Tác Động Toàn Diện của Trí Tuệ Nhân Tạo Đến Hành Vi Tìm Kiếm Thông Tin của Người Dùng

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã tái định hình một cách sâu sắc hành vi tìm kiếm thông tin của người dùng, chuyển đổi từ các truy vấn dựa trên từ khóa truyền thống sang những tương tác tự nhiên, đàm thoại và đa phương thức. Sự tích hợp các công nghệ AI nền tảng như Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), Học máy (ML), Học sâu (DL), Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và AI đa phương thức đã cho phép các công cụ tìm kiếm như Google và Bing cung cấp các câu trả lời trực tiếp, tóm tắt nội dung và cá nhân hóa kết quả một cách chưa từng có. Điều này mang lại hiệu quả và mức độ liên quan cao hơn cho người dùng. Tuy nhiên, sự chuyển đổi này cũng đi kèm với những thách thức đáng kể về độ chính xác của thông tin, tính thiên vị trong thuật toán, quyền riêng tư dữ liệu và tác động đến hệ sinh thái nội dung trực tuyến. Tương lai của tìm kiếm được dự đoán sẽ tiếp tục phát triển theo hướng các tác nhân AI chủ động và trải nghiệm siêu cá nhân hóa, đòi hỏi sự phát triển có trách nhiệm và sự thích nghi từ tất cả các bên liên quan.

1. Giới thiệu: Kỷ nguyên mới của Tìm kiếm thông tin với AI

Trong lịch sử, các công cụ tìm kiếm hoạt động chủ yếu dựa trên việc khớp từ khóa và lập chỉ mục nội dung. Tuy nhiên, sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các tiến bộ trong học máy (ML), học sâu (DL) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), đã thay đổi hoàn toàn mô hình này. AI hiện là một động lực then chốt trong tiếp thị kỹ thuật số và truy xuất thông tin, cho phép các công cụ tìm kiếm hàng đầu như Google và Bing nâng cao độ chính xác và mức độ liên quan của kết quả.  

Quá trình tích hợp AI vào tìm kiếm diễn ra dần dần nhưng đang tăng tốc đáng kể, chuyển từ những cải tiến thuật toán cơ bản sang AI đàm thoại tinh vi. Sundar Pichai, Giám đốc điều hành của Google, từ lâu đã ủng hộ AI tạo sinh và thúc đẩy việc tích hợp nó vào các dịch vụ tìm kiếm cốt lõi. Sự xuất hiện của các công cụ chatbot AI mạnh mẽ như ChatGPT, Grok và DeepSeek đã tạo ra áp lực cạnh tranh đáng kể, khiến Google phải đẩy nhanh nỗ lực tích hợp AI để duy trì sự tương tác của người dùng. Sự cạnh tranh này không chỉ thúc đẩy tiến bộ công nghệ mà còn phản ánh nhu cầu cấp thiết của các công ty công nghệ lớn nhằm giữ chân người dùng đang tìm kiếm các câu trả lời trực tiếp và đàm thoại hơn. Điều này cho thấy rằng tốc độ tích hợp AI nhanh chóng vào tìm kiếm không chỉ do tiến bộ công nghệ mà còn bị ảnh hưởng đáng kể bởi áp lực thị trường và nhu cầu giữ chân người dùng.  

Báo cáo này nhằm mục đích phân tích tác động đa diện của AI đối với hành vi tìm kiếm thông tin của người dùng, đặc biệt là cách AI đã thay đổi phương pháp tương tác của người dùng, bản chất của kết quả tìm kiếm, hiệu quả và độ chính xác của việc truy xuất thông tin, cũng như những thách thức liên quan. Báo cáo sẽ bao gồm các nền tảng tìm kiếm hàng đầu như Google và Bing, đồng thời khám phá các xu hướng tương lai.

2. Các Công nghệ AI Nền tảng Thay đổi Tìm kiếm

Sự chuyển đổi trong tìm kiếm thông tin được thúc đẩy bởi một loạt các công nghệ AI tiên tiến, mỗi công nghệ đóng góp vào khả năng hiểu và phản hồi các truy vấn của người dùng một cách thông minh hơn.

2.1. Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và các mô hình (BERT, MUM)

Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực liên quan đến sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ tự nhiên của con người, với mục tiêu cho phép máy tính “hiểu” nội dung của tài liệu, bao gồm cả những sắc thái ngữ cảnh của ngôn ngữ trong đó. NLP là nền tảng cho tìm kiếm hiện đại, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích từ khóa ngữ nghĩa, tối ưu hóa nội dung theo ngữ cảnh, phân tích cảm xúc và tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói. Nó giúp cải thiện khả năng hiểu và tối ưu hóa nội dung theo ngữ cảnh, từ đó nâng cao hiệu quả SEO.  

Google đã giới thiệu BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) vào cuối năm 2019. Đây là một kỹ thuật NLP dựa trên học máy và mạng nơ-ron, được thiết kế để cải thiện đáng kể khả năng của Google trong việc hiểu ý nghĩa của các truy vấn tìm kiếm bằng cách xem xét ngữ cảnh của các từ từ cả hai phía. Điều này đánh dấu một bước tiến lớn, giúp Google Tìm kiếm hiểu rõ hơn ý định thực sự đằng sau các truy vấn của người dùng, thay vì chỉ đơn thuần khớp từ khóa một cách máy móc như trước đây. Thay vì đọc từng từ một cách riêng lẻ, BERT hiểu mối quan hệ giữa các từ trong cả câu, bao gồm các từ đứng trước và sau, giúp Google xếp hạng kết quả dựa trên mức độ phù hợp với nhu cầu của người dùng. Sự thay đổi này cho thấy một sự chuyển dịch sâu sắc trong triết lý công cụ tìm kiếm từ cách tiếp cận từ vựng (khớp từ) sang cách tiếp cận ngữ nghĩa (hiểu ý nghĩa và ý định). Đối với người dùng, điều này có nghĩa là kết quả tìm kiếm sẽ phù hợp hơn ngay cả đối với các truy vấn được diễn đạt mơ hồ hoặc theo kiểu đàm thoại. Đối với những người tạo nội dung, điều này đòi hỏi phải tập trung vào ngôn ngữ tự nhiên, nội dung toàn diện và ý định của người dùng thay vì chỉ nhồi nhét từ khóa.  

Google MUM (Multitask Unified Model) là một mô hình hợp nhất đa nhiệm tiên tiến, được thiết kế để tìm kiếm trên internet bằng các ngôn ngữ khác nhau và thông qua hình ảnh nhằm tìm câu trả lời cho các câu hỏi phức tạp không có câu trả lời trực tiếp. Mục tiêu của MUM là giảm số lượng truy vấn tìm kiếm trung bình (hiện là 8 lần) cần thiết để giải quyết các câu hỏi phức tạp bằng cách dự đoán nhu cầu của người dùng. MUM hiểu 75 ngôn ngữ khác nhau và có thể tổng hợp thông tin từ nhiều định dạng nội dung, bao gồm hình ảnh, video và podcast, mang lại trải nghiệm tìm kiếm toàn diện. Việc MUM có khả năng hiểu và cung cấp các giải pháp không chỉ dựa trên nội dung văn bản mà còn giải thích hình ảnh, video và podcast theo cách chưa từng có cho thấy một sự mở rộng đáng kể trong khả năng hiểu của tìm kiếm. Điều này hàm ý rằng tìm kiếm không còn bị giới hạn trong văn bản. Người dùng có thể mong đợi tìm kiếm và nhận kết quả dưới nhiều định dạng khác nhau (văn bản, hình ảnh, giọng nói, video), dẫn đến trải nghiệm truy xuất thông tin phong phú, trực quan và toàn diện hơn.  

2.2. Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) trong cá nhân hóa và xếp hạng

Học máy (ML) là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép các hệ thống máy tính tự học và cải thiện từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Trong tìm kiếm, các thuật toán ML phân tích dữ liệu lịch sử và hành vi người dùng để dự đoán sở thích, tối ưu hóa chiến lược SEO và cải thiện mức độ liên quan của kết quả. RankBrain, một thuật toán ML của Google, là ví dụ điển hình, giúp hiểu các truy vấn tìm kiếm phức tạp và mới bằng cách học hỏi từ tương tác của người dùng và cách họ tương tác với kết quả tìm kiếm.  

Học sâu (DL) là một tập hợp con của Học máy, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp để phân tích và học hỏi từ lượng dữ liệu lớn, phức tạp. Không giống như ML truyền thống, DL có khả năng tự động trích xuất các tính năng và mẫu từ dữ liệu, dẫn đến độ chính xác cao hơn trong các nhiệm vụ như dự đoán và phân loại. Các thuật toán DL rất quan trọng để hiểu ngữ cảnh trong các truy vấn tìm kiếm và cá nhân hóa kết quả, như được thấy trong việc Bing AI sử dụng học sâu để phân tích và hiểu ngữ cảnh của các truy vấn tìm kiếm. ML và DL đã chuyển đổi tìm kiếm từ một hệ thống truy xuất thông tin thụ động thành một hệ thống chủ động và dự đoán hơn. Bằng cách liên tục học hỏi từ hành vi người dùng và các tập dữ liệu khổng lồ, các công nghệ này cho phép các công cụ tìm kiếm dự đoán nhu cầu của người dùng, cá nhân hóa kết quả với độ chính xác ngày càng cao và thậm chí đề xuất các truy vấn hoặc nội dung mới, làm cho trải nghiệm tìm kiếm trực quan và phù hợp hơn đáng kể.  

