Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence, viết tắt: AI) là khả năng của các hệ thống máy tính thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến trí thông minh của con người, như học tập, suy luận, giải quyết vấn đề, nhận thức và đưa ra quyết định. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu thuộc khoa học máy tính, tập trung phát triển và nghiên cứu các phương pháp cùng phần mềm giúp máy móc có khả năng nhận thức môi trường xung quanh, sử dụng học tập và trí tuệ để thực hiện hành động nhằm tối đa hóa khả năng đạt được các mục tiêu đã định.
Các ứng dụng nổi bật của AI bao gồm công cụ tìm kiếm web tiên tiến (ví dụ: Google Tìm kiếm); hệ thống đề xuất (được sử dụng bởi YouTube, Amazon và Netflix); trợ lý ảo (ví dụ: Trợ lý Google, Siri và Alexa); xe tự lái (ví dụ: Waymo); công cụ sáng tạo và nội dung tạo sinh (ví dụ: mô hình ngôn ngữ và nghệ thuật AI); cùng khả năng chơi và phân tích vượt trội hơn con người trong các trò chơi chiến lược (ví dụ: cờ vua và cờ vây). Tuy nhiên, nhiều ứng dụng AI không được nhận diện là AI: "Rất nhiều công nghệ AI đỉnh cao đã được tích hợp vào các ứng dụng thông thường, thường không còn được gọi là AI vì một khi thứ gì đó trở nên đủ hữu ích và phổ biến, nó không còn được dán nhãn AI nữa."
Nhiều phân ngành trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tập trung vào các mục tiêu cụ thể và sử dụng những công cụ đặc thù. Các mục tiêu truyền thống của nghiên cứu AI bao gồm học tập, lập luận, biểu diễn tri thức, lập kế hoạch, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận thức và hỗ trợ robot. Để đạt được những mục tiêu đó, các nhà nghiên cứu AI đã ứng dụng và tích hợp đa dạng kỹ thuật, như tìm kiếm và tối ưu hóa toán học, logic hình thức, mạng nơ-ron nhân tạo, cùng các phương pháp dựa trên thống kê, nghiên cứu hoạt động và kinh tế học. Ngoài ra, AI còn kế thừa kiến thức từ tâm lý học, ngôn ngữ học, triết học, khoa học thần kinh và nhiều lĩnh vực khác. Một số công ty như OpenAI, Google DeepMind và Meta, đang đặt mục tiêu phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) - một dạng AI có khả năng thực hiện hầu hết mọi nhiệm vụ nhận thức ở mức độ ngang bằng hoặc vượt trội so với con người.
A. Lợi ích khi sử dụng AI
Việc sử dụng AI Agent mang lại nhiều lợi ích đáng kể, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu suất trong các lĩnh vực khác nhau.
1. Tự động hóa tác vụ
AI là một công cụ mạnh mẽ giúp tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp. Thay vì phải dựa vào nguồn nhân lực lớn, các doanh nghiệp có thể tận dụng tác tử AI để thực hiện công việc nhanh chóng, hiệu quả và ở quy mô lớn. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và giảm sự phụ thuộc vào con người, đồng thời cho phép tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược và sáng tạo hơn.
2. Cải thiện năng suất
Nhờ khả năng tự động hóa, các tác tử AI giúp các đội ngũ làm việc hiệu quả hơn bằng cách đảm nhận các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Các nhóm kinh doanh có thể chuyển sự chú ý của mình sang các hoạt động quan trọng hơn, gia tăng giá trị tổng thể cho tổ chức. Điều này không chỉ nâng cao hiệu suất công việc mà còn cải thiện đáng kể hiệu quả sử dụng tài nguyên. Nhờ khả năng tự động hóa AI giúp tăng năng suất làm việc của nhân sự.
3. Giảm chi phí hoạt động
Một trong những lợi ích lớn của AI Agent chính là khả năng giảm chi phí. Các doanh nghiệp có thể loại bỏ các chi phí không cần thiết liên quan đến sai sót thủ công, sự kém hiệu quả của quy trình và các tác vụ thủ công. Với mô hình làm việc nhất quán và khả năng thích nghi với môi trường thay đổi, tác tử AI mang lại sự ổn định và hiệu quả cho các quy trình kinh doanh.
4. Ra quyết định sáng suốt
Các tác tử AI tiên tiến sử dụng công nghệ học máy (Machine Learning) để thu thập và xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Điều này mang lại cái nhìn toàn diện và chính xác hơn cho các nhà quản lý trong việc đưa ra các quyết định quan trọng. Ví dụ, các doanh nghiệp có thể phân tích nhu cầu thị trường và dự đoán xu hướng tiêu dùng để xây dựng chiến lược quảng cáo hiệu quả hơn.
5. Cải thiện trải nghiệm khách hàng
Một trong những điểm mạnh của AI Agent là khả năng cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Từ việc đề xuất sản phẩm phù hợp đến phản hồi nhanh chóng các yêu cầu, tác tử AI giúp nâng cao sự tương tác và lòng trung thành của khách hàng. Nhờ tích hợp công nghệ này, các doanh nghiệp có thể đổi mới để mang lại trải nghiệm hấp dẫn và phù hợp hơn với từng cá nhân.
6. Tăng cường hiệu suất nhờ hệ thống đa tác tử
Trong môi trường AI, các hệ thống đa tác tử (multi-agent systems) thường hoạt động hiệu quả hơn so với các hệ thống đơn lẻ. Các AI Agent có thể chia sẻ thông tin, học hỏi lẫn nhau và bổ sung kiến thức từ các lĩnh vực liên quan, tạo nên một hệ thống linh hoạt và mạnh mẽ. Điều này giúp xử lý các nhiệm vụ phức tạp một cách nhanh chóng và chính xác hơn.
7. Đóng góp vào sự đổi mới công nghệ
Sự phát triển của AI Agent không chỉ mang lại lợi ích tức thì mà còn thúc đẩy đổi mới trong nhiều lĩnh vực. Từ kinh doanh, y tế, giáo dục cho đến công nghệ, AI Agent là công cụ hỗ trợ đắc lực giúp các tổ chức tạo ra giá trị mới và cải thiện khả năng cạnh tranh trên thị trường. AI đóng góp không nhỏ vào quá trình đổi mới công nghệ, nâng tầm cuộc sống.
B. Những thách thức và rủi ro khi sử dụng AI
Mặc dù AI Agent đang mở ra nhiều tiềm năng đột phá trong các lĩnh vực như tự động hóa, lập trình và hỗ trợ khách hàng, việc sử dụng công nghệ này vẫn đặt ra nhiều thách thức và rủi ro cần được xem xét. Hãy cùng tìm hiểu những khó khăn phải đối mặt của AI Agent là gì ngay dưới đây:
1. Lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu
AI Agent cần thu thập, lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ để hoạt động hiệu quả. Tuy nhiên, điều này đặt ra những nguy cơ tiềm ẩn về việc lộ lọt thông tin cá nhân hoặc vi phạm các quy định pháp luật về bảo mật dữ liệu. Các tổ chức cần áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và tuân thủ nghiêm ngặt các tiêu chuẩn quyền riêng tư để tránh những rủi ro không đáng có.
2. Thách thức về đạo đức và tính công bằng
Các mô hình học sâu trong AI có thể gây ra những phản hồi không công bằng, thiên vị hoặc thậm chí sai lệch. Điều này đặc biệt nguy hiểm trong các lĩnh vực nhạy cảm như tuyển dụng, chăm sóc khách hàng, hoặc tài chính. Để khắc phục, cần áp dụng các biện pháp kiểm tra chặt chẽ và có sự can thiệp của con người nhằm đảm bảo AI Agent đưa ra các quyết định phù hợp và không gây tổn hại đến người dùng.
3. Sự phức tạp về kỹ thuật
Việc triển khai AI Agent đòi hỏi kiến thức sâu rộng về công nghệ máy học và kinh nghiệm lập trình. Các nhà phát triển cần có khả năng tích hợp hệ thống AI với các ứng dụng hiện có, đồng thời phải đào tạo tác tử dựa trên dữ liệu thực tế của doanh nghiệp. Sự thiếu hụt nguồn lực có chuyên môn có thể làm chậm tiến độ triển khai hoặc giảm hiệu quả của hệ thống.
4. Hạn chế về tài nguyên điện toán
Các hệ thống sử dụng mô hình học sâu, yêu cầu lượng tài nguyên điện toán lớn để đào tạo và vận hành mô hình LLM. Điều này gây áp lực lớn về chi phí cho các tổ chức, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Nếu không có cơ sở hạ tầng mạnh mẽ và khả năng mở rộng linh hoạt, việc triển khai AI sẽ gặp khó khăn đáng kể. Hạn chế về điện toán là những thách thức lớn đối với triển khai AI.
5. Giới hạn về tư duy logic và độ tin cậy
Hiện nay, AI vẫn chưa đạt được mức độ tự động hóa hoàn toàn như kỳ vọng. Hệ thống đôi khi mắc lỗi tư duy logic, tạo ra những kết quả sai lệch hoặc không tuân thủ chính xác yêu cầu của người dùng. Trong một số trường hợp, AI thậm chí có thể “loạn ngôn”, "ảo giác" hoặc cung cấp thông tin không liên quan. Điều này làm giảm độ tin cậy của công nghệ và đòi hỏi sự can thiệp thường xuyên từ con người để hoàn thiện quy trình.
6. Chưa đủ khả năng thay thế hoàn toàn con người
Mặc dù AI có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp, nhưng nó vẫn chưa đủ mạnh để thay thế hoàn toàn con người trong các công việc cần sự sáng tạo hoặc phán đoán linh hoạt. Điều này tương tự như những hạn chế của xe tự lái trong giai đoạn đầu phát triển - đầy hứa hẹn nhưng chưa thể hoạt động độc lập mà không có sự giám sát của con người.
C. Tối ưu hóa AI phục vụ nhu cầu thực tế của doanh nghiệp
1. Các tác nhân AI (AI Agents)
AI Agent được thiết kế để khắc phục nhiều hạn chế của LLM hiện tại bằng cách thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà các mô hình độc lập không thể xử lý.
Ví dụ: nếu bạn muốn xác định ba công ty hàng đầu bằng doanh thu từ bộ dữ liệu, AI Agent sẽ:
- Lấy dữ liệu doanh thu tất cả các công ty.
- Sắp xếp các công ty theo doanh thu.
- Trả lại kết quả ba công ty hàng đầu.
Hoặc AI cyber security threat analysis agent tổng hợp, phân tích, đánh giá tình trạng an toàn an ninh hệ thống mạng máy tính doanh nghiệp từ dữ liệu trích xuất từ nhật ký hệ thống giám sát an toàn thông tin (SOC-SIEM).
Với AI cyber security threat analysis agent giúp đội ngũ IT doanh nghiệp tiết kiệm rất nhiều thời gian (80%) trong việc đọc hàng ngàn cảnh báo sớm do hệ thống giám sát an toàn thông tin (SOC-SIEM) cung cấp cũng như giảm bớt nhân sự theo dõi giám sát hệ thống cảnh báo sớm.
Để thực hiện điều này, AI Agent kết hợp LLM với các thành phần chính như lập kế hoạch (Planning), ghi nhớ (memory) và kết hợp công cụ hỗ trợ (tools):
- Lập kế hoạch (Planning): AI Agent phác thảo và thực hiện một kế hoạch thông qua bộ não LLM.
- Ghi nhớ (memory): AI Agent giữ lại thông tin trong khi thực hiện nhiều bước, cho phép nó xử lý các tác vụ phức tạp.
- Công cụ (tools): AI sử dụng các công cụ khác nhau để thực hiện các tác vụ cụ thể.
Các công cụ rất quan trọng cho AI Agent, cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ một cách hiệu quả. Trong lĩnh vực AI tạo sinh, các công cụ cho phép LLM tương tác với các môi trường và ứng dụng bên ngoài, chẳng hạn như tìm kiếm internet, thông dịch mã, công cụ toán học. Những công cụ này có thể truy cập cơ sở dữ liệu, cơ sở kiến thức và các mô hình khác bên ngoài.
Chẳng hạn, một công ty du lịch sẽ cần các công cụ tìm kiếm, đặt các vé máy bay cũng như tìm kiếm internet. Các công cụ có thể bao gồm:
- Trích xuất thực thể (Entity Extraction:): Trích xuất thông tin cụ thể từ các tài liệu phi cấu trúc.
- Cơ sở dữ liệu Trò chuyện (Chat DB): Truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu mà không cần kiến thức SQL.
- Bốt kiến thức (Knowledge Bot): Sử dụng thế hệ (RAG) retrieval-Augmented để trả lời các câu hỏi dựa trên kho lưu trữ kiến thức tùy chỉnh.
- Tìm kiếm (Internet Search):: Tìm nạp nội dung từ các công cụ tìm kiếm dựa trên các truy vấn của người dùng.
- Tóm lượt (Summarization): Cung cấp tóm tắt các tài liệu lớn phù hợp với các personas cụ thể.
- Thực thi chương trình (Program Execution): Thực thi mã Python để giải quyết các vấn đề cụ thể.
- Tìm kiếm Wikipedia (Wikipedia Search): Lấy nội dung từ Wikipedia dựa trên các truy vấn của người dùng.
- So sánh (Comparison): Câu trả lời các câu hỏi so sánh, như số liệu hiệu suất hoặc khuyến nghị sản phẩm.
2. LLM bộ não tư duy AI agent
LLM được xem là bộ não tư duy của AI agent. Một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một mô hình ngôn ngữ với khả năng tổng quát trong việc tạo ngôn ngữ và các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác. LLMs có được khả năng này bằng cách học các mối quan hệ thống kê từ các văn bản trong quá trình huấn luyện tự giám sát và bán giám sát có độ phức tạp tính toán cao. Các LLM có thể được sử dụng cho việc tạo văn bản, một dạng trí tuệ nhân tạo tạo sinh, bằng cách nhận đầu vào văn bản và liên tục dự đoán token hoặc từ tiếp theo.
LLM là các mạng nơ-ron nhân tạo. Các mô hình lớn nhất và mạnh mẽ nhất cho đến nay được xây dựng dựa trên một kiến trúc Transformer chỉ một chiều giải mã trong khi một số cài đặt gần đây dựa trên các kiến trúc khác, chẳng hạn như các biến thể của mạng nơ-ron hồi quy và Mamba (một mô hình trạng thái không gian).
Đến năm 2020, việc tinh chỉnh là cách duy nhất mà một mô hình có thể được điều chỉnh để có thể hoàn thành các tác vụ cụ thể. Tuy nhiên, các mô hình kích thước lớn hơn, chẳng hạn như GPT-3, có thể thông qua kỹ thuật lời nhắc để đạt được kết quả tương tự. Người ta cho rằng chúng có được kiến thức về cú pháp, ngữ nghĩa và các khái niệm trong các tập ngữ liệu của con người, nhưng cũng gặp phải những sai sót và thiên vị có trong các tập ngữ liệu đó.
Một số LLM nổi bật bao gồm GPT của OpenAI (chẳng hạn như GPT-3.5 và GPT-4, được sử dụng trong ChatGPT và Microsoft Copilot), PaLM của Google và Gemini (Gemini hiện được sử dụng trong chatbot cùng tên), Grok của xAI, LLaMA của Meta, Deepseek, các mô hình Claude của Anthropic và các mô hình nguồn mở hoàn toàn hoặc có giới hạn hoặc biến thể tùy chỉnh: Llama (Meta), Gemma (Google), Deepseek, Hermes, Mistral, Dolphin ...
Việc lựa chọn LLM phù hợp cho từng nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp, tổ chức đòi hỏi kiến thức và kinh nghiệm trong việc triển khai, sử dụng thực tế đáp ứng nhu cầu: tăng hiệu xuất xử lý tác vụ, giảm thời gian - nhân sự thực hiện tác vụ, bảo mật dữ liệu doanh nghiệp, tối ưu chi phí đầu tư phần cứng.
Để biết thêm thông tin chi tiết về việc ứng dụng, triển khai mô hình AI agent tại doanh nghiệp, vui lòng liên hệ với đội ngũ tư vấn:
Thien An Setranimex - ITServing
📞 Hotline: 0901333237 - 0901333987
🌐 Website: www.thienan.co / www.itserving.org
📧 Email: contact@thienan.co / contact@itserving.org
