admin01
100
23-04-2024
Generative AI là một trong những điểm nhấn đột phá của công nghệ loài người trong thế kỷ 21. Chúng ta vẫn còn rất nhiều thời gian để nghiên cứu và khai phá các tiềm năng của việc sử dụng Generative AI trong đời sống hàng ngày. Hãy cùng Cole tìm hiểu tổng quan về Generative AI và cách nó đang làm thay đổi thế giới trong bài viết dưới đây.
Generative AI cho phép người dùng nhanh chóng tạo nội dung mới dựa trên nhiều input vào khác nhau. Input và output của các mô hình này có thể bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, hoạt ảnh, mô hình 3D hoặc các loại dữ liệu khác.
Generative AI bắt đầu bằng prompt có thể ở dạng văn bản, hình ảnh, video, thiết kế, nốt nhạc hoặc bất kỳ thông tin đầu vào nào mà hệ thống AI có thể xử lý. Các thuật toán AI khác nhau sau đó sẽ trả về nội dung mới theo prompt. Nội dung có thể bao gồm các bài tiểu luận, giải pháp cho vấn đề hoặc nội dung giả mạo thực tế được tạo từ hình ảnh hoặc âm thanh của một người.
Các phiên bản đầu tiên của generative AI yêu cầu gửi dữ liệu qua API hoặc một quy trình phức tạp khác. Các developers phải làm quen với các công cụ đặc biệt và viết ứng dụng bằng các ngôn ngữ như Python.
Giờ đây, những người tiên phong trong lĩnh vực generative AI đang phát triển user experiences tốt hơn cho phép bạn mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ đơn giản. Sau phản hồi ban đầu, bạn cũng có thể tùy chỉnh kết quả bằng phản hồi về phong cách, giọng điệu và các yếu tố khác mà bạn muốn nội dung được tạo phản ánh.
Generative AI models kết hợp nhiều thuật toán AI khác nhau để thể hiện và xử lý nội dung. Ví dụ: để tạo văn bản, các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau sẽ chuyển đổi các ký tự thô (ví dụ: 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. Tương tự, hình ảnh được chuyển đổi thành nhiều yếu tố hình ảnh khác nhau, cũng được thể hiện dưới dạng vectơ. Cần lưu ý rằng những kỹ thuật này cũng có thể mã hóa các thiên kiến, phân biệt chủng tộc,… có trong dữ liệu đào tạo.
Sau khi các developers quyết định cách đại diện cho thế giới, họ sẽ áp dụng một mạng lưới thần kinh cụ thể để tạo ra nội dung mới nhằm đáp lại một truy vấn hoặc lời nhắc. Các kỹ thuật như GAN và bộ mã hóa tự động đa dạng – variational autoencoders (VAE) – mạng lưới thần kinh với bộ giải mã và bộ mã hóa – phù hợp để tạo ra khuôn mặt người thực, dữ liệu tổng hợp để đào tạo AI hoặc thậm chí là bản mô phỏng của những con người cụ thể.
Những tiến bộ gần đây về các transformers như Google’s Bidirectional Encoder Representations từ Transformers (BERT), GPT của OpenAI và Google AlphaFold cũng đã tạo ra các neural networks không chỉ có thể mã hóa ngôn ngữ, hình ảnh và proteins mà còn tạo ra nội dung mới.
Generative AI có thể được áp dụng trong nhiều trường hợp khác nhau để tạo ra hầu như bất kỳ loại nội dung nào bạn muốn. Công nghệ này đang trở nên dễ tiếp cận hơn với mọi người dùng nhờ những đột phá trong cải tiến như GPT có thể được điều chỉnh khi kết hợp với các ứng dụng khác nhau. Một số trường hợp sử dụng generative AI bao gồm:
AI sáng tạo có thể được áp dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực kinh doanh. Nó có thể giúp việc diễn giải và hiểu nội dung hiện có dễ dàng hơn cũng như tự động tạo nội dung mới. Các developers đang khám phá những cách mà generative AI có thể cải thiện quy trình công việc hiện có, nhằm mục đích điều chỉnh hoàn toàn quy trình công việc bằng cách tận dụng lợi thế của công nghệ. Một số lợi ích tiềm năng của việc triển khai Generative AI bao gồm:
Việc triển khai sớm generative AI minh họa một cách sinh động nhiều hạn chế của nó. Một số thách thức của generative AI xuất phát từ các phương pháp tiếp cận được sử dụng để triển khai các trường hợp sử dụng cụ thể. Ví dụ: bản tóm tắt về một chủ đề phức tạp sẽ dễ đọc hơn phần giải thích bao gồm nhiều nguồn có đính kèm key points. Tuy nhiên, khả năng đọc nhanh của bản tóm tắt lại khiến người dùng phải đánh đổi bằng việc không thể kiểm tra thông tin đến từ đâu.
Dưới đây là một số hạn chế cần xem xét khi triển khai hoặc sử dụng generative AI app:
Sự trỗi dậy của generative AI cũng đang gây ra nhiều mối lo ngại khác nhau. Những điều này liên quan đến chất lượng của kết quả, khả năng sử dụng sai và lạm dụng hay khả năng phá vỡ các mô hình kinh doanh hiện tại. Dưới đây là một số kiểu vấn đề cụ thể do tình trạng sử dụng generative AI hiện nay tạo ra:
Generative AI tools tồn tại dưới nhiều phương thức khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm nhạc, code và giọng nói. Một số AI content generators phổ biến phải kể đến:
Các công nghệ generative AI thế hệ mới đôi khi được mô tả là các công nghệ có mục đích chung giống như năng lượng hơi nước, điện và điện toán vì chúng có thể ảnh hưởng sâu sắc đến nhiều ngành công nghiệp và use cases.
Điều quan trọng cần lưu ý là, giống như các công nghệ có mục đích chung trước đây, mọi người thường phải mất hàng thập kỷ để tìm ra cách tổ chức quy trình công việc tốt nhất nhằm tận dụng phương pháp tiếp cận mới thay vì tăng tốc các phần nhỏ của quy trình làm việc hiện có. Dưới đây là một số cách generative AI có thể tác động đến các ngành khác nhau:
Vậy là bạn đã có cái nhìn tương đối tổng quan về cách thế giới đang sử dụng và cải tiến Generative AI để tối ưu hóa mọi thứ có thể. Theo dõi Cole để cập nhật các tin tức và kiến thức hay ho về lập trình và khoa học dữ liệu. Đừng quên tham gia khóa học trí tuệ nhân tạo online để trở thành AI chuyên nghiệp nhé.
>> Xem thêm: Giải đáp: “Học machine learning có khó không?”