2.3. Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và AI tạo sinh

Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) là các mô hình AI khổng lồ có khả năng xử lý hàng tỷ tham số, được sử dụng cho AI tạo sinh để tạo nội dung dựa trên các lời nhắc bằng ngôn ngữ con người. Chúng đóng vai trò là cơ chế nền tảng giữa người dùng và các mô hình AI, cho phép hệ thống hiểu các lời nhắc của người dùng và cung cấp nội dung phù hợp.  

AI tạo sinh là một ứng dụng chính của LLM, cho phép tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh và video. “Chế độ AI” và “AI Overviews” của Google là những ví dụ về AI tạo sinh cung cấp các câu trả lời trực tiếp, tóm tắt, thay đổi trang kết quả tìm kiếm. Bing AI cũng hỗ trợ các khả năng tạo sinh, bao gồm tạo nội dung và hình ảnh sống động. Điều này thể hiện một sự thay đổi mô hình từ việc các công cụ tìm kiếm chỉ lập chỉ mục và truy xuất các trang web hiện có sang việc chủ động tạo và tổng hợp thông tin để trực tiếp trả lời các truy vấn của người dùng. Điều này thay đổi cơ bản tương tác của người dùng từ việc duyệt danh sách các liên kết sang việc nhận một phản hồi trực tiếp, được chọn lọc, có khả năng giảm nhu cầu nhấp vào các trang web bên ngoài.  

2.4. Tìm kiếm đa phương thức (Multimodal AI)

AI đa phương thức đề cập đến các mô hình AI có khả năng xử lý và tích hợp thông tin từ nhiều phương thức đồng thời, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Điều này cho phép AI hiểu và tương tác với thế giới một cách toàn diện hơn, tương tự như nhận thức của con người. Trong tìm kiếm, điều này cho phép các công cụ tìm kiếm hiểu các truy vấn và cung cấp kết quả kết hợp các loại dữ liệu khác nhau. Các ví dụ bao gồm chú thích hình ảnh (tạo mô tả ngôn ngữ tự nhiên cho dữ liệu hình ảnh), trả lời câu hỏi trực quan (VQA) (trả lời các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên dựa trên nội dung hình ảnh) và truy xuất hình ảnh-văn bản (khớp các truy vấn văn bản với hình ảnh liên quan). Chế độ AI của Google cho phép người dùng đặt câu hỏi bằng văn bản, giọng nói hoặc hình ảnh, thể hiện sự tương tác đa phương thức. Việc tích hợp AI đa phương thức cho thấy một bước tiến tới việc làm cho tìm kiếm phù hợp hơn với cách con người tự nhiên nhận thức và tương tác với thế giới. Người dùng không còn bị giới hạn trong việc gõ từ khóa; họ có thể nói, hiển thị hình ảnh hoặc thậm chí kết hợp các phương thức này. Điều này làm cho tìm kiếm dễ tiếp cận hơn, trực quan hơn và hiệu quả hơn, đặc biệt đối với các truy vấn phức tạp hoặc trực quan.  

3. AI Đã Thay Đổi Cách Người Dùng Tương Tác và Đặt Câu Hỏi

AI đã thay đổi đáng kể cách người dùng tương tác với các công cụ tìm kiếm, chuyển từ các truy vấn đơn giản sang các tương tác phức tạp và tự nhiên hơn.

3.1. Chuyển đổi từ từ khóa sang ngôn ngữ tự nhiên và hội thoại

Thay vì các tìm kiếm dựa trên từ khóa truyền thống, người dùng giờ đây có thể tương tác với các công cụ tìm kiếm như thể đang trò chuyện với một chuyên gia. “Chế độ AI” của Google cho phép người dùng đặt câu hỏi và nhận câu trả lời từ AI, đồng thời tiếp tục cuộc trò chuyện với các câu hỏi tiếp theo, khám phá các chủ đề chi tiết hơn. Tính năng này hiện đang ở trong Search Labs và khả dụng bằng tiếng Anh cho người dùng từ 18 tuổi trở lên ở các khu vực được chọn. Bing AI cũng cung cấp tính năng trò chuyện, cho phép người dùng tương tác đàm thoại để nhận câu trả lời và hỗ trợ trong nhiều tình huống khác nhau, mang lại trải nghiệm tương tác tự nhiên và linh hoạt hơn. Khả năng đàm thoại này là phản ứng trực tiếp trước sự trỗi dậy của các chatbot như ChatGPT, vốn đã dẫn đến sự sụt giảm người dùng Google truyền thống.  

AI đã thúc đẩy đáng kể khả năng tìm kiếm bằng giọng nói. Người dùng hiện có thể sử dụng giọng nói của mình để tìm kiếm trên Google, đặt các câu hỏi như “Chỉ đường đến Co. opmart” hoặc “Quán cà phê gần nhất là ở đâu?”. Tìm kiếm bằng giọng nói nhanh hơn đáng kể so với gõ phím (trung bình 150 từ mỗi phút so với 30 từ mỗi phút khi gõ) và thuận tiện hơn, giúp tránh các chấn thương do căng thẳng lặp lại. Nó hỗ trợ hơn 300 ngôn ngữ và nhiều ngôn ngữ khác nhau.  

AI cũng cho phép người dùng tìm kiếm bằng hình ảnh, bằng cách tải lên ảnh hiện có hoặc chụp ảnh mới. Google Ống kính cho phép người dùng tìm hiểu thêm về các vật thể xung quanh họ bằng cách chỉ cần hướng máy ảnh, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tìm kiếm trực quan thông tin hoặc hình ảnh tương tự. AI Lens Finder và các công cụ tương tự cho phép người dùng tìm thấy các hình ảnh liên quan trực tuyến bằng cách tải lên một bức ảnh, cung cấp khả năng tìm kiếm hình ảnh ngược thông minh. Sự chuyển đổi từ từ khóa sang ngôn ngữ tự nhiên và sự ra đời của tìm kiếm bằng giọng nói và hình ảnh đã dân chủ hóa việc tìm kiếm thông tin. Tìm kiếm từ khóa truyền thống thường yêu cầu người dùng phải suy nghĩ như một cỗ máy, chia nhỏ truy vấn của họ thành các thuật ngữ cụ thể. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép người dùng đặt câu hỏi như họ sẽ hỏi một người khác. Tìm kiếm bằng giọng nói được ghi nhận là nhanh hơn và thuận tiện hơn, thậm chí giúp tránh các chấn thương do gõ phím. Tìm kiếm bằng hình ảnh cho phép truy vấn dựa trên đầu vào trực quan, điều này có thể trực quan hơn đối với một số loại thông tin. Xu hướng này làm cho việc truy xuất thông tin dễ tiếp cận hơn đối với nhiều đối tượng người dùng hơn, bao gồm những người ít am hiểu công nghệ, những người có hạn chế về thể chất hoặc những người ở trong môi trường mà việc gõ phím không thuận tiện.  

3.2. Thay đổi trong định dạng và loại kết quả nhận được

Tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI giờ đây thường cung cấp các câu trả lời tổng hợp và tóm tắt trực tiếp, được gọi là “AI Overviews” (Google) hoặc “Chế độ AI” (Google) và “AI Chat” (Bing). Điều này có nghĩa là người dùng có thể nhận được câu trả lời toàn diện ngay lập tức mà không cần nhấp vào nhiều liên kết. Trải nghiệm Tạo sinh Tìm kiếm (SGE) của Google, hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm, nhằm mục đích giải quyết các truy vấn phức tạp mà trước đây yêu cầu nhiều lần tìm kiếm (trung bình 8 lần tìm kiếm) bằng cách cung cấp các câu trả lời do AI tạo ra trực tiếp trên Trang Kết quả Công cụ Tìm kiếm (SERP). Các câu trả lời do AI tạo ra này thường được trình bày kèm theo các liên kết đến các nguồn gốc để xác minh và khám phá sâu hơn, cho phép người dùng tìm hiểu sâu hơn về chủ đề.  

AI phân tích dữ liệu người dùng trong quá khứ, bao gồm lịch sử tìm kiếm, hành vi duyệt web, lịch sử mua hàng, tương tác trên mạng xã hội, vị trí và thông tin nhân khẩu học, để cá nhân hóa kết quả tìm kiếm và đề xuất nội dung. Việc thu thập dữ liệu toàn diện này cho phép AI hiểu danh tính, hành vi, nhu cầu và sở thích của từng cá nhân. Sự cá nhân hóa này mở rộng đến việc đề xuất sản phẩm, khuyến mãi và thậm chí điều chỉnh giao diện người dùng, nhằm mục đích tăng sự hài lòng của người dùng và tỷ lệ chuyển đổi bằng cách cung cấp các ưu đãi có liên quan cao. “Chế độ AI” của Google ngày càng cung cấp các đề xuất truy vấn được cá nhân hóa dựa trên lịch sử tìm kiếm của người dùng, giúp người dùng tận dụng tối đa tiềm năng của phần mềm.  

Mặc dù cá nhân hóa nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách cung cấp các kết quả có liên quan cao, nhưng nó cũng đặt ra những lo ngại đáng kể về quyền riêng tư dữ liệu và khả năng hình thành các bong bóng lọc hoặc buồng vang. Càng nhiều AI học hỏi về người dùng, mức độ tiếp xúc thông tin của họ càng được điều chỉnh (và có khả năng bị hạn chế). Điều này tạo ra sự căng thẳng giữa sự tiện lợi và bề rộng của thông tin, cũng như các cân nhắc về đạo đức xung quanh việc thu thập dữ liệu và kiểm soát của người dùng.  

AI cũng tăng cường trình bày kết quả tìm kiếm bằng cách tích hợp nhiều loại phương tiện như hình ảnh, biểu đồ và bảng, làm cho thông tin trực quan hơn và dễ hình dung và so sánh. Ví dụ, Google MUM sẽ đặc biệt chú trọng vào tiếp thị video, kiểm tra nội dung video để trích xuất dấu thời gian và cá nhân hóa các đề xuất video, cung cấp kết quả video trực tiếp và các liên kết video liên quan chặt chẽ.  

4. Tác động của AI đến Hiệu quả và Độ chính xác của Tìm kiếm

AI đã tác động sâu sắc đến cả hiệu quả và độ chính xác của tìm kiếm thông tin, mặc dù cũng đi kèm với những thách thức riêng.

4.1. Cải thiện khả năng hiểu ý định người dùng và mức độ liên quan

AI, đặc biệt là các mô hình NLP như BERT và MUM, cho phép các công cụ tìm kiếm vượt ra ngoài việc khớp từ khóa đơn giản để hiểu sâu sắc các sắc thái, ngữ cảnh và ý định thực sự của các truy vấn của người dùng, ngay cả đối với các cụm từ phức tạp hoặc mới lạ. Sự hiểu biết nâng cao này dẫn đến các kết quả tìm kiếm có liên quan hơn đáng kể, cải thiện trải nghiệm tổng thể của người dùng bằng cách cung cấp thông tin chính xác và hữu ích.  

4.2. Nâng cao hiệu quả truy xuất thông tin

Các công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng, cung cấp kết quả nhanh hơn so với các công cụ tìm kiếm truyền thống. Các tính năng như “AI Overviews” và “Chế độ AI” nhằm mục đích trả lời trực tiếp các câu hỏi phức tạp bằng cách chia chúng thành các chủ đề phụ và tìm kiếm đồng thời, giảm nhu cầu người dùng phải điều hướng nhiều liên kết và tự tổng hợp thông tin, từ đó tiết kiệm thời gian. Khả năng đặt câu hỏi tiếp theo theo kiểu đàm thoại tiếp tục hợp lý hóa quá trình tìm kiếm thông tin, cho phép người dùng khám phá các chủ đề chi tiết hơn.  

4.3. Thách thức về độ chính xác và thông tin sai lệch do AI tạo ra

Mặc dù có những tiến bộ, các câu trả lời do AI tạo ra vẫn có thể chứa thông tin không chính xác hoặc gây hiểu lầm. Google rõ ràng cảnh báo rằng “Câu trả lời của AI có thể chứa thông tin không chính xác” và khuyên người dùng nên kiểm tra thông tin quan trọng ở nhiều nơi. Các chatbot AI có tiềm năng lan truyền thông tin sai lệch hoặc gây kích động, như đã thấy với các mô hình trong quá khứ như Galactica của Meta và Tay của Microsoft, vốn đã nhanh chóng bị rút lại do tạo ra nội dung có hại. Sự lan truyền nhanh chóng của thông tin sai lệch, ngay cả khi không có AI, đã là một mối lo ngại đáng kể, và AI có thể làm trầm trọng thêm vấn đề này, khiến người dùng khó phân biệt giữa thông tin đúng và sai. Điều này cho thấy một thách thức quan trọng đối với AI trong tìm kiếm: làm thế nào để cân bằng mong muốn có được câu trả lời tổng hợp ngay lập tức với yêu cầu về độ chính xác và độ tin cậy. Điều này hàm ý rằng người dùng cần phát triển các kỹ năng đọc hiểu phương tiện mới để đánh giá thông tin do AI tạo ra một cách phê phán, và các nhà cung cấp tìm kiếm phải tiếp tục tinh chỉnh các mô hình của họ và cung cấp nguồn gốc rõ ràng cho nội dung do AI tạo ra.  

