Ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong quản lý hành chính công: Cơ hội và thách thức đối với năng lực thích ứng của công chức tại các nước đang phát triển

Tóm tắt: Sự bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đang thúc đẩy một làn sóng cải cách sâu sắc trong khu vực công trên toàn cầu. Tuy nhiên, phần lớn các khung lý thuyết hiện tại về số hóa hành chính đều được thiết lập dựa trên bối cảnh của các quốc gia phát triển, tạo ra một khoảng trống nghiên cứu lớn về cách thức công nghệ này tương tác với thể chế tại các nền kinh tế đang phát triển. Bằng phương pháp nghiên cứu định tính, thông qua lăng kính của Lý thuyết Quản trị thích ứng. Bài viết tập trung phân tích hai mặt biện chứng: những cơ hội đột phá mang tính "tái định nghĩa" hiệu suất công vụ và những thách thức cốt lõi về an ninh dữ liệu, ảo giác công nghệ, đặc biệt là nguy cơ khủng hoảng trách nhiệm giải trình. Thực tiễn hệ thống pháp luật và các bước đi điều hành mới nhất tại Việt Nam được sử dụng làm hệ quy chiếu xuyên suốt để phân tích. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, để hướng ra thế giới, các quốc gia đang phát triển không chỉ cần nâng cấp hạ tầng kỹ thuật mà phải khẩn trương tái cấu trúc "Khung năng lực thích ứng số" cho đội ngũ công chức, chuyển từ năng lực vận hành kỹ thuật đơn thuần sang năng lực quản trị rủi ro pháp lý và tương tác người - máy lấy con người làm trung tâm.

Từ khóa: Generative AI, Quản lý hành chính công, Năng lực thích ứng, Công chức, Trách nhiệm giải trình, Quản trị thích ứng, Khu vực công.

1.Đặt vấn đề

Sự xuất hiện của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI - điển hình là các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Claude hay các trợ lý ảo công vụ chuyên biệt) đã đánh dấu một bước ngoặt triệt để từ nền hành chính điện tử (E-government) dựa trên dữ liệu cấu trúc sang nền hành chính thông minh tự sinh (Cognitive Government). Theo báo cáo toàn cầu Public Sector AI Adoption Index, tính đến nay có khoảng 74% công chức trên thế giới đã áp dụng thử nghiệm AI vào công việc hàng ngày, mở ra tiềm năng to lớn trong việc hiện đại hóa bộ máy hành chính công (Public First, 2026).

Tuy nhiên, giới học thuật về chính sách và quản lý công đang đối mặt với một khoảng trống nghiên cứu lớn (Research Gap): Các công trình nghiên cứu công bố quốc tế chủ yếu tập trung vào các quốc gia có mức độ sẵn sàng công nghệ cao (như EU, Mỹ, Singapore), nơi hạ tầng số và hành lang pháp lý đã đồng bộ. Tại các quốc gia đang phát triển, sự thâm nhập của Generative AI diễn ra theo một kịch bản hoàn toàn khác: xu hướng thử nghiệm tự phát, mang tính cá nhân và từ dưới lên (bottom-up) từ phía công chức diễn ra nhanh hơn rất nhiều so với tốc độ ban hành chiến lược chính thức của tổ chức (ResearchGate, 2026). Sự lệch pha này đặt nền hành chính truyền thống vốn mang nặng tính quan liêu, tôn ti trước những cú sốc thể chế chưa từng có.

Vậy nên Generative AI tạo ra những cơ hội và thách thức biện chứng nào đối với năng lực thích ứng của đội ngũ công chức tại các nước đang phát triển, và cơ quan quản lý nhà nước cần phản ứng chính sách ra sao để vừa bắt nhịp với thế giới, vừa kiểm soát được rủi ro thể chế và trách nhiệm giải trình?

2. Cơ sở lý luận và Tổng quan nghiên cứu

Theo lý thuyết Quản lý Hành chính công mới (New Public Management - NPM) từng nhấn mạnh việc áp dụng các công cụ của khối tư nhân vào khối công nhằm tối ưu hóa chi phí và tăng hiệu suất (Dunleavy et al., 2006). Song, trước sự biến đổi phi tuyến tính của công nghệ số, NPM bộc lộ sự cứng nhắc. Nghiên cứu này chọn cách tiếp cận từ Lý thuyết Quản trị thích ứng (Adaptive Governance). Theo Janssen và van der Voort (2016), quản trị thích ứng đòi hỏi bộ máy nhà nước và đội ngũ công chức phải có năng lực tự học hỏi, linh hoạt điều chỉnh cấu trúc nội bộ và quy trình xử lý thông tin để duy trì tính ổn định, minh bạch và trách nhiệm giải trình trước sự thay đổi liên tục của môi trường ngoại cảnh.

