Generative AI là gì? Cuộc cách mạng sáng tạo của GenAI

Generative AI (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh) là xu hướng công nghệ mới, có khả năng tạo ra nội dung độc đáo (văn bản, hình ảnh, mã lập trình) và thúc đẩy GDP toàn cầu. Cùng Starttrain khám phá các ứng dụng đột phá, chiến lược tăng năng suất và lợi ích cốt lõi của GenAI cho doanh nghiệp.

Generative AI – Cú hích đột phá cho năng suất thời đại số

Generative AI là tập hợp các mô hình học sâu (Deep Learning) có thể học hỏi từ lượng lớn dữ liệu hiện có và sau đó tạo ra dữ liệu mới có tính chân thực cao thay vì chỉ phân loại hoặc dự đoán. Khác với AI truyền thống tập trung vào phân tích dữ liệu, GenAI tập trung nhiều hơn vào sáng tạo nội dung.

Sự trỗi dậy của các mô hình như GPT-4, Midjourney và Stable Diffusion đã đưa Generative AI từ phòng thí nghiệm ra thị trường đại chúng, mở ra kỷ nguyên mới cho mọi ngành nghề.

Xem thêm: Business Intelligence (BI) là gì? Vai trò & cách hoạt động

GenAI có thể làm được gì? Khám phá các ứng dụng đột phá

Khả năng của Generative AI vượt xa việc chỉ trả lời câu hỏi. Dưới đây là các ứng dụng cốt lõi đang thay đổi cách chúng ta làm việc và sáng tạo:

Tạo sinh văn bản (Text Generation)

Generative AI sử dụng các mô hình học sâu như Transformer để tạo ra mọi loại hình văn bản với ngữ pháp chính xác và phong cách đa dạng. Công nghệ này có vô số ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chatbot và sáng tạo nội dung.

Ví dụ: Tự động viết bài SEO, tóm tắt tài liệu dài, hoặc tạo phản hồi tự động cho dịch vụ khách hàng (chatbot). Nền tảng thành công nhất hiện nay là ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) và ClaudeAI, có khả năng tạo ra các phản hồi giống như con người.

Tạo sinh hình ảnh (Image Generation)

Các mô hình GenAI sử dụng thuật toán học sâu như VAEs, GANs và đặc biệt là Stable Diffusion, để tạo ra hình ảnh, tác phẩm nghệ thuật và thiết kế đồ họa hoàn toàn mới chỉ từ các mô tả bằng văn bản (text-to-image).

Ví dụ: Thiết kế concept sản phẩm mới, tạo hình ảnh minh họa cho bài viết mà không cần kho ảnh có sẵn. Các nền tảng như MidJourney và DALL-E đã trở thành lựa chọn phổ biến để tạo ra hình ảnh chân thực và độc đáo.

Tạo sinh video và giọng nói (Video and Speech Generation)

Generative AI đang làm chủ việc tạo ra các video và âm thanh chân thực, thường được sử dụng cùng nhau để tạo ra trải nghiệm đa phương tiện liền mạch.

• Video Generation: Sử dụng các phương pháp như Video Diffusion và GANs để tạo ra các video mới bằng cách dự đoán các khung hình dựa trên các khung hình trước đó. Ứng dụng trong giải trí và phân tích thể thao.
• Speech Generation: Sử dụng các mô hình dựa trên Transformer để chuyển đổi văn bản thành giọng nói (text-to-speech), phục vụ trợ lý ảo và nhân bản giọng nói (voice cloning).
• Ứng dụng tích hợp: Các nền tảng như DeepBrain AI Studio và Synthesia sử dụng cả hai công nghệ này để tạo ra nội dung video cực kỳ chân thực, bao gồm cả hình đại diện con người đang nói trên màn hình.

