Hàn Quốc quyết tâm phát triển ứng dụng bản đồ nội địa bằng AI

Hàn Quốc muốn phát triển nền tảng bản đồ số riêng

Dự kiến, “AI agent” (trợ lý AI) – công nghệ hiểu được ngữ cảnh của người dùng và hỗ trợ tương ứng – sẽ tạo ra hiệu quả cộng hưởng mạnh mẽ khi kết hợp với dịch vụ bản đồ.

Bản đồ: Niềm tự hào của nền tảng nội địa

Trước sự cạnh tranh ngày càng khốc liệt từ Google và Apple trong mảng bản đồ, Kakao cũng đang tiến hành cải tổ toàn diện dịch vụ “Bản đồ Kakao”.

Kakao đã bắt đầu triển khai dịch vụ “AI Mate Local” từ ngày 2.7 trên Kakao Map – đây là một dịch vụ đề xuất địa điểm dựa trên trí tuệ nhân tạo. AI Mate Local có thể gợi ý nhà hàng dựa trên các tiêu chí người dùng nhập như vị trí, giá cả, loại thực đơn, khả năng đậu xe... theo cách giao tiếp giống hội thoại tự nhiên.

Ví dụ: nếu người dùng nhập “Ngày mai tôi muốn đi ăn cùng gia đình. Gợi ý nhà hàng có thực đơn cho trẻ em, ghế ngồi cho trẻ và bãi đậu xe”, AI sẽ gợi ý nhà hàng gần vị trí hiện tại đáp ứng đủ các điều kiện. Người dùng cũng có thể hỏi tiếp, chẳng hạn như “Có cho mang rượu vào không (corkage)?” để nhận thêm thông tin chi tiết.

Tích hợp vào hệ sinh thái trợ lý AI

Việc Kakao đầu tư vào dịch vụ bản đồ không chỉ để cạnh tranh đơn thuần, mà còn nằm trong chiến lược mở rộng sang lĩnh vực “AI agent”. Hiện tại, các công ty công nghệ đang bước sang giai đoạn cạnh tranh về dịch vụ trợ lý AI hiểu ngữ cảnh và thực hiện tác vụ qua trò chuyện, thay vì chỉ chạy đua về hiệu suất AI đơn thuần.

Khi trợ lý AI tích hợp cùng bản đồ, người dùng có thể đặt chỗ, thanh toán và dẫn đường – tất cả trong một lần tương tác. Khi Kakao công bố hợp tác với OpenAI, công ty cũng nhấn mạnh rằng các nền tảng như bản đồ là yếu tố cần thiết để hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).

CEO Kakao, bà Jeong Shin-ah, phát biểu: “Để tiến tới AGI, cần có nhiều dịch vụ nền tảng của bên thứ ba phản hồi được lệnh gọi chức năng. Kakao hiện đang cung cấp các dịch vụ như nhắn tin, bản đồ, di chuyển và thanh toán”.

Đối phó với cuộc xâm nhập của Google – ứng dụng bản đồ số 1 thế giới

Việc Kakao nỗ lực nâng cấp bản đồ cũng là một động thái phòng thủ trước sức ép từ Google – nhà cung cấp ứng dụng bản đồ hàng đầu thế giới. Tuy nhiên, Google hiện không thể cung cấp tính năng tìm đường bằng xe, đi bộ hoặc xe đạp tại Hàn Quốc, do chính phủ không cho phép các công ty nước ngoài xuất bản đồ có độ chính xác cao (tỷ lệ 1:5.000 hoặc lớn hơn). Nguyên nhân là bản đồ độ phân giải cao có thể bao gồm thông tin về các cơ sở quân sự hoặc an ninh, ảnh hưởng đến an ninh quốc gia.

Hiện tại, Google và Apple đang tích cực đề nghị chính phủ Hàn Quốc cho phép truy cập dữ liệu bản đồ độ chính xác cao. Loại dữ liệu này không chỉ phục vụ cho các dịch vụ thường ngày như đặt nhà hàng, khách sạn, mà còn liên quan đến các ngành công nghiệp tương lai như bản sao số (digital twin), xe tự lái và AI – vốn là lĩnh vực các công ty nội địa đang đầu tư mạnh.

Nếu các “big tech” nước ngoài được cung cấp bản đồ độ chính xác cao để triển khai dịch vụ trong nước, họ có thể chiếm lĩnh thị phần và đe dọa sự tồn tại của các nền tảng nội địa.

Thách thức khi muốn làm mô hình như Kakao

Để AI có thể "hiểu ngữ cảnh" của người dùng như: "Tôi định ăn tối với gia đình ngày mai. Gợi ý một nhà hàng có thực đơn trẻ em, ghế trẻ em và chỗ đậu xe," cần một mô hình NLU cực kỳ tinh vi. Mô hình này phải không chỉ hiểu từ khóa mà còn nắm bắt được ý định, mối quan hệ giữa các yếu tố (gia đình, trẻ em, chỗ đậu xe), và thậm chí cả sự mơ hồ trong ngôn ngữ tự nhiên. Hay việc phản hồi các câu hỏi bổ sung như: "Có dịch vụ khui rượu không?" cũng đòi hỏi khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP tiên tiến để duy trì ngữ cảnh cuộc trò chuyện và truy xuất thông tin cụ thể từ cơ sở dữ liệu khổng lồ.

Hành vi và nhu cầu của người dùng thay đổi liên tục, do vậy, mô hình AI cần có khả năng học hỏi và thích ứng liên tục dựa trên dữ liệu tương tác để cải thiện độ chính xác và tính cá nhân hóa theo thời gian.

Ngay cả Kakao, dù tự hào về dữ liệu bản đồ trong nước, việc tích hợp AI vào AI Mate Local để đưa ra gợi ý "vừa phải" đòi hỏi dữ liệu bản đồ không chỉ chính xác về địa lý mà còn rất chi tiết về các điểm đến (thực đơn, giá cả, dịch vụ cụ thể như ghế trẻ em, dịch vụ khui rượu, loại hình đậu xe, giờ mở cửa...).

Để gợi ý nhà hàng dựa trên thời tiết, AI cần truy cập và phân tích dữ liệu thời tiết thời gian thực, kết hợp với sở thích có thể thay đổi của người dùng tùy theo điều kiện thời tiết.

Để cung cấp khả năng đặt chỗ, thanh toán và các dịch vụ khác "tất cả trong một", các mô hình như AI Mate Local cần tích hợp sâu rộng với các hệ thống API (giao diện lập trình ứng dụng) của các nhà cung cấp dịch vụ khác nhau (nhà hàng, khách sạn, dịch vụ di chuyển, hệ thống thanh toán). Điều này đòi hỏi khả năng tương thích cao và quản lý API phức tạp.

Anh Tú