AI Tạo Sinh Là Gì? Ứng Dụng Và Tính Năng Nổi Bật

AI tạo sinh (Generative AI) đại diện cho một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực học máy, cho phép các mô hình không chỉ phân tích mà còn có khả năng tổng hợp và tạo ra dữ liệu mới. Bài viết này EcommerAI cung cấp một cái nhìn tổng quan và phân tích chuyên sâu về các kiến trúc thuật toán cốt lõi đã định hình nên lĩnh vực này. Nội dung sẽ đi từ việc hệ thống hóa các phương pháp huấn luyện, phân tích cơ chế hoạt động của các mô hình nền tảng, tiềm năng ứng dụng của từng kiến trúc trong các bài toán thực tiễn.

AI Tạo sinh là gì

AI tạo sinh (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh), hay GenAI, sử dụng các thuật toán tinh vi để sắp xếp các bộ dữ liệu lớn, phức tạp thành các cụm thông tin có ý nghĩa nhằm tạo ra nội dung mới, bao gồm văn bản, hình ảnh và âm thanh, để phản hồi một truy vấn hoặc lời nhắc (prompt). GenAI thường làm hai việc: Đầu tiên, nó mã hóa một tập hợp thông tin hiện có thành một dạng thức (không gian vector) để sắp xếp các điểm dữ liệu dựa trên sức mạnh tương quan (sự phụ thuộc) của chúng. Thứ hai, khi được nhắc, nó sẽ tạo ra (giải mã) nội dung mới bằng cách tìm kiếm ngữ cảnh chính xác trong các mối tương quan hiện có trong không gian vector đó.

Quen thuộc với người dùng qua các giao diện phổ biến như ChatGPT của OpenAI và Gemini của Google, AI tạo sinh có thể trả lời các câu hỏi phức tạp, tóm tắt lượng lớn thông tin và tự động hóa nhiều tác vụ trước đây do con người thực hiện. Ví dụ, các doanh nghiệp sử dụng AI tạo sinh để hỗ trợ soạn thảo báo cáo, cá nhân hóa chiến dịch marketing, làm phim thương mại và cải thiện mã lập trình. Các nhà cung cấp phần mềm đang tích hợp AI tạo sinh vào các ứng dụng kinh doanh cốt lõi, như CRM và ERP, để tăng cường hiệu quả và cải thiện việc ra quyết định. GenAI cũng đang được thêm vào các phần mềm tự động hóa hiện có, như tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) và chatbot dịch vụ khách hàng, để giúp chúng chủ động hơn. Bên trong, AI tạo sinh đang được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp (synthetic data) nhằm huấn luyện các mô hình AI và học máy khác.

Giải mã làn sóng AI tạo sinh

Sự quan tâm mạnh mẽ đối với AI tạo sinh ngày nay từ người tiêu dùng, doanh nghiệp và các bên trong ngành được châm ngòi bởi sự ra mắt bom tấn của ChatGPT vào cuối năm 2022, cho phép người dùng tạo ra văn bản chất lượng cao trong vài giây và – dường như chỉ sau một đêm – trở thành ứng dụng tiêu dùng phát triển nhanh nhất trong lịch sử. Cần lưu ý rằng, nền tảng của công nghệ đột phá này không phải là hoàn toàn mới, nó đã có từ những năm 1960 khi được giới thiệu trong các chatbot. Tuy nhiên, phải đến năm 2014, với sự ra đời của mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) – một loại thuật toán học máy – AI tạo sinh mới có thể tạo ra hình ảnh, video và âm thanh chân thực một cách thuyết phục về người thật.

Hai tiến bộ gần đây khác đã đóng một vai trò quan trọng trong việc đưa AI tạo sinh trở nên phổ biến: Transformers và các mô hình ngôn ngữ đột phá mà chúng tạo ra. Transformers là một loại học máy giúp các nhà nghiên cứu có thể huấn luyện các mô hình ngày càng lớn hơn mà không cần phải dán nhãn tất cả dữ liệu trước. Do đó, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới có thể được huấn luyện trên hàng tỷ trang văn bản, mang lại các câu trả lời có chiều sâu hơn. Ngoài ra, transformers đã mở ra một khái niệm mới gọi là “sự chú ý” (attention), cho phép các mô hình theo dõi các kết nối giữa các từ qua nhiều trang, chương và sách thay vì chỉ trong từng câu riêng lẻ. Và chúng không chỉ phân tích từ ngữ; transformers còn có thể sử dụng khả năng theo dõi kết nối để phân tích mã lập trình, dữ liệu sự kiện bảo mật, protein, hóa chất và DNA.

Những tiến bộ nhanh chóng trong các mô hình AI tạo sinh lớn – tức là các mô hình với hàng tỷ tham số – đã mở ra một kỷ nguyên mới, trong đó các mô hình AI tạo sinh không chỉ có thể viết văn bản hấp dẫn mà còn có thể vẽ những hình ảnh chân thực và thậm chí tạo ra các bộ phim sitcom giải trí ngay lập tức. Những đổi mới trong AI đa phương thức (multimodal AI) hiện cho phép người dùng tạo nội dung trên nhiều loại phương tiện, bao gồm văn bản, đồ họa và video. Đây là cơ sở cho các công cụ hình ảnh như Dall-E của OpenAI và Imagen 3 của Google, chuyển đổi văn bản thành hình ảnh, và Janus Pro từ startup AI Trung Quốc DeepSeek, có thể tạo hình ảnh từ mô tả văn bản và tạo chú thích văn bản từ hình ảnh.

Bất chấp những đột phá này, chúng ta vẫn đang ở trong những ngày đầu – và đầy biến động – của AI tạo sinh. Việc triển khai vẫn tiếp tục gặp vấn đề về độ chính xác và thiên kiến, cũng như dễ bị ảo giác (hallucinations) và trả về những câu trả lời kỳ quặc. AI tạo sinh cũng làm dấy lên mối lo ngại về deepfakes – hình ảnh hoặc video được làm giả kỹ thuật số – và các cuộc tấn công an ninh mạng có hại vào doanh nghiệp, bao gồm cả những yêu cầu bất chính bắt chước một cách chân thực giọng nói của sếp một nhân viên.

AI tạo sinh hoạt động như thế nào

Phần lớn, AI tạo sinh hoạt động theo ba giai đoạn:

• Huấn luyện, để tạo ra một mô hình nền tảng có thể dùng làm cơ sở cho nhiều ứng dụng gen AI.
• Tinh chỉnh, để điều chỉnh mô hình nền tảng cho một ứng dụng gen AI cụ thể.
• Tạo sinh, đánh giá và tinh chỉnh lại, để đánh giá đầu ra của ứng dụng gen AI và liên tục cải thiện chất lượng và độ chính xác của nó.

