Hình ảnh do AI tạo ra được Meta gắn nhãn trên Facebook

Trong thời đại công nghệ ngày nay, Meta, tập đoàn đứng sau Facebook, đã đưa trí tuệ nhân tạo (AI) vào trái tim của trải nghiệm mạng xã hội. Hệ thống gắn nhãn tự động của AI trên Facebook không chỉ là một cải tiến về công nghệ, mà còn mở ra một thế giới mới của sự kết nối và tương tác. Nhờ vào khả năng học máy và xử lý ảnh của AI, Meta có khả năng nhận diện và gắn nhãn hình ảnh một cách chính xác và nhanh chóng. Điều này mang lại trải nghiệm người dùng thú vị khi mỗi bức ảnh được tự động phân loại và gắn nhãn, từ những kỷ niệm gia đình đến những khoảnh khắc đáng nhớ. Tuy nhiên, cùng với sự tiện lợi, nảy sinh những thách thức về quyền riêng tư và an toàn dữ liệu. Cùng STYWIN khám phá cách mà Meta sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra trải nghiệm mạng xã hội mới, đồng thời nêu lên những vấn đề và tranh cãi liên quan đến việc gắn nhãn ảnh tự động trên nền tảng này.

AI là gì?

AI – Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo ) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển các hệ thống và chương trình máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà thông thường đòi hỏi sự thông minh của con người. Mục tiêu của AI là tạo ra các hệ thống có khả năng học hỏi, suy luận, và thực hiện các tác vụ một cách tự động mà không cần sự can thiệp lớn từ phía con người.

Hình ảnh do AI tạo ra là gì?

Hình ảnh do trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra là kết quả của quá trình sử dụng thuật toán máy học để tạo ra hoặc biến đổi hình ảnh.

Các ứng dụng của AI trong xử lý ảnh rất đa dạng và có thể bao gồm:

Tạo ảnh nghệ thuật mới: AI có thể sáng tạo ra những bức tranh, hình vẽ, hoặc hình ảnh mang tính nghệ thuật bằng cách sử dụng mô hình sinh học máy.
Gắn nhãn và phân loại ảnh: AI có khả năng nhận diện và gắn nhãn cho các đối tượng, người, hay địa điểm trong hình ảnh.
Tăng cường hình ảnh: AI có thể cải thiện chất lượng hình ảnh bằng cách điều chỉnh độ sáng, độ tương phản, màu sắc và loại bỏ nhiễu.
Tạo ảnh kỹ thuật số từ mô tả: Các mô hình sinh học máy có thể tạo ra hình ảnh dựa trên mô tả văn bản, cho phép chúng biểu diễn ý tưởng mà không cần có hình ảnh mẫu.
Tích hợp phối cảnh và đối tượng: AI có thể kết hợp các yếu tố khác nhau để tạo ra hình ảnh mới, ví dụ như thêm đối tượng vào phối cảnh mới.

Những ứng dụng này mang lại sự sáng tạo và đa dạng trong lĩnh vực xử lý ảnh, mở ra nhiều cơ hội cho sự hiện đại hóa và tạo ra nội dung độc đáo trên các nền tảng trực tuyến và trong lĩnh vực nghệ thuật số.

Mục đích sử dụng hình ảnh AI trên Facebook

Ảnh AI trên Facebook có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, tùy thuộc vào nội dung cụ thể của ảnh đó. Dưới đây là một số mục đích chính:

Nội dung Sáng tạo và Hài Hước: Có thể có những hình ảnh AI được tạo ra để mang tính sáng tạo hoặc hài hước. Các ứng dụng này thường được chia sẻ để tạo niềm vui hoặc thú vị cho cộng đồng người dùng.
Giáo dục và Giải Trí: Hình ảnh AI có thể được sử dụng để giải thích các khái niệm phức tạp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hoặc để minh họa các thuật toán và công nghệ mới.
Quảng cáo và Tiếp Thị: Do tính chất thu hút sự chú ý của ảnh AI, nó có thể được tích hợp vào chiến lược quảng cáo để tăng hiệu suất quảng cáo trên nền tảng Facebook.
Tương Tác Xã Hội: Hình ảnh AI có thể được sử dụng để tương tác với người dùng qua các trò chơi, thử thách, hoặc các hình thức giải đố trên mạng xã hội.
Thông Tin và Giáo Dục Cộng Đồng: Một số hình ảnh có thể được chia sẻ để giới thiệu và giải thích về công nghệ AI, cung cấp thông tin hữu ích cho cộng đồng người dùng Facebook.

