Generative AI Là Gì? Công nghệ thay đổi tương lai của AI

Generative AI là gì đang trở thành câu hỏi được nhiều người dùng quan tâm trong thời đại số hóa hiện nay. Công nghệ này đã và đang tạo ra cuộc cách mạng trong việc sáng tạo nội dung, từ văn bản, hình ảnh đến âm thanh, video với khả năng mô phỏng sự sáng tạo của con người. Cùng khám phá chi tiết về Generative AI qua bài viết dưới đây của 1C Việt Nam. 

1. Generative AI là gì? 

Generative AI (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu huấn luyện, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Không giống như AI truyền thống chỉ phân tích và dự đoán, Generative AI có thể sáng tạo nội dung độc đáo mà trước đây chỉ con người làm được.

Vai trò của Generative AI trong thời đại hiện nay vô cùng quan trọng, khi nó đang dần trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều ngành công nghiệp. Từ sáng tạo nội dung marketing, thiết kế đồ họa, phát triển phần mềm đến nghiên cứu khoa học, Generative AI đang tạo ra những bước đột phá đáng kể, tiết kiệm thời gian và nguồn lực con người.

>>>> XEM THÊM: AI viết tắt là gì? Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI hiện nay

2. Cách hoạt động của Generative AI là gì?

Để hiểu rõ về Generative AI là gì, người dùng cần nắm được các nguyên lý hoạt động cơ bản của công cụ, từ kiến trúc mô hình đến quy trình huấn luyện.

2.1. Các mô hình chính trong Generative AI

Có nhiều kiến trúc mô hình được sử dụng trong lĩnh vực Generative AI, mỗi loại có đặc điểm và ứng dụng riêng biệt.

• GANs (Generative Adversarial Networks) hoạt động dựa trên nguyên lý "đối kháng" giữa hai mạng nơ-ron: Generator (bộ tạo) và Discriminator (bộ phân biệt). Generator cố gắng tạo ra dữ liệu giả mạo, trong khi Discriminator học cách phân biệt giữa dữ liệu thật và dữ liệu giả. Thông qua quá trình "đấu tranh" này, GANs có thể tạo ra nội dung ngày càng chân thực. GANs được ứng dụng rộng rãi trong việc tạo hình ảnh thực tế, thiết kế thời trang, và thậm chí trong nghiên cứu y học để tạo dữ liệu mẫu.
• Transformers (như GPT, BERT) là kiến trúc mạng nơ-ron đột phá trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Không giống như các mô hình RNN truyền thống, Transformers sử dụng cơ chế "attention" để nắm bắt mối quan hệ giữa các từ trong văn bản, bất kể vị trí của chúng. Điều này cho phép các mô hình như ChatGPT tạo ra văn bản liền mạch, tự nhiên gần như do con người viết, hiểu được ngữ cảnh và có khả năng tạo ra phản hồi phù hợp.
• Diffusion Models là công nghệ đằng sau các công cụ tạo hình ảnh như Midjourney và Stable Diffusion. Các mô hình này hoạt động bằng cách học cách khôi phục hình ảnh từ phiên bản nhiễu của nó. Quá trình này diễn ra ngược với quá trình nhiễu hóa: AI học cách dần dần loại bỏ nhiễu để tạo ra hình ảnh rõ ràng dựa trên mô tả văn bản, mang lại kết quả với độ chi tiết và sáng tạo đáng kinh ngạc.

2.2. Quy trình huấn luyện mô hình Generative AI

Việc huấn luyện một mô hình Generative AI là quá trình phức tạp đòi hỏi nhiều nguồn lực và chuyên môn kỹ thuật cao.

Thu thập dữ liệu lớn và xử lý dữ liệu là bước đầu tiên và cũng là bước quan trọng nhất. Các mô hình Generative AI hiện đại như GPT-4 được huấn luyện trên hàng trăm tỷ tham số và khối lượng dữ liệu khổng lồ từ internet, sách, bài báo và nhiều nguồn khác. Dữ liệu này cần được làm sạch, chuẩn hóa và đôi khi được gán nhãn để đảm bảo chất lượng đầu ra.

