Generative AI là gì? Các mô hình chính của Gen AI & Tác động của Gen AI

4. Đạo đức và Trách nhiệm

Kỹ năng đạo đức và điều hành cần thiết để làm việc với Gen AI

• Tiếp cận thận trọng: Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần tiếp cận các công cụ Generative AI một cách thận trọng, luôn tự giám sát và tự đặt câu hỏi liệu kết quả tạo ra có đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và sự hài lòng của họ hay không.
• Đặt câu hỏi về lợi ích: Các nhà lãnh đạo trong các công ty Generative AI cần luôn tự hỏi ai là người hưởng lợi từ các công cụ của họ. La bàn đạo đức nên luôn hướng tới sự minh bạch, công bằng, đồng cảm và trách nhiệm.
• Xây dựng nền tảng đạo đức: Các tổ chức nên thành lập một hội đồng hoặc ủy ban đóng vai trò là nền tảng đạo đức cho việc tích hợp Generative AI.
• Cung cấp hướng dẫn và giáo dục: Cung cấp cho tất cả nhân viên hướng dẫn và giáo dục về đạo đức về cách sử dụng Generative AI hiệu quả, cũng như cách vượt qua những lo ngại, thách thức và thành kiến của họ đối với công cụ tiên tiến này.
• Con người là trung tâm: Con người phải luôn là người ra quyết định duy nhất, thiết lập mục tiêu và xác định hướng đi của nội dung do AI tạo ra. Bằng cách giữ con người làm trung tâm, chúng ta có thể đảm bảo rằng nội dung do Generative AI tạo ra phù hợp với các giá trị và mục tiêu của công ty, đồng thời phục vụ sự phát triển của nhân loại.
• Tìm kiếm sự cân bằng: Mục tiêu cuối cùng là tạo ra sự cân bằng giữa việc tận dụng sức mạnh của Generative AI để nâng cao khả năng sáng tạo và trí tưởng tượng của con người, đồng thời duy trì sự kiểm soát và giám sát của con người đối với công nghệ tiên tiến này.

Thận trọng khi làm việc với Gen AI

• Thành kiến lớn nhất trong AI: Thành kiến lớn nhất trong AI không phải là chủng tộc, sắc tộc hay giới tính, mà là mặc cảm tự ti của con người. Nếu chúng ta coi máy móc là vượt trội so với con người, chúng ta sẽ đặt chúng lên một vị trí cao hơn và coi con người là những sinh vật yếu đuối, dễ bị tổn thương.
• Vai trò của con người: Chúng ta nên luôn nhấn mạnh vai trò quan trọng của sự sáng tạo và ra quyết định của con người trong quá trình làm việc với AI. Con người là người viết thuật toán cho AI, và con người là người lên ý tưởng, quản lý và giám sát các thuật toán để tạo ra kết quả mong muốn.
• Nguy cơ mất nhân tính: Nếu chúng ta đặt AI và công nghệ làm trung tâm trong quy trình làm việc, chúng ta có nguy cơ mất nhân tính và góp phần vào một tương lai nơi công việc của con người có thể thực sự bị loại bỏ.
• Tập trung vào vai trò trung tâm của con người: Chúng ta nên tập trung vào việc làm nổi bật vai trò trung tâm mà con người đóng trong việc tạo ra và sử dụng AI.
• Vượt qua sự bất an: Điều quan trọng là chúng ta phải vượt qua sự bất an của chính mình và tiếp cận AI như một công cụ có thể hỗ trợ và trao quyền cho chúng ta, thay vì cạnh tranh hoặc thay thế chúng ta. Bằng cách đó, chúng ta có thể tạo ra các hệ thống AI đóng góp vào sự phát triển của nhân loại, hỗ trợ chúng ta trong việc sáng tạo và giúp chúng ta đạt được tiềm năng lớn nhất của mình với tư cách là một loài.

