Phim ngắn AI và “công thức gây nghiện”: Khi thuật toán quyết định câu chuyện

Một vài năm trước, để tạo ra một cảnh phim kỳ ảo, nhà làm phim cần diễn viên, bối cảnh, máy quay, kỹ xảo và một ekip hậu kỳ. Bây giờ, một phần đáng kể quy trình ấy có thể bắt đầu từ một câu lệnh. Các mô hình tạo video bằng AI ngày càng có khả năng dựng nhiều cảnh, duy trì nhân vật và phong cách hình ảnh trong cùng một video. OpenAI từng giới thiệu Sora với khả năng tạo video từ văn bản, trong khi cuộc đua sau đó mở rộng với nhiều công cụ từ Google, Runway, Adobe và các công ty khác. Sự phát triển này đang làm thay đổi đáng kể ngưỡng gia nhập ngành sản xuất video.

Một video có thể bắt đầu bằng một cú sốc trong vài giây đầu. Sau đó là tình huống bất thường. Rồi một nút thắt mới. Kết thúc bằng một cú đảo chiều hoặc một câu hỏi đủ mạnh để người xem muốn xem tiếp. Nếu công thức ấy liên tục tạo ra tín hiệu tốt, nó được lặp lại. Vì tạo được sự yêu thích, tò mò đối với người xem nên ngày càng có nhiều người yêu thích, say mê xem phim ngắn AI trên các thiết bị di động trong thời gian dài. Điều này khiến phim ngắn AI thực sự trở thành cơn bão của hoạt động giải trí toàn cầu. 

Sự chuyển động ấy đã thể hiện rõ trong các sân chơi điện ảnh. Tại Short Shorts Film Festival & Asia 2025, có 4.592 tác phẩm từ 108 quốc gia và vùng lãnh thổ dự thi, trong đó 275 tác phẩm là phim ngắn sử dụng AI. Cũng trong năm 2025, AI Film Festival do Runway tổ chức giới thiệu 10 phim ngắn được lựa chọn từ gần 6.000 tác phẩm gửi về. 

AI không chỉ là một công cụ thử nghiệm của các chuyên gia công nghệ mà đang trở thành một phương thức sản xuất mới. Nhưng sản xuất nhanh hơn không đồng nghĩa với kể chuyện tốt hơn. Trên TikTok, hệ thống đề xuất For You sử dụng nhiều tín hiệu từ hành vi người dùng, trong đó có lượt thích, chia sẻ, bình luận, tài khoản theo dõi và cách người dùng tương tác với video. TikTok cũng cho biết việc người xem hoàn thành một video dài là tín hiệu mạnh hơn một số tín hiệu khác trong việc đánh giá mức độ quan tâm. YouTube mô tả hệ thống đề xuất theo hướng tương tự: hệ thống phân tích lịch sử xem, mức độ quan tâm, việc người dùng chọn xem hay bỏ qua, thời lượng xem và các phản hồi khác để dự đoán nội dung mà họ có khả năng muốn xem. Mục tiêu được YouTube nêu rõ là giúp người xem tìm được nội dung phù hợp và tối đa hóa sự hài lòng dài hạn. Nói cách khác, nền tảng không cần ra lệnh cho một nhà làm phim phải viết câu chuyện thế nào, chỉ cần cho nhà sáng tạo biết câu chuyện nào được xem tiếp, câu chuyện nào bị bỏ qua và câu chuyện nào được chia sẻ, một “ngôn ngữ” mới của việc kể chuyện sẽ dần hình thành.

Những nhà sáng tạo “AI slop” (sản phẩm rác từ trí tuệ nhân tạo) tại Trung Quốc có một mô hình sản xuất thay vì bắt đầu từ ý tưởng hoàn toàn mới thì một số nhóm sáng tạo bắt đầu bằng việc tìm những nội dung đã phổ biến, đo lường chúng, thử nghiệm các biến thể rồi tiếp tục mở rộng những công thức có hiệu quả. AI đóng vai trò quan trọng trong quá trình ấy vì nó làm giảm đáng kể chi phí của thử nghiệm. Một người có thể tạo một phiên bản câu chuyện, sau đó thay nhân vật, thay bối cảnh, thay giọng đọc, thay phần mở đầu, thay kết thúc và tạo ra nhiều biến thể trong thời gian trước đây cần cho một sản phẩm duy nhất.

Nếu trước đây nhà làm phim hỏi: “Tôi muốn kể câu chuyện gì?”, mô hình sản xuất mới có thể đặt thêm một câu hỏi khác: “Câu chuyện nào có khả năng được xem nhiều nhất?” Sự thay đổi tưởng như nhỏ này có thể dẫn tới một thay đổi lớn về tư duy sáng tạo. Thuật toán không viết kịch bản, nhưng có thể viết lại thị hiếu. Điều này thể hiện ở việc thuật toán có quyền lực ở một tầng khác: quyết định câu chuyện nào có cơ hội được nhìn thấy nhiều hơn. Đây là khác biệt quan trọng.

Nền tảng cá nhân hóa nội dung dựa trên hành vi của từng người dùng. Một nghiên cứu năm 2025 về động lực khuếch đại nội dung trên TikTok cho thấy những nội dung phù hợp với sở thích của một tài khoản có thể được hệ thống khuếch đại nhanh, đồng thời quá trình cá nhân hóa có xu hướng làm giảm mức độ đa dạng của những nội dung mà người dùng tiếp xúc theo thời gian. Khi đó, một vòng lặp có thể xuất hiện: Hành vi của người xem tạo nên dữ liệu xây dựng thuật toán, từ đó những nội dung tương tự được đề xuất. Nhà sáng tạo quan sát các dữ liệu này để sản xuất thêm nội dung tương tự cung cấp đến người dùng. 

Không phải mọi nội dung AI đều là rác. Thách thức của điện ảnh trong thời đại AI có lẽ không phải là chống lại thuật toán. Cũng không phải từ chối những công cụ mới. Thách thức là giữ được khoảng cách cần thiết giữa tín hiệu của dữ liệu và giá trị của một câu chuyện.

Lượt xem cho biết người ta đã dừng lại. Thời lượng xem cho biết họ ở lại bao lâu. Lượt chia sẻ cho biết họ muốn truyền nội dung đó cho người khác. Nhưng không một chỉ số nào tự nó trả lời được câu hỏi: câu chuyện ấy có đáng nhớ hay không, có mở ra một suy nghĩ mới hay không, có chạm đến một trải nghiệm thật của con người hay không?

Nếu nhà sáng tạo chỉ sản xuất những gì thuật toán thống kê thì tương lai của phim ngắn có thể rơi vào một vòng tròn nghèo nàn: thấy gì nổi bật thì sao chép, thấy gì giữ chân người xem thì lặp lại, thấy gì được đề xuất thì sản xuất nhiều hơn. Khi đó, những nội dung xấu, độc nếu không được kiểm soát kịp thời thì sẽ có nguy cơ lây lan tốc độ cao, ngày càng tiếp cận nhiều người dùng. Điều này khiến cho nguy cơ lệch lạc về mặt nhận thức của người xem rất lớn khi đắm chìm trong thế giới giải trí được quyết định bằng thuật toán. Thực tế các nhà sản xuất phải nhận thức được rằng AI giúp giảm chi phí sản xuất, thuật toán định hình khả năng tiếp cận công chúng, nhưng lượt xem không thể thay thế giá trị sáng tạo.