DeepL vs ChatGPT: Công cụ AI nào tốt hơn?

Nếu thường xuyên phải dịch tài liệu, tạo nội dung hoặc làm việc với nhiều ngôn ngữ, chắc hẳn bạn đã từng phân vân giữa DeepL và ChatGPT. Mặc dù cả hai đều sử dụng AI để xử lý ngôn ngữ, nhưng chúng được xây dựng cho những mục đích hoàn toàn khác nhau.

DeepL nổi tiếng với khả năng dịch thuật chính xác, đặc biệt đối với các tài liệu pháp lý, kỹ thuật và nội dung cần bản địa hóa chuyên nghiệp. Trong khi đó, ChatGPT là trợ lý AI đa năng, nổi bật ở khả năng viết nội dung, tóm tắt tài liệu, nghiên cứu và hỗ trợ sáng tạo ý tưởng.

Vậy đâu là lựa chọn phù hợp hơn? Trong bài viết này, hãy cùng so sánh chi tiết DeepL và ChatGPT về độ chính xác khi dịch, khả năng sáng tạo nội dung, bảo mật dữ liệu, hỗ trợ làm việc nhóm, tự động hóa quy trình và nhiều tiêu chí khác để giúp mọi người lựa chọn công cụ phù hợp với nhu cầu sử dụng.

So sánh nhanh DeepL và ChatGPT

• Phù hợp nhất cho dịch thuật chuyên nghiệp: DeepL (hợp đồng, tài liệu kỹ thuật, website đa ngôn ngữ...)
• Phù hợp nhất cho viết và chỉnh sửa nội dung: ChatGPT (email, marketing, tóm tắt tài liệu, brainstorming...)

DeepL và ChatGPT là gì?

Trước khi so sánh, cần hiểu rõ mỗi công cụ được tạo ra để giải quyết bài toán nào.

DeepL là nền tảng AI chuyên về dịch thuật. Công cụ này được thiết kế dành riêng cho việc dịch tài liệu, giao tiếp đa ngôn ngữ và bản địa hóa nội dung. Các doanh nghiệp thường sử dụng DeepL để dịch:

• Hợp đồng
• Tài liệu kỹ thuật
• Website
• Tài liệu nội bộ
• Nội dung sản phẩm

Ngược lại, ChatGPT là trợ lý AI tạo sinh do OpenAI phát triển. Ngoài dịch thuật, ChatGPT còn có thể:

• Viết nội dung
• Brainstorm ý tưởng
• Tóm tắt tài liệu
• Hỗ trợ nghiên cứu
• Trả lời khách hàng
• Sinh nội dung marketing

ChatGPT cũng có khả năng dịch, nhưng đây không phải mục đích chính mà công cụ này được xây dựng.

Thực tế, DeepL và ChatGPT không phải là hai sản phẩm cạnh tranh trực tiếp. Chúng được thiết kế cho những nhiệm vụ khác nhau. Vấn đề chỉ xuất hiện khi doanh nghiệp kỳ vọng một công cụ có thể làm tốt công việc vốn là thế mạnh của công cụ còn lại.

So sánh tính năng DeepL và ChatGPT

Đây là phần thể hiện rõ nhất sự khác biệt giữa hai công cụ đối với các doanh nghiệp. Những gì xuất hiện trên trang giới thiệu sản phẩm nghe có vẻ rất ấn tượng, nhưng khi đưa vào quy trình làm việc thực tế ở quy mô lớn, bạn sẽ thấy nhiều điểm khác biệt đáng kể.

Độ chính xác khi dịch thuật

Nhìn chung, DeepL tạo ra các bản dịch chính xác hơn, đặc biệt đối với tài liệu pháp lý, kỹ thuật hoặc các văn bản kinh doanh trang trọng. Sự khác biệt thể hiện rõ ở ba khía cạnh sau:

Hiểu ngữ cảnh

DeepL được huấn luyện trên khối lượng lớn các tài liệu chuyên môn và văn bản chính thức. Điều này giúp công cụ xử lý tốt thuật ngữ pháp lý, thuật ngữ y khoa, tài liệu kỹ thuật và các tiêu chuẩn chuyên ngành. Nhờ đó, bản dịch thường tự nhiên và chính xác hơn.

Trong khi đó, ChatGPT sở hữu lượng kiến thức tổng quát rất lớn nhưng không được tối ưu riêng cho dịch thuật. Nó có thể hiểu nội dung của một điều khoản pháp lý, nhưng chưa chắc đã diễn đạt chính xác như DeepL.

Với các nội dung thông thường, sự khác biệt không quá lớn. Tuy nhiên, với các tài liệu có tính pháp lý hoặc chuyên môn cao, khoảng cách này trở nên đáng kể.

