Những tên công cụ AI tổng quát như ChatGPT, DALL-E và GitHub Copilot đều không còn xa lạ gì. Chúng đang thu hút rất nhiều sự quan tâm của công chúng nhờ vào khả năng làm việc tự động từ tạo nội dung tiêu đề email tới hoàn thành một tác phẩm nghệ thuật chỉ trong tích tắc.
Vậy nên, việc làm sao để hiểu và sử dụng được AI tổng quát là rất quan trọng.
AI TỔNG QUÁT (GENERATIVE AI) LÀ GÌ?
AI tổng quát là một thuật ngữ dùng để chỉ những mô hình và công cụ AI được sử dụng để tạo nội dung mới, chẳng hạn như tạo văn bản, hình ảnh, video, code,... AI tổng quát sử dụng rất nhiều kỹ thuật, bao gồm cả mạng thần kinh và thuật toán học sâu, để xác định các mẫu và tạo ra kết quả mới dựa trên chúng.
AI TỔNG QUÁT ĐƯỢC SỬ DỤNG VÀO MỤC ĐÍCH GÌ?
Các hệ thống AI truyền thống được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu để xác định các mẫu và chúng có khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể có thể giúp ích cho người dùng. Nhưng AI tổng quát lại là một dạng nâng cấp hơn khi sử dụng các hệ thống và mô hình phức tạp để tạo ra các kết quả đầu ra mới hoặc sao chép kết quả và tạo ra một tệp mới dưới dạng hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh dựa trên lệnh.
Chẳng hạn như, các mô hình và ứng dụng AI tổng quát có thể được sử dụng cho văn bản, hình ảnh, video, dữ liệu, tạo mã lập trình và dịch ngôn ngữ. Theo các nhà phát triển, thay vì tìm kiếm trên internet hoặc tìm đến cộng đồng nhà phát triển để được trợ giúp, các mô hình AI tổng quát có thể được sử dụng để giúp tạo mã lập trình mới với lệnh của người dùng, hoàn thành mã được viết một phần với các đề xuất hoặc thậm chí dịch mã từ một chương trình sang ngôn ngữ khác. Ví dụ như, ở cấp độ đơn giản, GitHub Copilot sử dụng mô hình Codex của OpenAI để đưa ra các đề xuất mã ngay từ trình chỉnh sửa của nhà phát triển.
CÁCH THỨC HOẠT ĐỘNG CỦA AI TỔNG QUÁT
Các mô hình AI tổng quát hoạt động bằng cách sử dụng mạng lưới thần kinh để xác định các mẫu từ tập hợp dữ liệu lớn, sau đó tạo dữ liệu hoặc nội dung mới và nguyên bản. Vậy mạng thần kinh ở đây là gì? Nói một cách đơn giản, chúng sử dụng các nút liên kết với nhau tạo thành mạng lưới chằng chịt khiến ta dễ liên tưởng tới các tế bào thần kinh của con người. Các mạng này là nền tảng của các mô hình học máy và học sâu, sử dụng cấu trúc thuật toán phức tạp để xử lý lượng lớn dữ liệu như văn bản, mã hoặc hình ảnh. Việc huấn luyện các mạng nơ-ron này bao gồm việc điều chỉnh trọng số hoặc tham số của các kết nối giữa các nơ-ron để giảm thiểu sự khác biệt giữa đầu ra mong muốn và dự đoán, cho phép mạng học hỏi từ những sai lầm và đưa ra dự đoán chính xác hơn dựa trên dữ liệu.
KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG VÀO THẾ GIỚI THỰC CỦA AI TỔNG QUÁT
Tác động của AI tổng quát ngày một trở nên rõ ràng, dù mọi thứ vẫn chỉ đang ở giai đoạn sơ khai. Chẳng hạn như việc AI tổng quát đã và đang tích cực trao quyền cho các nhà phát triển ở hai khía cạnh: Viết mã và cho phép các nhà phát triển bị khuyết tật được tiếp cận sâu sắc hơn.
Đầu tiên là về khía cạnh viết mã. Dù là nhà phát triển mới hay dày dặn kinh nghiệm thì họ đều có thể sử dụng AI tổng quát để cải thiện quy trình viết mã của mình. Các công cụ mã hóa AI tổng quát có thể giúp tự động hóa một số tác vụ lặp đi lặp lại nhiều hơn, chẳng hạn như thử nghiệm, hoàn thiện mã hoặc thậm chí là tạo mã hoàn toàn mới. Ví dụ: GitHub Copilot sử dụng AI tổng quát để cung cấp cho các nhà phát triển các đề xuất mã. GitHub Copilot X mới nhất mang AI tổng quát đến nhiều trải nghiệm của nhà phát triển hơn trên trình chỉnh sửa, yêu cầu kéo, tài liệu, CLI,...
Thứ hai là việc cho phép các nhà phát triển khuyết tật tiếp cận sâu hơn. AI có thể làm tăng khả năng tiếp cận cho những người khuyết tật thông qua nhiều phương thức khác nhau, chẳng hạn như, chuyển lời nói thành văn bản, tạo âm thanh chuyển văn bản thành giọng nói hoặc các công nghệ hỗ trợ. Một trong những khả năng thú vị nhất của công cụ GitHub Copilot là khả năng kích hoạt bằng giọng nói cho phép các nhà phát triển gặp khó khăn khi sử dụng bàn phím có thể viết mã bằng giọng nói của họ. Bằng cách tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo AI, những loại công cụ này đang mở đường cho một tương lai toàn diện và dễ tiếp cận hơn trong công nghệ.
NHỮNG TRỞ NGẠI TRONG VIỆC XÂY DỰNG MÔ HÌNH AI TỔNG QUÁT
Để phát triển được một mô hình AI tổng quát không phải dễ, một khi lựa chọn xây dựng mô hình này, các tổ chức, doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với hai thách thức chính luôn hiện hữu. Thứ nhất là, AI tổng quát yêu cầu lượng tài nguyên tính toán khổng lồ, GPU đủ mạnh và dung lượng bộ nhớ lớn. Đây là điều không phải công ty nào cũng có thể làm được vì loại phần cứng này rất tốn kém. Thứ hai là, việc đào tạo các mô hình AI tổng quát để tạo ra kết quả đầu ra chính xác cũng đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao. Nếu dữ liệu đào tạo bị sai lệch hoặc không đầy đủ, các mô hình có thể tạo ra nội dung không chính xác hoặc không hữu ích.
Google translate