AI viết được một đoạn phân tích pháp lý nghe rất hợp lý, nhưng lập luận pháp lý không chỉ là viết. Nó gồm xác định đúng quan hệ pháp luật, chọn đúng quy phạm có hiệu lực tại đúng thời điểm, xét quy định chuyên ngành và ngoại lệ, rồi áp vào tình tiết đầy đủ. Ở mỗi bước, AI có những điểm yếu cố hữu mà người làm luật cần biết để không bị câu chữ trơn tru dẫn đi.
Bài này đi qua năm giới hạn hay gặp nhất, mỗi giới hạn kèm ví dụ giả định, rồi chỉ ra những vai mà AI thật sự có ích trong việc xây dựng lập luận. Mục tiêu không phải để ngừng dùng AI, mà để biết chính xác chỗ nào phải tự làm.
Lập luận pháp lý gồm những bước nào
Trước khi bàn giới hạn, cần nhìn lại các bước của một phân tích pháp lý đầy đủ. Mỗi bước là một chỗ AI có thể trượt:
- Xác định vấn đề pháp lý cần trả lời, tách khỏi những điều khách kể nhưng không liên quan.
- Xác định quan hệ pháp luật: dân sự, thương mại, lao động, hành chính hay quan hệ khác; các bên là ai, tư cách gì.
- Tìm quy phạm điều chỉnh, gồm luật chung, luật chuyên ngành, văn bản hướng dẫn, điều ước quốc tế nếu có.
- Kiểm hiệu lực của quy phạm tại thời điểm xảy ra sự kiện, xét quy định chuyển tiếp.
- Xử lý xung đột nếu nhiều quy phạm cùng điều chỉnh.
- Áp quy phạm vào tình tiết, xét ngoại lệ, điều kiện, thời hạn.
- Kết luận kèm mức độ chắc chắn và những điều còn phụ thuộc vào tình tiết chưa rõ.
AI thường làm tốt bước một và bước sáu ở mức câu chữ, và yếu rõ ở bước ba, bốn, năm. Điều đáng lo là đầu ra của nó trông giống nhau bất kể bước nào đã làm đúng.
Giới hạn thứ nhất: tình tiết thiếu mà không biết là thiếu
Khi bạn mô tả một tình huống, AI trả lời dựa trên những gì bạn nói, và lấp phần còn lại bằng giả định ngầm. Nó hiếm khi dừng lại hỏi "các bên có phải thương nhân không" hay "hợp đồng ký trước hay sau ngày văn bản mới có hiệu lực". Giả định ngầm đó có thể quyết định toàn bộ kết luận.
Ví dụ giả định: bạn hỏi "bên mua chậm thanh toán, hợp đồng ghi phạt vi phạm mười lăm phần trăm, có đòi được không". Nếu giao dịch giữa hai cá nhân, Bộ luật Dân sự 2015 để các bên tự thoả thuận mức phạt. Nếu là hợp đồng thương mại giữa các thương nhân, Luật Thương mại có quy định giới hạn mức phạt vi phạm. Một câu trả lời không hỏi lại tư cách các bên có thể đúng với tình huống này và sai hoàn toàn với tình huống kia; bạn cần kiểm văn bản hiện hành khi áp dụng.
Cách khắc phục là đảo chiều: trước khi hỏi AI phân tích, yêu cầu nó liệt kê những tình tiết cần biết thêm để trả lời. Danh sách đó thường hữu ích hơn câu trả lời, vì nó giúp bạn quay lại hỏi khách cho đủ.
Giới hạn thứ hai: luật chung, luật chuyên ngành và thứ bậc văn bản
Hệ thống pháp luật Việt Nam có nhiều tầng: Hiến pháp, bộ luật và luật, nghị quyết, nghị định, thông tư, văn bản của chính quyền địa phương. Cùng một vấn đề có thể được điều chỉnh bởi luật chung và luật chuyên ngành, và nguyên tắc chọn quy phạm áp dụng khi chúng khác nhau được nêu trong Luật Ban hành văn bản quy phạm pháp luật. Ngoài ra còn điều ước quốc tế mà Việt Nam là thành viên.
AI thường trả lời từ văn bản xuất hiện nhiều nhất trong dữ liệu của nó, thường là bộ luật lớn, mà bỏ qua quy định chuyên ngành có thể đặt ngoại lệ. Nó cũng không tự xét văn bản cấp dưới có trái với văn bản cấp trên không, hay văn bản nào ban hành sau. Khi được hỏi trực tiếp, nó có thể nêu đúng nguyên tắc, nhưng không áp nguyên tắc đó vào câu trả lời của chính nó.
