GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG AI TẠO CHECKLIST NGHIỆP VỤ KIỂM SÁT CHUYÊN SÂU:
Cách làm để cán bộ kiểm sát tạo được một sản phẩm hoàn chỉnh, có tính ứng dụng trong thực tiễn

          Vì sao checklist có ý nghĩa trực tiếp với nghiệp vụ kiểm sát

Trong thực tiễn công tác, cùng một hồ sơ nhưng người có kinh nghiệm thường nhìn ra ngay các mấu chốt: thẩm quyền, tư cách tố tụng, chuỗi chứng cứ, mâu thuẫn lời khai, vật chứng, định giá, quan hệ pháp luật hoặc những điểm cần bổ sung xác minh. Cán bộ mới lại dễ rơi vào tình trạng đọc nhiều nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu, ghi chép tản mạn, kiểm việc chưa theo thứ tự, dẫn đến thiếu ý hoặc lặp ý. Checklist vì vậy không chỉ là một danh mục gạch đầu dòng, mà là “bản đồ công việc” giúp người sử dụng đi đúng thứ tự cần kiểm, biết mỗi vấn đề phải đối chiếu bằng tài liệu nào và khi phát hiện dấu hiệu vi phạm thì phải xử lý tiếp ra sao.

Đối với ngành Kiểm sát, tác dụng của checklist thể hiện ở ba điểm rất rõ. Thứ nhất, checklist tạo tính hệ thống, giúp việc nghiên cứu hồ sơ không phụ thuộc quá nhiều vào trí nhớ cá nhân. Thứ hai, checklist tăng khả năng phát hiện vi phạm vì mỗi mục kiểm đều gắn với dấu hiệu nhận diện và căn cứ pháp lý cần tra cứu. Thứ ba, checklist tạo nền cho nhiều sản phẩm nghiệp vụ khác như đề cương hỏi, dự kiến tranh luận, yêu cầu điều tra bổ sung, yêu cầu thu thập chứng cứ, dự thảo kháng nghị hoặc báo cáo đề xuất quan điểm giải quyết.

      Hiểu đúng bản chất của ứng dụng AI

Nhiều người khi bắt đầu dùng AI thường kỳ vọng công cụ sẽ “làm hộ” toàn bộ công việc. Cách hiểu này không phù hợp. AI không có thẩm quyền tố tụng, không đọc được hồ sơ theo nghĩa pháp lý và không chịu trách nhiệm về tính đúng đắn cuối cùng của sản phẩm. Giá trị thực sự của AI nằm ở khả năng tiếp nhận yêu cầu, sắp xếp thông tin, gợi ý cấu trúc, mở rộng ý, chuyển hóa nội dung thành bảng biểu và phản biện lại bản dự thảo để người dùng tiếp tục hoàn thiện.

Nói ngắn gọn, AI là công cụ hỗ trợ tư duy và chuẩn hóa sản phẩm. Người sử dụng càng giao việc rõ, càng cung cấp đầu vào đúng trọng tâm, kết quả càng tốt. Ngược lại, nếu câu lệnh chung chung, thiếu bối cảnh, thiếu yêu cầu về độ sâu hoặc hình thức đầu ra, AI sẽ trả lời ở mức khái quát, khó áp dụng. Vì vậy, ứng dụng AI hiệu quả không phải ở chỗ hỏi nhiều, mà ở chỗ biết đặt đúng câu hỏi và biết kiểm tra, chỉnh sửa kết quả.

Sơ đồ các bước ứng dụng AI tạo checklist nghiệp vụ kiểm sát chuyên sâu

          Bước 1: Xác định đúng loại checklist và mục tiêu đầu ra

Trước khi mở AI, cán bộ kiểm sát phải tự trả lời bốn câu hỏi: checklist dùng cho loại án nào; dùng ở giai đoạn nào; dành cho đối tượng sử dụng nào; sản phẩm cuối cùng cần ở dạng gì. Chỉ khi làm rõ bốn điểm này thì AI mới có “đích đến” để xây dựng nội dung.

