Tác Động Của AI Tạo Sinh Đối Với Ngành Xây Dựng Là Gì?

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi cung cấp các dịch vụ phát triển offshore và phát triển dạng lab tại Việt Nam với thế mạnh là AI tạo sinh. Bên cạnh đó, chúng tôi cũng cung cấp dịch vụ tư vấn AI tạo sinh và gần đây, chúng tôi đã nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống liên kết với AI tạo sinh.

Các bạn đang làm việc trong ngành xây dựng có biết rằng việc sử dụng AI tạo sinh có thể góp phần nâng cao hiệu quả vận hành như thế nào không? AI tạo sinh đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm đổi mới thiết kế, phát triển mô hình dự đoán và tối ưu hóa hoạt động.

Công nghệ này không chỉ dừng lại ở lý thuyết mà còn thể hiện hiệu quả trong các dự án thực tế. Đặc biệt, nhờ sự liên kết với BIM (Mô hình thông tin công trình), AI tạo sinh được kỳ vọng sẽ giúp quản lý dự án trôi chảy hơn, giảm thiểu sai sót và cắt giảm chi phí.

Ngoài ra, khi kết hợp công nghệ này với IoT và deep learning, chúng ta có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu trong suốt vòng đời của công trình.

Bài viết này sẽ cung cấp giải thích chi tiết về cách AI tạo sinh mang lại sự đổi mới trong ngành xây dựng và nâng cao năng suất.

Trước khi đi vào nội dung chính, nếu bạn muốn tìm hiểu AI tạo sinh là gì và ChatGPT là gì, vui lòng tham khảo các bài viết dưới đây:

[Nhập Môn AI Tạo Sinh] Giải Thích Dễ Hiểu: Thế Giới Tạo Sinh Văn Bản và Hình Ảnh
[Hướng Dẫn Sử Dụng ChatGPT] Giá Trị Mới Mà AI Tạo Sinh Mang Lại

Khái Niệm Cơ Bản và Lịch Sử của AI Tạo Sinh

AI Tạo Sinh là gì? Lịch Sử và Đặc Điểm

AI tạo sinh đề cập đến công nghệ trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra dữ liệu. Công nghệ này cho phép tự động tạo ra các thiết kế, góc nhìn mới, hình ảnh và nhiều thứ khác. AI tạo sinh đã phát triển vượt bậc nhờ sự tiến bộ của mạng nơ-ron.

Những đặc điểm chính của nó bao gồm:

Khả năng Tự Động Tạo Sinh: Học từ dữ liệu và có thể tạo ra nội dung mới, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả của các quy trình thiết kế và sáng tạo.
Phạm Vi Ứng Dụng Rộng Rãi: AI tạo sinh đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác ngoài ngành xây dựng.
Độ Linh Hoạt Cao: Có thể học từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và tùy chỉnh kết quả để đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Về mặt lịch sử, nguồn gốc của AI tạo sinh có thể truy về những năm 1980. Vào thời điểm đó, nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào các hệ thống dựa trên quy tắc, nhưng các phương pháp học máy đã bắt đầu xuất hiện vào những năm 1990.

Sau đó, những đột phá trong học sâu đã giúp AI tạo sinh tiến bộ vượt bậc. Từ cuối những năm 2010, sự ra đời của Mạng Đối Kháng Tạo Sinh (GANs) đã cho phép tạo dữ liệu chất lượng cao, mang lại nhiều ứng dụng thực tiễn.

Sự phát triển của AI tạo sinh dự kiến sẽ còn tăng tốc trong tương lai. Trong ngành xây dựng, công nghệ này được kỳ vọng sẽ có ảnh hưởng tiềm năng lớn trong tất cả các quy trình, từ thiết kế đến thi công.

Sự Phát Triển và Ứng Dụng của AI Tạo Sinh

Ví Dụ Ứng Dụng AI Tạo Sinh Trong Các Ngành Công Nghiệp

AI tạo sinh đã và đang phát triển, cũng như được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp. Dưới đây, chúng ta sẽ giải thích xu hướng phát triển và các ví dụ cụ thể về ứng dụng của nó.

Xu Hướng Phát Triển: AI tạo sinh đã phát triển chủ yếu thông qua sự tiến bộ trong học sâu và mạng nơ-ron. Đặc biệt, sự ra đời của Mạng Đối Kháng Tạo Sinh (GANs) vào năm 2014 đã mở rộng đáng kể khả năng của AI tạo sinh. Công nghệ này đã cải thiện đáng kể độ chính xác và chất lượng của việc tạo dữ liệu, giúp ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp trở nên khả thi.

Ví Dụ Ứng Dụng:

Ngành Xây Dựng: AI tạo sinh đang nâng cao hiệu quả quy trình thiết kế thông qua tự động hóa thiết kế và tạo phối cảnh. Nhờ tích hợp với BIM (Mô hình thông tin công trình), AI tạo sinh kỳ vọng sẽ giúp quản lý dự án trôi chảy hơn, giảm thiểu sai sót và cắt giảm chi phí.
Ngành Công Nghiệp Ô Tô: AI tạo sinh được sử dụng trong thiết kế và mô phỏng ô tô. Nó đóng góp đáng kể vào việc tạo mẫu thử nghiệm ảo ở giai đoạn thiết kế và tối ưu hóa quy trình sản xuất.
Lĩnh Vực Y Tế: AI tạo sinh đóng vai trò quan trọng trong phân tích hình ảnh y tế và phát triển thuốc mới. Ví dụ, nó được sử dụng để tự động phát hiện tổn thương và tạo ra các hợp chất tiềm năng cho các loại thuốc mới.
Ngành Giải Trí: Trong sản xuất phim và trò chơi, AI tạo sinh được sử dụng để tự động tạo ra nhân vật và bối cảnh, giảm tải công việc cho người sáng tạo và cho phép họ tập trung hơn vào các hoạt động sáng tạo.
Ngành Thời Trang: AI tạo sinh được sử dụng để tạo ra các thiết kế mới và dự đoán xu hướng. Nó cũng đề xuất các thiết kế tùy chỉnh dựa trên sở thích của khách hàng.

Ứng Dụng của AI Tạo Sinh Trong Lĩnh Vực Xây Dựng

Cải Tiến Quy Trình Thiết Kế

AI tạo sinh đang thay đổi đáng kể quy trình thiết kế trong lĩnh vực xây dựng, cụ thể là tự động hóa và tối ưu hóa thiết kế.

Tự Động Hóa Thiết Kế: AI tạo sinh phát huy hiệu quả lớn trong giai đoạn đầu của thiết kế kiến trúc. Các công việc như tạo bản vẽ và đề xuất thiết kế, trước đây được thực hiện thủ công bởi các nhà thiết kế, nay có thể được AI tự động tạo ra, cho phép các nhà thiết kế tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo cao cấp hơn. Ví dụ, AI có thể học từ dữ liệu thiết kế trong quá khứ và tự động tạo ra các đề xuất thiết kế mới, cung cấp các gợi ý nhanh chóng và đa dạng.
Tối Ưu Hóa Thiết Kế: AI tạo sinh cũng đóng vai trò như một công cụ tối ưu hóa hiệu suất của công trình. Cụ thể, nó có thể mô phỏng hiệu quả năng lượng và độ bền cấu trúc của tòa nhà, đề xuất các thiết kế tối ưu. Điều này giúp giảm tác động môi trường và tiết kiệm chi phí. Chẳng hạn, AI có thể đề xuất vị trí cửa sổ tối ưu với ánh sáng mặt trời và gió hoặc đề xuất khung thiết kế ổn định nhất.

Ngoài ra, sự tích hợp với BIM (Mô Hình Thông Tin Công Trình) cho phép quản lý nhất quán quy trình từ thiết kế đến xây dựng và bảo trì, giảm lỗi và nâng cao hiệu quả dự án. Việc sử dụng AI tạo sinh trong giai đoạn đầu của thiết kế cũng cung cấp sự linh hoạt để nhanh chóng phản ứng với các thay đổi cần thiết.

BIM đóng vai trò quan trọng trong quản lý và thiết kế các dự án xây dựng và cũng là phương pháp hiệu quả để hỗ trợ triển khai AI tạo sinh. Sự liên kết này cho phép quá trình từ thiết kế đến xây dựng và bảo trì được hợp lý hóa.

