Generative AI là gì? Những ứng dụng thực tiễn của Generative AI

Nội dung

Khi Chat GPT gây sốt trong giới công nghệ thì thuật ngữ Generative AI bắt đầu được công chúng quan tâm hơn. Nhất là khi Microsoft và Google đang chạy đua tung ra các sản phẩm với công nghệ Generative AI này, họ tin rằng chính nó sẽ tác động mạnh mẽ lên thị trường lao động trong lĩnh vực công nghệ và nhiều lĩnh vực khác nữa. Hãy cùng Vega Fintech tìm hiểu chi tiết ngay nhé!

I. Generative AI là gì?

Generative AI (GenAI) là một dạng trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nhiều dữ liệu, như hình ảnh, video, âm thanh, văn bản và cả mô hình 3D, được thực hiện bằng cách học các mẫu từ dữ liệu hiện có, sau đó sử dụng chúng tạo ra kết quả đầu ra mới, mang tính chất độc đáo.

Thông tin cơ bản của Generative AI

Generative AI có khả năng tạo ra nội dung phức tạp và có độ chân thực cao, bắt chước khả năng sáng tạo của con người, khiến nó trở thành công cụ có giá trị cho nhiều ngành như Game, giải trí và thiết kế sản phẩm.

Những đột phá gần đây trong lĩnh vực này, chẳng hạn như GPT (Generative Pre-training Transformer) và Mid Journey, đã nâng cao đáng kể khả năng của Generative AI. Những tiến bộ này đã mở ra những khả năng mới trong việc sử dụng Generative AI để giải quyết các vấn đề phức tạp, sáng tạo nghệ thuật và thậm chí hỗ trợ nghiên cứu khoa học.

Công nghệ này không phải là hoàn toàn mới. Generative AI được giới thiệu vào những năm 1960 trong chatbot. Nhưng phải đến năm 2014, với sự ra đời của generative adversarial networks (GAN) - một loại thuật toán học máy - generative AI mới có thể tạo ra hình ảnh, video và âm thanh chân thực một cách thuyết phục của người thật.

II. Cách thức hoạt động của Generative AI

Cách thức hoạt động của công nghệ Generative AI hiện nay

Generative AI có sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau như mạng lưới thần kinh (neural networks) và thuật toán học sâu (deep learning), để xác định các mẫu và tạo ra kết quả mới dựa trên chúng. Nó giống như phiên bản AI khai thác quá trình sáng tạo của bộ não con người!

Quá trình đào tạo cho một mô hình generative AI bắt đầu từ việc cung cấp cho nó một tập dữ liệu lớn gồm nhiều ví dụ về hình ảnh, văn bản, âm thanh hoặc video, tùy chọn theo ý đồ của bạn. Sau đó, mô hình phân tích các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu đầu vào để hiểu các quy tắc cơ bản chi phối nội dung. Nó tạo ra dữ liệu mới bằng cách lấy mẫu từ phân phối xác suất (probability distribution) mà nó đã học được, rồi liên tục điều chỉnh các tham số của mình để tối đa hóa khả năng tạo ra đầu ra chính xác.

Chẳng hạn, khi bạn cung cấp một loạt dữ liệu về một bức tranh động vật như chó hoặc mèo, chúng sẽ “học” rồi suy luận, tinh chỉnh để cho ra những sản phẩm mới vẫn liên quan đến dữ liệu mà chúng ta đã cung cấp.

Trong quá trình suy luận, mô hình generative AI sẽ điều chỉnh đầu ra sao cho phù hợp nhất với mong muốn hoặc bạn có thể sửa bất kỳ lỗi nào. Điều này đảm bảo rằng đầu ra được tạo ra trở nên thực tế hơn và phù hợp hơn với những gì người dùng muốn xem.

III. Những tiêu chí đánh giá mô hình Generative AI tối ưu

Mỗi mô hình generative AI đều có điểm mạnh và điểm yếu riêng, việc chọn mô hình phù hợp cho một nhiệm vụ cụ thể là rất quan trọng vì các nhiệm vụ khác nhau sẽ có nhu cầu và mục tiêu riêng. Vì vậy, việc đánh giá các mô hình generative AI là cần thiết, để bạn có thể tinh chỉnh mô hình sao cho tăng khả năng đạt được kết quả đầu ra như mong muốn.

