Trí tuệ nhân tạo AI là gì? Tổng quan về AI: định nghĩa, lợi ích, ưu nhược điểm, chi phí

Trong kỷ nguyên số hiện nay, trí tuệ nhân tạo AI đã trở thành một trong những chủ đề được quan tâm hàng đầu. AI không chỉ là một khái niệm khoa học viễn tưởng mà đã thực sự trở thành một phần quan trọng trong cuộc sống và công việc hàng ngày của chúng ta. Vậy, AI là ứng dụng gì? Định nghĩa, lợi ích, ưu nhược điểm và chi phí của AI ra sao? Bài viết này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về AI, giải thích những ứng dụng phổ biến của nó, và phân tích những yếu tố quan trọng cần cân nhắc khi áp dụng công nghệ này. 

I. Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo đề cập đến các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ theo truyền thống gắn liền với trí thông minh của con người - chẳng hạn như đưa ra dự đoán, nhận dạng đối tượng, diễn giải lời nói và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Các hệ thống AI học cách thực hiện điều đó bằng cách xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và tìm kiếm các mẫu để mô hình hóa trong quá trình ra quyết định của riêng chúng. Trong nhiều trường hợp, con người sẽ giám sát quá trình học tập của AI, củng cố các quyết định đúng đắn và ngăn cản các quyết định sai lầm, nhưng một số hệ thống AI được thiết kế để học mà không cần giám sát.

Theo thời gian, các hệ thống AI cải thiện hiệu suất thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, cho phép chúng thích ứng với các đầu vào mới và đưa ra quyết định mà không cần được lập trình rõ ràng để làm như vậy. Về bản chất, trí tuệ nhân tạo là về việc dạy máy móc suy nghĩ và học hỏi như con người, với mục tiêu tự động hóa công việc và giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.

II. Lịch sử phát triển của AI trí tuệ nhân tạo

Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo được đặt ra vào năm 1956, nhưng AI đã trở nên phổ biến hơn ngày nay nhờ khối lượng dữ liệu tăng lên, thuật toán tiên tiến và cải tiến về sức mạnh tính toán và lưu trữ.

Nghiên cứu AI ban đầu vào những năm 1950 đã khám phá các chủ đề như giải quyết vấn đề và phương pháp biểu tượng. Vào những năm 1960, Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ đã quan tâm đến loại công việc này và bắt đầu đào tạo máy tính để mô phỏng lý luận cơ bản của con người. Ví dụ, Cơ quan Dự án Nghiên cứu Tiên tiến Quốc phòng (DARPA) đã hoàn thành các dự án lập bản đồ đường phố vào những năm 1970. Và DARPA đã sản xuất trợ lý cá nhân thông minh vào năm 2003, rất lâu trước khi Siri, Alexa hoặc Cortana trở thành những cái tên quen thuộc. Công trình ban đầu này đã mở đường cho tự động hóa và lý luận chính thức mà chúng ta thấy trong máy tính ngày nay, bao gồm các hệ thống hỗ trợ quyết định và hệ thống tìm kiếm thông minh có thể được thiết kế để bổ sung và tăng cường khả năng của con người.

Trong khi các bộ phim Hollywood và tiểu thuyết khoa học viễn tưởng mô tả AI là những rô-bốt giống con người thống trị thế giới, thì sự phát triển hiện tại của công nghệ AI không đáng sợ đến vậy - hoặc khá thông minh. Thay vào đó, AI đã phát triển để mang lại nhiều lợi ích cụ thể trong mọi ngành. Tiếp tục đọc để biết những ví dụ hiện đại về trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và nhiều lĩnh vực khác.
Xem thêm: Lịch sử của trí tuệ nhân tạo - Những cột mốc đáng nhớ

III. Các thành phần cơ bản của AI

1. Machine Learning 

Machine Learning (Học máy) là một lĩnh vực trong AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần được lập trình rõ ràng cho từng nhiệm vụ cụ thể. Các phương pháp học máy bao gồm học có giám sát, học không giám sát, học bán giám sát và học tăng cường, mỗi phương pháp có cách tiếp cận và ứng dụng riêng biệt trong việc xử lý và phân tích dữ liệu.

