Nền Tảng Generative AI: Giải Mã Từ Oscar

Tiếng Vang Từ Giải Oscar: Sự Bùng Nổ Của Generative AI

Với sự bùng nổ và sức mạnh của Generative AI trong thời gian hiện nay, đặc biệt trong lĩnh vực phim ảnh, đã giúp sản xuất một số bộ phim được trao giải thưởng vào tháng 3 năm nay. Đặc biệt, khi ứng dụng AI cho vai viễn của Adrian Brody trong “The Brutalist”, đã giúp anh giành được giải thưởng “Best Actor” tại lễ trao giải Oscar năm nay, trở thành một chủ đề nóng hổi.

Viện Hàn lâm Khoa học và Nghệ thuật Điện ảnh (AMPAS) của Hoa Kỳ thậm chí đã ban hành các quy định mới về tiêu chuẩn đề cử và đánh giá giải thưởng cho lễ trao giải Oscar lần thứ 98, cho thấy sự công nhận tiềm năng của những bộ phim được thực hiện với trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực điện ảnh.

Vậy Generative AI thực chất là gì? Tại sao công nghệ này lại phát triển mạnh mẽ và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực đến như vậy? Trong bài viết này, Chief AI Officer sẽ từng bước giải mã những kiến thức cơ bản, đặt nền móng cho sự hiểu biết về Generative AI.

Generative AI Là Gì?

Một cách đơn giản, AI tạo sinh (Generative AI – Gen AI) là một nhánh đặc biệt của trí tuệ nhân tạo (AI). Nó tập trung vào việc sử dụng các mô hình tạo sinh, xây dựng các mô hình có khả năng tạo ra dữ liệu mới. Generative AI có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh, mã code, âm thanh và nội dung với chất lượng cao, dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng được đào tạo.

Điểm khác biệt then chốt giữa Generative AI và AI truyền thống là nằm ở khả năng sáng tạo. Thay vì chỉ đơn thuần “hiểu”, phân loại hoặc dự đoán dựa vào dữ liệu đầu vào, Generative AI có thể tạo ra những nội dung mới mẻ và đa dạng.

Sự khác biệt cốt lõi của Generative AI nằm ở khả năng học sâu và khả năng sáng tạo độc đáo. Thay vì chỉ ghi nhớ các mẫu cụ thể, AI tạo sinh xác định các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu, tận dụng các phương pháp học tiên tiến khác nhau, nhằm tạo ra những nội dung mới.

Các công cụ AI nổi tiếng hiện nay như ChatGPT, Copilot, Gemini (cho văn bản) hoặc Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion (cho hình ảnh) đều được phát triển từ nền tảng của AI tạo sinh. Trên thị trường toàn cầu, những công ty hàng đầu trong lĩnh vực phát triển Generative AI bao gồm OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google, DeepSeek,…

Generative AI Hoạt Động Như Thế Nào?

Quá trình hoạt động của AI tạo sinh, nhằm xác định các mẫu và cấu trúc dữ liệu để tạo ra nội dung mới, bao hồm ba giai đoạn chính: huấn luyện (Training), tinh chỉnh (Fine-tuning) và tạo sinh (Generation).

Huấn luyện (Training)

Quá trình huấn luyện là giai đoạn quan trọng nhất, nơi mô hình Generative AI học cách hiểu và tái tạo các đặc điểm của dữ liệu. Mọi mô hình AI tạo sinh đều bắt đầu với một mô hình nền tảng (Foundation Models), một mạng lưới nơ-ron sâu đóng vai trò là cơ sở cho nhiều ứng dụng AI khác nhau.

Các mô hình nền tảng này là những mô hình AI quy mô lớn, được huấn luyện trước trên một lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được tạo ra cho các ứng dụng tạo văn bản như GPT. Bên cạnh đó, còn có các mô hình nền tảng khác để tạo hình ảnh, video, âm thanh, nhạc hoặc tạo đa dạng loại nội dung.

