So sánh Generative AI và AI truyền thống

Generative AI là một bước tiến mới của trí tuệ nhân tạo, được ứng dụng trong mọi lĩnh vực nhằm tối ưu hoá hiệu suất làm việc. Vậy Generative AI khác gì AI truyền thống? Xu hướng mới của hai công nghệ này là gì? Hãy cùng Viettel IDC tìm hiểu chi tiết về AI và Gen AI ngay trong bài viết dưới đây.

Tổng quan về AI truyền thống

Tuy Generative AI ngày càng phát triển nhưng AI truyền thống vẫn là nền tảng vững chắc cho những ứng dụng, hệ thống yêu cầu mức độ chính xác cao. AI truyền thống được xây dựng dựa trên các thuật toán máy học giám sát và không giám sát, nhằm thực hiện một nhiệm vụ hoặc giải quyết một vấn đề cụ thể. Nguyên lý hoạt động của AI truyền thống là dựa trên dữ liệu, quy tắc đã xác định trước, sau đó phân tích để đưa ra đề xuất, gợi ý.

Ví dụ:

- AI truyền thống dựa trên những dữ liệu được gắn nhãn trước đó để phân biệt các đối tượng trong hình ảnh.

- Gợi ý sản phẩm, phim, bài hát dựa trên sở thích của người dùng.

Xem thêm:

- Những công nghệ trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cuộc sống

- So sánh AI Deep Learning và Machine Learning

Tổng quan về Generative AI

Generative AI hay còn gọi là trí tuệ nhân tạo tạo sinh, có khả năng tạo ra những nội dung mới dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện và sự hiểu biết của chính máy học. Thay vì chỉ phân tích và đưa ra kết quả như AI truyền thống, Generative AI có thể cung cấp thông tin mới dưới đa dạng hình thức, từ văn bản, hình ảnh, âm thanh, mã code cho đến những thiết kế hình ảnh phức tạp.

Ví dụ:

- Sử dụng Generative AI để viết thơ, viết email.

- Sử dụng Generative AI để sáng tác nhạc.

Đặc điểm nổi bật nhất của Generative AI là công nghệ Transfer Learning (học chuyển giao). Cụ thể, Generative AI có thể áp dụng kiến thức đã được học trong một lĩnh vực và ứng dụng trong một lĩnh vực khác. Khả năng sáng tạo, linh hoạt của Generative AI dường như là không giới hạn.

Xem thêm: Ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo tạo sinh

Sự khác biệt cơ bản giữa Generative AI và AI truyền thống

Điểm khác biệt giữa AI và Gen AI chính là cách xử lý để tạo ra dữ liệu. Generative AI sử dụng khả năng Transfer Learning (học chuyển giao) để sáng tạo những nội dung mới, còn AI truyền thống dựa vào thuật toán máy học và phân tích dữ liệu trước đó để giải quyết vấn đề. Như vậy, Generative AI sẽ linh hoạt hơn, tập trung vào các giải pháp mới, trong khi AI truyền thống chú trọng vào độ chính xác và tin cậy của dữ liệu.

Dưới đây là so sánh chi tiết về AI và Gen AI theo từng khía cạnh cụ thể:

1. Tính ứng dụng

Generative AI và AI truyền thống đều được ứng dụng trong đa dạng lĩnh vực, tuy nhiên mục đích sẽ khác nhau. Generative AI là bước tiến mới để sáng tạo nội dung, cung cấp góc nhìn mới lạ để viết lách, thiết kế thời trang hay lên kịch bản,... Trong khi đó, AI truyền thống thường được ứng dụng để tự động hoá hay cải thiện quy trình.

Tuy nhiên, hầu như AI và Gen AI thường được ứng dụng song song trong một lĩnh vực nào đó, nhằm bổ trợ cho nhau để đạt mục tiêu chung. Ví dụ như trong ngành y tế, AI truyền thống sẽ phân tích kết quả xét nghiệm để hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán, còn Generative AI sẽ tạo ra những mô hình 3D để phát triển việc nghiên cứu y học.

Xem thêm: Tiềm năng ứng dụng AI trong đa lĩnh vực

2. Những thách thức cần đối mặt

AI và Gen AI sẽ đối mặt với những thách thức riêng, về mặt bảo mật và quản lý dữ liệu. Cụ thể như sau:

Thách thức của Generative AI:

- Khó khăn trong việc bảo mật dữ liệu trước những truy cập trái phép.

- Những dữ liệu mới được tạo ra có thể bị Deepfakes (giả mạo) hoặc không chính xác, thông tin độc hại, gây hiểu nhầm.

- Đối mặt với những vấn đề về bản quyền hoặc đạo đức nghề nghiệp khi sáng tạo nội dung mới.

Thách thức của AI truyền thống:

- Vì phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào nên AI truyền thống vẫn có thể cung cấp thông tin không chính xác hoặc đưa ra các định kiến xã hội, mang tính thiên vị. Ví dụ: Các thuật toán nhận diện khuôn mặt người da trắng có thể chính xác hơn so với người da màu.

- AI truyền thống vẫn phải đối mặt với rủi ro bảo mật dữ liệu, rò rỉ thông tin cá nhân. Tuy nhiên, mức độ thấp hơn Generative AI.

3. Xu hướng hợp nhất AI và Gen AI trong tương lai

Trong thời đại công nghệ ngày càng phát triển, Generative AI và AI truyền thống sẽ được kết hợp để giải quyết vấn đề hiệu quả hơn, sáng tạo hơn.

- AI truyền thống: Khả năng phân tích dữ liệu lớn, học hỏi từ kinh nghiệm và dữ liệu sẵn có để cung cấp thông tin với tính chính xác cao.

- Generative AI: Tạo ra các nội dung mới, độc đáo và linh hoạt.

- Kết hợp AI và Gen AI: Tạo ra các hệ thống AI thông minh, vừa có khả năng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định, vừa cung cấp giải pháp sáng tạo để giải quyết vấn đề.

Ví dụ: Sử dụng AI truyền thống phân tích dữ liệu thị trường để xác định nhu cầu của khách hàng, sau đó sử dụng Gen AI để tạo ra các mẫu sản phẩm mới đáp ứng nhu cầu đó.

Tổng kết:

Tóm lại, AI truyền thống và Generative AI đều đóng vai trò quan trọng trong cuộc cách mạng công nghệ. Để ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào quy trình hoạt động, tối ưu hoá hiệu suất làm việc, doanh nghiệp nên kết hợp cả AI truyền thống và Generative AI.