Nhóm tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính dựa trên phân tích nội dung kết hợp phương pháp nghiên cứu tình huống. Dữ liệu thứ cấp được tổng hợp từ báo cáo chỉ số sẵn sàng AI của chính phủ, các công trình nghiên cứu quốc tế mới nhất về GovTech, và các văn bản điều hành, quy phạm pháp luật thực tế tại Việt Nam và một quốc gia đang phát triển điển hình có tốc độ thích ứng số và hội nhập mạnh mẽ.

3. Kết quả và thảo luận về cơ hội và thách của Genrative AI trong hành chính công

3.1. Cơ hội: Tái định nghĩa hiệu suất công vụ và cá nhân hóa quản trị

Cơ hội của Generative AI không dừng lại ở việc xem nó như một công cụ hỗ trợ tin học văn phòng nâng cấp, mà phải nhìn nhận nó như một thực thể cộng tác tư duy trong quy trình Quản lý nhà nước (QLNN):

Tối ưu hóa quy trình lập quy và xử lý văn bản: Khối lượng văn bản hành chính, tờ trình, báo cáo tại các nước đang phát triển thường rất nặng nề, gây ra hội chứng nghẽn cổ chai tại văn phòng cấp chiến lược. Generative AI có khả năng tóm tắt hàng ngàn trang tài liệu, rà soát xung đột pháp lý giữa các nghị định và thông tư, hỗ trợ soạn thảo dự thảo văn bản ban đầu chỉ trong vài giây. Thực tiễn tại ngành Tòa án Việt Nam, việc triển khai Trợ lý ảo Pháp luật đã giúp giảm đáng kể khối lượng công việc hành chính cho các Thẩm phán.

Thúc đẩy "Quản trị đồng kiến tạo": Chatbot AI dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn giúp phá bỏ rào cản ngôn ngữ và khoảng cách hành chính. Người dân có thể tương tác với chính quyền 24/7 bằng ngôn ngữ tự nhiên để hỏi về thủ tục đất đai, thuế, hộ tịch thay vì phải tự đọc các văn bản quy phạm phức tạp. Điều này chuyển đổi bản chất của dịch vụ công từ "nhà nước cung cấp cái mình có" sang "cung cấp cái người dân cần" (Mehr, 2017).

3.2. Thách thức: Ảo giác công nghệ, An ninh chủ quyền và Khủng hoảng trách nhiệm

Ngược lại với những viễn cảnh lạc quan, việc ứng dụng AI tạo sinh trong bối cảnh các nước đang phát triển đang tạo ra những rủi ro thể chế sâu sắc do năng lực nội tại của nền hành chính chưa theo kịp công nghệ:

Rủi ro an ninh dữ liệu và chủ quyền số quốc gia: Do thiếu hạ tầng AI nội địa, nhiều công chức tại các nước đang phát triển có xu hướng tải các dữ liệu hành chính nội bộ, dự thảo chính sách lên các mô hình thương mại miễn phí như ChatGP, Gemini để nhờ chỉnh sửa văn bản. Hành vi này vô tình đẩy dữ liệu quốc gia lên máy chủ nước ngoài, tạo ra lỗ hổng nghiêm trọng về bảo mật.

Hội chứng "Lười tư duy" và Ảo giác công nghệ: Generative AI tạo ra văn bản dựa trên thuật toán xác suất ngôn ngữ, hoàn toàn có thể tạo ra các điều luật không có thật hoặc trích dẫn sai văn bản pháp quy với một giọng điệu vô cùng thuyết phục. Nếu công chức lạm dụng, thiếu năng lực phản biện, các quyết định hành chính ban hành sẽ chứa đựng những sai sót pháp lý nghiêm trọng.

