AI tạo sinh trong Thương mại điện tử: Bắt đầu từ một lời nhắc

Các ứng dụng của AI tạo sinh

AI tạo sinh được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau. Chúng tôi đã khám phá một số cách sử dụng sáng tạo của AI tạo sinh và những dự án bạn có thể xây dựng với các mô hình AI tạo sinh trong các bài viết riêng. Tuy nhiên, dưới đây là một số trường hợp sử dụng đáng chú ý mà chúng tôi đang thấy hiện nay:

Hình ảnh

Các công cụ AI tạo sinh, như Nano Banana 2 của Google, có thể tạo ảnh mới dựa trên ảnh có sẵn, chẳng hạn tạo một bức chân dung mới dựa trên khuôn mặt của một người hoặc một phong cảnh mới dựa trên quang cảnh hiện có.

Bức Mona Lisa theo phong cách Picasso, Van Gogh và Monet

Văn bản

Bạn có thể dùng các công cụ như ChatGPT và Google Bard để viết bài báo, bài blog, thơ và thậm chí cả kịch bản.

Âm thanh

Bạn có thể dùng nó để tạo nhạc, hiệu ứng âm thanh và cả lồng tiếng. Nội dung âm thanh tùy chỉnh cho nhiều mục đích có thể được tạo ra, từ nhạc nền cho video đến giai điệu độc đáo phục vụ xây dựng thương hiệu.

Giao diện ngôn ngữ tự nhiên

Có thể dùng để tạo ra các công cụ giao tiếp tương tác và trực quan, nâng cao trải nghiệm số trên nhiều nền tảng.

Tổng hợp hình ảnh

AI tạo sinh có thể tạo các mô hình ảo chi tiết, tăng cường khả năng trực quan hóa trong nhiều ngành như bán lẻ, bất động sản, v.v.

Tổng hợp không gian

Công nghệ này có thể hỗ trợ thiết kế các môi trường ảo, hữu ích trong các lĩnh vực như thực tế ảo, trò chơi và bán lẻ trực tuyến.

Thiết kế sản phẩm và tổng hợp vật thể

Có thể tạo ra các thiết kế mới dựa trên dữ liệu hiện có, mở ra khả năng trong các ngành như thời trang, trang trí nhà cửa và ô tô.

Dược phẩm

AI tạo sinh có thể giúp tạo các mô hình ảo và dự đoán kết quả nghiên cứu dược tiềm năng, hỗ trợ khám phá thuốc và cá nhân hóa điều trị.

Tiếp thị cá nhân hóa

Có thể tạo quảng cáo hoặc nội dung tiếp thị phù hợp, nâng cao hiệu quả của các chiến dịch trên nhiều nền tảng.

AI tại nơi làm việc

Với tôi, AI đang tạo ra tác động tích cực lớn đến cách tôi làm việc. Với vai trò trưởng bộ phận hỗ trợ tại Specsavers, tôi thường xuyên dùng AI để xử lý sự cố, hỗ trợ người dùng khác và tạo nội dung thông tin.

Đúng là trước khi có các “bạn” AI, tôi cũng đã làm tất cả những việc này, nhưng tốc độ triển khai của tôi đã tăng đáng kể, cho phép tôi hỗ trợ nhiều dự án/người dùng hơn & nó đã trở thành một công cụ tôi khuyến nghị cho tất cả mọi người.

Trong thương mại điện tử, AI tạo sinh ngày càng quan trọng khi các doanh nghiệp tìm cách cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và cải thiện hoạt động của họ.

Những điều cơ bản về AI tạo sinh

Tất cả bắt đầu từ một lời nhắc! AI tạo sinh khởi đầu với một prompt có thể ở dạng văn bản, hình ảnh, video, thiết kế, nốt nhạc, hoặc bất kỳ đầu vào nào hệ thống AI có thể xử lý. Prompt này có thể do người dùng nhập thủ công (ví dụ dùng GPT-3 để tạo văn bản dựa trên đầu vào của người dùng) hoặc tự động (ví dụ, StyleGAN là một mạng đối sinh (GAN) có thể tạo ảnh chất lượng cao dựa trên một tập dữ liệu ảnh.)

