AI sáng tạo là một loại công nghệ trí tuệ nhân tạo mô tả rộng rãi các hệ thống máy học có thể tạo ra văn bản, hình ảnh, mã hoặc các loại nội dung khác.
Các mô hình của trí tuệ nhân tạo sáng tạo đang ngày càng được tích hợp vào các công cụ trực tuyến và chatbot cho phép người dùng nhập câu hỏi hoặc hướng dẫn vào trường đầu vào, theo đó mô hình AI sẽ tạo ra phản hồi giống con người.
Các mô hình của trí tuệ nhân tạo sáng tạo họ sử dụng một quy trình máy tính phức tạp được gọi là deep learning để phân tích các mô hình và cách sắp xếp phổ biến trong các tập dữ liệu lớn, sau đó sử dụng thông tin này để tạo ra các kết quả mới và hấp dẫn. Các mô hình thực hiện điều này bằng cách kết hợp các kỹ thuật học máy được gọi là mạng lưới thần kinh, được lấy cảm hứng từ cách bộ não con người xử lý và diễn giải thông tin, sau đó học hỏi từ thông tin đó theo thời gian.
Để đưa ra một ví dụ, cho ăn một mô hình trí tuệ nhân tạo sáng tạo với số lượng lớn câu chuyện, theo thời gian, mô hình sẽ có thể xác định và tái tạo các yếu tố của câu chuyện, chẳng hạn như cấu trúc cốt truyện, nhân vật, chủ đề, thiết bị kể chuyện, v.v.
Các mô hình của trí tuệ nhân tạo sáng tạo chúng trở nên phức tạp hơn khi dữ liệu chúng nhận và tạo ra tăng lên, một lần nữa nhờ vào các kỹ thuật deep learning và mạng thần kinh dưới. Kết quả là mẫu tạo ra càng nhiều nội dung trí tuệ nhân tạo sáng tạo, kết quả của nó càng trở nên thuyết phục và giống con người hơn.
Sự phổ biến củatrí tuệ nhân tạo sáng tạo bùng nổ vào năm 2023, phần lớn nhờ vào các chương trình ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Hơn nữa, sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, giống như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đã tạo ratrí tuệ nhân tạo sáng tạo người tiêu dùng và người sáng tạo nội dung có thể truy cập ở quy mô lớn.
Các công ty công nghệ lớn đã nhanh chóng nhảy vào cuộc, với Google, Microsoft, Amazon, Meta và những công ty khác đều sắp xếp các công cụ phát triển của riêng họ. trí tuệ nhân tạo sáng tạo trong vòng vài tháng.
Có rất nhiều công cụ trí tuệ nhân tạo sáng tạo, mặc dù các mô hình tạo văn bản và hình ảnh có lẽ được biết đến nhiều nhất. Các mô hình của trí tuệ nhân tạo sáng tạo họ thường dựa vào việc người dùng cung cấp thông báo hướng dẫn họ tạo ra kết quả mong muốn, có thể là văn bản, hình ảnh, video hoặc một bản nhạc, mặc dù điều này không phải lúc nào cũng đúng.
Có nhiều loại mô hình AI tổng quát khác nhau, mỗi loại được thiết kế cho những thách thức và nhiệm vụ cụ thể. Chúng có thể được phân loại rộng rãi thành các loại sau.
Transformer-based modelsCác mô hình dựa trên máy biến áp được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn để hiểu mối quan hệ giữa các thông tin tuần tự, chẳng hạn như từ và câu. Được hỗ trợ bởi deep learning, những mô hình AI này có xu hướng thành thạo NLP và hiểu cấu trúc cũng như bối cảnh của ngôn ngữ, khiến chúng rất phù hợp cho các nhiệm vụ tạo văn bản. ChatGPT-3 và Google Bard là những ví dụ về mô hình AI tạo thế hệ dựa trên máy biến áp.
Generative adversarial networksGAN được tạo thành từ hai mạng thần kinh được gọi là mạng tạo và mạng phân biệt đối xử, về cơ bản chúng hoạt động tương hỗ với nhau để tạo ra dữ liệu trông giống thật. Như tên cho thấy, vai trò của trình tạo là tạo ra đầu ra thuyết phục, chẳng hạn như hình ảnh dựa trên gợi ý, trong khi trình phân biệt đối xử hoạt động để đánh giá tính xác thực của hình ảnh nói trên. Theo thời gian, mỗi thành phần sẽ cải thiện vai trò tương ứng của mình, đạt được kết quả thuyết phục hơn. Cả DALL-E và Midjourney đều là ví dụ về mô hình AI tổng hợp dựa trên GAN.
Variational autoencodersVAE sử dụng hai mạng để diễn giải và tạo dữ liệu: trong trường hợp này là bộ mã hóa và bộ giải mã. Bộ mã hóa lấy dữ liệu đầu vào và nén nó thành định dạng đơn giản hóa. Sau đó, bộ giải mã sẽ lấy thông tin nén này và tái cấu trúc nó thành một thông tin mới giống với dữ liệu gốc nhưng không hoàn toàn giống nhau.
Một ví dụ là dạy một chương trình máy tính tạo khuôn mặt người bằng cách sử dụng ảnh làm dữ liệu huấn luyện. Theo thời gian, chương trình sẽ học cách đơn giản hóa ảnh khuôn mặt của mọi người bằng cách giảm chúng xuống một số đặc điểm quan trọng, chẳng hạn như kích thước và hình dạng của mắt, mũi, miệng, tai, v.v., sau đó sử dụng chúng để tạo khuôn mặt mới.
Multimodal modelsCác mô hình đa phương thức có thể hiểu và xử lý nhiều loại dữ liệu cùng một lúc, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh, cho phép chúng tạo ra các đầu ra phức tạp hơn. Một ví dụ là mô hình AI có thể tạo hình ảnh dựa trên lời nhắc bằng văn bản cũng như mô tả bằng văn bản về lời nhắc hình ảnh. TỪ-E 2 e GPT-4 của OpenAI là những ví dụ về mô hình đa phương thức.
Đối với các doanh nghiệp, hiệu quả được cho là lợi ích hấp dẫn nhất của AI sáng tạo vì nó có thể cho phép doanh nghiệp tự động hóa các nhiệm vụ cụ thể và tập trung thời gian, năng lượng và nguồn lực vào các mục tiêu chiến lược quan trọng hơn. Điều này có thể dẫn đến chi phí lao động thấp hơn, tăng hiệu quả hoạt động và những hiểu biết mới về liệu các quy trình kinh doanh nhất định có hoạt động hay không.
Đối với các chuyên gia và người sáng tạo nội dung, các công cụ AI tổng quát có thể giúp tạo ý tưởng, lập kế hoạch và lên lịch nội dung, tối ưu hóa công cụ tìm kiếm, tiếp thị, thu hút khán giả, nghiên cứu và chỉnh sửa, v.v. Một lần nữa, lợi ích chính được đề xuất là tính hiệu quả vì các công cụ AI tổng quát có thể giúp người dùng giảm thời gian họ dành cho một số nhiệm vụ nhất định để họ có thể đầu tư năng lượng của mình vào việc khác. Điều đó nói lên rằng, việc giám sát và kiểm soát thủ công các mô hình AI tổng quát vẫn cực kỳ quan trọng.
AI sáng tạo đã tìm được chỗ đứng trong nhiều lĩnh vực công nghiệp và đang nhanh chóng mở rộng sang thị trường thương mại và tiêu dùng. ước tính của McKinsey rằng đến năm 2030, những công việc hiện chiếm khoảng 30% số giờ làm việc ở Hoa Kỳ có thể được tự động hóa nhờ vào sự tăng tốc của trí tuệ nhân tạo tổng hợp.
Trong dịch vụ khách hàng, chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI giúp các công ty giảm thời gian phản hồi và xử lý nhanh chóng các câu hỏi thường gặp của khách hàng, giảm gánh nặng cho nhân viên. Trong phát triển phần mềm, các công cụ AI tổng quát giúp nhà phát triển viết mã rõ ràng và hiệu quả hơn bằng cách xem xét mã, nêu bật các lỗi và đề xuất các giải pháp tiềm năng trước khi chúng trở thành vấn đề lớn hơn. Trong khi đó, người viết có thể sử dụng các công cụ AI tổng hợp để lập kế hoạch, soạn thảo và sửa đổi các bài tiểu luận, bài báo và các tác phẩm viết khác, mặc dù thường có kết quả khác nhau.
Việc sử dụng AI tổng quát thay đổi tùy theo từng ngành và được thiết lập ở một số ngành hơn những ngành khác. Các trường hợp sử dụng hiện tại và đề xuất bao gồm:
Mối quan tâm lớn về việc sử dụng các công cụ AI tổng hợp - và đặc biệt là những công cụ mà công chúng có thể truy cập - là khả năng truyền bá thông tin sai lệch và nội dung có hại. Tác động của điều này có thể rất rộng và nghiêm trọng, từ việc duy trì các định kiến, ngôn từ kích động thù địch và các hệ tư tưởng có hại cho đến tổn hại đến danh tiếng cá nhân và nghề nghiệp cũng như mối đe dọa về hậu quả pháp lý và tài chính. Thậm chí còn có ý kiến cho rằng việc sử dụng sai hoặc quản lý sai AI có thể gây nguy hiểm cho an ninh quốc gia.
Những rủi ro này đã không thoát khỏi các chính trị gia. Vào tháng 2023 năm XNUMX, Liên minh Châu Âu đã đề xuất quy định bản quyền mới cho AI sáng tạo điều này sẽ yêu cầu các công ty tiết lộ bất kỳ tài liệu có bản quyền nào được sử dụng để phát triển các công cụ trí tuệ nhân tạo tổng hợp. Các quy tắc này đã được phê duyệt trong dự thảo luật do Nghị viện châu Âu bỏ phiếu vào tháng XNUMX, trong đó cũng bao gồm những hạn chế nghiêm ngặt đối với việc sử dụng trí tuệ nhân tạo ở các quốc gia thành viên EU, bao gồm cả đề xuất cấm công nghệ nhận dạng khuôn mặt theo thời gian thực ở không gian công cộng.
McKinsey đã nhấn mạnh rằng việc tự động hóa các nhiệm vụ thông qua AI tổng hợp cũng làm tăng mối lo ngại về lực lượng lao động và sự dịch chuyển công việc. Theo nhóm tư vấn, tự động hóa có thể gây ra 12 triệu chuyển đổi nghề nghiệp từ nay đến năm 2030, trong đó tình trạng mất việc làm tập trung vào hỗ trợ văn phòng, dịch vụ khách hàng và dịch vụ ăn uống. Báo cáo ước tính rằng nhu cầu về nhân viên văn phòng có thể “… giảm 1,6 triệu việc làm, bên cạnh đó là mất 830.000 việc làm cho nhân viên bán lẻ, 710.000 việc làm cho trợ lý hành chính và 630.000 việc làm cho nhân viên thu ngân”.
AI tổng quát và AI tổng quát đại diện cho các mặt khác nhau của cùng một đồng tiền. Cả hai đều liên quan đến lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nhưng cái trước là một loại phụ của cái sau.
AI sáng tạo sử dụng nhiều kỹ thuật học máy khác nhau, chẳng hạn như GAN, VAE hoặc LLM, để tạo nội dung mới từ các mô hình học được từ dữ liệu đào tạo. Những kết quả đầu ra này có thể là văn bản, hình ảnh, âm nhạc hoặc bất cứ thứ gì khác có thể được biểu diễn bằng kỹ thuật số.
Trí tuệ tổng hợp nhân tạo, còn được gọi là trí tuệ tổng hợp nhân tạo, đề cập rộng rãi đến khái niệm hệ thống máy tính và robot sở hữu trí thông minh và khả năng tự chủ giống con người. Đây vẫn là nội dung của khoa học viễn tưởng: hãy nghĩ đến WALL-E của Disney Pixar, Sonny từ I, Robot hay HAL 2004 của Disney Pixar, trí tuệ nhân tạo độc ác trong 9000: A Space Odyssey của Stanley Kubrick. Hầu hết các hệ thống AI hiện tại đều là ví dụ về “AI hẹp”, vì chúng được thiết kế cho các nhiệm vụ rất cụ thể.
Như đã mô tả ở trên, AI tổng quát là một trường con của trí tuệ nhân tạo. Các mô hình AI sáng tạo sử dụng kỹ thuật học máy để xử lý và tạo dữ liệu. Nói chung, trí tuệ nhân tạo đề cập đến khái niệm máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như ra quyết định và NLP.
Học máy là thành phần cơ bản của trí tuệ nhân tạo và đề cập đến việc áp dụng thuật toán máy tính vào dữ liệu nhằm mục đích dạy máy tính thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Học máy là quá trình cho phép các hệ thống trí tuệ nhân tạo đưa ra quyết định hoặc dự đoán sáng suốt dựa trên các mẫu đã học.
Sự phát triển bùng nổ của AI thế hệ không có dấu hiệu suy giảm và khi ngày càng có nhiều công ty áp dụng số hóa và tự động hóa, AI thế hệ có vẻ sẽ đóng vai trò trung tâm trong tương lai của ngành. Các khả năng của AI tạo sinh đã được chứng minh là có giá trị trong các ngành như sáng tạo nội dung, phát triển phần mềm và y học, đồng thời khi công nghệ tiếp tục phát triển, các ứng dụng và trường hợp sử dụng của nó sẽ mở rộng.
Điều đó nói lên rằng, tác động của AI tổng hợp đối với toàn bộ doanh nghiệp, cá nhân và xã hội phụ thuộc vào cách chúng ta giải quyết những rủi ro mà nó mang lại. Đảm bảo sử dụng trí tuệ nhân tạo về mặt đạo đức giảm thiểu sự thiên vị, cải thiện tính minh bạch và trách nhiệm giải trình và hỗ trợ quản trị Dữ liệu sẽ rất quan trọng, trong khi việc đảm bảo rằng quy định theo kịp sự phát triển nhanh chóng của công nghệ đang chứng tỏ là một thách thức. Tương tự như vậy, việc tìm kiếm sự cân bằng giữa tự động hóa và sự tham gia của con người sẽ rất quan trọng nếu chúng ta hy vọng khai thác toàn bộ tiềm năng của AI trong khi giảm thiểu mọi hậu quả tiêu cực.
Ercole Palmeri
Một ca phẫu thuật tạo hình mắt bằng cách sử dụng trình xem thương mại Apple Vision Pro đã được thực hiện tại Phòng khám đa khoa Catania…
Phát triển kỹ năng vận động tinh thông qua tô màu giúp trẻ chuẩn bị cho những kỹ năng phức tạp hơn như viết. Để tô màu…
Ngành hải quân là một cường quốc kinh tế toàn cầu thực sự, đang hướng tới thị trường 150 tỷ...
Thứ Hai tuần trước, Financial Times đã công bố một thỏa thuận với OpenAI. FT cấp phép cho hoạt động báo chí đẳng cấp thế giới…