Chọn dưa hấu ngon ngọt bằng AI: Tin được không?

Cư dân mạng Trung Quốc gần đây xôn xao việc dùng phần mềm AI, chẳng hạn ChatGPT, giúp chọn dưa hấu ngon ngọt. 

Trình tự các bước gồm chụp ảnh các quả dưa hấu, đánh số, tiếp đến hỏi AI: Quả dưa hấu nào ngọt hơn?

Để kiểm chứng, phóng viên báo Tiêu Tương buổi sáng (tỉnh Hồ Nam) chọn ngẫu nhiên 8 quả dưa hấu trong một cửa hàng trái cây ở chợ Hồng Tinh và chụp ảnh, đánh số từ 1-8. Sau đó, phóng viên sử dụng nhiều phần mềm AI và nhận được các kết quả khác nhau.

Một phần mềm AI cho biết không thể đánh giá chỉ bằng hình ảnh, cần phải dựa trên thao tác thực tế. Theo giải thích của phần mềm này, cách chọn dưa hấu bao gồm quan sát hình dáng, cuống, màu sắc, vỗ và cảm nhận âm thanh từ quả dưa hấu.

Trong khi đó, một phần mềm AI khác đưa ra đánh giá dựa trên hình ảnh. Quả dưa hấu tròn hơn thường có nghĩa là cấu trúc bên trong đồng đều hơn và có thể ngọt hơn.

Trong trường hợp kiểm chứng của phóng viên tờ Tiêu Tương buổi sáng nêu trên, phần mềm AI này nhận xét quả dưa hấu số 1 và số 8 trông tròn và to hơn – có thể là dấu hiệu cho thấy có độ ngọt cao hơn. Vì vậy, nếu dựa vào đánh giá trực quan, AI đề xuất chọn quả dưa hấu số 1 hoặc số 8. Thế nhưng, phần mềm này kết luận muốn biết ngon ngọt thế nào thì phải… nếm thử.

Với kinh nghiệm thử âm thanh trên dưa hấu, ông chủ cửa hàng trái cây cũng chọn số 1 và số 8. Sau một hồi lưỡng lự, ông chọn quả dưa hấu số 1. Ông giải thích tiếng vỗ quả dưa hấu số 1 ghe giòn và rung nhiều hơn.

Ông nói rằng khi cầm quả dưa hấu trên tay và vỗ, trước tiên phải nghe âm thanh xem có giống tiếng chiêng, tiếng trống không. Nếu chỉ nghe tiếng “bịch, bịch, bịch” mà không rung nghĩa là quả dưa hấu chưa đủ chín.

Sau đó, ông chủ hàng trái cây tách ngay quả dưa hấu số 1 và số 8 ra. Cả hai quả dưa đều có thịt dày và màu đỏ đậm. Nhưng sau khi nếm thử, quả dưa hấu số 1 ngọt hơn.

Vậy thì sử dụng AI để chọn trái cây có đáng tin cậy không?

Các chuyên gia cho rằng phán đoán của AI chỉ nên coi như thông tin tham khảo. Đó không phải là tiêu chuẩn, bởi vì nếu chỉ phán đoán trực quan có khả năng dẫn đến sai sót.