Tin tức & Sự kiện
Thị trường - Công nghệ

Generative AI là gì? Định nghĩa, ứng dụng và ảnh hưởng AI tạo sinh

time 27 tháng 02, 2024

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI - GenAI) là công nghệ đang có tốc độ phát triển ấn tượng, thu hút sự chú ý của toàn thế giới về khả năng ứng dụng trong thực tiễn.


Các ứng dụng AI tạo sinh như Chat-GPT và DALL-E2 trở nên phổ biến trên toàn thế giới đánh dấu bước phát triển mạnh mẽ của công nghệ này. Những mô hình Generative AI tiếp nhận yêu cầu đầu vào từ người dùng, sau đó cung cấp đầu ra dưới dạng văn bản, hình ảnh, video, âm thanh gần như ngay lập tức.

Trong bài viết sau đây, Elcom tổng hợp những thông tin cần biết về AI tạo sinh, cách nó hoạt động cũng như trường hợp sử dụng.

Generative AI là gì?

AI tạo sinh được coi là thế hệ mới của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép người dùng nhanh chóng tạo ra nội dung mới dựa trên nhiều thông tin đầu vào khác nhau. Đầu vào và đầu ra của các mô hình này có thể bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, hoạt ảnh, mô hình 3D hoặc những loại dữ liệu khác.

Khái niệm Generative AI đưa con người tham gia vào một hành trình vượt ngoài lĩnh vực logic nhị phân, nơi AI không chỉ thực thi nhiệm vụ đơn thuần mà còn đóng vai trò là một nhà phát minh, sáng tạo. Nguồn gốc ra đời của GenAI bắt nguồn từ khái niệm học máy (Machine learning).

Lịch sử của AI tạo sinh

Học máy

(Machine learning - ML)

Học sâu (Deep learning) và mạng lưới thần kinh (Neural networks)

AI tạo sinh

(Generative AI)

Khi các nhà khoa học và nhà nghiên cứu giới thiệu học máy vào cuối những năm 1950, họ đã khám phá ra khái niệm sử dụng thuật toán để tạo ra dữ liệu mới.

Tuy nhiên, học máy chỉ bắt đầu “tỏa sáng” vào những năm 1990 đến 2000, khi phần cứng tiên tiến và dữ liệu kỹ thuật số trở nên phổ biến hơn.

Công nghệ này cho phép tiến hành phân tích và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu quy mô lớn, từ đó mở ra khả năng tự động hóa các tác vụ thường ngày.

Vào những năm 2010, lấy cảm hứng từ bộ não con người, mô hình mạng lưới thần kinh sử dụng các lớp “tế bào” được kết nối với nhau để xử lý và học hỏi từ dữ liệu.

Sức mạnh sáng tạo của AI đến từ mạng thần kinh GAN, được đề xuất vào năm 2014 bởi Ian Goodfellow và các cộng sự. Cùng lúc đó, những dạng mô hình tạo sinh khác cũng bắt đầu thu hút được sự chú ý, chứng tỏ được khả năng tạo nội dung mới, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực này.

Những năm 2020, thế giới bước vào giai đoạn nghiên cứu và làm chủ các công nghệ về ngôn ngữ.

AI tạo sinh được nghiên cứu và phát triển dựa trên những công nghệ tiền đề, có khả năng suy luận cao để tạo ra dữ liệu mới dựa trên tập dữ liệu huấn luyện.

So với thế hệ trí tuệ nhân tạo trước đó, GenAI hiện nay thậm chí có thể tạo ra những tác phẩm tự sáng tác một cách khá hoàn hảo.

Bước nhảy vọt của AI tạo sinh được xác định vào giữa năm 2022, khi những hình ảnh từ mô hình Dall-E 2 (OpenAI) và Stable Diffusion (Stability AI) lan truyền rộng rãi. Rất nhiều công ty khởi nghiệp đã tập trung vào xây dựng, phát triển dạng công cụ tạo hình ảnh mạnh mẽ này.

