Generative AI vs Machine Learning: Những khác biệt chính

Theo các nghiên cứu, thị trường Machine Learning dự kiến sẽ đạt giá trị hơn 200 tỷ USD vào năm 2029, trong khi các sản phẩm AI được dự báo sẽ có giá trị trên 1 nghìn tỷ USD vào năm 2030. Khi Machine Learning và AI tiếp tục phát triển, sự xuất hiện của Generative AI mang lại những cách thức mới trong việc xử lý, tạo ra và sử dụng dữ liệu phức tạp.

Điểm chung khi so sánh Generative AI vs Machine Learning là khả năng tăng cường hiệu suất, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu. Vậy, đâu là các điểm khác biệt giữa hai công nghệ AI này? Cùng FPT.AI khám phá nhé!

Machine Learning là gì?

Machine Learning là một lĩnh vực trong kỹ thuật phần mềm (Software Engineering), phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu (patterns) và sử dụng những mẫu này nhằm hỗ trợ con người trong việc ra quyết định dựa trên lượng dữ liệu mới và khổng lồ. Về cơ bản, các thuật toán Machine Learning (Machine Learning Algorithms) xem xét các quyết định trước đó hoặc các mẫu nguyên nhân – kết quả, sau đó tìm cách tái tạo dự đoán những quyết định tương tự nhằm hỗ trợ người dùng hoặc doanh nghiệp.

Ví dụ: Giả sử một giáo viên truy cập vào một trang bán lẻ trực tuyến và thường xuyên mua bút chì. Một nền tảng Machine Learning được triển khai dưới dạng một công cụ mua sắm có thể nhận diện giáo viên là 1 khách hàng thường xuyên, dựa trên dữ liệu về lịch sử mua hàng. Sau đó, dựa trên dữ liệu về hàng tồn kho và tình trạng sẵn có của trang web, công cụ này có thể đề xuất danh sách các loại bút chì phù hợp với số lượng giáo viên thường mua để giúp người này tiết kiệm thời gian, cải thiện trải nghiệm mua sắm và tăng khả năng bán hàng.

Machine Learning dựa vào một loạt các thuật toán để xây dựng các mô hình có khả năng truy cập dữ liệu hiện có và  “tự học” mà không cần con người phải liên tục can thiệp. Các mô hình này đều trải qua quá trình huấn luyện, xác thực và tinh chỉnh (khi có thêm dữ liệu đầu vào hoặc phản hồi) để tạo ra đầu ra phù hợp nhất.

Như vậy, để học và hoạt động chính xác, các mô hình Machine Learning cần truy cập vào các tài nguyên dữ liệu lớn. Chúng cũng thường xuyên cần được cập nhật và huấn luyện lại khi dữ liệu phát triển, thay đổi và khi chất lượng dữ liệu thay đổi theo thời gian.

>>> XEM THÊM: Deep Learning là gì? So sánh DL với AI và Machine Learning

Các ứng dụng của Machine Learning trong thực tế

Các thuật toán Machine Learning có thể xử lý nhiều tác vụ trong các lĩnh vực kinh doanh quan trọng, bao gồm:

• Bán lẻ (Retail): Các thuật toán Machine Learning có thể sử dụng dữ liệu bán hàng trong quá khứ và hiện tại để cá nhân hóa ưu đãi, đưa ra gợi ý sản phẩm hoặc kích hoạt các hệ thống đề xuất (Recommendation Systems), dự đoán khối lượng bán hàng và đặt hàng. Những ứng dụng này gián tiếp hỗ trợ lập kế hoạch sản xuất và logistics, đồng thời đáp ứng nhu cầu của khách hàng dựa trên hành vi duyệt web và mua sắm của họ.
• Kinh doanh (Business): Machine Learning có thể truy cập lượng lớn dữ liệu kinh doanh để hỗ trợ nhiều nhiệm vụ như xác định xu hướng, dự đoán kết quả kinh doanh, và phát hiện các điểm nghẽn (bottlenecks) trong hiệu suất, quy trình hoặc chuỗi cung ứng.
• Chăm sóc sức khỏe (Healthcare): Các thuật toán học máy có thể sử dụng dữ liệu bệnh nhân để hỗ trợ chẩn đoán hoặc theo dõi các mẫu lây nhiễm, chẳng hạn như giám sát mức độ phơi nhiễm trong đại dịch COVID-19.
• Sản xuất (Manufacturing): Học máy có thể sử dụng dữ liệu từ các thiết bị IoT để theo dõi hiệu suất máy móc sản xuất, giám sát quy trình làm việc của vật liệu và quy trình, đồng thời đề xuất các tối ưu hóa quy trình.
• Dịch vụ tài chính (Financial services): Machine Learning hỗ trợ ngành ngân hàng và tài chính trong các nhiệm vụ như bảo vệ chống gian lận, phòng chống rửa tiền, lập kế hoạch tài chính cá nhân hóa và tối ưu hóa quy trình tổng thể.
• Dịch vụ và hỗ trợ khách hàng (Customer Service and Support): Machine Learning là nền tảng của các công cụ chat tương tác, hỗ trợ khách hàng giải quyết câu hỏi và vấn đề. Điều này làm tăng mức độ tương tác và giúp tìm giải pháp phù hợp cho các vấn đề phổ biến của khách hàng.
• Marketing: Các thuật toán Machine Learning có thể mô hình hóa các yếu tố quan trọng trong marketing, chẳng hạn như dự đoán tỷ lệ rời bỏ khách hàng (Customer Churn), phân khúc khách hàng và xác định mục tiêu, giúp tăng hiệu quả và năng suất cho các nỗ lực bán hàng.
• Logistics và vận tải: Machine Learning có thể xử lý lượng lớn dữ liệu từ cảm biến hiệu suất phương tiện, cảm biến đường bộ và hệ thống định vị phương tiện như GPS, cũng như dữ liệu thời tiết và giao thông. Từ đó, nó cung cấp các kế hoạch chi tiết cho hoạt động logistics và bảo trì đội xe.

>>> XEM THÊM: AI tạo sinh là gì? Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024

Generative AI mở rộng khả năng của Machine Learning như thế nào?

Generative AI mở rộng khả năng của Machine Learning bằng cách thêm các tính năng mới vào mô hình, cho phép chúng tạo hoặc tổng hợp dữ liệu mới, chẳng hạn như văn bản hoặc hình ảnh, dựa trên dữ liệu hiện có được sử dụng để huấn luyện mô hình.

Generative AI sử dụng các thuật toán và kiến thức từ nhiều lĩnh vực của Machine Learning, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing -NLP) và Thị giác máy tính (Computer Vision). Một số mô hình phức tạp thường được sử dụng trong các ứng dụng Generative AI bao gồm:

• Generative adversarial networks (GANs): GANs là một loại thuật toán Deep Learning quan trọng, dựa trên nhiều Neural Networks hoạt động cạnh tranh với nhau để tạo ra dữ liệu mới mong muốn dựa trên dữ liệu hiện có. Trong đó Generator tạo dữ liệu mới còn Discriminator xác định xem dữ liệu mới là thật hay được tạo bởi AI. Qua thời gian, khả năng tạo dữ liệu mới của Generator cải thiện cho đến khi Discriminator không thể phân biệt được giữa dữ liệu gốc và dữ liệu mới.
• Transformer Models: Transformers sử dụng kỹ thuật toán học gọi là Self-Attention, kết hợp với Neural Networks, để nhận diện ngữ cảnh và thiết lập mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu. Mô hình này là nền tảng cho nhiều ứng dụng AI, bao gồm chuyển văn bản thành giọng nói (Text to Speech) và nghiên cứu thuốc dựa trên việc hiểu chuỗi gen trong DNA.
• Diffusion Models: Mô hình Diffusion tạo ra dữ liệu mới dựa trên dữ liệu huấn luyện bằng việc giảm hình ảnh gốc thành một tập hợp pixel và sau đó tái tạo lại hình ảnh bằng các yếu tố và phong cách được yêu cầu bởi người dùng.
• Autoregressive models: Autoregressive Models tự động dự đoán phần tử tiếp theo trong một chuỗi bằng cách phân tích các phần tử trước đó, phù hợp cho các sự kiện liên quan đến thời gian như dự đoán giá cổ phiếu, dự báo thời tiết và dự đoán giao thông.
• Large language models: Các nền tảng Generative AI phổ biến như ChatGPT sử dụng LLMs để diễn giải các truy vấn người dùng (prompts) và tạo ra văn bản, hình ảnh hoặc mã phần mềm phức tạp để đáp ứng.
• Variational autoencoders: VAEs là một loại Neural Network không giám sát, bao gồm một Encoder có khả năng đơn giản hóa dữ liệu và nắm bắt các đặc điểm quan trọng của đầu vào và một Decoder có thể nhận dữ liệu đã được đơn giản hóa và tái tạo nó thành dữ liệu mới giống với các ví dụ trong tập huấn luyện.
• Recurrent neural networks: RNNs là các mô hình Deep Learning được thiết kế để chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành đầu ra cụ thể. RNNs sử dụng cùng một tham số cho mỗi đầu vào để giảm độ phức tạp của tham số. Các ứng dụng phổ biến bao gồm dịch ngôn ngữ, nhận diệngiọng nói và các tác vụ NLP khác.
• Multimodal AI: Multimodal AI có thể diễn giải nhiều loại dữ liệu như hình ảnh, văn bản, âm thanh và video dựa trên một văn bản yêu cầu.

