AI tác nhân (Agentive AI): Lợi ích, thách thức và tiềm năng

Vậy AI tác nhân là gì?

AI tác nhân (hay còn gọi là Agentive AI) đề cập đến các hệ thống AI được thiết kế để làm việc cùng con người, giúp tăng cường khả năng ra quyết định và nâng cao năng suất, đồng thời giữ cho người dùng luôn nắm quyền kiểm soát. Khác với AI tự động (Autonomous AI) hoạt động độc lập, AI tác nhân đóng vai trò như một đối tác của con người, cung cấp các gợi ý, thông tin chi tiết và hỗ trợ được cá nhân hóa phù hợp với các mục tiêu và sở thích đã được xác định trước.

Bảng 1. So sánh giữa AI tác nhân và AI tự động

Để hiểu rõ khả năng của AI tác nhân, việc tìm hiểu các công nghệ cốt lõi giúp nó hoạt động là rất quan trọng.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP): NLP cho phép các hệ thống AI hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người trong các tương tác tự nhiên. Ví dụ, các trợ lý ảo sử dụng NLP để hiểu các lệnh từ người dùng và đưa ra phản hồi phù hợp.

Học tăng cường (Reinforcement Learning): Các hệ thống AI tác nhân cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian bằng cách học từ các tương tác và phản hồi của người dùng. Ví dụ, một công cụ gợi ý dựa trên AI có thể điều chỉnh đề xuất của mình dựa trên việc người dùng chấp nhận hoặc từ chối gợi ý.

Tính toán nhận thức ngữ cảnh (Context-Aware Computing): Các hệ thống AI có thể xem xét các yếu tố như vị trí, thời gian, và sở thích của người dùng khi đưa ra khuyến nghị. Ví dụ, một AI nhận thức ngữ cảnh có thể đưa ra các gợi ý khác nhau vào ban ngày và ban đêm.

Đồ thị tri thức (Knowledge Graphs): Đồ thị tri thức giúp các hệ thống AI tác nhân đưa ra các đề xuất tốt hơn bằng cách lập bản đồ các mối quan hệ giữa các thực thể như con người, địa điểm, và đồ vật.

AI đa phương thức (Multimodal AI): AI đa phương thức xử lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau (văn bản, hình ảnh, âm thanh) để nâng cao khả năng hỗ trợ của các hệ thống AI tác nhân.

AI tác nhân hoạt động như thế nào?

Các hệ thống AI tác nhân vận hành thông qua sự kết hợp giữa các thuật toán tiên tiến, khả năng học liên tục, và phản hồi từ người dùng. Dưới đây là một quy trình đơn giản hóa mô tả cách một hệ thống AI tác nhân có thể xử lý một nhiệm vụ được biểu diễn như Hình 1. Trong đó:

Tiếp nhận đầu vào: Hệ thống nhận lệnh hoặc câu hỏi từ người dùng.

Phân tích ngữ cảnh: Phân tích đầu vào dựa trên sở thích của người dùng, dữ liệu lịch sử và môi trường hiện tại.

Lập kế hoạch nhiệm vụ: AI chia nhiệm vụ thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và lập kế hoạch thực hiện.

Đề xuất hành động: Hệ thống đưa ra các hành động hoặc khuyến nghị cho người dùng.

Phản hồi từ người dùng: Người dùng phê duyệt, chỉnh sửa hoặc từ chối các đề xuất.

Thực thi: AI thực hiện các hành động đã được phê duyệt.

Học hỏi: Hệ thống rút kinh nghiệm từ tương tác để cải thiện hiệu suất trong tương lai.

Hình 1. Lưu đồ quy trình AI tác nhân được đơn giản hóa

Ứng dụng của AI tác nhân

AI tác nhân có tiềm năng tạo ra những ảnh hưởng đáng kể trong nhiều ngành công nghiệp. Dưới đây là một số lĩnh vực chính

1. Tự động hóa doanh nghiệp: AI tác nhân có thể nâng cao năng suất bằng cách tự động hóa các công việc thường nhật và hỗ trợ các quy trình ra quyết định phức tạp.

Quản lý quan hệ khách hàng (CRM): Hệ thống AI tác nhân có thể gợi ý khách hàng nên được theo dõi dựa trên mức độ tương tác, giúp nhân viên tập trung vào các tương tác giá trị cao.

Nhân sự và vận hành: AI tác nhân có thể hỗ trợ lên lịch phỏng vấn, tự động hóa quy trình tuyển dụng và đề xuất ứng viên phù hợp cho các vị trí trống.

Quản lý chuỗi cung ứng: AI tác nhân tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách dự đoán nhu cầu, xác định sự gián đoạn tiềm ẩn và đề xuất các chiến lược giảm thiểu.

2. Y tế: Trong lĩnh vực y tế, AI tác nhân sẽ trở thành đối tác quan trọng trong quy trình chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị

Công cụ chẩn đoán: AI tác nhân phân tích lượng dữ liệu lớn, bao gồm lịch sử bệnh nhân, hình ảnh y khoa và kết quả xét nghiệm để đưa ra các gợi ý chẩn đoán.

Điều trị cá nhân hóa: AI tác nhân hỗ trợ xây dựng các chiến lược điều trị phù hợp bằng cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm các bài nghiên cứu và thử nghiệm lâm sàng.

Phân tích dự đoán: AI tác nhân giúp nhận diện các rủi ro sức khỏe tiềm ẩn và gợi ý các biện pháp phòng ngừa trước khi xuất hiện triệu chứng.

3. Tài chính: Agentive AI tác nhân đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực tài chính, nâng cao khả năng ra quyết định cá nhân và tổ chức

Cố vấn đầu tư tự động: AI tác nhân quản lý danh mục đầu tư bằng cách phân tích xu hướng thị trường, khả năng chấp nhận rủi ro và mục tiêu tài chính của người dùng.

Phát hiện gian lận: AI phối hợp với các nhà phân tích để phát hiện các hoạt động gian lận thông qua việc nhận diện các bất thường trong giao dịch.

Lập kế hoạch tài chính: AI hỗ trợ tạo và điều chỉnh các kế hoạch tài chính cá nhân hóa dựa trên thay đổi tình hình tài chính và điều kiện thị trường.

4. Bán lẻ và thương mại điện tử: Trong lĩnh vực bán lẻ, Agentive AI đang cách mạng hóa trải nghiệm khách hàng

Trợ lý mua sắm cá nhân hóa: AI phân tích lịch sử mua sắm và hành vi duyệt web của người dùng để đưa ra gợi ý sản phẩm phù hợp.

Quản lý hàng tồn kho: AI tối ưu hóa mức tồn kho bằng cách dự đoán nhu cầu và đề xuất chiến lược giá.

Công nghệ thử ảo: Công nghệ thử sản phẩm ảo dựa trên AI cho phép khách hàng hình dung sản phẩm trước khi mua.

5. Ngành công nghiệp sáng tạo: Agentive AI là đối tác mạnh mẽ trong các lĩnh vực sáng tạo

Thiết kế hỗ trợ AI: AI cung cấp các mẫu, gợi ý thiết kế hoặc biến thể dựa trên các tham số đầu vào.

Sáng tác nhạc và nghệ thuật: AI gợi ý giai điệu, hòa âm hoặc các yếu tố hình ảnh, giúp nghệ sĩ khám phá hướng sáng tạo mới.

Viết và sáng tạo nội dung: Các mô hình ngôn ngữ hỗ trợ tác giả tạo bản thảo ban đầu, đưa ra gợi ý về phong cách hoặc tinh chỉnh câu chuyện.

Kết luận

AI tác nhân đại diện cho một sự thay đổi quan trọng trong cách con người tương tác với AI, mang đến cách tiếp cận hợp tác nhằm nâng cao khả năng của con người thay vì thay thế chúng. Khi công nghệ này tiếp tục phát triển, nó hứa hẹn cách mạng hóa các ngành công nghiệp, biến đổi môi trường làm việc, và trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày.

Sự trỗi dậy của AI tạo sinh (Generative AI) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã thúc đẩy sự phát triển và áp dụng AI tác nhân, mở rộng các khả năng và lĩnh vực ứng dụng. Sự kết hợp này đang mở đường cho các trợ lý AI trực quan, mạnh mẽ và linh hoạt hơn trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Tuy nhiên, con đường phía trước không phải không có thách thức. Việc giải quyết các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư, thiên vị, tính minh bạch và sử dụng đạo đức sẽ là điều cần thiết để phát huy tối đa tiềm năng của AI tác nhân. Bằng cách thúc đẩy sự phát triển có trách nhiệm và triển khai một cách cẩn trọng, chúng ta có thể tạo ra một tương lai nơi con người và AI cùng hợp tác để đạt được những thành tựu mới.

Minh Khôi

Tài liệu tham khảo

[1] Chris Noessel - Designing Agentive Technology (2017).

[2] Amershi, S., et al. - Guidelines for Human-AI Interaction (2019).

[3] Google AI - Responsible AI Practices (2021).

[4] Microsoft Research - Human-Centered AI (2020).

[5] Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI) - Research Reports (2022).