Tùy thuộc vào ngữ cảnh và mục đích cụ thể, sử dụng ảnh AI có thể đa dạng và linh hoạt.

Meta gắn nhãn hình ảnh do AI tạo ra trên Facebook

Kế hoạch định hướng

Tính đến thời điểm tháng 1 năm 2024, Meta (trước đây là Facebook) sẽ phát hiện và gắn nhãn hình ảnh do dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) của các công ty khác tạo ra trong thời gian tới. Các chính sách và tính năng của các nền tảng xã hội thường xuyên thay đổi, cải tiến để đáp ứng nhu cầu của khách hàng tham gia mạng xã hội này với nhiều mục đích khách nhau.

Theo thông tin từ Reuters, Nick Clegg, Chủ tịch phụ trách các vấn đề toàn cầu tại Meta, đã công bố kế hoạch của tập đoàn này liên quan đến việc sử dụng một bộ điểm đánh dấu tích hợp trong các tập tin hình ảnh. Meta dự kiến sẽ triển khai hệ thống nhãn cho mọi nội dung được đăng tải trên các dịch vụ của mình, bao gồm Facebook, Instagram và Threads. Bước đi này nhằm mục đích thông báo rõ ràng đến người dùng rằng những hình ảnh, có thể giống với ảnh thực tế, thực sự là sản phẩm của trí tuệ nhân tạo.

Không chỉ giới hạn việc gắn nhãn cho nội dung do các công ty khác tạo ra, Meta cũng đã bắt đầu áp dụng nhãn cho nội dung được tạo bằng các công cụ trí tuệ nhân tạo của chính tập đoàn. Điều này có thể đưa ra một cơ chế minh bạch và nhận biết rõ ràng về nguồn gốc của hình ảnh, tăng cường sự hiểu biết của cộng đồng người dùng về sự xuất hiện của nội dung do AI tạo ra trên các nền tảng của Meta.

Kế hoạch gắn nhãn từ các hình ảnh AI của đối tác

Sau khi hệ thống mới của Meta được thiết lập và đưa vào hoạt động, Meta dự kiến sẽ mở rộng việc áp dụng các nhãn tương tự cho các hình ảnh được tạo ra từ các dịch vụ của các đối tác, bao gồm OpenAI, Microsoft, Adobe, Midjourney, Shutterstock và Alphabet. Đây được xem là một bước quan trọng trong chiến lược của Meta để đối mặt với thách thức của nội dung giả mạo và tăng cường sự minh bạch đối với người dùng.

Thông báo này cung cấp một cái nhìn sâu rộng đầu tiên về hệ thống tiêu chuẩn mới mà các công ty công nghệ đang phát triển. Mục tiêu của hệ thống này là giảm thiểu những tác hại tiềm ẩn từ công nghệ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là khả năng tạo ra nội dung giả mạo chỉ bằng cách sử dụng nội dung đơn giản. Việc mở rộng phạm vi áp dụng nhãn sang các đối tác nổi tiếng trong ngành công nghiệp công nghệ đồng thời đảm bảo tính toàn vẹn và sự minh bạch của thông tin là một bước quan trọng trong việc xây dựng niềm tin từ phía cộng đồng người dùng và đối tác.

Quy định của hình ảnh AI

Phương thức tiếp cận sử dụng hình ảnh do AI tạo nên trên Facebook là kết quả của việc xây dựng trên mô hình đã được định rõ trong thập kỷ qua bởi các công ty, đặc biệt là để hợp tác trong việc loại bỏ nội dung bị cấm trên các nền tảng. Điều này bao gồm việc mô tả và loại bỏ nội dung bạo lực hàng loạt và bóc lột trẻ em. Qua thời gian, các công ty đã phát triển kỹ thuật và quy trình giúp họ nhanh chóng và hiệu quả đối phó với các vấn đề này.

Nick Clegg, Chủ tịch phụ trách các vấn đề toàn cầu tại Meta, thể hiện niềm tin rằng việc đánh dấu hình ảnh do trí tuệ nhân tạo tạo ra có thể được thực hiện một cách đáng tin cậy vào thời điểm hiện tại. Đồng thời, ông cũng nhận thức rằng công cụ đánh dấu nội dung âm thanh và video phức tạp hơn vẫn đang trong quá trình phát triển. Điều này cho thấy cam kết của Meta đối với việc không chỉ giải quyết vấn đề của hình ảnh, mà còn mở rộng đến nhiều loại hình nội dung khác nhau và ngày càng phức tạp.

Hội đồng giám sát độc lập của Meta đã phê phán chính sách của tập đoàn liên quan đến các video bị chỉnh sửa sai lệch, và họ đã đưa ra quan điểm rằng thay vì xóa bỏ, nội dung nên được gắn nhãn để tăng cường minh bạch và trách nhiệm. Do đó, Nick Clegg đã nhận định rằng động thái mới của Meta có thể góp phần vào việc phân loại hiệu quả hơn những nội dung đó, đồng thời thể hiện sự linh hoạt trong quá trình đáp ứng và điều chỉnh chính sách của tập đoàn theo phản ánh và phản hồi từ cộng đồng và các bên liên quan.

Top những công cụ AI hỗ trợ hiệu quả nhất hiện nay

ChatGPT

ChatGPT là một mô hình trí tuệ nhân tạo do OpenAI phát triển, dựa trên kiến trúc GPT (Generative Pre-trained Transformer). Mô hình này được thiết kế để tạo ra văn bản tự nhiên và hiểu bài đối thoại, cho phép nó tham gia vào các cuộc trò chuyện và cung cấp câu trả lời phản hồi tự nhiên.

Có thể bạn thích: Marketing thương hiệu là gì? Cách tạo ra một chiến lược marketing thương hiệu

AI TensorFlow

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở được phát triển bởi Google, chủ yếu được sử dụng trong lĩnh vực học máy và thị giác máy tính. Nó cung cấp một nền tảng mạnh mẽ cho việc xây dựng và triển khai mô hình máy học. Dưới đây là một số điểm chính về TensorFlow:

TensorFlow không chỉ được sử dụng cho nghiên cứu và phát triển mô hình mà còn là một công cụ quan trọng trong nhiều ứng dụng thực tế như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và nhiều lĩnh vực khác.

Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning (Amazon ML) là một dịch vụ của Amazon Web Services (AWS) giúp người phát triển xây dựng và triển khai mô hình máy học một cách dễ dàng trên nền tảng đám mây. Dưới đây là một số đặc điểm và ứng dụng chính của Amazon ML:

Học Máy Dịch Vụ Đám Mây
Hỗ Trợ Nhiều Loại Mô Hình
Tự Động Hóa Quy Trình
Tích Hợp Dễ Dàng
Quản Lý Mô Hình và Dữ Liệu
Bảo mật và Tuân Thủ

Amazon ML là một lựa chọn hữu ích cho những người muốn triển khai mô hình máy học một cách nhanh chóng và hiệu quả trên nền tảng đám mây của Amazon.

Lobe

Lobe là một công cụ phần mềm giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng mô hình máy học và thị giác máy tính mà không yêu cầu kiến thức sâu về lập trình hoặc học máy. Nó cung cấp một giao diện người dùng đồ họa thân thiện, cho phép người dùng kéo và thả để tạo và huấn luyện các mô hình.

Dưới đây chúng tôi xin cung cấp một số điểm chính về Lobe:

Giao Diện Dựa Trên Kéo và Thả.
Hỗ Trợ Nhiều Loại Dự Án
Tự Động Hóa Quy Trình
Hỗ Trợ Đa Nền Tảng
Học Từ Dữ Liệu Người Dùng
Tích Hợp Dễ Dàng

Lobe giúp mọi người mà không có kinh nghiệm chuyên sâu về lập trình máy học tham gia vào lĩnh vực này và tạo ra các ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách dễ dàng.

