Tại sao các công cụ tìm kiếm AI không thể thay thế Google?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tiến dần đến lĩnh vực tìm kiếm (hoặc ít nhất chúng đang được cho là vậy). Việc các công cụ như ChatGPT, Google Gemini và Microsoft Copilot lần lượt xuất hiện khiến nhiều người tin rằng chúng sẽ thay thế Google. Thế nhưng, liệu điều này có thể xảy ra nếu thử xét đến câu chuyện công cụ tìm kiếm thực sự là gì và cách mà mọi người thực sự sử dụng chúng?

Bài viết được biên tập từ quan điểm của tác giả David Pierce trong bài “Here’s why AI search engines really can’t kill Google” đăng trên The Verge.

Chúng ta thường nói về Google như một công cụ nghiên cứu, nhưng trong thực tế, nó được yêu cầu làm bất cứ điều gì về mọi thứ mà người ta có thể nghĩ đến, chuyện này diễn ra hàng tỷ lần mỗi ngày. Vấn đề thực sự mà những công cụ muốn thay thế Google phải đối diện không phải là việc mang đến thông tin tốt như thế nào, mà là có thể làm tốt được mọi thứ mà Google đang làm tốt hay không.

Tác giả bài viết đã thực hiện một bài “kiểm tra” bằng cách sử dụng danh sách các câu hỏi được tìm kiếm nhiều nhất và mới nhất theo nghiên cứu SEO của Ahrefs, sau đó mang đi hỏi nhiều công cụ AI khác nhau. Kết thúc bài kiểm tra, ông nhận thấy trong một số trường hợp, các bot dựa trên mô hình ngôn ngữ (language model) này thực sự hữu ích hơn một trang kết quả của Google. Nhưng trong hầu hết các trường hợp, ông đã phát hiện ra những khó khăn mà AI hay bất cứ điều gì khác phải đối diện nếu muốn thay thế được vị trí của Google khi xem xét đến 3 kiểu truy vấn phổ biến dưới đây.

Truy vấn điều hướng (navigational query)

Những người làm việc trong lĩnh vực tìm kiếm thường nói rằng có ba loại truy vấn cơ bản. Đầu tiên và phổ biến nhất là truy vấn điều hướng, đó là khi mọi người gõ tên một trang web để đến trang web đó. Hầu hết các truy vấn hàng đầu trên Google, từ “youtube” đến “wordle” hay “yahoo mail” đều là các truy vấn điều hướng. Trên thực tế, đây là công việc chính của một công cụ tìm kiếm: đưa bạn đến một trang web.

Nguồn: Ảnh chụp màn hình

Đối với các truy vấn điều hướng, công cụ tìm kiếm AI đều không thể tốt bằng Google. Khi thực hiện một truy vấn điều hướng trên Google, thường thì kết quả đầu tiên sẽ chính là điều bạn đang tìm kiếm, điều này nhanh chóng và hiếm khi sai. Ngược lại, các bot AI thường phải “suy nghĩ” một vài giây và sau đó cung cấp một số thông tin, chẳng hạn như công ty Amazon là công ty gì, trong khi tất cả những gì bạn đang muốn chỉ là một liên kết. Và một số thậm chí còn không liên kết đến trang amazon.com.

“Tôi không ghét việc có nhiều thông tin bổ sung, nhưng tôi ghét việc các công cụ AI này mất quá nhiều thời gian để đưa cho tôi những gì tôi cần. Chờ đợi 10 giây để có ba đoạn văn bản được tạo ra về Home Depot không phải là câu trả lời tôi cần, tôi chỉ muốn một liên kết đến Home Depot. Google luôn thắng trong cuộc đua đó”, tác giả nói.

Nguồn: Ảnh chụp màn hình

Truy vấn thông tin (information query)

Loại tìm kiếm phổ biến tiếp theo là truy vấn thông tin: bạn muốn biết một cái gì đó cụ thể và có một câu trả lời duy nhất, chẳng hạn như “điểm số NFL”, “mấy giờ” hay “thời tiết”.

Với lần thử nghiệm này, các kết quả rất đa dạng. Đối với thông tin có tính chất thời gian thực như điểm số thể thao, không phải công cụ tìm kiếm AI nào cũng đáng tin cậy: Copilot thường đúng nhưng You.com và Perplexity lại thường cung cấp thông tin cũ. Trong khi đó, Google không chỉ đưa ra thông tin chính xác mà còn hiện ra một widget với các thống kê và thông tin bổ sung, điều này tốt hơn so với các công cụ AI khác.

Perplexity thường cung cấp thông tin cũ đối với thông tin có tính chất thời gian thực như điểm số thể thao.
Nguồn: The Verge

Khi tìm kiếm thông tin cơ bản như “một năm có bao nhiêu tuần” hoặc “ngày của mẹ là ngày nào”, các công cụ đều đưa ra được thông tin chính xác. Trong nhiều trường hợp, câu trả lời từ AI hơn còn có thêm một chút nội dung ngữ cảnh hữu ích. Chẳng hạn như nếu hỏi một năm có bao nhiêu tuần, nếu Google chỉ đưa ra một con số, You.com có thể giải thích thêm rằng thực tế là có 52 tuần và một ngày, cộng thêm một ngày trong năm nhuận. Perplexity thì trả lời một năm thường có 52 tuần, và một năm nhuận là 52 tuần và một ngày.

Tuy nhiên, có một dạng “con” của truy vấn thông tin mà các công cụ AI đôi lúc lại cho ra kết quả tốt hơn, tác giả gọi là Buried Information Queries (truy vấn thông tin chôn giấu). Lấy ví dụ về một truy vấn rất phổ biến, “cách chụp ảnh màn hình trên máy Mac”. Điều người dùng tìm kiếm thật ra rất đơn giản, chẳng hạn như ấn tổ hợp phím Cmd-Shift-3 để chụp toàn bộ màn hình, hoặc Cmd-Shift-4 để chụp một phần, thế nhưng vấn đề là thông tin mà người dùng đang tìm kiếm bị ẩn dưới vô vàn quảng cáo và “rác SEO”. Trong khi tất cả các công cụ AI mà tác giả đã thử nghiệm, bao gồm cả Search Generative Experience của Google có thể giúp người dùng dễ dàng lấy được thông tin đó một cách trực tiếp.

Nguồn: The Verge

Truy vấn khám phá (exploration query)

Chính thử nghiệm trên đã đưa tác giả đến loại tìm kiếm thứ ba của Google: truy vấn khám phá. Đây là những câu hỏi không có một câu trả lời duy nhất, mà thay vào đó là sự bắt đầu của quá trình học hỏi, những thắc mắc phổ biến như “cách buộc cà vạt”, “tại sao máy cưa xích được phát minh” và “tiktok là gì” đều được tính là các truy vấn khám phá.

Nếu bạn từng tìm kiếm tên của một nhạc sĩ bạn vừa tình cờ nghe qua hoặc các thông tin như “có gì để làm ở Helena, Montana”, “lịch sử của NASA”, thì đó là lúc bạn đang “khám phá”. Theo thứ hạng, đây không phải là những truy vấn chính mà mọi người sử dụng khi tìm kiếm Google. Nhưng đây cũng chính là những khoảnh khắc mà các công cụ tìm kiếm AI có thể tỏa sáng.