Hiện nay, Generative AI đang phát triển mạnh mẽ nhờ các Foundation Models, sử dụng các Deep Neural Networks được huấn luyện trên các tập dữ liệu chung khổng lồ và không được gắn nhãn. Các Foundation Models này thường được sử dụng như các nền tảng AI mới, giúp doanh nghiệp khởi động các dự án AI nhanh hơn và tập trung vào kết quả cuối cùng, chẳng hạn như hiểu ngôn ngữ, tạo văn bản, tạo hình ảnh hoặc thực hiện các cuộc hội thoại tự nhiên, thay vì phải xây dựng hệ thống AI từ đầu.

>>> XEM THÊM: Khám phá 5 loại Generative Models (mô hình tạo sinh) nổi bật

Các ứng dụng của Generative AI

Sự khác biệt chính giữa các trường hợp sử dụng Generative AI và các loại Machine Learning, chẳng hạn như Predictive AI, nằm ở mức độ phức tạp của ứng dụng và loại dữ liệu mà nó xử lý. Các thuật toán Machine Learning thường chỉ hoạt động dựa trên cơ chế nguyên nhân – kết quả cơ bản. Ngược lại, các công cụ Generative AI có thể cung cấp phản hồi sáng tạo và sâu sắc hơn, bao gồm:

• Bán lẻ (Retail): Generative AI có thể tạo ra mô tả sản phẩm, tùy chỉnh các khuyến mãi và gợi ý sản phẩm cũng như cập nhật các kế hoạch trưng bày sản phẩm (Planograms) dựa trên các điều kiện động như xu hướng bán hàng, mức tồn kho, dữ liệu cạnh tranh hoặc giá cả theo thời gian thực. Các công cụ Generative Visualization có thể giúp người dùng hình dung hình ảnh khi dùng thử sản phẩm trực tuyến để tạo ra trải nghiệm mua sắm ảo chân thực hơn.
• Kinh doanh (Business): Generative AI có thể khai thác giá trị từ các nội dung phi cấu trúc như bản đồ, danh mục sản phẩm, mối quan hệ đặt hàng và chuỗi cung ứng, email và các bộ sưu tập tài liệu lớn. Các chatbot tiên tiến có thể tự động chuyển đổi các câu hỏi phức tạp thành ý nghĩa ngữ nghĩa cơ bản, phân tích ngữ cảnh và tạo ra các phản hồi chính xác, tự nhiên cho các hệ thống hỗ trợ tự động thế hệ mới.
• Chăm sóc sức khỏe (Healthcare): Generative AI có thể tự động sao chép và tóm tắt ghi chú lâm sàng, phân tích hình ảnh và kết quả xét nghiệm để hỗ trợ chẩn đoán, thậm chí tạo ra các phương pháp điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân dựa trên các yếu tố phức tạp như di truyền, lối sống và triệu chứng.
• Sản xuất (Manufacturing): Generative AI có thể tạo và đánh giá các phương án thiết kế để giúp nhà sản xuất chọn ra các thiết kế và quy trình tối ưu nhất, hiệu quả nhất và tiết kiệm chi phí nhất, đồng thời cải thiện khả năng hiển thị chuỗi cung ứng. Công nghệ này cũng có thể tìm kiếm thông tin chuyên sâu và xác thực các mô hình để hỗ trợ thiết kế và sản xuất. Ngoài ra, Generative AI vượt ra ngoài các hình thức Machine Learning trước đây bằng cách sử dụng dữ liệu chẩn đoán để phát hiện lỗi thiết bị, đề xuất hành động khắc phục và hướng dẫn kỹ thuật viên thực hiện sửa chữa, bảo trì.
• Dịch vụ tài chính (Financial services): Generative AI có thể hỗ trợ xây dựng các chiến lược đầu tư và danh mục đầu tư để đáp ứng các mục tiêu tài chính cụ thể. Nó cũng mở ra các dịch vụ tư vấn tài chính hoặc quản lý tài sản mới dành cho khách hàng và cố vấn tài chính. Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) có thể vận hành các công cụ phức tạp như lọc cổ phiếu dựa trên tương tác ngôn ngữ tự nhiên. Ngoài ra, Generative AI còn giúp xử lý và tạo ra lượng lớn tài liệu tài chính, chẳng hạn như hồ sơ kinh doanh, hợp đồng vay, chính sách bảo hiểm và tài liệu tuân thủ quy định.
• Dịch vụ và hỗ trợ khách hàng (Customer Service and Support): Generative AI được xây dựng dựa trên các chatbot hiện có, có thể phân tích và diễn giải ngữ cảnh và ngữ nghĩa – thậm chí đánh giá mức độ căng thẳng hoặc trạng thái cảm xúc của người dùng thông qua giao diện giọng nói. Điều này cho phép tạo ra các trợ lý ảo nhạy bén và chính xác hơn, đáp ứng nhu cầu của nhiều loại thị trường.

>>> XEM THÊM: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh cho doanh nghiệp bán lẻ

So sánh sự khác biệt giữa Generative AI vs Machine learning

Nói một cách đơn giản, Machine Learning dạy máy tính cách hiểu dữ liệu để thực hiện một số nhiệm vụ cụ thể. Generative AI xây dựng dựa trên nền tảng đó và bổ sung các khả năng mới nhằm mô phỏng trí thông minh, sự sáng tạo và tính tự chủ của con người.

So với Machine Learning, một công cụ Generative AI có thể được triển khai như một trợ lý ảo cung cấp hỗ trợ toàn diện hơn. Ví dụ, một trợ lý ảo sử dụng Generative AI có thể trả lời cuộc gọi và tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên, thu thập thông tin từ người dùng một cách linh hoạt, chẩn đoán vấn đề, xử lý lịch trình và hướng dẫn người gọi qua các quy trình chẩn đoán và giải pháp.

Với Machine Learning, người dùng có thể kiểm soát được thông tin và các nguồn dữ liệu nhưng Generative AI lại đặt ra thách thức về quyền sở hữu trí tuệ (Intellectual Property – IP). Các doanh nghiệp phải đối mặt với câu hỏi: Ai sở hữu đầu ra, khi đầu ra thực chất là sự tổng hợp của các đầu vào IP khác?

Ví dụ, nếu 10 cuốn sách được sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho Generative AI và công nghệ này tạo ra nội dung mới dựa trên phần lớn hoặc toàn bộ nội dung của các cuốn sách đó thì ai sẽ thực sự sở hữu nội dung được tạo ra và có quyền hợp pháp tuyên bố quyền tác giả hoặc quyền sở hữu trí tuệ? Những vấn đề này và các mối quan ngại khác cần được làm rõ dứt khoát trước khi Generative AI bước vào xu hướng thương mại chính thống.

Tóm lại, trong khi Machine Learning tập trung vào việc học từ dữ liệu để tối ưu hóa và cải thiện độ chính xác của các mô hình, Generative AI xây dựng trên nền tảng đó và bổ sung khả năng sáng tạo, mô phỏng trí thông minh và tính tự chủ của con người. Hiểu rõ sự khác biệt giữa hai công nghệ này sẽ giúp doanh nghiệp khai thác hiệu quả tiềm năng của AI, từ đó tạo ra giá trị bền vững và tăng cường lợi thế cạnh tranh trong thời đại kỹ thuật số.

Hy vọng bài viết trên đã giúp bạn thấy rõ điểm khác biệt giữa Generative AI vs Machine Learning. Liên hệ ngay với FPT.AI nếu quan tâm về nền tảng tích hợp công nghệ AI tạo sinh FPT GenAI. Đây là một hệ sinh thái  bao gồm các công nghệ và giải pháp AI toàn diện được phát triển trên nền tảng FPT AI Factory, với 5 trụ cột chính:

• Mô hình ngôn ngữ tối ưu: Kết hợp giữa mô hình nền tảng (Sao La series) và mô hình chuyên biệt theo từng lĩnh vực như ngân hàng, tài chính, bán lẻ, giúp tăng hiệu quả phát triển AI.
• Nền tảng AI tiên tiến: Tích hợp công nghệ như Dialog Management, Natural Language Understanding, Natural Language Generation, và hệ tri thức số hóa để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và vận hành doanh nghiệp.
• Sản phẩm AI đa dạng: Cung cấp hơn 10 sản phẩm AI có thể tích hợp vào mọi quy trình vận hành doanh nghiệp.
• Giải pháp đóng gói sẵn: Đáp ứng các bài toán kinh doanh về trải nghiệm khách hàng, tối ưu hiệu suất và chi phí như chiến dịch telesales tự động, auto-claim, tự động hóa đào tạo, trợ lý ảo đa kênh.

Hãy để chúng tôi giúp doanh nghiệp bạn tạo nên lợi thế cạnh tranh bền vững trên hành trình chuyển đổi số toàn diện.

Nguồn tham khảo: TechTarget. (n.d.). Generative AI vs Machine Learning: Những khác biệt chính. Truy cập ngày 18 tháng 1 năm 2025, từ https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/Generative-AI-vs-machine-learning-How-are-they-different

>>> XEM THÊM:

• 4 Làn Sóng AI: Đâu Là Công Nghệ AI trong tương lai?
• Data Leakage là gì? Cách ngăn chặn GenAI Data Leakage