Mục lục

Khi công nghệ AI ngày càng phát triển, chúng ta có thể kỳ vọng một tương lai đầy biến động trong ngành Web3.

Trong nhiều thập kỷ, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành thuật ngữ thông dụng của người ngoài ngành.

Các tiến bộ và đột phá công nghệ hiện tại đã tạo ra một sự tăng cường quan tâm đặc biệt đối với một loại AI cụ thể được biết đến là AI sinh sản. Với khả năng chưa từng có để tạo ra nội dung mới và độc đáo giúp cho sáng tạo con người, AI sinh sản xoay quanh việc phân tích, tự động hóa và tạo ra nội dung.

Thật hấp dẫn khi tìm hiểu AI sinh sản làm thế nào để phù hợp với ngôn ngữ của tất cả các ứng dụng thực tiễn. Theo một bài viết trên blog của BCG, lĩnh vực AI sinh sản sẽ chiếm được khoảng 30% thị phần AI tổng thể vào năm 2025, tương đương với 60 tỷ USD trong tổng thị trường AI có thể tiếp cận được.

Khai thác sức mạnh của AI: Generative AI

Generative AI là một phần của học máy sử dụng mạng nơ-ron để tạo ra nội dung mới. Khác với các hệ thống AI khác được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, Generative AI hoạt động trên các tập dữ liệu lớn và tạo ra nội dung mới, độc đáo và đôi khi là bất ngờ.

Một trong những loại Generative AI phổ biến nhất là mạng đối đầu sinh (GANs). GANs bao gồm hai mạng nơ-ron: một bộ tạo ra nội dung và một bộ phân biệt. Bộ tạo ra nội dung tạo ra nội dung mới và bộ phân biệt đánh giá xem nội dung có thật hay giả. Những mạng này liên tục học từ nhau, cải thiện chất lượng nội dung được tạo ra theo thời gian.

Generative AI có tiềm năng để thay đổi cách chúng ta sử dụng AI, từ việc sản xuất dữ liệu tổng hợp thực tế để huấn luyện các mô hình AI, đến việc tạo nội dung tùy chỉnh cho khách hàng. Chất lượng nội dung được tạo ra bởi GAN ngày càng tăng theo thời gian. Ngày nay, GANs tạo ra các hình ảnh và video gần như không thể phân biệt được với các bản gốc.

Xem thêm: Gonka là gì? Dự án DePIN trong mảng AI Compute

Ví dụ, để tăng tốc và giảm chi phí cho quá trình thiết kế, các doanh nghiệp như H&M và Nike đã sử dụng Generative AI để tạo ra những thiết kế mới cho trang phục. Những nhà thiết kế bây giờ có thể trưng bày bộ sưu tập của họ trong một môi trường ảo nhờ vào công nghệ AI được sử dụng để tạo ra các chương trình thời trang ảo.

Theo một cuộc khảo sát của McKinsey vào năm 2022, việc sử dụng AI đã tăng gần gấp đôi trong năm năm qua và đầu tư vào AI đang mở rộng nhanh chóng. Các công cụ Generative AI như ChatGPT và DALL-E (một công cụ cho nghệ thuật tạo ra bởi AI) có thể thay đổi nhiều vai trò công việc.

Định nghĩa ChatGPT và DALL-E

Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) là một đột phá mới nhất trong ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo đang phát triển rất nhanh. Đây là một mô hình ngôn ngữ sinh hiệu quả được phát triển bởi OpenAI, có khả năng tạo nội dung độc đáo đáp ứng các yêu cầu của người dùng. ChatGPT dựa trên kỹ thuật Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) và chạy trên mô hình ngôn ngữ GPT-3.5 (một mô hình được tạo ra bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn) vào thời điểm này.

DALL-E là một mô hình AI khác được phát triển bởi OpenAI, sử dụng kết hợp các kỹ thuật học sâu tiên tiến như mạng transformer và mạng Generative Adversarial Networks (GANs) để tạo ra hình ảnh dựa trên mô tả văn bản. Công nghệ đột phá này có thể hiểu và giải thích đầu vào ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra các biểu diễn hình ảnh độc đáo tương ứng.

Các trường hợp sử dụng AI hiệu quả

Các ứng dụng của ChatGPT và DALL-E đã được áp dụng trong các tình huống thực tế, gia tăng hiệu quả và sáng tạo. Những công ty lớn như Microsoft và Google đã tích hợp ChatGPT vào hệ thống hỗ trợ khách hàng của họ, cung cấp cho khách hàng sự trợ giúp ngay lập tức.

Nhà bán lẻ đồ nội thất IKEA đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra mô hình 3D của sản phẩm của họ, cho phép khách hàng xem trước nội thất trong căn nhà của mình. Hơn nữa, nhà sản xuất ô tô Lexus đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra những thiết kế xe hơi kỳ lạ dựa trên mô tả văn bản, chứng tỏ khả năng của công nghệ này trong việc tạo ra những thiết kế đổi mới. Điều này giúp nhấn mạnh tiềm năng của các công nghệ AI tạo ra như ChatGPT và DALL-E.

