học được bảo hộ quyền tác giả. Công ước cũng ghi nhận quyền độc quyền của tác giả đối với việc khai thác tác phẩm, trong đó có quyền sao chép tác phẩm trong phạm vi pháp luật quốc gia quy định [7].

Tại Việt Nam, quyền tác giả và quyền liên quan được điều chỉnh trong hệ thống pháp luật sở hữu trí tuệ, trong đó ghi nhận quyền nhân thân và quyền tài sản của tác giả, chủ sở hữu quyền tác giả đối với tác phẩm được bảo hộ [2], [3].

Vấn đề đặt ra đối với AI là: Trong quá trình huấn luyện, hệ thống có thể cần thu thập, lưu trữ hoặc xử lý các tác phẩm để phân tích và học hỏi. Vậy hoạt động này có được xem là một hình thức sử dụng tác phẩm thuộc quyền kiểm soát của chủ sở hữu hay không?

Đây chính là vấn đề tranh luận hàng đầu trên phạm vi toàn cầu [11], [12].

Một quan điểm cho rằng AI chỉ đang thực hiện hoạt động phân tích dữ liệu, tương tự như con người đọc sách, nghiên cứu tài liệu hoặc học hỏi kiến thức từ môi trường xung quanh. Theo cách tiếp cận này, việc cho phép khai thác dữ liệu ở một mức độ hợp lý có thể thúc đẩy đổi mới sáng tạo và phát triển công nghệ.

Ngược lại, nhiều tác giả và chủ sở hữu quyền cho rằng quá trình huấn luyện AI không chỉ là việc “đọc” hoặc “học hỏi”, mà có thể bao gồm việc sao chép và sử dụng một lượng lớn tác phẩm để tạo ra những sản phẩm có khả năng cạnh tranh trực tiếp với chính những tác phẩm đó.

Như vậy, AI đang học từ tri thức của con người, hay đang khai thác tài sản trí tuệ của con người?

Câu hỏi này đã thúc đẩy nhiều quốc gia xem xét lại cách thức áp dụng pháp luật sở hữu trí tuệ trong bối cảnh AI phát triển nhanh chóng.

Vì sao huấn luyện AI trở thành vấn đề pháp lý toàn cầu?

Sự phát triển nhanh chóng của AI tạo sinh đã khiến pháp luật sở hữu trí tuệ phải đối diện với một bài toán hoàn toàn mới.

Trong nhiều thập kỷ, hệ thống bảo hộ quyền tác giả được xây dựng trên một giả định tương đối rõ ràng: con người sáng tạo ra tác phẩm, và pháp luật trao cho tác giả hoặc chủ sở hữu quyền khả năng kiểm soát việc khai thác tác phẩm đó.

Tuy nhiên, AI tạo sinh làm thay đổi cấu trúc truyền thống này.

Một hệ thống AI không sao chép một tác phẩm cụ thể để tạo ra một sản phẩm mới theo cách thông thường. Thay vào đó, hệ thống có thể được huấn luyện từ hàng triệu tác phẩm khác nhau, phân tích các đặc điểm, cấu trúc và mối liên hệ trong dữ liệu, sau đó tạo ra một kết quả mới dựa trên quá trình xử lý của mô hình.

Chính sự khác biệt này khiến việc áp dụng các nguyên tắc pháp luật hiện hành trở nên phức tạp hơn.

Vấn đề không chỉ nằm ở việc AI có tạo ra một bản sao hoàn chỉnh của tác phẩm hay không, mà còn nằm ở toàn bộ quá trình trước đó:

• Dữ liệu được thu thập như thế nào?
• Tác phẩm có được sao chép trong quá trình huấn luyện hay không?
• Việc sử dụng dữ liệu có cần sự đồng ý của chủ sở hữu quyền hay không?
• Chủ thể quyền có quyền từ chối việc sử dụng dữ liệu của mình cho mục đích huấn luyện AI hay không?

Và tất cả những tranh luận về AI và sở hữu trí tuệ tập trung vào ba nhóm lợi ích chính:

Thứ nhất là lợi ích của các doanh nghiệp công nghệ

Để phát triển các mô hình AI có năng lực cạnh tranh, các doanh nghiệp cần tiếp cận lượng dữ liệu lớn. Việc yêu cầu xin phép đối với từng tác phẩm trong một tập dữ liệu khổng lồ có thể tạo ra chi phí rất lớn, thậm chí khiến một số hoạt động nghiên cứu và phát triển AI khó khả thi về mặt thực tế.

Từ góc nhìn này, việc xây dựng một cơ chế cho phép khai thác dữ liệu trong một số trường hợp nhất định là cần thiết nhằm thúc đẩy đổi mới sáng tạo.

Thứ hai là quyền lợi của tác giả và chủ sở hữu quyền

Đối với cộng đồng sáng tạo, dữ liệu không đơn thuần là những tập tin có thể được thu thập trên internet. Mỗi tác phẩm đều chứa đựng công sức, thời gian và giá trị kinh tế của người sáng tạo.

Nếu AI có thể sử dụng hàng triệu tác phẩm để tạo ra những sản phẩm mới, thậm chí cạnh tranh trực tiếp với tác phẩm gốc, câu hỏi đặt ra là liệu người sáng tạo có đang bị loại khỏi quá trình phân chia giá trị kinh tế được tạo ra từ chính sản phẩm của họ hay không.

Thứ ba là lợi ích chung của xã hội

Pháp luật sở hữu trí tuệ vốn luôn hướng đến việc cân bằng giữa hai mục tiêu [8], [12]:

• Một mặt, bảo vệ quyền và lợi ích hợp pháp của người sáng tạo để khuyến khích hoạt động sáng tạo.
• Mặt khác, tạo điều kiện để xã hội tiếp cận tri thức, thúc đẩy nghiên cứu, giáo dục và phát triển công nghệ.

Và bài toán về AI cũng không nằm ngoài nguyên tắc cân bằng này.

Vì vậy, câu trả lời mà các nhà lập pháp trên thế giới đang tìm kiếm không phải là “cho phép” hay “cấm” AI sử dụng dữ liệu, mà là: Làm thế nào để AI có thể phát triển mà không làm suy yếu những giá trị sáng tạo mà chính AI đang khai thác?

Thế giới đang giải quyết bài toán AI và dữ liệu như thế nào?

Trước những thay đổi nhanh chóng của công nghệ, nhiều quốc gia và khu vực pháp lý đã bắt đầu xây dựng các cơ chế riêng nhằm điều chỉnh mối quan hệ giữa AI và quyền sở hữu trí tuệ.

Mặc dù cách tiếp cận của mỗi quốc gia có sự khác biệt, nhưng điểm chung là đều cố gắng tìm kiếm sự cân bằng giữa nhu cầu tiếp cận dữ liệu của ngành công nghệ và quyền kiểm soát của chủ thể quyền.

1. Liên minh châu Âu: Tiếp cận theo hướng cho phép nhưng có kiểm soát

Liên minh châu Âu (EU) là một trong những khu vực pháp lý đi đầu trong việc xây dựng cơ chế điều chỉnh hoạt động khai thác dữ liệu phục vụ công nghệ. Một trong những nền tảng quan trọng là Chỉ thị (EU) 2019/790 của Nghị viện châu Âu và Hội đồng châu Âu ngày 17/4/2019 về quyền tác giả và quyền liên quan trong thị trường kỹ thuật số (Directive on Copyright and Related Rights in the Digital Single Market) [9].

Chỉ thị này đã đưa ra cơ chế ngoại lệ đối với hoạt động khai thác văn bản và dữ liệu (TDM). Theo đó, pháp luật EU thừa nhận rằng việc phân tích dữ liệu bằng công nghệ tự động có vai trò quan trọng đối với nghiên cứu khoa học và đổi mới sáng tạo. Tuy nhiên, việc khai thác dữ liệu không phải là quyền tuyệt đối.

Đặc biệt, đối với các hoạt động TDM không nhằm mục đích nghiên cứu khoa học, chủ thể quyền có thể bảo lưu quyền của mình thông qua cơ chế từ chối khai thác (opt-out), thường được thể hiện bằng các phương thức phù hợp với môi trường kỹ thuật số [9], [10]. Cách tiếp cận của EU thể hiện một nguyên tắc quan trọng: Dữ liệu có thể được khai thác để thúc đẩy đổi mới, nhưng quyền của chủ sở hữu không mặc nhiên biến mất chỉ vì tác phẩm được đưa lên môi trường số.

2. Hoa Kỳ: Tranh luận xoay quanh nguyên tắc sử dụng hợp lý (Fair Use)

Khác với EU, Hoa Kỳ không xây dựng một ngoại lệ TDM riêng biệt trong pháp luật quyền tác giả. Thay vào đó, các tranh luận về việc sử dụng dữ liệu để huấn luyện AI thường được xem xét thông qua học thuyết “fair use” (sử dụng hợp lý) được quy định tại Điều 107 của Đạo luật Bản quyền Hoa Kỳ (U.S. Copyright Act) [14], [15].

Theo học thuyết này, việc sử dụng một tác phẩm có thể được xem là hợp lý dựa trên việc cân nhắc nhiều yếu tố, bao gồm: Mục đích và tính chất sử dụng; Bản chất của tác phẩm được bảo hộ; Mức độ sử dụng; và Sức ảnh hưởng đến thị trường của tác phẩm gốc.

Trong bối cảnh AI, câu hỏi lớn hiện nay là liệu việc sử dụng hàng triệu tác phẩm để huấn luyện mô hình có được xem là một hình thức sử dụng mang tính “chuyển hóa” hay đã vượt quá giới hạn cho phép [17]. Tại Hoa Kỳ, vấn đề này đang tiếp tục được định hình thông qua các tranh chấp pháp lý giữa các chủ thể sáng tạo và doanh nghiệp công nghệ [15]. Điểm đáng chú ý là Hoa Kỳ lựa chọn cách tiếp cận dựa nhiều vào đánh giá từng trường hợp cụ thể thay vì thiết lập một cơ chế ngoại lệ cố định riêng cho AI.

3. Nhật Bản: Ưu tiên thúc đẩy đổi mới công nghệ

Nhật Bản là một trong những quốc gia có cách tiếp cận tương đối cởi mở đối với việc khai thác dữ liệu phục vụ phân tích và phát triển AI. Cụ thể, thông qua việc sửa đổi Điều 30-4 của Đạo luật Bản quyền, pháp luật Nhật Bản đã từng bước mở rộng phạm vi cho phép sử dụng tác phẩm trong trường hợp không nhằm mục đích thưởng thức trực tiếp nội dung tác phẩm mà chủ yếu phục vụ phân tích, xử lý thông tin [18].

Cách tiếp cận này xuất phát từ quan điểm rằng AI là một công nghệ nền tảng có khả năng tạo ra lợi ích kinh tế – xã hội lớn, do đó cần có môi trường pháp lý thuận lợi để phát triển. Tuy nhiên, điều này không đồng nghĩa với việc mọi hoạt động sử dụng dữ liệu đều được miễn trừ. Các vấn đề liên quan đến cạnh tranh không lành mạnh, xâm phạm quyền hoặc khai thác tác phẩm theo cách ảnh hưởng nghiêm trọng đến lợi ích của chủ thể quyền vẫn có thể đặt ra.

4. Việt Nam: Bắt đầu hình thành khung pháp lý cho AI và dữ liệu

So với một số khu vực pháp lý như Liên minh châu Âu, Hoa Kỳ hay Nhật Bản, Việt Nam chỉ mới đang trong giai đoạn hình thành và hoàn thiện cơ chế pháp lý điều chỉnh mối quan hệ giữa trí tuệ nhân tạo, dữ liệu và quyền sở hữu trí tuệ [1], [4]. 

Tuy nhiên, khác với cách tiếp cận trước đây khi pháp luật chưa có quy định trực tiếp về việc sử dụng dữ liệu phục vụ quá trình huấn luyện AI, hệ thống pháp luật sở hữu trí tuệ Việt Nam hiện nay đã bước đầu ghi nhận cơ chế cho phép khai thác văn bản và dữ liệu trong một số trường hợp nhất định [2].

Cụ thể, khoản 5 Điều 7 Luật Sở hữu trí tuệ (theo Văn bản hợp nhất số 67/VBHN-VPQH năm 2026) đã bổ sung quy định về việc sử dụng văn bản, dữ liệu và các nội dung liên quan nhằm phục vụ mục đích nghiên cứu khoa học, thử nghiệm và huấn luyện hệ thống trí tuệ nhân tạo, với điều kiện việc sử dụng này không gây ảnh hưởng bất hợp lý đến việc khai thác bình thường tác phẩm hoặc gây thiệt hại bất hợp lý đến quyền và lợi ích hợp pháp của chủ thể quyền.

Quy định này cho thấy pháp luật Việt Nam đã bắt đầu tiếp cận vấn đề AI dưới góc độ cân bằng giữa nhu cầu khai thác dữ liệu để phát triển công nghệ và yêu cầu bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của tác giả, chủ sở hữu quyền. Đồng thời, việc Chính phủ tiếp tục quy định chi tiết tại Nghị định số 134/2026/NĐ-CP cho thấy Việt Nam đang từng bước xây dựng cơ chế tương tự như xu hướng quốc tế về ngoại lệ khai thác văn bản và dữ liệu (Text and Data Mining – TDM), thay vì lựa chọn cách tiếp cận cấm hoặc cho phép tuyệt đối.

Bên cạnh vấn đề dữ liệu đầu vào cho AI, pháp luật Việt Nam cũng bắt đầu đặt ra yêu cầu xem xét các vấn đề pháp lý phát sinh từ chính kết quả do hệ thống AI tạo ra. Theo đó, khoản 5 Điều 6 Luật Sở hữu trí tuệ sửa đổi năm 2025 tiếp tục đặt ra cơ sở để xác định phạm vi bảo hộ đối với các sản phẩm có sự tham gia của công nghệ trí tuệ nhân tạo, qua đó cho thấy pháp luật đang từng bước điều chỉnh cả hai chiều cạnh: dữ liệu được sử dụng để phát triển AI và kết quả được tạo ra từ quá trình vận hành AI.

Dù đã có những bước tiến quan trọng, khung pháp lý Việt Nam về AI và sở hữu trí tuệ vẫn đang trong quá trình hoàn thiện. Các vấn đề như phạm vi áp dụng của ngoại lệ TDM, tiêu chí xác định “ảnh hưởng bất hợp lý” đến quyền của chủ thể quyền, cơ chế bảo lưu quyền (Opt-out), nghĩa vụ minh bạch của tổ chức phát triển AI và trách nhiệm đối với việc sử dụng dữ liệu vẫn cần tiếp tục được hướng dẫn và làm rõ trong thực tiễn áp dụng.

Điểm chung trong xu hướng lập pháp hiện nay là không xem AI như một ngoại lệ đứng ngoài hệ thống sở hữu trí tuệ, mà tìm cách điều chỉnh AI trong mối quan hệ cân bằng với các quyền đã được pháp luật bảo hộ.

Hai khái niệm quan trọng trong kỷ nguyên AI: Ngoại lệ khai thác văn bản, dữ liệu (TDM) và Quyền bảo lưu (Opt-out)

Sự phát triển của AI tạo sinh đã đặt ra một câu hỏi khó đối với pháp luật sở hữu trí tuệ: làm thế nào để tạo điều kiện cho AI tiếp cận nguồn dữ liệu cần thiết để phát triển, đồng thời vẫn bảo đảm quyền lợi hợp pháp của các chủ thể sáng tạo?

Để giải quyết bài toán này, nhiều hệ thống pháp luật trên thế giới đang nghiên cứu và áp dụng các cơ chế mới, trong đó nổi bật là ngoại lệ khai thác văn bản, dữ liệu (Text and Data Mining – TDM) và quyền bảo lưu (Opt-out).

Về cơ bản, TDM là cơ chế cho phép sử dụng công cụ tự động để phân tích một lượng lớn dữ liệu trong những điều kiện nhất định mà không nhất thiết phải xin phép riêng đối với từng tài liệu được khai thác. Cơ chế này xuất phát từ thực tế rằng các hoạt động nghiên cứu, phân tích dữ liệu và phát triển công nghệ hiện đại khó có thể thực hiện hiệu quả nếu mọi dữ liệu đều phải được cấp phép riêng lẻ.

Ngược lại, quyền bảo lưu (Opt-out) thể hiện quyền kiểm soát của tác giả hoặc chủ sở hữu quyền đối với việc sử dụng tác phẩm của mình trong môi trường số, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu có thể được thu thập và xử lý tự động ở quy mô lớn.

Hai cơ chế này phản ánh một xu hướng chung trong pháp luật AI hiện nay: thay vì lựa chọn giữa việc cấm hoặc cho phép hoàn toàn việc sử dụng dữ liệu, các nhà lập pháp đang tìm kiếm một mô hình cân bằng hơn giữa đổi mới công nghệ và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ.

Đối với Việt Nam, đây cũng là những vấn đề cần tiếp tục được nghiên cứu trong quá trình hoàn thiện khung pháp lý về AI, dữ liệu và quyền sở hữu trí tuệ.

AI và sở hữu trí tuệ: Câu chuyện không chỉ là bảo vệ quyền, mà là xây dựng sự cân bằng

Câu chuyện về AI và quyền sở hữu trí tuệ không đơn giản là cuộc đối đầu giữa công nghệ và người sáng tạo.

Rõ ràng, AI không thể phát triển nếu thiếu dữ liệu. Nhưng dữ liệu trong nhiều trường hợp lại được hình thành từ chính hoạt động sáng tạo, nghiên cứu và lao động trí tuệ của con người.

Nếu chỉ tập trung bảo vệ tuyệt đối quyền sở hữu trí tuệ mà không tạo không gian cho nghiên cứu và đổi mới, công nghệ có thể bị hạn chế phát triển.

Ngược lại, nếu xem dữ liệu là nguồn tài nguyên tự do mà không cần quan tâm đến quyền lợi của người sáng tạo, hệ sinh thái sáng tạo có thể bị suy yếu khi những người tạo ra giá trị ban đầu không còn động lực tiếp tục sáng tạo.

Vì vậy, thách thức lớn nhất của pháp luật trong kỷ nguyên AI không phải là lựa chọn giữa “AI” hoặc “quyền sở hữu trí tuệ” mà thách thức thực sự đến từ việc xây dựng một cơ chế trong đó: AI có thể tiếp tục phát triển, doanh nghiệp công nghệ có thể tiếp tục đổi mới, nhưng tác giả và chủ sở hữu tài sản trí tuệ vẫn được công nhận, bảo vệ và hưởng lợi hợp lý từ giá trị mà họ tạo ra.

Đây cũng chính là lý do các khái niệm như TDM và Opt-out đang trở thành những chủ đề trung tâm trong quá trình hoàn thiện pháp luật về AI trên toàn cầu.

Kết luận

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang làm thay đổi cách con người tạo ra, tiếp cận và khai thác tri thức. Tuy nhiên, đằng sau mỗi hệ thống AI thông minh vẫn là một nền tảng dữ liệu được xây dựng từ vô số giá trị sáng tạo của con người.

AI không chỉ là câu chuyện của công nghệ. Đó còn là câu chuyện về quyền, trách nhiệm và sự cân bằng lợi ích trong nền kinh tế số.

Pháp luật sở hữu trí tuệ cần sự cân bằng: vừa phải đủ linh hoạt để không cản trở sự phát triển của công nghệ, vừa phải đủ vững chắc để bảo vệ những giá trị sáng tạo đã được hình thành qua nhiều thế hệ.

