This is the Trace Id: a16978c115c5849d6e9f962fdff7db93
Bỏ qua để tới nội dung chính
Microsoft AI

AI tạo sinh hoạt động như thế nào?

Tìm hiểu tổng quan về AI tạo sinh, cách thức hoạt động của loại AI này và cách mà loại AI này định hình tương lai.
Người phụ nữ đang ngồi tại bàn và sử dụng máy tính xách tay.

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh là một lớp mô hình AI (ví dụ: chuỗi GPT hoặc Llama) có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu và tạo ra nội dung mới (bao gồm văn bản, hình ảnh và mã) phản ánh biểu cảm của con người – định nghĩa lại mối quan hệ của chúng ta với công nghệ.

Nội dung chính cần ghi nhớ

  • Tìm hiểu về AI tạo sinh, quá trình phát triển và nhiều ứng dụng của AI tạo sinh.
  • Khám phá các khái niệm cốt lõi của AI tạo sinh, bao gồm cách mạng lưới nơ-ron hoạt động để xử lý dữ liệu.
  • Khám phá quy trình đào tạo cho phép AI tạo sinh học hỏi, cải thiện và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
  • Tìm hiểu sâu hơn về các ví dụ cho thực tiễn áp dụng của AI tạo sinh.
  • Tìm hiểu về những thách thức và hạn chế của AI tạo sinh.
  • Tìm hiểu cách các nhà nghiên cứu đang nỗ lực để giúp AI tạo sinh trở nên có trách nhiệm, đồng thời xem điều gì sẽ xảy ra trong tương lai.

Tổng quan về AI tạo sinh

AI tạo sinh sử dụng các kỹ thuật máy học tiên tiến để phân tích các tập dữ liệu lớn và tạo nội dung mới dựa trên bối cảnh, kiểu, cấu trúc và giọng điệu của dữ liệu gốc. Khi tạo nội dung, mô hình AI sẽ dựa vào các mẫu trong dữ liệu để tạo ra đầu ra thường không thể phân biệt được với nội dung do con người tạo ra, cho dù đó là văn bản, hình ảnh, mã hay thậm chí là âm nhạc.

Sự phát triển của AI tạo sinh có thể bắt nguồn từ những ngày đầu của chatbot, chủ yếu là các hệ thống dựa trên quy tắc với khả năng hội thoại hạn chế. Đây là sự ra đời sớm của AI hội thoại, khác với AI tạo sinh ở chỗ loại AI này tập trung cụ thể vào các máy móc tham gia vào cuộc đối thoại mạch lạc với người dùng, thường là trong vai trò hỗ trợ khách hàng hoặc trợ lý ảo.

Khi sức mạnh tính toán và tính có sẵn dữ liệu tăng lên, việc mang tới các mô hình phức tạp hơn đã đánh dấu nên những cột mốc quan trọng. Việc phát hành ChatGPT của OpenAI đã cho thấy bước đột phá trong khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chứng minh khả năng tạo ra đoạn hội thoại tự nhiên, phù hợp với ngữ cảnh. Những tiến bộ trong mạng lưới nơ-ron đã cải thiện hơn nữa khả năng hiểu dữ liệu ngôn ngữ của mô hình, giúp các tương tác trở nên liền mạch và giống con người hơn.

Từ đó, AI tạo sinh đã được ứng dụng trong nhiều ngành, định hình lại cách các tổ chức tiếp cận sự sáng tạo và giải quyết vấn đề. AI tạo sinh giúp viết kịch bản, thiết kế nghệ thuật và sáng tác nhạc. AI tạo sinh tạo ra nội dung được cá nhân hóa phù hợp với từng đối tượng cụ thể tùy theo nhu cầu cụ thể của họ. AI tạo sinh có thể dự đoán sự tương tác giữa các loại thuốc và tóm tắt những phát hiện trong một báo cáo. Loại AI này thậm chí còn có thể hỗ trợ bạn khi bạn cần giúp đỡ. Bằng cách nuôi dưỡng sự sáng tạo, tăng năng suất và hợp lý hóa quy trình, AI tạo sinh tiếp tục chuyển đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ và với nhau. 

Các khái niệm cốt lõi của AI tạo sinh

AI tạo sinh được xây dựng dựa trên nền tảng mạng lưới nơ-ron, là các mô hình tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não người. Các mạng lưới này bao gồm nhiều lớp tế bào thần kinh được kết nối với nhau để xử lý và truyền thông tin, trong đó mỗi lớp có một mục đích cụ thể trong việc xử lý thông tin.

Lớp đầu tiên, lớp đầu vào, tiếp nhận dữ liệu thô được chuyển đổi khi truyền từ lớp này sang lớp khác, cuối cùng tạo ra đầu ra ở lớp cuối cùng. Cấu trúc phân cấp này cho phép mạng lưới nơ-ron học các mẫu và biểu diễn phức tạp trong dữ liệu, với các lớp sâu hơn thường xác định các mẫu trừu tượng hơn, giống như cách não người xử lý thông tin cảm giác.

Các tham số hoặc trọng số trong các lớp này rất quan trọng vì chúng quyết định cách dữ liệu đầu vào được biến đổi. Ví dụ: GPT-3.5, với 175 tỷ tham số, chứng tỏ chức năng học và tạo ra văn bản phức tạp vô cùng to lớn, vì mỗi tham số đều góp phần vào khả năng nhận dạng sắc thái trong ngôn ngữ và ngữ cảnh của mô hình, dẫn đến đầu ra mạch lạc hơn và phù hợp hơn với ngữ cảnh.

Mô hình AI tạo sinh hoạt động như thế nào

Các mô hình AI tạo sinh cần được đào tạo dựa trên dữ liệu. Điều này bao gồm việc đưa mạng lưới nơ-ron vào các tập dữ liệu lớn, nơi mô hình học cách nhận dạng các mẫu. Quá trình đào tạo bao gồm hai loại phương pháp học: học có giám sát và học không giám sát. Với học có giám sát, mô hình được cung cấp dữ liệu có nhãn, cho phép mô hình học các đầu ra cụ thể cho các đầu vào nhất định, trong khi với học không giám sát, mô hình khám phá dữ liệu mà không có nhãn rõ ràng, tự xác định các cấu trúc hoặc nhóm vốn có.

Trong quá trình đào tạo, mô hình sẽ học cách cải thiện dự đoán theo từng bước, tinh chỉnh khả năng tạo ra đầu ra mạch lạc và có liên quan. Điều này đạt được thông qua một quy trình gọi là truyền ngược, trong đó mô hình đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đầu vào, so sánh đầu ra với kết quả thực tế, sau đó tính toán lỗi hoặc mất mát. Vòng lặp phản hồi này cho phép mạng lưới tinh chỉnh các tham số của mạng lưới, dần cải thiện khả năng tạo nội dung chính xác và mạch lạc.

Về mặt xử lý ngôn ngữ, AI tạo sinh sẽ chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn, dễ quản lý hơn được gọi là mã thông báo, có thể biểu diễn toàn bộ từ, từ phụ hoặc thậm chí là các ký tự riêng lẻ, tùy theo thiết kế của mô hình. Điều này cho phép mô hình xử lý nhiều loại từ vựng và biến thể ngôn ngữ hiệu quả hơn. Thông qua việc xử lý mã thông báo, mô hình có thể hiểu rõ hơn mối quan hệ giữa các từ và tạo ra đầu ra có sắc thái hơn, nâng cao khả năng tạo câu mạch lạc và duy trì ngữ cảnh của mô hình trong các đoạn văn dài hơn, cuối cùng là cải thiện hiệu suất của mô hình trong các tác vụ như tạo văn bản và hội thoại.
Hình ảnh Tóm tắt quyết định AI
Tóm tắt quyết định AI

Tải Tóm tắt quyết định AI năm 2025

Đọc quan điểm của chuyên gia từ các nhà lãnh đạo Microsoft và AI để hiểu rõ hơn về cách thích ứng với sự thay đổi của nền tảng AI.

Các ví dụ cho thực tiễn áp dụng của AI tạo sinh

AI tạo sinh có nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực và ngành khác nhau. Một số ví dụ đáng chú ý bao gồm:

  • Tạo văn bản giống con người. Các mô hình AI tạo sinh, bao gồm chuỗi GPT, có thể tạo ra các bài viết, câu chuyện và bài đăng trên mạng xã hội, nâng cao hiệu quả sáng tạo nội dung và nỗ lực tiếp thị. Các mô hình này có thể hỗ trợ cho các chatbot tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên và cung cấp hỗ trợ khách hàng. AI tạo sinh cũng có thể hỗ trợ tóm tắt các tài liệu dài và tạo đoạn mã cho các nhà phát triển, từ đó tăng năng suất.

  • Tạo hình ảnh. Các mô hình như DALL-E có thể tạo ra hình ảnh độc đáo từ yêu cầu dạng văn bản, cho phép người dùng tạo ra tác phẩm nghệ thuật hoặc thiết kế phản ánh các khái niệm hoặc phong cách cụ thể – hoàn toàn phù hợp với định hướng nghệ thuật, thiết kế sản phẩm và thiết kế hình ảnh trong trò chơi.

  • Tạo âm thanh. Các công cụ như MuseNet của OpenAI có thể sáng tác nhạc gốc ở nhiều thể loại khác nhau, giúp các nhạc sĩ tạo ra các tác phẩm, nhạc phim và âm cảnh mới cho phim. Chúng cũng có thể tạo ra giọng nói chân thực và tổng hợp giọng nói để sử dụng trong sách nói, trợ lý ảo và trò chơi điện tử.

  • Tạo video. AI tạo sinh có thể hỗ trợ hoạt động tạo video bằng cách đề xuất các cách biên tập, chèn hiệu ứng chuyển tiếp hoặc thậm chí tạo cảnh quay mới, tạo điều kiện để sản xuất nội dung nhanh chóng. Các mô hình như Synthesia có thể tạo ra các video tổng hợp có hình đại diện chân thực để trình bày hoặc tường thuật nội dung, giúp hợp lý hóa các nỗ lực giáo dục và tiếp thị.

Thách thức và hạn chế

AI tạo sinh phải đối mặt với một số thách thức và hạn chế, bao gồm:

  • Yêu cầu về tài nguyên. Các mô hình AI tạo sinh đòi hỏi sức mạnh tính toán và năng lượng đáng kể để chạy, khiến việc đào tạo chúng trở nên tốn kém và tác động đến môi trường.

  • Thiếu độ minh bạch. Việc thiếu minh bạch trong các quy trình nội bộ và lộ trình ra quyết định của các mô hình khiến việc hiểu cách tạo ra kết quả đầu ra trở nên khó khăn. Điều này cản trở khả năng giám sát AI.

  • Sự phức tạp trong việc sáng tạo. Vì nội dung do AI tạo ra thường là kết quả của các mẫu đã học chứ không phải là sự đổi mới thực sự, nên AI tạo sinh vẫn chưa thể nắm bắt được sự kỳ diệu và phức tạp trong khả năng sáng tạo của con người.

  • Ảo giác. Các mô hình AI tạo sinh có thể tạo ra thông tin hợp lý nhưng sai lệch, dẫn đến khả năng thông tin sai lệch. Điều này gây ra rủi ro đáng kể cho các lĩnh vực quan trọng như báo chí, chăm sóc sức khỏe và giáo dục.

  • Thiên kiến. Dữ liệu đào tạo có thể chứa những thiên kiến ​​cố hữu, dẫn đến kết quả đầu ra làm duy trì các khuôn mẫu, đẩy một số nhóm nhất định ra xa hơn.

  • Câu hỏi liên quan đến sở hữu trí tuệ. Những lo ngại về mặt đạo đức liên quan đến quyền tác giả, quyền sở hữu và trách nhiệm giải trình là một cuộc tranh luận đang diễn ra trong lĩnh vực AI, báo hiệu nhu cầu về các khuôn khổ và hoạt động AI có trách nhiệm.

  • Khả năng sử dụng sai mục đích. Do khả năng tạo ra nội dung gây hiểu lầm và deepfake, AI tạo sinh có thể được sử dụng cho mục đích xấu, chẳng hạn như tuyên truyền hoặc lừa đảo.

Tương lai của AI tạo sinh

Vì các nhà nghiên cứu vẫn tiếp tục cải tiến các kỹ thuật của mình nên các mô hình AI tạo sinh sẽ trở nên tinh vi hơn nữa và có trách nhiệm hơn nữa. Điều này có thể tạo ra nội dung phù hợp hơn với bối cảnh cụ thể, ít gây ảo giác và thông tin sai lệch hơn. Các nhà nghiên cứu cũng đang thử nghiệm các phương pháp đào tạo nâng cao, như học tăng cường từ ý kiến phản hồi của con người, có thể mang lại kết quả có sắc thái hơn, giải quyết mối lo ngại về thiên kiến.

AI tạo sinh được kỳ vọng sẽ thúc đẩy những đổi mới đáng kể trong nhiều lĩnh vực. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, AI đang tạo ra các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa phù hợp với từng bệnh nhân, mang lại chất lượng chăm sóc tốt hơn. Trong giáo dục, giáo viên đang sử dụng AI để tạo ra chương trình giảng dạy tùy chỉnh dựa trên điểm mạnh và điểm yếu của học viên. Còn trong các ngành sáng tạo, AI đang cách mạng hóa cách các nhà thiết kế, nhà phát triển, người viết quảng cáo và biên kịch sáng tạo tác phẩm. Tuy nhiên, những tiến bộ này đi kèm với những tác động về mặt xã hội. Do sự thay đổi trên thị trường việc làm và các câu hỏi xung quanh quyền sở hữu nên nhu cầu về khuôn khổ pháp lý xoay quanh vai trò của AI trong cuộc sống con người ngày càng tăng.

Khi kỷ nguyên AI tiếp tục bước vào giai đoạn mới và thú vị hơn, điều cần thiết là các nhà nghiên cứu và chuyên gia phải đảm bảo rằng những tiến bộ của họ phục vụ lợi ích công cộng, đồng thời giảm thiểu rủi ro thông qua đối thoại liên tục với các bên liên quan. Miễn là có sự cân bằng giữa đổi mới và đạo đức, AI chắc chắn sẽ mở ra một tương lai tươi sáng và hiệu quả hơn.

Các câu hỏi thường gặp

  • AI tạo sinh là một lớp hệ thống AI được thiết kế để tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, nhạc hoặc video, bằng cách học các mẫu từ dữ liệu hiện có. Các mô hình này (như chuỗi GPT và DALL-E) sử dụng các kỹ thuật như học sâu để tạo ra các đầu ra có thể mô phỏng khả năng sáng tạo và biểu đạt của con người. Tìm hiểu thêm.
  • Kiểm soát đầu ra của hệ thống AI tạo sinh giúp ngăn chặn việc phát tán thông tin có khả năng sai lệch hoặc gây hại. AI tạo sinh cũng giúp thúc đẩy sự công bằng và hòa nhập bằng cách giảm thiểu rủi ro liên quan đến thiên kiến.
  • Tính năng chính của AI tạo sinh là khả năng tạo ra nội dung mới tự nhiên, phù hợp với ngữ cảnh và thường không thể phân biệt được với nội dung do con người tạo ra. Do đó, AI tạo sinh giúp các tổ chức tiết kiệm thời gian, hợp lý hóa quy trình và thúc đẩy khả năng sáng tạo.
  • AI tạo sinh sử dụng các thuật toán học sâu, chẳng hạn như mạng lưới nơ-ron, để phân tích các mẫu từ các tập dữ liệu lớn. Sau đó, loại AI này dự đoán và xây dựng các đầu ra phù hợp với dữ liệu đã được đào tạo, từ đó tạo ra các tổ hợp và biến thể mới lạ dưới dạng nội dung mới.
  • AI tạo sinh là một tập hợp con của AI. AI bao gồm nhiều công nghệ và ứng dụng rộng hơn, bao gồm các nhiệm vụ như phân tích dữ liệu, phân loại và ra quyết định, vốn có thể không liên quan đến việc tạo nội dung. Tìm hiểu thêm.
  • Dữ liệu đầu vào ban đầu được gọi là yêu cầu. Yêu cầu có thể là truy vấn văn bản, hình ảnh hoặc các dạng dữ liệu khác giúp hướng dẫn mô hình tạo nội dung có liên quan.
  • Mục tiêu chính của AI tạo sinh là giúp các cá nhân và tổ chức đạt được mục tiêu nhanh hơn và hiệu quả hơn. Trên thực tế, việc đưa AI vào doanh nghiệp có thể giúp bạn đạt được tác động và giá trị thực sự của AI đối với doanh nghiệp.
  • Để sử dụng AI tạo sinh, hãy bắt đầu bằng cách nhập yêu cầu rõ ràng và cụ thể. Sau đó, mô hình sẽ tạo nội dung dựa trên yêu cầu đó. Bạn có thể tinh chỉnh yêu cầu hoặc lặp lại kết quả để phù hợp hơn với mục tiêu của mình.
  • Chuỗi GPT của OpenAI và Gemini của Google là những ví dụ về AI tạo sinh với khả năng tạo văn bản dựa trên yêu cầu giống con người.

Theo dõi Microsoft