4.4. Vấn đề thiên vị (bias) trong AI tìm kiếm

Các mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu hiện có, có thể chứa các thành kiến cố hữu. Do đó, các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) có thể thừa hưởng và truyền bá những thành kiến này trong nội dung mà chúng tạo ra, dẫn đến kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử. Thành kiến có thể bắt nguồn từ các tập dữ liệu bị lệch (ví dụ: dữ liệu lịch sử ưu tiên một số nhóm nhân khẩu học nhất định), thiết kế thuật toán (nơi các thuật toán khuếch đại các thành kiến nhỏ) hoặc thành kiến của con người do các nhà phát triển và người chú thích dữ liệu đưa vào. Giảm thiểu thành kiến AI đòi hỏi một cách tiếp cận đa diện, bao gồm thu thập các tập dữ liệu đa dạng và đại diện, đo lường và kiểm toán tính công bằng, đảm bảo tính minh bạch và khả năng giải thích, cũng như triển khai các khuôn khổ quản trị đạo đức. Quy mô và độ phức tạp của các mô hình AI có nghĩa là các thành kiến có trong dữ liệu đào tạo của chúng, hoặc được đưa vào thông qua thiết kế của chúng, có thể được khuếch đại và phổ biến rộng rãi thông qua kết quả tìm kiếm. Điều này có những tác động xã hội đáng kể, có khả năng củng cố định kiến, duy trì sự phân biệt đối xử hoặc cung cấp thông tin sai lệch cho một số lượng lớn người dùng.  

5. Thách thức và Hạn chế của AI trong Tìm kiếm Thông tin

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc tích hợp nó vào tìm kiếm thông tin cũng đối mặt với nhiều thách thức và hạn chế đáng kể.

5.1. Chi phí và tài nguyên tính toán

Việc phát triển, đào tạo và duy trì các mô hình AI tiên tiến cho tìm kiếm (đặc biệt là LLM) đòi hỏi thời gian, tài nguyên đáng kể và sức mạnh tính toán lớn, dẫn đến chi phí cao. Tác động môi trường của việc đào tạo các LLM lớn cũng là một mối lo ngại, với một số nghiên cứu cho thấy lượng khí thải tương đương với nhiều năm sử dụng ô tô, đặt ra câu hỏi về tính bền vững. Việc theo đuổi tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI tinh vi hơn, mặc dù có lợi cho người dùng, nhưng đi kèm với chi phí môi trường đáng kể. Điều này đặt ra câu hỏi về tính bền vững của các phương pháp phát triển AI hiện tại và nhu cầu về kiến trúc AI tiết kiệm năng lượng hơn.  

5.2. Hạn chế về sáng tạo và suy luận trừu tượng

Mặc dù AI tạo sinh có thể tạo ra nội dung mới, nhưng nó chủ yếu học hỏi từ dữ liệu hiện có và có thể thiếu tư duy sáng tạo thực sự hoặc khả năng suy luận thông tin đòi hỏi trực giác giống con người hoặc suy luận trừu tượng. AI có thể học hỏi theo thời gian với dữ liệu được cung cấp trước và kinh nghiệm trong quá khứ, nhưng không thể sáng tạo trong cách tiếp cận của nó. Các mô hình AI có thể gặp khó khăn trong việc hiểu các sắc thái, đặc biệt khi xử lý cảm xúc phức tạp của con người hoặc các diễn giải chủ quan, vốn rất quan trọng đối với nội dung thực sự hấp dẫn.  

5.3. Rủi ro về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu người dùng

Các hệ thống AI thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu cá nhân (lịch sử tìm kiếm, vị trí, hành vi, tương tác mạng xã hội, email, thông tin nhân khẩu học) để cá nhân hóa kết quả, làm dấy lên lo ngại về vi phạm quyền riêng tư và truy cập dữ liệu trái phép. Có nguy cơ các hệ thống AI bị lợi dụng cho các cuộc tấn công mạng tinh vi (ví dụ: DDoS, lừa đảo) hoặc để thu thập dữ liệu mà không có sự đồng ý rõ ràng, khiến người dùng cảm thấy bị theo dõi. Việc quản lý và bảo mật lượng lớn dữ liệu người dùng nhạy cảm này là một thách thức liên tục đối với các nhà cung cấp tìm kiếm, đòi hỏi các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và tuân thủ các khuôn khổ quy định.  

