Trong số các lĩnh vực của AI, Generative AI nổi bật như một xu hướng mới, mở ra nhiều khả năng sáng tạo và ứng dụng đa dạng. Đây không chỉ đơn thuần là một công nghệ mà còn là một cuộc cách mạng trong cách mà chúng ta tạo ra nội dung, từ văn bản, hình ảnh cho đến âm nhạc. Vậy cụ thể Generative AI là gì? Cùng TinoHost tìm hiểu những ứng dụng thực tiễn của Generative AI qua bài viết dưới đây nhé!
Tổng quan về Generative AI
Generative AI là gì?
Generative AI, hay còn gọi là trí tuệ nhân tạo tạo sinh, là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào khả năng tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu hiện có. Khác với các mô hình AI truyền thống chỉ thực hiện các tác vụ phân loại hoặc dự đoán, Generative AI có khả năng sáng tạo nội dung đa dạng như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và mô hình 3D.
Công nghệ này hoạt động bằng cách học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu để xác định các mẫu và cấu trúc, từ đó tạo ra các đầu ra mới mà không cần dựa vào dữ liệu cụ thể nào. Ví dụ, các mô hình như ChatGPT của OpenAI có thể viết văn bản tự nhiên, trong khi DALL-E có khả năng tạo ra hình ảnh từ mô tả bằng văn bản.
Generative AI không chỉ đơn thuần là một công nghệ mới, mà còn là một cuộc cách mạng trong lĩnh vực AI, mở ra nhiều cơ hội và ứng dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau như nghệ thuật, giải trí, marketing và khoa học.
Lịch sử phát triển của Generative AI
Generative AI ra đời vào giữa thế kỷ 20, khi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) bắt đầu được hình thành. Thuật ngữ “Artificial Intelligence” (AI) lần đầu tiên được giới thiệu tại Hội thảo Dartmouth năm 1956, đánh dấu sự khởi đầu của các nghiên cứu về việc làm sao để máy tính có thể suy nghĩ và học hỏi như con người. Tuy nhiên, vào thời điểm đó, AI chủ yếu tập trung vào các thuật toán mang tính quy tắc và không có khả năng tự động tạo ra thông tin mới. Sự phát triển của AI tạo sinh (Generative AI) chỉ thực sự bắt đầu khi các nhà khoa học khám phá cách các mô hình máy học có thể học dữ liệu và sau đó tạo ra dữ liệu mới.
Trong những năm 1990, khái niệm về mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks) bắt đầu được chú ý nhiều hơn. Mặc dù công nghệ phần cứng và dữ liệu còn hạn chế, các nhà nghiên cứu vẫn không ngừng tìm cách xây dựng các mô hình học máy có khả năng tạo sinh. Đến năm 2006, sự xuất hiện của Deep Belief Networks (DBNs) do Geoffrey Hinton đề xuất đã mở ra một chương mới trong việc sử dụng học sâu (deep learning) để tạo ra thông tin mới. Đây là nền tảng quan trọng cho sự phát triển của Generative AI sau này.
Cột mốc quan trọng nhất trong sự phát triển của Generative AI đến vào năm 2014, khi Ian Goodfellow giới thiệu Generative Adversarial Networks (GANs). GANs gồm hai mạng nơ-ron hoạt động cạnh tranh với nhau: một mạng sinh (generator) và một mạng phân biệt (discriminator), giúp mô hình có khả năng tạo ra các dữ liệu mới giống như dữ liệu thật. Sự ra đời của GANs đánh dấu bước ngoặt lớn trong Generative AI, giúp nó phát triển mạnh mẽ trong việc tạo ra hình ảnh, âm thanh và video với độ chân thực cao.
Từ năm 2014 đến nay, Generative AI đã phát triển mạnh mẽ và trở thành một công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-2 (2018), GPT-3 (2020) cùng các công nghệ tạo sinh hình ảnh như DALL-E đã chứng minh rằng Generative AI có khả năng tự động tạo ra văn bản, hình ảnh và nhiều nội dung khác với độ phức tạp cao.
Generative AI hoạt động như thế nào?
Hầu hết Generative AI hoạt động trong ba giai đoạn:
- Đào tạo: Tạo ra một mô hình nền tảng có thể đóng vai trò là cơ sở của nhiều ứng dụng Generative AI.
- Điều chỉnh: Điều chỉnh mô hình nền tảng phù hợp với một ứng dụng Generative AI cụ thể.
- Tạo, đánh giá và điều chỉnh lại: Đánh giá đầu ra của ứng dụng Generative AI, đồng thời liên tục cải thiện chất lượng và độ chính xác của nó.
