Tác giả: Tiến sĩ Tehseen Zia
Cập nhật vào ngày 20 tháng 5 năm 2024

Sự phát triển của ChatGPT-4o của OpenAI và Astra của Google đánh dấu một giai đoạn mới trong lĩnh vực tác nhân AI tương tác: sự trỗi dậy của các tác nhân AI tương tác đa phương thức. Hành trình này bắt đầu với Siri và Alexa, những công cụ đã đưa AI kích hoạt bằng giọng nói vào sử dụng phổ biến và biến đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ thông qua các lệnh bằng giọng nói. Mặc dù có tác động lớn, những tác nhân đầu tiên này chỉ giới hạn ở các nhiệm vụ đơn giản và gặp khó khăn với các truy vấn phức tạp và hiểu biết ngữ cảnh. Sự ra đời của ChatGPT đã đánh dấu một sự tiến hóa quan trọng trong lĩnh vực này. Nó cho phép các tác nhân AI tham gia vào các tương tác ngôn ngữ tự nhiên, trả lời câu hỏi, soạn thảo email và phân tích tài liệu. Tuy nhiên, các tác nhân này vẫn chỉ xử lý dữ liệu văn bản. Trong khi đó, con người tự nhiên giao tiếp bằng nhiều phương thức khác nhau, chẳng hạn như lời nói, cử chỉ và dấu hiệu thị giác, làm cho tương tác đa phương thức trở nên trực quan và hiệu quả hơn. Đạt được các khả năng tương tự trong AI từ lâu đã là mục tiêu nhằm tạo ra tương tác liền mạch giữa con người và máy móc. Sự phát triển của ChatGPT-4o và Astra đánh dấu một bước tiến quan trọng hướng tới mục tiêu này. Bài viết này khám phá tầm quan trọng của những tiến bộ này và những ảnh hưởng của chúng trong tương lai.

Hiểu Về AI Tương Tác Đa Phương Thức

AI tương tác đa phương thức đề cập đến một hệ thống có khả năng xử lý và tích hợp thông tin từ nhiều phương thức khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, nhằm nâng cao khả năng tương tác. Khác với các trợ lý AI hiện tại chỉ sử dụng văn bản như ChatGPT, AI đa phương thức có thể hiểu và tạo ra các phản hồi phức tạp và có ngữ cảnh hơn. Khả năng này rất quan trọng cho việc phát triển các hệ thống AI linh hoạt và giống con người hơn, có thể tương tác liền mạch với người dùng qua nhiều phương tiện khác nhau.

Trong thực tế, AI đa phương thức có thể xử lý ngôn ngữ nói, diễn giải các đầu vào hình ảnh như hình ảnh hoặc video, và phản hồi một cách thích hợp bằng văn bản, giọng nói hoặc thậm chí là đầu ra hình ảnh. Chẳng hạn, một tác nhân AI với các khả năng này có thể hiểu một câu hỏi nói, phân tích một hình ảnh kèm theo để lấy ngữ cảnh, và cung cấp một phản hồi chi tiết thông qua cả giọng nói và văn bản. Tương tác đa diện này làm cho các hệ thống AI trở nên thích ứng và hiệu quả hơn trong các ứng dụng thực tế, nơi mà giao tiếp thường bao gồm sự kết hợp của nhiều loại thông tin khác nhau.

Tầm quan trọng của AI đa phương thức nằm ở khả năng tạo ra những trải nghiệm người dùng hấp dẫn và hiệu quả hơn. Bằng cách tích hợp các hình thức đầu vào và đầu ra khác nhau, những hệ thống này có thể hiểu rõ hơn ý định của người dùng, cung cấp thông tin chính xác và liên quan hơn, xử lý các đầu vào đa dạng, và tương tác theo cách cảm thấy tự nhiên và trực quan hơn đối với con người.

Sự Trỗi Dậy của Các Trợ Lý AI Tương Tác Đa Phương Thức

Hãy đi sâu vào chi tiết của ChatGPT-4o và Astra, hai công nghệ đột phá hàng đầu trong kỷ nguyên mới của các tác nhân AI tương tác đa phương thức.

ChatGPT-4o

GPT-4o (“o” đại diện cho “omni”) là một hệ thống AI tương tác đa phương thức được phát triển bởi OpenAI. Không giống như phiên bản tiền nhiệm của nó, ChatGPT, vốn chỉ là một hệ thống AI tương tác dựa trên văn bản, GPT-4o chấp nhận và tạo ra các kết hợp của văn bản, âm thanh, hình ảnh và video. Khác với ChatGPT, vốn dựa vào các mô hình riêng biệt để xử lý các phương thức khác nhau—dẫn đến việc mất thông tin ngữ cảnh như giọng điệu, nhiều người nói, và tiếng ồn nền—GPT-4o xử lý tất cả các phương thức này bằng một mô hình duy nhất. Cách tiếp cận hợp nhất này cho phép GPT-4o duy trì sự phong phú của thông tin đầu vào và tạo ra các phản hồi mạch lạc và có ngữ cảnh hơn.

GPT-4o mô phỏng các phản hồi lời nói giống như con người, cho phép tương tác thời gian thực, tạo ra giọng nói đa dạng và dịch thuật tức thì. Nó xử lý đầu vào âm thanh chỉ trong 232 mili giây, với thời gian phản hồi trung bình là 320 mili giây—tương đương với thời gian trò chuyện của con người. Hơn nữa, GPT-4o bao gồm các khả năng thị giác, cho phép nó phân tích và thảo luận nội dung hình ảnh và video được người dùng chia sẻ, mở rộng chức năng của nó vượt ra ngoài giao tiếp dựa trên văn bản.

Astra

Astra là một tác nhân AI đa phương thức được phát triển bởi Google DeepMind với mục tiêu tạo ra một AI đa năng có thể hỗ trợ con người vượt ra ngoài việc truy xuất thông tin đơn giản. Astra sử dụng các loại đầu vào khác nhau để tương tác liền mạch với thế giới vật lý, cung cấp trải nghiệm người dùng trực quan và tự nhiên hơn. Dù là nhập câu hỏi, nói lệnh, hiển thị hình ảnh hay thực hiện cử chỉ, Astra có thể hiểu và phản hồi một cách hiệu quả.

Astra dựa trên mô hình tiền nhiệm của nó, Gemini, một mô hình đa phương thức lớn được thiết kế để làm việc với văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã lập trình. Mô hình Gemini, được biết đến với thiết kế lõi kép, kết hợp hai kiến trúc mạng nơ-ron khác biệt nhưng bổ trợ lẫn nhau. Điều này cho phép mô hình tận dụng điểm mạnh của mỗi kiến trúc, mang lại hiệu suất và tính linh hoạt vượt trội.

Astra sử dụng một phiên bản nâng cao của Gemini, được huấn luyện với lượng dữ liệu lớn hơn nhiều. Sự nâng cấp này cải thiện khả năng xử lý các tài liệu và video mở rộng và duy trì các cuộc trò chuyện dài và phức tạp hơn. Kết quả là một trợ lý AI mạnh mẽ có khả năng cung cấp các tương tác phong phú, nhận thức ngữ cảnh qua nhiều phương tiện khác nhau.

Tiềm Năng của AI Tương Tác Đa Phương Thức

Ở đây, chúng ta khám phá một số xu hướng tương lai mà các tác nhân AI tương tác đa phương thức dự kiến sẽ mang lại.

Nâng Cao Khả Năng Tiếp Cận

AI tương tác đa phương thức có thể cải thiện khả năng tiếp cận cho những người khuyết tật bằng cách cung cấp các cách thức tương tác thay thế với công nghệ. Lệnh bằng giọng nói có thể hỗ trợ người khiếm thị, trong khi nhận dạng hình ảnh có thể giúp người khiếm thính. Những hệ thống AI này có thể làm cho công nghệ trở nên bao hàm và thân thiện với người dùng hơn.

Cải Thiện Quyết Định

Bằng cách tích hợp và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn, AI tương tác đa phương thức có thể cung cấp những thông tin chính xác và toàn diện hơn. Điều này có thể nâng cao quá trình ra quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ kinh doanh đến y tế. Trong lĩnh vực y tế, chẳng hạn, AI có thể kết hợp hồ sơ bệnh nhân, hình ảnh y khoa và dữ liệu thời gian thực để hỗ trợ đưa ra các quyết định lâm sàng thông minh hơn.

