Ngày 20/4 (giờ địa phương), TechRadar cho biết đã thử giao cho ChatGPT và Google Gemini nhiệm vụ lên cấu hình và ước tính chi phí một bộ PC lắp ráp dành cho người mới, sau đó đối chiếu kết quả với đánh giá của chuyên gia máy tính nội bộ Matt Hanson.

Bài thử nhằm kiểm tra công cụ AI nào có thể đưa ra cấu hình hợp lý hơn theo đúng nhu cầu sử dụng. Với người mới, việc tự lắp PC thường không đơn giản do phải cân nhắc độ tương thích giữa các linh kiện, cách bố trí dây nối, cùng hàng loạt tên sản phẩm và thông số kỹ thuật phức tạp. Gần đây, biến động nguồn cung bộ nhớ và CPU cũng khiến việc chọn linh kiện khó hơn.

Khác biệt đầu tiên nằm ở cách hai chatbot khai thác nhu cầu người dùng. ChatGPT đặt câu hỏi khá chi tiết về mục đích sử dụng và sở thích cá nhân, nhưng kèm theo một số thuật ngữ kỹ thuật có thể gây khó hiểu với người mới. Trong khi đó, Gemini hỏi ít hơn và diễn đạt dễ nắm bắt hơn. Dù vậy, xét về khả năng phản ánh các yêu cầu cụ thể, ChatGPT được đánh giá nhỉnh hơn.

Tuy nhiên, khoảng cách rõ nhất xuất hiện ở phần khuyến nghị cuối cùng. Theo TechRadar, AI có thể hỗ trợ quá trình lắp PC, nhưng chưa thể thay thế hoàn toàn vai trò của người dùng. Hạn chế lớn nhất nằm ở việc cung cấp liên kết mua hàng và ước tính giá theo thời gian thực. ChatGPT cho kết quả tốt hơn Google Gemini, song cả hai đều không thể xác định chính xác mức giá tối ưu trên Internet tại thời điểm tìm kiếm. Riêng Gemini trong một số trường hợp còn đưa ra liên kết chưa chính xác.

Về độ tương thích giữa các linh kiện, kết quả nhìn chung khá ổn định. Khi Matt Hanson kiểm tra chéo các cấu hình do hai AI đề xuất, đa số linh kiện được chọn có thể kết hợp với nhau. Dù vậy, biến động giá trên thị trường chưa được phản ánh đầy đủ. Trong những trường hợp cấu hình vượt ngân sách đặt ra, AI có xu hướng điều chỉnh câu trả lời theo cách lặp lại và chưa đủ rõ ràng như người mua kỳ vọng.

Ở bước mua hàng thực tế, người dùng vẫn phải tự kiểm tra lại model và tìm từng linh kiện. Cả ChatGPT lẫn Gemini đều bộc lộ giới hạn trong việc bám sát yêu cầu một cách nhất quán, đồng thời chưa giải thích rõ vì sao có chênh lệch giữa ngân sách ban đầu và giá thị trường.

Theo TechRadar, trường hợp này cho thấy giới hạn thực tế của AI tạo sinh. Công cụ này có thể giúp giảm bớt gánh nặng tìm hiểu thông tin trong những lĩnh vực kỹ thuật hoặc khoa học phức tạp. Tuy nhiên, với các công việc đòi hỏi lựa chọn sản phẩm cụ thể hoặc thao tác thực tế như lắp PC, khả năng phán đoán của con người vẫn giữ vai trò quan trọng hơn.

Kết luận từ bài thử nghiệm cho thấy AI tạo sinh phù hợp nhất với vai trò công cụ hỗ trợ người mới ở giai đoạn lập dự toán ban đầu. Nhưng ở các khâu cuối như kiểm tra giá, xác minh liên kết mua hàng hay điều chỉnh cấu hình theo ngân sách, người dùng vẫn cần tự rà soát. Với những lĩnh vực mà lựa chọn sản phẩm gắn chặt với biến động giá nhanh như PC lắp ráp, TechRadar nhấn mạnh người dùng nên đối chiếu và kiểm chứng thay vì làm theo nguyên văn câu trả lời của AI.