5.4. Ảnh hưởng đến SEO và lưu lượng truy cập tự nhiên

Sự chuyển đổi sang các câu trả lời do AI tạo ra trực tiếp (AI Overviews, SGE) có nghĩa là người dùng có thể không còn cần nhấp vào các trang web, có khả năng làm giảm lưu lượng truy cập tự nhiên cho các nhà xuất bản và người tạo nội dung. Đây là một mối lo ngại đáng kể đối với các chủ sở hữu trang web. Điều này buộc những người tạo nội dung và nhà tiếp thị phải điều chỉnh chiến lược SEO của họ, tập trung hơn vào hiểu biết ngữ nghĩa, ý định của người dùng và tạo nội dung chất lượng cao, có thẩm quyền mà AI có thể tham chiếu, thay vì chỉ nhồi nhét từ khóa. Trọng tâm chuyển từ mật độ từ khóa sang việc cung cấp nội dung toàn diện, có giá trị, đáp ứng trực tiếp nhu cầu của người dùng hoặc được AI coi là đáng tin cậy để tóm tắt, tuân thủ các nguyên tắc E-E-A-T (Chuyên môn, Kinh nghiệm, Thẩm quyền, Độ tin cậy). AI đang định hình lại cơ bản bối cảnh Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm (SEO). Mục tiêu truyền thống là xếp hạng cao để thúc đẩy nhấp chuột đang bị thách thức bởi khả năng của AI trong việc cung cấp câu trả lời trực tiếp. Điều này buộc những người tạo nội dung phải chuyển trọng tâm từ tối ưu hóa thuần túy theo thuật toán sang việc tạo ra nội dung thực sự chất lượng cao, có thẩm quyền và lấy người dùng làm trung tâm, đáp ứng trực tiếp ý định của người dùng.  

6. Xu hướng và Dự đoán Tương lai của AI trong Tìm kiếm

Tương lai của AI trong tìm kiếm được định hình bởi những tiến bộ không ngừng, hứa hẹn một trải nghiệm truy xuất thông tin ngày càng thông minh và tích hợp.

6.1. Sự phát triển của AI Agent và tìm kiếm chủ động

Tương lai của AI trong tìm kiếm hướng tới sự xuất hiện của các AI Agent – các hệ thống thông minh có khả năng thực hiện nhiệm vụ và đưa ra quyết định một cách tự chủ thay mặt người dùng. Các tác nhân này sẽ vượt ra ngoài việc truy xuất thông tin đơn thuần, chủ động hiểu ngữ cảnh, suy luận trên lượng dữ liệu khổng lồ và thậm chí tạo ra các kế hoạch hành động hoặc cung cấp thông tin chi tiết có mục tiêu. Chúng sẽ có khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn với các kỹ năng và tương tác tinh vi. Microsoft Copilot là một ví dụ về AI Agent, với các tính năng như tóm tắt tin tức và thời tiết hàng ngày, và khả năng hiểu nội dung web để cung cấp câu trả lời trực tiếp và các bước tiếp theo, cho thấy AI sẽ trở thành một người bạn đồng hành hàng ngày. Sự phát triển hướng tới AI Agent cho thấy một tương lai nơi tìm kiếm không chỉ là phản ứng với các truy vấn rõ ràng mà còn chủ động dự đoán nhu cầu của người dùng, tổng hợp thông tin và thậm chí thực hiện các hành động. Điều này có thể biến tìm kiếm thành một trợ lý cá nhân thông minh, làm mờ ranh giới giữa tìm kiếm, tự động hóa tác vụ và phân phối thông tin cá nhân hóa.  

6.2. Sự hợp nhất giữa các loại hình AI

Có một xu hướng ngày càng tăng về sự hội tụ và hợp nhất giữa AI tạo sinh và AI truyền thống, kết hợp tính sáng tạo và linh hoạt của các mô hình tạo sinh với độ chính xác và hiệu quả của các phương pháp truyền thống. Cách tiếp cận lai này có thể dẫn đến trải nghiệm tìm kiếm mạnh mẽ và linh hoạt hơn, nơi AI có thể vừa tạo ra những hiểu biết mới vừa cung cấp thông tin được xác minh, chính xác cao, tạo ra một bối cảnh đa dạng và phong phú cho tương lai của công nghệ.  