Các bước học sâu (Deep Learning) để tinh chỉnh mô hình bao gồm quá trình huấn luyện ban đầu và tinh chỉnh. Trong huấn luyện ban đầu, mô hình học các mẫu và cấu trúc chung từ dữ liệu. Sau đó, quá trình tinh chỉnh giúp mô hình thích ứng với các nhiệm vụ cụ thể hoặc lĩnh vực chuyên môn. Quá trình này thường đòi hỏi sức mạnh tính toán rất lớn, đôi khi kéo dài nhiều tháng với chi phí lên đến hàng triệu đô la.

>>>> XEM NGAY: 

• Copilot là gì? Hướng dẫn sử dụng Copilot AI chi tiết
• Command Prompt là gì? Cách chạy và các lệnh CMD phổ biến

3. Ứng dụng thực tế của Generative AI

Generative AI đang thâm nhập vào mọi lĩnh vực của đời sống hiện đại, tạo ra những tiến bộ đáng kể trong nhiều ngành công nghiệp.

3.1. Trong sáng tạo nội dung

Khả năng tạo văn bản tự động của Generative AI đã cách mạng hóa ngành công nghiệp nội dung. Các công cụ như ChatGPT hay Jasper có thể viết bài báo, truyện ngắn, kịch bản quảng cáo và thậm chí cả thơ với phong cách tự nhiên. Điều này không chỉ giúp các nhà sáng tạo nội dung tiết kiệm thời gian mà còn mở ra khả năng tạo nội dung được cá nhân hóa theo quy mô lớn.

Trong lĩnh vực thiết kế đồ họa và video sáng tạo, các công cụ như DALL-E, Midjourney và Runway ML đang thay đổi hoàn toàn quy trình sáng tạo. Chỉ với một vài dòng mô tả, các nghệ sĩ có thể tạo ra hình ảnh độc đáo, poster quảng cáo, hoặc thậm chí cả đoạn video ngắn. Điều này không chỉ tăng tốc quy trình sáng tạo mà còn mở rộng khả năng biểu đạt nghệ thuật cho cả những người không có nền tảng thiết kế chuyên nghiệp.

3.2. Trong kinh doanh và công nghiệp

Marketing cá nhân hóa với Generative AI đang trở thành xu hướng mạnh mẽ. Các công ty có thể sử dụng AI để tạo ra nội dung marketing phù hợp với từng phân khúc khách hàng, thậm chí là từng cá nhân. Từ email marketing, quảng cáo trên mạng xã hội đến content marketing, Generative AI giúp tạo ra nội dung phù hợp với hành vi và sở thích của từng khách hàng, góp phần tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra quyết định chiến lược cũng được nâng tầm nhờ Generative AI. Các mô hình AI không chỉ phân tích dữ liệu hiện có mà còn có thể tạo ra các kịch bản dự báo, mô phỏng phản ứng thị trường đối với các chiến lược khác nhau. Điều này giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định sáng suốt hơn dựa trên dữ liệu và dự báo chính xác.

3.3. Trong y tế và giáo dục

Generative AI đang mở ra những hướng đi mới trong việc phát triển thuốc với dữ liệu tổng hợp. Các mô hình AI có thể tạo ra và dự đoán cấu trúc phân tử mới có tiềm năng điều trị bệnh, giúp rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu và phát triển thuốc. Công ty Insilico Medicine đã sử dụng Generative AI để khám phá một ứng cử viên thuốc điều trị xơ phổi trong vòng chỉ 18 tháng, thay vì mất nhiều năm như quy trình truyền thống.

Trong lĩnh vực giáo dục, việc tạo tài liệu học tập cá nhân hóa cho học sinh/sinh viên đang trở nên khả thi nhờ Generative AI. Hệ thống có thể phân tích điểm mạnh, điểm yếu của từng học sinh và tạo ra nội dung học tập phù hợp với trình độ và phong cách học tập của họ. Các công cụ như Duolingo Max hay Quizlet Q-Chat sử dụng AI để tạo ra các bài học tương tác, giúp học sinh tiến bộ theo tốc độ riêng và tăng hiệu quả học tập.

