Dự Đoán Top 5 Xu Hướng Generative AI 2024
Generative AI đã mang đến những thay đổi mạnh mẽ trong năm 2023 ở tất cả các ngành từ kinh tế đến xã hội. Theo báo cáo của Statista,thị trường GenAI dự kiến sẽ chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể trong những năm tới, với tốc độ CAGR dự báo là hơn 24,4% từ năm 2023 đến năm 2030. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu những xu hướng mới nhất về công nghệ này nhé.
Quantum AI (AI lượng tử)
Sự kết hợp giữa điện toán lượng tử và AI, được gọi là AI lượng tử, là một lĩnh vực đang nổi lên nhanh chóng và mở ra nhiều khả năng hỗ trợ người dùng xử lý dữ liệu khổng lồ và đào tạo các mô hình Gen AI một cách nhanh chóng. Thị trường này dự kiến sẽ đạt 1,8 tỷ USD vào năm 2030, tăng trưởng với tốc độ CAGR là 34,1% ở quy mô toàn cầu.
Google hiện đã phát triển Google Quantum AI, các ứng dụng tiềm năng của giải pháp này trong tài chính và ngân hàng là rất đáng kể, ví dụ như tối ưu hóa danh mục đầu tư, đánh giá rủi ro, etc.Tuy nhiên, việc áp dụng công nghệ này trong tài chính và ngân hàng vẫn còn ở giai đoạn đầu và còn nhiều thách thức đáng kể cần vượt qua, như các vấn đề về chất lượng dữ liệu và bảo mật.
Web3 x GenAI
Sự hợp tác giữa công nghệ Web3 và Generative AI hứa hẹn không chỉ mang lại trải nghiệm được cá nhân hóa mà còn tăng cường bảo mật dữ liệu. Sự hợp tác này tạo ra một mạng lưới phi tập trung, khiến các mối đe dọa mạng gặp khó khăn trong việc xâm phạm dữ liệu người dùng.
Về bản chất, Web3 x GenAI không chỉ nhằm nâng cao mức độ tương tác của người dùng; đó là một bước đi chiến lược để các doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm kỹ thuật số được cá nhân hóa, an toàn và liền mạch.
Multi-Modal Models
Trong năm 2023, với sự phát triển của Generative AI trong việc học và làm việc với văn bản, hình ảnh và âm thanh, đã mang lại những giá trị thương mại mạnh mẽ.
Đây chính là lúc các mô hình đa phương thức xuất hiện. Chúng có những tiềm năng ứng dụng trong giáo dục, giải trí, chăm sóc sức khỏe và nhiều lĩnh vực khác. Chúng cũng có thể kích hoạt các hình thức giao tiếp và biểu đạt mới phong phú và tự nhiên hơn văn bản. Gemini của Google và Chat GPT4 của là những ví dụ về Mô hình đa phương thức như vậy.
Ứng dụng NLP tương tác với người dùng
GenAI chủ yếu dựa vào công nghệ NLP (Natural Language Processing) cho phép GenAI hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người, thực hiện các nhiệm vụ như tạo văn bản, dịch ngôn ngữ và tạo nội dung sáng tạo. Tuy nhiên, có những thách thức để các doanh nghiệp khai thác tiềm năng này như: nguy cơ tạo ra nội dung có hại, kết quả đầu ra sai lệch và nhu cầu giải thích cho người dùng, etc.
Trong năm 2024, NLP đang được nâng cấp rất lớn với các tiến bộ về Deep learning, transformer networks, multimodal learning, explainable AI, và data-efficient. Những tiến bộ này được thiết lập để cách mạng hóa GenAI, đảm bảo các quyết định về mô hình minh bạch.
Open Source AI (AI nguồn mở)
Xây dựng các mô hình ngôn ngữ và hệ thống AI mạnh thường đòi hỏi quá trình tốn kém về điện toán và xử lý dữ liệu.Việc sử dụng các mô hình nguồn mở được cho rằng sẽ tiết kiệm chi phí, hạ thấp rào cản cho doanh nghiệp khi tiếp cận công nghệ AI.
Theo Forrester, mặc dù điều đó không có nghĩa là các mô hình độc quyền sẽ sớm biến mất nhưng tương lai sẽ có nhiều không gian hơn cho các giải pháp nguồn mở, với 85% doanh nghiệp kết hợp các mô hình AI nguồn mở vào kho công nghệ của họ.
English 
Vietnamese 