Nền tảng dạy ngoại ngữ trực tuyến lớn nhất thế giới Duolingo đã thông báo cắt giảm 10% nhân viên và thay vào đó sẽ sử dụng các công cụ AI để thay thế các công việc mà những người này từng làm.
Duolingo sa thải hàng loạt nhân sự và thay thế bằng AI
Theo đó, nền tảng dạy ngoại ngữ trực tuyến lớn nhất thế giới Duolingo đã thông báo cắt giảm 10% nhân viên và thay vào đó sẽ sử dụng các công cụ AI để thay thế các công việc mà những người này từng làm.
Một phát ngôn viên của Duolingo cho biết: “Chúng tôi không còn cần nhiều người làm loại công việc mà những nhân sự này đang làm nữa”. Mặc dù phía Duolingo không nói rõ “loại công việc” đó là gì, tuy nhiên, các công việc này dễ dàng bị thay thế bởi các công cụ AI hiện có.
Giám đốc điều hành của Duolingo là Luis von Ahn đã nói với các cổ đông rằng công ty đang sử dụng AI để tạo ra những nội dung mới, chẳng hạn như các tập lệnh một cách “nhanh hơn đáng kể”. Duolingo cũng dựa vào AI để tạo ra giọng nói mà người dùng có thể chọn nghe trong ứng dụng.
Vào năm 2023, Duolingo cũng đã giới thiệu Duolingo Max cho phép người đăng ký truy cập vào một chatbot có thể giải thích lý do tại sao phản hồi của họ là đúng hoặc không chính xác.
Một tính năng khác của Max có tên Roleplay cho phép người đăng ký thực hành kỹ năng ngôn ngữ của họ trong các tình huống tưởng tượng, chẳng hạn như gọi đồ ăn trong một quán cà phê ở một địa điểm cụ thể nào đó.
Về tổng thể, sự trỗi dậy của AI thế hệ mới trong vài năm qua đã làm dấy lên nỗi lo sợ mất việc làm vào tay ứng dụng công nghệ. Không chỉ là nhân viên của Duolingo mà nhiều người lao động khác ở nhiều nhóm ngành khác nhau cũng đang đối mặt với thách thức này khi làn sóng AI hiện chỉ mới ở giai đoạn bắt đầu.
Theo số liệu mới nhất, Duolingo là nền tảng học ngoại ngữ trực tuyến lớn nhất thế giới với hơn 500 triệu người dùng, hơn 50 triệu người dùng hoạt động hàng tháng (MAU). Nền tảng này hiện được định giá hơn 3 tỷ USD.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Digital Marketing, Thương hiệu, Quảng cáo và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Big Four kiểm toán Deloitte đang sử dụng AI để chuyển các nhân viên hiện tại sang vai trò mới, điều này có thể giúp doanh nghiệp ngăn chặn tình trạng sa thải hàng loạt và cân bằng trạng thái tuyển dụng mới.
Deloitte đang nỗ lực sử dụng AI để hạn chế việc sa thải nhân viên
Giữa làn sóng AI đang phát triển nhanh chóng, trong khi những tiến bộ về công nghệ sẽ mang lại nhiều giá trị đáng kể, nó cũng là nguyên nhân làm gián đoạn thị trường lao động.
Mặc dù về cơ bản, nhiều người lao động hơn sẽ chứng kiến cảnh công việc và kỹ năng của họ bị thay thế bởi yếu tố tự động hóa. AI (trí tuệ nhân tạo) cũng có thể giúp họ chuyển sang những vị trị mới có nhu cầu cao hơn. Và đây chính là thứ mà công ty tư vấn và kiểm toán Deloitte đang nỗ lực thực hiện.
Theo Bloomberg, Deloitte đang sử dụng công nghệ AI để đánh giá các kỹ năng hiện tại của nhân viên và tìm ra cách chuyển họ sang các lĩnh vực kinh doanh có triển vọng hơn. Về cơ bản, Deloitte đang đặt cược rằng AI sẽ không chỉ giúp họ tránh được tình trạng sa thải hàng loạt mà còn điều tiết tốc độ tăng trưởng tuyển dụng mới trong những năm tới.
Theo ông Stevan Rolls, giám đốc tài năng toàn cầu của Deloitte: “Rõ ràng đây là một mục tiêu tuyệt vời để có thể tránh được sự thay đổi lớn về tuyển dụng và sa thải hàng loạt”.
Động thái của Deloitte diễn ra trong bối cảnh doanh nghệp này tìm cách giữ chân nhân viên khi đã tuyển dụng một lượng lớn nhân sự sau đại dịch. Theo số liệu từ Bloomberg, Deloitte đã tuyển dụng 130.000 nhân viên mới trong năm 2023.
Deloitte cũng là một trong số các công ty tư vấn đang tìm cách giải quyết vấn đề tuyển dụng của tất cả nhân viên mới, đặc biệt khi hoạt động kinh doanh vẫn chậm chạp trong bối cảnh nền kinh tế bất ổn.
Tại các công ty tư vấn khác như Bain, Boston Consulting Group (BCG) và McKinsey, những nhân viên có bằng MBA mới được tuyển dụng phải làm nhiều các dự án và công việc khác nhau, trong khi những sinh viên mới tốt nghiệp đại học khó có cơ hội việc làm hơn (hoặc ngày nhận việc bị đẩy lùi lại).
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Digital Marketing, Thương hiệu, Quảng cáo và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Theo một cuộc khảo sát mới từ nền tảng chuyên phát triển phần mềm Retool, có đến hơn 50% nhân sự hiện đang làm việc trong lĩnh vực công nghệ cho rằng AI (trí tuệ nhân tạo) hiện đang bị thổi phồng quá mức.
Khảo sát: Hơn 50% nhân sự công nghệ cho rằng “AI đang bị thổi phồng quá mức”
Cụ thể, trong cuộc khảo sát với 1.500 người làm việc trong lĩnh vực công nghệ, Retool nhận thấy có đến 51,6% cho rằng AI đang bị đánh giá quá cao, trong khi 25,1% cho rằng nó bị đánh giá thấp và 23,4% khác cho rằng nó hiện đang được đánh giá khá cao. Những người được khảo sát là những nhân sự trong ngành công nghệ như các giám đốc điều hành, kỹ sư phần mềm, nhà thiết kế và các vị trí khác chuyên về công nghệ.
Đặc biệt đáng chú ý là trong khi những nhân sự với vai trò điều hành có cái nhìn khá thuận lợi về AI, những người ở khía cạnh kỹ thuật lại “nghiêng về phía được đánh giá quá cao hay bị thổi phồng quá mức”.
Sự thật là gì?
Nếu bạn thường xuyên cập nhật các tin tức về công nghệ, bạn có thể hoàn toàn tin rằng AI đã sẵn sàng thay đổi thế giới, tuy nhiên với những người làm công nghệ, những người vốn có cái nhìn sâu sắc hơn về công nghệ thì điều này chưa hoàn toàn đúng hay ít nhất là như những gì nó hiện đang được mô tả.
Bên cạnh nhiều giá trị mang lại, AI cũng có xu hướng gây ảo giác và đưa ra những thông tin không chính xác, các vấn đề liên quan đến đạo đức đối với công nghệ cũng là một trở ngại.
Mặc dù vẫn còn phải xem liệu AI có thể khắc phục được tình trạng hạn chế về mặt tính toán và tài chính hay không, điều thú vị là nhiều nhân viên công nghệ đã sử dụng AI tại nơi làm việc. Các kỹ sư phần mềm trong cuộc khảo sát cho biết họ ngày càng chuyển sang ChatGPT của OpenAI và GitHub Copilot của Microsoft thay vì Stack Overflow.
AI sẽ tiếp tục phát triển và cũng sẽ tiếp tục đối diện với nhiều tranh cãi.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Thương hiệu và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Các nghiên cứu mới đây cho thấy trí tuệ nhân tạo (AI) mà cụ thể là trí tuệ nhân tạo tổng hợp (Generative AI) hiện có thể đảm nhận tới 46% công việc của nhân viên kế toán.
AI (trí tuệ nhân tạo) hiện có thể đảm nhận đến 46% công việc của kế toán
Khi AI tổng hợp (tổng quát) tiếp tục lan rộng khắp nền kinh tế toàn cầu, mối lo ngại về khả năng công nghệ này có thể thay thế việc làm của nhiều người và lĩnh vực khác nhau cũng ngày càng tăng.
Mặc dù ở thời điểm hiện tại, AI chắc chắn là chưa thể thay thế con người, tuy nhiên việc công nghệ này phá vỡ các mô hình việc làm truyền thống hoặc thậm chí là thay thế con người ở nhiều nhiệm vụ khác nhau là khó tránh khỏi.
Các ngành nghề dựa trên dữ liệu, chẳng hạn như phân tích tài chính cơ bản hoặc các lĩnh vực nghiên cứu cụ thể, có nguy cơ bị tự động hóa cao hơn vì AI có thể xử lý và phân tích dữ liệu nhanh hơn đáng kể so với con người.
Một nghiên cứu gần đây của Pearson, một công ty giáo dục và xuất bản đa quốc gia của Anh, cho thấy rằng AI tổng quát có khả năng thay thế cao hơn đối với các công việc lặp đi lặp lại so với các công việc yêu cẩu khả năng sáng tạo và chuyên môn cao khi công nghệ này ngày càng ăn sâu vào nền kinh tế toàn cầu.
Ví dụ, hơn 30% nhiệm vụ ở một số vị trí nhân viên văn phòng nhất định ở Ấn Độ có thể được tự động hóa, trong khi chưa đến 1% các công việc yêu cầu về thể chất hay lao động chân tay có thể được tự động hóa.
Dựa trên số liệu, 5 công việc có khả năng bị AI thay thế cao nhất là:
1. Nhân viên kiểm toán và ghi sổ – 46%.
2. Nhân viên xử lý văn bản và các công việc liên quan – 40%
3. Thư ký hành chính và các vai trò liên quan – 38%
4. Nhân viên bán hàng tại quầy hàng và chợ – 30%
5. Kế toán – 28%
Trong khi đó, ông Mike Howells, Chủ tịch của Pearson Workforce Skills, nhấn mạnh rằng cần có một sự hợp tác nhằm thúc đẩy cả khả năng của con người lẫn máy móc. Ông kêu gọi người lao động nói chung cần tận dụng AI để hợp lý hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tập trung vào các công việc đòi hỏi những kỹ năng đặc biệt của con người như sáng tạo, giao tiếp và lãnh đạo.
Ông này khẳng định: “Người lao động và người sử dụng lao động nên xem xét cách họ có thể thúc đẩy làn sóng thay đổi này bằng cách sử dụng những gì tốt nhất của AI và những kỹ năng tốt nhất 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
Mạng xã hội LinkedIn vừa thông báo giới thiệu mô hình hay hệ thống đánh giá và kiểm duyệt nội dung (content review framework) mới với sự hỗ trợ của AI (trí tuệ nhân tạo), mô hình được cho là có thể xoá đến 60% lượng nội dung độc hại.
LinkedIn giới thiệu mô hình kiểm duyệt nội dung mới với sự hỗ trợ của AI
Nhờ vào sức mạnh của AI, mô hình đánh giá nội dung mới của LinkedIn có thể được xem là tương lai của hoạt động đánh giá và kiểm soát nội dung (content moderation) trên các nền tảng, đặc biệt là với mạng xã hội.
Cách hệ thống của LinkedIn kiểm soát các nội dung vi phạm.
Bên cạnh việc sử dụng các yếu tố công nghệ tự động, LinkedIn cũng có các nhóm kiểm duyệt nội dung thủ công chuyên đánh giá các nội dung có thể vi phạm chính sách của nền tảng.
Kết hợp các mô hình AI, cùng với những báo cáo từ các thành viên LinkedIn, LinkedIn có thể phát hiện những nội dung có hại và xóa nội dung đó.
Nếu như các mô hình trước đây (FIFO) có khá nhiều hạn chế khi LinkedIn phải mất rất nhiều thời gian để xem xét và đánh giá, quy trình mới được cho là sẽ tăng tốc hơn nhiều.
Mô hình kiểm duyệt nội dung mới của LinkedIn sử dụng XGBoost.
Theo báo cáo của LinkedIn, mô hình kiểm duyệt nội dung mới sử dụng mô hình học máy XGBoost để dự đoán mẫu nội dung nào có khả năng vi phạm chính sách.
XGBoost là từ viết tắt của Extreme gradient Boosting, một thư viện máy học mã nguồn mở (open source machine learning) giúp phân loại và xếp hạng các mẫu (items) trong tập dữ liệu.
XGBoost sử dụng các thuật toán để đào tạo mô hình, nó hoạt động bằng cách tìm kiếm các mẫu (nội dung, dữ liệu) cụ thể trên tập dữ liệu được gắn nhãn (tập dữ liệu được gắn nhãn cho biết mục nội dung nào đang vi phạm).
Theo LinkedIn:
“Với mô hình (framework) này, các nội dung đưa vào hàng đợi đánh giá sẽ được một bộ mô hình AI chấm điểm để tính toán xác suất nội dung đó có khả năng vi phạm chính sách của chúng tôi.
Nội dung có khả năng không vi phạm cao sẽ không được ưu tiên, ngược lại, các nội dung có khả năng vi phạm chính sách cao hơn sẽ được ưu tiên hơn để từ đó có thể phát hiện và xóa nhanh hơn.”
Những tác động có thể có của mô hình kiểm duyệt nội dung mới của LinkedIn.
LinkedIn báo cáo rằng mô hình mới có thể đưa ra quyết định tự động đối với khoảng 10% nội dung được xếp hàng để đánh giá, với mức mà LinkedIn gọi là mức độ chính xác “cực kỳ cao”.
Đáng chú ý, mô hình mới giúp giảm thời gian trung bình để phát hiện nội dung vi phạm chính sách đến 60%.
Mô hình mới sẽ được sử dụng để đánh giá các bài đăng và nhận xét trên nguồn cấp dữ liệu của LinkedIn. Công nghệ này đã được chứng minh là thành công và theo thời gian nó có thể trở nên phổ biến hơn khi nó được ứng dụng rộng rãi 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
Việc tích luỹ và sử dụng dữ liệu lớn (Big Data) cùng những cải tiến đáng kể về sức mạnh số, các đổi mới trong các phương pháp học máy (Machine Learning), công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã có những phát triển vượt bậc như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên…
Nhiều nguy cơ từ AI đòi hỏi cách tiếp cận mới trong thiết kế bảo mật
Cùng với điều này, AI cũng có tác động đáng kể đến tính bảo mật. Một mặt, AI được sử dụng để xây dựng những hệ thống phòng thủ, phát hiện phần mềm độc hại, cảnh báo các đợt tấn công mạng… Nhưng ở mặt khác, AI cũng có thể bị khai thác để tạo ra các cuộc tấn công, bị tin tặc thao túng với ý đồ xấu…
Những nguy cơ tiềm ẩn từ sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đồng nghĩa với việc các biện pháp bảo vệ cần phải được tích hợp vào hệ thống ngay từ đầu, thay vì tìm cách xử lý hậu kỳ. Đó là nhận định của bà Jen Easterly – Giám đốc Cơ quan An ninh Mạng và An ninh Cơ sở hạ tầng Mỹ – trong cuộc làm việc với Giám đốc Trung tâm An ninh mạng Canada Sami Khoury.