Yếu tố ảnh hưởng tới mô hình generative AI

3 tiêu chí chính để đánh giá mô hình generative AI được coi là thành công gồm:

Chất lượng:

Chất lượng của kết quả đầu ra rất quan trọng, đặc biệt với những ứng dụng tương tác trực tiếp với người dùng. Ví dụ, trong quá trình tạo giọng nói, nếu chất lượng giọng nói quá kém thì giọng nói chuẩn đầu ra cũng sẽ kém, khó nghe. Tương tự, hình ảnh đầu ra cũng phải sắc nét rõ ràng, không quá khác biệt với hình ảnh tự nhiên.

Đa dạng:

Một mô hình generative AI tốt phải có khả năng nắm bắt tốt những dữ liệu thiểu số trong quá trình phân phối dữ liệu mà không làm giảm sút chất lượng của đầu ra. Đây chính là tính đa dạng của mô hình, làm giảm đi sự thiên vị trong dữ liệu của mô hình.

Tốc độ:

Đây cũng là một yếu tố quan trọng cần xem xét đánh giá vì khá nhiều ứng dụng hiện nay yêu cầu tốc độ xử lý thông tin nhanh, ví dụ như chỉnh sửa ảnh trong thời gian rất ngắn, tạo hiệu ứng hình ảnh chỉ trong chớp mắt.

IV. Các ứng dụng thực tế của Generative AI

Generative AI đang được sử dụng rất nhiều để thúc đẩy và biến đổi nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như giao thông vận tải, khoa học tự nhiên, giải trí v.v…

Những ứng dụng quan trọng trong thực tế của công nghệ Generative AI

Ô tô

Ngành công nghiệp ô tô sử dụng Generative AI để tạo ra thế giới và mô hình 3D nhằm mô phỏng và phát triển ô tô. Người ta tận dụng dữ liệu tổng hợp để đào tạo phương tiện tự hành (là phương tiện có khả năng cảm nhận môi trường và vận hành mà không cần sự tham gia của con người).

Nghiên cứu y học

Generative AI hỗ trợ nghiên cứu y học bằng cách phát triển các chuỗi protein mới để điều chế các loại thuốc. Nó có thể tự động hóa các quá trình như ghi chép, mã hóa y tế, hình ảnh y tế và phân tích bộ gen.

Công nghiệp giải trí

Generative AI xuất hiện trong việc hợp lý hóa quy trình tạo nội dung cho trò chơi điện tử, phim, hoạt hình, xây dựng thế giới và thực tế ảo.

Logistics

Ngành vận tải và logistics có thể chuyển đổi hình ảnh vệ tinh thành chế độ xem bản đồ cho các dịch vụ định vị chính xác bằng cách sử dụng Generative AI.

Ngành du lịch

Generative AI có thể tạo ra hệ thống nhận dạng và xác minh khuôn mặt tại các sân bay. Nó tạo ra hình ảnh toàn diện của hành khách từ những bức ảnh được chụp trước đó từ các góc độ khác nhau. Gần đây, công nghệ này cũng đã được thử nghiệm để đặt chỗ (chẳng hạn như chuyến bay) từ thông tin đầu vào do người dùng cung cấp.

Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Generative AI sử dụng để chuyển đổi tia X hoặc ảnh chụp CT thành hình ảnh chân thực để chẩn đoán tốt hơn các bệnh nguy hiểm như ung thư.

Marketing - Tiếp thị

Generative AI được tận dụng để thực hiện phân khúc khách hàng nhằm dự đoán phản ứng của khách hàng mục tiêu đối với các chiến dịch quảng cáo và tiếp thị. Đồng thời, giúp tăng cường các chiến lược bán thêm và bán kèm thông qua việc tạo dữ liệu tổng hợp về các thông điệp tiếp thị đã gửi đi.

V. Cơ hội và thách thức đối với mô hình Generative AI

Cơ hội mà mô hình Generative AI mang lại:

Những cơ hội mà công nghệ Generative AI mang lại

Công nghệ Generative AI mở ra cơ hội mới sáng tạo những nội dung về phim ảnh lồng tiếng hay hơn, nội dung giáo dục phong phú hơn, cũng cũng giải quyết những lo ngại về deepfake – hình ảnh hoặc video giả mạo kỹ thuật số – và các cuộc tấn công an ninh mạng có hại đối với các doanh nghiệp.

+ Các nhà phát triển không ngừng khám phá các cách để cải thiện quy trình làm việc hiện có bằng cách kết hợp công nghệ Generative AI. Nhìn rộng ra, chúng giúp các doanh nghiệp:

+ Tự động hóa các quy trình thủ công để tiết kiệm thời gian và công sức, cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ cấp cao hơn.

