Model đa phương thức: khi AI đọc được ảnh, âm thanh và video
Anh Phát quản lý một phòng khám nha khoa có hàng chục nghìn phiếu khám và hoá đơn giấy tích luỹ qua nhiều năm, nằm chất đống trong kho vì chưa ai có thời gian nhập tay vào hệ thống, cho đến ngày anh thử chụp vài chục tấm ảnh phiếu khám rồi đưa thẳng vào AI và nhận lại bảng dữ liệu đã được trích xuất gần như chính xác hoàn toàn chỉ sau vài phút — lúc đó anh mới nhận ra kho dữ liệu "chết" mà phòng khám giữ suốt bao năm hoá ra vẫn có thể sống lại chỉ nhờ một năng lực AI mà anh chưa từng nghĩ tới.
Rất nhiều doanh nghiệp Việt Nam đang ở tình cảnh giống anh Phát: dữ liệu quý giá nhất lại không nằm ở dạng văn bản gõ sẵn mà nằm ở ảnh chụp chứng từ, file ghi âm cuộc gọi hay video hướng dẫn, và phần lớn vẫn tưởng AI chỉ đọc được chữ. Bài này sẽ giúp bạn hiểu model đa phương thức là gì, năng lực thực tế hiện có tới đâu với dữ liệu tiếng Việt, và những bài toán nên thử trước để không lãng phí kho dữ liệu đang có sẵn trong tay.
Model đa phương thức là gì
Model đa phương thức, hay multimodal model, là loại AI có thể xử lý cùng lúc nhiều dạng dữ liệu khác nhau — không chỉ văn bản mà còn cả hình ảnh, âm thanh và ở một số dòng model mới còn cả video ngắn — trong cùng một cuộc trò chuyện. Thay vì phải dùng riêng một công cụ chuyển ảnh thành chữ, một công cụ chuyển giọng nói thành văn bản rồi mới đưa kết quả vào AI xử lý tiếp, model đa phương thức cho phép bạn đưa thẳng ảnh chụp, file ghi âm hay video vào và nhận câu trả lời ngay trong một bước, giúp quy trình gọn hơn hẳn và giảm sai sót phát sinh ở các bước trung gian.
Ba năng lực đa phương thức hữu ích nhất cho doanh nghiệp
Đọc và trích xuất từ ảnh
Với ảnh chụp hoá đơn, phiếu khám, danh thiếp hay biểu mẫu viết tay, model đa phương thức có thể "nhìn" và trích xuất trực tiếp thành dữ liệu có cấu trúc — tên, ngày tháng, số tiền, mã sản phẩm — mà không cần qua công cụ OCR riêng biệt. Với chữ in rõ ràng, độ chính xác hiện đã ở mức rất đáng tin cậy; nhưng với chữ viết tay tiếng Việt có dấu hoặc ảnh chụp mờ, nghiêng, độ chính xác vẫn có thể giảm đáng kể, nên bạn nên luôn có bước người kiểm tra lại trước khi đưa dữ liệu trích xuất vào hệ thống chính thức, đặc biệt với những con số quan trọng như số tiền trên hoá đơn.
Nghe và hiểu âm thanh
Với file ghi âm cuộc gọi, cuộc họp hay hội thảo, model đa phương thức có thể nghe trực tiếp và trả lời câu hỏi về nội dung, tóm tắt hoặc trích xuất các điểm chính mà không cần bước chuyển giọng nói thành văn bản riêng trước đó. Đây là năng lực đặc biệt hữu ích với tổng đài chăm sóc khách hàng hay đội bán hàng cần rà soát nhanh hàng trăm cuộc gọi mỗi tuần để tìm ra các điểm khách hàng phàn nàn nhiều nhất mà không phải nghe lại thủ công từng cuộc.
Hiểu nội dung video ngắn
Với video ngắn như clip hướng dẫn sử dụng sản phẩm hay video quảng cáo của đối thủ, một số model mới đã có thể "xem" và mô tả lại nội dung theo từng khung hình, giúp ích cho việc kiểm duyệt nội dung hàng loạt hay phân tích xu hướng nhanh hơn nhiều so với xem thủ công. Tuy vậy, năng lực này vẫn còn khá mới và giới hạn về độ dài video được hỗ trợ, nên nên thử nghiệm kỹ trên video thật của bạn trước khi triển khai ở quy mô lớn.