Mở rộng dữ liệu (Data Augmentation)

Trong lĩnh vực huấn luyện AI, GenAI được sử dụng để tạo ra dữ liệu tổng hợp (synthetic data) có chất lượng cao bằng cách áp dụng các phép biến đổi như lật, cắt, xoay và thay đổi màu sắc. Mục tiêu là tăng tính đa dạng của dữ liệu huấn luyện để tránh hiện tượng học tủ (overfitting) và cải thiện hiệu suất của mô hình.

Ví dụ: Synthesis AI cung cấp nền tảng giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng mô hình AI bằng cách tạo ra dữ liệu mô phỏng cho hệ thống xe tự lái hoặc các tình huống y tế hiếm gặp.

Các ứng dụng khác

Phạm vi của Generative AI còn mở rộng sang nhiều lĩnh vực khác như tạo nhạc, phát triển game và chăm sóc sức khỏe. Với lĩnh vực này vẫn đang trong giai đoạn đầu, những người nắm bắt được kỹ năng và kiến thức cần thiết sẽ có cơ hội định hình tương lai của nó.

Các doanh nghiệp tận dụng GenAI để tối ưu năng suất như thế nào?

Generative AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà là một đối tác chiến lược giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và tạo ra giá trị mới thông qua các bước tiếp cận chiến lược sau:

Tập trung vào tăng cường năng suất chứ không thay thế

Ưu tiên sử dụng Generative AI để tăng cường năng suất của nhân viên thay vì chỉ tập trung vào việc cắt giảm chi phí hoặc nhân sự. Điều này bao gồm việc nâng cao khả năng ra quyết định, cải thiện trải nghiệm nhân viên và tạo điều kiện phát triển kỹ năng.

Ví dụ, GenAI tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và cung cấp các đề xuất cá nhân hóa, giúp tăng đáng kể năng suất mà không đe dọa việc làm.

Tích hợp Generative AI vào quy trình kinh doanh

Tái cấu trúc các quy trình kinh doanh truyền thống để tận dụng tối đa khả năng của Generative AI. Việc này nhằm tạo ra trải nghiệm kinh doanh thông minh (IBEs), hỗ trợ trực tiếp cho các mục tiêu chiến lược của tổ chức.

Tận dụng GenAI để hỗ trợ ra quyết định

Sử dụng Generative AI để phân tích lượng lớn dữ liệu, dự đoán các kết quả tiềm năng và tự động hóa các quyết định mang tính quy trình. Điều này giúp các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.

Để ra quyết định chính xác và trực quan hóa dữ liệu bạn có thể tham khảo khóa học Business Intelligence

Đầu tư vào đào tạo và nâng cao kỹ năng

Xây dựng các kỹ năng nền tảng cho nhân viên, đặc biệt là kỹ năng prompt và khuyến khích một văn hóa thử nghiệm, không ngừng học hỏi để khai thác hiệu quả công nghệ mới.

Đo lường và tối ưu hóa tác động

Thường xuyên theo dõi các số liệu như cải thiện hiệu suất, mức độ hài lòng của nhân viên và kết quả kinh doanh tổng thể. Việc này giúp doanh nghiệp tinh chỉnh chiến lược Generative AI của mình và đảm bảo sự đồng nhất với các mục tiêu kinh doanh.

Lợi ích của Generative AI

AI tạo sinh được xem là động lực kinh tế mới, với dự báo từ Goldman Sachs cho thấy công nghệ này có thể thúc đẩy tổng sản phẩm quốc nội (GDP) toàn cầu tăng 7%, tương đương gần 7 nghìn tỷ USD và nâng mức tăng năng suất lên 1,5 điểm phần trăm trong vòng một thập kỷ. Ngoài tác động kinh tế vĩ mô, GenAI còn mang lại những lợi ích cụ thể sau cho các tổ chức:

Tăng tốc nghiên cứu và đổi mới

Generative AI đóng vai trò như một đối tác nghiên cứu hiệu quả. Các thuật toán này có thể khám phá và phân tích dữ liệu phức tạp theo những cách thức mới, giúp các nhà nghiên cứu phát hiện ra các xu hướng và kiểu mẫu không rõ ràng khi sử dụng phương pháp truyền thống. Khả năng tóm tắt nội dung, phác thảo nhiều lộ trình giải pháp tiềm năng và tạo ra tài liệu chi tiết từ các ghi chú nghiên cứu giúp tăng cường đáng kể tốc độ nghiên cứu và đổi mới.

