[2025] Generative AI: Định Nghĩa, Ứng Dụng & Tương Lai

Generative AI là gì?

Generative AI (hay AI tạo sinh) là trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung gốc (như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh hoặc mã phần mềm) để đáp ứng yêu cầu hoặc lệnh của người dùng.

Khái niệm Generative AI (AI Tạo sinh)

Generative AI dựa trên các mô hình học máy tinh vi được gọi là mô hình học sâu - những thuật toán mô phỏng quá trình học tập và ra quyết định của bộ não con người. Các mô hình này hoạt động bằng cách xác định và mã hóa các mẫu và mối quan hệ trong lượng dữ liệu khổng lồ, sau đó sử dụng thông tin đó để hiểu các yêu cầu hoặc câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên của người dùng và đáp ứng với nội dung mới phù hợp.

Generative AI hoạt động như thế nào?

Generative AI chủ yếu hoạt động thông qua ba giai đoạn:

Đào tạo (Training)

Để tạo ra một mô hình nền tảng (foundation model) có thể làm cơ sở cho nhiều ứng dụng AI tạo sinh. Trong giai đoạn này, thuật toán học sâu được huấn luyện trên khối lượng lớn dữ liệu thô, phi cấu trúc và không được gắn nhãn - chẳng hạn như hàng terabyte dữ liệu từ internet. Quá trình đào tạo này đòi hỏi hàng nghìn GPU được kết nối thành cụm, nhiều tuần xử lý và chi phí hàng triệu đô la.

Tinh chỉnh (Tuning)

Để điều chỉnh mô hình nền tảng cho một ứng dụng AI tạo sinh cụ thể. Việc tinh chỉnh có thể được thực hiện bằng nhiều cách:

• Fine-tuning: Cung cấp cho mô hình dữ liệu được gắn nhãn liên quan đến ứng dụng tạo nội dung cụ thể.

• Học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF): Người dùng đánh giá nội dung được tạo ra, giúp mô hình cập nhật để tăng độ chính xác hoặc liên quan.

Tạo ra, đánh giá và tinh chỉnh lại

Để đánh giá đầu ra của ứng dụng AI tạo sinh và liên tục cải thiện chất lượng và độ chính xác của nó. Nhà phát triển và người dùng liên tục đánh giá kết quả và tiếp tục tinh chỉnh mô hình - thậm chí thường xuyên như mỗi tuần một lần - để đạt độ chính xác hoặc liên quan cao hơn.

Một tùy chọn khác để cải thiện hiệu suất của ứng dụng là Tạo tăng cường truy xuất (Retrieval Augmented Generation - RAG). RAG là một khung mở rộng mô hình nền tảng để sử dụng các nguồn liên quan bên ngoài dữ liệu đào tạo, bổ sung và tinh chỉnh các tham số trong mô hình gốc. RAG đảm bảo ứng dụng AI tạo sinh luôn có quyền truy cập vào thông tin mới nhất và cung cấp sự minh bạch về nguồn thông tin cho người dùng.

Generative AI có thể tạo cái gì?

Generative AI có thể tạo ra nhiều loại nội dung trên nhiều lĩnh vực khác nhau:

• Văn bản: Các mô hình sinh thành, đặc biệt là những mô hình dựa trên transformer, có thể tạo ra văn bản mạch lạc, phù hợp với ngữ cảnh -từ hướng dẫn và tài liệu đến tờ rơi, email, nội dung trang web, blog, bài báo, báo cáo, và thậm chí cả viết sáng tạo. Chúng cũng có thể thực hiện các tác vụ viết lặp lại hoặc tẻ nhạt (ví dụ: soạn thảo tóm tắt tài liệu hoặc mô tả metadata cho trang web), giải phóng thời gian cho người viết để tập trung vào 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 thực tế hoặc tác phẩm nghệ thuật gốc, và có thể thực hiện chuyển đổi phong cách, dịch hình ảnh sang hình ảnh và các tác vụ chỉnh sửa hoặc nâng cao hình ảnh khác. Các công cụ video AI đang phát triển có thể tạo hoạt hình từ lệnh văn bản và áp dụng hiệu ứng đặc biệt cho video hiện có nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn so với các phương pháp khác.

• Âm thanh, giọng nói và âm nhạc: Các mô hình sinh thành có thể tổng hợp giọng nói và nội dung âm thanh tự nhiên cho chatbot AI và trợ lý kỹ thuật số, thuyết minh sách nói và các ứng dụng khác. Cùng công nghệ này có thể tạo ra âm nhạc gốc bắt chước cấu trúc và âm thanh của các tác phẩm chuyên nghiệp.

• Mã phần mềm: Gen AI có thể tạo mã gốc, tự động hoàn thành đoạn mã, dịch giữa các ngôn ngữ lập trình và tóm tắt chức năng của mã. Nó cho phép các nhà phát triển nhanh chóng tạo mẫu, tái cấu trúc và gỡ lỗi ứng dụng đồng thời cung cấp giao diện ngôn ngữ tự nhiên cho các tác vụ lập trình.

• Thiết kế và nghệ thuật: Các mô hình AI tạo sinh có thể tạo ra các tác phẩm nghệ thuật và thiết kế độc đáo, hoặc hỗ trợ trong thiết kế đồ họa. Các ứng dụng bao gồm tạo môi trường động, nhân vật hoặc hình đại diện, và hiệu ứng đặc biệt cho mô phỏng ảo và trò chơi điện tử.

• Mô phỏng và dữ liệu tổng hợp: Các mô hình AI tạo sinh có thể được đào tạo để tạo dữ liệu tổng hợp hoặc cấu trúc tổng hợp dựa trên dữ liệu thực hoặc tổng hợp. Ví dụ, AI tạo sinh được áp dụng trong khám phá thuốc để tạo ra cấu trúc phân tử với các đặc tính mong muốn, hỗ trợ trong việc thiết kế các hợp chất dược phẩm mới.

Công cụ Generative AI

Tạo ảnh đơn giản với Firefly Adobe

• Tạo văn bản: Công cụ như ChatGPT hay Claude.ai có thể tạo ra văn bản tương tự với con người trên nhiều chủ đề khác nhau.

• Tạo hình ảnh: Các mô hình như DALL-E và Stable Diffusion có thể tạo ra hình ảnh từ mô tả bằng văn bản.

• Tạo nhạc: Suno.com có thể sáng tác nhạc nguyên bản với nhiều phong cách khác nhau.

• Tạo mô hình 3D: Meshy.ai có thể tạo ra các đối tượng và cảnh 3D từ mô tả văn bản hoặc bản vẽ.

Generative AI đang phát triển nhanh chóng và dự kiến sẽ có tác động lớn đến nhiều ngành công nghiệp và lĩnh vực khác nhau, mở ra những hình thức sáng tạo mới, nâng cao hiệu quả và cá nhân hóa.

Ứng dụng của Generative AI

Khi công nghệ phát triển và các tổ chức tích hợp những công cụ này vào quy trình làm việc của họ, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy nhiều ứng dụng hơn nữa.

Trải nghiệm khách hàng

Các công ty marketing có thể tiết kiệm thời gian và tăng cường sản xuất nội dung bằng cách sử dụng công cụ AI tạo sinh để soạn thảo bài viết cho blog, trang web, tài liệu quảng cáo, email và nhiều hơn nữa. Ngoài ra, các giải pháp AI tạo sinh còn có thể tạo ra nội dung marketing và hình ảnh được cá nhân hóa cao độ theo thời gian thực dựa trên thời điểm, địa điểm và đối tượng mà quảng cáo được gửi đến.

