Báo cáo AI: Khi robot "kể chuyện" mà không cần chứng kiến!

Lê Lân

14/08/2025

Báo Cáo Cảnh Sát Do AI Tạo Ra: Vấn Đề Chứng Cứ Không Có Người Quan Sát

Mở Đầu

Trong thời đại công nghệ phát triển nhanh chóng, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực pháp lý và hành chính đang trở thành xu hướng không thể tránh khỏi.

Báo cáo cảnh sát, các bản tường trình bảo hiểm và các văn bản pháp lý truyền thống luôn dựa trên những gì mà con người quan sát, nghe thấy hoặc trải nghiệm trực tiếp. Tuy nhiên, mô hình này đang thay đổi sâu sắc với việc nhiều sở cảnh sát trên khắp Hoa Kỳ và toàn thế giới bắt đầu sử dụng hệ thống AI để tự động tạo ra các báo cáo đầy đủ dựa trên âm thanh từ camera gắn trên người cảnh sát, ghi chép bằng giọng nói hoặc dữ liệu siêu dữ liệu.

Mặc dù các hệ thống này có ưu điểm về tốc độ xử lý, chuẩn hóa và tính nhất quán, chúng tồn tại một điểm mấu chốt: chúng chưa bao giờ thực sự từng chứng kiến sự kiện mà chúng mô tả. Điều này đặt ra một câu hỏi lớn mang tính pháp lý và đạo đức: Liệu một câu văn có thể được xem là bằng chứng khi không có con người nào trực tiếp nói ra, chứng kiến hoặc thẩm định nó?

Bài viết dưới đây sẽ phân tích chi tiết về cách AI tạo ra các báo cáo cảnh sát, những rủi ro liên quan và giải pháp được đề xuất để đảm bảo tính minh bạch và công bằng trong hệ thống pháp luật hiện đại.

AI Và Báo Cáo Cảnh Sát: Cách Mạng Trong Quy Trình Lập Báo Cáo

Quá Trình Tạo Báo Cáo Bằng AI

AI trong lĩnh vực này hoạt động như một bộ máy tổng hợp cú pháp, sử dụng các quy tắc ngôn ngữ cố định như mẫu câu và ngữ pháp để xử lý dữ liệu đầu vào lộn xộn thành các đoạn văn pháp lý trôi chảy và có vẻ hợp lệ.

Dữ liệu đầu vào gồm:

Âm thanh từ bodycam

Ghi chú hoặc đoạn thu âm do cảnh sát cung cấp

Metadata (siêu dữ liệu) liên quan đến thời gian, địa điểm, hành động

AI xử lý và tạo ra bản báo cáo có cấu trúc chuẩn với ngôn từ pháp lý

Sáu Bộ Công Cụ Ngữ Pháp Đặc Trưng Trong Báo Cáo AI

Bài báo nghiên cứu chỉ ra rằng AI sử dụng sáu "bộ công cụ" chính để xây dựng câu trong báo cáo, gây ảnh hưởng đến cách mà các câu được hiểu như bằng chứng pháp lý:

Bộ Công Cụ	Mô Tả
Agent Deletion	Loại bỏ chủ thể thực hiện hành động (ví dụ: “Ai làm điều đó?”)
Modal Attenuation	Thay thế các khẳng định mạnh bằng các từ ngữ như "có thể", "có lẽ"
Evidential Frame Insertion	Thêm các cụm từ như “hồ sơ cho thấy...” mà không minh bạch hồ sơ nguồn
Temporal Anchoring Shift	Thay đổi thời điểm sự kiện thành thời điểm hệ thống ghi nhận
Serial Nominalization	Biến các hành động thành danh từ tĩnh (tĩnh hóa hành động)
Quasi Quotation	Biên tập lại lời nói gián tiếp thành lời trích dẫn trực tiếp

Những biến đổi này không chỉ đơn thuần mô tả sự kiện mà còn định hình nhận thức về trách nhiệm, độ chắc chắn và mối quan hệ nhân quả trong văn bản.

Vấn Đề Cơ Bản: Khi Báo Cáo Không Có Người Nhân Chứng

Rủi Ro Pháp Lý Và Xã Hội

AI tạo ra báo cáo mà không hề chứng kiến, thẩm định hay xác nhận sự kiện, khiến cho ngôn ngữ được tạo ra thiếu tính minh bạch và có thể gây hiểu nhầm nghiêm trọng khi được sử dụng trong:

Quyết định bắt giữ

Xử lý yêu cầu bảo hiểm

Hồ sơ tố tụng tại tòa án

Các câu ví dụ thường thấy trong báo cáo AI:

“Đối tượng bị giữ sau khi các mệnh lệnh được đưa ra” → Ai ra lệnh? Lệnh là gì?

“Hồ sơ hệ thống cho thấy nghi phạm phủ nhận liên quan” → Hồ sơ nào? Ai nghe lời từ chối đó?

“Có thể đã xảy ra hiện tượng xâm nhập cưỡng bức” → Đây là căn cứ pháp lý hay chỉ là dự đoán thiếu chắc chắn?