Ví dụ điển hình: Trong ngành dược phẩm, hệ thống GenAI đang được sử dụng để tạo và tối ưu hóa trình tự protein, từ đó đẩy nhanh đáng kể quá trình khám phá và phát triển thuốc.

Tìm hiểu thêm kỹ năng Data Analytics chuyên sâu

Nâng cao trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa

Với khả năng phản ứng tự nhiên trong cuộc trò chuyện của con người, Generative AI là một công cụ mạnh mẽ để nâng tầm dịch vụ khách hàng và cá nhân hóa. Doanh nghiệp có thể triển khai các trợ lý ảo, chatbot và bot thoại do AI cung cấp để giải quyết chính xác các liên hệ ban đầu của khách hàng, đạt được tỷ lệ giải quyết lần đầu cao hơn. Hơn nữa, Generative AI giúp gia tăng sự tương tác bằng cách tạo ra các ưu đãi và thông điệp được cá nhân hóa, phù hợp với từng đối tượng khách hàng.

Tối ưu hóa toàn diện quy trình kinh doanh

Generative AI cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa các quy trình kinh doanh trên tất cả các lĩnh vực như kỹ thuật, tiếp thị, dịch vụ khách hàng, tài chính và kho vận.

• Tự động hóa thông tin: GenAI có thể trích xuất và tóm tắt dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào, tăng cường khả năng tìm kiếm kiến thức và truy cập thông tin.
• Giảm thiểu chi phí: Mô hình có thể đánh giá và tối ưu hóa các kịch bản khác nhau (ví dụ: trong chuỗi cung ứng, quảng cáo) để giảm thiểu chi phí.
• Hỗ trợ ML: GenAI tạo ra dữ liệu tổng hợp (synthetic data) chất lượng cao, giúp cung cấp dữ liệu được gán nhãn cho học có giám sát và các quy trình Machine Learning phức tạp khác.

Nâng cao năng suất cá nhân cho nhân viên

Các mô hình Generative AI hoạt động như trợ lý cá nhân, tăng cường quy trình làm việc của nhân viên trên mọi cấp độ.

• Hỗ trợ Sáng tạo: Hỗ trợ các nhiệm vụ sáng tạo bằng cách tạo ra vô số nguyên mẫu thiết kế, bản nháp dựa trên đầu vào và các ràng buộc nhất định. GenAI cũng có thể tối ưu hóa các thiết kế hiện có dựa trên phản hồi.
• Phát triển Phần mềm: Tạo đề xuất mã phần mềm mới, tăng tốc đáng kể các tác vụ phát triển ứng dụng.
• Quản lý: Hỗ trợ quản lý bằng cách tạo báo cáo, tóm tắt dữ liệu và dự báo tài chính/thị trường.
• Marketing & Bán hàng: Tạo ra các kịch bản bán hàng, nội dung email và blog mới mẻ cho các nhóm tiếp thị.

Bằng cách tận dụng các khả năng này, tổ chức có thể tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả tổng thể.

Cơ chế hoạt động của một mô hình GenAI

Các mô hình tạo sinh (Generative AI) hoạt động dựa trên nguyên tắc xác định các mẫu và phân bố trong dữ liệu huấn luyện, sau đó áp dụng những phát hiện đó để tạo ra dữ liệu mới theo yêu cầu của người dùng. Hầu hết các mô hình tạo sinh hiện đại đều dựa trên kiến trúc Transformer.

GenAI thường được huấn luyện bằng các kỹ thuật học không giám sát (unsupervised learning). Mô hình được cung cấp một lượng lớn dữ liệu chưa được gán nhãn và tự phân tích để tìm ra phân phối xác suất chung của các đặc trưng (features) trong tập dữ liệu.