Cuối tháng 11/2022, OpenAI phát hành chatbot thông minh ChatGPT-3.5. Giao diện trò chuyện này nhanh chóng trở thành một trong những ứng dụng thông minh có sức ảnh hưởng nhất từ trước đến nay. “Chìa khóa” của mô hình này là việc ứng dụng học tăng cường với phản hồi của con người (Reinforcement Learning with Human Feedback - RLHF), một kỹ thuật điều chỉnh hiệu suất của mô hình phù hợp với mục đích của người dùng.

Tháng 3/2023, OpenAI tiếp tục cho ra mắt ChatGPT-4, đây được xem là hệ thống chatbot dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (Large language model - LLM) có khả năng lớn nhất từng được ra mắt. ChatGPT-4 đã vượt qua nhiều bài kiểm tra được thiết kế để thử nghiệm khả năng bắt chước con người và tạo nên sự bùng nổ về số lượng người sử dụng cũng như mức độ thảo luận trên toàn cầu.

Tháng 5/2023, Google phát hành AI đàm thoại - Bard, dựa trên mô hình LaMDA (Language Model for Dialogue Applications). Google cũng công bố các tính năng mới được hỗ trợ bởi AI tạo sinh, bao gồm Search Generative Experience (SGE) cùng với một vài sản phẩm khác.

Cũng gần thời điểm này, AI tạo sinh của Anthropic hay Claude đã có thể xử lý 100.000 mã thông báo văn bản, tương đương với khoảng 75.000 từ trong một phút, độ dài của một cuốn tiểu thuyết trung bình, so với khoảng 9.000 mã thông báo khi nó được giới thiệu vào hồi tháng 3 cùng năm.

Đồng thời, rất nhiều công ty khác đang xây dựng các mô hình LLM phục vụ cho những lĩnh vực khác nhau. Số lượng tăng trưởng đều đặn của những mô hình này cho thấy đây chắc chắn sẽ tiếp tục là xu hướng công nghệ nổi bật trong những năm tiếp theo.

AI tạo sinh hoạt động như thế nào?

Các mô hình AI tạo sinh sử dụng mạng lưới thần kinh để xác định mẫu và cấu trúc trong dữ liệu hiện có nhằm tự sáng tạo nên nội dung mới.

Một trong những bước đột phá của mô hình AI tạo sinh là khả năng tận dụng những phương pháp học tập khác nhau, bao gồm cả học tập không giám sát hoặc bán giám sát để đào tạo. Điều này đã mang lại cho các tổ chức khả năng tận dụng một lượng lớn dữ liệu chưa được gắn nhãn dễ dàng và nhanh chóng hơn để tạo ra các mô hình nền tảng. 

Đúng như tên gọi, mô hình nền tảng có thể được sử dụng làm cơ sở giúp hệ thống AI thực hiện được nhiều nhiệm vụ. Mô hình nền tảng (foundation model) là mô hình cơ bản đằng sau hoạt động của AI tạo sinh. Mô hình nền tảng có một số điểm khác biệt so với những thế hệ mô hình học sâu trước đây.

  • Thứ nhất, mô hình nền tảng có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu phi cấu trúc cực lớn và đa dạng. Ví dụ, mô hình ngôn ngữ lớn, một loại mô hình nền tảng, được đào tạo dựa trên khối lượng rất lớn văn bản công khai trên internet với chủ đề đa dạng. Trong khi đó, những mô hình học sâu khác được đào tạo dựa trên tập dữ liệu cụ thể hơn với một số nội dung nhất định.

  • Thứ hai, trên thực tế, các mô hình học sâu truyền thống thường chỉ có thể thực hiện một tác vụ, chẳng hạn như phân loại đối tượng trong ảnh hoặc đưa ra dự đoán. Ngược lại, một mô hình nền tảng có thể thực hiện cả hai tác vụ này và tạo ra nội dung mới.

Các mô hình nền tảng ngày càng lớn và phức tạp hơn. Chính vì vậy, thay vì xây dựng mô hình mới từ đầu, nhiều doanh nghiệp đã tùy chỉnh những mô hình nền tảng được đào tạo trước để tăng tốc quá trình nghiên cứu AI của mình. Hiện nay, có tới hàng trăm mẫu mô hình nền tảng sẵn có. Theo các chuyên gia, xu hướng phát triển mô hình nền tảng dưới dạng nguồn mở đang và sẽ tiếp tục gia tăng.

