Gen AI – Khám Phá Công Nghệ Sáng Tạo Đang Thay Đổi Thế Giới!

Trong lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), những năm 2020 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng với sự xuất hiện của AI tạo sinh, hay còn gọi là Gen AI. Khác với các hệ thống AI truyền thống chủ yếu tập trung vào phân tích và dự đoán, Gen AI mang đến khả năng sáng tạo nội dung hoàn toàn mới, mở ra vô vàn tiềm năng ứng dụng trong mọi lĩnh vực.

Vậy, chính xác thì Gen AI là gì và tại sao nó lại được coi là bước tiến lớn trong kỷ nguyên AI? Hãy tìm hiểu ngay trong bài viết sau đây.

AI Truyền thống là gì? Nền Tảng của Kỷ Nguyên AI

Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Truyền thống (Traditional AI) dùng để chỉ các hệ thống AI tiền-sinh tạo (pre-generative), bao gồm cả phương pháp dựa trên luật lệ (rule-based approaches) và các mô hình học máy (machine learning models).

Giai đoạn đầu của AI truyền thống (thập niên 1960-1980) chủ yếu dựa vào việc lập trình tường minh và các quy tắc được định nghĩa trước. Ở đây, các nhà phát triển đã tự tay xây dựng các cây quyết định (decision trees) và luồng logic. Sau đó, từ những năm 1990 trở đi, các hệ thống AI truyền thống đã tích hợp thêm khả năng học máy, cho phép chúng tự động học các mẫu hình từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng.

Những hệ thống này đặc biệt xuất sắc trong các tác vụ chuyên biệt như phân loại, dự đoán và tối ưu hóa. Chúng sử dụng dữ liệu phi cấu trúc để đưa ra quyết định hoặc khuyến nghị. Các ví dụ điển hình bao gồm phát hiện thư rác, phân tích gian lận, hệ thống gợi ý và tự động hóa công nghiệp.

Gen AI Là Gì? Khả Năng Sáng Tạo Vô Hạn

Gen AI (Generative AI) là hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế để tạo ra nội dung mới bằng cách học và tổng hợp các mẫu từ lượng lớn dữ liệu huấn luyện. Điểm khác biệt lớn nhất của Gen AI so với các hệ thống AI truyền thống là khả năng tạo ra các đầu ra như văn bản, hình ảnh, âm nhạc hay mã code mà không hề có sẵn trong dữ liệu huấn luyện ban đầu.

Các hệ thống Gen AI sử dụng kiến trúc học sâu tiên tiến, bao gồm GPT (Generative Pre-trained Transformers) cho các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ, hoặc Mạng Đối nghịch Tạo sinh (GANs) và các mô hình khuếch tán cho việc tạo hình ảnh. Trong quá trình huấn luyện, các mô hình Gen AI học cách hiểu các mối quan hệ và mẫu phức tạp trong dữ liệu, cho phép chúng tạo ra nội dung mới mạch lạc và phù hợp ngữ cảnh dựa trên các câu lệnh hoặc thông số kỹ thuật.

Đọc thêm: Báo Cáo Xu Hướng Phát Triển AI: Currents từ DigitalOcean

Ứng Dụng Đa Dạng Của Gen AI Trong Thực Tế

Gen AI đang mở ra kỷ nguyên mới của sự sáng tạo và tự động hóa, từ việc hỗ trợ công việc hàng ngày đến việc thúc đẩy các ngành công nghiệp.

Tạo Nội Dung cho Tiếp Thị và Truyền Thông: Gen AI có thể tự động tạo ra các bài đăng blog, chú thích mạng xã hội, hoặc nội dung quảng cáo. Với các công cụ như GPT-4, bạn có thể sản xuất nội dung phù hợp ngữ cảnh với số lượng lớn, duy trì chất lượng và mức độ liên quan đến đối tượng mục tiêu. Điều này giúp các đội ngũ tiếp thị tiết kiệm thời gian đáng kể.

Sáng Tạo Nội Dung Hình Ảnh và Thiết Kế: Các mô hình Gen AI như Stable Diffusion và DALL-E có khả năng tạo ra hình ảnh hoặc tác phẩm nghệ thuật độc đáo từ mô tả văn bản. Trong ngành sáng tạo, những công cụ này giúp nhanh chóng tạo ra bản nháp thiết kế, hình ảnh quảng cáo, hay thậm chí các mô hình 3D phức tạp, đẩy nhanh quá trình sáng tạo.

Hỗ Trợ Phát Triển Phần Mềm và Sinh Mã: Gen AI có thể tự động tạo hoặc gợi ý mã code cho các dự án phần mềm. Ví dụ, GitHub Copilot sử dụng AI để hỗ trợ nhà phát triển bằng cách gợi ý các dòng mã, hàm, hoặc thậm chí toàn bộ module, giúp giảm thời gian cho các tác vụ viết mã lặp lại và cải thiện hiệu quả phát triển.

