Thứ hai 16/06/2025 01:14
Email: danchuphapluat@moj.gov.vn
Hotline: 024.627.397.37 - 024.62.739.735

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn trong điều tra tội phạm - Kinh nghiệm của các quốc gia trên thế giới và một số gợi ý cho Việt Nam

Tóm tắt: Trong bài viết này, tác giả đề cập đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analytics) trong điều tra tội phạm và công nghệ quét Laze và dựng hình ảnh 3D trong khám nghiệm hiện trường đã được áp dụng phổ biến ở các nước phát triển và có cơ sở để áp dụng, triển khai tại Việt Nam cũng như đề xuất một số nội dung xây dựng cơ sở pháp lý và chú ý khi ứng dụng tại Việt Nam.

Abstract: In this article, the author mentions the use of artificial intelligence, big data analytics in crime investigation and laser scanning technology and 3D image rendering in crime scene investigation widely applied in developed countries and has a basis for application and implementation in Vietnam as well as proposing some contents to build a legal basis and pay attention when applying in Vietnam.

1. Dẫn nhập

Khoa học, kỹ thuật, công nghệ là một lĩnh vực quan trọng trong sự phát triển của một đất nước. Báo cáo chính trị tại Đại hội Đại biểu toàn quốc lần thứ XIII của Đảng đã xác định khoa học, công nghệ là quốc sách hàng đầu, là động lực phát triển kinh tế - xã hội, bảo đảm an ninh quốc phòng.

Thời gian qua, các quốc gia phát triển trên thế giới đã từng bước nghiên cứu, ứng dụng và phát triển mạnh mẽ khoa học, kỹ thuật, công nghệ mới trong lĩnh vực phòng, chống tội phạm, đặc biệt là trong công tác điều tra vụ án hình sự. Một số ứng dụng khoa học, kỹ thuật, công nghệ mới trong lĩnh vực điều tra vụ án hình sự trên thế giới, như: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analytics) trong điều tra tội phạm; công nghệ quét Laze và dựng hình ảnh 3D trong khám nghiệm hiện trường. Đây đều là những công nghệ, kỹ thuật mới đã được áp dụng thành công ở một số nước trên thế giới, hỗ trợ hiệu quả cho hoạt động điều tra tội phạm của lực lượng chức năng, có khả năng triển khai cho lực lượng điều tra tội phạm của Việt Nam trong thời gian tới.

2. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analytics) trong điều tra tội phạm

Chính phủ Hoa Kỳ đã đầu tư khoảng 80 tỷ đô la Mỹ cho chương trình nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn (AI và Big data) trong cơ quan đấu tranh tội phạm ở liên bang và các tiểu bang. Trí tuệ nhân tạo cùng việc bố trí hệ thống camera theo dõi đã giúp lực lượng Cảnh sát Hoa Kỳ có thể chủ động nhận diện sớm được các nguy cơ ảnh hưởng tình hình an toàn trật tự như phát hiện tiếng súng (ShotSpotter, khả năng chính xác lên đến 95%), cải thiện khả năng phân tích của hệ thống camera giám sát hỗ trợ cho lực lượng chức năng trong quá trình phát hiện sớm tội phạm cũng như truy tìm thủ phạm trong các vụ án hình sự. Tại một số đơn vị, lực lượng điều tra tội phạm của Hoa Kỳ đang ứng dụng công nghệ “predictive policing” (dùng toán học, AI để dự báo, điều tra tội phạm) nhằm xác định chính xác đặc điểm của đối tượng phạm tội, dự đoán và ngăn chặn các vụ án có thể xảy ra trong tương lai, để liệt kê danh sách các đối tượng có điều kiện, khả năng có thể thực hiện hành vi phạm tội phục vụ công tác phòng ngừa tội phạm cũng như theo dõi, giám sát phục vụ công tác thu thập, củng cố tài liệu, chứng cứ liên quan đến vụ án[1].

