Generative AI là gì? Những điểm sáng của công cụ Generative AI trong bối cảnh công nghiệp 4.0

Generative AI là gì?

Generative AI, hay AI tạo sinh là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tạo ra nội dung mới, độc đáo như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mô hình 3D. Có thể hiểu một cách đơn giản, Generative AI có khả năng học các mẫu từ dữ liệu có sẵn để tạo nên những nội dung hoàn toàn mới.

Generative AI có gì khác biệt so với các AI khác?

Đó cũng là điểm khác biệt giữa Generative AI và các loại AI thông thường chủ yếu tập trung vào việc phân tích dữ liệu và đưa ra kết quả dựa trên các mẫu và xu hướng đã học được từ dữ liệu. Công nghệ này sử dụng mô hình "Deep learning" để tạo ra dữ liệu mới và độc đáo như văn bản, hình ảnh, âm nhạc và mô hình 3D phức tạp. Các công cụ nổi bật như Chat GPT và DALL-E của OpenAI là minh chứng cho khả năng của Generative AI.

Nhiều người quan ngại rằng công nghệ này sẽ ảnh hưởng rất lớn tới sự sáng tạo của con người. Tuy nhiên, trên thực tế, Generative AI đã dần được chấp nhận và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt trong các chiến dịch truyền thông. Các thương hiệu sử dụng Generative AI như một công cụ hiệu quả để sáng tạo nội dung quảng cáo hoặc hỗ trợ các chiến dịch marketing. Điển hình như Heineken đã sử dụng công nghệ này để tạo ra các video quảng cáo tùy chỉnh theo từng thị trường cụ thể, phù hợp với ngôn ngữ, văn hóa địa phương. Trong khi đó, Lexus đã áp dụng AI để viết kịch bản quảng cáo cho mẫu xe mới của họ, kết hợp sự sáng tạo của con người và máy móc.

Democratized generative AI là gì?

Hiện nay, giới khoa học và người dùng Internet trên thế giới rất quan tâm đến Democratized generative AI (tạm dịch: AI sáng tạo và dân chủ hóa). Đây được xem là xu hướng làm cho công nghệ này dễ tiếp cận hơn, giúp nhiều người dùng không chuyên cũng có thể sử dụng và ứng dụng AI vào công việc và cuộc sống hàng ngày. Theo dự đoán của Gartner, đến năm 2026, hơn 80% tổ chức sẽ ứng dụng các mô hình, API generative AI trong lĩnh vực kinh doanh, sản xuất.

Các mô hình của Generative AI

Generative AI sử dụng nhiều mô hình khác nhau để tạo ra dữ liệu mới, bao gồm:

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Mô hình này được sử dụng rộng rãi trong việc tạo văn bản tự động, viết blog và tạo ra kịch bản sáng tạo. GPT dựa trên kiến trúc Transformer và đã được tiền huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, sau đó được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể.

GAN (Generative Adversarial Networks)

GAN bao gồm hai mạng nơ-ron là một mạng tạo dữ liệu mới (generator) và một mạng phân biệt (discriminator) giữa dữ liệu thật và dữ liệu giả. Hai mạng này cạnh tranh với nhau trong quá trình huấn luyện, dẫn đến khả năng tạo ra dữ liệu chất lượng, chính xác.

VAE (Variational Autoencoders)

VAE là một loại autoencoder sử dụng các kỹ thuật xác suất để tạo ra dữ liệu mới. Mô hình này học cách mã hóa dữ liệu input vào một latent space, sau đó giải mã space này để tái tạo dữ liệu gốc.

Transformer

Transformer là kiến trúc mạng thần kinh dựa trên cơ chế tự chú ý, chuyên thực hiện các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó sử dụng cơ chế attention để trọng số hóa các phần khác nhau của dữ liệu đầu vào giúp mô hình xử lý các chuỗi dữ liệu dài một cách hiệu quả hơn. Các phiên bản của Transformer như BERT, GPT đã đạt được những kết quả vượt trội trong các tác vụ NLP.

Cách thức hoạt động của Generative AI

Generative AI hoạt động bằng cách sử dụng các mô hình học sâu để tạo ra dữ liệu mới dựa trên dữ liệu đã có sẵn. Quá trình này bắt đầu bằng việc thu thập và tiền xử lý dữ liệu, đảm bảo nguồn thông tin input chất lượng, đa dạng hình thức như hình ảnh, âm thanh, văn bản, video tùy theo mục đích.

Tiếp theo, kiến trúc mô hình Generative AI được lựa chọn sao cho phù hợp với bài toán và tập dữ liệu đã chuẩn bị. Quá trình này bao gồm việc điều chỉnh các tham số của mô hình nhằm tối ưu hóa mục tiêu đề ra. Một trong những tiến bộ lớn nhất ở Generative AI so với các loại AI thường là khả năng vận dụng nhiều phương pháp học tập khác nhau để đào tạo.