Phát biểu với báo giới sau cuộc hội đàm tại Ottawa (Canada) ngày 27/11, bà Easterly nêu rõ: “Chúng ta đã bình thường hóa một thế giới, nơi mà các sản phẩm công nghệ ra đời với một tá lỗ hổng và sau đó người tiêu dùng được kỳ vọng sẽ là người ‘vá’ những lỗ hổng đó. Chúng ta không thể sống trong thế giới đó với công nghệ AI. Công nghệ này quá mạnh và phát triển quá nhanh”.
Quan chức Mỹ cho biết, các cơ quan từ 18 quốc gia, bao gồm cả Mỹ, đã tán thành các khuyến nghị do Anh soạn thảo về an ninh mạng liên quan AI, trong đó đề cập việc thiết kế, phát triển và sử dụng công nghệ này một cách an toàn.
Đầu tháng này, các nhà phát triển AI hàng đầu trên thế giới đã nhất trí hợp tác với các chính phủ thử nghiệm mọi mô hình AI trước khi chính thức phát hành, nhằm quản lý nguy cơ tiềm ẩn từ sự phát triển nhanh chóng của công nghệ này.
Bà Easterly đánh giá các nước trên thế giới hiện đã nỗ lực tối đa, gắn kết với công ty công nghệ nhằm phát triển các công nghệ theo cách an toàn nhất có thể.
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 cuộc trò chuyện mới đây về sức ảnh hưởng của AI (trí tuệ nhân tạo) đến việc làm và xã hội, nhà sáng lập Microsoft Bill Gates cho biết AI không chỉ không thay thế con người mà còn biến tuần làm việc 3 ngày trở nên khả thi.
Bill Gates: AI không thay thế con người và còn biến tuần làm việc 3 ngày trở nên khả thi
Theo đó, Bill Gates đã chia sẻ suy nghĩ của mình về cách trí tuệ nhân tạo (AI) có thể thay đổi thế giới công việc. Bill Gates tin rằng công nghệ có thể tạo ra một tuần làm việc ngắn hơn, có thể chỉ 3 ngày mỗi tuần.
Theo Bill Gates, trong tương lai, máy móc hay công nghệ có thể thực hiện rất nhiều nhiệm vụ khác nhau, ví dụ như chế tạo đồ vật hay cả nấu ăn. Ông gợi ý rằng điều này có thể dẫn đến một tuần làm việc ngắn hơn, chỉ khoảng 3 ngày, điều này mang lại cho mọi người một môi trường làm việc cân bằng và thoải mái hơn. Không chi Bill Gates, nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp khác cũng cho rằng những tiến bộ trong công nghệ, đặc biệt là AI, có thể thay đổi cách chúng ta thường làm việc.
Mặc dù Bill Gates hy vọng về những thay đổi tích cực mà công nghệ có thể mang lại nhưng ông cũng nhận thức được những vấn đề có thể xảy ra với AI. Trong một bài đăng trên blog gần đây, ông đã nói về sự cần thiết phải cẩn thận và có đạo đức khi sử dụng AI. Trong khi Bill Gates không nghĩ AI sẽ gây ra một cuộc cách mạng lớn như Cách mạng Công nghiệp nhưng ông tin rằng nó có thể trở nên rất quan trọng như khi máy tính cá nhân lần đầu được ra mắt (năm 1971).
Điều thú vị là Bill Gates không phải là người duy nhất nói về việc rút ngắn thời gian làm việc trong tuần. Jamie Dimon, CEO của JPMorgan Chase (ngân hàng lớn nhất toàn cầu), cho biết rằng thế hệ nhân viên tiếp theo có thể chỉ làm việc 3,5 ngày một tuần vì AI. Vị CEO này cũng chỉ ra cách công nghệ có thể giúp con người sống lâu hơn và khỏe mạnh hơn.
Mặc dù được xem là con người của công việc và bận rộn, Bill Gates nhiều lần phát biểu rằng “mục đích của cuộc sống không chỉ là làm việc”, ông còn tỏ ra thích thú với những “người lười biếng”.
Hiện nay ở Mỹ và nhiều quốc gia khác đã thử áp dụng chế độ làm việc 4 ngày một tuần và phần lớn trong số này nói rằng điều đó giúp cuộc sống của nhân viên của họ trở nên tốt hơn.
Khi công nghệ ngày càng phát triển, các cuộc thảo luận về tương lai của công việc và cách AI có thể thay đổi mọi thứ có thể sẽ nhận được nhiều sự chú ý hơn, đặc biệt là khi những người có ảnh hưởng như Bill Gates và Dimon chia sẻ ý tưởng của họ về văn hóa làm việc mới, nơi mọi người có thể có nhiều thời gian rảnh rỗi 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
Khi AI trở thành một mối nguy với YouTube trong việc ăn cắp bản quyền nội dung và sáng tạo, nền tảng mới đây đã công bố quy trình xét duyệt và chặn một số nội dung do AI tạo ra.
YouTube sẽ bắt đầu chặn một số nội dung do AI tạo ra
Theo đó, YouTube mới đây đã công bố quyết định cấm các bản hát lại (Cover) sử dụng công nghệ AI. Tuy nhiên, lệnh cấm sẽ chỉ dành cho các nội dung bắt chước con người.
Trong vài tháng tới, YouTube cho biết nền tảng sẽ bắt đầu xoá bỏ các nội dung AI bắt chước con người, đặc biệt là các nội dung đó bắt chước những người nổi tiếng hoặc có sức ảnh hưởng (Influencer).
YouTube cũng sẽ bắt đầu yêu cầu các nhà sáng tạo nội dung sử dụng các công cụ AI tổng hợp để phát hiện các nội dung do AI tạo ra trong video của họ. Nếu không tuân thủ điều này, các nhà sáng tạo có thể bị cấm tham gia Chương trình Đối tác của YouTube (YPP).
YouTube muốn loại bỏ các nội dung do AI tạo ra.
Bằng cách hợp tác với các hãng thu âm, YouTube sẽ bắt đầu ngăn chặn các nội dung do AI tạo ra, đặc biệt là các bản cover nhạc và nội dung bắt chước nghệ sĩ.
Theo quy định mới, YouTube sẽ có hai bộ nguyên tắc hướng dẫn nội dung dành cho các sản phẩm từ deepfake AI với mục tiêu vừa bảo vệ các đối tác trong ngành âm nhạc hiện có trên nền tảng vừa bảo vệ chính các nhà sáng tạo hay người dùng đang sử dụng nền tảng để sáng tạo nội dung (độc quyền).
Nhà sáng tạo sẽ khó kiếm tiền từ các sản phẩm AI.
Việc đàn áp các nội dung do AI tạo ra cho thấy rằng, YouTube (và cả nhiều nền tảng khác) không mấy ủng hộ việc nhà sáng tạo sử dụng công cụ để tạo ra các nội dung với mục đích kiếm tiền.
Nếu nhà sáng tạo muốn dựa vào AI để xây dựng nội dung, điều này là hết sức bình thường, tuy nhiên khi nói đến việc sử dụng nó để kiếm tiền từ YouTube hay thậm chí là cho các hoạt động thương mại khác, đó có thể là hành vi vi phạm chính sách.
Cũng theo thông tin mới đây, YouTube đã bắt đầu hợp tác với với Universal Music Group (UMG) để định hình lại cách tiếp cận đối với các nội dung AI. Các nội dung có bản quyền sẽ được bảo vệ, và nhà sáng tạo sẽ phải tuân thủ các điều khoản về luật sở hữu trí tuệ.
Trong khi AI và các tác động của nó đến ngành sáng tạo nội dung nói riêng và nền kinh tế nói chung vẫn còn là một dấu chấm hỏi, cách tiếp cận an toàn và đúng đắn nhất là từ khía cạnh ưu tiên sự an toàn, tuân thủ các quy định (Luật) liên quan 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
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp giải bài toán vốn được xem là “nỗi đau” của nhiều doanh nghiệp bán lẻ, khi dữ liệu từ hành vi mua sắm của khách hàng rất nhiều, nhưng thực tế lại rời rạc và chưa được xâu chuỗi thành những chỉ báo quan trọng.
Những năm gần đây, Việt Nam đã có những bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo (AI).
Thị trường AI tại Việt Nam được Statista dự đoán sẽ đạt tốc tăng trưởng hàng năm là 19,51% trong giai đoạn 2023 – 2030, đạt giá trị hơn 1,8 tỷ USD. Dù đang ở giai đoạn “sơ khai”, nhưng tiềm năng phát triển AI của Việt Nam là vô cùng lớn.
TS. Nguyễn An Nguyên – CEO của Trusting Social tin rằng, AI thậm chí có thể tạo ra một “nền kinh tế” mới tại Việt Nam, và thay đổi hầu hết các ngành.
Vị chuyên gia dự báo, trong 5 năm tới, AI có thể thay đổi hầu hết các ngành, và sự phổ biến này đang góp phần tạo ra một “nền kinh tế” trí tuệ nhân tạo.
Lấy ví dụ trong ngành bán lẻ – nơi mà phần lớn các giao dịch thương mại đang diễn ra tại Việt Nam, trí tuệ nhân tạo có thể giúp giải bài toán vốn được xem là “nỗi đau” của nhiều doanh nghiệp, khi dữ liệu từ hành vi mua sắm của khách hàng rất nhiều, nhưng thực tế lại rời rạc và chưa được xâu chuỗi thành những chỉ báo quan trọng.
Chẳng hạn, ngày nay trí tuệ nhân tạo có thể giúp doanh nghiệp xác định được độ tuổi, giới tính, thói quen mua sắm ngay khi khách đặt chân vào cửa hàng. Trí tuệ nhân tạo cũng có thể giúp doanh nghiệp tăng cường hiệu suất nhân viên, thông qua camera giám sát trực tiếp.
Và điều quan trọng là các dữ liệu này sẽ được tập hợp, phân tích và đưa ra những báo cáo hành động, đánh giá những thay đổi trước và sau khi cải thiện dịch vụ. Như doanh nghiệp có thể bố trí lại mặt bằng để phù hợp thói quen mua sắm, cải thiện các chiến dịch marketing, thay đổi ca làm việc của nhân viên…
Tại Việt Nam, một số doanh nghiệp bước đầu đã thử nghiệm ứng dụng AI vào quản lý cửa hàng vật lý, như PNJ, GS25, Highlands Coffee hay hãng thời trang NEM…
Tất nhiên, các doanh nghiệp bán lẻ không tự xây dựng hệ thống AI riêng để giám sát cửa hàng, mà dựa vào các doanh nghiệp công nghệ. Palexy – một startup Việt được Do Ventures và Access Ventures hậu thuẫn đã sử dụng công nghệ thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo giúp các nhà bán lẻ đo lường hành vi khách hàng và năng suất nhân viên.
Sau khoảng 4 năm triển khai, Palexy đã trở thành đối tác của nhiều doanh nghiệp bán lẻ lớn tại Việt Nam như Elise, Phong Vũ Computer, Vinamilk, Lotte Mart,…
Theo đó, Palexy số hóa các nguồn dữ liệu có sẵn của hãng bán lẻ, bao gồm hệ thống camera giám sát, dữ liệu bán hàng, lịch khuyến mại… Những dữ liệu này được thu thập, phân tích, và tổng hợp thành các bảng điều khiển giúp doanh nghiệp lên kế hoạch kinh doanh, sản xuất.
Các giải pháp công nghệ như của Palexy hay các công ty công nghệ khác không yêu cầu doanh nghiệp phải cài đặt phần cứng, hay thuê thêm nhân viên. Phần mềm AI có thể chạy 24/7 và đóng nhiều vai trò, vừa như nhân viên bán hàng, lại vừa như cố vấn kinh doanh.
Một trường hợp thành công khác khi ứng dụng công nghệ AI trong bán lẻ tại cửa hàng trực tuyến là hệ thống thời trang công sở K&K Fashion. Thông qua đối tác Appier, K&K Fashion xử lý dữ liệu của khách hàng để đưa ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa trên các nền tảng thương mại điện tử.
Nhờ đó, tỷ lệ chuyển đổi của K&K Fashion cao hơn 150% so với mức trung bình của ngành. Hơn nữa, Appier đã giúp K&K thực hiện chiến dịch tiếp thị qua email với các đề xuất sản phẩm có liên quan, giúp nhãn hàng đạt được tỷ lệ chuyển đổi kinh ngạc, gấp 10 lần so với mức chung của thị trường.
Tới đây, thị trường Việt Nam có thêm sự gia nhập của CUE Group – tập đoàn công nghệ toàn cầu có trụ sở Singapore chuyên về các giải pháp trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp, hứa hẹn sẽ mang tới nhiều chuyển biến tích cực cho ngành bán lẻ.
Năm ngoái, doanh thu của CUE Group đạt hơn 2 tỷ USD, với hơn 2.000 nhân sự. CUE Group được hậu thuẫn bởi quỹ đầu tư KKR, và là đối tác của các tập đoàn lớn như Bytedance, Tencent, JD…
So với các công nghệ hiện có trên thị trường, giải pháp RetailX của CUE được đánh giá là hoàn thiện và tối ưu hơn. Thay vì chờ phân tích và thu thập dữ liệu, điểm cải tiến ở RetailX có thể đưa ra những cảnh báo trong thời gian thực.
Chẳng hạn, chủ doanh nghiệp có thể nhận được ngay cảnh báo khi RetailX phát hiện hành vi không đúng quy chuẩn như đồng phục nhân viên, vấn đề vệ sinh tại cửa hàng. Ở các địa điểm nhạy cảm như ngân hàng, RetailX sẽ cảnh báo ngay lập tức khi xuất hiện người ngã, nguy cơ sử dụng vũ lực…
Nguyên lý hoạt động của RetailX dựa trên một trợ lý AI phần cứng, có kết nối với các camera giám sát, an ninh đang rất phổ biến tại các cửa hàng, trung tâm thương mại, showroom bán lẻ. Trợ lý AI này sau đó sẽ thu thập các dữ liệu bằng hình ảnh và chuyển thành các thông tin hữu ích dành cho doanh nghiệp theo thời gian thực.
Các dữ liệu này có thể là hành vi, sở thích mua sắm của khách hàng. Cũng có thể là thái độ nhân viên tương tác với khách, đồng phục, vệ sinh ở cửa hàng. Cao cấp hơn là các cảnh báo an ninh, cảnh báo ngã, cảnh báo xuất hiện vũ lực…
Bằng cách này, công nghệ RetailX của CUE không chỉ áp dụng riêng cho các cửa hàng bán lẻ, mà phạm vi áp dụng rộng hơn ở các địa điểm như ngân hàng, trung tâm thương mại, sự kiện hội nghị, triển lãm..
Đồng thời, doanh nghiệp cũng có thể nhận các báo cáo hàng tháng, hàng quý từ RetailX để từ đó đưa ra các cải tiến, tối ưu trong kinh doanh.
