AI dân chủ hóa là gì: 

Quá trình dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo đòi hỏi phải có khả năng tiếp cận phổ cập với AI. Nói một cách đơn giản, các bộ dữ liệu và công cụ nguồn mở do các tập đoàn nổi tiếng tạo ra, yêu cầu kiến ​​thức chuyên môn tối thiểu của người dùng về trí tuệ nhân tạo, cho phép bất kỳ ai xây dựng phần mềm AI đột phá.

Nguyên tắc cơ bản của 'AI dân chủ hóa' là tăng khả năng tiếp cận trí thông minh với nhóm nhân khẩu học rộng hơn và không đồng nhất hơn.
Sự thay đổi mô hình này nhằm mục đích cung cấp cho những người không chuyên khả năng khai thác khả năng đổi mới và khắc phục sự cố của AI trong nhiều bối cảnh khác nhau.

Giải phóng sự sáng tạo cho mọi người:

Về cơ bản, AI dân chủ hóa đảm bảo tính sẵn có và triển khai thực tế của các công nghệ AI.

Mục tiêu của nó là loại bỏ những trở ngại trước đây cản trở việc tiếp cận công nghệ mang tính cách mạng này, từ đó phát huy khả năng của nó đối với phạm vi nhân khẩu học rộng hơn. 

Điều này bao gồm

Một. Cá nhân kỹ thuật: những cá nhân có óc sáng tạo, bao gồm nghệ sĩ, nhà văn và doanh nhân, có thể sử dụng những công cụ này để cải thiện công việc của họ, khám phá những khả năng mới và hiện thực hóa ý tưởng của họ.

b. Các doanh nghiệp: Bằng cách sử dụng AI, doanh nghiệp có thể phát triển các thiết kế sản phẩm sáng tạo và tài liệu tiếp thị được cá nhân hóa để phân biệt chúng và thúc đẩy kết nối sâu sắc hơn với đối tượng mục tiêu của họ.

c. Nhà giáo dục: Hình dung các lớp học nơi học sinh tiếp thu kiến ​​thức thông qua ứng dụng thực tế các công cụ AI dưới hình thức sáng tạo. Bằng cách sử dụng hình ảnh trực quan sống động, họ có thể tạo ra những câu chuyện được cá nhân hóa, tìm hiểu sâu hơn về các khái niệm và tạo ra trải nghiệm học tập.

d. Quản lý mối quan hệ: Với sự trợ giúp của AI, RM có thể xây dựng một kế hoạch thực tế cho khách hàng của mình. Ở đây, người ta không cần phải là 'chuyên gia/nặng về công nghệ' và có thể tập trung vào các vấn đề kinh doanh khác và ngân hàng của khách hàng. 

Dân chủ hóa AI sáng tạo

AI sáng tạo là một phần của trí tuệ nhân tạo. Về cơ bản, nó đang biến đổi không chỉ quá trình tạo nội dung mà còn cả các phương pháp được sử dụng để truy cập, phân tích và hiểu dữ liệu.  

Cụm từ “AI sáng tạo dân chủ hóa” đề cập đến khả năng tiếp cận và triển khai rộng rãi các công nghệ AI sáng tạo, đảm bảo khả năng sử dụng của chúng cho nhiều người dùng, bất kể nguồn lực sẵn có hay trình độ kỹ thuật.

Về cơ bản, AI tạo ra dân chủ hóa thể hiện sự chuyển đổi từ AI hoạt động như một công cụ đặc quyền sang trở thành một nguồn tài nguyên toàn cầu, do đó mở rộng phạm vi tư duy sáng tạo, thể hiện trí tưởng tượng và giải quyết hiệu quả các thách thức.

GenAI được định vị là một trong những bước phát triển đột phá nhất trong thập kỷ này bằng cách cấp cho người dùng không có kiến ​​thức kỹ thuật quyền truy cập vào các công cụ AI phức tạp. Mục tiêu chính của nó là thúc đẩy sự đổi mới, năng suất và hiệu quả.

Tiềm năng của AI sáng tạo là mở rộng quyền truy cập vào dữ liệu và hiểu biết sâu sắc cho tất cả mọi người.

Bằng cách dân chủ hóa dữ liệu, thông tin sẽ được hiển thị dễ tiếp cận và dễ hiểu đối với tất cả người dùng, bất kể chuyên môn kỹ thuật của họ. Điều này rất quan trọng vì dữ liệu ngày càng trở thành nền tảng trong việc đưa ra những quyết định sáng suốt trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta.  

Dữ liệu phải được dân chủ hóa để mọi cá nhân có thể tham gia vào nền kinh tế dựa trên dữ liệu. Hơn nữa, nó hỗ trợ việc hình thành một xã hội công bằng hơn và giảm thiểu sự bất bình đẳng.   

Phong trào dân chủ hóa này biểu thị một sự thay đổi lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Bối cảnh lịch sử:

Khái niệm “AI dân chủ hóa” đã thu hút được sự chú ý đáng kể trong nhiều năm qua, tuy nhiên sự khởi đầu của nó có thể bắt nguồn từ những thời điểm quan trọng và những cá nhân có ảnh hưởng.

Trong những năm 1960, Alan Turing và Roger Penrose đã có những đóng góp quan trọng cho lĩnh vực tình báo, đặt nền móng cho những phát triển tiếp theo trong mô hình tổng quát và học máy.

Những người tiên phong như Geoffrey Hinton và David Rumelhart đã thiết lập nền tảng cho mạng vào những năm 1970 và 1980, thời đại sau đó đã phát triển lĩnh vực học tập—một chất xúc tác thiết yếu cho các mô hình AI tạo sinh đương đại.

Vào năm 2014, Ian Goodfellow đã giới thiệu mạng (GAN), mạng này đã trở thành một thời điểm quan trọng trong lĩnh vực này. GAN đóng vai trò tạo ra hình ảnh, âm nhạc và nội dung sáng tạo khác.

Những tiến bộ trong thuật toán học sâu trong những năm 2000 là rất đáng chú ý. Chiến thắng của AlexNet trong cuộc thi ImageNet 2012 đã cho thấy tiềm năng của họ đối với các nhiệm vụ thị giác máy tính.

Những phát triển này tạo tiền đề cho các công cụ AI tổng hợp thân thiện với người dùng.

Các sáng kiến ​​nguồn mở, được minh họa bởi TensorFlow và PyTorch, đã góp phần tăng cường khả năng tiếp cận của các thư viện deep learning mạnh mẽ. Những sáng kiến ​​này đã tạo điều kiện thuận lợi cho các nhà phát triển tạo ra và sử dụng các mô hình.

Từ những năm 2010 đến nay, các nền tảng AI dựa trên đám mây với giao diện trực quan như OpenAI Jukebox và Google Magenta đã ra đời. Những phát triển này đã loại bỏ những trở ngại, cho phép các cá nhân không có chuyên môn kỹ thuật áp dụng quá trình dân chủ hóa AI.

Trong những năm gần đây, các nền tảng mã thấp/không mã như RunwayML và Dream của WOMBO đã hỗ trợ thêm trong việc giảm bớt các rào cản gia nhập. Thời điểm này, bất kỳ ai có đam mê đều có thể sử dụng các công cụ AI mà không cần yêu cầu chuyên môn kỹ thuật cao.

Cuộc thám hiểm lịch sử này nhấn mạnh nỗ lực của các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và

các cộng đồng nguồn mở đã hỗ trợ nâng cao khả năng tiếp cận các công cụ trí tuệ nhân tạo. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, các công cụ thân thiện với người dùng có thể sẽ tăng lên và được áp dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Điều này sẽ dẫn đến một tương lai trong đó bất kỳ ai cũng có thể trở thành người sáng tạo.

Các cột mốc quan trọng:

 1.Phong trào mã nguồn mở:

Sự phát triển nhanh chóng của các sáng kiến ​​và nền tảng nguồn mở đã góp phần nâng cao khả năng tiếp cận phổ biến của trí tuệ nhân tạo. TensorFlow và PyTorch, cùng với những người khác, đã làm cho các công cụ AI có thể tiếp cận được với nhiều đối tượng nhân khẩu học hơn, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho sự tiến bộ của tính toàn diện.

2. Trình bày thân thiện với người dùng:

Sự tiến bộ của giao diện người dùng và nền tảng, bao gồm Colab và RunwayML của Google, cũng đã nâng cao khả năng tiếp cận của trí tuệ nhân tạo. Bằng cách hợp lý hóa các khía cạnh kỹ thuật, các giao diện này cho phép người dùng tập trung vào các ứng dụng mà không cần hiểu sâu về thuật toán AI.

