Sự khác biệt giữa AI truyền thống và Generative AI nằm ở chức năng cốt lõi đối với dữ liệu. AI truyền thống (Discriminative AI) được thiết kế để phân tích, phân loại và dự báo dựa trên các dữ liệu đã tồn tại. Ngược lại, Generative AI (AI tạo sinh) có chức năng tạo ra các dữ liệu mới (văn bản, hình ảnh, mã lệnh) dựa trên các mẫu xác suất đã học được. Việc phân biệt rõ hai cơ chế này là điều kiện tiên quyết để áp dụng công nghệ chính xác trong hoạt động nghiên cứu và kinh doanh.
AI Truyền thống (Traditional AI) là gì?
AI truyền thống, về mặt kỹ thuật được gọi là AI phân biệt (Discriminative AI), hoạt động dựa trên các quy tắc logic hoặc các mô hình thống kê học máy (Machine Learning).
Chức năng chính của AI truyền thống là xác định mối tương quan giữa các biến số trong dữ liệu đầu vào để gán nhãn hoặc đưa ra giá trị dự báo cho dữ liệu đó.
- Cơ chế vận hành: Hệ thống tiếp nhận dữ liệu đầu vào (Input), xử lý thông qua các thuật toán đã được huấn luyện để nhận diện đặc điểm, và trả về kết quả (Output) là một quyết định hoặc một con số cụ thể.
- Ví dụ thực tế:
- Hệ thống phát hiện thư rác (Spam detection) dựa trên các từ khóa và địa chỉ gửi.
- Phần mềm phân tích hồi quy trong thống kê (như SPSS, Stata).
- Hệ thống chấm điểm tín dụng ngân hàng dựa trên lịch sử tài chính.
Generative AI (AI Tạo sinh) là gì?
Generative AI là tập hợp các thuật toán sử dụng mô hình học sâu (Deep Learning) và mạng nơ-ron nhân tạo để tổng hợp và tạo lập dữ liệu mới. Thay vì phân loại dữ liệu như AI truyền thống, Generative AI phân tích cấu trúc của dữ liệu huấn luyện để xây dựng các nội dung có đặc điểm tương đồng nhưng không trùng lặp hoàn toàn với dữ liệu gốc.
- Cơ chế vận hành: Mô hình học quy luật phân phối xác suất của tập dữ liệu lớn. Khi nhận được yêu cầu, hệ thống sẽ lựa chọn và sắp xếp các đơn vị thông tin (từ ngữ, điểm ảnh) có xác suất xuất hiện cao nhất trong ngữ cảnh đó để tạo thành sản phẩm hoàn chỉnh.
- Ví dụ thực tế:
- Công cụ soạn thảo văn bản tự động (ChatGPT, Claude).
- Phần mềm tạo hình ảnh từ mô tả (Midjourney, Stable Diffusion).
- Công cụ hỗ trợ viết mã lập trình tự động.
Bảng so sánh sự khác biệt giữa AI truyền thống và Generative AI
Bảng dưới đây trình bày các thông số kỹ thuật đối sánh giữa hai loại hình công nghệ này:
| Tiêu chí so sánh | AI Truyền thống (Traditional AI) | Generative AI (AI Tạo sinh) |
| Chức năng chính | Phân tích, phân loại, dự báo giá trị từ dữ liệu hiện có. | Tạo lập, tổng hợp dữ liệu mới (Văn bản, Hình ảnh, Audio). |
| Mô hình toán học | Mô hình phân biệt (Discriminative Models): Xác định ranh giới giữa các lớp dữ liệu $Y$ dựa trên $X$. | Mô hình tạo sinh (Generative Models): Xác định xác suất xuất hiện đồng thời của $X$ và $Y$. |
| Kết quả đầu ra | Nhãn phân loại (Ví dụ: A hoặc B), giá trị số học, quyết định logic. | Nội dung đa phương tiện hoàn chỉnh, cấu trúc mới. |
| Phương pháp học | Thường sử dụng Học có giám sát (Supervised Learning) với dữ liệu được gán nhãn. | Thường sử dụng Học không giám sát (Unsupervised) hoặc Tự giám sát (Self-supervised) trên dữ liệu lớn. |
| Yêu cầu tài nguyên | Tập trung vào khả năng xử lý logic, yêu cầu phần cứng vừa phải. | Yêu cầu năng lực tính toán lớn (GPU) để vận hành các tham số mô hình. |
Sự khác biệt về Mục tiêu vận hành
Điểm khác biệt căn bản nhất giữa sự khác biệt giữa AI truyền thống và Generative AI là mục tiêu của kết quả đầu ra. AI truyền thống tối ưu hóa tính chính xác trong việc xác định trạng thái của dữ liệu (Ví dụ: Xác định chính xác 99% một giao dịch là gian lận hay không).
Trong khi đó, Generative AI tối ưu hóa tính hợp lý và đa dạng. Mục tiêu của nó là tạo ra một kết quả đầu ra (ví dụ: một đoạn văn) có cấu trúc ngữ pháp và ngữ nghĩa hợp lý nhất so với yêu cầu đầu vào, chứ không phải tìm kiếm một đáp án đúng duy nhất.
Sự khác biệt về Dữ liệu và Quy trình huấn luyện
AI truyền thống yêu cầu dữ liệu đầu vào phải được xử lý kỹ lưỡng và gán nhãn cụ thể bởi con người để hệ thống có thể học được các quy tắc phân loại.
Ngược lại, Generative AI có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ không có cấu trúc (như toàn bộ văn bản trên internet). Hệ thống tự động nhận diện các quy luật ngôn ngữ và mối liên hệ giữa các khái niệm mà không cần con người thiết lập quy tắc chi tiết cho từng trường hợp.
Phạm vi ứng dụng trong Nghiên cứu & Doanh nghiệp
Việc lựa chọn công nghệ cần dựa trên tính chất công việc cụ thể.
Các tác vụ phù hợp với AI Truyền thống:
- Xử lý thống kê mô tả và suy diễn trong các công trình nghiên cứu khoa học.
- Dự báo biến động tài chính, chuỗi cung ứng dựa trên dữ liệu lịch sử.
- Tự động hóa các quy trình logic cố định (nhập liệu, kiểm tra lỗi hệ thống).
- Phân khúc khách hàng dựa trên hành vi mua sắm cụ thể.
Các tác vụ phù hợp với Generative AI:
- Hỗ trợ lên ý tưởng sơ khởi và xây dựng dàn ý cho các dự án.
- Tóm tắt nội dung từ các tài liệu dài hoặc tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn.
- Sản xuất nội dung truyền thông, thiết kế hình ảnh minh họa.
- Hỗ trợ lập trình viên viết các đoạn mã mẫu hoặc tìm lỗi sai trong mã nguồn.
Kết hợp cả hai công nghệ này sẽ mang lại hiệu quả tối ưu: sử dụng AI truyền thống để phân tích dữ liệu tin cậy và sử dụng Generative AI để trình bày hoặc khai thác dữ liệu đó dưới các hình thức mới.
Câu hỏi thường gặp về phân loại AI (FAQ)
Generative AI có thể thay thế hoàn toàn AI truyền thống không?
Không. Generative AI không được thiết kế để thực hiện các tác vụ đòi hỏi tính toán chính xác tuyệt đối và tuân thủ quy tắc logic nghiêm ngặt như AI truyền thống (ví dụ: tính toán kỹ thuật, chẩn đoán y khoa dựa trên hình ảnh học).
Chi phí vận hành Generative AI so với AI truyền thống như thế nào?
Generative AI có chi phí vận hành cao hơn đáng kể do yêu cầu hạ tầng phần cứng mạnh (các chip xử lý đồ họa chuyên dụng) và tiêu tốn nhiều năng lượng điện toán hơn để xử lý các mô hình ngôn ngữ lớn.
Mức độ tin cậy của thông tin do Generative AI tạo ra?
Generative AI hoạt động dựa trên xác suất, do đó nó có thể tạo ra các thông tin sai lệch hoặc không có thực nếu dữ liệu huấn luyện không chính xác. Hiện tượng này được gọi là sự sai lệch thông tin (fabrication/hallucination). Ngược lại, AI truyền thống có tính ổn định cao hơn trong các tác vụ đã được lập trình quy tắc cụ thể.
Tổng kết lại, sự khác biệt giữa AI truyền thống và Generative AI nằm ở việc một bên chuyên về phân tích dữ liệu hiện có, còn một bên chuyên về tạo lập dữ liệu mới. Người làm nghiên cứu và quản trị doanh nghiệp cần nắm vững đặc tính kỹ thuật này để đưa ra các quyết định đầu tư công nghệ hiệu quả, tránh lãng phí nguồn lực vào các công cụ không phù hợp với mục tiêu.
Để tham khảo thêm các phân tích chuyên sâu về phương pháp nghiên cứu và ứng dụng công nghệ, bạn có thể tìm đọc các bài viết khác của thầy Nguyễn Thanh Phương.
