Năm của sự kiện công nghệ GenAI

Thế nhưng, làm việc với GenAI không chỉ đòi hỏi kỹ thuật, mà đúng hơn là một nghệ thuật “đối nhân xử thế”, bởi các GenAI ở các mô hình khác nhau, trình độ khác nhau, lĩnh vực khác nhau và trong những môi trường làm việc nhất định có thể là nhân viên trợ lý, người phụ tá, bạn đồng nghiệp, và cũng có thể là nhà cố vấn hay người thầy.

Sự ra đời của GenAI trở thành một sự kiện công nghệ quá lớn và quá mới, đòi hỏi nhiều trải nghiệm để có thể đạt được kết quả mong muốn.

GenAI sẽ đóng các vai trò khác nhau, điển hình là tìm kiếm đúng nhóm đối tượng khách hàng có quan tâm đến nhãn hàng (target audience).

Đúng là công nghệ GenAI quá lớn và quá mới, có thể nói nó phát triển mới từng ngày - cả về ý tưởng lẫn ứng dụng. Công nghệ này cũng được gọi dưới nhiều cái tên khác nhau tùy theo góc nhìn, thường là AI sinh thành, mô hình sinh thành, AI sáng tạo, và phổ biến nhất là Generative AI (AI tạo sinh). Về mặt khái niệm, AI tạo sinh là một nhánh của AI, tập trung vào việc tạo ra các nội dung mới, độc đáo dựa trên dữ liệu đã được học. Thay vì chỉ phân tích và dự đoán như các loại AI khác, AI tạo sinh có khả năng tự động tạo ra các văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, thậm chí cả mã code.

AI tạo sinh hoạt động dựa trên các mô hình học sâu, đặc biệt là các mạng thần kinh nhân tạo (Neural Network). Các mô hình này được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu để học cách nhận biết các mẫu, quy luật và mối quan hệ giữa các dữ liệu đó. Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể tự tạo ra các nội dung mới dựa trên những gì đã học.

Ba mô hình phổ biến nhất hiện nay là GAN (Generative Adversarial Networks) gồm hai mạng thần kinh Generator (Bộ tạo sinh) và Discriminator (Bộ phân biệt) cạnh tranh nhau để tạo ra các nội dung chân thực; VAE (Variational Autoencoder) mã hóa dữ liệu thành một không gian ẩn rồi giải mã để tạo ra dữ liệu mới; và Transformer (mô hình biến đổi) xuất hiện trong các mô hình ngôn ngữ lớn mà chúng ta thường sử dụng như GPT-3, có khả năng xử lý các chuỗi dữ liệu dài và tạo ra văn bản chất lượng cao.

GenAI là một công nghệ đầy hứa hẹn, đang thay đổi cách chúng ta làm việc và sáng tạo, với rất nhiều ứng dụng trong thực tế. Trước hết là tạo ra các nội dung bao gồm hình ảnh như các tác phẩm nghệ thuật, logo, ảnh chân dung, thiết kế sản phẩm... từ một đoạn mô tả văn bản; tạo ra các video từ văn bản, tự động chỉnh sửa video và đưa vào đó các hiệu ứng đặc biệt; sáng tác âm nhạc hoặc tạo ra các bản nhạc nền cùng hiệu ứng âm thanh; và tạo ra các văn bản như bài báo, kịch bản, thơ văn, email và viết code... GenAI cũng tạo ra cuộc cách mạng trong lĩnh vực giải trí với việc tạo ra ra các nhân vật, môi trường, cốt truyện mới cho ngành game; và tạo hiệu ứng đặc biệt cho kỹ nghệ phim ảnh.

Trong lĩnh vực y tế, GenAI tìm kiếm các phân tử mới để phát triển thuốc, phân tích hình ảnh để phát hiện bệnh sớm hơn, và tạo dữ liệu y tế cho việc đào tạo. Giáo dục cũng là lĩnh vực có nhiều ứng dụng GenAI như tạo ra các nội dung học tập và cá nhân hóa học tập bao gồm các chương trình phù hợp với từng học sinh.

Gemini, Copilot, ChatGPT hay Bard, LaMDA, Jurassic-1 Jumbo cùng nhiều ứng dụng GenAI phổ thông khác đều xuất thân từ những trường, lớp Ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM), hoạt động theo mô hình Transformer, và đang ráo riết cạnh tranh nhau để cung cấp dịch vụ cho khách hàng, bao gồm những người sử dụng miễn phí. Người dùng nay làm quen với nhiều dịch vụ rất thực tế, đó có thể là một trợ lý ảo thông minh khả dĩ đáp ứng yêu cầu, một người tìm kiếm thông tin thông qua những câu trả lời chính xác, một nhà giáo dục khả dĩ tạo ra các nội dung học tập và cá nhân hóa việc học, lẽ dĩ nhiên là một nhà sáng tạo nội dung tuyệt vời trong nhiều lĩnh vực, và cũng là một nhân viên phần mềm giúp các lập trình viên tiết kiệm thời gian và công sức. Điều làm cho mô hình Transformer được ưa chuộng là vì người dùng có thể kiểm soát kết quả, và điều chỉnh quá trình thực hiện dịch vụ của các ứng dụng.

Ở góc độ phổ thông, cung cách làm việc của người dùng với GenAI có ý nghĩa đặc biệt trong mục tiêu hợp tác. Khác với các thế hệ AI trước đây phát triển thuần túy như một công cụ, GenAI đã được thiết kế như một nhân vật - và có vẻ như các ứng dụng ra đời về sau càng có tỷ lệ nhân cách cao hơn.

Đây là một lĩnh vực trải nghiệm tạo nên sự đam mê cho người dùng. Bạn có thể bắt đầu làm việc với Copilot bằng những câu tâm sự thay vì những câu hỏi, và kết thúc hội thoại bằng lời cám ơn.

Điều ngạc nhiên là Copilot sẽ nhận ra, dần dà không giới hạn số lần hội thoại của bạn, và có thể đặt ngược cho bạn những đề tài để kiểm tra vấn đề. Nếu lúc đầu những ChatGPT-3 thường bị sốc bởi những câu hỏi, thì các ChatGPT-4, Copilot hay gần đây là Gemini nhận ra rất nhanh những cảm tình và yêu cầu thực tế thâm sâu của người sử dụng, từ đó tiếp tục gợi mở hay đào sâu vấn đề.

Trên hết, khi làm việc với các ứng dụng GenAI, đặc biệt nhóm Transformer, bạn cần chú ý ba điều: một là phải sử dụng ngôn ngữ chính xác và rõ ràng, hai là kiểm tra thông tin để bảo đảm độ chính xác, và ba là tích hợp kết quả hội thoại với kiến thức và kinh nghiệm của mình.

Hoàng Xuân Phương