Để AI lên lịch trình du lịch có thực sự đáng tin cậy?
AI có thể tạo lịch trình du lịch chỉ trong chưa đầy một phút, từ giờ khởi hành, phương tiện di chuyển đến điểm ăn uống, tham quan. Nhưng thực tế lại không như mơ.
Lịch trình du lịch hoàn hảo trên màn hình, chuyến đi chật vật ngoài đời
Lên kế hoạch du lịch thường đòi hỏi du khách phải liên tục chuyển đổi giữa nhiều ứng dụng để tìm đường đi, phương tiện, chỗ ăn uống và kinh nghiệm tham quan. Sự phổ biến của AI đang tạo ra một lựa chọn khác: chỉ cần nhập yêu cầu, người dùng có thể nhận được lịch trình gần như hoàn chỉnh trong một lần.
Trong dịp Quốc khánh Trung Quốc năm nay, một người dùng mạng tại Thượng Hải đã nhờ AI xây dựng kế hoạch du lịch chi tiết đến từng phút. Tuy nhiên, khi bước vào cao điểm đi lại, trải nghiệm thực tế lại khác xa dự kiến. Người này nhận xét: “Ngoài giờ khởi hành, mọi thứ còn lại đều nằm ngoài dự đoán”.
Để kiểm chứng khả năng của công nghệ, phóng viên CCTV thử yêu cầu nhiều mô hình AI xây dựng lịch trình một ngày cuối thu tại Bắc Kinh, với hai điểm đến nổi tiếng là công viên Hương Sơn, nơi ngắm lá đỏ, và Di Hòa Viên, quần thể vườn hoàng gia.
Một mô hình AI đa dụng chỉ mất 58 giây để đưa ra kế hoạch tham quan buổi sáng tại Hương Sơn, buổi chiều đến Di Hòa Viên. Lịch trình còn có hướng dẫn đi từ phía tây sang phía đông, sắp xếp các điểm theo khoảng cách và khuyến cáo nên đến Hương Sơn sớm để tránh ùn tắc mùa lá đỏ.
Ba mô hình AI đa dụng khác tiếp tục đưa ra những phương án tương tự. Sau khi cân nhắc, phóng viên chọn một lịch trình được đánh giá là gọn gàng, có trình tự hợp lí và bắt đầu chuyến đi.
Rắc rối xuất hiện ngay từ bữa sáng. Theo kế hoạch, từ 6 giờ 30 đến 7 giờ 10, phóng viên đến ga Bắc Kinh Tây, mua đồ ăn tại một cửa hàng được AI gợi ý rồi mang theo trên đường. Nhưng dù tìm kiếm trong khoảng thời gian đã định, phóng viên vẫn không thấy địa điểm này. Tra cứu thêm bằng điện thoại mới phát hiện nhà hàng được đề xuất không tồn tại; chi nhánh gần nhất lại cách đó hơn 50 phút đi bộ một chiều.
Để không phá vỡ lịch trình, phóng viên đành bỏ bữa sáng và tiếp tục hành trình trong tình trạng đói bụng.
Tại Hương Sơn, kế hoạch tiếp tục trục trặc. AI đề xuất tham quan một số điểm dưới chân núi rồi đi cáp treo lên cao, nhằm tiết kiệm sức cho chặng Di Hòa Viên vào buổi chiều. Nhưng khi gần đến ga cáp treo, phóng viên mới phát hiện tuyến này đang tạm dừng để nâng cấp, cải tạo.
Không còn lựa chọn như dự kiến, phóng viên chuyển sang đi bộ theo tuyến gần nhất. Tuy nhiên, thời gian dành cho Hương Sơn đã gần hết, buộc người thực hiện phải quay lại để kịp di chuyển sang điểm tiếp theo. Kết quả, chuyến tham quan chỉ quanh quẩn dưới chân núi.
Đến Di Hòa Viên, kịch bản quen thuộc lặp lại: nhà hàng AI chỉ định cũng không tồn tại, còn chi nhánh gần nhất cách khoảng một giờ đi bộ. Trong điều kiện đói và lạnh, phóng viên chỉ có thể nhìn từ xa một số cảnh điểm như Tây Đê trước khi vội vã kết thúc chuyến đi.
AI chuyên về du lịch cũng chưa thoát khỏi những “cái bẫy” thực tế
Thử nghiệm không dừng lại ở các mô hình AI đa dụng. Phóng viên tiếp tục sử dụng một sản phẩm AI chuyên biệt do nền tảng du lịch trực tuyến phát triển, với cùng yêu cầu về chuyến đi một ngày tại Bắc Kinh và đề nghị làm rõ từng mốc thời gian.
Sau khoảng 30 phút, hệ thống tạo ra lịch trình ngắn gọn, các chặng di chuyển được sắp xếp có vẻ hợp lí. Nhưng khi đưa kế hoạch vào thực tế, chuyến đi một lần nữa gặp trở ngại.
Xe buýt mà phóng viên sử dụng bị ùn tắc tại một nút giao trong hơn 65 phút. Thời gian tham quan Hương Sơn vì vậy phải rút ngắn khoảng một phần ba. Trong số năm điểm được đề xuất, phóng viên chỉ kịp ghé ba điểm trước khi phải lên đường đến Di Hòa Viên.
Vấn đề tiếp tục xuất hiện ở phương án tiếp cận điểm đến. AI yêu cầu đi vào Di Hòa Viên qua cổng Đông Cung, nhưng tuyến xe buýt được đề xuất lại không có điểm dừng tại đây. Ngay cả khi xuống ở trạm gần nhất, phóng viên vẫn phải đi bộ khoảng nửa giờ mới tới cổng.
Trong khi đó, nếu không bám theo lịch trình AI và chọn cổng Bắc Cung, quãng đường từ trạm xe buýt đến lối vào chỉ khoảng vài chục mét. Phương án này tiết kiệm đáng kể thời gian và sức lực, nhưng đồng nghĩa toàn bộ trình tự tham quan do AI thiết kế phải thay đổi.
Hai lần thử nghiệm cho thấy lịch trình được tạo ra có thể trông hợp lí trên màn hình, song chỉ một nhà hàng không tồn tại, một tuyến cáp treo tạm ngừng hoạt động hay một đoạn đường ùn tắc cũng đủ làm đảo lộn cả ngày.
Đáng chú ý, phóng viên thực hiện chuyến đi có nhiều năm sinh sống tại Bắc Kinh, tương đối quen thuộc với địa hình và phương tiện công cộng. Người đi lần đầu đến thành phố có thể gặp khó khăn lớn hơn nếu phụ thuộc hoàn toàn vào những chỉ dẫn không chính xác.
Vì sao AI có thể tạo ra kế hoạch chi tiết nhưng lại không bảo đảm tính khả thi? Theo ông Kim Chuẩn, Tổng thư kí Trung tâm Nghiên cứu Du lịch thuộc Viện Khoa học Xã hội Trung Quốc, một nguyên nhân quan trọng là độ trễ thông tin.
AI có thể tổng hợp dữ liệu về địa điểm, tuyến đường và hoạt động du lịch, nhưng không phải lúc nào cũng nắm được tình trạng vận hành mới nhất. Một điểm tham quan có thể đóng cửa, tuyến giao thông có thể bị điều tiết hoặc một phương tiện có thể tạm ngừng hoạt động. Nếu không có dữ liệu thời gian thực, hệ thống vẫn có thể đưa những thông tin đã lỗi thời vào kế hoạch mới.
Ông Kim Chuẩn cũng cho rằng AI thường xây dựng lịch trình dựa trên một trạng thái lí tưởng: các phương tiện nối chuyến đúng giờ, đường sá không ùn tắc, thời tiết thuận lợi và du khách không phải chờ đợi khi ăn uống. Chỉ cần một mắt xích bị gián đoạn, những chặng tiếp theo đều có nguy cơ chậm trễ.
Các sản phẩm AI chuyên biệt của nền tảng du lịch có lợi thế nhất định trong việc ghép nối nhu cầu và dịch vụ. Tuy nhiên, chúng cũng đối mặt với giới hạn tương tự nếu dữ liệu chưa đầy đủ hoặc chưa được cập nhật kịp thời. Việc chuyên môn hóa mô hình không tự động loại bỏ rủi ro do những biến động ngoài dự kiến.
Từ những trải nghiệm này, AI phù hợp hơn với vai trò trợ lí lập kế hoạch thay vì người quyết định toàn bộ chuyến đi. Du khách có thể sử dụng công cụ để tham khảo điểm đến, sắp xếp các khu vực tham quan và hình dung lộ trình, nhưng cần kiểm tra riêng giờ mở cửa, tình trạng hoạt động của phương tiện, địa chỉ nhà hàng và thời gian di chuyển thực tế.
Lịch trình cũng nên có khoảng dự phòng, thay vì xếp kín mọi khung giờ. Khi phát sinh sự cố, người dùng cần sẵn sàng thay đổi thứ tự điểm đến hoặc bỏ bớt một hoạt động, thay vì cố bám sát kế hoạch ban đầu.
Dù chỉ ra nhiều hạn chế, ông Kim Chuẩn vẫn lạc quan về triển vọng cải thiện công nghệ. Theo ông, chính quá trình sử dụng và thử nghiệm trong những chuyến đi thực tế có thể giúp các mô hình được phát triển sát hơn với nhu cầu của du khách.