Explainable AI trong các lĩnh vực rủi ro cao

Ngày 30 Tháng 1 Năm 2026

Trước đây, Trí tuệ nhân tạo (AI) chỉ tồn tại chủ yếu trong phòng thí nghiệm nghiên cứu và các dự án thử nghiệm. Ngày nay, AI đã có thể đưa ra những quyết định có tác động trực tiếp đến sức khỏe, tài chính, sự an toàn và quyền lợi của con người. Từ chấm điểm tín dụng tự động, chẩn đoán y khoa đến ưu tiên xử lý mối đe dọa an ninh mạng, hệ thống AI ngày càng hiện hữu trong những lĩnh vực mà sai sót có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng.

Trong các lĩnh vực này, vấn đề cốt lõi không còn chỉ xoay quanh độ chính xác của mô hình AI, mà là liệu chúng ta có thể hiểu và tin tưởng những kết luận do AI đưa ra. Chính vì thế, Explainable AI (XAI) dần trở nên thiết yếu.

Các lĩnh vực đòi hỏi quyết định rủi ro thường là những lĩnh vực khá phức tạp, có hậu quả khó khắc phục và gây tác động lớn về mặt vận hành hoặc đạo đức. Khi AI tham gia vào những quyết định này thì khả năng giải thích (explainability) không còn là tùy chọn—mà là yếu tố phải có của một nền tảng của AI uy tín, có trách nhiệm và tuân thủ quy định.

Rủi ro của “black box” trong các quyết định quan trọng

Các mô hình AI “hộp đen” truyền thống—đặc biệt là các hệ thống deep learning—thường đưa ra dự đoán có độ chính xác cao nhưng lại thiếu minh bạch. Tính thiếu minh bạch này sẽ gây ra hậu quả đáng kể trong các lĩnh vực có mức độ rủi ro cao. Một nghiên cứu về AI trong y tế cho thấy rằng nếu thiếu tính minh bạch, các bác sĩ sẽ ngần ngại sử dụng AI để hỗ trợ chẩn đoán/điều trị vì họ không hiểu cơ sở của các dự đoán, kể cả với những mô hình AI có khả năng thống kê chính xác.

Bác sĩ chịu trách nhiệm pháp lý và đạo đức đối với kết quả điều trị. Nếu một công cụ AI đề xuất chẩn đoán hoặc phác đồ điều trị, bác sĩ phải có khả năng giải trình quyết định đó với đồng nghiệp, bệnh nhân và cơ quan quản lý. Nhiều nghiên cứu và tổng quan hệ thống cho thấy bác sĩ chỉ sẵn sàng áp dụng AI khi họ có thể xem xét các dữ liệu đầu vào, lập luận hoặc bằng chứng đằng sau một dự đoán. Khả năng giải thích gắn trực tiếp với mức độ chấp nhận AI trong thực hành lâm sàng.

Tương tự, trong lĩnh vực an ninh mạng và phân tích mối đe dọa, các kết quả từ mô hình AI thiếu minh bạch không giúp chuyên gia đánh giá hiệu quả mức độ ưu tiên của các rủi ro. Lúc này, khả năng giải thích của mô hình AI tương ứng với việc cung cấp thông tin về những tín hiệu nào đã dẫn đến cảnh báo, giúp đội ngũ phản ứng nhanh chóng và tự tin hơn.

Những ví dụ này cho thấy vấn đề cốt lõi là: độ chính xác mà không có giải thích vẫn có thể dẫn đến kết quả không an toàn, vì các bên liên quan không thể kiểm tra, xác minh hoặc điều chỉnh hành vi của AI. Trong môi trường rủi ro cao, khoảng cách giữa hiệu suất và sự hiểu biết tạo ra rủi ro vận hành, pháp lý và đạo đức.

High-stakes AI là gì và vì sao khả năng giải thích quan trọng?

Hệ thống AI rủi ro cao (A high-stakes AI system) là hệ thống có quyết định ảnh hưởng đến sức khỏe, tình trạng pháp lý, tài chính, an toàn cá nhân hoặc quyền công dân, bao gồm:

Hệ thống chẩn đoán và đề xuất điều trị trong y tế
Chấm điểm tín dụng và phê duyệt khoản vay tự động
Hệ thống ưu tiên xử lý mối đe dọa an ninh
Công cụ tuyển dụng và đánh giá hiệu suất
Hệ thống dự đoán trong thực thi pháp luật và tư pháp hình sự

Trong mỗi trường hợp, việc thiếu giải thích làm suy yếu khả năng xác thực kết quả, tuân thủ quy định hoặc cho phép khiếu nại và xem xét lại có ý nghĩa.

XAI đề cập đến các phương pháp giúp quyết định và logic của mô hình trở nên dễ hiểu với con người. Điều này thu hẹp khoảng cách giữa machine learning và quá trình ra quyết định có trách nhiệm, để con người hiểu vì sao mô hình đưa ra một kết quả cụ thể.

Động lực từ quy định: EU AI Act và “quyền được giải thích”

Các quy định pháp lý đang nhanh chóng biến khả năng giải thích từ một việc nên làm thành một yêu cầu pháp lý bắt buộc, đặc biệt đối với các hệ thống AI rủi ro cao. Tín hiệu rõ ràng nhất đến từ EU AI Act, áp dụng cách tiếp cận dựa trên mức độ rủi ro trong quản trị AI.

Theo điều luật này, các hệ thống AI - được sử dụng trong các lĩnh vực như y tế, đánh giá tín dụng, tuyển dụng, thực thi pháp luật cũng như các lĩnh vực tiếp cận dịch vụ thiết yếu - đều được phân loại là “rủi ro cao”. Các hệ thống này phải tuân thủ các yêu cầu nghiêm ngặt về minh bạch, tài liệu hóa, sự giám sát của con người và theo dõi sau triển khai. Trên thực tế, điều này đồng nghĩa với việc tổ chức phải cung cấp đủ thông tin để người dùng hiểu, phải diễn giải và sử dụng an toàn các kết quả do AI tạo ra—khiến khả năng giải thích trở thành điều kiện tiên quyết để triển khai hợp pháp.

Khái niệm “quyền được giải thích” cũng ngày càng được nhấn mạnh trong các diễn giải của GDPR và luật lệ quốc gia. Khi các hệ thống tự động có tác động đáng kể đến cá nhân, tổ chức được kỳ vọng phải cung cấp thông tin có ý nghĩa về cách quyết định được đưa ra, cũng như cơ chế xem xét và khiếu nại bởi con người. Điều này chuyển khả năng giải thích từ quản trị nội bộ sang trách nhiệm giải trình bên ngoài.

Ngoài EU, các cơ quan quản lý chuyên ngành—đặc biệt trong tài chính và y tế—cũng đang củng cố các yêu cầu này thông qua hướng dẫn giám sát và kiểm toán. Kết quả là một chuẩn mực toàn cầu đang hình thành: các quyết định AI có tác động cao phải đi kèm khả năng giải thích, bảo vệ và được con người xem xét.

Tóm tắt, các quy định đang đóng vai trò như một “đòn bẩy bắt buộc” thúc đẩy việc áp dụng khả năng giải thích. Tuy nhiên, mục tiêu không chỉ dừng lại ở việc tuân thủ. Nếu các tổ chức xem explainability chỉ như một lựa chọn để đáp ứng yêu cầu pháp lý, có khả năng các tổ chức này sẽ xây dựng những hệ thống làm hài lòng kiểm toán viên nhưng lại không phục vụ tốt người dùng. Trong các môi trường ra quyết định rủi ro cao, khả năng giải thích hiệu quả cần đồng thời hỗ trợ cả quá trình rà soát theo quy định lẫn việc ra quyết định thực tế trong vận hành hằng ngày.

Khả năng giải thích như một cơ chế kiểm soát rủi ro

Trong môi trường rủi ro cao, khả năng giải thích phục vụ bốn mục đích chính:

Niềm tin và mức độ chấp nhận: Các chuyên gia y tế, quản lý rủi ro và nhà phân tích có xu hướng tin tưởng và chấp nhận khuyến nghị từ AI hơn khi họ hiểu cơ sở lập luận.
Trách nhiệm giải trình và kiểm toán: Khả năng giải thích tạo ra logic có thể truy vết, hỗ trợ hồ sơ kiểm toán và tuân thủ quy định.
Phát hiện lỗi và gỡ lỗi: Thông tin minh bạch giúp phát hiện thiên lệch mô hình, hiện tượng drift hoặc hành vi bất thường.
Giám sát của con người: Con người chỉ có thể can thiệp hiệu quả khi hiểu được lập luận của AI.

