AI Tạo Sinh (GenAI) Là Gì?

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh là một loại trí tuệ nhân tạo có thể phân tích các bộ dữ liệu lớn dựa trên các tiêu chí được trích xuất từ lời nhắc để tạo ra nội dung mới – bao gồm văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và mã – với cùng các mô hình và cấu trúc. Các mô hình GenAI tiếp tục đào tạo hoặc học hỏi từ dữ liệu có sẵn, cung cấp cho người tiêu dùng nội dung cuối các phản hồi mới và liên tục phát triển.

Các giải pháp AI tạo sinh đang được sử dụng trong nhiều ngành nghề để truyền cảm hứng sáng tạo, cải thiện các quy trình kinh doanh, cung cấp trải nghiệm tốt hơn và cung cấp thông tin cho việc ra quyết định. Các hệ thống triển khai mới đang trở nên phổ biến mỗi ngày, và các tổ chức ở khắp mọi nơi đang tìm cách đưa GenAI vào hoạt động và nắm bắt giá trị giúp thay đổi cuộc chơi của nó.

Tuy nhiên, các nhà lãnh đạo tư tưởng cũng lưu ý các mối quan ngại nghiêm trọng và hợp lý khi sử dụng GenAI, bao gồm việc cắt giảm nhân sự, mối quan ngại về quyền riêng tư, khả năng xảy ra thông tin sai lệch và các tình huống khó xử về đạo đức. Theo đó, điều quan trọng là các công ty phải nỗ lực có ý thức để hiểu và giảm thiểu rủi ro khi khám phá và triển khai các giải pháp AI tạo sinh.

Lợi ích của GenAI

Giá trị của GenAI được phát huy thông qua cách nội dung được tạo ra của nó được các cá nhân và doanh nghiệp sử dụng để cải thiện cuộc sống hàng ngày và đạt được các mục tiêu:
 

• Cá nhân hóa: AI tạo sinh có thể được sử dụng để cá nhân hóa các sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm dựa trên sở thích và nhu cầu cá nhân. Ví dụ: trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, GenAI có thể giúp tạo ra các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa dựa trên bệnh sử và kết quả xét nghiệm của bệnh nhân. Các tổ chức tài chính có thể sử dụng công nghệ này để tạo ra các khuyến nghị đầu tư dựa trên dữ liệu thị trường và sở thích của khách hàng.
• Cải thiện dịch vụ khách hàng: AI tạo sinh có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và cung cấp dịch vụ khách hàng hiệu quả và hữu dụng hơn. Điều này có thể giúp khách hàng nhận được câu trả lời nhanh hơn và giải quyết vấn đề dễ dàng hơn.
• Tăng khả năng sáng tạo: AI tạo sinh có thể tạo ra nội dung mới và độc đáo, chẳng hạn như âm nhạc, nghệ thuật và viết lách, dựa trên các mô hình và sở thích. Ví dụ: trong lĩnh vực bán lẻ GenAI có thể giúp tạo ra phần mô tả và hình ảnh sản phẩm cho các trang web thương mại điện tử hướng tới khách hàng.
• Cải thiện khả năng tiếp cận: AI tạo sinh có thể được sử dụng để giúp người khuyết tật tiếp cận dễ dàng hơn với các sản phẩm và dịch vụ, chẳng hạn như bằng cách tạo chú thích cho video hoặc chuyển đổi văn bản thành lời nói.
• Tăng hiệu quả: AI tạo sinh có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian, chẳng hạn như nhập dữ liệu, xem lại tài liệu và các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ. Điều này có thể giúp các tổ chức và khách hàng làm việc hiệu quả hơn và đạt được mục tiêu của họ dễ dàng hơn. Ví dụ: trong lĩnh vực vận tải và hậu cần, GenAI có thể được sử dụng để tạo lịch trình giao hàng dựa trên dữ liệu giao thông và sở thích của khách hàng.
• Ra quyết định tốt hơn: AI tạo sinh có thể tạo ra thông tin chuyên sâu và đề xuất dựa trên lượng dữ liệu lớn, giúp các cá nhân và doanh nghiệp dễ dàng đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Ví dụ: trong lĩnh vực sản xuất các tổ chức có thể sử dụng GenAI để tạo ra ý tưởng cho các thiết kế sản phẩm mới dựa trên các sản phẩm hiện có và sở thích của khách hàng.
• Trải nghiệm mới và thú vị: AI tạo sinh có thể tạo ra những trải nghiệm mới và thú vị, chẳng hạn như thực tế ảo và thực tế tăng cường, điều đó sẽ không thể thực hiện được nếu không có công nghệ.