Quản Lý Dữ Liệu Tập Trung: BIM tập trung tất cả thông tin liên quan đến tòa nhà dưới dạng mô hình kỹ thuật số, bao gồm bản vẽ thiết kế, thông tin cấu trúc, chi tiết vật liệu và lịch trình xây dựng. AI tạo sinh sử dụng khối lượng dữ liệu khổng lồ này để đề xuất các tùy chọn thiết kế mới và phương pháp xây dựng tối ưu, nâng cao độ chính xác của thiết kế và giúp tiến độ dự án trôi chảy hơn.
Hiệu Quả Trong Thiết Kế: Sự liên kết giữa BIM và AI tạo sinh cải thiện đáng kể hiệu quả của quy trình thiết kế. Bằng cách học từ mô hình BIM, AI có thể tạo ra các đề xuất thiết kế tối ưu, giảm tải công việc cho các nhà thiết kế. Ví dụ, AI có thể phân tích mô hình BIM và tự động đề xuất thiết kế tòa nhà hiệu quả về năng lượng hoặc cấu trúc ổn định, từ đó đẩy nhanh quá trình thiết kế và nâng cao chất lượng.
Tối Ưu Hóa Quy Trình Xây Dựng: AI tạo sinh tối ưu hóa quy trình xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu BIM, bao gồm tối ưu hóa lịch trình xây dựng, phân bổ vật liệu hiệu quả và bố trí nhân lực hợp lý. Nhờ đó, thời gian và chi phí xây dựng có thể giảm xuống. Hơn nữa, sự liên kết giữa BIM và AI tạo sinh cho phép giám sát vấn đề trong quá trình xây dựng theo thời gian thực và phản ứng nhanh chóng.
Cải Thiện Quản Lý Bảo Trì: BIM cũng được sử dụng trong bảo trì tòa nhà. Dựa trên các mô hình BIM, AI tạo sinh tiến hành phân tích dữ liệu xuyên suốt vòng đời của tòa nhà, tối ưu hóa bảo trì và đề xuất kế hoạch sửa chữa. Điều này giúp kéo dài tuổi thọ của tòa nhà và giảm chi phí vận hành.

Công ty chúng tôi có kinh nghiệm cung cấp các giải pháp AI tạo sinh cho ngành xây dựng với các ví dụ sau đây:

Cấu Trúc Dữ Liệu Từ Danh Mục Vật Liệu Xây Dựng: Trích xuất thông tin vật liệu xây dựng cần thiết cho việc xây dựng nhà thủ công từ các danh mục tốn rất nhiều chi phí nhân công. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã phát triển hệ thống đọc danh mục bằng OCR, sử dụng AI tạo sinh để giải thích văn bản được trích xuất và sau đó chỉ giữ lại dữ liệu vật liệu xây dựng từ các tệp danh mục không định dạng để cấu trúc hóa cơ sở dữ liệu. Giải pháp này đã giảm chi phí nhân công hơn 70%.
Tìm Kiếm Tài Liệu Qua Chat AI: Việc quản lý và chia sẻ lượng lớn tài liệu nội bộ là thách thức, khiến việc lưu trữ và chia sẻ thông tin phụ thuộc nhiều vào cá nhân. Để khắc phục điều này, chúng tôi đã xây dựng hệ thống RAG (Truy xuất thông tin và Tạo sinh) bảo mật, cho phép chia sẻ tài liệu dễ dàng thông qua tìm kiếm và tóm tắt thông tin tài liệu với AI tạo sinh. Lưu ý: Chỉ dữ liệu văn bản có thể đọc được; các sơ đồ và biểu đồ trong tài liệu thiết kế và kỹ thuật không được bao gồm.

Chúng tôi cũng đã tạo một tài liệu hướng dẫn có tiêu đề “Ứng Dụng ChatGPT và AI Tạo Sinh Trong Ngành Xây Dựng” dành cho những người trong ngành xây dựng. Có thể tải miễn phí tài liệu này, hãy tận dụng nó!

Tải Miễn Phí “Ứng Dụng ChatGPT và AI Tạo Sinh Trong Ngành Xây Dựng”

Tối Ưu Hóa Vận Hành và Bảo Trì

Lợi Ích của AI Tạo Sinh Trong Vận Hành và Bảo Trì

AI tạo sinh mang lại nhiều lợi ích cho việc vận hành và bảo trì các tòa nhà. Dưới đây là những lợi ích chính.

