AI sáng tạo là gì? Một lời giới thiệu
AI tạo sinh là một loại công nghệ trí tuệ nhân tạo mang tính chuyển đổi, có khả năng tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau để đáp ứng các lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên. Với các mô hình AI tạo sinh, người dùng có thể tạo ra hình ảnh, văn bản, âm thanh và thậm chí là dữ liệu tổng hợp chỉ trong vài giây.
Sự cường điệu xung quanh AI bắt đầu hình thành vào cuối năm 2022, khi AI mở ra mắt ChatGPT, một chatbot hiện đại có khả năng tạo ra nội dung đáng kinh ngạc bằng ngôn ngữ theo phong cách con người. Tuy nhiên, AI thực sự đã tồn tại từ rất lâu trước năm 2022.
Công nghệ làm nền tảng cho AI thế hệ lần đầu tiên được giới thiệu vào những năm 1960, trong một số chatbot sớm nhất. Nhưng tiềm năng của dạng AI này chưa thực sự được bộc lộ cho đến năm 2014, khi mạng lưới đối thủ tổng quát (GAN) được đưa vào thế giới học máy.
Lớp ứng dụng AI tổng quát mới nhất đã xuất hiện từ các mô hình nền tảng, cho phép các công ty xây dựng các mô hình tạo ngôn ngữ và hình ảnh độc đáo.
Hầu hết các mô hình nền tảng được sử dụng ngày nay là “mô hình ngôn ngữ lớn”, hay LLM, được đào tạo trên khối lượng lớn ngôn ngữ tự nhiên.
Tác động của các hệ thống này không chỉ do kích thước của LLM mà còn do các máy biến áp (công cụ học máy), cho phép các nhà nghiên cứu đào tạo các mô hình mà không cần thực hiện các nhiệm vụ dán nhãn phức tạp.
Học không bắn cho phép các mô hình sử dụng những hiểu biết chung về mối quan hệ giữa các khái niệm để đưa ra dự đoán và tạo ra các phản hồi mới cho đầu vào.
Mục lục:
AI sáng tạo hoạt động như thế nào?
Như đã đề cập ở trên, các mô hình AI tổng quát phản hồi “lời nhắc”, dưới dạng hình ảnh, âm thanh, video, văn bản, v.v. Chúng cho phép người dùng nhanh chóng tạo nội dung mới theo những lời nhắc này. Các phiên bản trước của AI tổng quát yêu cầu người dùng gửi dữ liệu đến mô hình bằng API hoặc quy trình tương tự.
Tuy nhiên, những người tiên phong trong lĩnh vực AI sáng tạo đã phát triển giao diện người dùng tốt hơn, cho phép người dùng mô tả các yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên đơn giản. Các mô hình AI sáng tạo tận dụng mạng lưới thần kinh để xác định cấu trúc và mẫu trong dữ liệu, đồng thời tạo ra nội dung mới.
Một trong những bước đột phá lớn nhất trong các mô hình AI tổng quát là tùy chọn để người dùng tận dụng các phương pháp học tập khác nhau, bao gồm cả học tập bán giám sát và không giám sát để đào tạo. Điều này có nghĩa là các công ty và nhà phát triển có thể dễ dàng tận dụng lượng lớn dữ liệu hơn để hỗ trợ các mô hình Gen AI trong việc đưa ra các phản hồi độc đáo cho các truy vấn.
GAN và bộ mã hóa tự động đa dạng đảm bảo các nhà phát triển có thể đào tạo các mô hình với cái nhìn cụ thể về thế giới, dẫn đến nhiều trường hợp sử dụng khác nhau cho các công cụ AI tổng hợp. Các ví dụ bao gồm mọi thứ từ GPT-3 và GPT-4 đến Khuếch tán ổn định.
Hệ thống AI sáng tạo được phát triển như thế nào?
Mặc dù các hệ thống AI tổng quát như chúng ta biết ngày nay vẫn còn tương đối mới, nhưng có nhiều loại mô hình khác nhau, mỗi loại được đào tạo theo một cách riêng.
Một trong những lựa chọn phổ biến nhất để phát triển AI tổng quát là sử dụng “mô hình khuếch tán” hoặc mô hình xác suất khuếch tán khử nhiễu. Chúng xác định các vectơ trong không gian tiềm ẩn bằng cách sử dụng quy trình huấn luyện hai bước. Các hệ thống sử dụng cả khuếch tán thuận để thêm nhiễu ngẫu nhiên vào dữ liệu huấn luyện và khuếch tán ngược để đảo ngược nhiễu và tái tạo lại các mẫu dữ liệu.