Đào tạo
Generative AI bắt đầu với việc xây dựng mô hình cơ sở (foundation model) – một mô hình học sâu (deep learning) được huấn luyện trên lượng dữ liệu thô khổng lồ và không có nhãn (unlabeled data). Các mô hình cơ sở phổ biến hiện nay thường là các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) như GPT, được sử dụng cho các ứng dụng tạo văn bản. Tuy nhiên, cũng có các mô hình cơ sở dành cho việc tạo hình ảnh, video, âm thanh và âm nhạc, thậm chí là các mô hình đa phương tiện (multimodal), có thể hỗ trợ tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau.
Để tạo ra mô hình cơ sở, các chuyên gia phải huấn luyện thuật toán học sâu trên khối lượng dữ liệu khổng lồ, có thể lên đến terabyte dữ liệu từ internet hoặc các nguồn khác. Trong quá trình huấn luyện, thuật toán sẽ thực hiện hàng triệu bài tập “điền vào chỗ trống”, cố gắng dự đoán phần tử tiếp theo trong chuỗi dữ liệu. Ví dụ: thuật toán có thể cố gắng đoán từ tiếp theo trong một câu, phần tiếp theo của hình ảnh hay lệnh tiếp theo trong mã lệnh. Thuật toán sẽ liên tục điều chỉnh để giảm thiểu sự khác biệt giữa dự đoán và kết quả thực tế.
Kết quả của quá trình huấn luyện này là một mạng nơ-ron chứa các tham số đại diện cho các thực thể, mẫu hình và mối quan hệ trong dữ liệu. Mạng nơ-ron này có khả năng tạo ra nội dung mới một cách tự động dựa trên đầu vào hoặc các lệnh yêu cầu (prompts).
Quá trình đào tạo này cực kỳ tốn kém về mặt tính toán, đòi hỏi hàng ngàn GPU được kết nối thành cụm và có thể mất hàng tuần để hoàn thành. Điều này có thể tiêu tốn hàng triệu đô la. Các dự án mã nguồn mở như Llama-2 của Meta giúp các nhà phát triển Generative AI tránh được gánh nặng chi phí này bằng cách cung cấp các mô hình cơ sở miễn phí.
Tinh chỉnh
Mô hình cơ sở sau khi được tạo ra sẽ giống như một chuyên gia có kiến thức sâu rộng về nhiều loại nội dung, nhưng chưa thể tạo ra kết quả cụ thể với độ chính xác cao cho một nhiệm vụ nhất định. Do đó, để mô hình hoạt động tốt hơn cho các ứng dụng nhất định, nó cần được tinh chỉnh cho phù hợp với từng nhiệm vụ cụ thể.
Tinh chỉnh chuyên sâu (Fine-tuning)
Tinh chỉnh chuyên sâu là quá trình cung cấp cho mô hình các dữ liệu đã được gán nhãn, phù hợp với nhiệm vụ tạo sinh nội dung cụ thể. Ví dụ: nếu một nhóm phát triển muốn xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng, họ sẽ chuẩn bị hàng trăm đến hàng ngàn tài liệu chứa các câu hỏi và câu trả lời đúng về dịch vụ khách hàng, sau đó đưa vào huấn luyện mô hình. Quá trình này yêu cầu nhiều tài nguyên lao động và thường được thuê ngoài cho các công ty chuyên về gán nhãn dữ liệu.
Học tăng cường với phản hồi từ con người (Reinforcement Learning with Human Feedback – RLHF)
Trong phương pháp RLHF, con người đóng vai trò đánh giá và phản hồi các nội dung mà mô hình tạo ra, giúp mô hình cải thiện độ chính xác và tính liên quan. Thông thường, RLHF yêu cầu con người cho điểm các kết quả khác nhau do mô hình tạo ra dựa trên cùng một lệnh yêu cầu. Quá trình này cũng có thể đơn giản chỉ là người dùng phản hồi lại chatbot hoặc trợ lý ảo, cung cấp thông tin sửa lỗi cho các câu trả lời chưa chính xác.
Tạo nội dung, đánh giá và tinh chỉnh thêm
Sau khi mô hình Generative AI đã triển khai, các nhà phát triển và người dùng tiếp tục đánh giá các kết quả được tạo ra và điều chỉnh thêm nếu cần thiết. Việc tinh chỉnh có thể được thực hiện thường xuyên, thậm chí là hàng tuần để nâng cao độ chính xác và tính liên quan của các đầu ra. Ngược lại, mô hình cơ sở được cập nhật ít thường xuyên hơn, có thể mỗi năm một lần hoặc 18 tháng một lần.
