OpenAI là gì?
OpenAI là một tổ chức nghiên cứu chuyên về Trí tuệ Nhân tạo (AI) có trụ sở tại Hoa Kỳ, thuộc công ty OpenAI LP. Được thành lập vào tháng 12 năm 2015, tổ chức này có sứ mệnh thúc đẩy sự phát triển của AI theo cách an toàn, thân thiện và vì lợi ích cộng đồng. OpenAI bao gồm hai nhánh chính:
- OpenAI Inc.: Hoạt động phi lợi nhuận.
- OpenAI Limited Partnership (OpenAI LP): Công ty con hoạt động vì lợi nhuận.
Đội ngũ sáng lập
OpenAI được sáng lập bởi các nhà lãnh đạo và chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ:
- Sam Altman: Doanh nhân, nhà đầu tư, đồng sáng lập và hiện là CEO của OpenAI.
- Elon Musk: Nhà sáng lập SpaceX và Tesla, đồng sáng lập OpenAI (rời tổ chức năm 2018).
- Greg Brockman: CTO của OpenAI, từng là Chủ tịch kiêm CTO của Cloudera.
- Ilya Sutskever: Chuyên gia xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), giữ vai trò nhà khoa học trưởng.
- Wojciech Zaremba: Chuyên gia hàng đầu về NLP, thúc đẩy nghiên cứu trong lĩnh vực này.
OpenAI cam kết đưa AI đến gần hơn với cộng đồng, đảm bảo công nghệ này được sử dụng an toàn và công bằng, đồng thời mở ra cơ hội phát triển cho các nhà phát triển, doanh nghiệp và tổ chức trên toàn thế giới.

Lịch sử hình thành và phát triển của OpenAI
Tính đến nay thì OpenAI đã trải qua rất nhiều thăng trầm và gặt hái được nhiều thành tựu. Chung quy lại chúng ta có thể nhìn thấy 4 giai đoạn hình thành và phát triển như sau
1. Thành lập OpenAI (2015)
OpenAI được thành lập vào tháng 12 năm 2015 bởi một nhóm nhà nghiên cứu và doanh nhân công nghệ nổi tiếng, bao gồm Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, John Schulman, và Wojciech Zaremba.
- Mục tiêu ban đầu: OpenAI ra đời với sứ mệnh đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo được phát triển theo hướng minh bạch và đem lại lợi ích cho toàn nhân loại.
- Tầm nhìn: OpenAI cam kết phát triển AI tổng quát (Artificial General Intelligence – AGI) theo cách an toàn và có trách nhiệm, nhằm giảm thiểu các nguy cơ tiềm ẩn từ AI.
- Nguồn vốn: OpenAI bắt đầu hoạt động với một cam kết tài trợ lên tới 1 tỷ USD từ các nhà đầu tư và tổ chức hỗ trợ.
2. Những bước tiến ban đầu (2016-2017)
Nghiên cứu và công bố đầu tiên
- OpenAI nhanh chóng thu hút sự chú ý nhờ việc công bố các nghiên cứu tiên phong về học sâu (deep learning) và học tăng cường (reinforcement learning).
- Một trong những dự án nổi bật đầu tiên của OpenAI là OpenAI Gym, một nền tảng mã nguồn mở giúp các nhà nghiên cứu và nhà phát triển thử nghiệm các thuật toán học tăng cường.
OpenAI Five và Dota 2
- OpenAI bắt đầu thử nghiệm việc áp dụng AI vào các trò chơi phức tạp.
- OpenAI Five là một nhóm các mô hình AI được huấn luyện để chơi trò chơi Dota 2, một tựa game chiến thuật đòi hỏi sự hợp tác và tính toán phức tạp.
3. Chuyển đổi mô hình hoạt động (2019)
Từ phi lợi nhuận sang công ty “lợi nhuận giới hạn”
- Năm 2019, OpenAI chuyển đổi mô hình hoạt động từ một tổ chức phi lợi nhuận sang mô hình “lợi nhuận giới hạn” (capped-profit). Điều này cho phép OpenAI thu hút thêm vốn đầu tư trong khi vẫn cam kết tái đầu tư lợi nhuận vào sứ mệnh cốt lõi.
- Microsoft đã đầu tư 1 tỷ USD vào OpenAI để hỗ trợ các nghiên cứu và phát triển hạ tầng điện toán đám mây cho tổ chức này.
Cùng xem hình ảnh khái quát tổng quát về mô hình hoạt động và chuyển đổi của OpenAI từ

GPT-2
- OpenAI giới thiệu GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2), một mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng tạo văn bản giống con người một cách ấn tượng. Ban đầu, OpenAI không phát hành hoàn toàn GPT-2 do lo ngại về nguy cơ lạm dụng công nghệ này.