Ngược lại, khi thiếu giải thích, hệ thống AI giống như một “thẩm quyền khó hiểu”: tự tin, khó diễn giải và có thể sai.

Các trường hợp thực tế nơi XAI tạo ra khác biệt

Trong các môi trường ra quyết định rủi ro cao, sự phản đối đối với AI “hộp đen” không chỉ là lo ngại mang tính giả định. Điều này đã diễn ra nhiều lần trong các trường hợp triển khai thực tế. Khi thiếu giải thích - con người sẽ do dự, hệ thống hoạt động kém hiệu quả và niềm tin dần bị bào mòn.

Y tế

Một ví dụ nổi bật là phiên bản đầu tiên của Epic Sepsis Model, công cụ dự đoán nguy cơ nhiễm trùng huyết được triển khai tại hàng trăm bệnh viện ở Hoa Kỳ. Một đánh giá độc lập công bố trên JAMA Internal Medicine cho thấy mô hình bỏ sót gần hai phần ba ca nhiễm trùng huyết và tạo ra nhiều cảnh báo sai. Do thiếu minh bạch trong cách tính điểm rủi ro, nhiều bác sĩ không thể xác thực cảnh báo trong quy trình lâm sàng và thường bỏ qua chúng. Trường hợp này cho thấy AI thiếu minh bạch có thể làm suy giảm an toàn bệnh nhân, ngay cả khi được triển khai trên quy mô lớn.

Dịch vụ tài chính

Trong lĩnh vực tài chính, khả năng giải thích đóng vai trò thiết yếu không chỉ để đáp ứng yêu cầu tuân thủ mà còn để đảm bảo tính công bằng. Các mô hình “hộp đen” có thể vượt trội hơn các phương pháp chấm điểm truyền thống về mặt hiệu suất, nhưng nếu một mô hình từ chối cấp tín dụng mà không đưa ra lý do rõ ràng, khách hàng sẽ không có cơ sở để yêu cầu xem xét lại và cơ quan quản lý có thể phải can thiệp. Nghiên cứu về các khung XAI trong chấm điểm tín dụng cho thấy việc phân tích minh bạch mức độ quan trọng của từng yếu tố—chẳng hạn như lịch sử tín dụng và tỷ lệ nợ—là nền tảng để xây dựng các dự đoán đáng tin cậy.

Năm 2019, Apple Card đã vấp phải làn sóng phản ứng từ công chúng khi nhiều khách hàng phản ánh rằng phụ nữ nhận hạn mức tín dụng thấp hơn đáng kể. Dù cơ quan quản lý không xác định có hành vi phân biệt đối xử có chủ ý, cuộc điều tra đã phơi bày một vấn đề cốt lõi: khách hàng không thể nhận được lời giải thích rõ ràng cho các quyết định tín dụng tự động. Sự thiếu minh bạch này làm gia tăng nghi ngờ và sự giám sát từ phía cơ quan quản lý, cho thấy rằng trong lĩnh vực cho vay, khả năng giải thích không chỉ phục vụ mục tiêu tuân thủ mà còn là yếu tố then chốt bảo đảm tính hợp pháp và niềm tin vào hệ thống. Tìm hiểu thêm

Các phương pháp và cơ chế giải thích

Khả năng giải thích thường được nhắc đến như thể đó là một tính năng kỹ thuật đơn lẻ. Tuy nhiên, trên thực tế, đây là tập hợp nhiều phương pháp bổ trợ lẫn nhau, mỗi phương pháp phù hợp với những loại mô hình, mức độ rủi ro và nhóm người dùng khác nhau. Những gì hữu ích với một nhà khoa học dữ liệu đang gỡ lỗi mô hình có thể lại không phù hợp với bác sĩ đang đưa ra quyết định điều trị hoặc chuyên gia an ninh đang xử lý một cảnh báo khẩn cấp.

Trong môi trường rủi ro cao, câu hỏi không còn là liệu mô hình có thể được giải thích hay không, mà là lời giải thích đó hỗ trợ phán đoán của con người như thế nào tại thời điểm ra quyết định. Sự khác biệt này rất quan trọng, bởi những lời giải thích được thiết kế không phù hợp có thể gây hiểu nhầm hoặc tạo ra cảm giác tự tin sai lệch.