Bà Hương Giang – Giám đốc điều hành CUE Việt Nam cho biết, trước khi gia nhập thị trường Việt Nam, RetailX đã được áp dụng rộng rãi tại nhiều quốc gia như: Hàn Quốc, Trung Quốc, Malaysia, Singapore… với các khách hàng tiêu biểu như: chuỗi Tous Les Jours, LBX Pharmacy, Under Armour, Emart24,…
Để giúp Tous les Jours đạt được mục tiêu cải thiện quản lý tinh gọn, giảm chi phí và tăng hiệu quả, CUE đã ứng dụng RetailX vào việc thu thập dữ liệu từ các camera hiện có trong các cửa hàng.
Nhờ đó, Tous les Jours đã kiểm soát được tình trạng hàng hóa theo thời gian thực, theo dõi chất lượng dịch vụ cửa hàng, quy tắc ứng xử của nhân viên, yếu tố vệ sinh, và thông tin chi tiết về lưu lượng khách tại cửa hàng ở bất kì thời điểm nào trong ngày.
Với Under Armour, RetailX của CUE đã giúp nhà bán lẻ này thiết lập cửa hàng thể thao kỹ thuật số đầu tiên trên thế giới. Công nghệ giúp số hoá toàn bộ sản phẩm, nâng cao trải nghiệm tổng thể của người tiêu dùng như: phòng thử đồ 3D, máy quét chân…
Từ đó, người dùng có được trải nghiệm lựa chọn sản phẩm phù hợp theo thông số chính xác của cơ thể. Tất cả hành động của khách hàng được RetailX ghi nhận để nghiên cứu dữ liệu, đưa ra giải pháp riêng cho từng cửa hàng.
“Các doanh nghiệp bán lẻ của Việt Nam hiện đang tập trung phát triển theo chiều sâu bằng cách tối ưu chi phí vận hành, tối ưu danh mục hàng hóa, tồn kho, cũng như khai thác tối đa tiềm năng từ dữ liệu khách hàng… cho từng cửa hàng cụ thể. Và việc ứng dụng công nghệ AI vào quản lý kinh doanh sẽ là xu thế tất yếu giúp các doanh nghiệp Việt giải quyết bài toán này với chi phí tiết kiệm nhất”, bà Giang nhận xét.
Hơn hết, phía CUE cho biết, chi phí triển khai RetailX không tốn kém như nhiều doanh nghiệp lo ngại, có thể tuỳ chỉnh theo yêu cầu của từng ngành nghề, và đề cao tính bảo mật của dữ liệu theo các tiêu chuẩn của châu Âu.
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
Microsoft vừa thông báo bổ nhiệm Giám đốc Marketing (CMO) mới trong nỗ lực tập trung vào “kỷ nguyên của AI”.
Microsoft bổ nhiệm CMO mới trong bối cảnh tập trung mạnh vào AI
Sau 32 năm làm việc, Giám đốc Marketing của Microsoft, Chris Capossela, sẽ chính thức rời ghế trong thời kỳ mà Microsoft gọi là “kỷ nguyên mới của AI”.
Microsoft tiết lộ rằng ông Takeshi Numoto, cựu phó chủ tịch và giám đốc marketing thương mại, sẽ đảm nhận vị trí CMO.
CEO Microsoft Nadella viết: “Takeshi là ‘hạt giống’ trong quá trình chuyển đổi Đám mây của chúng tôi. Anh ấy là một nhà tư tưởng hệ thống tuyệt vời, người làm việc xuyên suốt trên tất cả các chức năng của Microsoft từ kỹ thuật, tài chính, vận hành đến bán hàng (sales), và anh ấy đã xây dựng nên một đội ngũ lãnh đạo marketing tuyệt vời.”
Những thay đổi về các vị trí lãnh đạo cấp cao này diễn ra trong bối cảnh khi Microsoft đang tập trung đầu tư vào AI để thúc đẩy tăng trưởng. Microsoft đã đầu tư 13 tỷ USD vào công ty khởi nghiệp AI OpenAI, đơn vị sở hữu ChatGPT.
Trong báo cáo thu nhập quý 3 năm 2023 mới đây, Microsoft cũng chứng kiến sự tăng trưởng tích cực. Doanh thu của bộ phận Đám mây thông minh đã tăng 19% lên 24,3 tỷ USD chỉ trong 3 tháng qua nhờ mối quan hệ đối tác đám mây với gã khổng lồ Oracle.
Ở một khía cạnh khác, Microsoft gần đây cũng đã kết thúc cuộc đàm phán kéo dài gần 2 năm với thương vụ mua lại Activision Blizzard trị giá 75 tỷ USD.
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
Nhà đồng sáng lập Google Brain Andrew Ng nói rằng các công ty công nghệ lớn (Big Tech) đang nói dối về nguy cơ AI sẽ xóa sổ loài người vì muốn chiếm lĩnh thị trường.
Co-founder Google Brain: Big Tech đang nói dối về nguy cơ AI xóa sổ loài người vì muốn chiếm lĩnh thị trường
Theo đó, trong một chia sẻ mới đây từ BI, chuyên gia AI hàng đầu và cũng là người đồng sáng lập Google Brain, Andrew Ng cho biết các công ty công nghệ lớn đang làm dấy lên lo ngại về rủi ro của AI là để chiếm lĩnh thị trường và giảm bớt sự cạnh tranh.
Google Brain là một nhóm nghiên cứu AI chuyên về phương pháp học sâu (deep learning), bộ phận này đã sáp nhập với DeepMind (đã được Google mua lại) vào đầu năm 2023.
Được thành lập vào năm 2011, Google Brain đã kết hợp các nghiên cứu học máy mở với các hệ thống thông tin và tài nguyên điện toán quy mô lớn.
Andrew Ng là giáo sư phụ trợ tại Đại học Stanford, ông cũng là người đã từng dạy Sam Altman, hiện là CEO của OpenAI (ChatGPT).
Ông nói: “Chắc chắn có những công ty công nghệ lớn không muốn phải cố gắng cạnh tranh với các mã nguồn mở khác, vì vậy họ đang tạo ra những nỗi sợ hãi về AI, dấy lên lo ngại rằng AI sẽ xâm chiếm con người.”
Vào tháng 5, các chuyên gia và CEO về AI đã ký một tuyên bố từ Trung tâm An toàn AI trong đó so sánh những rủi ro do AI gây ra với chiến tranh hạt nhân và cả đại dịch.
CEO OpenAI Sam Altman, CEO DeepMind Demis Hassabis và CEO Anthropic Dario Amodei (mới đây đã được Google đầu tư 2 tỷ USD) đều ghi tên mình vào tuyên bố công khai.
Trong khi các chính phủ trên khắp thế giới cũng đang tìm cách quản lý AI, với lý do lo ngại về sự an toàn, khả năng mất việc làm và thậm chí là nguy cơ tuyệt chủng của loài người.
Ông Ng cho biết ý tưởng rằng AI có thể xóa sổ loài người có thể dẫn đến việc các đề xuất về yêu cầu được cấp phép cho AI sẽ được chấp thuận, và điều này có nguy cơ làm phá hủy sự đổi mới. Ông nói thêm rằng bất kỳ quy định nào về AI cũng phải được xây dựng một cách chu đáo.
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
Gã khổng lồ tìm kiếm Baidu của Trung Quốc mới đây đã ra mắt phiên bản mới nhất của mô hình ngôn ngữ lớn Ernie được gọi là Ernie 4 cho biết phiên bản này sẽ tốt như ChatGPT của OpenAI.
Gã khổng lồ tìm kiếm Baidu của Trung Quốc: Ernie 4 tốt như ChatGPT của OpenAI
Theo đó, Baidu đã chính thức ra mắt mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) Ernie phiên bản mới nhất được đặt tên là Ernie 4.
Người sáng lập và CEO Robin Li cho biết trong một hội nghị công nghệ mới đây tại Trung Quốc rằng quyền truy cập sớm với Ernie 4 sẽ chỉ dành cho những người được mời thay vì ra mắt rộng rãi cho công chúng.
CEO này cho biết phiên bản mới nhất Ernie 4 là một bản nâng cấp toàn diện so với phiên bản tiền nhiệm, cho thấy những cải tiến đáng kể về khả năng hiểu, tạo, logic, bộ nhớ và hiệu suất tổng thể của nó “không thua kém gì so với GPT-4” (hiện được tích hợp trong ChatGPT của OpenAI).
CEO này cũng giới thiệu Baidu GBI, một sản phẩm dựa trên AI (trí tuệ nhân tạo) mà doanh nghiệp đã tạo ra với mục tiêu cung cấp các hỗ trợ tương tác ngôn ngữ tự nhiên (natural language interaction) và xử lý phân tích cơ sở dữ liệu chéo (cross-database analysis), cùng với đó là nhiều chức năng khác.
Theo giới thiệu, Baidu GBI (tương tự như Power BI của Microsoft) có thể thực hiện các công việc phân tích dữ liệu mà con người phải mất vài ngày mới hoàn thành chỉ trong “vài phút”.
“Người dùng Trung Quốc thích nắm bắt các công nghệ mới và các mô hình ngôn ngữ lớn là động lực thúc đẩy một chu kỳ tăng trưởng kinh tế mới.” CEO này nói.
Baidu đã phát hành phiên bản Ernie 3.5 vào tháng 6, tuyên bố rằng nó hoạt động tốt hơn ChatGPT 3.5 của OpenAI và sẽ đánh bại GPT-4 ở một số kỹ năng tiếng Trung.
Ernie Bot, được Baidu công bố vào tháng 3 cũng là câu trả lời công khai đầu tiên của Trung Quốc cho làn sóng AI tổng quát (Generative AI) mà đại diện là ChatGPT.
Theo CLSA, Trung Quốc hiện có ít nhất 130 mô hình ngôn ngữ lớn, chiếm 40% tổng số toàn cầu và chỉ sau 50% của Mỹ.
Theo Haifeng Wang, giám đốc công nghệ (CTO) của Baidu, khả năng của Ernie đã được cải thiện 30% trong vài tháng qua, ứng dụng này đã thu hút được khoảng 45 triệu người dùng, 825 ứng dụng và 500 plug-in đã được tạo ra dựa trên nó.
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
Geoffrey Hinton, nhà khoa học máy tính và được mệnh danh là “Cha đẻ của AI”, cho biết trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tự viết lại ‘code’ của chính nó để thoát ra khỏi sự kiểm soát.
Cha đẻ của AI: AI có thể tự phát triển để thoát khỏi sự kiểm soát
Theo đó, trong một cuộc phỏng vấn mới đây với chương trình “60 Minutes” của CBS, Geoffrey Hinton cho biết rằng các công nghệ AI có thể phát triển nhanh chóng và đạt được khả năng thông minh hơn con người “trong vòng 5 năm tới”. Nếu điều đó xảy ra, AI có thể phát triển vượt quá khả năng kiểm soát của con người.
“Một trong những cách mà các hệ thống này có thể thoát ra khỏi sự kiểm soát đó là tự viết lại những mã máy tính của riêng chúng. Và đó là điều chúng ta cần phải thực sự lo lắng.”
Nói về Hinton, ông giành được Giải thưởng Turing (Turing Award) năm 2018 cho công trình tiên phong trong nhiều thập kỷ về công nghệ AI và học sâu (deep learning). Ông cũng đã từ bỏ vị trí phó chủ tịch và chuyên gia kỹ thuật tại Google vào tháng 5 mới đây với mục tiêu là “có thể thoải mái lên tiếng về những rủi ro do AI gây ra.”
Ông cho biết, con người, bao gồm cả các nhà khoa học đã tạo ra AI ngày nay vẫn chưa thể hiểu đầy đủ về cách thức hoạt động và phát triển của công nghệ này. Nhiều nhà nghiên cứu AI thoải mái thừa nhận sự thiếu hiểu biết đó: Vào tháng 4, CEO Sundar Pichai của Google đã gọi đây là vấn đề “hộp đen” của AI.
Ông mô tả, các nhà khoa học thiết kế các thuật toán cho hệ thống AI để lấy thông tin từ các tập dữ liệu có sẵn, như internet. Khi các thuật toán có khả năng học tập (learning algorithm) này tương tác sâu với dữ liệu, nó sẽ tạo ra các mạng lưới thần kinh phức tạp có khả năng thực hiện tốt mọi việc.
Ở một khía cạnh khác, nó có thể tạo ra những thứ mới ngoài tầm kiểm soát.
Tương lai của AI thực sự là thứ gì đó không chắc chắn.
“Cha đẻ của AI” cũng nhấn mạnh, trường hợp xấu nhất là tương lai bất ổn và các ngành như chăm sóc sức khỏe đã được hưởng lợi rất nhiều từ AI.
Ông cũng lưu ý đến sự lan truyền của những thông tin hay nội dung sai lệch do AI tạo ra. Ông kêu gọi các cá nhân và tổ chức cần nghiên cứu thêm để hiểu rõ hơn về AI, các quy định của chính phủ nhằm hạn chế rủi ro và các lệnh cấm trên toàn thế giới đối với các robot được hỗ trợ bởi AI được sản xuất để phục vụ cho mục tiêu quân sự.
Cuối cùng, ông còn cho biết rằng nhân loại có thể đang ở “một bước ngoặt”, đồng thời cho biết thêm rằng các nhà lãnh đạo công nghệ và chính phủ phải xác định “liệu có nên phát triển những thứ công nghệ tương tự hơn nữa hay không và phải làm gì để tự bảo vệ mình”.
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
Dữ liệu phân tích từ mạng xã hội việc làm LinkedIn dự báo rằng khoảng 65% các kỹ năng công việc sẽ thay đổi vì AI (trí tuệ nhân tạo) đến năm 2030.
Dữ liệu từ LinkedIn: 65% các kỹ năng công việc sẽ thay đổi vì AI
Trí tuệ nhân tạo (AI) trong thời gian khoảng hơn 1 năm trở lại đây có lẽ là một trong những từ khoá được nhắc đến nhiều nhất, không chỉ riêng với những người làm công nghệ mả còn cả với bất kỳ ai đã, đang và sẽ tham gia vào thế giới việc làm.
Từ việc làm thay đổi sâu sắc bản chất của việc làm trên toàn thế giới khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hiểu được những năng suất và cơ hội tăng trưởng mà nó có thể mang lại, đến cách người dùng có thể tương tác với thế giới internet.
Dữ liệu phân tích từ LinkedIn mới đây chỉ ra rằng đến năm 2030, sẽ có những sự thay đổi lớn về yêu cầu của các kỹ năng làm việc khi AI ngày càng trở nên phổ biến và được ứng dụng rộng rãi hơn, 65% là con số dự báo cho sự thay đổi.
Chỉ trong hai năm qua, dữ liệu của LinkedIn cho thấy số lượng danh sách việc làm đề cập cụ thể đến công nghệ AI hoặc các thuật ngữ liên quan khác như AI tổng hợp, đã tăng lên hơn gấp đôi.
Nhu cầu tuyển dụng các vị trí về AI tăng nhanh hơn đến 17% so với các công việc không liên quan đến AI.
Hơn nữa, 57% người lao động đã bày tỏ sự quan tâm sâu sắc đến việc mở rộng kiến thức của họ về công nghệ mang tính đột phá này.
