Ứng dụng Generative AI sản sử dụng các bộ dữ liệu lớn và mô hình phức tạp để mô phỏng sự sáng tạo của con người và tạo ra những hình ảnh, âm nhạc, văn bản mới và nhiều hơn thế nữa.
Generative AI được cung cấp bởi thuật toán tiên tiến và các bộ dữ liệu lớn, giúp cho máy móc có khả năng tạo nội dung ban đầu, cách mạng hóa các lĩnh vực như nghệ thuật, âm nhạc và làm chuyện kể. Bằng cách học từ các mẫu trong dữ liệu, các mô hình Generative AI mở khóa tiềm năng cho máy móc tạo ra hình ảnh thực tế, sáng tác âm nhạc và thậm chí phát triển cả thế giới ảo, đẩy giới hạn của sự sáng tạo của con người.
Generative AI là gì?
Generative AI là một phần trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nó tập trung vào việc tạo ra các thuật toán có thể tạo ra thông tin mới hoặc sao chép các mẫu dữ liệu lịch sử. Phương pháp như học sâu và mạng thần kinh được sử dụng để mô phỏng quá trình sáng tạo của con người và tạo ra kết quả độc đáo.
Generative AI đã tạo ra sự tiến bộ vượt bậc cho các ứng dụng từ việc tạo ra hình ảnh và âm thanh đến việc kể chuyện và phát triển trò chơi thông qua việc sử dụng các thuật toán và mô hình được đào tạo trên lượng dữ liệu rất lớn.
Cả ChatGPT của OpenAI và Bard của Google đều cho thấy khả năng của generative AI trong việc hiểu và tạo ra văn bản giống con người. Chúng có nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm chatbot, tạo nội dung, dịch ngôn ngữ và viết sáng tạo. Những ý tưởng và phương pháp cốt lõi của các mô hình này khuyến khích sự phát triển rộng hơn của generative AI và tiềm năng của nó để cải thiện tương tác giữa con người và máy móc cũng như biểu đạt nghệ thuật.
Bài viết này sẽ giải thích về Generative AI, những nguyên tắc chỉ dẫn của nó, tác động của nó đến doanh nghiệp và các vấn đề đạo đức mà công nghệ phát triển nhanh chóng này đang gây ra.
Sự phát triển của Generative AI
Dưới đây là một tóm tắt về sự tiến hóa của Generative AI:
- Năm 1932: Ý tưởng về Generative AI bắt đầu xuất hiện thông qua các nghiên cứu về các hệ thống dựa trên quy tắc và các trình tạo số ngẫu nhiên, đặt nền tảng cho những phát triển tương lai.
- Những năm 1950-1960: Các nhà nghiên cứu khám phá các kỹ thuật sơ khai về nhận dạng mẫu và mô hình tạo sinh, bao gồm sự phát triển của các mạng thần kinh nhân tạo sớm.
- Những năm 1980: Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ghi nhận sự quan tâm mạnh mẽ, dẫn đến sự phát triển của các mô hình tạo sinh như các mô hình đồ thị xác suất.
- Những năm 1990: Mô hình Markov ẩn đã trở nên phổ biến trong việc nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đại diện cho một ví dụ về mô hình tạo sinh sớm.
- Đầu những năm 2000: Mạng Bayesian và các mô hình đồ thị trở nên phổ biến, cho phép suy luận khả năng xác suất và mô hình tạo sinh trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
- Năm 2012: Deep learning, đặc biệt là mạng thần kinh sâu, bắt đầu nhận được sự chú ý và cách mạng hóa lĩnh vực Generative AI, mở đường cho những tiến bộ đáng kể.
- Năm 2014: Giới thiệu mạng gan tạo sinh (GANs) bởi Ian Goodfellow thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực Generative AI. GANs cho thấy khả năng tạo ra hình ảnh thực tế và trở thành cốt lõi quan trọng trong việc xây dựng mô hình tạo sinh.
- Năm 2015-2017: Các nhà nghiên cứu ngày càng hoàn thiện và cải tiến GANs, giới thiệu các biến thể như GAN có điều kiện và GAN sâu dùng tích chập, cho phép tạo ra hình ảnh chất lượng cao.
- Năm 2018: StyleGAN, một biến thể cụ thể của GANs, cho phép kiểm soát chi tiết trong việc tạo ra hình ảnh, bao gồm yếu tố như phong cách, tư thế và ánh sáng.
- Năm 2019-2020: Công nghệ Transformer – ban đầu được phát triển cho các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên – cho thấy tiềm năng trong việc tạo sinh mô hình và có tác động đến việc tạo ra văn bản, dịch thuật và tóm tắt ngôn ngữ.
- Hiện tại: Generative AI tiếp tục phát triển nhanh chóng, với nghiên cứu liên tục tập trung vào cải thiện khả năng của mô hình, giải quyết các vấn đề đạo đức và khám phá những mô hình tạo sinh chéo lĩnh vực có khả năng sản xuất nội dung đa dạng.
Generative Artificial Intelligence could add trillions of dollars of additional value to the economy! @McKinsey_MGI
See:https://t.co/iAd8UY0fNgGenerative AI will have a significant impact across all industry sectors;
Generative AI can substantially increase labour… pic.twitter.com/5iYWolzrcb
— AI (@DeepLearn007) June 25, 2023
Generative AI hoạt động như thế nào?
