Deep Dive #12.1: ChatGPT – Trào lưu hay xu hướng?

Sau những lời khen đến từ Silicon Valley và Phố Wall, ChatGPT của Open AI đã trở thành hiện tượng toàn cầu chỉ trong thời gian ngắn. Nhiều câu hỏi được đặt ra rằng liệu ChatGPT sẽ đặt nền móng cho việc đưa trí tuệ nhân tạo (AI) vào hỗ trợ công việc sâu hơn hay đơn thuần chỉ là ngọn cờ làm sôi động lại dòng vốn đổ vào các công ty AI sau mô hình Kinh Tế Chia Sẻ hay gần đây là Blockchain đã không còn sức hút.

Hãy cũng Brands Vietnam tìm câu trả lời này cùng ông Hồ Đông Thụ, Sáng lập kiêm Giám đốc Điều hành Think Digital Việt Nam.

Deep Dive là series phỏng vấn đào sâu vào những quyết định, chủ đề, sự kiện đáng chú ý trong xây dựng thương hiệu, marketing, quảng cáo & truyền thông.

* Cuộc chiến AI khai màn với phát súng từ ChatGPT. Theo sau gần như ngay lập tức là Google, Microsoft, gần đây nhất là Meta. Bỗng nhiên mọi người quên mất là chúng ta hiện đang có Apple Siri, Google Assistant và Amazon Alexa. Theo anh, tại sao ChatGPT tạo ra sự quan tâm khác biệt này?

Để có thể hiểu lý do vì sao ChatGPT lại tốn nhiều giấy mực của cộng đồng mạng, chúng ta cần nắm được sơ lược lịch sử hình thành AI. Có một thực tế là trí tuệ nhân tạo AI đã được tích hợp trong các ứng dụng công nghệ từ những năm 1950s. Tuy nhiên, trong những thập kỷ tiếp theo, sự phát triển của AI đã gặp nhiều thách thức vì các hạn chế về phần cứng, phần mềm và dữ liệu.

Trong những năm gần đây, sự phát triển của AI đã bùng nổ đáng kể nhờ sự tiến bộ của các công nghệ như máy học (machine learning), học sâu (deep learning) và dữ liệu lớn (big data). Các ứng dụng AI đã được triển khai rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ y tế, tài chính đến giao thông và sản xuất.

Trên thực tế, AI được ứng dụng rất nhiều nhưng đa phần là trong các tác vụ thuộc về back-end. Facebook dùng AI đọc các hình ảnh nội dung người dùng tải lên để tối ưu hoá dữ liệu cho quảng cáo, hay loại bỏ các nội dung độc hại. Apple cho AI xem toàn bộ các bộ phim trên Apple Store để hỗ trợ người dùng tốt hơn. 

Dễ thấy nhất là khi đăng ký website, để phân biệt người và máy, Google thường bắt nhập mã captcha là phân biệt các hình ảnh. Bằng cách làm này, Google có thể vừa phân biệt được người và máy, vừa đào tạo cho hệ thống nhận thức được đâu là hình ảnh của tàu hoả, xe lửa, xe hơi…

Có hai khái niệm mà chúng ta thường nghe là machine learning và deep learning, có thể giải thích đơn giản như sau:

• Cơ sở dữ liệu, công nghệ, thuật toán logic ngày càng được hoàn thiện đã tạo tiền đề phát triển cho hệ thống xử lý các tác vụ có tính chất khuôn mẫu. Ví dụ như lọc email rác chẳng hạn. Chúng được gọi là machine learning.
• Deep learning là một tầng cao hơn của machine learning, khi máy xử lý hàng loạt thao tác có tính khuôn mẫu kết hợp cùng các thuật toán tiên tiến, chúng sẽ hình thành một số tác vụ độc lập và tạo ra các phát kiến như “bộ não sống”. Và bởi deep learning có thể được coi như một dạng mô phỏng của bộ não, nên quá trình deep learning sẽ đòi hỏi thời gian “trưởng thành” từng bước thay vì có thể ứng dụng hoàn hảo được ngay. Ứng dụng dễ thấy nhất về deep learning hiện nay là khả năng tự lái xe, tự chơi game.

Vậy tại sao ChatGPT được quan tâm đến như vậy?

ChatGPT là một trong những kết quả đáng chú ý nhất trong sự phát triển của AI. Đây là một mô hình ngôn ngữ được đào tạo trên dữ liệu lớn, cho phép công cụ này hiểu và tạo ra văn bản tự nhiên bằng cách sử dụng một phương pháp gọi là “Transformer” để đưa các công nghệ phức tạp từ back-end ra front-end thông qua hình thức chat.

Đồng thời, sự xuất hiện của công cụ này cũng đánh dấu giai đoạn chuyển giao khi những công nghệ AI phức tạp như machine learning, hay deep learning được phổ cập hoá thành giao diện chat quen thuộc với người dùng. 

Tựu trung, điều tạo nên sức hút của ChatGPT là tổ hợp của 3 yếu tố: Dữ liệu siêu lớn (big data) + Khả năng học sâu (deep learning) để đưa ra những suy luận mang tính bắc cầu (như cách bộ não hoạt động) + Mô hình GPT (Generative Pre-trained Transformer).

GPT (Generative Pre-trained Transformer) là một kiến trúc mô hình học sâu (deep learning) được sử dụng trong ChatGPT để tạo ra văn bản tự nhiên. Kiến trúc này được xây dựng trên một mô hình học sâu mạng nơ-ron nhân tạo (neural network) để hiểu ngữ nghĩa và cấu trúc của văn bản.

Sau khi được đào tạo trên dữ liệu lớn, GPT có khả năng tạo ra các văn bản tự nhiên và trả lời các câu hỏi với độ chính xác khá cao.

Sự xuất hiện của ChatGPT đánh dấu giai đoạn chuyển giao khi những công nghệ AI phức tạp được phổ cập hoá thành giao diện chat quen thuộc với người dùng.

Trong ChatGPT, mô hình GPT được sử dụng để tạo ra câu trả lời tự động cho các câu hỏi được đặt bởi người dùng. Mô hình GPT được đào tạo trên dữ liệu lớn và được cung cấp cho ChatGPT để nó có thể tạo ra các câu trả lời tự động dựa trên ngữ cảnh của câu hỏi được đặt ra.

Tất cả những công nghệ phức tạp này tạo ra một thứ vô cùng đơn giản cho người dùng cuối: một người bạn, một người trợ lý vô cùng thông thái và nói chuyện rất dễ nghe. 

Và như người ta hay nói: “Hữu xạ tự nhiên hương” – khi bạn có một sản phẩm đủ tốt, người dùng sẽ trở thành những người lan truyền cho bạn. Chỉ sau vài tháng ra mắt, mạng xã hội đã ngập tràn những đoạn chụp lại nội dung chat với ChatGPT trải đủ cảm xúc kinh ngạc, bất ngờ... tạo sự tò mò. Và đó là cách ChatGPT trở thành cơn sốt.

* Có thể thấy các nền tảng AI khác đều khá đóng và không cho phép mở API cho bên ngoài. Vì sao ChatGPT có thể đấu nối API và output ra nhiều cách khác nhau. Sự cởi mở này có phải là lợi thế của ChatGPT ?

Việc cho phép các nền tảng khác đấu nối vào mình của OpenAI là cách giúp làm “dày” ngôn ngữ mà ChatGPT xử lý, thúc đẩy quá trình tự học của công cụ nhờ dữ liệu khổng lồ được cung cấp từ người dùng.

Nhưng ngược lại thì chính CEO của OpenAI cũng thừa nhận đã tung công nghệ này ra quá sớm vì câu trả lời không chính xác và các vấn đề liên quan đến tính bảo mật. 

Chúng ta thử hình dung doanh nghiệp cho phép nhân viên sử dụng ChatGPT nhưng họ dùng công cụ này sửa hợp đồng thì ai sẽ là người chịu trách nhiệm trên các điều khoản đã sửa đó? Ai sẽ chịu trách nhiệm khi dữ liệu pháp lý của doanh nghiệp bị lộ bởi yêu cầu phải cung cấp dữ liệu trên máy chủ của ChatGPT? Do đó, OpenAI đã phải ra chính sách hỏi doanh nghiệp có cho phép lưu dữ liệu của họ trên máy chủ của đơn vị này hay không.

Chính vì thế, nói việc cho phép đấu nối API là lợi thế của ChatGPT cũng không chính xác. Như Google, họ có doanh thu từ quảng cáo trải nghiệm tìm kiếm, việc dịch chuyển qua mô hình chat liệu có ảnh hưởng tới doanh thu quảng cáo không? 

* Trong bài viết trên trang cá nhân, anh Thụ đã thử khả năng cung cấp thông tin của ChatGPT theo 4 lĩnh vực: thiết kế sáng tạo (briefing), tổng hợp thông tin (tôn giáo, quản trị), khả năng tư duy đạo đức, và marketing. Đâu là lý do anh lựa chọn những lĩnh vực này để “thách đố” ChatGPT? 

Có một câu nói cá nhân mình rất yêu thích, hình như là từ một chiến dịch truyền thông của Google: “Câu hỏi sẽ đưa chúng ta đi đến mọi nơi”. Nó khá tương đồng với một câu nói của triết gia nổi tiếng – Descartes – đã trở thành yếu tố nền tảng cho triết học Tây phương “I think therefore I am” (tạm dịch: tôi tư duy nên tôi tồn tại). Đó là lý do tại sao mình thích việc đặt ra những câu hỏi đa chiều và muốn thử ChatGPT ở nhiều khía cạnh.

Với các câu hỏi lĩnh vực sáng tạo nội dung, mình đưa yêu cầu lên kế hoạch chạy quảng cáo cho máy tính mỏng nhẹ, hướng tới nhân viên văn phòng thì nhận được câu trả lời thẳng vào vấn đề như bạn nên đi kênh social, báo chí, quảng cáo hiển thị để tăng khả năng tiếp cận. 

Có thể thấy thế mạnh về big data, khả năng học sâu và biểu đạt ngôn ngữ tự nhiên đã giúp công cụ này đưa ra kết quả hữu ích dựa trên những dữ liệu yêu cầu đầu vào (input request/ prompts) cụ thể. Một vài input request mình đã dùng thử như yêu cầu viết nhấn mạnh vào 1 đặc tính nào đó của sản phẩm, viết ngắn hơn, thêm hashtag phù hợp, chuyển thể nội dung thành brief, trình bày dạng bảng biểu… 

Các bạn có thể tìm thêm các tips đưa ra các câu prompts qua một số cộng đồng thảo luận về ChatGPT và AI như Cộng đồng khám phá ChatGPT - OpenAI, Chat GPT Insights hoặc trang AI for Marketing do mình và các cộng sự sáng lập.

Với các câu hỏi về tổng hợp thông tin, mình đánh giá cao khả năng tổng hợp nhưng không đánh giá cao độ chính xác bởi dữ liệu hiện chỉ cập nhật đến năm 2021. Ví dụ khi được hỏi về Tứ Diệu Đế (4 sự thật kỳ diệu) trong Phật Giáo bao gồm Khổ – Tập – Diệt – Đạo, ChatGPT lại trả lời sai (mà khẳng định rất chắc nịch) là tên của 4 vị vua, hay 4 vị bồ tát tùy theo bối cảnh. Đúc kết của mình qua thử nghiệm này là người dùng có thể ứng dụng khả năng tổng hợp thông tin dựa trên một đoạn văn bản hoặc link website sẽ nâng cao tính chính xác hơn.

Phần cuối cùng là các câu hỏi về tư duy đạo đức. Mình đưa ra một tình huống khá thú vị là nhân viên Sales của công ty có nên nhận hối lộ hay không? ChatGPT đã đưa ra câu trả lời vô cùng nhất quán là không nên, mặc cho những tình tiết thêm thắt khá lắt léo như con bệnh nặng, không ai biết hành vi sai trái này, khó khăn kinh tế…

Đây là điểm khiến mình bất ngờ và băn khoăn rằng liệu ChatGPT có khả năng suy nghĩ độc lập và nhất quán như một con người không? Hay công cụ này vẫn chỉ dừng lại ở mức được huấn luyện để trở nên nhất quán trong cách trả lời? 

Nếu là trường hợp 2 thì khá dễ hiểu bởi OpenAI có thể sở hữu đủ cơ sở dữ liệu để huấn luyện công cụ đưa ra câu trả lời nhất quán. Nhưng sẽ khá “khủng khiếp” nếu trường hợp 1 xảy ra thật. Vì theo thông tin mình tìm hiểu thì ChatGPT chỉ bắt đầu hoạt động, suy nghĩ câu trả lời khi nhận input từ người dùng. Nếu hệ thống này tự suy nghĩ như một con người, biết suy nghĩ trong mọi lúc, mọi nơi, biết tự nghĩ ra vấn đề, tự nghĩ ra cách giải quyết thì quả thật là giống một số phim viễn tưởng. Mình cũng hay nói vui nếu mà thế thật thì chắc tốn điện lắm, vì mỗi token của ChatGPT tốn khoảng 0,002 USD (thông tin từ OpenAI) (cười).

* Anh Thụ có thể chia sẻ cảm nhận tổng quan về các tính năng của các con AI sau khi trải nghiệm?

Danh sách các AI – Chatbot mà mình đã trải nghiệm gồm ChatGPT, Bing (Microsoft kết hợp cùng OpenAI), POE.com (Quora kết hợp cùng OpenAI).

Về ChatGPT, điểm mạnh của con AI này là khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cực kỳ ưu việt do được đào tạo bằng big data. Ứng dụng vô cùng lớn từ viết nội dung theo yêu cầu, viết code, sửa bugcode... và luôn dẫn câu chuyện về trạng thái ôn hoà. Điểm yếu là nguồn dữ liệu bị hạn chế đến năm 2021, tính chính xác chưa cao và chưa tối ưu với tiếng Việt. 

Sau khi thử nghiệm với Bing, mình ấn tượng bởi sự kế thừa các điểm mạnh của ChatGPT, cộng thêm dữ liệu lớn được cập nhật theo thời gian thực nên cho ra kết quả chính xác hơn kèm link trích dẫn. Dù vậy, tốc độ trả lời khá chậm, trải nghiệm người dùng chưa tối ưu. Con chat này hơi bị cọc tính, thẳng thắn, không ôn hoà như ChatGPT (cười).

POE.com cũng kế thừa các điểm mạnh của ChatGPT và có tốc độ phản hồi siêu nhanh. Với dữ liệu bổ sung từ Quora và concept mạng xã hội, người dùng có thể chia sẻ các đoạn hội thoại của mình với AI. Ngoài ra, con chat này có nhiều tính năng hay như tóm tắt nội dung từ link cung cấp. Tuy nhiên, tính chính xác chưa cao và chưa tối ưu với tiếng Việt. 

Các bạn có thể nhấp vào đường link này để xem trực tiếp cuộc hội thoại giữa mình và ChatGPT, POE cho các trường hợp trên.

• Case 1: Hỗ trợ trả lời phỏng vấn:  https://poe.com/s/ZgN9nW3BFULZrHcaLH0o
• Case 2:  Đặt câu hỏi tiếp diễn về sáng tạo nội dung và trình bày: https://poe.com/s/eEJbxxv2ZJR9JG8c2Ov9
• Case 3: Viết code HTML: https://poe.com/s/ZVRhs0phsDKQtGzoBJeo
• Case 4: Đọc review và tổng hợp phản hồi của khách hàng: https://poe.com/s/3HgH7zQGYkULTsHywN2H

* Cảm ơn anh! Mời các bạn theo dõi và đón đọc phần tiếp theo của buổi chia sẻ về 5 ứng dụng của AI trong marketing kèm ví dụ thực tế.

Xem thêm bài viết cùng chuyên mục tại đây.

Nghe thêm podcasts cùng chuyên mục tại đây.

Công Sang / Brands Vietnam
* Nguồn: Brands Vietnam