Generative AI Là Gì? Generative AI Mang Đến Lợi Ích Gì?

Bạn đã bao giờ từ hỏi Generative AI là gì không? Với sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo, Generative AI đang trở thành một trong những công nghệ tiên tiến được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Vậy để hiểu hơn về Generative AI, bài viết dưới đây sẽ cung cấp cho bạn những thông tin cần thiết về Generative AI và những ứng dụng tiềm năng của nó. Hãy cùng tìm hiểu nhé!

Generative AI là gì?

Generative AI là một bước tiến mới của trí tuệ nhân tạo (AI). Trí tuệ nhân tạo tạo sinh có khả năng tạo nội dung mới, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, đồ họa 3D và video… ngoài việc trích xuất câu trả lời từ kho Data đầu vào. Những câu trả lời sẽ được nó trình bày một cách thông minh với khả năng tổng hợp và “tư duy” như người thật.

ChatGPT là một ví dụ tuyệt vời về Generative AI. Chat GPT, một chatbot do công ty OpenAI (Mỹ) phát triển, có thể tạo nội dung ở nhiều thể loại. Ngoài ChatGPT, có rất nhiều sản phẩm Generative AI trên thị trường và hoàn toàn có thể xử lý việc vẽ tranh, lập trình, sản xuất video, phân tích dữ liệu,…

Bạn có thế tham khảo chi tiết ChatGPT qua bài viết ChatGPT là gì? Những kiến thức cơ bản về ChatGPT

Bất chấp những đột phá này, chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của việc sử dụng Generative AI để tạo ra văn bản và hình ảnh đồ họa…. Biết Generative AI là gì, ta thấy các phiên bản hiện tại đã gặp vấn đề về độ chính xác cũng như dễ gây hiểu lầm và trả về các câu trả lời kỳ lạ.

Tuy nhiên, những tiến bộ cho đến hiện tại cho thấy rằng khả năng tiềm ẩn của loại AI này có thể thay đổi nền tảng về kinh doanh. Hiện tại, trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể được mô tả là “lực lượng lao động mới” của thị trường lao động. Nhiều sản phẩm Generative AI đã được áp dụng trong nhiều doanh nghiệp.

Trong tương lai, công nghệ này có thể giúp viết code, thiết kế các loại thuốc mới, phát triển sản phẩm, thiết kế lại quy trình kinh doanh và biến đổi chuỗi cung ứng.

Generative AI hoạt động như thế nào?

Hiểu Generative AI là gì, ta thấy Generative AI bắt đầu bằng một yêu cầu, có thể là văn bản, hình ảnh, video, thiết kế, nốt nhạc hoặc bất kỳ đầu vào nào khác mà hệ thống AI có thể xử lý. Đáp lại, các thuật toán AI khác nhau sẽ trả về nội dung phản hồi mới tương ứng với yêu cầu đó. Các bài luận, giải pháp giải quyết các vấn đề và bản cải biến được tạo từ ảnh hoặc âm thanh của một người đều là những ví dụ về nội dung được trả về.

Các phiên bản đầu tiên của Generative AI yêu cầu dữ liệu phải được gửi qua API hoặc một quy trình phức tạp. Các nhà phát triển phải làm quen với các công cụ chuyên dụng và viết ứng dụng bằng các ngôn ngữ như Python.

>> Xem thêm: Python là gì?

Giờ đây, những người tiên phong trong lĩnh vực Generative AI đang tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn cho phép bạn mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ đơn giản. Sau phản hồi ban đầu, bạn có thể tùy chỉnh thêm kết quả bằng cách cung cấp phản hồi về phong cách, giọng điệu và các yếu tố khác mà bạn muốn nội dung được tạo phản ánh.

Các mô hình Generative AI

Để thể hiện và xử lý nội dung, các mô hình Generative AI kết hợp nhiều thuật toán AI khác nhau. Ví dụ, để tạo văn bản, các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau biến đổi các ký tự thô (như chữ cái, dấu chấm câu và từ) thành câu, các phần của lời nói, thực thể và hành động, được biểu diễn dưới dạng vectơ bằng nhiều kỹ thuật mã hóa.

Hiểu Generative AI là gì, hãy nhớ hình ảnh được chuyển đổi tương tự thành các yếu tố hình ảnh khác nhau, cũng được thể hiện dưới dạng vectơ. Lưu ý: những kỹ thuật này cũng có thể mã hóa thành kiến, phân biệt chủng tộc, lừa dối và phù phiếm trong dữ liệu huấn luyện.

Sau khi quyết định cách biểu diễn, các nhà phát triển sử dụng một mạng lưới thần kinh cụ thể để tạo nội dung mới để đáp ứng một truy vấn hoặc yêu cầu. GAN và Variational Autoencoders (VAE), là các mạng thần kinh có bộ giải mã và bộ mã hóa, phù hợp để tạo khuôn mặt người thực tế, dữ liệu tổng hợp để đào tạo AI và thậm chí cả bản sao của những người cụ thể.

Tiến bộ gần đây trong các transformer như Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) của Google, GPT của OpenAI và AlphaFold của Google đã dẫn đến các mạng neural có khả năng mã hóa ngôn ngữ, hình ảnh và protein không chỉ để tạo ra nội dung mới.

Các công nghệ Generative AI phổ biến:

• Dall-E

Dall-E là một ví dụ về ứng dụng AI đa phương tiện có khả năng xác định các kết nối qua nhiều phương tiện, chẳng hạn như thị giác, văn bản và âm thanh. Trong trường hợp này, nó kết nối ý nghĩa của từ với các yếu tố hình ảnh.

• ChatGPT

ChatGPT là một ứng dụng Chatbot được cung cấp bởi OpenAI, được xây dựng trên nền tảng GPT-3.5. OpenAI đã cung cấp một cách để tương tác và tinh chỉnh các câu trả lời văn bản thông qua một giao diện chat với phản hồi tương tác. Những phiên bản trước của GPT chỉ có thể truy cập thông qua API.

• Bard

Biết Generative AI là gì, ta thấy Google là một trong những đơn vị tiên phong trong các kỹ thuật transformer AI để xử lý ngôn ngữ, protein và các loại nội dung khác. Google đã open source một số mô hình này cho các nhà nghiên cứu. Tuy nhiên, Google chưa phát hành một giao diện công cộng cho những mô hình này.

Ngoài ra, hiện nay đã phổ biến các công cụ dựa trên Generative AI như Midjourney, Stable Diffusion,…

Khi nào nên dùng Generative AI?

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể được áp dụng trong các trường hợp sử dụng khác nhau để tạo ra bất kỳ loại nội dung nào. Công nghệ này đang trở nên dễ tiếp cận hơn với người dùng nhờ các đổi mới mới nổi như GPT có thể được điều chỉnh cho các ứng dụng khác nhau. Một số trường hợp sử dụng của generative AI bao gồm:

• Triển khai Chatbot cho dịch vụ khách hàng và hỗ trợ kỹ thuật.
• Sử dụng Deep fake để bắt chước con người hoặc một người cụ thể.
• Cải thiện phụ đề cho phim và nội dung giáo dục trong các ngôn ngữ khác nhau.
• Viết phản hồi email, hồ sơ hẹn hò, sơ yếu lý lịch và báo cáo đề tài.
• Tạo nghệ thuật siêu thực theo một phong cách cụ thể.
• Cải thiện video giới thiệu sản phẩm.
• Đề xuất các hợp chất thuốc mới để thử nghiệm.
• Thiết kế các sản phẩm vật lý và tòa nhà.
• Tối ưu hóa thiết kế chip mới.
• Viết nhạc theo một phong cách hoặc tông điệu cụ thể.

Lợi ích và hạn chế của Generative AI là gì?

Lợi ích

• Tự động hóa quá trình viết nội dung.
• Giảm bớt công sức phản hồi email.
• Cải thiện phản hồi cho các truy vấn kỹ thuật cụ thể.
• Tạo ra các đại diện thực tế của con người.
• Tóm tắt thông tin phức tạp thành một câu chuyện chặt chẽ, mạch lạc.
• Đơn giản hóa quá trình tạo ra nội dung theo một phong cách cụ thể.

Hạn chế

• Không phải lúc nào cũng xác định nguồn tham khảo của nội dung phản hồi.
• Đôi khi khó khăn để đánh giá mức độ thiên vị của các nguồn ban đầu.
• Nội dung có âm thanh thực tế làm cho việc xác định thông tin không chính xác trở nên khó khăn hơn.
• Khó hiểu cách điều chỉnh cho tình huống mới.
• Kết quả có thể che giấu thiên vị, định kiến và sự thù ghét.

Các vấn đề liên quan đến Generative AI

Tìm hiểu về Generative AI, bạn có biết các vấn đề liên quan đến Generative AI là gì không? Cùng xem nhé:

• Nó có thể cung cấp thông tin không chính xác và đưa đẩy.
• Việc tin tưởng vào nó sẽ khó hơn nếu không biết nguồn và xuất xứ của thông tin.
• Nó có thể thúc đẩy hình thức vi phạm bản quyền mới bỏ qua quyền của người sáng tạo nội dung và nghệ sĩ của nội dung gốc.
• Nó có thể gây mất ổn định cho các mô hình kinh doanh hiện có xây dựng xung quanh quảng cáo và tối ưu hóa công cụ tìm kiếm.

• Nó làm cho việc tạo ra tin giả dễ dàng hơn.
• Nó làm cho việc khẳng định rằng bằng chứng hình ảnh thực tế của hành vi sai trái chỉ là một bức ảnh giả do AI tạo ra dễ dàng hơn.
• Nó có thể mạo danh con người để tấn công mạng xã hội một cách hiệu quả hơn.

Ứng dụng của Generative AI là gì?

• Để xây dựng hệ thống phát hiện gian lận tốt hơn, bộ phận tài chính có thể kiểm tra các giao dịch trong ngữ cảnh lịch sử của từng cá nhân.
• Các công ty pháp lý sử dụng Generative AI để tạo và giải thích hợp đồng, phân tích bằng chứng và đưa ra khuyến nghị.
• Các nhà sản xuất sử dụng Generative AI để kết hợp dữ liệu từ máy ảnh, tia X và các chỉ số khác để xác định các bộ phận bị lỗi và nguyên nhân gốc rễ một cách chính xác và kinh tế hơn.
• Các công ty điện ảnh và truyền thông sử dụng trí tuệ nhân tạo AI để tạo ra nội dung tiết kiệm chi phí hơn và dịch nội dung đó sang các ngôn ngữ khác bằng chính giọng nói của diễn viên.
• Ngành y tế sử dụng Generative AI để xác định hiệu quả hơn các ứng cử viên thuốc đầy triển vọng.
• Hiểu Generative AI là gì, hãy chú ý các kiến trúc sư sử dụng Generative AI để tạo và sửa đổi các nguyên mẫu nhanh hơn.
• Trí tuệ nhân tạo tạo sinh được các công ty trò chơi sử dụng để tạo nội dung và cấp độ trò chơi.
• Generative AI có thể tạo quảng cáo mới dựa trên quảng cáo hiện có, cho phép doanh nghiệp tiếp cận đối tượng mới dễ dàng hơn.
• Bằng cách tạo ra các ý tưởng và khái niệm mới, Generative AI có thể hỗ trợ các nghệ sĩ và nhà thiết kế tạo ra các tác phẩm mới.

Cách sử dụng Generative AI hiệu quả

• Gắn nhãn rõ ràng cho tất cả nội dung Generative AI cho người dùng và người tiêu dùng.
• Khi có thể, hãy sử dụng các nguồn chính xác để xác minh tính chính xác của nội dung được tạo.
• Xem xét cách thiên vị có thể được đưa vào kết quả AI.

• Sử dụng các công cụ khác để kiểm tra kỹ chất lượng của code và nội dung do AI tạo ra.
• Khám phá những ưu điểm và nhược điểm của từng công cụ Generative AI.
• Tìm hiểu về các chế độ sai lệch phổ biến trong kết quả và cách khắc phục chúng.

Tương lai của Generative AI là gì?

Lợi ích đáng kinh ngạc và tính dễ sử dụng của ChatGPT đã chứng minh cho việc áp dụng rộng rãi Generative AI không còn là điều xa vời. Tất nhiên, nó cũng đã chứng minh một số khó khăn trong việc triển khai công nghệ này một cách an toàn và có trách nhiệm.

Tuy nhiên, những vấn đề triển khai ban đầu này đã thúc đẩy nghiên cứu về các công cụ cải tiến để phát hiện văn bản, hình ảnh và video do AI tạo ra. Để tạo ra AI đáng tin cậy hơn, ngành công nghiệp và xã hội cũng sẽ phát triển các công cụ tốt hơn để theo dõi nguồn gốc của thông tin.

Ngoài ra, khi hiểu Generative AI là gì, hãy chú ý những tiến bộ trong nền tảng phát triển AI sẽ hỗ trợ tăng tốc nghiên cứu và phát triển các khả năng Generative AI tốt hơn cho văn bản, hình ảnh, video, nội dung 3D, thuốc, chuỗi cung ứng, hậu cần và quy trình kinh doanh.

Cũng như những công cụ độc lập mới này, tác động đáng kể nhất của AI thế hệ mới sẽ đến từ việc kết hợp trực tiếp các khả năng này vào các phiên bản công cụ mà chúng ta đã sử dụng. Kiểm tra ngữ pháp sẽ cải thiện theo thời gian. Các đề xuất hữu ích hơn sẽ được nhúng liền mạch trực tiếp vào quy trình công việc bằng các công cụ thiết kế.

Các công cụ đào tạo sẽ có thể tự động xác định các phương pháp hay nhất trong một lĩnh vực của tổ chức để đào tạo những người khác hiệu quả hơn. Đây chỉ là một số cách mà Generative AI sẽ thay đổi cách chúng ta làm việc.

Tác động của Generative AI lên thị trường lao động

Biết Generative AI là gì ta thấy khi ChatGPT xuất hiện, cả thế giới bắt đầu bàn tán không ngớt vì nhận ra rằng trí tuệ nhân tạo đã tiến bộ vượt bậc. Mặt khác, các doanh nghiệp đã “âm thầm” sử dụng Generative AI trong một thời gian dài. Đây cũng là nguyên nhân dẫn đến làn sóng sa thải nhân công gần đây trong lĩnh vực công nghệ và nhiều ngành khác.

Làn sóng sa thải công nghệ: Một số công ty công nghệ hàng đầu, bao gồm Google, Meta và Amazon,… đồng loạt sa thải nhân viên. Bên cạnh vấn đề tài chính và nhu cầu giảm, trí tuệ nhân tạo chính là gốc rễ của hiện tượng này.

Trong lĩnh vực báo chí và truyền thông, trí tuệ nhân tạo AI giúp cá nhân hóa: Nhiều tờ báo ở Mỹ đã và đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để viết bài, đặt tiêu đề, gợi ý nội dung mà độc giả có thể quan tâm, thậm chí viết thông cáo báo chí, báo cáo cổ đông…

Trí tuệ nhân tạo làm nhân sự, “cầm trịch” số phận con người: Tại Mỹ, 98% trong số 300 lãnh đạo nhân sự dự định dùng AI để ra quyết định sa thải. Tức là sau khi nhận được danh sách nhân sự, hệ thống trí tuệ nhân tạo sẽ đánh giá khả năng và tiềm năng của họ để trực tiếp giữ lại hoặc loại bỏ đội ngũ nhân sự ra khỏi tổ chức.

Lời kết

Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về Generative AI là gì và cách nó đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, như chúng ta đã thảo luận, cũng có nhiều thách thức và rủi ro liên quan đến việc sử dụng công nghệ này.

Để đảm bảo an toàn và độ tin cậy của thông tin được tạo ra bởi Generative AI, chúng ta cần có các công cụ và phương pháp phân tích chính xác, hệ thống đánh giá và theo dõi nguồn gốc thông tin. Hy vọng qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn tổng quan về Generative AI và hiểu rõ hơn về nó. 

Để đọc thêm những bài viết khác, hãy truy cập Website hoặc Fanpage của Máy Chủ Sài Gòn.