5. Làm việc với Generative AI

Nâng cao năng suất trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thông qua API và tương tác thời gian thực

• Sự phát triển của LLM: Việc sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã phát triển đáng kể kể từ khi nó trở thành xu hướng chủ đạo. Chúng ta đã chuyển từ các LLM độc lập như ChatGPT sang thế giới năng động của API LLM và GPT-4o mới nhất, cho phép các cuộc trò chuyện và giải pháp theo thời gian thực thông qua lệnh thoại và hình ảnh.
• GPT-4 và các đối thủ cạnh tranh: OpenAI đã cung cấp mô hình GPT-4 mới, một mô hình linh hoạt hơn, đa phương thức và tốt hơn trong việc xử lý các truy vấn phức tạp. GPT đã thu hút 1 triệu người dùng trong tuần đầu tiên ra mắt và tăng lên 100 triệu người dùng trong hai tháng, chứng minh nhu cầu về trợ lý AI dựa trên văn bản. Các công ty công nghệ khác cũng đã tham gia vào cuộc đua này và tung ra các mô hình của riêng họ, như Gemini của Google DeepMind, Grok của X (trước đây là Twitter),Llama của Meta và Megatron Turing của Nvidia.
• API LLM: API LLM (Giao diện lập trình ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn) đã mở ra một lĩnh vực mới về khả năng truy cập và tích hợp. API hoạt động như một người phục vụ trong nhà hàng, nhận yêu cầu của chúng ta và gửi chúng đến công cụ LLM chính để xử lý và trả về kết quả mong muốn. Điều này cho phép các ứng dụng phần mềm khác nhau giao tiếp và tương tác với nhau mà không cần biết chi tiết phức tạp về những gì xảy ra đằng sau hậu trường.
• GPT-4o: Vào tháng 5 năm 2024, OpenAI đã giới thiệu GPT-4o, cho phép các cuộc trò chuyện theo thời gian thực. Điều này đánh dấu một bước nhảy vọt trong tương tác giữa con người và AI LLM, vì nó tạo điều kiện giải quyết vấn đề thông qua các lệnh thoại và hình ảnh, bắt chước các cuộc trò chuyện thực giữa hai người.
• Thận trọng khi làm việc với LLM: Mặc dù những phát triển này rất đáng kinh ngạc, nhưng chúng ta cần thận trọng. Càng tương tác với AI một cách tự nhiên, chúng ta càng có nguy cơ quên rằng AI không phải là con người. AI là công cụ được đào tạo trên một tập dữ liệu hữu hạn, có nghĩa là nếu thông tin chúng ta đang tìm kiếm không có trong tập dữ liệu của chúng, chúng ta có nguy cơ bị thông tin sai lệch.

Từ bản demo kỹ thuật đến sản phẩm chuyên nghiệp

• Sự tiến bộ của Generative AI: Giống như máy ảnh kỹ thuật số ban đầu cồng kềnh và khó sử dụng nhưng đã phát triển nhanh chóng thành công cụ chủ đạo, Generative AI cũng đang trải qua quá trình tương tự.
• Từ công cụ demo đến công cụ chuyên nghiệp: Các phiên bản đầu tiên của Generative AI yêu cầu kiến thức kỹ thuật và hơi khó sử dụng. Người dùng thường phải chạy mã từ kho lưu trữ và sử dụng nhiều công cụ khác nhau cho các tác vụ khác nhau để tạo ra kết quả có ý nghĩa. Các công cụ ban đầu này được gọi là công cụ demo, chúng ta có thể trình diễn các khả năng kỹ thuật của công nghệ tiên tiến, nhưng chúng vẫn chưa ở dạng lý tưởng để áp dụng rộng rãi.
• Tích hợp Generative AI vào quy trình làm việc: Trong năm qua, nhiều công ty đã tích hợp Generative AI vào quy trình làm việc của họ, giúp các công nghệ này trở nên dễ tiếp cận và thiết thực hơn, đồng thời các công cụ chuyên nghiệp mới cũng xuất hiện. Ví dụ: Adobe Photoshop đã giới thiệu tính năng Generative Fill tự động điền vào các khoảng trống trong ảnh, trong khi Adobe Premiere đã thêm các hiệu ứng chuyển động do AI điều khiển vào video.
• Các công cụ chuyên nghiệp mới: Wonder Dynamics là một nền tảng AI tăng tốc hoạt hình 3D và hiệu ứng hình ảnh. Sản phẩm nổi tiếng nhất của họ tích hợp với các công cụ 3D phổ biến như Maya của Autodesk, cho phép các nghệ sĩ tạo hoạt ảnh, ánh sáng và sáng tác các nhân vật CG một cách hiệu quả. Một ví dụ đáng chú ý khác là Cuberic, một công cụ tăng tốc sản xuất hậu cảnh. Cuberic tích hợp trơn tru với các quy trình sản xuất phim, hoạt hình và VFX hiện có. Nó biến đổi nội dung 2D thành các yếu tố gần 3D cho các công cụ sản xuất phim được yêu thích trong ngành như Disguise.
• Sự thay đổi tư duy: Việc áp dụng Generative AI trong các ngành công nghiệp sáng tạo không chỉ là một cuộc cách mạng công nghệ mà còn là một sự thay đổi tư duy văn hóa. Mặc dù mục đích chính của các công cụ này là giảm bớt các tác vụ tẻ nhạt cho các nhà sáng tạo, nhưng sự ra đời của Generative AI cũng đang mở ra cánh cửa cho những người có ít hoặc không có nền tảng kỹ thuật hoặc sáng tạo để có thể tạo ra kết quả nghệ thuật.
• Từ người tiêu dùng đến người sáng tạo: Sự thay đổi này cũng đang thúc đẩy các ngành công nghiệp truyền thông truyền thống phải thích ứng, khi rào cản gia nhập để sản xuất nội dung chất lượng cao đã được hạ thấp nhờ Generative AI. Các nền tảng tích hợp công cụ AI đang chứng kiến sự bùng nổ của nội dung do người dùng tạo ra, làm mờ ranh giới giữa người sáng tạo chuyên nghiệp và nghiệp dư.

Áp dụng Generative AI rộng rãi hơn

• Generative AI trên thiết bị di động: Một tiến bộ đáng kể khác của AI là khả năng chạy các mô hình Generative AI phức tạp trên thiết bị di động. Điều này đã giúp các công cụ AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận hơn với công chúng. Ví dụ: Stable Diffusion, một mô hình tạo hình ảnh từ văn bản mạnh mẽ, hiện có thể được truy cập trên điện thoại thông minh, cho phép người dùng tạo ra hình ảnh chất lượng cao mà không cần phần cứng mạnh mẽ.
• Giải pháp dựa trên đám mây: Các giải pháp dựa trên đám mây cũng đóng vai trò quan trọng trong việc áp dụng Generative AI rộng rãi. Các công ty công nghệ lớn như Google, Microsoft, Nvidia và Amazon đã tích hợp các khả năng AI vào nền tảng đám mây của họ, giúp các doanh nghiệp dễ dàng tận dụng AI mà không cần đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng.
• Thay đổi nhận thức của công chúng: Sự tiến bộ về cơ sở hạ tầng kỹ thuật, sức mạnh tính toán tăng lên và sự tập trung cao độ vào Generative AI trong các chu kỳ nghiên cứu đã cải thiện đáng kể chất lượng và độ chính xác của các sản phẩm AI sáng tạo. Các nhà phát triển đã khai thác chất lượng đầu ra được cải thiện này, kết hợp với sứ mệnh tạo ra các công cụ giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Sự hiệp lực này đã biến việc sử dụng Generative AI từ một công cụ nghiệp dư thành một tài sản chuyên nghiệp mạnh mẽ.
• Từ sở thích đến chuyên nghiệp: Một ví dụ khác về bước nhảy vọt từ kết quả nghiệp dư sang chuyên nghiệp của Generative AI là những tiến bộ mới nhất được thực hiện trong các mô hình chuyển đổi văn bản thành video. Các công cụ AI sáng tạo mà chúng ta đã thảo luận trong bài viết này chỉ là bề nổi của những khả năng. Khi chúng ta tiếp tục khám phá và phát triển các công nghệ tiên tiến, vai trò của Generative AI trong cuộc sống hàng ngày và công việc của chúng ta sẽ ngày càng trở nên quan trọng và mang tính biến đổi hơn.

