Tại sao AI Tạo Sinh lại quan trọng?

Các ứng dụng AI tạo sinh như ChatGPT đã gây ấn tượng mạnh mẽ và thu hút sự chú ý từ công chúng cũng như các chuyên gia. Những ứng dụng này không chỉ giúp cải tiến trải nghiệm người dùng mà còn tạo ra các giải pháp mới mẻ, giúp người dùng đạt được hiệu suất làm việc cao hơn.

Theo báo cáo của Goldman Sachs, AI tạo sinh có thể đóng góp vào sự tăng trưởng 7% (tương đương gần 7 nghìn tỷ đô la) cho tổng sản phẩm quốc nội (GDP) toàn cầu. Họ cũng dự đoán rằng AI tạo sinh có thể tăng tốc độ tăng trưởng năng suất lên 1,5 điểm phần trăm trong thập kỷ tới.

Tăng tốc nghiên cứu

Thuật toán AI tạo sinh có khả năng phân tích và xử lý dữ liệu phức tạp theo những phương pháp mới, giúp các nhà nghiên cứu khám phá các xu hướng và mô hình mà phương pháp truyền thống có thể bỏ sót. Những thuật toán này có thể tóm tắt thông tin, đề xuất các giải pháp, tạo ra ý tưởng và viết tài liệu chi tiết từ các ghi chú nghiên cứu. Điều này làm cho AI tạo sinh trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực trong quá trình nghiên cứu và đổi mới.

Ví dụ, trong ngành dược phẩm, AI tạo sinh được sử dụng để tạo và tối ưu hóa các trình tự protein, từ đó tăng tốc đáng kể quá trình tìm kiếm và phát triển thuốc mới.

Cải thiện trải nghiệm khách hàng

AI tạo sinh có khả năng phản hồi tự nhiên trong các cuộc trò chuyện, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc nâng cao dịch vụ khách hàng và cá nhân hóa quy trình làm việc.

Chẳng hạn, các chatbot và trợ lý ảo sử dụng AI có thể cung cấp phản hồi chính xác và nhanh chóng cho khách hàng, giúp giải quyết các vấn đề ngay từ lần liên hệ đầu tiên. Các ứng dụng này còn có thể tăng cường sự tương tác với khách hàng bằng cách cung cấp các ưu đãi và thông tin được tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể của từng cá nhân.

Tối ưu hóa quy trình kinh doanh

AI tạo sinh giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình kinh doanh bằng cách áp dụng công nghệ máy học (ML) và AI vào mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh. Từ kỹ thuật, tiếp thị, dịch vụ khách hàng đến tài chính và bán hàng, AI tạo sinh có thể trích xuất và tóm tắt dữ liệu, đánh giá và tối ưu hóa các kịch bản khác nhau để giảm chi phí và nâng cao hiệu quả.

Ví dụ, AI tạo sinh có thể:

• Trích xuất và tóm tắt thông tin từ nhiều nguồn khác nhau cho các chức năng tìm kiếm kiến thức.
• Đánh giá và tối ưu hóa các chiến lược để giảm chi phí trong các lĩnh vực như tiếp thị, quảng cáo, tài chính và kho vận.
• Tạo dữ liệu tổng hợp để cung cấp dữ liệu được gán nhãn cho các quy trình học có giám sát và các quy trình máy học khác.

Nâng cao năng suất của đội ngũ

Các mô hình AI tạo sinh có thể cải thiện quy trình làm việc của nhân viên và trở thành trợ lý hiệu quả cho mọi người trong tổ chức. Từ việc tìm kiếm thông tin đến sáng tạo nội dung, AI tạo sinh hỗ trợ nhiều loại công việc khác nhau.

AI tạo sinh có thể giúp tăng năng suất cho các loại lao động khác nhau như sau:

• Hỗ trợ các nhiệm vụ sáng tạo bằng cách tạo ra nhiều nguyên mẫu dựa trên đầu vào và các giới hạn nhất định, và tối ưu hóa các thiết kế hiện có dựa trên phản hồi từ con người và các ràng buộc cụ thể.
• Đề xuất mã phần mềm mới cho các tác vụ phát triển ứng dụng.
• Hỗ trợ quản lý thông qua việc tạo báo cáo, tóm tắt và dự báo.
• Tạo nội dung email, blog và kịch bản bán hàng mới cho các nhóm tiếp thị.

Bằng cách áp dụng AI tạo sinh, doanh nghiệp có thể tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động trên toàn bộ tổ chức.

AI Tạo Sinh hoạt động như thế nào?

AI tạo sinh, giống như mọi công nghệ trí tuệ nhân tạo khác, hoạt động bằng cách sử dụng các mô hình máy học, được đào tạo trên khối lượng dữ liệu khổng lồ. Quá trình này cho phép AI học hỏi và thực hiện các nhiệm vụ một cách chính xác và hiệu quả.

Mô hình nền tảng

Mô hình nền tảng (FM) là các mô hình máy học được đào tạo trên một loạt dữ liệu phong phú và không được gắn nhãn. Những mô hình này có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau và được xem là kết quả của những tiến bộ công nghệ trong nhiều thập kỷ. FM sử dụng các mẫu và mối quan hệ đã học được để dự đoán mục tiếp theo trong một chuỗi.

Ví dụ, trong việc tạo hình ảnh, mô hình sẽ phân tích các đặc điểm của hình ảnh gốc và tạo ra một phiên bản sắc nét và rõ ràng hơn. Tương tự, trong xử lý văn bản, mô hình dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi dựa trên từ trước đó và ngữ cảnh tổng thể. Sau đó, mô hình chọn từ tiếp theo sử dụng các kỹ thuật phân phối xác suất để đảm bảo độ chính xác và tính liên quan.

Mô hình ngôn ngữ lớn

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một loại FM đặc biệt. Ví dụ điển hình của LLM là mô hình OnGPT. LLM tập trung vào các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ như tóm tắt văn bản, tạo nội dung, phân loại, trò chuyện mở, và trích xuất thông tin.

Điểm đặc biệt của LLM là khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau nhờ vào số lượng lớn tham số mà nó chứa, giúp mô hình học các khái niệm phức tạp. Một LLM như AI chatbot OnGPT có khả năng xử lý hàng tỷ tham số và tạo ra nội dung từ rất ít đầu vào. Trong quá trình đào tạo, nhờ việc tiếp xúc với dữ liệu đa dạng trên Internet, LLM học cách áp dụng kiến thức vào nhiều ngữ cảnh khác nhau, từ đó tạo ra các phản hồi và nội dung chính xác, phù hợp với yêu cầu của người dùng.

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.

Kết luận

AI tạo sinh là một công nghệ đột phá với tiềm năng thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Từ chăm sóc sức khỏe, giáo dục, nghệ thuật đến kinh doanh, AI tạo sinh đang mở ra những cơ hội mới và cải thiện hiệu suất trong nhiều lĩnh vực khác nhau. OnGPT, với khả năng học hỏi liên tục và phản hồi linh hoạt, là một trong những hệ thống AI tạo sinh tiên tiến nhất hiện nay, mang lại những trải nghiệm người dùng tốt hơn và giúp giải quyết các vấn đề phức tạp.

Dù còn nhiều thách thức phía trước, tiềm năng của AI tạo sinh là vô hạn. Việc hiểu rõ về công nghệ này và tận dụng nó một cách hợp lý sẽ giúp chúng ta khai thác được những lợi ích to lớn mà nó mang lại, đồng thời mở ra những khả năng sáng tạo mới mẻ và đầy thú vị cho tương lai.