Có thể thấy cũng chính vì điều này mà đồng sáng lập của OpenAI từ thời điểm ban đầu là Elon Musk đã rút khỏi dự án và đã có những mâu thuẫn với các cổ đông đặc biệt là với Sam Atman.
4. Sự ra đời của GPT-3 và OpenAI API (2020)
- GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): Ra mắt vào tháng 6 năm 2020, GPT-3 là một trong những mô hình AI tiên tiến nhất thời điểm đó, với 175 tỷ tham số. GPT-3 được đánh giá cao nhờ khả năng tạo văn bản tự nhiên, dịch ngôn ngữ, viết mã lập trình, và thậm chí trả lời các câu hỏi phức tạp.
- OpenAI API: OpenAI giới thiệu OpenAI API, cho phép các nhà phát triển tích hợp AI vào các ứng dụng thực tế. Dịch vụ này đánh dấu một bước ngoặt trong việc thương mại hóa các sản phẩm của OpenAI.
Cũng chính từ 2020 thì chúng ta đã thấy được sự phát triển vượt bậc của AI trong việc xử lý và khả năng đưa ra các kết quả dựa trên câu lệnh đáng kinh ngạc. Dĩ nhiên các phiên bản nâng cấp từ 3.0 đến 3.5 và ChatGPT 4.o sau này là điều có thể dự đoán được.

Những lĩnh vực hoạt động chính của Open AI
1. Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial General Intelligence – AGI)
Phát triển các mô hình AI có khả năng học hỏi, hiểu biết và thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, giống như con người. Đây là sứ mệnh cốt lõi của OpenAI.
OpenAI tập trung nghiên cứu về các thuật toán và mô hình học máy tiên tiến như deep learning (học sâu), reinforcement learning (học tăng cường), và unsupervised learning (học không giám sát).
2. Phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs)
Các sản phẩm nổi bật:
- GPT series: Bao gồm GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, và GPT-4, là các mô hình tạo văn bản tự nhiên vượt trội với ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.
- ChatGPT: Một chatbot dựa trên GPT, hỗ trợ giao tiếp tự nhiên, tư vấn, và xử lý ngôn ngữ.
Ứng dụng: Các mô hình ngôn ngữ của OpenAI được sử dụng trong dịch ngôn ngữ, viết nội dung, lập trình, sáng tạo nghệ thuật, và nghiên cứu khoa học.
3. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
- OpenAI Five: Nổi bật với việc phát triển OpenAI Five, hệ thống AI có khả năng chơi trò chơi Dota 2 ở cấp độ chuyên nghiệp.
- Ứng dụng thực tiễn: Học tăng cường được OpenAI ứng dụng trong robot học, tối ưu hóa hệ thống, và giải quyết các bài toán phức tạp.
4. Robot học (Robotics)
OpenAI nghiên cứu và phát triển các thuật toán AI có khả năng điều khiển robot để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như:
- Học kỹ năng vận động (manipulation skills).
- Tự động hóa trong công nghiệp.
- Điều khiển bằng AI thông qua học tăng cường.
Dự án nổi bật: Robot thực hiện các nhiệm vụ như xếp hình khối, điều khiển các cánh tay robot, và học hỏi từ môi trường thực tế.
5. Tích hợp và thương mại hóa AI
OpenAI API là một giao diện lập trình ứng dụng cho phép các nhà phát triển tích hợp AI vào các ứng dụng và sản phẩm. API này hỗ trợ các lĩnh vực như:
- Dịch vụ khách hàng.
- Tự động hóa nội dung.
- Phân tích dữ liệu và dự báo.
Quan hệ đối tác với Microsoft: OpenAI hợp tác với Microsoft để tích hợp các công nghệ AI vào nền tảng Azure AI và các sản phẩm khác như Microsoft Copilot.