Ngôn ngữ kiểu này tuột qua lưới kiểm soát bởi nó phù hợp với kỳ vọng thể chế, nhưng lại không có nền tảng thực tế vững chắc và có thể dẫn đến sai lệch hoặc lạm quyền.

Những Thách Thức Trong Việc Kiểm Tra Báo Cáo

Không rõ ràng về đối tượng tác động (ai làm gì?)

Nguồn chứng cứ trừu tượng hoặc không minh bạch

Thời gian sự kiện bị dịch chuyển theo thời điểm AI xử lý

Thiếu sự xác minh bởi con người có thẩm quyền

Điều này dẫn đến một hệ quả đáng lo ngại: các câu văn được xem như bằng chứng pháp lý, nhưng trên thực tế chúng không chứa đựng chứng cứ nào có thể kiểm chứng.

Giải Pháp: Đưa Cú Pháp Vào Kiểm Tra Bằng Chứng

Con Đường Bốn Giai Đoạn Từ Dữ Liệu Đến Báo Cáo Chính Thức

Thay vì cấm đoán hoàn toàn việc sử dụng AI trong soạn thảo báo cáo, nghiên cứu đề xuất một giải pháp sáng tạo dựa trên việc làm cho quy trình tạo báo cáo trở nên có thể kiểm tra và minh bạch:

Giai Đoạn	Mô Tả
Input Stream	Dữ liệu đầu vào thô như âm thanh, nhật ký thời gian, biểu mẫu
Compilation Log	Ghi chép về những dữ liệu và quy tắc AI sử dụng trong biên soạn
Operator Trace	Theo dõi những bộ công cụ cú pháp được áp dụng từng đoạn văn
Evidentiary Surface	Báo cáo cuối cùng hiển thị công khai

Qua đó, từng câu trong báo cáo được phân tích để biết rõ nó dựa trên cơ sở gì, loại công cụ ngữ pháp nào đã tác động, và liệu có điểm yếu nào trong bằng chứng không.

Tiêu Chuẩn Kiểm Tra Lọc Báo Cáo

Nếu một câu có các đặc điểm:

Không có người phát ngôn rõ ràng

Dẫn nguồn không thể kiểm chứng

Thời gian sự kiện bị điều chỉnh không phù hợp

Câu đó cần được đánh dấu, chỉnh sửa hoặc loại bỏ để tránh gây tác động sai lệch trong các tình huống pháp lý.

Phương pháp này không đòi hỏi phải phá vỡ hệ thống tự động hiện có mà tận dụng các dữ liệu kỹ thuật sẵn có như logs, prompts, hashes, chỉnh sửa để kiểm soát chất lượng.

Tính Đột Phá Và Ứng Dụng Thực Tiễn

Từ Nhận Thức Đến Hành Động

Phương pháp mới này không dựa trên giả định về ý định của AI (vì AI không có ý định) mà tập trung vào việc phân tích cấu trúc ngôn ngữ như một hành động có thể kiểm chứng.

Do vậy, luật sư, thẩm phán, kỹ sư phần mềm và chuyên gia đạo đức đều có thể áp dụng công cụ này để tăng cường độ tin cậy của báo cáo AI, góp phần đảm bảo quyền và bảo vệ công lý.

Lợi Ích Dài Hạn

Giảm thiểu rủi ro sai lệch thông tin trong tố tụng

Nâng cao tính minh bạch và công bằng pháp lý

Tăng khả năng tin cậy của báo cáo tự động trong hệ thống pháp luật hiện đại

Đẩy mạnh vai trò kiểm soát, thẩm định của con người trong chu trình AI

Kết Luận

AI đang cách mạng hóa việc tạo lập các báo cáo cảnh sát và pháp lý với tốc độ và chuẩn hóa cao. Tuy nhiên, việc sản sinh ngôn ngữ mà không có sự chứng kiến hoặc thẩm định con người đặt ra câu hỏi nghiêm trọng về giá trị pháp lý và tính xác thực của những báo cáo đó.

Bài nghiên cứu của Agustin V. Startari đã chỉ ra sáu công cụ ngữ pháp AI sử dụng, ảnh hưởng mạnh đến cách các báo cáo được hiểu như bằng chứng. Giải pháp mà tác giả đề xuất - làm cho cú pháp AI có thể kiểm tra và truy vết – là bước tiến quan trọng để giữ được sự minh bạch và công bằng trong các quy trình pháp lý sử dụng AI.

Mỗi tổ chức pháp lý, bảo hiểm và thực thi pháp luật nên cân nhắc áp dụng những thủ tục này nhằm đảm bảo báo cáo AI có thể được thẩm định một cách chính xác, tránh rủi ro lạm dụng ngôn ngữ kỹ thuật số trong yêu cầu pháp lý.

Tham Khảo

Startari, A. V. (2024). Predictive Testimony: Compiled Syntax in AI-Generated Police Reports and Judicial Narratives. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.16689540

SSRN Author Page Agustin V. Startari: https://papers.ssrn.com/sol3/cf_dev/AbsByAuth.cfm?per_id=7639915

ORCID Profile: https://orcid.org/0009-0001-4714-6539

Startari, A. V. (2024). Grammars of Power Series.