Có thể bạn đã nghe nói về Generative AI, nhưng còn Predictive AI thì sao? Chúng nghe có vẻ giống nhau nhưng có một số điểm khác biệt chính, cùng với vô số cách mà bạn có thể sử dụng!

Predictive AI là gì và nó hoạt động như thế nào?

Predictive AI sử dụng thông tin từ những sự việc đã xảy ra để đưa ra dự đoán về những gì có thể xảy ra trong tương lai. Để sử dụng thành công, nó đòi hỏi quyền truy cập vào dữ liệu chất lượng cao và chuyên môn về chủ đề từ con người để xác định chính xác xu hướng.

Các thuật toán này thu thập dữ liệu từ nhiều điểm thông tin. Ví dụ, để đo lường hiệu suất của một đội thể thao trong cả mùa giải, Predictive AI có thể thu thập thông tin từ các số liệu thành công thiết yếu như cơ hội được tạo ra, thách thức phải đối mặt và phong độ trước một số đội nhất định.

Sau khi các mô hình Predictive AI đã thu thập thông tin họ cần, người dùng có thể đưa ra quyết định và tiến hành nghiên cứu thêm nếu cần.

Ví dụ về Predictive AI

Predictive AI đã được sử dụng trong nhiều ngành và thậm chí bạn có thể đã tự mình trải nghiệm công nghệ này. Ví dụ, các công ty sử dụng Predictive AI để phát hiện nhũng vi phạm dữ liệu tiềm ẩn và nhà cung cấp điện thoại thông minh có thể giúp người dùng nhập chính xác hơn.

Dưới đây là một số ví dụ điển hình nhất về Predictive AI đang hoạt động.

1. Dự đoán văn bản

Dự đoán văn bản là một trong những ví dụ điển hình nhất về hoạt động của Predictive AI. Dựa trên phân tích ngôn ngữ đang nhập và hành vi trước đây, tính năng sẽ đoán nội dung bạn nhập tiếp theo. Dự đoán văn bản cũng có thể giúp sửa các lỗi phổ biến và đặc biệt là  Apple đã có những bước tiến lớn trong việc này. Trên thực tế, văn bản nội tuyến là một trong những tính năng của iOS 17 yêu cầu  iPhone 12 trở lên.

Bên cạnh việc phân tích thói quen gõ phím trước đây, tính năng dự đoán văn bản cũng có thể sử dụng ngữ cảnh của cuộc hội thoại hoặc tài liệu để đưa ra đề xuất gõ và chính tả tốt hơn. Có thể tắt văn bản dự đoán nội tuyến trên máy Mac nếu sở hữu máy tính  Apple và cũng có thể bật đề xuất văn bản dự đoán trên Android.

2. Xác định các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn

Email đăng nhập Facebook bất thường

An ninh mạng là một trong những lĩnh vực quan trọng nhất trong đó Predictive AI trở nên nổi bật và phân tích dự đoán có thể giúp xử lý tội phạm mạng theo nhiều cách. Một ví dụ mà bạn có thể đã trải nghiệm Predictive AI trong lĩnh vực bảo mật là khi đăng nhập vào tài khoản hoặc cố gắng sử dụng thẻ ngân hàng ở một địa điểm xa lạ.

Bạn sẽ thường xuyên nhận được email hoặc tin nhắn văn bản cảnh báo về lần đăng nhập bất thường và nhắc nhở thực hiện hành động nếu cần. Yêu cầu thay đổi mật khẩu cũng có thể dẫn đến những thông báo như vậy. Để đảm bảo không trở thành nạn nhân của các hành vi vi phạm an ninh, bạn nên tìm hiểu thêm thông tin và cách ngăn chặn những mối đe dọa này.

3. Đề xuất ứng dụng và nội dung

Điện thoại thông minh và ứng dụng đang trở nên tốt hơn nhiều trong việc đưa ra các đề xuất, phần lớn là nhờ Predictive AI. Ví dụ, nếu sử dụng Google Drive, bạn có thể thấy thông báo “You often open around this time” trên tài liệu chính, hoặc “Based on past activity” hay “You’ve opened frequently”.

Nếu sử dụng điện thoại thông minh, bạn sẽ thường thấy các đề xuất mở ứng dụng và những hành động khác thay đổi tùy theo thói quen vào từng thời điểm trong ngày. Ứng dụng cũng sử dụng hành vi tiêu dùng để đưa ra đề xuất tốt hơn; ví dụ, Spotify sử dụng AI để đề xuất (và tạo) danh sách phát.

4. Dự báo kinh tế

Predictive AI cũng nổi bật trong thế giới tài chính và nó có thể giúp các nhà kinh tế xem xét thị trường tài chính thay đổi như thế nào theo thời gian. Ví dụ, dựa trên dữ liệu lịch sử và các vấn đề toàn cầu hiện tại, Predictive AI có thể xác định liệu tỷ giá hối đoái nhất định sẽ tăng hay giảm. Vì Predictive AI cũng có khả năng xác định hành vi của người tiêu dùng rất tốt nên có thể sử dụng công cụ này để xác định xu hướng của ngành sẽ thay đổi như thế nào. Công nghệ này cũng có thể dự đoán diễn biến của thị trường chứng khoán và sự thay đổi giá của tiền điện tử.

5. Dự báo thời tiết

Dự báo thời tiết luôn là một công việc khó khăn, nhưng các nhà khí tượng học có thể sẽ dựa vào AI để được hỗ trợ nhiều hơn trong tương lai. Mặc dù công cụ này còn tương đối mới trong lĩnh vực này, nhưng Giám đốc chương trình nghiên cứu AI của Google, Abdoulaye Diack, gợi ý rằng GraphCast có thể dự đoán thời tiết trước tối đa 10 ngày tốt hơn các phương pháp tiêu chuẩn.

Predictive AI có thể đo được nhiều dữ liệu thời tiết hơn trong thời gian ngắn hơn. Đây là điều tốt ở cấp độ cá nhân, vì cho bạn biết chính xác nên mặc gì khi ra ngoài. Nhưng nếu nhìn vào bức tranh lớn hơn, Predictive AI cũng có thể là một công cụ có giá trị giúp đổi mới các sáng kiến về biến đổi khí hậu và dự đoán những cơn bão lớn.

6. Quyết định kinh doanh

Các công ty sử dụng Predictive AI để đưa ra quyết định và dự đoán tốt hơn cho năm tới. Vì Predictive AI rất tốt trong việc đo lường hành vi của người tiêu dùng nên doanh nghiệp có thể xác định chính xác mức độ thành công của các sản phẩm và dịch vụ hiện tại trong vòng 6 – 12 tháng. Để lấp đầy khoảng trống trên thị trường, họ cũng có thể sử dụng thông tin thu thập được để tung ra và thử nghiệm các sản phẩm mới.

Với Predictive AI, doanh nghiệp cũng có thể quyết định nên đưa nội dung gì vào chiến dịch quảng cáo. Hơn nữa, doanh nghiệp có thể xác định nơi họ nên phân bổ ngân sách hiệu quả hơn.

Predictive AI khác với Generative AI như thế nào?

Predictive AI và Generative AI đều sử dụng Machine Learning, nhưng Generative AI sẽ phân tích thông tin có sẵn để tạo nội dung mới thay vì đưa ra kết luận.

Generative AI và Predictive AI có thể hoạt động cùng nhau. Ví dụ, một nhà kinh tế có thể sử dụng Predictive AI để xác định cuộc suy thoái hoặc sự sụp đổ của thị trường sắp tới. Trong khi đó, họ có thể sử dụng Generative AI để giúp tạo ra các tài liệu nghiên cứu hoặc nội dung khác về những việc cần làm nếu điều đó xảy ra (hoặc cách tận dụng tối đa nó).

Predictive AI hiện diện nhiều hơn trong cuộc sống so với những gì chúng ta nghĩ ban đầu và việc sử dụng sẽ tăng lên khi nó trở nên chính xác hơn.

Tham khảo thêm: