👉 Khi dùng bản ChatGpt pro tôi thấy khá nhiều tiện lợi và thậm chí một số lĩnh vực còn phụ thuộc vào nó.
👉 Ví dụ khi viết code, nếu cần xây dựng một hàm chức năng, ChatGpt cho kết quả các dòng code mạch lạc, rõ ràng. Thậm chí nó có thể fix bug nếu đưa đủ dữ liệu đầu vào để nó có thể hiểu ý tưởng của người dùng là gì. Nâng cấp hơn, một số package còn hỗ trợ xây dựng cả một phần mềm hoàn chỉnh theo mục đích cụ thể của người dùng. Vậy nên, dù gà mờ, nhưng nhờ có nó mà tôi có thể xây dựng được các lớp bảo mật website trên VPS với các gói Docker giúp quản lý phiên bản tốt hơn.
👉 Tuy nhiên, khi thử đặt các câu hỏi trong các lĩnh vực về chính sách thuế, luật, tố tụng... thì kết quả chưa thực sự đáp ứng được kỳ vọng của tôi. Rất nhiều trường hợp đến trích dẫn quy phạm pháp luật còn sai, chưa kể kết quả đầu ra không đúng, mà nếu áp dụng theo còn có thể nếm trái đắng. Được biết, vì sự tiện dụng và kết quả đầu ra dễ đọc, không phải đối chiếu nhiều nguồn văn bản khác nhau, nội dung trả lời ngắn gọn nên khá nhiều người quản lý doanh nghiệp thường dùng ChatGpt để tham khảo. Thực sự khá là rủi ro.
👉 Vậy nên tôi tự hỏi, tại sao trong lĩnh vực phần mềm thì ChatGpt (và nhiều mô hình AI khác) hỗ trợ tốt vậy, nhưng tư vấn về chính sách pháp luật của Việt Nam thì chưa đáp ứng được kỳ vọng của tôi.

💻 TRONG LĨNH VỰC PHẦN MỀM
✅ Ngôn ngữ viết chương trình phần mềm được sử dụng toàn cầu, không phân biệt như tiếng Anh, tiếng Việt, tiếng Hán... là các ngôn ngữ giao tiếp thông thường đôi khi cần phải dịch mới có thể hiểu. Còn ngôn ngữ trong trong phần mềm, từ ngôn ngữ siêu văn bản HTML, định dạng CSS, đến các ngôn ngữ lập trình như C++, Python, PHP, JS, Javascript, Ruby... đều được các lập trình viên sử dụng trên quy tắc, cấu trúc chung để được máy tính thông dịch, biên dịch..., do đó về quy mô sử dụng người dùng rất lớn.
✅ Quy mô người dùng rất lớn, nên việc hỗ trợ người dùng sẽ có rất nhiều cách, từ việc hỗ trợ của các nhà phát triển, đến cộng đồng người dùng đa dạng. Nếu bạn cần học hoặc hướng dẫn về HTML, CSS, JS..., có thể lên W3school, Mozilla developer... có đủ cả. Nếu cần sử dụng các thư viện sẵn có, thì các framework đều có hướng dẫn chi tiết, từ Jquery, Laravel, VueJs, React, TensorFlow, Angular JS... nói chung nhiều lắm không thể biết hết. Còn nếu có các case khó nhằn, khó xử lý hơn thì có thể vào StackOverflow với vô vàn hướng dẫn.
✅ Vì các ngôn ngữ lập trình được xây dựng trên quy tắc nhất định, với nhiều tài liệu hướng dẫn trên toàn thế giới, được chính người dùng trên toàn thế giới đóng góp và huấn luyện, là yếu tố đầu vào hiệu quả cho các mô hình pre-trained khi xây dựng trí tuệ nhân tạo.