Bất chấp những quan niệm sai lầm nếu có, mục tiêu chính của việc đưa AI vào nơi làm việc là nâng cao chứ không phải làm lu mờ sức mạnh nội tại của con người.
Bằng cách tận dụng AI, doanh nghiệp có thể giảm tải các công việc lặp đi lặp lại ít mang tính sáng tạo, mở đường cho việc hướng tới những công việc cần nhiều yếu tố con người — những nỗ lực đòi hỏi sự đồng cảm, sự hiểu biết sâu sắc và hơn thế nữa.
Trong bối cảnh mới này, trách nhiệm và ảnh hưởng của bộ phận nhân sự và tuyển dụng (HR) ngày càng trở nên rõ ràng hơn.
Vai trò của họ không còn chỉ giới hạn ở việc tuyển dụng hay học tập và phát triển. Họ đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành tầm nhìn chiến lược của các tổ chức đồng thời đảm bảo họ có đủ kỹ năng để thực hiện tầm nhìn đó.
COO của LinkedIn, Dan Shapero, đã nhấn mạnh vai trò ngày càng mang tính chiến lược của các chuyên gia nhân sự trong tổ chức của họ ngày nay: “Họ sẽ phải dẫn dắt công ty của mình thông qua một cuộc chuyển đổi kỹ năng lớn được thúc đẩy bởi AI.”
Dữ liệu của LinkedIn cũng cho thấy 90% các chuyên gia về nhân sự nhận thức được tầm quan trọng của yếu tố chiến lược trong vai trò của họ. Hơn nữa, 61% trong số họ đã bắt đầu đưa các công cụ AI vào quy trình làm việc hàng ngày của họ, trong khi một tỷ lệ tương tự tích cực khuyến khích các hoạt động đào tạo lấy AI làm trọng tâm.
Dữ liệu chứng rằng đối với phần lớn các chuyên gia nhân sự, AI không phải là một xu hướng nhất thời. Nó được coi là nền tảng sẽ định hình các chức năng của họ, đặc biệt là trong việc tăng cường các mối quan hệ và tương tác giữa con người với con người.
Đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, việc theo dõi sự tiến bộ của AI không còn là thứ gì đó xa vời mà đó là một điều bắt buộc.
Khi AI đóng vai trò trung tâm trong quá trình ra quyết định của tổ chức, hình ảnh mô tả chân dung của một nhà lãnh đạo cũng sẽ biến đổi. Những nhà lãnh đạo của ngày mai sẽ là những người khéo léo kết hợp sự hiểu biết về công nghệ với trí tuệ cảm xúc (EQ) sâu sắc.
Tóm lại, sự phát triển của AI mang theo rất nhiều thách thức và cả những triển vọng. Khi ranh giới giữa năng lực con người và khả năng công nghệ ngày càng trở nên mơ hồ, cá nhân lẫn doanh nghiệp cần phải chuyển từ tập trung hạn hẹp vào việc thực hiện nhiệm vụ sang một cái nhìn bao quát hơn về sự phát triển toàn diện của con người.
Các nhà lãnh đạo và tổ chức có tư duy tiến bộ trong việc kết hợp hài hòa giữa AI với tiềm năng con người chắc chắn sẽ có nhiều lợi thế trong thế giới việc làm đang không ngừng thay đổi này.
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 cập nhật thông tin mới đây từ Reuters, đơn vị sở hữu chatbot AI ChatGPT, OpenAI đang khám phá khả năng để tự sản xuất chip AI riêng.
OpenAI (sở hữu ChatGPT) muốn tự sản xuất chip AI riêng
Theo đó OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT, đang khám phá các khả năng mới trong việc tự sản xuất chip trí tuệ nhân tạo (AI) riêng.
Quyết định được cho là đưa ra trong bối cảnh việc vận hành các mô hình AI như ChatGPT đang rất tốn kém khi phải phụ thuộc vào nguồn cung chip từ bên ngoài (Nvidia).
Về tổng thể, khi nói đến các đơn vị xử lý đồ họa, Nvidia hiện là doanh nghiệp thống trị, hãng này hiện kiểm soát hơn 80% thị trường toàn cầu về chip được sử dụng để chạy các ứng dụng AI như ChatGPT.
Vừa giải quyết bài toán chi phí vừa có thể đáp ứng nguồn cung đang rất khan hiếm là mục tiêu của OpenAI.
Theo phân tích của nhà phân tích Stacy Rasgon từ Bernstein, mỗi truy vấn tìm kiếm (từ khoá) tốn khoảng 0.04 USD (4 cents). Nếu lượng người dùng ChatGPT tăng lên 1/10 quy mô tìm kiếm của Google, thì chatbot sẽ cần số GPU trị giá khoảng 48,1 tỷ USD và số chip trị giá khoảng 16 tỷ USD mỗi năm để duy trì hoạt động.
Chip AI tuỳ chỉnh được cho là kỷ nguyên tiếp theo của ngành chip khi không chỉ OpenAI mà các big tech khác như Meta, Amazon hay Microsoft cũng đang nỗ lực tự sản xuất chip AI riêng thay vì là phụ thuộc vào các công ty như Nvidia.
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 LinkedIn vừa giới thiệu công cụ tối ưu hoá quảng cáo mới được hỗ trợ bởi công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo).
LinkedIn giới thiệu công cụ tối ưu quảng cáo bằng AI mới
Với tên gọi là Accelerate (Tăng tốc), tính năng quảng cáo mới được thiết kế nhằm mục tiêu giúp nhà quảng cáo thực hiện các hoạt động tối ưu hóa quảng cáo một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn từ trình quản lý chiến dịch Campaign Manager.
Dựa trên các hiểu biết về dữ liệu, công cụ mới vừa giúp tiết kiệm thời gian tối ưu và tài nguyên đồng thời vừa nâng cao hiệu suất quảng cáo tổng thể.
Để sử dụng tính năng Accelerate, nhà quảng cáo hãy đăng nhập vào Campaign Manager rồi làm theo các bước đơn giản dưới đây:
Chọn mục tiêu chiến dịch và sau đó cân nhắc nên sử dụng phương pháp xây dựng chiến dịch theo kiểu cũ hay là “Accelerate” mới.
Cung cấp URL trang đích cho sản phẩm muốn quảng cáo.
LinkedIn sau đó sẽ sử dụng AI để phân tích website (landing page) mà nhà quảng cáo đã chia sẻ, LinkedIn Company Page cũng như các dữ liệu quảng cáo lịch sử của tài khoản để đề xuất các giải pháp quảng cáo tối ưu.
LinkedIn cũng sẽ sử dụng các dữ liệu có được để xây dựng các nội dung quảng cáo và nhóm đối tượng mục tiêu, nhà quảng cáo có thể sửa nội dung và hình ảnh nếu muốn.
Accelerate hay tính năng tối ưu quảng cáo được hỗ trợ bởi AI của LinkedIn hoạt động như thế nào?
Bằng cách tận dụng AI, công cụ tối ưu quảng cáo mới có thể tự động lựa chọn các nội dung và vị trí hiển thị quảng cáo hiệu quả nhất, sau đó điều chỉnh chiến lược giá thầu quảng cáo dựa trên những gì có được.
Công cụ mới được tích hợp nhiều tính năng tự động hóa, bao gồm cả tính năng dự báo đối tượng để tối ưu hoá hoạt động nhắm mục tiêu (Targeting) tới những khách hàng có tiềm năng cao nhất.
“Đối với các B2B Marketer, việc xây dựng các chiến dịch tiếp cận và gây ảnh hưởng đến các nhóm đối tượng mục tiêu không phải là nhiệm vụ dễ dàng, đặc biệt là khi nguồn lực của doanh nghiệp eo hẹp. Nhà quảng cáo cũng mất rất nhiều thời gian cho việc cài đặt và tối ưu quảng cáo dựa trên các mục tiêu đề ra.
“Tính năng Accelerate được ra đời để giải quyết vấn đề này. Nhờ vào công nghệ AI, LinkedIn có thể giúp cải thiện 47% chi phí trên mỗi chuyển đổi (CPA, CPC), giảm đến 21% chi phí để tìm kiếm mỗi khách hàng tiềm năng (Lead) 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
DALL-E 3 đang được tích hợp vào ChatGPT, Bing, và một số sản phẩm thiết kế khác của Microsoft. Cùng MarketingTrips tìm hiểu chi tiết trong bài viết này.
DALL-E 3 đang được tích hợp vào ChatGPT và Bing
OpenAI (sở hữu ChatGPT) theo đó mới đây đã chia sẻ một số thông tin mới về DALL-E 3, phiên bản mới nhất của hệ thống AI (trí tuệ nhân tạo) có khả năng chuyển văn bản thành hình ảnh (text-to-image AI system).
DALL·E 3 sẽ sớm được ra mắt và tích hợp vào ChatGPT Plus, ChatGPT Enterprise, AI Image Creator của Bing và cả Microsoft Designer.
DALL-E 3 là gì và có gì mới với DALL·E 3.
Theo giới thiệu từ chính website của OpenAI, DALL-E 3 là hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng chuyển đổi từ văn bản (Text) thành hình ảnh (Image).
DALL E 3 được xây dựng với mục đích tạo ra chính xác các hình ảnh phù hợp với các hướng dẫn bằng văn bản đầu vào của người dùng.
Bạn có thể xem video bên dưới để hiểu rõ hơn về hệ thống AI này.
Hệ thống mới sẽ được xây dựng dựa trên nền ChatGPT, cho phép người dùng tương tác liền mạch giữa nền tảng văn bản và hình ảnh.
Cơ chế an toàn của DALL-E 3.
Việc tập trung vào các tính năng an toàn cũng là một điểm mạnh của DALL-E 3, chúng bao gồm các biện pháp nhằm mục tiêu giảm nhẹ hoặc ngăn chặn các nội dung bạo lực, người lớn hoặc gây thù địch.
Ngoài ra, DALL-E 3 cũng sẽ từ chối tạo ra các hình ảnh có chứa các nhân vật của công chúng (người có ảnh hưởng) hoặc bắt chước phong cách của các nghệ sĩ nổi tiếng.
Các nhà phát triển của OpenAI cũng đang tìm cách giúp người dùng xác định những hình ảnh do AI tạo ra (AI-generated images) nhằm hạn chế các hiểu lầm có thể có.
DALL·E 3 hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm và sẽ sớm được công bố.
Cách các nghệ sĩ và người sáng tạo nội dung có thể từ chối DALL-E 3 thu thập dữ liệu.
Cũng giống như tất cả các mô hình AI khác, DALL-E 3 được đào tạo dựa trên các dữ liệu công khai, bao gồm cả văn bản và hình ảnh. Quá trình được đào tạo này cũng hoạt động tương tự như cách con người học hỏi và tiếp thu kiến thức.
Ví dụ: sau khi kiểm tra nhiều hình ảnh khác nhau về loài mèo, AI có thể tạo ra một hình ảnh hoàn toàn mới, độc đáo về một con mèo — điều này giống như cách một người có thể vẽ phác họa một con mèo sau khi xem nhiều hình ảnh khác nhau về mèo.
Nhằm mục tiêu đảm bảo các quyền sở hữu nội dung của các nghệ sĩ và người sáng tạo nội dung số, OpenAI cung cấp 2 cách để họ có thể từ chối việc DALL-E 3 thu thập dữ liệu với mục tiêu học hỏi và đào tạo mô hình.
Chủ sở hữu website có thể chặn GPTBot, một trình thu thập dữ liệu web được thiết kế để thu thập dữ liệu đào tạo, truy cập vào website của nhà sáng tạo. Thêm GPTBot vào giao thức robots.txt của website là một cách thức hiệu quả để chặn việc thu thập dữ liệu.
Tương lai của hoạt động sáng tạo nội dung với Generative AI.
Với tư cách là những người làm marketing và sáng tạo nội dung, các công cụ như DALL-E 3 thực sự có thể tạo ra một cuộc cách mạng về hoạt động xây dựng và sáng tạo nội dung, hay cả các công việc liên quan đến sản xuất và thiết kế (Production).
Ngoài khả năng tạo văn bản và hình ảnh, khi việc tạo ra các video sẽ sớm trở nên đơn giản và nhanh chóng hơn, marketer sẽ tiếp tục có nhiều cách hơn để tạo ra các “vật liệu” marketing có giá trị.
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 cho biết hiện trợ lý ảo Meta AI đang sử dụng dữ liệu công khi từ các bài đăng trên Facebook và Instagram để đào tạo hệ thống.
Chatbot AI mới của Meta sử dụng dữ liệu từ Facebook và Instagram để đào tạo
Theo đó, trong một chia sẻ với Reuters, CEO Meta cho biết đã sử dụng các bài đăng công khai (Public Post) trên mạng xã hội Facebook và Instagram để đào tạo trợ lý ảo Meta AI mới của mình, các bài đăng ở chế độ riêng tư (only me, giới hạn với bạn bè…) sẽ không được sử dụng để đảm bảo quyền riêng tư.
Meta cũng cho biết rằng nền tảng không sử dụng các cuộc trò chuyện riêng tư trên các nền tảng hay sản phẩm nhắn tin của mình làm dữ liệu đào tạo cho mô hình.
Ông Nick Clegg, người đứng đầu bộ phận chính sách toàn cầu của Meta cho biết:
“Chúng tôi đã cố gắng loại trừ các tập dữ liệu có nhiều thông tin cá nhân. Phần lớn dữ liệu được Meta sử dụng để đào tạo là dữ liệu được công khai.”
Ông trích dẫn mạng xã hội LinkedIn là một ví dụ về một trang web có nội dung mà Meta cố tình chọn không sử dụng vì lo ngại về quyền riêng tư.
Về trình trợ lý Meta AI, đây là sản phẩm quan trọng nhất trong số các công cụ AI (trí tuệ nhân tạo) hướng tới người tiêu dùng.
Meta đã tạo ra trợ lý này bằng cách sử dụng một mô hình tùy chỉnh dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn Llama 2 mà nền tảng đã phát hành mới đây, cũng như một mô hình mới có tên là Emu, công cụ có thể tạo ra hình ảnh từ các câu lệnh (prompts) bằng văn bản (như cách tương tác với ChatGPT).
Ông Clegg cho biết các bài đăng công khai trên Facebook và Instagram được sử dụng để đào tạo Meta AI bao gồm cả văn bản và hình ảnh.
Meta cũng đã áp đặt các hạn chế về an toàn đối với những nội dung mà Meta AI có thể tạo ra, chẳng hạn như lệnh cấm tạo hình ảnh của các nhân vật của công chúng.
Về khía cạnh bản quyền, trong khi một số công cụ sử dụng dữ liệu có sẵn để đào tạo mô hình, các công cụ khác lại sử dụng những dữ liệu bản quyền.
Ví dụ, OpenAI (sở hữu ChatGPT) đã ký hợp đồng 6 năm với nhà cung cấp nội dung Shutterstock để có quyền truy cập và sử dụng thư viện hình ảnh, video và âm nhạc cho mục đích đào tạo.
Khi được hỏi liệu Meta có thực hiện bất kỳ bước nào tương tự để tránh sao chép hình ảnh có bản quyền hay không, người phát ngôn của Meta đã chỉ ra các điều khoản dịch vụ mới trong đó cấm người dùng tạo các nội dung vi phạm quyền riêng tư và quyền sở hữu trí tuệ.
