Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một yếu tố không thể thiếu trong các ngành công nghiệp toàn cầu, từ y tế, tài chính cho đến sản xuất và giáo dục. Sự phát triển mạnh mẽ của AI đã mang lại nhiều cải tiến vượt bậc, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và nâng cao hiệu suất lao động. Dưới đây là 10 xu hướng AI trí tuệ nhân tạo hàng đầu hiện nay.

Giới thiệu về xu hướng AI trí tuệ nhân tạo

Vào năm 2024, việc nắm bắt và hiểu rõ các xu hướng AI mới nhất là điều vô cùng quan trọng. Các xu hướng như học máy (Machine Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), và AI đạo đức (Ethical AI) không chỉ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động mà còn đảm bảo rằng họ duy trì được sự cạnh tranh trong một thế giới ngày càng số hóa. 

Những tiến bộ trong AI cũng đang định hình lại cách chúng ta tương tác với công nghệ, tạo nên các cơ hội mới và thách thức đòi hỏi các nhà lãnh đạo và chuyên gia phải luôn cập nhật để có thể thích nghi và phát triển.

10 xu hướng AI trí tuệ nhân tạo năm 2024

Điểm qua 10 xu hướng công nghệ AI trí tuệ nhân tạo hàng đầu năm 2024:

AI tạo sinh(Generative AI- GenAI) 

Là một dạng trí thông minh nhân tạo AI có khả năng tạo ra nhiều loại dữ liệu đa dạng như hình ảnh, video, âm thanh, văn bản và mô hình 3D. Thông qua quá trình học sâu từ các mẫu dữ liệu có sẵn, GenAI có thể tái tạo và sáng tạo ra những sản phẩm hoàn toàn mới, mang tính độc đáo và chân thực cao. 

Khả năng này không chỉ giúp GenAI bắt chước một cách tinh tế sự sáng tạo của con người, mà còn biến nó thành công cụ mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực như trò chơi, giải trí, Marketing và thiết kế.

Những đột phá gần đây, tiêu biểu là ChatGPT (Generative Pre-training Transformer) và Midjourney, đã đưa khả năng của GenAI lên một tầm cao mới, giúp tạo ra các nội dung phức tạp với độ chính xác và sáng tạo đáng kinh ngạc.

AI tác nhân (AI Agents)

Là một phần mềm thực hiện các tác vụ thay mặt cho người dùng. Họ có thể tự động hóa các quy trình, đưa ra quyết định và tương tác thông minh với môi trường của họ. Không giống các hệ thống AI truyền thống chỉ phản hồi theo lập trình sẵn, tác nhân AI có thể tự động đặt mục tiêu và thực hiện các hành động để đạt được chúng.

Ví dụ, trong giám sát môi trường, tác nhân AI có thể thu thập dữ liệu và ngăn ngừa nguy cơ cháy rừng. Trong tài chính, tác nhân AI có thể quản lý danh mục đầu tư, phản ứng linh hoạt theo sự biến động của thị trường. Khi kết hợp với AI đa phương thức, tác nhân AI còn có thể phân tích hình ảnh đầu vào chỉ bằng lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên, giúp đơn giản hóa quy trình mà trước đây đòi hỏi nhiều công đoạn phức tạp.

AI đa thể thức (Multimodal AI) 

Là công nghệ cho phép AI xử lý và tích hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, từ đó nâng cao khả năng phân tích và hiểu biết của hệ thống. Thay vì chỉ làm việc với một loại dữ liệu riêng lẻ, AI đa thể thức có thể kết hợp nhiều nguồn dữ liệu để đưa ra kết quả chính xác và toàn diện hơn. 

Ví dụ, một hệ thống AI có thể đọc văn bản, nhận diện hình ảnh và phân tích video cùng lúc để cung cấp cái nhìn sâu sắc và chi tiết hơn về các tình huống phức tạp, hỗ trợ hiệu quả trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, an ninh, và truyền thông.

AI mã nguồn mở (Open source AI) 

Mang đến sự minh bạch, linh hoạt và khả năng cộng tác cao trong việc phát triển các hệ thống AI trí tuệ nhân tạo. Các nền tảng mã nguồn mở như TensorFlow, PyTorch cho phép cộng đồng nhà phát triển chia sẻ, cải tiến và tùy chỉnh mô hình AI dựa trên nhu cầu cụ thể. 

Điều này giúp thúc đẩy sự sáng tạo, giảm chi phí phát triển, và đẩy nhanh quá trình nghiên cứu. Bên cạnh đó, AI mã nguồn mở còn tạo ra một hệ sinh thái mở, nơi các tổ chức có thể kiểm soát và triển khai AI theo cách tối ưu hóa cho từng mục đích kinh doanh.

RAG - Retrieval-Augmented Generation 

Là một kỹ thuật giúp tăng cường khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) bằng cách kết hợp với tri thức bên ngoài. Phương pháp này hoạt động bằng cách truy xuất thông tin liên quan từ kho tài liệu hoặc nguồn tri thức có sẵn, sau đó sử dụng thông tin này để tạo ra các câu trả lời chính xác và sâu sắc hơn. 

Bằng cách kết hợp khả năng sinh ngôn ngữ của LLM với dữ liệu thực tế, RAG không chỉ cải thiện chất lượng phản hồi mà còn giúp mô hình đưa ra thông tin cập nhật và chính xác hơn, mở rộng khả năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Shadow AI 

Là thuật ngữ chỉ việc sử dụng AI không được phê duyệt trong tổ chức, diễn ra ngoài sự quản lý của bộ phận CNTT. Xu hướng này gia tăng khi AI trở nên dễ tiếp cận hơn, cho phép ngay cả những người không có chuyên môn kỹ thuật cũng có thể tự sử dụng. 

Shadow AI- xu hướng AI thường xuất hiện khi nhân viên muốn tìm giải pháp nhanh chóng hoặc khám phá công nghệ mới, đặc biệt với các chatbot AI dễ sử dụng, không cần qua quy trình phê duyệt CNTT. Mặc dù tiện lợi, việc này tiềm ẩn rủi ro về bảo mật và quản lý dữ liệu.

Kiểm thử thực tế AI tạo sinh (AI Test Automation) 

Mang lại nhiều lợi ích quan trọng trong việc tự động hóa kiểm thử phần mềm. Các điểm nổi bật bao gồm:

• Tự động hóa thông minh: AI có khả năng học từ các lần kiểm thử trước để tối ưu hóa quy trình kiểm thử, giảm thiểu lỗi do con người gây ra.
• Tăng tốc độ và hiệu quả: AI giúp thực hiện kiểm thử nhanh hơn, tiết kiệm thời gian và chi phí.
• Phát hiện lỗi tốt hơn: AI có thể phân tích dữ liệu phức tạp, nhận diện các lỗi khó phát hiện thủ công.
• Khả năng tự điều chỉnh: AI tự động điều chỉnh kịch bản kiểm thử khi phần mềm thay đổi, đảm bảo tính chính xác và hiệu quả.
• Mở rộng khả năng kiểm thử: AI có thể kiểm thử trên nhiều môi trường và thiết bị khác nhau một cách đồng thời, cải thiện khả năng bao phủ.

Tăng cường đạo đức trí tuệ nhân tạo và bảo mật 

Sự gia tăng của sản phẩm Deep Fake đang dấy lên lo ngại về việc cung cấp thông tin sai lệch, thao túng truyền thông và chính trị, cũng như các hành vi giả danh và lừa đảo. Mặc dù đã có nhiều nỗ lực để ngăn chặn nội dung giả mạo từ AI, các thách thức vẫn còn lớn. 

Sự phát triển nhanh chóng của các hệ thống AI làm nổi bật sự cần thiết phải đảm bảo tính minh bạch và công bằng trong các quyết định của chúng, đồng thời bảo vệ an toàn và bảo mật thông tin đầu vào, đặc biệt là thông tin nhạy cảm.

Phát triển quy định về AI 

Xu hướng AI trí tuệ nhân tạo năm 2024 sẽ là thời điểm quan trọng trong việc phát triển quy định về AI, với luật pháp và chính sách đang được cập nhật nhanh chóng ở nhiều quốc gia. Tại EU, Đạo luật AI đã đạt được thỏa thuận tạm thời, dự kiến sẽ trở thành luật AI toàn diện đầu tiên trên thế giới, cấm một số ứng dụng AI, yêu cầu minh bạch và có thể phạt nặng nếu không tuân thủ. 

Tại Hoa Kỳ, sắc lệnh hành pháp của Tổng thống Joe Biden yêu cầu các nhà phát triển AI chia sẻ kết quả kiểm tra an toàn và đặt ra các hạn chế về việc sử dụng AI trong chế tạo vật liệu sinh học nguy hiểm. 

Các cơ quan liên bang cũng đã ban hành hướng dẫn riêng, như Khung quản lý rủi ro AI của NIST và cảnh báo của Ủy ban Thương mại Liên bang về việc không tuyên bố sai lệch về AI. Các tổ chức và doanh nghiệp cần theo dõi và thích ứng nhanh chóng với những thay đổi này để đảm bảo tuân thủ và bảo vệ chiến lược phát triển AI của mình.

Nguồn nhân lực trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Việc thiết kế, đào tạo, thử nghiệm và triển khai mô hình học máy hay trí tuệ nhân tạo không phải là nhiệm vụ đơn giản, dẫn đến nhu cầu ngày càng cao đối với nhân sự chuyên môn trong lĩnh vực này. Xu hướng tuyển dụng các chuyên gia AI và học máy dự kiến sẽ tiếp tục gia tăng đến cuối năm 2024 và xa hơn. 

Khi AI ngày càng được tích hợp vào hoạt động sản xuất kinh doanh, các doanh nghiệp cần những chuyên gia có khả năng chuyển giao lý thuyết thành ứng dụng thực tế, quản lý và duy trì hệ thống AI hiệu quả. Trí tuệ nhân tạo sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đổi mới và phát triển các tổ chức và doanh nghiệp trong thời gian tới.

>>> Xem thêm: Tổng hợp kiến thức về AI mới nhất

Xu hướng AI trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam hiện nay

Xu hướng AI hiện tại tại Việt Nam đang chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe, giáo dục và phát triển đô thị. 

Trong chăm sóc sức khỏe, AI được ứng dụng để cải thiện chất lượng chẩn đoán và điều trị bệnh, từ việc phân tích hình ảnh y tế đến việc phát triển các hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng. Trong giáo dục, AI hỗ trợ cá nhân hóa việc học tập và cải thiện quy trình giảng dạy thông qua các công cụ học trực tuyến thông minh và hệ thống quản lý lớp học tự động. Đối với phát triển đô thị, AI giúp tối ưu hóa quản lý giao thông, cải thiện an ninh đô thị và tối ưu hóa sử dụng năng lượng.

Chính phủ Việt Nam đã thể hiện sự ủng hộ mạnh mẽ đối với sự phát triển và ứng dụng AI thông qua các chính sách và chương trình hỗ trợ. Các sáng kiến như Đề án "Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030" và các chính sách khuyến khích đầu tư vào công nghệ cao đã tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của AI. 

Chính phủ không chỉ cung cấp cơ sở hạ tầng và hỗ trợ tài chính mà còn thúc đẩy hợp tác giữa các cơ sở nghiên cứu, doanh nghiệp và các tổ chức quốc tế để thúc đẩy ứng dụng AI trong các lĩnh vực then chốt. Những nỗ lực này không chỉ góp phần vào sự đổi mới công nghệ mà còn hướng tới việc xây dựng một nền kinh tế số và xã hội thông minh.

Dự đoán xu hướng trí tuệ nhân tạo 2025

Dự đoán trí tuệ nhân tạo trong tương lai 2025 cho thấy AI sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ với những ứng dụng ngày càng phong phú và sâu rộng trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục, và sản xuất. 

Đến năm 2025, chúng ta có thể thấy sự xuất hiện của các mô hình AI ngày càng tinh vi, khả năng học tự động và thích ứng tốt hơn, cùng với việc tích hợp AI vào các hệ thống và quy trình phức tạp hơn. Tuy nhiên, việc này cũng đối mặt với một số rào cản tiềm ẩn, bao gồm vấn đề bảo mật dữ liệu, đạo đức AI, và sự phụ thuộc vào các nguồn dữ liệu lớn.

Để vượt qua những thách thức này, cần áp dụng các giải pháp toàn diện như phát triển các công nghệ bảo mật dữ liệu tiên tiến, xây dựng các quy định và tiêu chuẩn đạo đức rõ ràng cho việc phát triển và triển khai AI.

Đầu tư vào nghiên cứu và phát triển để tạo ra các công cụ kiểm soát và quản lý AI hiệu quả hơn cũng là một phần quan trọng trong việc giảm thiểu rủi ro. Bằng cách chủ động giải quyết các vấn đề này, chúng ta có thể khai thác tối đa tiềm năng của AI và đảm bảo rằng nó phát triển theo hướng có lợi cho xã hội và kinh doanh.

Như vậy, xu hướng AI trí tuệ nhân tạo năm 2025 hứa hẹn sẽ mang lại nhiều triển vọng và tiềm năng đáng kể. Dự báo về AI trong năm tới, dự kiến sẽ tiếp tục mở rộng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực từ giao tiếp và sản xuất đến quản lý tài nguyên.

Học Viện Marketing Online

Hotline/Zalo: 0878 779 111

Trụ sở 1: CT5- X2 KĐT Linh Đàm- Hoàng Mai- Hà Nội

Trụ sở 2: 67 Nam Dư- Hoàng Mai- Hà Nội

Website: https://hocvienmarketingonline.com/

Youtube: https://www.youtube.com/c/H%E1%BB%8DcVi%E1%BB%87nMarketingOnlineNo1

Fanpage: https://www.facebook.com/HocVienMarketingOnline89?locale=vi_VN