Generative AI là một nhánh của trí tuệ nhân tạo sử dụng các mô hình học sâu (mạng nơ-ron) được huấn luyện trên các bộ dữ liệu khổng lồ để tạo ra nội dung mới. Các mô hình này học các mẫu trong văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc dữ liệu khác để có thể tạo ra các kết quả gốc (như bài viết, hình ảnh hoặc âm nhạc) dựa trên yêu cầu của người dùng.

Nói cách khác, generative AI tạo ra phương tiện truyền thông “từ đầu” thay vì chỉ phân tích hoặc phân loại dữ liệu hiện có. Sơ đồ dưới đây minh họa cách các mô hình generative (vòng tròn trung tâm) nằm trong mạng nơ-ron, vốn là một phần của học máy và lĩnh vực AI rộng lớn hơn. 

Ví dụ, IBM mô tả generative AI là các mô hình học sâu “tạo ra văn bản, hình ảnh và các nội dung chất lượng cao dựa trên dữ liệu mà chúng được huấn luyện”, và nó dựa vào các thuật toán nơ-ron tinh vi để nhận diện các mẫu trong bộ dữ liệu khổng lồ nhằm tạo ra các kết quả mới.

Cách Thức Hoạt Động của Generative AI

Việc xây dựng một hệ thống generative AI thường bao gồm ba giai đoạn chính:

• Huấn luyện (Mô hình nền tảng): Một mạng nơ-ron lớn (thường gọi là mô hình nền tảng) được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu thô chưa được gán nhãn (ví dụ: terabyte văn bản, hình ảnh hoặc mã nguồn trên internet). Trong quá trình huấn luyện, mô hình học bằng cách dự đoán các phần còn thiếu (chẳng hạn, điền từ tiếp theo trong hàng triệu câu). Qua nhiều lần lặp lại, nó tự điều chỉnh để nắm bắt các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Kết quả là một mạng nơ-ron với các biểu diễn được mã hóa có thể tự động tạo nội dung dựa trên đầu vào.
• Tinh chỉnh: Sau khi huấn luyện ban đầu, mô hình được tùy chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể bằng cách tinh chỉnh. Điều này có thể bao gồm huấn luyện thêm trên các ví dụ có gán nhãn hoặc Học Tăng Cường từ Phản Hồi Con Người (RLHF), trong đó con người đánh giá kết quả của mô hình và mô hình điều chỉnh để cải thiện chất lượng. Ví dụ, một mô hình chatbot có thể được tinh chỉnh bằng bộ câu hỏi khách hàng và câu trả lời lý tưởng để làm cho phản hồi chính xác và phù hợp hơn.
• Tạo nội dung: Khi đã được huấn luyện và tinh chỉnh, mô hình tạo ra nội dung mới dựa trên yêu cầu. Nó thực hiện bằng cách lấy mẫu từ các mẫu đã học – ví dụ, dự đoán từng từ một cho văn bản, hoặc tinh chỉnh các mẫu điểm ảnh cho hình ảnh. Thực tế, “mô hình tạo nội dung mới bằng cách nhận diện các mẫu trong dữ liệu hiện có”. Dựa trên yêu cầu của người dùng, AI dự đoán một chuỗi các token hoặc hình ảnh từng bước để tạo ra kết quả.
• Truy xuất và Tinh chỉnh (RAG): Nhiều hệ thống cũng sử dụng Tạo nội dung tăng cường truy xuất để nâng cao độ chính xác. Ở đây, mô hình lấy thông tin bên ngoài (như tài liệu hoặc cơ sở dữ liệu) trong quá trình tạo nội dung để căn cứ câu trả lời vào các dữ kiện cập nhật, bổ sung cho những gì đã học trong quá trình huấn luyện.

Mỗi giai đoạn đều đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn: huấn luyện một mô hình nền tảng có thể cần hàng nghìn GPU và nhiều tuần xử lý. Mô hình đã huấn luyện sau đó có thể được triển khai dưới dạng dịch vụ (ví dụ chatbot hoặc API hình ảnh) để tạo nội dung theo yêu cầu.

Các Loại Mô Hình và Kiến Trúc Chính

Generative AI sử dụng nhiều kiến trúc mạng nơ-ron hiện đại, mỗi loại phù hợp với các loại phương tiện khác nhau:

• Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) / Transformer: Đây là trung tâm của generative AI dựa trên văn bản ngày nay (ví dụ GPT-4 của OpenAI, Google Bard). Chúng sử dụng mạng transformer với cơ chế chú ý để tạo ra văn bản mạch lạc, có ngữ cảnh (hoặc thậm chí mã lập trình). LLM được huấn luyện trên hàng tỷ từ và có thể hoàn thành câu, trả lời câu hỏi hoặc viết bài luận với độ trôi chảy như người thật.
• Mô hình Khuếch tán: Phổ biến trong tạo hình ảnh (và một số âm thanh) (ví dụ DALL·E, Stable Diffusion). Các mô hình này bắt đầu với nhiễu ngẫu nhiên và dần dần “lọc nhiễu” thành hình ảnh rõ ràng. Mạng học cách đảo ngược quá trình làm hỏng dữ liệu và do đó có thể tạo ra hình ảnh chân thực từ yêu cầu văn bản. Mô hình khuếch tán đã thay thế phần lớn các phương pháp cũ trong nghệ thuật AI nhờ khả năng kiểm soát chi tiết hình ảnh tinh vi.
• Mạng Đối kháng Sinh tạo (GANs): Một kỹ thuật tạo hình ảnh sớm hơn (khoảng năm 2014) với hai mạng nơ-ron cạnh tranh: một bộ tạo tạo hình ảnh và một bộ phân biệt đánh giá chúng. Qua quá trình đối kháng này, GAN tạo ra hình ảnh cực kỳ chân thực và được dùng cho các nhiệm vụ như chuyển đổi phong cách hoặc tăng cường dữ liệu.
• Mã hóa Tự động Biến phân (VAEs): Một mô hình học sâu cũ hơn mã hóa dữ liệu vào không gian nén và giải mã để tạo ra các biến thể mới. VAE là một trong những mô hình generative đầu tiên cho hình ảnh và giọng nói (khoảng năm 2013) và đã có thành công ban đầu, mặc dù generative AI hiện đại chủ yếu chuyển sang transformer và khuếch tán để đạt chất lượng cao nhất.
• (Khác): Cũng có các kiến trúc chuyên biệt cho âm thanh, video và nội dung đa phương tiện. Nhiều mô hình tiên tiến kết hợp các kỹ thuật này (ví dụ transformer với khuếch tán) để xử lý đồng thời văn bản và hình ảnh. IBM lưu ý rằng các mô hình nền tảng đa phương tiện hiện nay có thể hỗ trợ tạo nhiều loại nội dung (văn bản, hình ảnh, âm thanh) từ một hệ thống duy nhất.

Tổng hợp lại, các kiến trúc này cung cấp sức mạnh cho đa dạng công cụ generative đang được sử dụng ngày nay.

Ứng Dụng của Generative AI

Generative AI đang được áp dụng trong nhiều lĩnh vực. Các trường hợp sử dụng chính bao gồm:

• Marketing & Trải nghiệm Khách hàng: Tự động viết nội dung marketing (blog, quảng cáo, email) và tạo nội dung cá nhân hóa ngay lập tức. Nó cũng hỗ trợ các chatbot tiên tiến có thể trò chuyện với khách hàng hoặc thậm chí thực hiện hành động (ví dụ hỗ trợ đặt hàng). Ví dụ, đội ngũ marketing có thể tạo nhiều biến thể quảng cáo ngay lập tức và điều chỉnh theo nhóm đối tượng hoặc ngữ cảnh.
• Phát triển Phần mềm: Tự động tạo và hoàn thiện mã nguồn. Các công cụ như GitHub Copilot sử dụng LLM để gợi ý đoạn mã, sửa lỗi hoặc dịch giữa các ngôn ngữ lập trình. Điều này giúp tăng tốc đáng kể các tác vụ lập trình lặp đi lặp lại và hỗ trợ hiện đại hóa ứng dụng (ví dụ chuyển đổi mã cũ sang nền tảng mới).
• Tự động hóa Doanh nghiệp: Soạn thảo và rà soát tài liệu. Generative AI có thể nhanh chóng viết hoặc chỉnh sửa hợp đồng, báo cáo, hóa đơn và các giấy tờ khác, giảm bớt công việc thủ công trong nhân sự, pháp lý, tài chính và nhiều lĩnh vực khác. Điều này giúp nhân viên tập trung vào giải quyết các vấn đề phức tạp thay vì soạn thảo lặp lại.
• Nghiên cứu & Y tế: Đề xuất giải pháp mới cho các vấn đề phức tạp. Trong khoa học và kỹ thuật, mô hình có thể đề xuất phân tử thuốc mới hoặc thiết kế vật liệu. Ví dụ, AI có thể tạo ra cấu trúc phân tử tổng hợp hoặc hình ảnh y tế để đào tạo hệ thống chẩn đoán. IBM lưu ý generative AI được dùng trong nghiên cứu y tế để tạo dữ liệu tổng hợp (ví dụ ảnh chụp y tế) khi dữ liệu thực tế khan hiếm.
• Nghệ thuật & Thiết kế Sáng tạo: Hỗ trợ hoặc tạo ra tác phẩm nghệ thuật, đồ họa và phương tiện truyền thông. Các nhà thiết kế sử dụng generative AI để tạo ra nghệ thuật gốc, logo, tài sản trò chơi hoặc hiệu ứng đặc biệt. Các mô hình như DALL·E, Midjourney hay Stable Diffusion có thể tạo minh họa hoặc chỉnh sửa ảnh theo yêu cầu. Chúng cung cấp công cụ sáng tạo mới, ví dụ tạo nhiều biến thể của một hình ảnh để truyền cảm hứng cho nghệ sĩ.
• Truyền thông & Giải trí: Tạo nội dung âm thanh và video. AI có thể sáng tác nhạc, tạo giọng nói tự nhiên hoặc thậm chí dựng video ngắn. Ví dụ, nó có thể tạo lồng tiếng theo phong cách lựa chọn hoặc tạo bản nhạc dựa trên mô tả văn bản. Mặc dù tạo video hoàn chỉnh vẫn đang phát triển, các công cụ đã có thể tạo clip hoạt hình từ yêu cầu văn bản, với chất lượng ngày càng cải thiện.

