AI tạo sinh (Generative AI) là gì? Cách thức hoạt động như thế nào

Bizfly Cloud

1532

19-04-2024

Có thể bạn đã biết một trong những ứng dụng gần đây nhất và thú vị nhất của AI là tạo sinh AI, một công nghệ có khả năng tạo ra nội dung văn bản, hình ảnh và thậm chí cả âm nhạc từ đầu. Bài viết này Bizfly Cloud giúp bạn khám phá AI tạo sinh là gì, cách thức hoạt động và những tác động tiềm tàng của nó đối với thế giới.

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh (Generative AI) là một phân nhánh của AI có khả năng tạo ra nội dung và ý tưởng mới. Công nghệ này mô phỏng trí thông minh của con người trong các tác vụ điện toán phức tạp như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dịch thuật.

Generative AI cho phép học máy từ các dữ liệu đa dạng, từ ngôn ngữ đến hình ảnh, âm nhạc và thậm chí là mã lập trình. Sau khi được đào tạo, AI có thể tạo ra nội dung mới bằng cách kết hợp và tái tạo các mẫu đã học.

Vai trò quan trọng của AI tạo sinh

Generative AI đã tạo nên bước đột phá trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:

• Tăng tốc độ nghiên cứu: Các thuật toán tạo sinh có thể phân tích dữ liệu phức tạp, giúp các nhà nghiên cứu khám phá những hiểu biết và xu hướng mới.
• Nâng cao trải nghiệm khách hàng: AI tạo sinh có thể giao tiếp tự nhiên với con người, đóng vai trò như trợ lý dịch vụ khách hàng và cá nhân hóa tương tác với khách hàng.
• Tối ưu hóa quy trình kinh doanh: AI tạo sinh kết hợp với máy học để tự động hóa và cải thiện các quy trình trong các lĩnh vực như tiếp thị, tài chính và bán hàng.
• Nâng cao năng suất làm việc của nhân viên: AI tạo sinh hỗ trợ các nhiệm vụ sáng tạo, tạo nguyên mẫu và tối ưu hóa thiết kế, giúp nhân viên tập trung vào các công việc có giá trị hơn.

Sự ảnh hưởng của AI tạo sinh đến các ngành công nghiệp

Các chuyên gia dự đoán rằng Generative AI có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế đáng kể. Goldman Sachs ước tính rằng công nghệ này có thể tăng 7% tổng sản phẩm quốc nội (GDP) toàn cầu và tăng mức tăng trưởng năng suất lên 1,5 điểm phần trăm trong 10 năm tới.

Công nghệ AI tổng hợp hứa hẹn sẽ cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp khác nhau, mang lại những lợi ích đáng kể. Một số ngành công nghiệp sẽ được hưởng lợi sớm hơn từ công nghệ này bao gồm:

Ngành dược phẩm: Tạo và tối ưu hóa trình tự protein, đẩy nhanh quá trình tìm kiếm thuốc.

Dịch vụ khách hàng: Chatbot do AI cung cấp phản hồi chính xác và cá nhân hóa hơn.

Tiếp thị: Tạo nội dung hấp dẫn, tối ưu hóa quảng cáo và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

Thiết kế sản phẩm: Tạo nguyên mẫu sáng tạo, tối ưu hóa thiết kế dựa trên phản hồi của người dùng.

Dịch vụ tài chính: Cải thiện dịch vụ khách hàng thông qua chatbot, tự động hóa các đề xuất sản phẩm và trả lời thắc mắc

• Tăng tốc phê duyệt khoản vay cho các thị trường khó tiếp cận
• Phát hiện gian lận hiệu quả hơn trong các giao dịch tài chính
• Cung cấp tư vấn tài chính được cá nhân hóa với chi phí thấp

Chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống: Đẩy nhanh quá trình khám phá và phát triển thuốc mới thông qua thiết kế protein và vắc-xin dựa trên AI

• Tối ưu hóa các trình tự gen tổng hợp cho sinh học tổng hợp và kỹ thuật trao đổi chất
• Tạo dữ liệu tổng hợp về bệnh nhân và chăm sóc sức khỏe để đào tạo mô hình AI và mô phỏng thử nghiệm lâm sàng

Ngành ô tô và sản xuất

• Tối ưu hóa thiết kế xe hơi để cải thiện hiệu suất và tính thẩm mỹ
• Nâng cao trải nghiệm trong xe thông qua trợ lý cá nhân được cá nhân hóa
• Tự động hóa thiết kế vật liệu, chip và bộ phận để tăng hiệu quả sản xuất
• Tạo dữ liệu tổng hợp cho thử nghiệm ứng dụng, bao gồm các trường hợp ngoại lệ

Truyền thông và giải trí

• Tạo nội dung sáng tạo như hoạt hình, kịch bản và phim ảnh với chi phí thấp
• Cá nhân hóa nội dung và quảng cáo để tăng cường trải nghiệm khán giả
• Cho phép người chơi game tạo ra các trò chơi và hình đại diện tùy chỉnh

Viễn thông

• Cải thiện dịch vụ khách hàng thông qua các chatbot giống con người
• Tối ưu hóa hiệu suất mạng bằng cách phân tích dữ liệu và dự đoán nhu cầu
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng trên tất cả các điểm tiếp xúc

Sự phát triển của AI tạo sinh

Các mô hình tạo sinh ban đầu được sử dụng trong thống kê để phân tích dữ liệu. Học sâu và mạng nơ-ron là tiền thân của AI tạo sinh hiện đại. Bộ mã hóa tự động biến đổi (2013) là mô hình tạo sinh sâu đầu tiên tạo ra hình ảnh và lời nói chân thực.

Các VAE mở đường cho việc tạo ra các biến thể dữ liệu mới, dẫn đến sự phát triển của các mô hình AI tạo sinh khác như mạng đối nghịch tạo và mô hình khuếch tán. Những đổi mới này tập trung vào tạo ra dữ liệu giống thực tế hơn.

Bộ chuyển hóa (2017) tích hợp mã hóa và giải mã với cơ chế chú ý, giúp đào tạo mô hình ngôn ngữ hiệu quả hơn. Các mô hình như GPT trở thành mô hình nền tảng, có khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ ngôn ngữ tự nhiên.

Các mô hình AI tạo sinh tiếp tục phát triển, với trọng tâm là tinh chỉnh cho dữ liệu cụ thể và tạo ra văn bản, hình ảnh, video và lời nói giống con người hơn.

AI tạo sinh hoạt động như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI) sử dụng các mô hình máy học (ML) lớn được đào tạo trên dữ liệu khổng lồ.

Mô hình nền tảng (FM)

Mô hình nền tảng (FM) là các mô hình ML được đào tạo trên một loạt các dữ liệu được tạo sinh và không được dán nhãn. Các mô hình này có khả năng thực hiện một loạt các nhiệm vụ chung ví dụ như dự đoán mục tiếp theo trong một chuỗi.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một lớp các FM. Một loại FM chuyên về các nhiệm vụ dựa trên ngôn ngữ có nhiều tham số, cho phép học các khái niệm nâng cao và có thể tạo nội dung cũng như trích xuất thông tin.

Các loại mô hình AI tạo sinh

Mô hình khuếch tán: Tạo dữ liệu mới bằng cách thực hiện các thay đổi ngẫu nhiên được kiểm soát đối với dữ liệu ban đầu. Chúng dần dần làm nhiễu dữ liệu và sau đó khử nhiễu để tạo ra một mẫu mới tương tự như bản gốc.

Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN): Bao gồm hai mạng nơ-ron: mạng tạo sinh tạo dữ liệu giả và mạng phân biệt phân biệt giữa dữ liệu thực và dữ liệu giả. Trong quá trình huấn luyện, mạng tạo sinh cải thiện khả năng tạo dữ liệu thực tế, trong khi mạng phân biệt cải thiện khả năng phân biệt thật và giả.

Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE): Học một biểu diễn nhỏ gọn của dữ liệu gọi là không gian ngầm. Bộ mã hóa ánh xạ dữ liệu đầu vào thành một điểm trong không gian ngầm, đại diện cho một phiên bản đơn giản hóa của dữ liệu. Bộ giải mã tái tạo dữ liệu từ điểm này.

Mô hình dựa trên bộ chuyển hóa: Xây dựng dựa trên các khái niệm bộ mã hóa và giải mã của VAE. Chúng sử dụng một bộ chuyển hóa để chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành một không gian trung gian, sau đó giải mã không gian này để tạo dữ liệu mới.

Kết luận

AI tạo sinh là một công nghệ đột phá có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta tạo và tiêu thụ nội dung. Nó có tiềm năng giải phóng thời gian và nguồn lực của con người, cho phép chúng ta tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo hơn. Tuy nhiên, cũng có những lo ngại về tác động của AI tạo sinh đối với việc làm của con người và vấn đề về bản quyền. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, điều quan trọng là phải cân nhắc cẩn thận các lợi ích và rủi ro liên quan để đảm bảo rằng AI tạo sinh được sử dụng một cách có trách nhiệm và có lợi cho xã hội.