Generative AI: Làn Sóng Trí Tuệ Nhân Tạo Đột Phá

136
MỤC LỤC

Làn sóng trí tuệ nhân tạo Generative AI (AI tạo sinh) đang nổi lên ngày càng mạnh mẽ và mở ra cánh cửa cơ hội đầy tiềm năng cho các doanh nghiệp Việt. Nhiều doanh nghiệp đã khởi đầu những bước đi tiên phong trong ứng dụng công nghệ tiến bộ này vào hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. 

Vậy Gen AI là gì? Nguyên lý hoạt động của thuật toán này ra sao? Các doanh nghiệp có thể ứng dụng dạng AI này như thế nào vào quá trình vận hành doanh nghiệp. Hãy cùng Gimasys tìm hiểu trong bài viết dưới đây! 

Generative AI: Làn Sóng Trí Tuệ Nhân Tạo Đột Phá
Generative AI: Làn Sóng Trí Tuệ Nhân Tạo Đột Phá

Generative AI là gì?

Generative AI, còn gọi là AI tạo sinh, là một nhánh con đầy tiềm năng của trí tuệ nhân tạo. Sự ra đời của thuật toán này đã mở ra một kỷ nguyên mới cho khả năng sáng tạo, thích ứng và đổi mới. Vượt lên trên những hệ thống AI truyền thống chỉ tập trung vào phân tích dữ liệu có sẵn, gen AI sở hữu khả năng phi thường khi có thể tạo ra các tuyến nội dung hoàn toàn mới mẻ và độc đáo thông qua dữ liệu đầu vào ban đầu. 

Tính tới thời điểm hiện tại, Generative AI đã khẳng định vị thế công nghệ đột phá khi xếp thứ 3 trong tổng số 9 công nghệ mới được các doanh nghiệp quan tâm hàng đầu (theo nghiên cứu EY Reimagining Industry Futures 2024). 

Cốt lõi tạo nên tính năng đặc biệt của dạng AI này chính là khả năng mở rộng ranh giới sáng tạo, tính học hỏi, tổng hợp và ứng dụng từ nhiều nguồn thông tin khác nhau. Nói cách khác, chính những tiềm năng chuyển đổi doanh nghiệp và tối ưu nguồn lực vượt trội đã giúp generative AI trở thành động lực, xu hướng tương lai.

Tìm hiểu thêm: Giải pháp AI tạo sinh toàn diện đến từ Salesforce

Nguyên lý hoạt động của Generative AI

Generative AI hoạt động dựa trên nguyên lý sử dụng mô hình học, kế thừa các dữ liệu đã có sẵn để từ đó tạo ra dữ liệu mới, đáp ứng yêu cầu người dùng. Thuật toán này hỗ trợ giảm thiểu các nỗ lực thủ công và có thể tạo ra dạng văn bản, âm thanh, hình ảnh cùng nhiều loại dữ liệu khác mà hầu như không cần đến sự can thiệp của con người. 

Tất nhiên, để AI trả lời chính xác và đúng trọng tâm vào chủ đề mong muốn, người dùng cần đặt ra các prompt dễ hiểu, chi tiết và mang tính định hướng, dẫn dắt gen AI. Giải thích chi tiết hơn về thuật ngữ “prompt”, còn được gọi là Input (đầu vào) hay request (yêu cầu), chính là cách người dùng giao tiếp với AI. Prompt bao gồm tập hợp các từ khóa, tạo thành một câu hỏi, lời chỉ dẫn bao gồm ngữ cảnh, tình trạng, phương hướng giúp mô hình hoạt động trơn tru và chính xác.

Bước 1. Thu thập và xử lý dữ liệu

Thu thập và xử lý dữ liệu là quá trình đầu tiên và tiên quyết tạo nền tảng quan trọng cho hoạt động của gen AI. Tại giai đoạn này, thuật toán sẽ bắt đầu quá trình thu thập và học hỏi, bao gồm tập hợp các văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video cần thiết. 

Các trường hợp sử dụng Generative AI
Các trường hợp sử dụng Generative AI

Các dữ liệu này sẽ đóng vai trò then chốt trong quá trình học hỏi, mô phỏng quy luật và đặc điểm dữ liệu thực tế. Người dùng cần lưu ý rằng khi dữ liệu đầu vào càng chi tiết và minh bạch, đầu ra sẽ càng chất lượng, đa dạng và đáp ứng nhu cầu tốt hơn. 

Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được xử lý và sắp xếp một cách nhất quán, tương ứng với mục tiêu sử dụng. Bước này bao gồm 3 hoạt động chính:

  • Loại bỏ dữ liệu nhiễu và lỗi
  • Chuẩn hóa dữ liệu về định dạng, đơn vị đo lường
  • Phân chia dữ liệu thành các tập con cho hoạt động huấn luyện, kiểm tra

Bước 2: Lựa chọn mô hình Generative AI phù hợp

Generative AI được biết tới với nhiều kiến trúc mô hình khác nhau, tương ứng với từng dạng bài toán và tập dữ liệu đã thu thập ở bước đầu. Chính vì vậy, việc lựa chọn mô hình phù hợp sẽ giúp tối ưu hóa hoạt động và khai thác tối đa tiềm năng sáng tạo của AI.

Một số mô hình Generative AI phổ biến:

  • Generative Adversarial Networks (GANs): Mô hình này được ứng dụng linh hoạt, như tạo ra hình ảnh, video và thuật toán chân thực. Lợi thế đặc trưng của GANs là khả năng sáng tạo các sản phẩm đa dạng, có chất lượng cao. Bắt nguồn từ việc sử dụng lần lượt hai mạng nơ-ron nhân tạo là generator (bộ tạo) và discriminator (bộ phân biệt) để liên tục thay đổi, sáng tạo, so sánh dữ liệu với thực tế.
  • Variational Autoencoders (VAEs): Cách hoạt động chung của mô hình này là cách nén và giải nén dữ liệu, sau đó sử dụng để tạo ra các mẫu dữ liệu mới. Khác với GANs, VAEs xử lý thông qua một bộ mã hóa encoder và một bộ giải mã decoder. Một số ứng dụng khá phổ biến của mô hình này là khả năng tạo và xử lý hình ảnh/video, nén và khử nhiễu dữ liệu…
  • Transformer – based Models: Mô hình này đã được ứng dụng trong khá nhiều nền tảng AI tạo sinh như dịch ngôn ngữ, tạo nội dung mới, trả lời câu hỏi theo yêu cầu người dùng. Một ví dụ điển hình cho loại mô hình AI này là ngôn ngữ GPT-3. Dựa trên cơ chế hoạt động tự chú ý, Transformer xác định mối quan hệ giữa các dữ liệu đầu vào và cho ra câu trả lời phù hợp. 

Nhìn chung, để generative AI hoạt động hiệu quả, người dùng cần cân nhắc lựa chọn mô hình dựa trên một số yếu tố cơ bản như loại dữ liệu cần tạo sinh (hình ảnh, video, văn bản…), mức độ phức tạp của mô hình và mục tiêu dự án (cần ưu tiên chất lượng hình ảnh, tính chân thực hay độ chính xác, sáng tạo của văn bản đầu ra…).

Bước 3: Cung cấp kết quả theo nhu cầu người dùng

Trải qua quá trình học và phân tích dữ liệu, đây là giai đoạn mà người dùng mong đợi nhất: tiếp nhận kết quả đầu ra của gen AI từ prompt cung cấp trước đó. Tương ứng với dữ liệu đầu vào (mô tả dạng văn bản, vector tiềm ẩn), sản phẩm tạo ra có thể là câu trả lời dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video… 

Một điểm cần lưu ý với người dùng là kết quả tạo ra có thể không đạt tới kỳ vọng ban đầu. Nguyên nhân có thể tới từ chính prompt, khối lượng, chất lượng dữ liệu đầu vào không đạt chuẩn, thiếu rõ ràng, khó hiểu. Ngoài ra, có thể do những hạn chế nhất định trong thuật toán AI. Để cải thiện vấn đề này, người dùng có thể lặp lại thao tác trên một lần nữa cho tới khi sản phẩm tạo ra đáp ứng yêu cầu.

Ứng dụng đột phá của AI tạo sinh trong doanh nghiệp

AI tạo sinh đã và đang ngày càng tạo ra những biến chuyển mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực. Công cụ mang đến tiềm năng to lớn cho các doanh nghiệp và hứa hẹn cách tiếp cận mới mẻ cho các vấn đề phức tạp mà lẽ ra phải đòi hỏi những nỗ lực nhiều hơn. Dưới đây là một số phân tích ứng dụng AI điển hình gắn với một số ngành hiện nay:

Ứng dụng trong Ngành Tài chính ngân hàng (BFSI)

Generative AI trong ngành Tài chính ngân hàng
Generative AI trong ngành Tài chính ngân hàng

Các công ty trong ngành Tài chính ngân hàng có thể ứng dụng và khai thác generative AI để nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng và tối ưu hóa chi phí hoạt động doanh nghiệp, cụ thể:

  • Nâng cao dịch vụ khách hàng: Sử dụng chatbot thông minh hỗ trợ khách hàng 24/7, tự động hóa các quy trình giao tiếp mà trước đây là thủ công.
  • Phát hiện gian lận trong quy trình hoạt động: Gen AI có khả năng phân tích dữ liệu giao dịch, phát hiện các mẫu bất thường và dấu hiệu gian lận tiềm ẩn trong khiếu nại, thẻ tín dụng, khoản vay, giúp bảo vệ tài sản cho cả khách hàng và tổ chức tài chính.
  • Cá nhân hóa các sản phẩm tài chính: Các doanh nghiệp sử dụng AI tạo sinh để phân tích dữ liệu tài chính, đưa ra dự báo thị trường và đề xuất các phương án đầu tư phù hợp với nhu cầu và khả năng tài chính của từng khách hàng, giúp họ tối ưu hóa lợi nhuận và hạn chế rủi ro.

Ứng dụng trong Ngành Y tế và Chăm sóc sức khỏe 

Generative AI là nhân tố tiềm năng đầy hứa hẹn hỗ trợ các hoạt động khám phá, nghiên cứu trong y học, cụ thể:

  • Hỗ trợ nghiên cứu thuốc mới: AI tạo sinh sử dụng các mô hình học máy để tạo ra các trình tự protein mới với các đặc tính mong muốn, giúp thiết kế kháng thể, vắc-xin và liệu pháp gen hiệu quả hơn.
  • Tối ưu hóa sinh học tổng hợp: Các công ty chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống có thể sử dụng AI tạo sinh để thiết kế trình tự gen tổng hợp cho các ứng dụng trong sinh học tổng hợp và kỹ thuật trao đổi chất, ví dụ như tạo ra các đường dẫn truyền sinh tổng hợp mới hoặc tối ưu hóa biểu hiện gen cho mục đích sản xuất sinh học.
  • Tạo ra dữ liệu tổng hợp: AI tạo sinh có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp về bệnh nhân và chăm sóc sức khỏe, giúp đào tạo các mô hình AI, mô phỏng các thử nghiệm lâm sàng hoặc nghiên cứu các bệnh hiếm gặp mà không cần truy cập vào các tập dữ liệu thực tế quy mô lớn.

Ứng dụng của gen AI trong một số ngành khác

Kể từ khi generative AI ra đời, công cụ này đã “xâm chiếm” và len lỏi vào nhiều ngành, lĩnh vực theo các cách tiếp cận khác nhau. Bên cạnh hai ngành kể trên, Gimasys sẽ điểm danh lợi ích điển hình của AI tạo sinh trong một số lĩnh vực:

  • Ngành Bán lẻ: AI cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm theo từng điểm chạm khách hàng, hỗ trợ đẩy nhanh quá trình nghiên cứu insight khách hàng, phát triển sản phẩm phù hợp và tạo ra các chiến dịch marketing hiệu quả.
  • Ngành Giải trí: AI tạo sinh có thể được sử dụng để tạo ra nội dung giải trí mới như phim ảnh, âm nhạc, game giải trí, mang đến những trải nghiệm mới mẻ và hấp dẫn cho người dùng.
  • Ngành giáo dục: AI thiết kế lộ trình học tập cho từng học sinh, tạo ra các bài giảng và bài tập phù hợp với năng lực và sở thích.

Hiện nay, nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ra đời với nền tảng hoạt động là AI tạo sinh, tiêu biểu là Chat GPTGemini. Nhờ ứng dụng GenAI tiên tiến, những nền tảng này mang đến khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ấn tượng, tạo ra các cuộc trò chuyện chatbot thực tế và các nội dung sáng tạo, độc nhất cho người dùng. Những mô hình này đã dần thay đổi cách thức con người làm việc, giải phóng sức lao động thủ công và đưa ra những phương án hữu ích cho người dùng.

Thách thức Generative AI phải đối mặt trong kỷ nguyên số

Hạn chế trong kết quả thu về 

Như đã đề cập ở trên, do sự phụ thuộc vào khối lượng dữ liệu đầu vào và chất lượng quá trình huấn luyện, kết quả tạo ra có thể không đạt mong muốn người dùng. Bên cạnh đó, khi dữ liệu chứa định kiến và sai lệch, thuật toán có thể tạo ra các kết quả thiên vị, thiếu khách quan, đặt ra thách thức về độ chính xác của kết quả.

Thách thức trong vấn đề đạo đức

Do tính sáng tạo và linh hoạt học hỏi, GenAI dễ bị lợi dụng để tạo ra các nội dung độc hại với mục đích xấu. Một số ví dụ điển hình có thể kể tới như tin tức giả mạo, deepfake lừa đảo người dùng… Điều này có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng về tài chính, chính trị, xã hội, đòi hỏi các nhà phát triển, nghiên cứu đặt ra biện pháp phòng ngừa để ngăn chặn tối đa sự lạm dụng AI, đảm bảo tính đạo đức và trách nhiệm với xã hội.

Thách thức trong vấn đề pháp lý

Quá trình xác định quyền sở hữu trí tuệ đối với nội dung do Generative AI tạo ra đang là một vấn đề phức tạp, mơ hồ, gây ảnh hưởng tới vấn đề pháp lý và vi phạm bản quyền. Tính tới thời điểm hiện tại, chưa có nhiều quy định pháp luật cụ thể để quản lý việc phát triển và ứng dụng Generative AI. Tuy nhiên, trong tương lai, cần có sự rõ ràng và minh bạch hơn để đảm bảo nguồn gốc và tính độc nhất của những sản phẩm này.

Kết luận

Trong tương lai, Generative AI được dự đoán sẽ đem lại nhiều biến chuyển đáng kể, góp phần thay đổi cách vận hành, hoạt động của các doanh nghiệp. Quy trình thủ công sẽ được giảm thiểu đáng kể nhờ ứng dụng các mô hình AI mới tiên tiến, cập nhật theo thời gian. 

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng cần quan tâm tới khía cạnh đạo đức và trách nhiệm xã hội trong quá trình ứng dụng AI. Việc đảm bảo tính an toàn, minh bạch và kiểm soát cách sử dụng Generative AI sẽ cần thực hiện song song những hoạt động vận hành thông minh khác trong doanh nghiệp, từ đó đem lại lợi ích tối đa cho xã hội.

liên hệ với gimasys

Gửi yêu cầu thành công !

Cảm ơn bạn đã kết nối với Gimasys. Chúng tôi sẽ liên hệ với bạn qua thông tin đăng ký trong thời gian sớm nhất !