Có một số loại mô hình tạo sinh thường được dùng trong học máy, bao gồm Mạng đối sinh (GAN), Bộ tự mã biến phân (VAE), và các mô hình dựa trên Transformer. Dưới đây là tóm lược ngắn về từng loại:

Mạng đối sinh (GAN)

GAN là một loại mạng nơ-ron gồm hai phần: bộ sinh và bộ phân biệt. Bộ sinh đảm nhiệm việc tạo dữ liệu mới, trong khi bộ phân biệt quyết định dữ liệu là thật hay giả. Hai phần được huấn luyện cùng nhau trong quy trình gọi là huấn luyện đối kháng, nơi bộ sinh cố tạo ra dữ liệu mà bộ phân biệt không thể phân biệt với dữ liệu thật.

Tổng quan về cấu trúc GAN - nguồn

Bộ tự mã biến phân (VAE)

VAE là một loại mạng nơ-ron khác dùng cho mô hình hóa tạo sinh. Chúng hoạt động bằng cách mã hóa dữ liệu đầu vào vào một không gian có số chiều thấp hơn, rồi giải mã trở lại không gian ban đầu. Bộ mã hóa và giải mã được huấn luyện cùng nhau để giảm thiểu chênh lệch giữa dữ liệu gốc và dữ liệu được tái tạo. Bạn

Các mô hình dựa trên Transformer

Các mô hình dựa trên Transformer thường được dùng cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chúng hoạt động bằng cách xử lý các chuỗi dữ liệu đầu vào và tạo ra các chuỗi dữ liệu đầu ra. Các mô hình Transformer đặc biệt hữu ích để tạo văn bản, như mô tả sản phẩm hoặc đánh giá của khách hàng.

Huấn luyện mô hình

Tất cả các mô hình này học từ dữ liệu để tạo ra các mẫu mới. Trong quá trình huấn luyện, các mô hình được cung cấp một tập dữ liệu lớn các ví dụ và học cách tìm mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Khi mô hình đã được huấn luyện, có thể dùng để tạo các mẫu mới bằng cách lấy mẫu từ phân phối đã học.

Ví dụ, một GAN có thể được huấn luyện trên tập dữ liệu ảnh và học cách tạo ra ảnh mới tương tự với các ảnh trong tập dữ liệu.

Một VAE có thể được huấn luyện trên tập dữ liệu khuôn mặt và học cách tạo ra khuôn mặt mới tương tự với các khuôn mặt trong tập dữ liệu.

Và một mô hình dựa trên Transformer có thể được huấn luyện trên tập dữ liệu mô tả sản phẩm và học cách tạo mô tả mới tương tự về phong cách và nội dung với các mô tả trong tập dữ liệu.

Nhìn chung, các mô hình tạo sinh là công cụ mạnh mẽ để tạo nội dung và dữ liệu mới, và được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng.

AI tạo sinh trong Thương mại điện tử

AI tạo sinh có nhiều ứng dụng trong thương mại điện tử, và các doanh nghiệp đang dùng nó để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, cải thiện hoạt động và tăng doanh số. Dưới đây là một số lĩnh vực mà các tổ chức thương mại điện tử đang ứng dụng AI tạo sinh:

Gợi ý sản phẩm

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của AI tạo sinh trong thương mại điện tử là gợi ý sản phẩm. Doanh nghiệp có thể dùng các mô hình tạo sinh để phân tích dữ liệu khách hàng và tạo gợi ý cá nhân hóa cho từng người. Ví dụ, Amazon sử dụng AI tạo sinh để tạo gợi ý sản phẩm cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên lịch sử duyệt và mua hàng của họ.

