Gần đây trong ngành có nhiều tranh luận về cơ chế đề xuất của các nền tảng mạng xã hội lớn. Rốt cuộc, logic thuật toán của các nền tảng này khá đơn giản — tối ưu hóa thời gian người dùng ở lại, dữ liệu đẹp là được.

Vấn đề là ở chỗ này. Để làm cho chỉ số này trông đẹp hơn, các nhà sáng tạo nội dung trên nền tảng buộc phải thỏa hiệp. Những gì giữ chân người xem? Những nội dung đơn giản, cảm xúc, có thể kích hoạt phản ứng nhanh chóng. Vì vậy chúng ta thấy đủ loại bài viết truyền cảm hứng, tiêu đề câu view tràn lan, thậm chí thảo luận sâu lại ngày càng ít đi.

Ảnh hưởng của hiện tượng này vượt xa bề nổi. Khi dòng dữ liệu như vậy trở thành nguyên liệu huấn luyện cho mô hình AI, thì thứ mà mô hình học được chính là loại nội dung đã được "tối ưu hóa", qua lọc bằng thuật toán, giảm chiều. Nói cách khác, hệ sinh thái nội dung do thuật toán điều khiển đang ngược lại định hình cách suy nghĩ của thế hệ AI mới.

Xét về lâu dài, vòng phản hồi này có thể khóa chặt giới hạn của toàn bộ hệ sinh thái — AI sẽ ngày càng giống dữ liệu mà nó được huấn luyện, vận hành trong một khung tư duy ngày càng hẹp lại.