/2024_2_3_638425885355650130_generative-ai.jpg)
/2024_1_1_638397494608670897_409307496_924411505719855_5538812596272384266_n.jpg)
/2024_1_1_638397494608670897_409307496_924411505719855_5538812596272384266_n.jpg)
Generative AI là gì? - Cách mạng công nghệ mới mở rộng ranh giới sáng tạo cho trí tuệ nhân tạo
Generative AI là một trong những lĩnh vực trí tuệ nhân tạo được quan tâm nhất ở thời điểm hiện tại. Không chỉ dừng lại ở việc phân tích và dự đoán, Generative AI còn sáng tạo và mở rộng khả năng hơn những gì mà máy móc có thể làm được trong tưởng tượng của nhiều người. Cùng khám phá ngay thôi nào!
Trong thời đại công nghệ 4.0, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) đang là một trong những xu hướng phát triển mạnh mẽ nhất ở thời điểm hiện tại, đặc biệt là trong lĩnh vực Generative AI. Nhiều người nhận định Generative AI sẽ tạo ra một kỷ nguyên sáng tạo mới của nhân loại. Vậy Generative AI là gì?
Generative AI là gì?
Generative AI (AI tạo sinh) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào khả năng tạo ra nội dung mới mẻ và đa dạng dựa trên dữ liệu đầu vào ban đầu.
Tuy nhiên khác với loại AI phân tích dữ liệu thông thường, Generative AI cho phép máy tính tự động tạo ra nội dung mới thay vì chỉ phân tích dữ liệu có sẵn. Đây được xem là một trong những công nghệ AI mang tính đột phá nhất trong thập kỷ qua. Ví dụ, thay vì chỉ phân loại ảnh như những Chat AI cũ, Generative AI có thể tự tạo ra ảnh mới dựa trên mô tả text.
Generative AI vận hành như thế nào?
Generative AI hoạt động bằng cách sử dụng mô hình học để tạo ra dữ liệu mới dựa trên dữ liệu đã có sẵn. Mô hình này có thể được thiết lập để tạo ra văn bản, hình ảnh, âm thanh và nhiều loại dữ liệu khác mà không cần sự can thiệp của con người. Cụ thể, Generative AI vận hành thông qua các bước sau.
Đầu tiên đó là thu thập và tiền xử lý dữ liệu. Đây là bước quan trọng để cung cấp đầu vào cho mô hình Generative AI như tập hợp các bức ảnh, âm thanh hay văn bản. Các dữ liệu sẽ thường là các ví dụ về đầu ra mong muốn, dữ liệu càng lớn và đa dạng thì mô hình càng có khả năng tiếp nhận tốt hơn.
Bước tiếp theo đó là lựa chọn kiến trúc mô hình Generative AI phù hợp với bài toán và tập dữ liệu đã chuẩn bị. Quá trình thiết lập bao gồm điều chỉnh các tham số của mô hình để tối ưu hóa mục tiêu.
Và cuối cùng, sau khi được cung cấp đầu vào ban đầu (ví dụ như mô tả text, vector tiềm ẩn,...), mô hình sẽ tự động tạo đầu ra mong muốn như ảnh, văn bản, âm thanh,... Generative AI có thể sinh ra kết quả mới cực đa dạng và mới lạ. Tuy nhiên nên nhớ chất lượng mô hình phụ thuộc rất nhiều vào khối lượng và chất lượng dữ liệu ban đầu. Đây cũng là thách thức lớn đối với Generative AI hiện nay.
Khám phá các mô hình của Generative AI
Các mô hình tổng quát
Có nhiều cách tiếp cận khác nhau để xây dựng mô hình Generative AI, một số mô hình phổ biến là:
- Generative Adversarial Networks (GANs): Sử dụng hai mạng neural đối đầu với nhau, một mạng tạo ra kết quả giả mạo và một mạng đánh giá tính giả mạo. Hai mạng này cạnh tranh với nhau, giúp cải thiện chất lượng của dữ liệu được tạo ra. Mặc dù mô hình GANs có khả năng cung cấp những mẫu chất lượng và đầu ra nhanh chóng nhưng vì tính đa dạng của mẫu còn yếu nên mô hình này chỉ phù hợp nhất với tạo dữ liệu dựa trên miền cụ thể.
- Variational Autoencoders (VAEs): Còn được gọi là mô hình bộ mã hóa tự động biến đổi, vận hành bằng cách biến dữ liệu thành không gian vector rồi giải mã trở lại thành dữ liệu gốc.
- Autoregressive models (Mô hình khuếch tán): Mô hình dự đoán từng phần tử một của dữ liệu và tạo ra dữ liệu mới dựa trên các phần tử đã dự đoán trước đó.
- Diffusion models: Thêm các đoạn nhiễu vào dữ liệu rồi dần loại bỏ nhiễu để tạo kết quả mới.
- Normalizing flows: Biến đổi phân phối xác suất ban đầu thành phân phối mong muốn thông qua nhiều lớp biến đổi.
Thực tế mỗi mô hình đều có ưu điểm và hạn chế riêng, chính vì vậy việc lựa chọn mô hình phù hợp với bài toán cụ thể là rất quan trọng và thường đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về lĩnh vực này.
3 yêu cầu để đánh giá một mô hình thành công
Để đánh giá mô hình Generative AI có thành công hay không, có rất nhiều yếu tố có thể đặt ra, tuy nhiên quan trọng và cơ bản nhất vẫn là 3 yêu cầu sau:
Chất lượng
Mô hình cần tạo ra các đầu ra có chất lượng cao, tức là chúng phải có tính thẩm mỹ, logic và hợp lý. Một mô hình tốt sẽ tạo ra các kết quả không thể phân biệt được với những gì thường được tạo ra bởi con người. Mặt khác, kết quả cần phù hợp với yêu cầu ban đầu của người dùng đặt ra. Điều này đòi hỏi mô hình Generative AI phải có khả năng hiểu và tái tạo ngôn ngữ, hình ảnh và âm nhạc một cách chân thực.
Đa dạng
Tính đa dạng cần có trong Generative AI là gì? Đó là từ cùng Input mô hình có thể tạo ra nhiều Output khác nhau, kết quả đa dạng về hình thức, nội dung và phong cách. Sản phẩm đầu ra càng đa dạng sẽ càng chứng minh được tính sáng tạo của công cụ AI này.
Tốc độ
Mô hình Generative AI tốt cần có tốc độ hiểu nhanh, thời gian dự đoán (Inference time) ngắn và đáp ứng được yêu cầu về thời gian thực tế của người dùng một cách hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng khi áp dụng mô hình vào các ứng dụng thực tế như sáng tạo nội dung trực tuyến, tạo ra âm nhạc hoặc hình ảnh tự động.
Ứng dụng của Generative AI là gì?
Các sản phẩm tạo ra chủ yếu từ Generative AI
Generative AI đang dần trở thành một công cụ mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực khác nhau với một số ứng dụng chủ yếu đó là:
Tạo nội dung
Nội dung văn bản được coi là sản phẩm phát triển nhất của công nghệ AI nói chung và Generative AI cũng không phải ngoại lệ khi nó có thể viết ra những văn bản với độ chân thực và logic cao. Bằng việc ứng dụng công nghệ này, chúng ta hoàn toàn có thể tạo ra các bài viết về các chủ đề khác nhau như khoa học, công nghệ, giáo dục, văn hóa,...
Tạo hình ảnh, video
Nhiều người coi Generative AI là bước phát triển vượt bậc của công nghệ trí tuệ nhân tạo bởi chúng có thể tự động tạo ra hình ảnh hoặc các đoạn video ngắn với chuyển động trông cực tự nhiên dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ. Điều này cho phép tiết kiệm thời gian, tiền bạc và công sức thiết kế hơn so với làm việc thủ công gấp nhiều lần.
Tạo nhạc, âm thanh
Kỹ thuật Autoregressive và GANs được sử dụng phổ biến dựa trên các tham số đầu vào như thể loại, giai điệu,... qua đó AI có thể tự động sáng tác nhạc, tạo ra các bản nhạc điện tử, nhạc phim, nhạc game hoặc thậm chí là những ca khúc mang phong cách của các nhạc sĩ nổi tiếng. Ngoài ra, Generative AI cũng dễ dàng tạo ra các hiệu ứng âm thanh, giọng đọc tự nhiên và nhiều loại âm thanh khác theo yêu cầu của con người.
Tạo dữ liệu giả
Generative AI có khả năng sinh ra các dữ liệu hình ảnh, văn bản giả có các đặc tính giống dữ liệu thật giúp cải thiện hiệu quả thiết lập các mô hình AI khác hoặc kiểm tra tính ổn định và an toàn của các hệ thống AI. Nhiều thử nghiệm đã chứng minh được tính ứng dụng, khả năng hiệu quả và độ chất lượng của những dữ liệu này.
Mở ra sự biến đổi và ứng dụng trên nhiều lĩnh vực
Khả năng tuyệt vời của thế hệ AI mới này sẽ đem lại những ảnh hưởng sâu rộng tới con người dù đây mới chỉ là giai đoạn đầu phát triển công nghệ Generative AI. Dưới đây là một vài trong số rất nhiều lĩnh vực mà chúng ta đang hoặc có thể ứng dụng Generative AI trong tương lai gần:
- Sản xuất: Generative AI được kỳ vọng sẽ sử dụng để tự động thiết kế sản phẩm. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm thời gian cần thiết để phát triển một sản phẩm mới. Ngoài ra, Generative AI hoàn toàn có thể tạo ra thế giới mô phỏng 3D để test thử các sản phẩm công nghệ ngay khi vừa lên ý tưởng để đem đến hiệu quả và giảm thiểu các rủi ro khi sản xuất.
- Vận tải: Trong lĩnh vực vận tải, công nghệ này sẽ mô phỏng các tình huống giao thông phức tạp, từ đó đào tạo lái xe tự động hoặc để tối ưu hóa lộ trình vận chuyển hàng hóa, giúp giảm bớt thời gian và chi phí vận chuyển.