Thực Hiện Bảo Trì Phòng Ngừa: AI tạo sinh phân tích dữ liệu thu thập từ các cảm biến và thiết bị IoT trong tòa nhà để phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường và hỏng hóc của thiết bị. Điều này cho phép thực hiện bảo trì có kế hoạch và giúp ngăn ngừa các sự cố bất ngờ. Ví dụ, bằng cách phân tích dữ liệu hoạt động của hệ thống điều hòa và thang máy, AI có thể phát hiện sớm các bất thường, cho phép thực hiện bảo trì kịp thời.
Giảm Chi Phí: AI tạo sinh cũng góp phần tối ưu hóa hoạt động bảo trì. Bằng cách dự đoán nhu cầu bảo trì và đề xuất thời điểm và phương pháp tối ưu, AI giảm thiểu các công việc không cần thiết và giảm chi phí. Cụ thể, nó có thể kéo dài tuổi thọ của thiết bị và tránh việc mua các bộ phận thay thế không cần thiết, qua đó giảm đáng kể chi phí vận hành.
Quản Lý Tài Nguyên Hiệu Quả: AI tạo sinh hỗ trợ tối ưu hóa lịch trình bảo trì và tài nguyên. Điều này cho phép phân bổ nhân lực một cách hiệu quả và sử dụng tối ưu vật liệu, từ đó đẩy nhanh quy trình bảo trì. Ví dụ, trong việc lập kế hoạch bảo trì cho các tòa nhà lớn, AI có thể đề xuất thứ tự công việc lý tưởng và tài nguyên cần thiết, giảm thời gian làm việc và đạt được bảo trì hiệu quả.
Quyết Định Dựa Trên Dữ Liệu: AI tạo sinh phân tích dữ liệu vận hành của tòa nhà, cung cấp những hiểu biết hữu ích giúp tối ưu hóa hoạt động. Điều này cho phép ra quyết định dựa trên dữ liệu và cải thiện hiệu quả vận hành. Ví dụ, AI có thể phân tích dữ liệu tiêu thụ năng lượng và đề xuất các biện pháp cải thiện hiệu suất năng lượng, giảm chi phí vận hành và tác động môi trường.
Cải Tiến Liên Tục: Thông qua việc phân tích liên tục dữ liệu vận hành, AI tạo sinh liên tục phát hiện và đề xuất các điểm cải tiến trong quy trình vận hành. Điều này giúp nâng cao hiệu quả và chất lượng vận hành một cách bền vững, tối đa hóa giá trị của tòa nhà. Ví dụ, AI có thể định kỳ xem xét dữ liệu vận hành và đề xuất các biện pháp tối ưu hóa mới, duy trì hiệu suất của tòa nhà ở trạng thái tối ưu.

Quy Trình Triển Khai AI Tạo Sinh

Các Bước Cụ Thể và Các Vấn Đề Cần Lưu Ý

Để triển khai AI tạo sinh trong các dự án xây dựng, cần xem xét một số bước cụ thể và các thách thức. Quy trình được mô tả chi tiết dưới đây.

Các Bước Cụ Thể:

Xác Định Nhu Cầu: Bắt đầu bằng cách làm rõ mục đích và yêu cầu cho việc triển khai AI tạo sinh, đặt ra các mục tiêu cụ thể như tăng hiệu quả thiết kế, giảm chi phí hoặc cải thiện chất lượng.
Thu Thập và Chuẩn Bị Dữ Liệu: Thu thập dữ liệu để đào tạo AI tạo sinh, bao gồm dữ liệu thiết kế, xây dựng và vận hành trong quá khứ. Làm sạch và tổ chức dữ liệu này khi cần thiết.
Lựa Chọn và Phát Triển Mô Hình: Chọn và phát triển một mô hình AI tạo sinh phù hợp với nhu cầu của dự án. Ví dụ, GANs thích hợp cho tự động hóa thiết kế, trong khi RNNs hiệu quả cho dự đoán.
Đào Tạo và Đánh Giá: Đào tạo mô hình bằng dữ liệu thu thập được, sau đó đánh giá và cải thiện mô hình nếu cần.
Triển Khai và Vận Hành: Triển khai mô hình vào dự án thực tế sau khi hoàn tất đào tạo và đánh giá. Giám sát liên tục hiệu suất của mô hình và điều chỉnh khi cần.

Các Vấn Đề Cần Lưu Ý:

Chất Lượng và Số Lượng Dữ Liệu: Dữ liệu có chất lượng cao và đủ số lượng là điều cần thiết. Nếu thiếu dữ liệu hoặc dữ liệu kém chất lượng, hiệu suất của AI có thể giảm.
Kiến Thức và Kỹ Năng Kỹ Thuật: Việc triển khai AI tạo sinh đòi hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên môn. Nếu thiếu nhân lực có kỹ năng, có thể cần tham khảo ý kiến của các chuyên gia bên ngoài.
Chi Phí và Thời Gian: Việc triển khai AI tạo sinh đòi hỏi đầu tư ban đầu. Thêm vào đó, việc đào tạo mô hình và chuẩn bị dữ liệu mất thời gian, vì vậy cần xem xét chi phí và thời gian khi lập kế hoạch triển khai.
Bảo Mật và Quyền Riêng Tư: Cần chú ý đến bảo mật và quyền riêng tư trong việc xử lý dữ liệu. Khi xử lý dữ liệu nhạy cảm, cần có các biện pháp phù hợp.