Điều chỉnh văn phong

DeepL tích hợp sẵn tùy chọn chuyển đổi giữa Formal và Informal. Người dùng chỉ cần chọn trước khi dịch và toàn bộ tài liệu sẽ được giữ nhất quán theo phong cách đã chọn.

Ngược lại, ChatGPT thay đổi văn phong dựa trên prompt. Nếu mọi người yêu cầu viết theo phong cách trang trọng, ChatGPT sẽ thực hiện tốt. Nhưng nếu quên thêm hướng dẫn hoặc mỗi thành viên trong nhóm sử dụng prompt khác nhau thì kết quả sẽ không đồng nhất. Điều này khiến doanh nghiệp phải dành thêm thời gian để rà soát và chỉnh sửa.

Độ sâu ngôn ngữ so với số lượng ngôn ngữ

DeepL tập trung vào chất lượng hơn số lượng. Nó hỗ trợ khoảng 32 ngôn ngữ, ưu tiên độ chính xác và khả năng bản địa hóa

Một số cải tiến gần đây của DeepL cũng rất đáng chú ý:

• Mô hình AI mới giúp xử lý tốt hơn tiếng Nhật, tiếng Trung và tiếng Ả Rập.
• Dịch chính xác hơn các thành ngữ, cách diễn đạt địa phương và văn phong kinh doanh.
• Bảo toàn tốt cấu trúc câu trong các tài liệu chuyên ngành.

Trong khi đó ChatGPT hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ, phạm vi rộng hơn nhưng mức độ tinh chỉnh chưa sâu bằng DeepL và thường có xu hướng dịch sát từng từ hơn.

Một điểm cần lưu ý là DeepL đôi khi có thể bỏ sót một vài thông tin trong các câu quá dài, vì vậy với những tài liệu quan trọng hoặc nhiều trang, bạn vẫn nên kiểm tra lại sau khi dịch.

Dù sử dụng DeepL hay ChatGPT, các tài liệu pháp lý, kỹ thuật hoặc y tế vẫn cần được con người rà soát trước khi sử dụng chính thức.

Phạm vi hỗ trợ ngôn ngữ và khả năng bản địa hóa

So sánh 30 ngôn ngữ của DeepL với 100+ ngôn ngữ của ChatGPT là điều thường xuyên được nhắc đến, nhưng con số này có thể gây hiểu nhầm. Nếu doanh nghiệp của bạn chủ yếu hoạt động với các ngôn ngữ như Tiếng Đức, Tiếng Pháp, Tiếng Tây Ban Nha, Tiếng Nhật, Tiếng Bồ Đào Nha thì chất lượng bản địa hóa của DeepL gần như không có đối thủ.

DeepL nổi tiếng nhờ khả năng xử lý câu dài và phức tạp, giữ văn phong tự nhiên, dịch tốt các tài liệu chứa nhiều thuật ngữ chuyên ngành.

Mô hình AI của DeepL được tối ưu để hiểu cú pháp trong văn bản kinh doanh, cách diễn đạt địa phương, thành ngữ, ngữ cảnh chuyên môn, chứ không chỉ đơn thuần là ngữ pháp.

Nên chọn ChatGPT hay DeepL?

Phạm vi hơn 100 ngôn ngữ của ChatGPT phù hợp khi bạn cần dịch nhanh, hỗ trợ nhiều thị trường nhỏ, không yêu cầu bản dịch đạt chuẩn xuất bản.

Trong khi đó, DeepL vẫn là lựa chọn hàng đầu nếu cần bản dịch chất lượng cao, nội dung sẵn sàng xuất bản, tài liệu phục vụ khách hàng hoặc đối tác quốc tế, bản địa hóa chuyên nghiệp cho các thị trường trọng điểm.

Tóm lại:

• ChatGPT mạnh về độ phủ ngôn ngữ.
• DeepL mạnh về chất lượng bản địa hóa.

Việc lựa chọn phụ thuộc vào nhu cầu của doanh nghiệp: cần hỗ trợ nhiều ngôn ngữ hay cần những bản dịch có độ chính xác cao và chuyên nghiệp.

Khả năng viết nội dung và sáng tạo

Ở hạng mục này, gần như không có nhiều điều để tranh luận. ChatGPT được tạo ra để viết nội dung trong khi DeepL thì không.

ChatGPT đặc biệt phù hợp với các công việc như:

• Viết bản nháp bài blog
• Soạn email
• Viết nội dung quảng cáo
• Brainstorm ý tưởng chiến dịch
• Tạo nhiều phiên bản tiêu đề email
• Chỉnh sửa nội dung theo từng nhóm khách hàng

Đối với các nhóm Marketing hoặc Content, ChatGPT có thể giúp rút ngắn đáng kể thời gian tạo bản nháp đầu tiên.