Lực lượng Cảnh sát Hoa Kỳ và một số nước châu Âu đã phát triển những ứng dụng trí tuệ nhân tạo tích hợp trong các ứng dụng di động để dễ dàng cài đặt trên các loại điện thoại thông minh chạy hệ điều hành Android hoặc IOS. Với ứng dụng điện thoại này, lực lượng điều tra chỉ cần chụp hình đối tượng nghi vấn và sử dụng kho dữ liệu được kết nối trực tiếp đến điện thoại cá nhân của lực lượng chức năng để khai thác mọi thông tin có liên quan và truy cập, khai thác hồ sơ của đối tượng (địa chỉ nhà riêng, email, công việc, lịch sử phạm tội…).

Tại Trung Quốc, lực lượng điều tra cũng đang triển khai và sử dụng ứng dụng nhận dạng khuôn mặt Cloudwalk (ứng dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn để nhận diện khuôn mặt) trên 29 tỉnh, thành ở Trung Quốc. Trong hơn 05 năm qua, hệ thống này đã thực hiện được hơn 1 tỷ lượt so sánh các khuôn mặt với cơ sở dữ liệu gốc, cũng như tích lũy 100 tỷ điểm dữ liệu, từ đó đã hỗ trợ lực lượng điều tra của Trung Quốc thực hiện hơn 10.000 cuộc bắt giữ. Cùng với công nghệ trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn, từ năm 2017, Chính phủ Trung Quốc đã lắp đặt hơn 170 triệu camera giám sát ở các địa điểm công cộng và địa bàn phức tạp về an ninh trật tự và ngày càng nhiều camera được lắp thêm để phục vụ công tác quản lý và bảo đảm an ninh trật tự công cộng cũng như phục vụ công tác điều tra tội phạm.

Một nhóm nghiên cứu thuộc Đại học Cambridge - Vương quốc Anh đã giới thiệu phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể nhận dạng khuôn mặt ngay cả khi đeo mạng che mặt hoặc đeo kính. Phần mềm có tên gọi là “Hệ thống nhận diện khuôn mặt ngụy trang” (DFI) sử dụng trí tuệ nhân tạo, phân tích hình ảnh, thiết lập dữ liệu và đưa ra danh tính của nhân vật trong ảnh. DFI được đánh giá là sẽ tạo ra “cuộc cách mạng” trong công tác phòng, chống tội phạm, giúp các cơ quan chức năng xác định danh tính tội phạm, người biểu tình, hoặc bất cứ ai che giấu danh tính bằng cách che mặt bằng mặt nạ, khăn choàng hoặc đeo kính râm. DFI sử dụng trí tuệ nhân tạo và để có cơ sở dữ liệu phân tích, nhận dạng hình ảnh, phần mềm này được cập nhật rất nhiều hình ảnh của con người trong các trạng thái, tình huống khác nhau. AI xác định danh tính một người bằng cách đo khoảng cách và lập “bản đồ điểm” trên khuôn mặt. Theo đó, AI sẽ xác định 14 điểm mấu chốt trên khuôn mặt, 10 điểm mấu chốt trên mắt, 03 điểm trên môi và 01 điểm trên mũi. Từ “bản đồ điểm” này, AI sẽ ước lượng cấu trúc khuôn mặt ẩn, so sánh với những hình ảnh trong cơ sở dữ liệu để xác định danh tính đích thực của người đó. Trong các thử nghiệm ban đầu, thuật toán xác định chính xác những người có khuôn mặt bị che khuất bởi mũ hoặc khăn với tỷ lệ 56%. Độ chính xác này giảm xuống còn 43% khi người trong ảnh đeo thêm kính râm. Phần mềm này được các cơ quan điều tra sử dụng để xác định danh tính những đối tượng phạm tội có sử dụng các phương thức ngụy trang như: Dùng mặt nạ, che mặt, đeo kính râm, thay đổi nhận dạng khuôn mặt…

Như vậy, việc sử dụng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analytics) trong điều tra tội phạm sẽ thu được những lợi ích lớn sau:

- Có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn: Trí tuệ nhân tạo tự động hóa quá trình phát hiện các mối đe dọa, hành vi phạm tội một cách chủ động. Nó có thể phân tích khối lượng rất lớn hoạt động diễn ra cùng lượng lớn các thông tin trong một thời gian rất ngắn.