2. Neural Networks

Neural Networks (Mạng nơ-ron) là các mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não người, gồm nhiều lớp nơron liên kết với nhau. Mạng nơ-ron được sử dụng rộng rãi trong học máy, đặc biệt là trong học sâu (Deep Learning), để giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dự báo. Các mô hình này có khả năng học hỏi và cải thiện hiệu suất thông qua quá trình huấn luyện với dữ liệu lớn.

3. Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) là một lĩnh vực trong AI tập trung vào việc giúp máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người. NLP bao gồm nhiều nhiệm vụ như phân tích cú pháp, nhận dạng thực thể, phân loại văn bản, dịch máy và tạo văn bản tự động. Các ứng dụng của NLP rất đa dạng, từ chatbot và trợ lý ảo đến phân tích cảm xúc và hệ thống dịch ngôn ngữ tự động.

4. Computer Vision

Computer Vision là một lĩnh vực trong AI giúp máy tính "nhìn" và hiểu được hình ảnh và video. Thị giác máy tính sử dụng các kỹ thuật từ học máy và mạng nơ-ron để nhận dạng và phân loại đối tượng, phát hiện chuyển động và phân tích hình ảnh. Các ứng dụng phổ biến của thị giác máy tính bao gồm hệ thống nhận dạng khuôn mặt, xe tự lái và phân tích hình ảnh y tế.

5. Robotics

Robotics (Người máy) là một lĩnh vực liên quan đến thiết kế, chế tạo và vận hành các robot. Robot là các thiết bị cơ học tự động có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào robot để giúp chúng tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, từ sản xuất công nghiệp đến thăm dò không gian và chăm sóc sức khỏe.

6. Expert Systems

Expert Systems là các hệ thống máy tính được thiết kế để mô phỏng quyết định của con người trong các lĩnh vực chuyên môn cụ thể. Các hệ thống này sử dụng cơ sở tri thức và quy tắc suy luận để giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra các khuyến nghị chính xác. Ví dụ, hệ thống chuyên gia có thể được sử dụng trong chẩn đoán y khoa, quản lý tài chính và tư vấn pháp lý.

7. Fuzzy Logic

Fuzzy Logic là một phương pháp trong AI xử lý thông tin không chắc chắn và mơ hồ bằng cách sử dụng các giá trị mờ thay vì giá trị nhị phân. Logic mờ cho phép mô hình hóa các khái niệm mơ hồ và đưa ra quyết định trong các tình huống không rõ ràng. Ứng dụng của logic mờ bao gồm điều khiển tự động, nhận dạng mẫu và hệ thống dự đoán.

8. Knowledge Representation

Knowledge Representation là một lĩnh vực trong AI tập trung vào cách thức biểu diễn thông tin và tri thức trong máy tính. Mục tiêu là phát triển các phương pháp và cấu trúc để lưu trữ, truy xuất và sử dụng tri thức một cách hiệu quả. Các kỹ thuật biểu diễn tri thức bao gồm logic vị từ, mạng ngữ nghĩa và biểu đồ tri thức, được sử dụng rộng rãi trong hệ thống chuyên gia, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo tổng hợp.
Xem thêm: Có thể bạn chưa biết: Trí tuệ nhân tạo (AI) có cấu tạo như thế nào?

IV. AI trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào?

Hệ thống trí tuệ nhân tạo hoạt động bằng cách sử dụng thuật toán và dữ liệu. Đầu tiên, một lượng lớn dữ liệu được thu thập và áp dụng cho các mô hình toán học hoặc thuật toán, sử dụng thông tin để nhận dạng các mẫu và đưa ra dự đoán trong một quá trình được gọi là đào tạo. Sau khi các thuật toán đã được đào tạo, chúng được triển khai trong nhiều ứng dụng khác nhau, nơi chúng liên tục học hỏi và thích ứng với dữ liệu mới. Điều này cho phép các hệ thống AI thực hiện các tác vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ và phân tích dữ liệu với độ chính xác và hiệu quả cao hơn theo thời gian.

