Mở đầu

Trong quá trình chuyển đổi số, việc ứng dụng AI, đặc biệt là các công cụ chatbot vào hoạt động soạn thảo văn bản hành chính, báo cáo, công văn và tài liệu nghiệp vụ đang ngày càng trở nên phổ biến trong các cơ quan, tổ chức. AI giúp rút ngắn thời gian soạn thảo, chuẩn hóa câu chữ và hỗ trợ cán bộ xử lý khối lượng lớn văn bản trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, khác với các công cụ hỗ trợ truyền thống, chatbot AI không chỉ xử lý hình thức văn bản mà còn tham gia sâu vào nội dung, lập luận và ngữ cảnh, từ đó làm nảy sinh những nguy cơ mới về an toàn thông tin, đặc biệt đối với các văn bản mang tính quản lý, chỉ đạo và chưa được công bố.

Đặc thù của văn bản hành chính trong môi trường AI

Văn bản hành chính, công vụ thường chứa đựng nhiều lớp thông tin nhạy cảm như định hướng chính sách, nhận định nội bộ, thông tin chưa công bố, dữ liệu tổng hợp từ nhiều đơn vị hoặc quan điểm quản lý của người có thẩm quyền. Khi sử dụng chatbot AI để hỗ trợ soạn thảo, người dùng có xu hướng cung cấp cho hệ thống AI các đoạn nội dung thô, bản nháp, số liệu hoặc bối cảnh xử lý nhằm nhận được văn bản “đúng ý” hơn. Chính đặc thù này khiến quá trình soạn thảo văn bản hành chính bằng AI tiềm ẩn nguy cơ lộ lọt thông tin ngay từ giai đoạn chuẩn bị, khi nội dung chưa được kiểm duyệt và phân loại mức độ mật.

Nguy cơ rò rỉ thông tin từ quá trình soạn thảo và bài toán “Shadow Data”

Một trong những rủi ro trực diện và khó kiểm soát nhất hiện nay là nguy cơ rò rỉ thông tin xuất phát trực tiếp từ dữ liệu đầu vào (input data) mà cán bộ cung cấp cho chatbot AI. Trong hoạt động nghiệp vụ thực tế, với mong muốn tối ưu hóa câu chữ hoặc tìm kiếm các lập luận chặt chẽ hơn, cán bộ soạn thảo thường có xu hướng đưa vào hệ thống AI các nội dung sơ thảo mang tính bảo mật cao như: dự thảo công văn chỉ đạo, báo cáo nội bộ về các vấn đề nhạy cảm, nhận định tình hình thực tế hoặc các phương án xử lý chưa được thống nhất giữa các cấp lãnh đạo.

Minh họa rủi ro rò rỉ dữ liệu khi thông tin nội bộ được nhập vào chatbot AI và bị lưu trữ ngoài phạm vi kiểm soát của tổ chức

Vấn đề trở nên nghiêm trọng hơn khi hầu hết các hệ thống chatbot AI phổ biến hiện nay đều vận hành trên nền tảng điện toán đám mây thuộc quyền quản lý của các tập đoàn công nghệ bên thứ ba. Khi dữ liệu được tải lên, chúng ngay lập tức vượt ra ngoài phạm vi kiểm soát an ninh của cơ quan, tổ chức để đi vào hạ tầng lưu trữ ngoại biên. Tại đây, các dự thảo này có thể bị lưu trữ vô thời hạn, thậm chí bị tái sử dụng để huấn luyện (retraining) các phiên bản mô hình ngôn ngữ tiếp theo. Điều này tạo ra hiện tượng "Shadow Data" (Dữ liệu bóng) - những mảnh ghép thông tin công vụ nằm rải rác trên không gian mạng mà tổ chức không thể thu hồi hay tiêu hủy theo quy định bảo mật.

Một số ví dụ thực tế về rủi ro dữ liệu “bị phơi bày” trên nền tảng AI đám mây:

- Hàng nghìn đoạn hội thoại riêng tư với ChatGPT xuất hiện trên Google: Dựa trên báo cáo của Fast Company, hơn 4.500 đoạn trò chuyện tưởng như riêng tư giữa người dùng và ChatGPT đã bị Google lập chỉ mục và hiển thị công khai trên trang kết quả tìm kiếm, do tính năng chia sẻ liên kết “Share chat” bị hiểu nhầm và lập chỉ mục bởi bộ máy tìm kiếm. Nội dung các đoạn chat này đôi khi chứa thông tin nhạy cảm như email cá nhân, dữ liệu công việc hay thảo luận nội bộ mà người dùng không hề có ý định công khai [1].

- Sự cố tương tự với Grok AI: Chỉ vài tuần sau sự cố ChatGPT, một lượng lớn hơn - ước tính hơn 300.000 đoạn trò chuyện với chatbot Grok của xAI, cũng đã bị lập chỉ mục công khai, cho phép truy cập nội dung bằng tìm kiếm đơn giản trên internet. Điều này càng minh họa mức độ rủi ro khi các tính năng chia sẻ dữ liệu được thiết kế mà thiếu kiểm soát chặt chẽ [2].

- Google Gemini bị xếp vào nhóm thu thập dữ liệu người dùng mạnh: Báo cáo từ Surfshark cho thấy Google Gemini - một chatbot AI phổ biến, thu thập nhiều loại dữ liệu người dùng nhất trong số 10 chatbot được khảo sát, bao gồm cả dữ liệu vị trí, danh bạ, lịch sử web và nhiều loại thông tin cá nhân khác và có thể liên kết với hệ sinh thái dịch vụ rộng lớn của Google để mở rộng thu thập. Điều này đặt ra câu hỏi về mức độ dữ liệu được tích lũy và khả năng tái sử dụng dữ liệu đó trên hạ tầng đám mây [3].

Những trường hợp này cho thấy trong môi trường AI đám mây, ngay cả những nội dung mà người dùng nghĩ là riêng tư có thể bị phơi bày hoặc lưu lại ngoài ý muốn, tạo ra “Shadow Data” mà tổ chức gần như không thể kiểm soát hoặc thu hồi theo quy định bảo mật. Việc lập chỉ mục hay thu thập ngoài kiểm soát không chỉ ảnh hưởng đến quyền riêng tư cá nhân mà còn có thể rủi ro cho dữ liệu công vụ và chiến lược nội bộ.

Đáng chú ý, hình thức rò rỉ này gần như không để lại bất kỳ dấu hiệu "tấn công" kỹ thuật hay hành vi bất thường nào đối với các hệ thống giám sát an toàn thông tin truyền thống (như IDS/IPS hay Firewall). Nó được ngụy trang một cách tinh vi dưới dạng hoạt động hỗ trợ công việc bình thường và diễn ra hoàn toàn chủ động từ phía người dùng. Tuy nhiên, hệ quả của nó là sự "phơi nhiễm dữ liệu chủ động", khiến các thông tin vốn thuộc diện quản lý nội bộ hoặc chưa công bố có nguy cơ bị suy lộ cho các truy vấn của bên thứ ba trong tương lai, gây ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu lực quản lý và an ninh quốc gia.

Bên cạnh việc rò rỉ trực tiếp qua luồng dữ liệu xử lý, các phiên trò chuyện với AI còn được hệ thống lưu lại chi tiết trong lịch sử tài khoản người dùng. Nếu tài khoản cá nhân của cán bộ không được bảo vệ nghiêm ngặt bằng các biện pháp xác thực đa yếu tố (MFA) hoặc bị chiếm quyền điều khiển (Account Takeover), toàn bộ kho dữ liệu bản nháp văn bản hành chính tích lũy qua thời gian sẽ trở thành một "kho lưu trữ bí mật" béo bở để tin tặc khai thác, tống tiền hoặc thực hiện các cuộc tấn công có chủ đích nhắm vào tổ chức.

Rủi ro sai lệch nội dung và trách nhiệm pháp lý

Bên cạnh nguy cơ rò rỉ dữ liệu, việc sử dụng AI trong soạn thảo văn bản hành chính còn tiềm ẩn rủi ro nghiêm trọng về sự sai lệch nội dung so với ý chí quản lý. Chatbot AI, bản chất là các mô hình xác suất ngôn ngữ, có khả năng tạo ra các văn bản với cấu trúc mạch lạc, văn phong trang trọng, dễ gây nhầm lẫn cho người dùng về tính chính xác của thông tin. Tuy nhiên, AI không có khả năng hiểu thực sự về tư tưởng chỉ đạo hay bối cảnh chính trị - xã hội đặc thù của từng văn bản công vụ.

Rủi ro này biểu hiện rõ nét qua hiện tượng “Ảo giác pháp lý”, khi AI tự ý bổ sung các lập luận, diễn giải hoặc thậm chí trích dẫn các căn cứ pháp lý, số hiệu văn bản không tồn tại nhưng lại được trình bày một cách hết sức thuyết phục. Trong môi trường hành chính, nơi mỗi câu chữ đều mang tính quy phạm và hệ quả thực thi rộng khắp, những nội dung "suy đoán" này có thể dẫn đến việc hiểu sai chủ trương, gây lệch lạc trong quá trình triển khai chính sách.

Nghiêm trọng hơn, việc phụ thuộc quá mức vào AI đang làm mờ đi ranh giới của trách nhiệm giải trình. Trong một quy trình nghiệp vụ chuẩn, mỗi câu chữ trong văn bản phải được kiểm chứng dựa trên thực tiễn và quy định pháp luật. Khi cán bộ soạn thảo phó mặc công đoạn xây dựng nội dung cho AI, một sự đứt gãy trong Chuỗi trách nhiệm (Accountability Chain) sẽ hình thành.

Khi văn bản đã được ký ban hành và phát sinh hệ quả pháp lý không mong muốn, trách nhiệm cuối cùng vẫn thuộc về con người - người ký và người tham mưu, trong khi nguồn gốc sai sót lại nằm ở thuật toán. Sự phụ thuộc này không chỉ làm giảm chất lượng công tác hành chính mà còn đẩy cơ quan, tổ chức vào những tình huống rủi ro pháp lý phức tạp, làm suy giảm uy tín và hiệu lực điều hành của bộ máy nhà nước.

Nguy cơ làm mờ ranh giới trách nhiệm cá nhân

Một hệ quả đáng lưu ý khác là nguy cơ làm mờ ranh giới trách nhiệm trong hoạt động soạn thảo văn bản. Khi AI tham gia sâu vào quá trình hình thành nội dung, cán bộ soạn thảo có thể dần coi AI như một “nguồn tham chiếu mặc định”, giảm mức độ kiểm tra, đối chiếu và chịu trách nhiệm cá nhân đối với văn bản. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng văn bản hành chính mà còn làm suy giảm nguyên tắc trách nhiệm cá nhân - yếu tố cốt lõi trong quản lý nhà nước và quản trị tổ chức.

Một trường hợp thực tế cho thấy rõ nguy cơ mờ ranh giới trách nhiệm là vụ việc tại Sở Công Thương tỉnh Cao Bằng, khi một báo cáo trình Ủy ban nhân dân (UBND) tỉnh bị phát hiện chứa nhiều lỗi nghiêm trọng về ngôn ngữ và nội dung, được cho là có dấu hiệu sử dụng AI nhưng không qua kiểm tra đầy đủ. Chủ tịch UBND tỉnh đã phải chấn chỉnh và yêu cầu siết chặt quy trình sử dụng AI trong soạn thảo văn bản, nhấn mạnh rằng mọi sai sót phát sinh từ việc dùng AI vẫn thuộc trách nhiệm của cán bộ tham mưu và người ký văn bản [4].

Khuyến nghị quản lý khi sử dụng AI trong soạn thảo văn bản hành chính

Mặc dù tiềm ẩn nhiều rủi ro đặc thù về an toàn thông tin và trách nhiệm quản lý, việc ứng dụng AI trong soạn thảo văn bản hành chính vẫn mang lại những giá trị đáng kể về năng suất, chuẩn hóa ngôn ngữ và hỗ trợ cán bộ xử lý khối lượng lớn công việc trong thời gian ngắn. Chính vì vậy, việc sử dụng AI trong lĩnh vực này không nên bị cấm đoán cực đoan, mà cần được tiếp cận theo hướng thận trọng, có kiểm soát và dựa trên đánh giá rủi ro. Để bảo đảm an toàn thông tin mà vẫn khai thác được hiệu năng của công nghệ, các cơ quan, tổ chức cần triển khai đồng bộ các giải pháp sau:

Thứ nhất, xây dựng khung pháp lý nội bộ gắn với phân loại dữ liệu theo mức độ rủi ro: Cơ quan cần ban hành quy định rõ ràng về phạm vi sử dụng AI trong soạn thảo văn bản, trên cơ sở phân loại dữ liệu theo mức độ nhạy cảm. Trong đó, thiết lập “Danh mục trắng” đối với các tác vụ ít rủi ro (như hiệu đính chính tả, chỉnh sửa văn phong, chuẩn hóa câu chữ) và “Danh mục đen” đối với các loại thông tin tuyệt đối không được đưa lên hệ thống AI đám mây (như số liệu ngân sách, dự thảo chính sách chưa công bố, thông tin định danh cá nhân). Cách tiếp cận này cho phép khai thác giá trị của AI trong khi vẫn kiểm soát được rủi ro cốt lõi.

Thứ hai, áp dụng kỹ thuật làm sạch và ẩn danh hóa dữ liệu trước khi xử lý: Cán bộ khi sử dụng AI cần thực hiện khử định danh hoặc ẩn danh hóa các tên riêng, địa danh và số liệu chi tiết trong quá trình tương tác với chatbot. Việc thay thế các thông tin cụ thể bằng các ký hiệu giả định giúp tận dụng được khả năng lập luận và biên tập của AI mà không làm lộ các yếu tố bí mật của văn bản hành chính.

Thứ ba, thiết lập cơ chế kiểm soát kỹ thuật bằng các hệ thống DLP (Data Loss Prevention): Tại các điểm truy cập Internet và cổng kết nối với các dịch vụ AI bên ngoài, cơ quan cần triển khai hệ thống DLP để tự động phát hiện, cảnh báo và ngăn chặn việc gửi lên AI các nội dung thuộc danh mục dữ liệu nhạy cảm. Đây là lớp phòng thủ kỹ thuật quan trọng nhằm giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu xuất phát từ lỗi vô ý của người dùng.

Thứ tư, thực hiện nguyên tắc “Con người phê duyệt cuối cùng”: AI chỉ được coi là công cụ hỗ trợ soạn thảo nháp. Mọi văn bản hành chính trước khi ban hành phải được con người rà soát thủ công các căn cứ pháp lý, số liệu và lập luận mà AI gợi ý. Việc ghi nhận văn bản có sử dụng AI hỗ trợ cũng là cần thiết để bảo đảm minh bạch và truy vết trách nhiệm trong công tác tham mưu.

Thứ năm, định hướng phát triển hạ tầng AI nội bộ đối với các cơ quan trọng yếu: Về lâu dài, việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn trên hạ tầng riêng (On-premise hoặc Private Cloud) là giải pháp căn cơ để làm chủ dữ liệu, loại bỏ nguy cơ rò rỉ sang bên thứ ba, đồng thời tối ưu hóa khả năng soạn thảo phù hợp với đặc thù ngôn ngữ hành chính Việt Nam.

Kết luận

Việc ứng dụng AI trong soạn thảo văn bản hành chính, công vụ mang lại nhiều lợi ích về hiệu quả và năng suất, nhưng cũng đặt ra những thách thức mới về an toàn thông tin và quản lý trách nhiệm. Nếu không có cơ chế kiểm soát phù hợp, AI có thể trở thành nguồn phát sinh rủi ro mềm nhưng khó phát hiện, ảnh hưởng trực tiếp đến uy tín và hiệu lực quản lý của cơ quan, tổ chức. Do đó, việc nhận diện đúng rủi ro và xây dựng khung quản lý phù hợp là điều kiện cần thiết để khai thác hiệu quả AI trong lĩnh vực hành chính mà vẫn bảo đảm an toàn, an ninh thông tin.