>>>> BÀI VIẾT LIÊN QUAN: 

• Chat GPT là gì? Lợi ích và cách sử dụng Chat GPT hiệu quả
• Meta AI là gì? Cách sử dụng Meta AI hiệu quả

4. Thách thức và vấn đề đạo đức của Generative AI

Bên cạnh những lợi ích to lớn, Generative AI cũng đặt ra nhiều thách thức và câu hỏi đạo đức cần được giải quyết.

4.1. Vấn đề chất lượng nội dung

Sai lệch trong dữ liệu đầu ra do lỗi huấn luyện mô hình là một trong những thách thức lớn nhất của Generative AI. Hiện tượng "hallucination" (AI tạo ra thông tin sai lệch nhưng nghe có vẻ đáng tin) xảy ra khi mô hình tạo ra nội dung không chính xác hoặc hoàn toàn hư cấu. 

Nguyên nhân có thể do dữ liệu huấn luyện thiếu chất lượng, thiên kiến trong dữ liệu, hoặc hạn chế của chính mô hình. Điều này đặc biệt nguy hiểm trong các lĩnh vực như y tế, luật pháp hay tài chính, nơi độ chính xác của thông tin là vô cùng quan trọng.

4.2. Rủi ro đạo đức

Deepfake và tác động tiêu cực đến xã hội là một trong những mối lo ngại lớn nhất. Công nghệ deepfake - sử dụng Generative AI để tạo video, hình ảnh giả mạo chân thực - có thể được dùng để tạo nội dung lừa đảo, tin giả, hoặc nội dung khiêu dâm không đồng thuận. FBI đã cảnh báo về việc các tổ chức tội phạm và thậm chí các quốc gia đang sử dụng công nghệ này để thực hiện các chiến dịch thông tin sai lệch và tấn công mạng tinh vi.

Quyền sở hữu trí tuệ đối với nội dung do AI tạo ra cũng là một vấn đề pháp lý và đạo đức phức tạp. Ai là người sở hữu bức tranh do AI vẽ? Nhà phát triển AI, người viết prompt, hay chính AI? Các vụ kiện như Andersen v. Stability AI đang đặt ra những câu hỏi quan trọng về việc các mô hình AI được huấn luyện trên tác phẩm nghệ thuật có bản quyền mà không được phép. Các quốc gia đang phải vật lộn để cập nhật luật sở hữu trí tuệ cho phù hợp với thực tế công nghệ mới này.

5. Tương lai của Generative AI

Tương lai của Generative AI đầy hứa hẹn với những tiến bộ công nghệ đáng chú ý và tác động sâu rộng đến xã hội.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ mới

Mô hình đa phương thức (Multimodal Models) là xu hướng phát triển quan trọng trong tương lai gần. Không giống như các mô hình chuyên biệt cho một loại dữ liệu (văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh), các mô hình đa phương thức như GPT-4V có thể xử lý và tạo ra nhiều loại dữ liệu cùng lúc. Điều này mở ra khả năng tạo ra trải nghiệm tương tác phong phú hơn, giúp AI hiểu và phản hồi thông tin theo cách toàn diện hơn, gần với khả năng nhận thức của con người.

Sự kết hợp giữa VR/AR với Generative AI đang mở ra những khả năng mới để nâng cao trải nghiệm người dùng. Tưởng tượng một thế giới thực tế ảo nơi môi trường, nhân vật và câu chuyện được tạo ra theo thời gian thực bởi AI, phản ứng với hành động và cảm xúc của người dùng. Meta đang phát triển các công nghệ AI tạo sinh cho metaverse, trong khi công ty như Departure Labs đang kết hợp VR với AI để tạo ra trải nghiệm giải trí tương tác hoàn toàn mới.

5.2. Dự đoán tác động dài hạn

Ảnh hưởng đến thị trường lao động toàn cầu là một trong những tác động dài hạn đáng chú ý nhất của Generative AI. Theo nghiên cứu của Goldman Sachs, khoảng 300 triệu việc làm toàn cầu có thể bị ảnh hưởng bởi AI, với hai kịch bản chính: thay thế hoàn toàn hoặc tăng năng suất cho người lao động. Các công việc sáng tạo trước đây được cho là "an toàn" trước tự động hóa như nhà văn, họa sĩ, hay lập trình viên giờ đây cũng đang phải đối mặt với sự cạnh tranh từ AI.

