Gen AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, hay còn gọi là AI tạo sinh hoặc viết tắt là gen AI, là một dạng AI có thể tạo ra nội dung và ý tưởng mới, bao gồm cả các cuộc trò chuyện, câu chuyện, hình ảnh, video và âm nhạc. AI tạo sinh có thể học ngôn ngữ của con người, ngôn ngữ lập trình, nghệ thuật, hóa học, sinh học hoặc bất kỳ lĩnh vực phức tạp nào. AI tạo sinh sử dụng lại kiến thức đã biết để giải quyết các vấn đề mới.
Ví dụ: AI tạo sinh có thể học từ vựng tiếng Anh và làm thơ từ những từ mà AI này xử lý.
Tổ chức của bạn có thể sử dụng AI tạo sinh cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như chatbot, tạo nội dung truyền thông, phát triển sản phẩm và thiết kế.
Ví dụ về AI tạo sinh
AI tạo sinh có một số trường hợp sử dụng trong nhiều ngành
Dịch vụ tài chính
Các công ty dịch vụ tài chính sử dụng các công cụ AI tạo sinh để phục vụ khách hàng tốt hơn, đồng thời giảm được chi phí:
- Các tổ chức tài chính sử dụng chatbot để tạo đề xuất sản phẩm và trả lời các yêu cầu của khách hàng, giúp cải thiện dịch vụ khách hàng tổng thể.
- Các tổ chức cho vay tăng tốc quá trình phê duyệt khoản vay cho các thị trường chưa có nhiều cách tiếp cận các tổ chức tài chính, đặc biệt là ở các quốc gia đang phát triển.
- Các ngân hàng nhanh chóng phát hiện gian lận trong khiếu nại, thẻ tín dụng và khoản vay.
- Các công ty đầu tư sử dụng sức mạnh của AI tạo sinh để đưa ra lời khuyên tài chính an toàn, được cá nhân hóa cho khách hàng của họ với chi phí thấp.
Chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống
Một trong những trường hợp sử dụng hứa hẹn nhất của AI tạo sinh là đẩy nhanh việc khám phá và nghiên cứu thuốc. AI tạo sinh có thể tạo trình tự protein mới với các đặc tính cụ thể để thiết kế kháng thể, enzyme, vắc-xin và liệu pháp gen.
Các công ty chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống sử dụng các công cụ AI tạo sinh để thiết kế trình tự gen tổng hợp cho các ứng dụng sinh học tổng hợp và kỹ thuật trao đổi chất. Ví dụ, họ có thể tạo ra các đường dẫn truyền sinh tổng hợp mới hoặc tối ưu hóa biểu hiện gen cho mục đích sản xuất sinh học.
Các công cụ AI tạo sinh cũng tạo ra dữ liệu tổng hợp về bệnh nhân và chăm sóc sức khỏe. Dữ liệu này có thể mang đến lợi ích cho việc đào tạo các mô hình AI, mô phỏng các thử nghiệm lâm sàng hoặc nghiên cứu các bệnh hiếm gặp mà không cần truy cập vào các tập dữ liệu lớn trong thế giới thực.
Đọc thêm về AI tạo sinh trong Chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống trên AWS
Ngành ô tô và sản xuất
Các công ty ô tô sử dụng công nghệ AI tạo sinh cho nhiều mục đích, từ kỹ thuật đến trải nghiệm trong xe và dịch vụ khách hàng. Ví dụ: họ tối ưu hóa thiết kế các bộ phận cơ khí để giảm lực cản trong thiết kế xe hoặc điều chỉnh thiết kế của trợ lý cá nhân.
Các công ty ô tô sử dụng công cụ AI tạo sinh để nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng bằng cách đưa ra các phản hồi nhanh chóng cho các câu hỏi phổ biến nhất của khách hàng. AI tạo sinh tạo ra các vật liệu, chip và thiết kế bộ phận mới để tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm chi phí.
Một trường hợp sử dụng AI tạo sinh khác là tổng hợp dữ liệu để kiểm thử các ứng dụng. Điều này đặc biệt hữu ích đối với dữ liệu không thường được bao gồm trong tập dữ liệu thử nghiệm (chẳng hạn như lỗi hoặc trường hợp biên).
Viễn thông
Các trường hợp sử dụng AI tạo sinh trong viễn thông tập trung vào đổi mới trải nghiệm khách hàng, được xác định bởi hàng loạt tương tác tích lũy của bên đăng ký nhận trên tất cả các điểm tiếp xúc trong hành trình của khách hàng.
