Trang chủ

Blog

Thuật Ngữ AI Giải Mã: Hướng Dẫn Đơn Giản Về Điều Quan Trọng (và Điều Không Quan Trọng)

Thuật Ngữ AI Giải Mã: Hướng Dẫn Đơn Giản Về Điều Quan Trọng (và Điều Không Quan Trọng)

Viết bởi

Daria Olieshko

Xuất bản vào

13 Th8 2025

Thời gian đọc

3 - 5 phút đọc

AI ở khắp mọi nơi. Nhưng hãy thực tế — rất nhiều “thuật ngữ AI” ngoài kia chỉ là những từ thông dụng được đưa vào các tài liệu thuyết trình và trang sản phẩm. Nếu bạn từng cảm thấy choáng ngợp bởi các từ viết tắt như AGI, LLM, hoặc A2A, bạn không phải là người duy nhất.

Hướng dẫn này sẽ giải thích tất cả bằng Tiếng Anh đơn giản. Không thuật ngữ. Không xào xáo. Chỉ là những điều cơ bản thực sự quan trọng vào năm 2025 và xa hơn nữa.

Cho dù bạn làm trong lĩnh vực HR, IT, marketing, điều hành, hay chỉ muốn tỏ ra thông minh ở cuộc họp tiếp theo, đây là khóa học ngắn gọn của bạn. Lưu lại. Chia sẻ nó. Đánh dấu nó. Hãy cùng giải mã thuật ngữ AI cùng nhau — và học cách sử dụng chúng để thực sự hoàn thành công việc.

Tại sao thuật ngữ AI lại quan trọng vào năm 2025

AI không còn là một thử nghiệm công nghệ. Nó là động lực đằng sau các công cụ lập lịch, quy trình tuyển dụng, bảng điều khiển phân tích và cảnh báo Slack của bạn. Tuy nhiên, hầu hết mọi người vẫn không nói ngôn ngữ này.

Dưới đây là lý do tại sao việc biết thuật ngữ thuật ngữ AI quan trọng:

Bạn sẽ phát hiện ra sự cường điệu khỏi giá trị thực sự.
Bạn sẽ đưa ra quyết định thông minh hơn khi đánh giá nhà cung cấp.
Bạn sẽ hiểu rõ cách các công cụ của bạn hoạt động.
Bạn sẽ cộng tác tốt hơn với các nhà phát triển và đội ngũ công nghệ.

Ví dụ thực tế:

Một nhóm HR đã mua một “AI chatbot” để tự động hóa tuyển dụng. Hóa ra đó là một mẫu liên hệ lớn mà không có NLP, tự động hóa, và tích hợp. Tại sao? Họ không hiểu các thuật ngữ.

Chỉ những từ AI bạn thực sự cần biết

Hãy bắt đầu với những khái niệm cốt lõi mà bạn sẽ gặp nhiều nhất.

AI Agent

Một hệ thống cảm nhận, quyết định và hành động hướng tới một mục tiêu. Nó không cần đầu vào thủ công để di chuyển — nó chủ động. Hãy nghĩ về nó như một trợ lý số không mệt mỏi.

Agentic AI

Một AI có thể đặt ra mục tiêu của mình và hành động mà không cần chỉ dẫn liên tục. Nó học theo thời gian và tối ưu hóa kết quả. Ví dụ: lên lịch làm việc và giải quyết tranh chấp một cách tự động.

A2A (Agent-to-Agent)

Một giao thức giao tiếp cho phép các AI agent độc lập hợp tác. AI lập lịch của bạn có thể trò chuyện với AI bảng lương để đồng bộ hóa giờ làm việc, giờ tăng ca và tuân thủ quy định.

AGI vs ANI

AGI

(Trí tuệ nhân tạo tổng quát)

Một dạng AI giả thuyết có thể học và lý luận như con người. Nó chưa tồn tại, nhưng luôn chiếm lĩnh các tiêu đề.

ANI

(Trí tuệ nhân tạo hẹp)

AI thực tế trong cuộc sống chỉ chuyên về một nhiệm vụ — như lên lịch, nhận diện khuôn mặt hoặc dịch thuật. Đây là AI bạn đang sử dụng ngày hôm nay.

AI Chatbots: Vượt xa cuộc trò chuyện nhỏ

Các chatbot AI hiện đại có thể:

Trả lời câu hỏi về HR
Xử lý yêu cầu PTO
Cung cấp hướng dẫn giới thiệu
Đóng vai trò là các đại lý hỗ trợ suốt 24/7

Các công cụ như ChatGPT, Claude, Gemini, và các bot tùy chỉnh được huấn luyện trên tài liệu nội bộ có thể rất hữu ích.

