Khi dùng mạng xã hội, người dùng khả năng cao sẽ bắt gặp một video do AI tạo dựng chỉ trong vài lần lướt. Cho dù chưa có lịch sử xem hay theo dõi kênh nào, hệ thống vẫn có thể đề xuất phim AI và tạo nên một vòng lặp gây nghiện.
Trong một thử nghiệm của công ty chỉnh sửa video Kapwing, nhóm nghiên cứu lập tài khoản YouTube mới và theo dõi 500 video Shorts đầu tiên được đề xuất. Có 104 video, tương đương 21%, được Kapwing xác định là nội dung tạo bằng AI. Trong cùng mẫu, 165 video, tương đương 33%, được xếp vào nhóm “brainrot”.
Thử nghiệm này chưa thể xác định được tỷ lệ chuẩn hoàn toàn vì số lượng video AI được sản xuất và tải lên quá lớn. Qua đó, việc mạng xã hội có đang đẩy phim AI lên vẫn còn phức tạp.
Không cần phải bấm "thích" video AI
Khả năng video AI xuất hiện dày đặc có thể liên quan đến cách các nền tảng phân phối nội dung. YouTube cho biết hệ thống đề xuất sử dụng nhiều tín hiệu, gồm lịch sử xem, tìm kiếm, lượt thích, không thích, phản hồi “Không quan tâm” và khảo sát mức độ hài lòng.
Nền tảng cũng chia hiệu quả của nội dung thành ba nhóm tín hiệu, gồm khả năng thu hút người dùng chọn xem, mức độ tương tác trong lúc xem và mức độ hài lòng sau khi xem. Những tín hiệu này giúp dự đoán khả năng người xem tiếp tục xem và cảm thấy hài lòng với video.
TikTok công khai cơ chế tương tự. Hệ thống đề xuất xem xét 3 nhóm yếu tố gồm tương tác của người dùng, thông tin về nội dung và người dùng. Trong đó, các hành vi như thích, chia sẻ, bình luận, xem hết hoặc bỏ qua video được sử dụng để dự đoán nội dung mà người dùng có khả năng quan tâm. Thời gian xem thường được đánh giá quan trọng hơn các yếu tố khác.
Do đó, thuật toán chỉ cần nhận thấy người dùng đang xem video đó lâu, tiếp tục xem video tương tự, hoặc tương tác với chúng. Nếu một video AI đáp ứng được những tín hiệu này, hệ thống có lý do để tiếp tục thử nghiệm với những người dùng có hành vi tương tự.
Với công cụ AI, quy trình sản xuất video có thể được rút ngắn đáng kể. Một ý tưởng có thể được biến thành nhiều phiên bản khác nhau, chỉ cần thay đổi bối cảnh, lời thoại hoặc nhân vật rồi tiếp tục đăng tải.
Thay vì đặt cược vào một video, chủ kênh có thể thử nghiệm hàng chục hoặc hàng trăm biến thể. Nếu một phiên bản thu hút người xem, công thức đó có thể tiếp tục được nhân rộng.
Một bộ phận nhà sáng tạo đã biến việc tạo nội dung AI thành hoạt động có quy mô đáng kể chứ không còn nằm ở thử nghiệm. Kapwing ước tính nhóm kênh sản xuất nội dung AI có thể tạo ra khoảng 117 triệu USD doanh thu mỗi năm.
Cơ chế khó thoát
Trong khi đó, phim ngắn do AI cũng có những đặc điểm thu hút sự chú ý và gây nghiện. Một nghiên cứu công bố trên Frontiers in Psychology tháng 6 cho thấy ba đặc điểm của AI micro-drama gồm tính chân thực về cảm xúc, mức độ cuốn vào câu chuyện và khả năng cá nhân hóa bằng thuật toán đều có liên hệ tích cực với hành vi sử dụng mang tính gây nghiện.
Nghiên cứu khảo sát 658 người từ 60 tuổi trở lên từng xem micro-drama có yếu tố AI. Kết quả cho thấy những đặc điểm trên liên quan đến flow, tức trạng thái người xem tập trung và nhập tâm đến mức giảm nhận thức về thời gian.
Các tác giả mô tả quá trình này theo hướng người dùng ban đầu tìm đến nội dung để giải trí hoặc tạm quên cảm giác buồn chán, cô đơn hay căng thẳng. Khi câu chuyện đủ cuốn và nội dung tiếp tục được cá nhân hóa, họ dễ đi vào trạng thái nhập tâm.
Cơ chế này phù hợp với dạng video ngắn. Thay vì quyết định có dành thêm vài giờ để xem một bộ phim dài, người dùng có thể xem ngay một video vài phút.
Mỗi lượt xem từ đó cung cấp tín hiệu cho thuật toán, cũng như dữ liệu cho nhà sản xuất biết công thức nào đang hiệu quả để tạo thêm tương tự. Khi nội dung đó có thêm những yếu tố khiến người xem khó dừng lại, vòng lặp càng dễ được củng cố.
Nghiên cứu trên chưa thể chứng minh việc xem phim AI trực tiếp gây nghiện do chỉ khảo sát một nhóm người cao tuổi và sử dụng dữ liệu bảng hỏi. Tuy nhiên, khi đặt trong cơ chế đề xuất vốn được thiết kế để giữ sự chú ý của người dùng, những đặc điểm này có thể tạo ra một vòng lặp đáng chú ý.
