Generative AI là gì? Tổng quan về Generative AI có thể bạn chưa biết

admin01
589
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 là gì? Cách thức hoạt động

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.

Trí tuệ nhân tạo đã mở ra một chương mới cho công nghệ thế giới

Trí tuệ nhân tạo đã mở ra một chương mới cho công nghệ thế giới     

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.

Các Generative AI models phổ biến hiện nay

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.

Các Generative AI models phổ biến

Các Generative AI models phổ biến

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.

Các use cases cho Generative AI là gì?

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:

  • Triển khai chatbot để phục vụ khách hàng và hỗ trợ kỹ thuật.
  • Triển khai deepfake để bắt chước mọi người hoặc thậm chí các cá nhân cụ thể.
  • Cải thiện lồng tiếng cho phim và nội dung giáo dục bằng các ngôn ngữ khác nhau.
  • Viết phản hồi email, hồ sơ hẹn hò, sơ yếu lý lịch và nhiều loại giấy tờ khác.
  • Sáng tạo photorealistic art theo 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.
  • Tối ưu hóa thiết kế chip mới.
  • Viết nhạc theo một phong cách hoặc giai điệu cụ thể.
Một số ứng dụng của Generative AI

Một số ứng dụng của Generative AI

Lợi ích của việc sử dụng Generative AI

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:

  • Tự động hóa quy trình viết nội dung thủ công.
  • Giảm thiểu nỗ lực trả lời email.
  • Cải thiện phản hồi cho các truy vấn kỹ thuật cụ thể.
  • Tạo ra những hình ảnh thực tế về con người.
  • Tóm tắt thông tin phức tạp thành một câu chuyện mạch lạc.
  • Đơn giản hóa quá trình tạo nội dung theo một phong cách cụ thể.
Một số lợi ích của việc sử dụng Generative AI

Một số lợi ích của việc sử dụng Generative AI

 

Những hạn chế của Generative AI

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:

  • Không phải lúc nào cũng xác định được nguồn nội dung.
  • Thách thức từ việc đánh giá độ thiên vị của các nguồn ban đầu.
  • Nội dung nghe có vẻ thực tế khiến việc xác định thông tin không chính xác trở nên khó khăn hơn.
  • Có thể khiến người dùng khó hiểu được cách điều chỉnh cho phù hợp với context mới.
  • Kết quả có thể ẩn chứa sự thiên vị, thành kiến,… trong quan điểm.
Generative AI không hoàn hảo mà vẫn có những hạn chế

Generative AI không hoàn hảo mà vẫn có những hạn chế

Các mối bận tâm xung quanh việc sử dụng Generative AI

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:

  • Nó có thể cung cấp thông tin không chính xác và sai lệch.
  • Sẽ khó tin tưởng hơn nếu không biết nguồn gốc và xuất xứ của thông tin.
  • Nó có thể thúc đẩy các kiểu đạo văn mới và xem nhẹ quyền sở hữu của người sáng tạo nội dung và nghệ sĩ đối với nội dung gốc.
  • Nó có thể phá vỡ các mô hình kinh doanh hiện có được xây dựng xung quanh việc tối ưu hóa công cụ tìm kiếm và quảng cáo.
  • Nó làm cho việc tạo ra tin tức giả dễ dàng hơn.
  • Sẽ dễ dàng hơn khi khẳng định rằng bằng chứng bằng ảnh thật về một hành vi sai trái nào đấy chỉ là sản phẩm giả mạo do AI.
  • Nó có thể mạo danh mọi người để thực hiện các cuộc tấn công mạng kỹ thuật xã hội hiệu quả hơn.
Các thách thức và cơ hội của Generative AI

Các thách thức và cơ hội của Generative AI

Một số Generative AI tools phổ biến

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 cụ tạo văn bản như GPT, Jasper, AI-Writer và Lex.
  • Các công cụ tạo hình ảnh như Dall-E 2, Midjourney và Stable Diffusion.
  • Các công cụ tạo nhạc như Amper, Dadabots và MuseNet.
  • Các công cụ tạo code như CodeStarter, Codex, GitHub Copilot và Tabnine.
  • Các công cụ tổng hợp giọng nói như Descript, Listnr và Podcast.ai.
  • Các công ty công cụ thiết kế chip AI như Synopsys, Cadence, Google và Nvidia.
Các Generative AI tools nổi tiếng nhất

Các Generative AI tools nổi tiếng nhất

Use cases thể hiện sự tác động của việc sử dụng generative AI trong các ngành công nghiệp

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:

  • Bộ phận tài chính có thể theo dõi các giao dịch trong lý lịch của một cá nhân để xây dựng hệ thống phát hiện gian lận tốt hơn.
  • Các công ty pháp lý có thể sử dụng generative AI để thiết kế và giải thích hợp đồng, phân tích bằng chứng và đề xuất lập luận.
  • Các nhà sản xuất có thể sử dụng generative AI để kết hợp dữ liệu từ máy ảnh, tia X và các số liệu khác để xác định các bộ phận bị lỗi và nguyên nhân gốc rễ một cách chính xác và tiết kiệm hơn.
  • Các hãng films và media có thể sử dụng generative AI để sản xuất nội dung tiết kiệm hơn và dịch nội dung đó sang các ngôn ngữ khác bằng chính giọng nói của diễn viên.
  • Ngành y tế có thể sử dụng generative AI để xác định các loại thuốc có triển vọng một cách hiệu quả hơn.
  • Các công ty kiến ​​trúc có thể sử dụng generative AI để thiết kế và điều chỉnh các prototypes nhanh hơn.
  • Các công ty trò chơi có thể sử dụng generative AI để thiết kế nội dung và cấp độ trò chơi.
Đánh giá tính hiệu quả của việc sử dụng Generative AI

Đánh giá tính hiệu quả của việc sử dụng Generative AI

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?”

Nâng cấp kỹ năng ứng dụng chuyển đổi số cho người đi làm cùng chúng tôi ngay hôm nay.
Tư vấn miễn phí