Trong khi đó, vai trò của DeepL hoàn toàn khác. Nếu mọi người đã có một bài viết bằng tiếng Anh và muốn dịch sang tiếng Tây Ban Nha, tiếng Đức hoặc tiếng Nhật, DeepL sẽ thực hiện rất tốt.

Nhưng DeepL không thể đề xuất ý tưởng bài viết, sáng tạo nội dung mới, điều chỉnh thông điệp cho từng nhóm khách hàng, hỗ trợ brainstorming.

Chính vì vậy, nhiều doanh nghiệp hiện nay thường áp dụng quy trình viết nội dung bằng ChatGPT, sau đó dịch và bản địa hóa bằng DeepL. Đây là quy trình hợp lý vì tận dụng đúng thế mạnh của từng công cụ.

Tuy nhiên, nhược điểm là người dùng vẫn phải liên tục sao chép, dán và kiểm tra lại nội dung giữa hai nền tảng.

Quyền riêng tư dữ liệu và bảo mật doanh nghiệp

Đối với các công ty SaaS, phòng pháp chế hoặc doanh nghiệp thường xuyên xử lý tài liệu mật, đây thường là yếu tố quyết định trước cả khi họ so sánh chất lượng dịch thuật.

DeepL cung cấp cả phiên bản miễn phí và DeepL Pro. Ở bản Pro, người dùng được bổ sung nhiều tính năng dành cho doanh nghiệp như API và các cơ chế bảo vệ dữ liệu.

Quan trọng hơn, mọi văn bản được gửi lên DeepL Pro sẽ bị xóa ngay sau khi hoàn tất quá trình dịch. Dữ liệu sẽ không được lưu trữ, không được dùng để huấn luyện mô hình AI và không được giữ lại trên máy chủ của DeepL.

Điều này giúp DeepL Pro đáp ứng các yêu cầu của GDPR, đặc biệt quan trọng với các doanh nghiệp tại châu Âu hoặc những tổ chức xử lý dữ liệu cá nhân và tài liệu nhạy cảm.

Trong khi đó, cách ChatGPT xử lý dữ liệu sẽ phụ thuộc vào gói dịch vụ và các thiết lập quyền riêng tư mà doanh nghiệp sử dụng.

• ChatGPT Free có thể sử dụng nội dung hội thoại để cải thiện mô hình nếu người dùng không tắt tính năng này.
• ChatGPT Plus và Team cung cấp nhiều tùy chọn kiểm soát dữ liệu hơn.
• ChatGPT Enterprise đưa ra các cam kết bảo mật mạnh mẽ, bao gồm việc không sử dụng dữ liệu doanh nghiệp để huấn luyện mô hình.

Đối với một startup chỉ xử lý tài liệu nội bộ, các thiết lập mặc định của ChatGPT có thể đã đủ đáp ứng nhu cầu.

Tuy nhiên, đối với các doanh nghiệp như công ty luật, doanh nghiệp y tế, tổ chức tài chính hoặc thường xuyên dịch hợp đồng và tài liệu khách hàng, thì chính sách xóa dữ liệu sau khi xử lý của DeepL Pro không còn là một tính năng bổ sung mà gần như là yêu cầu bắt buộc.

Đây cũng là điểm khác biệt mà nhiều bài so sánh thường bỏ qua. Với các doanh nghiệp lớn, quyết định lựa chọn công cụ đôi khi đã được đưa ra ngay ở phần bảo mật dữ liệu, trước cả khi đánh giá chất lượng bản dịch.

Tự động hóa quy trình làm việc và năng suất

Cả DeepL và ChatGPT đều giúp tiết kiệm thời gian cho từng tác vụ riêng lẻ. Tuy nhiên, không công cụ nào có thể tự vận hành toàn bộ quy trình làm việc từ đầu đến cuối.

• Với DeepL, quy trình thường là dán hoặc tải tài liệu lên > nhận bản dịch > sao chép kết quả sang nơi khác để tiếp tục xử lý.
• Với ChatGPT cũng tương tự: viết prompt > nhận nội dung > xhỉnh sửa > chuyển nội dung sang công cụ khác.

Nói cách khác, cả hai đều chỉ là một bước trong chuỗi công việc, chứ chưa phải toàn bộ quy trình.

Những lợi ích về năng suất:

• Biên dịch viên sử dụng DeepL Pro có thể dịch tài liệu nhanh hơn rất nhiều so với dịch thủ công.
• Người viết nội dung có thể dùng ChatGPT để tạo bản nháp chỉ trong vài phút.
• Đội ngũ marketing kết hợp cả hai công cụ sẽ rút ngắn đáng kể thời gian từ bản gốc tiếng Anh đến các phiên bản đa ngôn ngữ.