Mặc dù các mô hình khuếch tán mất nhiều thời gian đào tạo hơn các mô hình bộ mã hóa tự động đa dạng, nhưng các nhà phát triển có thể đào tạo gần như vô số lớp, dẫn đến đầu ra có chất lượng cao hơn. Bên cạnh các mô hình phổ biến, các tổ chức cũng tận dụng cả “VAE” và “GAN” cho AI tổng hợp.
VAE, hay Variational Autoencoders, bao gồm hai mạng nơ-ron tương ứng: bộ mã hóa và bộ giải mã. Bộ mã hóa chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành một biểu diễn dữ liệu nhỏ hơn, trong khi bộ giải mã tái tạo dữ liệu đầu vào ban đầu, loại bỏ mọi thông tin không cần thiết. Hai mạng này hoạt động cùng nhau để tìm hiểu các cách biểu diễn dữ liệu hiệu quả, cho phép tạo ra đầu ra sáng tạo.
GAN hoặc Mạng đối thủ sáng tạo buộc hai mạng thần kinh cạnh tranh với nhau. Trình tạo tạo ra các ví dụ mới về dữ liệu, trong khi trình phân biệt đối xử học cách phân biệt nội dung được tạo là “thật” hay “giả”.
Hai mô hình được đào tạo đồng thời và dần trở nên thông minh hơn, tạo ra nội dung tốt hơn theo thời gian. GAN cung cấp các mẫu và đầu ra chất lượng cao một cách nhanh chóng, nhưng thường bị hạn chế về tính đa dạng mẫu.
Một yếu tố chính khác trong quá trình phát triển các mô hình AI tạo sinh là việc sử dụng một kiến trúc cụ thể, chẳng hạn như mạng lưới biến áp. Các mạng lưới này hoạt động tương tự như mạng nơ-ron, xử lý đầu vào tuần tự theo định dạng không tuần tự. Biến áp được hưởng lợi từ cả sự tự chú ý và mã hóa vị trí, cho phép các thuật toán tập trung vào mối quan hệ giữa các từ.
Các lớp tự chú ý chỉ định trọng số cho mọi thành phần của đầu vào, tương ứng với giá trị hoặc tầm quan trọng của nó. Hệ thống mã hóa vị trí xác định thứ tự các từ đầu vào được gửi. Máy biến áp được tạo thành từ nhiều lớp hoặc khối máy biến áp khác nhau, hoạt động cùng nhau để giải mã và thậm chí dự đoán các luồng dữ liệu, chẳng hạn như hình ảnh và văn bản.
Các ứng dụng của AI sáng tạo
Giống như tất cả các công nghệ AI, hệ thống AI tổng quát nhằm hỗ trợ các trường hợp sử dụng cụ thể. Những công cụ này có thể hợp lý hóa quy trình làm việc của các kỹ sư, nhà khoa học, nhà nghiên cứu và nhà sáng tạo. Các mô hình AI sáng tạo có thể nhận đầu vào dưới nhiều dạng khác nhau và tạo ra nội dung mới theo cùng một phương thức.
Các ứng dụng phổ biến bao gồm:
- Hình ảnh: Một trong những ứng dụng AI phổ biến nhất là khả năng tạo ra những hình ảnh độc đáo, chẳng hạn như hình đại diện, hình ảnh 3D, đồ thị và hình minh họa. Người dùng có thể tạo hình ảnh theo nhiều phong cách khác nhau và thậm chí sửa đổi hoặc chỉnh sửa nội dung hiện có. Các mô hình AI sáng tạo có thể tạo biểu đồ để hiển thị các hợp chất hóa học để khám phá thuốc hoặc tạo hình ảnh thực tế cho trò chơi điện tử, công cụ thiết kế, thực tế ảo và tăng cường.
- Audio: Âm thanh, lời nói và âm nhạc đều là những lĩnh vực mới nổi trong bối cảnh AI sáng tạo. Ví dụ bao gồm các mô hình có thể phát triển các đoạn âm thanh và bài hát bằng cách sử dụng dữ liệu nhập văn bản. Một số công cụ cũng có thể nhận dạng các đối tượng cụ thể trong video và tạo tiếng ồn hoặc âm nhạc bổ sung cho cảnh quay video.
- Ngôn ngữ: Văn bản là trung tâm của nhiều mô hình AI tổng quát và thường được coi là lĩnh vực tiên tiến nhất. Một số mô hình tạo sinh dựa trên ngôn ngữ phổ biến nhất là LLM hoặc mô hình ngôn ngữ lớn, có thể được sử dụng để tạo mã, bài tiểu luận, bản dịch, v.v.
