• {title}

Trí tuệ nhân tạo AI tạo sinh là gì?

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI tạo sinh) là một dạng AI có thể tạo ra nội dung và ý tưởng mới, bao gồm các cuộc trò chuyện, câu chuyện, hình ảnh, video và âm nhạc. Các công nghệ AI cố gắng bắt chước trí thông minh của con người trong các tác vụ điện toán phi truyền thống như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và dịch thuật.

AI tạo sinh là bước tiếp theo trong trí tuệ nhân tạo. Bạn có thể đào tạo để AI tạo sinh học ngôn ngữ của con người, ngôn ngữ lập trình, nghệ thuật, hóa học, sinh học hoặc bất kỳ lĩnh vực phức tạp nào. AI tạo sinh sử dụng lại dữ liệu đào tạo để giải quyết các vấn đề mới. Ví dụ: AI tạo sinh có thể học từ vựng tiếng Anh và làm thơ từ những từ mà AI này xử lý. Tổ chức bạn có thể dùng AI tạo sinh cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như chatbot, tạo nội dung truyền thông, phát triển và thiết kế sản phẩm.

I. Tại sao AI tạo sinh lại quan trọng?

Các ứng dụng AI tạo sinh như ChatGPT đã thu hút sự chú ý và trí tưởng tượng rộng rãi. Các ứng dụng này có thể giúp đổi mới hầu hết các trải nghiệm và ứng dụng của khách hàng, tạo ra các ứng dụng mới chưa từng thấy trước đây và giúp khách hàng đạt được mức năng suất mới.

Theo Goldman Sachs, AI tạo sinh có thể thúc đẩy sự gia tăng 7% (hoặc gần 7 nghìn tỷ đô la) trong tổng sản phẩm quốc nội (GDP) toàn cầu. Họ cũng dự đoán AI tạo sinh có thể nâng mức tăng trưởng năng suất lên 1,5 điểm phần trăm trong 10 năm.

II. Một số lợi ích của AI tạo sinh.

2.1 Tăng tốc nghiên cứu

Các thuật toán AI tạo sinh có thể khám phá và phân tích dữ liệu phức tạp theo những cách mới. Vì vậy, các nhà nghiên cứu có thể khám phá các xu hướng và mô hình mới có thể không rõ ràng nếu thực hiện theo cách khác. Các thuật toán này có thể tóm tắt nội dung, phác thảo nhiều lộ trình giải pháp, động não ý tưởng và tạo tài liệu chi tiết từ các ghi chú nghiên cứu. Đây là lý do tại sao AI tạo sinh giúp tăng cường đáng kể việc nghiên cứu và đổi mới.

Ví dụ: các hệ thống AI tạo sinh đang được sử dụng trong ngành dược phẩm để tạo và tối ưu hóa trình tự protein và đẩy nhanh đáng kể việc tìm kiếm thuốc.

2.2 Nâng tầm trải nghiệm khách hàng

AI tạo sinh có thể phản ứng tự nhiên với cuộc trò chuyện của con người và đóng vai trò như một công cụ cho dịch vụ khách hàng và cá nhân hóa quy trình làm việc của khách hàng.

Ví dụ: bạn có thể sử dụng chatbot do AI cung cấp, bot thoại và trợ lý ảo phản hồi chính xác hơn với khách hàng để giải quyết liên hệ đầu tiên. Các ứng dụng này có thể gia tăng sự tương tác với khách hàng bằng cách trình bày các ưu đãi và giao tiếp được chọn lọc theo cách cá nhân hóa.

2.3 Tối ưu hóa quy trình kinh doanh

Với AI tạo sinh, doanh nghiệp của bạn có thể tối ưu hóa các quy trình kinh doanh bằng cách sử dụng máy học (ML) và các ứng dụng AI trên tất cả các lĩnh vực kinh doanh. Bạn có thể áp dụng công nghệ này trên tất cả các lĩnh vực kinh doanh bao gồm kỹ thuật, tiếp thị, dịch vụ khách hàng, tài chính và bán hàng.

Ví dụ: sau đây là những gì AI tạo sinh có thể làm để tối ưu hóa:

• Trích xuất và tóm tắt dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào cho các chức năng tìm kiếm kiến thức
• Đánh giá và tối ưu hóa các kịch bản khác nhau để giảm chi phí trong các lĩnh vực như tiếp thị, quảng cáo, tài chính và kho vận
• Tạo dữ liệu tổng hợp để tạo dữ liệu được dán nhãn cho việc học có giám sát và các quy trình ML khác

2.4 Nâng cao năng suất của nhân viên

Các mô hình AI tạo sinh có thể tăng cường quy trình làm việc của nhân viên và đóng vai trò là trợ lý hiệu quả cho tất cả mọi người trong tổ chức của bạn. Mô hình có thể làm mọi thứ từ tìm kiếm đến sáng tạo theo cách giống con người.

AI tạo sinh có thể giúp nâng cao năng suất cho các loại lao động khác nhau:

• Hỗ trợ các nhiệm vụ sáng tạo bằng cách tạo ra nhiều nguyên mẫu dựa trên đầu vào và hạn chế nhất định. Công nghệ này cũng có thể tối ưu hóa các thiết kế hiện có dựa trên phản hồi của con người và các ràng buộc cụ thể.
• Tạo đề xuất mã phần mềm mới cho các tác vụ phát triển ứng dụng.
• Hỗ trợ quản lý bằng cách tạo báo cáo, tóm tắt và dự báo.
• Tạo tập lệnh bán hàng mới, nội dung email và blog cho các nhóm tiếp thị

Tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả trong toàn tổ chức.

III. AI tạo sinh ảnh hưởng đến các ngành công nghiệp như thế nào?

Trong khi AI tạo sinh có thể ảnh hưởng đến tất cả các ngành công nghiệp theo thời gian, một số ngành công nghiệp sẽ nhanh chóng hưởng lợi từ công nghệ này.

3.1 Dịch vụ tài chính

Các công ty dịch vụ tài chính có thể khai thác sức mạnh của AI tạo sinh để phục vụ khách hàng tốt hơn, đồng thời giảm được chi phí:

Các tổ chức tài chính có thể sử dụng chatbot để tạo đề xuất sản phẩm và trả lời các yêu cầu của khách hàng, giúp cải thiện dịch vụ khách hàng tổng thể Các tổ chức cho vay có thể phê duyệt khoản vay nhanh hơn cho các thị trường chưa có nhiều cách tiếp cận các tổ chức tài chính, đặc biệt là ở các quốc gia đang phát triển Các ngân hàng có thể nhanh chóng phát hiện gian lận trong khiếu nại, thẻ tín dụng và khoản vay Các công ty đầu tư có thể sử dụng sức mạnh của AI tạo sinh để đưa ra lời khuyên tài chính an toàn, được cá nhân hóa cho khách hàng của họ với chi phí thấp

3.2 Chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống

Một trong những trường hợp sử dụng hứa hẹn nhất của AI tạo sinh là đẩy nhanh việc khám phá và nghiên cứu thuốc. AI tạo sinh sử dụng các mô hình để tạo trình tự protein mới với các đặc tính cụ thể để thiết kế kháng thể, enzyme, vắc-xin và liệu pháp gen.

Các công ty chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống có thể sử dụng các mô hình tạo sinh để thiết kế trình tự gen tổng hợp cho các ứng dụng trong sinh học tổng hợp và kỹ thuật trao đổi chất. Ví dụ, họ có thể tạo ra các đường dẫn truyền sinh tổng hợp mới hoặc tối ưu hóa biểu hiện gen cho mục đích sản xuất sinh học.

Cuối cùng, AI tạo sinh có thể được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp về bệnh nhân và chăm sóc sức khỏe. Điều này rất hữu ích để đào tạo các mô hình AI, mô phỏng các thử nghiệm lâm sàng hoặc nghiên cứu các bệnh hiếm gặp mà không cần truy cập vào các tập dữ liệu lớn trong thế giới thực.

