Được tạo bằng Bing và chỉnh sửa bằng Photoshop

AI dự đoán đã thúc đẩy ROI của các công ty trong nhiều thập kỷ thông qua các thuật toán đề xuất nâng cao, mô hình đánh giá rủi ro và các công cụ phát hiện gian lận. Tuy nhiên, sự gia tăng gần đây của AI tạo ra đã khiến nó trở thành chủ đề nóng mới. Mọi người đang xem xét tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để tạo nội dung và dịch vụ khách hàng hoặc các mô hình phổ biến để tạo nội dung trực quan. AI có tính sáng tạo sắp trở thành động lực chính giúp tăng năng suất?

Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần tìm hiểu sâu hơn về chủ đề này để hiểu các lĩnh vực ứng dụng chính của AI tổng quát và dự đoán. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét các kỹ thuật học máy quan trọng thúc đẩy hai loại phương pháp tiếp cận AI chính này, những lợi ích và thách thức riêng liên quan đến chúng cũng như các ứng dụng kinh doanh trong thế giới thực tương ứng của chúng.

Định nghĩa cơ bản

AI sáng tạo và AI dự đoán là hai loại trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ với nhiều ứng dụng trong kinh doanh và hơn thế nữa. Cả hai loại AI đều sử dụng máy học để học từ dữ liệu, nhưng chúng thực hiện theo những cách khác nhau và có các mục tiêu khác nhau.

AI dự đoán được sử dụng để dự đoán các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Nó thực hiện điều này bằng cách xác định các mẫu trong dữ liệu lịch sử và sau đó sử dụng các mẫu đó để dự báo xu hướng trong tương lai. Ví dụ: mô hình AI dự đoán có thể được đào tạo dựa trên tập dữ liệu về lịch sử mua hàng của khách hàng và sau đó được sử dụng để dự đoán những khách hàng nào có nhiều khả năng sẽ rời bỏ trong tháng tới.

Trí tuệ nhân tạo là một loại AI có thể tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm nhạc và mã. Nó thực hiện điều này bằng cách học từ dữ liệu hiện có và sau đó tạo ra dữ liệu mới tương tự như dữ liệu huấn luyện. Ví dụ: mô hình AI tổng quát có thể được đào tạo dựa trên tập dữ liệu về các ví dụ về bản sao quảng cáo, sau đó được sử dụng để tạo bản sao quảng cáo mới và hiệu quả.

Sự khác biệt cơ bản là AI dự đoán đưa ra các dự đoán và dự báo, trong khi AI tổng quát tạo ra nội dung mới. Dưới đây là một vài ví dụ trên các lĩnh vực khác nhau:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Mô hình NLP dự đoán có thể phân loại văn bản thành các lớp được xác định trước (ví dụ: spam so với không phải spam), trong khi mô hình NLP tổng quát có thể tạo văn bản mới dựa trên lời nhắc nhất định (ví dụ: bài đăng trên mạng xã hội hoặc mô tả sản phẩm).
• Đang xử lý hình ảnh: Các mô hình xử lý hình ảnh dự đoán, chẳng hạn như mạng thần kinh tích chập (CNN), có thể phân loại hình ảnh thành các nhãn được xác định trước (ví dụ: xác định các sản phẩm khác nhau trên kệ của cửa hàng tạp hóa). Mặt khác, các mô hình tổng quát như mô hình khuếch tán có thể tạo ra những hình ảnh mới không có trong dữ liệu huấn luyện (ví dụ: mô hình ảo cho chiến dịch quảng cáo).
• Nghiên cứu chế tạo thuốc: Các mô hình phát hiện thuốc dự đoán có thể dự đoán liệu một hợp chất mới có khả năng gây độc hay có tiềm năng trở thành một loại thuốc điều trị mới hay không. Các mô hình khám phá thuốc tạo ra có thể tạo ra các cấu trúc phân tử mới với các đặc tính mong muốn, chẳng hạn như hiệu quả cao hơn hoặc độc tính thấp hơn.

Các thuật toán học máy khác nhau thúc đẩy hai loại AI này có những điểm mạnh và điểm yếu cụ thể mà bạn cần hiểu để chọn phương pháp phù hợp cho nhu cầu kinh doanh của mình.

Nếu nội dung giáo dục chuyên sâu này hữu ích cho bạn, đăng ký vào danh sách gửi thư AI của chúng tôi để được cảnh báo khi chúng tôi phát hành tài liệu mới. 

Thuật toán AI dự đoán và sáng tạo hoạt động như thế nào

AI dự đoán là một loại AI sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán về các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai. Nó thường dựa trên học có giám sát, là một loại học máy yêu cầu dữ liệu được dán nhãn. Dữ liệu được gắn nhãn là dữ liệu đã được chú thích bằng các cặp hoặc chuỗi đầu vào và đầu ra chính xác. Mô hình tìm hiểu mối quan hệ toán học giữa dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra, sau đó sử dụng kiến ​​thức này để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới.

Các thuật toán AI dự đoán có thể được sử dụng để dự đoán nhiều biến số, bao gồm các biến liên tục (ví dụ: khối lượng bán hàng) và các biến nhị phân (ví dụ: liệu khách hàng có rời bỏ hay không). Chúng có thể dựa trên các mô hình học máy cơ bản như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định và rừng ngẫu nhiên. Trong một số trường hợp, thuật toán học sâu và học tăng cường thể hiện hiệu suất vượt trội cho các nhiệm vụ AI dự đoán nhờ khả năng học các mẫu phức tạp trong dữ liệu. Điều này làm cho các thuật toán này rất phù hợp cho các nhiệm vụ như dự đoán hành vi của khách hàng, phát hiện gian lận hoặc dự báo kết quả của bệnh nhân.

Giả sử một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe muốn sử dụng AI dự đoán để xác định những bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh tim. Họ có thể sử dụng dữ liệu lịch sử từ các bệnh nhân trước đây để xem các đặc điểm khác nhau như dữ liệu nhân khẩu học, tình trạng sức khỏe và phương pháp điều trị của bệnh nhân có liên quan như thế nào đến bệnh tim. Các mô hình học máy có thể phát hiện các mô hình bất ngờ và đưa ra dự đoán khá chính xác về những bệnh nhân nào có nhiều khả năng mắc bệnh tim hơn. Sau đó, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng những dự đoán này để phát triển các kế hoạch phòng ngừa được cá nhân hóa.

Ngược lại với AI dự đoán, trí tuệ nhân tạo các mô hình thường được đào tạo bằng thuật toán học không giám sát hoặc bán giám sát. Điều này có nghĩa là chúng không yêu cầu lượng lớn dữ liệu được dán nhãn. Các thuật toán học không giám sát học từ dữ liệu không được gắn nhãn, trong khi các thuật toán học bán giám sát học từ sự kết hợp giữa dữ liệu không được gắn nhãn và một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn.

Về cơ bản, hầu hết các mô hình Generative AI hiện nay đều được xây dựng bằng cách che một phần dữ liệu huấn luyện và sau đó huấn luyện mô hình để khôi phục dữ liệu bị che.

Ví dụ: các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện bằng cách thay thế ngẫu nhiên một số mã thông báo trong dữ liệu huấn luyện bằng mã thông báo đặc biệt, chẳng hạn như [MASK]. Sau đó, mô hình sẽ học cách dự đoán các mã thông báo bị che giấu dựa trên ngữ cảnh của các từ xung quanh.

Một loại mô hình AI tổng quát phổ biến khác là các mô hình khuếch tán để tạo và chỉnh sửa hình ảnh và video. Những mô hình này trước tiên được xây dựng bằng cách thêm nhiễu vào hình ảnh và sau đó huấn luyện mạng lưới thần kinh để loại bỏ nhiễu.

Cả LLM và mô hình khuếch tán đều có thể đạt được hiệu suất vượt trội khi được đào tạo trên lượng dữ liệu chưa được gắn nhãn đủ lớn. Tuy nhiên, để cải thiện kết quả cho các trường hợp sử dụng cụ thể, các nhà phát triển thường tinh chỉnh các mô hình tổng quát trên một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn. Việc tích hợp phản hồi của con người thông qua học tập tăng cường có thể cải thiện hơn nữa hiệu suất của mô hình bằng cách giảm một số phản ứng bất lợi.

Tiếp thị là một trong những lĩnh vực kinh doanh đầu tiên được hưởng lợi từ AI. Ví dụ: một đại lý tiếp thị có thể sử dụng mô hình AI tổng quát để tạo nội dung sáng tạo, chẳng hạn như bài đăng trên blog, bài viết và bài đăng trên mạng xã hội. Đầu tiên, họ có thể chọn một LLM được đào tạo trước để chứng minh hiệu suất có thể chấp nhận được cho trường hợp sử dụng của họ. Sau đó, họ có thể tinh chỉnh mô hình trên tập dữ liệu gồm nội dung hiện có từ khách hàng của đại lý. Sau khi được đào tạo, mô hình này có thể được sử dụng để tạo ra nội dung mới phù hợp với nhu cầu của khách hàng của đại lý.

Điểm mạnh và điểm yếu

Khi nó đến AI tiên đoán, sau đây là lợi ích chính của việc sử dụng công nghệ này:

• Độ chính xác cao: Các mô hình AI dự đoán có thể được đào tạo để đạt được độ chính xác rất cao cho nhiều nhiệm vụ, chẳng hạn như đề xuất sản phẩm, phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro.
• Tự động hóa: AI dự đoán có thể tự động hóa nhiều nhiệm vụ và giải phóng con người để tập trung vào công việc mang tính chiến lược và sáng tạo hơn.

Tuy nhiên, loại AI này đi kèm với nó thách thức, chẳng hạn như:

• Yêu cầu dữ liệu được gắn nhãn: Các mô hình AI dự đoán yêu cầu dữ liệu được dán nhãn, việc thu thập dữ liệu này có thể tốn kém và mất thời gian.
• Tiêu chuẩn cao để thành công: Các ứng dụng AI dự đoán cần phải có độ chính xác cao để thành công. Điều này có thể khó đạt được, đặc biệt đối với các nhiệm vụ phức tạp.
• Bảo trì mô hình: Các mô hình AI dự đoán cần được đào tạo lại thường xuyên về dữ liệu mới để duy trì độ chính xác của chúng. Đây có thể là một thách thức đối với các công ty có nguồn lực hạn chế.

Trí tuệ nhân tạo thuật toán có cái riêng của nó thế mạnh điểm:

• Tăng năng suất và hiệu quả: AI sáng tạo có thể làm cho quá trình tạo nội dung, viết mã, tạo hình ảnh và thiết kế nhanh hơn nhiều. Điều này có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm đáng kể thời gian và tiền bạc.
• Sáng tạo: AI sáng tạo có thể tạo ra những ý tưởng mới và sáng tạo mà con người có thể chưa từng nghĩ tới. Điều này có thể giúp các doanh nghiệp phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới cũng như cải thiện các sản phẩm và dịch vụ hiện có của họ.

Tuy nhiên, là một công nghệ rất mới, nó có một số thách thức phải tính đến, bao gồm:

• Thiếu độ tin cậy: Các ứng dụng AI sáng tạo có xu hướng không đáng tin cậy lắm. Họ có thể tạo ra thông tin sai lệch hoặc gây hiểu lầm và thường sẽ yêu cầu con người tham gia vào bất kỳ ứng dụng nào hướng tới khách hàng.
• Sự phụ thuộc vào các mô hình được đào tạo trước: Các doanh nghiệp thường cần dựa vào các mô hình được đào tạo trước được tạo bên ngoài cho các ứng dụng AI tổng hợp. Điều này có thể hạn chế khả năng kiểm soát của họ đối với mô hình và đầu ra của nó.
• Vấn đề bản quyền và sở hữu trí tuệ: Có những lo ngại về bản quyền và sở hữu trí tuệ xung quanh việc sử dụng các mô hình AI tổng hợp. Ví dụ: không rõ ai sở hữu bản quyền đối với nội dung được tạo ra bởi mô hình AI tổng quát đã được đào tạo về dữ liệu có bản quyền.

Những điểm mạnh và điểm yếu này quyết định phần lớn các lĩnh vực ứng dụng chính cho AI tổng hợp và AI dự đoán. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn.

Ứng dụng trong thế giới thực

Các lĩnh vực ứng dụng của AI tiên đoán được xác định bởi khả năng tạo ra các dự báo có độ chính xác cao cho phép một số nhiệm vụ nhất định được thực hiện hoàn toàn tự động. Đồng thời, đây cũng là những lĩnh vực có thể thu thập đủ dữ liệu được dán nhãn để huấn luyện mô hình AI. Một số ví dụ về ứng dụng AI dự đoán bao gồm:

• Hệ thống gợi ý sản phẩm: AI dự đoán có thể được sử dụng để giới thiệu sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web trước đây của họ.
• Hệ thống phát hiện gian lận: AI dự đoán có thể giúp xác định các giao dịch và hoạt động gian lận.
• Hệ thống đánh giá rủi ro: Các mô hình AI dự đoán cho phép doanh nghiệp đánh giá rủi ro của các sự kiện như vỡ nợ cho vay, yêu cầu bảo hiểm và tình trạng khách hàng rời bỏ.
• Hệ thống dự báo nhu cầu: Bằng cách dự báo chính xác nhu cầu về sản phẩm và dịch vụ, AI dự đoán giúp doanh nghiệp lập kế hoạch sản xuất và mức tồn kho cũng như phát triển các chiến dịch tiếp thị.
• Hệ thống bảo trì dự đoán: AI có thể được sử dụng để dự đoán khi nào máy móc và thiết bị có khả năng bị hỏng, từ đó giúp các công ty ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động tốn kém và kéo dài tuổi thọ của tài sản.

Không giống như AI dự đoán, trí tuệ nhân tạo không yêu cầu chúng ta tạo ra sản lượng tối ưu nhất. Các kết quả được tạo tự động “đủ tốt” vẫn có thể giúp doanh nghiệp tăng năng suất và hiệu quả, khiến các giải pháp AI mang tính sáng tạo đáng được triển khai. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là các ứng dụng Generative AI không đáng tin cậy và có thể tạo ra thông tin sai lệch hoặc kết quả đầu ra không mong muốn khi triển khai chúng.

Xem xét những hạn chế này, AI tổng quát phù hợp nhất cho các cài đặt thử nghiệm trong đó độ chính xác không cần thiết (chẳng hạn như chatbot nhân cách AI) hoặc cho các ứng dụng có con người tham gia, trong đó con người xem xét và chỉnh sửa tất cả kết quả đầu ra của mô hình trước khi xuất bản, gửi, hoặc thực hiện chúng.

Một số ví dụ về các ứng dụng AI tổng quát bao gồm:

• Tạo nội dung: Các mô hình AI sáng tạo có thể đẩy nhanh quá trình tạo bài đăng trên blog, mô tả sản phẩm và quảng cáo trên mạng xã hội. Ví dụ: người viết có thể cung cấp hướng dẫn chi tiết để hướng dẫn tạo nội dung, sau đó xem xét và chỉnh sửa đầu ra.
• Tạo hình ảnh: AI sáng tạo có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh và video chân thực trong thiết kế sản phẩm, tiếp thị và giải trí. Sau đó, nhà thiết kế có thể xem xét, chỉnh sửa và sắp xếp nội dung trực quan được tạo tự động này thay vì tạo từ đầu.
• Tạo mã: Các mô hình Generative AI có thể được sử dụng để viết mã cho ứng dụng phần mềm hoặc đề xuất thay đổi mã cho nhà phát triển. Sau đó, các nhà phát triển có thể xem xét và chỉnh sửa mã trước khi thực thi nó.
• Nghiên cứu chế tạo thuốc: AI sáng tạo có thể đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc bằng cách xác định các loại thuốc mới và dự đoán đặc tính của chúng, trong khi con người đảm bảo kiểm soát chất lượng và đánh giá các mẫu thuốc do AI tạo ra.

AI dự đoán vẫn đang thống trị thị trường AI có giá trị cao, vì nó có thể tự động hóa các quy trình với độ chính xác cao, loại bỏ nhu cầu giám sát của con người. Mặt khác, AI sáng tạo là một lĩnh vực mới hơn và đang phát triển nhanh chóng với tiềm năng cách mạng hóa nhiều ứng dụng kinh doanh. Mặc dù vẫn còn phải xem liệu AI tổng quát có trở thành động lực năng suất chính tương đương với AI dự đoán hay không, nhưng tiềm năng của nó là không thể phủ nhận.

Thưởng thức bài viết này? Đăng ký để cập nhật thêm nghiên cứu AI.

Chúng tôi sẽ cho bạn biết khi chúng tôi phát hành thêm các bài viết tóm tắt như thế này.

Sản phẩm liên quan

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/