Cách GenAI hoạt động

Việc triển khai giải pháp AI tạo sinh cho bất kỳ trường hợp sử dụng nào đòi hỏi nỗ lực đáng kể từ các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu. Đó là bởi vì GenAI có thể thực hiện được là do các bộ dữ liệu lớn và các thuật toán AI được đào tạo phức tạp. Công nghệ này được xây dựng và triển khai kết hợp với AI ngôn ngữ và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cho phép trí tuệ nhân tạo xử lý và hiểu được ngôn ngữ của con người. GenAI và NLP có thể cùng nhau hiểu lời nhắc của người dùng để tạo ra phản hồi thích hợp, cho dù đó là văn bản, video, hình ảnh hay âm thanh.

Các giải pháp AI tạo sinh sử dụng các hệ thống AI được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng mạng nơ-ron sâu để xử lý và tạo văn bản. Chúng được đào tạo dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ, làm việc để tìm ra điểm chung giữa các loại dữ liệu và thông tin tương tự để tạo ra và cung cấp các dữ liệu đầu ra mới, mạch lạc.

LLM dựa vào cấu trúc bộ chuyển đổi để xử lý các chuỗi đầu vào theo kiểu song song, giúp cải thiện hiệu năng và tốc độ so với mạng nơ-ron truyền thống. Việc đào tạo mô hình cũng chịu ảnh hưởng bởi thông tin đầu vào của các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia trong một lĩnh vực, những người giúp định hướng quá trình học của thuật toán và đưa thuật toán đến các kết quả đầu ra chính xác hơn.

Để triển khai các giải pháp GenAI, các doanh nghiệp có thể đào tạo các mô hình GenAI từ đầu hoặc chọn một mô hình được đào tạo trước có thể được tinh chỉnh theo nhu cầu cụ thể của họ. Ví dụ: thuật toán chatbot GenAI có thể được đào tạo về các thuộc tính cụ thể của cơ sở khách hàng và mô hình kinh doanh của tổ chức. Hoặc một mô hình nhằm tạo ra văn bản để tiếp thị nội dung có thể được chuyên biệt hóa hoặc tinh chỉnh hơn để tập trung vào một ngành và đối tượng cụ thể. Nhiều mô hình cụ thể hơn cũng đang nổi lên với tốc độ nhanh chóng. Những mô hình này được đào tạo trên các bộ dữ liệu nhỏ hơn, nhắm mục tiêu nhiều hơn các mô hình lớn hơn. Kết quả mới nổi cho thấy những mô hình nhỏ hơn này có thể tái tạo độ chính xác của các mô hình lớn hơn nếu được đào tạo dựa trên dữ liệu có nguồn gốc cẩn thận.

Các nhà phát triển cũng có thể sử dụng thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) để bổ sung cho các mô hình được đào tạo trước dữ liệu cập nhật, độc quyền và bảo mật từ cơ sở dữ liệu vector trong quá trình suy luận. Điều này đơn giản hóa việc tùy chỉnh và cập nhật cũng như cho phép quy thông tin được tạo ra về nguồn của nó.

Dưới đây là tổng quan ngắn gọn (mặc dù tiên tiến về mặt kỹ thuật) về ba loại mô hình GenAI phổ biến:
 

• Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN): Chúng liên quan đến hai mạng nơ-ron, một mạng sinh ra dữ liệu và một mạng phân biệt dữ liệu, được đào tạo đồng thời. Mạng sinh ra dữ liệu sẽ tạo ra các phiên bản dữ liệu mới, trong khi mạng phân biệt dữ liệu sẽ đánh giá chúng dựa trên một bộ dữ liệu thực. Mục tiêu của mạng sinh ra dữ liệu là tạo ra dữ liệu không thể phân biệt được với dữ liệu thực, trong khi mục tiêu của mạng phân biệt dữ liệu là phân biệt chính xác giữa hai dữ liệu này. Theo thời gian, mạng sinh ra dữ liệu được cải thiện, tạo ra dữ liệu ngày càng thực tế.
• Bộ mã hóa tự động biến phân (VAE): VAE kết hợp các nguyên tắc từ các mạng nơ-ron và mô hình xác suất để tạo ra các phiên bản dữ liệu mới thông qua quá trình mã hóa và giải mã. Mô hình VAE bắt đầu bằng cách nén dữ liệu đầu vào thành một phép biểu diễn đơn giản hóa các đặc điểm của nó. Sau đó, nó giải mã phiên bản được đơn giản hóa đó, cố gắng tái tạo lại dữ liệu đầu vào về dạng ban đầu. Thông qua quá trình này, VAE học các tính năng và tham số cơ bản thiết yếu của dữ liệu, giúp nó tạo ra các dữ liệu đầu ra thực tế và dễ tùy chỉnh hơn.
• Các mô hình bộ chuyển đổi: Các mô hình như Bộ chuyển đổi tạo sinh được đào tạo trước (GPT) có thể tạo ra văn bản có độ mạch lạc cao và phù hợp theo ngữ cảnh. Ban đầu được thiết kế cho các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình này được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn và có thể hoàn thành lời nhắc văn bản, dịch ngôn ngữ, trả lời các câu hỏi và thậm chí tạo ra văn bản sáng tạo.

Các chiến lược khác nhau có thể được sử dụng trong quá trình tạo dữ liệu để cân bằng sự sáng tạo và sự gắn kết trong các dữ liệu đầu ra. Nghiên cứu đang diễn ra nhằm mục đích làm cho các mô hình này minh bạch hơn, giảm thiên kiến và cải thiện độ chính xác thực tế. Cũng đã có phong trào hướng tới những mô hình có thể đồng thời hoạt động với nhiều loại dữ liệu, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh.

Cách GenAI được sử dụng

Cách các doanh nghiệp áp dụng GenAI phụ thuộc vào thách thức kinh doanh mà họ tìm cách giải quyết.

Tạo văn bản

Có lẽ trường hợp sử dụng GenAI phổ biến nhất là tạo văn bản, trong đó công nghệ – được các mạng nơ-ron lớn hỗ trợ – có thể hiểu và tạo ra văn bản giống con người. Việc tạo văn bản đã tồn tại trong nhiều thập kỷ nhưng đã trên đà gia tăng có thể đo lường được trong vài năm qua. Các ứng dụng phổ biến bao gồm chatbot, nội dung tiếp thị, các dịch vụ dịch thuật ngôn ngữ, các công cụ tóm tắt, phản hồi hỗ trợ khách hàng và báo cáo kinh doanh. Nếu một dự án yêu cầu bất kỳ loại văn bản nào, một tổ chức có thể chọn khám phá việc tạo văn bản như một phần của quá trình sáng tạo.

Tạo Hình ảnh, Video, Lời nói và Âm nhạc

Sử dụng các bộ dữ liệu lớn gồm hàng triệu hình ảnh hiện có làm nền tảng, GenAI có thể học các mô hình và sau đó tạo ra các hình ảnh mới, nguyên bản dựa trên các tiêu chí có trong lời nhắc văn bản. Các công ty quảng cáo, chơi game và thiết kế sản phẩm sử dụng công nghệ này để nhanh chóng khám phá và mở rộng trên các khái niệm sáng tạo và tăng tốc các quy trình tạo mẫu.

Các tổ chức cũng đang sử dụng GenAI để tạo ra video và lời nói. Cho dù tạo ra các khung hình bổ sung cho video hiện có, việc tạo ra một cảnh hoàn toàn mới, hay thao tác hoặc thêm lời nói hoặc âm thanh, tiềm năng tiết kiệm thời gian và chi phí của việc sử dụng GenAI để hoàn thành các nhiệm vụ này rất hấp dẫn trong nhiều trường hợp.

GenAI cũng có thể tạo ra âm nhạc bằng cách sử dụng các mạng nơ-ron được đào tạo trên các bộ dữ liệu âm nhạc khổng lồ để hiểu được cấu trúc, phong cách và nội dung cảm xúc. Âm nhạc có tính chủ quan cao, vì vậy liệu người nghe có thích dữ liệu đầu ra hay không là vấn đề thuộc sở thích cá nhân – giống như âm nhạc do con người tạo ra.

Tạo mã

GenAI có thể nâng cao năng suất của nhà phát triển bằng cách sản xuất mã, điều mà nó hoàn thành bằng cách học các mô hình từ các cơ sở mã và tài liệu hiện có. Công nghệ này có thể tạo ra các chức năng, phân loại hoặc toàn bộ các chương trình dựa trên lời nhắc hoặc thông số kỹ thuật ngôn ngữ tự nhiên. Nhiều tổ chức sử dụng GenAI để tăng tốc việc phát triển phần mềm, tự động hóa các nhiệm vụ mã hóa thường xuyên và hỗ trợ gỡ lỗi – trong khi đồng thời tìm kiếm mức độ giám sát phù hợp của con người để đảm bảo chất lượng, bảo mật và tính phù hợp với các yêu cầu của dự án.

Chatbot

Dịch vụ khách hàng nhanh, hiệu quả và hữu ích là yêu cầu không thể thương lượng đối với bất kỳ tổ chức nào. Đó là lý do tại sao rất nhiều tổ chức đang triển khai các mô hình AI đàm thoại năng động và thông minh mà khách hàng có thể tương tác thông qua văn bản hoặc lời nói. GenAI hỗ trợ các chatbot bằng cách hiểu và tạo ra các phản hồi văn bản giống con người. Ngoài dịch vụ khách hàng, các chatbot AI có thể bổ trợ cho các nỗ lực tiếp thị và hỗ trợ giao tiếp nội bộ. Chúng cũng có thể được tích hợp vào các trang web, ứng dụng nhắn tin hoặc trợ lý giọng nói.

Tăng cường dữ liệu

Sử dụng GenAI, các nhà phát triển có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp để tăng cường các bộ dữ liệu đào tạo cho học máy và các mô hình học sâu hoặc giúp cải thiện hiệu năng và khái quát hóa mô hình. Công nghệ này có thể tạo ra các biến thể AI của hình ảnh, văn bản hoặc các loại dữ liệu khác, giúp mở rộng các bộ dữ liệu hạn chế.

Các thách thức của GenAI

Giống như hầu hết các công nghệ mới ra đời và liên tục phát triển, việc triển khai và sử dụng AI tạo sinh cũng gặp những thách thức. Về cơ bản, những người đưa ra quyết định nên nhận thức được các rủi ro về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư, cung ứng nguồn lực và chi phí tính toán, và các tác động về đạo đức và xã hội, bao gồm khả năng truyền bá thông tin sai lệch.

Thách thức Cụ thể theo Trường hợp Sử dụng

Mỗi trường hợp sử dụng AI tạo sinh đều có các thách thức riêng:
 

• Tạo văn bản: Mặc dù có những bước tiến đáng kinh ngạc dường như mỗi ngày, khả năng tạo văn bản còn lâu mới hoàn hảo. Do đó, điều quan trọng là con người thực tế phải giám sát quá trình, đảm bảo độ chính xác và phù hợp của nội dung được tạo ra, và trong nhiều trường hợp, cung cấp các ý tưởng và ngôn ngữ nguyên bản, sâu sắc và có giá trị cho bản thảo đầu tiên do công nghệ GenAI tạo ra.
  Hơn nữa, vì cả lý do sáng tạo và pháp lý, các tổ chức nên triển khai các hướng dẫn để sử dụng có trách nhiệm tính năng tạo văn bản, giải quyết các thiên kiến tiềm ẩn và xác minh nội dung do AI tạo ra trước khi xuất bản.
• Tạo hình ảnh, video, lời nói và âm nhạc: Cũng như với tạo văn bản, có các rủi ro và mối quan ngại tiềm ẩn khi sử dụng GenAI để tạo ra hình ảnh, đặc biệt là xung quanh vấn đề sáng tạo, tính xác thực và quyền sở hữu trí tuệ. Các nhà thiết kế tài năng không chỉ được yêu cầu tạo lời nhắc hiệu quả cho các công cụ GenAI mà còn được yêu cầu xem xét, tinh chỉnh và tùy chỉnh những hình ảnh do công nghệ này tạo ra.
  Các thách thức tiềm ẩn với video và lời nói GenAI bao gồm các rủi ro đáng kể về đạo đức, từ việc vô tình diễn giải sai lệch đến deepfake. Theo đó, video và lời nói GenAI nên được sử dụng có trách nhiệm, tốt nhất là bởi những chuyên viên tuân thủ các nguyên tắc chính thức của thương hiệu và sự giám sát của tổ chức.
  Khi sử dụng GenAI để tạo ra âm nhạc, các tổ chức nên lưu ý rằng các nhạc sĩ đã viết, biểu diễn và chia sẻ các bài hát, âm thanh và nhịp nhạc trong hàng nghìn năm, và họ được cho là mang lại lợi thế độc đáo của con người cho quá trình và kết quả này.
• Chatbot: Vì có thể xử lý các câu hỏi thường xuyên 24/7, các chatbot GenAI giúp giải phóng con người để xử lý các vấn đề phức tạp hơn. Nhưng cũng như các hệ thống triển khai GenAI khác, có những hạn chế đối với những gì công nghệ có thể thực hiện. Các tổ chức nên đảm bảo rằng luôn có sẵn sự hỗ trợ của con người khi cần thiết. Hơn nữa, việc triển khai hiệu quả đòi hỏi phải giám sát và sàng lọc liên tục dựa trên các tương tác và phản hồi của người dùng.
• Tăng cường dữ liệu: Ngoài những lợi ích thiết thực, việc tăng cường dữ liệu có thể giúp giảm thiên kiến trong các bộ dữ liệu và làm cho các mô hình mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, các tổ chức phải đảm bảo rằng dữ liệu tổng hợp đại diện chính xác các tình huống trong thế giới thực và không đưa ra những thiên kiến hoặc lỗi mới.

