AI tạo sinh là gì? Bật mí về công nghệ đứng sau Chat GPT của OpenAI

Trong thời đại công nghệ 4.0, Generative AI  được biết đến qua các sản phẩm nổi bật như Chat GPT giúp khám phá những tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong công việc. Vậy AI tạo sinh là gì? Tại sao nhiều doanh nghiệp đang áp dụng nó để tăng hiệu suất trong công việc? Qua bài viết này, Unica sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan, các hoạt động của  công nghệ này trong thực tiễn.

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh (Generative AI) là một dạng trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra các nội dung và ý tưởng hoàn toàn mới, từ hội thoại, câu chuyện, hình ảnh, video cho đến âm nhạc. Khác với các tác vụ tính toán truyền thống, AI tạo sinh cố gắng mô phỏng trí thông minh của con người trong những nhiệm vụ phức tạp như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và dịch thuật.

Công nghệ này là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI, với khả năng học hỏi nhiều lĩnh vực khác nhau như ngôn ngữ, lập trình, nghệ thuật, hóa học, và sinh học. AI tạo sinh có thể tận dụng dữ liệu huấn luyện ban đầu để giải quyết các vấn đề mới.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh mô phỏng trí thông minh của con người trong các nhiệm vụ được giao

Ví dụ, nếu AI được học từ dữ liệu từ vựng tiếng Anh, nó có thể tạo ra những bài thơ hoặc câu chuyện bằng tiếng Anh. Các doanh nghiệp có thể ứng dụng AI tạo sinh vào nhiều mục đích như tạo chatbot, xây dựng nội dung truyền thông và thiết kế sản phẩm.

Lịch sự hình thành và phát triển của AI tạo sinh

Những mô hình tạo sinh đơn giản đã được sử dụng trong nhiều thập kỷ qua trong lĩnh vực thống kê để phân tích dữ liệu số. Tuy nhiên, với sự ra đời của mạng nơ-ron và học sâu, công nghệ AI tạo sinh hiện đại đã có những bước tiến vượt bậc:

• Năm 2013: Mô hình tạo sinh đầu tiên Variational Autoencoder - VAE được phát triển, mở ra khả năng tạo ra các hình ảnh và âm thanh chân thực, đồng thời phát triển thêm các biến thể mới của dữ liệu.

• Năm 2014: Mô hình AI tạo sinh như mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Networks - GAN) và mô hình khuếch tán (Diffusion Models) đã lần lượt xuất hiện, mang lại khả năng tạo ra các dữ liệu tương tự như dữ liệu thực.

• Năm 2017: Sự ra đời của các mô hình bộ biến đổi (Transformers) đã cải thiện đáng kể khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhờ cơ chế chú ý (Attention Mechanism) và tích hợp các kiến trúc mã hóa - giải mã. Do đó, mô hình ngôn ngữ GPT trở thành nền tảng cho phép huấn luyện trên văn bản thô lớn.

• Năm 2020: Mô hình ngôn ngữ lớn GPT-3 của OpenAI ra mắt, mở rộng khả năng tạo nội dung tự nhiên và thực hiện nhiều tác vụ đa dạng.

• Năm 2023: Nhiều mô hình AI tạo sinh tiếp tục được tinh chỉnh, nhắm tới tạo văn bản, hình ảnh và âm thanh giống con người hơn, cùng các ứng dụng liên ngành.

Sự phát triển này đã mở ra nhiều ứng dụng liên ngành trong các lĩnh vực khác nhau, từ truyền thông cho đến y tế, tạo ra những tiềm năng lớn cho AI trong cuộc sống và công việc.

Lịch sự phát triển của AI tạo sinh 

Cách hoạt động của AI tạo sinh

AI tạo sinh hoạt động dựa vào mô hình học sâu deep learning và mạng nơ-ron nhân tạo neural networks. Nó được huấn luyện bằng lượng lớn các dữ liệu đầu vào trên Internet và học cách để áp dụng trong tùy từng ngữ cảnh. Ngoài ra, Generative AI hoạt động bằng các mô hình máy học là mô hình nền tảng FM và mô hình ngôn ngữ lớn LLM.

Cách thức hoạt động của công nghệ này rất đa dạng, nó cho phép người dùng yêu cầu AI tạo ra nội dung từ văn bản, hình ảnh, video, âm nhạc hoặc bất kỳ thông tin đầu vào nào mà hệ thống có thể xử lý. Khi nhận được yêu cầu, các thuật toán phức tạp sẽ phân tích thông tin và tạo ra các sản phẩm mới dựa trên dữ liệu đã học.

Cách hoạt động của  AI tạo sinh 

Ban đầu, việc sử dụng Generative AI thường đòi hỏi kiến thức chuyên môn và kỹ năng lập trình nhất định. Các nhà phát triển thường phải làm việc với các công cụ phức tạp, sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python, và truy cập dữ liệu qua API – một giao diện cho phép các ứng dụng trao đổi dữ liệu với nhau một cách an toàn. Điều này khiến công nghệ AI tạo sinh thời kỳ đầu khá khó tiếp cận với người dùng không chuyên.

Tuy nhiên, ngày nay, sự phát triển của các công ty tiên phong trong lĩnh vực AI tạo sinh đã mang đến những trải nghiệm người dùng đơn giản và dễ tiếp cận hơn. Người dùng có thể chỉ cần đưa ra các yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, không cần kiến thức lập trình, và nhận lại kết quả nhanh chóng. Hơn nữa, nó còn cho phép người dùng liên tục điều chỉnh để có được câu trả lời tốt nhất.

Mô hình của AI tạo sinh 

Các mô hình máy học thường được hoạt động kết hợp với nhau để đem lại hiệu quả tốt cho nhất cho người sử dụng. Dưới đây là các danh mục rộng của mô hình AI tạo sinh:

Mô hình khuếch tán 

Mô hình khuếch tán là một phương pháp trong AI tạo sinh, hoạt động bằng cách tạo ra dữ liệu mới thông qua các thay đổi ngẫu nhiên có kiểm soát trên mẫu dữ liệu gốc. Bắt đầu từ dữ liệu ban đầu, mô hình thêm từng lượng nhiễu nhỏ dần qua nhiều lần lặp để biến đổi dần dần. Quá trình này đảm bảo rằng dữ liệu mới vẫn giữ tính liên kết và mang tính chân thực, dù đã qua nhiều lần thay đổi.

Về cách hoạt động, mô hình khuếch tán sẽ tiếp tục thêm nhiễu cho đến khi dữ liệu đạt đến mức biến dạng tối đa. Sau đó, nó tiến hành "khử nhiễu" dần để quay về trạng thái giống với dữ liệu gốc nhưng mang đặc điểm mới mẻ, tạo ra một phiên bản độc lập và độc đáo. Chính nhờ quy trình này, mô hình khuếch tán hiện đang được ứng dụng trong việc tạo hình ảnh, âm thanh và các dữ liệu mô phỏng phức tạp khác.

Mạng đối nghịch tạo sinh

Mạng đối nghịch tạo sinh, hay còn gọi là GAN, là một mô hình AI tạo sinh phức tạp, vận hành dựa trên cơ chế cạnh tranh giữa hai mạng nơ-ron. Mạng đầu tiên, gọi là mạng tạo sinh, chuyên tạo ra các mẫu dữ liệu giả bằng cách thêm nhiễu ngẫu nhiên. Mạng thứ hai, mạng phân biệt, đóng vai trò "kiểm duyệt" khi phân biệt giữa dữ liệu thực và giả do mạng tạo sinh tạo ra.

Trong quá trình đào tạo, hai mạng này sẽ cạnh tranh nhau: mạng tạo sinh liên tục cải thiện khả năng tạo ra dữ liệu giống thật, trong khi mạng phân biệt ngày càng nhạy bén hơn trong việc nhận diện dữ liệu. Cuối cùng, mạng tạo sinh đạt đến mức tạo ra dữ liệu mà mạng phân biệt khó có thể phân biệt với dữ liệu thật, ứng dụng mạnh mẽ trong các lĩnh vực như tạo ảnh, tăng cường dữ liệu và chuyển phong cách.

Một số mô hình của Generative AI

Bộ mã hóa tự động biến đổi

Bộ mã hóa tự động biến đổi, hay VAE, là mô hình AI tạo sinh sử dụng không gian ngầm để biểu diễn dữ liệu một cách tối ưu và nhỏ gọn. Không gian ngầm là một dạng mã hóa các đặc điểm quan trọng của dữ liệu, giúp nắm bắt các yếu tố chính mà không cần lưu trữ toàn bộ thông tin. Ví dụ, khi phân tích khuôn mặt, VAE lưu trữ các đặc điểm chính như hình dáng mắt, mũi, hay xương gò má.

Về mặt cơ chế, VAE sử dụng hai mạng nơ-ron: một mạng mã hóa để nén dữ liệu thành giá trị trung bình và phương sai trong không gian ngầm, và một mạng giải mã để tái tạo dữ liệu từ đó. Mẫu ngẫu nhiên từ không gian ngầm sẽ là bản sao đơn giản hóa của dữ liệu gốc, cho phép tái tạo thành một phiên bản giống dữ liệu đầu vào nhưng tinh gọn hơn. Phương pháp này rất hiệu quả trong việc nén và tái tạo dữ liệu, đặc biệt với các mô hình cần đơn giản hóa dữ liệu phức tạp.

Mô hình dựa trên bộ chuyển hóa

Các mô hình AI tạo sinh dựa trên bộ chuyển hóa là một đột phá trong AI hiện đại, được xây dựng từ nguyên lý mã hóa và giải mã của VAE nhưng tích hợp thêm nhiều lớp để tối ưu hóa hiệu suất xử lý ngôn ngữ. Với khả năng hiểu và phân tích ngữ cảnh sâu rộng, các mô hình này thực hiện các tác vụ như dịch thuật, tổng hợp thông tin và tạo nội dung sáng tạo một cách vượt trội.

Bộ chuyển hóa sử dụng cơ chế tự chú ý, một tính năng quan trọng giúp mô hình có thể tập trung vào các phần liên quan của chuỗi dữ liệu khi xử lý. Cơ chế này giúp xác định từ ngữ, câu từ cần thiết trong một đoạn văn, cho phép mô hình vừa duy trì ngữ nghĩa vừa cải thiện độ mạch lạc. Điều này giúp các mô hình dựa trên bộ chuyển hóa thể hiện ưu thế vượt trội trong các nhiệm vụ phân tích ngôn ngữ phức tạp.

Ưu nhược điểm của AI tạo sinh

Các ứng dụng của Generative AI đã thu hút nhiều người quan tâm, tạo ra những ứng dụng tuyệt vời và rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Mặc dù có rất nhiều ưu điểm, nhưng đang trong giai đoạn phát triển nên công nghệ này vẫn còn tồn tại song song cả nhược điểm.

Lợi ích của AI tạo sinh

Một nghiên cứu chỉ ra rằng, AI tạo sinh đã thúc đẩy được 7% sự gia tăng trong tổng sản phẩm quốc nội (GDP) toàn cầu. Nó còn được dự đoán nó còn hỗ trợ thúc đẩy tăng trưởng hơn nữa nhờ vào các lợi ích sau:

• Tăng tốc nghiên cứu

Các thuật toán của Generative AI có thể thực hiện công việc khám phá, phân tích dữ liệu phức tạp theo một cách hoàn toàn khác. Các nhà nghiên cứu nhanh chóng khám phá được các xu hướng và mô hình mới thông qua việc sử dụng AI. Nhờ vào việc tóm tắt, phác thảo, đề xuất ý tưởng, tạo tài liệu,.. AI tạo sinh đã hỗ trợ đáng kể trong việc nghiên cứu và đổi mới.

• Nâng tầm trải nghiệm khách hàng

AI tạo sinh phản ứng tự nhiên với các cuộc nói chuyện của con người. Nó đóng vai trò như một công cụ cho dịch vụ khách hàng, làm tăng tính cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Bạn có thể sử dụng các chatbot do AI cung cấp để giải quyết những liên hệ đầu tiên, giúp phân loại nhu cầu khách hàng và thu thập thông tin để đáp ứng khách hàng tốt.

Một số lợi ích khi sử dụng Generative AI

• Tối ưu hóa quy trình kinh doanh

Trên thực tế, nhiều doanh nghiệp liên tục ứng dụng AI để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh thông qua mô hình máy học và các ứng dụng AI trên lĩnh vực khác nhau. Nhiều doanh nghiệp sử dụng nó để trích xuất tóm tắt dữ liệu, tối ưu tình huống trong quảng cáo, tổng hợp dữ liệu,.. giúp đạt hiệu quả cao hơn trong quy trình kinh doanh.

• Nâng cao năng suất nhân viên

Các mô hình AI tạo sinh tăng cường quy trình làm việc của nhân viên, trở thành công cụ đóng vai trò hiệu quả trợ lý cho tất cả các nhân viên trong tổ chức. Mô hình làm mọi thứ từ tìm kiếm đến sáng tạo theo cách giống con người. Nó hỗ trợ các nhiệm vụ sáng tạo, đề xuất viết mã phần mềm và hỗ trợ quản lý tốt hơn,.. Do đó, nó tiết kiệm thời gian, giảm chi phí mà lại nâng cao được hiệu quả trong tổ chức.

Hạn chế của AI tạo sinh

Mặc dù có nhiều ưu điểm với khả năng hỗ trợ tuyệt vời, nhưng công nghệ này vẫn tồn tại nhiều hạn chế. Một số thách thức và hạn chế của AI tạo sinh là:

• Không chính xác 100%

Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo thường không phải luôn luôn cung cấp đúng các thông tin chính xác về mặt thực tế. Nguyên nhân có thể đến từ các bộ dữ liệu, cùng với những thuật toán được liên tục tinh chỉnh để giảm thiểu rủi ro. Đồng thời, nguồn dữ liệu của AI thường được thu thập từ Internet nên không phải lúc nào cũng đảm bảo chính xác và phù hợp với thời đại. Do đó, bạn cần xác thực lại thông tin thông qua nguồn tin cậy.

• Có thể xuất hiện những thành kiến ở bất cứ đâu

Trên thực tế, việc loại bỏ những thành kiến về giới tính hoặc chủng tộc sẽ có nhiều khó khăn. Tuy nhiên, nhiều người cho rằng đây là điều cần thiết để ngăn chặn những thành kiến xã hội xuất hiện qua kết quả của AI tạo sinh. Người dùng chính là những người giúp loại bỏ những thành kiến khỏi sản phẩm AI bằng cách gửi yêu cầu đến nhà phát triển khi phát hiện những điểm mù để cải thiện.

Tuy nhiên AI tạo sinh vẫn còn tồn tại nhiều nhược điểm

• Sử dụng nhiều năng lượng

Các công ty đang phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo tạo sinh nhận ra rằng, năng lượng một yếu tố cần thiết để duy trì và đào tạo nó. Ngành công nghiệp đang nhận thức được nhu cầu giảm lượng khí thải carbon trong tương lai vẫn là một vấn đề nhức nhối và được nhiều người quan tâm.

• Có khả năng vi phạm quyền sở hữu trí tuệ

Đối với những nhà sáng tạo chuyên nghiệp, họ quan ngại đến vấn đề vi phạm bản quyền và liên quan đến pháp luật. Do đó, nó cũng tạo ra thách thức đối với các nhà phát triển cần phải tạo ra tiêu chuẩn công nghiệp thông qua Content Authenticity Initiative.Và nỗ lực hướng tới mô hình kiểm soát các mô hình AI có được sự cho phép của tác giả tạo ra trên tác phẩm hay không. 

Ứng dụng AI tạo sinh trong thực tiễn 

Hiện nay, Generative AI đã được ứng dụng và ảnh hưởng đến rất nhiều các ngành công nghiệp, lĩnh vực khác nhau. Dự kiến trong thời gian tới, công nghệ này sẽ đem đến nhiều lợi ích vượt trội hơn. Dưới đây là một số ứng dụng của AI tạo sinh trong thực tiễn:

Dịch vụ tài chính

AI tạo sinh mang đến cơ hội lớn trong việc tối ưu hóa dịch vụ khách hàng và giảm thiểu chi phí cho ngành dịch vụ tài chính. Các tổ chức tài chính có thể sử dụng AI để tự động hóa quy trình phê duyệt và đề xuất sản phẩm phù hợp cho từng khách hàng, giúp nâng cao trải nghiệm người dùng. Đặc biệt, AI có thể cung cấp những gợi ý cá nhân hóa và cải thiện dịch vụ thông qua các trợ lý chatbot, đáp ứng nhanh chóng nhu cầu của khách hàng mà không cần can thiệp của con người.

Ví dụ, các ngân hàng có thể áp dụng AI tạo sinh để phát hiện gian lận liên quan đến thẻ tín dụng hay khiếu nại khoản vay, giúp giảm rủi ro tài chính. Đồng thời, các công ty đầu tư cũng sử dụng AI để cung cấp những lời khuyên tài chính đáng tin cậy và phù hợp với tình hình tài chính cá nhân của khách hàng, tối ưu hóa chi phí tư vấn và nâng cao độ chính xác trong các quyết định đầu tư.

Chăm sóc sức khỏe và đời sống khoa học

Trong ngành y tế và khoa học đời sống, AI tạo sinh mở ra nhiều tiềm năng đột phá trong việc nghiên cứu và phát triển thuốc. Các mô hình AI có khả năng thiết kế protein với những đặc tính đặc biệt, giúp đẩy nhanh quy trình khám phá thuốc và sản xuất các loại kháng thể, enzyme, hoặc vaccine mới. Đây là công cụ quan trọng để tăng hiệu quả nghiên cứu và giảm thiểu thời gian phát triển sản phẩm.

Ví dụ thực tiễn, các công ty trong ngành chăm sóc sức khỏe có thể ứng dụng AI để tạo ra dữ liệu tổng hợp về bệnh nhân nhằm phục vụ các thử nghiệm lâm sàng. Nhờ vào dữ liệu giả lập này, họ có thể tiến hành nghiên cứu sâu hơn về các bệnh hiếm mà không cần dựa hoàn toàn vào dữ liệu thực tế, góp phần gia tăng tốc độ và độ chính xác trong việc thử nghiệm thuốc.

AI tạo sinh được ứng dụng trong việc chăm sóc sức khỏe, đời sống khoa học

Ngành ô tô và sản xuất

Ngành công nghiệp ô tô có thể khai thác AI tạo sinh trong thiết kế sản phẩm và cải thiện dịch vụ khách hàng. AI giúp tối ưu hóa cấu trúc các bộ phận của xe để tăng hiệu suất hoạt động, chẳng hạn như giảm lực cản trong thiết kế hoặc điều chỉnh theo nhu cầu cá nhân của từng người dùng. Điều này không chỉ làm tăng tính hiệu quả trong sản xuất mà còn tạo ra những trải nghiệm tốt hơn cho người lái.

Trong thực tế, các hãng xe có thể ứng dụng AI tạo sinh để tạo ra các vật liệu và linh kiện mới, từ đó tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm chi phí. Ngoài ra, AI còn có khả năng tạo dữ liệu giả lập để kiểm tra các trường hợp lỗi hiếm gặp trong quá trình vận hành, giúp đảm bảo an toàn và chất lượng sản phẩm mà không cần dùng dữ liệu thử nghiệm thực tế.

Truyền thông và giải trí

Ngành công nghiệp ô tô có thể khai thác AI tạo sinh trong thiết kế sản phẩm và cải thiện dịch vụ khách hàng. AI giúp tối ưu hóa cấu trúc các bộ phận của xe để tăng hiệu suất hoạt động, chẳng hạn như giảm lực cản trong thiết kế hoặc điều chỉnh theo nhu cầu cá nhân của từng người dùng. Điều này không chỉ làm tăng tính hiệu quả trong sản xuất mà còn tạo ra những trải nghiệm tốt hơn cho người lái.

Ví dụ, nhiều người sử dụng trí tuệ nhân tạo để nó đưa ra các đề xuất ý tưởng trong doanh nghiệp, đáp ứng nhu cầu sáng tạo của người dùng. Hơn thế nữa, công cụ trí tuệ nhân tạo tạo sinh có khả năng sáng tạo vượt bậc, hỗ trợ tạo ra những đoạn quảng cáo, viết email marketing để tăng tỉ lệ tiếp cận khách hàng và tăng khả năng chuyển đổi của doanh nghiệp.

Nhiều người sử dụng AI tạo sinh để sáng tạo nội dung, tìm thêm ý tưởng

Viễn thông

AI tạo sinh đang góp phần nâng cao chất lượng trải nghiệm khách hàng trong ngành viễn thông thông qua các tương tác tự động. Khả năng của AI trong việc tái tạo giọng nói tự nhiên giúp các tổ chức cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng một cách chuyên nghiệp và giống như tương tác trực tiếp với con người. Đồng thời, AI giúp các công ty phân tích dữ liệu mạng để cải thiện hiệu suất hoạt động và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Ví dụ, các nhà mạng có thể sử dụng AI tạo sinh để cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách triển khai các trợ lý ảo cá nhân hóa. Các trợ lý này có khả năng phản hồi ngay lập tức các yêu cầu phổ biến, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao sự hài lòng của người dùng trong suốt hành trình trải nghiệm dịch vụ.

Năng lượng

Trong ngành năng lượng, AI tạo sinh có khả năng phân tích dữ liệu phức tạp để nhận diện các quy luật, dự đoán xu hướng và tối ưu hóa hiệu suất vận hành. Nhờ vào các phân tích chi tiết, các tổ chức có thể phát triển các dịch vụ hướng đến khách hàng như chương trình tiết kiệm năng lượng hoặc các sản phẩm phù hợp với nhu cầu từng phân khúc, tạo ra các sáng kiến tiết kiệm tài nguyên và đáp ứng nhu cầu khách hàng.

Ví dụ, AI tạo sinh có thể hỗ trợ trong việc quản lý và duy trì an toàn cho hệ thống lưới điện, nhờ vào khả năng mô phỏng và phân tích dự đoán. Với các thông tin này, các tổ chức năng lượng có thể tối ưu hóa hoạt động sản xuất, từ đó nâng cao hiệu quả và giảm thiểu rủi ro, giúp mang lại lợi ích lớn cho cả công ty và người tiêu dùng.

AI tạo sinh hỗ trợ trong việc quản lý và duy trì an toàn cho các nhà máy năng lượng

Sự khác biệt giữa AI tạo sinh và AI truyền thống là gì?

AI truyền thống và AI tạo sinh được tạo ra để phối hợp với nhau và tạo ra giải pháp mạnh mẽ hơn. Dưới đây là bảng tổng hợp so sánh sự khác biệt giữa AI tạo sinh và AI truyền thống.

Tổng kết

Ai tạo sinh đang nhanh chóng trở thành công nghệ tiên phong nhờ vào khả năng tạo ra các giá trị đáng kể trong các lĩnh vực khác nhau. Việc hiểu rõ AI tạo sinh gì là, giúp nhiều cá nhân, doanh nghiệp đã áp dụng nó để tăng năng suất, cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Hy vọng, bài viết này đã cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc hơn về công nghệ đứng sau các sản phẩm trí tuệ nhân tạo đầy tiềm năng.