Quản trị rủi ro đạo đức trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực An toàn vệ sinh lao động

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng làm thay đổi cách thức các tổ chức vận hành, ra quyết định và đổi mới. Lĩnh vực an toàn vệ sinh lao động (ATVSLĐ) cũng không nằm ngoài xu hướng chuyển đổi này.

Theo cách hiểu tổng quát, AI bao gồm các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện những nhiệm vụ vốn thường gắn với trí tuệ con người, như học hỏi từ dữ liệu, nhận diện các mẫu, diễn giải những môi trường phức tạp và đưa ra các quyết định hợp lý.

Những tiến bộ trong Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) – một nhánh của học máy sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để học hỏi từ dữ liệu – đã cho phép các hệ thống AI trích xuất những hiểu biết có giá trị từ các tập dữ liệu khổng lồ, tự động hóa nhiều nhiệm vụ thường xuyên và hỗ trợ phân tích dự đoán. Trong bối cảnh ATVSLĐ, các khả năng này mở ra những công cụ mới đầy tiềm năng nhằm ngăn ngừa sự cố, tăng cường bảo vệ người lao động và nâng cao hiệu quả quản lý an toàn trong tổ chức.

Một bước phát triển mang tính đột phá là sự xuất hiện của AI tác nhân (Agentic AI) – các hệ thống được thiết kế không chỉ để phân tích thông tin mà còn có khả năng hành động một cách tự chủ dựa trên những thông tin đó. Khác với các mô hình AI truyền thống thường hoạt động trong những giới hạn xác định và phụ thuộc nhiều vào sự giám sát của con người, AI tác nhân thể hiện hành vi hướng tới mục tiêu, có khả năng thích ứng và mức độ tự chủ gần với quá trình ra quyết định của con người. Các hệ thống này thường bao gồm nhiều tác nhân AI, mỗi tác nhân đảm nhận một nhiệm vụ cụ thể và phối hợp với nhau thông qua các cơ chế vận hành phức tạp.

AI tác nhân được xây dựng trên nền tảng các kỹ thuật AI tạo sinh (Generative AI), sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) để hoạt động trong môi trường động. Trong khi AI tạo sinh chủ yếu tập trung vào việc tạo nội dung dựa trên các mẫu dữ liệu đã học, AI tác nhân mở rộng khả năng đó bằng cách sử dụng các đầu ra được tạo sinh nhằm thực hiện những mục tiêu cụ thể. Chẳng hạn, một mô hình AI tạo sinh như ChatGPT của OpenAI có thể tạo văn bản, hình ảnh hoặc mã lập trình, trong khi một hệ thống AI tác nhân có thể sử dụng những nội dung đó kết hợp với các công cụ bên ngoài để tự động hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp.

Ví dụ, các trợ lý ảo thế hệ mới không chỉ có thể tư vấn thời điểm phù hợp nhất để leo núi Everest dựa trên lịch trình cá nhân, mà còn có khả năng tự động đặt vé máy bay và khách sạn. Tuy nhiên, khả năng tự động hóa này không phải lúc nào cũng hoàn hảo; hệ thống có thể hoạt động chưa hiệu quả hoặc đưa ra những kết quả thiếu chính xác do các hạn chế trong thiết kế và dữ liệu.

Trong lĩnh vực ATVSLĐ, mức độ tự chủ ngày càng cao của AI vừa tạo ra những cơ hội đáng kể, vừa đặt ra không ít rủi ro. Các cảm biến và thiết bị đeo được tích hợp AI có khả năng giám sát dữ liệu môi trường và dữ liệu sinh lý theo thời gian thực, từ đó hỗ trợ phát hiện sớm tình trạng mệt mỏi, phơi nhiễm quá mức với các yếu tố có hại hoặc những điều kiện làm việc nguy hiểm.

Bên cạnh đó, các mô hình dự đoán có thể phân tích dữ liệu về tai nạn và thương tích để nhận diện các nguy cơ mang tính hệ thống, trong khi các mô phỏng nhập vai được hỗ trợ bởi AI có thể đổi mới phương pháp đào tạo an toàn và phát triển năng lực cho người lao động. Nhìn chung, những công nghệ này hứa hẹn thúc đẩy một cách tiếp cận chủ động hơn, dựa trên dữ liệu nhiều hơn trong quản lý rủi ro tại nơi làm việc.

Tuy nhiên, cùng với những lợi ích tiềm năng, sự phát triển của AI cũng đặt ra hàng loạt thách thức đạo đức mà các tổ chức không thể xem nhẹ. Khi các hệ thống AI ngày càng có quyền tự chủ và khả năng tác động đến các quyết định quan trọng, những lo ngại về quyền riêng tư của người lao động, sự thiên vị của thuật toán, tính minh bạch trong quá trình ra quyết định và nguy cơ suy giảm quyền tự chủ của con người ngày càng trở nên rõ nét.

Tuy nhiên, những tiến bộ này cũng đặt ra một loạt thách thức đạo đức mới mà các tổ chức không thể xem nhẹ. Khi các hệ thống AI ngày càng có mức độ tự chủ và khả năng ảnh hưởng lớn hơn, nhiều lo ngại đã xuất hiện liên quan đến quyền riêng tư của người lao động, sự thiên vị của thuật toán, tính minh bạch của việc ra quyết định và nguy cơ suy giảm quyền tự chủ của con người. Những tranh luận đang nổi lên xung quanh các hệ thống “siêu thông minh” giả định – dù hiện nay phần lớn vẫn mang tính suy đoán – càng nhấn mạnh tầm quan trọng trong việc xây dựng một khuôn khổ quản trị rủi ro đạo đức AI mạnh mẽ trong môi trường làm việc số hóa.

Thách thức về thiên kiến, phân biệt đối xử và sự công bằng: Những thiên kiến ​​tiềm ẩn trong hệ thống AI

Khi các hệ thống AI được sử dụng để dự đoán mối nguy hại, phân tích rủi ro hoặc giám sát lực lượng lao động, những thiên kiến tiềm ẩn trong dữ liệu, các giả định chưa chính xác của mô hình hoặc quy trình ra quyết định thiếu minh bạch có thể dẫn đến những hệ quả không mong muốn. Trong những trường hợp như vậy, AI có thể vô tình loại trừ hoặc đối xử bất lợi với một số nhóm lao động nhất định, làm phát sinh sự bất bình đẳng trong việc tiếp cận các biện pháp can thiệp an toàn, đồng thời dẫn đến việc đánh giá thấp hoặc đánh giá quá cao rủi ro đối với các nhóm thiểu số. Về lâu dài, những sai lệch này có thể củng cố các bất bình đẳng mang tính cấu trúc vốn đã tồn tại trong môi trường làm việc.

Thách thức này càng trở nên nghiêm trọng do tính chất thiếu minh bạch của nhiều hệ thống AI hiện nay. Trong không ít trường hợp, cơ sở để hệ thống đưa ra các phân loại rủi ro hoặc kết quả dự đoán rất khó được giải thích, truy vết hoặc phản biện. Kinh nghiệm từ nhiều lĩnh vực xã hội khác như hoạt động thực thi pháp luật, xét xử và tuyển dụng cho thấy ngay cả những hệ thống được thiết kế với mục tiêu khách quan cũng có thể tạo ra các kết quả mang tính phân biệt đối xử trên diện rộng nếu thiếu các cơ chế bảo đảm công bằng phù hợp.

Từ góc độ quản trị ATVSLĐ, thực tế này cho thấy nhu cầu cấp thiết phải tăng cường giám sát đạo đức đối với việc ứng dụng AI. Điều đó đòi hỏi các tổ chức phải lồng ghép các nguyên tắc lấy con người làm trung tâm, xây dựng cơ chế minh bạch và kiểm toán phù hợp, đồng thời bảo đảm việc triển khai AI phù hợp với các khuôn khổ rộng hơn về quyền con người và chống phân biệt đối xử. Chỉ thông qua một cách tiếp cận quản trị có chủ đích, các hệ thống ATVSLĐ được hỗ trợ bởi AI mới có thể góp phần nâng cao sức khỏe toàn diện tại nơi làm việc mà không vô tình tạo ra hoặc củng cố những định kiến có hại, làm suy giảm lòng tin, sự công bằng, an toàn và sức khỏe của người lao động.

Những sự cố liên quan đến AI: Các nghiên cứu điển hình minh họa những thiên kiến ​​cố ý hoặc tiềm ẩn trong các công cụ AI 

Nhiều sự cố nổi bật trong thời gian gần đây đã cho thấy rõ những rủi ro đạo đức hiện hữu của các hệ thống AI khi các yếu tố thiên kiến và phân biệt đối xử không được nhận diện và kiểm soát đầy đủ, nhấn mạnh sự cần thiết của việc xây dựng các cơ chế quản trị AI hiệu quả và đáng tin cậy.