Các cân nhắc về AI có trách nhiệm

Các nhà lãnh đạo về đổi mới AI đang hợp tác và cam kết thực hiện các hoạt động AI có trách nhiệm để giảm thiểu những rủi ro này trong khi tối đa hóa lợi ích của công nghệ này cho xã hội. Các thuộc tính chính của AI có trách nhiệm bao gồm:
 

• Phát triển, đánh giá và triển khai các hệ thống AI theo cách an toàn, đáng tin cậy và có đạo đức, đảm bảo AI toàn diện được tạo ra bởi các đội nhóm đa dạng.
• Tôn trọng quyền con người, cho phép sự giám sát của con người, đòi hỏi tính minh bạch và khả năng giải thích, và cam kết bảo mật, an toàn, độ tin cậy, quyền riêng tư cá nhân, công bằng và sự hoà nhập cũng như sự bền vững về môi trường.
• Tuân thủ và quy kết cho việc quản trị nội bộ và bên ngoài mạnh mẽ.
• Tham gia vào các sáng kiến hợp tác và nghiên cứu của nhiều bên liên quan để giúp giảm bớt gánh nặng phát triển AI có trách nhiệm cho tất cả mọi người.

Tương lai của GenAI

Sự lạc quan và năng lượng đang thúc đẩy các tổ chức ở khắp mọi nơi nghiên cứu các giải pháp AI tạo sinh giúp tạo ra hiệu quả và thúc đẩy các cơ hội kinh doanh mới. Nhìn về phía trước, chúng ta có thể sẽ thấy các hệ thống triển khai mới trong các lĩnh vực từ nghiên cứu khoa học đến thiết kế:
 

• Các quy trình ra quyết định sẽ được tăng cường thông qua các kịch bản và dự đoán do AI tạo ra, cung cấp thông tin chuyên sâu có giá trị trong hầu hết mọi ngành công nghiệp.
• Các quy trình thiết kế và tạo mẫu sản phẩm sẽ trở nên hiệu quả và đổi mới hơn, tăng tốc thời gian đưa ra thị trường.
• Chatbot và trợ lý ảo sẽ phát triển để xử lý các tương tác phức tạp hơn, cải thiện dịch vụ khách hàng và hỗ trợ nội bộ.
• Việc tạo nội dung được cá nhân hóa ở quy mô lớn có thể cách mạng hóa các chiến lược tiếp thị và tương tác của khách hàng.

Các khả năng cũng thú vị vì có vô số. Tuy nhiên, các tổ chức sẽ cần phát triển các khung trí tuệ nhân tạo có đạo đức mạnh mẽ và cấu trúc quản trị để đảm bảo việc sử dụng có trách nhiệm – và phải điều chỉnh quy trình làm việc cũng như nâng cao kỹ năng của lực lượng lao động của họ để đổi mới và tận dụng phạm vi cơ hội rộng lớn và ngày càng tăng.