+ Cung cấp thông tin chi tiết và dự đoán dựa trên phân tích dữ liệu lớn, cho phép đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

+ Tạo ra những ý tưởng mới cho sản phẩm và dịch vụ, thúc đẩy sự đổi mới và giúp doanh nghiệp áp dụng luôn dẫn đầu trong thị trường cạnh tranh.

+ Tạo điều kiện thuận lợi cho trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa bằng các mô hình tổng quát được training (đào tạo) dựa trên dữ liệu người dùng cá nhân.

Tóm lại, Generative AI có tiềm năng nâng cao quy trình kinh doanh, dẫn đến tăng hiệu quả, năng suất, sự hài lòng của khách hàng và tiết kiệm chi phí.

Những thách thức mà mô hình Generative AI phải đối mặt:

+ Đòi hỏi quy mô hạ tầng điện toán phải lớn:

Việc xây dựng các mô hình Generative AI đòi hỏi phải đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng điện toán để xử lý hàng tỷ tham số và training trên các bộ dữ liệu khổng lồ. Nó đòi hỏi đầu tư nguồn vốn lớn và chuyên môn kỹ thuật cao để mua và tận dụng hàng trăm GPU mạnh mẽ và

lượng bộ nhớ lớn. Điều này cũng có thể tạo ra rào cản gia nhập cho các cá nhân hoặc tổ chức xây dựng các giải pháp nội bộ.

+ Chất lượng/số lượng dữ liệu không đủ:

Các mô hình Generative AI dựa vào dữ liệu chất lượng cao và không thiên vị để hoạt động hiệu quả. Mặc dù có rất nhiều dữ liệu được tạo ra trên toàn cầu nhưng không phải tất cả dữ liệu đều phù hợp để training các mô hình này. Một số miền, chẳng hạn như tạo nội dung 3D, thiếu dữ liệu đầy đủ và cần nguồn lực đáng kể để phát triển và trưởng thành. Hơn nữa, cấp phép dữ liệu có thể là một quá trình đầy thách thức và tốn thời gian, cần thiết để tránh các vấn đề vi phạm quyền sở hữu trí tuệ.

+ Tốc độ lấy mẫu có thể rất lâu:

Các mô hình Generative AI đôi khi có thể mất một thời gian để tạo ra kết quả vì chúng phức tạp. Đây có thể là vấn đề trong những tình huống nhạy cảm về thời gian như cuộc trò chuyện tức thì với chatbot, trợ lý giọng nói hoặc ứng dụng dịch vụ khách hàng. Các mô hình khuếch tán, được biết đến với việc tạo ra dữ liệu chất lượng cao, có thể đặc biệt chậm khi lấy mẫu.

Tuy nhiên, nhiều công ty, như Microsoft và NVIDIA, đang phát triển các dịch vụ và công cụ để giúp doanh nghiệp sử dụng và chạy các mô hình tổng quát trên quy mô lớn dễ dàng hơn. Bất chấp những thách thức, các mô hình AI tổng quát có tiềm năng cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp và doanh nghiệp.

+ Cần có thời gian cấp phép bản quyền dữ liệu:

Như đã nói ở trên, cấp phép dữ liệu có thể là một quá trình đầy thách thức và tốn thời gian. Nhiều tổ chức công nghệ phải đấu tranh để có được giấy phép thương mại, được sử dụng các bộ dữ liệu hiện có, hoặc xây dựng ra các bộ dữ liệu riêng để training các mô hình Generative AI. Nếu việc này không thực hiện thành công thì có thể công ty bạn bị vướng vào việc xâm phạm quyền sở hữu trí tuệ.

Những thách thức khi ứng dụng công nghệ generative AI

Tóm lại thì generative AI là một công nghệ sử dụng các thuật toán và mô hình tạo ra những dữ liệu mới, rất giống với thực tế các mẫu từ tập dữ liệu huấn luyện. Chính vì vậy, công nghệ AI này được ghép cho cụm từ “generative” - sáng tạo, nó sẽ tạo ra sản phẩm hoàn toàn nguyên bản chưa từng thấy trước đây. Hiện nay, generative AI được ứng dụng rất nhiều trong các lĩnh vực như nghệ thuật, tổng hợp hình ảnh, hình thành ngôn ngữ tự nhiên, sáng tác nhạc, mã hoá…