Generative AI là gì? 5 bí mật bạn nên biết [chưa ai nói]

ChatGPT, Google Gemini, Midjourney, Stable Diffusion,… tất cả những thứ này này đều là Generative AI. Nhưng Generative AI là gì? Có lẽ đó là lý do mà bạn tìm đến bài viết này đúng không? Được rồi, trong bài blog này, Lâm Panda sẽ cùng bạn tìm hiểu về Generative AI, các ứng dụng của Generative AI và các bí mật của Generative AI nhé!

Mục tiêu tổng quát: bài viết sẽ giúp bạn hiểu về Generative AI là gì một cách dễ hiểu nhất, kèm theo đó, mình cũng đưa vào thêm các giải thích sâu hơn một tí để bạn tìm hiểu thêm nếu muốn. Mình cũng rút gọn bài lại từ 18k lòi mắt xuống còn 4k từ á.

Tìm hiểu về Generative AI và lịch sử phát triển

Generative AI là gì?

Generative AI viết tắt là GenAI dịch sang tiếng Việt là AI tạo sinh/ AI sinh/Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, là một loại trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu hiện có. Thay vì chỉ phân loại hoặc dự đoán kết quả như các loại AI khác, Generative AI có khả năng tạo ra các nội dung hoàn toàn mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, và cả code.

Tuy nhiên, mình thích gọi Generative AI là AI sáng tạo hơn, nghe ngầu và xịn hơn.

Các mô hình Generative AI hoạt động bằng cách học từ các mẫu dữ liệu lớn để hiểu các mô hình và mối quan hệ trong tập dữ liệu đó. Sau đó, chúng sử dụng các mẫu đã học để tạo ra nội dung mới. Một số ví dụ phổ biến về Generative AI bao gồm ChatGPT và DALL-E của OpenAI, có khả năng tạo ra văn bản và hình ảnh dựa trên mô tả văn bản. Tí nữa chúng ta sẽ đi sâu hơn về ý này.

Các đặc điểm chính của Generative AI bao gồm:

• Sáng tạo: Các mô hình Generative AI có thể tạo ra nội dung độc đáo và phong phú.
• Học từ dữ liệu: Những mô hình này được đào tạo trên lượng lớn dữ liệu để học các mô hình và biểu diễn.
• Đa dạng: Generative AI có thể tạo ra đầu ra đa dạng bằng cách giới thiệu ngẫu nhiên hoặc biến thể trong quá trình tạo.

Ngoài ra, có khi bạn sẽ nhầm lẫn giữa Generative AI có khả năng tạo ra dữ liệu mới và sáng tạo, trong khi Discriminative AI tập trung vào việc phân loại hoặc dự đoán dữ liệu dựa trên các đặc trưng đã biết. Mình cũng đã viết một bài siêu chi tiết về So sánh Generative AI vs Discriminative AI để bạn hiểu hơn.

Một số khái niệm liên quan

Trước khi đắm mình vào Generative AI, mình sẽ liệt kê nhanh một số khái niệm cơ bản để những bạn mới tìm hiểu nắm rõ hơn, hiểu mối liên hệ giữa chúng và tránh nhầm lẫn nha:

• Artificial Intelligence (AI): liên quan đến việc phát triển các hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ thường yêu cầu trí tuệ con người, như nhận biết hình ảnh, nhận dạng giọng nói, ra quyết định, và dịch ngôn ngữ.
• Machine Learning: là một tập hợp con của AI tập trung vào khả năng của máy móc học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng mà không cần được lập trình một cách rõ ràng. Nó liên quan đến việc đào tạo thuật toán trên các tập dữ liệu lớn để xác định các mô hình và đưa ra dự đoán.
• Deep Learning: là một lĩnh vực con của Machine Learning sử dụng các neural networks nhân tạo để xử lý và học từ dữ liệu phức tạp. Những mạng này bao gồm nhiều lớp biến đổi dữ liệu đầu vào thành các biểu diễn có ý nghĩa, cho phép hệ thống học các đặc trưng phân cấp.
• Neural Networks: là các khối xây dựng của Deep Learning. Lấy cảm hứng từ cấu trúc của não người, chúng bao gồm các nút (neurons) liên kết với nhau được tổ chức theo các lớp. Mỗi lớp xử lý thông tin và chuyển nó sang lớp tiếp theo, cho phép mạng học và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đầu vào.

Lịch sử ngắn gọn của Generative AI

Generative AI có nguồn gốc từ những ngày đầu của nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Dưới đây là một số cột mốc và đột phá đáng chú ý trong lĩnh vực này:

• 1950s: Alan Turing đề xuất ý tưởng về các máy có khả năng học và tạo ra nội dung.
• 1980s: Khái niệm về generative adversarial networks (GANs) được giới thiệu, đặt nền tảng cho Generative AI hiện đại.
• 2014: Ian Goodfellow và các đồng nghiệp của ông công bố một bài báo đột phá về GANs, khơi dậy sự quan tâm mới đối với Generative AI.
• 2018: GPT (Generative Pre-trained Transformer) được phát hành, cho thấy tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc tạo văn bản.
• 2020: GPT-3, một mô hình ngôn ngữ tiên tiến hơn, thể hiện khả năng đáng kinh ngạc trong việc tạo ra văn bản giống như con người.
• 2022: OpenAI ra mắt ChatGPT sau dịch và Generative AI trở nên BÙNG NỔ kéo theo hàng loạt những Bard (nay là Gemini), CO:HERE, Claude,…
• 2023: cháy hơn nữa khi OpenAI ra mắt GPT-4 và khiến cuộc đua Generative AI trở nên khốc liệt hơn giữa các tập đoàn lớn.

Và những cột mốc này đã mở đường cho những tiến bộ nhanh chóng và ứng dụng của Generative AI mà chúng ta chứng kiến ngày nay. Trong cuộc chiến này, người dùng chúng ta là kẻ được lợi nhiều nhất vì các tập đoàn lớn phải đua nhau, cạnh tranh nhau từng % tốt hơn để được lòng người dùng.

Các Ứng Dụng Generative AI Phổ Biến

Generative AI đang tạo ra làn sóng với khả năng tạo ra cả văn bản và hình ảnh, thậm chí là cả video. Giờ mình sẽ giới thiệu về các công cụ thông dụng với mức độ phổ biến cao nhất, các ứng dụng nền tảng cho hàng chục ngàn ứng dụng khác sinh ra.

Chatbot Và Khả Năng Tạo Văn Bản

• ChatGPT: Bức tượng siêu to khổng lồ và là ứng dụng phổ biến nhất mặc cho các đối thủ đuổi theo phía sau, đó chính là ChatGPT của OpenAI! Nó giống như có một người bạn hiểu biết có thể giúp bạn trả lời câu hỏi, viết truyện, hoặc thậm chí là động não ý tưởng.
• Google Gemini: trước đây có tên gọi là Google Bard, mình đã phải xoá bài viết về Google Bard dù mình rất ưng. Nhưng Google Gemini thực sự thay đổi rất nhiều và tốt hơn trước về nhiều mặt và có ưu điểm tốt hơn ChatGPT vì khả năng làm việc tốt với Google Workspace (như Gmail, Docs, Sheets, Slides,…).
• Claude AI: Được phát triển bởi Anthropic, Claude AI rất tuyệt vời cho các cuộc trò chuyện mượt mà và đạo đức. Với mô hình mới nhất Claude 3 nó thực sự khiến mình bất ngờ về khả năng trò truyện và “người” của nó. Trong thực tế, từ ngày ra mắt mình đã chuyển sang sử dụng Claude nhiều hơn hẳn.
• Microsoft Copilot: Khác với 3 cái trên, Microsoft Copilot dựa trên GPT-4 của OpenAI nhưng có khả năng “chui” vào internet để trả lời các câu hỏi với thời gian thực hơn.

Ngoài ra chúng ta còn thêm Mistral AI của một công ty Pháp, Llama AI của Meta AI (Facebook á), Command R+ của CO:HERE… Và nhiều sản phẩm khác của pháp sư Trung Hoa như Ernie Bot của Baidu, Tako của Tik Tok,…

Phần lớn các ứng dụng, công cụ khác như: Jasper.ai, Copymatic, Rytr,Closercopy, Wordhero, WriteSonic, Contentbot.ai, Copy.ai,Textwizard.ai, Creator.ai,… Đều dựa trên API của các mô hình mình liệt kê bên trên trừ Microsoft Copilot là dựa trên GPT-4 của OpenAI.

Các Công Cụ Tạo Hình Ảnh Phổ Biến

• Midjourney: Tạo văn bản có ChatGPT thì tạo ảnh có Midjourney, giống như một cây cọ ma thuật tạo hình ảnh chỉ bằng một đoạn mô tả ngắn. Bạn chỉ cần mô tả những gì bạn đang tưởng tượng, và Midjourney tạo ra những hình ảnh tuyệt đẹp phù hợp hoàn hảo với mong muốn của bạn.
• DALL-E: là một sản phẩm khác của OpenAI về tạo ra hình ảnh với mã nguồn đóng. Chỉ cần mô tả những gì bạn muốn, và DALL-E sẽ mang tầm nhìn của bạn thành hiện thực với những minh họa đẹp mắt.
• Stable Diffusion: Stable Diffusion là lựa chọn số 1 của mình vì nó là mô hình mã nguồn mở, cho phép tuỳ chỉnh cao kể cả 18+ và FREE! Nó giống như có một nghệ sĩ kỹ thuật số có thể điều chỉnh phong cách, màu sắc và bố cục để làm cho hình ảnh của bạn trở nên hoàn hảo.
• Adobe Firefly: Là một phần của Adobe’s Creative Cloud, Adobe Firefly giúp bạn sáng tạo và nâng cao các dự án thiết kế của bạn với khả năng tích hợp trực tiếp vào các công cụ như Photoshop của họ giúp bạn chỉnh sửa ảnh siêu tốc.

Những ứng dụng Generative AI này không chỉ mạnh mẽ mà còn rất thú vị khi sử dụng. Cho dù bạn đang tìm cách tạo văn bản hay hình ảnh, luôn có một, không phải 1 2 4 mà là một TẤN công cụ AI ngoài kia để giúp bạn giải phóng sự sáng tạo của mình!

Cách Generative AI Hoạt Động và Các Mô Hình Phổ Biến

Hãy cùng khám phá thế giới hấp dẫn của Generative AI và tìm hiểu cách nó hoạt động cũng như các mô hình phổ biến nhất nhé.

Generative AI Hoạt Động Ra Sao?

Về cốt lõi, Generative AI là về việc dạy máy móc tạo ra những thứ mới dựa trên những gì chúng đã học từ dữ liệu hiện có. Nó giống như việc đưa cho một máy tính một bộ sưu tập lớn các công thức nấu ăn và yêu cầu nó tạo ra món ăn độc đáo của riêng mình!

Để làm điều này, Generative AI sử dụng một kỹ thuật đặc biệt gọi là machine learning. Đây cơ bản là một cách để đào tạo các mô hình AI bằng cách cung cấp cho chúng hàng tấn ví dụ cho đến khi chúng có thể nhận ra các mô hình và tạo ra nội dung tương tự một cách tự động.

Quá trình đào tạo một mô hình Generative AI bao gồm việc cho nó xem một loạt dữ liệu đa dạng, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, hoặc âm thanh. Mô hình sau đó phân tích dữ liệu này để xác định cấu trúc và đặc điểm cơ bản. Nó giống như việc nghiên cứu các nét cọ của các bức tranh nổi tiếng để học cách tạo ra kiệt tác của riêng bạn!

Các Mô Hình Generative: Những Viên Gạch Xây Dựng

Generative Models là gì?

Generative models là “bí quyết” đằng sau Generative AI. Chúng giống như những đầu bếp trong nhà bếp, sử dụng các kỹ thuật khác nhau để tạo ra nội dung mới. Hãy cùng xem qua một số mô hình generative phổ biến nha.

Trong đó, 3 mô hình mạnh nhất và cũng là nền tảng cho hầu hết các công cụ AI ra đời bao gồm: Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) và Transformer-based Models. 

Tránh nhầm lẫn xíu thì các Generative Models là nền tảng để tạo ra các mô hình như GPT, Claude, Gemini, Stable Diffusion… và các ứng dụng khác như Jasper, Leonardo.ai,… sử dụng các mô hình này để tạo nên công cụ của họ để người dùng dễ sử dụng hơn.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Hãy tưởng tượng hai mô hình AI chơi trò “phát hiện giả mạo.” Đó chính là những gì GANs làm! Một mô hình, gọi là generator, cố gắng tạo ra các mẫu thực tế, trong khi mô hình khác, discriminator, cố gắng xác định mẫu nào là giả. Thông qua trò chơi qua lại này, GANs có thể tạo ra hình ảnh, video và nhiều thứ khác cực kỳ thực tế.

Variational Autoencoders (VAEs)

VAEs giống như một cách nén và giải nén dữ liệu tinh vi. Chúng lấy dữ liệu đầu vào, nén nó thành một biểu diễn cô đọng, và sau đó tái tạo lại dữ liệu gốc từ biểu diễn đó. Bằng cách điều chỉnh biểu diễn cô đọng, VAEs có thể tạo ra các mẫu mới giống với dữ liệu gốc. Nó giống như tạo ra một bộ trang phục mới bằng cách kết hợp và phối hợp các mảnh từ tủ quần áo của bạn!

Transformer-based Models

Transformers giống như những siêu anh hùng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình như GPT (Generative Pre-trained Transformer) và BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) có thể tạo ra văn bản giống con người và có ý nghĩa trong ngữ cảnh. Chúng học từ lượng lớn dữ liệu văn bản và có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ như dịch ngôn ngữ, hoàn thành văn bản, và tạo nội dung. Nó giống như có một trợ lý viết cá nhân giúp bạn tạo ra những câu chuyện hoặc bài viết hấp dẫn! Tui có viết bìa chi tiết hơn về Transformer là gì để bạn có thể tham khảo thêm á.

Những mô hình generative này là những viên gạch xây dựng làm cho Generative AI trở thành hiện thực. Bằng cách khai thác sức mạnh của machine learning và deep neural networks, Generative AI đang hỗ trợ của sự sáng tạo của con người tốt hơn và mở ra những khả năng mới cho việc tạo nội dung trong tương lai.

Ứng Dụng của Generative AI trong đời sống

Generative AI đang tạo ra làn sóng trong nhiều ngành công nghiệp, cách mạng hóa cách chúng ta tạo ra, đổi mới và giải quyết vấn đề. Hãy khám phá một số ứng dụng thú vị của Generative AI ngay sau đay nha.

Ngành Sáng Tạo

Generative AI đang biến đổi cảnh quan sáng tạo, từ nghệ thuật và âm nhạc đến thiết kế. Các mô hình AI như DALL-E và Midjourney có thể tạo ra tác phẩm nghệ thuật tuyệt đẹp dựa trên mô tả văn bản, trong khi các công cụ như Jukebox có thể sáng tác nhạc gốc. Điều này mở ra những khả năng mới cho các nghệ sĩ, nhà thiết kế và nhạc sĩ khám phá và đẩy lùi ranh giới của sự sáng tạo.

Ví dụ, một một anh chàng tên Jason Michael Allen sử dụng Midjourney để vẽ một bức tranh và đạt luôn giải nhất trong một cuộc thi.

Tạo Dữ Liệu Tổng Hợp

Generative AI có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp mô phỏng dữ liệu thực tế, rất hữu ích cho việc đào tạo các mô hình AI khác. Điều này đặc biệt có giá trị trong các ngành như chăm sóc sức khỏe, nơi quyền riêng tư của bệnh nhân là rất quan trọng. Bằng cách tạo ra dữ liệu y tế tổng hợp, các nhà nghiên cứu có thể phát triển và đào tạo các mô hình AI mà không làm tổn hại đến tính bảo mật của bệnh nhân.

Chăm Sóc Sức Khỏe và Phát Hiện Thuốc

Generative AI đang đạt được những tiến bộ đáng kể trong ngành chăm sóc sức khỏe. Nó có thể hỗ trợ trong việc phát hiện thuốc bằng cách tạo ra các cấu trúc phân tử mới và dự đoán các đặc tính của chúng, đẩy nhanh quá trình phát triển các liệu pháp mới. Ngoài ra, các mô hình generative có thể tạo ra hình ảnh y tế tổng hợp, chẳng hạn như X-quang hoặc CT scan, để tăng cường dữ liệu đào tạo cho các hệ thống AI y tế.

Ô Tô và Hàng Không Vũ Trụ

Trong các ngành công nghiệp ô tô và hàng không vũ trụ, Generative AI đang được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D và mô phỏng cho việc phát triển và thử nghiệm phương tiện. Bằng cách tạo ra các môi trường ảo thực tế, các công ty có thể thử nghiệm và tinh chỉnh thiết kế của họ mà không cần các nguyên mẫu vật lý, tiết kiệm thời gian và tài nguyên.

Tiếp Thị và Quảng Cáo

Generative AI đang biến đổi cách các doanh nghiệp tạo ra nội dung tiếp thị. Các mô hình AI có thể tạo ra văn bản quảng cáo cá nhân hóa, mô tả sản phẩm, và thậm chí là toàn bộ bài viết blog, được tùy chỉnh cho các đối tượng cụ thể. Điều này cho phép các nhà tiếp thị mở rộng nỗ lực tạo nội dung của họ trong khi vẫn duy trì sự liên quan và tương tác.

Phát Triển Phần Mềm

Generative AI đang tạo ra làn sóng trong thế giới phát triển phần mềm. Các công cụ như GitHub Copilot có thể tạo ra các đoạn mã và gợi ý dựa trên ngữ cảnh của mã, hỗ trợ các nhà phát triển viết mã hiệu quả hơn và ít lỗi hơn. Điều này có thể tăng tốc quá trình phát triển và cải thiện chất lượng mã.

Đây chỉ là một vài ví dụ về tiềm năng rộng lớn của Generative AI trong các ngành công nghiệp. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều ứng dụng sáng tạo hơn xuất hiện, biến đổi cách chúng ta làm việc, tạo ra và giải quyết vấn đề.

Ưu Điểm và Nhược Điểm của Generative AI

Như bất kỳ công nghệ nào, Generative AI cũng có những lợi ích và thách thức riêng. Hãy cùng khám phá những ưu điểm và nhược điểm của lĩnh vực thú vị này.

Ưu Điểm

• Hiệu Quả: Generative AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ và tối ưu hóa quy trình, tiết kiệm thời gian và tài nguyên. Nó có thể hỗ trợ trong phân tích dữ liệu, tạo nội dung, và giải quyết vấn đề, cho phép con người tập trung vào công việc chiến lược và sáng tạo hơn.
• Sáng Tạo: Generative AI có tiềm năng nâng cao sự sáng tạo của con người bằng cách tạo ra các ý tưởng, thiết kế và giải pháp mới. Nó có thể cung cấp các góc nhìn mới và giúp khám phá các khả năng mới, đẩy lùi ranh giới của sự đổi mới.
• Giải Quyết Vấn Đề: Bằng cách tạo ra các giải pháp và ý tưởng đa dạng, Generative AI có thể hỗ trợ giải quyết vấn đề trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nó có thể cung cấp các hiểu biết và phương pháp mà con người có thể không nghĩ đến, dẫn đến các giải pháp hiệu quả và sáng tạo hơn.

Thách Thức

• Các Vấn Đề Đạo Đức: Generative AI đặt ra các câu hỏi đạo đức, chẳng hạn như khả năng tạo ra các kết quả thiên vị hoặc phân biệt đối xử, quyền sở hữu và sử dụng nội dung được tạo ra, và nguy cơ lạm dụng hoặc hoạt động ác ý. Đảm bảo phát triển và triển khai Generative AI một cách có trách nhiệm là rất quan trọng để giải quyết những lo ngại này.
• Thiên Vị Dữ Liệu: Các hệ thống AI chỉ không thiên vị nếu dữ liệu mà chúng được đào tạo không thiên vị. Generative AI có thể duy trì và khuếch đại các thiên vị và phân biệt hiện có trong dữ liệu đào tạo, dẫn đến các kết quả không công bằng hoặc lệch lạc.
• Nguy Cơ Lạm Dụng: Generative AI có thể bị sử dụng cho các mục đích ác ý, chẳng hạn như tạo ra tin tức giả, deepfakes, hoặc các loại thông tin sai lệch khác. Điều này đặt ra các lo ngại về sự lan truyền thông tin sai lệch và cần có các biện pháp bảo vệ và quy định mạnh mẽ.

Nạn nhân nổi tiếng nhất của Generative AI chính là Scarlett Johansson, có lẽ là vì chuỵ ấy đẹp và giọng nói cũng rất ư là quyển rũ. Từ những ngày đầu, Scarlett Johansson là nạn nhân chịu trận đầu tiên khi xuất hiện ảnh 18+ của cô trên các kết quả tìm kiếm của Google; gần đây hơn thì chính OpenAI lại sử dụng giọng của Scarlett Johansson trong một giọng trả lời tên Sky trong ChatGPT.

Ngoài ra chúng ta còn có Giáo hoàng mặc áo phao, Trump bị bắt, cuộc chiến của Taylor Swift cùng fan và X (Twitter á) trước vấn nạn đầy rẫy ảnh 18+ giả của Taylor Swift trên X.

Kết Luận

Trong bài viết blog này, chúng ta đã khám phá thế giới thú vị của Generative AI và tiềm năng của nó để cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp. Dưới đây là một số điểm chính:

• Generative AI là một công nghệ mạnh mẽ cho phép máy móc tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm nhạc, dựa trên các mô hình học được từ dữ liệu hiện có.
• Các mô hình generative phổ biến bao gồm GANs, VAEs, và các mô hình dựa trên Transformer, mỗi loại có những điểm mạnh và ứng dụng riêng.
• Generative AI có nhiều lợi ích, bao gồm tăng cường hiệu quả, nâng cao sự sáng tạo, và cải thiện khả năng giải quyết vấn đề. Tuy nhiên, nó cũng đi kèm với những thách thức, chẳng hạn như các vấn đề đạo đức, thiên vị dữ liệu, và nguy cơ lạm dụng.
• Tương lai của Generative AI rất hứa hẹn, với nghiên cứu và tiến bộ liên tục dẫn đến các ứng dụng tinh vi hơn trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Đây chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Còn rất nhiều điều để khám phá và học hỏi về Generative AI. Đừng ngại ngần khám phá sâu hơn vào lĩnh vực thú vị này và khám phá cách nó có thể thay đổi cách chúng ta tạo ra, đổi mới và giải quyết vấn đề.

Có thể là cùng mình hoặc những nơi khác, để tìm hiểu về Generative AI và áp dụng nó để sử dụng trong công việc, học tập và đời sống. Mình có thể viết bài khá chậm nhưng chắc chắn mình sẽ có thể phần nào đó giúp bạn để sử dụng mấy công cụ Generative AI này tốt hơn hoặc có khi không 🙂Nhưng cũng theo dõi mình he, biết đâu có gì đó thú vị.

Cảm ơn bạn đã đọc bài viết nha, nếu bạn thấy trong nội dung có thiếu sót hay sai sót gì, bạn giúp mình bình luận để mình chỉnh sửa nội dung nha. Cảm ơn bạn rất nhiều ❤️❤️❤️

Câu Hỏi Thường Gặp về Generative AI