Huấn luyện

Đây là bước nền tảng để tạo ra một mô hình Nền tảng (Foundation Model). Các chuyên gia sẽ huấn luyện một thuật toán học sâu trên một khối lượng dữ liệu thô khổng lồ (văn bản, hình ảnh, mã nguồn từ internet). Trong quá trình này, mô hình thực hiện hàng triệu lần “điền vào chỗ trống”, tự học cách dự đoán phần tử tiếp theo trong một chuỗi. Kết quả là một mạng nơ-ron phức tạp với hàng tỷ tham số, mã hóa  của các thực thể, mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu, có thể tự động tạo ra nội dung để phản hồi các đầu vào, hoặc lời nhắc. Quá trình này cực kỳ tốn kém về tài nguyên tính toán, thời gian và chi phí. Nó cần hàng ngàn đơn vị xử lý đồ họa (GPU) được gom cụm và hàng tuần xử lý, tất cả đều tốn hàng triệu đô la. Các dự án mô hình nền tảng mã nguồn mở, chẳng hạn như Llama-2 của Meta, cho phép các nhà phát triển gen AI tránh được bước này và chi phí của nó.

Tinh chỉnh

Nói một cách ẩn dụ, một mô hình nền tảng là một chuyên gia tổng quát: Nó biết rất nhiều về nhiều loại nội dung, nhưng thường không thể tạo ra các loại đầu ra cụ thể với độ chính xác hoặc độ trung thực mong muốn. Để làm được điều đó, mô hình phải được tinh chỉnh cho một tác vụ tạo nội dung cụ thể. Điều này có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau.

• Tinh chỉnh chuyên sâu (Fine-tuning): Cung cấp cho mô hình các dữ liệu đã được dán nhãn, chuyên biệt cho một nhiệm vụ nhất định (ví dụ: các cặp hỏi-đáp trong dịch vụ khách hàng) để nó học cách trả lời đúng định dạng và ngữ cảnh.
• Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF – Reinforcement Learning with Human Feedback): Con người sẽ đánh giá và xếp hạng các câu trả lời của AI. Phản hồi này giúp mô hình hiểu được đâu là câu trả lời chất lượng, phù hợp và an toàn, từ đó cải thiện các lần tương tác sau.
• Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG – Retrieval-Augmented Generation): Cho phép mô hình truy xuất thông tin từ các nguồn kiến thức bên ngoài (cơ sở dữ liệu nội bộ, internet) trong thời gian thực. Điều này giúp câu trả lời luôn cập nhật và có thể trích dẫn nguồn, tăng tính tin cậy.

Tạo sinh, đánh giá, tinh chỉnh thêm

Các nhà phát triển và người dùng liên tục đánh giá các đầu ra của các ứng dụng AI tạo sinh của họ, và tinh chỉnh thêm mô hình—thậm chí thường xuyên như mỗi tuần một lần—để có độ chính xác hoặc mức độ liên quan cao hơn. (Ngược lại, bản thân mô hình nền tảng được cập nhật ít thường xuyên hơn nhiều, có thể là mỗi năm hoặc 18 tháng.)

Một lựa chọn khác để cải thiện hiệu suất của một ứng dụng gen AI là tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG). RAG có thể đảm bảo rằng một ứng dụng AI tạo sinh luôn có quyền truy cập vào thông tin mới nhất. Thêm một lợi ích nữa, các nguồn bổ sung được truy cập thông qua RAG là minh bạch đối với người dùng theo một cách mà kiến thức trong mô hình nền tảng gốc không có được.

Làm thế nào để đánh giá các mô hình AI Tạo Sinh?

Ba yêu cầu chính của một mô hình AI tạo sinh thành công là:

• Chất lượng: Đặc biệt đối với các ứng dụng tương tác trực tiếp với người dùng, việc có các đầu ra tạo sinh chất lượng cao là chìa khóa. Ví dụ, trong việc tạo giọng nói, chất lượng giọng nói kém sẽ khó hiểu. Tương tự, trong việc tạo hình ảnh, các đầu ra mong muốn phải không thể phân biệt được về mặt thị giác so với hình ảnh tự nhiên.
• Đa dạng: Một mô hình tạo sinh tốt nắm bắt được các chế độ thiểu số trong phân phối dữ liệu của nó mà không làm giảm chất lượng tạo sinh. Điều này giúp giảm các thiên kiến không mong muốn trong các mô hình đã học.
• Tốc độ: Nhiều ứng dụng tương tác yêu cầu tạo sinh nhanh, chẳng hạn như chỉnh sửa hình ảnh thời gian thực để cho phép sử dụng trong các quy trình tạo nội dung.

Mô hình thuật toán huấn luyện GenAI

Các mô hình AI thực sự có khả năng tạo sinh—các mô hình học sâu có thể tự động tạo ra nội dung theo yêu cầu—đã phát triển trong khoảng một chục năm qua. Các kiến trúc mô hình cột mốc trong giai đoạn đó bao gồm:

• Bộ tự mã hóa biến phân (VAE), đã thúc đẩy những đột phá trong nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phát hiện bất thường.
• Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) và mô hình khuếch tán, đã cải thiện độ chính xác của các ứng dụng trước đó và cho phép một số giải pháp AI đầu tiên để tạo hình ảnh chân thực.
• Transformers, kiến trúc mô hình học sâu đằng sau các mô hình nền tảng và các giải pháp AI tạo sinh hàng đầu hiện nay.

Bộ tự mã hóa biến phân (VAE)

Một bộ tự mã hóa là một mô hình học sâu bao gồm hai mạng nơ-ron được kết nối: Một mạng mã hóa (hoặc nén) một lượng lớn dữ liệu huấn luyện không có cấu trúc, không được dán nhãn thành các tham số, và một mạng khác giải mã các tham số đó để tái tạo lại nội dung. Về mặt kỹ thuật, các bộ tự mã hóa có thể tạo ra nội dung mới, nhưng chúng hữu ích hơn cho việc nén dữ liệu để lưu trữ hoặc truyền tải, và giải nén nó để sử dụng, hơn là để tạo nội dung chất lượng cao.

Được giới thiệu vào năm 2013, các bộ tự mã hóa biến phân (VAE) có thể mã hóa dữ liệu giống như một bộ tự mã hóa, nhưng giải mã nhiều biến thể mới của nội dung. Bằng cách huấn luyện một VAE để tạo ra các biến thể hướng tới một mục tiêu cụ thể, nó có thể ‘tập trung’ vào nội dung chính xác hơn, có độ trung thực cao hơn theo thời gian. Các ứng dụng VAE ban đầu bao gồm phát hiện bất thường (ví dụ, phân tích hình ảnh y tế) và tạo ngôn ngữ tự nhiên.

Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN)

GAN, được giới thiệu vào năm 2014, cũng bao gồm hai mạng nơ-ron: Một bộ tạo sinh, tạo ra nội dung mới, và một bộ phân biệt, đánh giá độ chính xác và chất lượng của dữ liệu được tạo ra. Các thuật toán đối nghịch này khuyến khích mô hình tạo ra các đầu ra có chất lượng ngày càng cao.

GAN thường được sử dụng để tạo hình ảnh và video, nhưng có thể tạo ra nội dung chất lượng cao, thực tế trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Chúng đã được chứng minh là đặc biệt thành công trong các nhiệm vụ như truyền phong cách (thay đổi phong cách của một hình ảnh từ, ví dụ, một bức ảnh thành một bản phác thảo bằng bút chì) và tăng cường dữ liệu (tạo dữ liệu tổng hợp mới để tăng kích thước và sự đa dạng của một bộ dữ liệu huấn luyện).

Mô hình khuếch tán

Cũng được giới thiệu vào năm 2014, các mô hình khuếch tán hoạt động bằng cách trước tiên thêm nhiễu vào dữ liệu huấn luyện cho đến khi nó trở nên ngẫu nhiên và không thể nhận dạng, sau đó huấn luyện thuật toán khuếch tán nhiễu lặp đi lặp lại để tiết lộ một đầu ra mong muốn.

Các mô hình khuếch tán mất nhiều thời gian để huấn luyện hơn VAE hoặc GAN, nhưng cuối cùng mang lại khả năng kiểm soát đầu ra chi tiết hơn, đặc biệt là đối với các công cụ tạo hình ảnh chất lượng cao. DALL-E, công cụ tạo hình ảnh của Open AI, được điều khiển bởi một mô hình khuếch tán.

Transformers

Lần đầu tiên được ghi nhận trong một bài báo năm 2017 được xuất bản bởi Ashish Vaswani và những người khác, transformers đã phát triển mô hình mã hóa-giải mã để cho phép một bước tiến lớn trong cách các mô hình nền tảng được huấn luyện, và trong chất lượng và phạm vi nội dung mà chúng có thể tạo ra. Các mô hình này là cốt lõi của hầu hết các công cụ AI tạo sinh gây chú ý ngày nay, bao gồm ChatGPT và GPT-4, Copilot, BERT, Bard, và Midjourney, để kể tên một vài.

Transformers sử dụng một khái niệm gọi là chú ý (attention), xác định và tập trung vào những gì quan trọng nhất về dữ liệu trong một chuỗi để:

• Xử lý toàn bộ chuỗi dữ liệu—ví dụ, các câu thay vì các từ riêng lẻ—một cách đồng thời
• Nắm bắt ngữ cảnh của dữ liệu trong chuỗi
• Mã hóa dữ liệu huấn luyện thành các vector nhúng (còn gọi là siêu tham số) đại diện cho dữ liệu và ngữ cảnh của nó

Ngoài việc cho phép huấn luyện nhanh hơn, transformers còn xuất sắc trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), và có thể tạo ra các chuỗi dữ liệu dài hơn—ví dụ, không chỉ là câu trả lời cho các câu hỏi, mà còn là các bài thơ, bài báo hoặc luận văn—với độ chính xác và chất lượng cao hơn các mô hình AI tạo sinh sâu khác. Các mô hình transformer cũng có thể được huấn luyện hoặc tinh chỉnh để sử dụng các công cụ—ví dụ, một ứng dụng bảng tính, HTML, một chương trình vẽ—để xuất ra nội dung ở một định dạng cụ thể.

AI tạo sinh có thể tạo ra những gì?

AI tạo sinh có thể tạo ra nhiều loại nội dung trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

Văn bản: Các mô hình tạo sinh, đặc biệt là những mô hình dựa trên transformers, có thể tạo ra văn bản mạch lạc, có liên quan về mặt ngữ cảnh, mọi thứ từ hướng dẫn và tài liệu đến brochure, email, nội dung trang web, blog, bài báo, báo cáo, luận văn, và thậm chí cả các tác phẩm văn học sáng tạo. Chúng cũng có thể thực hiện các nhiệm vụ viết lặp đi lặp lại hoặc tẻ nhạt (ví dụ, soạn thảo tóm tắt tài liệu hoặc mô tả meta của các trang web), giải phóng thời gian của người viết cho công việc sáng tạo, có giá trị cao hơn.

Hình ảnh và video: Các công cụ tạo hình ảnh như DALL-E, Midjourney và Stable Diffusion có thể tạo ra hình ảnh thực tế hoặc nghệ thuật độc đáo, và có thể thực hiện truyền phong cách, dịch hình ảnh sang hình ảnh và các nhiệm vụ chỉnh sửa hoặc nâng cao hình ảnh khác. Các công cụ video gen AI mới nổi có thể tạo hoạt hình từ các lời nhắc văn bản, và có thể áp dụng các hiệu ứng đặc biệt cho video hiện có nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn các phương pháp khác.

Âm thanh, giọng nói và âm nhạc: Các mô hình tạo sinh có thể tổng hợp giọng nói và nội dung âm thanh tự nhiên cho các chatbot AI hỗ trợ giọng nói và trợ lý kỹ thuật số, tường thuật sách nói và các ứng dụng khác. Công nghệ tương tự có thể tạo ra âm nhạc độc đáo bắt chước cấu trúc và âm thanh của các tác phẩm chuyên nghiệp.

Mã phần mềm: Gen AI có thể tạo mã độc đáo, tự động hoàn thành các đoạn mã, dịch giữa các ngôn ngữ lập trình và tóm tắt chức năng của mã. Nó cho phép các nhà phát triển nhanh chóng tạo mẫu, tái cấu trúc và gỡ lỗi các ứng dụng trong khi cung cấp một giao diện ngôn ngữ tự nhiên cho các tác vụ lập trình.

Thiết kế và nghệ thuật: Các mô hình AI tạo sinh có thể tạo ra các tác phẩm nghệ thuật và thiết kế độc đáo, hoặc hỗ trợ trong thiết kế đồ họa. Các ứng dụng bao gồm tạo động môi trường, nhân vật hoặc avatar, và các hiệu ứng đặc biệt cho các mô phỏng ảo và trò chơi video.

Mô phỏng và dữ liệu tổng hợp: Các mô hình AI tạo sinh có thể được huấn luyện để tạo ra dữ liệu tổng hợp, hoặc các cấu trúc tổng hợp dựa trên dữ liệu thực hoặc tổng hợp. Ví dụ, AI tạo sinh được áp dụng trong khám phá thuốc để tạo ra các cấu trúc phân tử với các đặc tính mong muốn, hỗ trợ trong việc thiết kế các hợp chất dược phẩm mới.

