Generative AI là gì? Khái niệm và ứng dụng mô hình GenAI

Thời gian gần đây với sự bùng nổ của AI, đặc biệt là mô hình Generative AI hay trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang trở thành hiện tượng thu hút sự chú ý, bởi khả năng tạo ra nội dung độc đáo từ dữ liệu, văn bản, hình ảnh cho đến âm thanh. Công nghệ GenAI không chỉ hỗ trợ con người, mà còn mở ra những ứng dụng tiềm năng trong đa lĩnh vực, dự đoán sẽ góp phần tạo nên kỷ nguyên mới cho sự sáng tạo và đổi mới trong tương lai. Để giúp bạn hiểu rõ khái niệm Generative AI là gì, ứng dụng và ảnh hưởng của mô hình này như thế nào trong tương lai thì hãy cùng MONA Media đọc qua bài viết sau đây.

Generative AI là gì?

Generative AI (hay AI tạo sinh) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào khả năng sáng tạo nội dung hoàn toàn mới từ dữ liệu đầu vào. Không giống như các hệ thống AI truyền thống chỉ phân tích hoặc xử lý dữ liệu có sẵn, trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể tự động tạo ra nội dung vô cùng mới mẻ và độc đáo, chẳng hạn như hình ảnh (tranh vẽ, đồ hoạ, ảnh chụp,…), văn bản (thơ ca, bài báo, lập trình,…), hay thậm chí âm nhạc (hiệu ứng âm thanh, bản nhạc, bài hát,…), video (hoạt hình, short video,…) chỉ với dựa trên các mô tả hoặc chỉ dẫn ban đầu.

Lấy ví dụ đơn giản, để bạn hiểu rõ về khái niệm Generative AI là gì thì thay vì chỉ nhận diện khuôn mặt trong ảnh, GenAI có thể tạo ra bức chân dung hoàn toàn mới dựa trên mô tả của bạn. Hoặc là những ứng dụng trong doanh nghiệp trong việc tạo bản nháp sơ bộ cho các tài liệu Marketing,…

→ Tìm đọc thêm: AI là gì? Tiềm năng của trí tuệ nhân tạo ở tương lai

Cách Generative AI hoạt động diễn ra như thế nào?

Bên cạnh việc tìm hiểu công nghệ Generative AI là gì, thì để áp dụng AI tạo sinh một cách hiệu quả, doanh nghiệp cần hiểu rõ cách thức vận hành của công nghệ này. Mô hình Generative AI có khả năng tạo ra nội dung theo ý muốn dựa trên các hướng dẫn từ người dùng.

Quá trình hoạt động của GenAI có thể được hình dung qua các bước chính sau đây:

• Thu thập và xử lý dữ liệu đầu vào: Hệ thống tiếp nhận các loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh,… để phân tích và học hỏi.
• Thiết lập tham số và mục tiêu: Người dùng xác định các yêu cầu cụ thể để mô hình Generative AI tạo ra kết quả đúng với kỳ vọng.
• Tạo và đề xuất nội dung: GenAI tự động xây dựng các giải pháp, ý tưởng hoặc nội dung theo hướng đã định.

Đáng chú ý, nếu dữ liệu đầu vào càng phong phú và đa dạng, mô hình Generative AI còn có thể đưa ra những kết quả chính xác và sáng tạo hơn. Đây chính là lý do nhiều doanh nghiệp lựa chọn ứng dụng GenAI để tối ưu quy trình sản xuất nội dung, rút ngắn thời gian, tiết kiệm nguồn lực và tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng hơn.

Các mô hình của Generative AI

Generative AI đang ngày càng phát triển mạnh mẽ với nhiều mô hình đa dạng, mỗi mô hình mang đến những ứng dụng khác nhau trong các lĩnh vực sáng tạo và phân tích dữ liệu. Tùy thuộc vào mục đích sử dụng, các mô hình Generative AI sẽ có những đặc điểm riêng biệt. Một số mô hình phổ biến mà bạn có thể bắt gặp trong nghiên cứu và ứng dụng bao gồm:

• Generative Adversarial Networks (GANs): Đây là mô hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh sử dụng hai mạng neural đối kháng nhau, một mạng tạo ra dữ liệu giả mạo và một mạng khác đánh giá xem dữ liệu đó có thật hay không. Hai mạng này “cạnh tranh” liên tục, giúp dữ liệu tạo ra ngày càng chân thực hơn. Tuy nhiên, GANs thường chỉ phù hợp với việc tạo dữ liệu trong những miền cụ thể do tính đa dạng của mẫu còn hạn chế.
• Variational Autoencoders (VAEs): Còn được gọi là bộ mã hóa tự động biến đổi, mô hình Generative AI này hoạt động bằng cách nén dữ liệu vào một không gian vector, sau đó giải mã để tái tạo dữ liệu ban đầu.
• Autoregressive Models (Mô hình tự hồi quy): Loại mô hình AI tạo sinh này dự đoán từng phần tử của dữ liệu theo tuần tự và tạo ra phần tử tiếp theo dựa trên kết quả dự đoán trước đó, phù hợp với các ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Diffusion Models: Mô hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh này thêm nhiễu ngẫu nhiên vào dữ liệu và dần loại bỏ nhiễu để tái tạo dữ liệu mới. Phương pháp này được đánh giá cao về khả năng tạo ra kết quả chất lượng cao.
• Normalizing Flows: Đây là mô hình GenAI biến đổi một phân phối xác suất đơn giản thành phân phối mong muốn thông qua nhiều lớp biến đổi, mang lại sự linh hoạt trong việc mô hình hóa dữ liệu phức tạp.

Generative AI có thể làm được những gì?

Generative AI đang dần thay đổi cách con người làm việc và sáng tạo, đồng thời mang lại tiềm năng phát triển vô cùng lớn cho nhiều ngành nghề, lĩnh vực khác nhau. Vậy Generative AI có thể làm được gì, một vài khía cạnh nổi bật sau sẽ là minh chứng rõ ràng nhất cho câu hỏi này. Cụ thể là:

• Tạo nội dung: GenAI có thể sản xuất nội dung mạch lạc, tự nhiên và chính xác trên nhiều lĩnh vực. Từ bài viết khoa học, công nghệ đến các chủ đề về giải trí hay văn hóa, trí tuệ nhân tạo tạo sinh đáp ứng nhanh chóng và hiệu quả, giúp rút ngắn thời gian và tối ưu hóa quy trình sáng tạo nội dung.
• Tạo hình ảnh, video: GenAI còn được đánh giá cao nhờ khả năng tạo hình ảnh và video chỉ từ các mô tả ngôn ngữ. Nhờ các công cụ tạo video bằng AI mà quá trình sản xuất nội dung trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, đồng thời tiết kiệm không ít thời gian và chi phí so với phương pháp thủ công. 
• Tạo nhạc và âm thanh: Với sự hỗ trợ của các kỹ thuật như Autoregressive và GANs, mô hình Generative AI có thể sáng tác nhạc dựa trên các tham số đầu vào như thể loại, giai điệu hoặc phong cách. Ngoài ra, GenAI còn có thể sản xuất giọng đọc tự nhiên hoặc các hiệu ứng âm thanh độc đáo.
• Tạo dữ liệu giả: AI tạo sinh còn tạo ra các bộ dữ liệu giả nhưng có đặc tính giống dữ liệu thật, từ đó hỗ trợ phát triển các mô hình AI khác và kiểm tra tính bảo mật hệ thống. Những dữ liệu này có độ chính xác cao, đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả công nghệ hiện đại.

Ứng dụng của Generative AI hiện nay

AI tạo sinh đã và đang tạo ra những thay đổi vượt bậc trong nhiều lĩnh vực, mở ra những tiềm năng phát triển chưa từng có. Dù chỉ mới ở giai đoạn đầu của công nghệ, ứng dụng Generative AI đã dần trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống và các ngành công nghiệp hiện đại. Trong đó phải kể đến những ứng dụng trong các ngành nghề, lĩnh vực sau:

• Sản xuất: GenAI mang lại khả năng tự động thiết kế sản phẩm, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm mới. Công nghệ này còn hỗ trợ tạo ra các thế giới mô phỏng 3D để kiểm tra và cải tiến ý tưởng sản phẩm, từ đó tăng hiệu quả và giảm thiểu rủi ro trong sản xuất.
• Vận tải: Trong vận tải, Generative AI có thể mô phỏng các kịch bản giao thông phức tạp để hỗ trợ đào tạo xe tự lái hoặc tối ưu hóa lộ trình vận chuyển, giúp giảm thiểu chi phí và thời gian vận hành.
• Khoa học tự nhiên: Mô phỏng các hiện tượng tự nhiên như khí hậu, địa chất, sinh thái học hoặc hỗ trợ thiết kế vật liệu mới dựa trên cấu trúc phân tử. Ngoài ra, ứng dụng này còn hỗ trợ dự báo khí hậu, thiên tai với độ chính xác cao.
• Giải trí: Với sự sáng tạo vượt trội, trí tuệ nhân tạo tạo sinh hứa hẹn cách mạng hóa ngành giải trí bằng việc tạo ra âm nhạc, hình ảnh, video và trò chơi điện tử độc đáo, mang đến những trải nghiệm hoàn toàn mới lạ.
• Y tế: Generative AI đóng vai trò quan trọng trong việc tạo dựng hình ảnh y khoa, dữ liệu mô phỏng phục vụ đào tạo, phẫu thuật, cũng như hỗ trợ mã hóa y tế, phân tích gen và chẩn đoán bệnh.
• Giáo dục: Nhiều tổ chức đã ứng dụng AI trong dạy học, biên soạn nội dung học liệu, tạo đề thi và câu hỏi, giúp giảng dạy hiệu quả và cá nhân hóa trải nghiệm học tập.

Tương lai của trí tuệ nhân tạo tạo sinh GenAI ra sao?

Generative AI ngày càng khẳng định vị thế trong thế giới công nghệ, với tiềm năng vô cùng lớn. Nhìn về tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng rằng trí tuệ nhân tạo tạo sinh sẽ mang đến nhiều hình thức nội dung hơn, từ các sản phẩm 3D đến những trải nghiệm tương tác đầy thú vị. Bên cạnh đó, Generative AI còn có thể giúp cá nhân hóa mọi thứ, mang đến những trải nghiệm độc đáo, phù hợp với từng nhu cầu và sở thích của người dùng. 

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh có khả năng tự động hóa những công việc lặp đi lặp lại của nhân viên lao động, từ đó tăng cường năng suất cá nhân. Một số ước tính cho rằng, GenAI có thể tự động hóa tới một nửa khối lượng công việc trong giai đoạn từ năm 2030 đến 2060, mở ra cơ hội to lớn để thay đổi cấu trúc công việc hiện tại. Thậm chí, việc áp dụng mô hình Generative AI sẽ giúp gia tăng năng suất lao động mỗi năm từ 0,1% đến 0,6% vào khoảng năm 2040, tùy thuộc vào tốc độ triển khai công nghệ và cách thức phân bổ lại công việc.

Những thách thức trong phát triển Generative AI là gì?

Generative AI mang đến vô vàn tiềm năng và cơ hội phát triển, nhưng đi kèm với đó cũng là những thách thức không hề nhỏ. Đây không đơn thuần là những vấn đề về kỹ thuật mà còn liên quan đến các yếu tố như đạo đức, tính bảo mật hay chi phí đầu tư.

Chất lượng đầu ra chưa ổn định

Tuy đã đạt được nhiều bước tiến trong việc tạo ra hình ảnh và văn bản tự nhiên, nhưng Generative AI vẫn còn phải đối mặt với một số thách thức lớn. Chất lượng kết quả từ các mô hình này vẫn chưa thực sự đáp ứng được kỳ vọng, đặc biệt là về độ chính xác và tính nhất quán. Mặc dù có thể tạo ra nội dung rất ấn tượng, nhưng đôi khi những kết quả này lại thiếu đi sự tinh tế và khả năng hiểu sâu sắc như con người. Đây là một vấn đề mà GenAI cần tiếp tục cải thiện để có thể mang lại những giá trị thực tế hơn trong tương lai.

Khó khăn trong việc kiểm soát sử dụng

Một trong những thách thức lớn của mô hình Generative AI chính là việc khó kiểm soát cách chúng được sử dụng. Khi AI tạo sinh có khả năng sản xuất nội dung sáng tạo một cách dễ dàng, nguy cơ bị lạm dụng để tạo thông tin sai lệch hay nội dung không phù hợp ngày càng gia tăng. Điều này khiến nhiều người lo ngại về tác động tiêu cực của AI trong các lĩnh vực nhạy cảm, có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến cả xã hội lẫn từng cá nhân.

Vấn đề bảo mật

Khi các mô hình GenAI được tùy chỉnh bằng dữ liệu độc quyền, nguy cơ rò rỉ thông tin nhạy cảm sẽ tăng cao nếu không có các biện pháp kiểm soát chặt chẽ. Để đảm bảo an toàn, cần xây dựng các cơ chế bảo mật giúp ngăn chặn truy cập trái phép và bảo vệ dữ liệu một cách hiệu quả. Bên cạnh đó, vấn đề minh bạch trong quá trình ra quyết định của các mô hình  Generative AI cũng là mối quan ngại lớn, nhất là khi thiếu trách nhiệm giải trình. Những nỗ lực cải thiện tính bảo mật không chỉ bảo vệ dữ liệu mà còn củng cố niềm tin vào sự phát triển của công nghệ này.

Vấn đề về chi phí

Các ứng dụng Generative AI đem lại đang mở ra nhiều cơ hội mới cho nhân loại, nhưng đằng sau đó là bài toán chi phí không hề dễ để giải quyết. Việc đào tạo và vận hành các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh đòi hỏi nguồn lực điện toán khổng lồ, đi kèm với chi phí đắt đỏ. Dù vậy, các giải pháp dựa trên nền tảng đám mây đang dần trở thành lựa chọn phổ biến nhờ tính linh hoạt và chi phí hợp lý hơn so với việc tự phát triển từ con số không.

Lưu ý khi sử dụng AI tạo sinh là gì?

Với những thách thức như trên, rõ ràng mô hình Generative AI cần được đảm bảo sử dụng một cách thông minh và có trách nhiệm. Dưới đây là một vài lưu ý quan trọng giúp bạn tối ưu hóa việc ứng dụng Generative AI mà vẫn tránh được những rủi ro không đáng có:

• Tìm hiểu kỹ quy định về bản quyền và sở hữu trí tuệ: Hãy đảm bảo rằng bạn hiểu rõ các vấn đề pháp lý liên quan đến nội dung tạo ra từ AI, đặc biệt khi sử dụng GenAI cho mục đích thương mại.
• Minh bạch nguồn gốc và quá trình tạo nội dung: Khi công bố các sản phẩm do AI tạo ra, hãy luôn làm rõ cách thức thực hiện để tránh gây hiểu lầm cho người nhận thông tin.
• Tránh sử dụng AI tạo sinh để lan truyền thông tin sai lệch: Cần tuyệt đối tránh việc sử dụng GenAI để tạo ra thông tin không chính xác hoặc gây ảnh hưởng tiêu cực đến người khác, đặc biệt trong các tình huống nhạy cảm.
• Kiểm tra và chỉnh sửa kết quả do AI sinh ra: Đừng quên dành thời gian kiểm tra, chỉnh sửa kỹ càng các kết quả mà AI tạo ra trước khi sử dụng hay chia sẻ với cộng đồng, đảm bảo chất lượng và độ chính xác.

GenAI đang chứng minh tiềm năng vô cùng lớn trong việc đổi mới và phát triển ở thời đại công nghệ 4.0. Từ việc tạo ra hình ảnh, video, văn bản cho đến phát triển các công cụ AI hỗ trợ thông minh trong giáo dục và nhiều lĩnh vực khác, nếu biết cách ứng dụng Generative AI một cách hợp lý, doanh nghiệp hoàn toàn có thể tạo ra thế thượng phong trong bất kỳ cuộc đua nào trên thị trường. Vậy nên, việc tiếp cận và hiểu rõ công nghệ Generative AI là gì sẽ trở thành chìa khóa để bạn không bỏ lỡ những cơ hội lớn có thể đang chờ đón trong tương lai.