6.3. Tương lai của trải nghiệm tìm kiếm siêu cá nhân hóa

AI sẽ tiếp tục thúc đẩy cá nhân hóa vượt trội, tận dụng các nguồn dữ liệu đa dạng hơn (ví dụ: IoT, 5G) để điều chỉnh kết quả tìm kiếm, đề xuất sản phẩm và trải nghiệm người dùng tổng thể theo thời gian thực. “AI tức thời” của Google và SGE là những bước đi nền tảng hướng tới một tương lai nơi các câu trả lời do AI tạo ra được ưu tiên và tích hợp sâu vào giao diện tìm kiếm, thay đổi cách hàng tỷ người tìm kiếm thông tin. Trọng tâm sẽ là AI dự đoán nhu cầu của người dùng và cung cấp thông tin toàn diện, theo ngữ cảnh, loại bỏ danh sách liên kết đơn giản. Google đặt mục tiêu AI cân bằng giữa độ chính xác và tính linh hoạt trong các câu trả lời của nó, đặc biệt đối với các chủ đề nhạy cảm. Tương lai của tìm kiếm không phải là sự thay thế hoàn toàn các phương pháp truyền thống mà là sự tích hợp sâu sắc các khả năng của AI tạo sinh. Điều này có nghĩa là kết quả tìm kiếm sẽ ngày càng là sự kết hợp giữa các liên kết được truy xuất và thông tin được tổng hợp bởi AI, với AI đóng vai trò là một lớp thông minh diễn giải, tóm tắt và thậm chí tạo nội dung dựa trên truy vấn.  

7. Kết luận và Khuyến nghị

Kết luận

Trí tuệ nhân tạo đã mang lại một sự biến đổi sâu sắc cho việc tìm kiếm thông tin, đánh dấu sự chuyển dịch rõ rệt sang tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên, các câu trả lời trực tiếp và cá nhân hóa vượt trội. Sự tích hợp các công nghệ AI tiên tiến đã nâng cao đáng kể hiệu quả và mức độ liên quan của việc truy xuất thông tin, cho phép người dùng tương tác với các công cụ tìm kiếm một cách trực quan và toàn diện hơn. Tuy nhiên, sự thay đổi mô hình này không phải không có những thách thức đáng kể, bao gồm các vấn đề về độ chính xác của thông tin, tính thiên vị trong thuật toán, rủi ro về quyền riêng tư dữ liệu và tác động đáng kể đến bối cảnh SEO và lưu lượng truy cập tự nhiên của web. AI đã thực sự thay đổi hành vi của người dùng, chuyển từ truy vấn thụ động dựa trên từ khóa sang tương tác chủ động, đàm thoại và đa phương thức với các hệ thống thông minh nhằm cung cấp câu trả lời trực tiếp và cá nhân hóa.

Bảng 1: So sánh Các Công cụ Tìm kiếm AI hàng đầu và Tính năng nổi bật

Khuyến nghị

Để điều hướng kỷ nguyên mới của tìm kiếm thông tin được hỗ trợ bởi AI, các bên liên quan cần xem xét các khuyến nghị sau:

• Đối với các Nhà cung cấp Tìm kiếm:
  • Tiếp tục đầu tư vào phát triển AI có trách nhiệm, tập trung vào độ chính xác, giảm thiểu thành kiến và tính minh bạch trong các phản hồi do AI tạo ra. Điều này bao gồm việc cung cấp các liên kết rõ ràng đến các nguồn gốc và cơ chế phản hồi mạnh mẽ của người dùng để liên tục cải thiện chất lượng.  
  • Phát triển các mô hình mới để hỗ trợ những người tạo nội dung trong một thế giới “công cụ trả lời”, thừa nhận sự thay đổi trong động lực lưu lượng truy cập tự nhiên. Cần có các chiến lược để đảm bảo tính bền vững của hệ sinh thái nội dung trực tuyến.  
• Đối với Người dùng:
  • Trau dồi kỹ năng tư duy phản biện và đọc hiểu phương tiện để đánh giá thông tin do AI tạo ra, luôn đối chiếu các chi tiết quan trọng từ nhiều nguồn đáng tin cậy.  
  • Hiểu và chủ động quản lý cài đặt quyền riêng tư và dữ liệu cá nhân được chia sẻ với các nền tảng tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI.  
  • Nắm bắt các phương thức tương tác mới (giọng nói, hình ảnh, tìm kiếm đàm thoại) để nâng cao hiệu quả và sự tiện lợi, đồng thời nhận thức được các cơ chế cơ bản của chúng.  
• Đối với Người tạo Nội dung/Nhà tiếp thị:
  • Ưu tiên tạo nội dung chất lượng cao, có thẩm quyền và lấy người dùng làm trung tâm, đáp ứng trực tiếp ý định tìm kiếm và tuân thủ các nguyên tắc E-E-A-T.  
  • Điều chỉnh chiến lược SEO để tập trung vào mức độ liên quan ngữ nghĩa và các câu trả lời toàn diện thay vì chỉ tối ưu hóa từ khóa.  
  • Khám phá các định dạng nội dung mới (ví dụ: video, nội dung tương tác) và các chiến lược đa dạng hóa để tăng khả năng hiển thị và kiếm tiền trong bối cảnh tìm kiếm được điều khiển bởi AI.