Cá nhân hóa

AI tạo sinh cũng có thể được dùng để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng theo những cách khác, như tạo nội dung cá nhân hóa hoặc tùy biến giao diện người dùng. Chẳng hạn, một doanh nghiệp có thể dùng AI tạo sinh để tạo mô tả sản phẩm cá nhân hóa hoặc tùy biến bố cục trang web dựa trên sở thích của từng khách hàng.

Tương tác khách hàng

Tương tác với khách hàng cũng có thể được cải thiện bằng cách tạo trợ lý ảo và chatbot có thể cung cấp hỗ trợ và gợi ý cá nhân hóa. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể dùng AI tạo sinh để tạo chatbot trả lời các câu hỏi thường gặp liên quan đến công việc như yêu cầu truy cập hệ thống hoặc xin nghỉ phép năm.

Tạo nội dung

AI có thể được dùng để tạo một loạt nội dung cho các doanh nghiệp thương mại điện tử, bao gồm mô tả sản phẩm, đánh giá và quảng cáo. Xem bài viết của DataCamp về cách sử dụng ChatGPT cho bán hàng để tìm hiểu thêm về việc dùng AI tạo sinh cho tạo nội dung.

Nghiên cứu tình huống về AI tạo sinh trong Thương mại điện tử

Một số doanh nghiệp thương mại điện tử đã triển khai thành công AI tạo sinh để cải thiện hoạt động của họ.

Một vài ví dụ nhanh gồm có:

• Amazon sử dụng AI tạo sinh để cá nhân hóa nội dung cho khách hàng.
• Shopify gần đây ra mắt Shopify Magic để giúp người bán tiết kiệm thời gian, bán được nhiều hơn và đưa sản phẩm đến với nhiều người mua hơn.
• eBay đang sử dụng AI tạo sinh để vận hành Smart Store, giúp người bán tạo trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa cho người dùng của họ.
• Etsy đang sử dụng AI tạo sinh để mở khóa tương lai của Thương mại B2B tại các thị trường mới nổi.

Hãy xem chi tiết một vài trường hợp:

Amazon

Đầu tiên trong danh sách, và chắc không khiến ai ngạc nhiên, Amazon đang tham gia mạnh mẽ vào AI tạo sinh. Amazon dùng AI tạo sinh để tạo gợi ý sản phẩm cá nhân hóa cho khách truy cập trang. Bên cạnh đó, thay vì phát hành chatbot như các đối thủ gần nhất là Microsoft (ChatGPT) và Google (bard), họ chọn hướng đi khác bằng cách tận dụng vị thế dẫn đầu trong mảng đám mây qua AWS (Amazon Web Services) để phát hành hai mô hình ngôn ngữ AI mới trên nền tảng của mình, Bedrock.

Bedrock sẽ cho phép khách hàng sử dụng các mô hình học máy của Amazon mà dữ liệu của họ không bị rò rỉ trở lại kho thông tin rộng hơn dùng để huấn luyện các hệ thống đó. Điều này có thể giải quyết một mối lo then chốt cho các tổ chức muốn xây dựng sản phẩm AI tạo sinh của riêng mình.

Tập đoàn Alibaba

Tập đoàn Alibaba gần đây đã công bố mô hình AI tạo sinh có tên Tongyi Qianwen, “chân lý từ nghìn câu hỏi”, sẽ được tích hợp vào tất cả các ứng dụng của công ty trong tương lai gần.

Mô hình có thể được dùng để tóm tắt ghi chú cuộc họp, viết email và phác thảo đề xuất kinh doanh. Nó cũng sẽ được bổ sung vào Tmall Genie, trợ lý giọng nói của Alibaba.

Theo CEO Daniel Zhang, công nghệ này “sẽ mang lại những thay đổi lớn về cách chúng ta sản xuất, cách chúng ta làm việc và cách chúng ta sống.” Mục tiêu là mở mô hình cho khách hàng để họ có thể xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn tùy chỉnh của riêng mình, và họ đã bắt đầu đăng ký người dùng.