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
Chatbot AI ChatGPT vừa bổ sung thêm một loạt các tính năng mới như khả năng nghe, nói và xử lý hình ảnh.
ChatGPT ra mắt tính năng nghe, nói và hình ảnh mới
Theo thông tin công bố của OpenAI, ChatGPT giờ đây có thể “thấy, nghe và nói” hoặc ít nhất là hiểu lời nói, trả lời bằng giọng nói tổng hợp và xử lý hình ảnh.
Bản cập nhật mới và lớn của OpenAI kể từ khi giới thiệu GPT-4 sẽ cho phép người dùng chọn tham gia vào những cuộc trò chuyện bằng giọng nói trên ứng dụng di động của ChatGPT, người dùng có thể chọn từ 5 giọng nói tổng hợp khác nhau. Người dùng hiện cũng có thể chia sẻ hình ảnh với ChatGPT.
OpenAI cho biết những thay đổi mới này sẽ được triển khai cho nhóm người dùng có trả phí trong hai tuần tới. Mặc dù tính năng giọng nói sẽ bị giới hạn ở ứng dụng iOS và Android, nhưng khả năng xử lý hình ảnh sẽ có sẵn trên tất cả các nền tảng.
Trong cuộc đua về AI, OpenAI hiện là đơn vị nhận được nhiều vốn nhất với khoản đầu tư thêm 10 tỷ USD từ Microsoft, đây cũng là khoản đầu tư về AI lớn nhất trong năm 2023, theo PitchBook.
Vào tháng 4, OpenAI được cho là đã hoàn tất đợt bán cổ phần trị giá 300 triệu USD với mức định giá từ 27 tỷ đến 29 tỷ USD.
Mặc dù AI vẫn là công nghệ đầy hứa hẹn, nhiều chuyên gia cũng đã bày tỏ sự lo ngại về giọng nói tổng hợp do AI tạo ra, mối đe dọa từ deepfake (ví dụ khuôn mặt ảo) và hơn thế nữa.
OpenAI cũng cam kết không giữ lại các đoạn âm thanh của người dùng và bản thân các đoạn âm thanh đó cũng không được sử dụng để cải thiện các mô hình AI của OpenAI.
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
Gã khổng lồ thương mại điện tử (eCommerce) Amazon vừa cho biết sẽ đầu tư 4 tỷ USD vào công ty trí tuệ nhân tạo Anthropic, vốn được coi là đối thủ của ChatGPT (OpenAI).
Amazon đầu tư 4 tỷ USD vào Anthropic, đối thủ của ChatGPT
Động thái này của Amazon một lần nữa cho thấy làn sóng phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) cũng như sức ảnh hưởng của nó đối với sự tồn tại của các doanh nghiệp trong tương lai. Amazon muốn bắt kịp các đối thủ như Microsoft, OpenAI và Google.
Nói về Anthropic, đây là công ty khởi nghiệp (startup) được thành lập khoảng 2 năm trước bởi các cựu giám đốc nghiên cứu của OpenAI, công ty này mới đây cũng đã cho ra mắt chatbot AI mới có tên Claude 2.
Cũng theo thông báo, Amazon và Anthropic hiện là đối tác chiến lược trong đó Amazon sẽ cung cấp hệ thống hạ tầng đám mây (Cloud) cho Anthropic. Anthropic cho biết họ cũng sẽ cung cấp cho khách hàng của AWS (nền tảng đám mây của Amazon) quyền truy cập sớm vào các tính năng của Claude 2 cũng như các ứng dụng liên quan.
Anthropic cũng sẽ sử dụng chất bán dẫn tùy chỉnh do AWS thiết kế để đào tạo các mô hình nền tảng làm cơ sở cho các ứng dụng AI của mình. Các mô hình nền tảng là các chương trình AI lớn được đào tạo dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ để chúng có thể giải quyết nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Về tổng thể, Amazon đang tìm cách định vị mình là “cửa hàng tổng hợp” (one-stop shop) đối với các sản phẩm AI. Gã khổng lồ thương mại điện tử này cũng sẽ thiết kế chip riêng để đào tạo các mô hình AI khổng lồ.
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
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
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
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
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
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
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
Khám phá một vài nền tảng chính của AI mà doanh nghiệp nên ưu tiên xây dựng để có thể thúc đẩy hiệu suất của các hoạt động marketing.
Thúc đẩy hiệu suất Marketing thông qua AI với các nền tảng ưu tiên chính
AI (trí tuệ nhân tạo) đang chuyển đổi ngành marketing nói chung theo nhiều cách sâu sắc và thú vị khác nhau. Từ việc sử dụng AI để thúc đẩy các kết nối mới với khách hàng, xây dựng quảng cáo tự động đến tận dụng dữ liệu thu thập được để thấu hiểu về hành vi của khách hàng và đưa ra các dự báo mới.
Tuy nhiên, dù cho AI đang được phóng đại đến mức nào hay sức ảnh hưởng của nó ra sao, có một sự thật khác là nó là do chính con người tạo ra và chỉ thực sự có tác dụng dưới bàn tay của con người. Ngay cả với trong ngành marketing, nếu các marketer không tận dụng nó một cách đúng đắn và hiệu quả, AI về cơ bản cũng chỉ là một thứ công nghệ không hơn không kém.
Điều đó có nghĩa là khi nói về việc ứng dụng AI trong Marketing, thứ cần được quan tâm và thảo luận nhiều nhất không phải là công nghệ mà là con người, chính các marketer mới là người đưa ra các mục tiêu, cách sử dụng, liên kết AI đến các mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp để từ đó các hoạt động marketing có thể được đo lường một cách chính xác và toàn diện.
Trong bối cảnh hiện tại, với sự phát triển chóng mặt của các yếu tố công nghệ trong đó có AI, ngay cả với những người làm marketing giỏi nhất cũng khó có thể tự tin về việc liệu họ có thể khai thác được toàn bộ các sức mạnh của AI để thúc đẩy sự tăng trưởng của doanh nghiệp hay không hay nói cách khác, dù họ là ai và giỏi đến mức nào thì họ cũng cần phải bắt đầu khám phá từ những thứ căn bản nhất, từ các nền tảng có được, họ sẽ dần nhận thức được việc họ nên làm và hơn thế nữa.
Dưới đây là một số nền tảng chính để các marketer làm điều đó trong kỷ nguyên AI.
1. Sẵn sàng: Hãy xây dựng các nền tảng phù hợp để thúc đẩy sức mạnh của AI.
Khi nói đến các công cụ hay cách thức vận hành của các nền tảng AI, có một khía cạnh rất quan trọng nhưng thường bị bỏ qua đó là mối quan hệ nhân quả giữa dữ liệu đầu vào (Inputs) mà bạn cung cấp cho AI và những gì bạn có thể nhận được (Outputs, Outcomes), bao gồm cả các dữ liệu đầu ra lẫn những thành quả kinh doanh khác.
Thực tế là AI học hỏi từ các dữ liệu và kinh nghiệm mà con người cung cấp. Chất lượng đầu vào càng cao thì kết quả đầu ra càng tốt.
Ở khía cạnh làm marketing, khi các marketer tăng cường chiến lược đo lường, cải thiện chất lượng của đối tượng mục tiêu (target audience), cũng như dữ liệu chuyển đổi, điều này có thể giúp các công cụ AI tối đa hóa ROI của chiến dịch một cách hiệu quả hơn.
Điều này đặc biệt đúng khi dữ liệu đầu vào là các dữ liệu của bên thứ nhất (first-party data) bởi vì nó đến từ các điểm chạm hay mối quan hệ trực tiếp giữa khách hàng với thương hiệu, loại dữ liệu này đặc biệt quan trọng với doanh nghiệp trong bối cảnh mới, khi các nền tảng và ứng dụng dần hạn chế việc theo dõi dữ liệu (cookies) người dùng.
Nhà bán lẻ thời trang nhanh H&M là một ví dụ điển hình về cách sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất để cải thiện hiệu suất của chiến dịch.
Người đứng đầu bộ phận truyền thông toàn cầu của H&M, Kristoffer Ullenius, và nhà phân tích phương tiện kỹ thuật số toàn cầu của H&M là Katarina Ahlner nói:
“Trước đây chúng tôi không tối ưu hóa các chiến dịch Tìm kiếm có trả phí (paid Search) của mình để tìm kiếm khách hàng mới, giờ đây chúng tôi đã bắt đầu suy nghĩ lại.”
H&M bắt đầu bằng cách tìm hiểu sâu hơn về giá trị của từng phân khúc khách hàng (customer segment), sử dụng mô hình vòng đời khách hàng (customer life-cycle) bắt nguồn từ dữ liệu của bên thứ nhất.
Các marketer của H&M từ đây có thể xác định những người mua thường xuyên và phân bổ ngân sách ít hơn vào việc tiếp cận họ thông qua các chiến dịch quảng cáo có trả phí, thay vào thương hiệu sẽ tập trung tìm kiếm các khách hàng mới.
Cách tiếp cận này, cùng với việc chuyển sang sử dụng chiến lược đặt giá thầu dựa trên tỷ suất lợi nhuận đầu tư trên chi tiêu quảng cáo mục tiêu (target ROAS), đã giúp H&M tăng doanh thu trực tuyến từ lên hơn 70% mỗi năm chỉ riêng từ quảng cáo tìm kiếm (Search Ads).
2. Tối đa hóa kết quả: Tìm kiếm mức tăng trưởng có lợi nhuận với các chiến dịch được hỗ trợ bởi AI.
Với các dữ liệu (bên thứ nhất) có được, nhiệm vụ tiếp theo của các marketer đó là sử dụng các chiến dịch được hỗ trợ bởi AI để tối ưu hóa hiệu suất.
Ví dụ, nhà quảng cáo có thể sử dụng kiểu chiến dịch tự động được hỗ trợ bởi AI của Google là Performance Max để tối đa hóa hiệu suất dựa trên mục tiêu, đồng thời tìm kiếm các cơ hội mới mà thương hiệu chưa từng khai thác trước đó.
Nhà quảng cáo chỉ cần đưa ra mục tiêu của chiến dịch, các nội dung quảng cáo, hệ thống được hỗ trợ bởi AI sẽ tự động tạo và chạy chiến dịch quảng cáo hiệu quả trên tất cả các nền tảng của Google.
Samsung gần đây đã thử nghiệm kiểu chiến dịch tối đa hoá hiệu suất (Performance Max Campaign) trên nhiều thị trường khác nhau trên toàn cầu để tìm kiếm các nhu cầu chưa được khai thác của người tiêu dùng và thúc đẩy kết quả gia tăng từ các từ khoá tìm kiếm, kênh và nhóm đối tượng mục tiêu mới.
Người đứng đầu bộ phận D2C Marketing của Samsung cho biết: “Kết quả thật phi thường, chúng tôi đã tăng gấp đôi doanh thu của mình mà không ảnh hưởng quá nhiều đến tỷ suất lợi nhuận đầu tư trên chi tiêu quảng cáo (ROAS).”
3. Thay đổi tư duy: Tổ chức và điều hướng chiến lược để thành công.
Như đã phân tích ở trên, một trong những nền tảng quan trọng nhất quyết định sự thành công của doanh nghiệp trong việc ứng dụng AI đó là con người. Để tận dụng tối đa trí tuệ nhân tạo hay áp dụng nó vào marketing, doanh nghiệp cần có những nhân sự có tư duy tốt, tích cực thử nghiệm và học hỏi, và hơn thế nữa.
Trong một báo cáo gần đây của Harvard, kết hợp với Google, các nhà lãnh đạo trong ngành đã chia sẻ nhiều thứ về cách tối đa hóa AI như một hệ số nhân trong kinh doanh.
Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của tư duy thử nghiệm, học hỏi và mở rộng quy mô, trong đó đề cập đến cách tiếp cận “sẵn sàng thất bại nhiều hơn nhưng học hỏi nhanh hơn để tìm kiếm sớm hơn các giải pháp hiệu quả.”
Để bảo vệ lợi nhuận, các thử nghiệm nên diễn ra trong một phạm vi có kiểm soát với mức độ chấp nhận rủi ro nhất định. Nắm bắt được văn hóa thử nghiệm là một yếu tố quan trọng đối với các tổ chức đang cố gắng có được nhiều lợi ích từ AI.
Những người làm marketing linh hoạt về ngân sách chi tiêu hơn có thể mang lại hiệu suất cao hơn đến 25% so với các đối thủ không sử dụng.
Chiến lược hay cách tiếp cận này cũng có thể trở nên tối ưu hơn nếu các marketer có thể điều chỉnh trực tiếp KPI Marketing với mục tiêu kinh doanh, đồng thời phối hợp chặt chẽ hơn với các phòng ban liên quan trong doanh nghiệp để điều chỉnh các chỉ số tài chính quan trọng.
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
Châu Á chiếm gần 60% dân số thế giới và 45% GDP toàn cầu. Vì lẽ đó, các chuyên gia cho rằng khu vực này cần phải năng động hơn trên thị trường AI, song hiện tại, gần như chỉ có Trung Quốc cho thấy những bước đi cụ thể trên lĩnh vực này trong khu vực.
Châu Á có thực sự đang ngủ quên trên thị trường AI?
Kể từ khi ra mắt các chatbot AI tổng quát như ChatGPT vào tháng 11 năm ngoái, nước Mỹ đã rơi vào vòng xoáy của sự cường điệu, huyên náo cũng như những lời hứa và rủi ro của trí tuệ nhân tạo, theo tạp chí Forbes.
Điều này đã tạo ra hiệu ứng sóng gợn trên toàn thế giới, với việc các nhà đầu tư kỳ vọng lớn vào triển vọng của các công ty có liên quan tới lĩnh vực AI, tiêu biểu như ông lớn ngành chip của Mỹ là Nvidia.
Giá cổ phiếu Nvidia đã tăng cao từ đầu năm 2023, qua đó giúp công ty trở thành hãng chip đầu tiên trên thế giới đạt mức giá trị vốn hóa thị trường (market cap) 1.000 tỷ USD.
Tuy nhiên, các nhà hoạch định chính sách cũng bắt đầu lo lắng về mặt tối của việc phát triển AI, chẳng hạn như làm biến mất một số công việc từng được đảm nhận bởi con người.
Thậm chí, một số doanh nghiệp về AI còn cảnh báo rằng công nghệ mới, nếu không được kiểm soát, có thể gây ra mối đe dọa hiện hữu cho nhân loại.
Đó là lý do châu Á đặc biệt quan tâm tới sự phát triển của AI. Châu Á là nơi chiếm gần 60% dân số thế giới và 45% GDP toàn cầu.
Vì lẽ đó, theo Forbes, châu Á phải là người đi đầu trong việc quản lý rủi ro cũng như tìm kiếm cơ hội trên thị trường AI, song dường như mọi thứ đang không diễn ra theo lý thuyết.
Tất nhiên, Trung Quốc vẫn là ngoại lệ trong khu vực vì lĩnh vực AI là ưu tiên trong chính sách của quốc gia này. Tuy nhiên, các nhà phân tích ở châu Á mà Forbes tiếp cận lại phản bác lại quan điểm rằng châu Á đang chậm chân trên lĩnh vực AI.