6. Phát triển công cụ sáng tạo và giáo dục
OpenAI cung cấp các công cụ AI hỗ trợ sáng tạo nội dung trong nhiều lĩnh vực như viết lách, nghệ thuật, âm nhạc, và thiết kế. Gần như chúng ta có thể nhận thấy toàn bộ các lĩnh vực học thuật hiện nay đều có thể sử dụng AI tìm kiếm kết quả hoặc tham khảo
OpenAI xây dựng các giải pháp AI giúp cá nhân hóa trải nghiệm học tập, hỗ trợ giáo viên, và cung cấp tài liệu học tập thông minh. Thậm chí, đến mức mà các bài khoá luận sinh viên có thể sử dụng AI để viết nên một bài hoàn chỉnh cho chính mình
Tốp 15 dự án nổi bật nhất của OpenAI
OpenAI đã thực hiện nhiều dự án sáng tạo, đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Ở Việt Nam chúng ta thường biết đến các dự án như GPT hoặc ChatGPT nhưng thực chất có rất nhiều các sản phẩm nổi bật của OpenAI mà nhiều người chưa hề biết đến,
Dưới đây là danh sách và tóm tắt các dự án nổi bật của OpenAI đội ngũ Digital Marketing Việt Nam xin mời bạn đọc tham khảo.
Lưu ý: do mỗi dự án OpenAI đều rất nhiều thông tin và chi tiết các chức năng cũng như ứng dụng nên chúng tôi không thể đi hết được mà chỉ khái quát cơ bản.
1. GPT (Generative Pre-trained Transformer) Series
- Mô tả: Dòng mô hình ngôn ngữ lớn (GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-4) được huấn luyện trên hàng tỷ từ. Đây là các mô hình có khả năng tạo văn bản, trả lời câu hỏi, viết code, và thậm chí tạo ra các cuộc hội thoại tự nhiên.
- Ứng dụng: ChatGPT, viết nội dung, hỗ trợ lập trình, dịch thuật.

2. ChatGPT
- Mô tả: Một chatbot dựa trên GPT-3.5 và GPT-4, được thiết kế để giao tiếp tự nhiên với con người. ChatGPT có thể hỗ trợ trong giáo dục, kinh doanh và chăm sóc khách hàng.
- Ứng dụng: Dịch vụ khách hàng, dạy học trực tuyến, tạo nội dung sáng tạo.

3. DALL·E
DALL·E là một công cụ AI do OpenAI phát triển, chuyên tạo hình ảnh từ mô tả văn bản. Nó có khả năng hiểu và chuyển đổi các yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên thành hình ảnh sáng tạo, độc đáo, phù hợp với miêu tả được đưa ra. DALL·E hỗ trợ nhiều phong cách nghệ thuật, từ hiện thực đến trừu tượng, giúp ứng dụng trong thiết kế, minh họa, quảng cáo và nhiều lĩnh vực khác.
- Mô tả: Một mô hình AI tạo hình ảnh từ văn bản mô tả. DALL·E có thể biến bất kỳ ý tưởng nào thành hình ảnh với độ chi tiết cao.
- Ứng dụng: Thiết kế sáng tạo, quảng cáo, game.

4. Codex
Codex là một mô hình AI chuyên về việc hiểu và tạo mã lập trình từ ngôn ngữ tự nhiên. Nó dựa trên kiến trúc GPT, được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu mã nguồn từ nhiều ngôn ngữ lập trình như Python, JavaScript, C++, Java, và hơn thế nữa.
Codex có khả năng:
- Hỗ trợ lập trình: Tự động viết mã, gợi ý sửa lỗi, hoặc tối ưu hóa đoạn mã.
- Tạo ứng dụng: Hiện thực hóa các ý tưởng phần mềm thông qua mô tả đơn giản bằng ngôn ngữ tự nhiên.
- Tích hợp với IDEs: Làm việc cùng các môi trường phát triển như VS Code để hỗ trợ lập trình viên.
Codex là nền tảng cho GitHub Copilot và mở ra cơ hội nâng cao năng suất lập trình, học tập và phát triển phần mềm nhanh hơn.
5. Robotics (Dactyl và các dự án khác)
- Mô tả: Một dự án tập trung vào huấn luyện robot sử dụng mô phỏng. Dactyl là một robot có khả năng xoay Rubik bằng ngón tay máy.
- Ứng dụng: Tự động hóa, điều khiển robot.
6. CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining)
CLIP được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu hình ảnh và mô tả văn bản. Trong quá trình huấn luyện, CLIP học cách ánh xạ các hình ảnh và văn bản vào không gian tính toán chung sao cho các hình ảnh liên quan chặt chẽ với mô tả của chúng sẽ có vị trí gần nhau trong không gian đó.
Đặc điểm nổi bật:
- Học không giám sát: CLIP không cần dữ liệu gán nhãn chi tiết, giúp giảm chi phí và thời gian huấn luyện.
- Khả năng tổng quát: CLIP có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau mà không cần huấn luyện riêng biệt cho từng nhiệm vụ. Ví dụ, một mô hình CLIP đã được huấn luyện có thể tìm kiếm hình ảnh dựa trên mô tả văn bản hoặc nhận dạng ảnh chỉ bằng cách so sánh với các mô tả từ ngữ.