Thách Thức Kỹ Thuật và Giải Pháp

Có một số thách thức kỹ thuật trong việc triển khai AI tạo sinh. Các thách thức này và giải pháp của chúng được nêu dưới đây.

Thách Thức Kỹ Thuật:

Chất Lượng và Số Lượng Dữ Liệu: Hiệu suất của AI tạo sinh phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và số lượng dữ liệu đào tạo. Dữ liệu không đủ hoặc có sự thiên vị có thể làm giảm độ chính xác của AI.
Đảm Bảo Tài Nguyên Tính Toán: Việc đào tạo AI tạo sinh đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán. Đặc biệt với các tập dữ liệu lớn, cần phần cứng mạnh mẽ.
Thiếu Kiến Thức Chuyên Môn: Việc phát triển và vận hành AI tạo sinh đòi hỏi kiến thức chuyên môn cao. Nếu thiếu nhân lực có kỹ năng, tiến độ dự án có thể bị chậm.
Bản Chất “Hộp Đen” Của Mô Hình: Cách thức hoạt động bên trong của các mô hình AI tạo sinh phức tạp và khó hiểu, gây khó khăn trong việc giải thích kết quả, làm giảm tính minh bạch trong quyết định.

Giải Pháp:

Thu Thập và Xử Lý Trước Dữ Liệu Chất Lượng Cao: Cải thiện chất lượng dữ liệu bằng cách thu thập thông tin từ các nguồn đáng tin cậy và đảm bảo việc làm sạch và xử lý trước dữ liệu cẩn thận. Sử dụng các tập dữ liệu đa dạng để giảm thiểu thiên vị.
Sử Dụng Điện Toán Đám Mây: Để giải quyết các thách thức về tài nguyên tính toán, sử dụng điện toán đám mây để đảm bảo tài nguyên linh hoạt và nâng cao hiệu quả chi phí.
Hợp Tác Với Các Chuyên Gia: Để giải quyết việc thiếu kiến thức chuyên môn, hợp tác với các chuyên gia bên ngoài hoặc nhà tư vấn để đáp ứng nhanh các vấn đề kỹ thuật.
Triển Khai Mô Hình AI Có Khả Năng Giải Thích: Để đảm bảo tính minh bạch, triển khai công nghệ AI giải thích (XAI), giúp quá trình ra quyết định của mô hình dễ hiểu hơn.

Nâng Cao An Toàn và Chất Lượng

Phương Pháp Cải Thiện Quản Lý An Toàn và Chất Lượng

AI tạo sinh đóng góp đáng kể vào việc nâng cao an toàn và quản lý chất lượng trong các dự án xây dựng. Các phương pháp chi tiết được mô tả dưới đây.

Nâng Cao An Toàn:

Dự Đoán và Quản Lý Rủi Ro: AI tạo sinh phân tích dữ liệu tại hiện trường và dữ liệu tai nạn trong quá khứ để dự đoán các rủi ro tiềm ẩn, cho phép thực hiện các biện pháp phòng ngừa tai nạn. Ví dụ, AI có thể giám sát di chuyển của công nhân và tình trạng sử dụng thiết bị theo thời gian thực và đề xuất các hành động thích hợp để đảm bảo an toàn.
Giám Sát Môi Trường Làm Việc: AI phân tích dữ liệu thu thập từ video và cảm biến tại công trường để phát hiện sớm các tình huống nguy hiểm, cho phép phản ứng kịp thời trước khi công nhân gặp nguy hiểm. Chẳng hạn, có thể xây dựng hệ thống phát hiện nguy cơ té ngã trong công việc ở độ cao hoặc nguy cơ va chạm trong khi vận hành máy móc hạng nặng theo thời gian thực, đưa ra cảnh báo khi cần thiết.