Một phương pháp khác để cải thiện hiệu suất của ứng dụng Generative AI là khung tạo sinh tăng cường với việc truy xuất thông tin (Retrieval-Augmented Generation – RAG). RAG cho phép mô hình Generative AI sử dụng các nguồn thông tin bên ngoài dữ liệu đã huấn luyện để bổ sung và cải thiện các tham số trong mô hình ban đầu. Điều này giúp đảm bảo rằng ứng dụng Generative AI luôn truy cập được thông tin mới nhất. Một điểm mạnh khác của RAG là cho phép người dùng thấy rõ nguồn thông tin mà ứng dụng sử dụng, điều mà mô hình cơ sở gốc thường không cung cấp.
Generative AI có thể tạo ra những gì?
Văn bản
Generative AI, đặc biệt là các mô hình dựa trên kiến trúc transformers, có khả năng tạo ra văn bản mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh. Từ các nội dung như hướng dẫn, tài liệu, brochure, email, nội dung trang web, blog, bài báo, báo cáo, cho đến các tác phẩm sáng tạo, AI đều có thể đáp ứng. Generative AI cũng có thể thực hiện các nhiệm vụ tẻ nhạt như soạn thảo tóm tắt tài liệu, tạo meta description cho các trang web, giúp người viết tập trung vào các công việc sáng tạo có giá trị cao hơn.
Hình ảnh và video
Các công cụ tạo hình ảnh như DALL-E, Midjourney và Stable Diffusion có thể tạo ra hình ảnh nghệ thuật. Bên cạnh đó, AI có thể thực hiện chuyển đổi phong cách (style transfer), dịch ảnh thành ảnh (image-to-image translation) và các tác vụ chỉnh sửa, nâng cao hình ảnh khác.
Đối với video, các công cụ AI đang phát triển có thể tạo ra hoạt hình từ các mô tả văn bản hoặc áp dụng hiệu ứng đặc biệt cho video hiện có một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.
Âm thanh, giọng nói và âm nhạc
Các mô hình Generative AI có thể tổng hợp giọng nói tự nhiên và nội dung âm thanh cho các chatbot có khả năng nói chuyện hoặc trợ lý ảo, cũng như tường thuật sách nói (audiobook) và các ứng dụng khác. Công nghệ này cũng có thể tạo ra nhạc bằng cách bắt chước cấu trúc và âm thanh của các tác phẩm chuyên nghiệp, từ đó hỗ trợ cho việc sáng tác nhạc cho các dự án phim ảnh, trò chơi hoặc quảng cáo.
Mã lệnh phần mềm
Generative AI có khả năng tạo ra mã lệnh, tự động hoàn thành các đoạn mã, dịch mã giữa các ngôn ngữ lập trình khác nhau và tóm tắt chức năng của mã. Điều này giúp các nhà phát triển nhanh chóng tạo mẫu, tái cấu trúc và gỡ lỗi các ứng dụng dễ dàng hơn. Đồng thời, AI cung cấp giao diện ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện các tác vụ lập trình, giúp giảm bớt thời gian và công sức cho việc viết mã thủ công.
Thiết kế và nghệ thuật
Generative AI có thể tạo ra các tác phẩm nghệ thuật và thiết kế độc đáo, hoặc hỗ trợ trong việc thiết kế đồ họa. Ứng dụng của AI trong lĩnh vực này bao gồm tạo ra các môi trường, nhân vật hoặc avatar động và tạo hiệu ứng đặc biệt cho các mô phỏng ảo hoặc trò chơi điện tử. Các tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra có thể phục vụ cho nhiều mục đích từ nghệ thuật số đến giải trí và thương mại.
Mô phỏng và dữ liệu tổng hợp
Generative AI có thể được huấn luyện để tạo ra các cấu trúc dữ liệu tổng hợp dựa trên dữ liệu thực hoặc dữ liệu mô phỏng. Ví dụ, trong lĩnh vực dược phẩm, AI được sử dụng để tạo ra các cấu trúc phân tử có đặc tính mong muốn, hỗ trợ thiết kế các hợp chất dược phẩm mới. Đây là một ứng dụng quan trọng trong nghiên cứu y học và phát triển thuốc.
Lợi ích của Generative AI
Tăng cường hiệu suất sản xuất nội dung
Generative AI giúp tự động hóa quá trình tạo ra nội dung, từ văn bản, hình ảnh đến âm thanh. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu chi phí cho các doanh nghiệp. Thay vì phải thuê nhiều nhân lực để sản xuất nội dung, các công ty có thể sử dụng các mô hình Generative AI để tạo ra nội dung chất lượng cao một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng
Generative AI có khả năng tạo ra nội dung được cá nhân hóa dựa trên sở thích và hành vi của người dùng. Điều này giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng, từ việc cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp đến việc tạo ra các chiến dịch marketing hiệu quả hơn. Nhờ vào khả năng phân tích dữ liệu lớn, Generative AI có thể tạo ra các nội dung mà người dùng thực sự quan tâm.
