GenAI là gì và điều gì làm nó trở nên khác biệt so với AI truyền thống? Đây là câu hỏi đang thu hút sự quan tâm của nhiều doanh nghiệp và cá nhân khi công nghệ trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển. Không chỉ dừng lại ở khả năng phân tích dữ liệu như AI truyền thống, GenAI (Generative AI – Trí tuệ nhân tạo tạo sinh) có thể tự tạo ra nội dung mới, từ văn bản, hình ảnh, video đến mã lập trình. Vậy GenAI hoạt động như thế nào, và đâu là điểm khác biệt cốt lõi so với AI truyền thống? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

GenAI là gì?

Định nghĩa Generative AI

Generative AI (GenAI) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tạo ra nội dung mới thay vì chỉ phân tích và xử lý dữ liệu có sẵn. GenAI có thể tự động sinh ra văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, mã lập trình và nhiều dạng dữ liệu khác mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người.

Điểm đặc biệt của GenAI là khả năng sáng tạo, giúp nó có thể tạo ra những nội dung chưa từng tồn tại trước đó dựa trên dữ liệu đã học. Điều này khác biệt hoàn toàn so với AI truyền thống, vốn chỉ thực hiện các tác vụ dựa trên quy tắc lập trình sẵn hoặc phân tích dữ liệu có sẵn.

Cách GenAI hoạt động

Generative AI (GenAI) hoạt động dựa trên các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến, đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo và học sâu (deep learning). Bạn có thể hình dung nó giống như một học sinh rất thông minh, được đào tạo bằng cách đọc, nghe và quan sát hàng triệu ví dụ trước đó. Sau đó, nó có thể sáng tạo ra nội dung mới dựa trên những gì đã học.

Quá trình hoạt động của GenAI có thể chia thành 3 bước chính:

1. Học hỏi từ dữ liệu:
• GenAI được "đào tạo" bằng một lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh...
• Nó tìm ra các quy luật trong dữ liệu để hiểu cách nội dung được tạo ra.
2. Dự đoán và sáng tạo nội dung mới:
• Khi bạn đặt câu hỏi hoặc yêu cầu, GenAI sử dụng những gì đã học để tạo ra nội dung mới.
• Ví dụ: Nếu bạn yêu cầu "viết một bài thơ về mùa xuân", GenAI sẽ sử dụng kiến thức về thơ và mùa xuân để sáng tác một bài thơ mới.
3. Tối ưu và điều chỉnh:
• Sau khi tạo nội dung, GenAI có thể tự điều chỉnh dựa trên phản hồi từ người dùng hoặc các tiêu chí đã đặt ra.
• Ví dụ: Nếu một hình ảnh không đẹp, GenAI có thể tạo lại phiên bản khác tốt hơn.

>> Xem thêm: GENERATIVE AI, NHÂN TỐ SÁNG TẠO ĐANG TÁI ĐỊNH HÌNH TƯƠNG LAI CỦA MARKETING

So sánh Gen AI và AI truyền thống

GenAI (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh) khác biệt so với AI truyền thống ở nhiều khía cạnh quan trọng. Dưới đây là những điểm so sánh chính giữa hai loại AI này:

1. Cách hoạt động: GenAI không chỉ phân tích mà còn có thể sáng tạo

• AI truyền thống:
• Dựa trên thuật toán học máy (Machine Learning) hoặc các quy tắc lập trình cứng nhắc để xử lý và phân tích dữ liệu có sẵn.
• Chỉ có thể nhận diện mẫu, đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu quá khứ, nhưng không thể tạo ra dữ liệu mới.
• Ví dụ: Một hệ thống AI nhận diện khuôn mặt có thể phân biệt giữa hai người nhưng không thể tạo ra một khuôn mặt hoàn toàn mới.
• GenAI:
• Không chỉ nhận diện và phân tích, GenAI có thể tạo ra nội dung hoàn toàn mới mà không sao chép nguyên bản dữ liệu đầu vào.
• Có khả năng học từ dữ liệu đầu vào và sáng tạo nội dung mới theo yêu cầu, ví dụ như viết văn bản, tạo hình ảnh, dựng video, làm nhạc, viết mã lập trình.
• Ví dụ: ChatGPT có thể viết một bài thơ, DALL·E có thể tạo ra tranh từ mô tả văn bản, hoặc Stable Diffusion có thể biến ảnh thành tranh vẽ nghệ thuật.

Nhờ khả năng sáng tạo này, GenAI vượt trội hơn AI truyền thống trong các lĩnh vực liên quan đến nội dung, giải trí, giáo dục và lập trình.

2. Mục tiêu sử dụng: AI truyền thống tối ưu hóa, GenAI sáng tạo nội dung

• AI truyền thống:
• Được thiết kế để tối ưu hóa quy trình làm việc, phân tích dữ liệu, tự động hóa các tác vụ lặp lại.
• Thường xuất hiện trong các lĩnh vực tài chính, y tế, sản xuất, bảo mật, giúp cải thiện hiệu suất và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu lịch sử.
• GenAI:
• Tạo ra nội dung mới thay vì chỉ phân tích dữ liệu có sẵn.
• Được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực sáng tạo, giải trí, giáo dục và công nghệ.
• Ví dụ:
• ChatGPT viết nội dung quảng cáo, bài báo, sáng tác truyện.
• DALL·E tạo hình ảnh từ văn bản mô tả.
• GitHub Copilot hỗ trợ lập trình viên bằng cách tự động viết mã.

GenAI phù hợp hơn cho các công việc đòi hỏi sự sáng tạo, trong khi AI truyền thống mạnh về phân tích dữ liệu và tối ưu hóa quy trình.

3. Công nghệ cốt lõi: GenAI sử dụng mô hình Transformer tiên tiến

• AI truyền thống:
• Chủ yếu dựa trên các mô hình thống kê, học máy có giám sát (Supervised Learning) hoặc không giám sát (Unsupervised Learning).
• Các thuật toán phổ biến gồm Random Forest, SVM, K-Means, mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) truyền thống.
• Hiệu quả trong nhận diện mẫu và dự đoán, nhưng không linh hoạt khi xử lý dữ liệu mới.
• GenAI:
• Dựa trên Deep Learning (Học sâu), đặc biệt là các mô hình Transformer như GPT, BERT, T5, DALL·E, Stable Diffusion.
• Hiểu ngữ cảnh tốt hơn, tạo ra nội dung tự nhiên hơn so với các mô hình cũ.
• Có thể học từ dữ liệu lớn mà không cần gán nhãn cụ thể.
• Ví dụ:
• GPT-4 có thể trò chuyện tự nhiên, sáng tác truyện.
• Stable Diffusion biến ảnh chụp thành tranh vẽ theo phong cách nghệ thuật.
• Claude AI tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn để viết báo cáo.

GenAI có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp, đa dạng và mang lại hiệu suất cao hơn so với AI truyền thống.

4. Khả năng tự học và linh hoạt: GenAI có thể thích ứng với dữ liệu mới

• AI truyền thống:
• Học theo một tập dữ liệu cố định, nếu có dữ liệu mới thì cần huấn luyện lại từ đầu.
• Hạn chế trong việc xử lý tình huống chưa từng gặp trước đó.
• Ví dụ: Một chatbot AI truyền thống chỉ có thể trả lời những câu hỏi mà nó đã được lập trình trước.
• GenAI:
• Có thể tự học và thích ứng với nhiều ngữ cảnh mới.
• Không cần đào tạo lại mà có thể cập nhật kiến thức qua Fine-tuning hoặc Prompt Engineering.
• Ví dụ: ChatGPT có thể học từ các đoạn hội thoại trước đó để điều chỉnh cách trả lời, hoặc Stable Diffusion có thể điều chỉnh phong cách vẽ theo yêu cầu người dùng.

Điều này giúp GenAI linh hoạt hơn, có thể đáp ứng nhanh chóng nhu cầu mới mà không cần huấn luyện lại từ đầu như AI truyền thống.

>> Xem thêm: So sánh DeepSeek và OpenAI: Nền tảng nào tốt hơn? Đánh giá chi tiết về hiệu suất, ứng dụng thực tế, chi phí và bảo mật giữa hai hệ thống AI hàng đầu hiện nay.

5. Ứng dụng thực tế: GenAI chiếm ưu thế trong lĩnh vực sáng tạo

AI hiện nay có thể chia thành AI truyền thống và AI tạo sinh (GenAI), mỗi loại có ứng dụng khác nhau trong đời sống và kinh doanh.

1. Ứng dụng của AI truyền thống

AI truyền thống sử dụng các thuật toán dựa trên quy tắc, học máy (Machine Learning), và học sâu (Deep Learning) để xử lý dữ liệu có cấu trúc, phân tích và đưa ra quyết định.

• Nhận diện khuôn mặt & hình ảnh: Dùng trong bảo mật, giám sát, mở khóa điện thoại (Face ID).

• Dự báo tài chính & phân tích dữ liệu: Ngân hàng sử dụng AI để phát hiện gian lận, chấm điểm tín dụng.

• Chatbot & trợ lý ảo: Hỗ trợ khách hàng, trả lời câu hỏi theo kịch bản.

• Tự động hóa quy trình (RPA - Robotic Process Automation): Hỗ trợ doanh nghiệp xử lý tài liệu, nhập liệu tự động.

• Hệ thống đề xuất: Netflix, Spotify, Shopee sử dụng AI để cá nhân hóa nội dung.

2. Ứng dụng của AI tạo sinh (GenAI)

GenAI có khả năng tạo nội dung mới dựa trên dữ liệu huấn luyện, giúp sáng tạo và tự động hóa nhiều công việc phức tạp.

• Tạo nội dung văn bản: Viết bài SEO, email marketing, kịch bản video, nội dung mạng xã hội.

• Sáng tạo hình ảnh & thiết kế: Công cụ như MidJourney, DALL·E tạo hình ảnh từ văn bản.

• Tạo mã lập trình: GitHub Copilot, ChatGPT giúp lập trình viên viết code nhanh hơn.

• Mô phỏng và sáng tạo nội dung số: Tạo nhân vật ảo, nội dung trò chơi, phim hoạt hình.

• Trợ lý ảo nâng cao: AI có thể viết báo cáo, tóm tắt tài liệu, dịch thuật thông minh.

>> Xem thêm: Ứng dụng AI tạo sinh (GenAI) trong ngành Logistics

Tóm lại, điều khiến GenAI khác biệt so với AI truyền thống chính là khả năng tạo ra nội dung mới, thay vì chỉ phân tích và xử lý dữ liệu cũ. Với tính linh hoạt cao, GenAI có thể học từ lượng dữ liệu khổng lồ và thích ứng nhanh với những yêu cầu chưa từng gặp, giúp nó hoạt động hiệu quả hơn trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Không chỉ vậy, GenAI được xây dựng dựa trên công nghệ Transformer, một bước tiến đột phá giúp nó xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hình ảnh với độ chính xác cao, mang lại trải nghiệm tương tác tốt hơn.

Một trong những ưu thế nổi bật nhất của GenAI là khả năng ứng dụng mạnh mẽ trong các lĩnh vực sáng tạo. Trong khi AI truyền thống chỉ hỗ trợ các tác vụ mang tính quy trình, GenAI có thể viết bài, thiết kế đồ họa, hỗ trợ lập trình và thậm chí tạo ra các sản phẩm giải trí như âm nhạc hay video. Nhờ những đặc điểm vượt trội này, GenAI đang dần trở thành công cụ đắc lực giúp tăng năng suất và thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều ngành nghề, từ marketing, giáo dục đến công nghệ phần mềm và truyền thông.

Hạn chế và thách thức của GenAI

Dù vượt trội hơn AI truyền thống, GenAI vẫn có một số thách thức như:

1. Tạo ra nội dung sai lệch (Hallucination): Đôi khi GenAI có thể bịa ra thông tin không chính xác.
2. Vấn đề bản quyền: Nội dung do AI tạo ra có thể vi phạm bản quyền nếu mô hình được đào tạo trên dữ liệu có bản quyền mà không có sự cho phép.
3. Đạo đức AI: GenAI có thể bị lạm dụng để tạo tin giả, deepfake hoặc nội dung độc hại.
4. Chi phí tính toán cao: Việc huấn luyện và vận hành mô hình GenAI tiêu tốn tài nguyên lớn, đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ.

GenAI và AI truyền thống đều đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo, nhưng điểm khác biệt lớn nhất giữa chúng chính là khả năng sáng tạo. Trong khi AI truyền thống tập trung vào phân tích và dự đoán, GenAI có thể tự tạo ra nội dung hoàn toàn mới, mở ra nhiều ứng dụng đột phá cho doanh nghiệp và cá nhân. Việc lựa chọn giữa GenAI và AI truyền thống phụ thuộc vào mục tiêu sử dụng: nếu cần tối ưu hóa dữ liệu và tự động hóa quy trình, AI truyền thống sẽ phù hợp hơn; còn nếu cần sáng tạo nội dung và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, GenAI là lựa chọn tối ưu. Hy vọng bài viết đã giúp bạn hiểu rõ hơn về GenAI là gì và điều gì làm nó trở nên khác biệt so với AI truyền thống.