AI tạo sinh (Generative AI) đã trở thành một trong những công nghệ được nhắc đến nhiều nhất trong những năm gần đây nhờ sự xuất hiện của các công cụ như ChatGPT, Claude, Gemini hay Midjourney. Tuy nhiên, nhiều người vẫn nhầm lẫn giữa AI tạo sinh và các hệ thống AI truyền thống đã được sử dụng trong doanh nghiệp từ nhiều năm trước.
Mặc dù đều thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), hai loại AI này được xây dựng theo những triết lý khác nhau và phục vụ các mục đích khác nhau. AI truyền thống tập trung vào dự đoán, phân loại và tự động hóa các tác vụ cụ thể, trong khi AI tạo sinh có khả năng tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc mã nguồn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu AI tạo sinh là gì, AI truyền thống là gì và phân tích chi tiết những điểm khác biệt quan trọng giữa hai cách tiếp cận này để hiểu khi nào nên sử dụng mỗi loại trong thực tế.
1. AI truyền thống là gì?
AI truyền thống, mà hiện nay một số người gọi là AI hẹp, chủ yếu là dạng AI phổ biến mà chúng ta thường gặp hiện nay. Nó sử dụng khoa học dữ liệu cổ điển và một cách tiếp cận có hệ thống để khai thác thông tin và tri thức từ dữ liệu thông qua nhiều phương pháp và kỹ thuật khác nhau. Thông thường, quy trình này bao gồm các bước: thu thập dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, phân tích dữ liệu, xây dựng đặc trưng (feature engineering), huấn luyện và xác thực dữ liệu. AI truyền thống đưa ra dự đoán trong phạm vi những giới hạn đã được thiết lập sẵn mà nó đã được huấn luyện. Những giới hạn này chính là các quy tắc và hướng dẫn được mã hóa trong mô hình. Nó chỉ có thể hoạt động dựa trên các điều kiện, ràng buộc và kết quả tiềm năng đã được xác định trước. Do đó, kết quả là có tính tất định và tương đối dễ đoán.
Ví dụ, một AI truyền thống có thể được lập trình để tự động hóa dịch vụ khách hàng thông qua chatbot bằng cách tạo phản hồi dựa trên các kịch bản được xác định trước. Mặc dù những hệ thống này rất hiệu quả trong phạm vi nhiệm vụ được giao, chúng hoạt động trong một khuôn khổ cố định và không thể học hỏi hay thích nghi với các tình huống nằm ngoài kiến thức đã được lập trình—đây chính là lý do nó được gọi là AI hẹp. Hầu hết các ứng dụng AI mà các doanh nghiệp triển khai cho đến nay đều là AI truyền thống như dự báo doanh số, phát hiện gian lận.
2. AI tạo sinh là gì?
AI tạo sinh thiên về cách tiếp cận xác suất, trong đó kết quả đầu ra được tính toán dựa trên các xác suất chịu ảnh hưởng bởi dữ liệu đầu vào và các mẫu đã học được. Điều này cho phép các hệ thống AI tạo sinh tạo ra các đầu ra mà không hề được mã hóa cứng hay dạy một cách rõ ràng trong hệ thống. AI tạo sinh vẫn cần quy trình khoa học dữ liệu cổ điển, vốn giúp nâng cao và bổ trợ cho nó theo nhiều cách khác nhau. AI tạo sinh có thể xử lý các loại dữ liệu và nội dung mới, đánh giá chất lượng và độ hợp lệ của các đầu ra được tạo ra, cũng như đảm bảo việc sử dụng AI tạo sinh một cách có đạo đức và có trách nhiệm. Khoa học dữ liệu cổ điển và AI tạo sinh cần phối hợp cùng nhau để tạo ra giá trị và tác động thực sự từ dữ liệu.
Một điểm khác biệt đáng chú ý là cách tương tác với các mô hình AI tạo sinh hiện đại này là thông qua prompt. Một cách chính xác hơn, prompt là một tập hợp các hướng dẫn cho hệ thống AI tạo sinh biết loại nội dung mà chúng ta muốn tạo ra. Prompt càng tốt thì kết quả nhận được càng chất lượng. Một prompt nên được điều chỉnh phù hợp với loại phản hồi bạn mong muốn và cụ thể với mô hình AI tạo sinh mà bạn đang sử dụng. Kỹ thuật thiết kế prompt (prompt engineering) là một lĩnh vực mới đang phát triển nhanh chóng dành cho các nhà phát triển và doanh nghiệp, và nó mang tính nghệ thuật nhiều hơn là khoa học.
3. AI tạo sinh và AI truyền thống khác nhau ra sao?
Sáng tạo so với dự đoán
AI truyền thống tập trung vào các nhiệm vụ dự đoán hoặc phân loại, nhằm xác định một thứ gì đó là gì hoặc dự báo điều gì sẽ xảy ra tiếp theo dựa trên dữ liệu hiện có. Trong khi đó, AI tạo sinh tạo ra nội dung và đầu ra mới, những thứ không tồn tại trong dữ liệu gốc.
Hosting and inference (suy luận)
So với AI tạo sinh, các mô hình AI truyền thống ít phức tạp hơn và yêu cầu ít tài nguyên điện toán hơn, cho phép chúng chạy trên nhiều phần cứng khác nhau, từ các thiết bị biên nhỏ đến các cụm đám mây lớn và mọi thứ ở giữa. Tính linh hoạt từ đám mây đến biên này là một lợi thế rất lớn cho các doanh nghiệp.
Các mô hình tạo sinh có quy mô lớn và phức tạp; phần lớn chúng chỉ khả dụng trên các nút điện toán đám mây lớn thông qua một API, điều này mang lại một số lợi thế, chẳng hạn như tri thức về thế giới được mã hóa trong các mô hình nền tảng này có sẵn cho mọi người.
Phương pháp đào tạo
Các mô hình tạo sinh yêu cầu một phương pháp huấn luyện khác biệt (tự giám sát và học đa nhiệm), quá trình này kéo dài và tốn kém hơn nhiều do quy mô dữ liệu khổng lồ, kích thước mô hình lớn và tài nguyên tính toán cần thiết. Chi phí và độ phức tạp để quản lý quá trình này là rất lớn
Tập dữ liệu đào tạo
Các mô hình AI tạo sinh thường được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn về nội dung hiện có, trong khi các mô hình AI truyền thống thường được huấn luyện trên các tập dữ liệu nhỏ hơn đã được gán nhãn. Ví dụ, một mô hình AI tạo sinh để tạo hình ảnh có thể được huấn luyện trên một tập dữ liệu gồm hàng triệu hình ảnh. Ngược lại, một mô hình AI phân biệt để phân loại hình ảnh có thể chỉ được huấn luyện trên vài nghìn hình ảnh đã được gán nhãn.
Độ phức tạp của mô hình
Các mô hình AI tạo sinh thường phức tạp hơn các loại mô hình khác vì chúng cần học được các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu để có thể tạo ra nội dung mới tương tự như nội dung hiện có.
Phương pháp thích ứng
AI truyền thống không có kỹ thuật thích nghi nào ngoài việc gán nhãn thêm dữ liệu và thực hiện toàn bộ vòng lặp học máy (ML) gồm huấn luyện, triển khai và đánh giá. Ngược lại, AI tạo sinh sở hữu kiến thức rộng lớn về thế giới. Đôi khi, chúng ta cần điều chỉnh mô hình này cho các nhu cầu và tác vụ cụ thể hoặc để truyền tải kiến thức nội bộ, riêng tư và có tính sở hữu — điều này được thực hiện thông qua quá trình thích nghi. Nhiều kỹ thuật khác nhau có thể được sử dụng tùy thuộc vào mục đích cần đạt được.
4. FAQ
AI tạo sinh có thay thế AI truyền thống không?
Không. Hai loại AI phục vụ các mục đích khác nhau và thường được kết hợp trong cùng một hệ thống.
AI tạo sinh có phải Machine Learning không?
Có. AI tạo sinh là một nhánh của Machine Learning và Deep Learning.
ChatGPT thuộc loại AI nào?
ChatGPT là một hệ thống AI tạo sinh dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Kết luận
AI tạo sinh và AI truyền thống không phải là hai công nghệ cạnh tranh trực tiếp mà là hai cách tiếp cận bổ sung cho nhau trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. AI truyền thống phát huy thế mạnh trong các bài toán dự đoán, phân loại và ra quyết định dựa trên dữ liệu có cấu trúc, trong khi AI tạo sinh nổi bật nhờ khả năng tạo ra nội dung mới và tương tác linh hoạt với con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên.
Trong thực tế, các tổ chức thành công thường kết hợp cả hai: sử dụng AI truyền thống để phân tích và đưa ra quyết định chính xác, đồng thời tận dụng AI tạo sinh để nâng cao trải nghiệm người dùng, hỗ trợ sáng tạo nội dung và tăng năng suất làm việc. Việc hiểu rõ sự khác biệt giữa hai loại AI sẽ giúp doanh nghiệp và cá nhân lựa chọn đúng công nghệ cho từng bài toán cụ thể, từ đó khai thác tối đa giá trị mà trí tuệ nhân tạo mang lại.
Comments
Post a Comment