Generative AI - Nơi trí tuệ nhân tạo “đa nhiệm”

Generative AI đang trở thành tâm điểm của sự chú ý trong thời gian gần đây. Các mô hình trí tuệ nhân tạo này thu hút sự quan tâm từ các nhà nghiên cứu và ứng dụng nhờ vào khả năng to lớn trong việc tự động và sáng tạo sinh ra dữ liệu mới. Khác với nhiều mô hình học máy truyền thống chỉ tập trung vào phân loại hoặc dự đoán dựa trên dữ liệu có sẵn, Generative AI mở ra những cơ hội mới trong lĩnh vực này.

1. Generative AI là gì?​

Generative AI là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) chuyên về việc tự động tạo ra dữ liệu mới, như hình ảnh, văn bản, video, âm nhạc và nhiều dạng khác. Các thuật toán trong Generative AI được thiết kế để sinh ra dữ liệu dựa trên các mẫu và quy luật mà chúng đã học từ dữ liệu huấn luyện.

Các mô hình tiêu biểu như ChatGPT và DALL-E minh họa rõ nét khả năng của Generative AI. ChatGPT có thể tạo ra văn bản tự nhiên từ các đoạn văn bản đã được đào tạo, trong khi DALL-E có khả năng sinh ra hình ảnh từ những mô tả cụ thể.

Generative AI đại diện cho một bước tiến quan trọng trong trí tuệ nhân tạo. Khác với các mô hình học máy truyền thống, chỉ tập trung vào phân loại và dự đoán, Generative AI mở ra nhiều ứng dụng mới, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, hỗ trợ phương tiện tự hành và sáng tạo nội dung.

Hơn nữa, Generative AI cũng có thể được áp dụng trong việc xây dựng mô hình 3D từ thông tin đã học, cho phép tạo ra các hình ảnh, video và đối tượng 3D mới.

2. Những lợi ích của Generative AI mang lại​

Generative AI mang đến nhiều lợi ích cho các lĩnh vực khác nhau, dưới đây là một số ưu điểm nổi bật của Generative AI:

2.1. Phân tích, xử lý dữ liệu​

Generative AI có khả năng học hỏi từ dữ liệu hiện có và tự động sinh ra dữ liệu mới tương tự, từ đó giúp chúng ta nắm bắt tốt hơn cấu trúc và đặc điểm của dữ liệu. Điều này cho phép đưa ra những phân tích và dự đoán chính xác hơn.

Ngoài ra, Generative AI còn có thể được sử dụng để tạo ra các tập dữ liệu huấn luyện phong phú và đa dạng, qua đó nâng cao hiệu suất và độ chính xác cho các hệ thống AI khác, như nhận dạng hình ảnh hay dịch máy.

Một điểm mạnh nổi bật của Generative AI là khả năng tự động hóa và tối ưu hóa quy trình làm việc. Công nghệ này có thể thực hiện các nhiệm vụ tốn thời gian và công sức liên quan đến xử lý dữ liệu, chẳng hạn như tổng hợp báo cáo, tóm tắt văn bản và phân loại dữ liệu.

2.2. Tiết kiệm thời gian​

Generative AI có thể tự động hóa nhiều nhiệm vụ mất thời gian, công sức, giúp người dùng tập trung vào những công việc quan trọng và sáng tạo hơn. Nhờ tự động hóa các nhiệm vụ và tăng tốc độ xử lý dữ liệu, Generative AI giúp nâng cao hiệu quả công việc một cách nhanh chóng, chính xác.

2.3. Sáng tạo nội dung​

Generative AI có thể tạo ra các nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video với chất lượng và độ sáng tạo cao. Điều này giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức trong việc sáng tạo nội dung. Đồng thời, bạn cũng có thể tận dụng Generative AI để khám phá những ý tưởng mới mẻ.

Generative AI có thể tạo nên các nội dung cá nhân hoá cho từng người dùng dựa trên sở thích, nhu cầu và hành vi của họ. Ngoài ra, Generative AI còn được ứng dụng hỗ trợ quá trình phát triển sản phẩm mới, tạo ra các mẫu thử nghiệm,...

