15 câu hỏi hàng đầu về Trí tuệ nhân tạo tạo sinh - Gen AI mà doanh nghiệp đang quan tâm [Phần 1]

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) không chỉ là một công nghệ hay một trường hợp kinh doanh — nó là một phần quan trọng của xã hội nơi con người và máy móc làm việc cùng nhau.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là gì?

Generative AI có khả năng học hỏi từ các hiện vật hiện có để tạo ra các hiện vật mới, thực tế (ở quy mô lớn) phản ánh các đặc điểm của dữ liệu huấn luyện nhưng không lặp lại nó. Nó có thể sản xuất ra nhiều loại nội dung mới lạ, chẳng hạn như hình ảnh, video, âm nhạc, giọng nói, văn bản, mã phần mềm và thiết kế sản phẩm.

Generative AI sử dụng một số kỹ thuật đang tiếp tục phát triển. Đáng chú ý nhất là các mô hình nền tảng AI, được huấn luyện trên một tập dữ liệu không gắn nhãn rộng rãi và có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, với việc tinh chỉnh thêm. Việc tạo ra các mô hình đã được huấn luyện này đòi hỏi toán học phức tạp và sức mạnh tính toán khổng lồ, nhưng về cơ bản, chúng là các thuật toán dự đoán.

Hiện nay, Generative AI chủ yếu tạo nội dung đáp ứng các yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên — không cần phải có kiến thức về mã hóa hay phải nhập mã — nhưng các trường hợp sử dụng trong doanh nghiệp là rất nhiều và bao gồm các đổi mới trong thiết kế thuốc, chip và phát triển khoa học vật liệu.

Tại sao lại có sự bùng nổ về Generative AI?

Gartner đã theo dõi Generative AI trong Chu kỳ Cường điệu (Hype Cycle™) của Trí tuệ Nhân tạo kể từ năm 2020, và công nghệ này đã chuyển từ giai đoạn Kích hoạt Đổi mới sang Đỉnh cao của Kỳ vọng Cường điệu. Nhưng Generative AI chỉ trở nên nổi bật trên các tiêu đề chính vào cuối năm 2022 với sự ra mắt của ChatGPT, một chatbot có khả năng tương tác rất giống con người.

ChatGPT, do OpenAI ra mắt, đã trở nên phổ biến một cách chóng mặt và thu hút sự chú ý của công chúng. Công cụ DALL·E 2 của OpenAI cũng tương tự tạo ra hình ảnh từ văn bản trong một đổi mới khác của Generative AI.

Gartner nhận thấy rằng Generative AI đang trở thành một công nghệ phổ quát với tác động tương tự như động cơ hơi nước, điện và internet. Cường điệu sẽ lắng xuống khi thực tế của việc triển khai được hiểu rõ hơn, nhưng tác động của Generative AI sẽ tiếp tục gia tăng khi con người và doanh nghiệp khám phá thêm nhiều ứng dụng sáng tạo của công nghệ này trong công việc và cuộc sống hàng ngày.

Lợi ích và ứng dụng của Generative AI là gì?

Các mô hình nền tảng, bao gồm các bộ chuyển đổi huấn luyện trước (Generative Pretrained Transformers) đang thúc đẩy ChatGPT, là một trong những đổi mới kiến trúc AI có thể được sử dụng để tự động hóa, bổ sung cho con người hoặc máy móc, và tự động thực thi các quy trình kinh doanh và CNTT.

Lợi ích của Generative AI bao gồm phát triển sản phẩm nhanh hơn, trải nghiệm khách hàng được cải thiện và năng suất nhân viên được nâng cao, nhưng chi tiết cụ thể sẽ phụ thuộc vào trường hợp sử dụng. Người dùng cuối nên thực tế về giá trị mà họ mong muốn đạt được, đặc biệt khi sử dụng một dịch vụ có sẵn, dịch vụ này có nhiều hạn chế lớn. Generative AI tạo ra các hiện vật có thể không chính xác hoặc bị thiên vị, làm cho việc xác thực của con người trở nên cần thiết và có thể giới hạn thời gian mà nó tiết kiệm cho người lao động. Gartner khuyến nghị kết nối các trường hợp sử dụng với các chỉ số KPI để đảm bảo rằng bất kỳ dự án nào cũng cải thiện hiệu quả hoạt động hoặc tạo ra doanh thu mới hoặc mang lại trải nghiệm tốt hơn.

Trong một cuộc thăm dò trong hội thảo trên web gần đây của Gartner với hơn 2.500 giám đốc điều hành, 38% cho biết rằng trải nghiệm và giữ chân khách hàng là mục tiêu chính của các khoản đầu tư vào Generative AI của họ. Tiếp theo là tăng trưởng doanh thu (26%), tối ưu hóa chi phí (17%) và duy trì kinh doanh (7%).

Những rủi ro của Generative AI là gì?

Các rủi ro liên quan đến Generative AI rất lớn và đang phát triển nhanh chóng. Một loạt các tác nhân đe dọa đã sử dụng công nghệ này để tạo ra các “deep fake” hoặc bản sao của sản phẩm, và tạo ra các hiện vật để hỗ trợ các vụ lừa đảo ngày càng phức tạp.

ChatGPT và các công cụ tương tự được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu công khai. Chúng không được thiết kế để tuân thủ Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung (GDPR) và các luật bản quyền khác, vì vậy việc chú ý cẩn thận đến cách doanh nghiệp của bạn sử dụng các nền tảng này là điều cần thiết.

Các rủi ro giám sát cần theo dõi bao gồm:

• Thiếu minh bạch: Các mô hình Generative AI và ChatGPT không thể đoán trước được và thậm chí các công ty đứng sau chúng cũng không luôn hiểu rõ mọi thứ về cách chúng hoạt động.
• Độ chính xác: Các hệ thống Generative AI đôi khi tạo ra các câu trả lời không chính xác hoặc bịa đặt. Đánh giá tất cả các đầu ra về độ chính xác, tính phù hợp và tính hữu ích thực sự trước khi tin tưởng hoặc công bố thông tin.
• Thiên vị: Bạn cần có các chính sách hoặc kiểm soát để phát hiện các đầu ra bị thiên vị và xử lý chúng theo cách nhất quán với chính sách của công ty và bất kỳ yêu cầu pháp lý liên quan nào.
• Sở hữu trí tuệ (IP) và bản quyền: Hiện tại không có đảm bảo xác thực về quản trị dữ liệu và bảo vệ thông tin bí mật của doanh nghiệp. Người dùng nên giả định rằng bất kỳ dữ liệu hoặc truy vấn nào họ nhập vào ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh của nó sẽ trở thành thông tin công khai, và chúng tôi khuyên các doanh nghiệp nên thiết lập các kiểm soát để tránh vô tình tiết lộ IP.
• An ninh mạng và gian lận: Các doanh nghiệp phải chuẩn bị cho việc các tác nhân độc hại sử dụng hệ thống Generative AI để thực hiện các cuộc tấn công mạng và gian lận, chẳng hạn như những cuộc tấn công sử dụng deep fake để thực hiện kỹ thuật xã hội đối với nhân viên, và đảm bảo các biện pháp kiểm soát giảm thiểu được đưa vào hoạt động. Tham khảo ý kiến nhà cung cấp bảo hiểm an ninh mạng của bạn để xác minh mức độ mà chính sách hiện tại của bạn bảo hiểm các vi phạm liên quan đến AI.
• Tính bền vững: Generative AI sử dụng lượng lớn điện năng. Chọn các nhà cung cấp giảm thiểu tiêu thụ năng lượng và tận dụng năng lượng tái tạo chất lượng cao để giảm thiểu tác động đến các mục tiêu bền vững của bạn.

Các câu hỏi cần xem xét về Generative AI:

• Ai sẽ định nghĩa việc sử dụng Generative AI một cách có trách nhiệm, đặc biệt khi các chuẩn mực văn hóa phát triển và các phương pháp kỹ thuật xã hội thay đổi theo địa lý? Ai sẽ đảm bảo tuân thủ? Hậu quả của việc sử dụng không có trách nhiệm là gì?
• Trong trường hợp có sự cố xảy ra, cá nhân có thể hành động như thế nào?
• Làm thế nào để người dùng có thể đồng ý hoặc rút lại sự đồng ý (chọn tham gia hoặc không tham gia)? Chúng ta có thể học được gì từ cuộc tranh luận về quyền riêng tư?
• Việc sử dụng Generative AI sẽ giúp xây dựng hay làm tổn hại niềm tin vào tổ chức của bạn — và các tổ chức nói chung?
• Làm thế nào để đảm bảo rằng những người tạo nội dung và chủ sở hữu vẫn giữ quyền kiểm soát IP của họ và được đền bù công bằng? Các mô hình kinh tế mới nên trông như thế nào?
• Ai sẽ đảm bảo hoạt động đúng đắn trong suốt vòng đời và họ sẽ làm điều đó như thế nào? Hội đồng quản trị có cần một trưởng bộ phận đạo đức AI không?

Cuối cùng, điều quan trọng là liên tục theo dõi sự phát triển và kiện tụng pháp lý liên quan đến Generative AI. Trung Quốc và Singapore đã áp dụng các quy định mới liên quan đến việc sử dụng Generative AI, trong khi Ý đã tạm thời. Mỹ, Canada, Ấn Độ, Anh và EU hiện đang định hình môi trường pháp lý của họ.

Các ứng dụng thực tế của Generative AI hiện nay là gì?

Lĩnh vực Generative AI sẽ tiến bộ nhanh chóng cả trong khám phá khoa học và thương mại hóa công nghệ, nhưng các trường hợp sử dụng đang nhanh chóng xuất hiện trong nội dung sáng tạo, cải thiện nội dung, dữ liệu tổng hợp, kỹ thuật tạo sinh và thiết kế tạo sinh. Các ứng dụng thực tế hiện nay bao gồm:

• Tăng cường và tạo nội dung văn bản: Tạo ra một “bản nháp” của văn bản với phong cách và độ dài mong muốn.
• Trả lời câu hỏi và khám phá: Giúp người dùng tìm câu trả lời cho đầu vào dựa trên dữ liệu và thông tin gợi ý.
• Điều chỉnh ngữ điệu: Chỉnh sửa văn bản để làm mềm ngôn ngữ hoặc chuyên nghiệp hóa văn bản.
• Tóm tắt: Cung cấp các phiên bản ngắn gọn của các cuộc trò chuyện, bài viết, email và trang web.
• Đơn giản hóa: Phân tích tiêu đề, tạo đề cương và trích xuất nội dung chính.
• Phân loại nội dung cho các trường hợp sử dụng cụ thể: Phân loại theo cảm xúc, chủ đề, v.v.
• Cải thiện hiệu suất chatbot: Cải thiện khả năng trích xuất "ý nghĩa", phân loại cảm xúc của toàn bộ cuộc trò chuyện và tạo luồng hành trình từ các mô tả chung.
• Mã hóa phần mềm: Tạo mã, dịch mã, giải thích và xác minh mã.

Generative AI sẽ đóng góp giá trị kinh doanh như thế nào?

Generative AI mang lại những cơ hội mới và đột phá để tăng doanh thu, giảm chi phí, nâng cao năng suất và quản lý rủi ro tốt hơn. Trong tương lai gần, nó sẽ trở thành một lợi thế cạnh tranh và khác biệt. Gartner chia các cơ hội thành ba loại:

• Cơ hội về doanh thu:
  • Phát triển sản phẩm: Generative AI sẽ cho phép các doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm mới nhanh hơn. Điều này có thể bao gồm các loại thuốc mới, chất tẩy rửa gia dụng ít độc hại hơn, hương vị và mùi hương mới, hợp kim mới và chẩn đoán nhanh hơn và tốt hơn.
  • Kênh doanh thu mới: Nghiên cứu của Gartner cho thấy các doanh nghiệp có mức độ trưởng thành AI cao hơn sẽ nhận được nhiều lợi ích hơn cho doanh thu của họ.
• Cơ hội về chi phí và năng suất:
  • Bổ trợ công việc: Generative AI có thể hỗ trợ nhân viên trong việc tạo và chỉnh sửa văn bản, hình ảnh và các phương tiện khác. Nó cũng có thể tóm tắt, đơn giản hóa và phân loại nội dung; tạo, dịch và xác minh mã phần mềm; và cải thiện hiệu suất chatbot. Ở giai đoạn này, công nghệ rất thành thạo trong việc tạo ra nhiều loại hiện vật nhanh chóng và ở quy mô lớn.
  • Tối ưu hóa tài năng dài hạn: Nhân viên sẽ được phân biệt bằng khả năng nghĩ ra, thực hiện và hoàn thiện các ý tưởng, dự án, quy trình, dịch vụ và mối quan hệ trong sự hợp tác với AI. Mối quan hệ cộng sinh này sẽ tăng tốc thời gian để đạt được thành thạo và mở rộng đáng kể phạm vi và năng lực của nhân viên.
  • Cải thiện quy trình: Generative AI có thể khai thác giá trị thực, trong ngữ cảnh từ các kho nội dung khổng lồ mà trước đây có thể đã bị bỏ qua phần lớn. Điều này sẽ thay đổi quy trình làm việc.
• Cơ hội về rủi ro:
  • Giảm thiểu rủi ro: Khả năng của Generative AI trong việc phân tích và cung cấp tầm nhìn rộng và sâu hơn về dữ liệu, chẳng hạn như các giao dịch của khách hàng và mã phần mềm có thể bị lỗi, tăng cường khả năng nhận dạng mẫu và khả năng xác định các rủi ro tiềm ẩn đối với doanh nghiệp nhanh hơn.
  • Tính bền vững: Generative AI có thể giúp các doanh nghiệp tuân thủ các quy định về tính bền vững, giảm thiểu rủi ro liên quan đến tài sản bị bỏ hoang, và tích hợp tính bền vững vào quá trình ra quyết định, thiết kế sản phẩm và quy trình.

Generative AI sẽ ảnh hưởng đến những ngành công nghiệp nào nhiều nhất?

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) sẽ ảnh hưởng đến các ngành công nghiệp dược phẩm, sản xuất, truyền thông, kiến trúc, thiết kế nội thất, kỹ thuật, ô tô, hàng không vũ trụ, quốc phòng, y tế, điện tử và năng lượng bằng cách tăng cường các quy trình cốt lõi với các mô hình AI. Nó sẽ tác động đến các lĩnh vực như marketing, thiết kế, truyền thông doanh nghiệp, đào tạo và kỹ thuật phần mềm bằng cách tăng cường các quy trình hỗ trợ trải dài qua nhiều tổ chức. Ví dụ:

Chúng tôi tin rằng đến năm 2025, hơn 30% các loại thuốc và vật liệu mới sẽ được khám phá một cách có hệ thống bằng cách sử dụng các kỹ thuật Generative AI, tăng từ con số không như hiện tại. Generative AI có triển vọng lớn trong ngành dược phẩm, với khả năng giảm chi phí và thời gian trong quá trình tìm kiếm thuốc mới.

Chúng tôi dự đoán rằng đến năm 2025, 30% thông điệp tiếp thị từ các tổ chức lớn sẽ được tạo ra một cách tổng hợp, tăng từ dưới 2% vào năm 2022. Các trình tạo văn bản như GPT-3 đã có thể được sử dụng để tạo nội dung tiếp thị và quảng cáo cá nhân hóa.

Trong các ngành công nghiệp sản xuất, ô tô, hàng không vũ trụ và quốc phòng, thiết kế tạo sinh (generative design) có thể tạo ra các thiết kế được tối ưu hóa để đáp ứng các mục tiêu và ràng buộc cụ thể, chẳng hạn như hiệu suất, vật liệu và phương pháp sản xuất. Điều này đẩy nhanh quá trình thiết kế bằng cách tạo ra một loạt các giải pháp tiềm năng để các kỹ sư khám phá.

Các thực tiễn tốt nhất khi sử dụng Generative AI là gì?

Các công nghệ cung cấp sự tin cậy và minh bạch trong AI sẽ trở thành một bổ sung quan trọng cho các giải pháp Generative AI. Ngoài ra, các lãnh đạo điều hành nên tuân theo hướng dẫn này để sử dụng các mô hình LLMs và các mô hình Generative AI khác một cách đạo đức:

• Bắt đầu từ bên trong: Trước khi sử dụng Generative AI để tạo nội dung cho khách hàng hoặc bên ngoài, hãy thử nghiệm rộng rãi với các bên liên quan nội bộ và các trường hợp sử dụng nhân viên. Bạn không muốn các “ảo giác” của AI gây hại cho doanh nghiệp của bạn.
• Đề cao sự minh bạch: Hãy thẳng thắn với mọi người, cho dù đó là nhân viên, khách hàng hay công dân, về việc họ đang tương tác với một máy móc bằng cách rõ ràng ghi nhãn bất kỳ cuộc trò chuyện nào nhiều lần.
• Thực hiện trách nhiệm thẩm định: Thiết lập các quy trình và biện pháp bảo vệ để theo dõi thiên vị và các vấn đề khác liên quan đến tính đáng tin cậy. Hãy làm điều này bằng cách xác thực kết quả và liên tục kiểm tra xem mô hình có đi chệch hướng hay không.
• Giải quyết các mối quan ngại về quyền riêng tư và bảo mật: Đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm không được nhập vào hoặc lấy ra từ AI. Xác nhận với nhà cung cấp mô hình rằng dữ liệu này sẽ không được sử dụng cho việc học máy ngoài phạm vi tổ chức của bạn.
• Thực hiện từng bước: Giữ các chức năng trong giai đoạn thử nghiệm (beta) trong một thời gian dài. Điều này giúp làm giảm kỳ vọng về các kết quả hoàn hảo.

Generative AI đang dần trở thành yếu tố cách mạng trong nhiều ngành công nghiệp, mở ra những cơ hội mới chưa từng có. Nhưng đó chỉ là khởi đầu. Để hiểu rõ hơn về cách AI tạo sinh đang tái định hình các quy trình doanh nghiệp và tạo ra những đột phá trong công việc hàng ngày, đừng bỏ lỡ phần 2, nơi chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về tiềm năng của công nghệ này.

>> Xem Phần 2: 15 câu hỏi hàng đầu về Trí tuệ nhân tạo tạo sinh - Gen AI mà doanh nghiệp đang quan tâm [Phần 1]