• Hàm mất mát (Loss Function): Trong quá trình huấn luyện, mô hình áp dụng hàm mất mát để đo lường khoảng cách giữa kết quả đầu ra được tạo ra và kết quả thực tế. Mục tiêu là tối thiểu hóa hàm mất mát, đưa đầu ra được tạo ra càng gần với thực tế càng tốt.
• Bản chất xác suất: Việc tạo nội dung là một quá trình dựa trên xác suất. Mô hình sử dụng các phép toán phức tạp để dự đoán đầu ra có khả năng xảy ra nhất dựa trên các quy tắc nó đã học.

GenAI và sự khác biệt với các mô hình AI khác

Mô hình Generative AI tập trung vào việc tạo ra dữ liệu mới, điều này khiến chúng khác biệt so với các loại mô hình khác trong Machine Learning. Trong khi các mô hình khác nhằm mục đích phân loại, gom cụm hoặc dự đoán, GenAI lại tập trung vào việc tạo ra dữ liệu hoàn chỉnh.

Mô hình Generative: Mục tiêu chính của chúng là tạo ra dữ liệu mới thuộc một lớp nhất định. Chúng hoạt động bằng cách reverse-engineer (tìm ra logic ngược) của dữ liệu, cố gắng dự đoán các đặc trưng của một nhãn và sau đó sử dụng những đặc trưng đó để tạo ra các ví dụ mới. Ứng dụng phổ biến nhất là tạo ảnh, tạo văn bản và tạo code. Ví dụ, một mô hình tạo sinh hình ảnh động vật sẽ tạo ra một bức ảnh con cá hoàn toàn mới dựa trên những đặc điểm mà nó đã học được từ hàng triệu bức ảnh cá khác.

Mô hình Discriminative (Phân Biệt): Được sử dụng trong học có giám sát, mục tiêu của các mô hình này là phân loại đối tượng vào các nhóm đã biết. Chúng hoạt động bằng cách xác định mối quan hệ giữa các đặc trưng và nhãn, sau đó phân loại dữ liệu mới dựa trên xác suất có điều kiện của nhãn. Ứng dụng điển hình là nhận dạng hình ảnh (chẳng hạn phân biệt giữa cá và chim) hoặc phát hiện gian lận.

Mô hình Clustering (Phân Cụm): Được sử dụng trong học không giám sát, mô hình phân cụm có nhiệm vụ nhóm các mục tương tự trong một tập dữ liệu. Chúng thiếu kiến thức ban đầu về các nhóm và phải tự mình xác định các mục tương đồng cũng như những gì tách biệt các nhóm đó. Ứng dụng phổ biến là trong nghiên cứu thị trường để xác định chân dung khách hàng (buyer personas).

Mô hình Predictive (Dự Đoán): Các mô hình dự đoán xử lý dữ liệu lịch sử bằng Machine Learning và thống kê để đưa ra ước tính về các sự kiện hoặc trạng thái trong tương lai. Chúng giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Ứng dụng bao gồm dự đoán nhu cầu thị trường, dự báo thời tiết và các dịch vụ văn bản dự đoán (predictive text).

Kết luận

Generative AI không còn là công nghệ của tương lai mà là động lực kinh tế và năng suất quan trọng nhất của thập kỷ này. GenAI đang định nghĩa lại cách thức làm việc, sáng tạo và phục vụ khách hàng. Thành công của tổ chức trong kỷ nguyên này sẽ phụ thuộc vào việc áp dụng chiến lược “tăng cường” (augmentation) thay vì “thay thế”, đầu tư vào đào tạo kỹ năng Prompt Engineering, và tích hợp Generative AI vào các quy trình kinh doanh cốt lõi. Hãy bắt đầu hành trình khai thác sức mạnh của GenAI ngay hôm nay để dẫn đầu trong tương lai số.