Ví dụ, thay vì yêu cầu chung chung “hãy tạo checklist kiểm sát vụ án hình sự”, nên nêu rõ: “Hãy xây dựng checklist kiểm sát xét xử sơ thẩm vụ án trộm cắp tài sản dành cho cán bộ mới; trình bày dưới dạng bảng; mỗi mục phải có nội dung cần kiểm, tài liệu đối chiếu, dấu hiệu vi phạm, căn cứ pháp lý và thao tác của kiểm sát viên”. Chỉ riêng việc đổi từ yêu cầu chung sang yêu cầu cụ thể đã giúp đầu ra khác hẳn: AI không còn trả lời dàn trải mà sẽ tập trung vào đúng sản phẩm cần dùng.

          Bước 2: Chuẩn bị đầu vào ngắn gọn nhưng đủ ý

Đầu vào tốt không cần dài, nhưng phải đủ yếu tố cốt lõi. Thông thường nên có năm nhóm thông tin: loại việc; mục đích sử dụng checklist; phạm vi cần kiểm; chuẩn pháp lý cần bám; và hình thức thể hiện. Khi cần, có thể thêm đặc điểm vụ việc đang làm để AI hiểu đúng bối cảnh.

Chẳng hạn, với ví dụ vụ án trộm cắp tài sản, người dùng có thể cung cấp đầu vào như sau: bị cáo bị truy tố về hành vi lén lấy một điện thoại tại cửa hàng; hồ sơ có lời khai, camera, biên bản thu giữ, kết luận định giá; mục tiêu của checklist là phục vụ nghiên cứu hồ sơ và chuẩn bị tham gia phiên tòa sơ thẩm. Khi có thông tin như vậy, AI dễ gợi ra đúng các khâu cần kiểm như tính hợp pháp của camera, thời điểm tài sản rời khỏi sự quản lý của chủ sở hữu, giá trị tài sản và sự phù hợp giữa lời khai với chứng cứ khách quan.

          Bước 3: Yêu cầu AI chia checklist thành các khối nghiệp vụ

Đây là bước quyết định sự logic của sản phẩm. Một checklist chuyên sâu không nên được viết thành một chuỗi ý rời. Thay vào đó, cần yêu cầu AI chia thành từng khối nghiệp vụ lớn theo trình tự nghiên cứu hồ sơ. Với án hình sự sơ thẩm, có thể chia thành: thẩm quyền và tố tụng; người tham gia tố tụng; chứng cứ buộc tội và gỡ tội; cấu thành tội phạm; vật chứng, định giá và thiệt hại; tình tiết tăng nặng, giảm nhẹ; các vấn đề cần đề nghị tại phiên tòa.

Ví dụ, sau khi nhận lệnh “hãy chia checklist thành các khối nghiệp vụ lớn”, AI thường tạo được một bộ khung khá nhanh. Bộ khung này chưa phải sản phẩm cuối cùng, nhưng rất quan trọng vì nó giống như sườn nhà. Khi khung đã đúng, các bước làm sâu phía sau sẽ mạch lạc, ít bị trùng lặp và thuận lợi cho việc chuyển thành bảng sử dụng trực tiếp.

          Bước 4: Làm sâu từng khối bằng câu hỏi cụ thể

Sau khi có bộ khung, không nên dừng lại. Đây là lúc cần yêu cầu AI đào sâu từng phần. Nguyên tắc là mỗi mục kiểm phải trả lời được: kiểm cái gì, kiểm bằng tài liệu nào, vi phạm thường xuất hiện ở đâu và nếu phát hiện vấn đề thì thao tác nghiệp vụ tiếp theo là gì. Câu lệnh càng cụ thể, checklist càng dùng được.

Ví dụ với phần chứng cứ, có thể yêu cầu: “Hãy làm sâu mục chứng cứ buộc tội và gỡ tội; tách riêng lời khai, vật chứng, dữ liệu camera, biên bản thu giữ và kết luận định giá; với mỗi ý nêu rõ tài liệu cần đối chiếu, dấu hiệu vi phạm thường gặp và câu hỏi kiểm sát dùng trực tiếp”. Từ đó AI có thể gợi ra những câu hỏi rất thực tiễn như: camera được thu thập bằng thủ tục nào; có biên bản trích xuất, sao lưu không; người giao nộp dữ liệu là ai; lời khai của bị cáo có phù hợp với hình ảnh camera hay không; có mâu thuẫn nào chưa được làm rõ không.

          Bước 5: Chuyển hóa thành bảng checklist hoàn chỉnh

Một sản phẩm muốn dùng được ngay cần được bảng hóa. Hình thức bảng giúp người nghiên cứu dễ rà từng mục, đánh dấu phần đã kiểm, ghi chú vấn đề phát hiện và bổ sung quan điểm xử lý. Mô hình cột hiệu quả nhất thường gồm: nội dung cần kiểm; tài liệu cần đối chiếu; dấu hiệu vi phạm thường gặp; căn cứ pháp lý cần tra cứu; thao tác nghiệp vụ của kiểm sát viên.

Với ví dụ vụ án trộm cắp tài sản, một dòng trong bảng có thể được thể hiện như sau: “Kiểm tra thời điểm hành vi chiếm đoạt hoàn thành” - tài liệu đối chiếu là camera, lời khai, biên bản bắt giữ, biên bản thu giữ - dấu hiệu vi phạm là nhầm giữa hành vi chưa đạt và tội phạm hoàn thành - thao tác nghiệp vụ là phân tích thời điểm tài sản thực tế ra khỏi sự quản lý của chủ sở hữu. Khi được viết như vậy, checklist không còn là lý thuyết chung mà trở thành công cụ thao tác.

          Bước 6: Yêu cầu AI tự phản biện checklist vừa tạo

Một lỗi phổ biến khi dùng AI là chấp nhận ngay bản đầu tiên. Thực tế, bản nháp đầu chỉ là nền để chỉnh sửa. Cần yêu cầu AI quay lại phản biện chính checklist vừa tạo theo các tiêu chí: còn mục nào chung chung, thiếu tài liệu đối chiếu, thiếu dấu hiệu vi phạm, thiếu căn cứ pháp lý hoặc còn lặp ý. Đây là bước giúp sản phẩm tăng độ chắc.

Ví dụ, có thể đặt tiếp câu lệnh: “Hãy đóng vai kiểm sát viên nhiều kinh nghiệm để phản biện checklist trên; chỉ ra ba mục còn dễ bỏ sót trong thực tiễn xét xử sơ thẩm vụ án trộm cắp tài sản”. Từ phản biện này, AI thường bổ sung được những điểm mà người dùng ban đầu chưa nghĩ tới như tính liên tục trong chuỗi quản lý vật chứng, sự phù hợp giữa kết luận định giá và mô tả tài sản, hoặc việc phải kiểm tra cả chứng cứ gỡ tội thay vì chỉ chú ý chứng cứ buộc tội.

          Bước 7: Kiểm thử checklist trên một tình huống cụ thể

Sau khi đã có bản khá hoàn chỉnh, cần “chạy thử” checklist trên một tình huống cụ thể. Việc kiểm thử giúp phát hiện chỗ nào còn lý thuyết, chỗ nào chưa đủ sâu hoặc khó dùng. Không nên xem đây là bước phụ; nhiều khi chỉ sau một lần áp vào hồ sơ giả định, người dùng đã nhìn ra những chỗ cần sửa ngay.

Ví dụ, giả định hồ sơ thể hiện A lén lấy điện thoại tại quầy bán hàng; camera ghi được toàn bộ diễn biến; bị hại trình báo ngay; tài sản được thu hồi sau hai giờ; bị cáo thừa nhận hành vi nhưng cho rằng chỉ “cầm nhầm”. Dùng checklist để chạy thử, cán bộ kiểm sát sẽ lần lượt kiểm: camera có hợp pháp không; lời khai “cầm nhầm” có phù hợp bối cảnh khách quan không; định giá có đúng chiếc điện thoại bị chiếm đoạt không; việc thu giữ vật chứng có đủ biên bản không; có chứng cứ nào gỡ tội chưa được xem xét không. Qua đó, checklist được kiểm chứng về tính khả thi và sát việc.

Sản phẩm ứng dụng AI tạo checklist bằng hình ảnh đối với vụ án “Chia tài sản chung sau ly hôn”

          Bước 8: Hoàn thiện theo văn phong, chức năng và yêu cầu của Ngành

Một checklist tốt chưa đủ; nó còn phải phù hợp với chức năng, nhiệm vụ và phong cách làm việc của ngành Kiểm sát. Vì vậy, sau khi AI hoàn thiện nội dung, cần biên tập lại theo hướng ngắn gọn, chắc câu, rõ thao tác, dùng đúng thuật ngữ pháp lý và tránh các diễn đạt cảm tính. Những chỗ AI viết dài dòng cần rút gọn; những chỗ còn khẩu ngữ cần chuẩn hóa.

Kinh nghiệm thực tế cho thấy, nếu kết thúc bằng một bản checklist gọn, rõ cột, rõ động từ hành động như “kiểm tra”, “đối chiếu”, “làm rõ”, “đánh giá”, “kiến nghị”, “đề nghị”, sản phẩm sẽ sát hơn với nhu cầu sử dụng hằng ngày của cán bộ kiểm sát. Có thể lưu cùng lúc ba phiên bản: bản đầy đủ để tập huấn; bản rút gọn để dùng khi nghiên cứu hồ sơ; và bản câu lệnh gốc để sau này chỉ cần thay loại án là tiếp tục tái sử dụng.

          Một số lưu ý để tránh lệ thuộc máy móc

Điều cần nhớ là AI có thể giúp tăng tốc, nhưng không thể thay thế sự thận trọng nghề nghiệp. Không nên đưa nguyên văn tài liệu mật, thông tin thuộc bí mật nhà nước hoặc dữ liệu cá nhân nhạy cảm lên các công cụ AI công cộng. Cũng không nên sao chép nguyên văn đầu ra của AI để dùng ngay trong sản phẩm nghiệp vụ mà chưa kiểm tra lại.

Người sử dụng phải luôn giữ vai trò “thẩm định cuối cùng”: kiểm tra lại căn cứ pháp luật, đối chiếu với hồ sơ cụ thể, soát lỗi ngôn ngữ và đánh giá tính phù hợp thực tiễn. Khi coi AI là công cụ hỗ trợ chứ không phải nơi đưa ra kết luận, cán bộ kiểm sát sẽ khai thác được lợi ích của công nghệ mà vẫn bảo đảm đúng chức năng, đúng thẩm quyền và đúng yêu cầu nghiệp vụ.

Ứng dụng AI để tạo checklist không phải là việc xa lạ hay quá phức tạp. Cốt lõi nằm ở quy trình: xác định đúng việc, chuẩn bị đúng đầu vào, chia đúng khối nghiệp vụ, làm sâu từng mục, bảng hóa sản phẩm, phản biện lại bản nháp, kiểm thử trên tình huống cụ thể và cuối cùng là chuẩn hóa theo văn phong, yêu cầu của Ngành. Làm đúng chu trình đó, cán bộ kiểm sát hoàn toàn có thể tạo ra một checklist chuyên sâu, logic, dễ hiểu và dùng được ngay.

Từ một sản phẩm ban đầu tưởng như đơn giản, checklist khi được xây dựng bài bản sẽ trở thành trợ thủ thiết thực cho hoạt động nghiên cứu hồ sơ, chuẩn bị phiên tòa và nâng cao chất lượng thực hành quyền công tố, kiểm sát hoạt động tư pháp. Đây cũng là một cách tiếp cận phù hợp trong tiến trình chuyển đổi số của ngành Kiểm sát: đổi mới phương pháp làm việc, nhưng vẫn giữ vững nền tảng pháp lý, kỷ luật nghiệp vụ và trách nhiệm nghề nghiệp của người cán bộ kiểm sát.

Doãn Thị Ánh Tuyết – Phó viện trưởng

 VKSND khu vực 2, Nghệ An