Hiện tượng "Shadow AI" và "Vùng trống trách nhiệm giải trình": Khảo sát cho thấy phần lớn công chức dùng AI một cách tự phát mà không báo cáo tổ chức do sợ bị cấm. Khi một văn bản do AI soạn thảo bị sai sót dẫn đến thiệt hại kinh tế cho người dân, hành chính học đối mặt với một câu hỏi hóc búa: Trách nhiệm thuộc về công chức, người đứng đầu cơ quan, hay thuật toán của một công ty công nghệ ngoại quốc?

4. Cơ chế, trách nhiệm pháp lý qua hệ quy chiếu tại Việt Nam

Trong quản lý nhà nước truyền thống, mọi quyết định hành chính hoặc hành vi hành chính của công chức đều phải tuân thủ nguyên tắc "rõ ràng, có căn cứ và có thể hồi tố trách nhiệm". Tuy nhiên, Generative AI vận hành như một "hộp đen"– cấu trúc thuật toán học sâu khiến ngay cả những người lập trình ra nó cũng không thể giải thích cặn kẽ tại sao hệ thống lại đưa ra một kết quả cụ thể (Ananny & Crawford, 2018). Từ thực tiễn hệ thống pháp luật Việt Nam, thách thức này làm bộc lộ các xung đột pháp lý cốt lõi:

4.1. Xung đột với Luật Cán bộ, công chức

Theo Khoản 1, Điều 9 và Khoản 2, Điều 10 Luật Cán bộ, công chức 2008 (sửa đổi, bổ sung 2019), công chức có nghĩa vụ “Chịu trách nhiệm trước pháp luật về hành vi hành chính, quyết định hành chính của mình” và “Chủ động và phối hợp chặt chẽ trong thi hành công vụ”. Khi AI tham gia vào quy trình công vụ, ranh giới giữa "lỗi cố ý", "lỗi vô ý" của công chức và "lỗi hệ thống" của phần mềm trở nên cực kỳ mờ nhạt. Tính "hộp đen" của AI tạo ra hội chứng "Đổ lỗi cho máy", làm suy giảm trách nhiệm công vụ. Thể chế hiện tại chưa có quy định pháp lý để định danh và xử lý hành vi "thiếu trách nhiệm gây hậu quả nghiêm trọng do tin tưởng sai lệch vào trí tuệ nhân tạo".

4.2. Thách thức bồi thường theo Luật Trách nhiệm bồi thường của Nhà nước

Một bài toán nghị luận mang tính pháp lý chuyên sâu đặt ra cho ngành QLNN là khi công chức sử dụng chatbot AI để tư vấn thủ tục đầu tư, nếu AI đưa ra thông tin sai lệch dẫn đến doanh nghiệp bị thiệt hại lớn, cơ chế tài phán sẽ xử lý ra sao? Đối chiếu với Luật Trách nhiệm bồi thường của Nhà nước 2017, Nhà nước chỉ có nghĩa vụ bồi thường khi có “hành vi trái pháp luật của người thi hành công vụ” (Điều 7). Trong trường hợp này, hành vi của công chức là sử dụng công cụ hỗ trợ do cơ quan cung cấp, rất khó cấu thành hành vi cố ý làm trái pháp luật. Trong khi đó, thiệt hại lại do thuật toán của bên thứ ba (doanh nghiệp phát triển AI) tạo ra, và Nhà nước không thể khởi kiện hoàn trả đối với một thuật toán. Xung đột này tạo ra một "Vùng trống trách nhiệm" nguy hiểm, nơi quyền lợi hợp pháp của công dân bị đe dọa nhưng cơ chế tài phán hành chính lại bất lực trong việc xác định định mức lỗi.

5. Kết luận và Kiến nghị

Ứng dụng Generative AI không còn là một lựa chọn công nghệ, mà là một yêu cầu bắt buộc đối với nền hành chính quốc gia trong xu thế hướng ra thế giới. Đối với các quốc gia đang phát triển, năng lực thích ứng không đồng nghĩa với việc chạy đua mua sắm phần mềm, mà là năng lực chuyển hóa thể chế. Để giải quyết triệt để bài toán trách nhiệm và nâng cao năng lực thích ứng cho đội ngũ công chức, nghiên cứu đề xuất hệ thống ba giải pháp cốt lõi theo nguyên tắc "Trách nhiệm giải trình lấy con người làm trung tâm":

Tái cấu trúc khung năng lực công chức thời kỳ AI: Cần đưa kỹ năng tương tác với AI (Prompt Engineering cho công chức) và đặc biệt là Kỹ năng tư duy phản biện số (Digital Critical Thinking) vào chương trình đào tạo, bồi dưỡng công chức bắt buộc, thay thế cho các bộ kỹ năng tin học văn phòng truyền thống đã lỗi thời. Công chức phải được huấn luyện năng lực kiểm định thông tin chéo để không bị thao túng bởi "ảo giác" của AI.