- Có thể học hỏi theo thời gian: Trí tuệ nhân tạo có thể xác định, dự đoán các vụ án, hành vi tội phạm có thể xảy ra trong tương lai. Theo thời gian, các ứng dụng, công nghệ sử dụng AI có thể tìm hiểu về các hành vi của con người, những đối tượng có điều kiện, khả năng phạm tội và có thể phát hiện ra những bất thường so với chuẩn mực, có xu hướng thực hiện hành vi phạm tội.

- Có thể xác định tội phạm ẩn hoặc tội phạm xảy ra trong tương lai: Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để tích lũy và tổng hợp thông tin về các hành vi vi phạm pháp luật, tội phạm đã xảy ra, tạo cơ sở dữ liệu thông minh, phân loại tội phạm cùng những đặc điểm riêng biệt phục vụ công tác dự báo tình hình tội phạm và các hành vi phạm tội cụ thể trong tương lai.

3. Một số kiến nghị, đề xuất

Việt Nam hiện nay đã có đủ điều kiện cả về cơ sở vật chất và con người để có thể áp dụng phù hợp các công nghệ, kỹ thuật hiện đại trong hoạt động của Ngành Công an cũng như hoạt động điều tra vụ án hình sự. Tuy nhiên, để việc sử dụng các hệ thống khoa học, kỹ thuật, công nghệ mới nêu trên được hiệu quả cần có một số lưu ý và điều chỉnh cho phù hợp với tình hình kinh tế, chính trị, xã hội tại nước ta hiện nay.

3.1. Xây dựng khung pháp lý hoàn thiện cho việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analytics) trong điều tra tội phạm

Các vấn đề mới mẻ phát sinh liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analytics) trong điều tra tội phạm tại Việt Nam sẽ tạo ra rất nhiều tình huống pháp lý mới đòi hỏi phải có những giải pháp phù hợp. Trong đó, xây dựng khung pháp lý là một vấn đề rất quan trọng và cần có quy định cụ thể.

Cơ quan chức năng cần khảo sát nhu cầu ứng dụng và phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analytics) trong điều tra tội phạm tại Việt Nam; đề xuất phương án thành lập Trung tâm hỗ trợ phát triển và chuyển giao trí tuệ nhân tạo phục vụ điều tra tội phạm đặt tại Bộ Công an; xây dựng mạng lưới các viện, trung tâm nghiên cứu phát triển trí tuệ nhân tạo tại cơ sở nghiên cứu đào tạo…

Đối với hạng mục xây dựng cơ chế, chính sách và khung pháp lý về trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analytics) trong điều tra tội phạm, cần chú trọng đến quy định, tiêu chuẩn, quy trình về công nghệ, an toàn thông tin, chia sẻ dữ liệu, bảo vệ dữ liệu, trách nhiệm xã hội cho các giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động điều tra tội phạm; xây dựng chính sách khuyến khích đơn vị thử nghiệm và triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analytics) trong điều tra tội phạm; khảo sát, nghiên cứu và học tập mô hình triển khai thành công trên thế giới, từ đó đề xuất cơ chế phù hợp với từng đơn vị, địa phương.

Nhà nước cần xây dựng khung tiêu chuẩn đánh giá năng lực riêng cho trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analytics) trong điều tra tội phạm. Quá trình này phải có thời gian quan sát, nghiên cứu cũng như tham khảo ý kiến của các chuyên gia về các lĩnh vực công nghệ để xây dựng bộ tiêu chuẩn và quy trình giám định kèm theo trước khi đưa vào sử dụng rộng rãi.

Ngoài ra còn cần quy định về kết quả thu thập được thông qua sử dụng, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analytics) có được coi là nguồn chứng cứ trong điều tra tội phạm hay không hoặc các điều kiện để kết quả này được sử dụng là nguồn chứng cứ.

Bên cạnh đó, cần quy định trách nhiệm đối với những nhà phát triển, sử dụng, điều hành trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analytics) trong điều tra tội phạm khi có những sai sót ảnh hưởng hoặc dẫn đến hậu quả nguy hại do các hành vi cẩu thả, không tuân thủ quy định hoặc cố ý làm trái các quy định.