3. Phát triển do cộng đồng định hướng:

Với sự gia tăng của sự phát triển dựa vào cộng đồng, phong trào hướng tới dân chủ hóa đã thu được động lực. Thị trường kỹ thuật số đã phát triển thành trung tâm nơi trao đổi tài nguyên, mô hình và mã. Điều này tạo điều kiện cho sự hợp tác và trao đổi kiến ​​thức giữa các nhóm chuyên gia và những người đam mê.

4. Dân chủ hóa dữ liệu bằng trí tuệ nhân tạo: 

Ở giai đoạn đầu, nó có thể được sử dụng để tạo ra các công cụ và ứng dụng cải tiến nhằm tối ưu hóa quá trình tương tác dữ liệu cho người dùng.

Như một minh họa, các chatbot mà Generative AI điều khiển có thể đưa ra câu trả lời đơn giản và ngắn gọn cho các câu hỏi liên quan đến dữ liệu, từ đó hỗ trợ những người dùng có kiến ​​thức hạn chế về thuật ngữ kỹ thuật.  

Ngoài ra, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra
dữ liệu tổng hợp tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo ra các dịch vụ và sản phẩm đổi mới, cùng với việc đào tạo các mô hình học máy, tất cả đều không yêu cầu thu thập dữ liệu nhạy cảm hoặc nhận dạng cá nhân từ môi trường vật lý.  

Hơn nữa, AI sáng tạo sở hữu khả năng dịch dữ liệu theo vô số định dạng và phương ngữ. Điều này có khả năng nâng cao tính sẵn có của dữ liệu cho những người có nguồn gốc văn hóa và dân tộc đa dạng.

AI sáng tạo có thể tạo ra các ứng dụng hỗ trợ người dùng không rành về kỹ thuật tương tác với dữ liệu có ý nghĩa. Ví dụ: bằng cách sử dụng Generative AI, một ứng dụng có thể trao quyền cho người dùng thực hiện truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ đơn giản trong khi nhận được các mô tả trực quan như biểu đồ, đồ thị và các yếu tố tương tự khác.

Sử dụng tạo dữ liệu tổng hợp cho các mô hình học máy là một thực tiễn có lợi đáng kể vì nó có thể ngăn chặn việc tích lũy thông tin nhạy cảm hoặc bí mật trong suốt quá trình phát triển mô hình. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành mà việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu là tối quan trọng, chẳng hạn như tài chính và chăm sóc sức khỏe.   

Tiến hành dịch dữ liệu giữa nhiều ngôn ngữ và định dạng. AI sáng tạo tăng cường khả năng tương thích với các cá nhân có bối cảnh văn hóa và lịch sử đa dạng bằng cách dịch dữ liệu sang các ngôn ngữ và thiết kế thay thế. Các tập đoàn đa quốc gia hợp tác với khách hàng và nhân viên trên toàn thế giới phải ưu tiên khía cạnh này.  

Ưu điểm của ‘AI dân chủ hóa’:

1. Đổi mới toàn diện:

“AI dân chủ hóa” mở rộng khả năng tiếp cận công nghệ bằng cách cho phép người dùng có nhiều khả năng khác nhau sử dụng AI có tính sáng tạo để giải quyết vấn đề, thể hiện nghệ thuật và đổi mới. Bằng cách giảm bớt các rào cản, AI dân chủ hóa chào đón các cá nhân có nguồn gốc khác nhau, thúc đẩy sự sáng tạo và đổi mới trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

2. Tạo mẫu nhanh:

Các công cụ AI tổng hợp có thể truy cập cho phép tạo nguyên mẫu, trao quyền cho người dùng thử nghiệm, lặp lại và thử nghiệm các ý tưởng mà không yêu cầu chuyên môn kỹ thuật.

3. Ứng dụng đa dạng:

AI dân chủ hóa mở rộng phạm vi của nó ra ngoài các lĩnh vực nghệ thuật, thiết kế, sáng tạo nội dung và giải quyết vấn đề. Điều này mở rộng tiềm năng của AI trong nỗ lực.

4. Hợp tác cộng đồng:

Ngược lại với các mô hình AI lấy nhóm làm trung tâm, 'AI dân chủ hóa' thúc đẩy sự hợp tác dựa trên cộng đồng. Nó tạo điều kiện trao đổi ý tưởng, nguồn lực và sáng tạo, thúc đẩy một hệ sinh thái khởi nghiệp.

5. Trong lĩnh vực sự đổi mới có thể tiếp cận, 'Sự nhấn mạnh của AI sáng tạo dân chủ hóa vào khả năng tiếp cận là một đặc điểm hấp dẫn.

Việc tạo điều kiện đơn giản hóa giao diện người dùng và giảm rào cản gia nhập cho phép các cá nhân không có kiến ​​thức chuyên môn có thể sử dụng và hưởng lợi từ các công cụ AI tổng hợp một cách hiệu quả. 

Do dân chủ hóa dữ liệu, các cá nhân có thể trải nghiệm việc ra quyết định tài chính được nâng cao, hành vi lành mạnh hơn và công việc có ý nghĩa hơn. Ví dụ: các cá nhân có thể sử dụng dữ liệu để cải thiện việc đầu tư, chế độ ăn uống và ra quyết định chuyên nghiệp. Ngoài ra, dựa trên dữ liệu, các cá nhân có thể theo dõi tiến trình và sửa đổi mục tiêu của mình.  

Những lợi ích tiềm tàng của việc dân chủ hóa dữ liệu đối với các chính phủ bao gồm cải thiện dịch vụ công, thực thi chính sách hiệu quả hơn và thúc đẩy công bằng xã hội. Ví dụ: các tổ chức chính phủ có thể sử dụng dữ liệu để cải thiện giáo dục, chăm sóc sức khỏe và giao thông. Hơn nữa, dữ liệu có thể cho phép các chính phủ xây dựng các chính sách về tội phạm, nghèo đói và biến đổi khí hậu hiệu quả hơn. 

Những thách thức cần chú ý:

Ngay cả với sự xuất sắc của các giải pháp AI hiện tại và tương lai, vẫn phải vượt qua các thách thức để đảm bảo thành công lâu dài.

Trí tuệ nhân tạo các mô hình đòi hỏi số lượng lớn
dữ liệu hiện tại và chính xác, cũng phải đa dạng và không thiên vị để ngăn ngừa kết quả sai sót. Người ta cần phải chắc chắn rằng
những thành kiến ​​được xác định trả trước và loại bỏ theo đó. 

Khả năng diễn đạt Các mô hình AI là bắt buộc để đảm bảo tính toàn vẹn, bảo mật và bảo vệ của chúng.n và để tạo thuận lợi cho việc thực hiện bất kỳ sửa đổi cần thiết nào.

Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) đặt ra những thách thức lớn hơn trong việc tích hợp các mô hình AI, đặc biệt là ở Châu Âu cũng như các nỗ lực và bối cảnh quốc tế tương tự, liên quan đến việc lưu trữ và truy cập dữ liệu.

Giao thức bảo mật nghiêm ngặt là cần thiết để đảm bảo tính toàn vẹn và an toàn của các mô hình dựa trên AI.

Hơn nữa, cần đầu tư tài chính đáng kể để tích hợp, duy trì và mở rộng các giải pháp AI, trong khi nhiều doanh nghiệp lại thể hiện sự táo bạo bằng cách hiện đại hóa hoàn toàn mô hình kinh doanh của mình để kết hợp công nghệ. Các công ty phải đầu tư phát triển công nghệ cần thiết và đào tạo nhân viên để vận hành hệ thống.

Hơn nữa, Các hệ thống điều khiển bằng AI có thể cần phức tạp hơn để tích hợp với các quy trình có sẵn, đòi hỏi phải có sự điều chỉnh đáng kể trước khi thực hiện. Hơn nữa, một bộ quy định bảo vệ người tiêu dùng ngày càng phát triển và quy định nghiêm ngặt phù hợp trong lĩnh vực tài chính đặt ra thêm thách thức cho trí tuệ nhân tạo.

Do đó, điều quan trọng là tất cả chúng ta, bao gồm cả các cơ quan quản lý, phải hiểu được chức năng và hậu quả của các mô hình AI được triển khai.

Độ tin cậy của Các mô hình AI nhằm triển khai trong hệ thống tài chính phải được thiết lập. Khi sự hiểu biết chung về các mô hình AI tăng lên, mức độ tin cậy có thể được đặt vào việc thực thi không thiên vị, bảo vệ quyền riêng tư và ngăn chặn sự thiên vị của chúng cũng tăng theo.

Những nỗ lực bổ sung là cần thiết để giúp khách hàng và cá nhân hiểu rõ hơn về lợi ích to lớn của công nghệ phức tạp này.

Các cá nhân phải thừa nhận và nắm bắt những lợi thế tiềm tàng mà AI cuối cùng có thể mang lại cho chính họ. Ngoài ra, chúng ta phải luôn duy trì rằng niềm tin tiếp tục là nền tảng của mọi mô hình kinh doanh, bao gồm cả các tổ chức.

Triển khai AI có thể giải thích được là rất quan trọng để đạt được tiết kiệm chi phí, tăng tính minh bạch và nâng cao khả năng tiếp cận. Việc dân chủ hóa khu vực tài chính, vốn là mối quan tâm chung, sẽ có lợi cho tất cả các bên liên quan và quan trọng hơn là thúc đẩy xã hội.

Các ứng dụng của 'AI dân chủ hóa': 

Việc dân chủ hóa dữ liệu có thể làm tăng khả năng ra quyết định của tổ chức, sự hài lòng của người tiêu dùng và sự đổi mới.

Để minh họa, các tổ chức có thể sử dụng dữ liệu để nâng cao quá trình ra quyết định của họ đối với các nỗ lực hoạt động, chiến lược tiếp thị và phát triển sản phẩm.

Hơn nữa, các tổ chức có thể sử dụng dữ liệu để xác định khách hàng tiềm năng và phát triển các sản phẩm và dịch vụ sáng tạo. Hơn nữa, các tổ chức có thể sử dụng dữ liệu để nâng cao sự hiểu biết của họ về khách hàng và cung cấp dịch vụ đặc biệt. 

Nghệ thuật kỹ thuật số:

Hãy tưởng tượng bạn có khả năng tạo ra tác phẩm nghệ thuật ngay cả khi không có kỹ năng nghệ thuật nâng cao. 'Trí tuệ nhân tạo có thể truy cập' trao quyền cho người dùng sáng tạo nghệ thuật, khám phá phong cách và thử nghiệm các cách thể hiện, mở rộng tầm nhìn sáng tạo kỹ thuật số.

Tạo nội dung:

Trong quá trình sáng tạo nội dung, AI tổng hợp có thể tiếp cận sẽ trao quyền cho người dùng tạo ra nội dung hấp dẫn. Các blogger, những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội và nhà tiếp thị có thể tận dụng các công cụ AI để tạo chú thích, hình ảnh và các yếu tố khác giúp nâng cao nội dung của họ.

Công cụ giáo dục:

AI sáng tạo có thể truy cập tìm thấy các ứng dụng trong giáo dục bằng cách cho phép sinh viên và nhà giáo dục tạo ra các tài liệu học tập hấp dẫn. Chẳng hạn, người dùng có thể thiết kế các câu đố được điều khiển bởi thuật toán AI. Phát triển trò chơi và mô phỏng tương tác.

Ngành tài chính: Hôm nay, FINTECH đang giúp tạo nên một hệ thống tài chính dân chủ. Bằng cách dân chủ hóa hệ thống tài chính, chúng ta có thể cung cấp khả năng tiếp cận các dịch vụ tài chính cơ bản và công bằng cho các cá nhân, nhóm thiểu số và các nhóm bị thiệt thòi. 

Nhiều dịch vụ tài chính thường được cho là không thể tiếp cận được đối với cộng đồng thu nhập thấp và nông thôn, chủ yếu là do cơ sở hạ tầng vật chất, kết nối internet, điện thoại thông minh và máy tính không đầy đủ.

Hơn nữa, các sản phẩm tài chính thường vượt quá khả năng tài chính của những cá nhân bị thiệt thòi và cần có thuật ngữ minh bạch và dễ hiểu hơn. Điều này càng làm phức tạp thêm sự hiểu biết về chi phí thực tế và rủi ro liên quan đến các sản phẩm đó. 

Công nghệ, bao gồm cả trí tuệ nhân tạo, rất quan trọng trong việc tạo điều kiện cho sự chuyển đổi nhanh chóng, đa dạng và dân chủ hóa của ngành tài chính, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc giải quyết hoặc hạn chế những tồn tại nêu trên. Do đó, AI có tiềm năng thu hẹp khoảng cách giữa người giàu và người nghèo trong khả năng tiếp cận các dịch vụ tài chính.

AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong ngành tài chính, vốn đã được sử dụng rộng rãi trong ngân hàng, giao dịch và cho vay, bằng chứng là việc triển khai dữ liệu lớn cũng như các hệ thống đánh giá tín dụng chính xác và đa sắc thái hơn do AI cung cấp. 

