Tin tức & Sự kiện
Thị trường - Công nghệ

Tác động của GenAI tới Big Data: Chuyển đổi Khoa học Dữ liệu

time 20 tháng 05, 2024

AI tạo sinh có tiềm năng tạo ra nhiều giá trị cho quy trình kinh doanh, cung cấp động lực đáng kể cho sự phát triển công nghệ trong doanh nghiệp, đặc biệt là khi kết hợp với Dữ liệu lớn.

Sự kết hợp của nhiều công nghệ hiện đại tác động lớn đến xã hội trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Nhằm mục đích nâng cao các chức năng hiện tại, việc ứng dụng AI tạo sinh (GenAI - Generation Artificial Intelligence) đã và đang trở nên ngày càng phổ biến đối với doanh nghiệp.

Nhiều công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp đã nghiên cứu và lựa chọn phát triển những giải pháp độc đáo bằng cách sử dụng AI tạo sinh, tất cả đều hướng đến sự tăng trưởng của các cá nhân, doanh nghiệp và xã hội. 

Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu tác động của AI tạo sinh đối với việc chuyển đổi khoa học và kỹ thuật dữ liệu. 

1. Mối quan hệ giữa AI và Big Data

Dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) có mối quan hệ hiệp đồng. AI yêu cầu quy mô dữ liệu khổng lồ để tìm hiểu và cải thiện quá trình ra quyết định. Trong khi đó, dữ liệu lớn sử dụng AI để cải thiện khả năng phân tích.

AI làm cho việc phân tích dữ liệu lớn trở nên đơn giản hơn bằng cách tự động hóa và tăng cường chuẩn bị dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, lập mô hình dự đoán và thực hiện nhiệm vụ phân tích phức tạp khác vốn tốn nhiều công sức và thời gian.

Ngược lại, dữ liệu lớn là nhiên liệu để trí tuệ nhân tạo vận hành. Một lượng lớn dữ liệu đa dạng giúp các ứng dụng máy học (ML - Machine learning) thực hiện những nhiệm vụ được thiết kế từ trước. Càng có nhiều dữ liệu, AI càng học hỏi và cải thiện khả năng nhận dạng mẫu tốt hơn.

Sự kết hợp này nâng cao khả năng phân tích, giúp đưa ra những hiểu biết sâu sắc, hữu ích hơn từ kho dữ liệu khổng lồ. Khi Big Data được hỗ trợ bởi AI, người dùng có thể sử dụng các công cụ trực quan để trích xuất thông tin có giá trị, hỗ trợ ra quyết định trong tổ chức.

2. Vai trò của GenAI đối với Big Data

AI tạo sinh, một nhánh mới của trí tuệ nhân tạo, đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì tốc độ xử lý dữ liệu lớn nhanh chóng. Cụ thể:

Thu thập dữ liệu

Mặc dù tự động hóa và trí tuệ nhân tạo phát triển khá mạnh mẽ thời gian gần đây, thu thập dữ liệu vẫn là một trong những công đoạn tốn nhiều thời gian nhất trong quá trình phân tích dữ liệu.

Từng hoạt động cụ thể như phân loại dữ liệu, gắn thẻ, làm sạch,... đều tiêu tốn nhiều tài nguyên, đồng thời đòi hỏi nỗ lực và sự can thiệp đáng kể của con người.

Tuy nhiên, đây là lĩnh vực có thể nâng cao hiệu quả nhờ tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large Language Model). AI tạo sinh được sử dụng để tích hợp những bộ dữ liệu liên quan từ bên ngoài vào bộ dữ liệu nội bộ, từ đó giảm thời gian xử lý.

Tạo dữ liệu tổng hợp

Dữ liệu trong thế giới thực thực tiềm ẩn nhiều mối lo ngại về quyền riêng tư. Việc sao chép dữ liệu đơn giản có thể sẽ vi phạm nguyên tắc đó. Do vậy, cần sử dụng công nghệ trích xuất thông tin quan trọng mà không vi phạm quyền riêng tư của cá nhân hoặc tổ chức.

AI tạo sinh cải thiện vấn đề trên thông qua sao chép những đặc điểm thống kê của dữ liệu thực tế mà không ảnh hưởng đến thông tin nhạy cảm. Hành động này góp phần đào tạo mô hình tốt hơn bằng cách cung cấp dữ liệu chất lượng. 

Tăng cường tập dữ liệu

Generative AI đạt được điều đó thông qua việc tạo ra các phiên bản bổ sung tương tự như dữ liệu hiện có, giúp giảm bớt yêu cầu mở rộng hoạt động và góp phần xây dựng những mô hình mạnh mẽ hơn.

Tăng cường sự đa dạng dữ liệu

Sự thiếu đa dạng của dữ liệu gây ra tác động tiêu cực đến hiệu suất và tính công bằng của mô hình học máy (ML - Machine learning). AI tạo sinh khắc phục vấn đề thông qua việc tạo các điểm dữ liệu đại diện cho những khía cạnh khác nhau của việc phân phối dữ liệu cơ bản. Kết quả là tính đa dạng của dữ liệu được tăng cường. 

Trực quan tạo sinh

Công cụ GenAI cho phép tạo ra hình ảnh, sơ đồ, biểu đồ và đồ thị thông qua việc nhập văn bản đơn giản. Tiềm năng này có thể được tích hợp vào tất cả lĩnh vực hiện có để tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình nghiên cứu và phát triển cùng với nhiều hoạt động kinh doanh khác. 


GenAI trực quan hóa dữ liệu thông qua các biểu đồ - Ảnh: Internet

3. Lợi ích của AI tạo sinh đối với dữ liệu lớn

Một số tác động tích cực chính của AI tạo sinh đối với dữ liệu lớn là: 

  • Tăng kích thước tập dữ liệu và khái quát hóa mô hình

  • Bảo vệ quyền riêng tư bằng đào tạo mô hình an toàn

  • Dễ dàng giải quyết tình trạng khan hiếm dữ liệu

  • Tăng cường tính đa dạng và tính đại diện cân bằng 

  • Đào tạo được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ cụ thể và giảm gánh nặng chú thích (annotation)

  • Tạo nội dung trực quan nhanh chóng theo yêu cầu

Thông qua kết hợp dữ liệu lớn và công nghệ phân tích AI tạo sinh, doanh nghiệp sẽ cải thiện hiệu suất và kết quả kinh doanh thông qua:

  • Dự đoán, tận dụng xu hướng thị trường và các ngành công nghiệp mới nổi

  • Phân tích hành vi người tiêu dùng và tự động hóa phân khúc khách hàng

  • Cá nhân hóa, tối ưu hóa hiệu suất của chiến dịch tiếp thị kỹ thuật số (Digital marketing)

  • Sử dụng công nghệ hỗ trợ ra quyết định thông minh dựa trên dữ liệu lớn, AI và phân tích dự đoán

4. Ứng dụng AI tạo sinh trong các miền dữ liệu lớn

Big Data thúc đẩy sự tăng trưởng trong hầu hết các lĩnh vực hiện có. Trong khi đó, Generative AI có khả năng ứng dụng thực tế vào tất cả các lĩnh vực đó thông qua những phương pháp khác nhau, phù hợp với từng lĩnh vực.

Xem thêm ebook: GenAI - Bước tiến mới tạo ra cách mạng hiệu suất cho doanh nghiệp

Hãy cùng khám phá những ứng dụng thực tế:

Tài chính

Phát hiện gian lận và giao dịch thuật toán là những mục đích sử dụng chính. GenAI đóng vai trò tăng cường dữ liệu và mô phỏng các kịch bản thị trường riêng biệt.

AI tạo sinh kết hợp với Big Data giúp xác định và ngăn chặn gian lận trong giao dịch tài chính một cách kịp thời, đồng thời phát triển và thử nghiệm những chiến lược giao dịch khác nhau. 

Chăm sóc sức khỏe

GenAI mang lại lợi ích cho lĩnh vực y tế - chăm sóc sức khỏe thông qua việc tạo ra hình ảnh y tế, góp phần hỗ trợ quá trình chẩn đoán và phân tích dựa trên hình ảnh. Ngoài ra, lĩnh vực nghiên cứu y học cũng được hưởng lợi từ GenAI thông qua hỗ trợ phát hiện thuốc để mô phỏng các cấu trúc phân tử đóng vai trò quan trọng. 

Bán lẻ

AI tạo sinh có khả năng tạo ra dữ liệu tổng hợp để tăng cường bộ dữ liệu bán hàng, tạo điều kiện thuận lợi cho việc dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho. Nó cũng nâng cao và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và đề xuất sản phẩm phù hợp.

Sản xuất

Nhu cầu cấp thiết của sản xuất là xác định khiếm khuyết trong quá trình sản xuất và cải thiện việc kiểm soát chất lượng. Bên cạnh việc thực hiện những điều đã nêu, AI tạo sinh còn góp phần tăng cường các bộ dữ liệu để cung cấp thông tin về bảo trì dự đoán,...

Tiếp thị (Marketing)

Generative AI đóng góp vào lĩnh vực marketing với việc phân khúc khách hàng thông qua đa dạng hóa cơ sở dữ liệu khách hàng. AI tạo sinh cũng tạo ra nội dung quảng cáo được cá nhân hóa cho từng đối tượng khách hàng trên mạng xã hội và những phương tiện truyền thông khác.

Đồng thời, công nghệ này cũng tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị để có sự tương tác tốt hơn với chi phí thấp hơn.

Giao thông vận tải

Mô phỏng để phân tích các mô hình giao thông bằng GenAI hỗ trợ lập kế hoạch dựa trên dữ liệu thực tế. Việc này hỗ trợ đào tạo phương tiện tự hành nhờ cải thiện khả năng điều hướng và hỗ trợ người lái.

Năng lượng

Bảo trì dự đoán trong lĩnh vực năng lượng được cải thiện độ chính xác nhờ vào AI tạo sinh. Ngoài ra, công nghệ còn được sử dụng để tìm hiểu nhu cầu trong tương lai, từ đó góp phần dự báo mức tiêu thụ năng lượng dựa trên phân tích dữ liệu trước đó.

Không thể phủ nhận, việc ứng dụng AI tạo sinh để cải thiện dữ liệu lớn đôi khi vẫn còn gặp nhiều thách thức. Tuy nhiên, nếu giải quyết được những thách thức này, sự kết hợp giữa AI tạo sinh và Big Data sẽ mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho doanh nghiệp và tổ chức.


07 lầm tưởng về công nghệ blockchain phổ biến
07 lầm tưởng về công nghệ blockchain phổ biến
time 12/06/2024
Công nghệ blockchain ngày càng quen thuộc với đời sống, đồng nghĩa với những lầm tưởng về nó cũng trở nên phổ biến hơn. Hãy cùng Elcom làm sáng tỏ những lầm tưởng phổ biến về blockchain.
Ứng dụng máy học (Machine learning) trong trung tâm dữ liệu
Ứng dụng máy học (Machine learning) trong trung tâm dữ liệu
time 06/06/2024
Trí tuệ nhân tạo và học máy có tiềm năng cách mạng hóa hoạt động của trung tâm dữ liệu. Công nghệ này giúp quản lý dữ liệu hiệu quả hơn bằng cách tăng khả năng giám sát và tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ.
Lỗ hổng hợp đồng thông minh và cách giảm thiểu rủi ro
Lỗ hổng hợp đồng thông minh và cách giảm thiểu rủi ro
time 29/05/2024
Hợp đồng thông minh tự động thực hiện nhiệm vụ được giao khi có sự kiện cụ thể xảy ra. Chúng thường được sử dụng để xử lý các luồng tài nguyên và dữ liệu lớn, do đó thu hút những kẻ tấn công mạng muốn đánh cắp dữ liệu.
Ứng dụng AI trong chuyển đổi số: Vai trò và tác động
Ứng dụng AI trong chuyển đổi số: Vai trò và tác động
time 23/05/2024
Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang thay đổi quá trình chuyển đổi số khi doanh nghiệp triển khai công nghệ để nâng cao trải nghiệm khách hàng, tăng lợi thế cạnh tranh và doanh thu.
Xu hướng chuyển đổi số năm 2024
Xu hướng chuyển đổi số năm 2024
time 22/05/2024
Xu hướng chuyển đổi số 2024 xoay quanh trí tuệ nhân tạo, giảm thiểu chi phí, thích ứng với sự thay đổi nhanh chóng và không ngừng của công nghệ.