AI tạo sinh (Generative AI) là nhánh trí tuệ nhân tạo tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, mã nguồn từ dữ liệu đã học. AI truyền thống nhận dạng, phân loại và dự đoán trên dữ liệu có sẵn, không tạo ra nội dung mới. Hai loại không thay thế nhau: AI truyền thống phù hợp với bài toán cần kết quả kiểm chứng được như giám sát an ninh, AI tạo sinh phù hợp với bài toán soạn thảo và tổng hợp thông tin.
AI truyền thống là gì?
Khái niệm. AI truyền thống, còn gọi là AI phân tích, được huấn luyện để thực hiện một nhiệm vụ xác định: nhận dạng một đối tượng, phân loại một trường hợp, dự báo một giá trị. Đầu ra là nhãn hoặc con số, kèm mức độ tin cậy.
Đặc điểm.
- Mỗi mô hình phục vụ một nhiệm vụ cụ thể, dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn.
- Kết quả đo được bằng độ chính xác, kiểm tra lại được và thiết lập được ngưỡng chấp nhận.
- Chạy ổn định ở quy mô lớn, chi phí tính toán thấp hơn mô hình ngôn ngữ lớn, phù hợp xử lý liên tục.
Ví dụ. Dự báo nhu cầu, chấm điểm rủi ro tín dụng, và trong camera giám sát: nhận diện khuôn mặt, đọc biển số xe, phát hiện khói lửa, đếm người.
AI tạo sinh là gì?
Khái niệm. AI tạo sinh học cấu trúc từ một lượng dữ liệu rất lớn, rồi sinh ra nội dung mới theo yêu cầu của người dùng, thường dưới dạng câu lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Đặc điểm.
- Một mô hình dùng được cho nhiều nhiệm vụ: viết, tóm tắt, dịch, lập trình, tạo hình ảnh.
- Đầu ra là nội dung mới, mỗi lần chạy có thể khác nhau.
- Có thể đưa ra thông tin nghe hợp lý nhưng sai, vì vậy cần kiểm tra trước khi dùng cho quyết định quan trọng.
Ví dụ. Trợ lý hội thoại, soạn email và báo cáo, tóm tắt tài liệu, tạo hình minh họa, hỗ trợ viết mã.
So sánh AI truyền thống và AI tạo sinh
| Tiêu chí | AI truyền thống | AI tạo sinh |
|---|---|---|
| Mục tiêu | Nhận dạng, phân loại, dự đoán | Tạo nội dung mới |
| Đầu ra | Nhãn, số liệu, mức tin cậy | Văn bản, hình ảnh, mã nguồn |
| Phạm vi | Một nhiệm vụ cho mỗi mô hình | Nhiều nhiệm vụ trên một mô hình |
| Kiểm chứng | Đo được bằng độ chính xác, đặt được ngưỡng | Cần người rà soát |
| Rủi ro chính | Nhận sai khi dữ liệu thực tế khác dữ liệu huấn luyện | Nội dung sai nhưng trình bày thuyết phục |
| Phù hợp | Giám sát, kiểm soát ra vào, cảnh báo tự động | Soạn thảo, tổng hợp, hỏi đáp |
Doanh nghiệp nên chọn loại nào?
- Cần phát hiện sự kiện và cảnh báo theo thời gian thực (xâm nhập, khói lửa, thiếu đồ bảo hộ, biển số lạ): chọn AI truyền thống. Kết quả cần kiểm chứng được và chạy liên tục 24/7.
- Cần soạn thảo, tóm tắt, hỏi đáp trên tài liệu: chọn AI tạo sinh, kèm bước người duyệt.
- Cần cả hai: dùng AI truyền thống để biến hình ảnh thành dữ liệu có cấu trúc, rồi dùng công cụ khác (báo cáo, truy vấn, tóm tắt) làm việc trên dữ liệu đó.
Vaidio AI Vision thuộc nhóm nào?
Vaidio AI Vision là nền tảng phân tích hình ảnh từ camera: nhận dạng người, phương tiện, khuôn mặt, đồ bảo hộ, khói lửa và nhiều sự kiện khác theo thời gian thực, thuộc nhóm AI nhận dạng. Nền tảng dùng chính hệ thống camera hiện có, dữ liệu lưu tại doanh nghiệp.
Vaidio AI Vision có engine Natural Language Enhancement (NLE), đưa mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên vào tìm kiếm và cảnh báo. NLE so khớp hình ảnh trong video với đoạn mô tả bằng văn bản, không tạo ra hình ảnh hay văn bản mới, nên không thuộc nhóm AI tạo sinh. NLE cho phép:
- Tìm kiếm bằng mô tả tự do trên các nhóm đối tượng người, phương tiện, động vật, vật thể, vật nguy hiểm và cả cảnh, ví dụ “người đội mũ lưỡi trai”, “người xách chai nước”, kết hợp với bộ lọc theo camera, thời gian và loại đối tượng.
- Cảnh báo theo mô tả khi dùng cùng tính năng phát hiện xâm nhập (cần cả license NLE và license phát hiện xâm nhập), ví dụ cảnh báo khi người mang một vật cụ thể đi vào vùng quan sát.
Vài lưu ý khi dùng: mô tả ngắn, nêu đối tượng cùng vài chi tiết chính cho kết quả tốt hơn mô tả dài; mỗi mô tả cần kèm một hành động của đối tượng, ví dụ “người xách chai nước”; NLE là engine chạy riêng, cần license riêng.
NLE vẫn thuộc nhóm AI nhận dạng: phần nhận dạng tạo dữ liệu có cấu trúc từ video, phần ngôn ngữ giúp người dùng truy vấn dữ liệu đó bằng câu mô tả thay vì chọn từng bộ lọc. Nhiệm vụ cốt lõi của nền tảng vẫn là nhận dạng sự kiện trên video.
Tham khảo: Thông tin AI Vision · Camera AI đa nhiệm · Nhận dạng vật thể · Công cụ trích xuất camera tự động · Phần mềm phân tích hình ảnh