Tiến trình tạo ra nội dung bằng Generative AI gồm các bước quan trọng sau:
Thu thập dữ liệu
Bước đầu tiên là thu thập một tập dữ liệu lớn đại diện cho chủ đề hoặc loại nội dung mà mô hình Generative AI định tạo ra. Ví dụ, nếu mục tiêu là tạo ra các hình ảnh sinh động về động vật, ta sẽ thu thập một tập dữ liệu về hình ảnh động vật được gắn thẻ.
Kiến trúc mô hình
Bước tiếp theo là chọn một kiến trúc mô hình Generative AI phù hợp. Các mô hình phổ biến bao gồm transformers, variational autoencoders (VAEs) và GANs. Kiến trúc của mô hình quyết định cách dữ liệu sẽ được biến đổi và xử lý để tạo ra nội dung mới.
Training
Bằng cách sửa đổi các tham số nội tại, mô hình được huấn luyện thông qua tập dữ liệu đã thu thập. Trong quá trình huấn luyện, mô hình sẽ học các mẫu và đặc điểm ẩn của dữ liệu. Tối ưu hóa lặp lại được sử dụng để từ từ tăng cường khả năng của mô hình để tạo ra nội dung tương tự với tập dữ liệu huấn luyện.
Quá trình tạo ra nội dung
Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể tạo ra nội dung mới bằng cách lấy mẫu từ phân phối quan sát của tập dữ liệu huấn luyện. Ví dụ, khi tạo ra hình ảnh, mô hình có thể sử dụng một vector nhiễu ngẫu nhiên làm đầu vào để tạo ra một bức tranh giống một con vật thực tế.
Đánh giá và điều chỉnh
Nội dung được tạo ra sẽ được xem xét để đánh giá chất lượng và đáp ứng mức độ mong muốn. Tùy theo ứng dụng, các phương pháp đánh giá và thông tin từ con người có thể được sử dụng để cải thiện đầu ra được tạo ra và hoàn thiện mô hình. Quá trình phản hồi lặp lại góp phần nâng cao tính đa dạng và chất lượng của nội dung tạo ra.
Tinh chỉnh và học chuyển giao
Có thể sử dụng các mô hình được đã được huấn luyện trước như một điểm khởi đầu cho việc tinh chỉnh và học chuyển giao trên một số tập dữ liệu hoặc nhiệm vụ cụ thể. Học chuyển giao là một chiến lược cho phép các mô hình sử dụng thông tin từ một miền vào khác và thực hiện tốt hơn với ít dữ liệu huấn luyện hơn.
Quan trọng là nhớ rằng hoạt động chính xác của mô hình AI sẽ thay đổi tùy theo kiến trúc và phương pháp được chọn. Tuy nhiên, ý tưởng cơ bản là giống nhau: mô hình phát hiện ra các mẫu trong dữ liệu huấn luyện và tạo ra nội dung mới dựa trên những mẫu và đặc điểm đó.
Ứng dụng của Generative AI
Generative AI đã thay đổi cách chúng ta tạo ra và tương tác với nội dung thông qua nhiều ứng dụng khác nhau trong các ngành công nghiệp. Nhờ Generative AI, những hình ảnh và đồ họa chân thực có thể được tạo ra trong nghệ thuật hình ảnh.
Khả năng tạo ra toàn bộ cảnh quan, nhân vật và tình huống với độ sâu và phức tạp đáng kinh ngạc đã mở ra các cơ hội mới cho nghệ thuật số và thiết kế. Các thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra giai điệu, giai âm và nhịp điệu độc đáo trong bối cảnh âm nhạc, hỗ trợ các nhạc sĩ trong quá trình sáng tạo và mang đến nguồn cảm hứng mới.
Ngoài nghệ thuật sáng tạo, Generative AI cũng đã ảnh hưởng đáng kể đến các lĩnh vực như trò chơi điện tử và y tế. Trong lĩnh vực y tế, nó đã được sử dụng để tạo ra dữ liệu giả cho nghiên cứu y tế, cho phép nhà nghiên cứu huấn luyện mô hình và nghiên cứu các phương pháp mới mà không đề phòng nguy cơ xâm phạm quyền riêng tư của bệnh nhân. Người chơi game có thể trải nghiệm trò chơi chân thực hơn bằng cách tạo ra cảnh quan động và nhân vật phi người tham gia (NPC) bằng Generative AI.
Xem xét về đạo đức
Phát triển Generative AI có tiềm năng lớn, nhưng đồng thời cũng mang đến những câu hỏi đạo đức quan trọng. Một nguyên nhân lớn gây lo ngại là nội dung deepfake, sử dụng nội dung Generative AI để lừa dối và ảnh hưởng đến người khác. Deepfake có thể làm suy yếu lòng tin công chúng vào phương tiện truyền thông hình ảnh và lan truyền thông tin sai lệch.
Ngoài ra, Generative AI có thể vô tình tiếp tục củng cố những định kiến có trong dữ liệu huấn luyện. Nếu dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình có định kiến, hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nội dung phản ánh và củng cố định kiến đó. Điều này có thể có những hệ quả xã hội nghiêm trọng, như củng cố thành kiến hoặc đẩy vào vị thế xã hội nhóm cộng đồng cụ thể.
Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển phải ưu tiên phát triển trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm để giải quyết những vấn đề đạo đức này. Điều này bao gồm tích hợp các hệ thống minh bạch và giải thích, lựa chọn và đa dạng hóa các tập dữ liệu huấn luyện và tạo ra các quy tắc rõ ràng cho việc áp dụng có trách nhiệm các công nghệ Generative AI.
