AI tạo sinh

AI tạo sinh (Generative AI) là một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tạo ra nội dung mới và nguyên bản, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Không giống như AI truyền thống phân tích hoặc hành động dựa trên dữ liệu hiện có, các mô hình tạo sinh học các mẫu và cấu trúc cơ bản từ một kho dữ liệu huấn luyện khổng lồ để tạo ra các đầu ra mới bắt chước các đặc điểm của dữ liệu mà chúng được huấn luyện. Công nghệ này được hỗ trợ bởi các mô hình học sâu phức tạp, chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), ngày càng trở nên dễ tiếp cận và mạnh mẽ.

AI tạo sinh hoạt động như thế nào?

Về cốt lõi, Generative AI dựa vào mạng nơ-ron (NN) được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ. Trong quá trình đào tạo, mô hình học một phân phối xác suất của dữ liệu. Khi được đưa ra một lời nhắc hoặc đầu vào, nó sử dụng phân phối đã học này để dự đoán và tạo ra phần tử có khả năng xảy ra tiếp theo trong một chuỗi, cho dù đó là một từ, một pixel hay một nốt nhạc. Quá trình này được lặp lại để xây dựng một phần nội dung hoàn chỉnh. Nhiều mô hình generative hiện đại được xây dựng trên kiến trúc Transformer, sử dụng cơ chế attention để cân nhắc tầm quan trọng của các phần khác nhau của dữ liệu đầu vào, cho phép nó nắm bắt các phụ thuộc phức tạp, tầm xa và tạo ra các đầu ra mạch lạc cao. Các mô hình mạnh mẽ, được đào tạo trước này thường được gọi là mô hình nền tảng.

AI tạo sinh (Generative AI) so với AI phân biệt (Discriminative AI)

Đối trọng với AI Tạo Sinh (Generative AI) là AI Phân Biệt (Discriminative AI). Sự khác biệt chính nằm ở mục tiêu của chúng:

• Mô Hình Tạo Sinh (Generative Models): Học phân phối dữ liệu để tạo các mẫu dữ liệu mới. Mục tiêu của chúng là trả lời câu hỏi: "Dữ liệu trông như thế nào?" Ví dụ bao gồm các mô hình cho tổng hợp văn bản thành hình ảnh hoặc tạo văn bản.
• Mô hình phân biệt (Discriminative Models): Học ranh giới giữa các lớp dữ liệu khác nhau để phân loại hoặc dự đoán nhãn cho một đầu vào nhất định. Mục tiêu của chúng là trả lời, "Sự khác biệt giữa các nhóm này là gì?" Hầu hết các tác vụ trong học có giám sát (supervised learning), chẳng hạn như phân loại ảnh (image classification) và phát hiện đối tượng (object detection) được thực hiện bởi các mô hình như Ultralytics YOLO, thuộc danh mục này.

Trong khi các mô hình phân biệt (discriminative models) rất xuất sắc trong việc phân loại và dự đoán, thì các mô hình sinh (generative models) lại vượt trội trong việc tạo và tăng cường dữ liệu.

Các Ứng dụng Thực tế

AI tạo sinh (Generative AI) đang chuyển đổi nhiều ngành công nghiệp với một loạt các ứng dụng:

1. Tạo và tăng cường nội dung: Các mô hình như GPT-4 có thể viết bài báo, email và mã, trong khi mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh như DALL-E 3 và Midjourney tạo ra hình ảnh tuyệt đẹp từ các mô tả văn bản đơn giản. Điều này đang cách mạng hóa các lĩnh vực từ tiếp thị và giải trí đến phát triển phần mềm, với các công cụ như GitHub Copilot hỗ trợ các nhà phát triển.
2. Tạo dữ liệu tổng hợp (Synthetic Data Generation): AI tạo sinh có thể tạo ra dữ liệu nhân tạo, thực tế để huấn luyện các mô hình máy học (ML) khác. Ví dụ: trong AI trong ngành ô tô, nó có thể tạo ra các tình huống lái xe hiếm gặp để cải thiện tính mạnh mẽ của các mô hình nhận thức trong xe tự hành. Tương tự, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nó có thể tạo ra hình ảnh y tế tổng hợp để huấn luyện các công cụ chẩn đoán, giúp vượt qua những thách thức liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu và bộ dữ liệu hạn chế. Kỹ thuật này bổ sung cho tăng cường dữ liệu truyền thống.

Các Loại Mô Hình Sinh Tạo Phổ Biến

Một số kiến trúc đóng vai trò then chốt trong sự tiến bộ của AI tạo sinh:

• Mạng đối kháng tạo sinh (Generative Adversarial Networks - GANs): Bao gồm hai mạng nơ-ron cạnh tranh nhau—một bộ tạo và một bộ phân biệt—hoạt động cùng nhau để tạo ra các đầu ra rất thực tế.
• Diffusion Models (Mô hình khuếch tán): Dần dần thêm nhiễu vào một hình ảnh và sau đó học cách đảo ngược quá trình để tạo ra hình ảnh có độ trung thực cao. Đây là công nghệ đằng sau các mô hình như Stable Diffusion.
• Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs): Dựa trên kiến trúc Transformer, các mô hình này được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản để hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống con người. Các tổ chức nghiên cứu hàng đầu như Google AI và Meta AI không ngừng thúc đẩy các giới hạn của những gì có thể.

Những thách thức và cân nhắc về mặt đạo đức

Sự trỗi dậy nhanh chóng của AI tạo sinh (Generative AI) đặt ra những thách thức đáng kể. Khả năng bị lạm dụng, chẳng hạn như tạo ra deepfakes cho các chiến dịch thông tin sai lệch hoặc vi phạm quyền sở hữu trí tuệ, là một mối quan tâm lớn. Các mô hình cũng có thể duy trì và khuếch đại các thành kiến thuật toán có trong dữ liệu huấn luyện của chúng. Giải quyết những vấn đề này đòi hỏi một cam kết mạnh mẽ đối với đạo đức AI và sự phát triển của các khuôn khổ quản trị mạnh mẽ. Hơn nữa, việc huấn luyện các mô hình lớn này tốn nhiều tài nguyên tính toán, làm dấy lên lo ngại về tác động môi trường của chúng. Quản lý hiệu quả vòng đời mô hình thông qua các nền tảng MLOps như Ultralytics HUB có thể giúp hợp lý hóa quá trình phát triển và triển khai.