Các ứng dụng của Generative AI trong Học sâu, Khoa học đời sống và Sáng tạo nội dung

Sự xuất hiện của Generative AI

Những tiến bộ và đổi mới trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo đã được nêu bật bởi hiệu suất khó giải thích của Generative AI (AI tạo sinh), một mô hình mang tính cách mạng có khả năng thể hiện sự sáng tạo ấn tượng và không thể định lượng được. Được đào tạo trên hàng tỷ tỷ điểm dữ liệu và tham số, các mô hình GenAI nổi bật nhất đã đưa lĩnh vực này trở thành tâm điểm chú ý không gì khác chính là ChatGPT và DALLE-2 của OpenAI.

DALLE-2 là trình tạo văn bản thành hình ảnh – nhận lời nhắc (prompt) đầu vào của người dùng và xuất ra 6 hình ảnh gốc 1024×1024 với sự chú ý thuyết phục đến từng chi tiết. Mặc dù mô hình còn chưa hoàn hảo nhưng nó thể hiện khả năng hiểu chưa từng thấy từ máy tính, có thể phát triển các hình ảnh phát hiện cảm xúc, phong cách nghệ thuật và các chủ đề có phần chính xác.

Các mô hình GenAI tạo văn bản thành hình ảnh khác nổi lên như Midjourney và Stable Diffusion, trong đó tạo ra các hình ảnh được đệ trình và trao giải trong các cuộc thi nghệ thuật, thể hiện sự sáng tạo, độc đáo và vẻ đẹp đáng kinh ngạc. Dưới đây là tác phẩm nghệ thuật được tạo bởi Jason Allen thông qua Midjourney có tên là “Théâtre D’opéra Spatial” đã giành vị trí đầu tiên tại Hội chợ Bang Colorado dành cho tác phẩm nghệ thuật kỹ thuật số, gây ra phản ứng dữ dội và tranh luận trong cộng đồng nghệ thuật.

Ứng dụng GenAI phân cực, nổi tiếng và phổ biến nhất vẫn là ChatGPT, ứng dụng có tốc độ phát triển nhanh nhất với hơn 100 triệu người dùng chỉ sau 2 tháng phát hành. ChatGPT được hỗ trợ bởi mô hình GPT3 của OpenAI, hiện được cập nhật để sử dụng GPT-3.5 (bao gồm các tham số và tinh chỉnh tốt hơn) và GPT-4 (được tăng cường bộ dữ liệu đào tạo, cho phép tìm kiếm trên web và đầu vào dữ liệu đa phương thức).

Giới thiệu nhanh về ChatGPT và nền tảng GPT-X phụ trợ của nó; nó là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Generative AI được định dạng như một chatbot tạo ra văn bản gốc và toàn diện theo lời nhắc (prompt). Bạn có thể yêu cầu nó viết một bài hát, trả lời một câu hỏi, tóm tắt văn bản hoặc thậm chí hỗ trợ phát triển code. Công cụ này thực sự mang tính cách mạng khi nhiều công ty sử dụng nó làm API cho các trường hợp sử dụng chuyên biệt như tạo phác thảo, hỗ trợ ngữ pháp, viết blog hoàn chỉnh cũng như xác định các lỗi và sai sót trong code.

Sự sáng tạo của các mô hình GenAI là con dao hai lưỡi. Yêu cầu những mô hình này đưa ra kết quả đầu ra có tính sáng tạo cao, có thể gây ra ảo giác một hiện tượng – trong đó kết quả đầu ra bị sai được ngụy trang thành đúng. Điều này bao gồm AI chuyển văn bản thành hình ảnh không thể mô tả bàn tay và văn bản hoặc các AI LLM đưa ra các fact sai. Đôi khi các mô hình AI thậm chí có thể khiến người dùng ngạc nhiên rằng kết quả đầu ra được tạo ra là chính xác! Đã có những nỗ lực nghiêm túc nhằm cố gắng giảm thiểu sự xuất hiện của ảo giác, nhưng do hoạt động phức tạp bên trong của GenAI, điều này có thể không bao giờ được giải quyết 100%.

Các mô hình GenAI được phát triển như thế nào?

Về cốt lõi, GenAI liên quan đến việc tạo ra các mô hình có thể tạo nội dung mới, nguyên bản bằng cách học các mẫu và cấu trúc từ các bộ dữ liệu khổng lồ. Những mô hình này bắt đầu với nền tảng vững chắc về Học máy (ML) và sự hiểu biết sâu sắc về các nguyên tắc cơ bản của mạng thần kinh nhân tạo.

Đầu tiên, nó bắt đầu với một bộ dữ liệu rất quan trọng, cần thiết để mạng lưới thần kinh có thể hiểu được sự phức tạp và các biến thể trong một lĩnh vực đã chọn cho dù là văn bản, hình ảnh hay các chế độ khác. Để đào tạo và chạy hàng triệu tỷ điểm dữ liệu thông qua mạng thần kinh phức tạp đòi hỏi phải có khả năng tính toán dồi dào, thường các máy chủ được cấu hình với nhiều GPU là nền tảng cho cơ sở hạ tầng điện toán quy mô lớn có khả năng đào tạo các mô hình AI phức tạp nhất.

Bản thân quá trình đào tạo cũng đặt ra những thách thức. Việc đào tạo các mô hình GenAI quy mô lớn tốn nhiều tài nguyên, đòi hỏi thời gian và sức mạnh tính toán đáng kể. Các nhà phát triển phải vật lộn với việc tinh chỉnh các tham số và tối ưu hóa các thuật toán để ngăn chặn các vấn đề như overfitting hoặc mode collapse. Quá trình phức tạp này đòi hỏi chuyên môn và sự kiên nhẫn trong việc cân bằng việc điều chỉnh siêu tham số và sàng lọc kiến ​​trúc mô hình.

Generative AI trong Học sâu (DL)

Để đào tạo các mô hình deep learning một cách hiệu quả và đạt được những dự đoán chính xác, cần phải có một lượng dữ liệu đáng kể. Dữ liệu có giá trị to lớn, đặc biệt là trong các lĩnh vực có dữ liệu thực tế cụ thể cao bị hạn chế. Tận dụng GenAI để tạo ra dữ liệu tổng hợp giúp nâng cao khả năng đào tạo một mô hình có khả năng phục hồi. Dữ liệu tổng hợp có thể hữu ích cho việc đào tạo các mô hình AI khi dữ liệu không tồn tại, riêng tư và mất cân bằng.

• Hiệu quả về chi phí: Việc thu thập lượng lớn dữ liệu vừa tốn kém vừa mất thời gian. Nếu doanh nghiệp của bạn chưa thu thập được lượng dữ liệu khổng lồ thì sẽ khó có được lượng dữ liệu đáng kể để đào tạo một mô hình thuyết phục. Dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để tạo các bộ dữ liệu huấn luyện lớn mà không cần gắn nhãn thủ công dựa trên tập hợp con dữ liệu hiện có.
• Riêng tư & Nhạy cảm: Dữ liệu gốc có thể chứa thông tin nhạy cảm, như lịch sử y tế, khiến việc chia sẻ hoặc sử dụng cho mục đích đào tạo trở nên khó khăn. Các mô hình Generative AI có thể phân tích dữ liệu này và tạo ra dữ liệu tổng hợp có độ chính xác về mặt thống kê tương tự như dữ liệu thực nhưng không chứa bất kỳ thông tin nhạy cảm nào, nhằm giảm thiểu nguy cơ rò rỉ thông tin cá nhân và đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu nhạy cảm.
• Dữ liệu không cân bằng và sai lệch: Dữ liệu tổng hợp hỗ trợ xác định và sửa chữa các sai lệch tiềm ẩn được tìm thấy từ dữ liệu trong thế giới thực. Ví dụ: nếu có sự thiên vị trong việc gắn nhãn dữ liệu cho hầu hết các bác sĩ là nam giới, trong đó mô hình của bạn có thể làm giảm mục đích của nó, ngăn chặn sự thiên vị trong mô hình của bạn dẫn đến có thể vô tình gửi sai thông điệp.
• Dữ liệu rủi ro: Trong các tình huống khi dữ liệu hiếm và có rủi ro để nhân bản, chẳng hạn như trong các quy trình y tế, hoạt động công nghiệp hoặc mô phỏng lái xe tự động, GenAI có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp nhân bản các tình huống này mà không cần thu thập dữ liệu thực tế trong các cài đặt phức tạp hoặc nguy hiểm tiềm tàng.

Generative AI trong Khoa học đời sống và Chăm sóc sức khỏe

Nghiên cứu và giải quyết các vấn đề phức tạp nhất của thế giới liên quan rất nhiều đến việc khám phá và kiểm tra các loại thuốc và phân tử. Lĩnh vực khoa học đời sống sẽ trải qua một sự chuyển đổi đáng kể thông qua việc sử dụng GenAI, vì nó có thể giảm chi phí, nâng cao hiệu quả và độ chính xác cũng như hỗ trợ tạo báo cáo.

• Khám phá thuốc: Các mô hình GenAI có thể được đào tạo về kiến ​​thức ngành bằng cách sử dụng bộ dữ liệu chứa các phân tử có đặc điểm riêng biệt. Sau đó, các nhà nghiên cứu có thể hướng dẫn các mô hình này tạo ra các phân tử mới đáp ứng các tiêu chí cụ thể, đóng vai trò là giai đoạn ban đầu có giá trị trong quá trình phát triển thuốc. Cách tiếp cận này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu chi phí liên quan đến việc xác định các loại thuốc tiềm năng. Các mô hình như AlphaFold đã thực hiện điều này, phát triển các đại diện của mô hình 3D dựa trên trình tự axit amin.
• Kiểm tra và tạo văn bản: Các nhà nghiên cứu khai thác khả năng của GenAI LLM để chuẩn hóa việc tóm tắt các tài liệu nghiên cứu sâu rộng. Phương pháp này cung cấp cho các nhà khoa học một cái nhìn nhanh chóng về các phương pháp và kết quả nghiên cứu, cho phép họ nắm bắt được bản chất của tài liệu một cách nhanh chóng. Ngoài ra, những mô hình này còn chứng tỏ là công cụ tạo ra các bài báo khoa học ngay từ đầu. Bằng cách hướng dẫn AI phác thảo hoặc tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn về các khám phá, các nhà khoa học có thể có được bản thảo sơ bộ về báo cáo nghiên cứu của mình, giảm bớt nỗ lực của con người và đẩy nhanh quá trình tổng thể.
• Giám sát bệnh nhân: GenAI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân và tạo kế hoạch điều trị được cá nhân hóa. Nó cũng có thể được sử dụng để dự đoán kết quả của bệnh nhân và xác định các bệnh tiềm ẩn cũng như những người có nguy cơ bị biến chứng. Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể phát triển các chatbot thông minh tương tác có thể nói chuyện với bệnh nhân về các triệu chứng của họ thông qua ngôn ngữ đơn giản. Điều này có thể hỗ trợ bằng cách đưa ra các đề xuất điều trị và giảm thời gian chờ đợi đối với các cuộc gọi không quan trọng hoặc cảnh báo cho tổ chức khi cần hành động khẩn cấp.

Generative AI trong sáng tạo nội dung

Sự xuất hiện của GenAI mang lại công cụ thay đổi cuộc chơi cho các chuyên gia sáng tạo. Trong lĩnh vực tạo nội dung, nó biến đổi cách tiếp cận thông thường để thiết kế và tạo hoạt ảnh cho môi trường, nhân vật và đối tượng ảo. Những đổi mới này không chỉ mở rộng khả năng sáng tạo mà còn nâng cao hiệu quả trong một loạt quy trình làm việc sáng tạo và kỹ thuật.

• Cảm hứng: Stable Diffusion, Midjourney và DALLE-2, mặc dù không phải là không hoàn hảo, nhưng có thể đóng vai trò là nguồn cảm hứng. Các nghệ sĩ có thể sử dụng mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh làm công cụ hiệu quả để vượt qua rào cản của người sáng tạo, đảm bảo luồng ý tưởng liên tục. Hơn nữa, những mô hình này có thể được định hướng để mô phỏng một phong cách nghệ thuật cụ thể, cho phép tạo ra hình ảnh phù hợp chặt chẽ với thẩm mỹ cụ thể.
• Tạo assets: Các mô hình GenAI cách mạng hóa ngành nhưng đẩy nhanh quá trình tạo ra mô hình và assets. Nó có thể được đào tạo để tạo ra các mô hình 3D thô của các vật thể, nhân vật và môi trường. Nó cũng có thể được sử dụng để nhanh chóng tạo ra các kết cấu và vật liệu được xếp tự động, giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho các nghệ sĩ và nhà thiết kế. Bằng việc sử dụng GenAI để khơi dậy những ý tưởng sáng tạo, việc lặp lại thiết kế có thể được tăng tốc đáng kể, có giá trị trong các lĩnh vực như thiết kế ô tô và sản phẩm.

Tác động của Generative AI

Những lợi ích bắt nguồn từ việc đào tạo các mô hình Học sâu (DL) để tạo ra nội dung gốc là rất đáng kể. GenAI trao quyền cho các cá nhân và chuyên gia sáng tạo bằng cách cung cấp phương tiện để vượt qua thử thách khi bắt đầu lại từ đầu, từ đó nâng cao năng suất tổng thể. Khả năng chuyển đổi ngôn ngữ hoặc đầu vào thành đầu ra sáng tạo này định nghĩa lại các khả năng có thể đạt được bằng Trí tuệ nhân tạo.

Tuy nhiên, việc thực hiện các giải pháp này không phải là một quá trình đơn giản và đòi hỏi nguồn lực tính toán đáng kể. Như các mô hình AI như ChatGPT dựa vào sự hỗ trợ của hàng nghìn máy chủ để đảm bảo chức năng của chúng có thể truy cập được đối với những người dùng đang tìm cách tận dụng các công cụ này. Mặc dù các mô hình này là công khai, nhưng để đào tạo và triển khai mô hình của riêng bạn đòi hỏi phải có kiến ​​thức về lĩnh vực và khả năng tính toán phong phú.