Với người làm luật, điều này có nghĩa là bước "còn văn bản chuyên ngành nào điều chỉnh vấn đề này không" luôn phải tự làm. Có thể hỏi AI gợi ý những lĩnh vực chuyên ngành có thể liên quan, nhưng coi đó là danh sách để tra, không phải kết luận.
Giới hạn thứ ba: hiệu lực tại thời điểm xảy ra sự kiện
Câu hỏi pháp lý ít khi là "luật bây giờ nói gì" mà thường là "luật vào thời điểm sự kiện xảy ra nói gì". Hợp đồng ký năm trước, tranh chấp phát sinh năm nay, văn bản điều chỉnh đã được thay thế ở giữa. Quy định chuyển tiếp trong văn bản mới quyết định quan hệ nào tiếp tục áp dụng văn bản cũ.
AI gần như không tự đặt câu hỏi về thời điểm. Nó trả lời bằng quy định mà nó biết rõ nhất, có thể là bản cũ đã hết hiệu lực, có thể là bản mới không áp dụng cho sự kiện đã xảy ra trước đó. Thêm vào đó, mô hình có mốc dữ liệu, nên văn bản ban hành gần đây có thể hoàn toàn vắng mặt.
Khi dùng AI hỗ trợ phân tích, hãy ghi rõ trong câu lệnh mốc thời gian của từng sự kiện quan trọng, và tự lập một dòng thời gian văn bản: văn bản nào có hiệu lực từ ngày nào, thay thế văn bản nào, có quy định chuyển tiếp gì. Phần dòng thời gian văn bản này phải dựa trên nguồn chính thức, không dựa vào câu trả lời của AI.
Ví dụ giả định: một câu trả lời trông đúng mà trượt ba bước
Một chuyên viên pháp chế hỏi AI: "Công ty muốn chấm dứt hợp đồng thuê kho trước hạn vì bên cho thuê chậm sửa mái dột, cần làm gì?" Câu trả lời nhận được có bố cục đẹp: nêu quyền đơn phương chấm dứt hợp đồng khi bên kia vi phạm nghĩa vụ theo Bộ luật Dân sự, liệt kê các bước gửi thông báo, nhắc nghĩa vụ bồi thường nếu chấm dứt không đúng. Đọc lướt, mọi thứ có vẻ ổn. Tình huống này là ví dụ giả định.
Soi theo các bước của lập luận thì có ít nhất ba chỗ trượt. Thứ nhất, câu trả lời không hỏi hợp đồng có điều khoản riêng về chấm dứt và về nghĩa vụ sửa chữa hay không, trong khi điều khoản thoả thuận thường quyết định trước tiên. Thứ hai, nó không xét liệu chậm sửa mái dột có đủ mức là vi phạm nghiêm trọng để được đơn phương chấm dứt, một đánh giá phụ thuộc vào tình tiết cụ thể và chứng cứ về việc đã thông báo, đã gia hạn. Thứ ba, nó không đặt câu hỏi về quan hệ thương mại giữa hai doanh nghiệp và các quy định có thể liên quan ngoài Bộ luật Dân sự.
Không có câu nào trong câu trả lời là sai rõ ràng. Cái sai nằm ở những gì bị bỏ qua. Đó là kiểu lỗi khó phát hiện nhất, và là lý do người làm luật phải tự đi lại các bước, dùng câu trả lời của AI như một bản nháp để so, không như một kết luận để chép.
Giới hạn thứ tư và thứ năm: thực tiễn áp dụng và chiều theo người hỏi
Thực tiễn áp dụng không nằm trong văn bản. Nhiều câu trả lời pháp lý có giá trị phụ thuộc vào cách cơ quan nhà nước, toà án thực tế áp dụng quy định, vào hướng dẫn nghiệp vụ, vào kinh nghiệm của người làm nghề lâu năm. Phần lớn thông tin này không được công bố đầy đủ, nên AI không có. Nó có thể nêu đúng câu chữ của luật mà không biết rằng quy định đó được áp dụng theo cách khác.
AI có xu hướng đồng ý với người hỏi. Đặt câu hỏi một phía như "lập luận rằng khách của mình không phải bồi thường" thì AI sẽ dựng lập luận đó, kể cả khi nó yếu. Hỏi lại "bạn có chắc không" thường nhận được sự khẳng định hoặc một sự đổi ý cũng không có căn cứ. Đây là đặc điểm đã được nhiều người dùng và nhà nghiên cứu ghi nhận ở các mô hình trò chuyện.
Cách đặt câu hỏi hai phía. Yêu cầu AI lần lượt đứng ở cả hai phía: "Trình bày lập luận mạnh nhất cho bên A, rồi lập luận mạnh nhất cho bên B, rồi chỉ ra điểm nào phụ thuộc vào tình tiết chưa rõ." Cách này không làm AI đúng hơn, nhưng giúp bạn thấy được không gian tranh luận thay vì một câu trả lời chiều ý.
Không giao mức độ chắc chắn cho AI. Khi AI nói "khả năng cao" hay "chắc chắn", đó là cách diễn đạt, không phải ước lượng có cơ sở. Mức chắc chắn trong ý kiến pháp lý là đánh giá chuyên môn của người ký.
Dùng AI đúng vai trong việc xây dựng lập luận
Biết giới hạn rồi thì AI vẫn có những vai rất hữu ích trong phân tích pháp lý, miễn là người làm luật giữ bước ba, bốn, năm và kết luận:
- Liệt kê tình tiết cần làm rõ: đưa mô tả tình huống đã che thông tin, yêu cầu AI hỏi lại mọi điều nó cần biết.
- Kiểm cấu trúc lập luận: đưa bản phân tích của bạn, yêu cầu chỉ ra bước nào nhảy cóc, tiền đề nào chưa được chứng minh.
- Đóng vai bên đối phương: yêu cầu tìm ba điểm yếu nhất trong lập luận của bạn từ góc nhìn bên kia.
- Gợi ý các lĩnh vực có thể liên quan: để bạn không bỏ sót một nhánh luật chuyên ngành, sau đó tự tra.
- Diễn đạt lại cho rõ: khi lập luận đã đúng, nhờ AI viết lại cho mạch lạc, rồi kiểm ý nghĩa không đổi.
Điểm chung của các vai này: AI làm việc trên phân tích của người, không thay phân tích của người. Mọi tình huống đưa vào đều phải che tên, số liệu nhận diện và chi tiết đủ để nhận ra khách hàng.
Câu hỏi thường gặp
AI có thể phân tích đúng một tình huống pháp lý đơn giản không?
Có thể, nhất là khi tình huống phổ biến, quy định ổn định lâu năm và ít luật chuyên ngành xen vào. Vấn đề là bạn không biết trước tình huống nào thuộc loại đó. Vì vậy mọi phân tích của AI vẫn cần được kiểm theo các bước của lập luận pháp lý.
Vì sao AI ít khi hỏi lại tình tiết?
Các mô hình trò chuyện được tối ưu để đưa ra câu trả lời hữu ích ngay, nên có xu hướng tự giả định thay vì hỏi lại. Bạn có thể thay đổi hành vi này bằng câu lệnh yêu cầu rõ ràng rằng phải liệt kê tình tiết còn thiếu trước khi phân tích.
Có nên đưa toàn văn hồ sơ vào AI để nó tự tìm vấn đề pháp lý không?
Có thể dùng để gợi ý các vấn đề cần xem, với hồ sơ đã che thông tin và công cụ có thoả thuận dữ liệu phù hợp. Nhưng danh sách vấn đề AI đưa ra vừa thừa vừa thiếu; người làm luật vẫn phải tự đọc hồ sơ và tự xác định vấn đề.
Làm sao biết AI đang dùng quy định đã hết hiệu lực?
Bạn không biết được chỉ bằng cách đọc câu trả lời. Cách duy nhất chắc chắn là lấy từng văn bản AI nhắc tới, tra tình trạng hiệu lực trong nguồn chính thức, và đối chiếu với thời điểm xảy ra sự kiện trong vụ việc.
Dùng AI đóng vai thẩm phán để dự đoán kết quả có hữu ích không?
Hữu ích như một bài tập tìm điểm yếu của lập luận, không hữu ích như một dự đoán. Mô hình không có dữ liệu đáng tin về cách toà án cụ thể áp dụng pháp luật, và giọng văn chắc chắn của nó có thể tạo cảm giác an tâm sai.
Sinh viên luật có nên học cách lập luận từ các phân tích AI viết không?
Nên thận trọng. Phân tích của AI thường có cấu trúc đẹp nhưng bỏ qua các bước khó như xét hiệu lực và luật chuyên ngành. Học từ đó dễ hình thành thói quen bỏ bước. Tốt hơn là tự phân tích theo đủ các bước rồi dùng AI để phản biện.