Khung pháp lý và sở hữu trí tuệ trong thời đại AI

• Vấn đề bản quyền: Với việc tích hợp Generative AI rộng rãi trong các quy trình làm việc khác nhau, các câu hỏi về bản quyền của các tập dữ liệu được sử dụng để đào tạo các thuật toán AI này cũng bắt đầu xuất hiện.
• Tập dữ liệu phi đạo đức và đạo đức: Các mô hình Generative AI như Stable Diffusion đạt được kết quả ấn tượng nhờ sự kết hợp độc đáo của các yếu tố như tính chất nguồn mở và kiến trúc mô hình khuếch tán tiên tiến, đặc biệt thành thạo trong việc học các mẫu phức tạp. Tuy nhiên, yếu tố quan trọng nhất có thể là sự đa dạng tuyệt đối của dữ liệu đào tạo của nó. Stable Diffusion tận dụng tập dữ liệu LAION, một bộ sưu tập khổng lồ gồm 6 tỷ hình ảnh được lấy từ các nguồn trực tuyến có sẵn công khai vào năm 2022. Cách tiếp cận thu thập dữ liệu trực tuyến này mà không mua hoặc thỏa thuận với chủ sở hữu dữ liệu được gọi là tập dữ liệu phi đạo đức. Mặc dù cách tiếp cận này làm dấy lên lo ngại về bản quyền và quyền sở hữu dữ liệu, nhưng nó cũng cung cấp một loạt nội dung rộng lớn và đa dạng mà mô hình có thể học hỏi.
• Khung pháp lý chậm trễ: Khung pháp lý thường tụt hậu so với những tiến bộ công nghệ, tạo ra khoảng cách mà sự phát triển của AI vượt xa khuôn khổ pháp lý. Chúng ta đã chứng kiến những khoảng cách tương tự trong khuôn khổ pháp lý với sự trỗi dậy của Web3, blockchain và internet.
• Cân bằng giữa đổi mới và bảo vệ: Khi lĩnh vực này phát triển, chúng ta sẽ tìm thấy sự cân bằng giữa việc tận dụng dữ liệu quy mô lớn đa dạng và đảm bảo quyền của người tạo nội dung được tôn trọng.
• Quy định về AI và bản quyền trên toàn cầu: Nhiều quốc gia đã đưa ra quyết định liên quan đến quy định về AI và bản quyền, làm nổi bật những thách thức và cơ hội mà các khuôn khổ pháp lý này mang lại. Ví dụ, Châu Âu đã đề xuất Đạo luật AI, đặt ra các quy tắc khác nhau cho các loại ứng dụng AI khác nhau, áp đặt các hướng dẫn nghiêm ngặt hơn đối với các ứng dụng có rủi ro cao như trong chăm sóc sức khỏe để đảm bảo an toàn và sử dụng có trách nhiệm. Hoa Kỳ đang nghiên cứu một chính sách AI quốc gia xem xét các tác động về đạo đức, pháp lý và xã hội của AI, trong khi Trung Quốc đang cân bằng giữa đổi mới và kiểm soát thông qua các quy định dự thảo đảm bảo sự phát triển AI phù hợp với các giá trị cốt lõi của chủ nghĩa xã hội và họ cũng hạn chế dữ liệu có thể vi phạm quyền sở hữu trí tuệ. Nhật Bản và Israel đã áp dụng cách tiếp cận luật mềm, lựa chọn các quy định linh hoạt, không theo quy định để thúc đẩy đổi mới trong khi giám sát sự phát triển của AI. Nhật Bản cho phép sử dụng một số tài liệu có bản quyền để đào tạo AI trong các điều kiện cụ thể của họ, trong khi Hoa Kỳ và EU có các chính sách hạn chế hơn. EU đang cập nhật chỉ thị bản quyền của mình để đảm bảo người sáng tạo được bồi thường công bằng trong khi vẫn thúc đẩy đổi mới. Tại Hoa Kỳ, một phán quyết của tòa án gần đây đã tuyên bố rằng các tác phẩm do AI tạo ra không thể được đăng ký bản quyền nếu không có sự tham gia của con người, làm nổi bật sự phức tạp của việc áp dụng luật bản quyền truyền thống cho nội dung do AI tạo ra.
• Tương lai của khung pháp lý: Các khuôn khổ pháp lý đang phát triển này nhằm mục đích cân bằng giữa đổi mới và bảo vệ sở hữu trí tuệ, đảm bảo quỹ đạo tăng trưởng lành mạnh cho Generative AI. Khi Generative AI tiếp tục phát triển, việc tìm kiếm sự cân bằng phù hợp giữa thúc đẩy đổi mới và bảo vệ sở hữu trí tuệ sẽ rất quan trọng đối với tất cả chúng ta. Bối cảnh đang phát triển này hứa hẹn một tương lai mà AI được hiểu rộng rãi và tích hợp một cách có trách nhiệm vào các lĩnh vực khác nhau.