Generative AI là gì? Top 20 AI tạo sinh phổ biến nhất

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta. Trong đó, lĩnh vực phát triển mạnh mẽ nhất trong AI chính là Generative AI. Vậy Generative AI là gì? Nó hoạt động như thế nào và sẽ mang lại những tác động gì cho tương lai? Hãy cùng Đăng Vũ Surface tìm hiểu sâu hơn về công nghệ đầy hứa hẹn này.

Generative AI là gì?

Generative AI (AI tạo sinh) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra những nội dung hoàn toàn mới, từ văn bản, hình ảnh, âm thanh cho đến những mô hình 3D phức tạp. Thay vì chỉ phân tích dữ liệu có sẵn như các loại AI truyền thống, Generative AI có thể tự sáng tác ra những tác phẩm độc đáo dựa trên những gì nó đã học được từ một lượng lớn dữ liệu.

Cách Generative AI hoạt động

Generative AI dựa trên việc học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu để tạo ra các nội dung mới, độc đáo. Quá trình này bao gồm các bước chính:

• Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Bước này cực kỳ quan trọng để cung cấp đầu vào cho mô hình. Các dữ liệu đầu vào có thể là ảnh, âm thanh hay văn bản, cần phải là ví dụ chuẩn về đầu ra mong muốn. Tập dữ liệu càng lớn và đa dạng, mô hình sẽ càng có khả năng học tốt hơn.

• Lựa chọn và thiết lập mô hình: Việc lựa chọn kiến trúc Generative AI phù hợp với bài toán và dữ liệu đầu vào là bước then chốt. Quá trình này sẽ cần đến việc điều chỉnh các tham số, nhằm tối ưu hóa khả năng tạo ra kết quả tốt nhất.

• Tạo nội dung mới: Khi đã có dữ liệu đầu vào, mô hình sẽ tự động sinh ra các đầu ra mong muốn như hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh. Tuy nhiên, chất lượng kết quả phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu huấn luyện ban đầu – đây cũng chính là thách thức lớn đối với sự phát triển của Generative AI hiện nay.

Các mô hình của AI tạo sinh

Để xây dựng mô hình Generative AI, có nhiều cách tiếp cận khác nhau. Dưới đây là các mô hình phổ biến:

• Generative Adversarial Networks (GANs): Mô hình GAN sử dụng hai mạng neural đối đầu nhau – một mạng tạo ra dữ liệu giả và một mạng đánh giá độ giả mạo. Quá trình cạnh tranh này giúp cải thiện chất lượng dữ liệu tạo ra. Tuy nhiên, GANs thường chỉ phù hợp với các bài toán yêu cầu tạo dữ liệu dựa trên miền cụ thể, do tính đa dạng mẫu còn hạn chế.

• Variational Autoencoders (VAEs): Còn được gọi là bộ mã hóa tự động biến đổi, mô hình này mã hóa dữ liệu vào không gian vector rồi giải mã ngược lại để tạo dữ liệu gốc, mang lại hiệu quả cao trong các bài toán tái tạo và nén dữ liệu.

• Autoregressive Models: Đây là mô hình dự đoán tuần tự, tạo dữ liệu mới bằng cách dự đoán từng phần tử dựa trên các phần tử đã được sinh ra trước đó.

• Diffusion Models: Hoạt động bằng cách thêm nhiễu vào dữ liệu ban đầu, sau đó dần loại bỏ nhiễu để tạo ra kết quả mới. Đây là mô hình tiềm năng cho việc tạo hình ảnh chất lượng cao.

• Normalizing Flows: Biến đổi phân phối xác suất ban đầu thành phân phối mong muốn thông qua nhiều lớp biến đổi, phù hợp với các bài toán yêu cầu kiểm soát tốt phân phối đầu ra.

Ứng dụng của Generative AI

Với khả năng tạo ra nội dung mới một cách sáng tạo, Generative AI đã tạo ra một cuộc cách mạng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:

Ngôn ngữ

Generative AI đã thể hiện khả năng vượt trội trong việc tạo ra nội dung văn bản với độ chính xác và logic cao. Công nghệ này cho phép tạo ra các bài viết về nhiều chủ đề khác nhau như khoa học, công nghệ, giáo dục, văn hóa,… giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc sản xuất nội dung.

Âm thanh

Generative AI được xem là sự phát minh vượt bậc trong trí tuệ nhân tạo, nó có khả năng tạo ra hình ảnh và video với độ chân thực cao chỉ dựa trên mô tả ngôn ngữ. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình sáng tạo nội dung hình ảnh và video, tiết kiệm thời gian cũng như chi phí so với phương pháp thủ công truyền thống.

Hình ảnh

Với các kỹ thuật như Autoregressive và GANs, Generative AI có thể tự động sáng tác nhạc dựa trên các tham số đầu vào như thể loại hay giai điệu. Công nghệ này giúp tạo ra nhạc điện tử, nhạc phim hoặc nhạc game theo phong cách của những nghệ sĩ nổi tiếng. Đồng thời sản xuất các hiệu ứng âm thanh và giọng đọc tự nhiên theo yêu cầu.

Dữ liệu tổng hợp

Ngoài ra, công nghệ này còn có khả năng tạo ra các dữ liệu hình ảnh và văn bản giả có tính chất tương tự như dữ liệu thật. Chính điều này đã nâng cao việc thiết lập các mô hình AI khác, đồng thời kiểm tra tính ổn định và an toàn của các hệ thống. Các thử nghiệm đã chứng minh tính hiệu quả và ứng dụng rộng rãi của những dữ liệu này.

Lưu ý khi sử dụng Generative AI

Ngoài việc hiểu rõ Generative AI là gì, để tận dụng tối đa lợi ích của nó, bạn cần lưu ý:

• Hiểu rõ về bản quyền: Nội dung do AI tạo ra cần tuân thủ các quy định về bản quyền và sở hữu trí tuệ, đặc biệt khi sử dụng cho mục đích thương mại.

• Minh bạch về nguồn gốc: Cần công khai thông tin về việc sử dụng AI để tạo ra nội dung, tránh gây hiểu lầm.

• Tránh tạo thông tin sai lệch: Không sử dụng AI để tạo ra tin giả hoặc gây ảnh hưởng xấu đến người khác.

• Kiểm tra kỹ kết quả: Luôn kiểm tra và chỉnh sửa nội dung do AI tạo ra trước khi sử dụng.

Top 20 AI tạo sinh phổ biến nhất

Dưới đây là danh sách 20 công cụ Generative AI hàng đầu, giúp bạn hiểu rõ hơn về khả năng và ứng dụng của từng công cụ:

1. GPT-3: Phát triển bởi OpenAI, GPT-3 là một trong những mô hình ngôn ngữ lớn nhất hiện nay. Nó có khả năng tạo ra văn bản tự nhiên, hỗ trợ dịch thuật, tóm tắt, trả lời câu hỏi, và viết mã.

2. ChatGPT: Một chatbot tinh chỉnh từ GPT-3.5, ChatGPT hỗ trợ trò chuyện tự nhiên và thực hiện nhiều tác vụ như soạn email, viết luận, và tạo mã. Với giao diện thân thiện, ChatGPT dễ dàng tiếp cận người dùng phổ thông lẫn chuyên gia, giúp tiết kiệm thời gian và tăng năng suất trong nhiều lĩnh vực. Nó cũng liên tục được cập nhật để hiểu rõ hơn ngôn ngữ và nhu cầu của người dùng.

3. Gemini: Phát triển bởi Google DeepMind, Gemini là mô hình đa phương thức (multimodal), xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh, và video. Công cụ này mang đến các kết quả phong phú và đa dạng từ nhiều nguồn dữ liệu.

4. Midjourney: Midjourney là một công cụ tạo hình ảnh từ văn bản, lý tưởng để hiện thực hóa ý tưởng sáng tạo. Với các cải tiến liên tục, công cụ này hứa hẹn tạo ra những hình ảnh chân thực và ứng dụng rộng rãi hơn trong tương lai.

5. Stable Diffusion: Một mô hình mã nguồn mở, Stable Diffusion tạo ra hình ảnh chất lượng cao từ văn bản và hỗ trợ tạo video hoặc mô hình 3D. Với cộng đồng phát triển tích cực, Stable Diffusion liên tục cập nhật các tính năng mới, đồng thời mở ra khả năng tùy chỉnh linh hoạt để đáp ứng các nhu cầu cá nhân và doanh nghiệp.

6. DALL-E 2: Công cụ từ OpenAI có khả năng tạo ra hình ảnh chân thực và chi tiết từ các mô tả văn bản, bao gồm cả những hình ảnh chưa từng tồn tại. DALL-E 2 không chỉ hữu ích trong thiết kế sáng tạo mà còn hỗ trợ các lĩnh vực như kiến trúc, y học và giảng dạy trực quan.

7. Imagen: Phát triển bởi Google Research, Imagen là mô hình tạo hình ảnh từ văn bản với khả năng tái hiện các chi tiết nhỏ một cách xuất sắc. Ngoài ra, với sự tập trung vào tính chính xác và chất lượng, Imagen phù hợp để sử dụng trong quảng cáo, phim ảnh, và các dự án nghệ thuật đòi hỏi sự tỉ mỉ.

8. Codex: Codex giúp viết mã từ mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và giải quyết các tác vụ từ cơ bản đến phức tạp. Codex còn có thể giúp học viên lập trình cải thiện kỹ năng bằng cách giải thích mã và cung cấp các bài tập thực hành.

9. GitHub Copilot: Dựa trên Codex, Copilot hỗ trợ lập trình viên với gợi ý mã, hoàn thành tự động, và sửa lỗi, giúp tăng hiệu suất làm việc. Công cụ này còn có thể giúp học viên lập trình cải thiện kỹ năng bằng cách giải thích mã và cung cấp các bài tập thực hành.

10. Jasper: Một công cụ AI chuyên về copywriting, Jasper tạo nội dung tiếp thị như bài blog, bài đăng mạng xã hội, email, và quảng cáo. Jasper được nhiều doanh nghiệp yêu thích nhờ khả năng tạo nội dung cá nhân hóa, tăng cường tương tác và chuyển đổi khách hàng.

11. Writesonic: Writesonic hỗ trợ tạo nội dung đa dạng từ bài viết blog, quảng cáo, đến sách điện tử, phù hợp cho các chiến dịch tiếp thị. Với giao diện dễ sử dụng, Writesonic phù hợp với cả người mới bắt đầu và chuyên gia trong lĩnh vực sáng tạo nội dung.

12. Copy.ai: Tập trung vào nội dung ngắn gọn và hấp dẫn, Copy.ai lý tưởng để tạo tiêu đề, mô tả sản phẩm, và lời kêu gọi hành động. Công cụ này còn tích hợp các mẫu nội dung sẵn có, giúp người dùng tiết kiệm thời gian trong việc xây dựng ý tưởng.

13. Rytr: Rytr là một lựa chọn giá cả phải chăng trong lĩnh vực copywriting AI, hỗ trợ nhiều định dạng nội dung từ bài viết đến email. Rytr còn cung cấp tính năng chỉnh sửa nhanh và gợi ý phong cách viết phù hợp với từng đối tượng độc giả.

14. Anyword: Sử dụng dữ liệu phân tích hiệu suất, Anyword giúp cải thiện nội dung tiếp thị để tối ưu khả năng chuyển đổi. Với tính năng đánh giá trước hiệu quả nội dung, Anyword cho phép người dùng điều chỉnh chiến lược tiếp thị một cách chính xác hơn.

15. Hypotenuse AI: Kết hợp khả năng tạo văn bản và hình ảnh, Hypotenuse AI phù hợp cho blog, mạng xã hội, và quảng cáo. Công cụ này còn hỗ trợ tùy chỉnh phong cách và giọng điệu nội dung để phù hợp với thương hiệu của bạn.

16. RunwayML: RunwayML cung cấp môi trường sáng tạo trực quan để tạo hình ảnh, video và thử nghiệm các hiệu ứng khác nhau. Công cụ này đặc biệt được yêu thích bởi các nhà thiết kế và nghệ sĩ nhờ khả năng tích hợp linh hoạt với các phần mềm đồ họa.

17. Artbreeder: Artbreeder cho phép kết hợp hình ảnh để tạo ra tác phẩm nghệ thuật độc đáo, chuyên về chân dung và phong cảnh. Người dùng có thể lưu lại các phiên bản hình ảnh, tùy chỉnh và tiếp tục sáng tạo không giới hạn.

18. Deep Dream Generator: Tạo hình ảnh trừu tượng, siêu thực bằng cách sử dụng mạng nơ-ron tích chập, mang đến trải nghiệm thị giác độc đáo. Deep Dream Generator còn được sử dụng để tạo cảm hứng cho các dự án nghệ thuật đương đại.

19. NVIDIA GauGAN2: GauGAN2 biến các nét vẽ đơn giản thành hình ảnh phong cảnh chân thực, sử dụng công nghệ GAN tiên tiến. Nó không chỉ là công cụ mạnh mẽ trong thiết kế đồ họa mà còn là công cụ giáo dục hữu ích trong các lớp học mỹ thuật.

20. Amper Music: Amper Music tự động sáng tác nhạc, cho phép tùy chỉnh theo thể loại, tâm trạng và nhạc cụ, phù hợp cho phim, trò chơi và sáng tạo âm nhạc. Công cụ này cũng hỗ trợ người dùng không chuyên có thể tạo ra bản nhạc riêng mà không cần kiến thức sâu về lý thuyết âm nhạc.

Như vậy, trên đây Đăng Vũ Surface đã cung cấp thông tin chi tiết về Generative AI là gì. Hy vọng qua đó, bạn sẽ có được cái nhìn tổng quan về cơ hội của công nghệ này trong kỷ nguyên AI.

Bài viết liên quan: