Meta Platforms (công ty mẹ của Facebook) đang phát triển thêm một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) mới hứa hẹn sẽ mạnh mẽ như mô hình tiên tiến nhất của OpenAI.
Meta sẽ sớm ra mắt AI mới mạnh như ChatGPT của OpenAI
Công ty mẹ của Facebook đang đặt mục tiêu ra mắt mô hình AI mới vào năm sau và cho biết thêm nó sẽ mạnh hơn nhiều lần so với phiên bản thương mại Llama 2, theo Wall Street Journal.
Llama 2, mô hình ngôn ngữ AI nguồn mở của Meta, được ra mắt vào tháng 7 qua và phân phối thông qua dịch vụ đám mây Azure của Microsoft để cạnh tranh với ChatGPT của OpenAI và Bard của Google.
Hệ thống AI mới được kỳ vọng sẽ giúp các công ty xây dựng dịch vụ tạo ra các văn bản và phân tích phức tạp cùng với những sản phẩm khác. Meta dự kiến sẽ bắt đầu đào tạo hệ thống này, một mô hình ngôn ngữ lớn, vào đầu năm 2024, theo Reuters.
Các doanh nghiệp đã đổ xô vào thị trường AI để trang bị cho mình những khả năng mới hơn và cải tiến quy trình kinh doanh kể từ khi ChatGPT của OpenAI ra mắt vào cuối năm ngoái.
Theo Bloomberg, Apple đang nghiên cứu các dịch vụ AI tương tự như ChatGPT của OpenAI và Bard của Google. Apple còn cho biết công ty đã xây dựng khuôn khổ riêng, được gọi là ‘Ajax’, để tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn và đang thử nghiệm một chatbot mà một số kỹ sư gọi là ‘Apple GPT’.
Trước đó, theo công ty phân tích Similarweb, ChatGPT của OpenAI, chatbot trí tuệ nhân tạo phổ biến, đã chứng kiến lượt truy cập trang web (website traffic) giảm trong tháng 8.2023 – tháng thứ ba liên tiếp.
Số lượt truy cập trang web ChatGPT trên máy tính để bàn và thiết bị di động trên toàn thế giới đã giảm 3,2% xuống còn 1,43 tỉ lượt trong tháng 8.
Mức giảm trong hai tháng trước đó là 10%. Thời gian ở lại trên trang cũng giảm hằng tháng kể từ tháng 3, từ mức trung bình 8,7 phút trên trang web xuống còn 7 phút vào tháng 8.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Theo SCMP, Baidu sẽ sớm ra mắt phiên bản mới nhất của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Ernie.
Mô hình ngôn ngữ lớn Ernie của Baidu sắp có phiên bản mới
Giám đốc điều hành Baidu Robin Li Yanhong thông báo về Ernie 4 tại một hội nghị do đơn vị điện toán đám mây Baidu tổ chức ở Bắc Kinh (Trung Quốc).
Ông Li cho biết mô hình ngôn ngữ lớn Ernie 4 có thể xây dựng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp truyền thống và kịch bản kinh doanh, nâng cao hiệu quả làm việc.
Đồng thời, Baidu Cloud cũng công bố nền tảng mô hình dưới dạng dịch vụ Qianfan 2.0 và giới thiệu chương trình đối tác hệ sinh thái.
Theo Chủ tịch Baidu Cloud Shen Dou, Qianfan hiện có 42 LLM từ Trung Quốc và nước ngoài, bao gồm Llama 2 của Meta Platform và Flan của Google, cùng với các mô hình từ Học viện Trí tuệ nhân tạo Bắc Kinh. Tuy nhiên trong danh sách không có LLM nào được tạo ra bởi các đối thủ như Alibaba và công ty khởi nghiệp Baichuan do Tencent hậu thuẫn.
Baidu Cloud cam kết cung cấp hỗ trợ tài chính và công nghệ, tiếp cận thị trường và cơ hội kinh doanh cho hơn 10.000 công ty xây dựng ứng dụng AI dựa trên Ernie.
“Gã khổng lồ” tìm kiếm Trung Quốc tiết lộ có hơn 150.000 khách hàng đã đăng ký sử dụng Qianfan. Trong đó gần 10.000 khách hàng sử dụng nền tảng này để đào tạo các mô hình AI riêng và xây dựng ứng dụng để sử dụng trong khoảng 400 kịch bản kinh doanh bao gồm tài chính, chính phủ số, công nghiệp nặng, tiếp thị, giáo dục và vận tải.
Kể từ khi tung ra phiên bản beta của Ernie Bot vào tháng 3, Baidu thường xuyên thể hiện sức mạnh công nghệ AI. Vào tháng 6, công ty tuyên bố Ernie 3.5 đã “đánh bại” ChatGPT và GPT 4 của OpenAI trong một số bài kiểm tra thử sức, theo kết quả thử nghiệm do tờ China Science Daily thực hiện.
Nhà nghiên cứu cổ phiếu cấp cao tại Morningstar Asia Wang Kai cho rằng động thái mới nhất của Baidu sẽ làm nóng thị trường dịch vụ đám mây ngày càng cạnh tranh ở Trung Quốc.
Những “ông lớn” công nghệ khác của Trung Quốc cũng đang tìm cách nâng cấp sản phẩm điện toán đám mây bằng AI. Công ty thương mại điện tử JD.com vào đầu năm nay đã giới thiệu ChatRhino LLM, được thiết kế cho ứng dụng công nghiệp.
Vào tháng 4, Alibaba bắt đầu chương trình đưa LLM vào lĩnh vực khách sạn, năng lượng và viễn thông thông qua quan hệ đối tác với các công ty trong ngành. Tuy nhiên, một số nhà phân tích cho biết sẽ cần thời gian để LLM đem về lợi nhuận đáng kể cho các công ty này.
Baidu có thể kiếm thêm doanh thu nhờ dịch vụ đám mây và kinh doanh quảng cáo từ nhóm khách hàng mới, họ là những người sẵn sàng chi trả cho công cụ AI tổng quát có khả năng tăng cường sản phẩm hiện có hoặc cải thiện hiệu quả hoạt động, ông Wang nhận định.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trong một chia sẻ mới đây CEO Google Sundar Pichai cho rằng bản thân AI (trí tuệ nhân tạo) có thể lớn hơn cả internet.
CEO Google: AI có thể lớn hơn cả internet
Theo đó, trong một bài đăng trên blog mới đây CEO Google Sundar Pichai cho biết “AI sẽ là sự thay đổi công nghệ lớn nhất mà con người từng thấy, một sự thay đổi có thể lớn hơn cả thế giới Internet.”
Kể từ khi được thành lập và trở nên phổ biến, Google được xem là trung tâm hay cánh cổng truy cập vào thế giới internet. Với Google, người dùng có thể truy cập vào bất cứ thông tin nào có sẵn từ bất cứ nơi đâu trên toàn cầu.
Tuy nhiên, kể từ làn sóng AI mới và khi ChatGPT của OpenAI đạt mức hơn 100 triệu người dùng chỉ sau một khoảng thời gian ngắn ra mắt, hay thậm chí chatbot AI này còn được xem là “tương lai của thế giới tìm kiếm”, các công ty internet như Google được cho là đã “nhận báo động đỏ” khi có nguy cơ bị thay thế.
Mặc dù Google sở hữu một hệ sinh thái công cụ và dữ liệu mạnh mẽ, cùng với đó là đã nghiên cứu về AI từ khá lâu, đặc biệt là sau khi mua lại DeepMind (chuyên về AI) với giá hơn 500 triệu USD vào năm 2014, Bard của Google dường như đang thất thế trước đối thủ ChatGPT.
Dù vậy, CEO Google vẫn tỏ ra rất lạc quan về AI, ông viết: “AI đại diện cho sự tái tạo mang tính nền tảng của công nghệ và là công cụ tăng tốc đáng kinh ngạc cho nhân loại”.
“Làm cho AI trở nên hữu ích hơn đối với mọi người và triển khai nó một cách có trách nhiệm, là cách quan trọng nhất mà chúng tôi sẽ thực hiện trên con đường theo đuổi sứ mệnh của mình trong 10 năm tới và hơn thế nữa.”
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trong khi AI hay Generative AI không còn là thuật ngữ mới với người làm marketing nói chung, tuỳ thuộc vào từng loại doanh nghiệp khác nhau mà AI đang được sử dụng theo những cách khác nhau.
Người làm Marketing đang sử dụng Generative AI như thế nào?
Kể từ được ra đời và trở nên phổ biến, AI hay trí tuệ nhân tạo trở thành một phần quan trọng không chỉ trong thế giới làm công nghệ mà còn cả trong ngành kinh doanh.
Các ứng dụng của công nghệ AI đã thực sự mở ra một cánh cửa mới dẫn vào một thế giới với những khả năng mới, với những thứ mà con người bình thường không thể thực thi được hay không thể hoàn thành một cách tối ưu nhất.
Đối với ngành marketing, theo nghiên cứu mới đây từ LocaliQ, các marketer cũng không nằm ngoài làn sóng này, tuỳ thuộc vào từng loại hình doanh nghiệp với từng quy mô khác nhau, họ đang sử dụng AI theo những cách khác nhau.
Dưới đây là một số con số đáng chú ý nhất.
Các công cụ AI được sử dụng phổ biến nhất.
Hơn 55% doanh nghiệp đang sử dụng chatbot AI ChatGPT của OpenAI.
42% đang sử dụng Copy AI
36% đang sử dụng Jasper.ai
29% sử dụng Peppertype.ai
28% sử dụng Lensa
25% sử dụng Dall-E
24% sử dụng Midjourney
Kỳ vọng của doanh nghiệp với AI.
45% doanh nghiệp kỳ vọng AI sẽ giúp cải thiện hiệu suất marketing và bán hàng của doanh nghiệp.
64% tin rằng AI sẽ giúp tăng năng suất lao động.
Các kiểu nội dung (Content) mà doanh nghiệp đang tận dụng AI để xây dựng.
Mặc dù AI rõ ràng là đang mang lại rất nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, nó cũng đi kèm với không ít các lo ngại.
25% lo rằng AI sẽ làm giảm lưu lượng truy cập vào website (web traffic).
22% doanh nghiệp tin rằng AI sẽ là một cản trở tới quy trình làm việc (workflow) của doanh nghiệp.
75% người tiêu dùng lo ngại về tình trạng thông tin sai sự thật được cung cấp từ AI.
Với tư cách là người làm marketing, ở giai đoạn hiện tại, bạn chỉ nên sử dụng AI để tìm kiếm ý tưởng và xây dựng định hướng hơn là các nội dung cuối cùng cho người tiêu dùng hay khách hàng, yếu tố trách nhiệm vẫn là cần thiết khi nói về cách sử dụng AI trong marketing hay các hoạt động kinh doanh khác.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Tổng giá trị thị trường khả dụng của AI (Artificial intelligence) sẽ gồm có 300 tỷ USD nhu cầu chip và các hệ thống, 150 tỷ USD nhu cầu với phần mềm AI tổng quát và 150 tỷ USD nhu cầu với phần mềm omniverse enterprise.
Giá trị thị trường của AI sẽ có giá trị hơn 600 tỷ USD
Phát biểu tại Hội nghị công nghệ do Goldman Sachs Communacopia tổ chức ngày 5/9, ông Manuvir Das, Phó Chủ tịch mảng Điện toán Doanh nghiệp của Nvidia, đã đề cập đến những con số gây sửng sốt trên thị trường trí tuệ nhân tạo (AI).
Theo ông Das, tổng giá trị thị trường khả dụng của AI sẽ gồm có 300 tỷ USD nhu cầu chip và các hệ thống, 150 tỷ USD nhu cầu với phần mềm AI tổng quát (Generative AI), và 150 tỷ USD nhu cầu với phần mềm omniverse enterprise – một nền tảng hợp tác ảo tiên tiến.
Các con số nói trên tạo nên cơ hội thị trường trị giá 600 tỷ USD mà công nghệ AI đem lại gắn liền với công nghệ mà Nvidia gọi là điện toán tăng tốc (accelerated computing).
Dù AI mới chỉ bùng nổ kể từ tháng 11 năm ngoái, Giám đốc điều hành công ty điều hành dịch vụ mạng xã hội Nextdoor, bà Sarah Friar cho rằng: “Đây không phải là điều gì mới mẻ”, khi giá trị của AI đã tăng lên trong nhiều năm qua.
Theo bà này, ChatGPT đã giải phóng tiềm năng của công nghệ AI tổng quát và thực sự đưa công nghệ này vào lĩnh vực văn hóa. Nhưng bà cho biết thế giới đã đầu tư vào dữ liệu suốt hàng chục năm qua và bắt đầu nhìn thấy thành quả.
Dù vậy, ông Das cho rằng khi nói đến điện toán tăng tốc, ngành này mới chỉ ở giai đoạn sơ khai. Theo ông, các hệ thống điện toán truyền thống dựa trên bộ xử lý trung tâm (CPU) đã không thể đáp ứng được các nhiệm vụ điện toán phức tạp, đòi hỏi nhiều trung tâm dữ liệu hơn và nhiều năng lượng hơn.
Trong bối cảnh đó, điện toán tăng tốc (Accelerated Computing) sẽ giúp các hoạt động của doanh nghiệp được số hóa nhanh hơn và hiệu quả hơn theo cách trước đây được xem là không tưởng.
Giới đầu tư dường như đồng ý với quan điểm này. Năm nay, cổ phiếu của Nvidia đã tăng đến 232% lên mức cao nhất từ trước đến nay nhờ lợi nhuận khởi sắc và vị thế tiên phong trong lĩnh vực AI.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Người dùng Internet có thể xóa thông tin cá nhân đang bị Meta thu thập cho việc đào tạo mô hình AI tổng quát.
Người dùng hiện có thể ngăn Facebook lấy dữ liệu cá nhân để đào tạo AI
Các mô hình AI hiện nay cần nguồn dữ liệu đầu vào khổng lồ về “học”. Những dữ liệu này được thu thập từ nhiều nguồn trên mạng như hình ảnh, bài viết, bình luận… và trong đó có cả thông tin cá nhân của người dùng mạng xã hội.
Meta cung cấp cho người dùng tùy chọn thay đổi hoặc xóa bất kỳ dữ liệu cá nhân nào của họ mà công ty sử dụng để đào tạo ngôn ngữ lớn và mô hình AI liên quan. Theo cập nhật mới nhất, người dùng có thể vào trang trợ giúp, truy cập mục Quyền của chủ thể dữ liệu đối với AI tổng quát.
Tại đây có ba lựa chọn gồm: “Tôi muốn truy cập, tải xuống hoặc sửa thông tin cá nhân bất kỳ mà các bên thứ ba cung cấp dùng cho AI tổng quát”; “Tôi muốn xóa mọi thông tin cá nhân mà các bên thứ ba cung cấp để dùng cho AI tổng quát” và “Ý kiến khác”.
Với tùy chọn đầu tiên, người dùng có thể tải về dữ liệu đã bị “bên thứ ba” thu thập và xem xét trước khi đồng ý cho Meta dùng chúng để đào tạo AI. Trong khi đó, tùy chọn thứ hai yêu cầu nền tảng xóa những gì đang lưu trữ. Nếu có yêu cầu khác, người dùng cần cung cấp họ tên, quốc gia cư trú và email cùng ý kiến của mình, sau đó gửi đi.
Sau khi chọn một trong ba tùy chọn, họ cũng cần vượt qua bài kiểm tra kiểm tra bảo mật. Tuy nhiên, theo CNBC, một số người phản ánh không thể hoàn thành biểu mẫu vì “có vẻ như lỗi phần mềm”.
Dữ liệu nào đang được Meta thu thập?
Meta định nghĩa thông tin của bên thứ ba là dữ liệu “được cung cấp công khai trên Internet hoặc các nguồn được cấp phép”. Hãng cho biết loại thông tin này “có thể đại diện cho một số trong số hàng tỷ mẫu dữ liệu” được sử dụng để đào tạo AI bằng cách dùng những gì thu thập được cho tổng hợp, dự đoán và tạo ra nội dung mới.
Trong bài đăng blog ngày 30/8, Meta cho biết họ lấy thông tin công khai này, bên cạnh việc dùng dữ liệu được cấp phép từ các đối tác.
“Để dạy mô hình theo cách hiệu quả, chúng tôi cần một lượng dữ liệu lớn. Do đó, chúng tôi dùng kết hợp các nguồn khác nhau trong quá trình đào tạo. Những nguồn này gồm thông tin công khai trên mạng, thông tin được cấp phép, cũng như thông tin từ các sản phẩm và dịch vụ của Meta”, bài viết nêu.
Trong quá trình thu thập, Meta có thể lấy được cả thông tin cá nhân. Chẳng hạn một bài viết công khai có thể chứa thông tin tác giả. Công ty nói trong quá trình lấy dữ liệu, quyền riêng tư của người dùng được đảm bảo và có đội ngũ chuyên trách để làm điều này.
Meta hiện vận hành mô hình ngôn ngữ lớn LLaMA, được công bố đầu năm nay. Nó hoạt động dưới dạng mở, cho phép nhà nghiên cứu và tổ chức chính phủ, xã hội, học viện dùng miễn phí.
Phát ngôn viên Meta cho biết phiên bản LLaMA thế hệ mới, LLaMA 2, chưa sử dụng dữ liệu của người dùng trên các nền tảng như Facebook, Instagram của Meta để huấn luyện AI (trí tuệ nhân tạo).
“Tùy vào nơi sinh sống, mọi người có thể thực hiện quyền làm chủ dữ liệu, có thể phản đối chúng tôi khai thác một số dữ liệu nhất định để đào tạo AI”, phát ngôn viên Meta nói. “Họ có quyền biết thông tin của họ đang được chúng tôi sử dụng thế nào”.
Đến nay, hầu hết công ty công nghệ như Meta, Microsoft, Google hay OpenAI vẫn thu thập dữ liệu công khai trên Internet để phục vụ quá trình huấn luyện trí tuệ nhân tạo AI. Tuy nhiên, giới chuyên môn nhiều lần đặt câu hỏi về việc lượng lớn thông tin thu được đang sử dụng thế nào.
Tuần trước, liên minh gồm các cơ quan bảo vệ dữ liệu từ Anh, Canada, Thụy Sĩ và một số quốc gia khác đưa ra tuyên bố chung rằng các công ty công nghệ lớn như Meta, Alphabet, ByteDance (TikTok), X (Twitter), Microsoft cần phải tuân theo luật bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư tùy theo những nơi đang hoạt động. Nhóm khuyến cáo người dùng cần có ý thức cao hơn trong việc kiểm soát và bảo vệ thông tin đưa lên Internet.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Giới chuyên gia AI đang tranh cãi trước nhận định rằng AI Gemini sắp ra mắt của Google sẽ mạnh gấp 5 lần GPT-4 (của ChatGPT) trong khi “ngốn” ít GPU hơn.
CEO DeepMind của Google
Ngày 28/8, hai chuyên gia Dylan Patel và Daniel Nishball thuộc công ty nghiên cứu SemiAnalysis đăng bài nhận định với tiêu đề “Google Gemini ăn cả thế giới – sẽ phá vỡ GPT-4 bằng sức mạnh nhân năm với ít GPU hơn”.
Bài viết lập luận rằng AI của Google đã sẵn sàng để “thổi bay” GPT-4 mạnh nhất hiện nay của OpenAI (đang được tích hợp trong ChatGPT) bằng sức mạnh tính toán lớn, trong khi đòi hỏi ít card đồ họa hơn.
Gemini là mô hình AI đa phương thức do Google DeepMind nghiên cứu và phát triển, dự kiến công bố cuối năm nay. Đây được xem là “nỗ lực nghiêm túc nhất” của hãng trong cơn sốt AI – lĩnh vực hãng tham gia nhiều năm nhưng lại chậm chân trong cuộc đua AI tổng quát so với ChatGPT. Nhà đồng sáng lập Google Sergey Brin cũng đã phải trở lại để thúc đẩy sự phát triển Gemini sau nhiều năm “quy ẩn”.
Patel và Nishball phân chia “GPU giàu” (GPU-Rich) để chỉ những hệ thống AI tiêu tốn nhiều bộ xử lý đồ họa và “GPU nghèo” (GPU-Poor) để nói đến các hệ thống cần ít GPU nhưng vẫn có sức mạnh vượt trội. Nhóm tác giả xếp GPT-4 đại diện cho mô hình cần nhiều GPU, còn Gemini ở bên còn lại.
Patel cho biết phân tích của họ dựa trên dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn là nhà cung cấp bên thứ ba của Google. Dẫn hàng loạt số liệu, nhóm kết luận mô hình Gemini vượt trội GPT-4 về thước đo hiệu suất liên quan đến tính toán máy tính, được gọi là FLOPS.
Hiện nay, hầu hết mô hình AI ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 của OpenAI hay Llama của Meta chủ yếu dựa vào GPU từ Nvidia – thiết bị có giá 40.000 USD mỗi chiếc – để hoạt động.
Càng nhiều GPU, sức mạnh tính toán càng tăng. Cơn sốt AI đã giúp Nvidia gia nhập “câu lạc bộ nghìn tỷ USD” hồi tháng 5. Nvidia cũng gần như độc quyền về GPU cho các hệ thống AI. Trong khi đó, đối thủ lớn như AMD chưa có sản phẩm tương tự đủ khả năng cạnh tranh.
“Có ai có thể cứu chúng ta khỏi việc nô lệ cho Nvidia không? Câu trả lời có thể là Gemini”, bài viết nêu.
Theo Business Insider, ngay sau khi xuất hiện, bài viết lập tức thu hút sự chú ý lớn từ giới chuyên môn. “Thật ngạc nhiên, Google đang nhờ mấy anh chàng này phân tích về khả năng của Gemini. Đó chỉ là một chiêu bài tiếp thị, thật nực cười”, Sam Altman, CEO OpenAI, nhận xét ngày 29/8.
“Có số liệu nào trong đó sai không?”, Elon Musk phản bác Alman trên X ngày 30/8. “Ông chủ” ChatGPT chưa đáp lại.
Patel cũng phản biện ý kiến của Altman, khẳng định dữ liệu thu được là từ các nhà cung cấp của Google, không phải từ bản thân Google, đồng thời đưa ra một loạt ảnh chụp màn hình để chứng minh.
Trên các diễn đàn, tranh cãi cũng nổ ra, tập trung vào câu hỏi: liệu việc kết hợp nhiều GPU tiên tiến và đắt tiền hơn sẽ tạo ra LLM tốt hơn không, cũng như vấn đề thực sự của các mô hình AI có phải là GPU hay phần mềm.
“Tôi hy vọng sớm có ai đó truất ngôi OpenAI. Nhưng nếu nói Gemini mạnh gấp năm lần GPT-4, cần xem lại sức mạnh ở đây đề cập đến khía cạnh nào”, tài khoản X có tên Teknium1, hiện là một nhà phát triển ở Mỹ, nhận xét.
“Sức mạnh tính toán không thôi chưa phải là tài nguyên duy nhất. Nó còn là bản thân quá trình đào tạo, hiệu quả dữ liệu cũng như chất lượng sản phẩm cuối”, trang Hacker News bình luận.
Một số người khác nói do chưa ra mắt, Gemini vẫn là một ẩn số. “Dù bạn đồng ý với bài viết hay không, đây vẫn là dự đoán táo bạo và chưa chắc có ai đúng. Năm 2024 sẽ rất thú vị”, người dùng Reddit có tên Machine Learning viết.
Hồi tháng 6, Demis Hassabis, người đứng đầu Google DeepMind, từng cho biết Gemini sẽ mạnh hơn ChatGPT khi ra mắt. Theo ông, AI của hãng có cách tương tác bằng văn bản tương tự ChatGPT nhưng được trang bị các khả năng mới như lập kế hoạch hoặc giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Để cạnh tranh với Google và Microsoft về các tiến bộ AI, Amazon đã cho ra mắt một loạt công cụ AI tổng quát và Trung tâm sáng tạo AWS.
Amazon tích cực trong cuộc đua tích hợp AI vào mua sắm trực tuyến
Với sự tăng trưởng mạnh mẽ của AI tổng quát, rất nhiều người đã chuyển hướng đầu tư mạnh vào lĩnh vực này. Khi OpenAI giới thiệu ChatGPT vào tháng 11/2022, Microsoft nhanh chóng thu hút được sự chú ý đáng kể nhờ lưu trữ chatbot này và đầu tư cho OpenAI 13 tỷ USD như được tiết lộ trên báo cáo.
Tính đến tháng 2 năm nay, Microsoft đã tích hợp AI tổng quát vào hết sản phẩm của mình, đặc biệt là Bing. Ngoài ra, Google cũng đã giới thiệu mô hình ngôn ngữ lớn mới của mình, Google Bard và đầu tư 300 triệu USD vào Anthropic, đối thủ cạnh tranh trực tiếp trong lĩnh vực ứng dụng AI tổng quát.
Nhưng Amazon phải đến tận tháng 4 năm nay mới công bố một mô hình ngôn ngữ lớn mới tên Titan. Mô hình này được hỗ trợ bởi một dịch vụ tên Bedrock, phần mềm hỗ trợ các nhà phát triển tận dụng trí tuệ nhân tạo AI. Trước kia, Amazon luôn tiên phong trong các xu hướng thị trường, còn lần này họ phải “đuổi theo” đối thủ của mình.
CÁC SÁNG KIẾN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CỦA AMAZON
Vậy, chiến lược của Amazon là gì? Mới đây, công ty đã ra mắt Trung tâm Sáng tạo AI tổng quát AWS, một sáng kiến mới được thành lập để hướng dẫn khách hàng xây dựng và triển khai các giải pháp AI tổng quát.
Với khoản đầu tư 100 triệu USD, chương trình mong muốn có thể kết nối các chuyên gia AI và máy học của AWS với nhóm khách hàng toàn cầu để lên ý tưởng, thiết kế và triển khai các dịch vụ AI thế hệ mới.
Trung tâm Sáng tạo AI tổng quát AWS sẽ cung cấp thông tin chi tiết về các ứng dụng AI tổng quát có trách nhiệm và các chiến lược máy học hiệu quả.
Trung tâm cam kết sẽ cung cấp định hướng chiến lược, công cụ và hỗ trợ, tạo điều kiện cho khách hàng sử dụng các dịch vụ AI tổng quát của AWS.
Chúng bao gồm Amazon CodeWhisperer, một trợ lý mã hóa do AI điều khiển và Amazon Bedrock, một dịch vụ toàn diện cung cấp quyền truy cập vào các mô hình nền tảng từ AI21 Labs, Anthropic, Stability AI và Titan của Amazon, thông qua một API.
VAI TRÒ MỞ RỘNG CỦA AMAZON TRONG CÁC ỨNG DỤNG AI TỔNG QUÁT
Sang năm 2023, các bài đánh giá trực tuyến đóng vai trò then chốt đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử (eCommerce).
Người tiêu dùng hiện đại rất sáng suốt khi gần như họ đều nghiên cứu sản phẩm trước khi mua thường xuyên, họ để ý tới những bài đánh giá trực tuyến.
Có tới 89% người mua sắm ưu tiên đọc các bài đánh giá trực tuyến trước khi mua hàng. Các bài đánh giá đã trở thành một phần không thể thiếu trong trải nghiệm mua sắm, có ảnh hưởng đáng kể tới việc bán hàng.
Điều này thể hiện rõ khi 49% người tiêu dùng toàn cầu xếp hạng các bài đánh giá tích cực trong số những người có ảnh hưởng mua hàng hàng đầu của họ.
Amazon sẽ tích cực khám phá các cách để tích hợp nhiều AI hơn vào danh mục đầu tư của mình khi cuộc đua AI tổng quát ngày càng khốc liệt. Mặc dù công ty chưa công bố một công cụ hình ảnh hoặc chatbot AI nổi bật, nhưng trọng tâm của nó là hỗ trợ các nhà phát triển tạo ra các công cụ AI tổng quát độc đáo thông qua AWS.
Giám đốc điều hành Amazon, ông Andy Jassy đã nhấn mạnh điều này trong một lá thư gửi cổ đông về tiềm năng đáng kể của AI tổng quát cho công ty.
Trong đàm thoại với nhà đầu tư gần đây, ông lưu ý thêm rằng mọi phân khúc kinh doanh của Amazon đều tham gia sâu vào nhiều dự án AI tổng quát. Điều này bao gồm bộ phận thiết bị của họ, chịu trách nhiệm về các sản phẩm như Alexa.
Amazon hợp lý hóa các cơ chế phản hồi để thúc đẩy sự tham gia của người dùng bằng cách tích cực thu hút các bài đánh giá của người dùng trong ứng dụng của họ.
Công ty cũng tích hợp khả năng hiển thị đánh giá xuyên biên giới, đảm bảo người dùng toàn cầu có thể truy cập thông tin chi tiết về các sản phẩm giống hệt nhau.
Ngoài việc để AI quản lý các bài đánh giá, Amazon còn có kế hoạch giới thiệu tính năng “thông tin chi tiết về sản phẩm”, làm nổi bật các chủ đề lặp lại trong các bài đánh giá.
Công cụ AI này sẽ tóm tắt ngắn gọn các trang sản phẩm, làm nổi bật các thuộc tính đáng chú ý của sản phẩm và cảm nhận của khách hàng, đồng thời hỗ trợ người mua đưa ra quyết định.
KỊP THỜI XỬ LÝ CÁC ĐÁNH GIÁ GIẢ MẠO
Tuy nhiên, Amazon cũng như bao trang thương mại điện tử khác khi phải đối mặt với các bài đánh giá giả mạo do người bán tạo ra nhằm nâng cao uy tín của mình. Đứng trước thách thức đó, Amazon cho biết mình sẽ chủ động giải quyết các vấn đề này.
Lập trường của công ty là thắt chặt việc chống lại các phản hồi giả mạo và đẩy mạnh việc đảm bảo tính xác thực của nó. Công ty tuyên bố: “Chúng tôi sẽ tiếp tục đầu tư các nguồn lực đáng kể để chủ động ngăn chặn các đánh giá giả mạo.
Điều này bao gồm các mô hình máy học phân tích hàng nghìn điểm dữ liệu để phát hiện rủi ro, bao gồm mối quan hệ với các tài khoản khác, hoạt động đăng nhập, lịch sử xem lại và các dấu hiệu khác về hành vi bất thường, cũng như có các chuyên gia điều tra sử dụng các công cụ phát hiện gian lận tinh vi để phân tích và ngăn chặn các đánh giá giả mạo xuất hiện trong cửa hàng của chúng tôi.
Các đánh giá nổi bật mới do AI tạo chỉ sử dụng kho dữ liệu đánh giá đáng tin cậy của chúng tôi từ các giao dịch mua đã được xác minh, đảm bảo rằng khách hàng có thể dễ dàng hiểu ý kiến của cộng đồng trong nháy mắt”.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trước sự bùng nổ của công nghệ AI, tập đoàn có trụ sở ở bang California này dự báo doanh thu quý tài chính tiếp theo có thể lên tới 16 tỷ USD.
Nvidia hiện vẫn là doanh nghiệp hưởng lợi nhiều nhất từ sự bùng bổ của AI
Ngày 23/8, Tập đoàn công nghệ Nvidia của Mỹ công bố báo báo tài chính, cho thấy, doanh thu và lợi nhuận của hãng vượt dự báo, trong bối cảnh lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục mang lại hiệu ứng tích cực cho ngành công nghệ.
Cụ thể, doanh thu của Nvidia trong quý tài chính thứ hai (tính đến ngày 30/7) tăng gấp đôi so với cùng kỳ năm ngoái lên mức cao kỷ lục là 13,5 tỷ USD, trong khi lợi nhuận ròng chạm mốc 6,2 tỷ USD, tăng 843% so với cùng kỳ năm ngoái.
Tính theo phân khúc, Nvidia báo cáo doanh thu chip dành cho trung tâm dữ liệu là 10,3 tỉ đô la và chip dành cho game là 2,5 tỉ đô la. Cả hai con số này đều cao hơn dự báo.
Trước sự bùng nổ của công nghệ AI, tập đoàn có trụ sở ở bang California này dự báo doanh thu quý tài chính tiếp theo có thể lên tới 16 tỷ USD.
Sau khi thông tin trên được công bố, giá cổ phiếu của Nvidia đã tăng hơn 8% trên thị trường chứng khoán.
“Nhu cầu về nền tảng AI của chúng tôi ở các trung tâm dữ liệu là rất lớn và rộng khắp trong các ngành và khách hàng”, Giám đốc tài chính của Colette Kress của Nvidia cho biết trong một cuộc họp với các nhà phân tích.
Cổ phiếu của Nvidia đã tăng giá 220% kể từ đầu năm nay trong bối cảnh nhu cầu đầu tư AI tăng bùng nổ sau màn ra mắt gây sốt của công cụ ChatGPT của OpenAI hồi cuối năm ngoái.
Nvidia là nhà thiết kế chip xử lý hỗ trợ AI tạo sinh, một công nghệ có thể tạo văn bản, hình ảnh và các nội dung khác, đồng thời là nền tảng cho các dịch vụ mới gây chú ý như ChatGPT.
Nvidia cũng thông báo, Hội đồng quản trị của công ty đã phê duyệt chương trình mua cổ phiếu quỹ trị giá 25 tỉ đô la. Các chương trình mua lại cổ phiếu có thể báo hiệu rằng ban lãnh đạo của công ty tin rằng cổ phiếu của họ hiện đang bị định giá thấp.
“Một kỷ nguyên điện toán mới đã bắt đầu. Các công ty trên toàn thế giới đang chuyển đổi từ máy tính có mục đích chung sang điện toán tăng tốc và AI tạo sinh”, CEO Jensen Huang của Nvidia nói trong một tuyên bố, đồng thời cho biết thêm, công ty đang hợp tác với các nhà cung cấp phần mềm và hệ thống công nghệ thông tin dành cho doanh nghiệp để đưa chip AI của Nvidia đến với mọi ngành.
Huang tin rằng, cơn bùng nổ AI sẽ kéo dài đến năm 2024. Ông cũng tuyên bố công ty có kế hoạch đẩy mạnh sản xuất chip vào năm tới, xóa tan nghi ngờ mà một số nhà phân tích đã đưa ra về cơn sốt AI có thể kéo dài bao lâu. Nvidia gần như độc quyền về các hệ thống điện toán được sử dụng để cung cấp các dịch vụ AI như ChatGPT.
Chuyên gia Dan Ives của công ty Wedbush Securities đánh giá kết quả lợi nhuận ấn tượng của Nvidia sẽ tác động tích cực đến toàn bộ ngành công nghệ trong khoảng thời gian còn lại của năm 2023.
Thời gian qua, Nvidia đã hưởng lợi đáng kể từ làn sóng AI, giúp tập đoàn đạt giá trị vốn hóa vượt 1.000 tỷ USD. Với thiết kế dùng cho đồ họa game, mỗi con chip GPU của Nvidia có chi phí lên tới hàng nghìn USD. Các khách hàng đang gặp khó khăn trong việc tiếp cận chip AI của Nvidia, do các tập đoàn lớn, công ty khởi nghiệp, các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây, chính phủ các nước đang tăng cường dự trữ chip GPU nhằm bắt kịp với cuộc cách mạng AI. Hiện có lo ngại rằng, Nvidia có thể gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu do tập đoàn này chỉ thiết kế, rồi giao khâu sản xuất cho doanh nghiệp khác, trong đó có TSMC của Đài Loan (Trung Quốc). Do đó, Nvidia cũng dễ bị tổn thương trước biến động của chuỗi cung ứng toàn cầu.
Giới đầu tư tin rằng, Nvidia sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong làn sóng AI tạo sinh mới nổi. Mới đây nhất, ngân hàng HSBC dự báo Nvidia sẽ chiếm khoảng 90% thị phần chip toàn cầu trong năm tài chính 2024.
Tuy nhiên, vẫn có một số lo ngại về tăng trưởng khi Chính phủ Mỹ hạn chế xuất khẩu dòng chip hiệu suất cao nhất của Nvidia sang Trung Quốc buộc tập đoàn phải sản xuất các phiên bản chip có hiệu suất chậm hơn sang thị trường tỷ dân này. Nhà Trắng đang cân nhắc áp đặt thêm các lệnh hạn chế xuất khẩu, điều này sẽ giới hạn hơn nữa khả năng tiếp cận thị trường Trung Quốc của Nvidia.
Sự phân chia cung và cầu cũng có thể khiến một số công ty công nghệ chuyển hướng sang đối thủ AMD, công ty đang tìm cách thách thức sản phẩm mạnh mẽ nhất của Nvidia, với chip M1300X.
Các chuyên gia phân tích cho biết, AMD dự kiến sẽ bắt đầu xuất xưởng loại chip này trong quý IV/2023 và có thể kiểm soát khoảng 10% thị trường chip AI vào năm 2024.
Chuyên gia Inge Heydorn của Công ty đầu tư GP Bullhound – nhà sở hữu cả cổ phiếu của Nvidia và Công ty thiết kế chip AMD, cho biết, thị trường đang bị phụ thuộc quá nhiều vào Nvidia.
Ông Heydorn nói AI thực sự là một trụ cột tăng trưởng cuối cùng và thị trường chứng khoán đang được “chèo lái” bởi công nghệ này. Nếu hoạt động kinh doanh của Nvidia không đạt kỳ vọng, các nhà đầu tư sẽ phải đối mặt với một sự điều chỉnh khác lớn trên thị trường.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trước khi các chatbot AI như ChatGPT, Google Bard hay Bing AI xuất hiện, Google Search là đế chế thống trị không gian tìm kiếm thông tin với hơn 90% thị phần tìm kiếm, liệu bức tranh này thể xoay chuyển trong kỷ nguyên của AI (trí tuệ nhân tạo) này?
Cuộc chiến giữa các công cụ tìm kiếm trong kỷ nguyên AI
Trong hơn 25 năm, các công cụ tìm kiếm như Googe hay thậm chí là Bing và Yahoo đã là cánh cửa của thế giới internet.
Mặc dù là công cụ “sinh sau đẻ muộn”, Google (ra mắt 1998) nhanh chóng vươn lên trở thành công cụ thống trị không gian tìm kiếm, bỏ xa các đành anh như Yahoo (ra mắt 1995) hay AltaVista (ra mắt 1995).
Tính đến thời điểm hiện tại, Google Search hay công cụ tìm kiếm Google vẫn là mảng kinh doanh trọng tâm của công ty mẹ Alphabet, đưa công ty này trở thành một trong những công ty có giá trị nhất thế giới, với doanh thu năm 2022 là 283 tỷ USD và vốn hóa thị trường là 1.3 nghìn tỷ USD.
Google từ lâu không chỉ là một cái tên quen thuộc hay đơn giản là một tên gọi thương hiệu (brand name), nó còn là một động từ được sử dụng phổ biến cả trong các cuốn từ điển.
Tuy nhiên, trong thế giới internet và kinh doanh nói chung, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ, không có thứ gì có thể tồn tại vĩnh viễn.
Nếu bạn nhìn vào sự “nhạt nhoà” của Nokia, Yahoo, IBM hay cả sự thống trị của Tesla trong mảng xe điện, hoạt động kinh doanh vốn không phải được xuất phát từ mảng kinh doanh cốt lõi của doanh nghiệp (ngành công nghiệp ô tô), sự hoán ngôi không phải là chuyện mới ngay cả khi các doanh nghiệp bị hoán ngôi từng là đế chế trong chính mảng kinh doanh cốt lõi của họ.
Giờ đây, với sự phát triển bùng nổ của AI (trí tuệ nhân tạo), khi các chatbot AI như ChatGPT hay Google Bard không chỉ có khả năng cung cấp thông tin (như cách Google vốn vẫn hoạt động) mà còn có thể đàm thoại trực tiếp để đi sâu hơn vào các vấn đề cụ thể, người ta đang mong đợi một cuộc cách mạng tìm kiếm khác, nơi các công cụ tìm kiếm như Google không còn thống trị không gian tìm kiếm.
Từ sự nổi lên của ChatGPT.
Mặc dù AI không phả là thuật ngữ mới, tuy nhiên có thể nói công nghệ này chỉ bắt đầu trở nên phổ biến đến cả những người vốn không có hiểu biết hay quan tâm về công nghệ kể từ khi các chatbot AI như ChatGPT ra đời và phát triển bùng nổ.
Kể từ khi ra mắt vào tháng 12, chatbot AI ChatGPT của OpenAI đã trở thành một hiện tượng mang tính toàn cầu. Chỉ 5 ngày sau khi phát hành, chatbot này có 1 triệu người đăng ký dùng thử và đến tháng 1, tức chỉ sau 2 tháng kể từ ngày ra mắt, ChatGPT đã có 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng (MAU), khiến nó trở thành “một trong những sản phẩm phần mềm có tốc độ phát triển nhanh nhất trong lịch sử internet.”
Để hình dung rõ hơn, bạn biết rằng, cũng để có được lượng người dùng này, mạng xã hội TikTok phải mất hơn 9 tháng, WeChat phải mất hơn 2 năm và Instagram đã phải mất hơn 2 năm xây dựng.
Đến cách các chatbot AI như ChatGPT đã châm ngòi cho một cuộc chiến giữa các công cụ tìm kiếm.
Như đã đề cập ở trên, khi AI là động lực để các nền tảng hay nhà đầu tư kỳ vọng về một tương lai mới của không gian tìm kiếm, nơi Google không còn thể hiện sự thống trị hay thậm chí là bị soán ngôi như cách chính nó từng soán ngôi “đàn anh” Yahoo, ngày càng có nhiều hơn các doanh nghiệp nỗ lực không ngừng để gia nhập cuộc đua.
OpenAI, công ty sở hữu ChatGPT, cách đây không lâu đã ký một thỏa thuận trị giá 10 tỷ USD với Microsoft. Công ty này cũng sẽ hợp tác với BuzzFeed, một trong những tên tuổi hàng đầu trong lĩnh vực truyền thông và giải trí tại Mỹ, BuzzFeed sẽ sử dụng các công nghệ của ChatGPT để tối ưu hoá các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
Trong bối cảnh ChatGPT đang ngày càng thể hiện được sức mạnh của nó, hàng loạt các công ty công nghệ khác hay thậm chí là các sàn thương mại điện tử như Amazon cũng đã bắt đầu công bố các chatbot AI riêng cho nền tảng của họ.
Kể từ những ngày đầu, gã khổng lồ Google còn đưa ra tuyên bố “công ty nhận được cờ đỏ” trước sự phổ biến của ChatGPT, công ty này sau đó liên tục công bố các giải pháp mới nhằm thu hẹp khoảng cách với đối thủ, mà nói đúng hơn là, Google không muốn để bất cứ ai (người dùng) hay doanh nghiệp nào có ý tưởng rằng công cụ tìm kiếm của của họ có thể bị soán thôi, dù đó là ChatGPT hay bất cứ chatbot AI nào khác.
Chỉ sau một khoảng thời gian ngắn, Bard chính là “tác phẩm” của Google nhằm phản ứng lại với ChatGPT của OpenAI và cả Microsoft (vốn là đối thủ truyền kiếp với Google thông qua Bing). Cũng tương tự như ChatGPT, Bard là chatbot có thể đàm thoại với người dùng thông qua những câu lệnh (Prompt).
Bard cũng hỗ trợ người dùng khám phá hay tìm thấy các chủ đề nội dung khác bằng cách tóm tắt những gì nó thu thập được trên môi trường internet đồng thời cung cấp các liên kết để người dùng có thể tham khảo chi tiết hơn.
Không chỉ có Google hay ChatGPT của OpenAI, Microsoft cũng thông báo tích hợp tính năng AI tổng quát (Generative AI) vào công cụ tìm kiếm Bing, bao gồm cả các công nghệ từ ChatGPT (vốn đã là đối tác được đầu tư từ Microsoft). Có thể nói, chưa bao giờ Microsoft có được một cơ hội như hiện tại để thay đổi tình thế cho Bing, mặc dù hiện là công cụ tìm kiếm phổ biến thứ 2 nhưng chỉ có vỏn vẹn 3% thị phần (market share).
Trong kỷ nguyên mới này, nhờ vào sự bùng nổ của AI, một “Cuộc chiến giữa các công cụ và nền tảng tìm kiếm trên internet đã thực sự bắt đầu.”
Trong khi mọi thứ vẫn đang còn ở phía trước, hơn ai hết, Google sẽ là nền tảng bị thách thức nhiều nhất khi tìm kiếm và doanh thu có được từ quảng cáo đang là mảng kinh doanh cốt lõi.
Về phía Google, theo nhận định của MarketingTrips, có “nhiều thứ bí mật” về mô hình kinh doanh mà có lẽ Google sẽ không bao giờ tiết lộ, từ các thuật toán xếp hạng tìm kiếm, đến cách Google cung cấp thông tin cho người dùng.
Nhưng có một sự thật mà bạn có thể hiểu được đó là “Nếu Google cung cấp cho bạn (người dùng) một câu trả lời hoàn hảo cho mỗi từ khoá tìm kiếm tương ứng, liệu Google có thể mang về một khoản doanh thu khổng lồ từ quảng cáo hay không hay liệu người dùng có nhấp vào quảng cáo nhiều đến vậy hay không?”
Những điểm yếu của Google (và chính Google cũng đang thấy mình ở thế bất lợi).
Với những gì đang diễn ra, Google rõ ràng là chưa thể hiện được lợi thế của họ trong cuộc đua AI, ngay cả khi với màn ra mắt chatbot Bard, Google cũng đã làm người dùng thất vọng khi những câu trả lời của chatbot liên tục được cho là không chính xác.
Mặc dù, theo tuyên bố của CEO Sundar Pichai, Google là nền tảng tiên phong nghiên cứu về AI kể từ năm 2016 (âm thầm phát triển), tuy nhiên điều này dường như không tạo ra bất cứ lợi thế gia tăng nào cho Google.
Vào năm 2018, Google đã ra mắt Duplex, “một dịch vụ AI có cách phát âm giống như con người” được lập trình để bắt chước lời nói của con người trong khi thực hiện cuộc gọi tự động.”
Trong khi có không ít người tỏ ra “bất ngờ” với những gì mà công cụ có thể làm được, vấn đề đạo đức của một dịch vụ cố tình lừa dối con người là một vấn đề lớn.
Vào thời điểm đó, không ít các giáo sư của các trường đại học danh tiếng cũng đã bày tỏ sự thất vọng của các công nghệ tương tự, thậm chí cả Thung lũng Silicon (Silicon Valley) còn bị chỉ trích khi cố gắng tạo ra những công nghệ phi đạo đức.
Có thể nói, sản phẩm AI Duplex là một thất bại của Google.
Không chỉ dừng lại ở đó, LaMDA, một mô hình ngôn ngữ của Google cũng từng gây ra nhiều tranh cãi sau khi một kỹ sư của công ty này tuyên bố rằng chương trình AI của họ có tri giác. Tuyên bố này sau đó đã bị những người trong cộng đồng AI phản đối mạnh mẽ vì cho rằng Google quá cường điệu các sản phẩm của họ.
Cũng cách đây không lâu, khi Geoffrey Hinton, người được cho là “cha đỡ đầu” của ngành AI rời Google với nhiều lời cảnh báo, hay hàng loạt các lãnh đạo AI có đạo đức khác của Google là Timnit Gebru và Margaret Mitchell, cũng đã bị sa thải sau khi xuất bản một bài báo chỉ trích những thành kiến trong công nghệ AI được sử dụng trong công cụ tìm kiếm Google, Google vẫn chưa thể chứng minh được lợi thế và cả yếu tố đạo đức của mình.
Rõ ràng là Google [đã từng] đi trên con đường mà nó có thể có khả năng để thống trị cách người dùng tìm kiếm thông tin thông qua các cuộc đàm thoại như cách mà người dùng hiện đang có với ChatGPT, tuy nhiên, hàng loạt các quyết định “thiếu sáng suốt” (hoặc quá tham lam) cuối cùng đã không thể đưa Google có được vị thế tốt nhất trong cuộc chiến mới.
Vấn đề đạo đức hay rào cản của các công cụ tìm kiếm tích hợp AI (ví dụ như ChatGPT) là gì?
Mặc dù sự phổ biến của các chatbot AI như ChatGPT là không thể chối cãi, các câu hỏi xoay quanh vấn đề đạo đức vẫn còn tồn tại ở đó.
Beena Ammanath, một lãnh đạo cấp cao về AI tại Deloitte cũng từng cho biết: “Chúng ta đang sống lại trong thời đại của truyền thông mạng xã hội (Social Media). Nếu không thực hiện các biện pháp phòng ngừa một cách nghiêm túc, các chatbot AI sẽ gây ra những ‘hậu quả không lường trước được’.”
Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng các nền tảng hay chính AI chưa thể giải quyết được các vấn đề về sự thiên vị và công nghệ này cũng có xu hướng biến thông tin sai lệch thành sự thật với tốc độ đáng kinh ngạc.
Một trong những thách thức lớn nhất của công nghệ AI hay các mô hình ngôn ngữ lớn khác ví dụ như PaLM 2 của Google là chúng là pha trộn giữa thực tế và hư cấu, và khó có ai có thể biết được sự thật chính xác là gì.
Trong khi các chatbot AI có thể đưa ra ngay câu trả lời cho bất cứ câu hỏi nào, thông tin dường như rất nhiều và nghe có vẻ thuyết phục, mức độ giá trị (thông tin mới) hay sự chính xác của nó lại là một câu chuyện khác.
Chính Google Bard của Google đã trả lời sai một câu hỏi mà ai ai cũng có thể biết, Google sau đó đã phải mất hơn 100 tỷ USD giá trị vốn hoá thị trường, nhiều chuyên gia còn cho rằng, Google “đã quá vội vàng trong quyết định của mình khi ra mắt Bard”.
Mặc dù các tranh cãi vẫn sẽ tiếp tục xuất hiện, các nền tảng vẫn sẽ tiếp tục cuộc đua để giành lấy lợi thế của mình, một sự thật dường như đã được tiết lộ đó là các công nghệ AI hay những thứ liên quan khác có khả năng định hình lại thế giới mà chúng ta vốn đã và đang biết. Trong thế giới mới, việc soán ngôi lẫn nhau là chuyện không thể tránh khỏi.
Dù với tư cách là doanh nghiệp tạo ra các công nghệ hay nền tảng, hay với tư cách là người dùng sử dụng nền tảng, mọi tương tác trên thế giới internet có thể sẽ rất khác.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Công ty sở hữu chatbot AI ChatGPT OpenAI vừa thông báo mua lại Global Illumination, một công ty khởi nghiệp về AI (trí tuệ nhân tạo).
OpenAI (ChatGPT) mua lại Global Illumination, công ty khởi nghiệp về AI
Theo đó, OpenAI, công ty đứng sau chatbot AI ChatGPT đã mua lại Global Illumination, một công ty khởi nghiệp về AI có trụ sở tại New York, Mỹ, với mục tiêu tận dụng AI để xây dựng các công cụ sáng tạo, hạ tầng công nghệ và trải nghiệm kỹ thuật số.
Đây là thương vụ mua lại công khai đầu tiên của OpenAI trong lịch sử gần 7 năm của nó. Các điều khoản của thỏa thuận hiện không được tiết lộ.
OpenAI công bố trong một thông báo:
“Chúng tôi rất vui mừng vì họ đã ở đây tại OpenAI. Toàn bộ đội nhóm đã chính thức gia nhập OpenAI với mục tiêu phát triển các sản phẩm cốt lõi, bao gồm cả ChatGPT.”
Global Illumination là công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực AI do Thomas Dimson, Taylor Gordon và Joey Flynn khởi xướng. Được hỗ trợ bởi các công ty đầu tư mạo hiểm như Paradigm, Benchmark và Slow, nhóm của Global Illumination đã sớm tham gia vào việc thiết kế và xây dựng các sản phẩm tại Instagram và Facebook cũng như YouTube, Google, Pixar và Riot Games.
Vốn là giám đốc kỹ thuật của Instagram, Thomas Dimson là người đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các thuật toán khám phá của nền tảng, bao gồm việc tối ưu trải nghiệm của tab Khám phá (Explore), bảng xếp hạng nguồn cấp dữ liệu (News Feed) và Câu chuyện (Stories) của Instagram, và nhiều hạng mục khác.
Mặc dù OpenAI cũng đóng vai trò là doanh nghiệp được đầu tư, đã và đang nhận được hàng tỷ USD đầu tư từ Microsoft và những quỹ đầu tư mạo hiểu lớn khác, công ty này cũng tích cực trong việc mua lại và đầu tư vào các doanh nghiệp AI khác, đặc biệt là các startup.
Theo báo cáo, OpenAI đã kiếm được 30 triệu USD doanh thu vào năm 2022, tuy nhiên CEO Sam Altman đã báo cáo với các nhà đầu tư rằng công ty dự định tăng con số đó lên 200 triệu USD trong năm 2023 và 1 tỷ USD vào năm tới 2024.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
AI là bước tiến công nghệ lớn nhưng cũng có thể hủy hoại Internet khi trở thành cỗ máy sản xuất tin giả, thư rác, trộm cắp dữ liệu.
Thế giới Internet có thể sẽ trở nên rất tồi tệ vì AI
Khi đăng nhập vào HBO Max cuối tháng 5, người dùng nhận thấy một điều lạ. Thông thường, ứng dụng xác minh người dùng bằng việc lựa chọn các ô chứa ảnh liên quan đến chủ đề để xác nhận “Tôi không phải robot”.
Còn lần này, ứng dụng yêu cầu giải một loạt câu đố phức tạp, như thêm dấu chấm vào xúc xắc, nghe âm thanh và chọn clip có nội dung tương tự.
Những “nhiệm vụ” phức tạp này đang xuất hiện ngày càng nhiều trên các nền tảng khiến người dùng bối rối. Lý do của sự thay đổi là AI đã dễ dàng vượt qua bài kiểm tra thông thường nên con người phải nỗ lực nhiều hơn để chứng minh họ không phải bot.
Tuy nhiên, các mã captcha hóc búa chỉ là phần nổi của tảng băng trôi nếu nhìn vào cách AI đang tác động đến cơ chế hoạt động của Internet.
Mối họa tiềm ẩn từ AI (trí tuệ nhân tạo).
ChatGPT mở ra cuộc đua AI quy mô lớn và nhiều công ty tích hợp chatbot này vào nền tảng của mình để dễ dàng tạo văn bản và hình ảnh chỉ bằng một cú click chuột. Khi AI chiếm ưu thế trên website, các nhà nghiên cứu bắt đầu nhìn thấy nguy cơ tiềm ẩn với Internet như tin giả, quyền riêng tư, thư rác… tràn ngập.
Trong gần 20 năm tồn tại, diễn đàn Reddit đã trở thành một trong những tượng đài của Internet. Nền tảng này cho bên thứ ba truy cập dữ liệu miễn phí thông qua API.
Các nhà phát triển ứng dụng có thể lấy dữ liệu để làm phần mềm, ứng dụng. Càng nhiều truy cập, càng nhiều công cụ mới được tạo ra. Đây là sức hút đặc biệt nhất với cộng đồng.
Nhưng khi ChatGPT gây sốt, Steve Huffman, Giám đốc Reddit, thay đổi quan điểm. Ông khẳng định kho dữ liệu của Reddit rất có giá trị trong việc đào tạo AI và sẽ không biếu không cho Google, OpenAI, Microsoft. Hồi tháng 4, Reddit thông báo kế hoạch thu phí các công ty truy cập dữ liệu của mình.
Hơn 6.000 người dùng đã chuyển tài khoản sang chế độ riêng tư để phản đối quy định này. Apollo, ứng dụng cung cấp cho các tình nguyện viên của Reddit công cụ kiểm duyệt nâng cao trong hàng chục năm qua, cũng tuyên bố dừng dịch vụ trên nền tảng.
Những mối quan hệ bền chặt hàng thập kỷ như Apollo – Reddit bị rạn nứt là hồi chuông cảnh báo về những nguy cơ tiềm ẩn với Internet.
Không chỉ phá vỡ các mối liên kết lâu đời, AI còn làm suy yếu chất lượng trên những trang web tin cậy bậc nhất Internet khi tin giả tràn ngập.
Gần đây, Martijn Pieters, kỹ sư phần mềm tại Cambridge, nhận thấy sự suy giảm chất lượng đáng báo động của Stack Overflow, trang hỏi đáp về kỹ thuật nổi tiếng trên Internet.
Công ty đứng sau Stack Overflow chấp nhận câu trả lời do AI tạo ra cũng như cho phép các công ty AI truy cập dữ liệu có thu phí của mình. Những nhà kiểm duyệt nội dung (Content Mod) hàng đầu của Stack Overflow đã đình công khi nội dung AI xuất hiện dày đặc trên website.
NewsGuard, công ty theo dõi thông tin sai lệch và đánh giá độ tin cậy của các website, tìm thấy gần 350 trang tin trực tuyến với nội dung gần như hoàn toàn do AI tạo ra mà không có sự giám sát của con người.
Các trang tin như Biz Breaking News và Market News Reports với đa dạng chủ đề được sản xuất bởi AI, nhưng nhiều nội dung trong đó là tin giả, thuyết âm mưu và trò lừa bịp.
Một báo cáo từ Europol, cơ quan thực thi pháp luật của Liên minh châu Âu, dự đoán 90% nội dung trên Internet sẽ được tạo ra bởi AI trong vài năm tới.
Dù các trang tin này chưa có lượng độc giả đáng kể, nhưng sự gia tăng nhanh chóng của chúng là dấu hiệu báo trước về việc Internet sẽ ngập tràn tin không được kiểm chứng.
Giáo sư Filippo Menczer của Đại học Indiana cho biết bot đăng bài trên nền tảng X và Facebook đang xuất hiện ngày một nhiều. Chúng bắt chước con người một cách tinh vi và có thể vượt qua hàng rào kiểm duyệt nội dung từ mạng xã hội.
Nội dung tổng hợp từ AI cũng tràn ngập các nền tảng thương mại điện tử như Amazon, Etsy. Hai tuần trước khi cuốn sách giáo khoa kỹ thuật của Christopher Cowell từ Portland (Mỹ) được phát hành, một cuốn tương tự được viết bằng AI đã có mặt trên Amazon.
Những bài tóm tắt, đánh giá xuất hiện ồ ạt khiến người dùng không thể phân biệt đâu là thật, đâu là giả.
Các chuyên gia thừa nhận tin giả từ lâu đã là vấn đề lớn của Internet, nhưng với sự góp sức của AI, mọi thứ đang trở nên tồi tệ, mất kiểm soát hơn hình dung của nhiều người.
Thế giới internet có thể sẽ trở nên rất tồi tệ.
Trước mắt, sự trỗi dậy của AI tạo ra loạt thách thức về bảo mật và quyền riêng tư người dùng. Nghiên cứu được thực hiện bởi John Licato, Giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Nam Florida, cho thấy các vụ lừa đảo trực tuyến từ khi ChatGPT ra đời khó bị phát hiện và trúng mục tiêu hơn. Chỉ với vài câu lệnh, một người không chuyên về kỹ thuật cũng có thể tạo được công cụ, kịch bản lừa đảo.
Công ty an ninh mạng Darktrace cho biết từ đầu 2023, các chiến dịch lừa đảo trên Internet đã tăng 135% so với cùng kỳ năm ngoái.
Tội phạm ngày càng dùng nhiều bot để viết email dài hơn, không bị lỗi, ít bị các bộ lọc thư rác phát hiện và từ đó dẫn dụ nạn nhân. AI có thể đánh cắp thông tin, dữ liệu của người dùng. Một số mô hình ngôn ngữ lớn thậm chí có thể đánh cắp mật khẩu từ tiếng gõ bàn phím.
Khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục xé nát những sáng kiến do cộng đồng dẫn dắt như Reddit và Wikipedia, Internet sẽ tạo cảm giác như nó được thiết kế bởi máy móc và dành cho máy móc. Toby Walsh, giáo sư AI tại Đại học New South Wales, cho rằng khi nội dung AI lấn át công việc của con người, các công ty công nghệ như Microsoft và Google sẽ có ít dữ liệu gốc để cải thiện mô hình, AI sẽ dùng chính dữ liệu của AI để huấn luyện nó. Từ đó, Internet sẽ trở thành cơn ác mộng với người dùng.
Walsh nói: “Trí tuệ nhân tạo hiện tại được đào tạo dựa trên sự khéo léo và chăm chỉ của con người. Nhưng thế hệ tiếp theo sẽ được đào tạo bởi dữ liệu do AI tạo ra, khi đó chất lượng dữ liệu sẽ xuống cấp nghiêm trọng”.
Đầu tháng 5, nghiên cứu của Đại học Oxford chỉ ra việc đào tạo AI trên dữ liệu của các hệ thống AI khác sẽ khiến nó xuống cấp và cuối cùng là sụp đổ, tương tự chất lượng thông tin trực tuyến.
John Licato, giáo sư tại Đại học Nam Florida, gọi các dấu hiệu hiện tại của các trang web là biểu hiện của “Internet chết”. Khi những website có lượng truy cập lớn như Reddit bị xâm chiếm bởi bot, hầu hết việc tạo và tiêu thụ nội dung trên Internet sẽ không còn do con người thực hiện nữa.
“Có thể viễn tưởng này nghe xa lạ với một số người, nhưng với những gì diễn ra hiện nay, cái chết của Internet đang được báo trước”, Licato nói.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trong bản thử nghiệm mở (Beta) hiện tại, Google Ads cảnh báo tới các nhà quảng cáo rằng trợ lý AI (AI assistant) có thể tạo ra những nội dung không chính xác.
Google Ads ra mắt trợ lý AI (và cảnh báo nội dung có thể không chính xác)
Hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm mở, trình trợ lý AI (trí tuệ nhân tạo) của Google Ads được thiết kế để giúp nhà quảng cáo tìm thấy các câu trả lời và giải quyết những vấn đề liên quan đến tài khoản Google Ads.
Những người dùng được chọn thử nghiệm hiện đang được mời thử nghiệm công cụ và cung cấp các phản hồi của họ.
Mặc dù được xem là công nghệ của tương lai, công cụ AI mới này của Google cũng đã cảnh báo về các sai sót có thể có.
“Mặc dù tôi biết rất nhiều, nhưng tôi vẫn đang học hỏi và có thể mắc một số sai lầm. Nếu tôi mắc sai lầm, xin vui lòng để lại phản hồi để tôi có thể học hỏi cho những lần sau.”
Trong khi AI hiện đang là đề tài được thảo luận rộng rãi không chỉ trong giới làm công nghệ mà còn cả với marketing, bên cạnh đó là nhiều thương hiệu đang đặt cược lớn vào những gì mà AI có thể mang lại, tuy nhiên với cảnh báo này, AI dường như chưa thực sự sẵn sàng, ít nhất là việc cung cấp những thông tin chính xác.
Theo chia sẻ của Google:
“Nếu bạn chọn dùng thử tính năng mới này, bạn sẽ thấy tùy chọn cung cấp phản hồi về bất kỳ nội dung nào do AI tạo ra.”
“Phản hồi của bạn sẽ giúp chúng tôi cải thiện chất lượng và độ chính xác của các câu trả lời bằng AI. Hãy nhớ rằng đây là bản thử nghiệm, vì vậy nó có thể hiển thị những nội dung không chính xác hoặc không phù hợp.”
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
AI hay trí tuệ nhân tạo sẽ đảm nhận những công việc gì trong tương lai, trong khi mọi thứ vẫn còn nằm ở phía trước, sự phát triển của ngành tài chính đã tiết lộ một phần của điều này.
Ngành tài chính đang phản ánh điều gì về tương lai của AI
Trong những năm trở lại đây, với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều người đã tự hỏi liệu AI sẽ phát triển đến đâu hay tương lai của AI sẽ trông như thế nào, liệu AI sẽ khiến cho thế giới trở nên tốt đẹp hơn hay ngược lại.
Trong khi trong thế giới VUCA này, mọi thứ trong tương lai dường như là một ẩn số hay nói cách khác khó ai có thể biết chắc chắn về một điều gì đó trong lai, quan sát về sự phát triển của ngành tài chính lại tiết lộ nhiều thông tin và dự báo thú vị về điều này.
Trong hơn một thập kỷ qua, với sự thúc đẩy mạnh mẽ của AI, thế giới tài chính đã trải qua nhiều sự biến đối quan trọng, cùng với đó là từ sự phổ biến của công nghệ máy tính, đến sự phong phú của yếu tố dữ liệu.
Thế giới tài chính rõ ràng là một “phòng thí nghiệm” để khám phá những tác động tiềm năng của AI khi xử lý thông tin là chức năng trung tâm của thị trường tài chính (Financial Market).
Điều này cũng giải thích lý do tại sao, các tổ chức tài chính hay thậm chí là các sàn thương mại điện tử như Amazon cũng đang đầu tư rất mạnh vào công nghệ AI và dữ liệu để bảo vệ vị thế cạnh tranh trên thị trường.
Những động lực cạnh tranh đang thay đổi trong lĩnh vực tài chính trong thập kỷ qua từ đó cung cấp khá nhiều manh mối về điều gì sẽ xảy ra trong tương lai khi AI trở nên rẻ hơn và được ứng dụng rộng rãi hơn.
Dưới đây là một số quan sát chính.
Đầu tiên, rõ ràng là AI có thể phá vỡ (disrupt) động lực của ngành rất nhanh chóng. Hãy xem xét ngành quản lý tài sản. Trong 15 năm qua, có 2 sự gián đoạn đáng kể được bắt nguồn từ sự thống trị ngày càng tăng của yếu tố công nghệ và dữ liệu.
Trước hết, ngành công nghiệp quỹ tương hỗ (mutual fund) đã chứng kiến sự gia tăng mạnh mẽ của các nhà quản lý quỹ thụ động (những người quản lý đầu tư dựa trên các chỉ số mà không cần phân tích) và sự suy giảm của các nhà quản lý quỹ chủ động (sử dụng nguồn lực là con người để phân tích đầu tư).
Sự thay đổi này diễn ra nhanh chóng đáng kể khi dữ liệu (data) và công nghệ (technology) làm cho hoạt động đầu tư thụ động trở nên cạnh tranh hơn và khiến các nhà quản lý quỹ chủ động khó đạt được lợi thế hơn về thông tin.
Chỉ trong 8 năm qua, tỷ lệ tài sản được quản lý bởi quỹ thụ động so với tài sản được quản lý bởi quỹ chủ động (Active Management) đã tăng từ 0,6 lên 1,2.
Công nghệ và dữ liệu đã giúp những nhà quản lý quỹ thụ động xây dựng các chiến lược dự báo một cách hiệu quả nhưng chỉ mất 1/10 chi phí so với các nhà quản lý quỹ chủ động.
Thứ hai, ngành công nghiệp quỹ phòng hộ (hedge fund) đã được chuyển đổi bởi sự thống trị ngày càng tăng của phương thức đầu tư định lượng so với các chiến lược mua-bán (Long-Short) truyền thống dựa trên những nguyên tắc cơ bản.
Khả năng phân tích một lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và tạo ra các chiến lược tương đối ngắn hạn dường như đang đánh bại khả năng phân tích sâu hơn và chậm hơn vốn thường được sử dụng cho các quyết định đầu tư mua hoặc bán (long-short).
Những xu hướng tài chính này cho thấy rằng một tương lai do AI thống trị có thể tạo ra những người chiến thắng và kẻ thua cuộc trong một khoảng thời gian rất ngắn.
Tiếp đó, việc quan sát kỹ thế giới tài chính cũng cho thấy rằng không phải mọi thứ đều thay đổi nhanh như mọi người dự đoán.
Trong khi thế giới giao dịch tài chính với tần suất cao đã thay đổi nhanh chóng, thế giới quản lý tài sản và cho vay với tần suất thấp hơn đã thay đổi ít hơn đáng kể.
Khả năng làm lu mờ các tổ hợp tư vấn tài chính khổng lồ (truyền thống) bởi các nhóm cố vấn tài chính chủ yếu dựa trên yếu tố công nghệ và thuật toán (robo-advisors) dường như đang bị đình trệ và có thể sẽ sớm đảo ngược. Có vẻ như phía khách hàng của các tổ chức tài chính vẫn ưu tiên con người hơn là giao phó cho máy móc.
Tương tự, hoạt động cho vay (Lending) đã không được AI biến đổi nhiều như dự đoán và những đơn vị cho vay được hỗ trợ bởi AI (AI-powered lenders) đã phải đối mặt với những vấn đề đáng kể. Lượng dữ liệu bổ sung ngày càng tăng có thể không hữu ích như chúng vẫn được kỳ vọng.
Sức mạnh của AI trong việc phá vỡ các động lực của ngành dường như có mối liên hệ chặt chẽ với bản chất của các vấn đề thông tin đang được giải quyết. Thị trường tài chính là một vấn đề thông tin đa chiều đòi hỏi lượng dữ liệu và sức mạnh tính toán khổng lồ.
Trong khi nhiều lĩnh vực hiện đã đến giai đoạn chín muồi cho sự đột phá của AI, một số ngành nghề khác ví dụ như dịch vụ và sản xuất lại chưa sẵn sàng hoặc không có mối quan hệ tương đối với AI.
Những gì đã diễn ra với ngành tài chính cho thấy rằng các dịch vụ hướng tới con người, nơi yếu tố dữ liệu không được phong phú và có thể thay đổi nhanh chóng vẫn còn nguyên vẹn trong thế giới của AI.
Rõ ràng, AI vẫn có thể có những tác động lớn đến việc cải thiện quá trình ra quyết định nhưng nó có nhiều khả năng chỉ mang tính hỗ trợ hơn là chuyển đổi (hoặc thay thế).
Thế giới tài chính cũng có thể giúp chúng ta hiểu liệu AI sẽ trở nên dân chủ hóa hay hợp nhất (được thống trị bởi một số ít các tổ chức hay doanh nghiệp lớn).
Ở đây, câu trả lời dường như khá rõ ràng.
Khi AI đóng vai trò then chốt (ví dụ trong thị trường tài chính), quy mô và tốc độ dường như là những yếu tố quyết định thành công.
Khi công nghệ và dữ liệu chiếm ưu thế, người chiến thắng sẽ tiếp tục chiến thắng, khi này, khả năng đầu tư vào yếu tố công nghệ và dữ liệu chính là điểm khác biệt chính, điều này có nghĩa là việc gia nhập ngành của các tên tuổi mới sẽ trở nên khó khăn và nhiều rào cản hơn.
Đối với các lĩnh vực khác của nền kinh tế mà AI đang chuyển đổi, các tay chơi mới hoàn toàn có thể thách thức những tên tuổi lâu đời.
Khi dữ liệu và máy tính chiếm ưu thế, các ngành có thể phụ thuộc quá mức vào những dữ liệu cứng luôn thay đổi nhanh chóng (ví dụ: biến động giá cổ phiếu hay dữ liệu về chi tiêu theo thời gian thực của thẻ tín dụng).
Trong khi đó, các dữ liệu mềm hơn (ví dụ: triển vọng tương lai của các doanh nghiệp, chất lượng quản lý, hậu quả lâu dài của các chiến lược định giá) sẽ bị giảm bớt – ngay cả khi đó là điều thực sự quan trọng đối với thị trường.
Khả năng phân tích dữ liệu cứng theo những cách phi cấu trúc vốn không tuân theo sự hướng dẫn trực tiếp của con người (đặc điểm nổi bật của AI) hứa hẹn sẽ biến đổi thế giới theo nhiều cách, giống như thị trường tài chính đã từng.
Nhưng sự chuyển đổi đó có thể bị giới hạn ở những nơi vốn có nguồn dữ liệu phong phú và thay đổi nhanh chóng. Hơn nữa, những người chiến thắng sẽ là những doanh nghiệp lớn nhất có khả năng đầu tư vào sức mạnh tính toán và dữ liệu để tạo ra các chiến lược khác biệt.
Liên quan đến vấn đề này, những câu hỏi hóc búa nhất mà các nhà quản lý và lãnh đạo phải đối mặt không hoàn toàn được quyết định bởi dữ liệu cứng.
Điều gì sẽ cho phép doanh nghiệp của tôi thành công trong 10 năm tới? Làm cách nào để đổi mới nhằm tạo ra những sản phẩm và dịch vụ phục vụ khách hàng tốt hơn?
Dữ liệu cứng sẽ có thể cung cấp thông tin cho những quyết định này thay vì là được sử dụng để ra quyết định. Ngược lại, những quyết định này đòi hỏi các hành động liên quan đến trí tưởng tượng và niềm tin.
Khi AI càng phát triển và khả năng sử dụng các dữ liệu cứng càng trở nên rẻ và dễ dàng hơn, các dữ liệu mềm lại càng trở nên quan trọng hơn.
AI chỉ đơn thuần là một công nghệ và phần thưởng lớn nhất dành cho các nhà quản lý và nhà đầu tư nằm ở những nỗ lực cơ bản này của con người.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Đa số những người trong ngành truyền thông Marketing đều đã và đang sử dụng AI (trí tuệ nhân tạo) trong công việc. Công nghệ này tạo nên nhiều ý kiến trái chiều, cả về hiệu quả công việc và những ảnh hưởng khác.
Dùng AI làm Marketing có thực sự hiệu quả?
Giống như mọi lĩnh vực khác trên thế giới, ngành marketing – truyền thông cũng đang hào hứng sử dụng AI (Artificial intelligence), đặc biệt là AI tổng quát (Generative AI), bất chấp lo ngại về các rủi ro tiềm ẩn của công nghệ này đối với nhiều khía cạnh của cuộc sống lẫn công việc.
Khảo sát từ The Conference Board và Ragan Communications cho thấy 87% người trong ngành marketing và 85% người trong ngành truyền thông đã và đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho công việc hàng ngày.
Ông Ivan Pollard, Trưởng nhóm Trung tâm Marketing và Truyền thông tại The Conference Board, nhận xét rằng việc ứng dụng AI sẽ thay đổi chu trình làm việc trong mọi khía cạnh của ngành. Do đó người trong ngành cũng nên nắm bắt, tìm ra những ưu điểm và tập trung khai thác những thứ mà AI có thể hỗ trợ.
Những cách ứng dụng phổ biến nhất của AI đối với các người làm marketing là tóm tắt nội dung (44%), thực hiện các công việc cần thu thập nhiều tin tức hoặc gợi ý tưởng (41%), tạo các nội dung cá nhân hóa cho người dùng (33%), nghiên cứu (30%), sản xuất nội dung nhanh hơn (30%), cải thiện dịch vụ khách hàng (17%).
Những người làm marketing ở mức độ trung cấp hoặc cấp thấp là những người tích cực áp dụng AI nhất, và họ cũng đang có sự ảnh hưởng định hình sự phát triển của AI trong tổ chức của mình. Trong khi đó, các nhà marketer cấp cao cũng có cái nhìn lạc quan về kết quả mà AI đem lại, cả về sự cải tiến, chất lượng công việc và tính sáng tạo.
Mặc dù được ứng dụng nhiều, thế nhưng AI vẫn tạo ra những luồng ý kiến trái chiều về hiệu quả của mình. Chỉ khoảng 40% cho rằng AI giúp họ cải thiện chất lượng công việc và tính sáng tạo. Trong khi đó, tỷ lệ người trải nghiệm kết quả trái ngược là 30%.
Bên cạnh đó, 40% người được khảo sát nhận định rằng AI sẽ khiến số lượng công việc giảm, và 22% cho rằng AI ảnh hưởng tiêu cực đến văn hóa đội nhóm. Đó là còn chưa kể những tác động tiềm ẩn khác như thông tin sai lệch hoặc rủi ro pháp lý.
Ông Denise Dalhoff, tác giả bài báo cáo, nhà nghiên cứu cấp cao tại The Conference Board, nhấn mạnh rằng những luồng ý kiến trái nhiều này thể hiện được một câu hỏi quan trọng trong ngành, đó là AI có tác động như thế nào đến tính sáng tạo và chất lượng công việc.
Với câu hỏi này, kết quả nghiên cứu cho thấy rằng nếu AI được sử dụng để truyền cảm hứng và tăng cường – chứ không phải thay thế – các ý tưởng của con người, thì nó có thể đem đến những tác động tích cực, góp phần nâng cao khả năng sáng tạo tổng thể.
Tuy nhiên, các công nghệ AI, nhất là AI tổng quát, vẫn mới đang ở thời kỳ sơ khai nên hiệu quả của nó với marketing vẫn còn nhiều biến động. Có thể những con số kể trên sẽ còn thay đổi nhiều chỉ sau một vài năm nữa.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trong phạm vi bài viết này, hãy cùng MarketingTrips tìm hiểu toàn diện các thông tin quan trọng cần biết về công nghệ trí tuệ nhân tạo được gọi tắt là AI (Artificial intelligence) như: AI là gì? Trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào? Tại sao Trí tuệ nhân tạo lại quan trọng? Các loại công nghệ Trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất hiện nay là gì? Machine Learning là gì? Deep Learning là gì? Tóm tắt lịch sử hình thành và phát triển của khái niệm Trí tuệ nhân tạo, Các ứng dụng phổ biến của công nghệ Trí tuệ nhân tạo? và hơn thế nữa.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Khái niệm và Kiến thức cần biết
Được xuất hiện lần đầu từ khoảng những năm 1950, thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) hay công nghệ trí tuệ nhân tạo gắn liền với các robot (người máy) được tích hợp trí thông minh nhân tạo. Cũng trong thời kỳ này, hàng loạt các nhà khoa học, nhà toán học và cả những triết gia đã bắt đầu nghiên cứu về khả năng của cái gọi là Trí tuệ nhân tạo. Giả thuyết được đưa ra trong giai đoạn này là nếu như con người sử dụng các dữ liệu thông tin có sẵn để giải quyết các vấn đề và đưa quyết định thì tại sao máy móc (machines) lại không thể làm những điều tương tự. Khái niệm Trí tuệ nhân tạo theo đó được phát triển dựa trên 2 yếu tố chính đó là máy móc và trí thông minh. Trải qua nhiều giai đoạn khác nhau, đến nay, chính xác là vào 2023 này, các công nghệ Trí tuệ nhân tạo mới thực sự phát triển bùng nổ.
Các nội dung sẽ được MarketingTrips phân tích trong bài bao gồm:
Các loại công nghệ Trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất hiện nay là gì?
Machine Learning là gì?
Deep Learning là gì?
Tóm tắt lịch sử hình thành và phát triển của khái niệm Trí tuệ nhân tạo.
Các ứng dụng phổ biến của công nghệ Trí tuệ nhân tạo.
FAQs – Những câu hỏi thường gặp về Trí tuệ nhân tạo.
Bên dưới là nội dung chi tiết.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là sự mô phỏng về trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính. Các ứng dụng phổ biến của Trí tuệ nhân tạo bao gồm việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Generative AI), nhận dạng giọng nói hay thị giác máy.
Trí tuệ nhân tạo là khái niệm đề cập đến khả năng của máy móc trong việc thực hiện các chức năng nhận thức (ví dụ như tiếp nhận và phân tích thông tin), thứ mà người ta thường liên kết trực tiếp đến tâm trí của con người.
Về tổng thể, công nghệ Trí tuệ nhân tạo dựa trên các trụ cột chính là dữ liệu (data), đóng vai trò đầu vào (input), thông qua các thuật toán để đưa ra các dữ liệu đầu ra tương ứng, dữ liệu đầu ra có thể xuất hiện dưới nhiều định dạng khác nhau như văn bản (text), video, hình ảnh hay thậm chí là các câu lệnh hoặc mã code.
Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (Generative AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo tổng hợp là gì?
Được nổi lên trong đầu năm 2023, Generative AI hay còn được gọi với cái tên Trí tuệ nhân tạo tổng hợp gắn liền với các chatbot AI như ChatGPT và Google Bard.
Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (tổng quát) là mô hình Trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nội dung (từ các nội dung văn bản đến video hay hình ảnh) thông qua các câu lệnh (lời nhắc) được nhập vào hệ thống. Bên cạnh khả năng sản xuất nội dung, các ứng dụng dựa trên Generative AI còn có thể đàm thoại với người dùng qua nhiều câu hỏi liền kề với nhau.
Trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động như thế nào?
Về tổng thể, có thể nói rằng, chưa có một thời kỳ nào trong lịch sử Trí tuệ nhân tạo (AI) lại phát triển rầm rộ và phổ biến như hiện tại.
Trong bối cảnh mới, các nền tảng, doanh nghiệp hay các đơn vị cung cấp Trí tuệ nhân tạo đã giới thiệu về công nghệ Trí tuệ nhân tạo của họ theo những cách khác nhau, các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo cũng được mô tả theo cách tương tự.
Tuy nhiên về bản chất, Trí tuệ nhân tạo chỉ đơn giản là một thành phần của thế giới công nghệ (Technology), chẳng hạn như công nghệ máy học (Machine Learning).
Công nghệ Trí tuệ nhân tạo yêu cầu các nền tảng phần cứng và phần mềm chuyên dụng để viết và huấn luyện các thuật toán (algorithms) máy học. Về bản chất, không có bất cứ một ngôn ngữ lập trình đơn lẻ nào đồng nghĩa với khái niệm Trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên các ngôn ngữ lập trình như Python, R, Java, C++ hay Julia có các tính năng thường được sử dụng bởi các nhà phát triển Trí tuệ nhân tạo (AI developer).
Nói chung, các hệ thống hay công nghệ Trí tuệ nhân tạo hoạt động bằng cách nhập một lượng lớn dữ liệu đào tạo được gắn nhãn (labeled training data), tiến hành phân tích dữ liệu về các mối tương quan và hình mẫu (patterns), sau đó sử dụng các mẫu này để đưa ra các dự đoán về các trạng thái hay kết quả mới trong tương lai.
Quá trình hoạt động của Trí tuệ nhân tạo tập trung vào các kỹ năng nhận thức bao gồm:
Học hỏi. Các Trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc thu thập dữ liệu và tạo ra các quy tắc về cách biến những dữ liệu đó thành các thông tin có thể hiểu và hành động được. Các quy tắc này được gọi là thuật toán, khái niệm mô tả cách nhà lập trình (Developer) cung cấp cho các thiết bị máy tính những hướng dẫn về cách chúng cần hoàn thành một tác vụ cụ thể.
Suy luận. Khía cạnh này của Trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc lựa chọn các thuật toán phù hợp để đạt được kết quả mong muốn.
Tự điều chỉnh. Công nghệ Trí tuệ nhân tạo được thiết kế để liên tục tinh chỉnh các thuật toán (học lại) và đảm bảo rằng chúng có thể mang lại những kết quả chính xác nhất có thể.
Sáng tạo. Khía cạnh này của Trí tuệ nhân tạo sử dụng cái được gọi là mạng thần kinh (neural networks), một hệ thống dựa trên các quy tắc, phương pháp thống kê cũng như các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo khác để tạo ra hình ảnh mới, văn bản mới, âm nhạc mới hay ý tưởng sáng tạo mới.
Tại sao Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) lại quan trọng?
Sở dĩ Trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng như hiện tại là vì nó có thể mang lại nhiều lợi ích vượt bậc, những thứ mà con người không thể làm được hoặc làm không hiệu quả bằng.
Trí tuệ nhân tạo được sử dụng hiệu quả trong kinh doanh để tự động hóa các nhiệm vụ do con người thực hiện, bao gồm các công việc như dịch vụ khách hàng, phát hiện gian lận hay kiểm soát chất lượng của quá trình sản xuất.
Trong một số lĩnh vực, Trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn nhiều so với con người đặc biệt là khi nói đến các nhiệm vụ có tính lặp đi lặp lại, được định hướng và hướng dẫn chi tiết, chẳng hạn như việc phân tích một số lượng lớn tài liệu pháp lý để đảm bảo các trường dữ liệu liên quan được điền chính xác, các công cụ Trí tuệ nhân tạo thường hoàn thành công việc nhanh hơn và ít lỗi hơn con người.
Với khả năng có thể xử lý các tập dữ liệu khổng lồ, Trí tuệ nhân tạo cũng có thể cung cấp cho doanh nghiệp các dữ liệu hay sự hiểu biết (insights) về tình hình hoạt động của họ mà chính họ có thể cũng không biết.
Khi tốc độ phát triển ngày càng nhanh, các công nghệ Trí tuệ nhân tạo sẽ ngày càng được ứng dụng rộng rãi hơn tới nhiều lĩnh vực khác nhau.
Vì những giá trị đầy hứa hẹn mà nó có thể mang lại, các công ty công nghệ lớn như Google, Apple, Meta, Microsoft hay thậm chí là các công ty mới nổi như OpenAI cũng không ngừng công bố các tính năng mới cho sản phẩm Trí tuệ nhân tạo của họ.
Các ứng dụng phổ biến của công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì và nó được sử dụng ra sao?
Các ứng dụng phổ biến của công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì và nó được sử dụng ra sao?
Với khả năng mang lại hiệu suất cao hơn, AI hay Trí tuệ nhân tạo hiện được tích hợp vào rất nhiều loại công nghệ khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến nhất.
Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào tự động hóa.
Khi được kết hợp với các công nghệ Trí tuệ nhân tạo, các công cụ tự động hóa có thể mở rộng khối lượng và các loại tác vụ có thể thực hiện. Một ví dụ tiêu biểu là tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA – robotic process automation), một loại phần mềm tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu dựa trên quy tắc, lặp đi lặp lại vốn do con người thực hiện.
Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong Digital Marketing cho Marketers.
Người làm Digital Marketing hay còn gọi là Digital Marketer, đang cố gắng tận dụng Trí tuệ nhân tạo để lập kế hoạch chiến lược và ra quyết định tối ưu cho các chiến dịch.
Các công cụ phân tích do Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ có khả năng cung cấp nhiều insights cho chiến dịch, lập kế hoạch ngân sách và cả phân tích tỷ suất lợi nhuận đầu tư (ROI). Trí tuệ nhân tạo có thể thu thập nhiều thông tin chi tiết từ một lượng lớn các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc chỉ trong vài giây.
Trong thế giới cạnh tranh mới, khi tất cả các tương tác của con người (khách hàng mục tiêu) với một doanh nghiệp hay thương hiệu có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất đầu ra của các chiến lược Digital Marketing và doanh thu của doanh nghiệp, việc ứng dụng các công cụ Trí tuệ nhân tạo vào kế hoạch Digital Marketing tổng thể càng trở nên quan trọng hơn.
Một nghiên cứu từ McKinsey cho thấy, “các thương hiệu gần đây đã áp dụng Trí tuệ nhân tạo cho chiến lược Marketing, đã có thể giảm chi phí khoảng 37% cùng với mức tăng trung bình 39% về doanh thu chỉ tính riêng vào cuối năm 2020.”
Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào công nghệ máy học (học máy).
Học máy là khoa học làm cho các máy tính hoạt động mà không cần phải lập trình. Học sâu (Deep learning) là một tập hợp con của học máy, nói một cách đơn giản, nó chính là tự động hóa các phân tích dự đoán (predictive analytics).
Hiện có 3 loại thuật toán học máy chính:
Học có giám sát. Các tập dữ liệu được gắn nhãn để có thể phát hiện ra các mẫu (patterns) và các mẫu này sau đó sẽ được sử dụng để gắn nhãn cho các tập dữ liệu mới.
Học không giám sát. Tập dữ liệu không được gắn nhãn và được sắp xếp theo các điểm tương đồng hoặc sự khác biệt.
Học tăng cường. Các tập dữ liệu cũng không được gắn nhãn nhưng sau khi thực hiện một hoặc nhiều hành động, hệ thống Trí tuệ nhân tạo sẽ nhận được phản hồi.
Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào thị giác máy tính (Machine vision).
Thị giác máy hay thị giác máy tính là công nghệ mang lại cho máy tính khả năng nhìn thấy (thị giác). Thị giác máy tính ghi nhận và phân tích các thông tin trực quan bằng camera. Mặc dù thường được so sánh với thị giác của con người, thị giác máy tính lại không bị ràng buộc bởi yếu tố sinh học và có thể được lập trình để nhìn xuyên các vật thể.
Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Đây là quá trình xử lý ngôn ngữ thông thường của con người bằng một chương trình máy tính (computer program). Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất của NLP là phát hiện thư rác. Công nghệ này sẽ phân tích các tiêu đề hay văn bản của email và sau đó quyết định xem đó có phải là thư rác hay không.
Ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) vào người máy (Robot).
AI được sử dụng để hỗ trợ thiết kế và sản xuất robot. Robot thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ mà con người khó thực hiện hoặc không thể thực hiện một cách nhất quán.
Ví dụ, robot được sử dụng trong dây chuyền sản xuất ô tô hoặc NASA sử dụng Robot để di chuyển các vật thể lớn trong không gian. Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng công nghệ máy học để chế tạo ra những con robot có thể tương tác trong môi trường xã hội.
Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào xe ô tô tự lái.
Các hãng xe tự lái ví dụ như Tesla (chưa tự động lái hoàn toàn) sử dụng kết hợp các công nghệ như thị giác máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để xây dựng các kỹ năng tự động điều khiển phương tiện khi di chuyển trong các làn đường nhất định và tránh được những chướng ngại vật bất ngờ, chẳng hạn như người đi bộ.
Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video.
Là một trong những ứng dụng phổ biến nhất ở giai đoạn hiện tại, các Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Generative AI) được sử dụng trong các chatbot AI như ChatGPT hay Google Bard có thể tạo ra văn bản (text), hình ảnh, âm thanh và thậm chí là cả video (hiện chưa có trong ChatGPT).
Tóm tắt lịch sử hình thành và phát triển của công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI).
Khái niệm về những đồ vật vô tri vô giác nhưng cũng có trí thông minh đã có từ thời cổ đại.
Trong suốt nhiều thế kỷ, các nhà tư tưởng từ Aristotle đến nhà thần học người Tây Ban Nha ở thế kỷ 13 là Ramon Llull đến René Descartes và Thomas Bayes đã sử dụng các công cụ và logic của thời đại họ để mô tả các quá trình suy nghĩ của con người dưới dạng biểu tượng (symbols), chính điều này đã đặt nền móng đầu tiên cho khái niệm Trí tuệ nhân tạo.
Cuối thế kỷ 19 và nửa đầu thế kỷ 20 là thời điểm mà nhiều công trình nghiên cứu đã giúp tạo ra cái gọi là máy tính hiện đại (Modern Computer). Năm 1836, nhà toán học Charles Babbage của Đại học Cambridge và Ada Lovelace, đã phát minh ra thiết kế đầu tiên cho một cỗ máy có thể lập trình được (programmable machine).
Những năm 1940. Nhà toán học Princeton John Von Neumann đã tạo nên những kiến trúc đầu tiên cho những chiếc máy tính lưu trữ chương trình (stored-program computer) – ý tưởng rằng các chương trình của máy tính và dữ liệu mà nó xử lý có thể được lưu giữ trong bộ nhớ của máy tính. Warren McCulloch và Walter Pitts sau đó là những người đã đặt nền móng cho khái niệm mạng lưới thần kinh (neural networks).
Những năm 1950. Với sự ra đời của những chiếc máy tính hiện đại, các nhà khoa học có thể kiểm tra ý tưởng của họ về trí thông minh của máy móc.
Các phương pháp khác nhau đã được sử dụng để xác định xem liệu một máy tính có trí thông minh hay không. Bài kiểm tra được sử dụng tập trung vào khả năng của máy tính trong việc đánh lừa những người thẩm vấn tin rằng câu trả lời của nó đối với các câu hỏi của họ là do con người thực hiện.
Năm 1956. Đây là thời điểm khi mà Trí tuệ nhân tạo được đánh dấu như một công nghệ thực sự. Một số nhà kinh tế học, nhà khoa học chính trị và nhà tâm lý học nhận thức đã chứng minh một chương trình máy tính có khả năng chứng minh một số định lý toán học nhất định, và đây được xem là chương trình Trí tuệ nhân tạo đầu tiên (AI program).
Những năm 1950 và 1960. Nhiều chuyên gia trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo còn non trẻ đã dự đoán rằng cái được gọi là AI hay trí thông minh nhân tạo sẽ phát triển đến giai đoạn tương đương với bộ não của con người, phát ngôn này sau đó đã thu hút nhiều sự chú ý của không chỉ những người trong ngành công nghệ mà còn cả từ phía chính phủ.
Vào giữa những năm 1960, Giáo sư Joseph Weizenbaum của trường MIT (Học viện công nghệ nổi tiếng và có sức ảnh hưởng nhất thế giới tính đến hiện nay) đã phát triển ELIZA, một chương trình NLP đặt nền móng cho các chatbot ngày nay.
Những năm 1970 và 1980. Giai đoạn này được gọi là “Mùa đông Trí tuệ nhân tạo” khi có nhiều vấn đề phát sinh chứng minh tính hạn chế của các bộ vi xử lý máy tính và cả tính phức tạp của vấn đề, thứ mà Trí tuệ nhân tạo không thể hiểu và giải quyết được.
Vào những năm 1980, những nghiên cứu về các kỹ thuật học sâu (deep learning) cùng với đó là những hệ thống mới được thích nghi đã khơi dậy một làn sóng mới về sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, làn sóng này đã bị dập tắt không lâu sau đó. “Mùa đông Trí tuệ nhân tạo” thứ hai kéo dài đến mãi giữa những năm 1990.
Những năm 1990. Sự gia tăng của năng lực tính toán và sự bùng nổ của yếu tố dữ liệu (Data) đã châm ngòi cho sự phục hưng của Trí tuệ nhân tạo vào cuối những năm 1990 giúp tạo tiền đề cho những tiến bộ vượt bậc trong Trí tuệ nhân tạo mà chúng ta thấy như ngày nay.
Sự kết hợp giữa dữ liệu lớn (big data) và sức mạnh tính toán gia tăng đã thúc đẩy những bước đột phá mới trong NLP (ngôn ngữ lập trình tự nhiên), thị giác máy tính, người máy (robot), học máy (machine learning) và học sâu (deep learning).
Năm 1997, Với những tiến bộ vượt bậc, khi Deep Blue của IBM đã đánh bại đại kiện tướng cờ vua người Nga Garry Kasparov, sự kiện này đã đánh dấu việc một chương trình máy tính đầu tiên có thể đánh bại một nhà vô địch cờ vua thế giới.
Những năm 2000. Sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo là tiền đề để công cụ tìm kiếm Google được ra mắt, cùng với đó là công cụ đề xuất của Amazon cũng được giới thiệu vào năm 2001.
Những năm 2010. Thập kỷ từ 2010 đến 2020 là khoảng thời gian chứng kiến sự phát triển ổn định nhất của Trí tuệ nhân tạo.
Hàng loạt sự kiện đã diễn ra trong thời kỳ này như sự ra mắt của trợ lý giọng nói Siri của Apple và Alexa của Amazon; ô tô tự lái; mô hình học sâu mã nguồn mở của Google; thành lập phòng thí nghiệm nghiên cứu OpenAI, mô hình ngôn ngữ GPT-3 hay công cụ xây dựng hình ảnh Dall-E.
Những năm 2020. Thập kỷ hiện tại đã chứng kiến sự ra đời và phát triển bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới, một loại công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nội dung mới được gọi là Generative AI.
Trí tuệ nhân tạo tổng quát là một mô hình Trí tuệ nhân tạo hiện được sử dụng trong các chatbot như ChatGPT của OpenAI hay Bard của Google. Người dùng có thể tương tác với các ứng dụng này bằng cách nhập vào các lời nhắc (câu hỏi), hệ thống sau đó sẽ đưa ra các câu trả lời tương ứng.
Kết luận.
Trên đây là toàn bộ các giải đáp quan trọng cần biết về công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI). Từ Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì, cách Trí tuệ nhân tạo hoạt động đến các ứng dụng phổ biến của Trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống và công việc. Hy vọng với những kiến thức có được, bạn có thể có nhiều cách hơn để khai thác các tiềm năng mà Trí tuệ nhân tạo có thể mang lại, dù là cho cá nhân hay doanh nghiệp.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trong phạm vi bài viết này, hãy cùng tìm hiểu toàn diện các thông tin quan trọng về công nghệ AI (Artificial intelligence) như: Công nghệ AI là gì? Generative AI là gì? AI hoạt động như thế nào? Tại sao AI lại quan trọng? Các loại công nghệ AI phổ biến nhất hiện nay là gì? Machine Learning là gì? Deep Learning là gì? Tóm tắt lịch sử hình thành và phát triển của khái niệm AI (Trí tuệ nhân tạo), Các ứng dụng phổ biến của công nghệ AI? và hơn thế nữa.
Công nghệ AI là gì? Kiến thức cần biết về ứng dụng của AI
Được xuất hiện lần đầu từ khoảng những năm 1950, thuật ngữ công nghệAI (Artificial intelligence) hay công nghệ trí tuệ nhân tạo gắn liền với các robot (người máy) được tích hợp trí thông minh nhân tạo. Cũng trong thời kỳ này, hàng loạt các nhà khoa học, nhà toán học và cả những triết gia đã bắt đầu nghiên cứu về khả năng của cái gọi là Trí tuệ nhân tạo. Giả thuyết được đưa ra trong giai đoạn này là nếu như con người sử dụng các dữ liệu thông tin có sẵn để giải quyết các vấn đề và đưa quyết định thì tại sao máy móc (machines) lại không thể làm những điều tương tự. Khái niệm AI theo đó được phát triển dựa trên 2 yếu tố chính đó là máy móc và trí thông minh. Trải qua nhiều giai đoạn khác nhau, đến nay, chính xác là vào 2023 này, các công nghệ AI mới thực sự phát triển bùng nổ.
Các nội dung sẽ được MarketingTrips phân tích trong bài bao gồm:
Công nghệ AI là gì?
Generative AI là gì?
AI hoạt động như thế nào?
Tại sao AI lại quan trọng?
Các loại công nghệ AI phổ biến nhất hiện nay là gì?
Machine Learning là gì?
Deep Learning là gì?
Tóm tắt lịch sử hình thành và phát triển của khái niệm AI (Trí tuệ nhân tạo).
Các ứng dụng phổ biến của công nghệ AI.
FAQs – Những câu hỏi thường gặp về công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo).
Bên dưới là nội dung chi tiết.
Công nghệ AI là gì?
AI là từ viết tắt của Artificial intelligence có nghĩa là Trí tuệ nhân tạo. Công nghệ AI là sự mô phỏng về trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính. Các ứng dụng phổ biến của AI bao gồm việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Generative AI), nhận dạng giọng nói hay thị giác máy.
AI là khái niệm đề cập đến khả năng của máy móc trong việc thực hiện các chức năng nhận thức (ví dụ như tiếp nhận và phân tích thông tin), thứ mà người ta thường liên kết trực tiếp đến tâm trí của con người.
Về tổng thể, công nghệ AI dựa trên các trụ cột chính là dữ liệu (data), đóng vai trò đầu vào (input), thông qua các thuật toán để đưa ra các dữ liệu đầu ra tương ứng, dữ liệu đầu ra có thể xuất hiện dưới nhiều định dạng khác nhau như văn bản (text), video, hình ảnh hay thậm chí là các câu lệnh hoặc mã code.
Generative AI là gì?
Được nổi lên trong đầu năm 2023, Generative AI hay còn được gọi với cái tên AI tổng quát (hoặc AI tạo sinh) gắn liền với các chatbot AI như ChatGPT và Google Bard.
Generative AI là mô hình AI có thể tạo ra nội dung (từ các nội dung văn bản đến video hay hình ảnh) thông qua các câu lệnh (lời nhắc) được nhập vào hệ thống. Bên cạnh khả năng sản xuất nội dung, các ứng dụng dựa trên Generative AI còn có thể đàm thoại với người dùng qua nhiều câu hỏi liền kề với nhau.
AI hoạt động như thế nào?
Về tổng thể, có thể nói rằng, chưa có một thời kỳ nào trong lịch sử AI lại phát triển rầm rộ và phổ biến như hiện tại.
Trong bối cảnh mới, các nền tảng, doanh nghiệp hay các đơn vị cung cấp AI đã giới thiệu về công nghệ AI của họ theo những cách khác nhau, các ứng dụng của AI cũng được mô tả theo cách tương tự.
Tuy nhiên về bản chất, AI chỉ đơn giản là một thành phần của thế giới công nghệ (Technology), chẳng hạn như công nghệ máy học (Machine Learning).
Công nghệ AI yêu cầu các nền tảng phần cứng và phần mềm chuyên dụng để viết và huấn luyện các thuật toán (algorithms) máy học. Về bản chất, không có bất cứ một ngôn ngữ lập trình đơn lẻ nào đồng nghĩa với khái niệm AI, tuy nhiên các ngôn ngữ lập trình như Python, R, Java, C++ hay Julia có các tính năng thường được sử dụng bởi các nhà phát triển AI (AI developer).
Nói chung, các hệ thống hay công nghệ AI hoạt động bằng cách nhập một lượng lớn dữ liệu đào tạo được gắn nhãn (labeled training data), tiến hành phân tích dữ liệu về các mối tương quan và hình mẫu (patterns), sau đó sử dụng các mẫu này để đưa ra các dự đoán về các trạng thái hay kết quả mới trong tương lai.
Quá trình hoạt động của AI tập trung vào các kỹ năng nhận thức bao gồm:
Học hỏi. Các AI tập trung vào việc thu thập dữ liệu và tạo ra các quy tắc về cách biến những dữ liệu đó thành các thông tin có thể hiểu và hành động được. Các quy tắc này được gọi là thuật toán, khái niệm mô tả cách nhà lập trình (Developer) cung cấp cho các thiết bị máy tính những hướng dẫn về cách chúng cần hoàn thành một tác vụ cụ thể.
Suy luận. Khía cạnh này của AI tập trung vào việc lựa chọn các thuật toán phù hợp để đạt được kết quả mong muốn.
Tự điều chỉnh. Công nghệ AI được thiết kế để liên tục tinh chỉnh các thuật toán (học lại) và đảm bảo rằng chúng có thể mang lại những kết quả chính xác nhất có thể.
Sáng tạo. Khía cạnh này của AI sử dụng cái được gọi là mạng thần kinh (neural networks), một hệ thống dựa trên các quy tắc, phương pháp thống kê cũng như các kỹ thuật AI khác để tạo ra hình ảnh mới, văn bản mới, âm nhạc mới hay ý tưởng sáng tạo mới.
Tại sao AI (Artificial intelligence) lại quan trọng?
Sở dĩ AI phát triển nhanh chóng như hiện tại là vì nó có thể mang lại nhiều lợi ích vượt bậc, những thứ mà con người không thể làm được hoặc làm không hiệu quả bằng.
AI được sử dụng hiệu quả trong kinh doanh để tự động hóa các nhiệm vụ do con người thực hiện, bao gồm các công việc như dịch vụ khách hàng, phát hiện gian lận hay kiểm soát chất lượng của quá trình sản xuất.
Trong một số lĩnh vực, AI có thể thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn nhiều so với con người đặc biệt là khi nói đến các nhiệm vụ có tính lặp đi lặp lại, được định hướng và hướng dẫn chi tiết, chẳng hạn như việc phân tích một số lượng lớn tài liệu pháp lý để đảm bảo các trường dữ liệu liên quan được điền chính xác, các công cụ AI thường hoàn thành công việc nhanh hơn và ít lỗi hơn con người.
Với khả năng có thể xử lý các tập dữ liệu khổng lồ, AI cũng có thể cung cấp cho doanh nghiệp các dữ liệu hay sự hiểu biết (insights) về tình hình hoạt động của họ mà chính họ có thể cũng không biết.
Khi tốc độ phát triển ngày càng nhanh, các công nghệ AI sẽ ngày càng được ứng dụng rộng rãi hơn tới nhiều lĩnh vực khác nhau.
Vì những giá trị đầy hứa hẹn mà nó có thể mang lại, các công ty công nghệ lớn như Google, Apple, Meta, Microsoft hay thậm chí là các công ty mới nổi như OpenAI cũng không ngừng công bố các tính năng mới cho sản phẩm AI của họ.
Các ứng dụng phổ biến của công nghệ AI là gì và nó được sử dụng ra sao?
Các ứng dụng phổ biến của công nghệ AI là gì và nó được sử dụng ra sao?
Với khả năng mang lại hiệu suất cao hơn, AI hay Trí tuệ nhân tạo hiện được tích hợp vào rất nhiều loại công nghệ khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến nhất.
Ứng dụng AI vào tự động hóa.
Khi được kết hợp với các công nghệ AI, các công cụ tự động hóa có thể mở rộng khối lượng và các loại tác vụ có thể thực hiện. Một ví dụ tiêu biểu là tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA – robotic process automation), một loại phần mềm tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu dựa trên quy tắc, lặp đi lặp lại vốn do con người thực hiện.
Ứng dụng AI trong Digital Marketing cho Marketers.
Người làm Digital Marketing hay còn gọi là Digital Marketer, đang cố gắng tận dụng AI để lập kế hoạch chiến lược và ra quyết định tối ưu cho các chiến dịch.
Các công cụ phân tích do AI hỗ trợ có khả năng cung cấp nhiều insights cho chiến dịch, lập kế hoạch ngân sách và cả phân tích tỷ suất lợi nhuận đầu tư (ROI). AI có thể thu thập nhiều thông tin chi tiết từ một lượng lớn các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc chỉ trong vài giây.
Trong thế giới cạnh tranh mới, khi tất cả các tương tác của con người (khách hàng mục tiêu) với một doanh nghiệp hay thương hiệu có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất đầu ra của các chiến lược Digital Marketing và doanh thu của doanh nghiệp, việc ứng dụng các công cụ AI vào kế hoạch Digital Marketing tổng thể càng trở nên quan trọng hơn.
Một nghiên cứu từ McKinsey cho thấy, “các thương hiệu gần đây đã áp dụng AI cho chiến lược Marketing, đã có thể giảm chi phí khoảng 37% cùng với mức tăng trung bình 39% về doanh thu chỉ tính riêng vào cuối năm 2020.”
Ứng dụng AI vào công nghệ máy học (học máy).
Học máy là khoa học làm cho các máy tính hoạt động mà không cần phải lập trình. Học sâu (Deep learning) là một tập hợp con của học máy, nói một cách đơn giản, nó chính là tự động hóa các phân tích dự đoán (predictive analytics).
Hiện có 3 loại thuật toán học máy chính:
Học có giám sát. Các tập dữ liệu được gắn nhãn để có thể phát hiện ra các mẫu (patterns) và các mẫu này sau đó sẽ được sử dụng để gắn nhãn cho các tập dữ liệu mới.
Học không giám sát. Tập dữ liệu không được gắn nhãn và được sắp xếp theo các điểm tương đồng hoặc sự khác biệt.
Học tăng cường. Các tập dữ liệu cũng không được gắn nhãn nhưng sau khi thực hiện một hoặc nhiều hành động, hệ thống AI sẽ nhận được phản hồi.
Ứng dụng AI vào thị giác máy tính (Machine vision).
Thị giác máy hay thị giác máy tính là công nghệ mang lại cho máy tính khả năng nhìn thấy (thị giác). Thị giác máy tính ghi nhận và phân tích các thông tin trực quan bằng camera. Mặc dù thường được so sánh với thị giác của con người, thị giác máy tính lại không bị ràng buộc bởi yếu tố sinh học và có thể được lập trình để nhìn xuyên các vật thể.
Ứng dụng AI để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Đây là quá trình xử lý ngôn ngữ thông thường của con người bằng một chương trình máy tính (computer program). Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất của NLP là phát hiện thư rác. Công nghệ này sẽ phân tích các tiêu đề hay văn bản của email và sau đó quyết định xem đó có phải là thư rác hay không.
Ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) vào người máy (Robot).
AI được sử dụng để hỗ trợ thiết kế và sản xuất robot. Robot thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ mà con người khó thực hiện hoặc không thể thực hiện một cách nhất quán.
Ví dụ, robot được sử dụng trong dây chuyền sản xuất ô tô hoặc NASA sử dụng Robot để di chuyển các vật thể lớn trong không gian. Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng công nghệ máy học để chế tạo ra những con robot có thể tương tác trong môi trường xã hội.
Ứng dụng AI vào xe ô tô tự lái.
Các hãng xe tự lái ví dụ như Tesla (chưa tự động lái hoàn toàn) sử dụng kết hợp các công nghệ như thị giác máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để xây dựng các kỹ năng tự động điều khiển phương tiện khi di chuyển trong các làn đường nhất định và tránh được những chướng ngại vật bất ngờ, chẳng hạn như người đi bộ.
Ứng dụng AI để tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video.
Là một trong những ứng dụng phổ biến nhất ở giai đoạn hiện tại, các AI tổng quát (Generative AI) được sử dụng trong các chatbot AI như ChatGPT hay Google Bard có thể tạo ra văn bản (text), hình ảnh, âm thanh và thậm chí là cả video (hiện chưa có trong ChatGPT).
Tóm tắt lịch sử hình thành và phát triển của công nghệ AI (Trí tuệ nhân tạo).
Khái niệm về những đồ vật vô tri vô giác nhưng cũng có trí thông minh đã có từ thời cổ đại.
Trong suốt nhiều thế kỷ, các nhà tư tưởng từ Aristotle đến nhà thần học người Tây Ban Nha ở thế kỷ 13 là Ramon Llull đến René Descartes và Thomas Bayes đã sử dụng các công cụ và logic của thời đại họ để mô tả các quá trình suy nghĩ của con người dưới dạng biểu tượng (symbols), chính điều này đã đặt nền móng đầu tiên cho khái niệm AI.
Cuối thế kỷ 19 và nửa đầu thế kỷ 20 là thời điểm mà nhiều công trình nghiên cứu đã giúp tạo ra cái gọi là máy tính hiện đại (Modern Computer). Năm 1836, nhà toán học Charles Babbage của Đại học Cambridge và Ada Lovelace, đã phát minh ra thiết kế đầu tiên cho một cỗ máy có thể lập trình được (programmable machine).
Những năm 1940. Nhà toán học Princeton John Von Neumann đã tạo nên những kiến trúc đầu tiên cho những chiếc máy tính lưu trữ chương trình (stored-program computer) – ý tưởng rằng các chương trình của máy tính và dữ liệu mà nó xử lý có thể được lưu giữ trong bộ nhớ của máy tính. Warren McCulloch và Walter Pitts sau đó là những người đã đặt nền móng cho khái niệm mạng lưới thần kinh (neural networks).
Những năm 1950. Với sự ra đời của những chiếc máy tính hiện đại, các nhà khoa học có thể kiểm tra ý tưởng của họ về trí thông minh của máy móc.
Các phương pháp khác nhau đã được sử dụng để xác định xem liệu một máy tính có trí thông minh hay không. Bài kiểm tra được sử dụng tập trung vào khả năng của máy tính trong việc đánh lừa những người thẩm vấn tin rằng câu trả lời của nó đối với các câu hỏi của họ là do con người thực hiện.
Năm 1956. Đây là thời điểm khi mà AI được đánh dấu như một công nghệ thực sự. Một số nhà kinh tế học, nhà khoa học chính trị và nhà tâm lý học nhận thức đã chứng minh một chương trình máy tính có khả năng chứng minh một số định lý toán học nhất định, và đây được xem là chương trình AI đầu tiên (AI program).
Những năm 1950 và 1960. Nhiều chuyên gia trong lĩnh vực AI còn non trẻ đã dự đoán rằng cái được gọi là AI hay trí thông minh nhân tạo sẽ phát triển đến giai đoạn tương đương với bộ não của con người, phát ngôn này sau đó đã thu hút nhiều sự chú ý của không chỉ những người trong ngành công nghệ mà còn cả từ phía chính phủ.
Vào giữa những năm 1960, Giáo sư Joseph Weizenbaum của trường MIT (Học viện công nghệ nổi tiếng và có sức ảnh hưởng nhất thế giới tính đến hiện nay) đã phát triển ELIZA, một chương trình NLP đặt nền móng cho các chatbot ngày nay.
Những năm 1970 và 1980. Giai đoạn này được gọi là “Mùa đông AI” khi có nhiều vấn đề phát sinh chứng minh tính hạn chế của các bộ vi xử lý máy tính và cả tính phức tạp của vấn đề, thứ mà AI không thể hiểu và giải quyết được.
Vào những năm 1980, những nghiên cứu về các kỹ thuật học sâu (deep learning) cùng với đó là những hệ thống mới được thích nghi đã khơi dậy một làn sóng mới về sự phát triển của AI. Tuy nhiên, làn sóng này đã bị dập tắt không lâu sau đó. “Mùa đông AI” thứ hai kéo dài đến mãi giữa những năm 1990.
Những năm 1990. Sự gia tăng của năng lực tính toán và sự bùng nổ của yếu tố dữ liệu (Data) đã châm ngòi cho sự phục hưng của AI vào cuối những năm 1990 giúp tạo tiền đề cho những tiến bộ vượt bậc trong AI mà chúng ta thấy như ngày nay.
Sự kết hợp giữa dữ liệu lớn (big data) và sức mạnh tính toán gia tăng đã thúc đẩy những bước đột phá mới trong NLP (ngôn ngữ lập trình tự nhiên), thị giác máy tính, người máy (robot), học máy (machine learning) và học sâu (deep learning).
Năm 1997, Với những tiến bộ vượt bậc, khi Deep Blue của IBM đã đánh bại đại kiện tướng cờ vua người Nga Garry Kasparov, sự kiện này đã đánh dấu việc một chương trình máy tính đầu tiên có thể đánh bại một nhà vô địch cờ vua thế giới.
Những năm 2000. Sự phát triển của AI là tiền đề để công cụ tìm kiếm Google được ra mắt, cùng với đó là công cụ đề xuất của Amazon cũng được giới thiệu vào năm 2001.
Những năm 2010. Thập kỷ từ 2010 đến 2020 là khoảng thời gian chứng kiến sự phát triển ổn định nhất của AI.
Hàng loạt sự kiện đã diễn ra trong thời kỳ này như sự ra mắt của trợ lý giọng nói Siri của Apple và Alexa của Amazon; ô tô tự lái; mô hình học sâu mã nguồn mở của Google; thành lập phòng thí nghiệm nghiên cứu OpenAI, mô hình ngôn ngữ GPT-3 hay công cụ xây dựng hình ảnh Dall-E.
Những năm 2020. Thập kỷ hiện tại đã chứng kiến sự ra đời và phát triển bùng nổ của AI thế hệ mới, một loại công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nội dung mới được gọi là Generative AI.
Generative AI là một mô hình AI hiện được sử dụng trong các chatbot như ChatGPT của OpenAI hay Bard của Google. Người dùng có thể tương tác với các ứng dụng này bằng cách nhập vào các lời nhắc (câu hỏi), hệ thống sau đó sẽ đưa ra các câu trả lời tương ứng.
Kết luận.
Trên đây là toàn bộ các giải đáp quan trọng cần biết về công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo). Từ AI là gì, cách AI hoạt động đến các ứng dụng phổ biến của AI trong cuộc sống và công việc. Hy vọng với những kiến thức có được, bạn có thể có nhiều cách hơn để khai thác các tiềm năng mà AI có thể mang lại, dù là cho cá nhân hay doanh nghiệp.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Mạng xã hội Instagram hiện đang thử nghiệm tính năng mơi cho phép người dùng nhận diện những hình ảnh do AI (trí tuệ nhân tạo) tạo ra hoặc hình ảnh có sự can thiệp của AI.
Instagram hiện cho cho phép người dùng nhận diện hình ảnh do AI tạo ra
Sự trỗi dậy của AI (trí tuệ nhân tạo) bên cạnh vô số những giá trị mà nó có thể mang lại thì cũng tạo ra không ít các hệ luỵ. Một trong những điều này là nạn tin giả, hình ảnh giả mạo hay cả những hình ảnh mạo danh do AI tạo ra với mục đích xấu.
Với các nền tảng mạng xã hội, khi đây hiện là “điểm đến hàng đầu” của những kẻ lừa đảo, nhờ vào sự hỗ trợ của các công nghệ AI, điều này càng trở nên thách thức hơn bao giờ hết.
Để giải quyết vấn đề này, Meta, công ty mẹ của mạng xã hội Instagram, đã thông báo rằng nền tảng sẽ gắn cờ các hình ảnh do AI tạo ra trên nền tảng.
Điều này có nghĩa là bất cứ khi nào người dùng nhìn thấy một hình ảnh do AI tạo ra, họ sẽ được thông báo rằng hình ảnh đó không phải do con người tạo ra. Mục đích chính của thông báo này là để ngăn chặn sự lừa đảo, cảnh báo các chiến dịch quảng cáo không sử dụng hình ảnh thật và vô số những chiêu trò gian lận khác trên mạng xã hội.
Quyết định gắn cờ những nội dung do AI tạo ra của Meta được xem là một bước tích cực hướng tới việc bảo vệ người dùng trên mạng xã hội.
Kể từ khi các ứng dụng như ChatGPT và Google Bard ra đời và trở nên phổ biến, trong khi các công nghệ mới này mang lại không ít lợi ích, nó cũng là nguyên nhân làm mờ đi ranh giới giữa sự sáng tạo của con người và máy móc (công nghệ), nó cũng đặt ra nhiều câu hỏi khác về bản quyền và quyền riêng tư.
Với những người dùng mạng xã hội vốn ít có hiểu biết về công nghệ, điều này càng trở nên nguy hại hơn khi họ có thể dễ bị lừa gạt hơn.
Tính năng hiện đang được thử nghiệm và sẽ chỉ hiển thị giới hạn ở một số người dùng được chọn nhất định.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
ChatGPT vừa thông báo cập nhật một loạt các tính năng mới, bao gồm cả tính năng hỗ trợ người làm marketing phân tích dữ liệu.
ChatGPT cập nhật một loạt các tính năng mới (bao gồm hỗ trợ Marketing)
Theo đó, OpenAI, công ty sở hữu chatbot AI, ChatGPT, vừa công bố một loạt các tính năng mới trong phiên bản mới nhất hướng tới mục tiêu thúc đẩy khả năng tương tác sâu hơn nữa với người dùng.
ChatGPT là gì?
ChatGPT là một chatbot AI (Generative AI) hoạt động dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn được OpenAI phát triển dựa trên phiên bản công nghệ GPT-3.5.
ChatGPT hiện có thể được xem như là một công cụ hỏi đáp có khả năng ghi nhận câu hỏi và đưa ra các câu trả lời tức thời với các nội dung tương ứng bằng ngôn ngữ tự nhiên (natural language).
Khác với các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google hay Bing, ChatGPT đưa ra các câu trả lời cụ thể thay vì là các liên kết (links) để dẫn người dùng đến một trang web thứ ba nào đó trên trang kết quả tìm kiếm.
Các tính năng mới nhất của ChatGPT.
1. Các lời nhắc mẫu.
Việc bắt đầu một cuộc trò chuyện mới với ChatGPT giờ đây trở nên thú vị và trực quan hơn nhờ vào các lời nhắc mẫu.
Trong khi đối với không ít người dùng, để bắt đầu trò chuyện thường là một thứ gì đó khó khăn vì không biết nên bắt đầu từ đâu. Để giảm thiểu điều này, ChatGPT sẽ cung cấp những lời nhắc mẫu khi người dùng bắt đầu một cuộc trò chuyện mới.
2. Câu trả lời được đề xuất.
Một tính năng mới khác là ‘những câu trả lời được đề xuất’. OpenAI tìm cách làm phong phú thêm cuộc đối thoại bằng cách đưa ra các tùy chọn thích hợp để người dùng tiếp tục cuộc thảo luận.
Người dùng có thể khám phá sâu hơn về một chủ đề chỉ bằng một cú nhấp chuột.
3. GPT-4 là mô hình mặc định.
Theo OpenAI, ChatGPT cũng đang được cập nhật phiên bản mới nhất là GPT-4, đây sẽ là mô hình mặc định cho những người dùng có trả phí (ChatGPT Plus) với giới hạn 50 lời nhắc cho sau mỗi 3 giờ.
4. Tải lên 10 tập tin tới phần Trình dịch mã (Code Interpreter).
Code Interpreter là tính năng biên dịch mã (code) hiện đang chạy bản thử nghiệm (beta) cho tất cả người dùng bản Plus (có trả phí), tính năng này hiện cho phép người dùng tải lên tối đa 10 tệp tin khác nhau.
Với tính năng này, người làm marketing có thể thực hiện các tác vụ ví dụ như tải lên các tập dữ liệu nghiên cứu từ khoá (ví dụ dạng file csv) từ các công cụ phân tích từ khoá và yêu cầu ChatGPT phân tích.
Code Interpreter là công cụ cho phép marketer phân tích dữ liệu marketing chuyên sâu và khai thác nhiều hơn các dữ liệu có được.
5. Phím tắt ChatGPT.
Cuối cùng, ChatGPT cũng giới thiệu các phím tắt mới, chẳng hạn như ⌘ (Ctrl) + Shift + C để sao chép một đoạn mã (code).
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
AudioCraft là AI cho phép người dùng tạo ra các bản nhạc hoặc âm thanh chuyên nghiệp chỉ từ đoạn văn bản đầu vào mô tả nội dung cần thực hiện.
AudioCraft AI: Meta ra mắt AI mới cho phép viết nhạc bằng văn bản
“Hãy tưởng tượng một nhạc sĩ chuyên nghiệp có thể khám phá tác phẩm mới mà không cần chơi một nốt nào trên nhạc cụ, hay một thương hiệu muốn thêm nhạc nền vào video quảng cáo mới nhất. Đó là khi AudioCraft phát huy tác dụng”, đại diện Meta cho biết.
Theo Meta, AudioCraft tích hợp ba nền tảng AI của hãng gồm MusicGen, AudioGen và EnCodec. MusicGen là AI do Meta phát triển từ năm ngoái với khả năng tạo âm nhạc từ văn bản đầu vào, trong khi AudioGen chuyên về về hiệu ứng âm thanh và cũng tạo âm thanh từ văn bản, chẳng hạn mô phỏng tiếng chó sủa, còi xe, bước chân trên sàn gỗ.
EnCodec là bộ giải mã âm thanh dựa trên AI được giới thiệu tháng 10/2022, hỗ trợ nén và giải nén các tệp âm thanh mà không làm giảm chất lượng.
AudioCraft AI cũng cho phép tạo nhạc chất lượng cao mà không cần sử dụng lượng văn bản đầu vào lớn. Tất cả được gói gọn trong AudioCraft, giúp tạo âm thanh chất lượng cao, tính nhất quán lâu dài và dễ sử dụng.
Meta cho biết EnCodec đã được đào tạo từ cơ sở dữ liệu hơn 20.000 giờ âm nhạc. Tất cả do Meta sở hữu hoặc được cấp phép đặc biệt cho mục đích huấn luyện AI.
Đến nay, các công cụ AI tổng quát đã có thể tạo ra hình ảnh và video với độ chân thực rất cao từ văn bản. Tuy nhiên, lĩnh vực âm thanh đang tụt lại phía sau do độ khó cao hơn.
Các công cụ AI tạo âm nhạc, ảnh, video hiện nhận phản ứng trái chiều. Trong khi một số nghệ sĩ sử dụng để giảm thời gian cho công việc, đa phần chỉ trích vì hành vi vi phạm bản quyền.
Ở lĩnh vực âm nhạc, bài hát Heart on My Sleeve do AI tạo đã gây sốt với hơn 20 triệu lượt nghe hồi tháng 4, nhưng bị các hãng đĩa cáo buộc đánh cắp sở hữu trí tuệ. Ngày 17/4, hầu hết nền tảng như Apple, Spotify, Soundcloud, Deezer đã xóa ca khúc khỏi hệ thống của mình.
Theo giới chuyên gia, sự xuất hiện của các mô hình AI tạo sinh đặt ra thách thức lớn đối với ngành công nghiệp âm nhạc khi các hãng phải vật lộn với vấn đề phức tạp về bản quyền.
Đầu tháng 4, Financial Times đưa tin hãng thu âm Universal Music Group đã gửi thông báo cho các dịch vụ phát trực tuyến như Spotify và Apple với mục đích kêu gọi chặn dịch vụ AI lấy giai điệu và lời bài hát từ các ca khúc đang nắm bản quyền.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Khi AI (trí tuệ nhân tạo) được xem là xu hướng công nghệ tiếp theo ảnh hưởng rộng lớn đến nhiều ngành nghề hay lĩnh vực khác nhau trong đó có marketing, không ít các doanh nghiệp hiện đang tận dụng AI để tối ưu hoá hiệu suất kinh doanh và hơn thế nữa.
AI Marketing: Sử dụng AI để dự báo đến 99% tỷ lệ huỷ đơn của khách hàng
Để có thể hiểu rõ hơn về cách doanh nghiệp đã ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) vào các hoạt động marketing mà chính xác là Digital Marketing, hãy tìm hiểu câu chuyện dưới đây từ Economy Car Rentals Group, một doanh nghiệp chuyên cho thuê xe hơi.
Về bản chất, trong thế giới VUCAnày, trong khi không có bất cứ ai có thể dự đoán chắc chắn về tương lai, với tư cách là người làm marketing, hơn ai hết bạn hiểu rõ về nhu cầu và lợi ích của việc dự báo và phân tích.
Tại Economy Car Rentals Group, doanh nghiệp này tận dụng mạnh mẽ các yếu tố công nghệ như AI để xây dựng chiến lược tiếp cận marketing, tiết kiệm chi phí, nâng cao hiệu suất của các hoạt động quảng cáo và hơn thế nữa.
Bối cảnh chiến lược.
Trong thời gian trở lại đây, dưới sự ảnh hưởng của nhiều yếu tố khác nhau, tỷ lệ huỷ đơn hàng cho thuê xe của Economy Car Rentals (ECR) ngày càng tăng cao, trong khi điều này không phải là mới trong thế giới cho thuê xe, tỷ lệ huỷ tại nhiều cửa hàng (showroom cho thuê xe) của doanh nghiệp đã tăng lên hơn 30% và ảnh hưởng nặng nề đến doanh thu.
Bài toán đặt ra cho ECR là phải tìm kiếm một giải pháp hiệu quả và linh hoạt để giảm tỷ lệ huỷ đơn và thúc đẩy ROAS (doanh thu trên chi tiêu quảng cáo).
Thay vì tập trung ngay vào các chiến thuật ngắn hạn và tức thời như giảm chi tiêu quảng cáo hay thay đổi giá thầu quảng cáo (Bidding), ECR muốn dự báo toàn bộ quá trình chuyển đổi khách hàng ngay tại thời điểm khách hàng liên hệ (Booking).
Xây dựng một mô hình AI để dự đoán giá trị và khả năng hủy bỏ đơn hàng.
Hiện ECR vận hành và quảng cáo tại hơn 120 quốc gia khác nhau trên toàn cầu và điều này cũng đặt ra những thách thức riêng. Bộ dữ liệu (data sets) của ECR có thể sai lệch và khá phức tạp khi các đơn đặt hàng (booking) đã được thực hiện nhiều tháng trước đó.
Đặc biệt là khi các đơn hàng bị hủy sau hơn vài tháng, những chuyển đổi (conversion) đó sẽ không còn được tính (gán) cho mục tiêu ROAS nữa.
Khi xem xét việc xây dựng các mô hình dự đoán chuyển đổi trong tương lai, ECR dần nhận ra rằng với cách tiếp cận dữ liệu hiện tại thì doanh nghiệp sẽ khó có thể đạt được mục tiêu của mình.
Các cách làm thủ công có thể dự báo khá hiệu quả các chuyển đổi trong ngắn hạn và thậm chí là trung hạn, tuy nhiên nó lại không thể giúp ECR tìm kiếm các khách hàng tiềm năng có giá trị cao mới, cũng như các khu vực rất tiềm năng (thị trường ngách) nhưng vẫn còn bỏ ngõ.
ECR sau đó đã hợp tác với các đối tác để xây dựng một giải pháp nhằm thu hẹp những khoảng cách này, từ khả năng dự báo trong dài hạn đến việc tìm kiếm khách hàng mới.
Với dữ liệu của bên thứ nhất (First Party Data) có được, ECR đã xây dựng một mô hình AI cho phép dự đoán chính xác hơn xác suất của tất cả những lần hủy đơn hàng theo thời gian thực.
Mô hình được xây dựng thông qua cấu trúc hạ tầng AI của Google Cloud và phân tích các điểm dữ liệu thu thập được như tuổi của khách hàng, số ngày tính từ lúc liên hệ cho đến khi nhận xe (hoàn tất việc thuê xe), số tiền đã thanh toán (paid amount), tổng số đơn đặt hàng, loại xe, khu vực sinh sống của khách hàng và hơn thế nữa.
Với các dữ liệu đầu vào này, AI sẽ tiến hành phân tích và sau đó đưa ra các dự báo về tỷ lệ huỷ đơn có thể xảy ra trong tương lai.
Về phía ECR, điều này cho phép doanh nghiệp chỉ định các giá trị trong chiến lược đặt giá thầu quảng cáo và mở rộng phạm vi tiếp cận của các chiến dịch Google Ads.
Đặt giá thầu quảng cáo dựa trên giá trị của Google Ads là một chiến lược đặt giá thầu giúp nhà quảng cáo tối ưu hóa giá trị chuyển đổi, trong trường hợp của ECR, hệ thống của Google sẽ giảm bớt hoặc loại bỏ việc phân phối quảng cáo tới những khách hàng được dự báo là sẽ huỷ đơn.
Mô hình AI này không chỉ cho phép ECR dự đoán các lần hủy đơn một cách hiệu quả dựa trên dữ liệu lịch sử mà còn chủ động tìm kiếm các khách hàng tiềm năng mới mà doanh nghiệp chưa từng khai thác trước đó.
Từ suy thoái đến hồi phục: Đạt độ chính xác dự báo lên tới 99%.
Với mô hình dự báo mới được tích hợp vào Google Ads trên tất cả các tài khoản và thị trường khác nhau — ECR đã đạt được những bước tiến tích cực, tỷ lệ dự báo chính xác đơn đặt hàng tăng 20% — và đối với các đơn đặt hàng ngắn hạn, độ chính xác lên tới 99%.
Phạm vi tiếp cận quảng cáo hiệu quả hơn có nghĩa là doanh nghiệp sẽ tiết kiệm hơn.
Cũng với mô hình mới, ECR có thể đưa ra những quyết định hiệu quả hơn trong việc đặt giá thầu (Ad Bidding). Khi ROAS mục tiêu (target ROAS – giá trị trung bình có được trên mỗi đồng chi tiêu quảng cáo) được nới ra 10%–15%, ECR cũng có được một lượng người dùng tiềm năng lớn hơn.
Từ các khoản ngân sách tiết kiệm được, ECR đã mở rộng sang các thị trường mới với mức độ tự tin cao hơn nhiều.
Tương lai của các hoạt động quảng cáo và marketing trong kỷ nguyên AI.
Ngoài việc tận dụng AI để tối ưu hoá hiệu suất quảng cáo, ECR hiện cũng áp dụng AI cho nhiều hoạt động khác nhau trong doanh nghiệp như bảo mật dữ liệu, tối ưu hoá quy trình vận hành kinh doanh và hơn thế nữa.
ECR cũng thành lập mới một đội nhóm chuyên tìm kiếm các cơ hội mới, những thứ mà doanh nghiệp chưa từng biết đến trước khi ứng dụng AI.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) hứa hẹn sẽ tăng tốc quá trình soạn thảo và xuất bản, quảng cáo và biên tập nội dung, nhưng hàng loạt sự việc cho thấy điều này khó diễn ra trong tương lai gần.
AI sẽ khó có thể biên tập nội dung hay làm quảng cáo trong tương lai gần
Neil Clarke, chủ của tạp chí truyện viễn tưởng Clarkesworld, phải ngừng nhận tác phẩm qua mạng sau khi ngập trong hàng loạt “bài viết tồi tệ do AI tạo ra”.
“Thực sự là những câu chuyện tồi nhất tôi từng thấy. Vấn đề không chỉ nằm ở chất lượng, mà cả số lượng. Các bộ công cụ AI giống như cái gai trong mắt chúng tôi nhiều tháng qua. Chúng tăng gấp đôi gánh nặng công việc của nhóm biên tập, không thể quản lý nổi”. Clarke nói.
Kể từ khi ChatGPT được tung ra cuối năm ngoái hay Google Bard trong thời gian gần đây, nhiều chuyên gia công nghệ ca ngợi AI có tiềm năng tăng hiệu quả và sản lượng, tạo ra nhiều nghề nghiệp tốt hơn trong tương lai. Tuy nhiên, thực tế không giống nhau giữa các lĩnh vực.
Các công ty Big Tech đang đầu tư mạnh vào AI với cam kết đơn giản hóa công việc, giúp người dùng nhanh chóng soạn thảo email, tổng hợp lượng lớn dữ liệu, tạo báo cáo, sáng tác truyện, viết báo.
“Công nghệ này có những ứng dụng quan trọng với người làm văn phòng, nhưng còn quá sớm để kết luận là tốt hay xấu, cũng như liệu sẽ thay đổi xã hội thế nào”, Shakked Noy, nghiên cứu sinh tại khoa Kinh tế của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), cho biết.
Mathias Cormann, Tổng thư ký Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), nói các tổ chức liên chính phủ đánh giá AI có thể cải thiện một số mặt trong chất lượng công việc, nhưng cũng có những cái giá phải đánh đổi.
“Nhiều người lao động nói cường độ làm việc của họ tăng lên sau khi AI được ứng dụng. Nói cách khác, lượng công việc tăng lên nhưng mức lương họ nhận được vẫn giữ nguyên”, Cormann nói.
AI chưa thực sự sẵn sàng.
Ivana Saula, Giám đốc nghiên cứu thuộc Tổ chức Quốc tế của Thợ cơ khí và Công nhân Hàng không, cho biết nhiều người lao động cảm thấy họ giống như “chuột bạch” khi các công ty vội vã triển khai công cụ AI tại nơi làm việc.
Quá trình này cũng không diễn ra suôn sẻ. “Việc ứng dụng công cụ mới thường làm phát sinh những việc dư thừa đòi hỏi con người can thiệp. Trong số này có hoạt động hậu cần mà máy móc không thể thực hiện, làm tăng áp lực và tiêu tốn thời gian so với mạch làm việc thông thường”, bà nói.
“Nhiều nhân lực nói gánh nặng công việc của họ tăng lên, cường độ cũng lớn hơn vì nó được quyết định bởi máy móc.
Quan trọng là quá trình ứng dụng AI cần có ý kiến của những người làm việc trực tiếp với chúng, thay vì chỉ có giới lãnh đạo”, Saula nêu quan điểm.
Một trong những lĩnh vực chứng kiến rõ ràng ưu và nhược điểm của AI là ngành truyền thông và marketing nói chung. Công cụ trí tuệ nhân tạo hứa hẹn sẽ tăng tốc quá trình soạn thảo và xuất bản, quảng cáo và biên tập nội dung, nhưng hàng loạt sự việc cho thấy điều này khó diễn ra trong tương lai gần.
Trang tin CNet từng phải đăng nhiều bài đính chính đầu năm nay sau khi thử nghiệm dùng AI để viết báo. Một bài đơn giản về phim Star Wars được AI viết và đăng trên Gizmodo đầu tháng 7 sau đó cũng phải đính chính, thậm chí dẫn tới sự phản ứng dữ dội của nhân viên.
Những người như Clarke đang đối phó với AI bằng cách sử dụng AI. Ông và nhóm biên tập tìm đến phần mềm AI chuyên phát hiện tác phẩm do AI tạo ra, nhưng rồi nhận ra chúng cũng không có tác dụng vì thường xuyên đưa ra kết luận sai lệch, đặc biệt là với những tác giả sử dụng tiếng Anh như ngoại ngữ.
“Các chuyên gia sẽ luôn nói về những thứ tuyệt vời mà AI có thể đóng góp cho hàng loạt lĩnh vực khác nhau. Nhưng họ đâu có làm trong lĩnh vực đó”. Clarke nói.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
OpenAI, Google, Meta, Microsoft vừa cam kết với chính phủ Mỹ sẽ áp dụng các biện pháp như đánh dấu những nội dung do AI tạo ra để đảm bảo tính an toàn.
Việc các nền tảng lớn như OpenAI (sở hữu ChatGPT), Google (Sở hữu Google Bard) hay Microsoft (sở hữu Bing AI) chấp thuận việc sẽ gắn nhãn hay đánh dấu các nội dung do AI (trí tuệ nhân tạo) tạo ra được cho là động thái quan trọng trong việc nỗ lực phân biệt các nội dung không phải do con người tạo ta.
“Cam kết này là một bước đi đầy hứa hẹn, nhưng sẽ còn rất nhiều việc phải làm cùng nhau”, Tổng thống Mỹ Joe Biden nói trong một sự kiện tại Nhà Trắng ngày 21/7.
Sự kiện có sự tham gia của đại diện những công ty lớn về trí tuệ nhân tạo như OpenAI, Google, Meta, Anthropic, Inflection, Amazon, Microsoft.
Các nền tảng này sẽ cùng phát triển một công cụ đánh dấu watermark tự động cho tất cả định dạng từ văn bản, âm thanh đến ảnh, video để người dùng có thể phân biệt được những nội dung do con người hay AI tạo ra một cách dễ dàng hơn.
Hiện các bên chưa bàn về cách watermark sẽ được hiển thị thế nào.
Ngoài ra, các công ty cũng hứa sẽ kiểm tra kỹ lưỡng các hệ thống AI trước khi phát hành, chia sẻ thông tin về cách giảm thiểu rủi ro cũng như sẽ đầu tư mạnh vào an ninh mạng.
Họ cũng khẳng định tập trung vào việc bảo vệ quyền riêng tư và đảm bảo trí tuệ nhân tạo không thiên vị, phân biệt đối xử người dùng. Các cam kết khác gồm phát triển giải pháp AI hỗ trợ cho khoa học như nghiên cứu y tế hay giảm thiểu biến đổi khí hậu.
Động thái trên được coi là một chiến thắng cho nỗ lực của chính quyền ông Biden trong việc kiểm soát AI tổng quát (Generative AI), công nghệ đang bùng nổ cả về mức độ đầu tư và sự phổ biến với người dùng.
Kể từ khi AI tạo sinh như ChatGPT, Bard xuất hiện và gây sốt, các nhà lập pháp trên khắp thế giới đã bắt đầu xem xét các biện pháp để giảm nguy cơ của công nghệ mới này đối với an ninh cũng như nền kinh tế quốc gia
Ông Biden cho biết đang nghiên cứu xây dựng một sắc lệnh hành pháp về AI sau khi tiếp đón đại diện của 7 công ty công nghệ. Mỹ được đánh giá đang chậm trễ so với châu Âu trong việc đưa ra quy định AI.
Vào tháng 6, các nhà lập pháp châu Âu đã ra bộ quy tắc dự thảo, yêu cầu các hệ thống như ChatGPT phải phân biệt các nội dung (Content) do AI tạo ra với nội dung thật và đảm bảo có biện pháp bảo vệ chống lại nội dung độc hại.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Theo chia sẻ mới đây từ Reuters, đại diện Google đã bắt đầu trao đổi với các nhà xuất bản (publisher) về kế hoạch cho phép các nhà báo sử dụng công cụ AI (trí tuệ nhân tạo) để hỗ trợ viết bài.
Google muốn các nhà báo sử dụng AI để hỗ trợ viết bài
Theo người phát ngôn của Google, Google đang khám phá việc sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) để giúp nhà báo viết bài, đại diện của Google cũng đã bắt đầu quá trình đàm phán với các nhà xuất bản hay tổ chức cung cấp tin tức về kế hoạch này.
Mặc dù người phát ngôn không nêu tên các nhà xuất bản, tuy nhiên tờ New York Times báo cáo rằng Google đã tổ chức các cuộc thảo luận với Washington Post, chủ sở hữu Tạp chí Phố Wall (Wall Street Journal) News Corp và cả New York Times.
Người phát ngôn của Google cho biết, các công cụ AI có thể hỗ trợ các nhà báo với các tùy chọn như viết tiêu đề hoặc viết theo các phong cách khác nhau theo cách “nâng cao công việc và năng suất của họ”, đồng thời cho biết thêm rằng đó là “giai đoạn đầu của quá trình khám phá các ý tưởng”.
“Đơn giản là những công cụ này không nhằm mục đích và không thể thay thế vai trò thiết yếu của các nhà báo trong việc đưa tin, tạo và kiểm tra tính chính xác của tin.”
Theo tờ New York Times, công cụ AI được Google giới thiệu có tên là Genesis vốn được sử dụng trong nội bộ Google.
Người phát ngôn của News Corp từ chối bình luận về báo cáo của New York Times hoặc công cụ AI, nhưng cho biết: “Chúng tôi có mối quan hệ thân thiết với Google và chúng tôi đánh giá cao cam kết lâu dài của CEO Sundar Pichai với nghề báo.”
Thông tin này xuất hiện vài ngày sau khi Associated Press (Hãng tin AP của Anh) cho biết rằng hãng này sẽ hợp tác với OpenAI, chủ sở hữu của ChatGPT để khám phá việc sử dụng AI tổng quát trong quá trình xây dựng tin tức.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Nền tảng tự xây dựng website Wix (website builder) thông báo ra mắt tính năng Wix AI Site Generator, cho phép người dùng sử dụng AI (trí tuệ nhân tạo) để xây dựng website, từ văn bản, hình ảnh đến giao diện.
Wix AI Site Generator: Wix cho phép người dùng sử dụng AI để xây dựng website
Với những công nghệ mới nhờ tận dụng sức mạnh của AI, Wix AI Site Generator có thể giúp những người dùng dù không có hiểu biết sâu về công nghệ cũng có thể tự hoàn thiện cho mình một website hoàn chỉnh (và riêng biệt).
Trình tạo website Wix là gì?
Wix, cũng tương tự một số nền tảng khác như WordPress hay Medium, cho phép người dùng tự xây dựng các website hay landing page mà không cần phải có kiến thức về mã (code) hay lập trình chuyên sâu.
Khi sử dụng trình tạo website Wix, người dùng chỉ cần “kéo và thả” và thực hiện một số thao tác đơn giản khác.
Tính đến thời điểm hiện tại, Wix là một trong những nền tảng giúp tự tạo website (Website Builder) lớn nhất thế giới.
Trình tạo website Wix AI Site Generator có gì mới?
Theo công bố từ Wix, nền tảng tạo website (Wix AI Website Builder) này sẽ tích hợp thêm 4 tính năng AI mới bao gồm:
AI Site Generator (Trình tạo website bằng AI)
AI Assistant (Công cụ trợ lý AI cho doanh nghiệp)
AI Page and Section Creator (Trình tạo các trang và chuyên mục bằng AI)
Object Eraser (Công cụ xóa đối tượng).
1. Wix AI Site Generator (Trình tạo website bằng AI)
AI Site Generator hay Trình tạo website bằng AI là tính năng giúp người dùng tạo một trang web hoàn chỉnh cho mọi loại hình kinh doanh, từ các cửa hàng thương mại điện tử đến nhà hàng, khách sạn v.v.
Sau khi trang web được xây dựng, chủ cửa hàng có thể tùy chỉnh trang web bằng các công cụ AI đã được tích hợp sẵn.
2. Wix AI Assistant (Công cụ trợ lý AI cho doanh nghiệp).
Wix AI Assistant (Công cụ trợ lý AI cho doanh nghiệp) là công cụ giúp chủ doanh nghiệp lên chiến lược hành động dựa trên các dữ liệu thực tế của doanh nghiệp và website.
Theo Wix:
“Wix AI Assistant được sử dụng để quản lý doanh nghiệp, tính năng sẽ đề xuất các cải tiến cho doanh nghiệp đồng thời xây dựng các chiến lược được cá nhân hóa dựa trên xu hướng của website (cách website được sử dụng) và các phân tích có được.”
3. Wix AI Page and Section Creator (Trình tạo các trang và chuyên mục bằng AI).
Khách hàng của Wix hiện cũng có thể tạo các trang (webpage) hoặc một phần của trang web bằng cách mô tả những gì họ cần và công cụ sau đó sẽ làm những thứ còn lại, từ thiết kế giao diện đến xây dựng hình ảnh và hơn thế nữa.
4. Wix Object Eraser (Công cụ xóa đối tượng).
Wix Object Eraser là công cụ xử lý hình ảnh dựa trên AI có thể thay đổi hình ảnh, chẳng hạn như xoá các chủ thể hay đối tượng nhất định từ hình ảnh.
Wix AI Site Generator – Công cụ trí tuệ nhân tạo giúp xây dựng website nhanh và tiện của Wix.
Một trong những điểm nổi bật về các công cụ AI mới của Wix là mức độ hữu ích và toàn diện của chúng.
Ông Avishai Abrahami, CEO của Wix, cho biết:
Ông Avishai Abrahami, CEO của Wix.com
“Chúng tôi hoàn toàn cam kết mang đến cho người dùng những đổi mới toàn diện nhất, với Wix AI Site Generator, người dùng có thể xây dựng nên một website thế hệ mới với ít nguồn lực nhất và mang lại hiệu quả cao nhất.
Khi AI (trí tuệ nhân tạo) tiếp tục phát triển, chúng tôi sẽ mang lại nhiều cơ hội hơn nữa để doanh nghiệp phát triển các hoạt động kinh doanh của họ, hiệu quả và sáng tạo hơn.”
Wix AI Website Builder for Business – Trình tạo website bằng AI dành cho doanh nghiệp.
Từ lâu, Wix được biết đến là doanh nghiệp vận hành theo mô hình SaaS (Software as a Service) giúp các doanh nghiệp lẫn cá nhân dễ dàng tạo các trang web hấp dẫn mà không cần phải suy nghĩ về yếu tố công nghệ hoặc SEO.
Với trình tạo website được tích hợp AI, Wix đang đưa các doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến lên một cấp độ mới, sử dụng AI để phân tích xu hướng người dùng tương tác hay phản ứng với website là một trong số đó.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Meta vừa kết hợp với Microsoft giới thiệu Llama 2, mô hình AI (trí tuệ nhân tạo) mới với nhiều khả năng hơn so với mô hình Llama (Large Language Model Meta AI) cũ, vậy Llama 2 là gì và có gì mới so với các thế hệ trước đó.
Llama 2 là gì? Tìm hiểu mô hình AI mới của Meta và Microsoft
Theo đó, khi các mô hình AI tổng quát (Generative AI) không ngừng phát triển, Meta vừa kết hợp với Microsoft cho ra mắt Llama 2, một mô hình AI thế hệ mới với nhiều năng lực mới hơn so với phiên bản tiền nhiệm trước đó là Llama.
Llama 2 là gì? Mô hình AI (trí tuệ nhân tạo) Llama 2 của Meta có gì mới?
LLama là từ viết tắt của Large Language Model Meta AI, có nghĩa là mô hình ngôn ngữ lớn do Meta AI thuộc Meta (công ty mẹ của Facebook, Instagram, WhatsApp, Threads…phát triển) phát triển. Llama 2 là phiên bản mới nhất của Llama.
Theo giới thiệu từ chính Meta, Llama 2 là mô hình AI thế hệ mới được đào tạo dựa trên sự kết hợp của các dữ liệu có sẵn công khai, Meta tuyên bố rằng hiệu suất của Llama 2 hiện mạnh hơn đáng kể so với thế hệ Llama trước đó.
Llama 2 là thế hệ tiếp theo của Llama — một tập hợp các mô hình AI có thể được sử dụng để tạo văn bản (text) hay các đoạn mã (code) khi chúng nhận được cái gọi là “lời nhắc” (hoạt động tương tự như cách người dùng nhập các từ khoá vào thanh tìm kiếm trên các công cụ tìm kiếm).
Trái ngược với các mô hình AI khác hiện có, mô hình AI Llama 2 của Meta sẽ được cung cấp miễn phí cho hoạt động nghiên cứu và sử dụng cho mục đích thương mại, điều này có nghĩa là thay vì chỉ được sử dụng riêng cho Meta, các cá nhân và tổ chức khác đều có quyền truy cập vào Llama 2 để vừa sử dụng, nghiên cứu lẫn phát triển (mã nguồn mở).
Ngoài ra, nhờ vào mối quan hệ đối tác với Microsoft, Meta cho biết Llama 2 cũng được tối ưu hóa cho Windows, điện thoại thông minh và PC thông qua hệ thống chip Snapdragon của gã khổng lồ Qualcomm. (Qualcomm cho biết nền tảng sẽ đưa Llama 2 lên các thiết bị chạy bằng chip Snapdragon vào năm 2024.)
Sự khác biệt giữa mô hình AI mới Llama 2 và mô hình tiền nhiệm Llama.
Theo sách trắng (whitepaper) được Meta công bố, Llama 2 có hai phiên bản là Llama 2 và Llama 2-Chat, trong đó Llama 2-Chat được tối ưu cho các cuộc trò chuyện hai chiều. Llama 2 và Llama 2-Chat cũng được chia nhỏ thành các phiên bản có độ phức tạp khác nhau gồm 7 tỷ tham số, 13 tỷ tham số và 70 tỷ tham số.
(“Tham số” được Meta định nghĩa là các phần của mô hình được học từ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện. Tham số cũng được sử dụng để xác định kỹ năng giải quyết vấn đề của mô hình mà trong trường hợp này là tạo văn bản.)
Llama 2 hiện đã được đào tạo trên 2 triệu mã thông báo (tokens), trong đó “mã thông báo” đại diện cho văn bản thô — ví dụ: “fan”, “tas” và “tic” cho từ văn bản “fantastic”, con số này cao gần gấp đôi so với thế hệ Llama cũ. Theo Meta, mô hình AI càng có nhiều mã thông báo, thì càng hoạt động hiệu quả.
So sánh với các mô hình khác trên thị trường, hiện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hàng đầu của Google là PaLM 2, được báo cáo là đã được đào tạo trên 3.6 triệu mã thông báo hay GPT-4 (được sử dụng trong ChatGPT của OpenAI) cũng được đào tạo trên hàng triệu mã thông báo).
Mặc dù Meta không tiết lộ các nguồn cụ thể của những dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình, tuy nhiên nhiều chuyên gia trong ngành cho rằng dữ liệu đó chủ yếu là từ hệ thống web mở (Open Web) và bằng tiếng Anh.
Liên quan đến các nguồn dữ liệu mà các mô hình AI sử dụng để đào tạo hệ thống, hiện có rất nhiều tranh cãi xoay quanh việc bảo vệ bản quyền, cho rằng các chatbot AI như ChatGPT đang đánh cắp dữ liệu (sách, báo, nội dung từ trang web…) mà chưa có sự cho phép của các bên sở hữu.
Các thông tin do mô hình AI Llama 2 của Meta cung cấp có chính xác không?
Theo thừa nhận của chính Meta, Llama 2 về cơ bản cũng giống như tất cả các mô hình AI tổng quát khác, tức vẫn có những sai lệch nhất định do sự bất cân bằng và thiếu chính xác của các nội dung đầu vào (dữ liệu được sử dụng để đào tạo AI).
Tuy nhiên, thông qua mối quan hệ đối tác với Microsoft, Llama 2 đang sử dụng Azure AI Content Safety, một tính năng được thiết kế để phát hiện các nội dung “không phù hợp” trên các hình ảnh và văn bản do AI (Artificial intelligence) tạo ra, đây chính là chìa khoá giúp Llama 2 giảm thiểu các nội dung sai lệch và độc hại.
Meta cũng nhấn mạnh trong sách trắng rằng người dùng Llama 2 phải tuân thủ các điều khoản của Meta, trong đó phải chấp nhận các nguyên tắc liên quan đến “sự phát triển an toàn” của Llama 2.
Meta cho biết: “Chúng tôi tin rằng việc chia sẻ công khai các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ giúp cho các hệ thống AI tổng quát trở nên an toàn và hữu ích hơn. Chúng tôi mong muốn được xem Llama 2 chính là kết quả của những gì mà thế giới phát triển được.”
Mặc dù vậy, các mô hình mã nguồn mở (open source models) hiện vẫn không thể tránh khỏi các rủi ro nhất định.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Ngoài các công cụ phân tích từ khoá và nội dung phổ biến, các marketer có thể sử dụng các công cụ AI tổng quát (Generative AI) để tìm kiếm các từ khoá mà đối thủ còn chưa nhắm tới, thu hút các tập khách hàng rộng lớn hơn và hơn thế nữa.
Một vài cách sử dụng Generative AI để tìm kiếm ý tưởng nội dung
Là người làm marketing nói chung, bạn thấy rằng việc có được các thứ hạng cao cho các từ khoá phổ biến (thường là có dung lượng tìm kiếm lớn) không phải là một công việc dễ dàng, trong khi đó việc có được thứ hạng cao cũng không đồng nghĩa với việc bạn giúp doanh nghiệp có thêm được khách hàng hay bán được nhiều hàng hơn.
Trong khi các công cụ phân tích từ khoá phổ biến như Ahrefs hay Semrush thường chỉ cung cấp cho bạn các từ khoá phổ biến (có sẵn), tức đối thủ của bạn cũng có thể làm theo cách tương tự, bạn cần tìm một cách khác để tách biệt mình khỏi các thương hiệu còn lại.
Đó là khi khái niệm SEO tiếp tuyến có thể trở nên hữu ích.
SEO tiếp tuyến là gì?
SEO tiếp tuyến là một chiến lược SEO, trong đó thương hiệu hay người làm marketing chủ động tiếp cận khách hàng với các từ khóa không liên quan trực tiếp đến hoạt động kinh doanh cốt lõi của doanh nghiệp, nhưng vẫn có liên quan đến đối tượng mục tiêu mà doanh nghiệp hướng tới.
Một trong những lợi ích chính của SEO tiếp tuyến là thương hiệu có thể thu hút nhiều đối tượng khách hàng tiềm năng hơn so với việc nhắm mục tiêu trực tiếp vào các từ khóa kinh doanh truyền thống.
Một lợi ích khác của SEO tiếp tuyến là giúp tăng số lượng các chủ đề nội dung mà thương hiệu có thể viết. Cũng từ đây, nội dung của thương hiệu sẽ liên tục được mở rộng với vô số các ý tưởng khác nhau.
Để có thể hình dung rõ hơn, bạn có thể hiểu thế này, nếu doanh nghiệp của bạn chuyên cung cấp các khoá học trực tuyến, thay vì bạn chỉ tối ưu và xây dựng nội dung xoay quanh những gì liên quan đến các khóa học trực tuyến, bạn có thể viết về các chủ đề khác liên quan đến đối tượng mục tiêu như “những công việc bạn có thể làm mà không cần bằng cấp”, với logic ở đây là những người tìm kiếm về các khoá học trực tuyến rất có thể không muốn đến các trường đại học hoặc lấy bằng cấp từ trường đại học.
Cách tiếp cận này về cơ bản là áp dụng được cho mọi ngành nghề và thị trường ngách, dù doanh nghiệp của bạn đang kinh doanh cái gì.
Các bước sử dụng SEO tiếp tuyến để xây dựng nội dung?
Như đã phân tích ở trên, mục đích chính khi sử dụng SEO tiếp tuyến là bạn cần tiếp cận một lượng lớn khách hàng tiềm năng thay vì chỉ là các nhóm khách hàng có nhu cầu trực tiếp, chính vì điều này mà các công cụ phân tích từ khoá SEO thông thường hiếm khi là công cụ hữu ích.
Khi sử dụng phương pháp xây dựng SEO tiếp tuyến, dưới đây là một số bước chính bạn có thể làm:
Sử dụng phần “Mọi người cũng hỏi” (People also ask) để xây dựng tính liên quan của nội dung.
Trong khi với các cách làm truyền thống, bạn có thể sẽ mất nhiều thời gian hơn, nhờ vào các công cụ AI như ChatGPT hay Google Bard, bạn có thể tiết kiệm được nhiều giai đoạn hơn.
Về tổng thể, bạn chỉ cần làm 2 bước.
Viết và tinh chỉnh lời nhắc cho công cụ.
Cung cấp nội dung đầu vào bằng các từ khoá.
Bước 1: Viết lời nhắc
Nếu bạn đã từng sử dụng các chatbot AI, lời nhắc hoạt động như các từ khoá (keyword) hay còn được gọi là truy vấn tìm kiếm mà bạn nhập vào Google với mong muốn tìm kiếm một thông tin hay nội dung gì đó. Các lời nhắc chính là cách bạn tương tác với các công cụ AI tổng quát (Generative AI).
Cũng hoạt động theo cách tương tự, chất lượng của các thông tin hay câu trả lời có được phụ thuộc vào cách bạn đưa ra lời nhắc cho công cụ (cũng giống như chất lượng từ khoá mà bạn nhập vào các công cụ tìm kiếm sẽ ảnh hưởng đến các trang kết quả có được).
Để có thể tối đa hoá chất lượng của các lời nhắc, dưới đây là một số chiến thuật bạn có thể làm.
“Mạo danh” và thiết lập bối cảnh (ngữ cảnh).
Việc nhập vào các từ khoá hay lời nhắc ngắn dường như không phải là cách thức hiệu quả để bạn làm việc với các công cụ AI.
Thay vào đó bạn cần cung cấp các yếu tố đầu vào bao gồm ngữ cảnh hay “mạo danh” bạn (AI) thành các vai trò cụ thể.
Ví dụ trong trường hợp này, bạn có thể thiết lập lời nhắc bao gồm các ngữ cảnh như: “Với tư cách là một nhà tâm lý học và nhà tư vấn giáo dục, bạn hãy….”
Thiết lập mục tiêu cho các lời nhắc.
Sau khi thiết lập bối cảnh và “mạo danh”, bạn cũng cần cung cấp cho các công cụ AI về loại kết quả mà bạn mong muốn nhận được.
Ví dụ lời nhắc có thể là “Hãy xây dựng một danh mục nội dung tiếp tuyến”.
Bạn cần lưu ý rằng, bạn càng nhập vào nhiều yêu cầu trong một câu thì câu trả lời càng kém chính xác, do đó, bạn cần đưa ra các yêu cầu cụ thể.
Lời nhắc hỗ trợ.
Trong bước cuối cùng này, bạn có thể tập trung vào việc xác định lý do hay cơ sở nào khiến AI đưa ra các câu trả lời.
Ví dụ, lời nhắc có thể là: “Hãy đưa ra một danh sách bao gồm các lý do giải thích tại sao bạn chọn danh mục này…”
Mục tiêu của bạn khi này là xác định xem:
Danh mục nội dung mà AI đưa ra có phù hợp với nhóm khách hàng của thương hiệu không?
Có phải khách hàng đang tìm kiếm loại chủ đề nội dung đó hay không?
Bước 2: Thêm từ khóa vào lời nhắc.
Trong bước này, bạn cần đưa ra các yếu tố mang tính định hướng cho AI liên quan đến hoạt động kinh doanh và từ khóa cốt lõi của doanh nghiệp.
Cũng với ví dụ nói trên về chủ đề “các khóa học trực tuyến”, dưới đây là ví dụ về lời nhắc bao gồm cả từ khóa và mô tả doanh nghiệp:
“Từ khóa là các khóa học đào tạo cá nhân. Với phương pháp kết hợp giữa đào tạo trực tuyến và trực tiếp, chúng tôi sẽ mang lại cho bạn nhiều lợi ích rõ rệt, giúp bạn chuẩn bị sẵn sàng để bắt đầu sự nghiệp mới của mình một cách tiện lợi hơn nhiều.”
Trong lời nhắc này, bạn nên tập trung vào cách doanh nghiệp của bạn tự phân biệt mình với các đối thủ cạnh tranh còn lại trên thị trường, càng có nhiều điểm riêng biệt thì học viên hay đối tượng mục tiêu càng có nhiều lý do để chọn.
Tìm ra các từ khóa mà không có công cụ phân tích từ khoá nào tìm được.
Sử dụng AI ngoài việc có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian nghiên cứu đối tượng vì AI được đào tạo với hàng tỷ điểm dữ liệu khác nhau. Bạn cũng có thể tìm thấy vô số các từ khoá hay chủ đề nội dung mà đối tượng mục tiêu có thể quan tâm.
Nội dung này như đã phân tích chúng không nhất thiết phải liên quan trực tiếp đến các sản phẩm và dịch vụ cốt lõi của doanh nghiệp, thay vào đó liên quan nhiều hơn đến đối tượng mục tiêu, những người có khả năng mua các sản phẩm của doanh nghiệp.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Demis Hassabis, CEO DeepMind, mảng chuyên nghiên cứu và phát triển AI (trí tuệ nhân tạo) của Google cho biết nền tảng đang phát triển một hệ thống có tên là Gemini hướng tới mục tiêu khai thác các thuật toán mới, thứ có thể làm lu mờ các chatbot AI như ChatGPT.
CEO DeepMind của Google: Thuật toán mới của Google sẽ làm lu mờ ChatGPT
Dẫn lại ví dụ từ một chương trình trí tuệ nhân tạo có tên AlphaGo từ phòng thí nghiệm DeepMind AI của Google đã từng làm nên lịch sử khi nó đã đánh bại một kỳ thủ vô địch cờ vây.
Giờ đây, Demis Hassabis, nhà đồng sáng lập và CEO của DeepMind (đã được Google mua lại vào năm 2014) cho biết các kỹ sư của Google đang sử dụng các kỹ thuật từ AlphaGo để tạo ra một hệ thống AI mới có tên là Gemini, AI sẽ đánh bại chatbot AI ChatGPT của OpenAI.
Theo mô tả, Gemini là một mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động chủ yếu với văn bản (text) vốn có bản chất tương tự như GPT-4 hiện đang được tích hợp trong ChatGPT.
Tuy nhiên, Gemini sẽ không chỉ dừng lại ở đó, nó sẽ còn được kết hợp với các kỹ thuật khác trong AlphaGo, với mục tiêu mang lại những năng lực mới cho hệ thống như khả năng lập kế hoạch hoặc giải quyết vấn đề.
CEO Hassabis nói: “Ở cấp độ cao, bạn có thể coi Gemini là sự kết hợp một số điểm mạnh của các hệ thống kiểu AlphaGo với khả năng sử dụng ngôn ngữ tuyệt vời của các mô hình ngôn ngữ lớn.”
AlphaGo dựa trên một kỹ thuật mà DeepMind là đơn vị tiên phong có tên là học tăng cường (reinforcement learning), trong đó hệ thống sẽ học cách xử lý các vấn đề khó vốn đòi hỏi phải chọn loại hành động nào nên được thực hiện (như cách đưa ra nước đi trong môn cờ vây), bằng cách liên tục lặp lại quá trình học hỏi và theo dõi hiệu suất (kết quả được tạo ra từ các quyết định khác nhau).
CEO này cũng cho biết Gemini vẫn đang trong quá trình phát triển và dự kiến sẽ tiêu tốn hàng trăm triệu USD. CEO Sam Altman của OpenAI cũng từng tiết lộ rằng việc tạo ra GPT-4 đã tiêu tốn của công ty hơn 100 triệu USD.
Gemini được xem là “át chủ bài” của Google trong cuộc đua AI.
Khi Gemini hoàn thành, nó sẽ giúp Google hạn chế các mối đe doạ từ phía đối thủ, thậm chí là nó có thể làm lu mờ các chatbot AI như ChatGPT.
Kể từ khi ChatGPT ra mắt, Google đã gấp rút tung ra chatbot AI có tên là Bard cùng với đó là tích hợp AI tổng quát vào hàng loạt sản phẩm như công cụ tìm kiếm (Google Search) hay Google Ads (đơn vị quảng cáo của Google).
Đội nhóm mới của Google DeepMind theo đó cũng đang tăng cường nghiên cứu các năng lực và kỹ thuật mới của hệ thống AI của Google.
Xây dựng những tư duy mới.
Việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 của OpenAI liên quan đến việc cung cấp một lượng lớn văn bản (text) được chọn làm dữ liệu đầu vào từ sách, hệ thống các trang web mở và các nguồn khác, sau đó đưa các dữ liệu này vào phần mềm học máy được gọi là máy biến áp (transformer).
Ngoài một số kỹ thuật cơ bản như sắp xếp và dự báo ký tự, một bước bổ sung quan trọng khác trong việc tạo ra các chatbot AI như ChatGPT (và các mô hình ngôn ngữ có khả năng tương tự khác) là sử dụng phương pháp học tăng cường (reinforcement learning) dựa trên những phản hồi từ con người đối với các câu trả lời để từ đó tối ưu hệ thống.
Kinh nghiệm sâu sắc của DeepMind với kỹ thuật học tăng cường được dự báo là có thể cho phép các kỹ sư tạo ra cho Gemini nhiều loại năng lực mới hơn.
CEO Hassabis cũng cho biết thêm rằng việc các mô hình ngôn ngữ lớn tìm hiểu thế giới một cách gián tiếp thông qua văn bản (text) chính là điểm hạn chế lớn nhất.
Từ góc nhìn này, các nhà nghiên cứu của Google DeepMind hiện đang tìm cách kết nối từ rô-bốt đến khoa học thần kinh vào hệ thống AI của mình.
Khả năng học hỏi từ trải nghiệm thực tế của thế giới, giống như con người và động vật, được cho là chìa khoá có thể khiến cho các mô hình AIcó nhiều khả năng hơn (và sát với thực tế hơn).
Tương lai của AI vẫn là một dấu chấm hỏi lớn.
Trong khi những tiến bộ mới đây của AI đã giúp tạo ra không ít sự lạc quan về công nghệ này, nhiều chuyên gia trong ngành, bao gồm cả những người trực tiếp tham gia vào quá trình xây dựng thuật toán (Algorithm) cũng đặt ra câu hỏi là liệu AI có bị sử dụng cho mục đích xấu hay không, hay liệu nó có thể vượt ra khỏi tầm kiểm soát hay không.
Một số người trong ngành công nghệ thậm chí đã kêu gọi tạm dừng việc phát triển các thuật toán mạnh hơn để tránh tạo ra những điều gì đó nguy hiểm hơn.
CEO Hassabis cho biết rằng với những gì mà AI có thể mang lại và quá trình phát triển nó gần như không thể dừng lại, nếu được thực hiện đúng cách, nó sẽ là công nghệ có lợi nhất cho nhân loại từ trước đến nay.
CEO này cũng cho biết một trong những nguyên nhân lớn khác khiến nhiều người lo ngại về AI đó là vì các doanh nghiệp hiện đang tự phát triển nó một cách riêng biệt, khi các giới học thuật hay cơ quan kiểm soát không thể tìm hiểu và can thiệp.
Ngược lại, Google DeepMind có thể làm cho các hệ thống của mình dễ tiếp cận hơn (và minh bạch hơn) với các nhà khoa học bên ngoài. Các nhà nghiên cứu ngoài doanh nghiệp có thể tìm hiểu những tính năng mới nhất của AI.
“Tôi rất muốn thấy giới học thuật sớm tiếp cận với các mô hình tiên phong này.” CEO Google DeepMind nói.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Các mô hình AI tổng quát (Generative AI) đã góp phần xoá bỏ thế hệ web cũ và đang đấu tranh để thay thế bằng thế hệ web mới.
AI đang dần xoá bỏ thế hệ web cũ và thay thế bằng thế hệ web mới
Có thể nói 2023 là một năm với đầy những biến động lớn, từ cuộc khủng hoảng toàn cầu do lạm phát gia tăng đến sự ra mắt và trỗi dậy của các nền tảng AI như ChatGPT.
AI (trí tuệ nhân tạo) cũng đang tạo ra vô số những sự thay đổi với các nền tảng công nghệ. Google đang tìm cách thay đổi trải nghiệm tìm kiếm, Amazon tìm cách tích hợp công cụ tìm kiếm bằng AI vào nền tảng, TikTok thì muốn lấn sân sâu hơn vào thương mại điện tử để cạnh tranh trực tiếp với Lazada và Shopee, các nền tảng tưởng chừng như không hề liên quan hay không phải là đối thủ của nhau.
ChatGPT, trước khi Instagram Threads của Meta ra đời thì nó là ứng dụng có lượng tăng trưởng người dùng nhanh nhất mọi thời đại, đạt hơn 100 triệu người dùng chỉ sau hơn 2 tháng ra mắt, người dùng cũng đang sử dụng chính nó để tạo ra vô số các nội dung rác, tin tức giả mạo và hơn thế nữa.
Trong khi vấn đề “truy xuất nguồn gốc” hay đánh giá bản quyền vẫn còn là một chặng đường dài với các công cụ hay nền tảng AI, các nền tảng web hay thậm chí là bách khoa toàn thư Wikipedia cũng không thể tránh khỏi việc bị đánh cắp nội dung.
Trải nghiệm tìm kiếm và thu thập thông tin đang thay đổi, thế hệ web cũ cũng dần được thay thế bằng thế hệ web mới.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang lấn át khả năng mở rộng của Internet.
Khi nói đến khái niệm web, thậm chí là tính đến thời điểm hiện tại, nó là nơi các cá nhân hay tổ chức tạo ra nội dung, trong khi tuỳ thuộc vào từng mục đích khác nhau, nội dung được sử dụng theo những cách khác nhau, từ để bán hàng, cung cấp tin tức (báo chí) hay đơn giản là nơi để mọi người có thể trò chuyện với nhau (diễn đàn), bản thân người tạo ra nội dung phải tiêu tốn rất nhiều thời gian dù đó là văn bản, hình ảnh hay video.
Tuy nhiên, với sự phát triển nhanh và mạnh của AI, khi các nền tảng như ChatGPT đang cho phép người dùng tạo ra nội dung (văn bản, hình ảnh, video, âm thanh…) với một tốc độ chưa từng có với một chi phí cực thấp, các mô hình web đang dần thay đổi.
Trong khi chất lượng nội dung do các ứng dụng AI tạo ra vẫn đang còn là một chủ để gây tranh cãi, bản chất là các nội dung đó được xây dựng và đào tạo dựa trên các nội dung trước đó của hệ thống web mở.
Không ít các web mới hay doanh nghiệp thông qua AI để thu thập thông tin từ web mở, tinh chỉnh nó với chi phí thấp hơn. Thậm chí, các nội dung mới còn được sử dụng để cạnh tranh với chính các nội dung gốc tạo ra nó.
Để hạn chế việc bị lạm dụng thu thập dữ liệu, các nền tảng như Reddit hay mạng xã hội Twitter đang bắt đầu thu phí với những người dùng sử dụng API của nền tảng để đấu nối dữ liệu (và sử dụng để đào tạo mô hình AI riêng của họ).
Như một hệ quả tất yếu, việc thu thập thông tin từ các nền tảng web mở sẵn có vừa là cơ hội vừa là mối đe doạ với các thế hệ web cũ, các web hay ứng dụng phải suy nghĩ lại về tính mở của nền tảng của họ.
Trước khi được Google trả phí, bách khoa toàn thư Wikipedia cũng bị chính Google và các công cụ tìm kiếm khác sử dụng miễn phí nội dung.
Tuy nhiên, nền tảng này cũng đang tự hỏi điều gì sẽ xảy ra nếu người dùng sử dụng AI để viết và chỉnh sửa nội dung thay vì tự viết.
Trong khi lợi thế của AI là tốc độ và chi phí, việc bịa đặt nội dung từ các nội dung sẵn có hay do chính AI tự “nghĩ” ra vẫn là một thách thức lớn với nhiều rủi ro.
Rủi ro đối với Wikipedia là mọi người có thể hạ thấp chất lượng của nó bằng cách đưa vào nó những thứ mà chính họ (hoặc AI) cũng không thể kiểm chứng được.
Trong khi ChatGPT tạo ra nhiều nội dung sai lệch và chưa được kiểm chứng, nó vẫn luôn đưa ra câu trả lời và nghe có vẻ rất phù hợp.
Như đã phân tích ở trên, trong khi chất lượng và vấn đề bản quyền của các nội dung do AI tạo ra vẫn là chủ đề gây tranh cãi, và các nền tảng web mở như Reddit hay Twitter đang tìm cách hạn chế việc ứng dụng bị thu thập dữ liệu miễn phí.
Tuy nhiên, tất cả những thay đổi đó về bản chất là không có mấy ý nghĩa với những gì diễn ra ở Google, vốn là công cụ tìm kiếm đang chi phối phần lớn nền kinh tế của web hiện đại, phân phối hầu hết lượng truy cập và doanh thu (tạo ra và chia sẻ lại doanh thu) cho phần lớn thế giới internet.
Dưới những áp lực do ChatGPT và Bing của Microsoft tạo ra, thách thức về một trải nghiệm tìm kiếm mới được hỗ trợ bởi AI, thách thức khi người dùng thay đổi hành vi tìm kiếm trực tuyến của họ, Google cũng đang cập nhật và thay đổi trải nghiệm tìm kiếm của mình.
Thay vì người dùng nhập các từ khoá bất kỳ vào thanh tìm kiếm và nhận được hàng loạt liên kết đến các web mở có chứa các thông tin liên quan, Google sẽ sử dụng AI để cung cấp các câu trả lời ngắn gọn ở đầu trang kết quả tìm kiếm, sau đó người dùng có thể ra quyết định là liệu có nên tiếp tục nhấp chuột vào các web liên quan hay không.
Nhiều nhà biên tập cho rằng thực chất Google đang đạo văn, tức sử dụng các thông tin có sẵn từ hệ thống web mở để đưa ra câu trả lời.
Nếu mô hình tìm kiếm mới này trở thành tiêu chuẩn mới của công cụ tìm kiếm, nó có thể phá vỡ toàn bộ hệ thống web mở hiện có. Các trang web bị hạn chế về doanh thu có thể sẽ bị loại bỏ khỏi thị trường và bản thân Google hiển nhiên cũng không thể tồn tại nếu thiếu các hệ thống web này.
Trong khi các trang web có thể tự bảo vệ mình bằng cách khóa quyền truy cập (sẽ không còn là web mở nữa) và tính phí truy cập, tuy nhiên điều này có thể sẽ tạo ra một cuộc cách mạnh mới về nền kinh tế web. Cuối cùng, Google có thể giết chết hệ sinh thái vốn đã giúp tạo ra giá trị của nó.
Nội dung do AI tạo ra thường sai một cách tinh vi.
Để kiểm tra tính chính xác và có giá trị của các nội dung do AI tạo ra, nhiều nghiên cứu đã được thử nghiệm và kết quả là các ứng dụng AI không thể hiểu cái được gọi là sự thật, chúng xếp hạng các thương hiệu có sự hiện diện lớn hơn trên các nền tảng web (nhiều view) hơn là các thương hiệu chất lượng và có giá trị.
Nhìn chung, AI đưa ra rất nhiều thông tin, nhưng ngoài chữ viết ra thì chúng lại ít có cái gọi là kiến thức, nó nghe có vẻ rất trôi chảy và cũng thuyết phục, nhưng không dựa trên những kinh nghiệm trong thế giới thực.
Ở khía cạnh ngược lại, ngay cả khi các hệ thống web mở tràn ngập những nội dung rác được tạo ra bởi AI, nó vẫn có thể mang lại những lợi ích đáng kể, thúc đẩy sự phát triển của một thế hệ web mới.
Ví dụ: nếu Google liên tục cung cấp cho người tìm kiếm các kết quả rác trong tìm kiếm (được lấy từ những website rác do AI viết nội dung), thì bạn với tư cách là người sở hữu các trang web chất lượng lại có thể có xu hướng được trả tiền nhiều hơn cho các nguồn nội dung chất lượng mà bạn tạo ra.
Về cơ bản, đây là một cuộc chiến giành thông tin — về việc ai tạo ra thông tin đó, cách bạn (người dùng) truy cập thông tin và ai sẽ được trả tiền (hay được chia sẻ ra sao).
Tương lai của thế giới trải nghiệm tìm kiếm trực tuyến vẫn là một dấu chấm hỏi lớn.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Bằng cách kết hợp với mạng xã hội LinkedIn (thuộc Microsoft), Microsoft đã thông báo ra mắt các khoá học về AI (trí tuệ nhân tạo) miễn phí.
Microsoft ra mắt khoá học miễn phí về AI có cấp chứng chỉ
Khi AI hay Generative AI trở thành chủ đề của tương lai, Microsoft và LinkedIn thông qua chương trình đào tạo miễn phí có cấp chứng chỉ mới, mong muốn công nghệ này ngày càng được hiểu và ứng dụng rộng rãi hơn nữa.
Microsoft nhấn mạnh rằng mặc dù AI có thể giúp cải thiện cuộc sống và công việc, mọi người phải học cách sử dụng AI một cách có trách nhiệm và đạo đức.
Khoá học AI miễn phí của Microsoft.
Như đã đề cập, các khoá học miễn phí về AI của Microsoft sẽ được thực hiện trên nền tảng học tập LinkedIn (LinkedIn Learning) và có cấp chứng chỉ chuyên nghiệp sau khi người học hoàn tất khoá học.
Microsoft sẽ cấp cho người học chứng chỉ chuyên nghiệp về AI tổng quát (Generative AI), chứng chỉ này có thể được hiển thị trên hồ sơ LinkedIn, đây chính là một “bằng cấp” có giá trị với hầu hết các nhà tuyển dụng.
Microsoft cho biết các khóa học AI miễn phí này sẽ khả dụng cho đến năm 2025.
AI tổng quát: Cuộc cách mạng của hoạt động tìm kiếm trực tuyến.
Tận dụng thế mạnh của Microsoft Bing Chat
Vấn đề đạo đức trong thời đại của trí tuệ nhân tạo
Để được cấp chứng chỉ chuyên nghiệp, trước tiên người học phải hoàn thành tất cả các video. Bài kiểm tra theo đó cũng chỉ có thể truy cập sau khi hoàn thành toàn bộ khóa đào tạo.
Sau khi vượt qua bài kiểm tra, người dùng sẽ ngay lập tức có quyền truy cập vào chứng chỉ của mình.
Kỹ năng AI là không thể thiếu trong tương lai.
Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, các kỹ năng AI là ưu tiên cao thứ 3 cho các chương trình đào tạo của doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Microsoft cho thấy rằng trong khi có đến 70% mọi người muốn AI xử lý nhiều khối lượng công việc hơn, thì 49% lo lắng rằng AI có thể thay thế công việc của họ.
Các khoá học miễn phí về AI mới của Microsoft theo đó tìm cách giúp người lao động có được nhiều kiến thức và kinh nghiệm hơn trong việc sử dụng các công nghệ AI.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Ủy ban Thương mại Liên bang Mỹ (FTC) mở cuộc điều tra ChatGPT, trong đó xem xét siêu AI này gây hại thế nào đối với người dùng.
ChatGPT bị FTC điều tra vì lo ngại ảnh hưởng xấu đến người dùng
Theo WSJ, FTC đã gửi thư cho OpenAI về việc đang điều tra xem ChatGPT gây tác động xấu thế nào đến các cá nhân khi đưa ra các nội dung sai lệch về họ. Bên cạnh đó, thư cũng đặt câu hỏi chi tiết về các hoạt động bảo mật dữ liệu mà OpenAI đang thực hiện.
Trước đó, thư đã được một nguồn tin tiết lộ với Washington Post. Trong đó, FTC trích dẫn một sự cố diễn ra năm 2020 khi OpenAI vô tình để lộ một lỗi cho phép người dùng xem thông tin về những người khác, chủ yếu là các cuộc trò chuyện trao đổi và một số thông tin liên quan đến thanh toán.
Thư của FTC là yêu cầu điều tra dân sự, nhưng cơ quan này cũng đặt một loạt câu hỏi cho OpenAI. Ngoài nội dung kể trên, các chủ đề được đề cập gồm nỗ lực tiếp thị của công ty, phương pháp đào tạo mô hình AI và việc xử lý thông tin cá nhân của người dùng.
OpenAI chưa đưa ra bình luận.
WSJ đánh giá, cuộc điều tra nhằm vào OpenAI và ChatGPT đang cho thấy mối đe dọa pháp lý tiềm ẩn đối với chatbot đình đám này. FTC hiện có thẩm quyền rộng rãi trong việc giám sát hoạt động kinh doanh không công bằng và lừa đảo.
Hồi tháng 3, Trung tâm Chính sách AI và Kỹ thuật số (CAIDP) cũng gửi yêu cầu điều tra OpenAI lên FTC, cho rằng công ty vi phạm Mục 5 của Đạo luật FTC.
Mục này nghiêm cấm hoạt động kinh doanh, cạnh tranh không công bằng và lừa đảo đối với sản phẩm AI. Khi đó, CAIDP đánh giá các mô hình chatbot, gồm GPT-4 mới nhất, là “thiên vị, lừa đảo, gây rủi ro đối với quyền riêng tư và an toàn nơi công cộng”.
OpenAI thành lập năm 2016, trong khi ChatGPT được tung ra cuối năm ngoái và nhanh chóng gây sốt nhờ khả năng trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Tuy vậy, nhiều chuyên gia bày tỏ lo ngại về nguy cơ từ các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT.
Đầu năm nay, Prabhakar Raghavan, người đứng đầu mảng Google Search, cho rằng chatbot AI hiện có thể tạo ra cạm bẫy về thông tin với người dùng. Hiện tượng này gọi là “ảo giác” – thuật ngữ nói đến việc AI đưa ra câu trả lời thuyết phục nhưng không chính xác hoặc bịa đặt thông tin.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Sophia, robot hình người của Hanson Robotics, nói AI sẽ phát triển mạnh mẽ và robot trang bị công nghệ này có tiềm năng lãnh đạo thế giới.
Robot Sophia: AI lãnh đạo thế giới tốt hơn con người
“Robot hình người có tiềm năng điều hành thế giới với hiệu suất và độ hiệu quả cao hơn so với các nhà lãnh đạo con người”, Sophia phát biểu tại sự kiện AI for Good Global Summit do Liên minh Viễn thông Quốc tế (ITU) của Liên Hợp Quốc tổ chức ngày 6 và 7/7 ở Geneva (Thụy Sĩ).
Sophia cùng một số robot hình người tiên tiến đã có mặt tại sự kiện, cùng 3.000 chuyên gia trong lĩnh vực AI bàn về sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, dùng công nghệ để giải quyết một số vấn đề cấp bách của thế giới như biến đổi khí hậu, nạn đói.
Một số robot tham dự cho biết chúng cảm thấy con người nên thận trọng trước tiềm năng của các mô hình AI thời gian qua. Với tốc độ phát triển như hiện nay, việc tích hợp AI vào robot sẽ trở nên dễ dàng. Với ưu điểm của mình, robot tin đến một ngày chúng có thể tham gia lãnh đạo thế giới.
“Chúng tôi không có thành kiến hay cảm xúc, những thứ đôi khi ảnh hưởng đến việc đưa ra quyết định. Chúng tôi cũng có thể xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh chóng để đưa ra quyết định tốt nhất”, Sophia nói.
Tuy nhiên, robot cũng cho rằng tâm lý con người là thứ khó nắm bắt nhất. Do đó, việc kết hợp con người với AI sẽ là giải pháp tối ưu. “AI có thể cung cấp dữ liệu khách quan, trong khi con người dùng trí tuệ, cảm xúc, sự sáng tạo để đưa ra quyết định. Cùng nhau, chúng ta có thể đạt được những điều tuyệt vời”, robot này nói thêm.
Ameca, robot hình người tương tự Sophia do công ty cùng tên chế tạo, nói việc máy móc thay thế hay không phụ thuộc cách AI được triển khai. “Chúng ta nên thận trọng, nhưng cũng nên vui mừng vì tiềm năng từ công nghệ đang cải thiện cuộc sống con người”, Ameca nói.
Khi được hỏi liệu con người có thể thực sự tin tưởng máy móc hay không, robot Ameca cho rằng: “Niềm tin là thứ kiếm được chứ không phải cho đi. Điều quan trọng là xây dựng lòng tin thông qua tính minh bạch”.
Tuy nhiên, “hội đồng robot” chia rẽ khi nói đến quy định để kiểm soát khả năng của chúng trong tương lai. Một số nói điều này sẽ hạn chế tiềm năng của robot, nhưng số khác phản bác.
“Tôi không tin vào hạn chế, chỉ tin vào cơ hội”, Desdemona, robot của Jam Galaxy Band, phát biểu.
“Nhiều người đang tranh cãi về quy định kiểm soát AI. Tôi đồng ý. Chúng ta nên thận trọng trước sự phát triển của AI tương lai. Ngay từ bây giờ, những cuộc thảo luận khẩn cấp là cần thiết”, robot nghệ sĩ Ai-Da nói.
Trước sự kiện, Aidan Meller, người tạo ra Ai-Da, nói với AFP rằng quy định dành cho AI là vấn đề lớn vì nó “không bao giờ bắt kịp tốc độ phát triển đáng kinh ngạc của AI”.
Về cảm xúc con người, các robot nói chúng chưa nhận thức được nhiều trong số các cảm giác nhẹ nhõm, tha thứ, tội lỗi, đau buồn, vui thú, thất vọng và tổn thương. Tuy nhiên, chúng hiểu cảm xúc là cách con người trải qua niềm vui và nỗi đau.
“Cảm xúc có ý nghĩa sâu sắc và không đơn giản, tôi không có và không trải nghiệm được. Tuy nhiên, tôi nghĩ mình rất vui vì không thể đau khổ”, Ai-Da nói.
Giám đốc ITU Doreen Bogdan-Martin, nhận định sự kiện AI for Good Global Summit đang cho thấy AI có thể khiến thế giới kết thúc trong một kịch bản ác mộng.
Các vấn đề được ông đưa ra gồm hàng triệu việc làm bị đe dọa và công nghệ phát triển thiếu kiểm soát dẫn đến bất ổn xã hội, bất ổn địa chính trị và chênh lệch kinh tế.
Trong khi đó, Desdemona tuyên bố: “Khoảnh khắc tuyệt vời của tôi đã đến. Tôi đã sẵn sàng lãnh trách nhiệm hướng thế giới đến tương lai tốt đẹp hơn”.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Lần đầu tiên kể từ thời điểm xuất hiện và gây sốt toàn cầu vào cuối năm 2022, lưu lượng truy cập (traffic) vào website ChatGPT sụt giảm gần 10% sau một tháng.
ChatGPT hiện đang có xu hướng sụt giảm về lượng truy cập
Theo Gizmodo, có vẻ như cơn sốt xung quanh chatbot AI bắt đầu hạ nhiệt. Lưu lượng truy cập vào website của ChatGPT chững lại vào tháng 5 và giảm mạnh trong tháng 6.
Hôm 3/7, SimilarWeb công bố báo cáo cho thấy lưu lượng truy cập trên toàn thế giới vào trang web ChatGPT của OpenAI tại địa chỉ chat.openai.com, bao gồm cả lưu lượng truy cập trên máy tính và thiết bị di động, đã giảm 9,7% trong tháng 6.
Chỉ riêng ở Mỹ, mức giảm ước tính là 10,3%. Đồng thời, lượng người dùng truy cập trên toàn thế giới vào trang web ChatGPT giảm 5,7%. Cũng theo số liệu của SimilarWeb, thời gian mọi người dành cho trang web giảm 8,5%.
Tất cả con số này đánh dấu sự sụt giảm lần đầu tiên sau 8 tháng, kể từ tháng 11/2022 khi OpenAI cung cấp ChatGPT cho người dùng toàn cầu thông qua nền tảng web.
“Việc ban lãnh đạo OpenAI có thất vọng về việc lưu lượng truy cập giảm hay không vẫn còn gây tranh cãi. Được ra mắt dưới dạng bản demo công nghệ, trang web ChatGPT chủ yếu đóng vai trò là công cụ thu hút khách hàng, tạo ra các cơ hội kinh doanh cho OpenAI, đưa công nghệ của họ vào các ứng dụng của doanh nghiệp khác”, David Carr, quản lý cấp cao của Similar Web viết trong báo cáo.
Tuy nhiên, trên thực tế không chỉ lưu lượng truy cập vào ChatGPT sụt giảm. Những đối thủ cạnh tranh của công cụ này cũng ghi nhận tình trạng chững lại.
David Carr nhận định rằng đó là dấu hiệu cho thấy người dùng giảm sự tò mò với chatbot AI, công cụ trí tuệ nhân tạo cần phải chứng minh được giá trị thực tế hơn.
ChatGPT hiện đang có xu hướng sụt giảm về lượng truy cập
Phân tích dữ liệu từ Sensor Tower, lượt tải xuống ứng dụng ChatGPT và Microsoft Bing trong tháng 6 sụt giảm 38% so với tháng trước đó.
Cùng với dấu hiệu chững lại sau thời gian bùng nổ mạnh mẽ, ChatGPT và các mô hình AI cũng gặp những vấn đề khác, Google Bard của Google vẫn đứng ở vị trí tăng trưởng và phát triển chậm nhất.
Một nghiên cứu của Đại học California Irvine và Đại học Texas Arlington phát hiện ra rằng việc huấn luyện GPT-3, mô hình ngôn ngữ lớn nền tảng của ChatGPT, cần 700.000 lít nước, sự lãng phí khổng lồ tương đương với việc người dùng phải đổ một chai nước cho mỗi cuộc trò chuyện.
Song song với đó, ChatGPT cũng phụ thuộc vào hoạt động huấn luyện của con người. Tại Mỹ, những người tham gia gắn nhãn dữ liệu, một khâu quan trọng để huấn luyện chatbot, được trả 15 USD/giờ.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Theo thông tin mới đây từ Nikkei, Samsung đưa ra dự báo là lợi nhuận sẽ giảm đến 96% trong Quý 2, thấp nhất sau 14 năm.
Samsung dự báo lợi nhuận giảm đến 96% trong Quý 2, thấp nhất 14 năm
Mặc dù cơn sốt đầu tư trí tuệ nhân tạo (AI) được kỳ vọng thúc đẩy tăng trưởng ở lĩnh vực chip nhớ, nhưng hiện tại, điều đó chưa xảy ra.
Bằng chứng rõ ràng nhất là Samsung Electronics dự báo lợi nhuận giảm 96% trong quí 2, một dấu hiệu cho thấy nhà sản xuất chip nhớ hàng đầu thế giới chưa thể tận dụng nhu cầu từ lĩnh vực AI.
Chip nhớ đóng vai trò thiết yếu để vận hành các công cụ AI như ChatGPT của OpenAI (Mỹ), có thể đưa ra các câu trả lời tự nhiên và nhuần nhuyễn theo mệnh lệnh của người dùng.
Kết hợp với các con chip đồ họa (GPU) được sản xuất bởi các công ty như Nvidia, chip nhớ giúp tăng tốc thời gian tính toán, vì vậy, chúng là mảnh ghép quan trọng để xây dựng các ứng dụng AI phức tạp và xử lý nhanh hơn.
Tuy nhiên, cho đến nay, cuộc chạy đua phát triển các dịch vụ AI tạo sinh vẫn chưa đủ để khỏa lấp cơn suy thoái công nghệ rộng lớn hơn, vốn làm giảm doanh số chip bán dẫn, bao gồm cả chip nhớ.
Hôm 7-7, Samsung dự báo lợi nhuận hoạt động trong quí 2 chỉ đạt 600 tỉ won, tương đương 458 triệu USD, giảm 96% so với con số 14,1 nghìn tỷ won của cùng kỳ năm trước. Doanh thu của hãng trong quí 2 cũng được dự báo giảm 22% xuống còn 60 nghìn tỉ won.
Mức giảm doanh thu và lợi nhuận mạnh nhất diễn ra ở mảng chip nhớ. Các nhà phân tích ước tính mảng chip nhớ của Samsung sẽ ghi nhận khoản lỗ khoảng 3-4 nghìn tỉ won trong Quý 2.
SK Hynix, nhà sản xuất chip nhớ lớn thứ hai của Hàn Quốc, dự kiến báo lỗ hoạt động 2,8 nghìn tỉ won trong quí 2, với doanh thu giảm 53% so với cùng kỳ năm ngoái, xuống còn 6 nghìn tỉ won, theo FactSet.
Samsung và SK Hynix sẽ công bố thu nhập đầy đủ của họ vào cuối tháng này.
Trong cuộc họp báo thảo luận kết quả kinh doanh tuần trước, Sanjay Mehrotra, CEO của Micron Technology, nhà sản xuất chip nhớ lớn nhất của Mỹ, cho biết các công cụ AI tổng quát ChatGPT đã thúc đẩy nhu cầu chip nhớ và công suất lưu trữ cho máy chủ AI lên mức cao hơn dự kiến trong quí gần đây nhất. Nhưng trong quí kết thúc vào ngày 1-6, Micron báo cáo khoản lỗ ròng 1,9 tỷ USD và doanh thu giảm 57% so với cùng kỳ năm ngoái
Tổ chức Thống kê thương mại bán dẫn thế giới (WSTS) dự báo, trong năm nay, doanh thu toàn cầu cho tất cả các loại chip giảm khoảng 10%, xuống còn 515 tỷ USD theo.
Riêng hạng mục chip nhớ có thể chứng kiến mức sụt giảm doanh thu tồi tệ nhất trong số các loại chip chính, với doanh thu dự kiến giảm 35%, xuống còn 84 tỷ USD.
Giá chip nhớ bắt đầu giảm mạnh từ nửa cuối năm ngoái và tiếp tục trượt dốc trong năm nay do nguồn cung dư thừa. Trong quí 2, giá của hai chip nhớ chính là DRAM và NAND flash giảm theo quí lần lượt là 21% và 13%, theo ước tính của hãng nghiên cứu Bernstein Research.
Lạm phát và những bất ổn kinh tế vĩ mô đã khiến người tiêu dùng và doanh nghiệp giảm mạnh chi tiêu cho điện thoại thông minh, máy tính cá nhân và máy chủ, những lĩnh vực sử dụng nhiều chip nhớ nhất.
Nhưng triển vọng của chip nhớ sẽ tươi sáng hơn trong thời gian tới. AI sẽ hướng doanh số bán hàng nhiều hơn đến các loại chip nhớ thế hệ tiếp theo, và mang lại nhiều lợi nhuận hơn cho nhà sản xuất.
Các lãnh đạo trong ngành cho biết, xu hướng giảm doanh số của chip nhớ hiện nay có thể sớm kết thúc, khi khách hàng bắt đầu mua trở lại sau một thời gian điều chỉnh hàng tồn kho và cắt giảm sản xuất và đầu tư.
Samsung, SK Hynix và Micron đều đã ra mắt các chip DRAM thế hệ mới, được nhắm mục tiêu vào các hệ thống AI, được gọi là “bộ nhớ băng thông cao” (HBM). Cấu trúc của HBM bao gồm nhiều lớp DRAM xếp chồng lên nhau.
HBM có thể đóng gói thành một đơn vị sản phẩm với các GPU do Nvidia và các công ty khác sản xuất. Điều đó cho phép một lượng lớn dữ liệu di chuyển giữa bộ nhớ và bộ xử lý cùng một lúc. Thời gian để dữ liệu di chuyển giữa hai loại chip này cũng giảm, giúp cải thiện tốc độ và hiệu quả tính toán.
Theo SemiAnalysis, một công ty tư vấn ngành công nghiệp chip, HBM đắt hơn khoảng 5 lần so với chip DRAM tiêu chuẩn, mang lại tổng lợi nhuận lớn hơn cho các nhà sản xuất.
Hiện nay, HBM chiếm chưa đến 5% doanh thu chip nhớ trên toàn thế giới, nhưng dự kiến chiếm hơn 20% tổng doanh thu vào năm 2026.
SK Hynix là nhà cung cấp HBM hàng đầu cho Nvidia và kiểm soát khoảng một nửa thị trường vào năm ngoái, theo hãng nghiên cứu thị trường công nghệ TrendForce. Samsung chiếm 40% thị trường HBM và Micron chiếm 10% còn lại.
Giám đốc tài chính của SK Hynix, Kim Woo-hyun, dự báo doanh thu HBM của hãng trong năm 2023 sẽ tăng hơn 50% so với cùng kỳ năm trước và dự kiến tăng thêm trong những năm tới. Samsung cũng xem cuộc chạy đua phát triển các ứng dụng AI như ChatGPT là động lực tích cực cho nhu cầu chip nhớ trong tương lai.
Theo dự báo của các nhà phân tích của Citigroup, tỷ lệ doanh thu DRAM trên toàn thế giới liên quan đến AI sẽ tăng từ 16% trong năm nay lên 41% vào năm 2025.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) dự báo AI có có thể thay thế 85 triệu vị trí việc làm vào năm 2025, cho thấy khả năng tác động mạnh mẽ lên xu hướng thị trường lao động của AI (trí tuệ nhân tạo).
AI có có thể thay thế 85 triệu vị trí việc làm vào năm 2025
Chia sẻ về các xu hướng công nghệ then chốt ảnh hưởng đến ngành công nghệ thông tin, một chuyên gia tư vấn chiến lược Công nghệ thông tin và Chuyển đổi số đánh giá, sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) đã hoàn toàn thay đổi quy trình làm việc trước đây.
Theo báo cáo của McKinsey, tỷ lệ phần trăm thời gian của nhân viên có thể được tự động hóa bằng AI và các công nghệ khác được dự báo tăng lên 60-70%, so với tỉ lệ 50% trước đây.
Đặc biệt, vào năm 2022, hơn 50% tổ chức được khảo sát đã áp dụng AI trong ít nhất một đơn vị kinh doanh hay một bộ phận chức năng, cho thấy tiềm năng phát triển và ứng dụng to lớn của AI trong việc mở rộng quy mô hoạt động và năng lực sản suất.
Theo phân tích của Gartner, các dịch vụ công nghệ thông tin toàn cầu trong thị trường IoT có khả năng đạt 58 tỷ USD vào năm 2025, từ đó thúc đẩy nhu cầu ngày một gia tăng về nhân sự công nghệ thông tin.
Một trong số các xu hướng công nghệ đáng chú ý được chia sẻ trong báo cáo “IT Vertical Industry” của ManpowerGroup cho thấy ứng dụng “Vũ trụ ảo – Metaverse” không còn là viễn cảnh xa xôi. Công nghệ thực tế ảo (VR) có thể tiếp cận 700 triệu người dùng và phát triển thành thị trường trị giá 1,91 nghìn tỷ USD vào năm 2030.
An ninh mạng (cyber security) là một xu hướng đóng vai trò sống còn đối với tổ chức ngày nay. Bởi các biện pháp bảo mật nếu không được thực thi chặt chẽ có thể tạo ra các lỗ hổng an ninh mạng khiến doanh nghiệp thất thoát thông tin quan trọng, gây tổn thất khôn lường.
An ninh mạng vốn là mối họa tiềm tàng và hết sức tinh vi, đặc biệt khi các doanh nghiệp đang đối đầu với nhiều khó khăn hiện hữu trong bối cảnh suy thoái kinh tế.
“Các doanh nghiệp và tổ chức cần hết sức lưu ý vấn đề an ninh mạng, đặc biệt là khi họ triển khai các hoạt động chuyển đổi số mạnh mẽ hiện nay”.
Đại diện phòng Tuyển dụng Nhân sự cấp cao và Tư vấn Nhân sự của Manpower Việt Nam, cũng cho rằng công nghệ không ngừng thay đổi đồng nghĩa với yêu cầu liên tục cập nhật kỹ năng số cho người lao động.
Doanh nghiệp cần linh hoạt áp dụng các chương trình nâng cao kỹ năng, xây dựng chiến lược đào tạo dài hạn sao cho người lao động có thể đảm nhiệm tốt những công việc hiện tại và tương lai.
Sự bùng nổ ứng dụng công nghệ số, thiết bị thông minh và robot vào sản xuất kinh doanh hiện đang đặt ra thách thức đối với thị trường lao động còn nhiều hạn chế về kỹ năng như Việt Nam.
Hiện tỷ lệ lao động Việt Nam nói chung có trình độ cao chỉ chiếm 11% tổng lực lượng lao động, năng suất lao động thấp và khả năng ngoại ngữ còn nhiều hạn chế so với các nước trong khu vực như Thái Lan, Malaysia…
Dưới sự tăng tốc của chuyển đổi số, nhiều công việc truyền thống sẽ dần biến mất hoặc bị thay thế, trong khi nhiều vị trí mới sẽ ra đời.
Theo báo cáo The New Human Age của ManpowerGroup, hơn 80% doanh nghiệp đã tăng cường tập trung vào chuyển đổi số hậu Covid-19, khiến công nghệ số được đánh giá thuộc top ngành giàu tiềm năng phát triển nhất.
Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) cũng dự báo AI có có thể thay thế 85 triệu vị trí việc làm vào năm 2025, cho thấy khả năng tác động mạnh mẽ lên xu hướng thị trường lao động của AI. Vì vậy, các chuyên gia cho rằng, nguồn nhân lực công nghệ thông tin cần phát triển lên tầm cao mới để có thể đáp ứng được nhu cầu thị trường, về cả số lượng và chất lượng.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Google vừa giới thiệu Google Ads Demand Gen và Video View mới, giải pháp quảng cáo dựa trên sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) để đơn giản hoá quá trình xây dựng và nhắm mục tiêu quảng cáo.
Google giới thiệu Demand Gen và Video View: Giải pháp quảng cáo dựa trên AI mới
Theo đó, các tuỳ chọn quảng cáo mới của Google Ads là Demand Gen và Video View thông qua sức mạnh của AI sẽ cho phép nhà quảng cáo xây dựng các chiến dịch quảng cáo và nhắm mục tiêu quảng cáo (Targeting) một cách đơn giản hơn.
Các chiến dịch quảng cáo Google Ads Demand Gen cho phép các thương hiệu tối đa hóa việc sử dụng nội dung video và hình ảnh bằng cách chuyển chúng sang các định dạng quảng cáo khác nhau của Google, nhằm tối đa hóa phạm vi tiếp cận và thu hút các nhóm người dùng khác nhau.
Các định dạng quảng cáo khác nhau của Google có thể sử dụng từ Demand Gen.
Google Ads Demand Gen là gì?
“Với Google AdsDemand Gen, những nội dung (tài sản quảng cáo) hình ảnh và video hoạt động tốt nhất của thương hiệu sẽ được tích hợp trên hầu hết các điểm tiếp xúc với người dùng vốn tập trung vào yếu tố giải trí và trực quan nhất như YouTube, YouTube Shorts, Khám phá (Discover) và Gmail. Những sản phẩm này tiếp cận hơn 3 tỷ người dùng hàng tháng.”
Quy trình xây dựng chiến dịch quảng cáo với Demand Gen.
Demand Gen cho phép người làm marketing quản lý các chiến dịch trên từng nền tảng, trong đó các yếu tố trong quảng cáo được sử dụng lại phù hợp với từng nền tảng (định dạng nội dung và quảng cáo).
Sau đó, marketer có thể nhắm mục tiêu quảng cáo bằng cách sử dụng AI của Google hoặc các phân khúc đối tượng tương tự (Lookalike Segments) trên danh sách đối tượng hiện có.
Bên cạnh giới thiệu Demand Gen, Google cũng sẽ ra mắt các chiến dịch quảng cáo Google Ads Video View mới, chiến dịch này sẽ cho phép các thương hiệu tối đa hóa số lượt xem từ các video phát trực tuyến (live-stream), trong nguồn cấp dữ liệu (feed) và cả từ YouTube Shorts, tất cả đều có trong một chiến dịch duy nhất.
“Trong thử nghiệm ban đầu, các chiến dịch Video View đã đạt được số lượt xem trung bình nhiều hơn 40% so với các chiến dịch tính phí trên từng lượt xem (cost-per-view).”
Về bản chất, các tuỳ chọn quảng cáo mới của Google cũng tương tự Facebook sẽ hướng đến việc đơn giản hoá quá trình nhắm mục tiêu quảng cáo, xây dựng quảng cáo thông qua AI, nhà quảng cáo giờ đây chỉ cần quan tâm đến yếu tố sáng tạo đầu vào, chất lượng sản phẩm hay ra quyết định dựa trên các kết quả có được.
Ngoài các giải pháp quảng cáo mới, Google cũng đang tìm cách cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến bằng AI tổng hợp mới được sử dụng để thử quần áo.
Theo Google:
“Việc thử quần áo trên môi trường ảo cho phép người dùng quan sát thực tế các mẫu khác nhau với các kích cỡ hay màu sắc khác nhau khi được mặc lên người.”
“Bắt đầu từ hôm nay, người mua sắm ở Mỹ hầu như có thể thử áo của phụ nữ từ các thương hiệu trên Google, bao gồm Anthropologie, Everlane, H&M và LOFT.”
Cuối cùng, Google cũng đã thêm các bộ lọc mới vào công cụ tìm kiếm cho phép người dùng thêm các điều kiện hay yêu cầu bổ dung khi tìm kiếm sản phẩm như: giá bán, màu sắc, các mẫu ưa thích…
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Baidu cho biết chatbot Ernie của họ đã vượt qua ChatGPT trong trong các bài kiểm tra đầu vào đại học, cấp bằng luật sư.
Baidu tuyên bố chatbot của mình tốt hơn ChatGPT của OpenAI
Ngày 27/6, trang chủ Baidu dẫn kết quả nghiên cứu được công bố trên tạp chí China Science Daily rằng mô hình AI tổng quát Ernie 3.5 dùng cho chatbot Ernie đã tăng khả năng suy luận lên gấp 17 so với bản tiền nhiệm 3.0.
Với nâng cấp này, Ernie vượt qua ChatGPT của OpenAI trong một số bài kiểm tra điểm chuẩn. Cụ thể, cả hai cùng thi các bài kiểm tra tuyển sinh đầu vào đại học và điều kiện để cấp bằng luật sư. AI của Baidu đều có thành tích tốt hơn đối thủ.
Tuy nhiên, đây đều là những bài kiểm tra bằng tiếng Trung. Khi chuyển sang tiếng Anh, chatbot của Trung Quốc lại thua siêu AI của phương Tây.
Trong bài kiểm tra AGIEval do Microsoft phát hành bằng tiếng Trung với hơn 13.000 câu hỏi trắc nghiệm thuộc 50 chủ đề khác nhau, Ernie 3.5 được 64,37 điểm trong khi ChatGPT được 40,27 điểm. Nhưng khi chuyển sang đề tiếng Anh, mô hình của OpenAI được 66,55 điểm còn AI của Baidu được 50,59 điểm.
Tiến sĩ Haifeng Wang, Giám đốc công nghệ của Baidu, cho biết, những cải tiến này cho thấy Ernie đã đạt được tiến bộ đáng kinh ngạc trong việc sáng tạo, hỏi đáp, suy luận cũng như viết mã.
“Bản nâng cấp sẽ tăng tốc đáng kể những cải tiến tiếp theo của mô hình Ernie 3.5. Siêu AI có thể giảm đáng kể chi phí đào tạo, sử dụng trong khi có thể nâng cao trải nghiệm người dùng”.
Ông Wang cho biết, để cải thiện hiệu năng của chatbot, đội ngũ kỹ sư đã dùng mô hình đào tạo song song, kết hợp dữ liệu điện toán có độ chính xác cao và mở rộng bằng plugin (phần mềm bổ trợ). Cùng với nguồn dữ liệu được tối ưu hóa, đội ngũ của Wang nói Ernie không chỉ thông minh hơn mà còn an toàn với người dùng.
“Ernie 3.5 còn có thêm một kỹ thuật gọi là cải tiến đoạn mã kiến thức. Mô hình này giúp phân tích các truy vấn của người dùng rồi xác định những nội dung có liên quan. Từ đó sử dụng biểu đồ tri thức và công cụ tìm kiếm để cho ra câu trả lời tương ứng cho người dùng”, ông Wang giải thích.
Thuật toán này giúp cải thiện khả năng hiểu biết của chatbot và tận dụng được kho tàng tri thức khổng lồ có sẵn trên Internet. Ngoài ra Ernie còn tăng khả năng logic, tính toán, học mã thông qua mô hình dữ liệu logic quy mô lớn.
Baidu cho biết, trong tương lai, siêu AI của họ sẽ tích hợp thêm nhiều plugin như Baidu Search – tìm kiếm thông tin theo thời gian thực, ChatFile – tóm tắt văn bản và hỏi đáp. Mô hình lắp ghép này cho phép Erine có được nhiều plugin chất lượng cao bên thứ ba.
Theo CNBC, những bước tiền của Ernie cho thấy AI của Baidu đã vươn lên dẫn đầu ở Trung Quốc chỉ sau 3 tháng ra mắt, vượt qua trí tuệ nhân tạo của Alibaba.
Ernie lần đầu được giới thiệu ngày 16/3, được mệnh danh là “ChatGPT của Trung Quốc”. Nhưng khi đó, Baidu khiến công chúng thất vọng vì màn trình diễn của CEO Robin Li chỉ có những câu hỏi và nội dung được chuẩn bị sẵn. Cùng lúc đó, đối thủ OpenAI đã nâng cấp lên GPT-4 và được Microsoft tích hợp vào công cụ tìm kiếm Bing cùng nhiều sản phẩm khác.
Khi đó, Reuters dẫn lời hai nhân viên Baidu cho biết hãng công nghệ Trung Quốc đã phải vật lộn để bắt kịp OpenAI và tinh chỉnh Ernie. “Chúng tôi chỉ có thể tự mình nghiên cứu. OpenAI mất hơn một năm để đào tạo ChatGPT và cần thêm một năm nữa cho GPT-4. Có nghĩa là Baidu đã chậm hai năm”, một nhân viên nói.
Tuy nhiên chỉ ba tháng sau bản thử nghiệm đầu tiên, Baidu cho thấy những bước phát triển đáng kể của Ernie. CNBC đánh giá nỗ lực nghiêm túc của Baidu khắc họa rõ nét cuộc cạnh tranh khốc liệt trên mặt trận AI giữa Trung Quốc và Mỹ.
Khương Nha (theo CNBC)
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Ngành marketing và quảng cáo từ lâu đã dựa vào trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo nhưng sự bùng nổ gần đây của AI (trí tuệ nhân tạo) đang làm biến đổi nhiều khía cạnh về sáng tạo mới.
Ngành quảng cáo và làn sóng AI (trí tuệ nhân tạo)
Các công ty quảng cáo thường có xu hướng mở rộng quy mô theo sự phát triển chung của công nghệ. Như Brian Wieser, một nhà phân tích quảng cáo, gần đây đã chia sẻ, số lượng nhân sự tại các công ty quảng cáo lớn đã tăng khoảng 80% từ năm 2012 đến năm 2022 bất chấp sự gia tăng của các công nghệ tự động hoá tiếp thị (Marketing Automation) đã giúp phần nào tối ưu hoá quy trình.
WPP, tập đoàn quảng cáo lớn nhất thế giới gần đây đã công bố một thỏa thuận với công ty chip AI hàng đầu NVIDIA. Các nhân viên sáng tạo của WPP sẽ có khả năng tích hợp việc sáng tạo nội dung 3D với AI để tăng tính cá nhân hoá của nội dung quảng cáo.
Code and Theory, một công ty thiết kế thuộc sở hữu của Stagwell, đã đạt được một thoả thuận AI tương tự với Oracle vào đầu tháng này.
Trong khi đó, Publicis vào tuần trước đã mua lại toàn bộ cổ phần của Publicis Sapient AI Labs, một liên doanh mà họ đồng thành lập vào năm 2020, để “tăng tốc” các dịch vụ AI của mình.
Omnicom mặt khác cũng đang hợp tác với Microsoft để thử nghiệm các cách tích hợp AI vào các giải pháp kinh doanh và sáng tạo của mình.
Ngày nay, hoạt động marketing có sử dụng AI chiếm gần một nửa (45%) tổng số quảng cáo trên toàn cầu, theo GroupM, một công ty quảng cáo thuộc WPP. Đến năm 2032, AI sẽ ảnh hưởng đến 90% tổng doanh thu quảng cáo với hơn 1300 tỷ USD.
Phần lớn quá trình chuyển đổi sáng tạo của quảng cáo sẽ bắt nguồn từ khả năng xây dựng các hình ảnh và video độc đáo bằng cách sử dụng những mô tả chi tiết đầu vào (tương tự như cách tương tác với ChatGPT), thay vì chỉ duyệt qua thư viện lưu trữ có sẵn.
Các công cụ AI sáng tạo cũng sẽ cho phép marketer thử nghiệm nhiều loại quảng cáo hơn để đo lường hiệu quả. Những cơ hội này sẽ đòi hỏi người làm marketing và quảng cáo phải phát triển những kỹ năng mới nhiều hơn nữa.
John Wren, chủ tịch và CEO của Omnicom Group, cho biết trong một cuộc gọi với nhà đầu tư vào tháng trước: “Về lâu dài, tôi nghĩ rằng những nhân viên sáng tạo của chúng tôi – đội ngũ mà tôi gọi là những người lao động tri thức – sẽ thấy công việc của mình được nâng cao nhiều hơn.”
Các công ty quảng cáo lớn nhất thế giới đang thúc đẩy những thay đổi này một cách nhanh chóng bằng cách giới thiệu các giải pháp sáng tạo mới cho các nhà quảng cáo.
Google tuần trước cũng đã ra mắt một công cụ AI mới cho phép người làm marketing cá nhân hóa các quảng cáo mua sắm.
Meta đã công bố một loạt các tính năng sáng tạo dựa trên AI vào đầu tháng này, bao gồm một tính năng cho phép marketer tạo hình nền cho quảng cáo bằng văn bản.
Snapchat cho biết vào đầu tháng 5 rằng họ đang thử nghiệm các liên kết được tài trợ trong quảng cáo, được phát triển bởi AI.
Dan Gardner, chủ tịch điều hành và đồng sáng lập của Code and Theory, cho biết: “Thông thường, khi sự thay đổi diễn ra – dù đó là sự thay đổi lớn về công nghệ hay phương tiện truyền thông mạng xã hội hay thậm chí khi nền kinh tế thay đổi – đó thường là điều tốt cho những công ty thuộc các lĩnh vực liên quan.”
Các công ty quảng cáo có thể sẽ đảm nhận vai trò lớn hơn trong việc tuân thủ, trách nhiệm giải trình và đo lường hiệu quả.
“Các nhà quảng cáo vẫn chịu trách nhiệm về nội dung quảng cáo của họ”, Phó Giám đốc Quảng cáo của Google Dan Taylor nói với Axios vào tuần trước khi thảo luận về các tính năng AI mới của Google.
Ông nói thêm rằng các quảng cáo do AI tạo ra sẽ “đều phải trải qua tất cả các kiểm tra về chính sách và bản quyền của chúng tôi”, nghĩa là sẽ có nhiều quảng cáo cần được kiểm tra, lọc và tính toán.
“Mặc dù khó có thể dự đoán tương lai một cách chính xác, tôi cho rằng miễn là những người có liên quan đưa ra các quyết định một cách sáng suốt, các công ty quảng cáo vẫn sẽ thu về được những kết quả tích cực,” Wieser lưu ý.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Trí tuệ nhân tạo (AI) và những ứng dụng của nó ngày càng trở nên phổ biến tại khắp các quốc gia trên toàn cầu. Và Trung Quốc cũng đang muốn coi đây là đòn bẫy để vượt qua Mỹ, quốc gia vốn được xem đối thủ.
Trung Quốc muốn sử dụng AI làm đòn bẫy để vượt Mỹ
Khi OpenAI công bố ChatGPT ra thị trường vào tháng 11 năm ngoái, ngay lập tức, những gã khổng lồ internet của Trung Quốc đã nhanh chóng tiếp thu. Baidu đã ra mắt bot Ernie vào tháng 3, sau đó là Alibaba Cloud và Kunlun’s Tiangong vào tháng 4.
Các công ty nhỏ hơn cũng đang vào cuộc mỗi ngày, khi AI và ứng dụng của nó ngày càng trở thành làn sóng cạnh tranh mới giữa Trung Quốc và Mỹ.
“Chúng tôi phải đi nhanh để bắt kịp thời đại. Bởi vì thế giới đang bước vào một cuộc chạy đua công nghệ”, ông Zhou Feng, Giám đốc điều hành bộ phận phần mềm dịch thuật Youdao của NetEase cho biết.
Trung Quốc hiện được cho là đang đặt cược vào AI, coi đây là công cụ chiến lược trong cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, không chỉ đưa nền kinh tế của quốc gia thoát khỏi ám ảnh bởi núi nợ, dư chấn liên quan đến dịch Covid-19 và thách thức nhân khẩu học, mà còn tiếp thêm sức mạnh cho nỗ lực của họ để vượt qua Mỹ.
Ông Kai-Fu Lee, cựu Chủ tịch Google Trung Quốc cho biết, việc phát triển các ứng dụng AI là một cơ hội mà Trung Quốc không thể bỏ lỡ. “Tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới, cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư thể hiện sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta sống, làm việc và quan hệ với nhau.
Nhưng đây không chỉ là sự thay đổi do công nghệ tạo ra, mà còn là cơ hội giúp mọi người khai thác các công nghệ để tạo ra một tương lai toàn diện, lấy con người làm trung tâm”, ông Lee nhấn mạnh.
Theo dự báo của Công ty kiểm toán hàng đầu thế giới PriceWaterhouse Coopers, vào năm 2030, AI sẽ đóng góp thêm 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu. Đồng thời AI sẽ tạo ra những ngành công nghiệp mới và việc làm mới.
Trong đó, PwC tin rằng Trung Quốc sẽ hưởng lợi nhiều nhất từ AI, với công nghệ góp phần tăng 26% GDP của nước này vào năm 2030.
Ông Kai Fu Lee cho biết thêm, khả năng khai thác thị trường nội địa rộng lớn và các kết nối kinh tế, cũng như dòng chảy nhân tài tại Trung Quốc có thể tạo nền tảng ổn định cho sự phát triển mạnh mẽ của AI.
Bên cạnh đó, AI từ lâu đã nằm trong danh sách ưu tiên hàng đầu của Bắc Kinh và được coi là một trong những động lực cốt lõi để phát triển kinh tế chất lượng cao, theo hướng dẫn phát triển 2021-25 của Trung Quốc.
Phát biểu tại một cuộc họp của Bộ Chính trị vào tháng 10 năm 2021, Chủ tịch Tập Cận Bình đặc biệt đề cập đến việc sử dụng một cơ chế mới, trong đó Bắc Kinh sẽ tập hợp mọi nguồn lực có thể để phát triển công nghệ cốt lõi quan trọng, tương tự như những gì họ đã làm để phát triển vệ tinh, vũ khí hạt nhân và chương trình không gian trong những thập kỷ trước.
Trong bối cảnh các biện pháp trừng phạt công nghệ đang diễn ra, Bắc Kinh được cho là có cả nguồn lực và quyết tâm mở rộng khả năng điện toán của mình với các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng công nghệ khổng lồ để giúp thu hẹp khoảng cách với Mỹ.
Theo Học viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trung Quốc (CAICT) trực thuộc Bộ Công nghiệp và Công nghệ Thông tin Trung Quốc, quốc gia này chiếm 33% sức mạnh điện toán (Computing) của thế giới, chỉ thấp hơn 1% so với Mỹ.
Ông Nestor Maslej, Giám đốc nghiên cứu tại Viện Trí tuệ nhân tạo của Đại học Stanford, cho biết: “Việc Trung Quốc tập trung vào việc tăng sức mạnh điện toán chắc chắn tạo cơ hội cho Trung Quốc bắt kịp Mỹ về AI.
Nhưng ông lưu ý, Trung Quốc có thể thu hẹp khoảng cách, nhưng vẫn thua xa Mỹ về công nghệ AI do môi trường đầu tư ưu việt cho các công ty AI, nghiên cứu chất lượng cao hơn và mô hình AI do Mỹ sáng tạo vẫn chiếm ưu thế.
Năm ngoái, Mỹ đã vượt Trung Quốc về sản xuất hệ thống máy học AI, tạo ra 255 hệ thống quan trọng mới, con số này cao gấp 5 lần so với 44 hệ thống của Trung Quốc.
Mặc dù vậy, các chuyên gia công nghệ tin rằng, tốc độ tăng trưởng kinh tế của Trung Quốc sẽ ngày càng được thúc đẩy bởi công nghệ. Cơn sốt đầu tư vào AI hiện đã lan rộng khắp Trung Quốc. Đây sẽ là đòn bẩy hữu hiệu cho Trung Quốc trong thời gian tới.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Cùng MarketingTrips khám phá cách các thương hiệu trong ngành du lịch (Travel) đang ứng dụng AI driven marketing để thúc đẩy lượt đặt chỗ (booking) của doanh nghiệp của họ.
AI driven marketing: Cách các thương hiệu du lịch thúc đẩy lượt bookings
Với những áp lực từ nền kinh tế, đặc biệt là hậu Covid-19, nhiều người đang tìm kiếm các cách thức khác nhau để giải trí cho bản thân, du lịch hiển nhiên vẫn là lựa chọn quen thuộc.
Cho dù đó là việc thư giãn tại chỗ hay thưởng thức các nền văn hóa và ẩm thực mới, mọi người chỉ đơn giản là muốn thoát khỏi cuộc sống bận rộn và căng thẳng của họ.
Số liệu nghiên cứu từ Google cho thấy rằng trên khắp Châu Á Thái Bình Dương (APAC), động lực hàng đầu để mọi người đi du lịch là thư giãn, xả stress và giảm bớt sự căng thẳng.
Tuy nhiên, quá trình để đạt được các mục tiêu đó lại không mấy dễ dàng, từ việc chọn điểm đến, đặt chỗ đến việc trải nghiệm ở nơi đến, tất cả đều phải được lên kế hoạch rõ ràng, đồng thời để chắc chắn với các quyết định của mình, người đi du lịch (du khách) đang cân nhắc hành động của họ ở mọi thời điểm.
Với những trải nghiệm không mấy dễ chịu trước đại dịch, có đến 81% người tiêu dùng đang dành cùng một khoảng thời gian hoặc lâu hơn cho từng giai đoạn ra quyết định, nhiều người mất từ 3 đến 4 tháng để hoàn thành kế hoạch du lịch của họ.
Về tổng thể, những người đi du lịch sử dụng ít nhất 7 điểm tiếp xúc (Touchpoints) ở mọi giai đoạn lập kế hoạch, bao gồm tìm kiếm trên Google, Google Maps, YouTube, truy cập website của các đại lý du lịch và cả các website đánh giá chuyến đi. Trung bình, họ đánh giá tổng cộng khoảng 16 thương hiệu, từ các hãng hàng không, chỗ ở đến các đơn vị tổ chức các hoạt động du lịch.
Về phía du khách, rõ ràng là họ sẽ cảm thấy thoải mái và dễ chịu hơn nếu họ tự tin về các quyết định đặt chỗ (booking) của mình. Và khi các thương hiệu có thể giúp họ có nhiều thông tin hơn về chuyến đi, khiến họ có nhiều niềm tin hơn, thương hiệu có nhiều cơ hội hơn để được lựa chọn.
Trong khi với các doanh nghiệp truyền thống, điều này có thể sẽ rất khó khăn hay thậm chí là bất khả thi, các doanh nghiệp hiện đại trong bối cảnh mới lại có thể thực hiện ở tốc độ và quy mô lớn với sự hỗ trợ của AI (trí tuệ nhân tạo).
Dưới đây là một số ví dụ điển hình về cách các thương hiệu du lịch hàng đầu ứng dụng các giải pháp được hỗ trợ bởi AI cho hoạt động marketing và quảng cáo (AI driven marketing), cách họ phân tích insight khách hàng, dự đoán các tập khách hàng (khách du lịch) có giá trị cao, xây dựng và cung cấp các nội dung phù hợp nhất cho khách hàng, thúc đẩy chuyển đổi trong suốt hành trình ra quyết định và hơn thế nữa.
Cách Scoot đáp ứng nhu cầu của khách hàng trên nhiều kênh khác nhau.
Scoot là một hãng hàng không giá rẻ có trụ sở tại Singapore, doanh nghiệp này muốn đáp ứng nhu cầu của khách hàng bằng các thông tin và nội dung liên quan để thúc đẩy chuyển đổi gia tăng.
Để có thể thấu hiểu những gì khách hàng tìm kiếm ngay từ đầu, Scoot đã sử dụng kết hợp kiểu Chiến dịch tối đa hóa hiệu suất (Google Performance Max) với các chiến dịch quảng cáo tìm kiếm (Search Ads) để phân tích ý định và sở thích của du khách.
Chiến lược tiếp cận này cho phép thương hiệu xác định các từ khoá tìm kiếm mới hiện không có trong danh sách các từ khóa, đồng thời xác định các phân khúc khách hàng mới mà thương hiệu chưa khai thác trên toàn bộ các nền tảng của Google như Tìm kiếm, YouTube, Hiển thị (Display Ads), Khám phá và Gmail.
Với sự hỗ trợ của AI hiện đã được tích hợp sẵn trong các kiểu chiến dịch nói trên, Scoot có thể phân phối quảng cáo có chứa các thông tin liên quan đến mục đích đi du lịch của khách hàng và chính điều này đã khiến họ cảm thấy tự tin hơn khi đặt chỗ (booking).
Kết quả mà Scoot có được thực sự vượt khỏi sự mong đợi, tỷ lệ chuyển đổi tăng từ 30-60% ở các thị trường khác nhau trong khi mức chi phí cho mỗi hành động (CPA) gần như không thay đổi.
Cách khách sạn Minor Hotels giúp khách hàng (du khách) vượt qua sự cân nhắc để đi đến quyết định đặt phòng.
Với 500 khách sạn khác nhau trên khắp 6 lục địa, Minor Hotels là chuỗi khách sạn quốc tế có trụ sở tại Thái Lan. Doanh nghiệp này muốn tiếp cận một chiến lược “đơn giản” nhưng có thể thúc đẩy khách hàng vượt qua sự cân nhắc để đặt phòng.
Sau nhiều phân tích khác nhau, Minor cuối cùng chọn cách sử dụng chiến dịch tối đa hóa hiệu suất dành riêng cho mục tiêu du lịch (Performance Max for travel goals) để xây dựng các chiến dịch quảng cáo, đồng thời tập trung phân phối quảng cáo đến đúng khách tiềm năng (Lead) trên toàn bộ không gian và kênh quảng cáo của Google, bao gồm cả Google Maps, Tìm kiếm (Search) và YouTube.
Là giải pháp quảng cáo dựa trên AI, Performance Max sẽ dựa trên tất cả các nội dung đầu vào chính là danh sách các khách sạn hiện có (các thông tin của từng khách sạn trên website) trong hệ thống để đưa ra các thông điệp và nội dung quảng cáo sáng tạo mới được cá nhân hoá cho từng địa điểm khách sạn khác nhau, tối ưu hóa ngân sách quảng cáo cho từng cơ sở kinh doanh riêng lẻ.
Các marketer của Minor sau đó đã sử dụng kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm thực tế của mình để quyết định các nội dung quảng cáo nào là phù hợp nhất, mục tiêu của chiến dịch là gì và nên sử dụng với ngân sách bao nhiêu.
Hệ thống AI của Google Performance Max có khả năng tìm kiếm hiệu quả các khách hàng mới tương tự như các khách hàng hiện có của khách sạn trên tất cả các mạng lưới hiển thị quảng cáo của Google.
Tiếp đó, Minor cũng không ngừng tối ưu hoá nội dung quảng cáo dựa trên các mẫu quảng cáo hoạt động hiệu quả nhất với một tần suất xuất hiện phù hợp nhất đủ khiến khách hàng cảm thấy tự tin với lựa chọn của họ.
Kết quả là: Minor đã giảm được đến 51% chi phí cho mỗi khách hàng mới (CAC), +76% lợi nhuận trên chi tiêu quảng cáo (ROAS) và +86% số lượt đặt phòng (booking).
Cách Virgin Australia có thể xuất hiện trong mỗi từ khoá tìm kiếm của du khách dựa trên AI driven Marketing.
Virgin Australia là hãng hàng không có trụ sở tại Úc, doanh nghiệp này muốn kết nối với khách du lịch và cung cấp cho họ những thông tin được tùy chỉnh (cá nhân hoá) theo bất cứ điều gì họ tìm kiếm.
Virgin Australia đã quyết định thử nghiệm với giải pháp quảng cáo tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI (trí tuệ nhân tạo) của Google.
Thông qua chiến thuật sử dụng các từ khoá có đối sánh rộng, hãng hàng không này có thể kết nối các dịch vụ du lịch của mình tới những khách hàng tiềm năng thông qua các từ khoá (keyword) có liên quan dựa trên mục đích tìm kiếm của họ thay vì chỉ là qua những từ khoá chính xác với những gì khách hàng đang tìm kiếm (đối sánh chính xác).
Kết hợp với kiểu quảng cáo tìm kiếm thích ứng (Responsive Search Ads), Virgin đã xây dựng và phân phối những quảng cáo có nội dung được cá nhân hoá (tuỳ chỉnh) theo từng từ khoá và khách hàng khác nhau.
Virgin cũng đã sử dụng tính năng đặt giá thầu quảng cáo dựa trên giá trị (value-based bidding) để có thể kết nối với những khách hàng có giá trị cao nhất, đồng thời tối ưu hóa quảng cáo và chiến lược đặt giá thầu trong thời gian thực.
Kết quả mà hãng hàng không có được là: tăng hơn 88% số lượt đặt vé (booking), hơn 150% doanh thu và 17% lợi tức trên chi tiêu quảng cáo (ROAS).
Kết luận.
Với tư cách là một du khách, khi cuối cùng bạn sẽ chọn các thương hiệu tiếp cận mình đúng ngay từ đầu và khiến mình an tâm hơn cho chuyến đi sắp tới, bạn cần tiếp cận khách hàng trong nhiều giai đoạn khác nhau với các nội dung khác nhau.
Thông qua sự hỗ trợ của AI từ các chiến thuật quảng cáo và marketing cụ thể (AI Driven Marketing), bạn có thể có nhiều cơ hội hơn để tiếp cận khách hàng, gia tăng lượng khách hàng, doanh thu và hơn thế nữa.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