Họ chỉ ra rằng Nhật Bản và các nền kinh tế hàng đầu châu Á khác như Hàn Quốc, Đài Loan (Trung Quốc) và Singapore đang đi đầu trong sản xuất chất bán dẫn, mạch tích hợp cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Trong khi Nhật Bản và những nền kinh tế hàng đầu châu Á khác thực sự là những thị trường quan trọng của chuỗi cung ứng chất bán dẫn toàn cầu, vốn đang bị chia cắt do căng thẳng Mỹ-Trung gia tăng, thì một khu vực rộng lớn ở châu Á dường như không bị lay chuyển trước những gì có vẻ như là những thay đổi quan trọng trong nền kinh tế toàn cầu.
Các nền kinh tế như Ấn Độ, Indonesia, Philippines và Việt Nam phụ thuộc rất nhiều vào thương mại cũng như đầu tư để thúc đẩy nền kinh tế của họ và tạo ra việc làm cho người dân. Do đó, các nhà hoạch định chính sách cần tính đến việc thị trường lao động sẽ thay đổi ra sao nếu AI phát triển nhanh hơn mức kiểm soát.
Mặc dù sự phát triển của AI hiện tại cũng phần nào đã được “cường điệu hóa” như những gì thị trường tiền điện tử từng ghi nhận, song câu hỏi đặt ra là liệu chính phủ các quốc gia châu Á có đủ khả năng nắm bắt các cơ hội mới hay không.
Đó là lý do các nền tảng quản trị trong khu vực châu Á, chẳng hạn như ASEAN, APEC,… cần làm gì đó lớn lao hơn thay vì chỉ công bố các chính sách và tích cực tham gia ở cấp độ chính trị về cách quản lý lợi ích kinh tế (mà AI có khả năng mang lại cho nền kinh tế của họ) và trong ứng phó với các rủi ro xã hội.
Một cuộc cách mạng do AI tạo ra có thể vẫn sẽ xuất hiện ở nhiều ngành nghề tại khu vực châu Á. Tuy nhiên, trong trường hợp AI phát triển nhanh và không được kiểm soát đúng cách, nó có thể gây ra tình trạng bất ổn do những thay đổi mà nó tạo ra trên thị trường việc làm, qua đó ảnh hưởng tới sinh kế của người dân. Theo Forbes, các nhà lãnh đạo tại châu Á cần “thức tỉnh” sớm thay vì “ngủ quên” như hiện tại trên thị trường 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
Trong một chia sẻ mới đây qua podcast, Giám đốc điều hành của Meta Mark Zuckerberg đã bày tỏ quan điểm và kế hoạch của Meta với AI (trí tuệ nhân tạo), từ việc biến AI trở thành trợ lý ảo trực tuyến đến sử dụng AI để tạo quảng cáo.
Tầm nhìn của CEO Meta Mark Zuckerberg với AI (trí tuệ nhân tạo)
Mở đầu, CEO Meta cho biết, không giống như các mô hình GPT của OpenAI (ChatGPT), Meta sẽ triển khai một loạt các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khổng lồ và đa dạng, được điều chỉnh phù hợp với các nhu cầu và hoạt động kinh doanh khác nhau. Và một trong số những nhu cầu đó là “một người bạn đồng hành”.
“Hầu hết mọi người có thể không có nhiều bạn bè như cách họ muốn. Và chúng tôi sẽ luôn nỗ lực để giúp mọi người kết nối với nhau. Bạn hãy nghĩ về các trợ lý AI, “người” sẽ luôn đồng hành cùng với bạn, nhắc nhở bạn về ngày sinh nhật của bạn bè của bạn cũng như đưa ra các lời khuyên về việc bạn nên làm vào những ngày đó.”
Về bản chất, nó giống như một trợ lý xã hội, có thể cập nhật cho bạn về những gì đang diễn ra trong cuộc sống, cách bạn phản hồi và tương tác một cách hiệu quả, cũng như cách bạn có thể trở thành một người bạn tốt hơn.
CEO Zuckerberg cho biết các trợ lý AI của Meta sẽ đảm nhận các vai trò như là “một người cố vấn, một huấn luyện viên trong cuộc sống, một người cổ vũ có thể giúp bạn vượt qua mọi thử thách trong cuộc sống.”
CEO này cho rằng AI là một dạng công nghệ xã hội có thể giúp bạn “thể hiện bản thân tốt hơn với mọi người trong nhiều tình huống khác nhau.”
Và trong khi ngôn ngữ (language) có thể không phải là cách hoàn hảo nhất để giúp mọi người thể hiện ý tưởng của họ, các mô hình ngôn ngữ được hỗ trợ bởi AI có thể giúp họ cải thiện và vượt qua những rào cản đó.
“Không chỉ là với trẻ con, khi chúng rất khó để thể hiện được mong muốn của chúng với bố mẹ (chúng chỉ biết khóc). Rất nhiều người lớn chúng ta cũng cảm thấy thất vọng vì không thể diễn đạt mọi thứ.”
“Với các công nghệ mới, nó sẽ giúp bạn thể hiện tốt hơn những gì bạn đang cảm nhận và suy nghĩ, và tôi nghĩ điều đó nói chung là tốt.”
Zuckerberg cũng gợi ý rằng thông qua sự kết hợp giữa các mô hình hình ảnh và ngôn ngữ của Meta, các thương hiệu sẽ không cần phải thuê ngoài các công ty quảng cáo (Agency) để tạo quảng cáo.
“Trong tương lai, nếu bạn sử dụng quảng cáo trên các dịch vụ của chúng tôi, bạn không cần phải mất quá nhiều thời gian cho việc tạo quảng cáo. Những gì bạn cần làm là cho chúng tôi biết những gì bạn mong muốn và chúng tôi sẽ làm những điều còn lại. Bạn chỉ cần đặt ra mục tiêu. Những mẫu quảng cáo tốt nhất sẽ được tự động tạo ra.”
CEO Meta cũng chia sẻ về quan điểm phát triển các hệ thống AI, trong đó ưu tiên tính cởi mở và tiếp cận theo hướng học thuật trong suốt quá trình phát triển.
Về cơ bản, quan điểm này đi ngược lại với OpenAI khi nền tảng này (ChatGPT) đã không tiết lộ cách các mô hình AI của họ được đào tạo và bộ dữ liệu (dataset) nào được sử dụng để đào tạo chúng.
“Hiện có nhiều lo ngại về việc sử dụng các công cụ AI để làm những việc gì đó có hại. Đó sẽ là những thách thức lớn mà các doanh nghiệp như chúng tôi phải đối mặt. Bất kể liệu có một cuộc khủng hoảng nào đó có xảy ra hay không.”
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 một thông tin mới đây, trong cuộc đua xây dựng chatbot AI như ChatGPT hay Google Bard, mạng xã hội hình ảnh Instagram của Meta hiện đang thử nghiệm chatbot AI mới.
Mạng xã hội Instagram đang thử nghiệm chatbot AI mới
Với chatbot AI mới, người dùng Instagram có thể hỏi và nhận được câu trả lời như cách họ tương tác với các công cụ tìm kiếm như Google mà chính xác hơn là giống với các chatbot AI như ChatGPT và Google Bard.
Chatbot AI của Instagram có thể “trả lời câu hỏi và đưa ra lời khuyên” đồng thời giúp “truyền cảm hứng cho sự sáng tạo của bạn, giúp bạn tìm ra những cách thức tốt nhất để thể hiện bản thân và giúp bạn xây dựng nội dung“.
Và trên hết, người dùng Instagram có thể chọn từ 30 loại tính cách AI khác nhau (AI personalities) để thể hiện cá tính.
Instagram hiển nhiên không phải là nền tảng xã hội đầu tiên ra mắt chatbot AI. Trước đó, Snapchat đã giới thiệu chatbot AI được hỗ trợ bởi ChatGPT, hay với mạng xã hội video ngắn TikTok, nền tảng này cũng đang thử nghiệm Tako, một chatbot AI cho phép người dùng TikTok hỏi, tìm kiếm và tương tác trực tiếp trong ứng dụng.
Theo góc nhìn của MarketingTrips, nếu cũng tương tự như cách Social Commerce đã làm thay đổi cách mua sắm trực tuyến và thương mại điện tử (eCommerce), thì Social Search có thể là tương lai tiếp theo của hoạt động tìm kiếm.
Dĩ nhiên, các công cụ tìm kiếm như Google có thể sẽ phải đối mặt với nhiều bất lợi trong bối cảnh mới này.
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
Amazon sẽ sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện và loại bỏ những sản phẩm lỗi và hư hỏng ở các trung tâm hoàn thiện đơn hàng, từ đó, giúp đẩy nhanh tốc độ giao hàng. Amazon cho biết công nghệ này phát hiện hàng lỗi hiệu quả gấp 3 lần so với nhân viên nhà kho.
Amazon sử dụng AI để phát hiện lỗi và xử lý đơn hàng
Amazon đang triển công nghệ AI ở hàng chục nhà kho lớn nhất để sàng lọc các mặt hàng bị hư hỏng trước khi đóng gói đơn hàng để giao cho khách hàng.
Gã khổng lồ thương mại điện tử (eCommerce) kỳ vọng AI có thể cắt giảm số lượng mặt hàng hư hỏng được gửi cho khách hàng và cuối cùng sẽ đóng một vai trò quan trọng trong nỗ lực của nền tảng nhằm tự động hóa nhiều hoạt động hoàn thiện đơn hàng hơn.
Nhân viên kho hàng của Amazon chịu trách nhiệm kiểm tra hàng hóa để tìm dấu hiệu sản phẩm bị hỏng (chẳng hạn như méo mó hoặc bị rách, xước) trước khi đóng gói trong khi vẫn đáp ứng mục tiêu số lượng đơn hàng họ xử lý mỗi giờ.
Jeremy Wyatt, Giám đốc khoa học ứng dụng của Amazon Robotics, đơn vị tự động hóa của Amazon cho biết việc kiểm tra hàng hóa lỗi có thể tốn thời gian do hầu hết các mặt hàng đều ở trong tình trạng tốt.
Wyatt nói: “Điều đó tốn nhiều công sức vì rõ ràng bạn đang tìm kiếm thứ gì đó hiếm xảy ra và đó không phải là công việc chính của bạn”.
Amazon ước tính trung bình, có ít hơn một trong số 1.000 mặt hàng mà công ty xử lý bị hư hỏng, mặc dù tổng số hàng lỗi sẽ rất đáng kể vì Amazon xử lý khoảng 8 tỉ gói hàng mỗi năm.
Amazon đang tăng cường sử dụng AI vào thời điểm các nhà bán lẻ, nhà điều hành chuỗi cung ứng và nhà sản xuất phần mềm chạy đua ứng dụng AI để tăng tốc quy trình làm việc và đơn giản hóa việc ra quyết định trong chuỗi cung ứng.
Amazon đang đẩy mạnh tự động hóa ở các kho hàng khi hoạt động tuyển dụng nhân viên đang trở nên khó khăn hơn. Đồng thời, nền tảng này cũng tìm cách chuyển một số công việc đơn giản, lặp đi lặp lại ở kho hàng cho các thiết bị robot.
Việc triển khai AI của Amazon là một phần trong nỗ lực thúc đẩy rộng lớn hơn trên toàn thế giới doanh nghiệp nhằm đưa nhiều công nghệ AI hơn vào các hoạt động hậu cần (Logistics) khi doanh nghiệp cố gắng quản lý chuỗi cung ứng phức tạp trong khi vẫn đảm bảo việc hàng hóa được vận chuyển nhanh chóng và đáng tin cậy.
Rueben Scriven, Giám đốc nghiên cứu về lĩnh vực tự động hóa kho hàng tại Công ty nghiên cứu Interact Analysis, cho biết các nhà điều hành kho hàng đang phát triển các công nghệ có thể đảm nhận những công việc thường đơn giản đối với con người, từ chọn, đóng gói hàng hóa cho đến kiểm tra xem chúng có bị hư hại hay không.
Đối với Amazon, việc giảm số lượng hàng hóa hư hỏng cho những gói hàng được giao là điều rất quan trọng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
Cho đến nay, Amazon đã triển khai hệ thống AI phát hiện hàng lỗi ở hai trung tâm hoàn thiện đơn hàng và có kế hoạch triển khai hệ thống này tại 10 nhà kho khác ở Bắc Mỹ và châu Âu.
Christoph Schwerdtfeger, Giám đốc phát triển phần mềm của Amazon, cho biết công ty nhận thấy AI có hiệu quả gấp ba lần trong việc xác định hàng lỗi so với một nhân viên kho hàng.
AI kiểm tra các mặt hàng trong quá trình chọn và đóng gói hàng. Hàng hóa được chọn cho các đơn đặt hàng riêng lẻ, rồi được đặt vào các thùng di chuyển qua trạm hình ảnh, nơi chúng được kiểm tra để xác nhận đúng sản phẩm đã được chọn.
Trạm hình ảnh đó giờ đây được trang bị thêm công nghệ AI để đánh giá xem có bất kỳ sản phẩm nào bị hư hỏng hay không.
Nếu phát hiện hàng lỗi, thùng hàng đó sẽ chuyển qua nhân viên kho hàng để xem xét kỹ hơn. Nếu mọi thứ đều ổn, thùng hàng sẽ được chuyển đi để đóng gói và giao cho khách hàng.
Schwerdtfeger cho biết Amazon đã đào tạo hệ thống AI phát hiện hàng lỗi bằng cách so sánh hình ảnh của các mặt hàng không hư hại với các mặt hàng lỗi.
Bằng cách này, hệ thống có thể nhận ra sự khác biệt và báo sản phẩm bị lỗi nếu hình ảnh không hoàn hảo như mong đợi.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
ChatGPT là một chatbot AI hội thoại được phát triển bởi OpenAI. ChatGPT được viết tắt từ Chat Generative Pre-training Transformer dùng để mô tả thuật toán xử lý ngôn ngữ của ChatGPT. Với những gì mà chatbot AI này có thể mang lại, việc hiểu bản chất của ChatGPT là gì hay sử dụng nó như thế nào cho hiệu quả là vô cùng hữu ích.
ChatGPT là gì? Tìm hiểu toàn diện về chatbot AI ChatGPT
Kể từ khi được ra mắt bản thử nghiệm (prototype) lần đầu với tên gọi ChatGPT 3 vào tháng 6 năm 2020, tiếp đó là ChatGPT 3.5 vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, và gần đây nhất là ChatGPT 4, ChatGPT hiện có hơn 100 triệu người dùng toàn cầu và liên tục tăng trưởng.
Theo thông tin giới thiệu chính thức từ OpenAI, bản dùng thử công khai lần đầu của ChatGPT là phiên bản GPT 3.5 và đến hiện tại đã được cập lên GPT 4 với nhiều tính năng trội hơn.
ChatGPT cùng với các chatbot AI khác là một phần của làn sóng được gọi là AI tổng quát, AI tạo sinh hay AI tổng hợp (Generative AI), khái niệm đề cập đến các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể cung cấp nội dung bằng văn bản (text) hay thậm chí là hình ảnh và video chỉ thông qua vài câu lệnh hay truy vấn yêu cầu đơn giản.
Bài viết dưới đây từ MarketingTrips sẽ phân tích toàn diện các nội dung mà bạn cần biết liên quan đến chatbot AI ChatGPT của OpenAI cũng như các thông tin khác liên quan đến các mô hình ngôn ngữ tự nhiên, thứ giá trị cốt lõi của các chatbot.
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.
ChatGPT của ai hay ai đã tạo ta ChatGPT?
Sam Altman – Nhà sáng lập của OpenAI, doanh nghiệp sở hữu ChatGPT
Chatbot AI ChatGPT được xây dựng bởi OpenAI, một công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ có trụ sở tại San Francisco, Mỹ. Sam Altman chính là nhà sáng lập và giám đốc điều hành của OpenAI.
Trước khi tạo ra ChatGPT, OpenAI nổi tiếng với DALL·E, một mô hình máy học chuyên sâu (deep-learning model) có khả năng tạo ra hình ảnh (images) từ các câu lệnh hướng dẫn bằng văn bản được gọi là lời nhắc, truy vấn hay từ khoá.
CEO Sam Altman cũng từng là chủ tịch của Y Combinator, một quỹ đầu tư chuyên rót vốn vào các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ.
Đến thời điểm hiện tại, gã khổng lồ Microsoft đã đầu tư hơn 10 tỷ USD vào OpenAI và cũng là nhà đầu tư lớn nhất của công ty này.
Một số thông tin cần biết khi tìm hiểu về chatbot AI ChatGPT.
ChatGPT là chatbot có nghĩa là nó là công cụ có khả năng đàm thoại với người dùng theo mô hình hỏi-đáp. Vì hoạt động dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) cùng với các mô hình ngôn ngữ lớn, ChatGPT sử dụng ngôn ngữ gần giống với con người (Human-like Technology).
Điểm quyết định chất lượng câu trả lời (Output) của ChatGPT phụ thuộc vào lượng dữ liệu đầu vào (Input) mà nó có được. Lượng dữ liệu đầu vào càng lớn thì khả năng câu trả lời (phản hồi) đầu ra càng chính xác (vì ChatGPT được tích hợp công nghệ máy học có khả năng ghi nhận và tối ưu dữ liệu đã từng tương tác).
Trong nhiều trường hợp, không có 1 câu trả lời chính các cho cùng một mục đích yêu cầu. Vì ChatGPT hiểu theo kiểu ngôn ngữ tự nhiên, tuỳ vào các yêu cầu (truy vấn nhập vào công cụ) khác nhau, theo các ngữ cảnh khác nhau mà ChatGPT gợi ý các câu trả lời khác nhau.
Vấn đề lớn nhất của ChatGPT đó là thông tin thiếu tính kiểm chứng. Khác với các công cụ tìm kiếm thứ mà người dùng nhận được là các liên kết dẫn đến các nguồn thông tin liên quan mà họ tìm kiếm (hỏi Google), từ đây người dùng có thể đánh giá mức độ chính xác của thông tin dựa vào mức độ uy tín của nơi họ đang xem nội dung. Ví dụ khi tìm kiếm thông tin về Luật thì nội dung ở website chính thức của Hội Luật sư sẽ chính xác hơn so với các Trang tin rác nào đó. ChatGPT thì ngược lại, nó chỉ đưa ra câu trả lời mà không biết thông tin đó lấy từ đâu.
ChatGPT gắn liền với các mô hình ngôn ngữ lớn.
ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ lớn (large language model – LLM) dựa trên công nghệ lõi là trí tuệ nhân tạo. Mô hình ngôn ngữ lớn là mô hình được đào tạo với lượng dữ liệu đầu vào (input data) khổng lồ để từ đó có thể tổng hợp, phân tích và đưa ra các câu trả lời (output data) phù hợp nhất trong một khoảng thời gian ngắn nhất.
Theo các nghiên cứu khác nhau, lượng dữ liệu đầu vào càng lớn thì khả năng đưa ra các câu trả lời của chatbot càng chính xác và ngược lại.
Theo Đại học Stanford:
“ChatGPT bản 3 có 175 tỷ tham số (parameters) và được đào tạo dựa trên 570 gigabyte văn bản (Text). Để so sánh mức độ cải tiến với phiên bản trước đó, ChatGPT bản 2, chỉ có hơn 1.5 tỷ tham số và 5.7 gigabyte văn bản.
Khác với ChatGPT 2, ChatGPT 3 có thể thực hiện các nhiệm vụ mà nó chưa từng hoặc rất ít được đào tạo rõ ràng trước đó, chẳng hạn như dịch một câu từ tiếng Anh sang tiếng Pháp.”
Quay trở lại với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vốn là một phần cốt lõi của các chatbot AI như ChatGPT. LLM có thể dự đoán các từ tiếp theo trong một chuỗi bao gồm nhiều từ trong câu và các câu tiếp theo, với khả năng này, nó có thể viết ra một đoạn văn dài hoặc toàn bộ một trang nội dung nào đó.
Phương thức đào tạo hiện đang được áp dụng cho ChatGPT là gì?
Phương thức đào tạo hiện đang được áp dụng cho ChatGPT là gì?
ChatGPT bản 3.5 được đào tạo dựa trên một lượng dữ liệu khổng lồ về mã (code) và thông tin từ internet, bao gồm các nguồn nội dung từ các trang web, diễn đàn, mạng xã hội, các đoạn hội thoại, và hơn thế nữa với mục tiêu là hiểu cách con người trao đổi hay giao tiếp với nhau.
ChatGPT cũng được đào tạo bằng cách sử dụng các phản hồi của con người, từ các câu hỏi và câu trả lời tương ứng, cùng với đó là các phản hồi cụ thể của con người, AI có thể dự đoán các câu trả lời phù hợp nhất theo từng câu hỏi hay truy vấn.
“Một trong những mục tiêu với các mô hình ngôn ngữ lớn là được đào tạo để xác định các câu trả lời phù hợp với từng câu hỏi được đưa ra. Theo mặc định, các mô hình ngôn ngữ sẽ tối ưu hóa mục tiêu dự đoán những từ tiếp theo, đó chính là thứ mà người dùng cần nhất.
Trong khi các mô hình ngôn ngữ cũng có thể đưa ra các câu trả lời sai lệch, độc hại hay không phù hợp với những gì mà người dùng tìm kiếm, việc cung cấp nhiều dữ liệu hỗ trợ hơn có thể khiến các chatbot trở nên thông minh hơn.”
Để có thể cải thiện tính chân thực của ChatGPT, những người nghiên cứu bắt đầu thử nghiệm các thuật toán mới và đây là kết quả:
“Nhìn chung, kết quả của chúng tôi chỉ ra rằng việc tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn từ việc sử dụng sở thích của con người sẽ cải thiện đáng kể năng lực của nó trong nhiều loại nhiệm vụ khác nhau, tuy nhiên, mức độ an toàn và đáng tin cậy của những nội dung mà chúng đưa ra vẫn còn là một vấn đề lớn.”
Điều khiến ChatGPT khác biệt so với các chatbot AI khác là nó được đào tạo đặc biệt để hiểu ý định của con người trong một câu hỏi cụ thể và đưa ra các câu trả lời hữu ích tương ứng, trung thực và vô hại.
Một tài liệu nghiên cứu khác liên quan đến ChatGPT cũng cho thấy cách họ đào tạo chatbot AI này để có thể dự đoán những gì mà con người kỳ vọng:
“Nhiều ứng dụng học máy tối ưu hóa các số liệu đơn giản chỉ là mang tính đại diện cho ý định chủ quan ban đầu của nhà phát triển. Điều này có thể dẫn đến khá nhiều vấn đề, chẳng hạn như các đề xuất video spam trên YouTube.”
Để giải quyết điều này, yêu cầu đặt ra là cần tạo ra một AI có thể đưa ra các câu trả lời được tối ưu hóa theo ý muốn của con người.
OpenAI đã đào tạo ChatGPT bằng cách sử dụng bộ dữ liệu so sánh của con người giữa các câu trả lời khác nhau để máy học có thể dự đoán tốt hơn những gì họ đánh giá là “một câu trả lời thỏa đáng”.
Hạn chế hiện tại của ChatGPT là gì?
ChatGPT hạn chế về các phản hồi hay câu trả lời độc hại.
ChatGPT được lập trình đặc biệt để không cung cấp các phản hồi mang tính độc hại hoặc có dấu hiệu tiêu cực (vi phạm chính sách). Vì vậy, các câu hỏi theo kiểu này về cơ bản là “vô dụng” khi không nhận được các câu trả lời phù hợp.
Chất lượng câu trả lời của ChatGPT phụ thuộc vào chất lượng người hỏi.
Một hạn chế quan trọng khác của ChatGPT là chất lượng của dữ liệu đầu ra, tức các câu trả lời phụ thuộc nhiều vào chất lượng của đầu vào, tức cách người dùng đặt câu hỏi cho nó. Nói cách khác, đặc câu hỏi càng tốt thì sẽ nhận được câu trả lời càng tốt và ngược lại.
Không phải những gì ChatGPT trả lời đều là chính xác.
ChatGPT cũng bị giới hạn bởi mức độ chính xác của nội dung. Vì chatbot AI được đào tạo để cung cấp những câu trả lời phù hợp với con người, nó có thể đánh lừa con người rằng kết quả đầu ra mà nó cung cấp là chính xác.
Từ các câu hỏi về toán học, hoá học, đến các nội dung tin tức đơn thuần, ChatGPT có thể đưa ra các thông tin thiếu chính xác.
OpenAI cũng giải thích về những hạn chế của ChatGPT.
Theo OpenAI:
“ChatGPT đôi khi viết những câu trả lời nghe có vẻ hợp lý nhưng lại không chính xác hoặc vô nghĩa.
Việc khắc phục được sự cố này thực sự là một thách thức, vì:
(1) trong quá trình đào tạo, những thông tin đầu vào mà ChatGPT có được ít được chứng thực là nó đúng (hoặc sai). Không có bất cứ tài liệu nào chứng minh cho điều này.
(2) khi nó được đào tạo để trở nên thận trọng hơn, tức hạn chế đưa ra các câu trả lời sai hoặc không chắc chắn, điều này khiến nó dễ từ chối các câu hỏi mà nó vẫn có thể trả lời đúng; Và
(3) đào tạo mô hình phụ thuộc vào những gì mô hình biết, hơn là những gì con người thể hiện là biết.”
ChatGPT có được miễn phí sử dụng không?
Hiện tại, OpenAI đưa ra 2 gói sử dụng cho người dùng bao gồm gói miễn phí với nhiều tính năng hạn chế và gói có trả phí là ChatGPT Plus với giá là 20 USD mỗi tháng, tuy nhiên tính năng này hiện chỉ khả dụng ở một số thị trường nhất định.
Liệu các mô hình ngôn ngữ hay chatbot AI như ChatGPT sẽ thay thế Google Tìm kiếm không hay thách thức của Google là gì ?
Liệu các mô hình ngôn ngữ hay chatbot AI như ChatGPT sẽ thay thế Google Tìm kiếm không?
Trước làn sóng AI (Artificial intelligence) và đặc biệt khi công cụ tìm kiếm đối thủ là Bing của Microsoft thông báo hợp tác và tích hợp với ChatGPT, Google đã có ngay hành động đáp trả.
Cụ thể, Google đã giới thiệu một chatbot AI có tên là Bard được xây dựng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn LaMDA. Bard hoạt động tương tự ChatGPT tuy nhiên kể từ khi ra mắt chatbot này đã liên tục mắc lỗi và tỏ ra kém hơn nhiều so với ChatGPT.
Một câu hỏi được đặt ra là, liệu ChatGPT hay các công cụ chatbot AI khác có khả năng thay thế các công cụ tìm kiếm như Google hay không.
Trong khi mục đích sử dụng hiện tại của Google tìm kiếm và ChatGPT cũng có nhiều phần khác nhau, kịch bản thay thế vẫn hoàn toàn có cơ sở khi chatbot sẽ tiếp tục được nâng cấp trong tương lai.
Các công nghệ mới vẫn còn một chặng đường dài phía trước, nhưng chúng ta hoàn toàn có thể hình dung ra một tương lai tìm kiếm mới, nơi có sự kết hợp giữa chatbot và tìm kiếm hay thậm chỉ là chỉ sử dụng chatbot để tìm kiếm.
Dưới đây là chia sẻ trực tiếp từ ChatGPT khi nói về khả năng thay thế Google?
“ChatGPT và Google là hai nền tảng công nghệ khác nhau và phục vụ mục đích khác nhau, do đó không thể nói ChatGPT có thể thay thế Google hoàn toàn.
Google là một công cụ tìm kiếm mạnh mẽ được sử dụng hàng ngày bởi hàng tỷ người trên toàn thế giới để tìm kiếm thông tin trên Internet. Nó cung cấp cho người dùng các kết quả tìm kiếm liên quan đến từ khóa được nhập vào, từ thông tin về sản phẩm, dịch vụ, địa điểm, tin tức và nhiều hơn nữa.
ChatGPT là một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được đào tạo để tương tác với con người thông qua các cuộc trò chuyện. Nó có thể giúp trả lời câu hỏi, thực hiện các nhiệm vụ, tìm kiếm thông tin, dự đoán và nhiều hơn nữa.
ChatGPT không cung cấp các kết quả tìm kiếm bằng liên kết như Google, mà thay vào đó là một công nghệ tương tác kiểu hội thoại với con người.
Vì vậy, dù ChatGPT có thể giúp giải quyết một số nhu cầu liên quan đến thông tin, tuy nhiên, nó không thể thay thế hoàn toàn Google trong việc tìm kiếm thông tin trên Internet, ít nhất là đến thời điểm hiện tại.”
Dùng ChatGPT để làm gì hay ChatGPT có thể làm những công việc nào?
Đối với những người mới khi tìm hiểu về chatbot AI ChatGPT, một trong những câu hỏi được thắc mắc nhiều nhất là dùng ChatGPT để làm gì hay nó có thể giúp họ hoàn thành những loại công việc cụ thể nào.
Là một chatbot hội thoại sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn, ChatGPT có thể viết mã, trả lời các câu hỏi theo kiểu hội thoại, soạn nội dung email, biên dịch, làm thơ, viết lời bài hát và thậm chí là cả viết truyện ngắn theo phong cách của một tác giả cụ thể nào đó.
ChatGPT cũng hữu ích trong việc đưa ra các ý tưởng hay giàn bài cho các nội dung cụ thể, ví dụ như bài luận hay bài báo.
ChatGPT kiếm tiền hay tạo ra doanh thu như thế nào?
Tính đến thời điểm hiện tại, ngoài các khoản được đầu tư thì OpenAI, công ty tạo ra và sở hữu ChatGPT, vẫn chưa thực sự kiếm được tiền từ chatbot. Phiên bản được sử dụng rộng rãi với hơn 100 triệu người dùng vẫn là miễn phí. Phiên bản có trả phí ChatGPT Plus vẫn khá hạn chế về lượng người dùng đăng ký.
