Deepfake là gì? Cách nhận biết, phòng chống và luật 2026

Mục lục

1. Deepfake là gì?
2. Thuật ngữ deepfake ra đời từ đâu?
3. Deepfake hoạt động như thế nào?
4. Có những dạng deepfake nào?
5. Deepfake có ứng dụng hợp pháp không?
6. Lừa đảo bằng deepfake tại Việt Nam diễn ra thế nào?
7. Làm sao nhận biết deepfake?
8. Doanh nghiệp phòng chống deepfake như thế nào?
9. Bị lừa hoặc bị làm deepfake thì cần làm gì?
10. Pháp luật Việt Nam quy định gì về deepfake?
11. Những hiểu lầm phổ biến về deepfake
12. Câu hỏi thường gặp

Deepfake là gì?

Deepfake là nội dung số (ảnh, video, âm thanh) được trí tuệ nhân tạo tạo ra hoặc chỉnh sửa sao cho giống một người, một sự kiện có thật, đủ để người xem tin là thật. Từ điển Merriam-Webster định nghĩa deepfake là hình ảnh, video, giọng nói được tạo ra hoặc chỉnh sửa một cách thuyết phục để mô tả sai rằng ai đó đã làm hoặc nói điều họ chưa từng làm, chưa từng nói.

Đạo luật AI của Liên minh châu Âu (EU AI Act) cũng có định nghĩa chính thức tại Điều 3, khoản 60: deepfake là hình ảnh, âm thanh hoặc video do AI tạo ra hay chỉnh sửa, giống với người, vật, địa điểm, tổ chức hoặc sự kiện có thật và có thể khiến người xem lầm tưởng là xác thực. Định nghĩa này cho thấy deepfake không chỉ giả người mà còn có thể giả cả sự kiện.

Về bản chất, deepfake là một ứng dụng của AI tạo sinh (generative AI), nhóm mô hình có khả năng tạo ra nội dung mới. Nhưng không phải nội dung AI nào cũng là deepfake. Một bức tranh phong cảnh do AI vẽ không phải deepfake. Một video AI giả khuôn mặt và giọng nói của giám đốc công ty thì là deepfake. Yếu tố quyết định là nội dung có “đóng vai” một người hoặc sự việc thật hay không.

Deepfake khác ảnh chỉnh sửa thông thường thế nào?

Ghép ảnh bằng phần mềm chỉnh sửa đã có từ lâu, nhưng cần người làm thủ công và khó làm với video. Deepfake khác ở chỗ máy tự học khuôn mặt, biểu cảm, giọng nói của một người từ dữ liệu, rồi tự tạo ra nội dung mới. Vì tự động, deepfake có thể làm nhanh, rẻ, hàng loạt, và ngày nay có thể chạy gần như theo thời gian thực trong cuộc gọi video.

Thuật ngữ deepfake ra đời từ đâu?

Từ “deepfake” ghép từ “deep learning” và “fake”. Theo các tài liệu tổng hợp, thuật ngữ xuất hiện cuối năm 2017, từ một tài khoản Reddit lấy tên “deepfakes”. Người này cùng các thành viên diễn đàn r/deepfakes chia sẻ video ghép mặt người nổi tiếng, phần lớn là nội dung khiêu dâm không có sự đồng ý. Merriam-Webster ghi nhận lần sử dụng đầu tiên của từ này là năm 2018.

Tuy vậy, công nghệ nền tảng đã có trước đó khá lâu. Các mốc chính:

• Năm 1997: chương trình Video Rewrite chỉnh video một người đang nói để khẩu hình khớp với một đoạn âm thanh khác. Đây được xem là hệ thống đầu tiên tự động hoá hoàn toàn việc “diễn lại” khuôn mặt.
• Ngày 10/06/2014: Ian Goodfellow và cộng sự công bố bài báo về mạng đối nghịch tạo sinh (GAN, Generative Adversarial Networks). GAN là bước ngoặt kỹ thuật giúp ảnh tổng hợp trở nên chân thực.
• Năm 2016–2017: các công trình học thuật như Face2Face (chuyển biểu cảm khuôn mặt giữa hai người) và Synthesizing Obama (khớp khẩu hình cựu Tổng thống Mỹ Barack Obama với đoạn âm thanh khác) cho thấy video giả có thể rất thuyết phục.
• Tháng 01/2018: ứng dụng FakeApp ra mắt, cho phép người không chuyên tạo video hoán đổi khuôn mặt.
• Ngày 07/02/2018: Reddit đóng diễn đàn r/deepfakes vì vi phạm chính sách về nội dung khiêu dâm không tự nguyện.
• Năm 2019: deepfake bắt đầu được dùng hợp pháp trong bảo tàng và quảng cáo (xem phần ứng dụng bên dưới).
• Tháng 01/2023: Microsoft Research công bố mô hình VALL-E, có thể tổng hợp giọng nói của một người chỉ từ bản ghi 3 giây. Nhân bản giọng nói trở thành mối lo lớn.
• Tháng 01/2024: một nhân viên của công ty kỹ thuật Arup tại Hồng Kông chuyển 200 triệu đô la Hồng Kông (khoảng 25,6 triệu USD) sau một cuộc họp video với “giám đốc tài chính” và “đồng nghiệp” đều là deepfake.
• 2025–2026: Việt Nam ban hành Luật Trí tuệ nhân tạo, Luật An ninh mạng mới và nghị định yêu cầu gắn nhãn nội dung AI mô phỏng người thật.

Deepfake hoạt động như thế nào?

Phần này giải thích ở mức khái niệm để bạn hiểu vì sao deepfake ngày càng giống thật và có thể chặn nó ở đâu. Bài viết không hướng dẫn cách tạo deepfake.

Ba họ kỹ thuật chính

• Bộ mã hoá tự động (autoencoder): mô hình nén khuôn mặt thành các đặc trưng cốt lõi như góc mặt, biểu cảm, ánh sáng, rồi dựng lại. Khi dùng chung phần “nén” cho hai người, hệ thống có thể dựng khuôn mặt người B theo biểu cảm của người A. Đây là nguyên lý của kiểu hoán đổi khuôn mặt (face swap) đời đầu.
• Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN): hai mạng nơ-ron “thi đấu” với nhau. Mạng tạo (generator) sinh ảnh giả; mạng phân biệt (discriminator) đoán ảnh thật hay giả. Qua nhiều vòng, mạng tạo học cách đánh lừa mạng phân biệt, nên ảnh ngày càng thật.
• Mô hình khuếch tán (diffusion model): học cách biến nhiễu ngẫu nhiên dần thành ảnh hoặc video theo mô tả. Đây là nền của nhiều công cụ tạo ảnh, video AI hiện nay.

Với giọng nói, các mô hình chuyển văn bản thành giọng nói thế hệ mới có thể bắt chước âm sắc của một người từ mẫu rất ngắn. Bạn có thể đọc thêm về công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói để hiểu phần nền tảng. Tất cả các kỹ thuật trên đều thuộc nhánh học sâu, vốn cần nhiều dữ liệu. Vì vậy người có nhiều ảnh, video, giọng nói công khai (lãnh đạo doanh nghiệp, người nổi tiếng, người livestream) dễ bị giả mạo hơn.

Có những dạng deepfake nào?

Có thể chia deepfake theo loại nội dung. Bảng dưới đây tóm tắt từng dạng, cách lạm dụng phổ biến và điểm cần chú ý.