Khả năng sáng tạo không giới hạn
Generative AI không chỉ đơn thuần là tái tạo nội dung có sẵn mà còn có khả năng sáng tạo ra những ý tưởng mới. Các mô hình như ChatGPT có thể viết văn, tạo nhạc hoặc thậm chí thiết kế hình ảnh mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này mở ra nhiều cơ hội cho các lĩnh vực sáng tạo như nghệ thuật, thiết kế và truyền thông.
Tối ưu hóa quy trình kinh doanh
Các mô hình Generative AI có thể cải thiện quy trình làm việc trong các doanh nghiệp bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu sai sót mà còn nâng cao hiệu quả làm việc của nhân viên. Các công ty có thể tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn thay vì dành thời gian cho các công việc tốn thời gian.
Đặc biệt, AI có thể hoạt động liên tục mà không biết mệt mỏi, cung cấp khả năng sẵn sàng 24/7 cho các tác vụ như chatbot hỗ trợ khách hàng và phản hồi tự động.
Hỗ trợ khoa học, kỹ thuật và nghiên cứu
Các mô hình Generative AI có thể giúp các nhà khoa học và kỹ sư đề xuất các giải pháp mới cho các vấn đề phức tạp. Ví dụ, trong chăm sóc sức khỏe, các mô hình tạo sinh có thể được áp dụng để tổng hợp hình ảnh y tế để đào tạo và thử nghiệm các hệ thống hình ảnh y tế.
Hỗ trợ ra quyết định
Generative AI có thể phân tích dữ liệu và cung cấp các dự đoán hoặc khuyến nghị dựa trên thông tin đó. Điều này giúp các nhà quản lý và lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn, từ việc phát triển sản phẩm mới đến việc tối ưu hóa chiến lược marketing.
Khả năng mở rộng và linh hoạt
Generative AI có thể dễ dàng mở rộng để đáp ứng nhu cầu của các doanh nghiệp lớn hoặc nhỏ. Các mô hình này có thể được điều chỉnh để phục vụ nhiều mục đích khác nhau, từ tạo nội dung cho mạng xã hội đến phát triển sản phẩm mới. Sự linh hoạt này giúp các doanh nghiệp thích ứng nhanh chóng với thay đổi của thị trường.
Kết luận
Với khả năng học hỏi từ dữ liệu, Generative AI không chỉ giúp tự động hóa các quy trình sản xuất mà còn mở ra cơ hội cho sự đổi mới và sáng tạo trong nhiều lĩnh vực, từ nghệ thuật đến kinh doanh. Khi công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng ta có thể kỳ vọng vào những ứng dụng đa dạng hơn, góp phần giúp khám phá và thực hiện những ý tưởng mà trước đây có thể chỉ tồn tại trong trí tưởng tượng.
Những câu hỏi thường gặp
Generative AI khác gì so với AI thông thường?
AI thông thường (discriminative AI) tập trung vào việc phân loại hoặc nhận dạng dữ liệu, chẳng hạn như phân biệt giữa các loại đối tượng trong hình ảnh hoặc xác định cảm xúc trong văn bản. Trong khi đó, Generative AI tạo ra nội dung mới từ những dữ liệu đã được học.
Generative AI có phải là hoàn hảo không?
Mặc dù Generative AI mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng có những rủi ro như việc tạo ra nội dung sai lệch hoặc không chính xác. Do đó, việc kiểm tra và xác minh chất lượng nội dung do AI tạo ra là rất quan trọng trước khi sử dụng hoặc chia sẻ.
Tương lai của Generative AI sẽ ra sao?
Generative AI đang phát triển nhanh chóng và dự kiến sẽ tiếp tục mở rộng trong tương lai. Công nghệ này có thể sẽ trở thành một phần thiết yếu trong nhiều lĩnh vực, từ nghệ thuật đến kinh doanh, giúp con người khám phá và thực hiện những ý tưởng sáng tạo mới.
Làm thế nào để sử dụng Generative AI một cách hiệu quả?
Để tận dụng tối đa Generative AI, người dùng nên hiểu rõ cách thức hoạt động của các mô hình này, đồng thời kiểm tra và xác minh các đầu ra để đảm bảo tính chính xác và phù hợp với nhu cầu sử dụng.
Generative AI có thể thay thế con người trong sáng tạo nội dung không?
Generative AI có thể hỗ trợ con người trong việc tạo nội dung nhanh chóng và giảm bớt các công việc lặp đi lặp lại. Tuy nhiên, khả năng sáng tạo độc đáo và tư duy phản biện của con người vẫn là điều mà AI khó có thể thay thế hoàn toàn.