Tuy nhiên, trong tương lai, ngoài việc mở rộng bản có trả phí, OpenAI sẽ đẩy mạnh việc bán các giải pháp công nghệ của ChatGPT (API, Plugin…) cho các doanh nghiệp muốn tích hợp ChatGPT cho mục đích nội bộ của doanh nghiệp.
Mặc dù chưa tạo ra nhiều doanh thu nhưng với tiềm năng thị trường to lớn, OpenAI hiện được định giá gần 30 tỷ USD và là một trong những công ty khởi nghiệp công nghệ thành công nhất mọi thời đại.
FAQs – Những câu hỏi phổ biến thường gặp về chatbot AI ChatGPT là gì?
GPT là gì?
GPT là từ viết tắt của Generative Pre-training Transformer, khái niệm mô tả một thuật toán xử lý ngôn ngữ. Sở dĩ OpenAI đặt tên cho chatbot AI của mình là ChatGPT vì nó sử dụng mô hình ngôn ngữ này để xử lý các câu trả lời.
ChatGPT Plus là gì?
ChatGPT Plus là phiên bản ChatGPT có trả phí. Khác với bản miễn phí vốn giới hạn về tính năng và thời gian sử dụng, ChatGPT Plus cung cấp cho người dùng nhiều tính năng độc quyền hơn, khả năng truy cập cao hơn. ChatGPT Plus hiện có giá là 20 USD mỗi tháng.
Làm thế nào để cài đặt, tải hay đăng ký và sử dụng ChatGPT?
Như đã đề cập, trong khi ChatGPT hiện là chatbot hoạt động theo hướng hỏi đáp tuy nhiên nó cũng có thể tích hợp nhiều tính năng mới trong tương lai.
Bằng cách hiểu tường tận ChatGPT là gì cũng như cách nó được sử dụng, bạn có thể có thêm nhiều cách hơn để khám phá nội dung, xây dựng ý tưởng sáng tạo, và hơn thế nữa.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Nền tảng thiết kế đồ họa Canva vừa công bố tích hợp một loạt các công cụ AI mới nhằm bắt kịp xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo của Microsoft, Google và thách thức đối thủ Adobe.
Canva tích hợp AI vào hàng loạt tính năng
Với những người dùng thiết kế đồ họa không chuyên, nhà sáng tạo nội dung hay dân marketing, Canva đã không còn xa lạ khi dần trở thành công cụ đắc lực để sáng tạo ra những ấn phẩm thiết kế chất lượng.
Mới đây, nền tảng thiết kế trên web đã giới thiệu bộ tính năng lớn dựa trên AI tập trung tối ưu hóa quy trình tạo nội dung.
Được công bố tại sự kiện Canva Create: Brand New Era, hầu hết tính năng mới sẽ giúp việc tạo nội dung (bài đăng mạng xã hội, bài thuyết trình, banner quảng cáo… ) trở nên dễ dàng hơn đối với những người không có kinh nghiệm thiết kế.
AI Canva cùng với người dùng sẽ có thể giải quyết vấn đề thiết kế cấp bách, với số lượng tính năng phong phú và khả năng dễ sử dụng, đã thực sự thách thức đối thủ Adobe.
Dưới đây là những tính năng AI quan trọng được Canva tích hợp.
Text to Image được cải thiện.
“Text to Image” đã được công ty ra mắt vào tháng 11.2022, hoạt động tương tự như Midjourney. Người dùng có thể tạo ra hình ảnh trên Canva nhờ AI chỉ từ những câu miêu tả ngắn gọn, đặc biệt là không cần phải trả phí như Midjourney.
Từ khi ra mắt đến nay, tính năng này của Canva đã tạo ra 60 triệu hình ảnh và với bản cập nhật mới nhất, công ty cho biết đã tăng độ phân giải của hình ảnh lên 16 lần, đồng thời giảm 68% thời gian tạo ảnh và bổ sung thêm nhiều phong cách đồ họa.
Canva tích hợp AI vào Text to Image
Tích hợp AI vào bộ công cụ AI “Magic” của Canva.
Thay đổi lớn nhất ở Canva là bộ công cụ “Magic” hoạt động dựa trên AI. “Magic Design” cho phép người dùng tải ảnh lên và tạo “Magic Replace” có thể thay thế một nội dung trên tất cả các thiết kế chỉ bằng một cú nhấp chuột nếu người dùng chỉ cần cập nhật một đối tượng đồ họa. “
Magic Eraser” có thể xóa bất kỳ thứ gì người dùng không muốn trong ảnh, từ đối tượng ở hậu cảnh cho đến các đối tượng không cần thiết gây rối ảnh.
Đặc biệt, “Magic Edit” cho phép người dùng hoán đổi một đối tượng bằng một đối tượng khác hoàn toàn bằng cách sử dụng AI như hình bên dưới:
Tích hợp AI vào bộ công cụ AI “Magic” của Canva.
Nổi bật là “Magic Write”, trợ lý viết quảng cáo AI được hỗ trợ từ Canva. Người dùng có thể sử dụng công cụ này trong các bài thuyết trình, mạng xã hội, website… bằng cách nhập ngắn gọn nội dung cần quảng cáo.
Tính năng này cũng đang dần mở rộng khả năng hỗ trợ đến hơn 18 ngôn ngữ khác nhau. Sau đó, nếu người dùng không đủ thời gian để tập hợp nội dung thành bản trình chiếu, AI do “Magic Presentation” sẽ tự động chuyển đổi.
Translate và Beat Sync tích hợp nhiều mô hình AI.
Translate và Beat Sync tích hợp nhiều mô hình AI.
“Translate” sẽ tự động dịch bất kỳ văn bản nào trong thiết kế sang hơn 100 ngôn ngữ khác nhau. “Beat Sync” của Canva sẽ đồng bộ cảnh quay video sao cho khớp với nhịp của bản nhạc mà người dùng không cần phải chỉnh sửa lại.
Canva cho biết công ty đã sử dụng kết hợp nhiều mô hình AI khác nhau làm nền tảng cho hai tính năng này bên cạnh việc xây dựng các hệ thống AI cho riêng mình.
Brand Hub.
Công ty cũng cho biết các tổ chức lớn như FedEx, Starbucks và Zoom đã áp dụng nền tảng quản lý thương hiệu của Canva trước đây để nâng cao nhu cầu nhận diện trực quan trên quy mô lớn. Điều này đã tạo động lực cho “Brand Hub” ra đời, tích hợp các công cụ AI nhằm hỗ trợ người dùng duy trì nhất quán đặc điểm nhận diện của doanh nghiệp.
Giờ đây người dùng có thể dễ dàng tạo Brand Kits với các thiết kế dành riêng cho công ty như logo, phông chữ, màu sắc và quy chuẩn thiết kế.
Brand Folders sẽ nhóm các nội dung lại với nhau cho các sự kiện, chiến dịch và dự án theo mẫu, đồng thời cho phép người dùng tạo nhiều mẫu gắn sẵn thương hiệu có thể tái sử dụng cho những tác vụ lặp đi lặp lại như thiết kế email.
Tính năng này gần giống Google Drive, tuy nhiên, Canva đang cập nhật một số thủ thuật bổ sung giúp tách biệt mình khỏi các giải pháp lưu trữ đám mây khác.
Chẳng hạn, quản trị viên có thể đặt một số quyền hạn để đảm bảo mọi thiết kế trong Canva giữ nguyên thương hiệu, giới hạn phông chữ và màu sắc, đồng thời ngăn nhiều bản nháp rời rạc do các thành viên tạo ra.
Hiện tại, có nhiều dịch vụ thiết kế dựa trên web khác cung cấp trải nghiệm tương tự (bao gồm cả Adobe Express vừa ra mắt), nhưng Canva vẫn là “gã khổng lồ” của ngành.
Với tính thân thiện và dễ sử dụng với đa số người dùng, công ty tuyên bố có hơn 110 triệu người dùng hằng tháng – tăng 30 triệu kể từ khi ra mắt Visual Worksuite vào tháng 9.2022.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) mới được Facebook triển khai có khả năng nhận diện và xoá các nội dung có hại nhanh hơn và chính xác hơn.
CEO Meta Platforms Inc | Mark Zuckerberg
Facebook vừa công bố một công nghệ AI mới có thể nhanh chóng xác định những nội dung có hại để từ đó giúp cả người dùng lẫn nền tảng Facebook được an toàn hơn.
Mô hình AI mới sử dụng phương pháp “học vài lần” (few-shot learning) để làm giảm thời gian phát hiện các loại nội dung có hại mới từ vài tháng xuống chỉ còn vài tuần.
Công nghệ học vài lần (Few-Shot Learning).
Công nghệ học vài lần có những điểm tương đồng với công nghệ “không cần học” (Zero-shot learning). Cả hai phương pháp đều là những kỹ thuật máy học có mục tiêu là dạy cho các bộ máy (machine) cách giải quyết một nhiệm vụ chưa từng thấy trước đó bằng việc học cách khái quát hóa các chỉ dẫn để giải quyết một nhiệm vụ cụ thể.
Các mô hình học vài lần được đào tạo dựa trên một số ví dụ và từ đó nó có thể tự mở rộng quy mô và giải quyết các nhiệm vụ mới, và trong trường hợp này, nhiệm vụ của nó là xác định các loại nội dung có hại mới.
Lợi thế của mô hình AI mới này của Facebook là đẩy nhanh quá trình chống lại các loại nội dung có hại mới trên nền tảng:
“Những nội dung có hại liên tục phát triển trên nền tảng – cho dù chúng được thúc đẩy bởi các sự kiện mới nổi hay bởi những người đang tìm cách để né tránh hệ thống của chúng tôi – điều quan trọng là các hệ thống AI của chúng tôi cũng chưa bao giờ dừng lại.
Thay vì thông thường, chúng tôi phải mất vài tháng để thu thập và gắn nhãn cho những nội dung có hại mới, với hệ thống AI mới thông qua công nghệ ‘học vài lần’ và thậm chí là ‘không cần học’ – chúng tôi chỉ cần vài tuần để làm điều đó.”
Được biết, công nghệ AI mới này có khả năng phát hiện và xử lý hiệu quả trên 100 loại ngôn ngữ khác nhau và có thể hiểu được cả hình ảnh lẫn văn bản.
Công nghệ AI mới.
Facebook tiết lộ rằng hệ thống mới hiện đang được triển khai và đã hoạt động trên Facebook. Hệ thống AI đã được thử nghiệm để phát hiện những thông tin sai lệch liên quan đến vắc xin ngừa Covid-19.
Ngoài ra nó cũng được sử dụng để xác định các nội dung có mục đích kích động bạo lực hoặc chỉ đơn giản là cổ vũ cho những thứ có hại. Theo Facebook thì hệ thống AI mới đã giúp giảm đáng kể lượng ngôn từ kích động gây thù địch trên nền tảng.
Dưới đây là biểu đồ cho thấy điều đó.
Công nghệ Entailment Few-Shot Learning.
Facebook gọi công nghệ mới của họ là Entailment Few-Shot Learning.
Với công nghệ mới, hệ thống có thể gắn nhãn chính xác các văn bản là những lời nói gây thù địch. Theo một báo cáo nghiên cứu được công bố (Entailment as Less-Shot Learner PDF), công nghệ này vượt trội hơn các kỹ thuật học vài lần khác tới 55%.
Facebook đang phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo giống với con người nhất (Humanlike AI).
Công nghệ mới của Facebook thể hiện rõ “tính hiệu quả và linh hoạt trong học tập” giống như con người, thứ sẽ cho phép họ phát triển và thực thi các chính sách nội dung mới trên nền tảng trong một khoảng thời gian ngắn nhất.
Công nghệ hiện chỉ mới đang ở giai đoạn đầu và theo Facebook nó sẽ còn được phát triển thêm theo thời gian.
“Một hệ thống AI có thể dạy được như công nghệ học vài lần có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện và thích ứng với các tình huống mới nổi của con người.
Bằng cách xác định nhanh những nội dung có hại và đang phát triển nhanh trên nền tảng, công nghệ mới hứa hẹn sẽ trở thành một phần công nghệ quan trọng giúp chúng tôi tiếp tục xử lý và bảo vệ nền tảng của mình.”
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: Link
Dựa vào những bối cảnh đang diễn ra và cả những xu hướng ứng dụng công nghệ mới, các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực công nghệ cho rằng AI (trí tuệ nhân tạo) sẽ góp phần quan trọng vào sự đổi mới trong tương lai.
iStock
Theo một cuộc khảo sát mới đây được công bố từ tổ chức kỹ thuật phi lợi nhuận IEEE, khoảng 1/5 người được hỏi cho rằng AI (trí tuệ nhân tạo) và máy học (machine learning) (21%), điện toán đám mây (cloud computing) (20%) và 5G (17%) sẽ là những công nghệ quan trọng nhất trong những năm tới.
Mục tiêu của nghiên cứu là xem xét các công nghệ quan trọng nhất vào năm 2022 và các ngành dự kiến sẽ bị tác động nhiều nhất bởi công nghệ cũng như các xu hướng công nghệ mới được dự đoán trong thập kỷ tới.
Những ngành nào dự kiến sẽ bị tác động nhiều nhất bởi yếu tố công nghệ trong năm tới?
Các nhà lãnh đạo công nghệ được khảo sát cho biết những ngành công nghiệp dự kiến sẽ chịu tác động lớn nhất bao gồm: sản xuất (25%), dịch vụ tài chính (19%), chăm sóc sức khỏe (16%) và năng lượng (13%).
Khi nói về các xu hướng công nghệ chính được mong đợi nhất, đa số (95%) đồng ý và 66% hoàn toàn đồng ý rằng AI sẽ thúc đẩy phần lớn sự đổi mới trên hầu hết các lĩnh vực công nghiệp trong 1 đến năm 5 tới.
Hơn nữa, 81% đồng ý rằng, trong 5 năm tới, 1/4 những gì con người đang làm sẽ được thay thế hoặc hỗ trợ nâng cao bởi rô bốt và 77% đồng ý rằng, rô bốt sẽ được triển khai diện rộng trên toàn bộ tổ chức của họ để nâng cao gần như mọi chức năng kinh doanh.
Từ bán hàng và nhân sự đến marketing và công nghệ thông tin. Đa số người được hỏi đồng ý (78%) rằng trong 10 năm tới, một nửa hoặc nhiều hơn những gì họ làm sẽ được nâng cao bởi robot.
Source: IEEE
Để có được những dữ liệu nói trên (và có đủ trong báo cáo theo đường link bên dưới) IEEE đã khảo sát 350 CIO (giám đốc thông tin), CTO (giám đốc công nghệ), CITO (giám đốc công nghệ thông tin) và các nhà lãnh đạo công nghệ khác ở Mỹ, Trung Quốc, Anh, Ấn Độ và Brazil tại các tổ chức có hơn 1.000 nhân viên trong nhiều lĩnh vực, bao gồm dịch vụ tài chính ngân hàng, hàng tiêu dùng, giáo dục, điện tử, kỹ thuật, năng lượng, chính phủ, chăm sóc sức khỏe, bảo hiểm, bán lẻ, công nghệ và viễn thông.
Các cuộc khảo sát được thực hiện từ ngày 8 đến ngày 20 tháng 10 năm 2021.
