Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là một thuật ngữ xa lạ với thế giới công nghệ hiện đại. AI đã và đang trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày, từ việc đề xuất nội dung trên các nền tảng giải trí đến việc hỗ trợ quyết định trong kinh doanh.

Vậy trí tuệ nhân tạo là gì? Nó mang lại lợi ích gì cho chúng ta? Hãy cùng khám phá về thế giới huyền bí của trí tuệ nhân tạo cũng như những ứng dụng và nguy cơ tiềm ẩn mà nó mang lại.

1. Công nghệ AI là gì?

Công nghệ AI - là viết tắt của Artificial Intelligence - Trí Tuệ Nhân Tạo, là một nhánh của khoa học máy tính liên quan đến việc tạo ra các máy móc thông minh, có khả năng làm những công việc được thực hiện bởi con người.

Nói cách khác, AI không chỉ là việc lập trình máy tính để thực hiện các tác vụ một cách tự động mà còn bao gồm việc máy móc có khả năng học hỏi, suy luận, nhận thức, và giải quyết vấn đề một cách thông minh.

2. Lợi ích của công nghệ AI

• Hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu: Các hệ thống AI có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu phức tạp, giúp nhận ra mẫu và xu hướng không rõ ràng, từ đó hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác và kịp thời.
• Cải thiện dịch vụ khác hàng: AI cung cấp dịch vụ khách hàng tự động, cá nhân hóa, giảm thời gian chờ đợi và tăng cường trải nghiệm người dùng. Các chatbot và trợ lý ảo có thể giải quyết thắc mắc và cung cấp thông tin 24/7 mà không cần sự can thiệp của con người.
• Tăng cường an ninh và giám sát: AI cung cấp dịch vụ khách hàng tự động, cá nhân hóa, giảm thời gian chờ đợi và tăng cường trải nghiệm người dùng. Các chatbot và trợ lý ảo có thể giải quyết thắc mắc và cung cấp thông tin 24/7 mà không cần sự can thiệp của con người.
• Cải thiện chất lượng cuộc sống: Trong y tế, AI giúp phát hiện và chẩn đoán sớm bệnh tật, cải thiện phương pháp điều trị và tạo ra các giải pháp y tế cá nhân hóa. Trong giáo dục, AI cung cấp phương pháp học tập cá nhân hóa, giúp nâng cao chất lượng giáo dục.

3. Ứng dụng của AI

AI có mặt khắp mọi nơi trong cuộc sống hàng ngày, từ các ứng dụng thông minh trên điện thoại đến các hệ thống phức tạp trong sản xuất và quản lý doanh nghiệp. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu.

3.1. Thị giác máy tính và xử lý hình ảnh

Công nghệ xử lý ảnh hiện nay đã trở nên phổ biến, tìm thấy ứng dụng từ nền tảng hội nghị truyền hình đến các hình ảnh giống như thật được biết đến là deepfakes. Nhiều phương pháp xử lý ảnh sử dụng học sâu để nhận dạng, phân loại, chuyển đổi và các nhiệm vụ khác.

Ngoài ra, công nghệ nhận dạng hình ảnh được sử dụng phổ biến trong quản lý nhân sự (hệ thống chấm công bằng khuôn mặt), tài chính (chuyển tiền thông qua xác thực khuôn mặt), ...

Thời gian huấn luyện cho xử lý ảnh đã được giảm đáng kể. Các chương trình chạy trên ImageNet, một bộ sưu tập chuẩn hóa lớn bao gồm hơn 14 triệu bức ảnh được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra các chương trình nhận dạng hình ảnh, hoàn thành công việc nhanh hơn 100 lần so với sáu năm trước.

Hệ thống nhận dạng vật thể trực tuyến YOLO (You only look once) được sử dụng rộng rãi trong việc giám sát video đám đông và trong các robot di động bao gồm cả xe tự lái để nhận biết các vật thể quan trọng khi chúng xuất hiện trong ảnh.

3.2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Công nghệ xử lý ngôn ngữ có những bước tiến vượt bậc nhờ sự ra đời của các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT, BERT, ELMo, mT5, ...

Những mô hình này được dạy về cách sử dụng các từ trong ngữ cảnh, bao gồm các yếu tố ngữ pháp, ý nghĩa và các sự kiện cơ bản về thế giới, sàng lọc các khuôn mẫu trong văn bản xuất hiện tự nhiên. Chúng bao gồm hàng tỷ tham số có thể điều chỉnh và được thiết kế để có thể xử lý lượng dữ liệu chưa từng có (ví dụ: hơn một nghìn tỷ từ cho GPT-3)

Sự phổ biến gần như khắp nơi của các hệ thống điều khiển bằng giọng nói như Google Assistant, Siri và Alexa là kết quả của cả những cải tiến về mặt nhận dạng giọng nói, được hỗ trợ bởi những tiến bộ AI, cũng như những cải tiến về cách tổ chức và tích hợp thông tin để phân phối dựa trên giọng nói. Vào năm 2018, Google Duplex, một giao diện trò chuyện có thể gọi điện cho các doanh nghiệp để đặt chỗ và đặt lịch hẹn tại nhà hàng, nhận được nhiều đánh giá ban đầu trái chiều nhờ kỹ thuật ấn tượng nhưng thiết kế hệ thống phức tạp.

3.3. Robotics

Robot hai chân và bốn chân tiếp tục phát triển về tính nhanh nhẹn. Atlas, một robot hình người hiện đại do Boston Dynamics chế tạo, đã thể hiện khả năng nhảy, chạy, lộn ngược và di chuyển trên địa hình không bằng phẳng—những điều mà robot chỉ vài năm trước đây không thể làm được.

Spot là một robot bốn chân cũng của Boston Dynamics, cũng di chuyển trong các môi trường khó khăn và đang được sử dụng trên các công trường xây dựng để phân phối và giám sát các vật liệu và công cụ nhẹ.

Trong khi việc triển khai AI trong các công nghệ ngôn ngữ và thị giác hướng tới người dùng hiện đã phổ biến thì phần lớn các loại hệ thống robot vẫn còn tồn tại ràng buộc trong phòng thí nghiệm.

3.4. Xe tự động lái

Các công nghệ tự động lái sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ cảm biến và camera, giúp xe di chuyển an toàn mà không cần sự can thiệp của con người. Ứng dụng này hứa hẹn sẽ làm giảm tai nạn giao thông và tắc nghẽn đường xá.

Tesla AutoPilot là một trong những hệ thống tự lái đầu tiên được phổ biến rộng rãi. AutoPilot đã tạo ra một xu hướng mà nhiều nhà sản xuất chính thống phải vật lộn để bắt kịp. Nhờ AutoPilot, công nghệ tự lái hiện được trang bị trên hàng chục mẫu xe ở hầu hết các dòng xe.

General Motors đã giới thiệu SuperCruise, phiên bản hệ thống tự lái cấp 2 với cách tiếp cận độc đáo để giám sát người lái xe. Tương tự như AutoPilot, SuperCruise sử dụng song song tính năng dò làn đường và kiểm soát hành trình thích ứng.

3.5. Quản lý tài nguyên và môi trường

• Giám sát và bảo vệ đa dạng sinh học: AI có thể giúp nhận diện và theo dõi các loài động vật và thực vật thông qua việc phân tích hình ảnh từ camera gắn trên máy bay không người lái hoặc camera trong rừng. Điều này giúp các nhà bảo tồn theo dõi sự thay đổi về số lượng và sức khỏe của các loài, từ đó đưa ra các biện pháp bảo vệ hiệu quả.
• Quản lý tài nguyên nước: AI giúp dự đoán và quản lý cung cấp nước, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu và tăng dân số. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các cảm biến và vệ tinh, AI có thể dự báo lượng mưa, lượng tiêu thụ nước và rủi ro về hạn hán, giúp quản lý và phân phối tài nguyên nước một cách hiệu quả.
• Quản lý rác và tái chế: AI giúp tối ưu hóa quá trình phân loại và tái chế rác thải bằng cách tự động nhận diện và phân loại các loại vật liệu. Điều này giảm thiểu rác thải chôn lấp và tăng cường sử dụng hiệu quả các nguồn tài nguyên.
• Phát hiện phòng chống cháy rừng: AI có thể phân tích dữ liệu từ vệ tinh và cảm biến trên mặt đất để nhanh chóng phát hiện các điểm nóng và cảnh báo sớm về nguy cơ cháy rừng. Điều này giúp huy động lực lượng cứu hỏa kịp thời, giảm thiểu thiệt hại về tài sản và môi trường.