- Dữ liệu tổng hợp: Các nhà phát triển sử dụng dữ liệu tổng hợp để đào tạo các mô hình AI và khi cần thiết, dữ liệu sẽ bị hạn chế hoặc không tồn tại. Các mô hình sáng tạo có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp để bao gồm tất cả các phương thức và sử dụng nhãn hiệu học tập hiệu quả để phát triển. Các thuật toán AI sáng tạo có thể giảm chi phí ghi nhãn bằng cách tự động tạo ra dữ liệu đào tạo tăng cường hoặc học cách biểu diễn dữ liệu.
Các trường hợp sử dụng AI tổng hợp cũng trải rộng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Nhiều chuyên gia mô tả Generative AI là một loại công nghệ có mục đích chung, tương tự như điện hoặc năng lượng hơi nước. Trong mỗi ngành, công nghệ này có thể phục vụ các trường hợp sử dụng khác nhau, chẳng hạn như:
- Xây dựng hệ thống phát hiện gian lận và công cụ quản lý dữ liệu cho lĩnh vực tài chính.
- Giải thích hợp đồng và phân tích bằng chứng trong ngành pháp lý.
- Kết hợp dữ liệu từ camera và số liệu để xác định các bộ phận bị lỗi và các vấn đề tiềm ẩn trong không gian sản xuất.
- Sản xuất nội dung và dịch nội dung đó sang các ngôn ngữ khác trong lĩnh vực phim ảnh và truyền thông.
- Xác định các ứng cử viên và cơ hội thuốc có triển vọng trong ngành y tế.
- Thiết kế và chỉnh sửa nguyên mẫu trong lĩnh vực kiến trúc.
- Tạo nội dung và cấp độ trò chơi trong không gian chơi game.
Những thách thức của AI sáng tạo
Trong khi vô số công ty, từ Microsoft và Google, đến MIT, hiện đang đầu tư vào các giải pháp AI mang tính sáng tạo, thì vẫn còn những thách thức cần vượt qua. Một trong những thách thức lớn nhất được kết nối với khả năng mở rộng cấu trúc máy tính. Các mô hình AI sáng tạo có thể sử dụng hàng tỷ tham số và cần khối lượng dữ liệu đáng kể để đào tạo.
Điều này có nghĩa là mặc dù bề ngoài một chatbot AI tổng quát có vẻ đơn giản nhưng nó đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật đáng kể, đầu tư vốn và công nghệ độc đáo để phát triển. Để đào tạo các tập dữ liệu lớn như vậy, các công ty cũng cần một lượng lớn sức mạnh tính toán để tinh chỉnh các mô hình.
Những thách thức phổ biến khác bao gồm:
- Tốc độ lấy mẫu: Quy mô của các mô hình tổng quát có nghĩa là đôi khi có thể có độ trễ trong thời gian cần thiết để tạo một phiên bản. Đối với các giải pháp tương tác cung cấp khả năng tạo văn bản hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng AI, các cuộc hội thoại cần diễn ra chính xác và ngay lập tức. Tốc độ lấy mẫu chậm có thể khiến việc huấn luyện công cụ nhanh chóng trở nên khó khăn hơn.
- Chất lượng dữ liệu: Như đã đề cập ở trên, một số mô hình AI tổng quát được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Không phải tất cả dữ liệu đều phù hợp để sử dụng trong các mô hình và ứng dụng AI. Những mô hình này yêu cầu dữ liệu khách quan, chất lượng cao để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Một số lĩnh vực gặp khó khăn trong việc tìm đủ dữ liệu hiệu quả để tạo mô hình.
- Giấy phép dữ liệu: Thêm nữa, việc thiếu dữ liệu là không có khả năng truy cập dữ liệu. Không phải tất cả dữ liệu có sẵn để tối ưu hóa AI tổng quát đều là nguồn mở. Một số công ty gặp khó khăn trong việc tiếp cận các giấy phép thương mại để sử dụng dữ liệu hiện có hoặc tạo bộ dữ liệu riêng mới.
Nhiều công ty đổi mới hiện đang nghiên cứu những cách thức mới để hỗ trợ sự tăng trưởng và phát triển liên tục của các mô hình AI thế hệ. Những nền tảng và sản phẩm này đang bắt đầu tìm hiểu sự phức tạp liên quan đến việc xây dựng các mô hình học máy đổi mới trên quy mô lớn.