3.2. Chú ý trong quá trình áp dụng vào công tác điều tra tội phạm tại Việt Nam

Thứ nhất, cần chú ý về quyền con người trong quá trình ghi nhận, khai thác, sử dụng, lưu trữ các thông tin liên quan đến đặc điểm, thông tin của các cá nhân tổ chức được hệ thống trí tuệ nhân tạo phát hiện, ghi nhận, phân tích. Trước khi được áp dụng rộng rãi, cần có bộ quy tắc quy định các trường hợp cụ thể cũng như thẩm quyền được truy cập, khai thác các dữ liệu từ hệ thống trí tuệ nhân tạo và cơ sở dữ liệu lớn.

Thứ hai, hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể phân tích một lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn để đưa ra các dự đoán về tình hình tội phạm, các hành vi vi phạm pháp luật cụ thể trong tương lai, tuy nhiên, các dự đoán này không phải luôn chính xác, việc đưa ra dự đoán này có thể ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại cảnh, điều kiện về kinh tế, xã hội của từng quốc gia, địa phương, do đó, đội ngũ phát triển, sử dụng các phần mềm, công nghệ trí tuệ nhân tạo trong điều tra vụ án hình sự cần thường xuyên bổ sung các nội dung, tài liệu, thông tin để “giáo dục” hệ thống trí tuệ nhân tạo, phù hợp với tình hình thực tế của Việt Nam cũng như từng nhóm tội phạm cụ thể.

Thứ ba, việc sử dụng công nghệ, kỹ thuật hiện đại sẽ hỗ trợ tốt cho quá trình điều tra vụ án hình sự, tuy nhiên, cũng cần quan tâm đào tạo đội ngũ điều tra viên - đối tượng trực tiếp sử dụng, khai thác dữ liệu cần có đủ trình độ, kỹ năng nghiệp vụ để sử dụng hiệu quả, khai thác triệt để những lợi ích mà khoa học, công nghệ mới mang lại.

Thứ tư, đội ngũ điều tra viên cũng cần thường xuyên tự học tập, bồi dưỡng, trau dồi các kiến thức về pháp luật, nghiệp vụ, tránh trường hợp quá phụ thuộc vào kỹ thuật, công nghệ, coi nhẹ quá trình thu thập, đánh giá, sử dụng chứng cứ truyền thống.

Thứ năm, quá trình sử dụng các tài liệu, kết quả của hệ thống khoa học, kỹ thuật mới trong điều tra vụ án hình sự, điều tra viên cũng cần có sự so sánh, đối chiếu, kiểm tra với các tài liệu, chứng cứ đã thu thập được tương tự như các tài liệu, chứng cứ truyền thống khác.

Thứ sáu, việc thu thập, bảo quản, sử dụng kết quả, dữ liệu từ hệ thống, khoa học kỹ thuật cần bảo đảm về tính bảo mật và các yêu cầu nghiệp vụ khác, tránh lộ lọt bí mật, nội dung, tiến độ của hoạt động điều tra gây ảnh hưởng đến hiệu quả công tác điều tra vụ án hình sự.

Thứ bảy, cần tự chủ trong nghiên cứu và làm chủ các công nghệ lõi, gia tăng cơ cấu các sản phẩm, chi tiết của hệ thống được nội địa hóa để giảm giá thành nghiên cứu, phát triển, sử dụng sản phẩm cũng như chủ động trong hoạt động sử dụng thường xuyên.

ThS. Phạm Thúy Nga

Học viện Cảnh sát nhân dân

Ảnhh: internet

[1]. Artificial Intelligence and Data Science are changing Crime Investigation and Prevention, Omkar Sabnis and Sukant Khurana, towardsdatascience.com.

(Nguồn: Tạp chí Dân chủ và Pháp luật Kỳ 2 (Số 379), tháng 4/2023)

Bài liên quan

Tin bài có thể bạn quan tâm

Xử lý hành vi sử dụng mã độc tống tiền theo pháp luật hình sự - Kinh nghiệm quốc tế và định hướng cho Việt Nam

Xử lý hành vi sử dụng mã độc tống tiền theo pháp luật hình sự - Kinh nghiệm quốc tế và định hướng cho Việt Nam

Hiện nay, các tội phạm sử dụng công nghệ cao để thực hiện các hành vi phạm tội diễn ra ngày càng phổ biến. Một trong những công nghệ cao để thực hiện các hành vi phạm tội, nguy hiểm, gây ra thiệt hại lớn cho xã hội được các tội phạm sử dụng nhiều nhất, chính là sử dụng mã độc tống tiền (Ransomware). Vì vậy, việc nghiên cứu, hoàn thiện pháp luật để kịp thời phòng, chống những tác hại của Ransomware là thực sự cần thiết trong bối cảnh hiện nay. Bài viết nghiên cứu kinh nghiệm pháp luật của Hoa Kỳ và Trung Quốc, từ đó, kiến nghị, đề xuất giải pháp hoàn thiện pháp luật Việt Nam.

Pháp luật về hòa giải thương mại của Việt Nam và Ấn Độ - Góc nhìn so sánh và một số kiến nghị hoàn thiện pháp luật Việt Nam

Việt Nam và Ấn Độ đều có khung pháp lý điều chỉnh hoạt động hòa giải thương mại, nhưng có sự khác biệt đáng kể về cơ chế vận hành và thực thi. Bài viết sử dụng phương pháp so sánh luật học để phân tích và đối chiếu quy định pháp luật giữa hai quốc gia, đồng thời, đề xuất các giải pháp nhằm hoàn thiện khung pháp luật về hòa giải thương mại tại Việt Nam.

Vai trò của Nội các Nhật Bản trong hoạt động lập pháp và giá trị tham khảo cho Việt Nam

Nội các Nhật Bản đóng vai trò quan trọng trong quá trình lập pháp với quyền đề xuất hầu hết các dự thảo luật trình lên Quốc hội. Bài viết nghiên cứu, phân tích vị trí, vai trò, thẩm quyền và trách nhiệm của Nội các Nhật Bản trong hoạt động lập pháp, từ sáng kiến đến soạn thảo, đánh giá và thông qua luật. Đồng thời, so sánh với quy trình lập pháp tại Việt Nam, chỉ ra những điểm tương đồng và khác biệt quan trọng. Từ đó, đề xuất các giá trị mà Việt Nam có thể tham khảo nhằm nâng cao vị trí và vai trò của Chính phủ trong quá trình xây dựng pháp luật.

Hình phạt tiền - Dưới góc nhìn so sánh pháp luật hình sự Việt Nam với Liên bang Úc và kinh nghiệm cho Việt Nam

Hình phạt tiền ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong hệ thống hình phạt của nhiều quốc gia, kể cả Việt Nam và Liên bang Úc, như một biện pháp hiệu quả để xử lý các hành vi phạm tội, đặc biệt là các tội phạm ít nghiêm trọng và tội phạm do pháp nhân thực hiện. Bài viết phân tích quy định pháp luật hình sự về hình phạt tiền của Việt Nam và Liên bang Úc, làm rõ sự khác biệt về đối tượng pháp nhân chịu trách nhiệm, phương pháp xác định mức phạt, các yếu tố Tòa án cân nhắc và cơ chế thi hành; từ đó, rút ra một số kinh nghiệm có giá trị tham khảo đối với Việt Nam.

Kết đôi dân sự theo pháp luật của Pháp và gợi mở quy chế pháp lý cho cặp đôi không muốn kết hôn tại Việt Nam

Trên thế giới, nhiều quốc gia đã ghi nhận và thiết lập quy định liên quan đến vấn đề chung sống như vợ chồng, bởi đây là hiện tượng khách quan và phổ biến trong xã hội. Bộ luật Dân sự Pháp đã thiết kế chế định kết đôi dân sự để điều chỉnh mối quan hệ giữa các cặp đôi chung sống với nhau mà không đăng ký kết hôn. Bài viết phân tích chế định kết đôi dân sự ở Pháp, thực trạng chung sống như vợ chồng ở Việt Nam và gợi mở về một số thay đổi của chính sách, pháp luật hôn nhân và gia đình tại Việt Nam.
Kiện phái sinh theo pháp luật của Vương quốc Anh và bài học kinh nghiệm cho Việt Nam[1]

