Văn bản QPPL thời số hóa: Phải để máy có thể đọc và xử lý

Trong nhiều năm qua, chuyển đổi số trong lĩnh vực pháp luật chủ yếu được hiểu là số hóa văn bản, xây dựng cơ sở dữ liệu, cho phép tìm kiếm, tra cứu và liên kết các văn bản pháp luật trên môi trường điện tử. Đây là một bước tiến rất quan trọng, nhưng về bản chất, phần lớn hệ thống pháp luật số hiện nay vẫn được thiết kế để con người đọc. 

Máy tính có thể lưu trữ, tìm kiếm hoặc hỗ trợ tra cứu, nhưng chưa thực sự hiểu được một quy định đang nói về ai, áp dụng trong điều kiện nào, có những ngoại lệ gì, thời hạn bao lâu, cơ quan nào có thẩm quyền và hậu quả pháp lý phát sinh ra sao. Vì vậy, bước tiếp theo của chuyển đổi số pháp luật không nên chỉ là đưa thêm nhiều văn bản lên mạng, mà cần nghiên cứu cách làm cho pháp luật có thể được đọc, hiểu và xử lý bởi máy. Đây là nền tảng của các khái niệm đang được nghiên cứu trên thế giới như Machine-Readable Law, Rules as Code hay Machine-Executable Law.

Có thể hình dung quá trình phát triển này qua ba mức độ. Mức đầu tiên là pháp luật dành cho con người đọc. Luật, nghị định, thông tư hay quyết định được thể hiện dưới dạng giấy, PDF, Word hoặc HTML. Máy chủ yếu đóng vai trò lưu trữ và tìm kiếm. 

Mức thứ hai là pháp luật máy có thể đọc được. Khi đó, văn bản không còn chỉ là một khối chữ mà được cấu trúc thành các thành phần rõ ràng như văn bản, chương, mục, điều, khoản, điểm, phụ lục, biểu mẫu, thời gian hiệu lực, quan hệ sửa đổi, thay thế hoặc bãi bỏ. 

Mức cao hơn là pháp luật máy có thể xử lý hoặc thực thi trong những phạm vi nhất định. Một quy phạm khi đó không chỉ tồn tại dưới dạng câu chữ mà có thể được biểu diễn thành các điều kiện và quy tắc logic. Chẳng hạn, thay vì chỉ có câu “công trình thuộc loại A, có tổng mức đầu tư lớn hơn X phải thực hiện thủ tục Y trước khi phê duyệt”, hệ thống có thể hiểu được chủ thể là công trình, điều kiện là loại A và tổng mức đầu tư lớn hơn X, nghĩa vụ là thực hiện thủ tục Y, còn thời điểm phải hoàn thành là trước khi phê duyệt. Khi dữ liệu của dự án được cung cấp, máy có thể tự kiểm tra điều kiện này.

Điều quan trọng là Machine-Executable Law không có nghĩa máy móc hoặc trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế cơ quan nhà nước, luật sư hay thẩm phán. Không phải mọi quy định pháp luật đều có thể chuyển thành câu lệnh “đúng hoặc sai”. Nhiều quy định chứa các khái niệm như “trường hợp cần thiết”, “ảnh hưởng nghiêm trọng”, “phù hợp cảnh quan”, “bảo đảm lợi ích công cộng” hoặc đòi hỏi cân nhắc giữa nhiều lợi ích khác nhau. Những trường hợp như vậy vẫn cần sự đánh giá và trách nhiệm của con người. Máy chỉ nên tự động hóa những quy tắc có điều kiện, dữ liệu và kết quả đủ rõ ràng.

Nếu xây dựng cho Việt Nam, kiến trúc pháp luật máy đọc được nên bắt đầu từ chính nguồn pháp luật chính thức. Văn bản do cơ quan có thẩm quyền ban hành vẫn phải là nguồn chuẩn. Mọi dữ liệu, quy tắc hoặc kết quả do máy tạo ra đều phải truy ngược được về văn bản gốc. Đây là nguyên tắc rất quan trọng để tránh tình trạng một hệ thống AI tự diễn giải và dần tạo ra một “phiên bản pháp luật” riêng không còn kiểm soát được. 

Trên nền văn bản gốc, cần xây dựng hệ thống định danh thống nhất cho từng văn bản và từng thành phần bên trong văn bản. Không chỉ Luật hay Nghị định có mã định danh, mà từng điều, khoản, điểm cũng cần có định danh ổn định để máy có thể tham chiếu chính xác. Khi một quy định được sửa đổi hoặc thay thế, hệ thống phải biết điều khoản nào đã thay đổi, thay đổi từ thời điểm nào và phiên bản nào áp dụng đối với một sự kiện pháp lý cụ thể.

Sau lớp định danh là lớp cấu trúc. Văn bản pháp luật cần được biểu diễn dưới dạng dữ liệu có cấu trúc thay vì chỉ là PDF. Kinh nghiệm quốc tế như Akoma Ntoso (chuẩn OASIS dùng để biểu diễn có cấu trúc các tài liệu nghị viện, luật, quy định và bản án dưới dạng machine-readable. Nó dùng XML và metadata để máy nhận biết được cấu trúc, định danh và ý nghĩa của các thành phần văn bản pháp luật) cho thấy luật, nghị quyết, văn bản hành chính hay tài liệu tư pháp có thể được cấu trúc thành các đối tượng dữ liệu rõ ràng. 

Việt Nam có thể kế thừa những chuẩn này, đồng thời xây dựng một mô hình thông tin pháp luật phù hợp với hệ thống pháp luật trong nước. Nhưng cấu trúc mới chỉ giúp máy biết “đoạn nào là điều, đoạn nào là khoản”. Muốn máy hiểu luật cần thêm một lớp quan trọng hơn là ngữ nghĩa pháp lý. 

Trong mỗi quy phạm cần xác định được chủ thể, đối tượng, hành vi, điều kiện, quyền, nghĩa vụ, điều cấm, ngoại lệ, thẩm quyền, thời hạn, dữ liệu chứng minh và hậu quả pháp lý. Khi các thành phần này được chuẩn hóa, có thể hình thành từ điển dữ liệu pháp luật, ontology pháp lý và xa hơn là đồ thị tri thức pháp luật của Việt Nam.

Từ đó, một phần quy phạm có thể được chuyển thành các quy tắc máy xử lý được. Một hệ thống hành chính số trong tương lai không nhất thiết phải bắt đầu bằng việc đưa toàn bộ hồ sơ cho một mô hình AI đọc rồi yêu cầu AI tự suy luận. Cách làm đáng tin cậy hơn là để AI khai thác một hệ thống dữ liệu pháp luật đã được cấu trúc, trong đó điều kiện, ngoại lệ, thời hạn và thẩm quyền đã được xác định rõ. AI khi đó đóng vai trò giao tiếp, hỗ trợ suy luận và giải thích, thay vì tự mình “đoán luật” từ hàng nghìn trang văn bản.

Một lớp đặc biệt quan trọng nữa là kiểm chứng và truy nguyên. Nếu hệ thống kết luận một hồ sơ “chưa đủ điều kiện”, người sử dụng phải biết được kết luận đó dựa trên văn bản nào, điều nào, khoản nào, phiên bản nào đang có hiệu lực, dữ liệu đầu vào lấy từ đâu và quy tắc nào đã được áp dụng. Có thể hình dung một chuỗi truy nguyên từ kết quả quyết định quay ngược về quy tắc, điều khoản, văn bản và nguồn pháp luật chính thức. 

Đây chính là điều kiện để xây dựng AI pháp lý đáng tin cậy. Khi các lớp dữ liệu này được hình thành, Việt Nam có thể tiến tới xây dựng các Legal API, tức các giao diện dữ liệu pháp luật cho phép các hệ thống chính phủ số, doanh nghiệp hoặc AI Agent truy vấn trực tiếp. Một AI hỗ trợ thủ tục đầu tư khi đó không cần đọc lại hàng nghìn PDF mỗi lần có câu hỏi. Nó có thể hỏi hệ thống rằng với một dự án thuộc loại này, tại địa phương này, ở thời điểm này, những quy định nào đang áp dụng, cơ quan nào có thẩm quyền, hồ sơ cần những gì, thời hạn bao lâu và có ngoại lệ nào hay không.

Một trường hợp thí điểm rất phù hợp cho Việt Nam là thủ tục cấp phép xây dựng. Đây là lĩnh vực có nhiều quy tắc tương đối rõ về loại công trình, quy hoạch, đất đai, chỉ giới, mật độ, chiều cao, khoảng lùi, thành phần hồ sơ, trường hợp miễn giấy phép và cơ quan có thẩm quyền. Nếu các dữ liệu này được chuẩn hóa, hệ thống có thể tự động kiểm tra một phần lớn hồ sơ, xác định những nội dung còn thiếu và chỉ chuyển những trường hợp cần đánh giá chuyên môn hoặc áp dụng ngoại lệ cho cán bộ xử lý. Từ một bài toán cụ thể như vậy có thể từng bước kiểm chứng kiến trúc Machine-Readable và Machine-Executable Law trước khi mở rộng sang đầu tư, đất đai, môi trường, thuế hoặc an sinh xã hội.

Về lâu dài, cần hướng đến việc hình thành một hạ tầng dữ liệu pháp luật quốc gia. Hạ tầng đó không thay thế hệ thống văn bản pháp luật hiện có mà bổ sung một lớp dữ liệu cho máy. Mỗi quy định quan trọng sẽ đồng thời tồn tại dưới hai dạng: một dạng ngôn ngữ pháp lý chính thức dành cho con người và một dạng dữ liệu có cấu trúc, có ngữ nghĩa, có thể kiểm chứng và trong những trường hợp phù hợp có thể được máy xử lý. Có thể mô tả quá trình này bằng một chuỗi đơn giản: Văn bản pháp luật được định danh, cấu trúc thành dữ liệu, bổ sung metadata và ngữ nghĩa, chuyển những phần phù hợp thành quy tắc, kết nối thành đồ thị tri thức, kiểm chứng nguồn gốc, cung cấp qua API và cuối cùng mới đưa AI vào hỗ trợ suy luận và quyết định. Theo cách tiếp cận này, câu hỏi của tương lai không còn chỉ là “AI có đọc được luật không”, mà là “chúng ta có xây dựng được một hệ thống pháp luật mà cả con người và máy đều có thể hiểu đúng hay không”.

Đích đến của chuyển đổi số pháp luật vì vậy không phải là đưa toàn bộ văn bản lên Internet, cũng không đơn thuần là dùng chatbot để hỏi đáp pháp luật. Đích đến sâu hơn là xây dựng một hệ thống trong đó pháp luật có thể được định danh, cấu trúc, liên kết, kiểm chứng và xử lý bằng máy nhưng vẫn giữ nguyên nguyên tắc con người chịu trách nhiệm cuối cùng đối với việc ban hành, giải thích và áp dụng pháp luật.