Trên thực tế, các cơ chế giải thích thường được phân thành một số nhóm chính, mỗi nhóm phục vụ một mục đích riêng:

Phân bổ mức độ quan trọng của đặc trưng (Feature attribution):
Các kỹ thuật như SHAP hoặc LIME gán điểm quan trọng cho từng yếu tố đầu vào, giúp người dùng hiểu yếu tố nào đóng góp nhiều nhất vào kết quả.
Giải thích phản thực (Counterfactual explanations):
Cho thấy những thay đổi nhỏ ở dữ liệu đầu vào có thể dẫn đến kết quả khác như thế nào. Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong tư vấn tài chính cho khách hàng hoặc khi cân nhắc phương án điều trị thay thế trong y tế.
Thẻ mô hình và tài liệu hóa (Model cards và documentation):
Các bản tóm tắt có cấu trúc về hiệu suất, giới hạn và chỉ số công bằng của mô hình giúp các bên liên quan hiểu được hành vi tổng thể của hệ thống.

Không có một kỹ thuật đơn lẻ nào có thể giải quyết mọi thách thức về khả năng giải thích. Tùy theo môi trường và mức độ rủi ro, việc kết hợp nhiều phương pháp, được điều chỉnh theo đặc thù từng lĩnh vực, sẽ mang lại hiệu quả cao hơn.

Cách tích hợp XAI vào các hệ thống rủi ro cao

Trong các môi trường rủi ro cao, khả năng giải thích không thể được bổ sung sau khi hệ thống đã triển khai. Explainability cần được thiết kế ngay từ đầu, gắn chặt với quản trị rủi ro, trách nhiệm giải trình và quy trình ra quyết định của con người. Trên thực tế, không có một kỹ thuật giải thích đơn lẻ nào đủ đáp ứng mọi yêu cầu. Các hệ thống rủi ro cao thường phải kết hợp nhiều phương pháp, được lựa chọn dựa trên mức độ phức tạp của mô hình, yêu cầu pháp lý và nhu cầu của người ra quyết định.

Để XAI phát huy hiệu quả trong các hệ thống rủi ro cao, tổ chức nên tập trung vào bốn khía cạnh nền tảng:

Phân loại rủi ro (Risk classification): Xác định những hệ thống AI có tác động cao và ưu tiên đầu tư vào khả năng giải thích tương ứng với mức độ rủi ro.
Tích hợp vào quản trị (Governance integration): Đưa các yêu cầu về khả năng giải thích vào toàn bộ vòng đời phát triển, tài liệu hóa và quy trình kiểm toán.
Quy trình con người (Human processes): Đào tạo các bên liên quan trong từng lĩnh vực cách diễn giải kết quả AI và hiểu rõ các giới hạn của hệ thống.
Giám sát liên tục (Continuous monitoring): Theo dõi hành vi mô hình theo thời gian và đảm bảo các cơ chế giải thích vẫn còn phù hợp khi dữ liệu thay đổi.

Cách tiếp cận này giúp chuyển khả năng giải thích từ một yếu tố bổ sung sau cùng thành một nguyên tắc cốt lõi trong quản trị hệ thống AI.

Trách nhiệm giải trình là “độ chính xác” mới

Trong các môi trường rủi ro cao, khả năng giải thích sẽ biến AI từ một “nhà tiên tri khó hiểu” thành một đối tác có trách nhiệm giải trình. Điều này tạo nền tảng cho niềm tin, an toàn vận hành, tuân thủ pháp lý và đạo đức. Khi các quy định như EU AI Act ngày càng thúc đẩy yêu cầu minh bạch, cùng với ngày càng nhiều bằng chứng thực tế cho thấy giá trị vận hành của việc giải thích, XAI không còn là một lựa chọn bổ sung—mà đã trở thành yếu tố cốt lõi của việc triển khai AI có trách nhiệm.

Khi các quyết định có ảnh hưởng trực tiếp và đáng kể đến cuộc sống cũng như quyền lợi của con người, những hệ thống đứng sau các quyết định đó phải có thể được hiểu rõ, có thể bảo vệ trước sự giám sát và phù hợp với các giá trị nhân văn. Tương lai của AI trong các môi trường rủi ro cao không chỉ thuộc về những hệ thống chính xác nhất, mà thuộc về những hệ thống có khả năng giải thích rõ ràng và trách nhiệm giải trình cao nhất.

Tài liệu gốc: Explainable AI in high-stakes decision environments