Generative AI là gì? Top 20 AI tạo sinh phổ biến nhất

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta. Trong đó, lĩnh vực phát triển mạnh mẽ nhất trong AI chính là Generative AI. Vậy Generative AI là gì? Nó hoạt động như thế nào và sẽ mang lại những tác động gì cho tương lai? Hãy cùng VietnamWorks HR Insider tìm hiểu sâu hơn về công nghệ đầy hứa hẹn này.

Generative AI là gì?

Generative AI (AI tạo sinh) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra những nội dung hoàn toàn mới, từ văn bản, hình ảnh, âm thanh cho đến những mô hình 3D phức tạp. Thay vì chỉ phân tích dữ liệu có sẵn như các loại AI truyền thống, Generative AI có thể tự sáng tác ra những tác phẩm độc đáo dựa trên những gì nó đã học được từ một lượng lớn dữ liệu.

Generative AI là gì

Cách Generative AI hoạt động

Sau khi biết Generative AI là gì, dưới đây là cách nó hoạt động. Generative AI dựa trên việc học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu để tạo ra các nội dung mới, độc đáo. Quá trình này bao gồm các bước chính:

• Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Bước này cực kỳ quan trọng để cung cấp đầu vào cho mô hình. Các dữ liệu đầu vào có thể là ảnh, âm thanh hay văn bản, cần phải là ví dụ chuẩn về đầu ra mong muốn. Tập dữ liệu càng lớn và đa dạng, mô hình sẽ càng có khả năng học tốt hơn.
• Lựa chọn và thiết lập mô hình: Việc lựa chọn kiến trúc Generative AI phù hợp với bài toán và dữ liệu đầu vào là bước then chốt. Quá trình này sẽ cần đến việc điều chỉnh các tham số, nhằm tối ưu hóa khả năng tạo ra kết quả tốt nhất.
• Tạo nội dung mới: Khi đã có dữ liệu đầu vào, mô hình sẽ tự động sinh ra các đầu ra mong muốn như hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh. Tuy nhiên, chất lượng kết quả phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu huấn luyện ban đầu – đây cũng chính là thách thức lớn đối với sự phát triển của Generative AI hiện nay.

Cách Generative AI hoạt động

Các mô hình của AI tạo sinh

Để xây dựng mô hình Generative AI, có nhiều cách tiếp cận khác nhau. Dưới đây là các mô hình phổ biến:

• Generative Adversarial Networks (GANs): Mô hình GAN sử dụng hai mạng neural đối đầu nhau – một mạng tạo ra dữ liệu giả và một mạng đánh giá độ giả mạo. Quá trình cạnh tranh này giúp cải thiện chất lượng dữ liệu tạo ra. Tuy nhiên, GANs thường chỉ phù hợp với các bài toán yêu cầu tạo dữ liệu dựa trên miền cụ thể, do tính đa dạng mẫu còn hạn chế.
• Variational Autoencoders (VAEs): Còn được gọi là bộ mã hóa tự động biến đổi, mô hình này mã hóa dữ liệu vào không gian vector rồi giải mã ngược lại để tạo dữ liệu gốc, mang lại hiệu quả cao trong các bài toán tái tạo và nén dữ liệu.
• Autoregressive Models: Đây là mô hình dự đoán tuần tự, tạo dữ liệu mới bằng cách dự đoán từng phần tử dựa trên các phần tử đã được sinh ra trước đó.
• Diffusion Models: Hoạt động bằng cách thêm nhiễu vào dữ liệu ban đầu, sau đó dần loại bỏ nhiễu để tạo ra kết quả mới. Đây là mô hình tiềm năng cho việc tạo hình ảnh chất lượng cao.
• Normalizing Flows: Biến đổi phân phối xác suất ban đầu thành phân phối mong muốn thông qua nhiều lớp biến đổi, phù hợp với các bài toán yêu cầu kiểm soát tốt phân phối đầu ra.

Ứng dụng của Generative AI

Với khả năng tạo ra nội dung mới một cách sáng tạo, Generative AI đã tạo ra một cuộc cách mạng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:

Ngôn ngữ

Generative AI đã thể hiện khả năng vượt trội trong việc tạo ra nội dung văn bản với độ chính xác và logic cao. Công nghệ này cho phép tạo ra các bài viết về nhiều chủ đề khác nhau như khoa học, công nghệ, giáo dục, văn hóa,… giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc sản xuất nội dung.

Âm thanh

Generative AI được xem là sự phát minh vượt bậc trong trí tuệ nhân tạo, nó có khả năng tạo ra hình ảnh và video với độ chân thực cao chỉ dựa trên mô tả ngôn ngữ. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình sáng tạo nội dung hình ảnh và video, tiết kiệm thời gian cũng như chi phí so với phương pháp thủ công truyền thống.

Ứng dụng của Generative AI là gì

Hình ảnh

Với các kỹ thuật như Autoregressive và GANs, Generative AI có thể tự động sáng tác nhạc dựa trên các tham số đầu vào như thể loại hay giai điệu. Công nghệ này giúp tạo ra nhạc điện tử, nhạc phim hoặc nhạc game theo phong cách của những nghệ sĩ nổi tiếng. Đồng thời sản xuất các hiệu ứng âm thanh và giọng đọc tự nhiên theo yêu cầu.

Dữ liệu tổng hợp

Ngoài ra, công nghệ này còn có khả năng tạo ra các dữ liệu hình ảnh và văn bản giả có tính chất tương tự như dữ liệu thật. Chính điều này đã nâng cao việc thiết lập các mô hình AI khác, đồng thời kiểm tra tính ổn định và an toàn của các hệ thống. Các thử nghiệm đã chứng minh tính hiệu quả và ứng dụng rộng rãi của những dữ liệu này.

Khám phá thêm những bài viết đặc sắc khác cùng VietnamWorks như: “engineering ai”, “công nghệ ai”, và một số mẹo vặt cuộc sống mà bạn có thể chưa biết. Bên cạnh đó, đừng bỏ lỡ những chủ đề hấp dẫn về tạo video bằng ai và lập trình ai.

Cơ hội và thách thức của Generative AI là gì?

Vậy cơ hội và thách thức của Generative AI là gì? Nó đã mang đến những tiềm năng vô hạn nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức. Hãy cùng khám phá chi tiết hơn về hai mặt của công nghệ này:

Cơ hội:

• Mở ra tiềm năng sáng tạo không giới hạn: Giúp các doanh nghiệp và cá nhân sáng tạo ra những nội dung mới mà trước đây chỉ có thể thực hiện thủ công.
• Cải thiện hiệu suất và độ chính xác của hệ thống AI: Cải thiện khả năng dự đoán và phân tích, đồng thời tăng tính linh hoạt của các ứng dụng.
• Khai phá và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn: Có thể xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng, giúp tìm ra các mẫu dữ liệu mà con người có thể bỏ sót.
• Tự động hóa và đẩy nhanh các quy trình: Từ việc tự động tạo nội dung đến việc phân tích dữ liệu, Generative AI còn tiết kiệm thời gian và nguồn lực đáng kể.

Cơ hội và thách thức của Generative AI là gì

Thách thức:

• Chất lượng đầu ra chưa tối ưu: Mặc dù có khả năng sáng tạo, nhưng kết quả mà Generative AI tạo ra đôi khi vẫn chưa đạt được chất lượng như mong đợi.
• Khó khăn trong việc kiểm soát kết quả: Generative AI có thể tạo ra những nội dung không phù hợp hoặc không chính xác nếu không được kiểm soát một cách chặt chẽ.
• Vấn đề về đạo đức: Sự phát triển của Generative AI cũng đặt ra nhiều thách thức về đạo đức, chẳng hạn như việc sử dụng AI để tạo ra nội dung giả mạo hoặc vi phạm bản quyền.
• Thách thức liên quan đến pháp lý: Việc quản lý và điều chỉnh các ứng dụng của Generative AI cũng đòi hỏi sự can thiệp của luật pháp, đặc biệt trong việc bảo vệ quyền riêng tư và an ninh thông tin.

Tác động của Generative AI đến thị trường lao động

Hiện nay, Generative AI đã tác động đến thị trường việc làm một cách đáng kể, cụ thể:

Thay đổi cấu trúc ngành nghề

Generative AI có thể thay thế nhiều công việc thủ công và lặp đi lặp lại, từ đó thúc đẩy việc thay đổi cơ cấu lao động trong nhiều ngành nghề. Tuy nhiên, điều này không đồng nghĩa với việc con người bị thay thế. Thay vào đó, AI sẽ đóng vai trò là một công cụ đắc lực, giúp con người tập trung vào những công việc đòi hỏi tính sáng tạo, kỹ năng tư duy phản biện và kỹ năng mềm cao hơn. Sự chuyển đổi này đòi hỏi lực lượng lao động phải liên tục nâng cao kỹ năng, thích ứng với công nghệ mới để nắm bắt những cơ hội mà AI mang lại.

Nắm rõ Kỹ năng mềm là gì? Tầm quan trọng trong công việc và sự thăng tiến

Nguy cơ mất việc làm

Sự phát triển của Generative AI có thể khiến một số nghề nghiệp trở nên thừa thãi, đặc biệt là những công việc không đòi hỏi kỹ năng sáng tạo và tư duy phức tạp. Điều này đặt ra thách thức lớn cho lực lượng lao động, đòi hỏi họ phải thích ứng với những thay đổi nhanh chóng của thị trường.

Generative AI đã tác động đến thị trường việc làm một cách đáng kể

Tuy nhiên, chúng ta không nên chỉ nhìn vào mặt trái của vấn đề. Generative AI cũng mở ra vô số cơ hội mới, tạo ra nhu cầu cao về các chuyên gia AI, dữ liệu và phần mềm. Nghĩa là thị trường lao động sẽ dần chuyển dịch sang các ngành nghề đòi hỏi nhân lực có khả năng sử dụng và quản lý AI.

Nhu cầu đào tạo và phát triển kiến thức, kỹ năng mới

Với ứng dụng rộng rãi của Generative AI, nhu cầu về các chuyên gia có kiến thức sâu trong lĩnh vực này cũng tăng cao. Các tổ chức và doanh nghiệp không chỉ tìm kiếm những cá nhân có khả năng kỹ thuật xuất sắc, mà còn cần những người hiểu cách ứng dụng AI vào thực tiễn và có khả năng phân tích hiệu quả dữ liệu do AI tạo ra. Việc này cũng đồng nghĩa với sự đào tạo liên tục để cập nhật các công nghệ mới nhất, trang bị kỹ năng về quản lý rủi ro và đạo đức trong việc sử dụng công nghệ AI.

Ngoài ra, vấn đề về minh bạch và trách nhiệm đạo đức trong việc sử dụng Generative AI cũng ngày càng trở nên quan trọng. Người lao động trong tương lai không chỉ cần có kiến thức kỹ thuật mà còn phải hiểu rõ các thách thức liên quan đến pháp lý và đạo đức, đảm bảo việc áp dụng AI một cách an toàn, hiệu quả trong mọi lĩnh vực.

 Lưu ý khi sử dụng Generative AI

Ngoài việc hiểu rõ Generative AI là gì, để tận dụng tối đa lợi ích của nó, bạn cần lưu ý:

• Hiểu rõ về bản quyền: Nội dung do AI tạo ra cần tuân thủ các quy định về bản quyền và sở hữu trí tuệ, đặc biệt khi sử dụng cho mục đích thương mại.
• Minh bạch về nguồn gốc: Cần công khai thông tin về việc sử dụng AI để tạo ra nội dung, tránh gây hiểu lầm.
• Tránh tạo thông tin sai lệch: Không sử dụng AI để tạo ra tin giả hoặc gây ảnh hưởng xấu đến người khác.
• Kiểm tra kỹ kết quả: Luôn kiểm tra và chỉnh sửa nội dung do AI tạo ra trước khi sử dụng.

Top 20 AI tạo sinh phổ biến nhất

Dưới đây là danh sách 20 công cụ Generative AI hàng đầu, giúp bạn hiểu rõ hơn về khả năng và ứng dụng của từng công cụ:

GPT-3

Phát triển bởi OpenAI, GPT-3 là một trong những mô hình ngôn ngữ lớn nhất hiện nay. Nó có khả năng tạo ra văn bản tự nhiên, hỗ trợ dịch thuật, tóm tắt, trả lời câu hỏi, và viết mã.

ChatGPT

Một chatbot tinh chỉnh từ GPT-3.5, ChatGPT hỗ trợ trò chuyện tự nhiên và thực hiện nhiều tác vụ như soạn email, viết luận, và tạo mã. Với giao diện thân thiện, ChatGPT dễ dàng tiếp cận người dùng phổ thông lẫn chuyên gia, giúp tiết kiệm thời gian và tăng năng suất trong nhiều lĩnh vực. Nó cũng liên tục được cập nhật để hiểu rõ hơn ngôn ngữ và nhu cầu của người dùng.

Gemini

Phát triển bởi Google DeepMind, Gemini là mô hình đa phương thức (multimodal), xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh, và video. Công cụ này mang đến các kết quả phong phú và đa dạng từ nhiều nguồn dữ liệu.

Gemini

Midjourney

Midjourney là một công cụ tạo hình ảnh từ văn bản, lý tưởng để hiện thực hóa ý tưởng sáng tạo. Với các cải tiến liên tục, công cụ này hứa hẹn tạo ra những hình ảnh chân thực và ứng dụng rộng rãi hơn trong tương lai.

Stable Diffusion

Một mô hình mã nguồn mở, Stable Diffusion tạo ra hình ảnh chất lượng cao từ văn bản và hỗ trợ tạo video hoặc mô hình 3D. Với cộng đồng phát triển tích cực, Stable Diffusion liên tục cập nhật các tính năng mới, đồng thời mở ra khả năng tùy chỉnh linh hoạt để đáp ứng các nhu cầu cá nhân và doanh nghiệp.

DALL-E 2

Công cụ từ OpenAI có khả năng tạo ra hình ảnh chân thực và chi tiết từ các mô tả văn bản, bao gồm cả những hình ảnh chưa từng tồn tại. DALL-E 2 không chỉ hữu ích trong thiết kế sáng tạo mà còn hỗ trợ các lĩnh vực như kiến trúc, y học và giảng dạy trực quan.

Imagen

Phát triển bởi Google Research, Imagen là mô hình tạo hình ảnh từ văn bản với khả năng tái hiện các chi tiết nhỏ một cách xuất sắc. Ngoài ra, với sự tập trung vào tính chính xác và chất lượng, Imagen phù hợp để sử dụng trong quảng cáo, phim ảnh, và các dự án nghệ thuật đòi hỏi sự tỉ mỉ.

Codex

Codex giúp viết mã từ mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và giải quyết các tác vụ từ cơ bản đến phức tạp. Codex còn có thể giúp học viên lập trình cải thiện kỹ năng bằng cách giải thích mã và cung cấp các bài tập thực hành.

GitHub Copilot

Dựa trên Codex, Copilot hỗ trợ lập trình viên với gợi ý mã, hoàn thành tự động, và sửa lỗi, giúp tăng hiệu suất làm việc. Công cụ này còn có thể giúp học viên lập trình cải thiện kỹ năng bằng cách giải thích mã và cung cấp các bài tập thực hành.

Jasper

Một công cụ AI chuyên về copywriting, Jasper tạo nội dung tiếp thị như bài blog, bài đăng mạng xã hội, email, và quảng cáo. Jasper được nhiều doanh nghiệp yêu thích nhờ khả năng tạo nội dung cá nhân hóa, tăng cường tương tác và chuyển đổi khách hàng.

Writesonic

Writesonic hỗ trợ tạo nội dung đa dạng từ bài viết blog, quảng cáo, đến sách điện tử, phù hợp cho các chiến dịch tiếp thị. Với giao diện dễ sử dụng, Writesonic phù hợp với cả người mới bắt đầu và chuyên gia trong lĩnh vực sáng tạo nội dung.

Copy.ai

Tập trung vào nội dung ngắn gọn và hấp dẫn, Copy.ai lý tưởng để tạo tiêu đề, mô tả sản phẩm, và lời kêu gọi hành động. Công cụ này còn tích hợp các mẫu nội dung sẵn có, giúp người dùng tiết kiệm thời gian trong việc xây dựng ý tưởng.

Rytr

Rytr là một lựa chọn giá cả phải chăng trong lĩnh vực copywriting AI, hỗ trợ nhiều định dạng nội dung từ bài viết đến email. Rytr còn cung cấp tính năng chỉnh sửa nhanh và gợi ý phong cách viết phù hợp với từng đối tượng độc giả.

Anyword

Sử dụng dữ liệu phân tích hiệu suất, Anyword giúp cải thiện nội dung tiếp thị để tối ưu khả năng chuyển đổi. Với tính năng đánh giá trước hiệu quả nội dung, Anyword cho phép người dùng điều chỉnh chiến lược tiếp thị một cách chính xác hơn.

Hypotenuse AI

Kết hợp khả năng tạo văn bản và hình ảnh, Hypotenuse AI phù hợp cho blog, mạng xã hội, và quảng cáo. Công cụ này còn hỗ trợ tùy chỉnh phong cách và giọng điệu nội dung để phù hợp với thương hiệu của bạn.

RunwayML

RunwayML cung cấp môi trường sáng tạo trực quan để tạo hình ảnh, video và thử nghiệm các hiệu ứng khác nhau. Công cụ này đặc biệt được yêu thích bởi các nhà thiết kế và nghệ sĩ nhờ khả năng tích hợp linh hoạt với các phần mềm đồ họa.

Artbreeder

Artbreeder cho phép kết hợp hình ảnh để tạo ra tác phẩm nghệ thuật độc đáo, chuyên về chân dung và phong cảnh. Người dùng có thể lưu lại các phiên bản hình ảnh, tùy chỉnh và tiếp tục sáng tạo không giới hạn.

Deep Dream Generator

Tạo hình ảnh trừu tượng, siêu thực bằng cách sử dụng mạng nơ-ron tích chập, mang đến trải nghiệm thị giác độc đáo. Deep Dream Generator còn được sử dụng để tạo cảm hứng cho các dự án nghệ thuật đương đại.

NVIDIA GauGAN2

GauGAN2 biến các nét vẽ đơn giản thành hình ảnh phong cảnh chân thực, sử dụng công nghệ GAN tiên tiến. Nó không chỉ là công cụ mạnh mẽ trong thiết kế đồ họa mà còn là công cụ giáo dục hữu ích trong các lớp học mỹ thuật.

Amper Music

Amper Music tự động sáng tác nhạc, cho phép tùy chỉnh theo thể loại, tâm trạng và nhạc cụ, phù hợp cho phim, trò chơi và sáng tạo âm nhạc. Công cụ này cũng hỗ trợ người dùng không chuyên có thể tạo ra bản nhạc riêng mà không cần kiến thức sâu về lý thuyết âm nhạc.

Như vậy, VietnamWorks HR Insider đã cung cấp thông tin chi tiết về Generative AI là gì. Từ đó giúp độc giả có được cái nhìn tổng quan về cơ hội và thách thức của công nghệ này trong kỷ nguyên AI. Nếu còn điều gì thắc mắc, bạn có thể để lại câu hỏi ngay dưới bài đọc để được hỗ trợ giải đáp nhanh nhất.

Xem thêm: Kling AI là gì? Khám phá công nghệ trí tuệ nhân tạo đột phá mới

— HR Insider —

VietnamWorks – Website tuyển dụng trực tuyến số 1 Việt Nam