Gen AI vs AI: Những điểm tương đồng và khác biệt

Cả AI truyền thống và AI tạo sinh (Gen AI) đều ứng dụng các kỹ thuật học máy và mạng nơ-ron, song phục vụ những quy trình nghiệp vụ khác biệt. Các mô hình AI truyền thống được tối ưu hóa cho những tác vụ cụ thể như phân loại, dự đoán và nhận diện mẫu. Ngược lại, các hệ thống Gen AI được thiết kế để tạo ra nội dung mới lạ thông qua việc học hỏi các mẫu hình phức tạp từ những bộ dữ liệu khổng lồ.

Điểm khác biệt then chốt nằm ở chỗ: AI truyền thống vượt trội trong việc ra quyết định có cấu trúc và các tác vụ phân tích, trong khi Gen AI có khả năng tạo ra nội dung và ý tưởng mới dựa trên các dữ liệu đã học được.

Xử lý dữ liệu và đào tạo

Cả AI truyền thống và Gen AI đều có thể xử lý dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Tuy nhiên, sự khác biệt nằm ở mục đích mà chúng xử lý dữ liệu đó:

• AI truyền thống có khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc, nhưng thông thường là cho các tác vụ như nhận dạng, phân loại hoặc dự đoán dựa trên dữ liệu đó. Nó sử dụng các mô hình chuyên biệt (ví dụ: CNN cho hình ảnh và RNN cho văn bản/âm thanh) để trích xuất các mẫu hình và đưa ra quyết định.
• AI tạo sinh tập trung vào việc kiến tạo nội dung mới bằng cách học hỏi các mẫu hình từ các bộ dữ liệu quy mô lớn, sử dụng các kỹ thuật học sâu.

AI truyền thống thường làm việc với dữ liệu có cấu trúc, được tổ chức dưới dạng hàng và cột, lưu trữ trong cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính. Loại dữ liệu này có thể bao gồm các giá trị số và biến phân loại – điều này giúp các mô hình AI dễ dàng nhận diện mẫu hình và áp dụng các quy tắc. Nguồn dữ liệu này có thể đến từ các cơ sở dữ liệu doanh nghiệp, hồ sơ khách hàng hoặc nhật ký hệ thống. Các mô hình AI truyền thống được huấn luyện trên các bộ dữ liệu đã được gán nhãn. Để AI hoạt động hiệu quả trong việc giải quyết các tác vụ cụ thể như phân loại hoặc dự đoán, cần đảm bảo rằng dữ liệu được làm sạch, chú thích và phân loại đúng đắn. Quá trình huấn luyện bao gồm việc tối ưu hóa mô hình để nhận diện các mẫu hình và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu này.

Các mô hình Gen AI có thể được huấn luyện trên nhiều nguồn dữ liệu phi cấu trúc đa dạng, chẳng hạn như văn bản trên mạng xã hội, phản hồi của khách hàng, ảnh hoặc bản ghi âm thanh. Các mô hình này hoạt động với dữ liệu phức tạp, đa phương thức. Quá trình huấn luyện đối với AI tạo sinh liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật học sâu, học hỏi từ dữ liệu để kiến tạo nội dung mới – như tạo văn bản, sản xuất tác phẩm nghệ thuật, sáng tác âm nhạc, hoặc tổng hợp giọng nói từ dữ liệu âm thanh thô. Thay vì tập trung vào phân loại hay dự đoán, các mô hình này sẽ được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn để học các mẫu hình mà chúng có thể sử dụng để tạo ra hình ảnh, văn bản mới hoặc thậm chí mô phỏng các cuộc hội thoại tự nhiên.

Ví dụ: trong xử lý hình ảnh, AI truyền thống có thể nhận diện và phân loại liệu một hình ảnh là mèo hay chó dựa trên các mẫu hình đã học từ dữ liệu huấn luyện. Ngược lại, AI tạo sinh có thể kiến tạo những hình ảnh mèo hoặc chó hoàn toàn mới từ đầu, hoặc thậm chí điều chỉnh một hình ảnh mèo để trông giống chó, thông qua việc sử dụng các kiến trúc khác nhau như mô hình khuếch tán (diffusion models) hoặc GANs cho mục đích sáng tạo.