Khi hỏi “Tại sao máy cưa xích được phát minh?”, Copilot có thể đưa ra một câu trả lời phức tạp về nguồn gốc xuất phát từ lĩnh vực y học của chúng, trước khi mô tả về sự tiến hóa công nghệ. Copilot cũng cung cấp những liên kết khác để người dùng có thể đọc thêm. Perplexity đưa ra một câu trả lời ngắn gọn hơn, nhưng cũng bao gồm một số hình ảnh thú vị về các máy cưa xích cũ và một liên kết đến video giải thích trên YouTube về chủ đề đó. Kết quả của Google bao gồm nhiều liên kết giống nhau, nhưng không làm được công việc tổng hợp, ngay cả generative search cũng chỉ có thể đưa ra những kiến thức cơ bản nhất.

Nguồn: Ảnh chụp màn hình

Một điểm thú vị khác nữa của các công cụ tìm kiếm AI đó là cung cấp nguồn tài liệu tham khảo. Perplexity, You.com và các công cụ khác đang dần dần cải thiện tính năng liên kết đến thông tin nguồn. Điều đó có nghĩa là khi người dùng bắt gặp bất kì một thông tin nào đó và thấy hứng thú về nó, họ có thể đi thẳng đến nơi xuất phát của thông tin đó.

Một trong những trải nghiệm thực sự làm tác giả mở rộng tầm nhìn khi thực hiện thử nghiệm này là thử tìm kiếm câu hỏi được gõ nhiều nhất trên Google: “Xem gì hôm nay”. Google có một thiết kế trang cụ thể cho câu hỏi này, với các mục đề xuất hàng đầu, các phim và chương trình được ưa chuộng, gợi ý dành cho từng cá nhân hay các lựa chọn theo thể loại.

Nguồn: Ảnh chụp màn hình

Không có một công cụ tìm kiếm AI nào làm được tốt như vậy: Copilot liệt kê năm bộ phim phổ biến; Perplexity đưa ra một số lựa chọn ngẫu nhiên; You.com đưa ra một số thông tin lỗi thời và đề xuất xem “14 bộ phim gốc Netflix tốt nhất” mà không nói đó là những bộ phim nào. Có thể thấy, Google thật sự đã thiết kế được một giao diện đặc biệt thân thiện với người dùng để trả lời cho họ những điều như thế này, thứ mà một công cụ tìm kiếm AI với giao diện trò chuyện tự động không thể làm được.

Nguồn: Ảnh chụp màn hình

Kết

Quả thật, tính đến thời điểm hiện tại, với một số thao tác tìm kiếm, AI có thể được xem là một công cụ tốt hơn so với công nghệ tìm kiếm của những thập kỷ trước. Thế nhưng, các công cụ tìm kiếm hiện đại đã giống như một hệ điều hành thu nhỏ. Chúng có thể trả lời trực tiếp các câu hỏi, do chúng có máy tính và bộ chuyển đổi, chúng có thể chọn chuyến bay và tất cả các loại công cụ khác tích hợp ngay trong đó, đưa người dùng đến nơi họ muốn chỉ với một hoặc hai cú nhấp chuột.

Mục tiêu của hầu hết các truy vấn tìm kiếm, không phải lúc nào cũng là để khám phá thông tin. Đôi lúc, thứ mà người dùng cần là một liên kết, sau đó họ sẽ nhanh chóng thoát ra. Hiện tại, những hệ thống dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vẫn còn quá chậm để cạnh tranh với Google.

Nhiều người tin rằng AI có thể giúp các công cụ tìm kiếm hiểu câu hỏi và xử lý thông tin tốt hơn. Điều này dường như là hiển nhiên trong ngành công nghiệp AI tại thời điểm hiện tại. Thế nhưng sẽ ra sao nếu Google có thể thiết lập lại trang kết quả, cách trình bày, cách tóm tắt và hiển thị thông tin. Và việc này lại xảy ra nhanh hơn so với hành trình các công ty về AI có thể biến chatbot của họ thành các công cụ phức tạp và đa diện? Có lẽ, cho đến hiện tại, để hạ gục Google, vẫn sẽ cần nhiều hơn chỉ một chatbot.

Theo Phố Hương / Brands Vietnam
* Nguồn: The Verge