Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, Generative AI hay GenAI là cái tên chung cho loại hình trí tuệ nhân tạo mới đang được nhắc tới rất nhiều trong hơn 1 năm trở lại đây, trở thành xu hướng công nghệ hot nhất 2024. Dưới đây là toàn bộ những gì bạn cần biết về GenAI!
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là loại trí tuệ nhân tạo có thể sáng tạo các loại phương tiện như hình ảnh, văn bản, video từ các gợi ý (prompts) được cho trước. Các công cụ GenAI phổ biến như ChatGPT hay DALL-E2 đã trở thành một hiện tượng toàn cầu vào năm ngoái, từ đó mang về sự chú ý và đầu tư mạnh mẽ cho GenAI. Các công cụ mới cứ liên tiếp được trình làng với hiệu suất và khả năng làm việc càng ngày càng ấn tượng, như Gemini của Google hay Claude của Amazon.
Generative AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI), còn được gọi là GenAI, cho phép người dùng nhập nhiều dạng yêu cầu (prompts) khác nhau để tạo nội dung mới, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, code, thiết kế 3D và các phương tiện khác. Các công cụ này sẽ ‘học hỏi’ và được đào tạo trên các tài liệu và sản phẩm kỹ thuật số đã tồn tại trên mạng.
Generative AI sẽ không ngừng phát triển khi được huấn luyện trên nhiều dữ liệu hơn. Nó hoạt động dựa trên các mô hình và thuật toán AI được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn không gán nhãn (unlabeled data sets), đòi hỏi các phép toán phức tạp và rất nhiều sức mạnh tính toán để tạo ra. Các bộ dữ liệu này giúp AI dự đoán kết quả theo cách của con người hoặc độc lập sáng tạo ra kết quả của mình.
Người sử dụng chỉ cần nhập một đoạn prompt, thể hiện đúng yêu cầu về nội dung cần GenAI khởi tạo. Công cụ sẽ tự động trả về các kết quả chất lượng cao theo độ chi tiết của prompt. Sự phát triển của Generative AI được thúc đẩy do sự dễ sử dụng và tiếp cận của công cụ này. Người dùng giờ đây có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để GenAI hoạt động, vì vậy GenAI được sử dụng cho rất nhiều mục đích khác nhau trong cuộc sống.
Trong các ngành khác nhau, các công cụ tạo AI hiện đang được sử dụng như một người bạn đồng hành cho việc viết, nghiên cứu, lập trình, thiết kế, v.v. Tìm hiểu cơ hội gia tăng hiệu quả kinh doanh với GenAI tại đây.
Generative AI hoạt động như thế nào?
Hoạt động của Generative AI có thể được giải thích như sau:
- Mạng nơ-ron (neural networks): Chúng dựa trên các cấu trúc phức tạp gọi là mạng nơ-ron, mô phỏng các kết nối của não người. Các mạng này phân tích dữ liệu hiện có (văn bản, hình ảnh, code, v.v.) để xác định các mẫu hình và mối liên hệ.
- Học hỏi từ dữ liệu: Generative AI sử dụng hai phương pháp đào tạo chính: học không giám sát và học bán giám sát (Trained on unsupervised and semi-supervised learning approaches). Học không giám sát liên quan đến việc cung cấp cho mô hình một lượng lớn dữ liệu không gán nhãn, cho phép nó tự khám phá các mẫu hình. Học bán giám sát kết hợp dữ liệu được gắn nhãn và không gắn nhãn, giúp hướng dẫn sự hiểu biết của mô hình.
- Mô hình nền tảng: Quá trình đào tạo này cho phép các tổ chức tạo ra ‘mô hình nền tảng’ (foundation models). Đây là những hệ thống AI mạnh mẽ được xây dựng trên một lượng lớn dữ liệu không được gắn nhãn. Chúng hoạt động như một nền tảng cho các công cụ Generative AI khác nhau.
- Ví dụ: Một số mô hình nền tảng phổ biến bao gồm:
- LLM (Large language models, hay Mô hình ngôn ngữ lớn): Các mô hình này đạt hiệu suất cao nhất trong các tác vụ dựa trên văn bản như ChatGPT, sử dụng GPT-3 để tạo ra các câu chuyện dựa trên yêu cầu của người dùng.
- GAN (Generative Adversarial Network, hay Mạng đối kháng tạo sinh): Các mô hình này đưa hai mạng nơ-ron đối đầu với nhau, một mạng tạo nội dung và mạng còn lại đánh giá nội dung đó. Sự cạnh tranh này giúp cải thiện nội dung được tạo ra, thường được sử dụng để tạo hình ảnh chân thực.
- VAE (Variational Autoencoder, hay Bộ mã hóa tự động biến thể): Các mô hình này nén dữ liệu thành một định dạng nhỏ hơn trong khi vẫn giữ lại thông tin chính. Sau đó, chúng có thể sử dụng dữ liệu nén này để tạo ra nội dung tương tự.
- Mô hình đa phương thức (Multimodal): Các mô hình này có thể xử lý đồng thời các loại dữ liệu khác nhau (văn bản, hình ảnh, v.v.), cho phép thực hiện các tác vụ tạo ra nội dung phức tạp hơn.