4. Nguy cơ của AI

4.1. Thị giác máy tính và xử lý hình ảnh

Kể từ năm 2020, những lo ngại về tính chính xác và thiên vị xung quanh công nghệ nhận dạng khuôn mặt do những tuyên bố về tính không chính xác, đặc biệt là liên quan đến phụ nữ và người thiểu số là nguyên nhân chủ yếu khiến công nghệ này bị hạn chế hoặc cấm sử dụng.

Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu còn thiếu sót và sử dụng mẫu thiên vị, chẳng hạn như nghiên cứu trên cùng một tầng lớp xã hội. Ngoài ra, độ chính xác tổng thể của các thuật toán nhân dạng khuôn mặt đang ở mức cao đáng kinh ngạc (trên 98%) và tiếp tục cải thiện với tốc độ nhanh chóng với sự đổi mới.

Deepfake là một dạng trí tuệ nhân tạo sử dụng deep learning để tạo ra hình ảnh của các sự kiện giả. Công ty AI Deeptrace đã tìm thấy 15.000 video deepfake có nội dung khiêu dâm trực tuyến vào tháng 9 năm 2019, tăng gần gấp đôi sau 9 tháng. Ngoài nội dung khiêu dâm còn có rất nhiều nội dung giả mạo, châm biếm và tinh quái.

Tháng 3 năm 2019, một giám đốc công ty con ở Anh của một công ty năng lượng Đức đã trả gần 200.000 bảng vào tài khoản ngân hàng Hungary sau khi bị một kẻ lừa đảo bắt chước giọng nói của CEO người Đức gọi điện.

Tưởng tượng một ngày, bạn nhận được cuộc gọi từ số điện thoại lạ nhưng đầu bên kia vang lên giọng của mẹ mình nhờ chuyển hộ một khoản tiền vào tài khoản X với lý do tài khoản của mẹ bạn gặp lỗi khi thực hiện giao dịch.

4.2. Xe tự lái

Sử dụng xe tự lái vẫn đang còn tiềm ẩn nhiều rủi ro. Theo số liệu thống kê được công bố hôm tháng 4/2022 bởi các cơ quan quản lý an toàn của Hoa Kỳ, các nhà sản xuất ô tô đã báo cáo gần 400 vụ tai nạn xe có hệ thống hỗ trợ người lái tự động một phần, trong đó có 273 vụ liên quan đến Tesla.

Bên cạnh đó, hành lang pháp lý và những vấn đề đạo đức dành cho xe tự lái vẫn còn nhiều tranh cãi. Năm 2019, một người đàn ông tên Banner đã thiệt mạng chỉ vài giây sau chiếc xe tự lái Tesla Model 3 tự lao đầu vào chiếc xe tải. Tesla tuyên bố không chịu trách nhiệm pháp lý do Banner đã ký vào thoả thuận tự chịu trách nhiệm khi xảy ra sự cố. Nhưng luật sư của gia đình Banner nói rằng Tesla phải chịu một phần trách nhiệm về vụ tai nạn.

5. Tổng kết

AI không chỉ là một bước ngoặt trong công nghệ mà còn là cánh cửa mở ra những cơ hội mới giải quyết thách thức xã hội. Từ y tế đến giáo dục, từ vận tải đến sản xuất, AI đang biến đổi cách thức chúng ta sống và làm việc. Tuy nhiên, sự phát triển này cũng đặt ra câu hỏi về đạo đức, quyền riêng tư và an toàn dữ liệu.

Tuy nhiên, bên cạnh những tiến bộ và lợi ích không ngừng, AI cũng đặt ra những câu hỏi về đạo đức, quyền riêng tư, và an toàn dữ liệu. Sự phát triển của AI đòi hỏi một sự cân nhắc cẩn thận giữa việc khai thác tiềm năng của nó và việc bảo vệ quyền lợi cơ bản của con người. Điều này yêu cầu sự hợp tác giữa các nhà khoa học máy tính, chính trị gia, doanh nghiệp và cộng đồng để đảm bảo rằng AI phát triển một cách có trách nhiệm và bền vững.

6. Tài liệu tham khảo

1. Gathering Strength, Gathering Storms: The One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100) 2021 Study Panel Report
2. What Science Really Says About Facial Recognition Accuracy and Bias Concerns
3. What are deep fakes - and how can you spot them? - The guardian

Xem thêm các bài viết khác tại blog 200Lab:

• DevOps Cloud là gì?
• Phỏng vấn Software Engineer tại Google như thế nào?
• Tổng quan về machine learning
• Giới thiệu về Transformer - Công nghệ đằng sau ChatGPT và Bard