⚖️ TRONG LĨNH VỰC TƯ VẤN LUẬT, CHÍNH SÁCH THUẾ, KẾ TOÁN TẠI VIỆT NAM THÌ SAO
❌ Trước hết, quy mô người dùng tại Việt Nam nhỏ hơn so với toàn cầu, nên các dữ liệu đầu vào phục vụ cho các mô hình pre-trained sẽ không được như trong lĩnh vực IT, nên các con BOT sẽ được học hành ít hơn, tư duy sẽ kém hơn so với môn học IT.
❌ Trong lĩnh vực luật, pháp lý, để được đủ điều kiện tư vấn, đôi khi cần phải có chứng chỉ, bằng cấp mới được cung cấp dịch vụ. Mà số lượng người làm dịch vụ này cũng sẽ ít hơn rất nhiều số lượng người có thể code trên toàn thế giới, chưa kể việc đưa các thông tin lên môi trường số cũng sẽ bị hạn chế.
❌ Để có được cộng đồng mạnh như StackOverFlow, GitHub... trong lĩnh vực luật, pháp lý, quả thực thật khó, mà nhiều case khó buộc phải đi hỏi cơ quan Nhà nước để có cơ sở pháp lý trước khi thực hiện áp dụng.
❌ Mô hình pháp luật tại Việt Nam: Hiện nay, việc xây dựng pháp luật của Việt Nam được tiếp thu khá nhiều từ các nước trên thế giới, từ các mô hình như Hệ thống thông luật (Common Law), hay mô hình dân luật (Civil Law). Mặc dù không xác định theo mô hình nào, nhưng hệ thống pháp luật Việt Nam có nhiều đặc điểm mô hình Civil Law, tức dựa theo các văn bản pháp luật như Luật, Nghị định, Thông tư... Do đó, để hiểu và tư vấn được luật Việt Nam, các con AI phải hiểu được các bản văn luật đó.
❌ Kỹ thuật lập pháp tại Việt Nam như “một luật sửa nhiều luật” còn một số bất cập. Ngoài ra tình trạng luật khung, luật ống dẫn đến việc khó đối chiếu nên mấy con AI sẽ khó mà hiểu hết được.
❌ Ngoài ra, việc ngôn ngữ Việt Nam rất phong phú, có nhiều thanh điệu, âm sắc, đa nghĩa theo kiểu “phong ba bão táp không bằng ngữ pháp Việt Nam”, nên mấy con AI về đến Việt Nam, cần phải nhập gia tùy tục, kiểu “nghĩ một đằng, nói một kiểu” chắc gì đã tiếp thu được tinh hoa.
❌ Và thêm nữa, kiến thức pháp lý, luật là lĩnh vực xã hội, không có các khái niệm true/false, truly/falsy, khác với phân chia đúng sai trong lĩnh vực tự nhiên, như mấy cái code nêu trên.

🤖 XÂY DỰNG MỘT SỐ MÔ HÌNH AI TƯ VẤN PHÁP LÝ RIÊNG
🔹 Theo phỏng đoán của tôi, việc huấn luyện một số mô hình AI hiện nay trong lĩnh vực pháp lý, sẽ thực hiện bằng cách nạp cho AI khối lượng lớn văn bản ban đầu, sau đó train cho AI các tình huống cụ thể. Nếu tình huống train càng nhiều, thuật toán train càng tối ưu thì việc huấn luyện sẽ càng tiến bộ.
🔹 Hy vọng sẽ sớm được sử dụng con AI thực sự tốt mà đáp ứng được kỳ vọng. Còn hiện tại thì mình khá ít sử dụng ChatGpt khi phân tích tình huống pháp lý, tư vấn chính sách, mà chủ yếu dùng bà chị Google, tuy già nhưng thấy khá hiệu quả.

📖 TỔNG KẾT
👉 Trên đây là một số nhận định mang tính cá nhân khi nhận định về việc mô hình ChatGpt tư vấn chính sách pháp luật nói chung, tư vấn thuế, kế toán nói riêng chưa thực sự đáp ứng nhu cầu.
👉 Vậy nên trong lĩnh vực pháp lý, tư vấn chính sách, ngoài việc phải tiếp cận nhiều sách báo, văn bản), thì việc quan trọng nữa là nâng cao tư duy pháp lý, tư duy lôgic khi tiếp cận vấn đề. Ngoài ra, khi làm nhiều, có thể sẽ có một thứ gọi là cảm giác nghề nghiệp, sự mách bảo, tâm linh... cũng nên. Theo hướng đó, tôi sẽ tiếp tục việc tìm kiếm các căn cứ, chứng cứ củng cố cho quan điểm ban đầu đến khi không được mới chuyển sang hướng tiếp cận khác.