Các lĩnh vực sẽ được chuyển đổi mạnh mẽ bởi Generative AI bao gồm chăm sóc sức khỏe (với AI hỗ trợ chẩn đoán, nghiên cứu thuốc), giáo dục (học tập cá nhân hóa, đánh giá tự động), truyền thông và giải trí (nội dung tự động, trải nghiệm cá nhân hóa), và sản xuất (thiết kế tối ưu, mô phỏng). Tuy nhiên, sự chuyển đổi này cũng sẽ tạo ra nhu cầu về các kỹ năng mới, đặc biệt là khả năng làm việc hiệu quả với AI và giải quyết các vấn đề phức tạp mà AI chưa thể xử lý.

6. Câu hỏi thường gặp về Generative AI

Phần này giúp làm rõ những thắc mắc thường gặp khi tìm hiểu về Generative AI là gì.

1. Liệu Generative AI có thể thay thế hoàn toàn con người trong sáng tạo nội dung không?

Hiện tại, câu trả lời là "chưa". Mặc dù Generative AI có thể tạo ra nội dung ấn tượng, nhưng vẫn thiếu yếu tố trải nghiệm sống, cảm xúc thực sự và sự hiểu biết sâu sắc về bối cảnh văn hóa-xã hội mà con người sở hữu. 

AI có thể trở thành công cụ hỗ trợ mạnh mẽ, nhưng sự sáng tạo đích thực, đặc biệt là những nội dung đòi hỏi sự đồng cảm và hiểu biết sâu sắc về trải nghiệm con người, vẫn cần sự tham gia của con người. Tương lai có thể là sự cộng tác giữa AI và con người, nơi AI xử lý các công việc lặp lại và con người tập trung vào các khía cạnh sáng tạo và chiến lược.

2. Thế nào là một mô hình GANs, và nó khác gì so với Transformers?

GANs (Generative Adversarial Networks) là mô hình gồm hai mạng neural đối kháng nhau: mạng Generator tạo dữ liệu giả và mạng Discriminator phân biệt dữ liệu thật/giả. Quá trình đào tạo là một "cuộc chơi" nơi Generator cải thiện khả năng tạo dữ liệu chân thực và Discriminator nâng cao khả năng phân biệt.

Transformers khác biệt hoàn toàn về kiến trúc, sử dụng cơ chế "self-attention" để nắm bắt mối quan hệ giữa các phần tử trong dữ liệu đầu vào, bất kể khoảng cách. GANs thường được sử dụng để tạo hình ảnh chất lượng cao, trong khi Transformers vượt trội trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo văn bản và các nhiệm vụ đòi hỏi hiểu ngữ cảnh dài.

3. Những lĩnh vực nào đang áp dụng rộng rãi công nghệ Generative AI?

Generative AI đang được áp dụng trong nhiều lĩnh vực:

• Sáng tạo nội dung: Marketing, báo chí, viết sách, sáng tác nhạc
• Thiết kế và nghệ thuật: Thiết kế đồ họa, thời trang, kiến trúc
• Y tế: Phát hiện thuốc mới, tạo hình ảnh y tế, dự đoán cấu trúc protein
• Giáo dục: Tạo tài liệu học tập cá nhân hóa, hệ thống gia sư AI
• Giải trí: Phát triển game, tạo nhân vật ảo, viết kịch bản phim
• Công nghiệp: Thiết kế sản phẩm, tối ưu hóa quy trình sản xuất
• Tài chính: Phân tích rủi ro, dự báo thị trường, phát hiện gian lận
• Khoa học: Tạo mô phỏng, phát hiện mẫu trong dữ liệu phức tạp

4. So sánh giữa các công cụ nổi bật như ChatGPT, Midjourney, và Stable Diffusion.

ChatGPT vượt trội trong xử lý ngôn ngữ và tạo văn bản, Midjourney tạo ra hình ảnh có tính nghệ thuật cao nhưng ít tùy chỉnh, trong khi Stable Diffusion cung cấp quyền kiểm soát và tùy biến nhiều hơn cho người dùng có kiến thức kỹ thuật.

