Trí tuệ nhân tạo (AI)
Nội dung bài viết
Khi làm việc trong môi trường văn phòng, sẽ có rất nhiều công việc cần phải thực hiện hàng ngày. Một số công việc quan trọng bao gồm kiểm tra email, xem lượng truy cập blog và xây dựng danh sách cho cuộc gửi email tiếp theo. Tuy nhiên, đôi khi công việc của bạn lại bị chôn vùi trong dữ liệu và các con số, khiến bạn cảm thấy không thực sự dành được nhiều thời gian để tiếp thị.
Đó chính là lý do mà trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp ích cho công việc tiếp thị của bạn. AI có thể giúp bạn dễ dàng và nhanh chóng phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh hơn về các hoạt động tiếp thị. Thông qua các thuật toán máy học, AI có thể học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác về hành vi và sở thích của khách hàng.
Với sự hỗ trợ của AI, bạn có thể tối ưu hóa chiến lược tiếp thị của mình bằng cách đưa ra quyết định thông minh về thời gian gửi email, chủ đề của bài blog tiếp theo, loại nội dung (video hay bài blog) và cả màu sắc của CTA để thu hút khách hàng. Bằng cách sử dụng AI, bạn có thể tạo ra một chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn và thu hút được nhiều khách hàng hơn.
AI không chỉ giúp cho công việc tiếp thị của bạn dễ dàng hơn mà còn mang lại những lợi ích to lớn cho doanh nghiệp của bạn và khách hàng của bạn. Với sự trợ giúp của AI, doanh nghiệp có thể phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới dựa trên sở thích và nhu cầu của khách hàng, cũng như tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng để thu hút và giữ chân họ.
Tóm lại, trí tuệ nhân tạo là một công nghệ đầy tiềm năng trong lĩnh vực tiếp thị. Sử dụng AI, bạn có thể tối ưu hóa chiến lược tiếp thị của mình và thu hút được nhiều khách hàng hơn. Đồng thời, AI còn mang lại lợi ích cho doanh nghiệp và khách hàng, giúp cho doanh nghiệp phát triển và cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.
Vì vậy, đáng đặt câu hỏi, trí tuệ nhân tạo sẽ mang lại điều gì cho bạn? Cuộc cách mạng sắp tới sẽ có ý nghĩa gì đối với công việc hàng ngày của bạn, doanh nghiệp của bạn và cuối cùng là khách hàng của bạn?
AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính, giúp máy tính thực hiện các công việc đòi hỏi trí tuệ như học tập, nhìn, nói, tương tác xã hội, lập luận hoặc giải quyết vấn đề. Nó không phải là robot hay cyborg và đang được phát triển để đem lại nhiều lợi ích cho con người.
Học máy là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính tìm ra thông tin ẩn trong dữ liệu mà không cần được chỉ rõ vị trí. Học máy có thể được chia thành hai loại: học có giám sát và học không có giám sát. Học có giám sát sử dụng dữ liệu đã được gắn nhãn để giúp máy tính học từ kinh nghiệm và đưa ra dự đoán chính xác hơn trong tương lai. Trong khi đó, học không có giám sát sử dụng dữ liệu không gắn nhãn để phát hiện ra các mẫu trong tập dữ liệu một cách tự động.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một lĩnh vực khác của trí tuệ nhân tạo. Máy tính có khả năng chuyển đổi giọng nói của người dùng thành văn bản và thực hiện truy vấn theo cú pháp của con người. Tìm kiếm bằng giọng nói là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo ngày càng được sử dụng trên thiết bị di động.
Trong học máy, các chương trình học tập như con người thông qua trải nghiệm và huấn luyện. Ví dụ, để dạy cho máy tính phân biệt giữa mèo và chó, thay vì lập trình thủ công, ta cung cấp hàng ngàn bức ảnh mèo và chó để máy tính có thể học cách phân biệt chúng thông qua trải nghiệm. Những ứng dụng của học máy như Spotify gợi ý nhạc mà bạn có thể thích hoặc Facebook tự động gắn thẻ cho bạn bè trong một bức ảnh đều là kết quả của việc học từ sở thích hoặc sự tương tác trước đây với nền tảng.
Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực đầy tiềm năng trong khoa học máy tính. Việc áp dụng AI vào cuộc sống đã mang lại nhiều lợi ích cho con người, từ giúp chúng ta tìm kiếm thông tin đến cải thiện sức khỏe và an ninh. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức và tranh cãi về các tiêu chuẩn và quy định liên quan đến việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào cuộc sống.
Các mô hình học máy và cách hoạt động
Trí tuệ nhân tạo (AI) là khái niệm mô tả khả năng của các máy móc bắt chước trí thông minh con người để thực hiện các nhiệm vụ hay hoạt động. Những công nghệ AI phổ biến như Siri, Alexa hay chatbot dịch vụ khách hàng trên website được xây dựng dựa trên các mô hình AI, giúp cho việc tương tác giữa con người và máy móc trở nên dễ dàng hơn.
Học máy (Machine Learning) là một loại trí tuệ nhân tạo mà thông qua đó, các học viên có thể phát triển các mô hình để “học” từ các mẫu dữ liệu mà không cần sự chỉ đạo của con người. Với lượng dữ liệu ngày càng tăng và độ phức tạp của chúng, học máy được coi là một công nghệ tiềm năng với nhu cầu cao trong nhiều lĩnh vực.
Các mô hình học máy được phát triển dựa trên các kỹ thuật thống kê cổ điển và được tiếp tục nghiên cứu phát triển từ thời kỳ 18 đến 20. Tuy nhiên, cho đến khi máy tính đủ mạnh được phát triển vào cuối những năm 1970, thì học máy mới thực sự được áp dụng một cách hiệu quả.
Học máy phần lớn chỉ giới hạn ở các mô hình dự đoán, được sử dụng để quan sát và phân loại các mẫu trong nội dung. Tuy nhiên, AI tạo sinh (Generative AI) là một bước đột phá mới, khi máy học có khả năng tạo ra các hình ảnh hoặc văn bản mô tả theo yêu cầu.
Các công nghệ AI hiện nay như ChatGPT của OpenAI hoặc BERT của Google đã đạt được những thành tựu đáng kể trong việc phát triển mô hình học máy dựa trên văn bản. Các mô hình này được phát triển dựa trên kỹ thuật học có giám sát hoặc học tự giám sát. Học có giám sát liên quan đến việc đào tạo mô hình phân loại các đầu vào khác nhau theo nhãn được đặt ra bởi con người, trong khi học tự giám sát liên quan đến việc cung cấp cho mô hình một lượng lớn văn bản để mô hình có thể tạo ra dự đoán chính xác.
Tóm lại, sự khác biệt giữa học máy và trí tuệ nhân tạo là học máy là một loại trí tuệ nhân tạo được phát triển để “học” từ các mẫu dữ liệu mà không cần sự chỉ đạo của con người. Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo là khả năng của máy móc bắt chước trí thông minh con người để thực hiện các hoạt động hay nhiệm vụ. Các công nghệ AI đang được phát triển liên tục với mong muốn mang lại nhiều tiện ích cho con người và giúp cho cuộc sống trở nên dễ dàng hơn.
Sử dụng Trí tuệ Nhân Tạo trong tiếp thị nội dung số
Tám trong mười nhà tiếp thị cho biết họ dự định tạo ra nhiều nội dung hơn trong năm tới so với năm nay, theo báo cáo “Content Matters” của Parse.ly năm 2022. Đây là một con số đáng kinh ngạc và không gây ngạc nhiên đối với những người sáng tạo nội dung – đó là điều họ đã quen thuộc.
Mỗi năm, nhu cầu về nội dung tăng lên và đa dạng hóa, nhưng các chiến lược xây dựng nội dung mới không thay đổi nhiều. Khi doanh nghiệp cần đầu tư vào nhiều video và podcast hơn, các nhóm nội dung đã thích nghi. Khi tư duy lãnh đạo LinkedIn dựa trên nền tảng dài hơn trở nên phổ biến, các nhà sáng tạo đã đối mặt với thách thức đó. Những nhà sản xuất nội dung có thể xây dựng nội dung tuyệt vời nhanh chóng, nhưng họ cũng cảm thấy áp lực khi tạo ra tài sản mà không có nhiều thời gian để thở phào. Các tiến bộ trong hình thức nội dung có thể tuyệt vời cho các nhóm tiếp thị, nhưng hiếm khi có tiến bộ giúp cho những người sáng tạo có thêm thời gian tránh bị kiệt sức hoặc nghĩ ra ý tưởng tốt hơn.
Bây giờ, Trí tuệ Nhân tạo tạo ra nội dung và đang ở đây, và nó định vị để trở thành một trong những công cụ tiết kiệm thời gian này. Cài đặt này nhằm mục đích mang lại thời gian cho các nhóm nội dung doanh nghiệp và các chuyên gia để tạo ra ý tưởng mới bằng cách giảm thời gian thực hiện chúng. Hãy xem cách Trí tuệ Nhân tạo đang cải thiện hoạt động nội dung và làm thế nào các nhóm sáng tạo có thể sử dụng nó để tối ưu hóa quy trình công việc của mình.
Generative AI là gì?
Generative AI là một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng lấy đầu vào từ con người và tạo ra một cái gì đó hoàn toàn mới, như nghệ thuật, viết lách, video hoặc âm thanh. Dựa trên một gợi ý, nó tạo ra một tác phẩm mới. Generative AI học bằng cách sử dụng các mô hình học ngôn ngữ tự nhiên và tiêu thụ nội dung. Nó nhận biết các mẫu trong các mô hình ngôn ngữ đó và sử dụng chúng để hoàn thành suy nghĩ hoặc tái đóng gói ý tưởng được cung cấp bởi con người. Vì nó giúp truyền đạt ý tưởng dễ dàng và nhanh chóng hơn, generative AI có tiềm năng trở thành một công nghệ biến đổi trong việc tăng năng suất và sáng tạo.
Dưới đây là cách quá trình hoạt động: Các mô hình ngôn ngữ lớn được cung cấp một chuỗi văn bản và dự đoán từ tiếp theo có khả năng cao nhất. Những mô hình này tiêu thụ một phần lớn thông tin trên internet – khoảng 10-20% – để có được một khung cảnh cơ bản về các chủ đề khác nhau trong các ngôn ngữ khác nhau. Thông qua việc tiếp xúc với lượng lớn nội dung này, các mô hình học cách con người nói, viết và tạo ra nghệ thuật một cách tự nhiên. Sau đó, chúng bổ sung khung cơ bản đó bằng bất kỳ gợi ý hoặc ngữ cảnh nào bạn cung cấp. Khi bạn cung cấp cho mô hình AI thêm ngữ cảnh, kết quả đầu ra của chúng trở nên tốt hơn.
Hai mô hình chính được sử dụng trong generative AI là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và mạng thần kinh nhân tạo (ANN). Các mô hình NLP sử dụng quy tắc để học từ văn bản hiện có, trong khi ANN sử dụng dữ liệu để tạo ra mối quan hệ mới giữa các yếu tố.
Truy cập sử dụng Generative AI
Truy cập và sử dụng Generative AI là một quá trình đơn giản và dễ thực hiện. Có hai cách để truy cập và sử dụng công nghệ này: trực tiếp thông qua một mô hình ngôn ngữ lớn hoặc thông qua các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Generative AI có thể được truy cập trực tiếp thông qua một mô hình ngôn ngữ lớn hoặc một ứng dụng trí tuệ nhân tạo như Jasper.
Truy cập trực tiếp thông qua một mô hình ngôn ngữ lớn là việc sử dụng một phần mềm cho phép truyền vào các gợi ý, từ đó generative AI sẽ dựa trên các mô hình NLP và ANN để tạo ra nội dung mới. Đây là một cách đơn giản và hiệu quả để sử dụng generative AI. Tuy nhiên, cách này đòi hỏi người dùng phải có kiến thức về lập trình và các mô hình AI để có thể sử dụng được.
Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo như Jasper là một lựa chọn khác để truy cập và sử dụng generative AI. Các ứng dụng này tích hợp nhiều loại mô hình AI khác nhau để phục vụ nhu cầu của người dùng. Không yêu cầu người dùng phải có kiến thức chuyên môn về lập trình hay mô hình AI, các ứng dụng này cho phép người dùng truyền vào các gợi ý để generative AI tạo ra nội dung mới.
Trong tương lai, có khả năng xuất hiện nhiều loại mô hình AI khác nhau với sự mạnh mẽ và chuyên môn khác nhau. Các lớp ứng dụng cũng sẽ tiến triển và sâu rộng về chức năng, bên cạnh việc sử dụng dữ liệu để điều chỉnh mô hình và tạo ra đầu ra ngày càng hiệu quả hơn.
Các mô hình Generative AI
Các mô hình Generative AI là các mô hình được tạo ra bằng cách kết hợp nhiều thuật toán AI khác nhau để thể hiện và xử lý nội dung. Các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biến đổi các ký tự thô thành câu, phần của lời nói, thực thể, hành động,… được biểu diễn dưới dạng vectơ bằng nhiều kỹ thuật mã hóa. Đây là bước quan trọng để xử lý nội dung mới.
Các mạng thần kinh phổ biến như GAN và Variational Autoencoders (VAE) được sử dụng để tạo ra các khuôn mặt người thực tế, dữ liệu tổng hợp để đào tạo AI và thậm chí cả bản sao của những người cụ thể. Tiến bộ trong các transformer như BERT của Google, GPT của OpenAI và AlphaFold của Google đã dẫn đến các mạng neural có khả năng mã hóa ngôn ngữ, hình ảnh và protein không chỉ để tạo ra nội dung mới.
Các công nghệ Generative AI phổ biến bao gồm Dall-E, một ví dụ về ứng dụng AI đa phương tiện có khả năng xác định các kết nối qua nhiều phương tiện, chẳng hạn như thị giác, văn bản và âm thanh. Trong trường hợp này, nó kết nối ý nghĩa của từ với các yếu tố hình ảnh.
ChatGPT là một ứng dụng Chatbot được cung cấp bởi OpenAI, được xây dựng trên nền tảng GPT-3.5. OpenAI đã cung cấp một cách để tương tác và tinh chỉnh các câu trả lời văn bản thông qua một giao diện chat với phản hồi tương tác. Những phiên bản trước của GPT chỉ có thể truy cập thông qua API.
Bard là một trong những mô hình transformer AI của Google để xử lý ngôn ngữ, protein và các loại nội dung khác. Tuy nhiên, Google chưa phát hành một giao diện công cộng cho những mô hình này.
ChatGPT và DALL-E là gì?
ChatGPT và DALL-E đều là các công nghệ Generative AI phổ biến được phát triển bởi OpenAI.
ChatGPT là một chatbot miễn phí có khả năng tạo ra câu trả lời cho hầu hết mọi câu hỏi mà nó được gửi đến. ChatGPT sử dụng mô hình transformer để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra câu trả lời phù hợp với câu hỏi đưa ra. Nó đã được coi là chatbot AI tốt nhất từ trước đến nay, và đã thu hút được sự quan tâm của rất nhiều người. ChatGPT có thể tạo ra nội dung mới, như mã máy tính, các bài tiểu luận cấp đại học, các bài thơ và các câu chuyện cười.
DALL-E là một công cụ tạo sinh đa phương tiện do OpenAI phát triển, có khả năng tạo ra hình ảnh mới từ các câu mô tả. DALL-E kết hợp các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học sâu để tạo ra các hình ảnh độc đáo. Ví dụ, bạn có thể cho DALL-E biết “con voi trong hình dáng của một lò vi sóng”, và DALL-E sẽ tạo ra một hình ảnh độc đáo về con voi trong hình dáng của một lò vi sóng.
Cả ChatGPT và DALL-E đều là các công nghệ Generative AI có khả năng tạo ra nội dung mới và có tiềm năng thay đổi cách thực hiện một loạt công việc trong nhiều ngành nghề. Tuy nhiên, các phạm vi đầy đủ của tác động của chúng vẫn chưa được biết đến. Các nhà nghiên cứu đang tiếp tục nghiên cứu và phát triển các công nghệ Generative AI để tạo ra ứng dụng mới và có ích cho xã hội.
Sử dụng Generative AI trong Marketing và Content Marketing
Generative AI có thể được sử dụng trong marketing và chiến lược Content Marketing để tạo ra nội dung tùy chỉnh, hỗ trợ với rào cản ngôn ngữ và tăng tốc quá trình sản xuất nội dung.
Trong lĩnh vực marketing, Generative AI có thể giúp nhà tiếp thị tạo ra các bài viết tiếp thị tùy chỉnh và tạo ra hình ảnh cho một trang web. Nhờ vào khả năng học từ phần lớn thông tin trên internet, generative AI đã có thể tạo ra các bài viết không chỉ đầy đủ kiến thức mà còn hấp dẫn và thu hút khách hàng. Điều này giúp cho nhà tiếp thị tiết kiệm được thời gian và công sức trong việc sản xuất nội dung.
Ngoài ra, generative AI cũng có thể được sử dụng để tái đóng gói nội dung hiện có của bạn thành một chiến dịch đầy đủ hoặc dịch một ý tưởng sang các ngôn ngữ khác. Việc này giúp cho nhà tiếp thị tiết kiệm được thời gian và chi phí đáng kể trong việc sản xuất nội dung và quảng bá sản phẩm đến nhiều quốc gia và vùng lãnh thổ khác nhau.
Rào cản ngôn ngữ là một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp và nhà sáng tạo khi muốn truyền tải ý tưởng hoặc thông điệp của mình sang các quốc gia và vùng lãnh thổ khác. Generative AI có thể giúp cho nhà sáng tạo và doanh nghiệp tạo ra nội dung bằng các dịch văn bản và điều chỉnh sao cho âm điệu tự nhiên hơn trong một ngôn ngữ nhất định. Mặc dù không thể hoàn toàn thay thế quá trình địa phương hóa và thích ứng văn hóa trong cộng đồng toàn cầu, generative AI chắc chắn có thể giúp tăng tốc quá trình đó.
Tóm lại, Generative AI đang trở thành một công nghệ hữu ích trong marketing và chiến lược Content Marketing. Bằng cách sử dụng công nghệ này, nhà tiếp thị có thể tạo ra các bài viết tiếp thị tùy chỉnh và tạo hình ảnh cho một trang web, tái đóng gói nội dung hiện có của bạn thành một chiến dịch đầy đủ hoặc dịch một ý tưởng sang các ngôn ngữ khác. Ngoài ra, generative AI cũng có thể giúp cho nhà sáng tạo và doanh nghiệp vượt qua rào cản ngôn ngữ khi muốn truyền tải thông điệp của mình đến các quốc gia và vùng lãnh thổ khác. Tất cả những ứng dụng này đều giúp cho việc sản xuất nội dung trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Giới hạn của Generative AI
Generative AI, hay còn gọi là máy học sáng tạo, hiện vẫn đang ở một giai đoạn mới và chưa được thiết kế để thực hiện mọi việc. Bất kỳ hệ thống AI nào cũng chỉ tốt như dữ liệu mà nó được tiêu thụ và xử lý. Vì vậy, có thể có sự thiên vị hoặc lỗi phản ánh trong một số nội dung được tạo ra. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc sử dụng generative AI để sản xuất nội dung.
Đầu tiên, generative AI không thể thực hiện nghiên cứu gốc hoặc phân tích chuyên sâu. Nội dung được tạo ra bởi AI chỉ sâu bề mặt và không thể thay thế cho nội dung và nghiên cứu chất lượng của con người. Do đó, vai trò quan trọng của nhà sáng tạo con người luôn cần được giữ nguyên.
Thứ hai, generative AI không thể trải qua trải nghiệm sống và không thể đưa ra quan điểm theo cách mà con người làm được. Vì vậy, đưa trải nghiệm sống và quan điểm của riêng bạn vào các bài viết của bạn là rất quan trọng.
Thứ ba, AI chỉ đặt từ ngữ logic xuống trang giấy và không có khả năng đảm bảo chất lượng. Vị giác và chất lượng không được tính đến trong quá trình tạo ra nội dung của nó. Đây là nơi con người lại trở thành yếu tố cần thiết trong công thức AI. Họ sẽ giúp nhà văn tiết kiệm thời gian viết và tái đầu tư thời gian đó vào ý tưởng, kiểm soát chất lượng và chiến lược biên tập.
Lời cảnh báo: Thiên vị trong AI
Ngoài ra, điều quan trọng cần lưu ý là sự thiên vị trong generative AI. AI hoạt động bằng cách tiêu thụ các mẫu nội dung và mô hình ngôn ngữ tự nhiên. Điều này có thể dẫn đến việc phản ánh các lỗi trong nội dung được tạo ra. Do đó, cần có sự kiểm chứng và xác minh trong việc sử dụng nội dung do AI tạo ra. Ngoài ra, AI không có lương tâm, ý thức đạo đức hoặc bối cảnh lịch sử, vì vậy có thể có sự thiên vị trong nội dung do AI tạo ra.
Để ngăn chặn điều này, một số mô hình ngôn ngữ và ứng dụng đã tích hợp bộ lọc nội dung để ngăn việc sử dụng một số thuật ngữ nhất định. Tuy nhiên, các bộ lọc này không thể tránh khỏi tất cả các lỗi, vì vậy nhà sáng tạo và biên tập viên con người là yếu tố cần thiết để đảm bảo nội dung được hỗ trợ bởi AI là bao hàm và có suy nghĩ.
Tóm lại, generative AI có thể giúp tăng tốc sáng tạo của con người bằng cách tự động hóa một số công việc. Tuy nhiên, nó không phải là thay thế cho sự sáng tạo, nghiên cứu hoặc sự đánh giá của con người. Sự hiện diện của con người là cần thiết để đảm bảo chất lượng nội dung được tạo ra và tránh thiên vị.
Cuối cùng, điều quan trọng nhất là công nghệ generative AI đang phát triển rất nhanh và có thể đưa đến nhiều tiềm năng ứng dụng trong tương lai. Tuy nhiên, để thực sự tận dụng được tiềm năng của công nghệ này, chúng ta cần nhận thức rõ ràng về giới hạn của nó và cần phải sử dụng nó một cách có hiệu quả và cẩn thận.
Trong tương lai, việc sử dụng generative AI không chỉ có thể giúp tiết kiệm thời gian cho các nhà văn và biên tập viên, mà còn có thể đem lại lợi ích cho nhiều lĩnh vực khác nhau, từ marketing và quảng cáo, đến ngành y tế và khoa học. Vì vậy, chúng ta cần phải tiếp tục nghiên cứu và phát triển công nghệ này để tận dụng được tối đa tiềm năng của nó trong tương lai.
Google không trừng phạt nội dung do AI tạo ra
Năm 2022, Google đã phát hành một bản cập nhật thuật toán mới để ngăn chặn việc sử dụng quá nhiều tự động hóa trong việc tạo ra nội dung. Nhiều người tự hỏi liệu việc sử dụng AI để viết có bị ảnh hưởng đến xếp hạng của trang web hay không. Tuy nhiên, sau khi được giải thích và điều tra kỹ lưỡng, rõ ràng không có sự trừng phạt rõ ràng nào cho việc sử dụng AI. Google chỉ trừng phạt nội dung kém chất lượng, không phân biệt nó được viết bởi con người hay máy móc. Nếu nội dung do AI tạo ra không có chất lượng và không giúp ích cho người đọc, nó sẽ bị xử phạt tương tự như nội dung do con người viết kém chất lượng.
Mặc dù không có gì đặc biệt về cách viết nội dung do AI tạo ra để để lại dấu vân tay, nhưng các độc giả có thể nhận ra nội dung này khi thiếu sự tự nhiên trong cách diễn đạt. Do đó, không nên sử dụng phương pháp “đặt và quên” khi viết nội dung với sự trợ giúp của AI. Thay vào đó, hãy tận dụng thời gian mà nền tảng nội dung AI giúp tiết kiệm để đầu tư nhiều hơn vào nghiên cứu, ý tưởng sáng tạo và nội dung chất lượng phía sau những từ ngữ của bạn. Nếu làm điều này, nội dung của bạn sẽ được đánh giá cao.
Với Generative AI, rủi ro vi phạm bản quyền là thấp
Với generative AI, rủi ro vi phạm bản quyền là rất thấp. Để hiểu lý do tại sao rủi ro vi phạm bản quyền với generative AI thấp, bạn cần hiểu cơ chế đằng sau công nghệ này. AI được đào tạo bằng cách tiêu thụ một phần lớn internet, nhưng nó không chỉ lấy những cụm từ và tái tạo lại những gì nó đọc được. Thay vào đó, AI sử dụng kiến thức của mình về ngôn ngữ tự nhiên để lần lượt đặt các từ có khả năng cao. Ví dụ với nền tảng Jasper, đã có các biện pháp bảo vệ để giảm khả năng vi phạm bản quyền. Các thông tin chi tiết về bảo vệ này được cung cấp trên tài liệu của Jasper. Bạn không chỉ cần lo lắng về việc vi phạm bản quyền nội dung đã có trên internet, mà bạn cũng không cần lo lắng về việc nhận kết quả giống nhau như các người dùng Jasper khác. Thậm chí khi nhập cùng một nội dung, Jasper gần như chắc chắn sẽ không trả về cùng một kết quả. Tuy nhiên, công cụ đã bao gồm một trình kiểm tra vi phạm bản quyền để đảm bảo sự yên tâm cho người sáng tạo. Công cụ này cho thấy rằng trong hàng tỷ từ được viết bởi Jasper, tỷ lệ vi phạm bản quyền chỉ là 0,02%. Điều này có nghĩa là nếu vi phạm bản quyền xuất hiện trong bài viết, thường do người viết đã sao chép nội dung từ internet và quên thay đổi hoặc xóa nó.
Cuối cùng, generative AI có tiềm năng thay đổi cách các nhóm tạo nội dung phát triển ý tưởng và tạo ra công việc mới. Khi loại bỏ các rào cản trong việc tạo ra và truyền đạt ý tưởng, sẽ đến một thời kỳ sản xuất vô cùng mạnh mẽ. Tuy nhiên, vẫn còn rất nhiều điều để học và cải tiến về công nghệ này. Sẽ có những tiêu chuẩn mới cho các trường hợp sử dụng của AI. Thế nhưng, không thể phủ nhận rằng generative AI đang trên đường tiến hóa một cách đáng kể trong cách các nhóm tạo nội dung hoạt động và doanh nghiệp phát triển.
Triển khai AI trên toàn bộ đội ngũ của bạn
Triển khai AI trên toàn bộ đội ngũ của bạn là một cách để tăng năng suất và tốc độ sản xuất nội dung. Việc tích hợp AI vào đội ngũ marketing của bạn có thể có tác động ngay lập tức và quan trọng đến năng suất và tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường của đội ngũ trong các dự án nội dung. Tuy nhiên, để sử dụng AI hiệu quả, cần hiểu rõ những trường hợp sử dụng tốt nhất và vai trò của các nhà sáng tạo và biên tập viên khi sử dụng AI.
Việc hội nhập AI vào quy trình làm việc được thực hiện với mục đích giúp giảm thời gian tạo ra nội dung. Sử dụng tiện ích trình duyệt mở rộng hoặc các nền tảng nội dung tích hợp AI trực tiếp vào nơi làm việc của đội ngũ để tận dụng generative AI. Bằng cách này, đội ngũ của bạn có thể tạo ra nội dung số lượng lớn trong thời gian ngắn.
Tổ chức phiên đào tạo cũng rất quan trọng để sử dụng AI hiệu quả. Dù bạn sử dụng hướng dẫn này để đào tạo đội ngũ của mình hoặc cho họ tham gia vào chương trình đào tạo AI for Business miễn phí, việc hướng dẫn sẽ giúp đảm bảo đội ngũ của bạn suy nghĩ và làm việc hiệu quả với AI. Việc sử dụng generative AI để đạt được kết quả là một kỹ năng sáng tạo mà cần thời gian để phát triển.
Theo dõi kết quả của việc sử dụng AI là điều quan trọng để đánh giá hiệu quả. Cần theo dõi bao nhiêu giờ trung bình được tiết kiệm cho mỗi tài sản nội dung được xây dựng, hiệu quả của nội dung kết quả như thế nào, và liệu có tăng hạng trong bảng xếp hạng tìm kiếm hay không. Quản lý và học hỏi sớm sẽ giúp bạn thích nghi với sự thay đổi trong lĩnh vực này và mang lại lợi thế cạnh tranh cho công ty của bạn.
Tình trạng của Trí tuệ Nhân tạo: AI chỉ là một trào lưu hay tồn tại?
Chúng ta sẽ tìm hiểu về tình trạng hiện tại của trí tuệ nhân tạo (AI) và xem liệu có thật sự đây chỉ là một trào lưu hay nó có thực sự tồn tại.
Lịch sử của AI
Nhằm hiểu rõ hơn về AI, chúng ta cần biết đến lịch sử của nó. Thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” được đặt ra từ năm 1956 khi giáo sư John McCarthy của trường Dartmouth dẫn đầu một nhóm nhỏ trong một dự án mùa hè để xem liệu máy có thể học như một đứa trẻ nhỏ hay không. Tuy nhiên, công nghệ này đã vẫn tồn tại chủ yếu trong các lớp học của các trường đại học, trải qua những giai đoạn mà một số người gọi là “đông lạnh AI”.
Ba yếu tố chính thúc đẩy sự phát triển của AI
Trải qua nhiều giai đoạn phát triển, AI đã tồn tại chủ yếu trong các lớp học của các trường đại học và trải qua một số giai đoạn gọi là “đông lạnh AI”. Tuy nhiên, trong thời gian gần đây, ba yếu tố chính đã đẩy sự phát triển của AI lên một vị trí quan trọng:
Sự phát triển của dữ liệu: Hiện nay, có một lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra, với tới 90% tổng dữ liệu trên thế giới được tạo ra trong hai năm qua. Học máy dựa trên khả năng nhận biết mẫu và tạo thuật toán từ các tập dữ liệu lớn. Do đó, việc có nhiều dữ liệu hơn đã đóng góp vào sự phát triển của AI.
Sự tinh vi hóa của thuật toán: Máy tính và các nhà khoa học máy tính đang ngày càng thông minh hơn. Với việc xây dựng máy tính có mạng thần kinh, chúng có thể mô phỏng cách làm việc của não bộ con người và xử lý các mối liên kết phức tạp.
Sức mạnh tính toán: Sức mạnh tính toán của máy tính đã tăng đáng kể trong nửa thế kỷ qua, tuân theo Định luật Moore. Điều này đồng nghĩa với việc máy tính có khả năng xử lý và tính toán nhanh hơn, đóng góp vào sự phát triển của AI.
Kết hợp tất cả những điều đó, ta có rất nhiều chuyên gia công nghệ, CEO và nhà đầu tư mạo hiểm đang khám phá những khả năng của một thời đại AI mới.
Các ứng dụng của AI trong cuộc sống hàng ngày
Một ví dụ về sự áp dụng của AI là khách sạn Hilton ở McLean, Virginia, đã sử dụng robot Connie để tăng cường trải nghiệm khách hàng. Connie là một robot thân thiện được trang bị trí tuệ nhân tạo và công nghệ tính toán nhận thức Watson của IBM. Connie có khả năng trả lời câu hỏi của khách hàng về các tiện nghi của khách sạn và hướng dẫn đường đi tới nhà hàng. Đồng thời, công nghệ AI cũng được sử dụng để tạo trailer cho bộ phim Morgan. Watson đã xử lý hơn 100 trailer phim kinh dị và xác định các cảnh tốt nhất để tạo nên trailer, một công việc mà con người mất từ 10 đến 30 ngày để hoàn thành.
Tuy nhiên, việc có sự phát triển và áp dụng AI không đồng nghĩa với việc nó chỉ là một trào lưu. Có những chứng cứ rõ ràng cho thấy AI đang tạo ra giá trị. Các công nghệ AI được sử dụng trong các công ty hàng đầu như Google, Baidu, Apple và Microsoft, và đã được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ của họ.
AI cũng đã lan rộng đến ngôi nhà của mỗi người thông qua sự phát triển của Internet of Things (IoT). Ngay cả những người không thích công nghệ cũng có thể tận dụng các ứng dụng AI để cá nhân hóa cuộc sống hàng ngày. Ví dụ, thông qua IoT, người ta có thể tối ưu hóa nhiệt độ nhà để giảm tiêu thụ năng lượng, đặt hàng mua bột giặt thông qua trợ lý ảo như Alexa, hoặc sử dụng camera an ninh với phần mềm nhận diện khuôn mặt để nhận biết ai đang ở gần cửa vào.
Những thách thức và câu hỏi về tương lai của AI
Công nghệ AI được thiết kế để tích hợp vào các nền tảng và công cụ mà chúng ta đã sử dụng, làm cho các nhiệm vụ trở nên hiệu quả và chính xác hơn. Mặc dù vẫn còn những lỗi nhỏ, như khi trợ lý ảo không hiểu đúng yêu cầu của người dùng, nhưng khi học máy được thực hiện tốt, người dùng không nhất thiết phải biết rằng AI đang hoạt động trong nền tảng đó.
Tuy nhiên, cũng có nhiều thách thức và câu hỏi đối với tương lai của AI. Một trong số đó là các vấn đề về đạo đức và đối tác pháp lý. Đạo đức liên quan đến việc sử dụng AI một cách đúng đắn và không gây hại cho con người, trong khi đối tác pháp lý liên quan đến việc xác định trách nhiệm và quyền lợi trong trường hợp xảy ra vấn đề liên quan đến AI.
Tổng quan, tình trạng của AI hiện nay là đang phát triển nhanh chóng và đã có mặt trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống hàng ngày. Công nghệ AI đã mang lại những lợi ích thực tế cho con người, tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức và câu hỏi cần được giải đáp cho tương lai của AI.
Chatbot được trang bị trí tuệ nhân tạo đang thay đổi marketing
Trong lĩnh vực marketing, Chatbot được trang bị trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách thức tiếp cận và giao tiếp với khách hàng. Trước đây, khi mua sắm trực tuyến, người mua hàng thường phải gọi số điện thoại 1-800 hoặc xem danh sách sản phẩm trực tuyến. Nhưng ngày nay, việc mua sắm trực tuyến đã trở nên hoàn toàn mới nhờ vào sự phát triển của mua sắm di động và trí tuệ nhân tạo.
Nhờ vào Chatbot được trang bị trí tuệ nhân tạo, người dùng có thể duyệt qua các sản phẩm phổ biến và mua sản phẩm cuối cùng mà không cần rời khỏi Facebook Messenger hay các ứng dụng trên smartphone. Nếu người dùng có câu hỏi về kích thước sản phẩm hoặc các tùy chọn vận chuyển khác nhau, họ có thể đặt câu hỏi trực tiếp cho Chatbot. Nếu Chatbot không thể trả lời câu hỏi của người dùng, một nhân viên dịch vụ khách hàng sẽ tham gia để tiếp tục hỗ trợ, tất cả trong cùng một cửa sổ chat.
Theo báo cáo nghiên cứu, việc sử dụng Chatbot trong marketing có tiềm năng lớn cho cả doanh nghiệp lớn và nhỏ sử dụng chatbot để loại bỏ sự cản trở trong quá trình mua hàng. Khảo sát cho thấy, 47% người mua hàng đã quan tâm đến việc mua sản phẩm thông qua Chatbot.
Việc sử dụng Chatbot trong marketing cũng giúp loại bỏ ranh giới giữa bán hàng và dịch vụ khách hàng. Các thương hiệu như The North Face đã sử dụng công nghệ này để giảm thời gian tìm kiếm và mua sản phẩm. Thay vì phải xem xét một danh sách dài các lựa chọn sản phẩm, người mua hàng chỉ cần thông báo cho Chatbot rằng họ cần một áo khoác dày để trượt tuyết ở Vermont, và họ sẽ nhận được danh sách gợi ý được cá nhân hóa.
Trong tương lai, Chatbot trang bị trí tuệ nhân tạo sẽ mang lại thông tin thông minh nhanh hơn, giúp marketer đưa ra quyết định tốt hơn và tạo ra thông tin truyền thông có tác động lớn hơn. Điều đó có nghĩa rằng, sớm thôi, marketer sẽ cần trí tuệ nhân tạo để đạt được mức độ cá nhân hóa mà người tiêu dùng mong đợi.
Tuy nhiên, với sự phát triển của Chatbot, marketer cần lưu ý cách thức tiếp cận khách hàng của họ. Theo Chris Messina – người đứng đầu trải nghiệm phát triển tại Uber, các marketer cần xem xét cách để trở nên “nhân văn” hơn và ít “công thức hóa” hơn trong cách giao tiếp của họ.
Sự khác biệt giữa một chiến dịch marketing được yêu thích và bị phớt lờ có thể là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo hiệu quả. Với khả năng tự động chọn chủ đề dựa trên sự phân tích dữ liệu và tương tác với khách hàng thông qua cửa sổ chat, Chatbot có thể giúp doanh nghiệp tăng đáng kể việc tương tác và tiếp cận khách hàng.
Ngoài ra, Chatbot cũng giúp cho doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và tăng hiệu quả bán hàng. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, Chatbot không chỉ là một công cụ hỗ trợ trong đưa ra câu trả lời cho khách hàng mà còn là một công cụ để xây dựng và quản lý các chiến dịch tiếp thị.
Với Chatbot được trang bị trí tuệ nhân tạo, doanh nghiệp có thể tùy chỉnh một chiến dịch tiếp thị dựa trên hành vi mua hàng và thông tin cá nhân của người dùng. Nhờ vào đó, doanh nghiệp có thể tăng độ chính xác và hiệu quả của chiến dịch tiếp thị, từ đó giúp tăng doanh thu và tiết kiệm chi phí.
Tuy nhiên, khi sử dụng Chatbot trong marketing, doanh nghiệp cần lưu ý rằng sự thành công của Chatbot phụ thuộc vào sự đầu tư và phát triển liên tục của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng cần quan tâm đến việc bảo vệ thông tin cá nhân của khách hàng và giữ cho Chatbot hoạt động một cách an toàn và đáng tin cậy.
Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, Chatbot sẽ tiếp tục được sử dụng trong marketing và trở thành một công cụ quan trọng để tiếp cận và tương tác với khách hàng. Tuy nhiên, để đạt được sự thành công trong việc sử dụng Chatbot trong marketing, doanh nghiệp cần lưu ý các yếu tố kỹ thuật và quản lý chiến dịch một cách chặt chẽ và hiệu quả.
Tác động của Generative AI lên thị trường lao động
Generative AI, hay còn gọi là trí tuệ nhân tạo sinh, đã có những tác động đáng kể đến thị trường lao động. Khi ChatGPT xuất hiện, các doanh nghiệp đã “âm thầm” sử dụng Generative AI trong một thời gian dài, và đây chính là nguyên nhân dẫn đến làn sóng sa thải nhân công gần đây trong lĩnh vực công nghệ và nhiều ngành khác.
Một số công ty công nghệ hàng đầu, bao gồm Google, Meta và Amazon,…đồng loạt sa thải nhân viên. Bên cạnh vấn đề tài chính và nhu cầu giảm, trí tuệ nhân tạo chính là gốc rễ của hiện tượng này. Microsoft sau khi sa thải nhân sự đã đầu tư 10 tỷ đô vào Chat GPT trong khi Google đang phát triển công cụ trí tuệ nhân tạo riêng.
Trong lĩnh vực báo chí và truyền thông, trí tuệ nhân tạo AI giúp cá nhân hóa: Nhiều tờ báo ở Mỹ đã và đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để viết bài, đặt tiêu đề, gợi ý nội dung mà độc giả có thể quan tâm, thậm chí viết thông cáo báo chí, báo cáo cổ đông… Công ty truyền thông kỹ thuật số Vox (Mỹ) còn thừa nhận đã cắt giảm phần lớn nhân sự để sử dụng AI sáng tạo nội dung.
Tại Mỹ, 98% trong số 300 lãnh đạo nhân sự dự định dùng AI để ra quyết định sa thải. Tức là sau khi nhận được danh sách nhân sự, hệ thống trí tuệ nhân tạo sẽ đánh giá khả năng và tiềm năng của họ để trực tiếp giữ lại hoặc loại bỏ đội ngũ nhân sự ra khỏi tổ chức. Sự trao quyền này cho thấy “lãnh thổ” lao động của con người ngày càng bị đe dọa.
Làn sóng sa thải công nghệ đang diễn ra mạnh mẽ nhất ở lĩnh vực công nghệ nhưng cũng đã dần lan sang các lĩnh vực khác. Khi nền kinh tế ngày càng nhiều biến động, các doanh nghiệp chủ trương cắt giảm chi phí thay vì “giữ chân” nhân sự để chờ thời cơ phục hồi. Hơn nữa, các doanh nghiệp giờ đây đã có trợ thủ đắc lực là trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, việc sử dụng Generative AI trong quản lý nhân sự cũng gặp phải nhiều tranh cãi vì nó có thể ảnh hưởng tiêu cực đến đội ngũ nhân viên và không đảm bảo tính công bằng trong quá trình đánh giá năng lực và tiềm năng của nhân viên.
Ứng dụng của AI trong Thiết kế website
Trong quá trình thiết kế website, việc tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) cũng rất quan trọng. SEO là các chiến lược và phương pháp được áp dụng để cải thiện sự xuất hiện và xếp hạng của một trang web trên các kết quả tìm kiếm. Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) có ảnh hưởng đáng kể đến SEO.
Với sự phát triển của AI, các công cụ tìm kiếm như Google đã sử dụng các thuật toán AI để xác định và hiểu nội dung trang web. AI có thể phân tích và đánh giá các yếu tố như từ khóa, nội dung, liên kết và trải nghiệm người dùng để xác định xếp hạng trang web trên kết quả tìm kiếm.
Do đó, việc tối ưu website theo các yếu tố SEO phù hợp đã trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
AI cũng có thể giúp tối ưu hóa quá trình SEO bằng cách cung cấp gợi ý từ khóa, tối ưu hóa nội dung, phân tích đối thủ cạnh tranh và theo dõi hiệu suất trang web. AI có thể tự động xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại và phân tích dữ liệu lớn, giúp tăng cường hiệu quả và tiết kiệm thời gian trong việc tối ưu hóa SEO.
Tóm lại, thiết kế website công ty và thiết kế website bán hàng đòi hỏi sự chuyên nghiệp và hấp dẫn để thu hút khách hàng. Trong khi đó, tối ưu công cụ tìm kiếm (SEO) đang bị ảnh hưởng tích cực bởi sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời AI cũng cung cấp các công cụ và phương pháp tối ưu hóa SEO hiệu quả hơn.