Kiện phái sinh theo pháp luật của Vương quốc Anh và bài học kinh nghiệm cho Việt Nam[1]

Kiện phái sinh là một cơ chế pháp lý quan trọng nhằm bảo vệ quyền lợi của cổ đông và công ty. Hình thức kiện này đã hình thành từ rất lâu tại Anh và được xây dựng dựa trên nền tảng thông luật. Ở Việt Nam, kiện phái sinh mới chỉ được ghi nhận thông qua các quy định pháp luật trong thời gian gần đây. Bài viết phân tích các quy định pháp lý về hình thức kiện phái sinh tại Vương quốc Anh, đánh giá những ưu điểm, hạn chế của cơ chế này, từ đó đưa ra một số đề xuất nhằm hoàn thiện cơ chế kiện phái sinh, phù hợp với tình hình thực tiễn tại Việt Nam.

Xây dựng mô hình Tòa chuyên trách sở hữu trí tuệ tại Việt Nam - Kinh nghiệm từ Nhật Bản và Vương quốc Anh

Bài viết so sánh mô hình Tòa Thượng thẩm sở hữu trí tuệ chuyên sâu Nhật Bản và hệ thống Tòa án sở hữu trí tuệ xét xử linh hoạt ở Anh, từ đó, rút ra khuyến nghị cho Việt Nam, đề xuất thành lập Tòa án chuyên biệt về sở hữu trí tuệ tại các trung tâm kinh tế lớn, kết hợp mô hình xét xử phù hợp để bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ hiệu quả.

Thuế carbon và cơ chế điều chỉnh biên giới carbon - Kinh nghiệm quốc tế và gợi ý khung pháp lý cho Việt Nam

Bài viết nghiên cứu, phân tích kinh nghiệm của Hoa Kỳ, Nhật Bản, Canada trong thiết kế và thực thi chính sách định giá carbon, đồng thời, chỉ ra những khoảng trống của pháp luật Việt Nam, đặc biệt, về Hệ thống đo lường, giám sát phát thải và Cơ chế điều chỉnh biên giới carbon. Trên cơ sở đó, đề xuất lộ trình xây dựng luật thuế carbon, tích hợp Hệ thống đo đạc, báo cáo, thẩm định, Cơ chế điều chỉnh biên giới carbon nội địa và quy trình quản lý thuế minh bạch, giúp Việt Nam đáp ứng tiêu chuẩn quốc tế, bảo vệ doanh nghiệp và thực hiện mục tiêu phát thải ròng bằng “0” vào năm 2050.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ - Kinh nghiệm quốc tế và gợi mở cho Việt Nam

Bài viết nghiên cứu, tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo (AI), sự cần thiết ứng dụng AI trong bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ (SHTT) nhìn từ kinh nghiệm của một số quốc gia, khu vực dẫn đầu trong việc ứng dụng AI vào bảo hộ quyền SHTT như Hoa Kỳ, châu Âu, Trung Quốc… từ đó, nghiên cứu đưa ra một số gợi mở cho việc ứng dụng AI trong việc hoàn thiện pháp luật liên quan đến việc ứng dụng AI vào hoạt động bảo hộ quyền SHTT.

Chuẩn hợp đồng (Quasi contract) - Cơ sở pháp lý và đề xuất áp dụng tại Việt Nam

Bài viết phân tích khái niệm chuẩn hợp đồng (Quasi contract) trong hệ thống pháp luật Common Law và sự tương đồng với một số quy định trong Bộ luật Dân sự Việt Nam, đồng thời đề xuất việc nghiên cứu lựa chọn có chọn lọc và áp dụng Quasi contract vào hệ thống pháp luật Việt Nam nhằm nâng cao hiệu quả giải quyết tranh chấp và bảo vệ quyền lợi các bên.

Bảo vệ dữ liệu cá nhân và quyền riêng tư trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo - Nhìn từ thế giới và khuyến nghị cho Việt Nam

Bài viết phân tích chính sách bảo vệ dữ liệu cá nhân và quyền riêng tư liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) ở một số quốc gia trên thế giới, từ đó, đưa ra một số khuyến nghị cho Việt Nam về vấn đề này.

Cơ chế miễn trừ trách nhiệm cho nhà cung cấp dịch vụ trung gian trên internet đối với hành vi xâm phạm quyền tác giả của bên thứ ba tại Hoa Kỳ và kinh nghiệm cho Việt Nam

Bài viết phân tích cơ chế miễn trừ trách nhiệm cho nhà cung cấp dịch vụ trung gian trên internet đối với hành vi xâm phạm quyền tác giả của bên thứ ba (cơ chế Safe Harbor) trong luật pháp Hoa Kỳ và Việt Nam, từ đó, đưa ra một số kinh nghiệm cho Việt Nam trong việc xây dựng và hoàn thiện khung pháp luật liên quan đến các trường hợp miễn trừ trách nhiệm cho nhà cung cấp dịch vụ trung gian trên internet.

Xây dựng luật thuế các-bon - Kinh nghiệm Singapore và một số khuyến nghị cho Việt Nam

Thuế các-bon là một công cụ tài chính quan trọng nhằm giảm phát thải khí nhà kính bằng cách định giá lượng khí CO₂ thải ra môi trường. Việc áp dụng thuế này không chỉ giúp kiểm soát ô nhiễm mà còn tạo nguồn thu để đầu tư vào các giải pháp phát triển bền vững. Trong bối cảnh đã có nhiều quốc gia xây dựng, ban hành và áp dụng thuế các-bon, Việt Nam cần cân nhắc xây dựng khung pháp lý phù hợp cho việc áp dụng thuế các-bon trong nước. Singapore là một trong những quốc gia đi đầu ở Đông Nam Á trong xây dựng, áp dụng pháp luật về thuế các-bon với nhiều điểm nổi bật mà Việt Nam có thể tham khảo, tiếp thu có chọn lọc, phù hợp với thực tế của Việt nam. Xuất phát từ đó, bài viết làm rõ một số kinh nghiệm nổi bật của Singapore về xây dựng Luật thuế các-bon, từ đó, đưa ra một số khuyến nghị cho Việt Nam.

Xác định tình trạng việc làm của người làm việc thông qua nền tảng công nghệ theo Chỉ thị (EU) 2024/2831 và khuyến nghị cho Việt Nam

Bài viết nghiên cứu, phân tích quy định về xác định tình trạng việc làm của người làm việc thông qua nền tảng công nghệ theo Chỉ thị (EU) 2024/2831 ngày 23/10/2024 của Nghị viện và Hội đồng châu Âu về việc cải thiện điều kiện làm việc đối với công việc nền tảng (Chỉ thị (EU) 2024/2831) và thực trạng xác định tình trạng lao động tại Việt Nam hiện nay, từ đó, đưa ra một số khuyến nghị cho Việt Nam.

Miễn trừ thông báo tập trung kinh tế - Kinh nghiệm của một số quốc gia trên thế giới và kiến nghị hoàn thiện pháp luật Việt Nam

Tập trung kinh tế là quá trình giảm số lượng doanh nghiệp độc lập trên thị trường thông qua sáp nhập, hợp nhất, mua lại hoặc liên doanh nhằm mở rộng quy mô và nâng cao khả năng cạnh tranh. Hành vi này giúp tối ưu nguồn lực nhưng cũng tiềm ẩn nguy cơ hạn chế cạnh tranh, dẫn đến độc quyền, ảnh hưởng tiêu cực đến thị trường và người tiêu dùng. Pháp luật cạnh tranh của Mỹ, Liên minh châu Âu, Nhật Bản kiểm soát tập trung kinh tế qua quy định về thông báo giao dịch và các trường hợp miễn trừ thông báo đối với hành vi tập trung kinh tế ít tác động đến thị trường. Từ kinh nghiệm của những quốc gia này về các trường hợp được miễn thông báo tập trung kinh tế, nghiên cứu đưa ra một số kiến nghị hoàn thiện pháp luật Việt Nam.

Theo dõi chúng tôi trên:

mega story

trung-nguyen
hanh-phuc
cong-ty-than-uong-bi
vien-khoa-hoac-cong-nghe-xay-dung
bao-chi-cm