Những ví dụ này chỉ là phần nổi của tảng băng; công nghệ đang phát triển nhanh chóng nên các ứng dụng mới (ví dụ dạy kèm cá nhân hóa, nội dung thực tế ảo, viết tin tức tự động) liên tục xuất hiện.

Lợi Ích của Generative AI

Generative AI mang lại nhiều lợi thế:

• Hiệu quả và Tự động hóa: Nó tự động hóa các công việc tốn thời gian. Ví dụ, có thể soạn email, mã hoặc ý tưởng thiết kế trong vài giây, tăng tốc công việc đáng kể và giúp con người tập trung vào các nhiệm vụ cấp cao hơn. Các tổ chức báo cáo năng suất tăng vọt khi đội ngũ tạo nội dung và ý tưởng nhanh hơn nhiều so với trước.
• Tăng cường Sáng tạo: Nó có thể thúc đẩy sáng tạo bằng cách gợi ý và khám phá các biến thể. Một nhà văn hoặc nghệ sĩ có thể tạo nhiều bản thảo hoặc lựa chọn thiết kế chỉ với một cú nhấp chuột, giúp vượt qua tình trạng bí ý tưởng. Khả năng “đối tác sáng tạo” này cho phép cả người không chuyên cũng thử nghiệm các ý tưởng mới.
• Hỗ trợ Ra Quyết Định Tốt hơn: Bằng cách phân tích nhanh các bộ dữ liệu lớn, generative AI có thể đưa ra các hiểu biết hoặc giả thuyết giúp con người ra quyết định. Ví dụ, nó có thể tóm tắt các báo cáo phức tạp hoặc gợi ý các mẫu thống kê trong dữ liệu. IBM lưu ý nó giúp ra quyết định thông minh hơn bằng cách lọc dữ liệu để tạo ra các bản tóm tắt hữu ích hoặc ý tưởng dự đoán.
• Cá nhân hóa: Mô hình có thể điều chỉnh kết quả theo sở thích cá nhân. Ví dụ, chúng có thể tạo nội dung marketing cá nhân hóa, đề xuất sản phẩm hoặc tùy biến giao diện theo ngữ cảnh của từng người dùng. Cá nhân hóa theo thời gian thực này nâng cao sự tương tác của người dùng.
• Hoạt động 24/7: Hệ thống AI không biết mệt mỏi. Chúng có thể cung cấp dịch vụ liên tục (ví dụ chatbot trả lời câu hỏi ngày đêm) mà không bị suy giảm hiệu suất. Điều này đảm bảo hiệu quả ổn định và truy cập thông tin hoặc hỗ trợ sáng tạo mọi lúc.

Tóm lại, generative AI giúp tiết kiệm thời gian, kích thích đổi mới và xử lý các nhiệm vụ sáng tạo hoặc phân tích quy mô lớn với tốc độ và phạm vi rộng.

Thách Thức và Rủi Ro của Generative AI

Dù mạnh mẽ, generative AI cũng có những hạn chế và nguy cơ đáng kể:

• Kết quả Không Chính Xác hoặc Bịa Đặt (“Ảo giác”): Mô hình có thể tạo ra câu trả lời nghe có vẻ hợp lý nhưng sai hoặc vô nghĩa. Ví dụ, một AI nghiên cứu pháp lý có thể tự tin trích dẫn các vụ án giả. Những “ảo giác” này xuất phát từ việc mô hình không thực sự hiểu các sự kiện – nó chỉ dự đoán các phần tiếp theo có khả năng xảy ra. Người dùng cần kiểm tra kỹ các kết quả AI.
• Thiên vị và Công bằng: Vì AI học từ dữ liệu lịch sử, nó có thể kế thừa các định kiến xã hội trong dữ liệu đó. Điều này có thể dẫn đến kết quả không công bằng hoặc gây xúc phạm (ví dụ đề xuất việc làm thiên vị hoặc chú thích hình ảnh mang định kiến). Ngăn chặn thiên vị đòi hỏi phải lựa chọn dữ liệu huấn luyện cẩn thận và đánh giá liên tục.
• Quyền riêng tư và Bản quyền: Nếu người dùng cung cấp tài liệu nhạy cảm hoặc có bản quyền cho mô hình, nó có thể vô tình tiết lộ thông tin riêng tư trong kết quả hoặc vi phạm quyền sở hữu trí tuệ. Mô hình cũng có thể bị khai thác để rò rỉ một phần dữ liệu huấn luyện. Nhà phát triển và người dùng phải bảo vệ đầu vào và giám sát kết quả để tránh rủi ro này.
• Deepfake và Thông tin Sai lệch: Generative AI có thể tạo ra hình ảnh, âm thanh hoặc video giả cực kỳ chân thực (deepfake). Những sản phẩm này có thể bị sử dụng với mục đích xấu như giả mạo cá nhân, lan truyền thông tin sai lệch hoặc lừa đảo. Việc phát hiện và ngăn chặn deepfake là mối quan tâm ngày càng tăng về an ninh và tính toàn vẹn truyền thông.
• Thiếu Khả năng Giải thích: Các mô hình generative thường là “hộp đen”. Thông thường không thể hiểu tại sao chúng tạo ra kết quả cụ thể hoặc kiểm tra quá trình ra quyết định. Sự mờ mịt này khiến khó đảm bảo độ tin cậy hoặc truy tìm lỗi. Các nhà nghiên cứu đang phát triển kỹ thuật AI có thể giải thích, nhưng đây vẫn là thách thức mở.

Các vấn đề khác bao gồm tài nguyên tính toán khổng lồ cần thiết (tăng chi phí năng lượng và dấu chân carbon) cùng các câu hỏi pháp lý/đạo đức về quyền sở hữu nội dung. Tóm lại, dù generative AI rất mạnh, nó đòi hỏi sự giám sát và quản lý chặt chẽ của con người để giảm thiểu rủi ro.

Tương Lai của Generative AI

Generative AI đang tiến bộ với tốc độ chóng mặt. Việc áp dụng ngày càng tăng nhanh: các khảo sát cho thấy khoảng một phần ba tổ chức đã sử dụng generative AI dưới một hình thức nào đó, và các nhà phân tích dự đoán khoảng 80% công ty sẽ triển khai nó vào năm 2026. Các chuyên gia kỳ vọng công nghệ này sẽ đóng góp hàng nghìn tỷ đô la cho nền kinh tế toàn cầu và thay đổi các ngành công nghiệp.

Ví dụ, Oracle báo cáo rằng sau khi ChatGPT ra mắt, generative AI “trở thành hiện tượng toàn cầu” và “dự kiến sẽ đóng góp hàng nghìn tỷ đô la cho nền kinh tế” nhờ tăng năng suất mạnh mẽ.

Trong tương lai, chúng ta sẽ thấy nhiều mô hình chuyên biệt và mạnh mẽ hơn (cho khoa học, pháp luật, kỹ thuật, v.v.), kỹ thuật tốt hơn để giữ cho kết quả chính xác (ví dụ RAG nâng cao và dữ liệu huấn luyện chất lượng hơn), và tích hợp generative AI vào các công cụ và dịch vụ hàng ngày.

Các khái niệm mới nổi như đại lý AI – hệ thống sử dụng generative AI để thực hiện các nhiệm vụ đa bước một cách tự động – đại diện cho bước tiếp theo (ví dụ, một đại lý có thể lên kế hoạch chuyến đi dựa trên đề xuất do AI tạo ra rồi đặt khách sạn và vé máy bay). Đồng thời, các chính phủ và tổ chức bắt đầu phát triển chính sách và tiêu chuẩn về đạo đức, an toàn và bản quyền cho generative AI.

>>>Bạn có muốn biết:

AI yếu và AI mạnh

AI hẹp và AI tổng quát là gì?

Tóm lại, generative AI là các hệ thống AI tạo ra nội dung mới, độc đáo bằng cách học từ dữ liệu. Được hỗ trợ bởi mạng nơ-ron sâu và các mô hình nền tảng lớn, nó có thể viết văn bản, tạo hình ảnh, soạn âm thanh và nhiều hơn nữa, mở ra các ứng dụng mang tính cách mạng.

Mặc dù mang lại lợi ích lớn về sáng tạo và hiệu quả, nó cũng đặt ra những thách thức như lỗi và thiên vị mà người dùng cần giải quyết. Khi công nghệ trưởng thành, nó sẽ ngày càng trở thành công cụ thiết yếu trong nhiều ngành, nhưng việc sử dụng có trách nhiệm sẽ là yếu tố then chốt để khai thác tiềm năng một cách an toàn.