Sau sự bùng nổ của ChatGPT, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI hay GenAI) đã trở thành tâm điểm trong làn sóng đổi mới công nghệ. Từ việc viết văn bản, tạo hình ảnh, soạn nhạc đến viết mã lập trình, GenAI đang thay đổi cách con người làm việc, sáng tạo và giao tiếp với máy móc.

Vậy trí tuệ nhân tạo tạo sinh thực chất là gì, hoạt động ra sao và vì sao nó lại được xem là bước ngoặt công nghệ? Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách công nghệ này hình thành, vận hành và những cơ hội – thách thức mà nó mang lại.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI), còn gọi là GenAI, là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tạo ra nội dung như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh hoặc mã code để phản hồi yêu cầu hoặc câu lệnh của người dùng. Ví dụ, một số AI tạo sinh nổi bật mà bạn có thể biết như: ChatGPT, Claude, Grok, DeepSeek,...

Không giống như các hệ thống AI chỉ phân tích hoặc nhận dạng dữ liệu, GenAI có thể tạo ra những thứ hoàn toàn mới. Nó hoạt động dựa trên các mô hình học máy phức tạp gọi là mô hình học sâu (deep learning). Chúng học cách nhận diện và mã hóa các mẫu, mối quan hệ trong lượng dữ liệu khổng lồ, sau đó sử dụng thông tin đó để hiểu yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên của người dùng và phản hồi bằng nội dung mới phù hợp.

Nhờ khả năng này, GenAI có thể tạo ra rất nhiều loại nội dung khác nhau:

Sự ra đời của GenAI đã mở ra một làn sóng đổi mới và ứng dụng AI mạnh mẽ chưa từng thấy. Các doanh nghiệp đang tích cực tìm cách tận dụng công nghệ này để tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao giá trị cho sản phẩm, dịch vụ của mình.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh hoạt động chủ yếu qua ba giai đoạn:

Đây là bước tạo ra mô hình nền tảng, làm cơ sở cho nhiều ứng dụng GenAI. Thuật toán được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu thô, chưa gắn nhãn. Nó học bằng cách dự đoán phần tử tiếp theo trong một chuỗi và liên tục điều chỉnh để cải thiện độ chính xác.

Kết quả của quá trình huấn luyện là một mạng lưới thần kinh chứa các tham số với khả năng tự động tạo nội dung. Tuy nhiên, đây là một quá trình tốn kém, kéo dài và đòi hỏi rất nhiều tài nguyên.

Ví dụ: Hãy tưởng tượng, bạn dạy một đứa trẻ bằng cách cho nó đọc rất nhiều sách. Khi gặp câu "Con mèo đang [khoảng trống] trên cây", nó đoán từ còn thiếu là "ngủ" hay "ngồi". Nếu đoán đúng, nó học được cách dùng từ đó. Sau khi quá trình này lặp lại hàng triệu lần, đứa trẻ dần hiểu cách các từ kết nối với nhau. Từ đó, nó có thể tạo ra nội dung mới từ những gì đã được học.

Sau khi một ứng dụng GenAI được tinh chỉnh và đưa vào sử dụng, các nhà phát triển vẫn tiếp tục đánh giá chất lượng đầu ra và điều chỉnh mô hình để cải thiện độ chính xác.

Một phương pháp giúp mô hình GenAI hoạt động tốt hơn là dùng RAG (Retrieval - Augmented Generation hay Tạo tăng cường truy xuất). RAG cho phép mô hình tra cứu thông tin từ các nguồn bên ngoài, thay vì chỉ dùng kiến thức đã học trước đó.

Ví dụ: Khi bạn hỏi ChatGPT, "Thời tiết hôm nay ở Thành phố Hồ Chí Minh thế nào?", mô hình gốc sẽ không biết vì nó không được huấn luyện với dữ liệu thời tiết mới. Nhưng nếu có RAG, ChatGPT có thể tìm thông tin từ web thời tiết hiện tại rồi trả lời chính xác.

Nhờ RAG, mô hình có thể cập nhật thông tin liên tục, trả lời chính xác hơn và nêu rõ nguồn của thông tin.

GenAI mang lại những lợi ích to lớn cho cá nhân và tổ chức. Một số lợi ích tiêu biểu của GenAI có thể kể đến là:

(1) Nâng cao hiệu suất công việc: Gen AI có thể tự động hóa hoặc tăng tốc các công việc tốn nhiều công sức, giúp cắt giảm chi phí và giải phóng thời gian cho nhân viên để họ tập trung vào các nhiệm vụ mang lại giá trị cao hơn.

(2) Tăng cường sự sáng tạo: Các công cụ này có thể gợi ý ý tưởng, đưa ra nhiều phiên bản nội dung mới mẻ, từ đó giúp người sáng tạo vượt qua bế tắc và phát triển ý tưởng một cách linh hoạt hơn.

(3) Cải thiện việc ra quyết định: Bằng cách phân tích lượng dữ liệu lớn, nó có thể phát hiện các mẫu, thông tin quan trọng. Từ đó, GenAI hỗ trợ con người đưa ra quyết định nhanh và chính xác hơn.

(4) Luôn luôn sẵn sàng: GenAI có thể hoạt động liên tục mà không mệt mỏi. Điều này rất hữu ích trong các ứng dụng như chatbot hỗ trợ khách hàng.

Tuy nhiên, GenAI vẫn còn đối mặt với những thách thức và rủi ro đáng kể:

(1) Ảo giác AI (Hallucinations): Mô hình đôi khi tạo ra thông tin sai lệch nhưng nghe có vẻ hợp lý, nên cần hạn chế nguồn dữ liệu và liên tục tinh chỉnh để giảm lỗi.

(2) Đầu ra không nhất quán: Cùng một yêu cầu có thể cho kết quả khác nhau do tính chất ngẫu nhiên hoặc xác suất của mô hình. Tuy nhiên, điều này có thể cải thiện bằng kỹ thuật viết prompt (prompt engineering).

(3) Thiên vị (Bias): Mô hình có thể học các thành kiến xã hội có trong dữ liệu đào tạo và tạo ra nội dung thiên vị, không công bằng hoặc gây khó chịu.

(4) Rủi ro bảo mật và quyền riêng tư: AI có thể bị lạm dụng để tạo nội dung lừa đảo hoặc làm rò rỉ thông tin cá nhân và tài sản trí tuệ.

(5) Deep Fakes: AI có thể tạo hình ảnh, video hoặc âm thanh giả mạo, gây hại nghiêm trọng nếu bị sử dụng sai mục đích.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là một công nghệ mạnh mẽ với tiềm năng biến đổi nhiều lĩnh vực bằng cách tự động hóa và tăng cường khả năng sáng tạo. Đặc biệt, sau sự bùng nổ của ChatGPT, GenAI đã thực sự thay đổi cách con người sống, học tập và làm việc.

Tuy nhiên, việc ứng dụng công nghệ này cũng đòi hỏi sự chú ý cẩn thận đến các thách thức liên quan đến độ chính xác, công bằng, an ninh và đạo đức.