Cải Thiện Quản Lý Chất Lượng:

Kiểm Tra Chất Lượng Thi Công: AI tạo sinh phân tích dữ liệu từ quá trình thi công để phát hiện sớm các vấn đề về chất lượng, cho phép sửa chữa nhanh các lỗi thi công hoặc thiết kế. Ví dụ, có thể triển khai hệ thống tự động kiểm tra các yếu tố như độ thẳng của tường hoặc mật độ của bê tông, những yếu tố khó kiểm tra bằng mắt.
Liên Kết với BIM: Sử dụng dữ liệu BIM, AI kiểm tra xem thi công có tuân theo thiết kế hay không, giảm thiểu sự chênh lệch giữa kế hoạch và thực tế. Chẳng hạn, AI có thể so sánh bản vẽ thiết kế với dữ liệu quét 3D từ công trường để đánh giá độ chính xác của thi công.
Cải Thiện Chất Lượng Liên Tục: AI tạo sinh liên tục phân tích dữ liệu thi công và vận hành, cung cấp phản hồi để nâng cao chất lượng, dẫn đến việc cải thiện chất lượng dự án một cách liên tục. Ví dụ, bằng cách phân tích dữ liệu dự án trong quá khứ, AI có thể xác định nguyên nhân của các vấn đề chất lượng thường gặp và áp dụng các biện pháp khắc phục trong các dự án tương lai.

Xu Hướng Nghiên Cứu và Triển Vọng Tương Lai của AI Tạo Sinh

Khoảng Trống Nghiên Cứu và Hướng Đi Trong Tương Lai

Mặc dù AI tạo sinh đang phát triển nhanh chóng, nhưng vẫn còn một số thách thức chưa được giải quyết trong nghiên cứu. Các thách thức này và hướng nghiên cứu trong tương lai được trình bày chi tiết dưới đây.

Khoảng Trống Nghiên Cứu:

Sai Lệch Dữ Liệu: Hiệu suất của AI tạo sinh phụ thuộc nhiều vào chất lượng dữ liệu đào tạo. Sự thiên vị trong các tập dữ liệu có thể ảnh hưởng đến kết quả được tạo ra. Đặc biệt, trong thiết kế kiến trúc, dữ liệu thiên về một số phong cách hoặc văn hóa nhất định có thể ảnh hưởng đến kết quả.
Thiếu Khả Năng Giải Thích: Các mô hình AI tạo sinh rất phức tạp, dẫn đến vấn đề “hộp đen,” khiến cho việc hiểu cơ chế hoạt động của chúng trở nên khó khăn. Điều này làm cho việc giải thích cơ sở của các thiết kế hoặc đề xuất được tạo ra trở nên khó khăn.
Hạn Chế về Tài Nguyên Tính Toán: Các mô hình AI tạo sinh yêu cầu lượng lớn tài nguyên tính toán để đào tạo. Điều này làm tăng chi phí nghiên cứu và phát triển, khiến cho các tổ chức và cơ quan nghiên cứu có nguồn lực hạn chế gặp khó khăn trong việc áp dụng.

Hướng Đi Trong Tương Lai:

Tăng Cường Đa Dạng Dữ Liệu và Giảm Thiên Vị: Trong nghiên cứu AI tạo sinh, các phương pháp để đảm bảo tính đa dạng của tập dữ liệu và giảm thiên vị là cần thiết. Cụ thể, cần xây dựng các tập dữ liệu bao gồm nhiều nền văn hóa và phong cách khác nhau, cùng với phát triển các thuật toán để phát hiện và điều chỉnh thiên vị.
Phát Triển Các Mô Hình AI Có Thể Giải Thích: Để cải thiện tính minh bạch của AI tạo sinh, nghiên cứu về các mô hình có thể giải thích và AI giải thích (XAI) là rất quan trọng. Điều này sẽ làm rõ cơ sở của các kết quả được tạo ra, nâng cao độ tin cậy của người dùng.
Phát Triển Các Phương Pháp Tính Toán Hiệu Quả: Để khắc phục hạn chế về tài nguyên tính toán, cần có các thuật toán hiệu quả và sử dụng tính toán phân tán. Điều này sẽ cho phép AI tạo sinh hiệu suất cao ngay cả trong môi trường hạn chế tài nguyên.
Xem Xét Ảnh Hưởng Đạo Đức và Xã Hội: Khi AI tạo sinh trở nên phổ biến, nghiên cứu về ảnh hưởng đạo đức và xã hội của nó cũng rất quan trọng. Đánh giá tác động của các thiết kế và đề xuất do AI tạo ra đối với xã hội và thiết lập các hướng dẫn đạo đức sẽ là điều cần thiết.