Ứng dụng Generative AI trong thực tiễn

AI tạo sinh là một công cụ mạnh mẽ, hỗ trợ quy trình làm việc của nhà sáng tạo nội dung, kỹ sư, nhà nghiên cứu, nhà khoa học,... Trường hợp và khả năng ứng dụng GenAI trải rộng, từ phục vụ mục tiêu cá nhân cho đến tổ chức, doanh nghiệp.

Mô hình AI tạo sinh có thể nhận đầu vào như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, mã và tạo nội dung mới theo yêu cầu từ người dùng. Ví dụ: Nó có thể biến văn bản đầu vào thành hình ảnh, biến hình ảnh thành bài hát hoặc biến video thành văn bản.


Những ứng dụng AI tạo sinh phổ biến nhất trong thực tiễn hiện nay có thể kể tới:

Ngôn ngữ

Văn bản là gốc rễ của nhiều mô hình AI tạo sinh và được coi là miền tiên tiến nhất. Một trong những ví dụ phổ biến nhất về mô hình tạo sinh dựa trên ngôn ngữ được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Các mô hình ngôn ngữ lớn đang được tận dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm tạo bài luận, phát triển mã code, dịch thuật và thậm chí là giải trình tự GEN.

Âm thanh

Âm nhạc, âm thanh và lời nói cũng là những lĩnh vực mới nổi trong thế hệ AI tạo sinh. Hiện nay, nhiều mô hình AI tạo sinh tiên tiến có thể sáng tác bài hát và đoạn clip âm thanh bằng cách nhập văn bản, nhận dạng đối tượng trong video và tạo âm thanh đi kèm cho các cảnh quay khác nhau,...

Hình ảnh

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Generative AI nằm trong lĩnh vực hình ảnh, bao gồm việc tạo hình ảnh 3D, hình đại diện, đồ thị và các hình minh họa khác.

Trong lĩnh vực y tế - chăm sóc sức khỏe, mô hình AI tạo sinh có thể tạo biểu đồ hiển thị các hợp chất và phân tử hóa học mới, hỗ trợ phát hiện thuốc. Chúng cũng tạo hình ảnh chân thực, mô hình 3D cho những trò chơi thực tế ảo hoặc thực tế tăng cường, thiết kế logo, nâng cao hoặc chỉnh sửa hình ảnh hiện có,...

Dữ liệu tổng hợp

Dữ liệu tổng hợp cực kỳ hữu ích để đào tạo các mô hình AI. Sự phát triển của dữ liệu tổng hợp thông qua các mô hình tạo sinh có lẽ là một trong những giải pháp hiệu quả nhất để vượt qua thách thức về dữ liệu của nhiều doanh nghiệp.

Nhờ dữ liệu tổng hợp, mô hình AI tạo sinh có thể giảm chi phí gắn nhãn bằng cách tự động tạo ra dữ liệu đào tạo tăng cường hoặc học cách trình bày nội bộ của dữ liệu để tạo điều kiện cho việc đào tạo mô hình với dữ liệu ít được gắn nhãn hơn.


Công cụ Generative AI được ứng dụng rộng rãi với khả năng sáng tạo nội dung mạnh mẽ - Ảnh: Internet

Tác động của các mô hình tạo sinh rất rộng rãi và khả năng ứng dụng của nó ngày càng tăng lên trong thực tiễn đời sống. Dưới đây chỉ là một vài ví dụ về cách Generative AI đang thúc đẩy và thay đổi ở lĩnh vực giao thông vận tải, khoa học tự nhiên và giải trí.

Giao thông vận tải

Trong ngành công nghiệp ô tô, AI tạo sinh được kỳ vọng sẽ giúp tạo ra mô hình 3D dùng để mô phỏng và phát triển ô tô. Dữ liệu tổng hợp cũng đang được sử dụng để đào tạo phương tiện tự hành.

Khả năng điều khiển, phát hiện sự cố, xử lý tình huống của một chiếc xe tự hành trong thế giới 3D, khi được ứng dụng trong thực tiễn sẽ hỗ trợ cải thiện mức độ an toàn, hiệu quả và tính linh hoạt, đồng thời giảm rủi ro và chi phí chung.