Hạn chế và cân nhắc đạo đức

Câu hỏi đầu tiên của nhiều lãnh đạo dữ liệu khi cân nhắc AI tạo sinh tại nơi làm việc thường là, ‘các công cụ AI tạo sinh làm gì với tất cả dữ liệu này?’ Và điều này dẫn đến câu hỏi, ‘chúng ta có thể hỏi AI bất kỳ câu nào không?’ Và câu trả lời ngắn gọn, ít nhất là lúc này, là không.

Chúng ta đã thấy nhiều vụ rò rỉ dữ liệu khi AI được dùng trong môi trường làm việc (xem Samsung cấm ChatGPT đối với nhân viên sau khi rò rỉ mã nhạy cảm), và nhiều doanh nghiệp đang ban hành các quy tắc, quy định nội bộ về cách AI được sử dụng tại nơi làm việc, thậm chí có nơi cấm hoàn toàn.

Hạn chế và thách thức của AI tạo sinh

• Chất lượng và số lượng dữ liệu. Để học hỏi và tạo ra nội dung thực tế, phù hợp, các mô hình AI tạo sinh cần rất nhiều dữ liệu chất lượng cao. Tuy nhiên, việc tìm kiếm, thu thập, làm sạch và gán nhãn dữ liệu như vậy có thể tốn thời gian, chi phí và dễ phát sinh lỗi hoặc thiên lệch. Doanh nghiệp hiện có thể chưa có kỹ năng hay kiến thức để làm việc này ở quy mô lớn.
• Đánh giá và phản hồi. Việc đánh giá và cải thiện các mô hình này có thể thách thức vì không có cách rõ ràng hay khách quan để đo lường chất lượng, độ chính xác, tính nguyên bản hay hữu ích của nội dung tạo ra. Dù phản hồi của con người là thiết yếu, nó cũng có thể mang tính chủ quan, không nhất quán hoặc khan hiếm. Một lần nữa, nếu không có nguồn lực chuyên trách, điều này sẽ khó khăn.
• Khả năng mở rộng và độ tin cậy. Tài nguyên và công suất tính toán cần thiết để huấn luyện và vận hành các mô hình AI tạo sinh có thể hạn chế khả năng mở rộng và độ tin cậy của chúng. Ngoài ra, chúng có thể tạo ra các đầu ra bất ngờ hoặc không mong muốn, có thể làm tổn hại danh tiếng hoặc niềm tin của doanh nghiệp thương mại điện tử hoặc khách hàng của họ.

Các cân nhắc đạo đức của AI tạo sinh

• Quyền riêng tư và bảo mật. Dữ liệu nhạy cảm hoặc cá nhân của doanh nghiệp thương mại điện tử hoặc khách hàng của họ, như sở thích, hành vi, danh tính hoặc thông tin tài chính, có thể bị mô hình AI tạo sinh truy cập, sử dụng hoặc rò rỉ. Điều này có thể làm dấy lên các quan ngại và rủi ro về quyền riêng tư và bảo mật.
• Công bằng và trách nhiệm giải trình. Các thiên lệch hoặc định kiến trong dữ liệu dùng để huấn luyện mô hình AI tạo sinh, hoặc từ con người mà chúng tương tác, có thể được phản ánh hoặc khuếch đại. Điều này có thể dẫn đến kết quả hoặc quyết định không công bằng hoặc phân biệt đối xử, ảnh hưởng đến doanh nghiệp hoặc khách hàng. Cần có cơ chế để đảm bảo tính công bằng và trách nhiệm giải trình cho các mô hình AI tạo sinh và đầu ra của chúng.
• Minh bạch và niềm tin. Các mô hình AI tạo sinh có thể tạo ra nội dung không thể phân biệt với nội dung do con người làm. Điều này có thể gây nhầm lẫn hoặc đánh lừa doanh nghiệp hoặc khách hàng. Cần có cách thức tiết lộ hoặc xác minh nguồn gốc và bản chất của nội dung do AI tạo sinh, đồng thời đảm bảo chất lượng và mức độ liên quan của nó.

Triển vọng tương lai

AI tạo sinh có nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, nhưng một trong những lĩnh vực đầy hứa hẹn và thú vị nhất là thương mại điện tử, với nhiều triển vọng đang mở ra.

Thực tế tăng cường và thực tế ảo

AI có thể kết hợp với VR & AR để mang đến trải nghiệm mua sắm đắm chìm hơn cho khách hàng. Ví dụ, một ứng dụng AR được hỗ trợ bởi AI tạo sinh có thể giúp khách hàng hình dung đồ nội thất trong chính ngôi nhà của họ trước khi mua.

Khám phá sản phẩm

AI tạo sinh có thể giúp khách hàng tìm sản phẩm họ muốn hoặc cần dễ dàng và hiệu quả hơn. Chẳng hạn, AI tạo sinh có thể tạo ra hình ảnh sản phẩm chân thực và đa dạng dựa trên mô tả bằng văn bản hoặc phác thảo, giúp khách hàng hình dung sản phẩm mong muốn tốt hơn.

Công nghệ này cũng có thể tạo ra gợi ý sản phẩm cá nhân hóa dựa trên sở thích, hành vi và phản hồi của khách hàng, từ đó tăng mức độ hài lòng và trung thành.

Tương tác khách hàng

Doanh nghiệp có thể dùng AI để giao tiếp với khách hàng hiệu quả và sáng tạo hơn. Ví dụ, dùng các công cụ như stable diffusion, bạn có thể tạo nội dung hấp dẫn và phù hợp cho mạng xã hội, blog, bản tin hoặc quảng cáo, thu hút nhiều lưu lượng và chuyển đổi hơn.

AI tạo sinh cũng có thể tạo ra phản hồi tự nhiên và giống con người cho chatbot hoặc trợ lý giọng nói, cung cấp dịch vụ và hỗ trợ khách hàng tốt hơn.

Phòng chống gian lận

AI có thể giúp doanh nghiệp phát hiện và ngăn chặn các hành vi hoặc tấn công gian lận trên nền tảng thương mại điện tử hiệu quả và chính xác hơn. Ví dụ, các công cụ AI có thể tạo danh tính hoặc khuôn mặt tổng hợp cho mục đích xác minh, khiến kẻ mạo danh hoặc bot khó truy cập nền tảng hơn.

Bạn cũng có thể dùng AI tạo sinh để tạo dữ liệu chân thực và đa dạng phục vụ huấn luyện hoặc kiểm thử, cải thiện hiệu năng và độ vững của các mô hình phát hiện gian lận. Tìm hiểu thêm về Phát hiện gian lận trong Python với khóa học trực tuyến của DataCamp.

Kết luận

AI tạo sinh là một công nghệ mạnh mẽ có thể tạo nội dung mới mẻ và hấp dẫn cho các doanh nghiệp thương mại điện tử. Nó có thể giúp họ thu hút nhiều khách hàng hơn, cá nhân hóa trải nghiệm của họ và gia tăng mức độ trung thành. Nó cũng sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động như quản lý tồn kho, định giá và tiếp thị. Việc khai thác hiệu quả AI tạo sinh và AI nói chung sẽ trở thành yếu tố khác biệt quan trọng khi khách hàng/người dùng lựa chọn giữa nhiều nền tảng.

AI tạo sinh là bước ngoặt cho thương mại điện tử và là tài sản quý giá cho bất kỳ doanh nghiệp nào muốn phát triển trong kỷ nguyên số. Tìm hiểu về các khái niệm về AI tạo sinh trong khóa học của DataCamp.