Các loại mô hình

Đối với các tác vụ học máy truyền thống xử lý dữ liệu phi cấu trúc một cách hiệu quả, các mô hình phổ biến bao gồm:

Đối với Gen AI, các mô hình tận dụng kiến trúc học sâu được thiết kế để học hỏi và kiến tạo từ các mẫu dữ liệu phức tạp. Các mô hình tiêu biểu bao gồm:

Phương pháp học tập

Trí tuệ nhân tạo truyền thống thường dựa vào học có giám sát (supervised learning), nơi các mô hình được huấn luyện trên các bộ dữ liệu đã được gán nhãn. Bạn cung cấp dữ liệu đầu vào và các nhãn đầu ra chính xác, ví dụ như huấn luyện một hệ thống phát hiện thư rác với các email được đánh dấu “spam” hoặc “không phải spam”. Quá trình này bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu, tập hợp các ví dụ có nhãn liên quan, tiếp theo là kỹ thuật đặc trưng (feature engineering) để trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu thô bằng các kỹ thuật như TF-IDF hoặc mã hóa one-hot. Sau khi chọn một thuật toán học máy, bạn huấn luyện mô hình để liên kết các đặc trưng đầu vào với các nhãn chính xác. Mô hình học cách giảm thiểu lỗi dự đoán trên dữ liệu huấn luyện đồng thời duy trì khả năng tổng quát hóa. Cuối cùng, bạn đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng tập dữ liệu thử nghiệm và điều chỉnh nếu cần thiết.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Gen AI) chủ yếu sử dụng các kỹ thuật học tự giám sát (self-supervised learning), cho phép các mô hình học hỏi từ dữ liệu quy mô lớn bằng cách dự đoán các phần của đầu vào từ các phần khác. Điều này bắt đầu bằng việc biên soạn một tập dữ liệu huấn luyện lớn, chẳng hạn như một kho văn bản. Thay vì kỹ thuật đặc trưng thủ công, mô hình tự động học các biểu diễn, triển khai các cơ chế như cơ chế chú ý (attention mechanism) trong các kiến trúc Transformer. Trong quá trình huấn luyện, học tự giám sát tạo ra các tín hiệu giám sát ngầm, chẳng hạn như dự đoán các từ bị che trong một câu dựa trên ngữ cảnh. Khi đã được huấn luyện, mô hình Gen AI có thể tạo ra nội dung mới, như văn bản hoặc hình ảnh mạch lạc, phản ánh các mẫu đã học từ dữ liệu huấn luyện.

Tính minh bạch

Trong khi một số mô hình AI truyền thống có thể minh bạch và dễ diễn giải hơn so với các phương pháp học sâu, điển hình như cây quyết định hay hồi quy tuyến tính cho phép bạn theo dõi từng bước quá trình đưa ra quyết định. Chẳng hạn, với cây quyết định, bạn có thể thấy rõ các tiêu chí cụ thể dẫn đến một quyết định, giúp việc hiểu và tin tưởng vào kết quả trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, các mô hình AI truyền thống phức tạp hơn cũng có thể đối mặt với những thách thức về khả năng diễn giải.

Ngược lại, các mô hình AI tạo sinh (Gen AI) thường ít minh bạch hơn do tính phức tạp của các thuật toán học tập. Những mô hình này, đặc biệt là mạng thần kinh sâu, liên quan đến vô số lớp và tham số, gây khó khăn trong việc hiểu cách chúng đưa ra các kết quả cụ thể. Mặc dù chúng có thể tạo ra những kết quả ấn tượng, nhưng sự “mờ đục” trong quá trình ra quyết định có thể dẫn đến hiện tượng “ảo giác” của AI hoặc thiên vị của AI, cùng với sự không chắc chắn về lý do một đầu ra cụ thể được tạo ra. Sự thiếu minh bạch này đặt ra thách thức trong các ứng dụng mà việc nắm rõ lý do đằng sau các quyết định của AI là yếu tố cốt yếu.

Quyền riêng tư là một mối quan ngại chung đối với cả AI truyền thống và AI tạo sinh. Tuy nhiên, vấn đề này đặt ra những thách thức độc đáo trong AI tạo sinh do rủi ro ghi nhớ và tái tạo dữ liệu huấn luyện, khả năng tiết lộ thông tin nhạy cảm thông qua các đầu ra được tạo ra, và sự phức tạp trong việc xử lý lượng lớn dữ liệu huấn luyện.

Xây dựng AI Agents của bạn với nền tảng GenAI của DigitalOcean

Nền tảng GenAI của DigitalOcean mang đến khả năng tích hợp tác nhân AI vào các ứng dụng một cách dễ dàng, mà không yêu cầu quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp. Dịch vụ được quản lý toàn diện này giúp tinh giản quy trình xây dựng và triển khai các tác nhân AI tinh vi, cho phép bạn tập trung vào đổi mới thay vì các vấn đề phức tạp về backend.

Các Tính Năng Nổi Bật của Nền Tảng GenAI Bao Gồm:

• Truy cập trực tiếp đến các mô hình nền tảng từ Meta, Mistral AI và Anthropic.
• Công cụ trực quan giúp tùy chỉnh các tác nhân với dữ liệu và cơ sở tri thức của riêng bạn.
• Tính năng an toàn mạnh mẽ và công cụ tối ưu hóa hiệu suất.

Đọc thêm: GenAI Platform – Đơn Giản Hóa Phát Triển AI Cho Mọi Người Trên Nền Tảng DigitalOcean

Liên hệ với CloudAZ ngay hôm nay để nhận tư vấn chuyên sâu và bắt đầu hành trình xây dựng dự án AI của bạn!