Từ những bức tranh chân dung sống động của DALL-E đến những đoạn văn bản trôi chảy của ChatGPT, Generative AI đang tạo ra những tác động sâu rộng đến cuộc sống của chúng ta. Vậy, đằng sau những ứng dụng ấn tượng này là gì?
Generative AI là gì?
Generative AI (Trí tuệ nhân tạo tổng hợp) là một loại mô hình học sâu có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh, mã máy tính và nội dung âm thanh trực quan dựa trên các gợi ý. Các mô hình Generative AI được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu thô – thường là cùng loại dữ liệu mà chúng được xây dựng để tạo ra. Từ dữ liệu đó, chúng học cách hình thành phản hồi, khi được đưa vào các đầu vào tùy ý, có khả năng thống kê là phù hợp cho các đầu vào đó. Ví dụ, một số mô hình Generative AI được đào tạo trên một lượng lớn văn bản để có thể phản hồi các gợi ý viết theo cách có vẻ tự nhiên và độc đáo.
Nói một cách đơn giản hơn, Generative AI có thể phản ứng với các yêu cầu giống như các nghệ sĩ hoặc tác giả người, nhưng nhanh hơn. Việc nội dung mà các mô hình này tạo ra có thể được coi là “mới” hay “độc đáo” là một vấn đề đang tranh luận, nhưng trong nhiều trường hợp, chúng có thể sánh ngang hoặc vượt qua một số khả năng sáng tạo của con người.
Các mô hình Generative AI phổ biến bao gồm ChatGPT để tạo văn bản và DALL-E để tạo hình ảnh. Nhiều tổ chức cũng đã xây dựng các mô hình riêng của họ.
Generative AI hoạt động như thế nào?
Học máy, học sâu và mạng thần kinh
Generative AI là một loại học máy, có nghĩa là nó dựa vào phân tích toán học để tìm ra các khái niệm, hình ảnh hoặc mẫu liên quan. Sau đó, nó sử dụng phân tích này để tạo ra nội dung có khả năng thống kê tương tự hoặc liên quan đến lời nhắc mà nó nhận được.
Cụ thể, Generative AI dựa vào một loại học máy gọi là học sâu. Các mô hình học sâu đủ mạnh để học từ dữ liệu không được gắn nhãn. Chúng sử dụng một loại kiến trúc tính toán gọi là mạng thần kinh. Các kiến trúc như vậy bao gồm nhiều nút truyền dữ liệu cho nhau, tương tự như cách não người truyền dữ liệu qua các tế bào thần kinh. Mạng thần kinh có thể thực hiện các nhiệm vụ cực kỳ phức tạp và tinh tế.
Biến đổi và tự chú ý
Các mô hình Generative AI có thể giải thích ngôn ngữ cần hiểu nhiều hơn chỉ các từ riêng lẻ. Chúng phải có khả năng giải thích toàn bộ câu, đoạn văn và tài liệu. Các mô hình học máy trước đây gặp khó khăn trong việc hiểu toàn bộ câu và sẽ “quên” phần đầu của câu khi chúng đến cuối, dẫn đến hiểu sai.
Các mô hình Generative AI hiện đại sử dụng một loại mạng thần kinh cụ thể gọi là biến đổi. Chúng sử dụng một khả năng gọi là tự chú ý để phát hiện cách các yếu tố trong một chuỗi được kết nối. Biến đổi cho phép các mô hình Generative AI thực hiện các việc như xử lý và ngữ cảnh hóa các khối văn bản lớn thay vì chỉ từng từ và cụm từ riêng lẻ.
Dữ liệu đào tạo
Để hoạt động tốt, các mô hình Generative AI phải được cung cấp một lượng lớn dữ liệu: nhiều dữ liệu hơn, trong hầu hết các trường hợp, so với một người có thể xử lý trong suốt cuộc đời. Ví dụ, mô hình ngôn ngữ lớn ChatGPT được đào tạo trên hàng triệu tài liệu. Một trình tạo hình ảnh có thể được đào tạo trên hàng triệu hình ảnh và một trình tạo mã trên hàng tỷ dòng mã.
Dữ liệu đào tạo này được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector. Trong cơ sở dữ liệu như vậy, các điểm dữ liệu được lưu trữ dưới dạng vector – hoặc một tập hợp tọa độ trong một trường đa chiều. Giống như vĩ độ và kinh độ cho phép ai đó đang xem bản đồ tìm vị trí gần đó, lưu trữ dữ liệu dưới dạng vector cho phép các mô hình học máy tìm các điểm dữ liệu “gần đó”. Điều này cho phép các mô hình tạo ra sự kết hợp và hiểu ngữ cảnh của một từ, một hình ảnh, một âm thanh hoặc bất kỳ loại nội dung nào khác.