>>>> ĐỪNG BỎ LỠ: 

• Midjourney là gì? Hướng dẫn dùng Midjourney AI vẽ tranh
• DeepSeek là gì? Cách sử dụng DeepSeek AI

7. Lời khuyên khi sử dụng Generative AI là gì?

Để tận dụng tối đa tiềm năng của Generative AI, người dùng cần áp dụng cách tiếp cận có trách nhiệm và hiệu quả.

7.1. Làm thế nào để sử dụng Generative AI một cách có trách nhiệm?

Hiểu rõ giới hạn của công nghệ này là bước đầu tiên để sử dụng Generative AI có trách nhiệm. AI không phải là "phép thuật" và có những hạn chế rõ ràng. Đừng tin tưởng mù quáng vào kết quả mà không kiểm chứng, đặc biệt với thông tin quan trọng hoặc nhạy cảm. Hãy luôn xác minh dữ liệu thực tế, số liệu thống kê hoặc thông tin chuyên môn mà AI cung cấp thông qua các nguồn đáng tin cậy.

Tránh sử dụng vào mục đích phi đạo đức như deepfake là một nguyên tắc quan trọng. Generative AI có thể được sử dụng để tạo nội dung lừa đảo, tin giả hoặc nội dung có hại. Việc sử dụng công nghệ này để tạo deepfake, lan truyền thông tin sai lệch hoặc xâm phạm quyền riêng tư của người khác không chỉ gây hại mà còn có thể vi phạm pháp luật. Hãy luôn cân nhắc tác động tiềm ẩn của nội dung người dùng tạo ra và sử dụng AI một cách có đạo đức, minh bạch.

7.2. Những yếu tố cần cân nhắc khi triển khai công nghệ này

Chi phí huấn luyện mô hình lớn là một yếu tố quan trọng khi triển khai Generative AI. Việc phát triển và huấn luyện các mô hình AI tạo sinh quy mô lớn có thể tốn kém đáng kể, với chi phí từ hàng trăm nghìn đến hàng triệu đô la cho các mô hình tiên tiến. Ngoài chi phí huấn luyện ban đầu, còn có chi phí vận hành, bảo trì và cập nhật liên tục. Doanh nghiệp cần đánh giá kỹ lợi ích dự kiến so với chi phí đầu tư, và cân nhắc các giải pháp thay thế như sử dụng API từ các nhà cung cấp lớn thay vì phát triển mô hình riêng.

Tuân thủ các quy định pháp lý liên quan đến quyền sở hữu trí tuệ ngày càng trở nên quan trọng khi sử dụng Generative AI. Các vấn đề pháp lý bao gồm bản quyền đối với dữ liệu huấn luyện, quyền sở hữu đối với nội dung do AI tạo ra, và trách nhiệm pháp lý đối với nội dung có hại hoặc sai lệch.

Luật pháp trong lĩnh vực này đang phát triển nhanh chóng, với các quốc gia và khu vực khác nhau áp dụng các cách tiếp cận khác nhau. Tham khảo ý kiến chuyên gia pháp lý và theo dõi các quy định mới là điều cần thiết để đảm bảo tuân thủ và giảm thiểu rủi ro pháp lý.

Generative AI là gì đang trở thành chủ đề thu hút sự chú ý mạnh mẽ trong cộng đồng công nghệ và nghiên cứu, với khả năng thay đổi cách chúng ta sáng tạo, làm việc và tương tác. Từ việc tự động hóa các nhiệm vụ sáng tạo đến mở ra những khả năng mới trong các lĩnh vực như nghiên cứu khoa học, y tế và giáo dục, công nghệ này đang định hình lại tương lai của con người. 

>>>> BÀI VIẾT LIÊN QUAN: 

• Notion AI là gì? Các tính năng và cách dùng Notion AI hiệu quả
• Prompt là gì? Hướng dẫn cách viết Prompt hiệu quả