Khoa học tự nhiên

Đây là lĩnh vực được hưởng lợi rất nhiều từ AI tạo sinh. Trong ngành chăm sóc sức khỏe, mô hình sinh học có thể hỗ trợ nghiên cứu bằng cách phát triển các chuỗi protein mới, phục vụ cho quá trình khám phá thuốc. Sinh viên cũng có thể hưởng lợi từ việc tự động hóa một số nhiệm vụ như ghi chú, mã hóa hình ảnh y tế và phân tích bộ gen.

Trong khi đó, với ngành thời tiết, mô hình AI tạo sinh có thể được sử dụng để tạo ra mô phỏng về các hành tinh, từ đó giúp dự báo thời tiết và dự đoán thiên tai chính xác. Ứng dụng này góp phần tạo ra môi trường sống an toàn hơn cho người dân nói chung, đồng thời cho phép các nhà khoa học dự đoán, chuẩn bị kỹ càng hơn trước khi đối mặt với thảm họa thiên nhiên.

Giải trí

Tất cả khía cạnh của ngành giải trí, từ trò chơi điện tử đến phim ảnh, hoạt hình,... đều có thể tận dụng mô hình AI tạo sinh để hỗ trợ quy trình sáng tạo nội dung. Sử dụng các công cụ AI tạo sinh góp phần tăng cường khả năng sáng tạo và hỗ trợ công việc của nhà sáng tạo.

Nhìn chung, AI tạo sinh - Generative AI có tiềm năng tác động đáng kể đến nhiều ngành công nghiệp, mang lại lợi ích thiết thực với khả năng ứng dụng linh hoạt, đồng thời là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu và phát triển AI.

Nguồn tham khảo: https://www.nvidia.com/en-us/glossary/generative-ai/


Hệ thống giao thông thông minh: Những điều cần biết
Hệ thống giao thông thông minh: Những điều cần biết
time 10/07/2024
Xây dựng giao thông thông minh (ITS) là một trong các ưu tiên hàng đầu của Bộ GTVT hiện nay. Vậy hệ thống giao thông thông minh là gì, có những thành phần nào, thực trạng triển khai tại Việt Nam ra sao?
Hướng dẫn chi tiết về Thu phí không dừng (ETC) cho tài xế
Hướng dẫn chi tiết về Thu phí không dừng (ETC) cho tài xế
time 10/07/2024
Thu phí không dừng đã xuất hiện ở Việt Nam trong một vài năm trở lại đây, mang đến nhiều lợi ích cho người và phương tiện tham gia giao thông. Bài viết này sẽ cung cấp những thông tin cần thiết cho bạn đọc về thu phí không dừng.
Callbot là gì? Lợi ích tiềm năng cho doanh nghiệp
Callbot là gì? Lợi ích tiềm năng cho doanh nghiệp
time 09/07/2024
Những giải pháp tổng đài tự động như callbot đã và đang được nhiều doanh nghiệp ứng dụng để hỗ trợ tổng đài viên truyền thống chăm sóc khách hàng.
ITS chính thức ra mắt phiên bản mới nhất - Nhiều điểm cải tiến ấn tượng
ITS chính thức ra mắt phiên bản mới nhất - Nhiều điểm cải tiến ấn tượng
time 08/07/2024
Với Elcom ITS (Version 1.7) này, Elcom tiếp tục tiến gần hơn nữa với sứ mệnh thay đổi diện mạo giao thông Việt Nam, góp phần hiện đại hóa hệ thống giao thông Quốc gia.
Tích hợp dữ liệu là gì? Tầm quan trọng của tích hợp dữ liệu
Tích hợp dữ liệu là gì? Tầm quan trọng của tích hợp dữ liệu
time 28/06/2024
Dữ liệu là công cụ quan trọng, đồng thời là tài sản quý giá của doanh nghiệp, tổ chức trong thời đại công nghệ bùng nổ. Vậy tích hợp dữ liệu là gì? Tại sao phải tích hợp dữ liệu?