Trong bài viết tiếp theo, Monday VietNam sẽ phân tích chuyên sâu cơ chế ngoại lệ khai thác văn bản, dữ liệu để huấn luyện AI và quyền bảo lưu (Opt-out) trong pháp luật Việt Nam, bao gồm cơ sở pháp lý, phạm vi áp dụng, giới hạn quyền, cũng như những vấn đề thực tiễn đặt ra khi áp dụng trong môi trường AI đang phát triển nhanh chóng.

Nguồn tham khảo: [1] Quốc hội (2025), Luật số 131/2025/QH15 ngày 10 tháng 12 năm 2025 sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Sở hữu trí tuệ. [2] Quốc hội (2005), Luật Sở hữu trí tuệ số 50/2005/QH11 ngày 29 tháng 11 năm 2005, được sửa đổi, bổ sung bởi Luật số 36/2009/QH12, Luật số 42/2019/QH14, Luật số 07/2022/QH15 và các văn bản sửa đổi, bổ sung liên quan. [3] Chính phủ (2023), Nghị định số 17/2023/NĐ-CP ngày 26 tháng 4 năm 2023 quy định chi tiết một số điều và biện pháp thi hành Luật Sở hữu trí tuệ về quyền tác giả, quyền liên quan. [4] Chính phủ (2026), Nghị định số 134/2026/NĐ-CP ngày 06 tháng 4 năm 2026 sửa đổi, bổ sung một số điều của Nghị định số 17/2023/NĐ-CP ngày 26 tháng 4 năm 2023 của Chính phủ quy định chi tiết một số điều và biện pháp thi hành Luật Sở hữu trí tuệ về quyền tác giả, quyền liên quan. [5] Chính phủ (2023), Nghị định số 65/2023/NĐ-CP ngày 23 tháng 8 năm 2023 quy định chi tiết một số điều và biện pháp thi hành Luật Sở hữu trí tuệ về sở hữu công nghiệp, bảo vệ quyền sở hữu công nghiệp, quyền đối với giống cây trồng và quản lý nhà nước về sở hữu trí tuệ. [6] Chính phủ (2026), Nghị định số 100/2026/NĐ-CP ngày 31 tháng 3 năm 2026 sửa đổi, bổ sung một số điều của Nghị định số 65/2023/NĐ-CP ngày 23 tháng 8 năm 2023 của Chính phủ quy định chi tiết một số điều và biện pháp thi hành Luật Sở hữu trí tuệ về sở hữu công nghiệp, bảo vệ quyền sở hữu công nghiệp, quyền đối với giống cây trồng và quản lý nhà nước về sở hữu trí tuệ  [7] Berne Convention for the Protection of Literary and Artistic Works (1886, amended 1979). [8] World Trade Organization (1994), Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights (TRIPS Agreement). [9] European Parliament and Council of the European Union (2019), Directive (EU) 2019/790 on Copyright and Related Rights in the Digital Single Market and Amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC. [10] European Parliament and Council of the European Union (2024), Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). [11] World Intellectual Property Organization (2019), WIPO Conversation on Intellectual Property and Artificial Intelligence. [12] World Intellectual Property Organization (2024), Generative Artificial Intelligence and Intellectual Property. [13] World Intellectual Property Organization (2024), Learning Machines: An Introduction to AI and Intellectual Property for Small and Medium-sized Enterprises. [14] United States Copyright Office (2024), Copyright and Artificial Intelligence: Part 1 – Digital Replicas. [15] United States Copyright Office (2025), Copyright and Artificial Intelligence: Part 3 – Generative AI Training. [16] Gervais, D. J (2024), The Machine as Author, Iowa Law Review. [17] Samuelson, P. (2023), Generative AI Meets Copyright, Communications of the ACM. [18] Senftleben, M. (2023), Generative AI and Copyright: Towards a Balanced Approach, European Intellectual Property Review. [19] Dornis, T. W., & Stober, S. (2025), Generative AI Training and Copyright Law.