ChatGPT, Gemini, Copilot và các công cụ GenAI khác

Các công cụ GenAI ban đầu tập trung vào một tác vụ duy nhất, chẳng hạn như trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu, viết mã hoặc tạo hình ảnh. Các nhà cung cấp AI lớn như OpenAI, Google và Microsoft hiện đang xây dựng thương hiệu cho các sản phẩm GenAI của họ như các bộ công cụ đa năng hỗ trợ nhiều tác vụ. Các nhà cung cấp khác tiếp tục đổi mới với các công cụ và API tốt nhất được tối ưu hóa cho các tác vụ cụ thể hoặc bằng cách cung cấp tích hợp tốt hơn với các công cụ phổ biến khác cho phát triển phần mềm, sản xuất truyền thông hoặc ứng dụng doanh nghiệp. Sau đây là một số công cụ GenAI hàng đầu:

• ChatGPT. Chatbot được hỗ trợ bởi AI đã gây bão trên toàn thế giới vào tháng 11 năm 2022 được xây dựng trên GPT-3.5 của OpenAI. OpenAI đã tiên phong trong cách tinh chỉnh các phản hồi văn bản thông qua giao diện trò chuyện được trang bị phản hồi tương tác. Sau sự nổi tiếng đáng kinh ngạc của giao diện GPT mới, Microsoft đã công bố một khoản đầu tư mới đáng kể vào OpenAI và tích hợp một phiên bản GPT vào công cụ tìm kiếm Bing của mình. Với mô hình GPT-4o, công ty hiện hỗ trợ khả năng đa phương thức để lắng nghe và phản hồi bằng giọng nói thực tế, lời nhắc bằng hình ảnh và khả năng lý luận tiên tiến giúp cải thiện độ chính xác. Khả năng tạo hình ảnh đa phương thức bao gồm Dall-E cho hình ảnh và Sora cho video. Tính năng tìm kiếm của ChatGPT, ra mắt vào cuối năm 2024, cho phép người dùng tìm kiếm trên web trong giao diện ChatGPT. GPT-4.5 đã nhận được sự đón nhận thờ ơ vì nó có giá cao hơn 10 lần so với các mô hình trước đó nhưng chỉ có những cải tiến khiêm tốn.
• Google Gemini. Google đã tiên phong trong các kỹ thuật AI transformer để xử lý ngôn ngữ, protein và các loại nội dung khác. Hiện tại, họ cung cấp một bộ công cụ GenAI thông qua giao diện Gemini để trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu, tìm kiếm trên web và phân tích cũng như tạo mã. Google cũng hợp lý hóa quyền truy cập vào các mô hình AI tạo ra các loại nội dung khác, chẳng hạn như mô hình dựa trên khuếch tán Imagen cho hình ảnh. Các khả năng GenAI khác được cung cấp như một phần của dịch vụ Vertex AI để phát triển ứng dụng. NotebookLM cho phép người dùng tải lên tài liệu, âm thanh và video để tóm tắt, trả lời câu hỏi và tạo các podcast âm thanh ngắn.
• Copilot. Microsoft là một nhà đầu tư sớm vào OpenAI và đã sử dụng các LLM khác nhau của công ty để phát triển một loạt công cụ GenAI. Kể từ đó, họ đã hợp nhất thương hiệu GenAI của mình vào bộ Microsoft Copilot cho Windows, Microsoft 365 và các công cụ GitHub. Dịch vụ này hiện sử dụng các LLM do Microsoft và các bên thứ ba phát triển ngoài các LLM của OpenAI. Copilot xuất sắc trong việc xử lý và tạo nội dung bằng các ứng dụng như Word, Excel, PowerPoint, GitHub và Microsoft Dynamics 365 CRM.
• Perplexity. Startup California Perplexity AI đã ra mắt công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI cùng tên vào năm 2022 với mục tiêu cải thiện trải nghiệm tìm kiếm và tóm tắt trên các trang web và các bài báo khoa học. Mô hình Comet mới nhất của họ sử dụng phương pháp AI có tính tự chủ (agentic AI) để tự động hóa các tác vụ web và hợp lý hóa việc tìm kiếm. Ngoài việc sử dụng Sonar LLM của riêng mình, Comet còn tận dụng nhiều mô hình GenAI từ các nhà cung cấp khác, bao gồm OpenAI GPT-4o và Claude Sonnet. Trong khi các công cụ khác tập trung vào việc cải thiện các mô hình nền tảng, Perplexity đã tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm người dùng (UX) khi làm việc với các mô hình hiện có.
• Claude. Công ty này được thành lập bởi các nhân viên cũ của OpenAI với mục tiêu phát triển các mô hình nền tảng chính xác, đáng tin cậy và an toàn hơn. Với trọng tâm ưu tiên quyền riêng tư, Claude sử dụng phương pháp “AI Tuân thủ Hiến pháp” (Constitutional AI), huấn luyện mô hình nền tảng tuân theo các nguyên tắc đạo đức được xác định trước và cân nhắc kết quả của các loại mô hình khác nhau trong việc tạo nội dung cũng như đưa ra hoặc đề xuất quyết định.
• DeepSeek. Một mô hình mới hơn được phát triển bởi High-Flyer, một quỹ phòng hộ của Trung Quốc, DeepSeek đã đẩy cao tiêu chuẩn về hiệu quả, hiệu suất và hiệu quả chi phí so với các công cụ AI truyền thống. Các chuyên gia ước tính nó được huấn luyện với chi phí từ một phần mười đến một phần ba mươi so với các mô hình nền tảng truyền thống trong khi đạt được kết quả tương đương. Tin tức về mô hình DeepSeek mới đã gây ra một đợt bán tháo lớn cổ phiếu công nghệ của Mỹ, đặc biệt là trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng và chip AI, sau đó là một sự phục hồi một phần.

Các công cụ GenAI chuyên dụng khác 

Nhiều công cụ thương mại và mã nguồn mở tốt nhất cũng xuất sắc trong việc tạo ra các loại nội dung cụ thể hoặc cho các trường hợp sử dụng khác nhau. Các ví dụ sau đây là một minh chứng:

• Công cụ tạo văn bản bao gồm Jasper, Writer và Lex.
• Công cụ tạo hình ảnh bao gồm Midjourney và Stable Diffusion.
• Công cụ tạo nhạc bao gồm Amper, Dadabots và MuseNet.
• Công cụ tạo mã code bao gồm Amazon CodeWhisperer, Codia AI, CodeStarter, Codex và Tabnine.
• Công cụ tổng hợp giọng nói bao gồm Descript, Listnr và PodcastAI.

Lợi ích kinh doanh của AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh có thể được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kinh doanh. Nó có thể giúp việc diễn giải và hiểu nội dung hiện có trở nên dễ dàng hơn cũng như tự động tạo nội dung mới. Các nhà phát triển đang khám phá các cách mà AI tạo sinh có thể cải thiện các quy trình làm việc hiện có, với mục tiêu điều chỉnh hoàn toàn các quy trình làm việc để tận dụng công nghệ. Một số lợi ích tiềm năng của việc triển khai AI tạo sinh bao gồm:

• Cải thiện trải nghiệm khách hàng. Chatbot có thể lấy thông tin từ các hệ thống doanh nghiệp và tài liệu kỹ thuật để hỗ trợ một loạt các yêu cầu của khách hàng và có thể đề xuất các sản phẩm cụ thể cho các cơ hội bán thêm (upsell). Chúng cũng có thể đơn giản hóa nhiều quy trình, chẳng hạn như đặt hàng hoặc thay đổi sản phẩm và dịch vụ.
• Xây dựng sản phẩm mới và tăng tốc phát triển. Các công cụ GenAI được tích hợp vào môi trường phát triển phần mềm có thể phân tích và tái cấu trúc các cơ sở mã hiện có, hợp lý hóa việc tạo mã, hợp lý hóa quy trình kiểm thử và hỗ trợ triển khai cũng như các quy trình khôi phục. Chúng cũng có thể giúp các chuyên gia kinh doanh và chuyên gia lĩnh vực dễ dàng hơn trong việc triển khai các sản phẩm, quy trình và tính năng mới.
• Cải thiện hiệu quả công việc. Các công cụ năng suất văn phòng và các ứng dụng kinh doanh, chẳng hạn như ứng dụng CRM và ERP, có thể sử dụng các mô hình GenAI để trích xuất, sao chép và dán thông tin cần thiết qua các ứng dụng, dịch vụ và cơ sở dữ liệu để giảm thiểu việc nhập liệu và cải thiện độ chính xác.
• Tăng cường cá nhân hóa. Các công cụ tạo nội dung có thể tùy chỉnh các ưu đãi, dịch nội dung cho các ngôn ngữ hoặc khu vực khác nhau, đề xuất các cơ hội bán thêm có liên quan và chắt lọc thông tin phù hợp nhất cho một khách hàng hoặc yêu cầu nhất định.
• Nhận diện và quản lý rủi ro. Các khả năng của GenAI có thể chắt lọc thông tin liên quan từ các hệ thống khác nhau để xác định, giảm thiểu và giải quyết rủi ro. Các ví dụ bao gồm cải thiện quản lý dịch vụ CNTT, tuân thủ CNTT, kiểm toán bảo mật và quản lý rủi ro doanh nghiệp.

Việc triển khai AI tạo sinh không chỉ là về công nghệ. Các doanh nghiệp cũng phải xem xét tác động của nó đối với con người và quy trình.

Những lo ngại xung quanh AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh đã có những bước tiến đáng kể trong một khoảng thời gian tương đối ngắn, nhưng vẫn còn những thách thức và rủi ro đáng kể đối với các nhà phát triển, người dùng và công chúng nói chung. Dưới đây là một số vấn đề nghiêm trọng nhất, và cách chúng đang được giải quyết.

‘Ảo giác’ và các đầu ra không chính xác khác Một ảo giác AI là một đầu ra của AI tạo sinh vô nghĩa hoặc hoàn toàn không chính xác nhưng, quá thường xuyên, lại có vẻ hoàn toàn hợp lý. Ví dụ kinh điển là khi một luật sư sử dụng một công cụ gen AI để nghiên cứu chuẩn bị cho một vụ án lớn và công cụ đó ‘sản xuất’ ra một số vụ án ví dụ, hoàn chỉnh với các trích dẫn và quy kết, mà hoàn toàn là hư cấu.

Một số chuyên gia xem ảo giác là một hậu quả không thể tránh khỏi của việc cân bằng giữa độ chính xác của một mô hình và khả năng sáng tạo của nó. Nhưng các nhà phát triển có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa, được gọi là lan can bảo vệ, hạn chế mô hình chỉ sử dụng các nguồn dữ liệu có liên quan hoặc đáng tin cậy. Việc đánh giá và tinh chỉnh liên tục cũng có thể giúp giảm ảo giác và sự không chính xác.

Đầu ra không nhất quán Do tính chất biến phân hoặc xác suất của các mô hình gen AI, cùng một đầu vào có thể dẫn đến các đầu ra khác nhau một chút hoặc đáng kể. Điều này có thể không mong muốn trong một số ứng dụng nhất định, chẳng hạn như các chatbot dịch vụ khách hàng, nơi các đầu ra nhất quán được mong đợi hoặc mong muốn. Thông qua kỹ thuật lời nhắc (prompt engineering)—lặp đi lặp lại việc tinh chỉnh hoặc kết hợp các lời nhắc—người dùng có thể tạo ra các lời nhắc nhất quán mang lại kết quả mà họ muốn từ các ứng dụng AI tạo sinh của mình.

Thiên kiến Các mô hình tạo sinh có thể học được các thiên kiến xã hội có trong dữ liệu huấn luyện hoặc trong dữ liệu được dán nhãn, các nguồn dữ liệu bên ngoài, hoặc các người đánh giá con người được sử dụng để tinh chỉnh mô hình và tạo ra nội dung có thiên kiến, không công bằng hoặc gây khó chịu. Để ngăn chặn các đầu ra có thiên kiến từ các mô hình của họ, các nhà phát triển phải đảm bảo dữ liệu huấn luyện đa dạng, thiết lập các hướng dẫn để ngăn chặn thiên kiến trong quá trình huấn luyện và tinh chỉnh, và liên tục đánh giá các đầu ra của mô hình về thiên kiến cũng như độ chính xác.

Thiếu khả năng giải thích và các chỉ số Nhiều mô hình AI tạo sinh là các mô hình ‘hộp đen’, có nghĩa là có thể khó hoặc không thể hiểu được quy trình ra quyết định của chúng; ngay cả các kỹ sư hoặc nhà khoa học dữ liệu tạo ra thuật toán cơ bản cũng có thể hiểu hoặc giải thích chính xác những gì đang xảy ra bên trong nó và cách nó đi đến một kết quả cụ thể. Các thực hành và kỹ thuật AI có thể giải thích có thể giúp các chuyên gia và người dùng hiểu và tin tưởng vào các quy trình và đầu ra của các mô hình tạo sinh.
Đánh giá và so sánh chất lượng của nội dung được tạo ra cũng có thể là một thách thức. Các chỉ số đánh giá truyền thống có thể không nắm bắt được các khía cạnh tinh tế của sự sáng tạo, sự mạch lạc, hoặc mức độ liên quan. Việc phát triển các phương pháp đánh giá mạnh mẽ và đáng tin cậy cho AI tạo sinh vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực.