- Ứng dụng đa dạng: Từ tìm kiếm hình ảnh theo văn bản, tạo hình ảnh từ mô tả, đến phân loại hình ảnh, CLIP có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nghệ thuật, thương mại điện tử, giáo dục, và nghiên cứu khoa học.
7. OpenAI Gym
OpenAI Gym được sử dụng để xây dựng và thử nghiệm các thuật toán học tăng cường (Reinforcement Learning – RL). Nó cung cấp một môi trường chuẩn để huấn luyện và đánh giá các tác nhân AI (agents), cho phép các nhà nghiên cứu và phát triển thử nghiệm các thuật toán học máy trong nhiều tình huống khác nhau.
Các tính năng chính của OpenAI Gym
- Môi trường đa dạng: Gym hỗ trợ nhiều loại môi trường, từ các trò chơi đơn giản như cổ điển (Atari games), đến các bài toán phức tạp như robot mô phỏng và điều khiển cơ học (e.g., CartPole, Pendulum).
- Tính khả dụng cao: Các môi trường được xây dựng để dễ dàng tích hợp với các thuật toán RL. Người dùng có thể sử dụng Gym với nhiều thư viện học máy phổ biến như TensorFlow, PyTorch, và các công cụ RL khác.
- Chuẩn hóa giao diện: Gym cung cấp một giao diện chuẩn hóa, giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng so sánh và thử nghiệm các thuật toán RL khác nhau.
- Thử nghiệm hiệu suất: OpenAI Gym cho phép đánh giá hiệu suất của các tác nhân AI trong các môi trường khác nhau, từ đó rút ra các phương pháp tối ưu hóa cho các thuật toán học máy.
8. OpenAI API
OpenAI API là một công cụ mạnh mẽ được phát triển bởi OpenAI, cho phép các lập trình viên và nhà phát triển tích hợp các mô hình AI tiên tiến vào ứng dụng và hệ thống của họ. API này cung cấp quyền truy cập vào các mô hình như GPT (Generative Pretrained Transformer) và Codex, cho phép tạo ra văn bản, trả lời câu hỏi, viết mã lập trình, tạo nội dung sáng tạo, và thực hiện nhiều tác vụ AI khác.

Bằng cách sử dụng OpenAI API, các doanh nghiệp và tổ chức có thể tự động hóa các quy trình, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và phát triển các giải pháp AI tùy chỉnh mà không cần phải xây dựng mô hình từ đầu. API hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng web, phần mềm, hoặc hệ thống doanh nghiệp.
9. Whisper
Whisper có khả năng nhận diện và chuyển đổi giọng nói thành văn bản trong nhiều ngôn ngữ khác nhau, bao gồm tiếng Anh, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Pháp, tiếng Trung, tiếng Việt và nhiều ngôn ngữ khác.
- Xử lý âm thanh trong môi trường đa dạng: Whisper có thể làm việc hiệu quả trong các điều kiện âm thanh phức tạp, như tiếng ồn xung quanh hoặc giọng nói không chuẩn.
- Độ chính xác cao: Whisper được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu âm thanh và văn bản, giúp nó có khả năng nhận diện giọng nói chính xác, kể cả trong những tình huống khó khăn.
- Mở rộng ứng dụng: Whisper có thể được tích hợp vào nhiều ứng dụng khác nhau như dịch vụ thoại tự động, phần mềm phụ đề, công cụ trợ lý ảo, và dịch thuật ngôn ngữ.
Ứng dụng của Whisper:
- Trợ lý ảo: Whisper giúp các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant, và Alexa cải thiện khả năng nhận diện giọng nói và phản hồi chính xác hơn.
- Chuyển văn bản tự động: Whisper có thể được sử dụng để tạo phụ đề cho video, đặc biệt là trong các video trực tuyến hoặc chương trình phát thanh.
- Dịch thuật: Whisper hỗ trợ dịch các cuộc hội thoại hoặc đoạn văn bản giữa nhiều ngôn ngữ, giúp tạo ra các dịch vụ dịch tự động chính xác hơn.
- Ứng dụng trong y tế: Whisper có thể hỗ trợ các bác sĩ hoặc nhân viên y tế trong việc ghi chú nhanh chóng từ các cuộc trò chuyện với bệnh nhân.
10. Alignment Research
- Mô tả: Dự án nghiên cứu để đảm bảo AI hoạt động phù hợp với giá trị và mục tiêu của con người.
- Ứng dụng: Đảm bảo an toàn và đạo đức trong phát triển AI.
11. MuseNet
MuseNet là một mô hình âm nhạc được phát triển bởi OpenAI, có khả năng sáng tác nhạc đa thể loại, từ cổ điển đến hiện đại. Nó sử dụng học sâu để tạo ra các tác phẩm âm nhạc có chất lượng cao, có thể kết hợp nhiều nhạc cụ khác nhau và theo các phong cách âm nhạc khác nhau.
MuseNet có thể tạo ra các bản nhạc dài, đồng thời hiểu được cấu trúc âm nhạc phức tạp và tương thích với các chủ đề âm nhạc khác nhau. Có thể thấy thì các nhạc sĩ và những người làm về nghệ thuật có thể sử dụng MuseNet để tạo ra những sản phẩm chất lượng.

12. Codex trong giáo dục
Ứng dụng Codex để dạy lập trình cho học sinh, sinh viên với giao diện tương tác.
Codex có thể hỗ trợ học sinh, sinh viên và giáo viên trong việc học lập trình, giải quyết vấn đề mã hóa và phát triển phần mềm. Nó có thể giúp giải thích các khái niệm lập trình, viết mã từ các mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên, và cung cấp ví dụ cụ thể về cách thực hiện các thuật toán hay giải quyết các bài tập lập trình.
Codex cũng có thể giúp học viên viết mã cho các dự án thực tế, tăng cường khả năng học hỏi qua thực hành và cung cấp những gợi ý cải thiện mã nguồn.
13. Economic Impacts of AI
Dự án “Economic Impacts” của OpenAI tập trung vào nghiên cứu và phân tích tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đối với nền kinh tế toàn cầu. OpenAI nghiên cứu cách các công nghệ AI, như mô hình ngôn ngữ và học sâu, có thể làm thay đổi thị trường lao động, năng suất, và cấu trúc kinh tế.
Dự án này cung cấp cái nhìn về các cơ hội và thách thức mà AI mang lại, bao gồm việc tạo ra công việc mới, nhưng cũng có thể dẫn đến sự thay đổi trong các ngành nghề truyền thống và tăng cường sự bất bình đẳng nếu không có các biện pháp quản lý hợp lý.
14. AI Dungeon
AI Dungeon là một trò chơi nhập vai (RPG) được phát triển bởi Latitude, sử dụng AI để tạo ra các câu chuyện tương tác mà người chơi có thể tham gia và ảnh hưởng đến diễn biến của cốt truyện. Trò chơi này sử dụng mô hình GPT (Generative Pre-trained Transformer), do OpenAI phát triển, để sinh ra các câu chuyện độc đáo dựa trên các lựa chọn và hành động của người chơi.
15. Neural Network Interpretability
Neural Network Interpretability trong AI là nghiên cứu và phát triển các phương pháp giúp chúng ta hiểu và giải thích cách các mô hình học sâu (deep learning) hoạt động, đặc biệt là các mạng nơ-ron (neural networks). Mặc dù các mô hình này có thể đạt được hiệu suất xuất sắc trong nhiều tác vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và chơi game, chúng thường được coi là “hộp đen” vì rất khó hiểu làm thế nào chúng đưa ra quyết định.
Ứng dụng của Neural Network Interpretability:
- Y tế: Giải thích các dự đoán từ các mô hình học sâu trong chẩn đoán y tế giúp bác sĩ hiểu rõ hơn và tin tưởng vào quyết định của AI.
- Tài chính: Trong việc ra quyết định tín dụng hoặc giao dịch, giải thích cách mô hình đưa ra các quyết định có thể giúp ngăn ngừa sai sót nghiêm trọng.
- Hệ thống tự động: Đảm bảo rằng các hệ thống tự động, như xe tự lái, đưa ra các quyết định hợp lý và có thể kiểm tra khi cần thiết.
Lời kết
Qua bài viết, chúng ta đã có cái nhìn tổng quan về OpenAI, từ sứ mệnh, mục tiêu đến những dự án nổi bật mà tổ chức này đã thực hiện. OpenAI không chỉ là một trong những tổ chức tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), mà còn đang góp phần định hình tương lai công nghệ với những ứng dụng mang tính cách mạng.
Hy vọng bài viết đã mang đến cho bạn thông tin hữu ích. Bạn nghĩ sao về tiềm năng phát triển của trí tuệ nhân tạo và tương lai của OpenAI? Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn trong phần bình luận bên dưới. Chúng tôi rất mong được lắng nghe ý kiến của bạn!
Đăng ký nhận newsletter
Đón đọc các tin tức và thủ thuật mới nhất từ bản tin của Digital Marketing Việt Nam qua email