V. Ưu - nhược điểm của trí tuệ nhân tạo AI

1. Ưu điểm

AI có lợi cho việc tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giải quyết các vấn đề phức tạp, giảm thiểu lỗi của con người và nhiều lợi ích khác.
Tự động hóa các tác vụ lặp lại
Các tác vụ lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu và công việc nhà máy , cũng như các cuộc trò chuyện về dịch vụ khách hàng, đều có thể được tự động hóa bằng công nghệ AI. Điều này cho phép con người tập trung vào các ưu tiên khác.
Giải quyết các vấn đề phức tạp
Khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu cùng lúc của AI cho phép nó nhanh chóng tìm ra các mô hình và giải quyết các vấn đề phức tạp mà con người có thể khó thực hiện, chẳng hạn như dự đoán triển vọng tài chính hoặc tối ưu hóa các giải pháp năng lượng.
Cải thiện trải nghiệm của khách hàng
AI có thể được áp dụng thông qua cá nhân hóa người dùng, chatbot và công nghệ tự phục vụ tự động, giúp trải nghiệm của khách hàng liền mạch hơn và tăng khả năng giữ chân khách hàng cho doanh nghiệp.
Giảm thiểu lỗi của con người
Khả năng nhanh chóng xác định mối quan hệ trong dữ liệu giúp AI phát hiện lỗi hoặc bất thường trong vô số thông tin kỹ thuật số, giúp giảm thiểu lỗi của con người và đảm bảo độ chính xác.

2. Nhược điểm

Mặc dù trí tuệ nhân tạo có những lợi ích riêng, công nghệ này cũng đi kèm với những rủi ro và nguy hiểm tiềm ẩn cần cân nhắc.
Sự thay đổi công việc
Khả năng tự động hóa quy trình, tạo nội dung nhanh chóng và hoạt động trong thời gian dài của AI có thể dẫn đến tình trạng thay thế công việc của người lao động.
Sự thiên vị và phân biệt đối xử
Các mô hình AI có thể được đào tạo dựa trên dữ liệu phản ánh các quyết định thiên vị của con người, dẫn đến kết quả đầu ra có tính thiên vị hoặc phân biệt đối xử với một số nhóm nhân khẩu học nhất định. 
Ảo giác
Hệ thống AI có thể vô tình “ gây ảo giác ” hoặc đưa ra kết quả không chính xác khi được đào tạo trên dữ liệu không đầy đủ hoặc không thiên vị, dẫn đến tạo ra thông tin sai lệch. 
Mối quan tâm về quyền riêng tư
Dữ liệu được thu thập và lưu trữ bởi hệ thống AI có thể được thực hiện mà không cần sự đồng ý hoặc hiểu biết của người dùng và thậm chí có thể bị truy cập bởi những cá nhân không được phép trong trường hợp dữ liệu bị vi phạm.
Mối quan tâm về đạo đức
Hệ thống AI có thể được phát triển theo cách không minh bạch, không toàn diện hoặc không bền vững , dẫn đến việc thiếu lời giải thích cho các quyết định AI có khả năng gây hại cũng như tác động tiêu cực đến người dùng và doanh nghiệp.
Chi phí môi trường
Các hệ thống AI quy mô lớn có thể cần một lượng năng lượng đáng kể để vận hành và xử lý dữ liệu, làm tăng lượng khí thải carbon và mức tiêu thụ nước.
 

VI. Ứng dụng của IoT ở các ngành
 

Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp, giúp hợp lý hóa quy trình và tăng hiệu quả kinh doanh.

Sản xuất

AI trong sản xuất có thể giảm lỗi lắp ráp và thời gian sản xuất đồng thời tăng cường an toàn cho người lao động. Sàn nhà máy có thể được giám sát bởi các hệ thống AI để giúp xác định sự cố, theo dõi kiểm soát chất lượng và dự đoán lỗi thiết bị tiềm ẩn. AI cũng điều khiển robot nhà máy và kho, có thể tự động hóa quy trình sản xuất và xử lý các nhiệm vụ nguy hiểm. 
Xem thêm: Ứng dụng AI trong sản xuất

Ngân hàng

Trí tuệ nhân tạo nâng cao tốc độ, độ chính xác và hiệu quả của nỗ lực của con người. Trong các tổ chức tài chính, các kỹ thuật AI có thể được sử dụng để xác định giao dịch nào có khả năng là gian lận, áp dụng tính điểm tín dụng nhanh chóng và chính xác, cũng như tự động hóa các tác vụ quản lý dữ liệu chuyên sâu thủ công.
Xem thêm: Ứng dụng AI trong Ngân hàng

Giáo dục

Trong giáo dục, AI đang chuyển đổi cách thức giảng dạy và học tập. Cá nhân hóa học tập là một trong những ứng dụng chính, nơi AI phân tích hiệu suất học sinh và tùy chỉnh tài liệu học tập phù hợp với nhu cầu và tốc độ học của từng cá nhân. Học máy giúp phát triển các công cụ giáo dục thông minh, như các hệ thống học trực tuyến và các nền tảng học tập có khả năng tự động điều chỉnh theo phản hồi của người dùng. AI cũng hỗ trợ phân tích dữ liệu để theo dõi sự tiến bộ của học sinh, phát hiện các khó khăn trong học tập và đưa ra các giải pháp kịp thời. Thêm vào đó, AI có thể tự động hóa các công việc hành chính, như chấm điểm và quản lý lớp học, giúp giáo viên có thêm thời gian tập trung vào việc giảng dạy.
Xem thêm: Ứng dụng AI trong Giáo dục

Pháp luật

Trong lĩnh vực pháp luật, AI cải thiện hiệu quả và độ chính xác của nhiều quy trình. Phân tích tài liệu pháp lý giúp luật sư và thẩm phán xử lý các khối lượng lớn thông tin một cách nhanh chóng, từ đó tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót. AI còn hỗ trợ dự đoán kết quả vụ án dựa trên dữ liệu lịch sử và phân tích các yếu tố pháp lý có liên quan. Tự động hóa nghiên cứu giúp giảm bớt khối lượng công việc của các chuyên gia pháp lý bằng cách nhanh chóng tìm kiếm và tổng hợp thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau. Hệ thống AI cũng giúp tư vấn pháp lý, cung cấp các khuyến nghị chính xác và hỗ trợ khách hàng trong việc chuẩn bị các tài liệu pháp lý.
Xem thêm: Ứng dụng AI trong Pháp luật

Nông nghiệp

AI đang cách mạng hóa ngành nông nghiệp thông qua việc tối ưu hóa quy trình trồng trọt. Hệ thống AI phân tích dữ liệu từ cảm biến và hình ảnh vệ tinh để dự đoán điều kiện thời tiết, đánh giá tình trạng đất đai và dự đoán sản lượng. Theo dõi sức khỏe cây trồng và động vật là một ứng dụng quan trọng khác, nơi AI giúp phát hiện sớm các bệnh và sâu bệnh để có biện pháp phòng ngừa kịp thời. AI cũng hỗ trợ quản lý tài nguyên hiệu quả, bao gồm việc tối ưu hóa sử dụng nước và phân bón, giúp nông dân giảm chi phí và nâng cao năng suất. Tự động hóa trong nông nghiệp, như việc sử dụng máy móc tự động và robot, giúp tăng cường hiệu quả sản xuất và giảm lao động thủ công.
Xem thêm: Ứng dụng AI trong Nông nghiệp

An ninh mạng

AI đóng vai trò quan trọng trong bảo vệ hệ thống mạng trước các mối đe dọa an ninh. Các công cụ AI phân tích lưu lượng mạng và hành vi người dùng để phát hiện và phản ứng nhanh chóng với các cuộc tấn công mạng, như phần mềm độc hại và tấn công DDoS. Học máy giúp cải thiện khả năng nhận diện các mẫu tấn công mới và điều chỉnh các biện pháp phòng vệ một cách linh hoạt. Tự động hóa phân tích sự cố giúp nhanh chóng xác định nguồn gốc và phạm vi của các sự cố an ninh, giảm thiểu thiệt hại và phục hồi hệ thống nhanh chóng. AI cũng hỗ trợ quản lý và kiểm soát quyền truy cập, bảo đảm rằng chỉ những người dùng hợp lệ mới có thể truy cập vào các tài nguyên quan trọng.
Xem thêm: Ứng dụng AI trong An ninh mạng

Marketing

AI đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường sự tương tác của khách hàng và thúc đẩy các chiến dịch quảng cáo có mục tiêu hơn. Phân tích dữ liệu nâng cao cho phép các nhà tiếp thị có được cái nhìn sâu sắc hơn về hành vi, sở thích và xu hướng của khách hàng, trong khi các trình tạo nội dung AI giúp họ tạo ra nội dung và khuyến nghị được cá nhân hóa hơn ở quy mô lớn. AI cũng có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như tiếp thị qua email và quản lý phương tiện truyền thông xã hội.
Xem thêm: Ứng dụng AI trong Marketing

Vận tải và Logistics

Trong vận tải và logistics, AI giúp tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách phân tích dữ liệu để cải thiện các tuyến đường vận chuyển, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả. Dự đoán nhu cầu là một ứng dụng quan trọng, nơi AI giúp các công ty dự đoán nhu cầu hàng hóa và lập kế hoạch kho hàng hiệu quả. Quản lý kho hàng cũng được cải thiện nhờ AI, từ việc tự động hóa lưu kho đến tối ưu hóa việc sắp xếp hàng hóa. AI còn hỗ trợ quản lý và theo dõi vận chuyển, cung cấp thông tin thời gian thực về vị trí và tình trạng của hàng hóa, giúp cải thiện dịch vụ khách hàng và giảm thiểu sự cố trong quá trình giao nhận.
Xem thêm: Ứng dụng AI trong Vận tải và Logistics

Dịch vụ

Trong ngành dịch vụ, AI cho phép hỗ trợ nhanh hơn và cá nhân hóa hơn. Các chatbot và trợ lý ảo hỗ trợ AI có thể xử lý các yêu cầu thường xuyên của khách hàng, cung cấp các đề xuất sản phẩm và khắc phục sự cố phổ biến theo thời gian thực. Và thông qua NLP, các hệ thống AI có thể hiểu và phản hồi các yêu cầu của khách hàng theo cách giống con người hơn, cải thiện sự hài lòng chung và giảm thời gian phản hồi. 
Xem thêm: Ứng dụng AI trong Dịch vụ

Bán lẻ

AI trong bán lẻ khuếch đại trải nghiệm của khách hàng bằng cách cung cấp khả năng cá nhân hóa người dùng, đề xuất sản phẩm, trợ lý mua sắm và nhận dạng khuôn mặt để thanh toán. Đối với các nhà bán lẻ và nhà cung cấp, AI giúp tự động hóa tiếp thị bán lẻ, xác định sản phẩm giả trên thị trường, quản lý hàng tồn kho sản phẩm và thu thập dữ liệu trực tuyến để xác định xu hướng sản phẩm.
Xem thêm: Ứng dụng AI trong Bán lẻ

Chăm sóc sức khỏe

AI được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe để cải thiện độ chính xác của chẩn đoán y khoa, tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu và phát triển thuốc, quản lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe nhạy cảm và tự động hóa trải nghiệm trực tuyến của bệnh nhân. Đây cũng là động lực thúc đẩy robot y tế, hoạt động để cung cấp liệu pháp hỗ trợ hoặc hướng dẫn bác sĩ phẫu thuật trong quá trình phẫu thuật.
Xem thêm: Ứng dụng AI trong Chăm sóc sức khỏe
 

VII. Chi phí để ứng dụng AI là bao nhiêu?

Chi phí để ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể dao động rất lớn tùy thuộc vào nhiều yếu tố. Đối với các giải pháp AI đơn giản như chatbot hoặc công cụ tự động hóa cơ bản, chi phí có thể từ 5.000 đến 30.000 đô la. Các dự án phức tạp hơn, chẳng hạn như phân tích dự đoán hoặc xử lý dữ liệu nâng cao, thường dao động từ 30.000 đến 150.000 đô la. Đối với các giải pháp AI phức tạp và tùy chỉnh cao, chi phí có thể vượt qua 150.000 đô la và có thể lên đến hàng triệu đô la. Các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí bao gồm yêu cầu về dữ liệu, phát triển và triển khai, bảo trì và hỗ trợ liên tục, cũng như phí tư vấn và tuân thủ quy định. Việc thuê đội ngũ chuyên gia, sử dụng phần mềm và công cụ AI, cùng với cơ sở hạ tầng cần thiết cũng đóng góp vào tổng chi phí.

VIII. Xu hướng và triển vọng của AI trong tương lai

Trí tuệ nhân tạo lượng tử

Điện toán lượng tử, từng chỉ là khoa học viễn tưởng, nay đang chuyển sang lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) hàng đầu. Qubit—bit lượng tử có thể biểu diễn nhiều trạng thái cùng lúc—đang cách mạng hóa xử lý dữ liệu. Cả các công ty khởi nghiệp và các tập đoàn công nghệ lớn đều đầu tư mạnh vào giải pháp lượng tử. Năm 2024, chúng ta sẽ thấy những bước tiến lớn trong khả năng của AI, đặc biệt là trong các lĩnh vực phức tạp nhờ vào tiến bộ lượng tử.

Luật AI

Quỹ đạo phát triển chưa từng có của AI không chỉ hấp dẫn những người đam mê công nghệ mà còn thu hút sự chú ý của các nhà hoạch định chính sách toàn cầu. Đến năm 2024, các quốc gia như Trung Quốc, EU, Hoa Kỳ và Ấn Độ đang xây dựng các chính sách AI toàn diện với ba mục tiêu chính: thúc đẩy đột phá công nghệ, thu hút đầu tư toàn cầu, và bảo vệ người dân khỏi hậu quả ngoài ý muốn của AI. Các cuộc thảo luận trong ngành cho thấy sự hợp tác quốc tế về chuẩn mực và tiêu chuẩn AI có thể sớm thành hiện thực.

AI có đạo đức

Khi AI tham gia vào các quyết định quan trọng như đánh giá sức khỏe và tư vấn tài chính, việc đảm bảo tính minh bạch và công bằng trở nên cần thiết. Thách thức không chỉ ở việc thiết kế các thuật toán không thiên vị mà còn ở việc thiết lập các tiêu chuẩn nghiêm ngặt để đảm bảo trách nhiệm của hệ thống AI và những người thiết kế chúng. Đến năm 2024, dự kiến sẽ có sự quan tâm lớn hơn đến giáo dục đạo đức AI và ưu tiên các cân nhắc đạo đức trong nghiên cứu và phát triển AI.

Làm việc tăng cường

Hãy tưởng tượng các bác sĩ phẫu thuật được hỗ trợ chẩn đoán từ AI trong quá trình phẫu thuật, luật sư được giúp đỡ bởi tài liệu tham khảo từ AI trong phiên tòa, hoặc các nhà phát triển phần mềm nhận đề xuất mã ngay lập tức nhờ AI. Khi công việc từ xa và giáo dục trực tuyến gia tăng, AI có khả năng cách mạng hóa thiết kế chương trình giảng dạy và tối ưu hóa động lực của nhóm ảo. Năm 2024 sẽ đánh dấu sự kết hợp giữa khả năng của con người và sức mạnh của AI, nâng cao năng suất và sự xuất sắc.

Thế hệ tiếp theo của AI tạo sinh

Chúng ta sẽ thấy AI có khả năng kết hợp các câu chuyện phức tạp, tạo âm nhạc, và sáng tác tiểu thuyết, nhờ vào công nghệ AI tạo sinh đa phương thức. AI có thể kết hợp văn bản, giọng nói, hình ảnh, và âm thanh để tạo ra nội dung đa dạng và trải nghiệm đa giác quan. Đến năm 2024, sự phân biệt giữa tác phẩm của con người và kiệt tác AI sẽ ngày càng tinh tế hơn, yêu cầu đánh giá sáng suốt và trân trọng.