So sánh sự khác biệt giữa Generative AI và Predictive AI

Generative AI (AI tạo sinh) và Predictive AI (AI dự đoán) khác nhau về cách chúng xử lý các ứng dụng và dữ liệu có cấu trúc lẫn phi cấu trúc tương ứng. Cùng tìm hiểu những lợi ích và các hạn chế của mỗi loại trong các ứng dụng thực tế của chúng.

Cho đến gần đây, hầu hết các ứng dụng AI đều sử dụng công cụ dự đoán để liên kết dữ liệu hoặc đưa ra quyết định. Mặc dù nhiều dạng AI tạo sinh khác nhau đã tồn tại trong hàng chục năm qua, nhưng sự quan tâm ứng dụng nó với các doanh nghiệp là rất thấp do năng lực điện toán còn hạn chế.

Thành công gần đây của ChatGPT, chứng minh khả năng tạo ra nội dung có sắc thái và liền lạc ở quy mô lớn, đã nêu bật giá trị tiềm năng của AI tạo sinh đối với các doanh nghiệp lớn. Chính vì lẽ đó, các giám đốc điều hành và nhà quản lý IT doanh nghiệp đang bắt đầu chú trọng đến ứng dụng của AI tạo sinh và AI dự đoán.

AI tạo sinh tạo ra nội dung, mã lập trình, âm nhạc và tư liệu cho tiếp thị, đồng thời có thể dịch dữ liệu sang các định dạng khác nhau. AI dự đoán đưa ra các dự đoán, gợi ý và quyết định bằng cách sử dụng các kỹ thuật AI và học máy (ML) khác nhau. Về mặt kỹ thuật, AI tạo sinh thường sử dụng nhiều quy trình dự đoán để dự đoán đơn vị nội dung tiếp theo một các tăng dần để cho ra một kết quả. Khi nói đến AI tạo sinh và AI dự đoán, sự khác biệt chính giữa hai lĩnh vực này lần lượt là các ứng dụng và mức độ thành thạo với dữ liệu phi cấu trúc và có cấu trúc.

Sự khác biệt chính giữa AI dự đoán và AI tạo sinh

Bharath Thota, nhà phân tích tại hãng tư vấn Kearney, cho biết: “AI tạo sinh và AI dự đoán đại diện cho các mô hình riêng biệt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy”.

AI tạo sinh tập trung vào việc tạo nội dung mới và nguyên bản, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản và các phương tiện khác, bằng cách học hỏi từ các mẫu dữ liệu hiện có. Nó thúc đẩy sự sáng tạo và có giá trị trong các lĩnh vực sáng tạo và giải quyết vấn đề mới lạ.

AI dự đoán sử dụng các mẫu trong dữ liệu lịch sử để dự báo kết quả trong tương lai hoặc phân loại các sự kiện trong tương lai. Nó cung cấp những nắm bắt sâu sắc và hỗ trợ hữu ích trong việc ra quyết định và xây dựng chiến lược.

Thota cho biết: “Những cách tiếp cận này không bị cô lập và có thể mang tính cộng sinh trong việc phát triển chiến lược kinh doanh tổng thể”. AI tạo sinh có thể giúp thiết kế các tính năng của sản phẩm, trong khi AI dự đoán có thể dự báo nhu cầu của người tiêu dùng hoặc phản ứng của thị trường đối với các tính năng này. AI tạo sinh có thể tổng hợp dữ liệu thực tế để nâng cao tập đào tạo của mô hình dự đoán nhằm cải thiện khả năng dự đoán của nó.

AI dự đoán dự báo các sự kiện trong tương lai bằng cách phân tích xu hướng dữ liệu lịch sử để gán trọng số xác suất cho các mô hình. AI tạo sinh tạo ra dữ liệu mới, có thể ở dạng thử nghiệm và hình ảnh. Inna Kuznetsova, Giám đốc điều hành của ToolsGroup, cho biết: “Hãy coi [AI dự đoán], trước hết, như một nhà phân tích mạnh mẽ làm phép thuật với các con số, trong khi [AI tạo sinh], kế đến, là một loại hình sáng tạo – một nhà văn, một nghệ sĩ hoặc trợ lý nghiên cứu”.

Sẽ rất hữu ích khi đóng khung AI dự đoán để giúp dự đoán liệu một sự kiện nhất định, một giải pháp cho vấn đề phân loại, có xảy ra hay không – chẳng hạn như vỡ nợ – và dự báo tác động định lượng của nhiều sự kiện đối với các biến liên tục như một vấn đề hồi quy. Các giải pháp này chủ yếu dựa trên dữ liệu có cấu trúc từ các sự kiện trong quá khứ – Arun Ramchandran tại Hexaware cho biết.

Ngược lại, AI tạo sinh được thiết kế để tạo ra nội dung mới dựa trên thông tin đầu vào của người dùng và dữ liệu phi cấu trúc mà nó được đào tạo. Những mô hình này có thể đưa ra câu trả lời, nhưng thiên về ý kiến hơn với lý luận định tính.

Ramchandran cho biết, AI tạo sinh có thể bổ sung cho AI dự đoán trong doanh nghiệp để thu được giá trị từ cả dữ liệu có cấu trúc lẫn phi cấu trúc. Ở đây, các mô hình dự đoán được sử dụng để cải thiện quy trình và kết quả kinh doanh, trong khi các mô hình tạo sinh được sử dụng để đáp ứng các yêu cầu về nội dung của các quy trình đó. Tuy nhiên, cần phải quan tâm đến việc quản trị dữ liệu, bảo mật và quyền riêng tư. Ngoài ra, sự kết hợp này có thể được sử dụng trong dự báo để tạo ra dữ liệu tổng hợp, tăng cường dữ liệu và mô phỏng.

Generative AI/AI tạo sinh là gì và nó hoạt động như thế nào?

AI tạo sinh tạo ra nội dung mới bằng cách sử dụng nhiều thuật toán khác nhau được khởi đầu từ giữa những năm 2010, có thế mạnh cho các ứng dụng khác nhau. Trong số các thuật toán của nó có các loại sau:

Generative adversarial networks tạo ra hình ảnh, tổng hợp giọng nói cũng như dịch giọng nói và video để sử dụng bằng các ngôn ngữ khác nhau.
Variational autoencoders để tạo dữ liệu có cấu trúc.
Diffusion models/Mô hình khuếch tán để tạo hình ảnh và video theo dòng lệnh/prompts.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vượt trội trong việc tạo văn bản; tuy nhiên, các phương pháp tiếp cận đa phương thức mới hơn có thể chuyển đổi trên nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như tạo ra hình ảnh, viết code, lập trình robot và tự động hóa thủ công để phản hồi các dòng nhập bằng text.

Lợi ích của AI tạo sinh

Một số lợi ích chính của AI tạo sinh bao gồm:

Tự động tạo mã lập trình và các khía cạnh khác của phát triển phần mềm.
Đơn giản hóa việc tạo nội dung mới.
Tóm tắt các tài liệu hoặc bộ dữ liệu phức tạp.
Dễ dàng làm việc với dữ liệu phi cấu trúc.
Tạo câu trả lời rõ ràng và đơn giản cho các truy vấn phức tạp.
Hoạt động tốt trên các phương thức khác nhau như văn bản, video, âm thanh, hướng dẫn robot và định dạng dữ liệu.

Hạn chế của AI tạo sinh

Một số hạn chế của AI tạo sinh bao gồm:

Có xu hướng dẫn đến ảo giác.
Phát thải carbon (carbon footprint) nhiều.
Có thể tốn kém để đào tạo lại các mô hình.
Khó xóa dữ liệu nhạy cảm khi nó được đưa vào mô hình.
Khó khăn hơn để giải thích hoặc diễn dịch các cơ chế củng cố kết quả.

Ứng dụng AI tạo sinh trong kinh doanh

Một số ứng dụng AI tạo sinh phổ biến nhất trong kinh doanh bao gồm:

Tạo mã lập trình.
Xây dựng tư liệu tiếp thị.
Tìm kiếm nhiều hướng dẫn sử dụng.
Cá nhân hóa nội dung cho khách hàng và nhân viên.
Tùy chỉnh trải nghiệm học tập.
Dịch dữ liệu qua các định dạng.
Tùy biến nội dung giải thích cho các cấp độ chuyên môn hoặc vai trò khác nhau.
Bản địa hóa nội dung trên các khu vực địa lý và ngôn ngữ khác nhau.
Nghiên cứu các chủ đề phức tạp.
Chắt lọc và tóm tắt rủi ro trên các lĩnh vực khác nhau trong quản lý rủi ro.
Tổng hợp hồ sơ để chuẩn hóa việc lựa chọn ứng viên.
Quản lý phân loại kỹ năng trong học tập và phát triển.
Tóm tắt các kiểu mẫu trong việc tương tác của các call center.
Đơn giản hóa giao diện người dùng phức tạp thành dòng văn bản đơn giản.

Predictive AI/AI dự đoán là gì và nó hoạt động như thế nào?

“AI dự đoán tập trung vào việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu lịch sử và thông tin hiện tại”, Owen Morris tại Doherty Associates cho biết.

Nó được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như dự đoán xu hướng thị trường tài chính, lập kế hoạch bảo trì thiết bị và phát hiện sự bất thường. AI dự đoán mang lại giá trị to lớn cho các ứng dụng kinh doanh khác nhau, bao gồm phát hiện gian lận, bảo trì phòng ngừa, hệ thống khuyến nghị, dự đoán gián đoạn, quản lý năng lực và tối ưu hóa lĩnh vực kho vận.

AI dự đoán sử dụng hầu hết các thuật toán ML và AI mà chúng nằm ngoài phạm vi của các thuật toán được sử dụng cho AI tạo sinh, bao gồm:

Neural networks/Mạng lưới thần kinh cho nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Linear regression/Hồi quy tuyến tính để tìm mối tương quan.
Logistic regression để phân loại dữ liệu.
Hỗ trợ công cụ vectơ để phân loại dữ liệu.
Cây quyết định để ước tính kết quả.
Random forests/Khu rừng ngẫu nhiên để phân loại dữ liệu.
K-mean Clustering để sắp xếp dữ liệu thành các nhóm.
Self-trained naive Bayes classifier để phân loại dữ liệu.

Lợi ích của AI dự đoán

Một số lợi ích của AI dự đoán bao gồm:

Tự động hóa phân tích.
Đơn giản hóa việc phân tích phức tạp.
Chuẩn hóa việc xử lý dữ liệu.
Hoạt động với dữ liệu có cấu trúc.
Có thể cải thiện phân tích cho các ứng dụng được hiểu rõ.
Hoạt động tốt cho dữ liệu có cấu trúc và chuỗi thời gian.

Hạn chế của AI dự đoán

Thota cho biết: “Mặc dù AI dự đoán nổi tiếng như một công cụ mang tính thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực phân tích, nhưng nó vẫn có những hạn chế trong hoạt động kinh doanh”. Hiểu và giải quyết những hạn chế này có thể giúp doanh nghiệp tự bảo vệ mình khỏi những cái bẫy này. Điều này thường liên quan đến việc kết hợp AI dự đoán với các kỹ thuật phân tích khác để giảm thiểu điểm yếu.

Một số hạn chế của AI dự đoán bao gồm:

Sự thiên vị trong dữ liệu cơ bản có thể được khuếch đại. Điều này có thể dẫn đến sự mâu thuẫn trong cách giải thích và những lo ngại về đạo đức. Ramchandran khuyến nghị áp dụng các phương pháp quản trị mô hình và dữ liệu nghiêm ngặt để giảm thiểu những rủi ro này.
Quá phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử. Thota cho biết dữ liệu đào tạo nên được tăng cường bằng các nguồn dữ liệu bên ngoài và thời gian thực cũng như các vòng lặp phản hồi để cập nhật các mô hình với thông tin gần nhất.
Thiếu khả năng giải thích có thể phát sinh trong các mô hình dự đoán phức tạp. Những mô hình này, được xây dựng trên mạng lưới thần kinh sâu, có thể gây khó khăn cho tính minh bạch và khả năng giải thích. Việc sử dụng các mô hình đơn giản hơn có thể giúp xác định và khắc phục các vấn đề phát sinh. Kuznetsova cho biết các doanh nghiệp nên xem xét các kỹ thuật AI có thể giải thích được để giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hiểu cách hoạt động của các mô hình và đưa ra dự đoán.
Overfitting/Khớp quá mức. Khi một mô hình AI cố gắng khớp quá chặt với dữ liệu huấn luyện, nó có thể dẫn đến những dự đoán không chính xác.
Khó khăn với tính nhân-quả. Các mô hình dự đoán rất tốt trong việc xác định mối tương quan, nhưng chúng có thể gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa mối tương quan và quan hệ nhân-quả. Thota cho biết các phương pháp suy luận nhân quả và kiểm soát ngẫu nhiên có thể giúp phân biệt giữa mối tương quan và quan hệ nhân quả.
Đào tạo quá nhiều về dữ liệu và các trường hợp kinh doanh có thể dẫn đến sai lệch dự đoán. Kuznetsova khuyến nghị đặt câu hỏi về số lượng trường hợp được phân tích cho một phân ngành. Bà nói: “Những gì có thể hoạt động rất tốt trong cửa hàng tạp hóa, với thời hạn sử dụng ngắn hơn nhưng ít đa dạng về mẫu mã và kích cỡ hơn, có thể không thành công trong việc dự báo nhu cầu về quần áo hoặc giày dép”.

Phân tích lợi ích và hạn chế của AI tạo sinh và AI dự đoán.

Ứng dụng AI dự đoán trong kinh doanh

Morris cho biết một số kinh nghiệm hay nhất để đảm bảo các tổ chức nhận được nhiều giá trị nhất từ AI dự đoán trong kinh doanh bao gồm đặt ra mục tiêu và định nghĩa KPI rõ ràng cũng như đảm bảo chất lượng dữ liệu. Điều quan trọng nữa là phải theo dõi kết quả để đảm bảo các mô hình hoạt động khi cần thiết và xem xét các yếu tố mô hình theo định kỳ để xác định các yếu tố lỗi thời và các sai lệch tiềm ẩn.

Doanh nghiệp có thể sử dụng AI dự đoán theo những cách sau:

Cảm nhận và dự báo nhu cầu. AI dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử và dữ liệu nguyên nhân để tạo ra dự báo nhu cầu chi tiết ngắn hạn chính xác hơn nhằm hỗ trợ các quyết định phân bổ và vị trí hàng tồn kho.
Tối ưu hóa hàng tồn kho. Một phương pháp phân tích kết hợp AI dự đoán để xác định và đặt mục tiêu tồn kho tốt hơn trên tất cả các vị trí và loại hàng tồn kho trong chuỗi cung ứng.
Nhắm mục tiêu khách hàng. AI dự đoán phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán khách hàng nào có khả năng phản hồi tích cực với các ưu đãi hoặc khuyến mãi cụ thể.
Đánh giá rủi ro. Các tổ chức tài chính và người cho vay sử dụng rộng rãi AI dự đoán để đánh giá rủi ro tài chính và tín dụng liên quan đến vỡ nợ hoặc quá hạn.
Dự báo bán hàng. Dự báo doanh số trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài giúp công ty phân bổ nguồn lực, quản lý kế hoạch nhu cầu và vận hành chuỗi cung ứng, đồng thời tối ưu hóa mức tồn kho.
Ngăn chặn sự rời bỏ. AI dự đoán có thể phân tích các tương tác lịch sử và dữ liệu nhân khẩu học khác nhau của khách hàng để dự đoán những khách hàng có khả năng rời bỏ, điều này cho phép các công ty thực hiện các nỗ lực giữ chân chủ động.
Bảo dưỡng phòng ngừa. Điều này có thể giúp tối ưu hóa lịch bảo trì để giảm chi phí đồng thời giảm nguy cơ hỏng hóc.

____
Bài viết liên quan