Dạng deepfake	Mô tả	Lạm dụng thường gặp	Điểm cần chú ý
Hoán đổi khuôn mặt (face swap)	Thay mặt người trong video bằng mặt người khác	Video khiêu dâm giả, bôi nhọ danh dự, giả người thân	Viền mặt, tóc, tai khi quay nghiêng
Khớp khẩu hình (lip-sync), diễn lại khuôn mặt	Giữ nguyên người thật, chỉnh miệng và biểu cảm theo lời thoại mới	Video giả lãnh đạo, chính trị gia, MC phát ngôn sai sự thật	Răng, lưỡi, khẩu hình với âm “b”, “m”, “p”
Giọng nói nhân bản (voice clone, deepvoice)	Tạo giọng nói giống một người cụ thể	Gọi điện giả người thân, giả cấp trên yêu cầu chuyển tiền	Ngữ điệu đều, thiếu tiếng thở, né câu hỏi riêng tư
Ảnh tổng hợp, ảnh ghép	Tạo ảnh chân dung hoặc ghép người vào bối cảnh giả	Hồ sơ mạng xã hội giả, giấy tờ giả, ảnh nhạy cảm giả để tống tiền	Tay, chữ trong ảnh, phụ kiện, bóng đổ
Deepfake thời gian thực	Ghép mặt và giọng ngay trong cuộc gọi video	Lừa đảo qua cuộc gọi video, vượt qua eKYC yếu	Cuộc gọi ngắn, hình chập chờn, lý do “mạng yếu”

Một số bài viết xếp cả văn bản do AI viết vào “deepfake văn bản”. Cách hiểu phổ biến hơn, và cũng là cách luật Việt Nam và EU tiếp cận, tập trung vào hình ảnh, âm thanh, video giả người hoặc sự việc thật. Tin nhắn giả do AI viết thường đi kèm deepfake như một phần kịch bản lừa đảo.

Deepfake có ứng dụng hợp pháp không?

Có. Công nghệ này không xấu tự thân. Nó trở thành vấn đề khi được dùng để lừa dối hoặc dùng hình ảnh, giọng nói của người khác mà không được phép. Một số ứng dụng hợp pháp đã có thật:

• Bảo tàng, giáo dục: năm 2019, Bảo tàng Dalí tại St. Petersburg (Florida, Mỹ) ra mắt triển lãm “Dalí Lives”. Hệ thống AI học khuôn mặt danh hoạ Salvador Dalí từ tư liệu lưu trữ, rồi ghép lên một diễn viên có vóc dáng tương tự để “Dalí” xuất hiện trên các màn hình và nói chuyện với khách tham quan.
• Truyền thông đa ngôn ngữ: năm 2019, chiến dịch “Malaria Must Die” của tổ chức Malaria No More dùng video tổng hợp để cựu cầu thủ David Beckham “nói” 9 ngôn ngữ, với sự đồng ý của chính anh.
• Điện ảnh, lồng tiếng: trẻ hoá diễn viên, khớp khẩu hình khi lồng tiếng sang ngôn ngữ khác, thay cảnh quay nguy hiểm.
• Đào tạo nội bộ: video bài giảng với người dẫn ảo, cập nhật nội dung mà không cần quay lại.
• Nhân vật ảo trong tiếp thị: các người ảnh hưởng ảo (virtual influencer) dùng kỹ thuật tương tự, nhưng thường là nhân vật hư cấu chứ không giả người thật.
• Nghiên cứu bảo mật: tạo dữ liệu deepfake có kiểm soát để huấn luyện và kiểm thử hệ thống phát hiện.

Lừa đảo bằng deepfake tại Việt Nam diễn ra thế nào?

Lừa đảo là rủi ro deepfake mà người dùng Việt Nam gặp nhiều nhất. Các cơ quan chức năng đã cảnh báo liên tục từ năm 2023.

Số liệu và cảnh báo chính thức

• Theo thống kê của Bộ Công an được báo Xây dựng dẫn lại ngày 24/06/2026, từ 2020 đến 2025 Việt Nam ghi nhận hơn 24.000 vụ lừa đảo trên không gian mạng, thiệt hại gần 40.000 tỷ đồng. Con số này tính chung mọi hình thức, không riêng deepfake.
• Hiệp hội An ninh mạng quốc gia (NCA) công bố ngày 07/01/2026: thiệt hại do lừa đảo trực tuyến năm 2025 ước tính trên 6.000 tỷ đồng, dựa trên khảo sát 60.300 người dùng. NCA dự báo năm 2026 tội phạm sẽ đẩy mạnh dùng deepfake để tạo hình ảnh, video, giọng nói giả.
• Tháng 07/2023, Bộ Công an đã chỉ ra các dấu hiệu nhận biết cuộc gọi video deepfake: thời gian gọi rất ngắn, khuôn mặt thiếu cảm xúc, cử động không tự nhiên, ánh sáng và màu da bất thường, tiếng và hình không khớp.
• Tháng 10/2023, Cục An toàn thông tin cảnh báo video deepfake giả các MC nổi tiếng, có khi gắn logo kênh tin tức thật, để lan truyền tin giật gân.

Bốn kịch bản lừa đảo phổ biến

1. Giả người thân vay tiền. Kẻ gian chiếm tài khoản mạng xã hội hoặc lập tài khoản giả, nhắn tin vay tiền, rồi gọi video vài giây để “chứng minh” là người thật. Ngày 31/03/2025, Công an TP Hà Nội nêu trường hợp một phụ nữ nhận tin nhắn của “con trai” kèm cuộc gọi có giọng giống con, đã chuyển 150 triệu đồng; kẻ gian tiếp tục đòi thêm 400 triệu đồng thì bà mới phát hiện.
2. Giả cơ quan chức năng. Mạo danh công an là thủ đoạn phổ biến nhất năm 2025 theo khảo sát của NCA, và deepfake khiến kịch bản này thuyết phục hơn. Theo Đại tá Nguyễn Hồng Quân, Phó Cục trưởng Cục An ninh mạng và phòng, chống tội phạm sử dụng công nghệ cao (A05), tội phạm đã dùng deepfake để mạo danh cơ quan chức năng. Báo Xây dựng tháng 06/2026 nêu trường hợp một người dân Hà Nội suýt chuyển 200 triệu đồng sau cuộc gọi của “điều tra viên” dùng giọng nói AI.
3. Giả lãnh đạo doanh nghiệp. Kế toán nhận cuộc gọi hoặc họp video với “giám đốc” yêu cầu chuyển khoản gấp, giữ bí mật. Vụ Arup tại Hồng Kông năm 2024 là ví dụ điển hình: nhân viên nhận tin nhắn về một “giao dịch bí mật”, sau đó tham gia cuộc họp video với giám đốc tài chính giả và thực hiện 15 lần chuyển tiền vào 5 tài khoản.
4. Bôi nhọ, tống tiền. Ghép mặt nạn nhân vào ảnh, video nhạy cảm rồi đe doạ phát tán. Công an tỉnh Tây Ninh đã cảnh báo hình thức này cùng với thủ đoạn giả lãnh đạo, giả người thân.

Điểm chung của các kịch bản: tạo áp lực thời gian, yêu cầu giữ bí mật và đòi chuyển tiền tới tài khoản lạ. Deepfake chỉ là công cụ giúp lời nói dối dễ tin hơn.

Làm sao nhận biết deepfake?

Không có dấu hiệu nào chắc chắn 100%. Deepfake càng mới càng ít lỗi. Hãy dùng các dấu hiệu dưới đây để nghi ngờ, rồi xác minh bằng cách khác.

Với video và cuộc gọi video

• Cuộc gọi rất ngắn, người gọi viện cớ “mạng yếu”, “đang bận” rồi tắt máy.
• Khuôn mặt ít biểu cảm, chớp mắt bất thường, ánh mắt không theo chuyển động đầu.
• Viền mặt, tóc, tai bị nhoè hoặc “trôi” khi người trong video quay nghiêng, đưa tay lên mặt.
• Ánh sáng trên mặt không khớp với phông nền, màu da khác vùng cổ.
• Khẩu hình lệch với tiếng, nhất là các âm cần mím môi.

Với giọng nói

• Giọng đều đều, thiếu tiếng thở, ngắt nghỉ không tự nhiên.
• Người gọi tránh trả lời câu hỏi mà chỉ người thật mới biết.
• Gọi từ số lạ nhưng xưng là người quen, kèm lý do khẩn cấp.

Với ảnh

• Bàn tay, ngón tay, răng, tai, kính, trang sức bị biến dạng.
• Chữ trong ảnh (biển hiệu, giấy tờ) méo hoặc vô nghĩa.
• Bóng đổ, phản chiếu không khớp hướng ánh sáng.

Kiểm tra bối cảnh và nguồn gốc

• Hỏi “ai đăng đầu tiên?” Video phát ngôn quan trọng mà chỉ xuất hiện trên một tài khoản lạ, không có trên kênh chính thức, rất đáng ngờ.
• Tìm kiếm ngược hình ảnh để xem ảnh gốc đã từng xuất hiện ở đâu.
• Xem nhãn và thông tin nguồn gốc. Tiêu chuẩn mở C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity), với sự tham gia của Adobe, Google, Microsoft, OpenAI, Sony và nhiều tổ chức khác, cho phép đính kèm “thông tin xác thực nội dung” (Content Credentials) ghi lại nguồn gốc và lịch sử chỉnh sửa của tệp. Khi có, đây là căn cứ tốt hơn mắt thường.
• Công cụ phát hiện deepfake chỉ nên xem là tham khảo. Kết quả “có thể là giả” hay “có thể là thật” đều không thay được việc xác minh trực tiếp với người liên quan.

Doanh nghiệp phòng chống deepfake như thế nào?

Với doanh nghiệp, deepfake là rủi ro vừa về tài chính (chuyển tiền sai), vừa về danh tiếng (video giả lãnh đạo), vừa về định danh khách hàng (giả mạo khi mở tài khoản). Cách tiếp cận hiệu quả là phòng thủ nhiều lớp, đặt trong chiến lược an ninh mạng chung của tổ chức.

Lớp 1: Quy trình xác minh đa kênh

Đây là lớp quan trọng nhất vì không phụ thuộc vào việc phát hiện được deepfake hay không. Sơ đồ dưới đây là một quy trình mẫu cho bộ phận tài chính.

Những quy tắc nên đưa vào quy chế:

• Gọi lại bằng số đã lưu: không bao giờ xác minh qua chính kênh vừa nhận yêu cầu hoặc qua số điện thoại, đường link mà người yêu cầu cung cấp.
• Hai người phê duyệt cho giao dịch vượt ngưỡng hoặc khi đổi thông tin tài khoản nhà cung cấp.
• Không ngoại lệ vì “sếp yêu cầu gấp”. Lãnh đạo cần cam kết công khai rằng sẽ không bao giờ yêu cầu bỏ qua quy trình.
• Mã xác minh nội bộ hoặc câu hỏi chỉ người trong cuộc biết, dùng cho tình huống khẩn cấp. Gia đình cũng có thể áp dụng cách này.

Lớp 2: eKYC có kiểm tra người thật (liveness)

Doanh nghiệp định danh khách hàng trực tuyến (ngân hàng, ví điện tử, chứng khoán, viễn thông) là mục tiêu của deepfake: kẻ gian dùng ảnh, video giả để mở tài khoản đứng tên người khác. Quy trình eKYC (định danh khách hàng điện tử) cần có:

• Kiểm tra người thật (liveness detection): xác định khuôn mặt trước camera là người sống, đang có mặt, không phải ảnh in, màn hình phát lại, mặt nạ hay video tổng hợp.
• Phát hiện tấn công trình diện (PAD, Presentation Attack Detection): chuẩn quốc tế là bộ ISO/IEC 30107. Theo Thông tư 77/2025/TT-NHNN (hiệu lực 01/03/2026), giải pháp chống giả mạo sinh trắc học trên ứng dụng ngân hàng phải đạt mức ISO 30107 Level 2 và được tổ chức uy tín như FIDO Alliance công nhận.
• Chống tấn công chèn luồng hình ảnh: phát hiện khi video gửi lên không đến từ camera thật mà từ camera ảo, trình giả lập hoặc thiết bị đã bị can thiệp. Thông tư 77/2025/TT-NHNN cũng yêu cầu ứng dụng ngân hàng tự thoát khi phát hiện trình gỡ lỗi, trình giả lập, mã bị chèn hoặc thiết bị đã root, jailbreak.
• Đối chiếu với nguồn tin cậy: theo Thông tư 17/2024/TT-NHNN (ngày 28/06/2024, hiệu lực 01/07/2024), mở tài khoản thanh toán bằng phương thức điện tử phải đối chiếu sinh trắc học với dữ liệu trong chip thẻ căn cước hoặc qua tài khoản định danh điện tử. Nguồn đối chiếu này đáng tin hơn ảnh chụp giấy tờ do khách hàng tự gửi lên.

Từ ngày 01/07/2024, theo Quyết định 2345/QĐ-NHNN ngày 18/12/2023, khách hàng cá nhân phải xác thực sinh trắc học khi chuyển tiền trên 10 triệu đồng mỗi lần hoặc tổng trên 20 triệu đồng mỗi ngày. Lớp này giúp chặn việc kẻ gian dùng tài khoản đã chiếm được, nhưng không chặn được trường hợp chính chủ bị lừa tự chuyển tiền. Vì vậy lớp 1 và lớp 3 vẫn cần thiết.

Lớp 3: Con người và dữ liệu công khai

• Đào tạo định kỳ cho kế toán, thủ quỹ, chăm sóc khách hàng, trợ lý lãnh đạo: cho xem ví dụ deepfake, diễn tập tình huống “sếp gọi video yêu cầu chuyển tiền”.
• Giảm nguyên liệu cho kẻ gian: cân nhắc lượng video, bản ghi giọng nói của lãnh đạo đăng công khai; không công bố số điện thoại cá nhân và lịch công tác chi tiết.
• Xác thực đa yếu tố cho email, mạng xã hội của doanh nghiệp, vì nhiều vụ lừa bắt đầu từ việc chiếm tài khoản.

Lớp 4: Giám sát và ứng phó sự cố

• Theo dõi mạng xã hội để phát hiện sớm video, trang giả mạo thương hiệu hoặc lãnh đạo.
• Chuẩn bị sẵn kịch bản: ai xác nhận nội dung giả, ai phát thông cáo đính chính, ai liên hệ nền tảng để gỡ, ai báo cơ quan công an.
• Lưu bằng chứng (đường link, ảnh chụp màn hình, thời gian, tài khoản đăng) trước khi yêu cầu gỡ.
• Nếu doanh nghiệp tự dùng AI tạo nội dung có hình ảnh, giọng nói người thật (người mẫu, nhân viên, KOL), cần hợp đồng đồng ý rõ ràng và gắn nhãn đúng quy định.

Bị lừa hoặc bị làm deepfake thì cần làm gì?

1. Dừng mọi giao dịch và ngừng liên lạc với người yêu cầu.
2. Gọi ngay cho ngân hàng qua tổng đài chính thức để đề nghị phong toả, tra soát giao dịch. Càng sớm càng có cơ hội giữ được tiền.
3. Lưu bằng chứng: tin nhắn, số tài khoản nhận, số điện thoại, đường link, ảnh chụp màn hình cuộc gọi.
4. Trình báo cơ quan công an nơi gần nhất, mang theo bằng chứng.
5. Báo cáo với nền tảng (mạng xã hội, ứng dụng nhắn tin) để khoá tài khoản giả và gỡ nội dung.
6. Cảnh báo người quen nếu tài khoản của bạn bị chiếm hoặc khuôn mặt, giọng nói của bạn bị dùng để lừa người khác.

Pháp luật Việt Nam quy định gì về deepfake?

Tính đến tháng 10/2026, Việt Nam đã có nhiều văn bản điều chỉnh trực tiếp hoặc gián tiếp deepfake. Bảng tóm tắt:

Văn bản	Hiệu lực	Nội dung liên quan deepfake
Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 (thông qua 10/12/2025)	01/03/2026	Điều 7 cấm dùng AI với yếu tố giả mạo, mô phỏng người, sự kiện thật để lừa dối, thao túng; Điều 11 về trách nhiệm minh bạch, đánh dấu và gắn nhãn
Nghị định 142/2026/NĐ-CP (ký 30/04/2026)	01/05/2026	Khoản 2 Điều 18 quy định chi tiết việc gắn nhãn nội dung AI mô phỏng người thật hoặc tái hiện sự kiện thật
Luật An ninh mạng số 116/2025/QH15 (thông qua 10/12/2025)	01/07/2026	Điều 7 cấm dùng trí tuệ nhân tạo hoặc công nghệ mới để giả mạo video, hình ảnh, giọng nói của người khác trái pháp luật
Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân số 91/2025/QH15 (thông qua 26/06/2025) và Nghị định 356/2025/NĐ-CP	01/01/2026	Ảnh, giọng nói giúp xác định một người thuộc phạm vi dữ liệu cá nhân; dữ liệu sinh trắc học có quy định bảo vệ riêng
Bộ luật Dân sự 2015	Đang hiệu lực	Điều 32: sử dụng hình ảnh cá nhân phải được người đó đồng ý
Bộ luật Hình sự	Đang hiệu lực	Hành vi dùng deepfake chiếm đoạt tài sản có thể bị xử lý theo Điều 174 (lừa đảo chiếm đoạt tài sản) hoặc Điều 290 (sử dụng mạng máy tính, mạng viễn thông, phương tiện điện tử thực hiện hành vi chiếm đoạt tài sản)

Luật Trí tuệ nhân tạo cấm những gì?

Điều 7 Luật Trí tuệ nhân tạo cấm phát triển, cung cấp, triển khai hoặc sử dụng hệ thống AI nhằm sử dụng yếu tố giả mạo hoặc mô phỏng người, sự kiện thật để lừa dối hoặc thao túng nhận thức, hành vi của con người một cách có chủ đích và có hệ thống, gây tổn hại nghiêm trọng đến quyền, lợi ích hợp pháp. Điều này cũng cấm tạo ra hoặc phổ biến nội dung giả mạo có khả năng gây nguy hại nghiêm trọng đến an ninh quốc gia, trật tự, an toàn xã hội, và cấm tẩy xoá, làm sai lệch nhãn, cảnh báo bắt buộc. Bạn có thể xem tổng quan về luật này trong bài trí tuệ nhân tạo là gì.

Ai phải đánh dấu, ai phải gắn nhãn?

Điều 11 Luật Trí tuệ nhân tạo chia trách nhiệm thành hai lớp:

• Nhà cung cấp hệ thống AI (đơn vị đưa công cụ AI ra thị trường) phải bảo đảm âm thanh, hình ảnh, video do hệ thống tạo ra được đánh dấu ở định dạng máy đọc được, theo quy định của Chính phủ.
• Bên triển khai (tổ chức, cá nhân dùng AI trong hoạt động nghề nghiệp, thương mại, cung cấp dịch vụ) phải gắn nhãn dễ nhận biết cho âm thanh, hình ảnh, video được tạo ra hoặc chỉnh sửa bằng AI nhằm mô phỏng ngoại hình, giọng nói của người thật hoặc tái hiện sự kiện thực tế.

Nghị định 142/2026/NĐ-CP hướng dẫn chi tiết: nhãn phải rõ ràng, hiển thị trước hoặc khi người xem tiếp cận nội dung. Có thể hiển thị trực tiếp trên nội dung, ở tiêu đề, phần mô tả, chú thích, trên giao diện nền tảng hoặc bằng thông báo âm thanh. Nghị định loại trừ một số trường hợp như chỉnh sửa kỹ thuật để cải thiện chất lượng mà không làm thay đổi bản chất, công cụ sửa chính tả, dịch thuật không làm sai lệch nội dung, và nội dung dùng nội bộ hoặc nghiên cứu chưa công bố.

Dữ liệu cá nhân và quyền hình ảnh

Để làm deepfake một người, cần ảnh, video, giọng nói của chính họ. Theo Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân 91/2025/QH15, dữ liệu cá nhân là dữ liệu giúp xác định một con người cụ thể, và dữ liệu sinh trắc học thuộc nhóm được bảo vệ chặt hơn. Kết hợp với Điều 32 Bộ luật Dân sự về quyền đối với hình ảnh, việc dùng khuôn mặt, giọng nói người khác để tạo nội dung AI mà không có sự đồng ý có thể bị xử lý cả về dân sự lẫn hành chính, ngoài trách nhiệm hình sự nếu dùng để chiếm đoạt tài sản.

Những hiểu lầm phổ biến về deepfake

1. “Tôi nhìn kỹ là biết.” Các dấu hiệu như chớp mắt bất thường hay viền mặt nhoè đang mất dần ở deepfake mới. Xác minh qua kênh thứ hai đáng tin hơn quan sát.
2. “Chỉ người nổi tiếng mới bị giả mạo.” Các vụ lừa vay tiền ở Việt Nam chủ yếu giả người bình thường, lấy dữ liệu từ ảnh, video trên mạng xã hội.
3. “Gọi video thấy mặt là an toàn.” Deepfake thời gian thực khiến cuộc gọi video không còn là bằng chứng đủ tin cậy cho giao dịch tiền.
4. “Cứ là nội dung AI thì phải gắn nhãn.” Nghị định 142/2026/NĐ-CP tập trung vào nội dung mô phỏng người thật, tái hiện sự kiện thật có thể gây nhầm lẫn; một số chỉnh sửa kỹ thuật được loại trừ.
5. “Có phần mềm phát hiện là đủ.” Công cụ phát hiện có thể sai cả hai chiều. Nó là một lớp hỗ trợ, không thay quy trình.

Câu hỏi thường gặp

Deepfake là viết tắt của từ gì?

Deepfake không phải từ viết tắt mà là từ ghép giữa “deep learning” (học sâu) và “fake” (giả). Trong tiếng Việt thường gọi là “công nghệ giả mạo bằng AI”, “video giả mạo khuôn mặt” hoặc “giả giọng bằng AI” (deepvoice).

Deepfake có phạm pháp không?

Bản thân công nghệ không bị cấm. Việc dùng deepfake để lừa dối, thao túng, chiếm đoạt tài sản, bôi nhọ hoặc dùng hình ảnh, giọng nói người khác khi chưa được đồng ý là vi phạm pháp luật. Nội dung AI mô phỏng người thật đưa ra công cộng phải gắn nhãn theo Nghị định 142/2026/NĐ-CP.

Cần bao nhiêu dữ liệu để giả giọng một người?

Ngày càng ít. Năm 2023, Microsoft Research công bố mô hình VALL-E có thể tổng hợp giọng nói của một người từ bản ghi chỉ 3 giây. Vì vậy nên hạn chế đăng công khai video có giọng nói rõ kèm thông tin cá nhân, và đặt quyền riêng tư cho tài khoản mạng xã hội.

Làm sao biết cuộc gọi video là deepfake?

Nghi ngờ khi cuộc gọi rất ngắn, hình chập chờn, mặt ít biểu cảm, tiếng và hình không khớp, người gọi đòi chuyển tiền gấp. Cách chắc chắn nhất là cúp máy và gọi lại vào số điện thoại bạn đã lưu từ trước, hoặc hỏi một câu chỉ người thật mới biết.

eKYC có bị deepfake qua mặt không?

Hệ thống eKYC yếu, chỉ so khớp ảnh, có thể bị qua mặt. Hệ thống có kiểm tra người thật, phát hiện tấn công trình diện theo chuẩn ISO/IEC 30107, chống camera ảo và đối chiếu với dữ liệu chip căn cước sẽ khó bị vượt qua hơn nhiều. Không có hệ thống nào an toàn tuyệt đối, nên cần kết hợp giám sát giao dịch bất thường.

Bị người khác dùng mặt mình làm deepfake thì làm gì?

Lưu bằng chứng (đường link, ảnh chụp màn hình, tài khoản đăng), báo cáo với nền tảng để gỡ, trình báo cơ quan công an và thông báo cho người quen để tránh bị lừa. Bạn có quyền yêu cầu xử lý theo quy định về quyền hình ảnh, bảo vệ dữ liệu cá nhân và an ninh mạng.

Doanh nghiệp dùng AI tạo video người dẫn ảo có phải gắn nhãn không?

Nếu người dẫn ảo mô phỏng ngoại hình hoặc giọng nói của một người thật (nhân viên, KOL, diễn viên) và nội dung được đưa ra công cộng, doanh nghiệp với tư cách bên triển khai phải gắn nhãn dễ nhận biết, đồng thời cần sự đồng ý của người được mô phỏng. Nhân vật hoàn toàn hư cấu vẫn nên công khai là AI để minh bạch với khách hàng.