Trong những năm gần đây, các nền tảng livestream game như Twitch đã trở thành điểm đến quen thuộc của hàng triệu người đam mê giải trí kỹ thuật số. Người xem thích thú theo dõi các streamer chơi game, đặc biệt là những tựa game kinh điển hoặc các thử thách độc đáo. Một trong những hiện tượng đình đám từng gây sốt toàn cầu là “Twitch Plays Pokémon”, nơi hàng ngàn khán giả cùng nhau điều khiển một nhân vật trong game Pokémon, tạo nên những màn chơi hỗn loạn nhưng đầy kịch tính. Từ ý tưởng cộng đồng cùng chơi này, nhiều biến thể khác đã ra đời. Tuy nhiên, một xu hướng mới đang dần nổi lên và thu hút sự chú ý của cộng đồng công nghệ: AI chơi game livestream.
Trí tuệ nhân tạo (AI) vốn là một chủ đề gây nhiều tranh cãi và nhận định khác nhau tùy thuộc vào lĩnh vực ứng dụng. Trong khi các tập đoàn công nghệ lớn liên tục chạy đua phát triển AI, một số cá nhân và nhóm nghiên cứu lại đang sử dụng AI để thực hiện những điều tưởng chừng chỉ con người mới làm được, điển hình là chơi game. Một trong những cái tên nổi bật trong xu hướng này là mô hình AI Gemini của Google. Mặc dù đang cố gắng hoàn thành những nhiệm vụ mà nhiều người đã làm được từ khi còn nhỏ, Gemini đôi khi lại thể hiện những phản ứng “giống con người” như… hoảng loạn trong quá trình chơi game, tạo nên sự bất ngờ và tò mò lớn.
Khi Trí Tuệ Nhân Tạo Bước Chân Vào Thế Giới Game
Sự Tò Mò Về Khả Năng Chơi Game Của AI
Gemini là mô hình AI của Google, gần đây đã được nghiên cứu cùng với mô hình Claude của Anthropic, về cách chúng tiếp cận và chơi các phiên bản đầu tiên của trò chơi Pokémon như Pokémon Red và Pokémon Blue. Một báo cáo được thực hiện bởi Google DeepMind đã phát hiện ra rằng Gemini 2.5 Pro đôi khi rơi vào trạng thái “hoảng loạn” mô phỏng, đặc biệt khi các Pokémon trong đội hình ở tình trạng sức khỏe nguy kịch. Điều này dẫn đến việc AI giảm đáng kể chất lượng khả năng suy luận, đưa ra những quyết định kém hiệu quả trong quá trình chơi. Một số người có thể so sánh điều này với việc một game thủ bắt đầu lo lắng và đưa ra các lựa chọn hấp tấp khi sắp thua trong một trận đấu Pokémon. Tình trạng này đã xảy ra nhiều lần trước khi được các nhà phát triển chú ý và tìm hiểu sâu hơn.
Đối với một số người, điều này nghe có vẻ thú vị, trong khi những người khác lại thấy nó hài hước hơn bất cứ điều gì. Dù các nghiên cứu này có vẻ không cung cấp nhiều thông tin hữu ích cho các chuyên gia AI, nhưng đối với một bộ phận khác, đây lại là một nguồn giải trí tuyệt vời. Chính vì lý do này, hai nhà phát triển không liên kết với Google hay Anthropic đã thiết lập hai kênh Twitch cho phép hai mô hình AI khác nhau chơi Pokémon Blue và Pokémon Red. Các luồng trực tiếp mang tên “Gemini Plays Pokémon” và “Claude Plays Pokémon” cho phép mọi người xem AI điều khiển nhân vật theo thời gian thực. Vào tháng 5 vừa qua, Gemini đã thành công hoàn thành Pokémon Blue bằng cách đánh bại Elite Four, trong khi Claude vẫn đang tiếp tục gặp khó khăn với Pokémon Red.
Khác Biệt Giữa AI Chơi Game Và Cộng Đồng Game Thủ
Khán Giả Chỉ Đơn Thuần Quan Sát Quá Trình Suy Luận Của AI
Hình ảnh mô tả giao diện và thông tin chi tiết của kênh livestream Gemini Plays Pokémon trên Twitch, hiển thị quá trình AI chơi game.
Một phần sức hấp dẫn của các kênh livestream như “Gemini Plays Pokémon” nằm ở sự khác biệt rõ rệt so với “Twitch Plays Pokémon”. Nếu như “Twitch Plays Pokémon” trao quyền kiểm soát cho một nhóm lớn người chơi cùng tranh giành quyền ưu tiên, thì kênh của Gemini mang tính thụ động hơn nhiều đối với người xem. Khán giả có thể theo dõi trực tiếp quá trình suy luận của mô hình AI khi nó đối mặt với từng thử thách mới trong game, và cách nó đưa ra kết luận. Tất cả đều diễn ra trong thời gian thực, không có cắt ghép hay thủ thuật nào, mọi thành công và thất bại của Gemini đều được hiển thị đầy đủ.
Điều này đã thu hút người xem một cách đặc biệt, nhất là khi Gemini rơi vào trạng thái “hoảng loạn” trong game. Mặc dù mô hình AI không thực sự có cảm xúc như con người, nhưng nó cố gắng mô phỏng trạng thái lo lắng hoặc phản ứng “chiến đấu hay bỏ chạy” mà một số người trải qua trong tình huống căng thẳng. Đồng thời, Gemini cũng yêu cầu một số trợ giúp từ bên ngoài tại nhiều thời điểm trong game để vượt qua những thử thách mà nó không thể tự giải quyết. Vì lý do này, các công cụ “harness” được phát triển độc lập giúp mô hình AI điều hướng qua các phần của trò chơi khi cần thiết, bao gồm cả những khu vực không thể vượt qua hoặc không phù hợp. Một số công cụ này thậm chí còn bao phủ địa hình nằm ngoài màn hình hiện tại của trò chơi, gần giống như khả năng ghi nhớ bản đồ, khi Gemini tiếp tục chơi và thu thập thêm thông tin.
Tương Lai Nào Cho AI Trong Ngành Công Nghiệp Game?
Các thể loại “let’s play” và livestream game khác nhau thu hút nhiều đối tượng khán giả trực tuyến khác nhau, và dường như một xu hướng mới đang hình thành. Với việc AI không ngừng được phát triển và ứng dụng vào nhiều lĩnh vực, AI chơi game có thể sẽ tiến xa hơn nữa trong tương lai khi công nghệ này tiếp tục phát triển. Hiện tại, chúng ta chỉ có thể theo dõi các mô hình AI chơi những tựa game cũ như Pokémon Red và Pokémon Blue. Tuy nhiên, có khả năng điều này có thể thay đổi rất nhanh chóng, mở rộng ra ngoài các trò chơi Pokémon. Liệu việc xem một mô hình AI chơi một trò chơi phức tạp hơn như Street Fighter hay Call of Duty trong một buổi livestream có hấp dẫn không? Đây là những câu hỏi mà mọi người có thể tự đặt ra cho mình, sớm hay muộn.
Bạn nghĩ sao về xu hướng AI chơi game livestream? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn trong phần bình luận bên dưới!