Nó sẽ cung cấp năng lượng cho các chatbot và đại lý ảo thế hệ tiếp theo có thể đưa ra phản hồi cá nhân hóa và thậm chí khởi xướng hành động thay mặt khách hàng - một bước tiến đáng kể so với thế hệ trước của các mô hình AI hội thoại được đào tạo trên dữ liệu hạn chế hơn cho các nhiệm vụ rất cụ thể.

Phát triển phần mềm và hiện đại hóa ứng dụng

Các công cụ tạo mã có thể tự động hóa và đẩy nhanh quá trình viết mã mới. Việc tạo mã cũng có tiềm năng đẩy nhanh đáng kể việc hiện đại hóa ứng dụng bằng cách tự động hóa phần lớn công việc lập trình lặp đi lặp lại cần thiết để hiện đại hóa các ứng dụng cũ cho môi trường đám mây kết hợp.

Lao động kỹ thuật số

AI tạo sinh có thể nhanh chóng soạn thảo hoặc sửa đổi hợp đồng, hóa đơn, biên lai và các "giấy tờ" kỹ thuật số hoặc vật lý khác để nhân viên sử dụng hoặc quản lý có thể tập trung vào các nhiệm vụ cấp cao hơn. Điều này có thể đẩy nhanh quy trình làm việc trong hầu hết mọi lĩnh vực doanh nghiệp bao gồm nhân sự, pháp lý, mua sắm và tài chính.

Khoa học, kỹ thuật và nghiên cứu

Các mô hình AI tạo sinh có thể giúp các nhà khoa học và kỹ sư đề xuất các giải pháp mới cho các vấn đề phức tạp. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, ví dụ, các mô hình sinh sản có thể được áp dụng để tổng hợp hình ảnh y tế cho việc đào tạo và kiểm tra hệ thống hình ảnh y tế.

Generative AI có thể thay thế con người trong tương lai không?

Việc Generative AI có thể thay thế con người trong tương lai là một vấn đề đang được quan tâm rất lớn.

Câu trả lời ngắn gọn là: Có thể, nhưng không hoàn toàn và không phải trong mọi lĩnh vực. Thay vì thay thế hoàn toàn con người, Generative AI sẽ trở thành một công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp con người làm việc hiệu quả hơn. Con người sẽ tập trung vào những công việc đòi hỏi sự sáng tạo, tư duy phê phán và các kỹ năng mềm khác, trong khi AI sẽ đảm nhận những công việc lặp đi lặp lại và tốn nhiều thời gian.

Những việc mà Generative AI có thể thay thế con người:

• Các công việc lặp đi lặp lại: Như nhập liệu, phân loại dữ liệu, kiểm tra lỗi.

• Tạo nội dung: Viết bài, tạo hình ảnh, sáng tác nhạc.

• Dịch thuật: Dịch các ngôn ngữ khác nhau.

Những việc mà con người vẫn sẽ làm tốt hơn:

• Các công việc đòi hỏi sự sáng tạo cao: Như nghiên cứu khoa học, thiết kế sản phẩm mới, lãnh đạo.

• Các công việc liên quan đến giao tiếp xã hội: Như chăm sóc khách hàng, tư vấn.

• Các công việc đòi hỏi sự phán đoán và quyết định phức tạp.

Generative AI không chỉ mở ra những đột phá về công nghệ mà còn là chìa khóa mở ra tương lai với tiềm năng sáng tạo vô hạn. Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về cách Generative AI có thể thay đổi công việc hay cuộc sống của mình, đừng bỏ lỡ những bài viết tiếp theo của chúng tôi.

Để nhận tư vấn chuyên sâu và cá nhân hóa, bạn có thể liên hệ trực tiếp với chúng tôi hoặc tham gia ngay Khóa đào tạo 'Nghề Huấn Luyện AI' tại Vinalink Academy.

Khoá học Nghề Huấn luyện AI tại Vinalink Academy

>>> Thông tin chi tiết có tại: Khóa đào tạo Nghề Huấn Luyện AI tại Vinalink Academy.