AI phân tích và sự khác biệt với AI tạo sinh

Khái niệm và tính năng chính của AI phân tích

Trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích là một dạng phân tích dữ liệu tận dụng trí tuệ nhân tạo – cụ thể là các dạng học máy tiên tiến – cho mục đích trí tuệ kinh doanh. Mặc dù có ý nghĩa khác biệt so với các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống được nhiều tổ chức sử dụng, AI phân tích tập trung vào việc đạt được cùng một mục đích: phân tích các tập dữ liệu để tạo ra thông tin chi tiết có thể hành động và hướng dẫn các quyết định dựa trên dữ liệu.

AI phân tích sử dụng các phương pháp AI tiên tiến, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học sâu , để phân tích các tập dữ liệu lớn, phát triển thông tin chi tiết và hướng dẫn ra quyết định theo cách năng động, phản hồi trực tiếp với tương tác của người dùng.

Sự khác biệt cốt lõi giữa AI phân tích và phân tích dữ liệu truyền thống nằm ở các loại công nghệ được sử dụng để tạo và truy cập những hiểu biết này. Tuy nhiên, mặc dù các công cụ này có tác động, nhưng chúng thường cung cấp chế độ xem dữ liệu tĩnh cho hầu hết người dùng, dựa nhiều vào phân tích thống kê để tạo ra hiểu biết và yêu cầu các nhà phân tích tự rút ra kết luận thay vì dựa vào công nghệ.

Các tính năng chính của AI phân tích

Phân tích mô tả: Phân tích mô tả trả lời câu hỏi "Điều gì đã xảy ra?". Loại phân tích này cho đến nay là loại được khách hàng sử dụng phổ biến nhất, cung cấp báo cáo và phân tích tập trung vào các sự kiện trong quá khứ.

Phân tích mô tả được sử dụng để hiểu hiệu suất tổng thể ở cấp độ tổng hợp và cho đến nay là cách dễ nhất để một công ty bắt đầu vì dữ liệu có sẵn để xây dựng báo cáo và ứng dụng.

Phân tích chẩn đoán: Phân tích chẩn đoán, giống như phân tích mô tả, sử dụng dữ liệu lịch sử để trả lời một câu hỏi. Nhưng thay vì tập trung vào "cái gì", phân tích chẩn đoán giải quyết câu hỏi quan trọng về lý do tại sao một sự kiện hoặc bất thường xảy ra trong dữ liệu. Phân tích chẩn đoán có xu hướng dễ tiếp cận hơn và phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng hơn so với phân tích học máy/dự đoán.

Phân tích dự đoán: Phân tích dự đoán là một dạng phân tích nâng cao xác định những gì có khả năng xảy ra dựa trên dữ liệu lịch sử bằng cách sử dụng máy học. Dữ liệu lịch sử bao gồm phần lớn phân tích mô tả và chẩn đoán được sử dụng làm cơ sở để xây dựng các mô hình phân tích dự đoán.

Phân tích theo quy định: Phân tích theo quy định là trụ cột thứ tư và cuối cùng của phân tích hiện đại. Phân tích theo quy định liên quan đến phân tích hướng dẫn cụ thể. Về cơ bản, đây là sự kết hợp của phân tích mô tả, chẩn đoán và dự đoán để thúc đẩy quá trình ra quyết định. Các tình huống hoặc điều kiện hiện có và hậu quả của một quyết định hoặc sự kiện được áp dụng để tạo ra quyết định hoặc hành động có hướng dẫn để người dùng thực hiện.

Đối với AI tạo sinh (Generative AI) tập trung vào việc tạo nội dung mới bằng cách học các mẫu từ dữ liệu hiện có. Nó sử dụng các kỹ thuật học sâu, chẳng hạn như mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) và mô hình biến đổi, để tạo văn bản, hình ảnh, nhạc, v.v. AI tạo sinh đã thu hút được sự chú ý đáng kể vì khả năng tạo ra nội dung giống con người và có ứng dụng trong các ngành công nghiệp sáng tạo, sáng tạo nội dung và hơn thế nữa. Tính năng chính của Gen AI chính là sáng tạo nội dung, tăng cường trí tưởng tượng và sáng tạo, tăng cường dữ liệu đào tạo và tạo dấu ấn cá nhân hóa.

Sự khác biệt giữa AI phân tích và AI tạo sinh

Có rất nhiều điểm khác biệt giữa AI phân tích và AI tạo sinh, dựa vào những điểm khác biệt này mà doanh nghiệp/công ty tìm được phương thức điều hành hoạt động một cách có hiệu quả qua việc sử dụng AI. Những điểm khác biệt giữa AI phân tích và AI tạo sinh:

Thứ nhất, mục đích và khả năng khác nhau. Mục đích chính của AI tạo sinh là sử dụng các mô hình mạng nơ-ron học sâu để tạo ra nội dung mới. Đối với AI phân tích, nó đề cập đến các hệ thống AI dựa trên máy học thống kê được thiết kế cho các tác vụ cụ thể, chẳng hạn như phân loại, dự đoán hoặc ra quyết định dựa trên dữ liệu có cấu trúc.