Các mối đe dọa đối với an ninh, quyền riêng tư và sở hữu trí tuệ Các mô hình AI tạo sinh có thể bị khai thác để tạo ra các email lừa đảo thuyết phục, danh tính giả hoặc các nội dung độc hại khác có thể lừa người dùng thực hiện các hành động gây tổn hại đến an ninh và quyền riêng tư dữ liệu. Các nhà phát triển và người dùng cần cẩn thận rằng dữ liệu được đưa vào mô hình (trong quá trình tinh chỉnh, hoặc như một phần của lời nhắc) không làm lộ sở hữu trí tuệ (IP) của chính họ hoặc bất kỳ thông tin nào được bảo vệ như IP bởi các tổ chức khác. Và họ cần theo dõi các đầu ra để tìm nội dung mới làm lộ IP của chính họ hoặc vi phạm các biện pháp bảo vệ IP của người khác.

Deepfakes  là các hình ảnh, video hoặc âm thanh do AI tạo ra hoặc AI thao túng được tạo ra để thuyết phục mọi người rằng họ đang nhìn, xem hoặc nghe ai đó làm hoặc nói điều gì đó mà họ chưa bao giờ làm hoặc nói. Chúng là một trong những ví dụ đáng sợ nhất về cách sức mạnh của AI tạo sinh có thể được áp dụng với ý đồ xấu.

Hầu hết mọi người đều quen thuộc với các deepfake được tạo ra để làm tổn hại danh tiếng hoặc lan truyền thông tin sai lệch. Gần đây hơn, tội phạm mạng đã triển khai các deepfake như một phần của các cuộc tấn công mạng (ví dụ, giọng nói giả trong các vụ lừa đảo qua giọng nói) hoặc các âm mưu lừa đảo tài chính.

Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực làm việc trên các mô hình AI có thể phát hiện deepfake với độ chính xác cao hơn. Trong khi đó, giáo dục người dùng và các phương pháp hay nhất (ví dụ, không chia sẻ tài liệu gây tranh cãi chưa được xác minh hoặc kiểm duyệt) có thể giúp hạn chế thiệt hại mà deepfake có thể gây ra.

Các trường hợp sử dụng cho AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh có thể được áp dụng trong một loạt các trường hợp sử dụng trên các ngành công nghiệp để tạo nội dung, tóm tắt thông tin phức tạp và hợp lý hóa các quy trình doanh nghiệp khác nhau. Công nghệ này đang trở nên dễ tiếp cận hơn đối với người dùng ở mọi cấp độ, nhờ vào các đột phá tiên tiến như GPT, các mô hình khuếch tán và GAN có thể được điều chỉnh cho các ứng dụng khác nhau. Một số trường hợp sử dụng cho AI tạo sinh bao gồm:

• Triển khai chatbot cho dịch vụ khách hàng và hỗ trợ kỹ thuật.
• Phân tích và tóm tắt các sự kiện từ nhật ký bảo mật và dịch vụ CNTT.
• Cải thiện việc lồng tiếng phim và nội dung giáo dục bằng các ngôn ngữ khác nhau.
• Viết phản hồi email, sơ yếu lý lịch và báo cáo kinh doanh.
• Ưu tiên các ứng viên phỏng vấn từ một bộ sưu tập sơ yếu lý lịch.
• Tạo nghệ thuật chân thực cho marketing và quảng cáo.
• 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 các tòa nhà.
• Tối ưu hóa các thiết kế chip mới.
• Viết nhạc theo một phong cách hoặc tông giọng cụ thể.
• Tạo podcast cho người dùng, khán giả hoặc chân dung khách hàng cụ thể.
• Trả lời các câu hỏi từ sách hướng dẫn sản phẩm.
• Tăng cường và tự động hóa các quy trình tạo mã và đảm bảo chất lượng (QA).

Các trường hợp sử dụng cho AI tạo sinh, theo ngành

Các công nghệ AI tạo sinh mới đôi khi được mô tả là các công nghệ đa dụng tương tự như năng lượng hơi nước, điện và máy tính vì chúng có thể ảnh hưởng sâu sắc đến nhiều ngành công nghiệp và hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng. Điều cần thiết là phải nhớ rằng, giống như các công nghệ đa dụng trước đây, các tổ chức thường mất hàng thập kỷ để tìm ra cách tốt nhất để tận dụng công nghệ mới và chuyển đổi quy trình làm việc của họ thay vì, trong trường hợp tự động hóa, chỉ đơn giản là lặp lại lối mòn cũ. Dưới đây là một ví dụ về các cách mà các ứng dụng AI tạo sinh đang thay đổi các ngành công nghiệp.

• Tài chính. AI tạo sinh có thể bổ sung từ 200 tỷ đến 340 tỷ đô la giá trị hàng năm cho ngành ngân hàng, chủ yếu thông qua tăng năng suất, theo công ty tư vấn McKinsey. Khả năng của GenAI trong việc xác định các mẫu trong lượng lớn dữ liệu khách hàng và thị trường đang cho phép các ngân hàng siêu cá nhân hóa dịch vụ khách hàng và cải thiện việc phát hiện gian lận.
• Dịch vụ pháp lý. Bị ngập trong các sản phẩm AI tạo sinh, ngành pháp lý đang học cách sử dụng các công cụ được thiết kế để làm mọi thứ từ nghiên cứu pháp lý và tóm tắt các bản tóm tắt pháp lý đến chuẩn bị tờ khai thuế, soạn thảo hợp đồng và đề xuất các lập luận pháp lý một cách hiệu quả và an toàn.
• Sản xuất. Các mô hình GenAI có thể tích hợp dữ liệu từ camera, tia X và các chỉ số khác để xác định các bộ phận bị lỗi và nguyên nhân gốc rễ, đẩy nhanh thời gian thu được thông tin chi tiết. Các nhà điều hành nhà máy có thể truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên để nhận được các báo cáo toàn diện về hoạt động nội bộ và bên ngoài.
• Giáo dục. AI tạo sinh giúp giáo viên và quản trị viên thông qua tự động hóa công việc, bao gồm chấm điểm bài tập, tạo câu đố và xây dựng các chương trình học cá nhân hóa. Khả năng tìm kiếm câu trả lời ngay lập tức của GenAI đang thách thức các nhà giáo dục phải suy nghĩ lại về phương pháp giảng dạy và tập trung vào các kỹ năng bậc cao hơn, chẳng hạn như tư duy phản biện và giải quyết vấn đề, cũng như giải quyết các vấn đề đạo đức do việc sử dụng AI đặt ra.

Tương lai của AI tạo sinh

Mặc dù còn nhiều thách thức, lĩnh vực này vẫn đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Tương lai của GenAI sẽ tập trung vào:

• Cải thiện trải nghiệm người dùng: Giúp các công cụ trở nên trực quan và dễ sử dụng hơn.
• Xây dựng lòng tin: Phát triển các phương pháp để theo dõi nguồn gốc thông tin và giảm thiểu ảo giác.
• Tích hợp liền mạch: GenAI sẽ không còn là công cụ độc lập mà được tích hợp sâu vào các phần mềm chúng ta sử dụng hàng ngày.
• Hướng tới các hệ thống tự chủ hơn: Các tác tử AI (AI Agents) có khả năng tự lập kế hoạch và thực hiện các chuỗi nhiệm vụ phức tạp sẽ ngày càng phổ biến.

