Tác tử AI trở thành đối tượng công chúng mới được giới truyền thông ưa chuộng

Kate Taylor Kinh doanh Ngày 27/10/2026, 07:00 AI Agent đang trở thành nhóm độc giả tiềm năng mới của giới truyền thông Khi các agent ngày càng phổ biến, một số nhà xuất bản kỳ vọng công chúng sẽ trả tiền cho nội dung được thiết kế riêng cho AI thay vì cho con người. Đồ họa minh họa: Jacqui VanLiew; Getty Images CommentLoader Lưu bài viếtLưu bài viết này CommentLoader Lưu bài viếtLưu bài viết này Mỗi buổi sáng, bà Michelle Seo đều nhận được bản tin tổng hợp từ Chattiana, một AI agent thuộc nền tảng trí tuệ nhân tạo Muse. Bản tóm tắt của Chattiana liệt kê lịch trình và danh sách công việc cần làm của bà Seo, đồng thời chọn lọc các chủ đề trò chuyện thường nhật từ tiêu đề của nhiều bản tin điện tử kèm liên kết dẫn nguồn. Bà Seo, một chuyên viên tư vấn quan hệ công chúng tại San Diego, chia sẻ với WIRED: “Là một người hướng nội, tôi đang nỗ lực thử thách bản thân để bắt đầu nhiều cuộc trò chuyện hơn”. Bà cho biết bản tin này cung cấp thông tin thời sự hằng ngày và mang lại những lựa chọn để phá vỡ sự im lặng ngượng ngùng trong các cuộc họp trực tuyến qua Zoom. Bà Seo không phải là người duy nhất tiếp nhận tin tức với sự hỗ trợ của AI. Trên thực tế, xu hướng này đã trở nên phổ biến đến mức một số cơ quan báo chí bắt đầu sản xuất nội dung hướng tới đối tượng tiếp nhận là các AI agent thay vì độc giả con người. Hình thức này có thể là các luồng dữ liệu tối ưu hóa cho AI hoặc những bài viết có cấu trúc đặc thù nhằm giúp các agent biên soạn thành những bài viết mang tính cá nhân hóa. Giám đốc Doanh thu của Axios, bà Jacquelyn Cameron, nhận định: “Chúng tôi tin rằng hệ sinh thái truyền thông đang thay đổi. Môi trường web mở đang suy giảm, công cụ tìm kiếm đang thu hẹp lại, nhu cầu cá nhân hóa chuyên sâu gia tăng mạnh mẽ và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng đóng vai trò quan trọng trong phương thức tiếp nhận tin tức của công chúng”. Các nhà xuất bản lớn đã có những cách tiếp cận khác nhau trước sự thay đổi này. Nhiều đơn vị, bao gồm Condé Nast (công ty mẹ của WIRED), đã ký thỏa thuận cho phép các nền tảng AI trích xuất nội dung. Các cơ quan báo chí cũng đang thích ứng với chiến lược “tối ưu hóa công cụ tạo sinh” (GEO) nhằm bảo đảm các bài viết xuất hiện trong câu trả lời từ các câu lệnh của AI. Năm ngoái, AIOSEO, một tiện ích mở rộng về SEO cho các trang web chạy WordPress, đã ra mắt tính năng cung cấp tệp LLM.txt, giúp AI phát hiện và phân tích nội dung trang web. Một số đơn vị khác lại chọn lập trường mang tính phòng thủ hơn: The New York Times đã kiện OpenAI và Microsoft vào năm 2023 vì hành vi vi phạm bản quyền, cáo buộc các công ty này sử dụng trái phép các bài viết để huấn luyện mô hình. Vụ kiện hiện vẫn đang tiếp diễn. Tuy nhiên, những thử nghiệm của Axios và một số ít cơ quan báo chí khác đang thể hiện bước chuyển mang tính nền tảng hơn trong phương thức vận hành của truyền thông và việc xác định đối tượng phục vụ của nội dung. Bà Cameron khẳng định: “Chúng tôi luôn nhất quán với quan điểm rằng mình phải hiện diện ở nơi công chúng có mặt”. Tại Hội nghị Xuất bản Digiday vào tháng 9, Axios đã công bố kế hoạch ra mắt Axios Direct: các luồng dữ liệu được thiết kế riêng cho các AI agent. Bà Cameron cho biết: “Chúng tôi tin rằng một phần đáng kể trong nhu cầu tiêu thụ tin tức sẽ chuyển dịch sang các hệ thống AI, LLM và các thiết bị”. Bà mô tả các luồng dữ liệu này là phương thức hiệu quả hơn để các agent tiếp cận nội dung của Axios, giảm bớt phần văn phong tường thuật để ưu tiên dữ liệu có cấu trúc, mang tính chất tương tự như một thiết bị đầu cuối Bloomberg terminal hơn là một chuỗi các bài báo thông thường. Hai luồng cấp dữ liệu Direct ban đầu hướng tới các khách hàng doanh nghiệp. Luồng đầu tiên, được triển khai vào mùa thu năm nay, cho phép các tác tử AI (AI agent) của thuê bao Axios Pro Deals tiếp cận nội dung về mua bán và sáp nhập (M&A). Luồng thứ hai sẽ đóng vai trò là nguồn dữ liệu để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nội bộ và sẽ được ra mắt vào năm tới. Việc bắt đầu với các luồng dữ liệu hướng đến đối tượng doanh nghiệp được đánh giá là hợp lý. Ngân sách của các doanh nghiệp thường có mức độ chấp nhận thử nghiệm cao hơn so với thuê bao cá nhân, đặc biệt là khi những ý tưởng chưa được kiểm chứng này có thể mang lại dù chỉ một lợi thế kinh doanh nhỏ. Tuy nhiên, luồng Axios Direct thứ ba, dự kiến được công ty phát triển vào năm tới, sẽ hướng tới người tiêu dùng phổ thông—một phương thức để độc giả cá nhân nhận tin bài của Axios gửi trực tiếp tới tác tử AI của mình. Cả ba luồng cấp dữ liệu đều có cấu trúc tương tự RSS—không chú trọng đến tính thẩm mỹ do không nhằm phục vụ việc đọc của con người, mà tồn tại dưới dạng các dòng văn bản được chuẩn hóa. Trong khi Axios đang tinh gọn nội dung (vốn đã ngắn gọn) để đáp ứng AI, Every lại lựa chọn một hướng tiếp cận khác. Công ty truyền thông công nghệ và phần mềm sáu năm tuổi này—vừa công bố vòng gọi vốn trị giá 2 triệu USD vào năm ngoái từ các nhà đầu tư, trong đó có người sáng lập LinkedIn Reid Hoffman—kỳ vọng các thuê bao sẽ coi AI gần như một phần mở rộng của chính mình. Người sáng lập Every, ông Dan Shipper, cho biết điểm khác biệt phổ biến nhất trong nội dung của Every so với một bài báo thông thường là các tác giả sẽ lồng ghép câu lệnh (prompt) vào bài viết bất cứ khi nào có thể, cho phép độc giả tự mình thử nghiệm các khái niệm. Chẳng hạn, một bài viết về mô hình mới sẽ bao gồm chuỗi câu lệnh để người đọc sao chép và dán vào AI, minh họa cách mô hình trả lời câu hỏi và đánh giá dữ liệu đầu vào. Một số thể loại bài viết—như bài hướng dẫn—cũng tích hợp các nút bấm để độc giả có thể chọn “Đọc cùng Claude” hoặc “Đọc cùng ChatGPT”. Thao tác nhấp chuột sẽ kích hoạt một câu lệnh, chỉ dẫn AI: “Bắt đầu bằng một bản tóm tắt ngắn gọn: một đoạn, sử dụng các gạch đầu dòng. Sau đó đề xuất nội dung tìm hiểu sâu hơn”. Các cây bút có thể đưa lượng lớn chi tiết vào bài viết mà không lo làm phân tán sự chú ý của người đọc, bởi họ hiểu rằng các tác tử AI sẽ tự động chọn lọc những nội dung phù hợp nhất. Cách đây hai năm, cơ quan này đã phát hành bài viết “mở rộng” đầu tiên: một phóng sự dài đi kèm cơ sở dữ liệu tác nghiệp, từ các bản ghi âm phỏng vấn, tin bài báo chí cho đến video trên YouTube. Độc giả có thể đặt câu hỏi cho chatbot để trích xuất thêm chi tiết từ cơ sở dữ liệu này. Gần đây, Every đã xuất bản một bài viết dài 8.000 từ về Codex mà các thuê bao có thể tiếp nhận dưới nhiều hình thức hơn nữa. Dựa trên cơ sở dữ liệu, các tác tử AI của người dùng có thể tùy biến thành một sản phẩm mới—từ bài viết, podcast cho đến video—sao cho phù hợp với mối quan tâm cá nhân. Một người đọc có thể cần bản tóm tắt dạng gạch đầu dòng, trong khi người khác lại yêu cầu một đoạn phim ngắn tổng hợp các trích đoạn phỏng vấn. “Với tư cách là người viết, bạn luôn phải đưa ra lựa chọn về những nội dung sẽ đưa vào câu chuyện,” ông Shipper nói. “Và câu hỏi luôn được đặt ra là, liệu đó có phải là những lựa chọn đúng đắn? Hay liệu đó có phải là lựa chọn phù hợp cho một độc giả cụ thể?”. Với AI, các nhà báo không còn phải tự mình lựa chọn. “Mọi người sẽ tạo ra những điều vượt ngoài sức tưởng tượng với công nghệ này,” ông Shipper cho biết thêm. Khi các cơ quan báo chí bắt đầu coi các tác tử AI là một nhóm độc giả mới, một câu hỏi khác lại xuất hiện: Liệu các nhà xuất bản có thực sự thu được lợi nhuận?