Tuy nhiên, cả DeepL và ChatGPT đều chưa thể tự động chuyển công việc sang bước tiếp theo, ghi nhớ ngữ cảnh giữa các tác vụ, phối hợp công việc giữa nhiều phòng ban. Tất cả những việc đó vẫn cần con người thực hiện.

Và khi quy mô doanh nghiệp càng lớn, chính phần phối hợp thủ công này mới là điểm gây tốn thời gian và dễ phát sinh sai sót nhất.

Khả năng cộng tác và mở rộng quy mô

Đây là lúc cả DeepL và ChatGPT đều bộc lộ một hạn chế chung, dù theo những cách khác nhau.

Khi nhiều người cùng sử dụng DeepL, doanh nghiệp có thể gặp một số vấn đề như:

• Mỗi người sử dụng một Glossary khác nhau.
• Không có lớp quản lý giọng văn (Brand Voice) dùng chung cho toàn bộ nhóm.
• Có gói dành cho doanh nghiệp, nhưng ngữ cảnh làm việc không tự động được chia sẻ giữa các thành viên.

Khi nhiều người cùng sử dụng ChatGPT, các vấn đề cũng khá tương tự:

• Prompt không được chuẩn hóa nếu doanh nghiệp không xây dựng quy trình riêng.
• Văn phong và giọng điệu phụ thuộc hoàn toàn vào cách từng người viết prompt.
• Không có bộ nhớ chung về doanh nghiệp, sản phẩm hay thương hiệu nếu không cấu hình hoặc nhập lại trong mỗi phiên làm việc.

DeepL có lợi thế với tính năng Glossary, giúp toàn bộ nhóm sử dụng thống nhất các thuật ngữ chuyên ngành trong quá trình dịch.

Trong khi đó, ChatGPT không có tính năng này. Người dùng phải tự nhắc lại các thuật ngữ cần giữ nguyên trong mỗi prompt, khiến việc duy trì sự nhất quán trở nên khó khăn hơn.

Tuy nhiên, ngay cả Glossary của DeepL cũng chỉ giải quyết được vấn đề thuật ngữ, chứ chưa thể đảm bảo giọng văn thương hiệu, phong cách viết, thông điệp xuyên suốt toàn bộ quy trình sản xuất nội dung.

Khi quy mô doanh nghiệp ngày càng lớn, vấn đề thực sự không còn là DeepL hay ChatGPT tốt hơn, mà là:

• Ai sẽ quản lý prompt?
• Ai sẽ kiểm tra kết quả?
• Ai đảm bảo nội dung đúng chuẩn thương hiệu?
• Ai chịu trách nhiệm bàn giao công việc giữa các bộ phận?

Khối lượng công việc quản lý này sẽ tăng theo số lượng nhân sự và không tự biến mất chỉ bằng việc sử dụng AI. Đây cũng là lý do nhiều doanh nghiệp bắt đầu tìm đến các nền tảng AI Workflow hoặc AI Agent có khả năng tự động hóa toàn bộ quy trình, thay vì chỉ hỗ trợ từng tác vụ riêng lẻ.

Điểm mạnh của DeepL và ChatGPT

Cả hai công cụ đều mang lại nhiều giá trị, nhưng cũng đều có những giới hạn khi doanh nghiệp cố gắng sử dụng chúng như một giải pháp hoàn chỉnh thay vì chỉ là công cụ hỗ trợ từng tác vụ.

DeepL phù hợp với:

• Dịch hợp đồng, tài liệu pháp lý và tài liệu tuân thủ.
• Bản địa hóa tài liệu sản phẩm sang nhiều ngôn ngữ.
• Dịch tài liệu nội bộ cho các doanh nghiệp đa quốc gia.
• Các quy trình yêu cầu tuân thủ GDPR hoặc chính sách bảo mật nghiêm ngặt.
• Duy trì sự thống nhất thuật ngữ nhờ tính năng Glossary.

ChatGPT phù hợp với:

• Viết bản nháp bài blog, email hoặc nội dung bán hàng.
• Tóm tắt báo cáo, tài liệu hoặc biên bản họp.
• Brainstorm ý tưởng chiến dịch marketing, tên sản phẩm hoặc cấu trúc nội dung.
• Điều chỉnh nội dung cho từng nhóm khách hàng hoặc từng kênh truyền thông.
• Soạn phản hồi chăm sóc khách hàng với số lượng lớn.

Đối với nhiều doanh nghiệp, quy trình hiệu quả nhất hiện nay vẫn là tạo nội dung bằng ChatGPT, sau đó dịch và bản địa hóa bằng DeepL. Đây là cách tận dụng tối đa thế mạnh của từng công cụ.