Gen AI cho Marketer: AI Tạo Sinh là gì?

Chào bạn, Trí đây!

Chắc chắn trong vài năm trở lại đây, bạn đã nghe và thấy AI xuất hiện ở khắp mọi nơi với một tần suất chóng mặt. Sự bùng nổ này không phải vì Netflix gợi ý phim cho bạn tốt hơn, hay vì đơn hàng của bạn được giao nhanh hơn vài ngày.

Những AI "thầm lặng" đó đã hoạt động nhiều năm rồi. Làn sóng quan tâm khổng lồ hiện nay đến từ một thứ hoàn toàn khác, một bước nhảy vọt mang tên: Generative AI - Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu xem Generative AI là gì, nó khác biệt ra sao so với những gì chúng ta đã biết, và tại sao nó lại được xem là một cuộc cách mạng thực sự.

Nhìn Lại "Người Anh Em Thầm Lặng": AI Dự Đoán

Trước khi Generative AI ra đời, thế giới AI phần lớn được thống trị bởi Predictive AI (AI Dự đoán). Như chúng ta đã tìm hiểu ở các bài trước, nhiệm vụ của nó là:

1. Tìm kiếm các quy luật (patterns) trong dữ liệu khổng lồ.
2. Dựa vào đó để đưa ra dự đoán về một kết quả trong tương lai.

AI Dự đoán chính là "động cơ thầm lặng" đã xây dựng nên những công ty công nghệ lớn nhất hiện nay:

• Google: Dự đoán trang web nào phù hợp nhất với từ khóa tìm kiếm của bạn.
• LinkedIn: Dự đoán những mối quan hệ công việc có giá trị với bạn.
• Facebook: Dự đoán những tin tức nào bạn sẽ thấy thú vị nhất.
• Netflix: Dự đoán bộ phim tiếp theo bạn muốn xem.

Chúng hoạt động hiệu quả, nhưng luôn nằm ở "hậu trường", giúp tối ưu hóa hệ thống.

Bước Nhảy Vọt: Khi AI Bước Ra "Sân Khấu"

Generative AI đã thay đổi hoàn toàn cuộc chơi. Nó không còn chỉ dự đoán hành vi của bạn, mà thay vào đó, nó tạo ra một thứ gì đó hoàn toàn mới.

Hệ thống Generative AI có thể:

• Viết ra những đoạn văn bản tự nhiên như người thật.
• Tạo ra những hình ảnh, video sống động như thật từ một vài dòng mô tả.
• Soạn nhạc, viết thơ, viết code.

Đột nhiên, AI không còn là một công cụ phân tích ở "phòng sau" nữa. Nó trở thành một "người đối tác sáng tạo" có thể viết, vẽ, trò chuyện và nghiên cứu cùng bạn.

Đây cũng là lý do tại sao nhiều người cảm thấy AI dường như đã chuyển từ "phục vụ chúng ta" sang "cạnh tranh với chúng ta".

Điều quan trọng cần nhớ là, dù khả năng của Generative AI rất ấn tượng, nó vẫn được xây dựng trên nền tảng công nghệ mà chúng ta đã quen thuộc: Mạng nơ-ron học sâu (Deep Learning Neural Networks) và Học máy (Machine Learning). Nó là một sự tiến hóa vượt bậc, nhưng không phải là một thứ hoàn toàn mới.

"Foundation Model" - Trái Tim Của Generative AI

Vậy điều gì đã tạo nên sự khác biệt khổng lồ này? Câu trả lời nằm ở một khái niệm gọi là Foundation Model (Mô hình Nền tảng).

Hạn Chế Của Mô Hình Dự Đoán Truyền Thống

Hãy nhớ lại ví dụ về công ty thẻ tín dụng muốn dự đoán khách hàng nào hay đi nhà hàng. Họ phải:

1. Thu thập hàng chục ngàn giao dịch của khách hàng.
2. Huấn luyện một mô hình AI chuyên để dự đoán hành vi "đi nhà hàng".
3. Kiểm tra mô hình trên hàng trăm ngàn giao dịch khác.

Kết quả, họ có một mô hình rất giỏi trong duy nhất một việc: dự đoán ai sẽ đi nhà hàng.

Nhưng nếu bây giờ họ muốn dự đoán ai sẽ đi xem phim hoặc đi xem một sự kiện thể thao thì sao? Họ không thể dùng mô hình cũ. Họ phải bắt đầu lại từ đầu: thu thập dữ liệu mới, huấn luyện một mô hình mới.

Hạn chế này là một rào cản cực lớn đối với Generative AI. Bạn không thể nào huấn luyện lại cả hệ thống mỗi khi người dùng yêu cầu nó viết một bài thơ về chủ đề mới hay vẽ một bức tranh khác.

Giải Pháp: Một Mô Hình Cho Tất Cả

Các hệ thống Generative AI cần một loại mô hình mới có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau mà không cần huấn luyện lại.

Đó chính là Foundation Model. Thuật ngữ này được Viện Stanford đặt ra vào năm 2021, định nghĩa là:

Bất kỳ mô hình nào được huấn luyện trên dữ liệu bao quát (broad data) và có thể được điều chỉnh để thích ứng với hàng loạt các tác vụ sau đó (downstream tasks).

Điểm mấu chốt ở đây là "dữ liệu bao quát". Đây là cái giá phải trả để xây dựng một mô hình quyền năng như vậy.

• Các mô hình dự đoán đã "đói" dữ liệu.
• Các Foundation Model còn đưa điều này lên một tầm cao mới.

Chúng cần "đọc" hàng nghìn tỷ từ ngữ, hàng tỷ trang văn bản, "xem" toàn bộ thư viện chứa hàng triệu hình ảnh. Chỉ bằng cách xử lý một lượng thông tin khổng lồ như vậy, Foundation Model mới có thể tạo ra đủ các kết nối để có một sự "hiểu biết" tổng quát về thế giới.

Để viết một bài thơ đơn giản về việc thả diều, AI cần dữ liệu khổng lồ về diều, gió, dây, bầu trời, cảm xúc... Và đó chỉ là một ví dụ. Người dùng có thể yêu cầu nó tạo ra bất cứ thứ gì họ có thể tưởng tượng.

Lời Kết

Generative AI là một bước tiến hóa khổng lồ, đưa trí tuệ nhân tạo từ một công cụ phân tích thầm lặng trở thành một đối tác sáng tạo mạnh mẽ. Sức mạnh này không đến từ phép thuật, mà đến từ một kiến trúc mới gọi là Foundation Model, được xây dựng bằng cách huấn luyện trên một lượng dữ liệu không thể tưởng tượng nổi.

Trong những năm tới, các Foundation Model này sẽ trở thành một trong những tài sản công nghệ giá trị nhất, định hình lại cách chúng ta làm việc, sáng tạo và tương tác với máy móc.

Bạn đã thử dùng các công cụ Generative AI như ChatGPT hay Midjourney chưa? Hãy chia sẻ trải nghiệm của bạn ở phần bình luận nhé!