11/02/2025
Với khả năng tạo ra nội dung mới, có thể mô phỏng, phân tích và dự đoán các kết quả với độ chính xác cao, Generative AI đã và đang mở ra một cuộc cách mạng mới trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo của toàn thế giới. Vậy Generative AI là gì và tại sao nó lại quan trọng đến vậy? VNPT AI sẽ mang đến cho bạn đọc câu trả lời chi tiết nhất về AI tạo sinh là gì cùng những xu hướng hứa hẹn bùng của mô hình Generative AI trong tương lai.
Generative AI là gì?
Generative AI (AI tạo sinh) là một loại trí tuệ nhân tạo được thiết kế để tạo ra dữ liệu mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video,… dựa trên các mẫu dữ liệu đầu vào đã có. Khác với các hệ thống AI truyền thống chỉ thực hiện các tác vụ phân loại hoặc dự đoán, Generative AI có khả năng tạo ra nội dung mới một cách sáng tạo và gần như giống hệt với dữ liệu thật.
Hiện nay, Generative AI sử dụng các thuật toán học sâu (deep learning) và các mô hình phức tạp để học và mô phỏng các đặc điểm, kiểu dữ liệu từ nguồn dữ liệu huấn luyện, từ đó tạo ra các sản phẩm mới. Một số ví dụ điển hình của AI tạo sinh nổi bật có thể kể như Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), Diffusion Models,…
>>> Xem thêm: Deep Learning là gì? Ứng dụng và xu hướng tương lai của học sâu
Nguyên lý hoạt động của Generative AI là gì?
Generative AI hoạt động dựa trên nguyên lý học máy (machine learning), trong đó các mô hình deep learning học từ các tập dữ liệu đầu vào, sau đó sử dụng kiến thức này để tạo ra các dữ liệu mới. Sau khi tìm hiểu Generative AI là gì, bạn sẽ thấy mỗi mô hình Generative AI có thể hoạt động theo những cách khác nhau. Nhưng nhìn chung, nguyên lý hoạt động của Generative AI models cơ bản bao gồm các bước sau:
- Thu thập và xử lý dữ liệu đầu vào: Dữ liệu thực tế như hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh sẽ được thu thập và xử lý để phục vụ cho quá trình huấn luyện mô hình.
- Huấn luyện mô hình: Các mô hình học sâu như GANs hay VAEs sẽ học các đặc điểm, mẫu dữ liệu, cấu trúc của thông tin từ dữ liệu đầu vào để tạo ra những sản phẩm mới.
- Tạo ra dữ liệu mới: Khi mô hình đã được huấn luyện, nó sẽ có khả năng tạo ra dữ liệu mới từ những đặc điểm mà nó đã học được.
Ví dụ trong trường hợp của Generative Adversarial Networks (GANs), mô hình này gồm hai phần chính: một mạng sinh (Generator) tạo ra dữ liệu mới và một mạng phân biệt (Discriminator) đánh giá xem dữ liệu này có giống với dữ liệu thực tế hay không. Qua quá trình huấn luyện, cả hai mạng đều cải thiện và tạo ra những dữ liệu ngày càng tinh vi hơn.
Phân loại các mô hình của Generative AI
Generative AI gồm nhiều mô hình khác nhau, mỗi mô hình có những đặc điểm và ứng dụng riêng. Dưới đây là một số mô hình phổ biến của AI tạo sinh:
Variational Autoencoders (VAEs)
Variational Autoencoders (VAEs) là một mô hình học máy đặc biệt, sử dụng phương pháp học không giám sát để học các biểu diễn của dữ liệu. VAEs học cách nén dữ liệu thành một không gian tiềm ẩn, sau đó có thể tái tạo lại dữ liệu từ không gian này. VAEs thường được sử dụng trong các ứng dụng như tạo hình ảnh, khôi phục dữ liệu hoặc tạo các mô hình hình ảnh sinh động.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Generative Adversarial Networks (GANs) là một trong những mô hình nổi bật nhất trong lĩnh vực Generative AI. Mô hình này bao gồm hai mạng: một mạng sinh (Generator) và một mạng phân biệt (Discriminator). Cả hai mạng này cạnh tranh nhau để cải thiện chất lượng của dữ liệu sinh ra, với mạng phân biệt cố gắng phân biệt giữa dữ liệu thật và dữ liệu do mạng sinh tạo ra. GANs được sử dụng rộng rãi trong việc tạo hình ảnh, video, âm nhạc, và thậm chí là trong lĩnh vực tạo nội dung sáng tạo.
Mô hình khuếch tán (Diffusion models)
Mô hình khuếch tán (Diffusion models) là một trong những kỹ thuật mới nổi trong Generative AI với quá trình sinh tạo dữ liệu được mô phỏng qua các bước khuếch tán dần dần từ dữ liệu ngẫu nhiên đến dữ liệu thực tế. Diffusion models nổi bật trong các bài toán tạo hình ảnh và đã chứng tỏ hiệu quả vượt trội trong việc tạo ra các bức tranh siêu thực.
Transformers
Mô hình Transformers đã cách mạng hóa lĩnh vực NLP (Natural Language Processing) và giờ đây cũng được ứng dụng mạnh mẽ trong các mô hình Generative AI. Transformers là một mô hình AI quan trọng được giới thiệu lần đầu vào năm 2017, thay đổi cách huấn luyện các mô hình ngôn ngữ cơ bản. Bằng cách sử dụng cơ chế attention, transformers có khả năng xử lý toàn bộ chuỗi dữ liệu và hiểu ngữ cảnh trong toàn bộ dữ liệu. Các mô hình transformer hiện nay là cốt lõi của hầu hết các công cụ AI tạo sinh nổi bật như ChatGPT, GPT-4, Copilot, BERT, Bard và Midjourney.
>>> Xem thêm: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? Lợi ích và ứng dụng nổi bật của NLP
Lợi ích và thách thức của Generative AI
Generative AI đang ngày càng chiếm ưu thế trong nhiều lĩnh vực, từ sáng tạo nội dung đến ứng dụng trong công nghiệp. Tuy nhiên, như mọi công nghệ tiên tiến khác, nó mang đến cả lợi ích và thách thức cần được xem xét kỹ lưỡng.
Lợi ích
- Tăng cường khả năng sáng tạo: Một trong những lợi ích của Generative AI không thể bỏ qua chính là khả năng tạo ra nội dung hoàn toàn mới, từ văn bản, hình ảnh đến âm nhạc và video giúp các ngành nghệ thuật và sáng tạo phát triển mạnh mẽ hơn. Ví dụ, các công cụ như GPT-4 có thể viết bài báo, tạo câu chuyện hoặc thậm chí tạo ra các kịch bản phim, mở rộng khả năng sáng tạo mà không bị giới hbởi tư duy con người.
- Tiết kiệm thời gian và chi phí: Generative AI có thể tự động hóa các quy trình sáng tạo tốn thời gian, từ việc tạo nội dung đến sản xuất hình ảnh. Điều này giúp giảm chi phí nhân công và gia tăng năng suất. Chẳng hạn hiện nay, một số công ty đã sử dụng AI để tự động tạo ra nội dung cho các chiến dịch marketing mà không cần đội ngũ sáng tạo lớn.
- Ứng dụng trong các lĩnh vực phức tạp, có tính chuyên môn cao: Generative AI có thể tạo ra các mô hình hoặc giả lập phức tạp trong các lĩnh vực như khoa học, kỹ thuật và y học. Trong y học, nó có thể tạo ra các mô hình 3D của các bộ phận con người giúp các bác sĩ nghiên cứu và lập kế hoạch phẫu thuật dễ dàng hơn.
Thách thức
- Vấn đề đạo đức và bản quyền: Một trong những thách thức lớn nhất của Generative AI là vấn đề về đạo đức và bản quyền. Khi AI tạo ra nội dung dựa trên dữ liệu đã có sẵn, điều này có thể dẫn đến việc vi phạm bản quyền nếu dữ liệu gốc không được xử lý hợp lý. Thêm vào đó, việc sử dụng AI để sao chép và tạo ra các tác phẩm nghệ thuật hay văn bản có thể gây tranh cãi về quyền sở hữu trí tuệ.
- Khả năng tạo ra thông tin sai lệch hoặc gây hại: AI tạo sinh có thể tạo ra nội dung không chính xác hoặc không phù hợp, gây hiểu lầm hoặc ảnh hưởng đến người xem. Do đó, việc kiểm soát và xác minh các kết quả do AI tạo ra là rất quan trọng.
- Thiếu tính sáng tạo thật sự: Mặc dù Generative AI có thể tạo ra nội dung có vẻ như sáng tạo nhưng nó vẫn dựa vào các mẫu dữ liệu đã học được. Điều này khiến AI thiếu đi yếu tố sáng tạo thật sự, vì nó không thể tạo ra ý tưởng mới độc đáo như con người. AI chỉ có thể tái tạo hoặc kết hợp các mẫu có sẵn mà không thể tự nghĩ ra những ý tưởng hoàn toàn mới mẻ.
- Sự phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện: Generative AI chỉ hoạt động tốt khi được cung cấp đủ dữ liệu huấn luyện chất lượng cao. Nếu dữ liệu đầu vào có sai sót hoặc thiên vị, kết quả mà AI tạo ra cũng sẽ bị ảnh hưởng. Điều này có thể dẫn đến các vấn đề về tính công bằng và độ chính xác của nội dung tạo ra.
Các ứng dụng phổ biến của Generative AI
Ngày nay khi tìm hiểu về Generative AI là gì, bạn sẽ thấy công nghệ này đang hiện diện trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau. Từ những chuyên ngành mang tính sáng tạo cao như Marketing, cho tới các lĩnh vực yêu cầu kiến thức sâu rộng như Y học:
Lĩnh vực Marketing
Generative AI đang giúp ngành Marketing thay đổi cách thức tạo nội dung và tương tác với khách hàng. Các công cụ AI như GPT-4 và Jasper AI có khả năng tự động tạo ra bài viết, quảng cáo, mô tả sản phẩm hay email marketing với phong cách tự nhiên và hấp dẫn. AI có thể phân tích dữ liệu từ khách hàng để tạo ra nội dung cá nhân hóa, giúp các chiến dịch marketing hiệu quả hơn và đáp ứng đúng nhu cầu của đối tượng mục tiêu.
Bên cạnh đó, các mô hình AI cũng có thể giúp tối ưu hóa chiến lược SEO, dự đoán xu hướng thị trường, và phân tích hành vi người tiêu dùng để đưa ra các chiến lược tiếp cận phù hợp. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể giảm chi phí, tiết kiệm thời gian và gia tăng khả năng tiếp cận khách hàng.
Y học & khoa học
Trong y học và khoa học, Generative AI đang mở ra nhiều cơ hội mới để cải thiện chất lượng chẩn đoán, điều trị và nghiên cứu. Các công cụ AI có khả năng phân tích dữ liệu y khoa khổng lồ như hình ảnh X-quang, MRI hoặc dữ liệu gen để phát hiện các bất thường và gợi ý phương án điều trị.
AI tạo sinh cũng hỗ trợ trong việc phát triển thuốc và tạo mô hình mô phỏng cho các nghiên cứu y tế giúp các nhà khoa học tiết kiệm thời gian trong việc phát triển các liệu pháp điều trị mới. Các mô hình AI như DeepMind của Google đã giúp phát hiện một số loại bệnh lý từ dữ liệu hình ảnh y khoa với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Thêm vào đó, Generative AI còn có thể tạo ra các báo cáo nghiên cứu khoa học từ dữ liệu đầu vào giúp các nhà nghiên cứu tiết kiệm công sức và thời gian.
Nghệ thuật & sáng tạo
Trong lĩnh vực nghệ thuật và sáng tạo, Generative AI đã mở ra một kỷ nguyên mới, khi các nghệ sĩ, nhà thiết kế, và sáng tạo có thể sử dụng AI như một công cụ đồng sáng tạo. Điển hình như Midjourney, DALL-E 2 hay Runway có thể tạo ra những bức tranh, thiết kế đồ họa và tác phẩm nghệ thuật từ các mô tả văn bản, thậm chí là sáng tác âm nhạc hoặc video.
Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và công sức mà còn thúc đẩy khả năng sáng tạo vô hạn của con người. Các nhà sản xuất phim, nhạc sĩ và nhà thiết kế hiện nay đang sử dụng AI để thử nghiệm và phát triển các ý tưởng sáng tạo mà trước đây có thể khó khăn hoặc tốn kém. AI cũng có thể phân tích các xu hướng nghệ thuật để giúp dự đoán những gì sẽ phổ biến trong tương lai, mang lại cho nghệ sĩ những hướng đi mới và sáng tạo hơn.
Tuy nhiên, khả năng sáng tạo của Generative AI trong lĩnh vực nghệ thuật cũng gây nên rất nhiều tranh cãi trái chiều. Một số ý kiến cho rằng, công nghệ này đang làm cho khả năng sáng tạo của con người bị sụt giảm.
Kinh doanh & công nghiệp
Trong lĩnh vực kinh doanh và công nghiệp, Generative AI đang giúp các công ty tối ưu hóa các quy trình và gia tăng hiệu suất sản xuất. Các mô hình AI có thể tự động tạo ra các báo cáo tài chính, phân tích dữ liệu kinh doanh và dự đoán các xu hướng thị trường.
Ngoài ra, Generative AI còn có thể hỗ trợ trong việc phát triển sản phẩm mới và thiết kế quy trình sản xuất tối ưu. Các công ty cũng có thể sử dụng AI để tự động hóa việc chăm sóc khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng và nâng cao trải nghiệm người tiêu dùng.
Các AI tạo sinh được sử dụng phổ biến hiện nay
Hiện nay, Generative AI đã trở thành mảnh đất màu mỡ cho các tập đoàn công nghệ trên thế giới. Những ông lớn như OpenAI hay Google cũng đã đầu tư rất nhiều nguồn lực để phát triển các Generative AI hoàn thiện hơn. Dưới đây là một số Generative AI tools nổi bật nhất hiện nay
ChatGPT (OpenAI)
ChatGPT của OpenAI là một trong những công cụ AI tạo sinh phổ biến nhất trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Sử dụng mô hình GPT (Generative Pretrained Transformer), ChatGPT có khả năng tạo ra văn bản tự nhiên, trả lời câu hỏi và tham gia vào các cuộc hội thoại một cách thông minh.
Nó đã được áp dụng rộng rãi trong các ứng dụng như hỗ trợ khách hàng, tạo nội dung tự động, và thậm chí là giảng dạy. Với khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tạo phản hồi gần như giống con người, ChatGPT giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và nâng cao hiệu quả trong việc cung cấp thông tin và giải quyết vấn đề.
Gemini (Google DeepMind)
Gemini được phát triển bởi Google DeepMind, là một trong những mô hình AI tiên tiến với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo sinh hình ảnh, video từ văn bản. Gemini sử dụng các mô hình transformer để hiểu và tạo ra nội dung văn bản đồng thời có thể sáng tạo hình ảnh, video theo yêu cầu.
Các ứng dụng của Gemini rất đa dạng, từ việc tạo mã lập trình, sáng tạo nghệ thuật, cho đến hỗ trợ trong các lĩnh vực như y học và tài chính. Với khả năng tạo ra các nội dung đa phương tiện, Gemini mở ra nhiều cơ hội mới trong việc sử dụng AI để phục vụ cho các ngành sáng tạo, giáo dục và nghiên cứu.
VNPT SmartBot (VNPT AI)
Hiểu rõ tiềm năng to lớn của công nghệ AI tạo sinh, VNPT AI đã phát triển VNPT GenAI – một phiên bản AI tạo sinh tiên tiến, dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với hàng tỷ tham số và hạ tầng tính toán tối ưu. VNPT GenAI không chỉ rút ngắn thời gian khởi tạo trợ lý AI xuống chỉ còn vài phút mà còn cải thiện đáng kể chất lượng dịch vụ.
Từ công nghệ VNPT GenAI, VNPT AI đã phát triển thành công VNPT SmartBot – Trợ lý AI chăm sóc khách hàng siêu việt. Được tích hợp công nghệ Generative AI, OCR và NLP 4.0, VNPT SmartBot có khả năng khởi tạo Chatbot, Voicebot, Callbot và Virtual Assistant AI một cách rất đơn giản, nhanh chóng và hiệu quả.
>>> Xem thêm: OCR là gì? Lợi ích và ứng dụng của công nghệ nhận diện ký tự quang học
Cụ thể, VNPT SmartBot sở hữu những tính năng nổi bật như: Tra cứu và hỏi đáp văn bản chính xác, khởi tạo trợ lý AI trong thời gian rất ngắn, tự động phân loại tri thức, kết nối với tư vấn viên, quảng bá dịch vụ và sản phẩm của doanh nghiệp,.... Đồng thời, VNPT Smartbot có thể giao tiếp chuyên sâu bằng ngôn ngữ tự nhiên & nhận biết ngữ cảnh hội thoại chính xác. Từ đó, giải pháp này có thể giao tiếp tốt với khách hàng, đưa ra những câu trả lời chính xác và thân thiện nhất với trạng thái của người dùng.
Với những tính năng trên, VNPT Smartbot không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí vận hành, tối ưu quy trình. Công cụ này còn khiến cho trải nghiệm khách hàng trở nên mượt mà với khả năng trả lời chính xác, nhanh chóng 24/7 Đặc biệt, giải pháp này có thể hoạt động trên nhiều kênh khác nhau như website, Facebook Messenger, Zalo,... giúp doanh nghiệp nhất quán chất lượng chăm sóc khách hàng trên đa nền tảng.
Hiện nay, SmartBot đã được ứng dụng ở nhiều lĩnh vực khác nhau như Ngân hàng, Tài chính, Giải trí, Du lịch, Hành chính công, Viễn thông...
Midjourney
Midjourney là công cụ AI nổi bật trong lĩnh vực sáng tạo nghệ thuật, đặc biệt là trong việc tạo ra hình ảnh từ các mô tả văn bản. Khác với các công cụ AI khác, Midjourney nổi bật nhờ khả năng tạo ra các tác phẩm nghệ thuật siêu thực, đầy sáng tạo và phong phú về màu sắc.
Các nghệ sĩ, nhà thiết kế và những người đam mê sáng tạo đã sử dụng Midjourney để tạo ra các bức tranh, minh họa, hoặc thậm chí là các thiết kế bìa sách, poster. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho các nghệ sĩ, đồng thời mở rộng khả năng sáng tạo của họ.
DALL-E 2 (OpenAI)
DALL-E 2 là một công cụ AI nổi bật trong việc tạo ra hình ảnh từ văn bản do OpenAI phát triển. DALL-E 2 có thể tạo ra các hình ảnh độc đáo, sống động từ những mô tả bằng ngôn ngữ, giúp người dùng tạo ra những bức tranh nghệ thuật, quảng cáo, hình ảnh minh họa hoặc thậm chí là các bức ảnh giả tưởng. Công cụ này rất hữu ích trong các ngành như thiết kế đồ họa, quảng cáo và nghệ thuật, cho phép các nhà sáng tạo tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc tạo ra hình ảnh.
Xu hướng phát triển của Generative AI trong tương lai
AI trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn
Các công cụ Generative AI như GPT-4, MidJourney, DALL-E 3 sẽ ngày càng dễ sử dụng và phổ biến với mọi đối tượng, từ những người không có chuyên môn kỹ thuật. Điều này giúp các doanh nghiệp có thể tích hợp AI vào công việc hàng ngày, tự động tạo ra nội dung như văn bản, hình ảnh mà không cần đến đội ngũ kỹ sư dữ liệu. Dự báo đến năm 2025, các công ty tại Mỹ sẽ đầu tư hơn 67 triệu USD vào việc triển khai AI giúp tăng cường năng suất và sáng tạo trong nhiều lĩnh vực.
Tăng cường cá nhân hóa trong mọi lĩnh vực
Generative AI sẽ mang đến những trải nghiệm cá nhân hóa sâu sắc hơn, đặc biệt trong marketing và dịch vụ khách hàng. AI có thể phân tích dữ liệu người dùng một cách chi tiết và đưa ra các sản phẩm, dịch vụ hay quảng cáo phù hợp với nhu cầu và sở thích từng cá nhân. Điều này giúp tăng cường sự kết nối giữa doanh nghiệp và khách hàng, tạo ra những chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn, đồng thời nâng cao sự hài lòng của người dùng.
AI hỗ trợ ra quyết định thông minh
Các công cụ AI sẽ không chỉ tự động hóa công việc mà còn hỗ trợ các quyết định chiến lược trong kinh doanh, y tế, khoa học và nhiều lĩnh vực khác. AI có thể phân tích dữ liệu phức tạp và đưa ra các dự báo chính xác giúp các nhà quản lý và chuyên gia đưa ra quyết định đúng đắn và nhanh chóng hơn.
Kết luận
Từ các chia sẻ về “Generative AI là gì” trên đây có thể thấy công nghệ này đang dần thay đổi cách con người tiếp cận với công việc và cuộc sống. Từ việc tự động hóa quy trình sáng tạo đến nâng cao hiệu quả trong các ngành như marketing, y tế và sản xuất, Generative AI đang trở thành một trợ lý đắc lực trong đời sống của con người. Hiểu được tầm quan trọng đó, các chuyên gia Trí tuệ nhân tạo tại VNPT AI đã nỗ lực phát triển và cho ra đời công nghệ VNPT GenAI tiên tiến, từ đó tạo nên nhiều giải pháp công nghệ ưu việt như VNPT Smartbot. Nhìn chung, trong tương lai AI tạo sinh sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ, mở ra những cơ hội mới và thách thức mới, đồng thời thúc đẩy sự đổi mới trong tất cả các lĩnh vực.