Cuối cùng, mô hình sẽ tự động cung cấp các dữ liệu đầu ra theo nhu cầu cực kỳ đa dạng và mới lạ. Lưu ý rằng chất lượng của các dữ liệu output chịu ảnh hưởng rất lớn từ khối lượng và chất lượng dữ liệu input.

Ứng dụng của Generative AI

Lĩnh vực Marketing

Generative AI có thể tạo ra nội dung marketing như bài viết blog, email marketing, kịch bản quảng cáo,... Nó còn có khả năng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa chiến dịch marketing, dự đoán xu hướng thị trường và tạo ra nhiều phiên bản quảng cáo để thử nghiệm A/B.

Duolingo đã áp dụng công nghệ này để tạo các bài học và câu hỏi tự động, giúp nâng cao trải nghiệm học tập của người dùng. Hay Spotify cũng sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm âm nhạc, gợi ý bài hát và playlist dựa trên sở thích của từng người dùng.

>>>Bạn có thể quan tâm

Y học & khoa học

Trong lĩnh vực y học, Generative AI hỗ trợ phát triển thuốc mới bằng cách tạo ra các chuỗi protein và tự động hóa quá trình phân tích hình ảnh y tế. Điều này giúp đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và cung cấp các phương pháp điều trị hiệu quả hơn. Điển hình như Insilico Medicine đã tận dụng sức mạnh của Generative AI để khám phá các hợp chất thuốc mới, tăng tốc quá trình phát triển thuốc.

Nghệ thuật & sáng tạo

Trong lĩnh vực nghệ thuật và sáng tạo, Generative AI được sử dụng để tạo nhạc, video và các tác phẩm nghệ thuật số. Rất nhiều thương hiệu lớn trong mảng giải trí, nghệ thuật đã tận dụng tốt chức năng vượt trội của AI tạo sinh để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh của mình.

Điển hình như Netflix đã sử dụng Generative AI để phân tích dữ liệu người dùng và quyết định các dự án sản xuất phim mới, tối ưu hóa nội dung cho khán giả. DALL-E của OpenAI cũng là một công cụ nổi tiếng trong việc tạo ra hình ảnh từ mô tả văn bản, được sử dụng bởi nhiều nghệ sĩ và nhà thiết kế để sáng tạo nội dung độc đáo và mới mẻ.

Kinh doanh & công nghiệp

Trong lĩnh vực kinh doanh, Generative AI hỗ trợ tự động hóa quá trình sản xuất, tối ưu hóa logistics hoặc tạo ra mô hình 3D để phát triển sản phẩm. Nó còn giúp phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả hơn.

Một trong những doanh nghiệp ứng dụng thành công Generative AI trong kinh doanh là Zara. Thương hiệu này đã hợp tác với các công ty công nghệ để sử dụng AI trong việc dự đoán xu hướng thời trang và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Hay một trường hợp khác là PayPal cũng sử dụng mô hình AI để dự đoán, giảm tỷ lệ khách hàng ngừng sử dụng dịch vụ, tăng cường chiến lược tiếp thị và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn.

Tiềm năng và thách thức của Generative AI

Tiềm năng của Generative AI

• Tạo ra dữ liệu mới: Generative AI có khả năng tạo ra dữ liệu mới tương tự với dữ liệu được huấn luyện. Mô hình này có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như tạo ảnh, âm thanh, văn bản, giúp mở rộng tập dữ liệu huấn luyện, tạo ra dữ liệu mô phỏng, hoặc sáng tạo nội dung mới.

• Nâng cao hiểu biết về dữ liệu: Generative AI giúp con người hiểu sâu hơn về cấu trúc và đặc điểm của dữ liệu. Việc huấn luyện mô hình để tạo ra dữ liệu mới có thể khám phá các mẫu, xu hướng, đặc trưng tiềm ẩn trong dữ liệu gốc, từ đó đóng góp vào quá trình phân tích dữ liệu và nghiên cứu khoa học.

• Ứng dụng trong nghệ thuật và thiết kế: Generative AI đã đạt nhiều thành tựu đáng kể trong việc xây dựng các nội dung sáng tạo cho lĩnh vực nghệ thuật và thiết kế như tạo ra ảnh, video, âm nhạc mới,...

Thách thức của Generative AI

• Yêu cầu hạ tầng kỹ thuật cao: Việc triển khai mô hình Generative AI đòi hỏi đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng tính toán để xử lý hàng tỷ tham số và các tập dữ liệu khổng lồ. Vì vậy cần trang bị nhiều GPU mạnh mẽ và dung lượng bộ nhớ lớn, điều này có thể tạo ra rào cản đáng kể cho các cá nhân hoặc tổ chức nhỏ lẻ muốn phát triển công nghệ này.