Độ chính xác thực tế với dữ liệu tiếng Việt
Tuy năng lực đa phương thức nghe rất ấn tượng trên các bài demo quốc tế, nhưng độ chính xác thật với dữ liệu tiếng Việt — nhất là chữ viết tay có dấu, giọng nói địa phương có phương ngữ vùng miền, hay biểu mẫu tự thiết kế không theo chuẩn — vẫn thường thấp hơn hẳn so với dữ liệu tiếng Anh chuẩn mực trên các bài kiểm thử công bố. Chính vì vậy, thay vì tin ngay vào con số benchmark chung, bạn nên tự chạy thử trên chính một tập mẫu nhỏ dữ liệu thật của công ty mình — vài chục ảnh hoá đơn thật, vài đoạn ghi âm giọng địa phương thật — rồi tự chấm điểm độ chính xác trước khi quyết định triển khai ở quy mô lớn.
- Ảnh chụp rõ, ánh sáng tốt cho độ chính xác cao hơn hẳn ảnh mờ, nghiêng hay chụp ngược sáng, nên đầu tư một khâu chụp ảnh chuẩn hoá sẽ giúp tiết kiệm công sửa lỗi về sau.
- Âm thanh ít tạp âm giúp model nghe chính xác hơn nhiều so với ghi âm trong môi trường ồn như quán ăn hay ngoài đường.
- Biểu mẫu càng chuẩn hoá càng dễ trích xuất đúng, nên nếu có thể, hãy thống nhất một mẫu hoá đơn hay phiếu khám chung trước khi số hoá hàng loạt…
Đặc biệt, một cách kiểm chứng nhanh trước khi tin tưởng hoàn toàn vào kết quả trích xuất là luôn yêu cầu AI trả về kèm mức độ tự tin hoặc trích dẫn lại vùng ảnh gốc tương ứng với mỗi trường dữ liệu, để bạn dễ dàng rà soát nhanh những trường có khả năng sai cao mà không phải kiểm tra lại toàn bộ từ đầu.
Chọn đúng model cho đúng bài toán đa phương thức
Không phải model nào cũng mạnh như nhau ở cả ba năng lực ảnh, âm thanh và video — một số model chuyên sâu về đọc hiểu tài liệu ảnh nhưng lại hạn chế về xử lý âm thanh dài, trong khi một số khác lại ngược lại, nên việc chọn đúng nhà cung cấp cho đúng loại dữ liệu bạn có nhiều nhất sẽ quan trọng hơn việc chạy theo cái tên đang được nhắc tới nhiều nhất. Bài So sánh các nhà cung cấp model AI lớn: chọn theo nhu cầu nào có bảng đối chiếu năng lực đa phương thức giữa các nhà cung cấp lớn để bạn dễ chọn hơn.
Ngoài ra, trước khi tin tưởng hoàn toàn vào bất kỳ con số hiệu năng nào được quảng cáo, bạn cũng nên biết cách đọc đúng các bài kiểm thử công khai để không bị số liệu đẹp trên giấy đánh lừa — bài Đọc benchmark AI thế nào để không bị số liệu đẹp đánh lừa sẽ giúp bạn có góc nhìn tỉnh táo hơn trước khi quyết định.
Nếu bạn vẫn đang ở bước đầu làm quen với các khái niệm AI model nói chung, bài AI Model là gì và doanh nghiệp nên chọn model nào cho công việc sẽ cho bạn nền tảng đầy đủ hơn trước khi đi sâu vào từng năng lực riêng lẻ như đa phương thức.
Thử tưởng tượng mà xem, cả một kho hồ sơ giấy tưởng như bỏ đi bỗng trở thành dữ liệu sống có thể tra cứu và phân tích chỉ trong vài ngày số hoá — đó chính là phần thưởng lớn nhất đang chờ những doanh nghiệp chịu khó thử nghiệm sớm với năng lực đa phương thức, và biết đâu chính công ty bạn cũng đang ngồi trên một kho báu tương tự như phòng khám của anh Phát mà chưa kịp khai thác đấy!