Ứng Dụng Sáng Tạo

Sự đa dạng của AI đa phương thức mở ra nhiều khả năng mới cho các ứng dụng sáng tạo:

• Thực Tế Ảo: AI tương tác đa phương thức có thể tạo ra những trải nghiệm sống động hơn bằng cách hiểu và phản hồi nhiều loại đầu vào của người dùng.
• Robot Tiên Tiến: Khả năng của AI trong việc xử lý thông tin hình ảnh, âm thanh và văn bản cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với mức độ tự chủ cao hơn.
• Hệ Thống Nhà Thông Minh: AI tương tác đa phương thức có thể tạo ra các môi trường sống thông minh và phản hồi nhanh nhạy hơn bằng cách hiểu và phản ứng với các đầu vào đa dạng.
• Giáo Dục: Trong môi trường giáo dục, các hệ thống này có thể biến đổi trải nghiệm học tập bằng cách cung cấp nội dung cá nhân hóa và tương tác.
• Y Tế: AI đa phương thức có thể nâng cao chăm sóc bệnh nhân bằng cách tích hợp các loại dữ liệu khác nhau, hỗ trợ các chuyên gia y tế với các phân tích toàn diện, nhận diện các mô hình, và đề xuất chẩn đoán và phương pháp điều trị tiềm năng.

Thách Thức của AI Tương Tác Đa Phương Thức

Mặc dù đã có những tiến bộ gần đây trong AI tương tác đa phương thức, vẫn còn nhiều thách thức cản trở việc hiện thực hóa toàn bộ tiềm năng của nó. Những thách thức này bao gồm:

Tích Hợp Nhiều Phương Thức

Một trong những thách thức chính là tích hợp các phương thức khác nhau—văn bản, hình ảnh, âm thanh và video—thành một hệ thống thống nhất. AI phải diễn giải và đồng bộ hóa các đầu vào đa dạng để cung cấp các phản hồi chính xác về ngữ cảnh, điều này đòi hỏi các thuật toán phức tạp và sức mạnh tính toán lớn.

Hiểu Biết Ngữ Cảnh và Tính Mạch Lạc

Duy trì hiểu biết ngữ cảnh qua các phương thức khác nhau là một trở ngại lớn khác. AI phải giữ và liên kết thông tin ngữ cảnh, như giọng điệu và tiếng ồn nền, để đảm bảo các phản hồi mạch lạc và nhận thức ngữ cảnh. Việc phát triển các kiến trúc mạng nơ-ron có khả năng xử lý các tương tác phức tạp này là điều quan trọng.

Hệ Lụy Đạo Đức và Xã Hội

Việc triển khai các hệ thống AI này đặt ra các câu hỏi đạo đức và xã hội. Giải quyết các vấn đề liên quan đến sự thiên vị, minh bạch và trách nhiệm là cần thiết để xây dựng lòng tin và đảm bảo công nghệ phù hợp với các giá trị xã hội.

Quan Ngại về Quyền Riêng Tư và Bảo Mật

Việc xây dựng các hệ thống này liên quan đến xử lý dữ liệu nhạy cảm, gây ra các mối quan ngại về quyền riêng tư và bảo mật. Bảo vệ dữ liệu người dùng và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư là điều cần thiết. Các hệ thống đa phương thức mở rộng bề mặt tấn công tiềm năng, đòi hỏi các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và thực hành xử lý dữ liệu cẩn thận.

Kết Luận

Sự phát triển của ChatGPT-4o của OpenAI và Astra của Google đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI, giới thiệu một kỷ nguyên mới của các tác nhân AI tương tác đa phương thức. Các hệ thống này nhằm tạo ra các tương tác giữa con người và máy móc tự nhiên và hiệu quả hơn bằng cách tích hợp nhiều phương thức. Tuy nhiên, vẫn còn những thách thức như tích hợp các phương thức này, duy trì tính mạch lạc ngữ cảnh, xử lý yêu cầu dữ liệu lớn, và giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, bảo mật và đạo đức. Vượt qua những rào cản này là điều cần thiết để hiện thực hóa toàn bộ tiềm năng của AI đa phương thức trong các lĩnh vực như giáo dục, y tế và hơn thế nữa.