VBD 
Generative AI và Predictive AI hiện là những từ khóa “hot” trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy sự đổi mới trên nhiều lĩnh vực, từ chăm sóc sức khỏe, tài chính đến bán lẻ,….
Trong khi Generative AI là nguồn lực mới giúp cách mạng hóa các công việc sáng tạo, thì Predictive AI đứng sau những quyết định chiến lược quan trọng nhất, hỗ trợ phân tích dữ liệu nhằm dự đoán xu hướng, kết quả trong tương lai.
Để tận dụng tối đa tiềm năng của những công nghệ này, cần nắm rõ tính năng, kỹ thuật, ứng dụng và ý nghĩa riêng của mỗi loại. Bài viết dưới đây sẽ mang đến cho bạn cái nhìn toàn diện nhất, bằng việc đặt hai công nghệ này lên bàn cân và đưa ra so sánh trực diện.
Generative AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) là bước phát triển mới trong lĩnh vực AI, được cho là ưu việt bởi khả năng tạo ra dữ liệu mới, chân thực, theo cách chưa từng có, mô phỏng các mẫu giống con người. AI tạo sinh không chỉ diễn giải dữ liệu; nó chủ động tạo ra nội dung gốc như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, AI tạo sinh sử dụng các kỹ thuật học sâu tiên tiến và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo ra những tác phẩm sáng tạo vượt qua ranh giới những gì máy móc có thể làm trước kia.
AI tạo sinh là sự kết hợp của các thuật toán và mạng nơ-ron học sâu. Các hệ thống này quan sát và học hỏi từ vô số nội dung, từ đó hiểu và sao chép các mẫu phức tạp. Điều này cho phép AI tạo sinh phản hồi lại các prompt có độ khó khác nhau, giúp máy móc tương tác tự nhiên với con người.
Predictive AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo dự báo (Predictive AI) là một nhánh quan trọng trong lĩnh vực AI, nổi bật bởi khả năng phân tích sâu dữ liệu quá khứ và hiện tại, để dự báo các sự kiện trong tương lai. Predictive AI không chỉ dừng lại ở phân tích đơn thuần; nó sử dụng các mô hình và thuật toán phức tạp để dự đoán các xu hướng, hành vi và kết quả sắp tới.
Nói một cách đơn giản, Predictive AI là một tập hợp phức tạp các mô hình thống kê và kỹ thuật học máy, bao gồm mạng nơ-ron, cây quyết định và phân tích hồi quy. Các hệ thống tinh vi này tiến hành phân tích và học hỏi từ dữ liệu quá khứ, xác định các đặc trưng, điểm bất thường và mối liên kết. Khả năng này cho phép Predictive AI nắm bắt và hiểu rõ các sự kiện lịch sử và hiện tại, đưa ra các dự báo chính xác. Nhờ đó, nó trở thành một công cụ quan trọng trong việc đưa ra quyết định chiến lược.
Sự khác biệt giữa Generative AI và Predictive AI
Generative AI sử dụng các prompt để tạo ra nội dung mới, bao gồm hình ảnh, văn bản, video và thậm chí cả code, thể hiện năng lực sáng tạo của AI. Trong khi đó, Predictive AI lại nổi trội trong việc giải mã các mẫu dữ liệu để dự báo xu hướng sắp tới.
| Khía cạnh | Generative AI | Predictive AI |
| Định nghĩa | AI được thiết kế để tạo ra nội dung mới ở các định dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh và dữ liệu tổng hợp. | AI được thiết kế để dự đoán kết quả, xu hướng tương lai, dựa trên dữ liệu quá khứ và hiện tại. |
| Công nghệ ứng dụng | Generative AI sử dụng các công nghệ tiên tiến như Generative Adversarial Networks và Variational Autoencoders. GAN bao gồm hai mạng thần kinh hoạt động đối nghịch nhau để tạo ra dữ liệu mới, mang tính xác thực cao. Trong khi đó, Variational Autoencoders có nhiệm vụ mã hóa dữ liệu, điều chỉnh và sau đó giải mã để tạo ra các biến thể mới. Những công nghệ này giúp Generative AI tạo ra nội dung đa dạng, có tính sáng tạo cao. | Predictive AI sử dụng nhiều công nghệ khác nhau, bao gồm phân tích hồi quy, thuật toán phân loại, cây quyết định và mạng lưới thần kinh. Phân tích hồi quy dự đoán kết quả liên tục, trong khi thuật toán phân loại sắp xếp dữ liệu thành các danh mục. Cây quyết định chia dữ liệu thành các decision paths, mạng lưới thần kinh mô phỏng các chức năng não của người để tìm ra các đặc trưng và đưa ra dự đoán. Kết hợp lại, những công nghệ này cho phép Predictive AI phân tích dữ liệu trong quá khứ và dự đoán xu hướng trong tương lai với độ chính xác vượt trội. |
| Xử lý dữ liệu | Generative AI tìm hiểu các phân phối và biến thể phức tạp trong dữ liệu đầu vào để tạo ra nội dung mới phản ánh các đặc trưng đã biết, bắt chước cấu trúc cơ bản của dữ liệu đào tạo. | Predictive AI tìm hiểu các đặc trưng và mối quan hệ trong dữ liệu lịch sử để dự báo sự kiện và xu hướng trong tương lai. |
| Ứng dụng | Gen AI được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực sáng tạo, chẳng hạn như thiết kế đồ họa, vẽ tranh, viết văn, sáng tác nhạc. Bên cạnh đó, dữ liệu tổng hợp do Gen AI tạo ra là nguồn hữu ích để đào tạo các mô hình AI khác. | Predictive AI được ứng dụng trong việc dự báo thị trường, xu hướng tài chính và đánh giá rủi ro, giúp doanh nghiệp hiểu được những thách thức tiềm ẩn trong tương lai. Nó cũng là công cụ dự đoán hành vi khách hàng, từ đó giúp cá nhân hóa các chiến lược tiếp thị và bán hàng. Trong chăm sóc sức khỏe, Predictive AI được sử dụng trong các công cụ chẩn đoán để dự đoán tình trạng và kết quả y tế. |
| Đầu ra | Đầu ra của Generative AI là những sáng tạo gần giống với dữ liệu trong thế giới thực nhưng hoàn toàn mới, không trùng lặp. Một bức ảnh trông giống ảnh thật, hay một văn bản đọc như thể được viết bởi con người,…, tất cả đều có thể được thực hiện bởi Gen AI. Điều quan trọng là trong khi bắt chước thực tế, AI hoàn toàn tạo ra những nội dung mới và mang tính sáng tạo. | Predictive AI tạo ra kết quả đầu ra từ các dự đoán hoặc phân loại dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử. Nó có thể dự báo xu hướng thị trường trong tương lai, dự đoán hành vi của khách hàng hoặc dự đoán các kết quả sức khỏe có thể xảy ra. Đầu ra thường là xác suất, xu hướng hoặc quyết định mang tính phân loại, cung cấp cái nhìn sâu sắc về những gì có thể xảy ra tiếp theo dựa trên dữ liệu trong quá khứ. |
| Độ phức tạp | Gen AI mang tính phức tạp rất cao. Nó đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể và các thuật toán phức tạp để thực hiện nhiều tác vụ. Để học được các đặc trưng và tạo ra kết quả đầu ra hoàn toàn mới, thực tế đòi hỏi tính toán chuyên sâu. Các công nghệ như GAN và VAE, thường được sử dụng trong Generative AI, bao gồm các tương tác phức tạp và quy trình đào tạo đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và hiểu biết về thuật toán nâng cao. | Độ phức tạp của Predictive AI có thể thay đổi, tùy thuộc vào ứng dụng và tính chi tiết của đầu ra yêu cầu. Một số mô hình, như hồi quy tuyến tính, có thể tương đối đơn giản, giúp dự báo doanh số bán hàng trong một thị trường có thể dự đoán được. Những ứng dụng khác có thể phức tạp hơn, sử dụng mạng lưới thần kinh sâu để phân tích bộ dữ liệu khổng lồ với nhiều biến số, như dự đoán hành vi của người tiêu dùng hoặc xu hướng tài chính phức tạp. |
| Lợi thế nổi trội | Gen AI là một nguồn lực mới, đặc biệt hữu ích ở những lĩnh vực dữ liệu khan hiếm hoặc nhạy cảm. Nó tạo ra dữ liệu tổng hợp cho các nghiên cứu y tế và nâng cao hệ thống bảo mật, đồng thời thúc đẩy sự sáng tạo và đảm bảo quyền riêng tư. | Predictive AI giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, dự đoán các xu hướng trong tương lai dựa trên các mô hình lịch sử. Công nghệ này giúp định hình một tương lai thông minh hơn, được chuẩn bị tốt hơn bằng cách cho phép phân bổ nguồn lực hiệu quả và các chiến lược chủ động. |
| Hạn chế | Kết quả đầu ra của Generative AI đôi khi không thể đoán trước và không phải lúc nào cũng phù hợp với mong đợi. Hơn nữa, nó làm dấy lên những lo ngại đáng kể về mặt đạo đức, đặc biệt là trong giới sáng tạo và truyền thông. Điều này đặt ra bài toán: phải sử dụng công nghệ có trách nhiệm, song song với các biện pháp nghiêm ngặt để đảm bảo việc phát triển và ứng dụng Gen AI mang tính xây dựng | Hiệu quả của Predictive AI vốn bị hạn chế bởi chất lượng và số lượng dữ liệu đầu vào mà nó nhận được. Dữ liệu kém hoặc sai lệch có thể dẫn đến những dự đoán không chính xác, có khả năng củng cố những định kiến hoặc quan niệm sai lầm hiện có. Hạn chế này nêu bật sự cần thiết của các bộ dữ liệu toàn diện, không thiên vị và được giám sát liên tục để đảm bảo hiểu biết của Predictive AI là chính xác và công bằng nhất có thể. |