Thứ hai, thuật toán khác nhau. Về mặt phương pháp thuật toán, AI tạo sinh thường sử dụng các kỹ thuật phức tạp như biến các đầu vào tuần tự của văn bản thành đầu ra mạch lạc, dự đoán từ tiếp theo dựa trên ngữ cảnh dữ liệu hiện có để tạo nội dung. AI tạo sinh học cách hiểu các mẫu trong dữ liệu để tạo ra các phiên bản mới của dữ liệu đó. AI phân tích sử dụng một loạt các phương pháp học máy đơn giản hơn bao gồm học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.

Thứ ba, khác nhau về lợi nhuận đầu tư. AI tạo sinh có thể mang lại lợi nhuận từ việc tạo nội dung bằng cách cung cấp chi phí thấp hơn so với việc tạo nội dung của con người, cũng như tiềm năng tạo ra nội dung độc đáo và hấp dẫn thu hút và giữ chân khách hàng. Mặc dù AI tạo sinh đem lại nhiều lợi ích như vậy nhưng giá trị kinh tế của nó có thể khó đo lường và người dùng phải mất chi phí để đào tạo mô hình AI tạo sinh.

Đối với AI phân tích nó mang lại lợi nhuận kinh tế tốt hơn thông qua các mô hình dự đoán có thể giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu, tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho, xác định xu hướng thị trường và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này có thể dẫn đến giảm chi phí, cải thiện phân bổ nguồn lực và tăng doanh thu thông qua việc ra quyết định tốt hơn.

Thứ tư, khác biệt về độ rủi ro. AI tạo sinh có thể sản xuất "deepfake" thuyết phục, dễ dẫn đến thông tin sai lệch, đánh cắp danh tính và gian lận. Ngoài ra, các mô hình này có thể gặp rủi ro về quyền riêng tư nếu dữ liệu đào tạo chứa thông tin nhạy cảm hoặc bị thao túng để tạo ra đầu ra không mong muốn.

Dữ liệu đào tạo AI phân tích cũng đối mặt với rủi ro từ các vi phạm an ninh mạng, bị lợi dụng cho mục đích xấu, như phát động tấn công mạng hay phát tán thông tin sai lệch. Do đó, cần có các biện pháp bảo mật để giảm thiểu những rủi ro này. Hiện tại, AI phân tích có vẻ ít rủi ro hơn AI tạo sinh nên đã được sử dụng lâu dài trong nhiều công ty.

Tóm lại, Khi quyết định giữa AI phân tích và AI tạo sinh, hãy cân nhắc các yêu cầu và mục tiêu cụ thể. Nếu mục tiêu là trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu, đưa ra dự đoán và tối ưu hóa quy trình, AI phân tích là lựa chọn phù hợp. Mặt khác, nếu cần tạo nội dung mới, đổi mới sáng tạo hoặc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, AI tạo sinh là lựa chọn lý tưởng.

Một số kiến nghị

Việc sử dụng AI phân tích trong ngành ngoại giao rất cần thiết vì nó có đủ tiêu chỉ hơn bất kỳ một công nghệ AI nào khác để đáp ứng các yêu cầu cũng như nhiệm vụ của ngành ngoại giao đang làm. Tuy nhiên, để có thể áp dụng được AI phân tích trong ngành thì cần đáp ứng được các điều kiện sau:

Thứ nhất, cần xây dựng nhân sự có đủ nền tảng kiến thức và kinh nghiệm về ngành công nghệ AI (bao gồm cả trí tuệ nhân tạo và trí tuệ dựa trên trí thông minh của con người).

Thứ hai, áp dụng công nghệ AI vào trong dịch vụ của ngành như trả lời email, tương tác trực tiếp với người dân qua công nghệ chatbot, điển hình như cách Bộ Ngoại giao Đức đã sử dụng công nghệ AI, tên gọi FACIL trong việc tương tác với công dân từ năm 2021-2023 và xử lý được 40.000 yêu cầu mỗi tháng.

Thứ ba, xây dựng cơ sở hạ tầng bao gồm hệ thống cơ sở dữ liệu và hệ thống máy chủ để có thể vận hành được AI phân tích một phần nào giúp đỡ công tác dự đoán, dự báo về tình hình, sự kiện của thế giới cho ngành ngoại giao. Tuy nhiên, do dữ liệu ngày càng lớn cho nên cần phải có một hệ thống máy chủ đủ lớn.

Thứ tư, ngành ngoại giao cần xây dựng một AI phân tích của riêng mình, đây là điều quan trọng nhất nhằm đảm bảo các vấn đề về bảo mật, đạo đức.