Tại Hoa Kỳ, công ty iTutor Group Inc. đã phải đối mặt với một vụ kiện sau khi phần mềm tuyển dụng dựa trên AI của doanh nghiệp này từ chối một cách có hệ thống các ứng viên lớn tuổi. Hệ thống đã tự động loại trừ phụ nữ trên 55 tuổi và nam giới trên 60 tuổi, bất kể trình độ chuyên môn của họ, dẫn đến việc công ty phải chi trả khoản bồi thường trị giá 356.000 đô la theo yêu cầu của Ủy ban Cơ hội Việc làm Bình đẳng Hoa Kỳ (EEOC).

Tương tự, các công cụ tạo hình ảnh bằng AI cũng cho thấy nguy cơ củng cố các định kiến xã hội có hại. Một nghiên cứu của Đại học Stanford cho thấy hệ thống AI đã mô tả không chính xác hình ảnh những người khuyết tật trong vai trò lãnh đạo, phản ánh những hạn chế về tính khách quan và tính đại diện của dữ liệu được sử dụng để huấn luyện

Tác động của thiên kiến AI không chỉ dừng lại ở các vấn đề liên quan đến việc làm hoặc tính đại diện xã hội mà còn có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng đối với cuộc sống của con người. Vào tháng 01 năm 2020, Robert Williams, một công nhân sửa chữa ô tô tại Detroit, đã bị bắt giữ oan do hệ thống nhận dạng khuôn mặt xác định nhầm danh tính. Những trường hợp như vậy cho thấy các hệ thống AI có thể vô tình hoặc cố ý duy trì sự phân biệt đối xử, gạt bỏ các nhóm dễ bị tổn thương và làm gia tăng bất bình đẳng trong xã hội.

Trong lĩnh vực ATVSLĐ, các rủi ro tương tự có thể dẫn đến việc phân bổ nguồn lực an toàn không công bằng, nhận diện sai các mối nguy hại đối với một số nhóm lao động hoặc tạo ra sự bất bình đẳng trong việc tiếp cận các biện pháp bảo vệ tại nơi làm việc. Chính vì vậy, quản trị rủi ro đạo đức một cách chủ động, bảo đảm tính minh bạch và giảm thiểu thiên kiến cần được xem là những yêu cầu thiết yếu nhằm bảo vệ người lao động cũng như duy trì tính toàn vẹn của tổ chức trong môi trường làm việc ngày càng số hóa. 

Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của người lao động

Trong bối cảnh môi trường làm việc ngày càng được số hóa, việc giảm thiểu các rủi ro phát sinh từ dữ liệu trở thành một ưu tiên quan trọng. Điều này đòi hỏi các chuyên gia và nhà quản lý ATVSLĐ không chỉ nâng cao năng lực quản lý dữ liệu có đạo đức mà còn phải xây dựng các khuôn khổ phù hợp để xử lý thông tin nhạy cảm của người lao động một cách có trách nhiệm.

Khi các hệ thống dựa trên AI tạo ra và xử lý khối lượng lớn dữ liệu về hoạt động, sinh trắc học và hành vi của người lao động, những lo ngại về quyền riêng tư và đạo đức ngày càng gia tăng. Trong bối cảnh đó, bảo mật dữ liệu không chỉ đơn thuần là một yêu cầu tuân thủ mà còn trở thành một trụ cột cốt lõi của quản trị rủi ro AI trong lĩnh vực ATVSLĐ. Do dữ liệu có thể được lưu chuyển qua nhiều nền tảng và môi trường lưu trữ khác nhau, các tổ chức cần xây dựng những chính sách rõ ràng và khả thi nhằm bảo đảm thông tin của người lao động được bảo vệ trong toàn bộ vòng đời dữ liệu.

Vấn đề đặt ra là làm thế nào để bảo vệ dữ liệu người lao động khi lượng thông tin được thu thập và tổng hợp ngày càng lớn?

Câu trả lời nằm ở việc kết hợp một cách có hệ thống các biện pháp bảo vệ dữ liệu, bao gồm mã hóa dữ liệu (encryption), kiểm soát truy cập chặt chẽ thông qua cơ chế xác thực đa yếu tố mạnh mẽ và các phương pháp thu thập dữ liệu phù hợp. Theo đó, quản trị ATVSLĐ có đạo đức đòi hỏi các tổ chức chỉ thu thập những dữ liệu thực sự cần thiết, đồng thời bảo đảm rằng mọi dữ liệu được lưu giữ đều được ẩn danh hóa (anonymisation) hoặc giả danh hóa (pseudonymisation) bất cứ khi nào có thể.

Giả danh hóa là một kỹ thuật nền tảng giúp giảm thiểu các rủi ro liên quan đến bảo vệ dữ liệu. Theo quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân của Liên minh châu Âu (EU), giả danh hóa là việc xử lý dữ liệu cá nhân theo cách mà dữ liệu đó không còn có thể được gắn với một cá nhân cụ thể nếu không có thêm thông tin bổ sung.

Giả danh hóa (pseudonymisation) khác với ẩn danh hóa (anonymisation) ở chỗ ẩn danh hóa là quá trình loại bỏ các thông tin nhận dạng cá nhân, tổng hợp dữ liệu hoặc xử lý dữ liệu theo cách mà dữ liệu đó không còn có thể được liên kết với một cá nhân đã được nhận dạng hoặc có thể nhận dạng được. Không giống như dữ liệu đã được ẩn danh hóa, dữ liệu được giả danh hóa vẫn được xem là dữ liệu cá nhân theo Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của Liên minh châu Âu (GDPR).

Do đó, cần duy trì sự phân biệt rõ ràng giữa hai khái niệm này. GDPR của Liên minh châu Âu quy định việc xóa hoặc ẩn danh hóa dữ liệu cá nhân là bắt buộc khi không còn mục đích hợp pháp nào để tiếp tục lưu giữ dữ liệu dưới hình thức có thể nhận diện cá nhân. Tuy nhiên, các kỹ thuật giả danh hóa cung cấp những biện pháp kỹ thuật và tổ chức nhằm giảm thiểu rủi ro bảo vệ dữ liệu trong những trường hợp vẫn cần thiết phải xử lý dữ liệu cá nhân của người dùng.

Bảo vệ các quyền của chủ thể dữ liệu cũng là một yêu cầu quan trọng không kém. Người lao động cần có sự tin tưởng rằng khi họ hủy đăng ký, rút lại sự đồng ý hoặc yêu cầu xóa dữ liệu cá nhân, các yêu cầu đó sẽ được thực hiện kịp thời, chính xác và minh bạch.

Điều này đòi hỏi các tổ chức phải xây dựng cơ chế vận hành được xác định rõ ràng để quản lý các quy trình liên quan đến quyền dữ liệu, đồng thời được hỗ trợ bởi các hệ thống có khả năng theo dõi, xác thực và lưu vết từng hành động nhằm bảo đảm tuân thủ các yêu cầu pháp lý.

Bên cạnh các biện pháp bảo vệ về mặt kỹ thuật, quản trị rủi ro đạo đức AI hiệu quả còn đòi hỏi cam kết rộng hơn ở cấp độ tổ chức nhằm bảo đảm việc quản trị dữ liệu có trách nhiệm.

Các nội dung này bao gồm:

• Xây dựng và ban hành chính sách quản trị dữ liệu toàn diện và hiệu quả;
• Triển khai cơ chế kiểm soát truy cập dữ liệu ở mức chi tiết, đi kèm với các hoạt động kiểm toán định kỳ;
• Tích hợp các cơ chế tự động giảm thiểu thu thập và lưu giữ dữ liệu không cần thiết vào các công cụ số;
• Thiết lập các quy trình xóa dữ liệu rõ ràng, hiệu quả và dễ thực hiện;
• Duy trì hoạt động giám sát theo thời gian thực đối với việc sử dụng dữ liệu và các hình thức truy cập dữ liệu. 

Lời kết: Quản trị rủi ro đạo đức trí tuệ nhân tạo – yếu tố thiết yếu cho tương lai của việc làm 

Bằng cách lồng ghép các cân nhắc về đạo đức vào mọi giai đoạn triển khai AI, thông qua các cơ chế quản trị phù hợp, duy trì sự giám sát của con người và bảo đảm tính minh bạch, các tổ chức có thể bảo vệ người lao động đồng thời khai thác hiệu quả tiềm năng của công nghệ trong việc nâng cao an toàn, hiệu suất và đổi mới sáng tạo. Trong tương lai của việc làm, quản trị rủi ro đạo đức AI sẽ ngày càng giữ vai trò quan trọng, góp phần định hình các môi trường làm việc có trách nhiệm, công bằng và bền vững.

Biên dịch: Bích Hà