Khi nào không nên sử dụng AI tạo sinh (GenAI)?

Ảnh: Khi nào không nên sử dụng AI tạo sinh (GenAI)?

Giữa sự cường điệu hay kỳ vọng thổi phồng về GenAI, điều quan trọng là phải hỏi liệu GenAI - hay một loại AI khác - có thực sự là thứ bạn cần hay không?

Việc lạm dụng GenAI sẽ phá hoại kết quả bạn muốn đạt được. 

* Generative AI (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh) hay GenAI (AI tạo sinh) là từ khóa phổ biến mà rất nhiều quý độc giả đã đọc tới.

Bài viết được soạn thảo bởi Ava McCartney từ kết quả nghiên cứu của chuyên gia GenAI ông Leinar Ramos, xuất bản ngày 23 tháng 4 năm 2024. Blog Chuyển đổi số xin lược dịch và gửi tới quý độc giả. 

Bức tranh lớn

Lạm dụng GenAI làm giảm giá trị của AI trong tổ chức

Theo khảo sát của Gartner, việc áp dụng AI tạo sinh (GenAI) đã bùng nổ trong năm qua và nhanh chóng trở thành một trong những kỹ thuật AI (trí tuệ nhân tạo) được triển khai nhiều nhất trên khắp các đơn vị và tổ chức kinh doanh. Có những lý do chính đáng: GenAI đem lại nhiều tiềm năng cho cả hai hướng: cải tiến kinh doanh hàng ngày và thay đổi cuộc chơi. Nhưng GenAI không phải là giải pháp tối ưu mọi lúc mọi nơi. 

AI tạo sinh chỉ là một phần trong bối cảnh AI rộng lớn hơn nhiều và hầu hết các vấn đề kinh doanh đều đòi hỏi sự kết hợp của các kỹ thuật AI khác nhau. Bỏ qua thực tế này, quý vị có nguy cơ đánh giá quá cao tác động của GenAI và triển khai công nghệ cho các trường hợp sử dụng không mang lại kết quả như mong đợi.

Quý vị hãy sử dụng hướng dẫn này để đánh giá khi nào nên sử dụng GenAI, khi nào nên sử dụng các kỹ thuật AI thay thế và khi nào nên dựa vào sự kết hợp nào đó của cả hai.

Ảnh: AI không chỉ thay đổi quanh AI tạo sinh

Xác định xem GenAI có phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn hay không

• Bắt đầu bằng cách tìm hiểu xem trường hợp sử dụng có mang lại giá trị cho doanh nghiệp và có khả thi để thực hiện hay không, bất kể kỹ thuật AI hay không. Điều này rất quan trọng vì một số trường hợp sử dụng không phù hợp với AI và không đáng được xem xét thêm.
• Ánh xạ trường hợp sử dụng của bạn với họ trường hợp sử dụng có liên quan (use case family). GenAI có:

1. Rất hữu ích: Tạo nội dung, giao diện người dùng đàm thoại, khám phá kiến ​​thức
2. Khá hữu ích: Phân khúc/phân loại, hệ thống đề xuất, nhận thức, tự động hóa thông minh, phát hiện/giám sát sự bất thường.
3. Gần như không hữu ích: Dự đoán/dự báo, lập kế hoạch, ra quyết định thông minh, hệ thống tự động

• GenAI cũng có thể không phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn nếu những rủi ro đi kèm là không thể chấp nhận được và không thể giảm thiểu một cách hiệu quả. Các trường hợp này bao gồm các kết quả đầu ra không đáng tin cậy, quyền riêng tư dữ liệu, sở hữu trí tuệ, trách nhiệm pháp lý, an ninh mạng và tuân thủ quy định, riêng lẻ hoặc kết hợp với nhau.

Xem xét các kỹ thuật AI thay thế

• Đối với những lĩnh vực mà GenAI không được xếp hạng là “rất hữu ích”, hãy xem xét các kỹ thuật AI khác. 
• Các kỹ thuật AI được thiết lập phổ biến để điều tra bao gồm học máy không tạo sinh (ML), tối ưu hóa, mô phỏng, quy tắc/phương pháp phỏng đoán và biểu đồ tri thức. Các kỹ thuật mới nổi, chẳng hạn như AI nhân quả, AI biểu tượng thần kinh và AI nguyên tắc đầu tiên (causal AI, neuro-symbolic AI and first-principles AI) cũng đáng theo dõi. 
• Thử một kỹ thuật AI thay thế đơn giản hơn trước khi đi sâu vào AI tạo sinh có thể là một bước đi thông minh; chúng thường ít rủi ro hơn, ít tốn kém hơn và dễ hiểu hơn.

“Nếu tất cả những gì bạn có là chiếc búa GenAI thì mọi thứ đều sẽ trông giống như chiếc đinh dùng được cho GenAI.”

Kết hợp các mô hình GenAI với các kỹ thuật AI khác

• Các kỹ thuật AI không loại trừ lẫn nhau; chúng thường có thể được kết hợp theo cách mang lại độ chính xác, minh bạch và hiệu suất tốt hơn, đồng thời giảm chi phí và nhu cầu về dữ liệu.
• Sự kết hợp giữa các mô hình GenAI với các kỹ thuật AI khác có thể mang lại hiệu quả đặc biệt mạnh mẽ.
• Sự kết hợp tiềm năng của các kỹ thuật AI là vô tận. Sự kết hợp mạnh mẽ và các trường hợp sử dụng bao gồm:

1. Các mô hình ML không tạo sinh 
2. và GenAI để phân đoạn và phân loại, tạo dữ liệu tổng hợp và thị giác máy tính
3. Các mô hình tối ưu hóa/ tìm kiếm và GenAI cho tìm kiếm doanh nghiệp
4. Mô hình mô phỏng và GenAI để tăng tốc mô phỏng
5. Đồ thị và mô hình GenAI để quản lý kiến ​​thức và tạo tăng cường truy xuất
6. Các hệ thống dựa trên quy tắc và mô hình GenAI dành cho chatbot, cố vấn robot và tạo ngôn ngữ tự nhiên chuyên biệt

Câu chuyện đằng sau nghiên cứu

Từ bàn làm việc của Leinar Ramos, Giám đốc phân tích cấp cao của Gartner

“Các tổ chức phát triển khả năng kết hợp các kỹ thuật AI phù hợp sẽ có mục tiêu duy nhất là xây dựng các hệ thống AI có độ chính xác, tính minh bạch và hiệu suất tốt hơn, đồng thời giảm chi phí và nhu cầu về dữ liệu.”

3 điều cần nói với đồng nghiệp của quý vị: 

1. Sự cường điệu xung quanh AI tạo sinh có thể dẫn đến việc sử dụng công nghệ không phù hợp, làm tăng nguy cơ phức tạp và thất bại của dự án.
2. Việc tập trung quá mức vào GenAI có thể dẫn đến việc bỏ qua tập hợp rộng hơn các kỹ thuật AI thay thế và lâu đời hơn, phù hợp hơn với phần lớn các trường hợp sử dụng AI tiềm năng.
3. Cố gắng kết hợp các kỹ thuật AI để tạo ra các hệ thống mạnh mẽ hơn, trong đó các kỹ thuật khác nhau có thể khắc phục điểm yếu của nhau.

Ông Leinar Ramos là Giám đốc phân tích cấp cao (Senior Director Analys) tại Gartner chuyên tập trung vào AI tạo sinh. Ông tư vấn cho các nhà lãnh đạo mảng AI, Ứng dụng và CNTT về các ưu tiên quản lý then chốt liên quan đến Trí tuệ nhân tạo.