Generative AI là gì? Generative AI được ứng dụng như thế nào?

1. Generative AI là gì?

Generative AI là một loại Trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nhiều loại dữ liệu, chẳng hạn như hình ảnh, video, âm thanh, văn bản và mô hình 3D. Generative AI thực hiện điều này bằng cách học các mẫu từ dữ liệu có sẵn, sau đó sử dụng kiến ​​thức này để tạo ra các đầu ra mới và duy nhất. Generative AI có khả năng bắt chước sự sáng tạo của con người để tạo ra các nội dung phức tạp và thực tế cao, khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho nhiều ngành như trò chơi, giải trí và thiết kế sản phẩm.

Đột phá mới nhất như ChatGPT, một chatbot được phát triển bởi công ty OpenAI (Mỹ) là ví dụ điển hình của Generative AI. Chat GPT có khả năng sáng tạo nội dung ở đa dạng các thể loại như trả lời bằng văn bản, viết blog, làm thơ, viết lời bài hát… mà không giới hạn ngôn ngữ hay bất kỳ chủ đề nào. 

GPT (Generative Pre-training Transformer) đã nâng cao đáng kể khả năng của Generative AI. Những tiến bộ này đã mở ra những khả năng mới cho việc sử dụng Generative AI để giải quyết các vấn đề phức tạp, sáng tạo nghệ thuật và thậm chí hỗ trợ nghiên cứu khoa học. Ngoài ChatGPT, rất nhiều sản phẩm Generative AI đã có mặt trên thị trường và hoàn toàn có thể đảm nhiệm được công việc lập trình, vẽ tranh, làm video, phân tích dữ liệu…

Theo Gartner dự đoán (1), Generative AI sẽ tạo ra tác động ngày càng mạnh mẽ đối với các doanh nghiệp trong 5 năm tới với một vài con số nổi bật như:

Đến năm 2024, 40% ứng dụng doanh nghiệp sẽ được nhúng AI đàm thoại, tăng từ mức dưới 5% vào năm 2020.

Đến năm 2025, 30% doanh nghiệp sẽ triển khai chiến lược thử nghiệm và phát triển có hỗ trợ AI, tăng từ mức 5% vào năm 2021.

Đến năm 2026, AI thiết kế tổng quát sẽ tự động hóa 60% nỗ lực thiết kế cho các trang web và ứng dụng di động mới. 

Đến năm 2026, hơn 100 triệu người sẽ thu hút các đồng nghiệp người máy đóng góp vào công việc của họ.

Đến năm 2027, gần 15% ứng dụng mới sẽ được tạo tự động bởi AI mà không cần con người tham gia.

Có thể nói, Generative AI chính là “lực lượng mới” của thị trường lao động. Nhiều phân nhóm của Generative AI được ứng dụng tại các doanh nghiệp, tạo ra sự thay đổi mang tính bước ngoặt trong vận hành doanh nghiệp.

2. Generative AI được ứng dụng như thế nào?

Generative AI là một công cụ mạnh mẽ để chuẩn hóa quy trình làm việc của các nhà sáng tạo, kỹ sư, nhà nghiên cứu, nhà khoa học, v.v. Các trường hợp sử dụng và khả năng bao trùm trên tất cả các lĩnh vực và các cá nhân.

Các mô hình Generative AI có thể lấy đầu vào như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã và tạo nội dung mới theo bất kỳ phương thức nào được đề cập. Ví dụ: nó có thể biến văn bản nhập thành hình ảnh, biến hình ảnh thành bài hát hoặc biến video thành văn bản. Một vài ứng dụng phổ biến nhất của Generative AI hiện nay như:

Ngôn ngữ: Văn bản là gốc rễ của nhiều mô hình Generative AI và được coi là lĩnh vực phát triển nhất. Một trong những ví dụ phổ biến nhất về các mô hình thế hệ dựa trên ngôn ngữ được gọi là các 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 văn, phát triển mã, dịch thuật và thậm chí hiểu trình tự gen.

Hình ảnh: Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Generative AI là trong lĩnh vực hình ảnh. Nó bao gồm việc tạo hình ảnh 3D, hình đại diện, video, đồ thị và các hình minh họa khác. Có một sự linh hoạt trong việc tạo hình ảnh với các phong cách thẩm mỹ khác nhau, cũng như các kỹ thuật chỉnh sửa và sửa đổi hình ảnh được tạo. Các mô hình Generative AI có thể tạo biểu đồ hiển thị các hợp chất và phân tử hóa học mới hỗ trợ khám phá thuốc, tạo hình ảnh chân thực cho thực tế ảo hoặc tăng cường, tạo mô hình 3D cho trò chơi điện tử, thiết kế logo, nâng cao hoặc chỉnh sửa hình ảnh hiện có.

Âm thanh: Âm nhạc, âm thanh và lời nói cũng là những lĩnh vực mới nổi lên trong Generative AI. Ví dụ bao gồm các mô hình có thể phát triển các bài hát và đoạn trích đoạn âm thanh bằng đầu vào văn bản, nhận dạng các đối tượng trong video và tạo tiếng ồn đi kèm cho các cảnh quay video khác nhau và thậm chí tạo nhạc tùy chỉnh.

Dữ liệu tổng hợp: Dữ liệu tổng hợp cực kỳ hữu ích để đào tạo các mô hình AI khi dữ liệu không tồn tại, bị hạn chế hoặc đơn giản là không thể giải quyết các trường hợp hóc búa với độ chính xác cao nhất. Việc phát triển dữ liệu tổng hợp thông qua các mô hình sáng tạo có lẽ là một trong những giải pháp hiệu quả nhất để vượt qua những thách thức về dữ liệu của nhiều doanh nghiệp. Nó mở rộng tất cả các phương thức và trường hợp sử dụng và có thể thực hiện được thông qua một quy trình gọi là label efficient learning. Các mô hình Generative AI có thể giảm chi phí ghi nhãn bằng cách tự động tạo dữ liệu đào tạo tăng cường bổ sung hoặc bằng cách học cách biểu diễn nội bộ của dữ liệu để tạo điều kiện đào tạo các mô hình AI với dữ liệu ít nhãn hơn.

Tác động của các mô hình sáng tạo là rất lớn và các ứng dụng của nó ngày càng phát triển. Nhiều khía cạnh của ngành giải trí, từ trò chơi điện tử đến phim ảnh, hoạt hình, xây dựng thế giới và thực tế ảo, đều có thể tận dụng các mô hình AI tổng quát để giúp hợp lý hóa quy trình tạo nội dung của họ. Những người sáng tạo đang sử dụng các mô hình tổng quát như một công cụ để hỗ trợ khả năng sáng tạo trong công việc.

3. Lợi ích của Generative AI là gì?

Generative AI có khả năng tác động đáng kể đến nhiều ngành công nghiệp và ứng dụng, đồng thời là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu và phát triển AI. Generative AI là một trong những công nghệ nổi bật hiện nay với nhiều lợi ích thiết thực đã được khẳng định như:

1 - Các thuật toán Generative AI có thể được sử dụng để tạo nội dung mới, nguyên bản, chẳng hạn như hình ảnh, video và văn bản, không thể phân biệt được với nội dung do con người tạo ra. Điều này có thể hữu ích cho các ứng dụng như giải trí, quảng cáo và nghệ thuật sáng tạo.

2 - Các thuật toán Generative AI có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả và độ chính xác của các hệ thống AI hiện có, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Ví dụ: các thuật toán AI tổng quát có thể được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp dùng để huấn luyện và đánh giá các thuật toán AI khác.

3 - Các thuật toán Generative AI có thể được sử dụng để khám phá và phân tích dữ liệu phức tạp theo những cách mới, cho phép các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu phát hiện ra các mẫu và xu hướng ẩn có thể không rõ ràng từ dữ liệu thô.

4 - Các thuật toán Generative AI có thể giúp tự động hóa và tăng tốc nhiều tác vụ và quy trình khác nhau, tiết kiệm thời gian và tài nguyên cho các doanh nghiệp và tổ chức.

Tài liệu tham khảo: 

https://www.gartner.com/en/topics/generative-ai

https://www.nvidia.com/en-us/glossary/data-science/generative-ai/