Tìm bài viết phù hợp

Generative AI: Mô Hình Công Nghệ Tiềm Năng Trong Thời Đại Mới

08/03/24 03:27

generative-AI-thumb

Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang chuyển đổi toàn diện các lĩnh vực của đời sống và kinh tế, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một công cụ mạnh mẽ, định hình lại cách chúng ta làm việc, giao tiếp và sáng tạo. Trong đó, Generative AI đang nổi lên như một trong những tiên phong của sự đổi mới, với khả năng tạo ra dữ liệu, nội dung, hình ảnh, âm nhạc và nhiều hơn thế nữa.

Điều này mở ra một cánh cửa mới của sự tiềm năng và thách thức, tạo ra một bức tranh phong phú về sức mạnh và tầm ảnh hưởng của công nghệ này. Hãy cùng HR1Tech khám phá sâu hơn về Generative AI và tầm ảnh hưởng của nó trong thế giới hiện đại.

Generative AI là gì?

Generative AI, hay còn được gọi là trí tuệ nhân tạo tạo sinh, là một nhánh phát triển của AI nói chung, được thiết kế để tạo ra nội dung mới từ văn bản, mã hiệu (code) và giọng nói đến hình ảnh, video, quy trình và các sản phẩm kỹ thuật số khác. 

Có thể nói, Generative AI là một bước tiến công nghệ khi nó học các mẫu từ dữ liệu có sẵn, sau đó sử dụng kiến thức này để tạo ra các kết quả mới. Nói cách khác, nó có khả năng mô phỏng sự sáng tạo của con người để tạo ra các nội dung phức tạp và thực tế, làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị cho đa dạng ngành nghề và lĩnh vực.

generative-AI-1
Generative AI là gì?

Trong lĩnh vực Công nghệ thông tin, theo SalesForce, có khoảng 86% các nhà lãnh đạo IT hi vọng rằng Generative AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong công việc của họ. Ngoài ra, nghiên cứu của McKinsey cũng chỉ ra rằng 75% chuyên gia kỳ vọng AI tạo sinh sẽ tạo ra sự thay đổi đáng kể hoặc mang tính đột phá trong sự cạnh tranh trong các ngành vào ba năm tới.

Ứng dụng của Generative AI

Hiện nay, Generative AI được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau bởi khả năng tuyệt vời của nó. Dưới đây là một vài trong rất nhiều vai trò và ứng dụng mà AI tạo sinh mang lại:

1. Tạo nội dung đa phương tiện

Tiềm năng nổi bật nhất của Generative AI phải nhắc đến chính là khả năng sáng tạo nội dung, hình ảnh, thậm chí là âm nhạc. Có khá nhiều công cụ giúp người dùng tạo nội dung dễ dàng và nhanh chóng chỉ với vài câu lệnh. Thậm chí, với việc học hỏi từ các dữ liệu khác nhau, nó có thể sáng tạo những nội dung tự nhiên, thân thiện hoặc mang tính chất chuyên ngành tùy vào yêu cầu. Ví dụ, với ứng dụng ChatGPT của OpenAI, người dùng có thể tạo ra các câu chuyện, bài thơ, hoặc thậm chí là kịch bản phim chỉ bằng cách tương tác với chatbots - một mô hình Generative AI được sử dụng phổ biến.

Đối với hình ảnh, gần đây đang rộ lên xu hướng dùng những ứng dụng Generative AI để chuyển đổi từ câu lệnh thành những bức ảnh 2D và 3D với độ phân giải cao và chân thực. Công cụ này được sử dụng mạnh mẽ ở lĩnh vực truyền thông - mạng xã hội khi các nhà sáng tạo có thể dễ dàng tạo ra những hình ảnh theo yêu cầu mà không cần tốn chi phí để thuê người thật. Tuy nhiên, vẫn tồn tại những tranh cãi xung quanh điều này bởi nó đặt ra câu hỏi liệu AI có thể thay thế được những công việc của con người hay không. 

Xem thêm: Điểm mặt các ứng dụng làm hình ảnh bằng AI

generative-AI-2
Tạo nội dung đa phương tiện

2. Hỗ trợ trong mảng kỹ thuật phần mềm

Generative AI có thể được sử dụng để tạo ra mã hiệu (code) tự động, giúp tăng tốc độ phát triển phần mềm và giảm thiểu công việc lặp lại cho các nhà phát triển. Các mô hình Generative AI có thể học từ các dữ liệu mã nguồn hiện có và tạo ra mã mới dựa trên các yêu cầu và thông số đầu vào. 

Ngoài ra, nó còn có thể được sử dụng để tự động hóa các quy trình phát triển phần mềm như triển khai, giám sát và quản lý mã nguồn. Các mô hình có thể tự động tạo ra các đoạn mã, tài liệu và báo cáo để hỗ trợ quy trình phát triển phần mềm, cũng như xác định các vấn đề tiềm ẩn, tối ưu hóa cấu trúc và hiệu suất của mã nguồn.

generative-AI-3
Hỗ trợ trong mảng kỹ thuật phần mềm

3. Hỗ trợ chuyển đổi văn bản thành giọng nói

Generative AI hiện nay có thể sử dụng để chuyển đổi văn bản thành giọng nói. Cụ thể, nó sẽ tạo ra giọng nói giống con người, khiến chúng trở nên hữu ích cho các tác vụ như tạo trợ lý giọng nói, đọc văn bản, và tạo ra nội dung âm thanh cho các ứng dụng và dịch vụ trực tuyến.

Với sự phát triển của Generative AI, các giọng nói được tạo ra ngày càng trở nên tự nhiên và chân thực, đến mức mà người nghe có thể khó phân biệt được giọng nói tổng hợp và giọng nói của con người. Điều này mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực như giáo dục, giao tiếp, và giải trí.

Trong thực tế, các công ty như Google cũng đang sử dụng triệt để tính năng này. Dịch vụ Chuyển văn bản thành giọng nói của Google sử dụng AI để chuyển đổi văn bản thành giọng nói với âm thanh tự nhiên, bao gồm hơn 200 loại giọng nói trên hơn 40 ngôn ngữ.

Những thách thức của Generative AI

Ngoài những tiềm năng phát triển mà Generative AI mang lại, nó cũng đang đồng thời phải đối diện với rất nhiều thách thức. Dưới đây là một vài hạn chế:

1. Tính ổn định và độ chính xác

Một trong những thách thức lớn trong việc đảm bảo tính ổn định của Generative AI là việc huấn luyện mô hình. Một số mô hình có thể dễ bị hỏng khi đối mặt với dữ liệu nhiễu hoặc thiếu sót. Ngoài ra, quá trình huấn luyện mô hình cũng có thể không ổn định, đặc biệt là trong các mô hình mới đòi hỏi nhiều thử nghiệm và điều chỉnh tham số.

Về độ chính xác, Generative AI cần phải tạo ra dữ liệu mới có chất lượng cao và phù hợp với mục tiêu của ứng dụng cụ thể. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như y tế, nơi mà dữ liệu sinh ra phải đáp ứng các tiêu chuẩn chính xác và đáng tin cậy. Thách thức ở đây là đảm bảo rằng dữ liệu được tạo ra không chỉ chính xác về mặt kỹ thuật, mà còn phù hợp với môi trường và ngữ cảnh sử dụng.

2. Độ bảo mật và riêng tư

Sự phát triển của Generative AI là một “con mồi béo bở” cho việc tạo ra dữ liệu giả mạo và xâm phạm quyền riêng tư của cá nhân. Hiện nay, mạng xã hội đang rộ lên một dạng lợi dụng Generative AI để tạo ra “deepfake” - giả mạo hình ảnh của người khác với mục đích xấu như lừa đảo hoặc tống tiền. Nó đã tạo ra những hậu quả nghiêm trọng đối với quyền riêng tư và vấn đề danh dự của cá nhân. 

Vì vậy, khi triển khai Generative AI trong môi trường thực tế, cần phải đảm bảo rằng các hệ thống và ứng dụng được bảo vệ một cách an toàn để ngăn chặn việc truy cập trái phép và sử dụng dữ liệu. Các biện pháp bảo mật như mã hóa dữ liệu và kiểm soát truy cập có thể được áp dụng để đảm bảo rằng thông tin được bảo vệ một cách hiệu quả.

generative-AI-4
Độ bảo mật và riêng tư

3. Vấn đề về bản quyền

Dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình generative thường chứa các tác phẩm được bảo vệ bởi bản quyền. Việc sử dụng dữ liệu này để tạo ra dữ liệu mới có thể đặt ra câu hỏi về việc sử dụng hợp pháp và quyền sở hữu trí tuệ. 

Ngoài ra, các mô hình generative và dữ liệu được sinh ra bởi chúng có thể được xem xét như là tác phẩm có quyền sở hữu trí tuệ. Điều này đặt ra câu hỏi về việc ai là chủ sở hữu của những tác phẩm này và quyền của họ đối với việc sử dụng, sao chép, và phân phối.

Hi vọng bài viết của HR1Tech đã cung cấp cho bạn nhiều thông tin hữu ích về Generative AI - một mô hình công nghệ tiềm năng trong thời đại mới.

HR1 TECH- NỀN TẢNG TUYỂN DỤNG TRỰC TUYẾN TẠI VIỆT NAM

Tìm việc và tuyển dụng ngành IT HR1Tech.com

Tìm việc và tuyển dụng HR1Jobs.com

Bạn Đã Biết Đến "Devil Mode" Của ChatGPT?

Ai cũng biết thế giới công nghệ luôn biến đổi không ngừng, và ChatGPT nổi lên như một hiện tượng với những khả năng vượt trội. Nhưng bạn...

Dự Báo Thị Trường AI Toàn Cầu Đến 2030

Thị trường AI toàn cầu đang bùng nổ, hứa hẹn mang đến những thay đổi to lớn cho mọi ngành nghề. Dự kiến, thị trường AI sẽ tăng trưởng từ...

Nhu cầu nguồn nhân lực IT ở Việt Nam 2024

Theo một báo cáo mới nhất, lĩnh vực Công nghệ thông tin - Phần mềm đang có mức lương cạnh tranh hơn so với các lĩnh vực khác. Tuy nhiên,...

Đạo Đức AI: Khía Cạnh Quan Trọng Của Trí Tuệ Nhân Tạo

Hiểu và giải quyết vấn đề đạo đức AI đã trở thành điều tối quan trọng, không chỉ để đảm bảo sự phát triển AI một cách có trách nhiệm mà...

5 Dự Đoán Về Xu Hướng Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo 2024

Các dự đoán về 5 xu hướng phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) có thể xuất hiện trong năm 2024. Năm 2023 đã chứng minh sức mạnh to lớn...

Deep Learning và Machine Learning: Ai là "ông hoàng"?

Máy học và học sâu đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi vào các công cụ và phần mềm chúng ta dùng hàng ngày. Vậy bản chất của chúng là...