Generative AI là gì? Khác với các thế hệ AI trước đây vốn chỉ phản hồi dữ liệu đầu vào một cách giới hạn, Generative AI – hay còn gọi là “AI tạo sinh” – đánh dấu một bước tiến ngoạn mục trong khả năng sáng tạo của máy móc. Công nghệ này không chỉ hiểu thông tin đầu vào, mà còn tạo ra văn bản, âm thanh, video và cả đồ họa 3D một cách sống động, gần như mô phỏng tư duy của con người.
Chính sự đột phá này đã mở ra những ứng dụng chưa từng có, đồng thời cũng kéo theo nhiều tranh luận về đạo đức, bản quyền và quyền sở hữu trí tuệ. Vậy, làm thế nào để khai thác sức mạnh của Generative AI một cách hiệu quả và có trách nhiệm? Trong nội dung sau, Base.vn sẽ giúp bạn đọc giải mã toàn diện về GenAI, từ khái niệm, các mô hình phổ biến, đến ứng dụng thực tiễn và những rủi ro cần lưu ý.
1. Generative AI là gì?
Generative AI (AI tạo sinh) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào khả năng tạo ra nội dung mới, như văn bản, hình ảnh, âm thanh, mã lập trình, dựa trên các lời nhắc đầu vào (prompt).
Nói một cách đơn giản, Generative AI (hay còn gọi là GenAI) giống như một “nghệ sĩ ảo”, nó học tập từ khối lượng dữ liệu khổng lồ (như sách, tài liệu khoa học, website công cộng,…) và từ đó sáng tạo ra những sản phẩm hoàn toàn mới, đôi khi rất phức tạp và chân thực đến mức khó phân biệt với tác phẩm do con người tạo ra.
Hiện nay, GenAI có thể tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau, bao gồm:
- Văn bản: Bài thơ, bài viết, email, kịch bản phim,…
- Hình ảnh: Tranh vẽ, ảnh minh họa, thiết kế đồ họa,…
- Âm thanh: Bài hát, bản nhạc, hiệu ứng tiếng động,…
- Video: Phim ngắn, hoạt hình, mô phỏng chuyển động,…
Những đột phá gần đây, như ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) hay công cụ tạo ảnh như Midjourney, đã đưa khả năng của GenAI lên một tầm cao mới. Không chỉ hỗ trợ các công việc mang tính sáng tạo nghệ thuật, GenAI còn mở ra tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực như giáo dục, nghiên cứu khoa học, tiếp thị, và y tế.
2. So sánh Generative AI và AI truyền thống
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực rộng lớn trong khoa học máy tính, và Generative AI (GenAI) chỉ là một nhánh nhỏ trong đó (ít nhất là ở thời điểm hiện tại). Mặc dù GenAI có nhiều điểm chung với AI truyền thống, nhưng cũng có những khác biệt đáng kể về cách thức hoạt động và mục đích ứng dụng.
2.1 Điểm tương đồng giữa GenAI và AI truyền thống
– Phụ thuộc vào dữ liệu lớn: Cả hai đều cần khối lượng dữ liệu khổng lồ để học tập và đưa ra quyết định. Tuy nhiên, GenAI thường được đào tạo trên tập dữ liệu lớn và đa dạng hơn nhiều.
– Khả năng học từ dữ liệu: Cả GenAI lẫn AI truyền thống đều học các quy luật (mẫu) từ dữ liệu để dự đoán hoặc phản hồi. Bên cạnh đó, chúng có thể tự cải thiện qua thời gian thông qua quá trình điều chỉnh dựa trên phản hồi mới.
2.2 Điểm khác biệt giữa GenAI và AI truyền thống
– Mục tiêu và phạm vi ứng dụng:
- AI truyền thống được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, ví dụ như phát hiện gian lận thẻ tín dụng hoặc xác định hướng đi cho xe tự lái.
- GenAI có phạm vi rộng hơn, với khả năng tạo ra nội dung mới, nguyên bản – như văn bản, hình ảnh hay mã lập trình – mà không sao chép y nguyên dữ liệu đầu vào.
– Dữ liệu đào tạo:
- AI truyền thống chủ yếu được đào tạo trên dữ liệu cụ thể và có gắn nhãn, phù hợp với một chức năng xác định.
- GenAI lại được huấn luyện trên tập dữ liệu khổng lồ và không gắn nhãn, sau đó mới được tinh chỉnh (fine-tune) cho những nhiệm vụ cụ thể.
– Phương pháp học:
- AI truyền thống thường dựa vào học có giám sát – tức dữ liệu được gắn nhãn sẵn và hệ thống biết rõ cần học gì.
- GenAI khởi đầu với học không giám sát – hệ thống tự tìm hiểu cấu trúc dữ liệu mà không có hướng dẫn rõ ràng.
– Chi phí đào tạo:
Việc đào tạo một mô hình GenAI nền tảng (foundation model) có thể đòi hỏi chi phí cao gấp nhiều lần AI truyền thống. Ví dụ, chỉ riêng phần cứng và chi phí dịch vụ đám mây phục vụ cho quá trình huấn luyện có thể lên đến hàng trăm triệu đô la. Thêm vào đó là chi phí lưu trữ, xử lý và chuẩn hóa khối lượng dữ liệu khổng lồ.
Đọc thêm: AI Agent là gì? Ứng dụng của AI Agent trong doanh nghiệp
3. Gợi ý một số công cụ Generative AI thông dụng
Các công cụ GenAI được tạo ra để phục vụ cho nhiều mục đích sử dụng khác nhau, chẳng hạn như sản xuất video, sáng tác nhạc, thiết kế đồ họa, v.v… Dưới đây là một số công cụ GenAI phổ biến nhất hiện nay mà doanh nghiệp có thể tham khảo:
– Công cụ GenAI viết văn bản: GPT, AI-Writer, Jasper và Lex.
– Công cụ GenAI thiết kế hình ảnh: Adobe Firefly, Midjourney, Dall-E và Stable Diffusion.
– Công cụ GenAI sản xuất nhạc: Amper, Suno, Dadabots và MuseNet.
– Công cụ GenAI tạo mã lập trình: Codex, odeStarter, GitHub Copilot và Tabnine.
– Công cụ GenAI tổng hợp giọng nói: Descript, Listnr và Podcast.ai.
4. Generative AI hoạt động như thế nào?
Generative AI vận hành dựa trên nguyên lý học máy (machine learning), đặc biệt là các mô hình học sâu (deep learning). Các mô hình này học từ những tập dữ liệu đầu vào khổng lồ và sử dụng kiến thức đã học được để tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm nhạc, hoặc mã lập trình.
Mặc dù khi tìm hiểu AI tạo sinh là gì, chúng ta sẽ thấy mỗi mô hình GenAI có cách vận hành riêng, nhưng nhìn chung, chúng vẫn tuân theo một quy trình cơ bản, gồm 3 bước:
Bước 1: Thu thập và xử lý dữ liệu đầu vào
Mô hình GenAI được huấn luyện trên khối lượng lớn dữ liệu có sẵn – như sách, hình ảnh, mã nguồn hoặc các đoạn âm thanh. Trước khi đưa vào mô hình, dữ liệu này sẽ được tiền xử lý để chuẩn hóa định dạng và loại bỏ thông tin không cần thiết. Giai đoạn này giúp mô hình học được các mẫu ngôn ngữ, cấu trúc hình ảnh hoặc quy luật âm thanh một cách chính xác hơn.
Bước 2: Nhận dạng mẫu và học đặc trưng
Trong quá trình huấn luyện, các mô hình học sâu như GANs (Generative Adversarial Networks) hoặc VAEs (Variational Autoencoders) sẽ tìm ra các quy luật, đặc điểm và mối quan hệ bên trong dữ liệu. Nhờ đó, mô hình hiểu được bản chất cấu trúc của dữ liệu – chẳng hạn như thành phần của một câu văn, hoặc phong cách của một bức tranh.
Bước 3: Tạo nội dung mới
Sau khi học xong, mô hình có thể tạo ra nội dung hoàn toàn mới nhưng mang tính chất tương đồng với dữ liệu đã học. Ví dụ, một mô hình có thể sinh ra một bài thơ, một đoạn mã, hoặc một bức tranh mới mà nhìn qua rất giống với những gì con người từng tạo ra, dù hoàn toàn không sao chép “nguyên xi” từ dữ liệu gốc.
Chẳng hạn, trong trường hợp của mô hình GANs, quá trình tạo sinh diễn ra thông qua hai thành phần chính: Generator (bộ sinh) tạo ra dữ liệu mới; Discriminator (bộ phân biệt) đánh giá xem dữ liệu đó có “giống thật” không. Trong quá trình huấn luyện, hai mạng này cạnh tranh và cải tiến liên tục, giúp kết quả đầu ra ngày càng tinh vi và thuyết phục hơn.
5. Tìm hiểu 5 mô hình Generative AI phổ biến hiện nay
Với số lượng ngày càng tăng của các mô hình GenAI và thậm chí còn nhiều hơn nữa trong tương lai, chúng ta có thể gặp khó khăn khi lựa chọn và ứng dụng nếu không có một số kiến thức cơ bản. Dưới đây là 5 mô hình Generative AI phổ biến cùng với những khả năng nổi bật của chúng:
5.1 Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs là một trong những mô hình GenAI nổi tiếng nhất, bao gồm hai thành phần chính:
- Generator (mạng sinh): Tạo ra dữ liệu mới, chẳng hạn như hình ảnh hoặc video.
- Discriminator (mạng phân biệt): Đánh giá tính chân thực của dữ liệu đó – liệu nó có giống dữ liệu thật không.
Hai mạng này hoạt động theo cơ chế cạnh tranh liên tục, trong đó Generator cố gắng đánh lừa Discriminator, còn Discriminator thì không ngừng nâng cao khả năng phát hiện dữ liệu giả. Nhờ cơ chế này, GANs có thể tạo ra nội dung tổng hợp có độ chân thực cao.
Một số ứng dụng tiêu biểu của mô hình này là: tạo ảnh và video chân thực; chuyển đổi phong cách (ví dụ: biến ảnh thành tranh phác họa); tăng cường chất lượng hình ảnh hoặc video cũ.
5.2 Variational Autoencoders (VAEs)
VAE là mô hình học sâu bao gồm hai phần chính:
- Encoder (bộ mã hóa): Nén dữ liệu đầu vào thành một dạng biểu diễn nhỏ gọn hơn, tập trung vào các đặc điểm quan trọng nhất.
- Decoder (bộ giải mã): Tái tạo lại dữ liệu từ biểu diễn đã nén.
Khác với GANs, VAEs không cạnh tranh mà hoạt động theo cách học biểu diễn tiềm ẩn của dữ liệu, giúp tạo ra nội dung mới tương tự như dữ liệu đã học, tuy nhiên, kết quả thường không “sắc sảo” bằng GANs.
Mặc dù VAE có thể tạo ra nội dung mới, nhưng chúng thường hiệu quả hơn trong việc nén và giải nén dữ liệu. Bên cạnh đó, chúng đặc biệt hữu ích trong việc khử nhiễu hình ảnh, và phát hiện bất thường trong dữ liệu, chẳng hạn như gian lận tài chính hoặc lỗi kỹ thuật
5.3 Transformer-Based Model
Transformer là nền tảng cốt lõi đứng sau nhiều công cụ GenAI nổi bật hiện nay như ChatGPT, GPT-4, Copilot, Gemini và Midjourney. Các mô hình này hoạt động dựa trên cơ chế “attention” (sự chú ý) – một kỹ thuật cho phép mô hình tập trung vào những phần thông tin quan trọng nhất trong một chuỗi dữ liệu.
Nhờ cơ chế này, Transformer có thể: phân tích toàn bộ chuỗi dữ liệu cùng lúc; hiểu ngữ cảnh xuyên suốt chuỗi; mã hóa dữ liệu thành các biểu diễn nhúng (embedding), phản ánh cả nội dung và bối cảnh một cách chính xác.
Chính nhờ khả năng xử lý ngữ cảnh mạnh mẽ, các mô hình Transformer có thể tạo ra nội dung phức tạp và mang tính sáng tạo cao, chẳng hạn như bài đăng trên mạng xã hội, bài luận, thơ văn. Ngoài ra, Transformer còn có thể được tích hợp vào công cụ như bảng tính, ứng dụng vẽ hoặc phần mềm soạn thảo văn bản để tạo nội dung ở nhiều định dạng khác nhau.