Nói tóm lại, Generative AI học hỏi từ các bộ dữ liệu khổng lồ, xác định các mẫu hình và sử dụng kiến thức này để tạo ra nội dung hoàn toàn mới ở các định dạng khác nhau.
Các công cụ GenAI phổ biến
Hiện nay có một số công cụ GenAI đóng vai trò những trợ thủ đắc lực trong việc tự động hóa một số hoạt động trong luồng công việc của bạn.
- ChatGPT: Mô hình ngôn ngữ này có nền tảng kiến trúc GPT, giúp tạo ra văn bản giống như văn bản của con người. Đây là một công cụ hữu ích cho nghiên cứu, chiến lược và sáng tạo nội dung.
- DALL-E 2: Mô hình này tạo hình ảnh từ mô tả bằng văn bản, vì vậy những người sáng tạo có thể tạo ra các hình minh họa và concept art sống động – một công cụ hữu ích cho marketing nội dung.
- GitHub Copilot: Sự hợp tác giữa GitHub và OpenAI hoạt động như một người bạn đồng hành lập trình, giúp các nhà phát triển viết code nhanh hơn và trực quan hơn.
Trường hợp sử dụng Trí tuệ nhân tạo sinh thành (Generative AI)
Sau khi chọn được công cụ tạo AI phù hợp với nhu cầu, các công cụ Generative AI có thể giúp người dùng và doanh nghiệp khám phá tiềm năng tự động hóa và sáng tạo không giới hạn. GenAI có thể làm được rất nhiều thứ, dưới đây là một số ví dụ phổ biến:
- Sáng tạo nội dung mới hoặc cải thiện nội dung cũ bằng cách tạo bản nháp văn bản theo phong cách hoặc độ dài cụ thể.
- Thêm phụ đề hoặc lồng tiếng cho nội dung giáo dục, phim ảnh và các nội dung khác sang các ngôn ngữ khác nhau.
- Xây dựng dàn ý cho tóm tắt, sơ yếu lý lịch, bài luận học kỳ, v.v.
- Nhận mã nguồn chung để chỉnh sửa hoặc cải thiện.
- Tóm tắt bài báo, email và báo cáo.
- Cải thiện video hướng dẫn hoặc giải thích.
- Tạo nhạc theo một giai điệu hoặc phong cách cụ thể.
Trí tuệ nhân tạo sinh thành có nhiều trường hợp sử dụng, mang lại lợi ích cho cách chúng ta làm việc bằng cách đẩy nhanh quá trình tạo nội dung hoặc giảm thiểu công sức bỏ ra để xây dựng dàn ý ban đầu cho các nội dung dài. Tuy nhiên, Generative AI cũng có những hạn chế có thể gây lo ngại nếu không được kiểm soát.
Các lo ngại về Generative AI
Mặc dù GenAI ngày càng phổ biến, nó cũng đi kèm với những lo ngại về mặt đạo đức, lạm dụng và kiểm soát chất lượng. Do được đào tạo dựa trên các nguồn hiện có, bao gồm cả những nguồn không được kiểm chứng trên internet, Generative AI có thể cung cấp thông tin sai lệch, không chính xác và giả mạo. Ngay cả khi nguồn được trích dẫn, nguồn đó cũng có thể chứa thông tin không chính xác hoặc được liên kết sai.
Vì các công cụ tạo nội dung như ChatGPT cho phép người dùng nhập yêu cầu bằng ngôn ngữ hàng ngày, việc sử dụng chúng trở nên dễ dàng hơn. Điều này dẫn đến những lo ngại như:
- Sinh viên đại học có thể sử dụng nó để đạo văn hoặc tạo bài luận.
- Người tạo nội dung có thể bị buộc tội ăn cắp chất liệu từ các nghệ sĩ gốc.
- Thông tin giả mạo có thể được sử dụng để dễ dàng mạo danh người khác nhằm thực hiện các cuộc tấn công mạng.
Khai phá tiềm năng doanh nghiệp cùng Generative AI
Theo Forbes, 64% công ty được khảo sát hy vọng GenAI sẽ gia tăng hiệu suất lao động và 77% doanh nghiệp đã áp dụng GenAI hoặc có kế hoạch áp dụng. GenAI thực sự rất tiềm năng, và các doanh nghiệp đang dần nhận thấy tiềm năng khổng lồ của trí tuệ nhân tạo. Cuộc đua áp dụng GenAI vào doanh nghiệp đang bắt đầu nóng hơn bao giờ hết.
Hiểu được điều này, OSAM phối hợp cùng AWS tổ chức sự kiện Gia Tăng Cơ Hội Kinh Doanh Với Sức Mạnh Generative AI nhằm mang trí tuệ nhân tạo đến gần với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, ứng dụng nhằm tạo động lực kinh doanh hiệu quả trong năm 2024. Quý doanh nghiệp và cá nhân quan tâm hãy nhanh tay đăng ký và nhận thông tin về sự kiện tại đây.