4. Generative AI hoạt động như thế nào?​

Các mô hình Generative AI hoạt động thông qua việc sử dụng mạng lưới thần kinh để xác định các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu hiện có. Một khi chúng đã học được thông tin từ dữ liệu, các mô hình này tiếp tục tạo ra những dữ liệu mới và sáng tạo dựa trên các mẫu đã học được.

Việc này thường được thực hiện thông qua một số phương pháp học tập đa dạng, bao gồm học tập không giám sát và bán giám sát. Học tập không giám sát là khi mô hình học từ dữ liệu không có nhãn, trong khi học tập bán giám sát sử dụng số lượng nhỏ dữ liệu có nhãn kết hợp với dữ liệu không có nhãn.

Khả năng tận dụng nhiều phương pháp học tập của Generative AI là đột phá đáng chú ý trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tổng quát. Điều này cho phép những tổ chức tạo ra các mô hình nền tảng dựa trên lượng lớn dữ liệu chưa được gắn nhãn và mở ra khả năng áp dụng rộng rãi cho nhiều mục đích khác nhau.

5. Một số mô hình tổng quát của Generative AI​

Có nhiều phương pháp khác nhau để phát triển mô hình Generative AI, mỗi phương pháp đều mang theo những ưu điểm và nhược điểm riêng. Dưới đây là một số mô hình phổ biến:

• Generative Adversarial Networks (GANs): Mô hình này bao gồm hai mạng neural hoạt động đối kháng với nhau - một mạng chịu trách nhiệm tạo ra dữ liệu giả và một mạng đánh giá chất lượng dữ liệu đó. Sự cạnh tranh giữa hai mạng giúp cải thiện chất lượng đầu ra, nhưng tính đa dạng của dữ liệu được sinh ra có thể hạn chế.
• Variational Autoencoders (VAEs): VAEs chuyển đổi dữ liệu thành không gian vector và sau đó giải mã để phục hồi dữ liệu gốc. Chúng thường được sử dụng để sinh ra dữ liệu mới dựa trên dữ liệu đã học.
• Autoregressive models: Những mô hình này dự đoán từng phần tử của dữ liệu theo thứ tự và sinh ra dữ liệu mới dựa trên các phần tử đã được dự đoán trước đó. Chúng thường được áp dụng trong việc tạo ra văn bản hoặc chuỗi dữ liệu.
• Diffusion models: Phương pháp này bao gồm việc thêm nhiễu vào dữ liệu và sau đó loại bỏ nhiễu đó để tạo ra kết quả mới. Diffusion models tỏ ra hiệu quả trong việc sản xuất dữ liệu hình ảnh và video.
• Normalizing flows: Phương pháp này thường được sử dụng để mô hình hóa dữ liệu phức tạp thông qua các phân phối xác suất không đồng đều.

6. Những lưu ý khi sử dụng Generative AI​

Generative AI mang đến sức mạnh vượt trội và hỗ trợ tối đa nhu cầu người dùng, tuy nhiên cần sử dụng mô hình này một cách đúng đắn. Dưới đây là một số lưu ý khi sử dụng Generative AI:

• Đầu tiên, bạn cần hiểu rõ những quy định liên quan đến bản quyền và sở hữu trí tuệ khi sử dụng Generative AI để tạo ra nội dung. Đặc biệt là với mục đích thương mại, cần phải xem xét các quy định pháp lý và đảm bảo rằng bạn có quyền sử dụng dữ liệu được tạo ra một cách hợp pháp.
• Generative AI có thể tạo ra nội dung giống với thực tế, vậy nên tránh sử dụng công nghệ này để tạo ra thông tin sai lệch hoặc gây ảnh hưởng xấu đến người khác.
• Luôn dành thời gian để kiểm tra và chỉnh sửa các kết quả do Generative AI tạo ra trước khi sử dụng và chia sẻ để đảm bảo nguồn thông tin chất lượng.
• Khi công bố sản phẩm được tạo ra bởi AI, bạn cần minh bạch về nguồn gốc của dữ liệu và cách thức tạo ra chúng để tránh gây hiểu lầm và tạo lòng tin từ phía người sử dụng.