- Khoa học tự nhiên: Generative AI có thể sử dụng để mô phỏng các hiện tượng tự nhiên như địa chất, khí hậu và sinh thái học hay hỗ trợ thiết kế vật liệu mới dựa trên cấu trúc phân tử và tính chất vật lý. Ngoài ra, AI này còn sẽ được dùng để dự đoán mô hình khí hậu và mô phỏng hành tinh, giúp dự báo thời tiết và dự đoán thiên tai chính xác hơn.
- Giải trí: Với khả năng sáng tạo cực đa dạng và nhanh chóng, trong tương lai Generative AI chắc chắn sẽ ứng dụng rất nhiều mảng trong lĩnh vực giải trí, sử dụng để tạo ra âm nhạc, video, hình ảnh hay trò chơi điện tử mới lạ hơn.
- Y tế: Trong ngành y tế, Generative AI hứa hẹn đem đến đóng góp rất lớn trên nhiều lĩnh vực như tạo dựng hình ảnh y khoa và dữ liệu mô phỏng phục vụ cho đào tạo và phẫu thuật. Đồng thời, những việc như mã hoá y tế, ghi chép, phân tích gen, chẩn đoán bệnh cũng được hỗ trợ khá lớn khi ứng dụng công nghệ Generative AI.
- Giáo dục: Nhiều trường đại học hiện nay đang sử dụng AI để biên soạn nội dung học liệu, tạo câu hỏi và đề thi cũng như hỗ trợ giảng dạy giúp việc giáo dục trở nên hiệu quả hơn.
Thách thức mà Generative AI phải đối mặt
Generative AI có rất nhiều ưu điểm và cơ hội phát triển lớn, tuy nhiên vẫn còn một số vấn đề thách thức phải đối mặt:
Chất lượng kết quả còn hạn chế
Các mô hình Generative AI hiện nay vẫn chưa thể tạo ra kết quả cao như mong muốn. Mặc dù đã có sự tiến bộ đáng kể trong việc tạo ra hình ảnh và văn bản tự nhiên nhưng vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế về chất lượng và độ chính xác của những kết quả này.
Khó kiểm soát kết quả
Việc Generative AI tự tạo ra nội dung sáng tạo sẽ đồng nghĩa với việc khó kiểm soát việc lạm dụng hoặc tạo ra thông tin sai lệch. Điều này đặt ra nhiều lo ngại về việc sử dụng Generative AI trong các lĩnh vực quan trọng có thể gây hậu quả nghiêm trọng cho xã hội và cá nhân.
Vấn đề đạo đức
Generative AI hoàn toàn có thể bị lợi dụng sử dụng với mục đích xấu như tạo ra tin giả, vi phạm quyền riêng tư hoặc các hình thức lừa đảo khác. Điều này đe dọa đến tính minh bạch và trung thực của thông tin trên mạng, vì vậy cần có các biện pháp phòng ngừa và xử lý nhanh chóng để ngăn chặn sự lạm dụng của Generative AI.
Vấn đề về pháp lý
Hiện nay, các khía cạnh pháp lý về bản quyền, sở hữu trí tuệ của nội dung do AI tạo ra vẫn còn mơ hồ, đặt ra những vấn đề về quyền lợi và trách nhiệm của những sản phẩm này trong tương lai.
Lưu ý khi sử dụng Generative AI
Để giúp việc sử dụng Generative AI mang lại lợi ích tối đa, tránh các rủi ro không mong muốn, chúng ta cần hiểu rõ về Generative AI cũng như lưu ý một số điều sau:
- Cần tìm hiểu kỹ các quy định liên quan tới bản quyền, sở hữu trí tuệ đối với nội dung do Generative AI tạo ra, đặc biệt là khi sử dụng chúng với mục đích thương mại.
- Khi công bố công khai các sản phẩm tạo bởi AI, nên minh bạch về nguồn gốc hoặc cách thực hiện để tránh gây hiểu lầm.
- Không được sử dụng Generative AI để tạo ra những thông tin sai lệch, gây ảnh hưởng cho người khác.
- Luôn dành thời gian để chỉnh sửa và kiểm tra chất lượng các kết quả do AI sinh ra trước khi sử dụng và chia sẻ.
Tạm kết
“Generative AI là gì?” có lẽ câu hỏi này bây giờ đã có đáp án rõ ràng rồi đúng không nào? Tuy nhiên bạn nên nhớ Generative AI chỉ nên được xem như công cụ hỗ trợ chứ không thể thay thế hoàn toàn được sự sáng tạo của con người đâu nhé!
Xem thêm:
- Bí mật đằng sau nguyên tắc tạo ra trí tuệ nhân tạo (AI): Định hình tương lai công nghệ mới
- Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) và xu hướng, cơ hội việc làm mới trong tương lai
Cuộc sống của chúng ta ngày càng trở nên hiện đại và thuận lợi hơn rất nhiều nhờ những bước tiến lớn trong công nghệ. Hãy trải nghiệm điều tuyệt vời này với các thiết bị điện tử siêu chất lượng như laptop trí tuệ nhân tạo hay điện thoại AI đang được cung cấp tại FPT Shop nhé!
Tham khảo điện thoại iPhone giá tốt ở đây: Điện thoại iPhone