Ví dụ: các tổ chức viễn thông áp dụng AI tạo sinh để cải thiện dịch vụ khách hàng bằng các tác tử đàm thoại trực tiếp giống con người. Họ đổi mới mối quan hệ khách hàng với các trợ lý bán hàng một đối một được cá nhân hóa. Họ cũng tối ưu hóa hiệu năng mạng bằng cách phân tích dữ liệu mạng để đề xuất các bản sửa lỗi.
Truyền thông và giải trí
Từ hoạt ảnh và kịch bản cho đến phim điện ảnh với thời lượng hoàn chỉnh, các mô hình AI tạo sinh sản xuất nội dung mới lạ với chi phí lẫn thời gian chỉ bằng một phần của phương pháp sản xuất truyền thống.
Các trường hợp sử dụng AI tạo sinh khác trong ngành bao gồm:
- Các nghệ sĩ có thể bổ sung và nâng tầm album của họ bằng âm nhạc do AI tạo ra để tạo ra những trải nghiệm âm nhạc hoàn toàn mới.
- Các tổ chức truyền thông sử dụng AI tạo sinh để cải thiện trải nghiệm của khán giả bằng cách cung cấp nội dung và quảng cáo cá nhân hóa nhằm tăng doanh thu.
- Các công ty trò chơi sử dụng AI tạo sinh để tạo ra các trò chơi mới và cho phép người chơi xây dựng hình đại diện.
Lợi ích của AI tạo sinh
Theo Goldman Sachs, AI tạo sinh có thể thúc đẩy tổng sản phẩm quốc nội (GDP) toàn cầu tăng 7% (hoặc gần 7 nghìn tỷ USD) và nâng mức tăng năng suất lên 1,5 điểm phần trăm trong khoảng thời gian mười năm. Tiếp theo, chúng tôi sẽ cung cấp thêm một số lợi ích của AI tạo sinh.
Công nghệ AI tạo sinh đã phát triển như thế nào?
Các mô hình tạo sinh nguyên thủy đã được sử dụng trong nhiều thập kỷ trong thống kê để hỗ trợ phân tích dữ liệu số. Mạng nơ-ron và học sâu là tiền thân gần đây của AI tạo sinh hiện đại. Bộ mã hóa tự động biến đổi, được phát triển vào năm 2013, là mô hình tạo sinh sâu đầu tiên có thể tạo ra hình ảnh và lời nói thực tế.
VAE
Các VAE (bộ mã hóa tự động biến đổi) giới thiệu khả năng tạo ra các biến thể mới của nhiều loại dữ liệu. Điều này dẫn đến sự xuất hiện nhanh chóng của các mô hình AI tạo sinh khác như mạng đối nghịch tạo và mô hình khuếch tán. Những đổi mới này tập trung vào việc tạo ra dữ liệu ngày càng giống với dữ liệu thực, mặc dù được tạo ra theo cách nhân tạo.
Bộ chuyển đổi
Vào năm 2017, lĩnh vực nghiên cứu AI đã chứng kiến thêm sự thay đổi với sự ra đời của bộ chuyển hóa. Bộ chuyển hóa đã tích hợp liền mạch kiến trúc mã hóa và giải mã với cơ chế chú ý. Chúng sắp xếp hợp lý quá trình đào tạo các mô hình ngôn ngữ với hiệu quả và tính linh hoạt vượt trội. Các mô hình đáng chú ý như GPT nổi lên như các mô hình nền tảng có khả năng đào tạo sơ bộ trên các tập thể văn bản thô mở rộng và tinh chỉnh cho các nhiệm vụ đa dạng.
Các bộ chuyển hóa đã thay đổi những điều có thể làm để xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chúng giúp khả năng tạo sinh thực hiện các nhiệm vụ khác nhau, từ dịch thuật và tóm tắt đến trả lời các câu hỏi.
Tương lai
Nhiều mô hình AI tạo sinh tiếp tục đạt được những bước tiến đáng kể và đã tìm thấy các ứng dụng đa ngành. Những đổi mới gần đây tập trung vào việc tinh chỉnh các mô hình để làm việc với dữ liệu độc quyền. Các nhà nghiên cứu cũng muốn tạo ra văn bản, hình ảnh, video và lời nói ngày càng giống con người hơn.
AI tạo sinh hoạt động như thế nào?
Giống như tất cả trí tuệ nhân tạo, AI tạo sinh hoạt động bằng cách sử dụng các mô hình máy học – các mô hình rất lớn được đào tạo trước trên lượng dữ liệu khổng lồ.
Mô hình nền tảng
Mô hình nền tảng (FM) là các mô hình ML được đào tạo trên một loạt các dữ liệu được tạo sinh và không được dán nhãn. Các mô hình này có khả năng thực hiện một loạt các tác vụ chung.
FM là kết quả của những tiến bộ mới nhất của một công nghệ đã phát triển trong nhiều thập kỷ. Nhìn chung, FM sử dụng các mẫu và mối quan hệ đã học được để dự đoán mục tiếp theo trong một chuỗi.
Ví dụ: với việc tạo hình ảnh, mô hình sẽ phân tích hình ảnh và tạo ra một phiên bản sắc nét và rõ ràng hơn của hình ảnh đó. Tương tự, với văn bản, mô hình dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản dựa trên các từ trước đó và ngữ cảnh của văn bản. Sau đó, mô hình chọn từ tiếp theo bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân phối xác suất.
Mô hình ngôn ngữ lớn
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một phân lớp của FM. Ví dụ: các mô hình bộ chuyển đổi tạo sinh được đào tạo trước (GPT) của OpenAI là LLM. LLM đặc biệt tập trung vào các tác vụ dựa trên ngôn ngữ như tóm tắt, tạo văn bản, phân loại, trò chuyện mở và trích xuất thông tin.
Điều làm cho LLM trở nên đặc biệt là khả năng thực hiện nhiều tác vụ. Các mô hình này có thể làm điều này vì chứa nhiều tham số khiến mô hình có khả năng học các khái niệm nâng cao.
Một LLM như GPT-3 có thể xem xét hàng tỷ tham số và có khả năng tạo nội dung từ rất ít đầu vào. Trong quá trình đào tạo trước, nhờ tiếp xúc với dữ liệu trên quy mô Internet ở tất cả các hình thức khác nhau và vô vàn mẫu, các LLM có thể học cách áp dụng kiến thức vào nhiều ngữ cảnh khác nhau.
Các mô hình AI tạo sinh hoạt động như thế nào?
Các mô hình máy học truyền thống thường biết phân biệt hoặc tập trung vào việc phân loại các điểm dữ liệu. Các mô hình này đã cố gắng xác định mối quan hệ giữa các yếu tố đã biết và chưa biết. Ví dụ: chúng nhìn vào hình ảnh—dữ liệu đã biết như cách sắp xếp pixel, đường thẳng, màu sắc và hình dạng — và ánh xạ thành các từ — yếu tố chưa biết. Về mặt toán học, các mô hình hoạt động bằng cách xác định các phương trình có thể ánh xạ về con số cho các yếu tố chưa biết và đã biết dưới dạng các biến x và y. Các mô hình tạo sinh đưa điều này tiến thêm một bước nữa. Thay vì dự đoán một nhãn được cung cấp một số đặc trưng, mô hình cố gắng dự đoán các đặc trưng được cung cấp một nhãn nhất định. Về mặt toán học, mô hình tạo sinh sẽ tính xác suất x và y xảy ra cùng nhau. Mô hình này tìm hiểu sự phân phối của các đặc trưng dữ liệu khác nhau và các mối quan hệ của chúng. Ví dụ: các mô hình tạo sinh phân tích hình ảnh động vật để ghi lại các biến số như hình dạng tai, hình dạng mắt, đặc trưng về đuôi và mẫu da khác nhau. Các mô hình sẽ học các đặc trưng và mối quan hệ để hiểu các loài động vật khác nhau trông như thế nào về tổng thể. Sau đó, mô hình có thể tái tạo hình ảnh động vật mới không có trong bộ đào tạo. Tiếp theo, chúng tôi sẽ cung cấp một số danh mục rộng của các mô hình AI tạo sinh.
Mô hình khuếch tán
Các mô hình khuếch tán tạo dữ liệu mới bằng cách lặp đi lặp lại việc thực hiện các thay đổi ngẫu nhiên có kiểm soát đối với mẫu dữ liệu ban đầu. Các mô hình này bắt đầu với dữ liệu gốc và thêm những thay đổi cực nhỏ (nhiễu), dần dần làm cho dữ liệu ít giống với bản gốc. Nhiễu này được kiểm soát cẩn thận để đảm bảo dữ liệu được tạo ra vẫn mạch lạc và thực tế.
Sau khi thêm nhiễu qua nhiều lần lặp lại, mô hình khuếch tán sẽ đảo ngược quá trình. Việc khử nhiễu ngược dần loại bỏ nhiễu để tạo ra một mẫu dữ liệu mới giống với bản gốc.
