Buzz
Kết luận hợp lý của sự thu hẹp khoảng cách giữa nguồn cảm hứng và sự kịch tính - qua góc nhìn đặc biệt, kịch tính của Black Mirror - là điều mà người xem thấy trong tập phim “Joan Is Awful”: nội dung cá nhân được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo, sử dụng deepfakes của các diễn viên nổi tiếng thay vì người thường. Joan - một giám đốc điều hành cấp trung của một công ty khởi nghiệp thông thường do Annie Murphy của Schitt’s Creek thủ vai - về nhà sau một ngày làm việc khó khăn để phát hiện rằng sự kiện của chính ngày đó đã được biến thành một chương trình truyền hình mịn màng với Salma Hayek thủ vai nhân vật chính. Mọi thứ từ đó bắt đầu xoay vòng - có nhiều tầng, nội dung ngập tràn.
Xã hội đã di chuyển theo hướng này suốt nhiều năm. Thuật toán truyền thông xã hội ban đầu bắt đầu bằng cách hiển thị cho người ta những thứ bạn bè của họ đang chia sẻ nhưng sớm biến thành việc ưu tiên những thứ họ sẽ tương tác với, dù đó có phải là điều họ muốn nhìn thấy hay không. TikTok thành công vì người dùng không tự tạo nội dung của mình: Thay vì những thứ bạn nghĩ hoặc giả vờ bạn quan tâm, nó hiển thị những gì bạn thực sự quan tâm, đắp xác vào những mong muốn cơ bản nhất của bạn. (Đó là lý do tại sao trang của tôi chủ yếu là công thức chiên gà Hàn Quốc.)
Điều này cũng giải thích tại sao Twitter hiện tại mặc định chuyển sang tab Dành cho bạn của những tweet được xác định bằng thuật toán từ những người bạn có thể đã chọn theo dõi hoặc không. “Nó được thiết kế để giữ người xem trong trạng thái kinh hãi mê mải,” nói Giám đốc điều hành của Streamberry, nền tảng giống như Netflix đằng sau Joan Is Awful, tại một thời điểm trong tập phim Black Mirror. “Nó tốt cho sự tương tác.” Những quy tắc này áp dụng cho việc bạn đang xem Netflix hoặc tweet về nó.
Tất nhiên, “Joan Is Awful” (tập phim, không phải chính show trong tập phim) đưa điều này đến mức cực kỳ, nhưng một trong những lợi ích được cho là của trí tuệ nhân tạo sáng tạo là nó sẽ cho phép nội dung cá nhân hóa, được tùy chỉnh theo khẩu vị cá nhân của chúng ta: địa ngục được thiết kế theo thuật toán của riêng bạn, quá tốt để bạn có thể nhấc mắt ra được.
Nhưng với tư cách là một nhà sản xuất nội dung (chúng ta không còn được gọi là biên tập viên và nhà văn nữa), tôi thực sự quan tâm đến ý nghĩa của điều đó đối với loại bài viết như thế này - nội dung về nội dung. Điều gì xảy ra với bình luận văn hóa khi mọi người đều tiêu thụ những thứ khác nhau?
Sự mỉa mai là trong khi nội dung siêu cá nhân hóa có thể tốt cho sự tương tác trên các nền tảng streaming, nhưng nó sẽ hoàn toàn kinh khủng đối với các trang web như trang web này, mà một phần lấy từ những khoảnh khắc văn hóa chung: Game of Thrones, Succession, Black Mirror (hy vọng là vậy).
Giống như xác cá voi mục nát trên đáy đại dương, những chương trình đặc sắc như Black Mirror và Succession hỗ trợ một hệ sinh thái đầy đủ: Chúng ta hút một phần của sự quan tâm tìm kiếm về những chủ đề này, tận dụng những người vừa xem xong cái gì đó và muốn biết nên nghĩ gì về nó. Điều này giúp giải thích vì sao có sự cuồng nhiệt trong truyền thông xung quanh tập phim cuối cùng của Succession và tại sao tôi đang viết câu chuyện này về Black Mirror ngay cả khi chúng tôi đã có cuộc phỏng vấn với người sáng tạo hôm qua.
Một cách, bạn có thể xem đó là sự cố gắng hơi vụng của truyền thông để sao chép thành công của thuật toán. Chúng tôi không biết nhiều về độc giả của mình như Facebook biết về người dùng của nó, nhưng chúng tôi biết rằng một số lượng đáng kể người sẽ đồng hành với một sự kiện truyền hình đặc sắc, và chúng tôi cũng biết chắc chắn rằng họ quan tâm đến chương trình đó. Điều tương tự đã xảy ra với The Last of Us, mà tôi đang liên kết ở đây với hi vọng bạn sẽ đọc bài viết của chúng tôi. Đó là một sự sắp xếp hiếm có, những đám mây mở ra để tỏa sáng một sự kiện mặt trời. (Mà không có dữ liệu tốt, điều này có thể gặp vấn đề: Axios chỉ ra sự mất rõ ràng giữa số lượng bài viết về Succession và số lượng người thực sự xem chương trình.)
Có lẽ bước tiếp theo là nội dung cá nhân về nội dung cá nhân. Trong “Joan Is Awful,” chúng ta thấy deepfakes tạo nội dung được tùy chỉnh cho từng người dùng. Có thể LLMs sẽ có khả năng tạo ra các bài viết cá nhân về nội dung đó: Joan đang đọc một bài viết về tập phim mới nhất của Joan Is Awful, sau đó trở thành một cảnh trong tập phim tiếp theo của Joan Is Awful, nội dung về nội dung về nội dung.