3.3 Ngành ô tô và sản xuất

Các công ty ô tô có thể sử dụng công nghệ AI tạo sinh cho nhiều mục đích, từ kỹ thuật đến trải nghiệm trong xe và dịch vụ khách hàng. Ví dụ: họ có thể tối ưu hóa thiết kế các bộ phận cơ khí để giảm lực cản trong thiết kế xe hoặc điều chỉnh thiết kế của trợ lý cá nhân.

Các công ty ô tô đang sử dụng AI tạo sinh để nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng bằng cách đưa ra các phản hồi nhanh chóng cho các câu hỏi phổ biến nhất của khách hàng. AI tạo sinh có thể phụ trách việc thiết kế vật liệu, chip và bộ phận mới nhằm tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm chi phí.

AI tạo sinh cũng có thể được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp để kiểm tra các ứng dụng. Điều này đặc biệt hữu ích đối với dữ liệu không thường được bao gồm trong tập dữ liệu thử nghiệm (chẳng hạn như lỗi hoặc trường hợp biên).

3.4 Truyền thông và giải trí

Từ hoạt ảnh và kịch bản cho đến phim điện ảnh với thời lượng hoàn chỉnh, các mô hình AI tạo sinh có thể sản xuất nội dung mới lạ với chi phí lẫn thời gian chỉ bằng một phần của phương pháp sản xuất truyền thống.

Dưới đây là những cách khác bạn có thể sử dụng AI tạo sinh trong ngành công nghiệp:

• Các nghệ sĩ có thể bổ sung và nâng cao album của họ bằng âm nhạc do AI tạo ra để tạo ra những trải nghiệm âm nhạc hoàn toàn mới
• Các tổ chức truyền thông có thể sử dụng AI tạo sinh để cải thiện trải nghiệm của đối tượng của họ bằng cách cung cấp nội dung và quảng cáo được cá nhân hóa nhằm tăng doanh thu
• Các công ty game có thể sử dụng AI tạo sinh để tạo ra các trò chơi mới và cho phép người chơi xây dựng hình đại diện

3.5 Viễn thông

Các trường hợp sử dụng thời đầu của AI tạo sinh trong ngành viễn thông đều tập trung vào việc đổi mới trải nghiệm khách hàng. Trải nghiệm khách hàng được xác định bởi hàng loạt tương tác tích lũy của bên đăng ký nhận trên tất cả các điểm tiếp xúc trong hành trình của khách hàng.

Ví dụ: các tổ chức viễn thông có thể áp dụng AI tạo sinh để cải thiện dịch vụ khách hàng với các tác nhân đàm thoại trực tiếp giống con người. Họ cũng có thể tối ưu hóa hiệu suất mạng bằng cách phân tích dữ liệu mạng để đề xuất các bản sửa lỗi. Và họ có thể đổi mới mối quan hệ khách hàng với các trợ lý bán hàng một đối một được cá nhân hóa.

3.6 Năng lượng

AI tạo sinh phù hợp với các tác vụ liên quan đến việc phân tích dữ liệu thô phức tạp, nhận dạng quy luật, dự báo và tối ưu hóa trong ngành năng lượng. Các tổ chức năng lượng có thể cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách phân tích dữ liệu doanh nghiệp để xác định các mô hình sử dụng. Với thông tin này, họ có thể phát triển các dịch vụ sản phẩm được nhắm mục tiêu, các chương trình tiết kiệm năng lượng hoặc các sáng kiến đáp ứng nhu cầu.

AI tạo sinh có thể giúp quản lý lưới điện, nâng cao độ an toàn tại nơi vận hành và tối ưu hóa quá trình sản xuất năng lượng thông qua mô phỏng hồ chứa.

IV. AI tạo sinh hoạt động như thế nào?

Các mô hình máy học truyền thống thường biết phân biệt hoặc tập trung vào việc phân loại các điểm dữ liệu. Các mô hình này đã cố gắng xác định mối quan hệ giữa các yếu tố đã biết và chưa biết. Ví dụ: chúng nhìn vào hình ảnh - dữ liệu đã biết như cách sắp xếp pixel, đường thẳng, màu sắc và hình dạng - và ánh xạ thành các từ - yếu tố chưa biết. Về mặt toán học, các mô hình hoạt động bằng cách xác định các phương trình có thể ánh xạ về con số cho các yếu tố chưa biết và đã biết là các biến x và y.

Các mô hình tạo sinh đưa điều này tiến thêm một bước nữa. Thay vì dự đoán một nhãn được cung cấp một số đặc trưng, mô hình cố gắng dự đoán các đặc trưng được cung cấp một nhãn nhất định. Về mặt toán học, mô hình tạo sinh sẽ tính xác suất x và y xảy ra cùng nhau. Mô hình này tìm hiểu sự phân phối của các đặc trưng dữ liệu khác nhau và các mối quan hệ của chúng.

Ví dụ: các mô hình tạo sinh phân tích hình ảnh động vật để ghi lại các biến số như hình dạng tai, hình dạng mắt, đặc trưng về đuôi và mẫu da khác nhau. Các mô hình sẽ học các đặc trưng và mối quan hệ để hiểu các loài động vật khác nhau trông như thế nào về tổng thể. Sau đó, mô hình có thể tái tạo hình ảnh động vật mới không có trong bộ đào tạo.

Một số danh mục rộng của các mô hình AI tạo sinh.

5.1 Mô hình khuếch tán

Các mô hình khuếch tán tạo dữ liệu mới bằng cách lặp đi lặp lại việc thực hiện các thay đổi ngẫu nhiên có kiểm soát đối với mẫu dữ liệu ban đầu. Các mô hình này bắt đầu với dữ liệu gốc và thêm những thay đổi cực nhỏ (nhiễu), dần dần làm cho dữ liệu ít giống với bản gốc. Nhiễu này được kiểm soát cẩn thận để đảm bảo dữ liệu được tạo ra vẫn mạch lạc và thực tế.

Sau khi thêm nhiễu qua nhiều lần lặp lại, mô hình khuếch tán sẽ đảo ngược quá trình. Việc khử nhiễu ngược dần loại bỏ nhiễu để tạo ra một mẫu dữ liệu mới giống với bản gốc.

5.2 Mạng đối nghịch tạo sinh

Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) là một mô hình AI tạo sinh khác được xây dựng dựa trên khái niệm của mô hình khuếch tán.

GAN hoạt động bằng cách đào tạo hai mạng nơ-ron theo cách cạnh tranh. Mạng đầu tiên, được gọi là mạng tạo sinh , tạo ra các mẫu dữ liệu giả bằng cách thêm nhiễu ngẫu nhiên. Mạng thứ hai, được gọi là mạng phân biệt , cố gắng phân biệt giữa dữ liệu thực và dữ liệu giả được tạo bởi mạng tạo sinh.

Trong quá trình đào tạo, mạng tạo sinh liên tục cải thiện khả năng tạo dữ liệu thực tế trong khi mạng phân biệt trở nên tốt hơn trong việc phân biệt thật và giả. Quá trình đối nghịch này tiếp tục cho đến khi mạng tạo sinh tạo ra dữ liệu thuyết phục đến mức mạng phân biệt không thể phân biệt với dữ liệu thực.

GAN được sử dụng rộng rãi trong việc tạo hình ảnh thực tế, chuyển phong cách và các tác vụ tăng cường dữ liệu.

5.3 Bộ mã hóa tự động biến đổi

Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE) sẽ học một dạng biểu diễn nhỏ gọn của dữ liệu được gọi là không gian ngầm . Không gian ngầm là một dạng biểu diễn toán học của dữ liệu. Bạn có thể nghĩ về nó như một mã duy nhất đại diện cho dữ liệu dựa trên tất cả các thuộc tính. Ví dụ: nếu nghiên cứu khuôn mặt, không gian ngầm chứa các số đại diện cho hình dạng mắt, hình dạng mũi, xương gò má và tai.

VAE sử dụng hai mạng nơ-ron — bộ mã hóa và bộ giải mã . Mạng nơ-ron bộ mã hóa ánh xạ dữ liệu đầu vào thành giá trị trung bình và phương sai cho từng chiều của không gian ngầm. Mạng này tạo ra một mẫu ngẫu nhiên từ phân phối Gaussian (bình thường). Mẫu này là một điểm trong không gian ngầm và đại diện cho một phiên bản nén, đơn giản hóa của dữ liệu đầu vào.

Mạng nơ-ron giải mã lấy điểm lấy mẫu này từ không gian ngầm và tái tạo thành dữ liệu giống với đầu vào ban đầu. Các hàm toán học được sử dụng để đo xem dữ liệu được tái tạo khớp như thế nào với dữ liệu gốc.

5.4 Mô hình dựa trên bộ chuyển hóa

Mô hình AI tạo sinh dựa trên bộ chuyển hóa được xây dựng dựa trên các khái niệm bộ mã hóa và giải mã của VAE. Các mô hình dựa trên bộ chuyển hóa thêm nhiều lớp hơn vào bộ mã hóa để cải thiện hiệu suất trên các tác vụ dựa trên văn bản như hiểu, dịch và viết sáng tạo.

Các mô hình dựa trên bộ chuyển hóa sử dụng cơ chế tự chú ý. Các mô hình này cân nhắc tầm quan trọng của các phần khác nhau của một chuỗi đầu vào khi xử lý từng phần tử trong trình tự.

Một tính năng quan trọng khác là các mô hình AI này thực hiện nhúng theo ngữ cảnh . Việc mã hóa một phần tử trình tự không chỉ phụ thuộc vào chính phần tử đó mà còn phụ thuộc vào ngữ cảnh của phần tử trong chuỗi.

Cách hoạt động của các mô hình dựa trên bộ chuyển hóa

Để hiểu cách thức hoạt động của mô hình dựa trên bộ chuyển hóa, hãy tưởng tượng một câu dưới dạng một chuỗi các từ.

Cơ chế tự chú ý giúp mô hình tập trung vào các từ có liên quan khi xử lý từng từ. Để nắm bắt các loại mối quan hệ khác nhau giữa các từ, mô hình tạo sinh dựa trên bộ chuyển hóa sử dụng nhiều lớp mã hóa được gọi là đầu chú ý . Mỗi đầu sẽ học cách tham gia vào các phần khác nhau của chuỗi đầu vào. Điều này cho phép mô hình đồng thời xem xét các khía cạnh khác nhau của dữ liệu.

Mỗi lớp cũng tinh chỉnh các phần nhúng theo ngữ cảnh. Các lớp làm cho các phần nhúng có nhiều thông tin hơn và nắm bắt mọi thứ từ cú pháp ngữ pháp đến ý nghĩa ngữ nghĩa phức tạp.

VI. Công nghệ AI tạo sinh đã phát triển như thế nào?

Các mô hình tạo sinh nguyên thủy đã được sử dụng trong nhiều thập kỷ trong thống kê để hỗ trợ phân tích dữ liệu số. Mạng nơ-ron và học sâu là tiền thân gần đây của AI tạo sinh hiện đại. Bộ mã hóa tự động biến đổi, được phát triển vào năm 2013, là mô hình tạo sinh sâu đầu tiên có thể tạo ra hình ảnh và lời nói thực tế.

Các VAE giới thiệu khả năng tạo ra các biến thể mới của nhiều loại dữ liệu. Điều này dẫn đến sự xuất hiện nhanh chóng 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 việc tạo ra dữ liệu ngày càng giống với dữ liệu thực, mặc dù được tạo ra theo cách nhân tạo.

Vào năm 2017, lĩnh vực nghiên cứu AI đã chứng kiến thêm sự thay đổi với sự ra đời của bộ chuyển hóa. Bộ chuyển hóa đã tích hợp liền mạch kiến trúc mã hóa và giải mã với cơ chế chú ý. Chúng sắp xếp hợp lý quá trình đào tạo các mô hình ngôn ngữ với hiệu quả và tính linh hoạt vượt trội. Các mô hình đáng chú ý như GPT nổi lên như các mô hình nền tảng có khả năng đào tạo sơ bộ trên các tập thể văn bản thô mở rộng và tinh chỉnh cho các nhiệm vụ đa dạng.

Các bộ chuyển hóa đã thay đổi những điều có thể làm để xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chúng giúp khả năng tạo sinh thực hiện các nhiệm vụ khác nhau, từ dịch thuật và tóm tắt đến trả lời các câu hỏi.

Nhiều mô hình AI tạo sinh tiếp tục đạt được những bước tiến đáng kể và đã tìm thấy các ứng dụng đa ngành. Những đổi mới gần đây tập trung vào việc tinh chỉnh các mô hình để làm việc với dữ liệu độc quyền. Các nhà nghiên cứu cũng muốn tạo ra văn bản, hình ảnh, video và lời nói ngày càng giống con người hơn.

VII. Các biện pháp thực hành tốt nhất trong việc áp dụng AI tạo sinh là gì?

Nếu tổ chức của bạn muốn triển khai các giải pháp AI tạo sinh, hãy xem xét các biện pháp thực hành tốt nhất sau đây để tăng cường nỗ lực của bạn.

7.1 Bắt đầu với các ứng dụng nội bộ

Biện pháp tốt nhất là bắt đầu áp dụng AI tạo sinh với phát triển ứng dụng nội bộ, tập trung vào tối ưu hóa quy trình và năng suất của nhân viên. Bạn sẽ có được một môi trường được kiểm soát hơn để kiểm tra kết quả trong khi xây dựng các kỹ năng và hiểu biết về công nghệ. Bạn có thể kiểm tra bao quát các mô hình và còn có thể tùy chỉnh chúng trên các nguồn kiến thức nội bộ.

Bằng cách này, khách hàng của bạn sẽ có trải nghiệm tốt hơn nhiều khi cuối cùng bạn sử dụng các mô hình cho các ứng dụng bên ngoài.

7.2 Tăng cường tính minh bạch

Truyền đạt rõ ràng về tất cả các ứng dụng và đầu ra của AI tạo sinh, để người dùng của bạn biết rằng họ đang tương tác với AI chứ không phải con người. Ví dụ: AI có thể tự giới thiệu mình là AI hoặc kết quả tìm kiếm dựa trên AI có thể được đánh dấu và làm nổi bật.

Bằng cách đó, người dùng của bạn có thể tự đưa ra quyết định của riêng họ khi họ tương tác với nội dung. Họ cũng có thể chủ động hơn trong việc xử lý bất kỳ sự không chính xác hoặc thành kiến ẩn nào mà các mô hình cơ bản có thể có vì những hạn chế về dữ liệu đào tạo của mô hình.

7.3 Triển khai bảo mật

Triển khai các quy tắc bảo vệ để các ứng dụng AI tạo sinh của bạn không cho phép vô tình truy cập trái phép vào dữ liệu nhạy cảm. Tham gia các nhóm bảo mật ngay từ đầu để tất cả các khía cạnh có thể được xem xét ngay từ đầu. Ví dụ: bạn có thể phải che mặt nạ dữ liệu và xóa thông tin nhận dạng cá nhân (PII) trước khi đào tạo bất kỳ mô hình nào trên dữ liệu nội bộ.

7.4 Thử nghiệm bao quát

Phát triển các quy trình thử nghiệm tự động và thủ công để xác nhận kết quả và thử nghiệm tất cả các loại kịch bản mà hệ thống AI tạo sinh có thể gặp phải. Cho các nhóm thử nghiệm beta khác nhau dùng thử các ứng dụng theo những cách khác nhau và ghi lại kết quả. Mô hình cũng sẽ cải thiện liên tục thông qua thử nghiệm và bạn có thể kiểm soát nhiều hơn các kết quả và phản hồi mong đợi.

VIII. Các ứng dụng phổ biến của AI tạo sinh là gì?