核心摘要：越南的人工智能监管框架已达到一个重要的里程碑。虽然《人工智能法》第 134/2025/QH15 号（《人工智能法》）为人工智能治理奠定了基础，但许多实际合规要求留给了实施法规。
2026年4月30日，政府发布了第142/2026/ND-CP号法令（第142号法令），并于2026年5月1日生效，为《人工智能法》的实施提供了第一份详细指导。尽管高风险人工智能系统的正式清单尚未得到总理的批准，但第 142 号法令为越南基于风险的人工智能监管框架如何在实践中运作提供了宝贵的见解。
风险分类框架
《人工智能法》采用基于风险的方法，将人工智能系统分为高风险、中风险和低风险。第 142 号法令在此框架的基础上，提供了如何确定这些分类的详细指导。
高风险人工智能系统是根据以下因素确定的：（i）其对生命、健康、财产、人权、公共利益或国家安全的潜在影响； (ii) 他们所部署的部门； (iii) 受影响用户的规模或与关键基础设施的集成。最新的高风险人工智能系统清单草案似乎遵循了这些相同的原则。
中等风险的人工智能系统通常包括可能误导、影响或操纵用户的系统，特别是当用户可能没有意识到他们正在与人工智能或人工智能生成的内容进行交互时。因此，重点是透明度和真实性风险，而不是更广泛的社会或安全问题。
低风险人工智能系统是那些不符合高风险或中等风险分类标准的系统。
重要的是，第 142 号法令力求避免过度分类。某些系统可能不属于高风险或中等风险制度，包括内部使用系统、办公支持工具、技术编辑应用程序、某些后端处理系统以及艺术、游戏、电影或其他创意环境中使用的人工智能系统。
当重大变化实质性改变系统的风险状况、严重事件揭示更高级别的风险、或者监管发展或主管部门要求时，提供商还必须对人工智能系统进行审查和重新分类。
关键合规要求
中高风险人工智能系统的风险分类文档和通知
在部署之前，中风险和高风险人工智能系统的提供商必须准备风险分类档案，其中包含有关系统的关键信息、其预期目的、部署背景、受影响的用户、主要输入数据和适用的风险管理措施。
第 142 号法令限制了提供商合法访问和控制范围内的信息披露义务。提供商通常不需要披露源代码、模型参数、原始训练数据或受保护的机密信息。该法令还承认同等的国际技术文件标准，并且在人工智能系统使用个人数据的情况下，允许根据个人数据保护法准备的个人数据处理影响评估（DPIA）档案取代或整合到风险分类档案中，从而减少重复的合规要求。
提供商在部署前必须通过国家人工智能一站式门户将风险分类结果通知科技部（MST）。该通知遵循自我声明模式，自动生成AI系统识别码和电子确认。