Luật hóa hành lang đạo đức AI và cụ thể hóa chế tài kỷ luật: Nâng cấp các "Tài liệu hướng dẫn" hiện tại thành Nghị định quy định rõ danh mục các tác vụ hành chính được phép dùng AI và danh mục cấm tuyệt đối. Đồng thời, cần cụ thể hóa các hành vi vi phạm liên quan đến AI vào Nghị định số 112/2020/NĐ-CP về xử lý kỷ luật cán bộ, công chức (ví dụ: coi việc tự ý tải dữ liệu mật lên AI công cộng là hành vi vi phạm quy định bảo vệ bí mật nhà nước).

Cơ chế bảo vệ cán bộ đổi mới sáng tạo số: Để bảo vệ công chức trước xu thế "sợ sai, sợ trách nhiệm công nghệ", cần áp dụng tinh thần của Nghị định số 73/2023/NĐ-CP về khuyến khích, bảo vệ cán bộ năng động, sáng tạo vì lợi ích chung. Nếu công chức ứng dụng AI nội bộ (đã được phê duyệt) vào thử nghiệm đổi mới quy trình thủ tục hành chính, đã thực hiện đầy đủ các bước kiểm soát rủi ro theo quy chuẩn nhưng vẫn xảy ra sai sót kỹ thuật khách quan, họ phải được xem xét miễn trừ hoặc giảm nhẹ trách nhiệm pháp lý.

Tác giả: Nguyễn Thị Thu Hường

Nguyễn Thị Hường

Học viện Hành chính và Quản trị công

Tài liệu tham khảo:

1.Ananny, M., & Crawford, K. (2018). Seeing without knowing: Limitations of the transparency ideal and its application to algorithmic accountability. New Media & Society, 20(3), 973-989.

2.Bộ Khoa học và Công nghệ Việt Nam. (2025). Tài liệu hướng dẫn một số nguyên tắc chung với công chức, viên chức và người lao động trong cơ quan nhà nước sử dụng trợ lý ảo - chatbot AI phục vụ công việc (Ban hành ngày 31/3/2025).

3.Chính phủ Việt Nam. (2020). Nghị định số 112/2020/NĐ-CP ngày 18 tháng 9 năm 2020 về xử lý kỷ luật cán bộ, công chức, viên chức.

4.Chính phủ Việt Nam. (2023). Nghị định số 73/2023/NĐ-CP ngày 29 tháng 9 năm 2023 quy định về khuyến khích, bảo vệ cán bộ năng động, sáng tạo vì lợi ích chung.

5.Dunleavy, P., Margetts, H., Bastow, S., & Tinkler, J. (2006). New public management is dead—Long live digital-era governance. Journal of Public Administration Research and Theory, 16(3), 467-494.

6.Janssen, M., & van der Voort, H. (2016). Adaptive governance: Towards a stable, accountable and responsive government. Government Information Quarterly, 33(1), 1-5.

7.Mehr, H. (2017). Artificial intelligence for citizen services and government. Ash Center for Democratic Governance and Innovation, Harvard Kennedy School.

8.Oxford Insights. (2025). Government AI Readiness Index 2025. Oxford, UK.

9.Public First. (2026). Public Sector AI Adoption Index-2026. Global Report on Public Services.

10.Quốc hội Việt Nam. (2008). Luật Cán bộ, công chức (Luật số 22/2008/QH12, sửa đổi, bổ sung năm 2019).

11.Quốc hội Việt Nam. (2017). Luật Trách nhiệm bồi thường của Nhà nước (Luật số 10/2017/QH14).

12.ResearchGate. (2026). Generative AI in Developing Countries: Adoption Dynamics in Vietnamese Local Government. MDPI Literature Series on Digitalization.

Danh mục các từ viết tắt: