AI tạo sinh là gì?
Nghe có vẻ trừu tượng nhưng AI tạo sinh có thể hiểu đơn giản là thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể sáng tác và sinh ra nội dung, như ảnh, video, âm thanh, mã code, văn bản.
Đây là bước tiến mới của trí tuệ nhân tạo. Một ví dụ điển hình về sự khác biệt giữa AI truyền thống và tạo sinh là dạy cách nhận biết ảnh con mèo. Hệ thống AI trước đây có thể nhanh chóng xác định đâu là con mèo trong hàng nghìn bức ảnh ngẫu nhiên nhờ được "dạy" cách nhận dạng hình ảnh. Còn AI tạo sinh đột phá hơn khi nó không chỉ phân loại ảnh mèo mà có thể tạo mô tả về mèo theo yêu cầu, hoặc vẽ ảnh con mèo bất kỳ dựa trên yêu cầu của người dùng.
"Đột phá của AI tạo sinh thay đổi căn bản cách con người tương tác với công nghệ. Chúng tôi rất phấn khích trước tiềm năng của Generative AI và những cơ hội nó sẽ mở ra, như giúp mọi người thể hiện bản thân một cách sáng tạo, giúp nhà phát triển xây dựng các loại ứng dụng mới, hay chuyển đổi cách các doanh nghiệp, chính phủ thu hút khách hàng và cử tri", Thomas Kurian, CEO Google Cloud, nói trong sự kiện Google Workspace hôm 16/3.
Mô hình AI tạo sinh phổ biến nhất công chúng có thể tiếp cận là GPT-3.5 trong ChatGPT. Nó gây ấn tượng lớn vì có khả năng tương tác bằng văn bản như con người. GPT-4, mô hình mới hơn được OpenAI công bố giữa tháng 3, đã có bước tiến đáng kinh ngạc vì vừa có thể tạo văn bản, vừa tạo hình ảnh.
Siêu AI - siêu tốn tiền
CNBC dẫn lời Rowan Curran, chuyên gia của hãng nghiên cứu Forrester, rằng huấn luyện một AI tạo sinh cần hàng triệu USD. Mô hình LLaMA được Meta ra mắt hồi cuối tháng 2 dùng 2.048 GPU Nvidia A100 để đào tạo trên 1.400 nghìn tỷ từ với 65 tỷ tham số. Ước tính, AI này tiêu tốn của Meta 2,4 triệu USD. Còn mô hình GPT-3 của OpenAI, với 175 tỷ tham số, cần ít nhất 100.000 USD mỗi ngày, hay 3 triệu USD mỗi tháng, để vận hành.
Trong khi đó, theo SemiAnalysis , công ty nghiên cứu và tư vấn công nghệ chip, nếu muốn bổ sung chatbot AI vào công cụ tìm kiếm, Google phải tốn ba tỷ USD đầu tư hệ thống chip Tensor Processing Units (TPU) và hạ tầng đi kèm. Tương tự, Morgan Stanley cho biết Google Search đã xử lý 3,3 tỷ truy vấn năm ngoái. Giả sử Bard thực hiện một nửa số truy vấn đó, hãng sẽ phải chi thêm 6 tỷ USD, hoặc hơn thế nữa nếu độ dài câu trả lời quá 50 từ.
Sau khi đầu tư một tỷ USD từ 2020, đến tháng 1 năm nay, Microsoft tiếp tục chi thêm khoản tiền khổng lồ, lên đến 10 tỷ USD vào OpenAI trong bối cảnh cuộc đua trí tuệ nhân tạo nóng lên. Khoản tiền được phân bổ trong nhiều năm nhằm phát triển siêu máy tính và điện toán đám mây để vận hành AI.
Thực tế, điều khiến chi phí cho tìm kiếm bằng AI đắt hơn mô hình hiện tại là do sức mạnh tính toán. Các công cụ tìm kiếm thông thường không đòi hỏi nhiều về khả năng xử lý, chỉ cần quét website và đưa ra kết quả dưới dạng đường link. Trong khi đó, hệ thống AI cần chip có khả năng tính toán nhanh để xử lý thông tin, truyền đạt dưới dạng văn bản phức tạp.
Clement Delangue, Giám đốc điều hành công ty khởi nghiệp AI Hugging Face, nói: "Các tổ chức xây dựng AI tạo sinh phải thận trọng khi đào tạo phần mềm, giúp cải thiện khả năng của nó bởi việc này vô cùng tốn kém".
Bên cạnh đó, việc đào tạo AI diễn ra liên tục để cập nhật. Do đó, siêu AI ngốn tiền hàng ngày chứ không phải đầu tư một lần là xong. Theo Delangue, đó là lý do một số AI như ChatGPT chỉ giới hạn kiến thức đến năm 2021.
AI tạo sinh đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Các nền tảng như Dall-E, DeepDream Generator, Pikazo, Artbreeder được dùng nhiều trong sáng tạo hình ảnh. Còn GPT-3, Write With Transformer, AI Dungeon, Writesonic đã phổ biến với người sáng tạo nội dung. Trong lĩnh vực âm nhạc, một số AI tạo sinh nổi bật hiện nay là Amper Music, AIVA, Ecrette Music, Musenet.
Cuộc đua càng trở nên hấp dẫn hơn khi các nguồn tin cho biết Apple cũng đang phát triển một mô hình tương tự ChatGPT. Theo New York Times, các nhân viên Apple đã được thông báo về mô hình ngôn ngữ lớn và những công cụ AI khác tại hội nghị AI thường niên của công ty.
Thiếu sót của AI tạo sinh
Theo Reuters, Generative AI có thể tạo ra thay đổi mang tính bước ngoặt với nhiều ngành nghề, nhưng chúng còn quá mới nên người dùng vẫn chưa thấy tác động lâu dài. Tuy nhiên, điều đầu tiên các chuyên gia lo lắng là siêu AI có thể tạo ra thông tin hoàn toàn sai. Tồi tệ hơn, đôi khi nó mang thành kiến do những thông tin đầu vào được lấy từ khắp Internet.
Vẫn có một số cách để giảm thiểu tác động tiêu cực của AI tạo sinh. Đầu tiên là nhà phát triển phải chọn lọc dữ liệu đầu vào cẩn trọng ngay từ đầu. Tiếp đến, thay vì dùng mô hình Generative AI có sẵn, các tổ chức có thể cân nhắc để dùng mô hình chuyên biệt, quy mô nhỏ hơn, tùy chỉnh dựa trên dữ liệu của riêng họ để phù hợp với nhu cầu và giảm thiểu sai lệch.
Tuy nhiên, giới chuyên gia khuyến cáo người dùng tránh dùng AI tạo sinh cho những quyết định quan trọng. Bối cảnh rủi ro và cơ hội có thể thay đổi nhanh chóng hàng ngày mà có thể AI chưa được cập nhật.
Cuối cùng, khi AI ngày càng trở nên phổ biến và xuất hiện một cách tự nhiên trong đời sống, môi trường pháp lý liên quan sẽ phải theo kịp sự phát triển của công nghệ.
Ý kiến ()