Một khi mô hình Generative AI đạt đến một mức độ tinh chỉnh nhất định, nó không cần quá nhiều dữ liệu để tạo ra kết quả. Ví dụ, các mô hình AI tạo giọng nói có thể được đào tạo trên hàng nghìn giờ ghi âm giọng nói. Nhưng một khi chúng được tinh chỉnh, một số mô hình chỉ cần vài giây của một đoạn ghi âm mẫu để bắt chước giọng nói của ai đó một cách chân thực.
Những lợi ích và hạn chế của Generative AI là gì?
Các mô hình Generative AI đang ngày càng phổ biến, vì chúng mang lại một số lợi ích tiềm năng. Những lợi ích này bao gồm, nhưng không giới hạn ở:
- Ý tưởng nội dung: Sử dụng Generative AI có thể giúp những người tạo nội dung đưa ra một hướng sáng tạo nhanh hơn.
- Chatbot tốt hơn: Các mô hình Generative AI có thể được tích hợp vào chatbot để trả lời tốt hơn câu hỏi của khách hàng, thu hút khách hàng tiềm năng, v.v.
- Nghiên cứu nâng cao: Các mô hình Generative AI có thể nhanh chóng xử lý một lượng lớn dữ liệu, bao gồm dữ liệu y tế hoặc nghiên cứu khoa học, để hỗ trợ nghiên cứu.
- Kết quả tìm kiếm được cải thiện: Các công cụ tìm kiếm và trợ lý ảo có thể kết hợp các khả năng Generative AI để cung cấp thông tin liên quan nhanh hơn khi trả lời truy vấn.
- Giải trí: Nhiều người sử dụng các công cụ Generative AI công khai chỉ để vui chơi.
- Lợi ích khác: AI là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và có thể vẫn còn nhiều lợi ích hơn từ Generative AI sẽ đến trong tương lai.
Tuy nhiên, Generative AI cũng đi kèm với những hạn chế của nó, bao gồm:
- Ảo giác và sai sót khác: Các mô hình Generative AI thường rất giỏi trong việc xác định các mẫu, nhưng đôi khi chúng xác định các mẫu không thực sự tồn tại. Điều này có thể dẫn đến việc các mô hình cung cấp thông tin sai, một hiện tượng được gọi là “ảo giác”. Ngoài ra, các mô hình Generative AI chỉ chính xác như dữ liệu mà chúng được cung cấp và việc kiểm tra thực tế đầu ra của Generative AI có thể khó khăn nếu không có quyền truy cập vào dữ liệu nguồn.
- Rò rỉ dữ liệu: Các mô hình có thể lấy dữ liệu mà chúng được cung cấp trong các lời nhắc và tiết lộ nó trong các ngữ cảnh không mong muốn. Một số doanh nghiệp lớn đã vô tình tiết lộ thông tin hoặc mã nguồn bí mật theo cách này.
- Sao chép vô tình hoặc sử dụng sai quyền sở hữu trí tuệ: Vì các mô hình Generative AI dựa trên nội dung hiện có, chúng có thể tái tạo nội dung mà chúng được cung cấp mà không có sự cho phép của tác giả hoặc chủ sở hữu bản quyền gốc của nội dung đó.
- Thao tác phản hồi độc hại: Những kẻ tấn công có thể cung cấp dữ liệu cho một mô hình Generative AI khiến nó tạo ra thông tin nguy hiểm hoặc không an toàn cho người dùng khác.
- Định kiến: Bất kỳ định kiến nào trong thông tin được cung cấp cho một mô hình khi nó được đào tạo đều có thể được giữ lại hoặc thậm chí bị khuếch đại trừ khi mô hình được tinh chỉnh để khắc phục chúng. Và ngay cả khi đó, việc đảm bảo kết quả không bị định kiến mà không xem xét toàn bộ tập dữ liệu là gần như không thể.
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì?
“Mô hình ngôn ngữ lớn” (LLM) là thuật ngữ kỹ thuật cho các mô hình Generative AI xử lý ngôn ngữ và có thể tạo ra văn bản, bao gồm cả ngôn ngữ nói của con người và ngôn ngữ lập trình. Các LLM phổ biến bao gồm ChatGPT (từ OpenAI), Llama (từ Meta), Bard (từ Google), Copilot (từ GitHub) và Bing Chat (từ Microsoft).
Trình tạo hình ảnh AI là gì?
Trình tạo hình ảnh AI hoạt động tương tự như LLM, nhưng dành cho hình ảnh thay vì văn bản. DALL-E và Midjourney là hai ví dụ về trình tạo hình ảnh dựa trên Generative AI phổ biến.
Generative AI (Trí tuệ nhân tạo tổng hợp) không chỉ là một công nghệ mới nổi, mà còn là một cuộc cách mạng đang diễn ra. Với khả năng tạo ra nội dung đa dạng và sáng tạo, Generative AI hứa hẹn sẽ mang đến những đột phá lớn trong nhiều lĩnh vực, từ nghệ thuật, giải trí đến khoa học.
Nguồn: eKnow Solutions