Google Cloud Text-to-Speech

Google Cloud Text-to-Speech là một dịch vụ của Google Cloud Platform (GCP) cung cấp khả năng chuyển đổi văn bản thành giọng đọc tự nhiên. Dịch vụ này là một phần của loạt các công cụ AI và máy học của Google Cloud. Dưới đây là một số đặc điểm chính của Google Cloud Text-to-Speech:

Chuyển Đổi Văn Bản thành Âm Thanh:
Đa Ngôn Ngữ và Giọng Đọc
Tích Hợp Dễ Dàng với Google Cloud:
Tùy Chỉnh Thông Số
Hỗ Trợ Trực Tiếp Trên Nền Tảng Google Cloud
Hỗ Trợ Tích Hợp API

Google Cloud Text-to-Speech thường được sử dụng trong nhiều ứng dụng như chatbots, trợ lý ảo, và các ứng dụng khác nơi giọng đọc tự nhiên có thể cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn.

Có thể bạn thích: Mobile app: Kiến thức cơ bản dành cho doanh nghiệp

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio là một nền tảng trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu của IBM, thiết kế để hỗ trợ quá trình phát triển, huấn luyện, và triển khai mô hình máy học. Nó cung cấp một môi trường tích hợp để các nhóm làm việc trên dự án trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Dưới đây là một số đặc điểm chính của IBM Watson Studio:

Thuận Tiện Cho Cả Nhóm Làm Việc
Quy Trình Làm Việc Toàn Diện.
Hỗ Trợ Nhiều Ngôn Ngữ Lập Trình và Mô Hình Máy Học
Tích Hợp Công Cụ Học Máy Phổ Biến
Dịch Vụ Đám Mây và On-Premise
Công Cụ Hỗ Trợ Điều Khiển và Quản Lý Dữ Liệu
Hỗ Trợ Đa Dạng Công Việc

IBM Watson Studio là một giải pháp mạnh mẽ cho các doanh nghiệp và tổ chức muốn triển khai và quản lý các dự án trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker là một dịch vụ Machine Learning của Amazon Web Services (AWS), cung cấp một môi trường đầy đủ tính năng để phát triển, huấn luyện và triển khai mô hình máy học. Dịch vụ này giúp giảm độ phức tạp của quá trình xây dựng mô hình và cho phép người phát triển tập trung vào các khía cạnh quan trọng khác nhau của dự án học máy. Dưới đây là một số điểm chính về Amazon SageMaker:

Quy Trình Làm Việc Toàn Diện
Hỗ Trợ Nhiều Framework Học Máy
Notebook Tương Tác
Quản Lý Dữ Liệu
Tự Động Hóa Huấn Luyện Mô Hình
Triển Khai Dễ Dàng
Quy Trình Làm Việc Hiệu Quả
Scale Linh Hoạt

Amazon SageMaker cung cấp một giải pháp toàn diện cho việc triển khai và quản lý các dự án học máy trên nền tảng đám mây AWS

Pega Platform

Pega Platform là một nền tảng phần mềm dựa trên quy tắc (rules-based) của công ty Pegasystems. Nền tảng này được thiết kế để hỗ trợ việc phát triển và triển khai ứng dụng doanh nghiệp phức tạp, đặc biệt là trong lĩnh vực quản lý quy trình kinh doanh và tự động hóa quy trình. Dưới đây là một số đặc điểm chính của Pega Platform:

Quản Lý Quy Trình Kinh Doanh (BPM)
Low-Code và No-Code Development
Quản Lý Quy Tắc
Hỗ Trợ Nhiều Kênh Giao Tiếp
Tích Hợp AI và Quy Tắc Quyết Định
Bảo Mật và Tuân Thủ
Phân Tán và Mở Rộng

Pega Platform được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành, bao gồm ngân hàng, bảo hiểm, chăm sóc sức khỏe, và nhiều lĩnh vực doanh nghiệp khác để tối ưu hóa quy trình và cung cấp các giải pháp kinh doanh linh hoạt.