Xem thêm: Nhà đầu tư so sánh Chainlink và Filecoin: token AI nào mạnh hơn Q1/2026?

Generative AI đang trao quyền cho ngành công nghiệp Web3 như thế nào?

Generative AI đang giúp cho Web3 phát triển mạnh mẽ thông qua NFTs (Như NFT Arts cho branding và media), blockchain gaming (như tạo ra các tài sản, thiết kế câu chuyện và nội dung cũng như việc tạo hình cho các avatar), thế giới ảo (với việc tạo ra các hệ sinh thái 3D, nhiều tài sản và việc tạo ra các texture) và phát triển Web3 (như việc tạo ra mã nguồn, kiểm tra lỗi và tự động hóa quy trình).

Các công cụ Generative AI khác nhau trong Web3 đã đưa ra những sáng kiến mới trong tìm kiếm trực tuyến. Ví dụ, việc tích hợp mới nhất của ChatGPT với Bing của Microsoft mang lại giao diện trò chuyện tiện dụng và dễ sử dụng hơn. Ngoài ra, Generative AI còn phù hợp với lĩnh vực Web3 thông qua đám mây trí tuệ nhân tạo. Nó giúp người dùng lọc dữ liệu trên web và giảm thiểu sự phức tạp của nội dung SEO khi thực hiện truy vấn trên web.

Bằng cách triển khai các công cụ văn bản Generative AI, bạn có thể tối ưu hóa và đổi mới các yếu tố trò chơi động như đối thoại và avatar.

Generative AI cũng hỗ trợ cho việc tạo ra NFT art như CryptoPunks, Lost Poets, Ringers và Chromie Squiggle. Các công cụ AI này đưa vào một số quy tắc (như phạm vi màu sắc và mẫu) cùng với nhiều phiên bản và mức độ ngẫu nhiên để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật trong khung cảnh quy định.

Có những rủi ro tiềm tàng của trí tuệ nhân tạo tạo ra (generative AI) trong Web3 và làm thế nào để đối phó với chúng?

Như mọi thứ trên đời này đều có hai mặt, công nghệ AI tạo ra cũng có những rủi ro mà bạn cần phải cẩn trọng khi sử dụng. Đây là những rủi ro tiềm tàng của AI tạo ra trong Web3:

Vi phạm quyền sở hữu trí tuệ và vấn đề bản quyền nội dung.
Chất lượng và tính chính xác của nội dung được tạo ra bởi AI.
Chướng ngại vật kiến trúc trong quá trình tạo ra blockchain mới.
Vấn đề riêng tư thông qua nội dung dựa trên dữ liệu nhạy cảm.
Triển khai độc hại của AI tạo ra.
Kết quả đầu ra của dữ liệu thuật toán thiên vị.

Xem thêm: GBM Auctions là gì? Giao thức đấu giá onchain

Bạn có thể chống lại những rủi ro này bằng cách:

Công cụ kiểm duyệt nội dung dựa trên trí tuệ nhân tạo như Perspective API của Google hoặc Community Sift của Two Hat.
Các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu như học liên minh, mã hóa đồng uốn và ẩn danh.
Các tập dữ liệu đại diện để huấn luyện các thuật toán tạo ra trung thực như ImageNet, MNIST.
Công cụ phát hiện gian lận dựa trên trí tuệ nhân tạo như Fraud.Net, Kount, NICE Actimize.
Các chỉ số phân tích nội dung dựa trên trí tuệ nhân tạo như chỉ số công bằng và trách nhiệm.
Thiết lập các tiêu chuẩn và thực hành sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo ra web3.

Kết luận

Công nghệ Generative AI đang đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa tính toán dữ liệu, giúp các tổ chức Web3 tích hợp học máy vào hoạt động của mình. Điều này dẫn đến sự chấp nhận tình frei của cá nhân đối với các tiến bộ sắp tới trong lĩnh vực AI.

Generative AI là một không gian cách mạng, trong đó các nhà lãnh đạo đang đổi mới các ngành công nghiệp như fintech, climate tech, fantasy sports, digital gaming, giao dịch tương tác, chăm sóc sức khỏe, không gian nghệ thuật và du lịch. Nó có thể tiềm ẩn tiềm năng tăng cường việc triển khai Generative AI trong Web3.

Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển theo thời gian, chúng ta có thể kỳ vọng một tương lai đột phá trong ngành công nghiệp Web3.

Tuyên bố miễn trừ: Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin dưới dạng blog cá nhân, không phải là khuyến nghị đầu tư. Nhà đầu tư cần tự nghiên cứu kỹ lưỡng trước khi đưa ra quyết định và chúng tôi không chịu trách nhiệm đối với bất kỳ quyết định đầu tư nào của bạn.

Theo Nghị quyết số 05/2025/NQ-CP ngày 09/09/2025 của Chính phủ về việc thí điểm triển khai thị trường tài sản số tại Việt Nam, TinTucBitcoin.com hiện chỉ cung cấp thông tin cho độc giả quốc tế và không phục vụ người dùng tại Việt Nam cho đến khi có hướng dẫn chính thức từ cơ quan chức năng.