• Đảm bảo tính đa dạng và độ ổn định: Generative AI có thể gặp khó khăn trong việc tạo ra dữ liệu ổn định và đa dạng. Một số mô hình có thể cho ra kết quả không đồng nhất hoặc thiếu sáng tạo nên phải đề cao yếu tố chọn lọc và quá trình huấn luyện kỹ lưỡng để đảm bảo chất lượng đầu ra.

• Vấn đề đạo đức và bản quyền: Công nghệ này cũng đặt ra các vấn đề về đạo đức và quyền sở hữu trí tuệ vì việc tạo ra nội dung mới trên cơ sở dữ liệu gốc có thể dẫn đến việc lạm dụng hoặc vi phạm bản quyền. Điều này đòi hỏi phải có các quy định chặt chẽ và biện pháp giám sát để đảm bảo việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm.

• Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu huấn luyện: Mức độ hiệu quả của mô hình Generative AI phụ thuộc nhiều vào chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu huấn luyện. Dữ liệu không đảm bảo sẽ khiến mô hình hoạt động kém chính xác hoặc cho ra kết quả không đáng tin cậy.

• Quy trình cấp phép dữ liệu phức tạp: Quá trình xin phép sử dụng dữ liệu để huấn luyện mô hình AI có thể tốn thời gian và khá phức tạp. Các tổ chức công nghệ cần có đầy đủ giấy phép cần thiết để sử dụng dữ liệu hiện có, nếu không sẽ đối mặt với nguy cơ vi phạm quyền sở hữu trí tuệ.

Các công cụ và nền tảng Generative AI phổ biến hiện nay

ChatGPT

ChatGPT được phát triển bởi OpenAI, là một trong những công cụ Generative AI nổi bật nhất hiện nay. ChatGPT sử dụng mô hình GPT-3 và GPT-4 để tạo ra văn bản tự động dựa trên các yêu cầu đầu vào của người dùng. Nó được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như viết nội dung, dịch thuật, hỗ trợ khách hàng đến tạo kịch bản sáng tạo. ChatGPT đã trở thành một công cụ quan trọng cho các nhà tiếp thị và doanh nghiệp để nâng cao hiệu quả giao tiếp và tương tác với khách hàng.

DALL-E

Đây là một công cụ Generative AI hữu ích cho việc tạo ra hình ảnh độc đáo, sáng tạo từ các mô tả văn bản. Nhờ đó, nhiều nghệ sĩ, nhà thiết kế hay các công ty quảng cáo có thể thuận tiện hơn trong việc tạo ra nội dung hình ảnh chất lượng cao và mới lạ.

Midjourney

Generative AI Midjourney nổi tiếng trong việc tạo ra các hình ảnh nghệ thuật số bằng cách sử dụng các mô hình học sâu, giúp người dùng tạo ra các tác phẩm nghệ thuật độc đáo mà không cần phải có kỹ năng chuyên sâu về thiết kế hoặc nghệ thuật.

Synthesia

Nền tảng Generative AI này chuyên tạo video từ văn bản, cho phép người dùng tạo ra các video chất lượng cao với các avatar AI và giọng nói tự nhiên. Synthesia được sử dụng rộng rãi trong các chiến dịch marketing, đào tạo trực tuyến và truyền thông nội bộ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí sản xuất video.

Google Gemini và Microsoft Copilot

Đây là hai nền tảng AI đàm thoại nổi bật hàng đầu ngày nay, cung cấp khả năng tạo nội dung và phân tích dữ liệu thông minh. Cả hai công cụ này đều sử dụng các mô hình học sâu để hiểu và trả lời các câu hỏi của người dùng, hỗ trợ tìm kiếm thông tin, tạo nội dung và phân tích dữ liệu. Google Gemini và Microsoft Copilot cũng được tích hợp sâu vào các dịch vụ tìm kiếm của Google và Microsoft, giúp tối ưu trải nghiệm người dùng.

Kết luận

Từ bài viết “Generative AI là gì” trên đây có thể thấy công cụ này không chỉ là một bước tiến vượt bậc trong công nghệ trí tuệ nhân tạo mà còn mở ra những khả năng vô tận trong việc tạo ra nội dung và giải quyết các vấn đề phức tạp. Tuy nhiên, cùng với tiềm năng to lớn, Generative AI cũng đặt ra nhiều thách thức về chất lượng dữ liệu, đạo đức và bảo mật. Việc quản lý và sử dụng hiệu quả Generative AI sẽ quyết định thành công và an toàn của công nghệ này trong tương lai.

>>>Xem thêm: Chatbot AI là gì? Top 5 phần mềm chatbot AI miễn phí, chuyên nghiệp nhất