AI như một nhà máy sản xuất nội dung

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo không chỉ còn là một xu hướng công nghệ mà đang trở thành một điều tất yếu được củng cố ở cấp quốc gia. Trong bối cảnh khối lượng công việc ngày càng tăng và quy trình làm việc được đẩy nhanh, các chuyên gia HSE cần những công cụ mới để tối ưu hóa các công việc thường ngày. Vera Konshina, đại diện từ Yandex, phân tích kinh nghiệm thực tế trong việc sử dụng mạng nơ-ron tạo sinh để chuyển đổi truyền thông doanh nghiệp và tạo tài liệu đào tạo về an toàn lao động.

Trực quan hóa rủi ro và điều chỉnh nội dung

Một phần lớn công việc hàng ngày của chuyên gia HSE liên quan đến giao tiếp và đào tạo. Các hướng dẫn và quy định bằng văn bản truyền thống thường không thu hút được sự chú ý của nhân viên, đặc biệt là thế hệ trẻ, những người tiếp thu thông tin trực quan tốt hơn. Bài phát biểu xem xét chi tiết quá trình chuyển đổi từ các tài liệu khô khan sang các video được tạo tự động.

• Đẩy nhanh quy trình: Việc sử dụng AI cho phép dịch và điều chỉnh các khóa đào tạo sang hàng chục ngôn ngữ chỉ trong vài tuần, điều mà theo cách thông thường sẽ mất nhiều tháng làm việc.
• Trực quan hóa an toàn: Mạng nơ-ron cho phép tạo ra các hình ảnh chân thực về các tình huống nguy hiểm và rủi ro mà không cần tổ chức các buổi chụp ảnh dàn dựng tại cơ sở sản xuất thực tế, tránh vi phạm các tiêu chuẩn đạo đức hoặc an toàn.
• Tiết kiệm nguồn lực: Việc tạo hình ảnh và video làm giảm sự phụ thuộc vào các nhà thiết kế và thiết bị quay phim đắt tiền, cho phép chuyên gia HSE tự đáp ứng các nhu cầu về hình ảnh.

Từ các câu lệnh văn bản đến việc tạo video

Diễn giả đưa ra ví dụ về cách xây dựng quy trình làm việc từng bước với mạng nơ-ron, tăng dần độ phức tạp của các nhiệm vụ. Khuyến nghị bắt đầu với các mô hình văn bản cơ bản (như YandexGPT, GigaChat hoặc Deepseek) để lập các báo cáo sự cố ngắn gọn. Bước tiếp theo là tạo hình ảnh cho các bài thuyết trình nội bộ có tính đến màu sắc của doanh nghiệp.

Giai đoạn phức tạp nhưng hiệu quả nhất là làm việc với video và âm thanh. Thay vì cố gắng tạo ra một chuỗi video phức tạp từ đầu, điều thường dẫn đến các biến dạng hình ảnh (lỗi), một phương pháp kết hợp được đề xuất: đầu tiên tạo một hình ảnh tĩnh chất lượng cao, sau đó "làm cho nó chuyển động". Để lồng tiếng cho các buổi hướng dẫn, các dịch vụ tổng hợp giọng nói được sử dụng, cung cấp giọng nói chân thực mà không cần thu âm tại phòng thu.

Kỹ thuật Prompt và kiểm tra tính logic của AI

Chất lượng của kết quả phụ thuộc trực tiếp vào cách nhiệm vụ được trình bày. Diễn giả phân tích các lỗi phổ biến khi tạo nội dung, khi mạng nơ-ron thêm các chi tiết thừa (ví dụ: tỷ lệ bị biến dạng hoặc thừa ngón tay). Để tránh điều này, cần áp dụng cấu trúc câu lệnh (prompt) chặt chẽ:

• Xác định vai trò cụ thể và đối tượng mục tiêu.
• Cấm trực tiếp việc tạo ra các yếu tố không mong muốn.
• Cố định phong cách (chân thực, truyện tranh, màu sắc doanh nghiệp).
• Chia nhỏ các video phức tạp thành nhiều cảnh ngắn.

Trước khi bắt đầu công việc nghiêm túc, nên kiểm tra khả năng xây dựng các mối liên hệ logic của mô hình đã chọn bằng cách đặt cho nó một câu hỏi vô lý (ví dụ: về việc làm nóng một vật trong tủ đông). Điều này cho phép đánh giá mức độ phù hợp của thuật toán.

An toàn thông tin khi làm việc với AI

Một trong những rào cản chính khi triển khai AI trong môi trường doanh nghiệp là rủi ro rò rỉ dữ liệu. Việc sử dụng các mô hình đám mây mở đồng nghĩa với việc thông tin được tải lên có thể được sử dụng để đào tạo thêm cho các thuật toán. Để bảo vệ thông tin bí mật của doanh nghiệp, cần phải thực hiện quy trình ẩn danh dữ liệu nghiêm ngặt (xóa các thông tin pháp lý, dữ liệu cá nhân khỏi thẻ đánh giá rủi ro) hoặc sử dụng các hệ thống AI nội bộ khép kín hoạt động theo các hợp đồng B2B bảo mật.

Bạn sẽ học được gì từ hội thảo trực tuyến này:

• Cách giảm thời gian phát triển và bản địa hóa các khóa đào tạo HSE bằng mạng nơ-ron?
• Nên sử dụng những công cụ nào để lồng tiếng và tạo hoạt ảnh miễn phí cho các buổi hướng dẫn mà không cần thuê nhà thầu?
• Cách soạn thảo câu lệnh văn bản (prompt) đúng chuẩn để tránh biến dạng hình ảnh trên các hình minh họa được tạo?
• Cách ứng dụng an toàn các dịch vụ AI đám mây để phân tích thống kê sự cố mà không có nguy cơ rò rỉ dữ liệu doanh nghiệp?
• Cách kiểm tra tính logic và sự phù hợp chuyên môn của mạng nơ-ron đã chọn trước khi bắt đầu làm việc?