Lợi ích của AI sáng tạo
Mặc dù có nhiều thách thức khác nhau cần vượt qua trước khi mọi người có thể truy cập các giải pháp AI tổng quát để tạo ra hình ảnh, mô tả văn bản mới, v.v., công nghệ này vẫn có nhiều lợi ích khác biệt. Thuật toán AI sáng tạo là công cụ mạnh mẽ, có khả năng tạo nội dung mới, nguyên bản, chẳng hạn như video, văn bản và hình ảnh (Dall-e 2).
Một số mô hình phong cách học sâu này có khả năng tạo ra nội dung gần như không thể phân biệt được với nội dung do con người tạo ra. Các thuật toán AI sáng tạo thậm chí có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các công nghệ AI hiện có.
Chúng có thể hỗ trợ nhiều công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống thị giác máy tính hiệu quả hơn bằng việc tạo ra dữ liệu tổng hợp mới để đào tạo. Ngoài ra, thuật toán AI tổng quát có thể cho phép các nhà phát triển và tổ chức phân tích và khám phá dữ liệu phức tạp theo những cách mới.
Các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu có thể sử dụng AI tạo sinh để tóm tắt thông tin, khám phá các mô hình ẩn và tìm ra các xu hướng có thể không hiển thị rõ ràng trong dữ liệu thô. Trên quy mô rộng, các thuật toán AI tạo sinh có thể tăng tốc và tự động hóa nhiều quy trình và tác vụ, giúp các tổ chức và cá nhân tiết kiệm đáng kể thời gian và tài nguyên.
Hiện nay có vấn đề gì với Generative AI không?
Mặc dù sự trỗi dậy của AI tạo ra đã mang lại nhiều hứng thú trong mọi lĩnh vực, từ ngành sản xuất đến ngành chăm sóc sức khỏe, nhưng cũng có nhiều mối lo ngại khác nhau xung quanh công nghệ này. Nhiều mối lo ngại trong số này xoay quanh khả năng sử dụng sai và lạm dụng các mô hình AI, các vấn đề dẫn đến kết quả chất lượng kém và khả năng phá vỡ một số mô hình kinh doanh hiện có.
Trí tuệ nhân tạo tạo ra rất mạnh mẽ, nhưng nó có thể cung cấp thông tin không chính xác và gây hiểu lầm. Cũng khó để tin tưởng khi các công ty không biết đầy đủ về nguồn thông tin được sử dụng bởi bộ biến đổi được đào tạo trước tạo ra và các thuật toán khác.
Trong một số trường hợp, AI có thể tạo ra có thể thúc đẩy các hình thức đạo văn mới coi thường quyền của người sáng tạo nội dung và nghệ sĩ. Nó cũng có thể phá vỡ các mô hình kinh doanh hiện tại, đặc biệt là liên quan đến quảng cáo và tối ưu hóa công cụ tìm kiếm.
Một mối quan tâm đặc biệt liên quan đến AI tạo ra là các mô hình tạo hình ảnh và dựa trên văn bản có thể giúp tạo ra tin tức giả dễ dàng hơn. Ngoài ra còn có khả năng một số mô hình có khả năng sao chép con người có thể mạo danh con người trong các cuộc tấn công lừa đảo xã hội.
Nhìn về tương lai của AI sáng tạo
Khi các nhà đổi mới trong thế giới hiện đại tiếp tục tối ưu hóa và nâng cao các mô hình AI tổng quát, những công cụ này đang cho thấy nhiều hứa hẹn đáng kinh ngạc. Nghiên cứu hiện đang được tiến hành nhằm tìm ra những cách mới để xây dựng các công cụ nhằm phát hiện và khắc phục các vấn đề và thách thức tiềm ẩn. Một số công ty thậm chí còn xây dựng các công cụ có khả năng phát hiện hình ảnh, video và văn bản do AI tạo ra.
Những cải tiến trong nền tảng phát triển AI cũng sẽ giúp cải thiện việc phát triển các giải pháp AI tổng quát trong tương lai. Các nhà lãnh đạo và nhà phát triển doanh nghiệp đang tìm cách nhúng AI tổng quát vào các công cụ và hệ thống mà chúng tôi đã sử dụng trên quy mô lớn.
Các công cụ thiết kế sẽ trở nên trực quan hơn, các công cụ kiểm tra ngữ pháp sẽ phát triển và các công cụ đào tạo có thể sớm thay mặt các nhà lãnh đạo doanh nghiệp tự động xác định các phương pháp hay nhất. AI sáng tạo có tiềm năng biến đổi hầu như mọi khía cạnh trong cách chúng ta sống và làm việc.