Câu hỏi thường gặp về AI tạo sinh

Ai đã tạo ra AI tạo sinh?

Joseph Weizenbaum đã tạo ra AI tạo sinh đầu tiên vào những năm 1960 như một phần của chatbot Eliza.
Ian Goodfellow đã trình diễn các mạng đối nghịch tạo sinh để tạo ra người có vẻ ngoài và giọng nói thực tế vào năm 2014.
Nghiên cứu sau đó về các LLM từ OpenAI và Google đã khơi dậy sự nhiệt tình gần đây, phát triển thành các công cụ như ChatGPT, Google Gemini và Dall-E.

Sự khác biệt giữa AI tạo sinh và AI truyền thống là gì?

AI tạo sinh tập trung vào việc tạo ra nội dung mới và độc đáo, các phản hồi trò chuyện, thiết kế, dữ liệu tổng hợp và thậm chí cả deepfake. Nó đặc biệt có giá trị trong các lĩnh vực sáng tạo và để giải quyết vấn đề mới, vì nó có thể tự động tạo ra nhiều loại đầu ra mới. Nó dựa vào các kỹ thuật mạng nơ-ron như VAE, GAN và transformer để dự đoán văn bản, pixel hoặc khung hình video. AI tạo sinh thường bắt đầu với một lời nhắc cho phép người dùng hoặc nguồn dữ liệu gửi một truy vấn hoặc bộ dữ liệu ban đầu để hướng dẫn việc tạo nội dung. Đây có thể là một quá trình lặp đi lặp lại để khám phá các biến thể nội dung.

Các thuật toán AI truyền thống, mặt khác, thường tuân theo một bộ quy tắc được xác định trước để xử lý dữ liệu và tạo ra một kết quả. Sau sự trỗi dậy của GenAI, các thuật toán cũ này đôi khi được gọi là AI phân biệt (discriminative AI), vì chúng khám phá các mẫu trong dữ liệu để đưa ra các đề xuất hoặc thông tin phân tích và để đưa ra quyết định.

Cả hai phương pháp đều có điểm mạnh và điểm yếu, tùy thuộc vào vấn đề cần giải quyết, với AI tạo sinh phù hợp cho các tác vụ liên quan đến NLP và cho việc tạo nội dung mới, và các thuật toán truyền thống hiệu quả hơn cho các tác vụ liên quan đến xử lý dựa trên quy tắc và các kết quả được xác định trước. Các kỹ thuật AI truyền thống có xu hướng nhanh hơn, hiệu quả hơn và ít bị ảo giác hơn. Các kỹ thuật AI tạo sinh linh hoạt hơn và có xu hướng hoạt động tốt hơn trong việc khám phá các mẫu trên nhiều phương thức dữ liệu, chẳng hạn như văn bản, âm thanh và video.

Sự khác biệt giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và AI tạo sinh là gì?

Các mô hình ngôn ngữ lớn là một loại AI tạo sinh được thiết kế cho các tác vụ ngôn ngữ, chẳng hạn như tạo văn bản, trả lời câu hỏi và tóm tắt. Loại AI tạo sinh rộng lớn hơn bao gồm nhiều kiến trúc mô hình và loại dữ liệu khác nhau, bao gồm video, hình ảnh và âm thanh. Tìm hiểu thêm về sự khác biệt của chúng trong bài viết so sánh LLM và AI tạo sinh này.

Làm thế nào để xây dựng một mô hình AI tạo sinh?

Một mô hình AI tạo sinh bắt đầu bằng cách mã hóa hiệu quả một biểu diễn của những gì bạn muốn tạo ra. Ví dụ, một mô hình AI tạo sinh cho văn bản có thể bắt đầu bằng cách tìm cách biểu diễn các từ dưới dạng các vector đặc trưng cho sự tương đồng giữa các từ thường được sử dụng trong cùng một câu hoặc có nghĩa tương tự.
Những tiến bộ gần đây trong nghiên cứu LLM đã giúp ngành công nghiệp thực hiện cùng một quy trình để biểu diễn các mẫu được tìm thấy trong hình ảnh, âm thanh, protein, DNA, thuốc và các thiết kế 3D. Mô hình AI tạo sinh này cung cấp một cách hiệu quả để biểu diễn loại nội dung mong muốn và lặp lại một cách hiệu quả các biến thể hữu ích.

Làm thế nào để huấn luyện một mô hình AI tạo sinh?

Mô hình AI tạo sinh cần được huấn luyện cho một trường hợp sử dụng cụ thể. Những tiến bộ gần đây trong LLM cung cấp một điểm khởi đầu lý tưởng để tùy chỉnh các ứng dụng cho các trường hợp sử dụng khác nhau. Ví dụ, mô hình GPT phổ biến do OpenAI phát triển đã được sử dụng để viết văn bản, tạo mã và tạo hình ảnh dựa trên các mô tả bằng văn bản.

Huấn luyện bao gồm việc điều chỉnh các tham số của mô hình cho các trường hợp sử dụng khác nhau và sau đó tinh chỉnh kết quả trên một bộ dữ liệu huấn luyện nhất định. Ví dụ, một trung tâm cuộc gọi có thể huấn luyện một chatbot dựa trên các loại câu hỏi mà các nhân viên AI nhận được từ các loại khách hàng khác nhau và các phản hồi mà các nhân viên dịch vụ đưa ra. Một ứng dụng tạo hình ảnh, khác với văn bản, có thể bắt đầu với các nhãn mô tả nội dung và phong cách của hình ảnh để huấn luyện mô hình tạo ra hình ảnh mới.
Hệ thống dựa trên lời nhắc và tác tử AI (AI prompting and agent-based systems)

Với sự ra đời của các tác tử AI tự chủ như AutoGPT và AgentGPT, cách máy móc hoạt động và hoàn thành nhiệm vụ đang phát triển và – cùng với đó – vai trò của các kỹ sư lời nhắc AI. Sau đây là một số kỹ thuật mà các tác tử AI và các kỹ sư lời nhắc sử dụng để cho phép AI tạo sinh tự chủ và có thông tin hơn.

Lời nhắc chuỗi tư duy (Chain-of-thought prompting) nhằm mục đích cải thiện hiệu suất của mô hình ngôn ngữ bằng cách cấu trúc lời nhắc để bắt chước cách con người có thể lý luận qua một vấn đề. Các truy vấn sử dụng kỹ thuật này sử dụng các cụm từ như “giải thích câu trả lời của bạn từng bước” hoặc “mô tả lý luận của bạn theo các bước,” với mục đích tạo ra các câu trả lời chính xác hơn và giảm ảo giác.

Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) và Tiền huấn luyện mô hình ngôn ngữ tăng cường truy xuất (RALM) là các kỹ thuật NLP cải thiện chất lượng của các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách truy xuất dữ liệu từ các nguồn kiến thức bên ngoài, chẳng hạn như kho tài liệu, cơ sở dữ liệu vector và API. RAG truy xuất thông tin trong thời gian thực để trả lời một lời nhắc, trong khi RALM tiền huấn luyện LLM với khả năng truy xuất để cải thiện kiến thức của nó trong quá trình huấn luyện.
LangChain là một khuôn khổ mã nguồn mở tạo điều kiện cho RAG bằng cách kết nối các LLM với các nguồn kiến thức bên ngoài và cung cấp cơ sở hạ tầng để xây dựng các tác tử LLM có thể thực hiện nhiều tác vụ trong RAG và RALM.

Một số mô hình tạo sinh cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Một số mô hình tạo sinh cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên bao gồm:
XLNet của Đại học Carnegie Mellon đã giải quyết các hạn chế trong BERT bằng cách cải thiện phương pháp tiền huấn luyện của nó.
ALBERT của Google (“A Lite” BERT) tập trung vào việc giảm các tham số.
BERT của Google đã cách mạng hóa NLP với kiến trúc transformer.
Việc huấn luyện Lamda của Google trên đối thoại đã dẫn đến cuộc trò chuyện tự nhiên hơn.
GPT của OpenAI là nền tảng cho NLP tạo sinh ngày nay.
Các mô hình nhúng từ Word2Vec và GloVe đã cải thiện các tác vụ như phân tích tình cảm và dịch thuật.

AI đối thoại là gì, và nó khác với AI dự đoán và AI tạo sinh như thế nào?

AI đối thoại, một tập hợp con của GenAI, giúp các hệ thống AI như trợ lý ảo, chatbot và các ứng dụng dịch vụ khách hàng tương tác và giao tiếp với con người bằng đối thoại tự nhiên. Nó sử dụng các kỹ thuật từ NLP và học máy để hiểu ngôn ngữ và cung cấp các phản hồi văn bản hoặc giọng nói giống người.
AI dự đoán, khác với AI tạo sinh, sử dụng các mẫu trong dữ liệu lịch sử để dự báo kết quả, phân loại các sự kiện và cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động. Các tổ chức sử dụng AI dự đoán để làm sắc nét việc ra quyết định và phát triển các chiến lược dựa trên dữ liệu.

AI tạo sinh có thể thay thế công việc như thế nào?

AI tạo sinh có tiềm năng thay thế nhiều loại công việc. Sau đây là một mẫu các loại công việc dễ bị ảnh hưởng bởi GenAI:
Người viết nội dung, đặc biệt là những người viết nội dung theo công thức như mô tả sản phẩm, nội dung marketing cơ bản, tóm tắt và tổng kết.
Người thiết kế đồ họa và sáng tạo nội dung hình ảnh.
Dịch vụ và hỗ trợ khách hàng.
Công việc xử lý dữ liệu, bao gồm nhập liệu, phân tích và lập lịch.
Công việc phát triển phần mềm, bao gồm tạo mã và kiểm thử phần mềm.
Một số công ty sẽ tìm kiếm cơ hội để thay thế con người ở những nơi có thể, trong khi những công ty khác sẽ sử dụng AI tạo sinh để tăng cường và nâng cao lực lượng lao động hiện có của họ.

AI tạo sinh đang thay đổi công việc sáng tạo như thế nào?

AI tạo sinh hứa hẹn sẽ giúp những người làm công việc sáng tạo khám phá các biến thể của ý tưởng. Các nghệ sĩ có thể bắt đầu với một khái niệm thiết kế cơ bản và sau đó khám phá các biến thể. Các nhà thiết kế công nghiệp có thể khám phá các biến thể sản phẩm. Các kiến trúc sư có thể khám phá các bố cục tòa nhà khác nhau và hình dung chúng như một điểm khởi đầu để tinh chỉnh thêm.
Nó cũng có thể giúp dân chủ hóa một số khía cạnh của công việc sáng tạo. Ví dụ, người dùng doanh nghiệp có thể khám phá hình ảnh marketing sản phẩm bằng cách sử dụng các mô tả văn bản. Họ có thể tinh chỉnh thêm các kết quả này bằng cách sử dụng các lệnh hoặc đề xuất đơn giản.
Các công cụ tạo podcast như NotebookLM của Google có thể biến các trang web, PDF, cuộc phỏng vấn và video hiện có thành các podcast tương tác cho nhân viên và khách hàng.

Liệu AI có bao giờ có ý thức không?

Một số người ủng hộ AI tin rằng AI tạo sinh là một bước thiết yếu hướng tới AI đa dụng và thậm chí là ý thức. Một người thử nghiệm sớm chatbot Lamda của Google thậm chí đã gây xôn xao khi công khai tuyên bố nó có tri giác. Sau đó anh ta bị công ty cho nghỉ việc.
Năm 1993, nhà văn khoa học viễn tưởng và nhà khoa học máy tính người Mỹ Vernor Vinge đã cho rằng, trong 30 năm nữa, chúng ta sẽ có khả năng công nghệ để tạo ra một “trí tuệ siêu phàm” – một AI thông minh hơn con người – sau đó kỷ nguyên của con người sẽ kết thúc. Người tiên phong AI Ray Kurzweil đã dự đoán một “điểm kỳ dị” như vậy vào năm 2045.
Nhiều chuyên gia AI khác nghĩ rằng điều đó có thể còn xa hơn nhiều. Người tiên phong robot Rodney Brooks đã dự đoán rằng AI sẽ không có được tri giác của một đứa trẻ 6 tuổi trong suốt cuộc đời ông nhưng có thể có vẻ thông minh và chú ý như một con chó vào năm 2048.

Sự phát triển của AI tạo sinh được thúc đẩy bởi các đột phá trong kiến trúc thuật toán, từ Mạng đối nghịch (GAN), Bộ tự mã hóa biến phân (VAE) đến mô hình Transformer và Khuếch tán. Mỗi kiến trúc đều có những ưu điểm và giới hạn riêng, phù hợp với các lớp bài toán khác nhau, từ tạo sinh hình ảnh chất lượng cao đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp. Các thách thức hiện tại tập trung vào việc cải thiện sự ổn định trong huấn luyện, tối ưu hóa hiệu suất tính toán và giảm thiểu các sai lệch (bias) trong mô hình. Hướng nghiên cứu trong tương lai sẽ có thể tập trung vào các hệ hình lai (hybrid paradigms) và phát triển các phương pháp đánh giá định lượng hiệu quả hơn.