Các tổ chức có thể cải thiện hệ thống quản lý rủi ro và phát hiện gian lận, cung cấp các ưu đãi được cá nhân hóa và tùy chỉnh hơn cho khách hàng, đồng thời đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn với trí tuệ nhân tạo.

Hơn nữa, việc sử dụng các chatbot dựa trên AI đang được mở rộng để cung cấp cho khách hàng dịch vụ khách hàng được cải thiện và cá nhân hóa.

Tự động hóa được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo có thể hợp lý hóa các quy trình và tăng hiệu quả của các dịch vụ tài chính, giúp giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. 

Hơn nữa, việc sử dụng dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác định và giảm bớt các vấn đề mang tính hệ thống của thị trường tài chính, bao gồm rửa tiền và tài trợ khủng bố, những vấn đề đe dọa sự ổn định hiện có của thị trường tài chính. 

Thông qua sự phát triển năng lực liên tục và nhanh chóng, trí tuệ nhân tạo giúp giảm chi phí một cách hiệu quả. TÔIt mở rộng sự sẵn có của các dịch vụ tài chính cho các cá nhân bị gạt ra ngoài lề xã hội hoặc có khả năng tiếp cận hạn chế với các lựa chọn ngân hàng truyền thống.

Các công nghệ liên quan được liên kết với 'AI dân chủ hóa':

Những tiến bộ công nghệ tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai rộng rãi AI.

Mạng đối thủ chung (GAN):

GAN là một công nghệ trong AI vì chúng tạo điều kiện cho việc tạo ra nội dung thực tế và đa dạng. Việc làm quen với GAN là rất quan trọng đối với người dùng quan tâm đến việc tạo hoặc sửa đổi hình ảnh và các phương tiện khác.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP):

Việc hiểu các kỹ thuật và mô hình NLP mang lại lợi ích cho người dùng tập trung vào việc tạo và thao tác văn bản. NLP đóng một vai trò trong các ứng dụng như hoàn thành văn bản và tạo hội thoại.

Học chuyển tiếp: Học chuyển liên quan đến việc sử dụng thông tin thu được từ một nhiệm vụ để nâng cao khả năng khái quát hóa của máy sang nhiệm vụ khác. Biết cách điều chỉnh và tinh chỉnh các mô hình cho các nhiệm vụ sẽ nâng cao tiềm năng của AI tạo ra dân chủ hóa.

Máy biến áp: Cấu trúc mô hình là cốt lõi của hầu hết các nghiên cứu ML hiện đại. Transformers bắt đầu trong NLP và sau đó được mở rộng sang thị giác máy tính, âm thanh và các phương thức khác. Máy biến áp được cấu tạo từ nhiều lớp với nhiều lớp phụ. Hai s chínhlớp ub là lớp tự chú ý và lớp tiếp liệu.

Điện toán đám mây cho phép người dùng có khả năng phần cứng hạn chế sử dụng các mô hình AI phức tạp nhờ có cơ sở hạ tầng đám mây mạnh mẽ.

Khả năng học tập và sáng tạo của Các mô hình AI được cải thiện nhờ lượng dữ liệu dồi dào trong phân tích dữ liệu lớn. Sự phát triển liên tục trong phân tích dữ liệu tạo điều kiện thuận lợi cho việc khai thác và xử lý những hiểu biết có giá trị.

Mã nguồn mở các sáng kiến ​​đóng vai trò then chốt trong việc phát triển và nâng cao các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI), từ đó tăng tính minh bạch và khả năng tiếp cận của chúng. Điều này không chỉ thúc đẩy sự đổi mới mà còn cho phép tiếp cận rộng rãi hơn với công nghệ tiên tiến.

Các công ty trong không gian này: 

Đường băng ML: Runway ML là một công cụ trực quan để người dùng tạo và xuất bản các mô hình học máy mà không cần có kinh nghiệm viết mã.

RunwayML là một nền tảng để các nghệ sĩ sử dụng các công cụ học máy một cách trực quan mà không cần bất kỳ kinh nghiệm mã hóa nào cho các phương tiện truyền thông từ video, âm thanh đến văn bản.

Công ty chủ yếu tập trung vào việc tạo ra các sản phẩm và mô hình để tạo video, hình ảnh và nội dung đa phương tiện. Đáng chú ý nhất là việc phát triển các mô hình AI tạo văn bản thành video thương mại đầu tiên Gen-1 và Gen-2, đồng thời đồng tạo ra nghiên cứu cho hệ thống AI tạo hình ảnh phổ biến Stable Diffusion. 

Google Colab:

Google Colab cung cấp nền tảng dựa trên đám mây với quyền truy cập vào tài nguyên GPU, giúp người dùng dễ dàng truy cập để thử nghiệm và áp dụng các mô hình AI mà không yêu cầu phần cứng cao cấp.

Google Colab là một công cụ của Google cung cấp các tài nguyên, chẳng hạn như thư viện GPU, TPU và Python, để giúp bạn tích lũy kinh nghiệm hoặc hoàn thiện các kỹ năng của mình.

mở AI, một tổ chức nổi tiếng với những tiến bộ trong nghiên cứu AI, đã góp phần dân chủ hóa AI sáng tạo. Họ đã đạt được điều này thông qua các dự án như mô hình GPT (Generative Pre-training Transformer) và sự cống hiến của họ cho các sáng kiến ​​nguồn mở.

Cách 'Dân chủ hóa AI' hoạt động:

Bản trình bày thân thiện với người dùng:

Các nền tảng AI sáng tạo với mục tiêu dân chủ hóa nhấn mạnh vào giao diện người dùng giúp loại bỏ sự cần thiết về trình độ lập trình. Các nền tảng này hỗ trợ tương tác liền mạch giữa mô hình AI và người dùng thông qua các giao diện trực quan.

Người dùng có thể thực thi các thuật toán như thuật toán được sử dụng để tạo hình ảnh, tổng hợp văn bản và chuyển kiểu mà không cần có kiến ​​thức sâu rộng về thuật toán.

Mô hình được đào tạo trước:

Nhiều công cụ AI tổng quát có thể truy cập sử dụng các mô hình đã được đào tạo. Những mô hình này được đào tạo trên bộ dữ liệu. Nó có thể được sử dụng nguyên trạng hoặc tinh chỉnh theo yêu cầu cụ thể. Điều này cho phép người dùng tạo nội dung mà không cần đầu tư thời gian và nguồn lực vào các mô hình đào tạo từ đầu.

Các lựa chọn thay thế dựa trên đám mây:

Sự sẵn có của các giải pháp dựa trên đám mây tạo điều kiện thuận lợi một phần cho khả năng tiếp cận của AI với nhóm nhân khẩu học rộng hơn. Những giải pháp này cho phép người dùng truy cập các khả năng AI từ xa mà không cần phần cứng cao cấp. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc dân chủ hóa các mô hình và tính toán tài nguyên AI.

Đóng góp của cộng đồng:

Sự thành công của AI phụ thuộc rất nhiều vào sự đóng góp từ cộng đồng.

Người dùng có thể hưởng lợi đáng kể từ việc chia sẻ mô hình, đoạn mã và hướng dẫn. Điều này tạo ra một môi trường nơi kiến ​​thức được phổ biến rộng rãi, cho phép các cá nhân xây dựng dựa trên thành quả của người khác.

Các hướng dẫn và tài liệu đóng một vai trò trong quá trình dân chủ hóa. Các nền tảng cung cấp tài nguyên AI thường cung cấp tài liệu học tập phong phú. Những tài nguyên này hướng dẫn người dùng cách sử dụng các công cụ AI cho ứng dụng.

Mã thấp/Không có mã: Sự xuất hiện của các nền tảng mã ngắn/không mã đã cho phép những cá nhân không có kinh nghiệm viết mã có thể thể hiện khả năng sáng tạo của mình và tạo ra các kết quả đầu ra chuyên nghiệp thông qua giao diện trực quan, khả năng kéo và thả và các mẫu được thiết kế sẵn.

Chúng ta hãy xem xét một số các kịch bản thực tế để hiểu các ứng dụng của AI tạo ra dân chủ hóa:

1. Hãy tưởng tượng có một “trình tạo sách truyện được cá nhân hóa”. Công cụ AI đáng kinh ngạc này hỗ trợ cha mẹ tạo ra những câu chuyện trước khi đi ngủ được thiết kế riêng cho sở thích và sở thích của con họ.

Khủng long trong tranh đang bắt đầu cuộc phiêu lưu cùng các công chúa, tất cả đều dựa trên ý kiến ​​của trẻ và động cơ sáng tạo của AI. Điều này vượt xa những cuốn sách viết cung cấp những câu chuyện độc đáo và hấp dẫn cho mọi trẻ em.

2. Bây giờ hãy hình dung một “nhạc sĩ cho mọi người”.” Với nền tảng AI này, bất kỳ ai cũng có thể sáng tác nhạc mà không cần đào tạo hoặc chuyên môn. Mô tả tâm trạng của bạn, thể loại ưa thích hoặc nhạc cụ mong muốn và xem AI tạo ra các bản nhạc tùy chỉnh giúp cải thiện ngày của bạn hoặc khơi dậy khả năng sáng tạo của bạn. Điều này đưa việc cá nhân hóa âm nhạc lên một tầm cao mới bằng cách mang lại trải nghiệm âm thanh đặc biệt cho mọi người.

3. Hãy tưởng tượng có một “nhà thiết kế trong túi của bạn”: Công cụ AI tuyệt vời này hỗ trợ bạn thiết kế các khía cạnh như nội thất gia đình, cảnh quan hoặc thậm chí là lựa chọn thời trang cá nhân của bạn. Cho dù bạn tải lên hình ảnh về không gian của mình hay mô tả phong cách của mình, AI này sẽ tạo ra các tùy chọn thiết kế phù hợp với sở thích và ngân sách của bạn. Đó là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong thiết kế, trao quyền cho mọi người tạo ra không gian sống được cá nhân hóa.

4. Người lập kế hoạch tài chính cá nhân: Với AI được dân chủ hóa, các điều khoản tài chính khác nhau sẽ không khiến bạn sợ hãi.

Người lập kế hoạch tài chính cá nhân của bạn sẽ hiểu BẠN và đề xuất nhiều lựa chọn để phát triển sự giàu có của bạn, được cá nhân hóa cho bạn. Với quá trình dân chủ hóa, mỗi cá nhân sẽ có thể tiếp cận nhiều công cụ tài chính khác nhau, có thể lập kế hoạch chi tiêu một cách thông minh và có một cuộc sống có ý nghĩa.

Công nghệ không phân biệt đối xử giữa nhiều cá nhân. Vì vậy, bất kể giới tính, tình trạng thể chất, tình trạng tinh thần hay địa lý, mọi người đều sẽ nhận được hướng dẫn về nhu cầu tài chính tổng thể của mình.   

Kết luận  

Quá trình dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo vượt qua việc trở thành mốt nhất thời và biểu thị một cuộc cách mạng mang tính biến đổi đang định hình lại các lĩnh vực con người.

Bằng cách dỡ bỏ các rào cản và cho phép mọi người tiếp cận tiềm năng của trí tuệ nhân tạo, công nghệ này mở ra một kỷ nguyên sắp tới trong đó:

1. Mọi người đều có thể là người sáng tạo: Từ những sinh viên sáng tác những câu chuyện được cá nhân hóa cho đến những doanh nhân tạo ra những thiết kế sản phẩm sáng tạo, lĩnh vực sáng tạo không còn bị hạn chế bởi chuyên môn kỹ thuật.

2. Tiềm năng đổi mới là vô hạn: Các tổ chức được trao quyền để mở rộng các giới hạn của việc phát triển sản phẩm, tiếp thị và trải nghiệm khách hàng, trong khi các cá nhân được tự do dấn thân vào các lĩnh vực nghiên cứu và biểu đạt nghệ thuật chưa được khám phá.

3. Hợp tác giữa công nghệ và nhân loại: Tầm nhìn của chúng tôi không phải là để AI thay thế con người mà là hoạt động như một công cụ giúp nâng cao sự khéo léo của con người, nuôi dưỡng các mối quan hệ sâu sắc hơn và giải quyết những trở ngại ngày nay mà chúng ta gặp phải.

Mặc dù những cân nhắc về đạo đức và sự phát triển có trách nhiệm tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong suốt quá trình này, nhưng không thể phủ nhận tiềm năng của AI.

Khi công nghệ này tiếp tục phát triển và mở rộng, nó sẽ kích thích làn sóng sáng tạo vượt ra ngoài các ngành công nghiệp. Cuối cùng, tất cả mọi người sẽ có thể tạo ra những kiệt tác của mình với sự phù hợp của AI.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.finextra.com/blogposting/25520/democratized-ai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs