Bài viết

AI tạo sinh (Generative AI) là gì? Công nghệ, ứng dụng và tương lai 2025

Tháng Hai 14, 2025

Chia sẻ với:

Nội dung bài viết

AI tạo sinh là một nhánh của trí tuệ nhân tạo có khả năng sáng tạo nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm nhạc, mã nguồn và dữ liệu tổng hợp dựa trên dữ liệu đã học. 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.

Generative AI là gì?

AI tạo sinh (Generative AI) 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.

Theo định nghĩa kỹ thuật từ wiki, trí tuệ nhân tạo tạo sinh là một loại hệ thống AI có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh hoặc các phương tiện truyền thông khác dựa trên các lệnh nhắc (prompt). Hàng ngày, bạn có thể đã tương tác với AI tạo sinh mà không nhận ra. Khi bạn nhận được email marketing được cá nhân hóa, đọc một bài báo tóm tắt tin tức, sử dụng bộ lọc trên ứng dụng chỉnh sửa ảnh, hay trò chuyện với trợ lý ảo – tất cả đều có thể được hỗ trợ bởi AI tạo sinh. Các công cụ như ChatGPT, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, Bard hay GitHub Copilot đã làm cho công nghệ này trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn với người dùng phổ thông.

Generative AI và AI khác nhau như thế nào? Khác với AI truyền thống, Generative AI sử dụng deep learning để học từ dữ liệu lớn và tạo ra nội dung mới. Các mô hình này nhận diện và mã hóa các mẫu, mối quan hệ trong dữ liệu, sau đó sử dụng kiến thức đó để hiểu yêu cầu của người dùng và phản hồi linh hoạt tùy theo ngữ cảnh.

ai tạo sinh — Generative AI tạo ra nội dung mới độc đáo thay vì chỉ phân tích và dự đoán như AI truyền thống

>>> XEM THÊM: Generative AI vs Machine Learning: Những khác biệt chính

Generative AI vận hành hoạt động như thế nào?

Để hiểu được AI tạo sinh, chúng ta cần nắm được nguyên lý cơ bản về cách các mô hình này hoạt động. Mặc dù có nhiều kiến trúc khác nhau, nhưng tất cả các mô hình AI tạo sinh đều chia sẻ một quy trình chung: học từ dữ liệu hiện có để nắm bắt các mẫu và cấu trúc, sau đó tạo ra nội dung mới dựa trên kiến thức đã học.

Quá trình hoạt động cơ bản của AI tạo sinh bao gồm ba giai đoạn chính:

Thu thập và xử lý dữ liệu: Mô hình được cung cấp một lượng lớn dữ liệu (văn bản, hình ảnh, âm thanh…) để học. 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.
Huấn luyện mô hình: Mô hình học cách nắm bắt các mẫu, cấu trúc và đặc điểm từ dữ liệu, thường thông qua việc tối ưu hóa một hàm mục tiêu cụ thể. AI tạo sinh bắt đầu với một foundation model – một mô hình deep learning được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ (thường là terabyte dữ liệu thu thập từ internet). Các foundation models phổ biến hiện nay bao gồm: mô hình ngôn ngữ lớn (large language models) để tạo văn bản, hoặc mô hình dành riêng cho hình ảnh, video, âm thanh. Bước này bao gồm việc 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.
Tạo nội dung mới: Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể tạo ra nội dung mới dựa trên đầu vào từ người dùng (prompt) hoặc tự động. 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. Retrieval-Augmented Generation (RAG) sẽ được sử dụng để giúp AI kết nối với các nguồn dữ liệu bên ngoài, bổ sung và tinh chỉnh các tham số trong dữ liệu huấn luận. Nhờ RAG, Generative AI có thể truy xuất dữ liệu chính xác hơn, tránh tình trạng lỗi thời hoặc cung cấp thông tin sai lệch.

Khác với AI truyền thống thường sử dụng học có giám sát (supervised learning), AI tạo sinh thường áp dụng các phương pháp học không giám sát (unsupervised learning) hoặc học bán giám sát (semi-supervised learning), cho phép chúng học từ dữ liệu không nhãn hoặc ít nhãn. Hệ thống AI tạo sinh được xây dựng bằng cách áp dụng học máy không giám sát hoặc tự giám sát cho một tập dữ liệu. Khả năng của hệ thống AI tạo sinh phụ thuộc vào mô-đun hoặc loại của tập dữ liệu được sử dụng.

ai tạo sinh là gì — GenAI sử dụng các mô hình nền tảng AI được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn không được gắn nhãn

generative ai là gì — Reinforcement learning with human feedback

>>> XEM THÊM: AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và AI Chatbot

Sự phát triển của các mô hình Generative AI tạo sinh theo thời gian

AI tạo sinh có thể là đơn mô-đun/phương thức (uni-modal) hoặc đa mô-đun/phương thức (multi-modal); hệ thống đơn mô-đun/phương thức chỉ nhận một loại đầu vào, trong khi hệ thống đa mô-đun/phương thức có thể nhận nhiều hơn một loại đầu vào. Ví dụ, GPT-4 của OpenAI chấp nhận cả đầu vào văn bản và hình ảnh. Trong các phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về các kiến trúc mô hình AI (Generative Models) tạo sinh phổ biến nhất, từ GANs đến Transformer, mỗi loại đều có những ưu điểm và ứng dụng riêng biệt.

Variational Autoencoders (VAEs)

Ra đời vào năm 2013, VAEs là một biến thể nâng cao của Autoencoder, gồm hai mạng nơ-ron: Encoder để nén dữ liệu và Decoder để tái tạo nội dung. Không chỉ mã hóa dữ liệu như autoencoder, VAEs còn có thể tạo ra nhiều biến thể khác nhau của dữ liệu gốc. Các ứng dụng của Generative Models này bao gồm phát hiện bất thường trong hình ảnh y tế và tạo văn bản bằng AI. VAEs là một kiến trúc encoder-decoder hoạt động bằng cách nén dữ liệu thành các vector trong không gian tiềm ẩn (latent space) có phân phối xác định, sau đó giải mã để tái tạo dữ liệu gốc.

Trong môi trường production, VAEs thường được sử dụng cho các bài toán tạo dữ liệu có cấu trúc và nén dữ liệu. Lợi thế lớn của VAEs là khả năng học được không gian tiềm ẩn mượt mà (smooth latent space), cho phép interpolation giữa các trạng thái khác nhau. Tuy nhiên, chất lượng output của VAEs thường không sắc nét bằng GANs khi xử lý hình ảnh độ phân giải cao.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Được Ian Goodfellow cùng các cộng sự giới thiệu vào năm 2014, GANs cũng gồm hai mạng nơ-ron: Generator tạo nội dung mới và Discriminator đánh giá độ chính xác và chất lượng của dữ liệu được nội dung đó. Các mô hình autoregressive (tự hồi quy) dự đoán từng phần tử dữ liệu dựa trên các phần tử trước đó, tạo ra dữ liệu mới theo chuỗi tuần tự. Kiến trúc này đặc biệt hiệu quả với dữ liệu chuỗi như văn bản, âm thanh và video. Trong tech stack hiện đại, các mô hình như GPT (Generative Pre-trained Transformer) là đại diện tiêu biểu cho autoregressive models. Chúng được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống chatbot, tạo văn bản, code completion và nhiều ứng dụng NLP khác. Điểm yếu của kiến trúc này là quá trình sinh dữ liệu tuần tự có thể chậm và khó kiểm soát output đầu-cuối.

Diffusion Models

Cũng xuất hiện vào năm 2014, Diffusion models hoạt động theo nguyên lý đơn giản nhưng hiệu quả: thêm nhiễu Gaussian vào dữ liệu theo từng bước, sau đó học cách loại bỏ nhiễu để khôi phục lại dữ liệu gốc. Trong vài năm gần đây, các mô hình như DALL-E 2, Midjourney và Stable Diffusion đã chứng minh sức mạnh của kiến trúc này trong việc tạo hình ảnh từ mô tả văn bản. Ưu điểm lớn nhất của diffusion models là chất lượng đầu ra cực cao và khả năng kiểm soát chi tiết thông qua text prompts. Tuy nhiên, quá trình sinh dữ liệu nhiều bước khiến chúng thường chậm hơn GANs trong inference.

Normalizing Flows

Normalizing flows là kỹ thuật biến đổi một phân phối xác suất đơn giản (như Gaussian) thành phân phối phức tạp hơn thông qua chuỗi các biến đổi có thể đảo ngược (invertible transformations). Trong các dự án high-precision, normalizing flows được áp dụng cho density estimation, abnormal detection và tạo dữ liệu có điều kiện. Ưu điểm chính của phương pháp này là khả năng tính toán likelihood chính xác, điều mà nhiều kiến trúc khác không làm được. Tuy nhiên, yêu cầu về tính invertible của các phép biến đổi giới hạn đáng kể độ phức tạp của mô hình.

AI tạo sinh có khả năng gì? Ứng dụng của Generative AI

Ai tạo sinh có khả năng gì? Generative AI sở hữu những khả năng đáng kinh ngạc đang thay đổi cách chúng ta làm việc, sáng tạo và tương tác với công nghệ:

Các sản phẩm tạo ra chủ yếu từ Generative AI

AI tạo và xử lý văn bản

Generative AI có khả năng tạo ra văn bản với chất lượng cao, mang tính sáng tạo và đa dạng về phong cách. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể viết các bài luận, báo cáo, kịch bản, thơ ca và nhiều loại nội dung khác với độ phức tạp và mạch lạc tương đương con người. Chúng cũng có thể tóm tắt tài liệu dài, viết lại nội dung theo nhiều giọng điệu khác nhau, từ học thuật đến hài hước, trang trọng đến thân mật.

Khả năng đa ngôn ngữ của Generative AI cho phép dịch thuật chính xác và tự nhiên, nắm bắt được cả sắc thái văn hóa và ngữ cảnh phức tạp. Điều này mở ra cơ hội giao tiếp xuyên biên giới và tiếp cận thông tin không bị giới hạn bởi rào cản ngôn ngữ. Các công cụ tiêu biểu:

ChatGPT (OpenAI): Một trong những chatbot phổ biến nhất, có khả năng viết nội dung, trả lời câu hỏi, tạo mã nguồn.
Claude (Anthropic): Trợ lý AI được thiết kế với trọng tâm về tính hữu ích, vô hại và trung thực.
Gemini (Google): Mô hình đa phương thức của Google có khả năng xử lý văn bản, hình ảnh và âm thanh.
Bard/Gemini (Google): Chatbot tích hợp với các dịch vụ của Google như Gmail, Docs, Drive.
Llama (Meta): Mô hình mã nguồn mở có khả năng tương tự các LLM thương mại.
Notion AI: Tích hợp trong nền tảng Notion, giúp viết, tóm tắt và biên tập nội dung.
Jasper: Nền tảng AI chuyên biệt cho marketing và tạo nội dung thương mại.

AI tạo và xử lý hình ảnh

Generative AI đã đạt được bước tiến vượt bậc trong việc tạo hình ảnh từ mô tả văn bản (text-to-image). Các mô hình tiên tiến có thể tạo ra hình ảnh chân thực, nghệ thuật hoặc trừu tượng dựa trên prompt của người dùng, với mức độ chi tiết và thẩm mỹ ngày càng cao. Không chỉ tạo hình ảnh mới, AI tạo sinh hình ảnh còn có thể chỉnh sửa hình ảnh hiện có theo yêu cầu, như thay đổi phong cách, bổ sung hoặc xóa các phần tử, điều chỉnh ánh sáng và màu sắc. Việc phục hồi ảnh cũ, mờ hoặc hư hỏng cũng trở nên dễ dàng hơn với sự hỗ trợ của AI. Đặc biệt ấn tượng là khả năng mô phỏng phong cách của các nghệ sĩ nổi tiếng hoặc tạo ra phong cách nghệ thuật hoàn toàn mới, mở ra nhiều khả năng sáng tạo cho cả người chuyên nghiệp lẫn người mới bắt đầu.
Các công cụ tiêu biểu:

DALL-E (OpenAI): Tạo hình ảnh từ mô tả văn bản với độ chính xác và chi tiết cao.
Midjourney: Nổi tiếng với khả năng tạo hình ảnh nghệ thuật chất lượng cao.
Stable Diffusion (Stability AI): Mô hình mã nguồn mở phổ biến cho phép triển khai locally.
Firefly (Adobe): Tích hợp vào Creative Cloud, cung cấp công cụ tạo và chỉnh sửa hình ảnh.
Imagen (Google): Công nghệ tạo hình của Google với độ chi tiết và trung thực cao.
Canva AI: Tích hợp AI vào nền tảng thiết kế đồ họa phổ biến.
RunwayML: Nền tảng với nhiều công cụ AI cho tạo và chỉnh sửa hình ảnh, video.
Leonardo.ai: Nền tảng tạo hình ảnh với nhiều mô hình đặc biệt cho game và thiết kế.

AI tạo và xử lý âm thanh, âm nhạc

Generative AI đang cách mạng hóa cách chúng ta tạo ra và tương tác với âm thanh. Các mô hình tạo âm nhạc có thể sáng tác nhạc nền, giai điệu và bản nhạc hoàn chỉnh theo nhiều thể loại khác nhau, từ cổ điển đến hiện đại, với khả năng mô phỏng phong cách của các nhạc sĩ nổi tiếng. Công nghệ chuyển đổi giọng nói cho phép biến đổi một giọng nói thành giọng khác, thay đổi ngôn ngữ nhưng vẫn giữ nguyên cảm xúc và cách phát âm của người nói gốc. Text-to-speech đã đạt đến mức độ tự nhiên khiến việc phân biệt với giọng người thật trở nên khó khăn. Các công nghệ xử lý âm thanh tiên tiến cũng cho phép tách riêng các thành phần âm thanh như giọng hát, nhạc nền, và các nhạc cụ riêng lẻ từ một bản nhạc, mở ra khả năng remix và sáng tạo lại nội dung âm thanh.

Suno: Tạo bài hát hoàn chỉnh từ mô tả văn bản, bao gồm cả lời và giai điệu.
Soundraw: Tạo nhạc nền tùy chỉnh cho video, podcast, và các dự án đa phương tiện.
Mubert: Tạo âm nhạc không bản quyền theo thể loại, tâm trạng và thời lượng.
ElevenLabs: Giọng đọc AI với chất lượng cao và khả năng tùy chỉnh cảm xúc.
Descript: Chỉnh sửa âm thanh và video bằng cách chỉnh sửa văn bản.
Voicemod: Biến đổi giọng nói theo thời gian thực cho streaming và gọi video.
Riffusion: Tạo âm nhạc từ prompt sử dụng mô hình khuếch tán.
Moises.ai: Tách các thành phần âm thanh từ bài hát, loại bỏ giọng hát hoặc nhạc cụ.

Lập trình và phát triển phần mềm

Generative AI hỗ trợ viết code, autocomplete đoạn code, chuyển đổi giữa các ngôn ngữ lập trình, tóm tắt chức năng của mã nguồn. Nhờ đó, lập trình viên có thể tạo prototype nhanh, tái cấu trúc (refactor), gỡ lỗi (debug) và sử dụng giao diện ngôn ngữ tự nhiên để lập trình dễ dàng hơn. Các LLM chuyên về code có thể hiểu và tạo ra mã nguồn phức tạp dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp cả lập trình viên mới và có kinh nghiệm tăng năng suất. AI có thể tự động tạo API, thiết kế cấu trúc dữ liệu, và viết tài liệu kỹ thuật, giảm bớt công việc thủ công và lặp đi lặp lại.

Khả năng chuyển đổi mã nguồn giữa các ngôn ngữ lập trình khác nhau (như Python sang JavaScript) cũng rất có giá trị cho các dự án đa nền tảng. Ngoài ra, các công cụ AI còn có thể phân tích mã nguồn hiện có để đề xuất cải tiến về hiệu suất, bảo mật và khả năng bảo trì, đồng thời giúp xác định và sửa lỗi nhanh chóng hơn. Các công cụ tiêu biểu:

GitHub Copilot: Trợ lý lập trình AI tích hợp trong các IDE phổ biến, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ.
Amazon CodeWhisperer: Công cụ của Amazon tương tự Copilot với tích hợp AWS.
Replit GhostWriter: AI tích hợp trong môi trường phát triển trực tuyến Replit.
Tabnine: Trợ lý lập trình tập trung vào hoàn thành mã thông minh và bảo mật.
ChatGPT với Code Interpreter: Cho phép viết, chạy và debug mã trực tiếp.
Cursor: IDE có tích hợp AI chuyên dụng cho việc viết, sửa đổi và debug code.
CodeGPT: Extension cho VS Code cung cấp khả năng hỗ trợ lập trình từ AI.
GitWit: Nền tảng giúp thiết kế và triển khai ứng dụng web từ mô tả.

Sinh dữ liệu tổng hợp

Generative AI có khả năng tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao mô phỏng dữ liệu thực tế, đóng vai trò quan trọng trong huấn luyện và thử nghiệm các hệ thống AI khác. Dữ liệu này giúp khắc phục vấn đề thiếu dữ liệu trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế và tài chính, nơi việc chia sẻ dữ liệu thật bị hạn chế vì lý do bảo mật và quyền riêng tư. Trong y tế, AI có thể tạo ra hồ sơ bệnh nhân, hình ảnh y khoa và dữ liệu xét nghiệm mô phỏng để nghiên cứu các bệnh hiếm gặp mà không cần tiếp cận dữ liệu thực. Trong tài chính, nó có thể mô phỏng giao dịch và hành vi thị trường để thử nghiệm các thuật toán giao dịch hoặc hệ thống phát hiện gian lận. Đặc biệt quan trọng là khả năng tạo dữ liệu bổ sung cho các tập dữ liệu không cân bằng, giúp giảm thiểu sự thiên vị trong các mô hình AI và cải thiện hiệu suất trên các nhóm dữ liệu ít có sẵn.

Các công cụ tiêu biểu:

NVIDIA NeMo: Nền tảng cho sinh dữ liệu tổng hợp và huấn luyện mô hình AI.
Synthea: Tạo hồ sơ bệnh nhân tổng hợp cho nghiên cứu y tế.
Mostly AI: Nền tảng tạo dữ liệu tổng hợp bảo vệ quyền riêng tư cho nhiều ngành.
Gretel.ai: Công cụ tạo dữ liệu tổng hợp chất lượng cao cho AI và phân tích.
Tonic.ai: Chuyên về tạo dữ liệu giả cho phát triển và kiểm thử phần mềm.

Sáng tạo đa phương tiện và nội dung tương tác

Generative AI đang mở rộng khả năng sang lĩnh vực sáng tạo đa phương tiện, với công nghệ text-to-video đang phát triển nhanh chóng cho phép tạo ra các đoạn video ngắn từ mô tả văn bản. Mặc dù còn hạn chế về độ dài và chất lượng, tiềm năng của công nghệ này là rất lớn cho ngành giải trí và marketing. Trong lĩnh vực thiết kế, AI có thể tạo ra mô hình 3D, giao diện người dùng và các yếu tố thiết kế khác dựa trên mô tả, giúp các nhà thiết kế nhanh chóng tạo ra nguyên mẫu và lặp lại ý tưởng của họ. Công nghệ này đang được ứng dụng trong phát triển game, kiến trúc và thiết kế sản phẩm.

Đặc biệt, AI đang thúc đẩy sự phát triển của nội dung tương tác và trải nghiệm thực tế ảo/tăng cường (AR/VR), nơi nó có thể tạo ra môi trường, đối tượng và tương tác động thái dựa trên hành động của người dùng, mang lại trải nghiệm cá nhân hóa và chân thực hơn. Các công cụ tiêu biểu:

RunwayML Gen-2: Công cụ tạo video từ văn bản hoặc hình ảnh với chất lượng tốt.
Synthesia: Tạo video có người thuyết trình từ kịch bản văn bản.
Luma AI: Tạo mô hình 3D từ hình ảnh và video.
Meta Quest AI Studio: Công cụ tạo các nhân vật NPC tương tác trong VR.
Scenario: Tạo tài sản trò chơi từ mô tả văn bản.
Anything World: Tạo mô hình 3D động từ văn bản cho game và AR/VR.
Brickit: Ứng dụng AR xác định các khối LEGO và đề xuất tạo mô hình.
Pika Labs: Tạo video ngắn từ văn bản hoặc hình ảnh trên nền tảng Discord.

AI tạo sinh (Generative AI) thường được sử dụng trong những lĩnh vực nào?

Theo báo cáo của Goldman Sachs, AI tạo sinh có thể tăng GDP toàn cầu lên khoảng 7% trong thập kỷ tới. Công nghệ này được dự đoán sẽ tự động hóa một phần công việc của khoảng 300 triệu lao động toàn thời gian, đồng thời tạo ra nhiều vị trí việc làm mới. Đặc biệt, năng suất lao động có thể tăng 1,5% mỗi năm nhờ ứng dụng AI tạo sinh. Do mang lại lợi ích lớn về năng suất cho cả cá nhân và tổ chức, AI tạo sinh đang được các doanh nghiệp tích cực thử nghiệm và khai thác để tối ưu quy trình nội bộ và nâng cao sản phẩm, dịch vụ. Theo nghiên cứu của McKinsey, khoảng 1/3 doanh nghiệp hiện đã sử dụng Generative AI thường xuyên trong ít nhất một chức năng kinh doanh. Gartner dự báo rằng hơn 80% tổ chức sẽ triển khai các ứng dụng AI tạo sinh hoặc sử dụng API của công nghệ này vào năm 2026.

Dưới đây là ứng dụng của Generative AI trong các lĩnh vực cụ thể:

Marketing và Chăm sóc khách hàng: Các công cụ AI tạo sinh giúp soạn nội dung quảng cáo, blog, email, tài liệu tiếp thị, đồng thời cá nhân hóa quảng cáo theo thời gian thực, địa điểm, đối tượng hiển thị quảng cáo. AI cũng nâng cấp chatbot và trợ lý ảo, cho phép chúng không chỉ phản hồi mà còn thực hiện hành động thay mặt khách hàng, vượt xa các mô hình AI hội thoại (Conversational AI) truyền thống. Các công ty sử dụng AI cho mục đích dự báo và tối ưu hóa doanh số bán hàng có doanh số bán hàng cao hơn 73% so với những doanh nghiệp khác.
Y tế và phát triển thuốc: Các Generative Models có thể dự đoán cách các phân tử hoạt động, mô phỏng các tương tác sinh học, thậm chí tạo ra các vật liệu sinh học mới. Các công ty như Insilico Medicine và Atomwise đang ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế để thúc đẩy quá trình phát triển các loại thuốc mới.
Lĩnh vực tài chính: AI đang cách mạng hóa ngành tài chính bằng cách tự động hóa quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa quản lý rủi ro. Trợ lý ảo và chatbot như VCB Digibot hay tổng đài AI của Sacombank giúp giảm tải tổng đài, hỗ trợ khách hàng 24/7 mà không cần con người can thiệp. AI còn đóng vai trò quan trọng trong phát hiện gian lận, giao dịch tự động, cá nhân hóa dịch vụ tài chính, và quản lý tuân thủ. Đặc biệt, công nghệ eKYC (Electronic Know Your Customer) giúp ngân hàng xác thực danh tính khách hàng nhanh chóng, an toàn, giảm thiểu gian lận và tối ưu hóa quy trình mở tài khoản trực tuyến
Lĩnh vực sản xuất và Công nghiệp: Trong lĩnh vực sản xuất và công nghiệp, AI đang được sử dụng để bảo trì dự đoán, kiểm soát chất lượng, tự động hóa bằng robot, thiết kế thế hệ và tối ưu hóa chuỗi cung ứng . AI phân tích dữ liệu cảm biến từ máy móc để dự đoán các hỏng hóc tiềm ẩn, cho phép bảo trì chủ động và giảm thời gian ngừng hoạt động không mong muốn, giúp giảm đáng kể chi phí vận hành và nâng cao hiệu quả. Các hệ thống thị giác được hỗ trợ bởi AI kiểm tra sản phẩm để phát hiện lỗi với tốc độ và độ chính xác cao hơn so với con người, dẫn đến chất lượng sản phẩm cao hơn, giảm lãng phí và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Xem thêm về ứng dụng của Generative AI trong doanh nghiệp:

Tương lai của AI tạo sinh tại Việt Nam

AI tạo sinh (Generative AI) đang dần trở thành công nghệ cốt lõi, đóng vai trò quan trọng trong chuyển đổi số tại Việt Nam. Các doanh nghiệp và tổ chức tài chính đang tích cực ứng dụng AI để nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu vận hành và gia tăng lợi thế cạnh tranh. Trong bối cảnh đó, hai case study tiêu biểu của Vietcombank và Sacombank đã minh chứng cho sự phát triển mạnh mẽ của AI trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam.

Vietcombank là một trong những ngân hàng tiên phong trong việc ứng dụng AI để nâng cao chất lượng dịch vụ. Với quy mô khách hàng dẫn đầu thị trường, Vietcombank nhận thấy cần phải tối ưu hóa các kênh chăm sóc khách hàng, đặc biệt là trên nền tảng số. Trợ lý ảo VCB Digibot, được phát triển trên nền tảng trí tuệ nhân tạo FPT.AI, giúp giảm tải số lượng cuộc gọi đến tổng đài, cho phép đội ngũ tư vấn viên tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn. VCB Digibot có thể xử lý đến 88,5% yêu cầu của khách hàng và đã tiếp nhận thành công gần 2 triệu yêu cầu. Đây là bước tiến quan trọng trong việc xây dựng hệ sinh thái chăm sóc khách hàng tự động, giúp Vietcombank củng cố vị thế tiên phong trong lĩnh vực ngân hàng số.

Sacombank cũng không đứng ngoài xu hướng AI tạo sinh khi quyết định thay đổi hoàn toàn cách thức vận hành tổng đài chăm sóc khách hàng. Trước đây, khách hàng phải thao tác qua hệ thống IVR truyền thống, gây mất thời gian và đôi khi không tối ưu trong việc điều hướng cuộc gọi. Với nền tảng FPT.AI, Sacombank đã triển khai “Tổng đài AI thế hệ mới” – hệ thống không phím bấm đầu tiên tại Việt Nam. Khách hàng khi gọi đến tổng đài không cần nhập phím điều hướng mà có thể giao tiếp trực tiếp với trợ lý ảo AI. Hệ thống này giúp giảm 50% thời gian xử lý trên nhiều kênh và đảm bảo phản hồi nhanh chóng, chính xác 24/7. Nhờ đó, Sacombank không chỉ nâng cao hiệu suất chăm sóc khách hàng mà còn tiết kiệm đáng kể nguồn lực vận hành.

Sự thành công của VCB Digibot và tổng đài AI của Sacombank chỉ là bước khởi đầu cho làn sóng ứng dụng AI tạo sinh tại Việt Nam. Trong thời gian tới, AI sẽ tiếp tục phát triển theo các hướng sau:

Tích hợp AI vào nhiều lĩnh vực hơn: Không chỉ dừng lại ở ngân hàng, AI tạo sinh sẽ được mở rộng sang các ngành như thương mại điện tử, y tế, giáo dục và dịch vụ công.
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: AI sẽ có khả năng phân tích dữ liệu sâu hơn, giúp các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ và sản phẩm phù hợp với từng cá nhân.
Tự động hóa cao cấp: Các hệ thống AI sẽ không chỉ dừng lại ở chatbot hay tổng đài mà còn tham gia vào các quy trình tự động hóa phức tạp hơn như phân tích tài chính, quản lý rủi ro và dự đoán xu hướng thị trường.
Tối ưu bảo mật AI: Khi AI ngày càng có quyền truy cập vào dữ liệu quan trọng, việc nâng cao khả năng bảo mật và chống gian lận bằng AI cũng sẽ trở thành trọng tâm phát triển.

Các thách thức lớn nhất khi triển khai Generative AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh – công nghệ siêu việt đứng sau hàng loạt mô hình ngôn ngữ tên tuổi như ChatGPT của OpenAI, Gemini của Google hay DeepSeek V3 của Deepseek vẫn có các lỗ hổng. Vậy hạn chế lớn nhất doanh nghiệp cần lưu ý khi triển khai AI tạo sinh là gì?

AI hallucination (Ảo giác trí tuệ nhân tạo)

AI hallucination xảy ra khi Generative AI tạo ra nội dung phi logic hoặc hoàn toàn sai lệch nhưng lại có vẻ hợp lý. Ví dụ, một luật sư sử dụng Generative Models để nghiên cứu pháp lý và nhận được hàng loạt án lệ giả, bao gồm các trích dẫn và nguồn tham khảo không hề tồn tại. Để giảm lỗi này, các nhà phát triển cần áp dụng biện pháp kiểm soát (guardrails) để giới hạn nguồn dữ liệu và thường xuyên đánh giá, tinh chỉnh mô hình.

Do hoạt động dựa trên xác suất, cùng một đầu vào có thể tạo ra các kết quả khác nhau, các công cụ AI tạo sinh (như chatbot chăm sóc khách hàng) có thể không đảm bảo được tính ổn định. Prompt Engineering (tinh chỉnh hoặc kết hợp nhiều prompts khác nhau) có thể được sử dụng để điều chỉnh đầu vào, đảm bảo mô hình tạo ra kết quả phù hợp và nhất quán hơn.

Thiếu khả năng giải thích và đánh giá

Nhiều mô hình tạo sinh hoạt động như “black box” (ngay cả các kỹ sư cũng khó hiểu rõ cách mô hình đưa ra quyết định). Các kỹ thuật Explainable AI (XAI) giúp làm rõ cách AI suy luận, nhưng vẫn còn hạn chế. Ngoài ra, đánh giá chất lượng nội dung AI tạo ra cũng gặp thách thức, vì các chỉ số truyền thống chưa thể đo lường chính xác độ mạch lạc hay tính sáng tạo của AI.

Các mối đe dọa về bảo mật, quyền riêng tư và sở hữu trí tuệ

Generative AI có thể bị khai thác để tạo ra email lừa đảo hoặc danh tính giả. Các doanh nghiệp và cá nhân cần tránh đưa dữ liệu nhạy cảm vào mô hình tạo sinh và kiểm soát nội dung đầu ra để tránh việc AI vô tình tạo ra nội dung vi phạm quyền sở hữu trí tuệ của bên thứ ba.

Khi phát triển một công cụ AI tạo hình ảnh, các startup tech thường đối mặt với câu hỏi hóc búa: “Làm thế nào để đảm bảo AI không sao chép các tác phẩm có bản quyền?” Vụ Getty Images kiện Stability AI đòi 1,8 tỷ USD là một lời cảnh báo rõ ràng. Đặc biệt khi việc trace back xem AI đã học từ đâu gần như là bất khả thi với kiến trúc black-box hiện nay. Việc vô tình tạo ra nội dung vi phạm bản quyền là rủi ro thường trực mà các công ty AI phải đối mặt.

Vấn đề về Deepfakes

Trong ngành fintech, các CISO liên tục phải đối mặt với nỗi lo sợ về công nghệ deepfake. Hệ thống xác thực sinh trắc học phải liên tục nâng cấp để đối phó với các cuộc tấn công ngày càng tinh vi. Báo cáo của FTC về thiệt hại 78 triệu USD từ các vụ lừa đảo deepfake không phải là con số xa lạ với giới bảo mật. Tội phạm mạng có thể lợi dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh để thực hiện các cuộc tấn công như voice phishing (giả giọng nói để lừa đảo).

Mặc dù các công cụ phát hiện Deepfakes đang được phát triển, người dùng vẫn cần nâng cao cảnh giác, không chia sẻ nội dung chưa được xác minh và kiểm tra kỹ nguồn gốc của thông tin nhạy cảm trước khi tin tưởng hoặc lan truyền. Các chuyên gia security thường xuyên phải phân tích hậu kỳ các vụ lừa đảo nơi AI đã bắt chước giọng nói của CEO để yêu cầu chuyển tiền khẩn cấp. Công nghệ giả mạo đã tiến bộ đến mức đáng sợ, và việc ngân hàng ở Hồng Kông bị lừa 25 triệu USD là một ví dụ điển hình.

>>> XEM THÊM: Data Leakage là gì? Cách ngăn chặn rò rỉ dữ liệu khi triển khai Generative AI

Giải pháp tích hợp AI tạo sinh khuyên dùng cho doanh nghiệp Việt Nam

FPT GenAI là nền tảng ứng dụng công nghệ Generative AI được phát triển bởi FPT Smart Cloud, với mục tiêu thúc đẩy trải nghiệm khách hàng, đột phá hiệu suất vận hành và nâng cao trải nghiệm nhân viên.

FPT GenAI là nền tảng được FPT Smart Cloud xây dựng trên công nghệ Generative AI

FPT GenAI gồm các công nghệ, ứng dụng và dịch vụ AI toàn diện, được phát triển trên FPT AI Factory, với 5 phần chính như sau:

Hạ tầng: FPT GenAI sử dụng nền tảng Cloud mạnh mẽ, ứng dụng các công nghệ mới nhất của NVIDIA, cho phép vận hành MLOps, AIOps với năng lực GPU mạnh mẽ, đồng thời hỗ trợ nhiều kỹ thuật khác nhằm cải thiện hiệu suất và khả năng xử lý dữ liệu.
Mô hình ngôn ngữ: Gồm Mô hình nền tảng do FPT Smart Cloud phát triển (Sao La series) và Mô hình theo lĩnh vực doanh nghiệp (ngân hàng, tài chính, bán lẻ…), giúp tăng hiệu suất việc phát triển và triển khai ứng dụng AI, phù hợp với đa dạng nghiệp vụ và loại hình doanh nghiệp.
Nền tảng: Tích hợp các công nghệ AI tiên tiến như quản lý hội thoại (Dialog Management), hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding), tạo ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generation),… để phát triển các ứng dụng AI có khả năng nâng cao trải nghiệm người dùng và tối ưu hiệu suất vận hành. Trong đó, hệ tri thức số hóa đóng vai trò cốt lõi, cho phép FPT GenAI đáp ứng chính xác yêu cầu đặc thù của từng lĩnh vực doanh nghiệp.
Sản phẩm: FPT GenAI đã cho ra mắt 10+ sản phẩm AI, có thể được tích hợp vào mọi quy trình trong doanh nghiệp.
Giải pháp: FPT GenAI cung cấp đa dạng bộ giải pháp được đóng gói sẵn, giúp giải quyết các bài toán kinh doanh về trải nghiệm khách hàng, hiệu suất vận hành và tối ưu chi phí như Chiến dịch telesales tự động, Auto-claim, Tự động hóa đào tạo, Trợ lý ảo đa kênh…

Xem thêm về FPT Gen AI tại đây:

Nếu bạn cần tư vấn chuyên sâu hơn về bất cứ giải pháp nào, hãy liên hệ với chúng tôi. Với đội ngũ chuyên gia, nhà nghiên cứu hàng đầu, FPT.AI cam kết giúp doanh nghiệp có chiến lược tích hợp Generative AI vào hệ thống vận hành thông minh, để đảm bảo phù hợp với nguồn lực và yêu cầu về bảo mật dữ liệu. Đừng bỏ lỡ những tiềm năng và lợi ích kinh tế vô cùng lớn của Ai tạo sinh!

Thông tin liên hệ:

Hà Nội : Số 10 Phạm Văn Bạch, Phường Dịch Vọng, Quận Cầu Giấy
TP. Hồ Chí Minh: tòa nhà PJICO, 186 Điện Biên Phủ, Phường Võ Thị Sáu, Quận 3
Email: support@fpt.ai
Hotline: 1900 638 399
Website: https://fpt.ai/vi/

Các câu hỏi thường gặp khác về Generative AI là gì?

AI tạo sinh tập trung vào việc nghiên cứu gì?

AI tạo sinh (Generative AI) tập trung vào sáng tạo nội dung mới (văn bản, hình ảnh, âm nhạc, video, mã lập trình), hỗ trợ nghiên cứu khoa học (tạo protein, hỗ trợ điều trị ung thư), tối ưu hóa quy trình doanh nghiệp (phân tích dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định), nâng cao năng suất và sáng tạo (thiết kế sản phẩm, quảng cáo tự động), cải thiện khả năng học của AI, đồng thời giải quyết thách thức về đạo đức và quyền sở hữu trí tuệ.

Sự khác biệt giữa AI truyền thống và AI tạo sinh là gì?

Tiêu chí	AI truyền thống	Generative AI
Khái niệm	Hệ thống AI được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể dựa trên dữ liệu huấn luyện.	Hệ thống AI có khả năng sáng tạo nội dung mới dựa trên dữ liệu đã học.
Cách thức hoạt động	Tìm ra quy luật, mối tương quan trong dữ liệu để phân loại, dự đoán, hỗ trợ ra quyết định hoặc tối ưu hóa quy trình.	Tạo ra nội dung mới, độc đáo dựa trên dữ liệu mà nó đã học.
Dữ liệu đầu vào	Cần một lượng lớn dữ liệu được dán nhãn để huấn luyện.	Có thể học từ dữ liệu không được dán nhãn. Có thể tạo ra dữ liệu mới hoàn toàn.
Công nghệ cốt lõi	– Machine Learning (ML), Deep Learning. – Supervised Learning và Unsupervised Learning. – Mô hình dựa trên quy tắc (rule-based).	– Generative Adversarial Networks (GANs). – Transformer models (GPT, BERT, T5, DALL·E, Stable Diffusion, Midjourney, etc.). – Transfer Learning giúp mô hình áp dụng kiến thức từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác.
Lợi ích chính	– Tự động hóa các nhiệm vụ tẻ nhạt. – Nâng cao hiệu quả hoạt động. – Hỗ trợ con người đưa ra quyết định chính xác hơn.	– Linh hoạt, thúc đẩy sáng tạo, tạo ra những sản phẩm, dịch vụ mới mẻ.
Hạn chế	– Chỉ hoạt động trong phạm vi dữ liệu đã học. – Không có khả năng sáng tạo nội dung mới.	– Có thể tạo ra thông tin sai lệch (Hallucination). – Khó kiểm soát vấn đề đạo đức và bản quyền.
Thách thức bảo mật	– Rủi ro rò rỉ dữ liệu và thiên vị từ dữ liệu huấn luyện.	– Deepfake, tin giả và dữ liệu giả mạo gây nguy hiểm.

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

Generative AI không thể thay thế hoàn toàn con người, vì nó vẫn phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào, thiếu tư duy cảm xúc, khả năng đánh giá đạo đức và kiểm soát sáng tạo. Công nghệ này chỉ nên được xem như một công cụ hỗ trợ, giúp nâng cao năng suất và mở rộng khả năng sáng tạo chứ không thể thay thế hoàn toàn sự sáng tạo và quyết định của con người.

>>>> XEM THÊM

Generative AI đang trải qua giai đoạn phát triển bùng nổ, mở ra kỷ nguyên mới trong tương tác giữa con người và máy tính. Từ khả năng tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh đến mã nguồn và dữ liệu tổng hợp, công nghệ này đã và đang thay đổi căn bản cách chúng ta sáng tạo, làm việc và giải quyết vấn đề.