Tự động hóa so với Dàn nhạc

AI Tự động hóa

Xử lý các nhiệm vụ cụ thể, lặp đi lặp lại - như gắn nhãn vé, phân công ca làm việc hoặc gửi cảnh báo.

AI Dàn nhạc

Kết nối hệ thống và nhiệm vụ thành các luồng từ đầu đến cuối. Hãy nghĩ: giới thiệu nhân viên mới, lập mẫu ca làm việc của họ, đồng bộ hóa bảng lương, và gửi tài liệu tuân thủ.

Các mô hình AI và Gia đình

Mô hình AI

Thuật toán cốt lõi được huấn luyện để ánh xạ đầu vào sang đầu ra. GPT-4o, Claude 3, và Gemini 1.5 là các ví dụ.

Gia đình mô hình

Một nhóm các mô hình liên quan được huấn luyện trên cùng kiến trúc nhưng được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ khác nhau. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o đều thuộc gia đình GPT.

Liên kết, Tập trung & Thiên lệch

Liên kết

Đảm bảo hành vi AI phù hợp với các giá trị của con người. Liên kết kém = hành động không mong muốn.

Tập trung

Cách các mô hình “tập trung” vào dữ liệu quan trọng nhất để tạo ra phản hồi. Cốt lõi cho các mô hình transformer.

Thiên lệch

Nếu dữ liệu huấn luyện bị thiên lệch, đầu ra của AI cũng sẽ vậy. Điều này quan trọng đối với HR, tuân thủ, và việc ra quyết định.

Tích hợp AI

Sử dụng nền tảng như:

Zapier để kích hoạt hành động giữa các ứng dụng
APIs để nhúng các tính năng AI
Công cụ không mã để xây dựng tự động hóa thông minh mà không cần thời gian phát triển

Ví dụ: Sử dụng ChatGPT để tạo báo cáo ca làm việc bên trong Shifton dựa trên dữ liệu theo dõi thời gian.

Thuật ngữ AI nâng cao bạn sẽ thấy nhiều hơn

LLM (Large Language Model)

Sức mạnh đằng sau chatbot, tạo nội dung và phản hồi thông minh. LLM được huấn luyện trên tập dữ liệu văn bản khổng lồ và có thể thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ.

Các LLM phổ biến:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (mã nguồn mở)

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Kết hợp một mô hình ngôn ngữ với công cụ tìm kiếm hoặc cơ sở tài liệu để tạo ra các phản hồi thực tế, nhận biết ngữ cảnh. Hữu ích cho đại lý hỗ trợ AI và cơ sở kiến thức.

Học không có ví dụ / Học với ít ví dụ

Học không có ví dụ: AI thực hiện một việc mà không có ví dụ nào.
Học với ít ví dụ: AI sử dụng vài ví dụ trong lời gợi để học cách thực hiện một nhiệm vụ.

Các kỹ năng này cho phép AI thích ứng nhanh — rất tốt để phân tích xu hướng mới trong vé hỗ trợ hoặc phản hồi HR.

AI đa phương thức

Các mô hình có thể hiểu văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc video cùng một lúc. Tuyệt vời để giải thích lịch trình hình ảnh, lệnh thoại và đầu vào biểu mẫu cùng nhau.

Cơ sở dữ liệu vectơ

Lưu trữ thông tin ở định dạng AI có thể hiểu và tìm kiếm theo cách ngữ nghĩa (bằng ý nghĩa, không phải từ khóa). Cung cấp khả năng tìm kiếm tài liệu, chatbot, và cá nhân hóa.

Công cụ phổ biến:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Bảng thuật ngữ đầy đủ 40+ thuật ngữ AI (Giải thích đơn giản)

AI agent — Một hệ thống có thể đưa ra quyết định và hành động hướng tới mục tiêu mà không cần quản lý vi mô của con người.
Agentic AI — AI thiết lập mục tiêu của riêng mình và chủ động dựa trên môi trường của nó.
A2A (Agent-to-Agent) — Một giao thức để các AI agent giao tiếp và hợp tác.
AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) — Một AI giả thuyết có khả năng học và lý luận như con người.
ANI (Trí tuệ nhân tạo hẹp) — AI thực tế trong cuộc sống xuất sắc ở một nhiệm vụ cụ thể.
Mô hình AI — Một hàm đã được huấn luyện để biến đầu vào thành đầu ra thông minh.
Gia đình mô hình — Một nhóm các mô hình AI liên quan được xây dựng từ cùng một kiến trúc.
LLM (Large Language Model) — Một mô hình được huấn luyện trên dữ liệu ngôn ngữ quy mô lớn để hiểu và tạo ra văn bản như con người.
AI đa phương thức — AI có thể hiểu và làm việc với nhiều loại đầu vào (văn bản, hình ảnh, giọng nói).
Cơ sở dữ liệu vectơ — Một loại cơ sở dữ liệu dùng để lưu trữ và tìm kiếm dữ liệu dựa trên ý nghĩa, không chỉ từ khóa.
Biểu diễn nhúng — Biểu diễn số của văn bản/dữ liệu giúp AI hiểu mối quan hệ và ý nghĩa.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — Kết hợp tìm kiếm thời gian thực với tạo ra để có câu trả lời chính xác hơn.
Thiết kế lời nhắc — Tạo ra đầu vào tốt hơn để có được đầu ra mong muốn từ AI.
Học không có ví dụ — AI thực hiện một nhiệm vụ mà chưa từng thấy trước đó.
Học với ít ví dụ — AI học một nhiệm vụ mới chỉ với một vài ví dụ.
Tinh chỉnh — Điều chỉnh mô hình tổng quát cho một nhiệm vụ hoặc tập dữ liệu cụ thể.
Tiền huấn luyện — Giai đoạn huấn luyện ban đầu của một mô hình AI trên một tập dữ liệu rộng.
Ảo tưởng — Khi AI tự tin tạo ra thông tin sai lệch hoặc không chính xác.
Thiên lệch — Sự không công bằng có hệ thống trong hành vi AI do dữ liệu huấn luyện thiên lệch.
Liên kết — Đảm bảo đầu ra AI phù hợp với mục tiêu, giá trị, và đạo đức của con người.
AI Hiến pháp — Huấn luyện mô hình bằng nguyên tắc đạo đức sẵn có.
Khả năng giải thích — Khả năng hiểu tại sao AI đưa ra một quyết định nhất định.
Hộp đen — Một mô hình hoặc hệ thống mà cách thức hoạt động nội tại không minh bạch hoặc không thể giải thích.
Lý luận chuỗi suy nghĩ — Một kỹ thuật mà AI giải thích các bước của mình trước khi đi đến kết luận.
RLHF (Học Tăng cường từ Phản hồi của Con người) — Một phương pháp huấn luyện mà sở thích của con người hướng dẫn quá trình học.
Dữ liệu tổng hợp — Dữ liệu được tạo ra nhân tạo được sử dụng để huấn luyện hoặc kiểm tra các mô hình.
Trọng số mở — Khi tham số của một mô hình được chia sẻ công khai (mã nguồn mở).
Mô hình đóng — Một mô hình AI độc quyền mà các yếu tố bên trong không thể truy cập.
Token — Đơn vị nhỏ nhất của văn bản mà các mô hình AI sử dụng (thường là một từ hoặc một phần của từ).
Độ trễ — Khoảng thời gian từ lúc người dùng nhập đến phản hồi của AI.
Suy diễn — Hành động sử dụng một mô hình đã được huấn luyện để tạo ra đầu ra.
Nền tảng — Liên kết các đầu ra AI với thông tin thực tế, có thể xác minh.
AI tự trị — AI có thể hoạt động độc lập qua các chuỗi dài mà không cần can thiệp.
Đánh giá hiệu suất chuẩn — Kiểm tra hiệu suất AI bằng cách sử dụng tập dữ liệu và nhiệm vụ tiêu chuẩn.
Rào chắn — Hạn chế hoặc giới hạn được đặt trên AI để ngăn chặn việc sử dụng sai hoặc sai sót.
Núm điều chỉnh — Cài đặt có thể điều chỉnh làm thay đổi cách thức hoạt động của một mô hình AI.
Khả năng mở rộng — Mức độ mà hệ thống AI hoạt động tốt khi nhu cầu người dùng tăng lên.
Hiện tượng quá khớp — Khi một mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trong thế giới thực.
Khả năng khái quát hóa — Khả năng của AI làm việc tốt với dữ liệu chưa thấy trước đó.
NLP (Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên) — Lĩnh vực AI tập trung vào việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người.
Gắn nhãn dữ liệu — Gắn thẻ dữ liệu thô (hình ảnh, văn bản, v.v.) để dạy AI những gì nó đang thấy.
Học tự giám sát — Huấn luyện AI để học các mẫu từ dữ liệu chưa dán nhãn.
AI đồng phi công — Một loại AI trợ lý hỗ trợ thay vì thay thế người lao động.
Dàn nhạc — Kết nối các công cụ hỗ trợ AI thành các luồng công việc tự động thông minh.