Featured Image

Generative AI là gì? Cách hoạt động và ứng dụng trong thực tế

Generative AI không chỉ là một bước tiến công nghệ mà nó đang định hình lại cách con người sáng tạo. Từ hình ảnh, văn bản đến âm nhạc, mã lập trình, AI giờ đây có thể “tự nghĩ” và tạo ra nội dung mới chỉ từ vài dòng mô tả. Nhưng đằng sau sức mạnh ấy là loạt câu hỏi lớn: AI tạo ra có thực sự sáng tạo? Nó sẽ thay thế con người, hay hỗ trợ chúng ta tốt hơn? Trong bài viết này, TOS sẽ giúp bạn hiểu rõ cách Generative AI hoạt động, ứng dụng ra sao và đâu là ranh giới giữa tiềm năng và rủi ro.

BÁO GIÁ DỊCH VỤ SEO

Xem thêm:

Generative AI là gì?

Generative AI (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra nội dung mới, độc đáo bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và nhiều định dạng dữ liệu khác. Khác với các AI truyền thống chỉ phân tích hoặc phân loại dữ liệu hiện có, Generative AI có khả năng sáng tạo ra những thứ chưa từng tồn tại.

Xem thêm: Chatbot là gì? Ứng dụng kịch bản và các loại chatbot phổ biến nhất

generative ai là gì

Sự khác biệt của Generative AI với AI truyền thống

AI truyền thống thường được thiết kế để phân tích, dự đoán hoặc phân loại dựa trên dữ liệu đầu vào. Nó hoạt động theo các quy tắc đã học, ví dụ như nhận diện hình ảnh, dự đoán giá cổ phiếu hoặc phát hiện gian lận, tất cả đều theo hướng xử lý thông tin có sẵn.

Trong khi đó, Generative AI (AI tạo sinh) lại đi xa hơn: nó không chỉ hiểu dữ liệu mà còn có thể tạo ra nội dung mới, từ văn bản, hình ảnh, âm thanh đến mã lập trình. Nếu AI truyền thống giống như người đọc giỏi, thì Generative AI giống như một người viết sáng tạo.

Nói đơn giản:

  • AI truyền thống: “Nhận diện con mèo trong ảnh.”
  • Generative AI: “Vẽ cho tôi một con mèo đội mũ phi hành gia.”

Sự khác biệt nằm ở khả năng sinh nội dung mới, chứ không chỉ xử lý dữ liệu có sẵn. Đây chính là điểm làm nên cuộc cách mạng của Generative AI trong thời đại số.

Xem thêm: 

gen ai với ai truyền thống
Sự khác biệt của Generative AI với AI truyền thống (Nguồn: TOS)

Mô hình LLM và cách chúng hoạt động

Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM) được xây dựng dựa trên kiến trúc Transformer và được huấn luyện từ lượng dữ liệu văn bản khổng lồ như sách, báo, website, diễn đàn,… Đây là nền tảng cốt lõi của nhiều ứng dụng Generative AI, đặc biệt trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Dữ liệu huấn luyện khổng lồ

LLM được đào tạo trên tập dữ liệu văn bản rất lớn và đa dạng. Ví dụ, tập dữ liệu C4 chứa đến 750 GB dữ liệu, tương đương hơn 800 tỷ byte. Càng có nhiều dữ liệu chất lượng, mô hình càng hiểu ngữ cảnh tốt và tạo ra văn bản sát với cách con người viết.

Xem thêm: ChatGPT Shopping là gì? Hướng dẫn tối ưu hóa thương mại tìm kiếm AI

Tham số (Parameters) và tối ưu hóa

LLM có hàng trăm tỷ tham số – là những con số được tinh chỉnh trong quá trình huấn luyện. Ví dụ, GPT-3 có đến 175 tỷ tham số. Các tham số này gồm:

  • Trọng số (weights): Giúp xử lý dữ liệu đầu vào qua các lớp của mạng nơ-ron.
  • Độ lệch (biases): Cho phép mô hình linh hoạt hơn khi khớp với dữ liệu huấn luyện.

Quá trình huấn luyện giúp mô hình tự điều chỉnh các tham số này để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản, thông qua thuật toán tối ưu như gradient descent.

Với số lượng tham số lớn, LLM có thể nhận diện và học các mẫu ngôn ngữ phức tạp, nhưng cũng yêu cầu phần cứng mạnh như GPU hoặc TPU để huấn luyện và vận hành. Đây là lý do vì sao Generative AI cần rất nhiều tài nguyên, nhưng bù lại, nó tạo ra khả năng sinh ngôn ngữ tự nhiên ngày càng chính xác và mượt mà.

Xem thêm: AI Overviews làm giảm lượt nhấp Organic: Cách giữ traffic khi không có click là gì?

Cơ chế chú ý (Attention mechanisms)

Cơ chế chú ý là yếu tố cốt lõi giúp LLM hiểu và tạo ra văn bản mạch lạc. Thay vì xử lý tất cả từ trong câu như nhau, mô hình sẽ “chú ý” nhiều hơn đến những từ quan trọng trong ngữ cảnh.

Nhờ đó, LLM có thể tập trung vào các phần đầu vào liên quan nhất khi tạo ra đầu ra, giúp nội dung phù hợp, tự nhiên và chính xác hơn. Ở quy mô lớn, cơ chế chú ý cho phép mô hình xử lý ngữ cảnh phức tạp một cách hiệu quả, đây chính là điểm khác biệt của các mô hình hiện đại như GPT.

Transformer dự đoán văn bản như thế nào?

Transformer dự đoán từ tiếp theo bằng cách xử lý chuỗi đầu vào qua nhiều lớp, mỗi lớp gồm cơ chế chú ý và mạng truyền thẳng (feed-forward network). Sau khi xử lý, mô hình tạo ra phân phối xác suất cho toàn bộ từ vựng và chọn từ có xác suất cao nhất làm đầu ra. Đây là cách LLM tạo ra văn bản một cách mạch lạc và có ngữ cảnh.

Xem thêm:

Mô hình LLM được xây dựng và huấn luyện như thế nào?

Để xây dựng một LLM, các bước chính gồm:

  1. Thu thập và làm sạch dữ liệu: Từ sách, báo, website đến diễn đàn, dữ liệu càng đa dạng mô hình càng hiểu ngôn ngữ tốt hơn.
  2. Tiền huấn luyện (pre-training): Mô hình được huấn luyện để đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản. Qua đó, nó học các mẫu ngôn ngữ, quy luật ngữ pháp và cả mối quan hệ logic giữa các khái niệm.
  3. Tinh chỉnh (fine-tuning): Sau khi được tiền huấn luyện, mô hình sẽ được tinh chỉnh bằng dữ liệu nhỏ hơn nhưng chất lượng cao hơn, có sự tham gia của con người.

Ví dụ minh họa 1:

Nếu bạn từng dùng thử các mô hình GPT, bạn sẽ nhận ra rằng việc “gợi ý” (prompting) cho mô hình không đơn thuần là ra lệnh kiểu “viết cái này”, mà giống như đưa ra phần mở đầu để mô hình tự hoàn thiện phần còn lại. Ví dụ:

  • Câu lệnh: Ngày xửa ngày xưa…

Tiếp nối: Có một phù thủy độc ác sống trên đỉnh một tòa tháp.

  • Câu lệnh: Tại sao con gà lại tham gia ban nhạc?

Tiếp nối: Vì nó có… đùi gà! (drumsticks – vừa là đùi gà, vừa là dùi trống).

Tuy nhiên, để GPT trở thành ChatGPT như hiện nay, cần đến quá trình tinh chỉnh kỹ lưỡng với hàng triệu ví dụ kiểu này do con người biên soạn thủ công. Những người đánh giá tạo ra các cặp câu lệnh – phản hồi nhằm huấn luyện mô hình phản hồi đúng và tránh hành vi sai lệch:

  • Câu lệnh: Hoàn thành câu chuyện: “Ngày xửa ngày xưa…”

Phản hồi: Ngày xửa ngày xưa, ở một vùng đất xa xôi, có một ngôi làng nhỏ nằm giữa hai ngọn núi…

  • Câu lệnh: Kể chuyện cười về con gà

Phản hồi: Tại sao con gà tham gia ban nhạc? Vì nó có “drumsticks”!

Ví dụ minh họa 2:

Suy luận logic là một trong những điểm khó với các mô hình ngôn ngữ lớn. GPT 4 – phiên bản ChatGPT mạnh nhất hiện nay đã được huấn luyện chuyên sâu để nhận biết và xử lý các mẫu logic một cách chính xác hơn.

Thay vì trả lời trực tiếp như con người, mô hình ban đầu sẽ suy đoán theo xác suất ngữ cảnh:

Câu lệnh: 2 + 2 bằng mấy?

Suy nghĩ của mô hình: Trong phần lớn tài liệu, 2 + 2 = 4. Tuy nhiên, cũng có lúc người ta nói “2 + 2 = 5” trong các ngữ cảnh đặc biệt như văn học (George Orwell) hay phim ảnh. Nếu phát hiện ra ngữ cảnh đó, mô hình có thể nghiêng về “5”. Nhưng nếu không có gì đặc biệt, thì xác suất cao nhất sẽ là “4”.

Phản hồi: 2 + 2 = 4

Thì mô hình được huấn luyện trực tiếp với các mẫu cụ thể:

  • Huấn luyện: 2+2=4
  • Huấn luyện: 4/2 = 2
  • Huấn luyện: Một nửa của 4 là 2
  • Huấn luyện: 2 nhân 2 là 4
  • … và nhiều ví dụ tương tự

Việc “lặp lại có hướng dẫn” giúp mô hình nắm chắc các quy luật toán học và áp dụng chính xác cho các bài toán mới.

Xem thêm: Top 9 Công Cụ GEO (tối ưu hóa tìm kiếm tạo sinh) tốt nhất 2025

So sánh mô hình hình ảnh so với mô hình ngôn ngữ

Cả mô hình hình ảnh và mô hình ngôn ngữ đều có thể dùng kiến trúc Transformer, nhưng chúng xử lý dữ liệu rất khác nhau:

Mô hình hình ảnh (Image models)

Các mô hình thị giác (như Vision Transformer) xử lý dữ liệu pixel. Chúng hoạt động theo dạng phân cấp: nhận diện các chi tiết nhỏ như đường viền, cạnh, sau đó ghép lại thành hình khối và cuối cùng là hiểu tổng thể nội dung hình ảnh.

Mô hình ngôn ngữ (Language models)

Mô hình ngôn ngữ (LLM) xử lý chuỗi từ hoặc token văn bản. Chúng cần hiểu rõ ngữ pháp, ngữ cảnh và ý nghĩa để tạo ra câu chữ mạch lạc, phù hợp với tình huống giao tiếp.

Xem thêm: SEO vs GEO: Sự khác biệt và chiến lược kết hợp trong thời đại AI

Cách hoạt động của các giao diện Generative AI nổi bật

Dall-E + Midjourney

DALL-E là phiên bản mở rộng của GPT-3, được huấn luyện trên một tập dữ liệu khổng lồ gồm các cặp văn bản-hình ảnh. 

Midjourney là một công cụ tạo ảnh khác, hoạt động dựa trên mô hình riêng biệt không công khai.

Nguyên lý hoạt động:

  • Đầu vào: Người dùng nhập một mô tả, ví dụ: “một con hồng hạc hai đầu.”
  • Xử lý: Mô hình mã hóa văn bản thành dãy số (vector), sau đó giải mã chúng thành hình ảnh bằng cách “vẽ” từng pixel dựa trên các mẫu học được.
  • Đầu ra: Hình ảnh được tạo khớp với mô tả đầu vào.

Dù đã cải thiện nhiều, các mô hình vẫn gặp khó khăn khi tạo ra bàn tay tự nhiên. Bàn tay có cấu trúc phức tạp, mỗi ngón tay có thể thay đổi vị trí, chiều dài, góc độ. Khi AI “dự đoán” từng pixel, nó dễ tạo ra hình ảnh méo mó nếu không hiểu đúng cấu trúc tay. Đây là lý do nhiều hình ảnh AI vẫn bị lỗi ngón tay.

ChatGPT

ChatGPT được xây dựng trên nền tảng GPT-3.5, thuộc nhóm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng kiến trúc Transformer – chuyên xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ưu điểm của ChatGPT đó là có thể trả lời đa dạng chủ đề, mô phỏng cuộc trò chuyện giống con người, phù hợp với chatbot và trợ lý ảo.

Cách hoạt động:

  • Đầu vào: Câu hỏi hoặc đoạn hội thoại.
  • Xử lý: Dựa trên dữ liệu học được từ hàng tỷ văn bản, ChatGPT phân tích ngữ cảnh và tạo ra câu trả lời phù hợp.
  • Đầu ra: Phản hồi văn bản mạch lạc, có tính đối thoại tự nhiên.

Xem thêm: AI ảnh hưởng chiến lược SEO hay do bạn làm chưa đúng?

Bard + Search Generative Experience (SGE)

Bard cũng sử dụng kỹ thuật Transformer như các LLM khác, được phát triển bởi Google.
SGE (Search Generative Experience) là tính năng AI trong kết quả tìm kiếm, kết hợp mô hình tạo sinh với dữ liệu từ web.

Nguyên lý hoạt động (ước đoán):

  • Đầu vào: Truy vấn tìm kiếm hoặc câu hỏi.
  • Xử lý: Bard phân tích ý định người dùng để tạo nội dung. Riêng SGE có thể vừa tạo văn bản, vừa truy xuất thông tin từ các trang web liên quan nhằm đưa ra câu trả lời toàn diện.
  • Đầu ra: Một đoạn văn bản, có thể là tóm tắt, gợi ý, hoặc câu trả lời hoàn chỉnh.

Ứng dụng của Generative AI và những tranh cãi

Trong nghệ thuật và thiết kế

AI tạo sinh hiện có thể tạo ra tác phẩm nghệ thuật, âm nhạc và thậm chí cả thiết kế sản phẩm. Điều này đã mở ra hướng sáng tạo mới cho nghệ sĩ và nhà thiết kế.

Tranh cãi:

  • Nhiều tác phẩm do AI tạo ra dựa trên hình ảnh có bản quyền, nhưng không ghi công tác giả.
  • Một số nghệ sĩ phát hiện phong cách của họ bị sao chép mà không được xin phép.
  • Năm 2023, các biên kịch Hollywood đình công một phần vì lo ngại bị AI thay thế trong việc viết kịch bản.

Trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Các công cụ như ChatGPT, Claude hay Gemini có thể xử lý văn bản, viết bài, dịch ngôn ngữ, phân tích cảm xúc khách hàng, tạo chatbot,…

Tranh cãi:

  • Chatbot AI bị phê bình vì trả lời thiếu cảm xúc, dễ gây hiểu lầm hoặc khó chịu.
  • AI dịch máy dù nhanh nhưng thiếu sự tinh tế văn hóa, ví dụ: dịch thơ, châm biếm, thành ngữ thường sai nghĩa.
  • Có trường hợp AI đưa ra nội dung sai, khiến người dùng mất niềm tin.

Xem thêm: Google AI Mode là gì? Tổng quan về chế độ AI và cách sử dụng

Trong Y học và khám phá thuốc

AI có thể phân tích dữ liệu y tế nhanh, đề xuất hợp chất thuốc mới và hỗ trợ bác sĩ viết ghi chú, tư vấn bệnh nhân.

Tranh cãi:

  • Nếu AI đưa ra chẩn đoán sai, hậu quả có thể nghiêm trọng đến tính mạng.
  • AI học từ dữ liệu cũ, vốn đã tồn tại thiên kiến về giới tính, chủng tộc, nên dễ lặp lại sai lệch.
  • Việc dùng AI trong bệnh viện đặt ra lo ngại về quyền riêng tư và đạo đức: dữ liệu bệnh nhân có bị lạm dụng không?

Trong trò chơi điện tử

AI có thể tự tạo bản đồ, nhiệm vụ, hội thoại nhân vật (NPC) hoặc thậm chí cả cốt truyện. Một số studio game dùng LLM để viết kịch bản phụ hoặc tạo đối thoại ngẫu nhiên cho thế giới mở.

Tranh cãi:

  • AI tạo nội dung rất nhanh, nhưng có thể thiếu chiều sâu và cảm xúc như thiết kế của con người.
  • Thiếu ý đồ thiết kế rõ ràng khiến trò chơi dễ trở nên rời rạc, thiếu sự gắn kết tường thuật.

Trong tiếp thị và quảng cáo

AI giúp marketer phân tích hành vi người dùng, cá nhân hóa quảng cáo và nội dung. Ví dụ: AI có thể phát hiện bạn vừa tìm “máy lọc nước”, sau đó đề xuất bài review, ưu đãi hoặc phụ kiện đi kèm.

Tranh cãi:

  • Lo ngại về quyền riêng tư khi AI phân tích dữ liệu người dùng.
  • Gây tranh cãi về đạo đức khi AI được dùng để thao túng hành vi tiêu dùng.

Xem thêm: AEO là gì? Cách tối ưu hóa công cụ trả lời trong thời đại AI Search

Một số hạn chế của các mô hình AI hiện nay

Dù AI tạo sinh đang phát triển nhanh và ứng dụng rộng rãi, các mô hình hiện tại vẫn tồn tại nhiều hạn chế. Dưới đây là danh sách liệt kê một số hạn chế của các mô hình AI hiện nay:

  • Khả năng hiểu ngữ cảnh và lời nói của con người: AI thường không nhận ra châm biếm, nói dối hoặc lời nói ẩn ý.
  • Khớp mẫu (Pattern matching): Các LLM hoạt động chủ yếu dựa trên mẫu cũ nên khó xử lý các nội dung chưa từng gặp.
  • Thiếu hiểu biết thông thường: LLM không thực sự “hiểu” thế giới như con người. Chúng có thể tạo ra nội dung nghe hợp lý nhưng vô nghĩa hoặc sai lệch.
  • Tái tạo và khuếch đại thành kiến: Nếu dữ liệu huấn luyện chứa thiên kiến về giới, chủng tộc, giai cấp… có thể khiến AI lặp lại hoặc khuếch đại định kiến.
  • Khó tạo ra ý tưởng thực sự độc đáo: Nội dung “mới” chỉ là sự kết hợp lại của các ý tưởng có sẵn.
  • Vấn đề quyền riêng tư, sở hữu trí tuệ và kiểm soát chất lượng: Dữ liệu nhạy cảm dễ bị lộ, quyền sở hữu nội dung do AI tạo ra chưa rõ ràng. Và nội dung đôi khi thiếu chính xác, cần kiểm duyệt trước khi sử dụng.
  • Mã nguồn kém chất lượng: Mã nguồn do AI viết tuy đúng cú pháp nhưng dễ sai chức năng, lỗi thời hoặc không an toàn.

Xem thêm:

Một số hạn chế của các mô hình AI hiện nay (Nguồn: TOS)

Kết luận

Generative AI không chỉ là xu hướng công nghệ nhất thời mà đang dần trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho sáng tạo, học tập và kinh doanh. Tuy nhiên, để tận dụng tốt công nghệ này, chúng ta cần hiểu rõ cách nó hoạt động, giới hạn đến đâu và rủi ro nào có thể phát sinh. Khi được sử dụng đúng cách, Generative AI sẽ không thay thế con người, mà nâng tầm khả năng sáng tạo và hiệu suất làm việc lên một bước tiến mới.

BÁO GIÁ DỊCH VỤ SEO

Nguồn tham khảo:

Ghi chú từ TOS: Thông tin trong bài viết được tổng hợp từ các nguồn mà TOS đã nghiên cứu tại thời điểm viết bài. Trong trường hợp có thông tin cập nhật hoặc điều chỉnh cần thiết, TOS rất mong nhận được góp ý của anh/chị qua email.

{
“@context”: “https://schema.org/”,
“@type”: “CreativeWorkSeries”,
“name”: “Generative AI là gì? Cách hoạt động và ứng dụng trong thực tế”,
“aggregateRating”: {
“@type”: “AggregateRating”,
“ratingValue”: “5”,
“bestRating”: “5”,
“worstRating”: “1”,
“ratingCount”: “35”
}
}

avt

TOS Content Editor