Khi Generative AI đang thu hút rất nhiều sự chú ý, có rất nhiều sự cường điệu xung quanh nó. Cho đến hôm nay, tôi đã tình cờ nghe thấy ít nhất một vài chuyên gia tư vấn để tư vấn cho khách hàng sử dụng Generative AI cho bất cứ điều gì từ chatbot dịch vụ khách hàng đến dự báo nhu cầu tốt hơn. Mặc dù Gen AI rất tuyệt vời cho một số tác vụ nhất định như tổng hợp văn bản, nhưng nó không nên là lựa chọn tự động cho mọi thứ.
Tính đến ngày hôm nay, Gen AI được đào tạo để tạo ra văn bản và hình ảnh, thế mạnh của nó là truy xuất thông tin, sáng tạo nội dung, hiểu và tạo ngôn ngữ. Những thế mạnh này làm cho Gen AI phù hợp nhất để tự động hóa như chatbot dịch vụ khách hàng, phi công phụ mã hoặc trợ lý cá nhân.
Để đưa ra dự báo tốt hơn hoặc rút ra quyết định kinh doanh từ dữ liệu, Gen AI không phải là công nghệ phù hợp nhất. Đã có những nghiên cứu cho thấy LLM tốt như một người đoán ngẫu nhiên trong Suy luận nhân quả (ước tính hiệu ứng nhân quả từ dữ liệu). Khả năng suy luận của LLM cũng rất đáng nghi ngờ. Mặc dù các tác vụ nhỏ có thể được tự động hóa với Gen AI, nhưng không thể dựa vào độ chính xác của các ứng dụng AI trong các tình huống thực tế phức tạp hơn.
Trong khi đó, AI nhân quả, một lĩnh vực AI mới nổi, được thiết kế để giải quyết những vấn đề này bằng cách kết hợp lý luận nguyên nhân-kết quả. Công nghệ này giúp bạn khám phá các mối quan hệ nhân quả và ước tính tác động nhân quả từ dữ liệu quan sát với AI. Điều này cho phép bạn đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn với phân tích dữ liệu được hỗ trợ bởi AI và dự đoán nguyên nhân. Một ví dụ là cho phép các công ty chia sẻ xe dự đoán nhu cầu của khách hàng chính xác hơn bằng cách hiểu và mô hình hóa mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố khác nhau, chẳng hạn như thời tiết, lễ hội và các chiến dịch quảng cáo.
Tuy nhiên, có một lĩnh vực mà Generative AI có thể có lợi thế hơn Causal AI trong trí thông minh quyết định là mô phỏng. Một ví dụ là Wayve, một công ty khởi nghiệp xe tự lái ở Anh, đã sử dụng Gen AI để tạo ra các mô phỏng về các kịch bản trong tương lai được điều chỉnh bởi các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nếu một người có nhiều dữ liệu và tính toán, Gen AI có thể được đào tạo để tạo ra các kịch bản dự đoán rất phức tạp.
Tóm lại, mặc dù Gen AI không nên là lựa chọn tự động cho mọi trường hợp sử dụng, nhưng nó có thế mạnh trong một số tác vụ nhất định như tổng hợp văn bản, hình ảnh, tự động hóa và mô phỏng. Mặc dù Gen AI vượt trội trong các nhiệm vụ này, nhưng đối với các nhiệm vụ như dự báo và ra quyết định, Causal AI có thể sẽ là lựa chọn phù hợp và chính xác hơn.
