Generative AI là gì? Mô hình và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo tạo sinh

Generative AI hay còn gọi là AI tạo sinh được xem như một trợ lý đắc lực giúp con người tạo ra ý tưởng, sáng tạo nội dung và hỗ trợ nhiều hơn thế. Vậy thực chất Generative AI là gì? cách chúng vận hành ra sao? ứng dụng trong đời sống như thế nào? Bài viết này, Bizfly - Giải pháp chuyển đổi số Marketing và bán hàng vận hành bởi VCCorp sẽ chia sẻ những thông tin chi tiết về Generative AI. 

Generative AI là gì? 

Generative AI hay GenAI (trí tuệ nhân tạo tạo sinh/AI tạo sinh) là một loại AI có thể tạo ra nhiều loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn:

• Các cuộc trò chuyện
• Mô hình 3D
• Hình ảnh
• Video 
• Âm nhạc. 

Nó thực hiện điều này bằng cách học các mẫu từ dữ liệu hiện có. Sau đó sử dụng dữ liệu thu thập được để tạo ra các nội dung mới hay và độc đáo. Nó có khả năng tạo ra nội dung phức tạp và có tính chân thực cao. 

Thậm chí, Generative AI còn mô phỏng được sự sáng tạo của con người trong các tác vụ điện toán phi truyền thống như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và dịch thuật. Nhờ điều này mà AI tạo sinh trở thành một công cụ có giá trị cho nhiều ngành công nghiệp như trò chơi, giải trí và thiết kế sản phẩm. 

Ví dụ, AI tạo sinh có thể học từ vựng tiếng Anh và tạo ra một bài thơ từ những từ mà nó xử lý. Doanh nghiệp của bạn có thể sử dụng AI tạo sinh cho chatbot, xây dựng kênh truyền thông, phát triển và thiết kế sản phẩm.

Hai ví dụ điển hình của Generative AI là GPT (Generative Pre-trained Transformer) và Midjourney. Tờ Harvard Business Review khẳng định: “AI không chỉ có thể tăng cường khả năng phân tích và ra quyết định mà còn nâng cao khả năng sáng tạo”.

Cách vận hành của Generative AI

Generative AI sử dụng mạng nơ-ron để xác định các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu hiện có nhằm tạo ra nội dung mới.

Đầu tiên, Generative AI tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu. Thông tin dữ liệu có thể bao gồm hình ảnh, văn bản, âm thanh,... Dữ liệu đầu vào càng lớn thì mô hình càng có khả năng tiếp nhận và cho ra thông tin tốt hơn. 

Tiếp theo, lựa chọn mô hình Generative AI phù hợp với yêu cầu và dữ liệu của người dùng. Quá trình này bao gồm việc điều chỉnh các tham số của mô hình để tối ưu hóa mục tiêu.

Cuối cùng, khi đã được cung cấp dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như mô tả text, mô hình sẽ tự động cho thông tin đầu ra đúng mong muốn như hình ảnh, âm thanh, văn bản,... 

Tuy nhiên, bạn cần lưu ý rằng, dữ liệu đầu vào đóng vai trò rất quan trọng để AI xuất ra thông tin cuối cùng nhanh chóng và chính xác. Điều này cũng được xem là thách thức lớn đối với Generative AI hiện nay.   

Các mô hình của Generative AI

Các mô hình tổng quát 

Một số mô hình phổ biến để xây dựng mô hình Generative AI, cụ thể như:

• Generative Adversarial Networks (GANs)

Mô hình này bằng cách sử dụng 2 mạng song song đối đầu với nhau, một mạng để tạo ra kết quả giả mạo và một mạng để đánh giá tính giả mạo. Hai loại mạng này cạnh tranh với nhau nhằm cải thiện chất lượng đầu ra. Tính đa dạng của mẫu còn yếu nên mô hình này chủ yếu phù hợp với việc tạo dữ liệu trên miền cụ thể.

• Variational Autoencoders (VAEs)

Mô hình này được biết đến là mô hình bộ mã tự động biến đổi, được vận hành bằng cách chuyển đổi dữ liệu thành không gian vector rồi lần lượt giải mã trở lại thành dữ liệu gốc. 

• Autoregressive models (Mô hình khuếch tán)

Đây là mô hình dự đoán từng phần tử của dữ liệu và tạo ra dữ liệu mới dựa trên các phần tử đã dự đoán trước đó. 

• Diffusion models

Mô hình này vận hành bằng cách thêm các yếu tố nhiễu vào dữ liệu rồi từ từ loại bỏ những phần dữ liệu nhiễu đó, nhằm thu về kết quả mới. 

• Normalizing flows

Biến đổi phân phối xác suất ban đầu thành phân phối như ý thông qua nhiều lớp biến đổi. 

Yêu cầu để đánh giá một mô hình hoạt động hiệu quả

Muốn đánh giá một mô hình Generative AI có hiệu quả không, hãy tham khảo các yêu cầu dưới đây:

Chất lượng

Một mô hình hoàn chỉnh cần tạo được các đầu ra có chất lượng cao, đảm bảo yếu tố hợp lý và logic. Một mô hình hiệu quả sẽ cung cấp các kết quả gần giống với hoạt động của con người nhất. 

Đặc biệt, kết quả cần bám sát với yêu cầu ban đầu của người dùng đề ra, đòi hỏi Generative AI phải có khả năng hiểu và tạo thông tin một cách tốt nhất.

Đa dạng

Tính đa dạng trong Generative AI được thể hiện ở việc cùng một dữ liệu đầu vào, mô hình ấy có thể sáng tạo ra nhiều đầu ra khác nhau, cụ thể cho ra kết quả đa dạng về hình thức, nội dung,...

Tốc độ

Generative AI tốt cần có tốc độ hiểu nhanh, thời gian lọc dữ liệu ngắn, trả kết quả chính xác, hỗ trợ công việc của người dùng một cách hiệu quả.  

Ứng dụng của Generative AI 

Tạo văn bản

Sử dụng các mô hình Generative AI để tạo văn bản mới dựa trên các mẫu học được từ dữ liệu văn bản hiện có. Đồng thời, hỗ trợ người dùng tạo ra những văn bản có nhiều ứng dụng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chatbot. Các mô hình được sử dụng để tạo văn bản có thể là Markov Chains, Recurrent Neural Networks (RNN) và Transformers.

Một ứng dụng thực tế hiện nay là Chat GPT, do OpenAI phát triển, đây là một nền tảng thành công sử dụng công nghệ tạo văn bản để tạo ra các phản hồi giống con người trong các cuộc trò chuyện.

Tạo hình ảnh 

Tạo hình ảnh là quá trình sử dụng các thuật toán học sâu như VAE, GAN và Stable Diffusion để tạo ra những hình ảnh mới có hình ảnh trực quan giống với hình ảnh thực tế. 

Nó có thể được sử dụng để tăng cường dữ liệu nhằm cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy, cũng như trong việc tạo ra nghệ thuật, tạo hình ảnh sản phẩm,...

Các nền tảng được ứng dụng thành công đó là MidJourney và DALL-E, đã trở thành lựa chọn phổ biến cho người dùng muốn tạo ra hình ảnh chân thực mà vẫn không kém phần hấp dẫn và nổi bật.

Tạo video và giọng nói

Tạo video liên quan đến các phương pháp học sâu như GAN và Video Diffusion. Bằng cách dự đoán các khung hình dựa trên các thông tin trước đó để tạo ra những video mới. Có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như giải trí, phân tích thể thao và lái xe tự động. 

Ngoài ra, các mô hình được sử dụng để tạo giọng nói thường được cung cấp bởi Transformers. Nó thường được sử dụng trong chuyển đổi văn bản thành giọng nói, trợ lý ảo và sao chép giọng nói.

Điển hình là các nền tảng như DeepBrain và Synthesia đã sử dụng công nghệ tạo video và giọng nói để tạo ra nội dung video chân thực, giống như con người đang nói trước màn hình.

Tăng cường dữ liệu

Tăng cường dữ liệu là quá trình tạo dữ liệu đào tạo mới bằng cách áp dụng nhiều phép biến đổi hình ảnh khác nhau như lật, cắt, xoay và làm nhiễu màu. Mục tiêu là tăng tính đa dạng của dữ liệu đào tạo có thể đem đến hiệu suất tốt hơn của các mô hình.

Synthesis AI là một ứng dụng tuyệt vời giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng và tối ưu hóa các mô hình học máy bằng cách cung cấp nền tảng để tạo các mô hình AI sử dụng các kỹ thuật học máy tự động.

Generative AI mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?

Một số lợi ích mà Generative AI mang lại cho doanh nghiệp như:

Doanh thu

Theo nghiên cứu của Gartner cho thấy các doanh nghiệp ứng dụng AI sẽ thu được nhiều lợi ích hơn về mặt doanh thu. Bởi Generative AI cho phép các doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm mới nhanh hơn, rút ngắn thời gian, nâng cao. Chúng có thể gồm:

- Loại thuốc mới

- Chất tẩy rửa gia dụng ít độc hại hơn

- Hương vị và mùi thơm mới lạ

- Hợp kim mới 

- Chẩn đoán nhanh hơn và tốt hơn.

Chi phí và năng suất

Generative AI có thể tăng cường khả năng soạn thảo và chỉnh sửa văn bản, hình ảnh và các công việc thủ công khác của người lao động. Nó giúp tóm tắt, đơn giản hóa và phân loại nội dung, tạo, dịch và xác minh mã phần mềm, cải thiện hiệu suất của chatbot từ đó nâng cao hiệu suất làm việc.

Ngoài ra, AI tạo sinh có thể tạo ra giá trị thực tế, theo ngữ cảnh từ kho nội dung khổng lồ điều này sẽ thay đổi quy trình làm việc. Từ đó giúp doanh nghiệp nâng cao năng suất và tối ưu chi phí đầu tư nhiều nhân sự. 

Giảm thiểu rủi ro

Khả năng phân tích dữ liệu rộng hơn và sâu hơn, giúp tăng cường khả năng nhận dạng mẫu và xác định nhanh hơn các rủi ro tiềm ẩn đối với doanh nghiệp. Chẳng hạn như giao dịch của khách hàng và mã phần mềm có khả năng bị lỗi.

AI tạo sinh có thể giúp các doanh nghiệp tuân thủ các quy định về tính bền vững, giảm thiểu rủi ro và giúp đưa ra quyết định thông minh.

Thách thức khi sử dụng Generative AI trong doanh nghiệp

Việc ứng dụng Generative AI mang lại rất nhiều giá trị, tuy nhiên các doanh nghiệp vẫn phải đối mặt với một số thách thức như:

• Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư

Thách thức mà hầu hết các doanh nghiệp phát triển AI thường gặp phải là bảo mật dữ liệu. Bởi các mô hình AI tạo ra phụ thuộc rất nhiều vào các tập dữ liệu khổng lồ để tạo ra kết quả nhanh chóng và chính xác. Tuy nhiên, việc xử lý dữ liệu lớn và nhạy cảm có thể gây ra các mối lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật.

• Tích hợp với các hệ thống hiện có

Việc tích hợp công nghệ Gen AI vào các quy trình kinh doanh và luồng công việc cố định của doanh nghiệp còn hạn chế. Điều này đòi hỏi đào tạo nhân sự thường xuyên để đảm bảo vận hành trong doanh nghiệp một cách trơn tru. 

• Sáng tạo

Nội dung do AI tạo ra thiếu tính độc đáo do bị giới hạn bởi dữ liệu mà nó được đào tạo. Sự sáng tạo của con người, bao gồm sự hiểu biết sâu sắc hơn và sự cộng hưởng cảm xúc, vẫn là thách thức đối với AI để sao chép hoàn toàn.

• Tính chính xác chưa cao

Bởi Generative AI được tự do sáng tạo, xây dựng nội dung nên đồng nghĩa với việc khâu kiểm soát nội dung không chặt chẽ, có thể đưa ra những thông tin sai lệch. 

• Vấn đề về pháp lý

Về mặt pháp lý, bản quyền, sở hữu trí tuệ của các nội dung do AI cung cấp vẫn là một dấu hỏi lớn. Bởi mọi thông tin đều mơ hồ, hầu như không đăng ký bản quyền. 

Lưu ý khi sử dụng Generative AI

Một số lưu ý để người dùng sử dụng Generative AI nhận được tối đa giá trị và phòng tránh những rủi ro không mong muốn.

• Chất lượng dữ liệu cần được đặt lên hàng đầu. Nên là những dữ liệu chất lượng cao, để AI có thể tạo ra nhiều kịch bản khác nhau, giúp doanh nghiệp dự báo xu hướng trong tương lai một cách đa dạng
• Doanh nghiệp cần tập trung chọn chính xác công cụ/ giải pháp công nghệ để tối ưu thời gian triển khai và mang lại hiệu quả cao
• Tìm hiểu kỹ các quy định liên quan tới bản quyền do Generative AI tạo ra, đặc biệt khi dùng cho mục đích thương mại
• Minh bạch, rõ ràng về nguồn gốc của những sản phẩm do AI tạo ra
• Không lạm dụng AI tạo ra những thông tin sai lệch, ảnh hưởng đến cộng đồng xung quanh
• Dành thời gian kiểm duyệt và tối ưu nội dung do AI tạo ra trước khi dùng và chia sẻ rộng rãi. 

Hy vọng bài viết trên của Bizfly đã giúp bạn hiểu rõ Generative AI là gì, cách vận hành và những ứng dụng nổi bật của nó. Tuy nhiên, bạn hãy nhớ rằng AI là công cụ hỗ trợ chứ không thay thế bộ óc sáng tạo của con người.