Để xây dựng một mô hình nền tảng, các nhà khoa học AI đào tạo một thuật toán học sâu bằng cách đưa vào AI một lượng khổng lồ dữ liệu thô. Dữ liệu này thường không được sắp xếp sẵn hay gắn nhãn cụ thể (ví dụ: terabyte dữ liệu thu thập từ internet).

Trong quá trình huấn luyện, thuật toán này sẽ liên tục thực hiện hàng triệu bài tập “điền vào chỗ trống”, cố gắng dữ đoán phần tiếp theo của một chuỗi dữ nhiệu, ví dụ:

• Trong một câu: đoán từ tiếp theo.
• Trong một bức ảnh: đoán phần tiếp theo của hình ảnh.
• Trong một dòng mã: đoán câu lệnh tiếp theo.

Kết quả của quá trình đào tạo là một mạng lưới nơ-ron chứa hàng tỷ tham số. Mạng lưới này đã học được những biểu diễn được mã hóa của các đối tượng, các mẫu và các mối quan hệ giữa chúng. Nhờ vậy, “bộ não” AI có thể tự động tạo ra nội dung mới để phản hồi lại những gì chúng ta đứa vào.

Tinh chỉnh (Fine-tuning)

Sau khi huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu chung, mô hình nền tảng vẫn chưa thể tạo ra các nội dung cụ thể với độ chính xác cao. Đó là lý do tại sao giai đoạn tinh chỉnh trở nên quan trọng.

Trong giai đoạn này, Generative AI sẽ được cung cấp dữ liệu được gắn nhãn (labeled data) đặc biệt, bao gồm:

• Các câu hỏi hoặc yêu cầu mà ứng dụng tạo nội dung có khả năng nhận được từ người dùng.
• Các câu trả lời đúng tương ứng với câu hỏi đó và được trình bày theo định dạng mong muốn.

Ví dụ: Khi đào tạo chatbot dịch vụ khách hàng, những người phát triển sẽ tạo hàng trăm hoặc hàng nghìn tài liệu chứa các câu hỏi thường gặp của khách hàng. Sau đó, thực hiện gắn nhãn cho mỗi câu hỏi với câu trả lời chính xác và được trình bày theo cách muốn chatbot trả lời. Mô hình sau đó sẽ được cung cấp những tài liệu đã được gắn nhãn này để “học”.

Qua quá trình này, mô hình sẽ hiểu được mối liên hệ giữa các câu hỏi cụ thể và các câu trở lời chính xác theo từng ngữ cảnh khách hàng. Từ đó nó sẽ điều chỉnh kiến thức chung của mình để trở nên chuyên nghiệp hơn trong lĩnh vực cụ thể.

Tạo sinh (Generation)

Các nhà phát triển và người dùng liên tục đánh giá kết quả của các ứng dụng Generative AI và thực hiện điều chỉnh mô hình, thậm chí là mỗi tuần một lần để các kết quả có độ chính xác hoặc tính liên quan cao hơn. Tuy nhiên, mô hình nền tảng lại được cập nhật ít thường xuyên hơn, có thể là hàng năm hoặc 18 tháng.

Khám Phá Các Kiến Trúc Mô Hình Nổi Bật Của Genarative AI

AI tạo sinh được xây dựng dựa trên các mô hình học sâu, chúng tiếp nhận một lượng lớn dữ liệu thô và nắm được “bản chất” của dữ liệu đó để tạo thành một “bản tóm tắt” thông minh. Ở cấp độ cao, các mô hình này sử dụng “bản tóm tắt” đã được học để tạo ra những đầu ra mới mẻ, độc đáo nhưng vẫn mang những đặc điểm tương đồng với dữ liệu gốc.

Các mô hình tạo sinh (Generative Models) đã được sử dụng trong nhiều năm để phân tích dữ liệu số trong thống kê. Nhưng nhờ sự phát triển mạnh mẽ của học sâu (Deep Learning) đã khiến các mô hình này mở rộng sang hình ảnh, giọng nói và các dữ liệu phức tạp khác.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Được giới thiệu vào năm 2014, GANs bao gồm hai mạng nơ-ron:

• Bộ tạo (Generator): Tạo ra những tác phẩm giả mạo nhưng trông giống thật đến mức khó có thể phân biệt. Nó học cách tạo ra dữ liệu mới dựa trên dữ liệu huấn luyện mà nó được cung cấp.
• Bộ phân biệt (Discriminator): Đánh giá độ chính xác và chất lượng của những tác phẩm được tạo ra. Nó sẽ phân biệt tác phẩm nào là thật, nào là giả và chỉ ra những điểm bất hợp lý để Bộ tạo điều chỉnh trong tương lai.

Thuật toán đối nghịch này sẽ khuyến khích mô hình tạo ra các đầu ra ngày càng chất lượng cao. Qua mỗi vòng, Bộ tạo sẽ giỏi hơn trong việc tạo dữ liệu giả và Bộ phân biệt cũng trở nên giỏi hơn trong việc phát hiện các giả mạo.

GANs thường được sử dụng để tạo các sản phẩm về hình ảnh, video và âm thanh với nội dung thực tế, chất lượng cao trên nhiều miền khác nhau. Chúng có thể chuyển đổi phong cách hình ảnh như từ dạng ảnh thành bản phác thảo bằng bút chì hoặc tạo ra các giọng nói nhân tạo.

Trong lĩnh vực điện ảnh, Generative AI đã được sử dụng để hỗ trợ nam chính László Tóth (do Adrian Brody thủ vai) trong của bộ phim “The Brutalist”, để khiến lời thoại tiếng Hungary của anh ấy chân thực hơn.

Variational Autoencoders (VAEs)

VAEs là một kiến trúc mạng nơ-ron tạo sinh, bao gồm hai thành phần chính:

• Bộ mã hóa (Encoder): Chuyển đổi dữ liệu đầu vào không có nhãn thành một biểu diễn nén trong một không gian tiềm ẩn (latent space). Thay vì một điểm duy nhất, nó học cách mô tả mỗi đặc trưng của dữ liệu bằng một khoảng giá trị có khả năng xảy ra.
• Bộ giải mã (Decoder): Lấy một mẫu ngẫu nhiên từ không gian tiềm ẩn (latent space) và thực hiện giải mã dữ liệu trở lại thành dữ liệu đầu ra, tạo ra các biến thể mới.

Được giới thiệu vào năm 2013, VAEs có khả năng mã hóa dữ liệu như một bộ mã hóa tự động, nhưng nổi baath là giải mã ra nhiều biến thể mới. Bằng cách huấn luyện VAEs với các điều kiện cụ thể, mô hình có thể tạo ra các biến thể dữ liệu phù hợp, cho phép kiểm soát quá trình tạo sinh tốt hơn.

VAEs được ứng dụng để tạo các biến thể của hình ảnh, âm thanh và văn bản dựa trên một số điều kiện nhất định. Chẳng hạn như tạo ra hình ảnh một con mèo với màu lông và hành động cụ thể bằng cách cung cấp các thông tin trong quá trình tạo sinh.

Transformers

Một kiến trúc mạng nơ-ron đã tạo ra một cuộc cách mạng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau của Generative AI, bao gồm cả hình ảnh và âm thanh. Đây là nền tảng của hầu hết các công cụ Generative AI nổi bật hiện nay như ChatGPT và GPT-4, Copilot, BERT, Bard và Midjourney.

Các kiến trúc mạng nơ-ron tuần tự truyền thống như Recurrent Neural Networks (RNNs) gặp khó khăn trong việc xử lý các chuỗi dữ liệu dài và thường xử lý từng từ một, dẫn đến việc khó nắm bắt các mối quan hệ giữa các từ ở xa nhau trong câu hoặc đoạn văn .

Để giải quyết vấn đề này, Transformers sử dụng một khái niệm gọi là attention (cơ chế chú ý), giúp xác định và tập trung các những gì quan trọng nhất trong dữ liệu của một chuỗi để:

• Xử lý toàn bộ chuỗi dữ liệu cùng một lúc.
• Nắm bắt ngữ cảnh của dữ liệu chuỗi.
• Mã hóa dữ liệu huấn luyện thành các siêu tham số (embeddings) biểu diễn dữ liệu và ngữ cảnh của nó.

Ngoài ra, Transformer còn vượt trội trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), có thể tạo ra các chuỗi dữ liệu dài hơn với độ chính xác cao hơn và chất lượng hơn so với các mô hình AI tạo sinh khác.

Diffusion Models

Diffusion Models, còn gọi là mô hình khuếch tán, hoạt động theo một cách độc đáo như “tẩy xóa” và “vẽ lại” bức tranh:

• “Tẩy xóa” (Thêm nhiễu): Đầu tiên, mô hình sẽ từ từ thêm nhiễu vào dữ liệu huấn luyện. Quá trình này diễn ra nhiều lần cho đến khi dữ liệu bị phủ đầy nhiễu và trở nên mờ ảo, không thể nhận ra.
• “Vẽ lại” (Khử nhiễu): Sau đó, mô hình sẽ được huấn luyện để làm ngược lại. Nó học cách từng bước loại bỏ những hạt nhiễu và tái tạo lại dữ liệu rõ ràng và theo mong muốn.

Mặc dù quá trình huấn luyện Diffusion Models tốn nhiều thời gian hơn so với các mô hình khác, nhưng chúng mang lại khả năng kiểm soát chi tiết tốt hơn với kết quả tạo ra. Điều này đặc biệt đúng trong việc tạo ra những hình ảnh chất lượng cao.

Một ví dụ điển hình cho sức mạnh của Diffusion Models là DALL-E, công cụ tạo ảnh nổi tiếng của OpenAI. Nó sử dụng mô hình khuếch tán để tạo ra những hình ảnh độc đáo và ấn tượng từ mô tả bằng văn bản.

Ứng Dụng “Biến Hóa” Của Generative AI

Có thể thấy rõ sự phổ biến của trí tuệ nhân tạo (AI) trong hầu hết mọi lĩnh vực từ công việc cho đến học tập và giải trí cá nhân. Khi công nghệ không ngừng phát triển và các tổ chức doanh nghiệp ngày càng tích cực ứng dụng công cụ này vào quy trình làm việc, sản xuất và phát triển sản phẩm, chúng ta sẽ chứng kiến sự hiện diện ngày càng sâu rộng của AI tạo sinh.

Sau đây là một vài ví dụ ứng dụng Generative AI phổ biến nhất:

• Các mô hình AI tạo sinh có khả năng tạo ra các đoạn mã lập trình dựa trên mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Khả năng này khổng chỉ tự động hóa mà còn đẩy nhanh quá trình viết mã mới. Góp phần tăng tốc quá trình phát triển phần mềm và giảm thiểu tối đa các lỗi có thể phát sinh.
• Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang được tận dụng để thực hiện tạo ra các bài viết blog, bài đăng trên mạng xã hội, tiêu đề quảng cáo, kịch bản video và các nội dung khác một cách nhanh chóng và sáng tạo. Điểu này mang lại lợi ích giúp các doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và tăng cường hiệu quả truyền thông.
• Chatbot được hỗ trợ bởi Generative AI đang ngày càng được ứng dụng mạnh mẽ trong việc tương tác với khách hàng. Chúng trả lời các câu hỏi một cách thông minh, cung cấp thông tin về sản phẩm và dịch vụ, giải quyết các vấn đề cơ bản và cá nhân hóa cho từng trường hợp.
• Generative AI có thể phân tích các bộ dữ liệu kinh doanh phức tạo, tạo ra các báo cáo, dự đoán và gợi ý trực quan, giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định chiến lược phù hợp. Hơn nữa, thông tin về xu hướng thị trường, ý kiến khách hàng, hoạt động của đối thủ cạnh tranh cũng được công cụ thực hiện để cung cấp cho doanh nghiệp.
• Với khả năng phân tích được phát triển mạnh mẽ, AI tạo sinh có khả năng phân tích giao dịch và hồ sơ tài chính, phát hiện những nguy cơ gian lận tiềm ẩn, để giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính giảm thiểu nhiều rủi ro có thể xảy ra.

Những Hạn Chế Khi Ứng Dụng Của Generative AI

Với những bước tiến đáng kể và vượt bậc trong thời gian ngắn, việc ứng dụng Generative AI vẫn đặt ra không ít những thách thức và rủi ro đáng kể cho nhà phát triển, người dùng và công chúng nói chung.

“Ảo giác” kết quả đầu ra

Một kết quả từ AI tạo sinh hoàn toàn không chính xác nhưng được diễn đạt một cách hợp lý được gọi là “ảo giác AI”. Đối với những yêu cầu mang tính thực tế cao như câu chuyện có thật hoặc các bài nghiên cứu thực tế, Gen AI sẽ cho ra các kết quả hoàn chỉnh với cả trích dẫn và nguồn dẫn, nhưng tất cả đều là hư cấu.

Các chuyên gia trong xem vấn đề này là một hệ quả không thể tránh khỏi của việc cân bằng giữa độ chính xác và khả năng sáng tạo của mô hình. Chính vì vậy sử dụng các công cụ AI, người dùng cần kiểm tra cẩn thận về độ chính xác của thông tin.

Những kết quả không thống nhất

Cùng một câu hỏi hoặc yêu cầu nhưng có thể cho ra các kết quả, giải đáp khác nhau, điều này ảnh hưởng do tính chất biến thiên hoặc xác suất vốn có của các mô hình Gen AI. Hạn chế này gây ra sự khó chịu và hoang mang cho người sử dụng, đặt biệt là một số ứng dụng nhất định như chatbot dịch vụ khách hàng, nơi cần sự chính xác và nhất quán cao trong phản hồi cho khách hàng.

Các mối đe dọa về an ninh và quyền riêng tư

Những nguồn dữ liệu được đưa vào Generative AI có thể trở thành mục tiêu bị xâm nhập và khai thác để tạo ra các email, cuộc gọi hoặc tin nhắn lừa đảo, mang nội dung độc hại. Khả năng đánh lừa người dùng và gây ra những hậu quả nghiêm trọng.

Deepfakes

Deepfakes nổi lên như một trong những vấn đề đáng lo ngại nhất liên quan đến sức mạnh của Generative AI khi bị áp dụng với ý đồ xấu. Deepfakes là hình ảnh, video hoặc âm thanh do AI tạo ra hoặc AI thao túng, nhằm mục đích làm tổn hại danh tiếng cá nhân hoặc tổ chức, lan truyền thông tin sai lệch hoặc thậm chí được sử dụng trong các cuộc tấn công mạng.

Hiện nay các nhà nghiên cứu đang nổ lực phát triển các mô hình AI có thể phát hiện deepfakes với độ chính xác cao hơn. AI được kì vọng trong tương lai sẽ xử lý cả nội dung do chính AI tạo ra, chống lại những thách thức nguy hiểm này.

Kết Luận

Generative AI đang mở ra những chân trời sáng tạo mới trong vô số lĩnh vực. Từ hỗ trợ các nghệ sĩ và nhà thiết kế hiện thực hóa những ý tưởng độc đáo, đến việc tự động hóa sáng tạo nội dung, Generative AI hứa hẹn mang lại những thay đổi sâu sắc trong cách chúng ta làm việc, giải trí và tương tác với công nghệ.

Để tiếp tục khám phá sâu hơn về thế giới đầy tiềm năng của Generative AI, hãy đón đọc các bài viết tiếp theo của Chief AI Officer, hiểu thêm về những khía cạnh khác của công nghệ này.

Nếu bạn mong muốn trang bị những kiến thức và kỹ năng chuyên sâu về Generative AI, hãy tham gia khóa học Thạc sĩ Khoa học về Trí tuệ Nhân tạo (MSc in AI) được phối hợp cùng Đại học UMEF Thụy Sĩ.

Với đội ngũ giảng viên là các chuyên gia hàng đầu, bạn sẽ có nền tảng vững chắc và những kiến thức thực tể để tự tin ứng dụng AI vào các bài toán trong lĩnh vự của mình. Liên hệ hotline: 028 2442 244 để được hỗ trợ tư vấn chi tiết.