5.4 Diffusion Model
Mô hình khuếch tán (Diffusion Model) nổi bật với khả năng tạo ra hình ảnh và video chất lượng cao. Chúng hoạt động bằng cách mô phỏng quá trình lan truyền hoặc khuếch tán dữ liệu qua một hệ thống, từ đó học được cách tái tạo nội dung một cách chân thực và sinh động.
Tuy nhiên, do kiến trúc phức tạp, các mô hình này thường yêu cầu thời gian huấn luyện lâu hơn. Chính vì vậy, khi lựa chọn Diffusion Model, doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng giữa chất lượng đầu ra vượt trội và hy sinh thời gian đào tạo.
5.5 Autoregressive Model
Mô hình tự hồi quy (Autoregressive Model) sử dụng một cách tiếp cận đơn giản để tạo nội dung mới: dự đoán phần tiếp theo của chuỗi dựa trên những phần đã có, tức là dự đoán tương lai dựa vào quá khứ.
Các mô hình này lý tưởng để thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu theo chuỗi, bao gồm: tạo văn bản và mô hình hóa ngôn ngữ tự nhiên; phân tích dữ liệu tuần tự, như âm thanh, văn bản hoặc chuỗi thời gian; dự báo xu hướng, chẳng hạn như giá cổ phiếu hoặc thời tiết.
Nhờ cấu trúc dễ triển khai và khả năng xử lý mạnh mẽ, Autoregressive Model thường được ứng dụng trong các lĩnh vực đòi hỏi tính dự đoán cao.
6. Tiêu chí đánh giá mức độ thành công của mô hình Generative AI
Một mô hình Generative AI được xem là hiệu quả và đáng sử dụng khi đáp ứng được các tiêu chí quan trọng sau:
– Chất lượng đầu ra vượt trội: Nội dung do GenAI tạo ra cần mang lại cảm giác tự nhiên và chân thực, tương đương với sản phẩm do con người sáng tạo. Đặc biệt đối với các lĩnh vực như văn học, hội họa, thiết kế hay các sản phẩm mang tính nghệ thuật, nội dung tạo ra cần đảm bảo tính độc đáo và khác biệt, không rập khuôn hay sáo rỗng.
– Tính nhất quán và đa dạng: Mô hình GenAI cần duy trì được sự ổn định và độ chính xác cao trong các kết quả đầu ra, đồng thời hạn chế tối đa các sai sót hoặc thông tin gây hiểu nhầm. Bên cạnh đó, một mô hình hiệu quả cũng cần có khả năng tổng quát hóa dữ liệu, từ đó tạo ra những nội dung đa dạng, bao quát cả các lĩnh vực hiếm gặp hoặc ít phổ biến, mà vẫn giữ được độ tin cậy và chất lượng.
– Tốc độ và hiệu suất xử lý cao: Ngoài chất lượng nội dung, tốc độ tạo sinh cũng là yếu tố cần xem xét. Một mô hình GenAI lý tưởng không chỉ tạo ra nội dung chất lượng mà còn cần thực hiện điều đó một cách nhanh chóng, phục vụ tốt cho nhu cầu ứng dụng tức thời trong công việc, học tập và các hoạt động sáng tạo.
7. Vai trò của Generative AI trong các trường hợp cụ thể
GenAI đang mở ra tiềm năng to lớn trong việc tăng tốc hoặc tự động hóa hàng loạt tác vụ. Khi được triển khai một cách có chủ đích, công cụ này có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng công việc. Dưới đây là một số tình huống sử dụng tiêu biểu:
– Rút ngắn thời gian tra cứu thông tin: Với giao diện trò chuyện tự nhiên và thân thiện, các công cụ GenAI giúp nhân viên tìm kiếm thông tin nhanh chóng, từ những thắc mắc đơn giản đến các vấn đề chuyên sâu. Ví dụ: Nhân viên bán hàng có thể nhờ GenAI phân tích insight khách hàng mục tiêu; Lập trình viên có thể học một ngôn ngữ lập trình mới hoặc cách giải quyết một lỗi cụ thể trong một khoảng thời gian ngắn.
– Phát hiện và giải thích lỗi: GenAI có thể rà soát văn bản, từ email thông thường đến tài liệu chuyên môn, để: phát hiện lỗi chính tả, ngữ pháp hoặc logic, đồng thời giải thích nguyên nhân của lỗi để người dùng rút kinh nghiệm và nâng cao kỹ năng trong tương lai.
– Nâng cao hiệu quả giao tiếp: GenAI có thể dịch văn bản sang các ngôn ngữ khác nhau, điều chỉnh tông giọng phù hợp với đối tượng nhận thông điệp, và tạo nội dung cá nhân hóa dựa trên dữ liệu sẵn có. Dựa vào đó, nhóm marketing có thể tạo những chiến dịch quảng cáo hấp dẫn và thu hút hơn.
– Tự động hóa công việc hành chính: Trong các tổ chức có khối lượng công việc hành chính đồ sộ, chẳng hạn như y tế hoặc tài chính, GenAI có thể giúp tự động mã hóa, xử lý thanh toán, lưu trữ tài liệu, và phân tích ghi chú chuyên môn (như ghi chú từ bác sĩ). Nhờ đó, nhân viên có thêm thời gian để tập trung vào các công việc đòi hỏi tính chuyên môn cao hoặc tính tương tác như chăm sóc khách hàng hay săn sóc bệnh nhân.
– Khắc phục sự cố mã lập trình: GenAI có thể hỗ trợ các kỹ sư phần mềm tìm và sửa lỗi mã (code), đề xuất cải tiến logic, giải thích chi tiết cách tối ưu mã, từ đó cải thiện chất lượng và quy trình làm việc trong tương lai.
8. Ứng dụng tiềm năng của Generative AI trong các lĩnh vực
GenAI hiện đang có mặt ở khắp các lĩnh vực, từ những ngành đòi hỏi tính sáng tạo cao như Marketing, đến các lĩnh vực yêu cầu chuyên môn sâu như Y khoa.
8.1 Ứng dụng trong Marketing
Generative AI đang định hình lại cách ngành Marketing sáng tạo nội dung và tương tác với khách hàng. Các công cụ như GPT-4 hay Jasper AI có thể tự động tạo ra các bài viết, mẫu quảng cáo, mô tả sản phẩm hoặc email marketing với phong cách tự nhiên và cuốn hút.
Bên cạnh đó, GenAI còn có khả năng phân tích dữ liệu khách hàng để tạo ra nội dung cá nhân hóa, giúp chiến dịch marketing trở nên hiệu quả hơn và đúng với nhu cầu của đối tượng mục tiêu.
Ngoài ra, GenAI còn hỗ trợ tối ưu hóa chiến lược SEO, dự đoán xu hướng thị trường và phân tích hành vi người tiêu dùng để đề xuất chiến lược tiếp cận phù hợp hơn.
8.2 Ứng dụng trong Y tế và Chăm sóc khỏe
Trong lĩnh vực Y tế, Generative AI đang mở ra nhiều cơ hội mới giúp nâng cao chất lượng chẩn đoán, điều trị và nghiên cứu. Các công cụ AI có thể phân tích lượng dữ liệu y khoa khổng lồ như hình ảnh X-quang, MRI hoặc dữ liệu gen để phát hiện bất thường, đồng thời gợi ý phác đồ điều trị chính xác và phù hợp hơn với tiền sử bệnh án.
GenAI cũng đóng vai trò quan trọng trong phát triển thuốc mới, tạo mô hình mô phỏng cho nghiên cứu y học, giúp các nhà khoa học tiết kiệm thời gian và chi phí trong quá trình phát triển liệu pháp điều trị. Một ví dụ tiêu biểu là DeepMind của Google, đã chứng minh khả năng phát hiện một số loại bệnh lý từ hình ảnh y khoa với độ chính xác vượt trội so với nhiều phương pháp truyền thống.
8.3 Ứng dụng trong Nghệ thuật
Các nghệ sĩ và nhà thiết kế ngày nay có thể xem GenAI như một “trợ lý đồng sáng tạo”. Những công cụ như Midjourney, DALL·E 2 hay Runway có khả năng tạo ra tranh vẽ, thiết kế đồ họa chỉ từ mô tả văn bản, và thậm chí còn có thể sáng tác nhạc hoặc tạo video.
Bên cạnh đó, các nhà sản xuất phim và nhạc sĩ đang tận dụng AI để thử nghiệm và phát triển ý tưởng mà trước đây có thể quá phức tạp hoặc tốn kém. AI còn có thể phân tích xu hướng nghệ thuật, từ đó giúp dự đoán những gì sẽ thịnh hành trong tương lai, mở ra những hướng đi mới và khơi gợi tiềm năng sáng tạo vô tận cho nghệ sĩ.
Tuy nhiên, việc ứng dụng GenAI trong nghệ thuật cũng gây ra không ít tranh cãi. Nhiều ý kiến cho rằng công nghệ này có thể làm giảm giá trị sáng tạo của con người, thậm chí xâm phạm bản quyền từ những tác phẩm đã tồn tại trước đó.
8.4 Ứng dụng trong Du lịch
Trong lĩnh vực du lịch, GenAI đã được ứng dụng để phát triển hệ thống nhận diện và xác minh khuôn mặt tại các sân bay. Công nghệ này có thể tái tạo hình ảnh toàn diện của hành khách từ các bức ảnh chụp sẵn, kể cả từ nhiều góc độ khác nhau, giúp tăng độ chính xác và rút ngắn thời gian kiểm tra.
Ngoài ra, GenAI cũng đang được thử nghiệm trong quy trình đặt chỗ, chẳng hạn như đặt vé máy bay dựa trên thông tin cá nhân mà người dùng cung cấp, mang đến trải nghiệm tiện lợi hơn cho du khách.
9. Lợi ích của Generative AI đối với doanh nghiệp
AI tạo sinh mang lại nhiều giá trị thiết thực cho hoạt động kinh doanh, chủ yếu nhờ vào ba năng lực cốt lõi: khả năng tổng hợp kiến thức nhanh chóng, giao tiếp tự nhiên với con người, và xử lý dữ liệu với tốc độ cao.
– Tăng năng suất làm việc: Nhân viên có thể ứng dụng GenAI vào các tác vụ hằng ngày như: tự học một chuyên ngành mới phục vụ dự án sắp tới, sắp xếp hoặc phân loại dữ liệu, soạn thảo email và tài liệu nhanh chóng. Nhờ vào sự hỗ trợ của GenAI, nhiều công việc trước đây cần đến một nhóm người hoặc nhiều giờ làm việc, nay có thể được hoàn thành bởi ít nhân sự hơn trong thời gian ngắn hơn, góp phần nâng cao hiệu quả tổng thể.
– Giảm gánh nặng chi phí: Với tốc độ xử lý nhanh và khả năng tự động hóa, GenAI giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian hoàn thành công việc, từ đó cắt giảm đáng kể chi phí. Bên cạnh đó, AI còn giảm thiểu sai sót, loại bỏ thời gian “chết”, phát hiện và loại trừ các điểm nghẽn hoặc quy trình kém hiệu quả. Song, cần lưu ý rằng GenAI vẫn có khả năng “ảo giác” (tạo ra thông tin sai lệch), vì vậy sự giám sát chất lượng của con người vẫn là yếu tố bắt buộc để đảm bảo độ chính xác và tin cậy của kết quả đầu ra.
– Cải thiện trải nghiệm của khách hàng: GenAI có thể giao tiếp linh hoạt, tự nhiên, nhờ đó đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp dịch vụ khách hàng qua chatbot, trợ lý ảo hoặc bot thoại, xây dựng các quy trình cá nhân hóa cho từng khách hàng. Tất cả những điều này sẽ đem lại cho khách hàng trải nghiệm thuận tiện và liền mạch ngay từ lần tương tác đầu tiên, từ đó thúc đẩy sự hài lòng.
– Hỗ trợ ra quyết định sáng suốt hơn: Các mô hình GenAI được thiết kế dành riêng cho doanh nghiệp có thể cung cấp các phân tích chuyên sâu, bao gồm mô phỏng tình huống, đánh giá rủi ro và dự báo xu hướng dựa trên dữ liệu. Nhờ đó, nhà quản trị có thể nắm bắt rõ hơn về xu hướng thị trường, vị thế cạnh tranh của doanh nghiệp, đồng thời nhận được các gợi ý chiến lược phù hợp với đặc thù hoạt động của tổ chức.
Đọc thêm: Doanh nghiệp số là gì? Cốt lõi thành công trong thời đại 4.0
10. Hạn chế và rủi ro khi ứng dụng Generative AI
Giống như bất kỳ công nghệ nào khác, Generative AI (AI tạo sinh) cũng có hai mặt. Bên cạnh những giá trị tích cực về hiệu suất và chi phí, GenAI cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro mà doanh nghiệp cần thận trọng cân nhắc trước khi triển khai:
– Thiếu tính chính xác và tin cậy: GenAI đôi khi có thể “bịa đặt” thông tin. Do bản chất hoạt động dựa trên dự đoán ngữ cảnh tiếp theo từ dữ liệu đã học, mô hình có thể đưa ra thông tin sai lệch với độ tự tin như thật. Đây là lý do các chuyên gia về AI luôn khuyến nghị cần có sự giám sát của con người khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
– Vấn đề đạo đức và bản quyền: Khi tạo nội dung từ dữ liệu có sẵn (sách, bài báo, tài liệu kỹ thuật, công trình nghiên cứu,…), GenAI có thể vô tình vi phạm bản quyền nếu nguồn dữ liệu không được xử lý hợp lý. Ngoài ra, việc sao chép và tái tạo tác phẩm nghệ thuật, âm nhạc hay văn bản cũng đặt ra nhiều tranh cãi liên quan đến quyền sở hữu trí tuệ.
– Thiếu sự sáng tạo thật sự: Mặc dù có thể tạo ra nội dung thú vị và độc lạ, nhưng về bản chất, GenAI vẫn chỉ dựa trên dữ liệu đã học. Nó không thể phát minh hay hình thành ý tưởng mới 100% như con người, mà chỉ kết hợp hoặc biến tấu những gì đã có.
– Phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện: Hiệu quả của GenAI phụ thuộc lớn vào chất lượng và độ bao phủ của dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu bị sai lệch hoặc thiên vị, kết quả tạo ra cũng sẽ bị ảnh hưởng theo. Ví dụ, nếu dữ liệu tuyển dụng trước đây của doanh nghiệp thiên về một nhóm ứng viên nhất định, GenAI có thể loại bỏ các hồ sơ đủ điều kiện chỉ vì không phù hợp với “hình mẫu lý tưởng” cũ, ngay cả khi doanh nghiệp đã thay đổi tiêu chí.
– Nguy cơ an ninh và lừa đảo: GenAI có thể bị lợi dụng cho mục đích xấu như tấn công mạng, lừa đảo tài chính hoặc phát tán thông tin giả mạo. Điển hình là các video deepfake giả giọng nói, giả khuôn mặt của ai đó nhằm mục đích mạo danh, tống tiền hoặc đánh cắp thông tin.
11. Những lưu ý để sử dụng Generative AI có đạo đức
Để tận dụng tối đa lợi ích mà Generative AI mang lại và giảm thiểu các rủi ro không mong muốn, người dùng cần hiểu rõ bản chất của công nghệ này và lưu ý một số điểm quan trọng sau:
– Tìm hiểu kỹ các quy định pháp lý liên quan đến bản quyền và quyền sở hữu trí tuệ đối với nội dung do AI tạo ra, đặc biệt trong các trường hợp sử dụng cho mục đích thương mại.
– Minh bạch về nguồn gốc nội dung khi công bố sản phẩm do AI tạo ra, ví dụ như nêu rõ vai trò của AI trong quá trình sáng tác, để tránh gây hiểu nhầm cho người tiếp nhận.
– Tuyệt đối không sử dụng Generative AI để tạo hoặc lan truyền thông tin sai lệch, có thể gây tổn hại đến cá nhân hoặc tổ chức khác.
– Luôn rà soát và chỉnh sửa kết quả do AI tạo ra trước khi sử dụng hoặc công bố, nhằm đảm bảo tính chính xác, phù hợp và trách nhiệm trong việc truyền tải thông tin.
12. Tạm kết
Từ những chia sẻ xoay quanh câu hỏi “Generative AI là gì”, có thể thấy công nghệ này đang từng bước thay đổi cách con người học tập, làm việc và quản lý các hoạt động trong cuộc sống. Tuy AI tạo sinh vẫn tiềm ẩn những rủi ro và hạn chế nhất định, nhưng nhìn nhận một cách tổng thể, đây là công cụ có tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu quả vận hành doanh nghiệp. Tổ chức nào biết nắm bắt và ứng dụng sớm sẽ có thể đi nhanh hơn, linh hoạt hơn và vận hành thông minh hơn trong kỷ nguyên số.
