Generative AI là gì? Các dịch vụ AI được ứng dụng phổ biến

Trước năm 2023, tên gọi AI thường có ý nghĩa là các công nghệ như: Camera nhận diện hình ảnh; Robot, xe hơi tự lái, máy bay tự lái; các chương trình thông minh chơi cờ, chơi game; các chương trình AI xử lý dữ liệu lớn, tối ưu quy trình sản xuất của các tập đoàn sản xuất lớn. Sau năm 2023, AI là Chatbot và các AI tạo hình ảnh. AI Tạo Sinh (Generative AI) là công nghệ AI thay thế tất cả các AI trước đây.

Generative AI là gì?

Generative AI hay còn gọi là AI tạo sinh là những ứng dụng sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để tạo ra nội dung mới, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.

Các ứng dụng nổi bật của AI tạo sinh

Tạo văn bản: Các mô hình như ChatGPT có khả năng tạo ra văn bản tự nhiên, viết bài, và trả lời câu hỏi.

Tạo hình ảnh: Các công cụ như DALL-E hoặc Midjourney có thể tạo ra hình ảnh dựa trên mô tả bằng văn bản.

Sáng tác âm nhạc: Một số mô hình AI có thể sáng tác nhạc hoặc tạo ra âm thanh dựa trên yêu cầu của người dùng.

Video: Một số công nghệ đang được phát triển để tạo ra video hoặc hình ảnh động từ các mô tả hoặc mẫu có sẵn.

Các loại AI tạo sinh hiện nay

AI Chatbot: Đây là một loại AI tạo sinh, chủ yếu sử dụng để tương tác với người dùng thông qua văn bản.

AI Chatbot Search: Là mở rộng của chatbot, nhưng phục vụ vào hoạt động đơn lập.

AI sinh ảnh: Đây là một loại AI tạo sinh được sử dụng để tạo ra hình ảnh từ mô tả bằng văn bản, như DALL-E hay Midjourney.

AI tạo video: Mô hình có khả năng tạo video hoặc hoạt ảnh từ văn bản hoặc hình ảnh mẫu.

AI tạo âm nhạc: Các mô hình có thể sáng tác nhạc hoặc tạo ra âm thanh.

AI tạo văn bản: Mô hình như GPT có khả năng viết văn bản, bài báo, và các thể loại khác.

AI tạo trò chơi: Một số mô hình có thể tạo ra nội dung cho trò chơi điện tử, như cấp độ, nhân vật hoặc cốt truyện.

AI tạo nội dung 3D: Mô hình tạo ra các mô hình 3D cho các ứng dụng và trò chơi.

Tuy nhiên, các mô hình AI tạo sinh đang được phát triển liên tục hàng ngày, hàng giờ nên danh sách các loại AI sẽ càng ngày càng dài hơn, phục vụ nhiều mục đích hơn.

Các điểm yếu của mô hình AI

Kiến thức lạc hậu: Mô hình AI thường được huấn luyện trên dữ liệu đã có, nên kiến thức của chúng có thể không cập nhật theo thời gian. Do đó hiện có rất ít AI có thể đóng vai trò cung cấp thông tin nóng hổi cập nhật cho người dùng AI.

Thiếu chính xác: Mặc dù nhiều mô hình rất mạnh mẽ, nhưng chúng có thể tạo ra thông tin không chính xác hoặc sai lệch, đặc biệt khi đối diện với những câu hỏi phức tạp hoặc thông tin không rõ ràng. Do đó rất ít AI có thể đảm bảo sự chính xác để có thể áp dụng vào môi trường Nhà Nước, Hành Chính Sự Nghiệp, Tài chính…

Thiên lệch dữ liệu: Mô hình có thể phản ánh các thiên lệch có trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến việc tạo ra nội dung không công bằng hoặc không đại diện cho tất cả các nhóm người.

Thiếu hiểu biết ngữ cảnh: Mặc dù mô hình có thể tạo ra văn bản tự nhiên, chúng đôi khi thiếu khả năng hiểu sâu về ngữ cảnh hoặc ý định của người dùng, dẫn đến những phản hồi không phù hợp.

Khả năng chống giả mạo thấp: Các mô hình này có thể được lợi dụng để tạo ra thông tin giả mạo, tin tức sai lệch hoặc nội dung độc hại.

Thiếu khả năng lý luận: Mặc dù có thể tạo ra văn bản liên quan, nhưng mô hình thường không có khả năng lý luận phức tạp hoặc đưa ra lập luận sâu sắc.

Hạn chế về sáng tạo: Mặc dù chúng có thể tạo ra nội dung mới, nhưng tính sáng tạo của mô hình thường bị giới hạn bởi dữ liệu mà chúng đã học.

Khó khăn trong việc kiểm soát đầu ra: Đôi khi, đầu ra của mô hình có thể không phù hợp hoặc không tuân thủ yêu cầu cụ thể, gây khó khăn trong việc kiểm soát chất lượng.

Lưu ý

Tất cả dịch vụ AI tạo sinh đều là dịch vụ AI (viết tắt của Artificial Intelligence), nhưng không phải tất cả dịch vụ AI đều là dịch vụ tạo sinh.