Mạng đối nghịch tạo sinh
Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) là một mô hình AI tạo sinh khác được xây dựng dựa trên khái niệm mô hình khuếch tán.
GAN hoạt động bằng cách đào tạo hai mạng nơ-ron theo cách cạnh tranh. Mạng đầu tiên, được gọi là mạng tạo sinh, tạo ra các mẫu dữ liệu giả bằng cách thêm nhiễu ngẫu nhiên. Mạng thứ hai, được gọi là mạng phân biệt, cố gắng phân biệt giữa dữ liệu thực và dữ liệu giả được tạo bởi mạng tạo sinh.
Trong quá trình đào tạo, mạng tạo sinh liên tục cải thiện khả năng tạo dữ liệu thực tế trong khi mạng phân biệt trở nên tốt hơn trong việc phân biệt thật và giả. Quá trình đối nghịch này tiếp tục cho đến khi mạng tạo sinh tạo ra dữ liệu thuyết phục đến mức mạng phân biệt không thể phân biệt với dữ liệu thực.
GAN được sử dụng rộng rãi trong việc tạo hình ảnh thực tế, chuyển phong cách và các tác vụ tăng cường dữ liệu.
Bộ mã hóa tự động biến đổi
Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE) sẽ học một dạng biểu diễn nhỏ gọn của dữ liệu được gọi là không gian ngầm. Không gian ngầm là một dạng biểu diễn toán học của dữ liệu. Bạn có thể nghĩ về nó như một mã duy nhất đại diện cho dữ liệu dựa trên tất cả các thuộc tính. Ví dụ: nếu nghiên cứu khuôn mặt, không gian ngầm chứa các số đại diện cho hình dạng mắt, hình dạng mũi, xương gò má và tai.
VAE sử dụng hai mạng nơ-ron – bộ mã hóa và bộ giải mã. Mạng nơ-ron bộ mã hóa ánh xạ dữ liệu đầu vào thành giá trị trung bình và phương sai cho từng chiều của không gian ngầm. Mạng này tạo ra một mẫu ngẫu nhiên từ phân phối Gaussian (bình thường). Mẫu này là một điểm trong không gian ngầm và đại diện cho một phiên bản nén, đơn giản hóa của dữ liệu đầu vào.
Mạng nơ-ron giải mã lấy điểm lấy mẫu này từ không gian ngầm và tái tạo thành dữ liệu giống với đầu vào ban đầu. Các hàm toán học được sử dụng để đo xem dữ liệu được tái tạo khớp như thế nào với dữ liệu gốc.
Mô hình dựa trên bộ chuyển hóa
Mô hình AI tạo sinh dựa trên bộ chuyển hóa được xây dựng dựa trên các khái niệm bộ mã hóa và giải mã của VAE. Các mô hình dựa trên bộ chuyển hóa thêm nhiều lớp hơn vào bộ mã hóa để cải thiện hiệu suất trên các tác vụ dựa trên văn bản như hiểu, dịch và viết sáng tạo.
Các mô hình dựa trên bộ chuyển hóa sử dụng cơ chế tự chú ý. Các mô hình này cân nhắc tầm quan trọng của các phần khác nhau của một chuỗi đầu vào khi xử lý từng phần tử trong trình tự.
Một tính năng quan trọng khác là các mô hình AI này triển khai phần nhúng theo ngữ cảnh. Việc mã hóa một phần tử trình tự không chỉ phụ thuộc vào chính phần tử đó mà còn phụ thuộc vào ngữ cảnh của phần tử trong chuỗi.
Cách thức hoạt động của mô hình dựa trên bộ chuyển đổi
Để hiểu cách thức hoạt động của mô hình dựa trên bộ chuyển đổi, hãy tưởng tượng một câu dưới dạng một chuỗi các từ.
Cơ chế tự chú ý giúp mô hình tập trung vào các từ có liên quan khi xử lý từng từ. Mô hình tạo sinh dựa trên bộ chuyển đổi sử dụng nhiều lớp mã hóa được gọi là đầu chú ý để nắm bắt các loại mối quan hệ khác nhau giữa các từ. Mỗi đầu sẽ học cách chú ý đến các phần khác nhau của chuỗi đầu vào, cho phép mô hình đồng thời xem xét các khía cạnh khác nhau của dữ liệu.
Mỗi lớp cũng tinh chỉnh các phần nhúng theo ngữ cảnh, khiến chúng có nhiều thông tin hơn và nắm bắt mọi thứ từ cú pháp ngữ pháp đến ý nghĩa ngữ nghĩa phức tạp.
Đào tạo AI tạo sinh dành cho người mới bắt đầu
Quá trình đào tạo AI tạo sinh bắt đầu bằng việc nắm bắt các khái niệm máy học cơ bản. Người học cũng cần phải khám phá mạng nơ-ron và kiến trúc AI. Kinh nghiệm thực tế với các thư viện Python như TensorFlow hoặc PyTorch là yếu tố thiết yếu để triển khai và thử nghiệm với các mô hình khác nhau. Bạn cũng cần phải học các kỹ năng đánh giá mô hình, tinh chỉnh và tạo câu lệnh.
Bằng cấp trong ngành trí tuệ nhân tạo hoặc máy học cung cấp đào tạo chuyên sâu. Xem xét các chứng chỉ và khóa học ngắn hạn trực tuyến để phát triển chuyên môn. Đào tạo AI tạo sinh trên AWS bao gồm các chứng nhận của chuyên gia AWS về các chủ đề như:
- Giới thiệu về AI tạo sinh
- AI tạo sinh dành cho đội ngũ điều hành
- Những điều cần biết về AI tạo sinh dành cho doanh nghiệp
AI tạo sinh có những hạn chế gì?
Bất chấp những tiến bộ của chúng, các hệ thống AI tạo sinh đôi khi có thể tạo ra thông tin không chính xác hoặc gây hiểu lầm. Các hệ thống AI tạo sinh dựa vào các kiểu mẫu và dữ liệu mà chúng đã được đào tạo và có thể phản ánh những thiên lệch hoặc sự không chính xác vốn có trong dữ liệu đó. Các lo ngại khác liên quan đến dữ liệu đào tạo bao gồm
Bảo mật
Các lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu sẽ phát sinh nếu dữ liệu độc quyền được sử dụng để tùy chỉnh các mô hình AI tạo sinh. Các nỗ lực phải được thực hiện để đảm bảo rằng các công cụ AI tạo sinh tạo ra các phản hồi hạn chế truy cập trái phép vào dữ liệu độc quyền. Những lo ngại về bảo mật cũng phát sinh nếu thiếu trách nhiệm giải trình và tính minh bạch trong cách các mô hình AI đưa ra quyết định.
Tìm hiểu về phương pháp bảo mật đối với AI tạo sinh bằng AWS
Tính sáng tạo
Mặc dù AI tạo sinh có thể tạo ra nội dung sáng tạo, nhưng nội dung này thường thiếu tính độc đáo thực thụ. Tính sáng tạo của AI bị giới hạn bởi dữ liệu mà AI đã được đào tạo, dẫn đến kết quả đầu ra có thể có cảm giác lặp lại hoặc mang tính phái sinh. Tính sáng tạo của con người, bao gồm khả năng hiểu biết sâu hơn và cộng hưởng cảm xúc, vẫn khiến AI khó có thể sao chép trọn vẹn.
Chi phí
Việc đào tạo và chạy các mô hình AI tạo sinh đòi hỏi tài nguyên điện toán đáng kể. Các mô hình AI tạo sinh dựa trên đám mây dễ tiếp cận hơn và có giá cả phải chăng hơn so với việc cố gắng xây dựng các mô hình mới từ đầu.
Khả năng giải thích
Do bản chất phức tạp và không rõ ràng, các mô hình AI tạo sinh thường được coi là một bí ẩn. Rất khó để hiểu được cách các mô hình này đạt được kết quả đầu ra cụ thể. Cải thiện khả năng giải thích và tính minh bạch là điều cần thiết để tăng niềm tin và sự đón nhận.
Các biện pháp thực hành tốt nhất trong việc áp dụng AI tạo sinh là gì?
Nếu tổ chức của bạn muốn triển khai các giải pháp AI tạo sinh, hãy xem xét các biện pháp thực hành tốt nhất sau đây để tăng cường nỗ lực của bạn.
AWS có thể hỗ trợ AI tạo sinh như thế nào?
Amazon Web Services (AWS) giúp bạn dễ dàng xây dựng và điều chỉnh quy mô các ứng dụng AI tạo sinh cho dữ liệu, trường hợp sử dụng và khách hàng của bạn. Với AI tạo sinh trên AWS, bạn có được tính bảo mật và quyền riêng tư cấp doanh nghiệp, quyền truy cập vào các FM hàng đầu trong ngành, các ứng dụng dựa trên AI tạo sinh và cách tiếp cận ưu tiên dữ liệu.