Trong kỷ nguyên số, các nền tảng livestream game như Twitch đã trở thành điểm đến quen thuộc để cộng đồng thưởng thức những màn chơi hấp dẫn, đặc biệt là với các tựa game kinh điển được yêu thích. Nổi bật nhất phải kể đến hiện tượng “Twitch Plays Pokémon”, nơi hàng ngàn người xem cùng lúc điều khiển trò chơi thông qua chat, tạo nên những màn trình diễn đầy kịch tính và lan truyền mạnh mẽ trong giới game thủ. Tuy nhiên, cùng với sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo, một hình thức livestream game mới mẻ đã xuất hiện, đó là khi các mô hình AI trực tiếp tham gia vào cuộc chơi.
AI, một chủ đề gây nhiều tranh cãi trong nhiều lĩnh vực, giờ đây đang dần chứng minh khả năng của mình trong ngành công nghiệp game. Trong khi các ông lớn công nghệ cạnh tranh giành vị thế dẫn đầu, một số nhà phát triển đã tận dụng AI để chơi các tựa game cũ như Pokémon. Điển hình là mô hình AI Gemini của Google. Dù cố gắng hoàn thành một nhiệm vụ mà nhiều người đã làm được từ thuở nhỏ, Gemini lại gây chú ý khi thường xuyên “hoảng loạn” trong quá trình chơi. Phản ứng này, dù tốt hay xấu, đã thu hút sự quan tâm rộng rãi từ cộng đồng.
AI Chơi Game: Từ Hiện Tượng Đến Nghiên Cứu Chuyên Sâu
Sự Tò Mò và Những Phát Hiện Bất Ngờ Từ Mô Hình AI
Gần đây, mô hình AI Gemini của Google cùng với Claude của Anthropic đã trở thành đối tượng của một nghiên cứu chuyên sâu, tập trung vào cách chúng tiếp cận và chơi các phiên bản đầu tiên của game Pokémon như Pokémon Red và Pokémon Blue. Một báo cáo từ Google DeepMind đã tiết lộ rằng Gemini 2.5 Pro có xu hướng rơi vào trạng thái “hoảng loạn” mô phỏng tại những thời điểm nhất định, cụ thể là khi các Pokémon trong đội hình đang ở mức máu cực kỳ nguy hiểm. Tình trạng này dẫn đến sự suy giảm đáng kể trong khả năng lập luận của AI, gây ra những quyết định kém hiệu quả trong game. Nhiều người có thể liên tưởng đến việc một game thủ thực sự lo lắng và đưa ra những lựa chọn vội vàng khi sắp thua trận chiến Pokémon. Hiện tượng này xảy ra nhiều lần trước khi được các nhà phát triển chú ý và đi sâu vào nghiên cứu.
Đối với một số người, phát hiện này nghe có vẻ thú vị, trong khi những người khác lại thấy nó hài hước hơn là hữu ích. Với phần lớn những ai quan tâm đến AI, các nghiên cứu dạng này dường như không cung cấp nhiều thông tin có giá trị thực tiễn. Tuy nhiên, với một bộ phận khác, đây lại là nguồn giải trí khổng lồ. Chính vì lý do này, hai nhà phát triển độc lập đã thiết lập hai kênh Twitch cho phép hai mô hình AI khác nhau chơi Pokémon Blue và Pokémon Red. Các luồng livestream mang tên “Gemini Plays Pokémon” và “Claude Plays Pokémon” cho phép mọi người theo dõi trực tiếp quá trình AI tự định hướng trong game. Đáng chú ý, vào tháng 5 vừa qua, Gemini đã thành công hoàn thành Pokémon Blue bằng cách vượt qua chuỗi trận đấu với Elite Four, trong khi Claude vẫn đang tiếp tục vật lộn với Pokémon Red.
Khác Biệt Và Tương Tác Của AI Trong Gaming Livestream
Trải Nghiệm Thụ Động Từ Người Xem
Giao diện livestream Gemini Plays Pokémon hiển thị thông tin chi tiết về quá trình suy luận của AI trong game
Một trong những yếu tố hấp dẫn của kênh Gemini Plays Pokémon chính là sự khác biệt rõ rệt so với Twitch Plays Pokémon. Nếu như Twitch Plays Pokémon trao quyền kiểm soát cho một nhóm lớn người xem liên tục tranh giành quyền ưu tiên, thì luồng livestream của Gemini lại mang tính thụ động hơn rất nhiều đối với khán giả. Người xem có thể quan sát toàn bộ quá trình suy luận của mô hình AI khi nó đối mặt với từng thử thách mới trong trò chơi, và xem cách AI đưa ra các quyết định cuối cùng. Tất cả quá trình này diễn ra theo thời gian thực, không có sự cắt ghép hay thủ thuật nào, mọi thành công hay thất bại của Gemini đều được thể hiện một cách trọn vẹn.
Điều này đã làm say mê người xem, dù là theo hướng tích cực hay tiêu cực, đặc biệt là khi Gemini rơi vào trạng thái “hoảng loạn” trong game. Mặc dù mô hình AI không thực sự cảm nhận được cảm xúc như con người, nhưng nó cố gắng mô phỏng trạng thái lo lắng hoặc phản ứng “chiến đấu hay bỏ chạy” thường thấy ở con người khi đối mặt với tình huống căng thẳng. Đồng thời, Gemini cũng cần một số sự trợ giúp bên ngoài tại nhiều thời điểm trong trò chơi để vượt qua những thử thách mà bản thân nó không thể tự giải quyết. Để làm được điều này, các công cụ hỗ trợ độc lập, gọi là “harnesses”, được áp dụng để giúp mô hình AI di chuyển qua các khu vực cần thiết, bao gồm cả những vị trí không thể đi qua hoặc không hiển thị trên màn hình hiện tại. Một số harnesses thậm chí còn cung cấp thông tin về địa hình nằm ngoài khung hình game hiện tại, giống như khả năng ghi nhớ bản đồ, giúp Gemini tiếp tục chơi và thu thập thêm dữ liệu.
Tương Lai Của Gaming Với AI
Các hình thức “let’s play” và livestream trò chơi điện tử khác nhau đều thu hút nhiều đối tượng khán giả trực tuyến. Giờ đây, một xu hướng mới dường như đang hình thành. Với sự phát triển không ngừng của AI và ứng dụng vào đa dạng các lĩnh vực, AI trong gaming có thể tiến xa hơn nữa trong những năm tới khi công nghệ tiếp tục tiến hóa. Hiện tại, chúng ta có thể chỉ thấy các mô hình AI chơi những tựa game cũ như Pokémon Red và Pokémon Blue, nhưng khả năng cao điều này sẽ thay đổi rất nhanh chóng, vượt ra ngoài khuôn khổ các game Pokémon. Liệu việc xem một mô hình AI chơi một tựa game phức tạp hơn như Street Fighter hay Call of Duty trên livestream có hấp dẫn người xem không? Đây là những câu hỏi mà cộng đồng có thể sẽ đặt ra cho chính mình, sớm hay muộn.
Kết luận
Sự xuất hiện của AI chơi game, đặc biệt là qua các kênh livestream như Gemini Plays Pokémon, đã mở ra một khía cạnh mới mẻ và đầy thú vị trong thế giới giải trí kỹ thuật số. Từ những phản ứng “hoảng loạn” đáng ngạc nhiên của AI cho đến khả năng mô phỏng quá trình suy luận theo thời gian thực, AI không chỉ mang đến tiếng cười mà còn khơi gợi những suy nghĩ sâu sắc về tiềm năng của trí tuệ nhân tạo. Trong tương lai, AI chơi game hứa hẹn sẽ không chỉ dừng lại ở các tựa game kinh điển mà có thể mở rộng sang những trải nghiệm phức tạp hơn, định hình lại cách chúng ta tương tác và thưởng thức trò chơi điện tử. Hãy theo dõi các kênh livestream AI chơi game để khám phá những điều bất ngờ mà công nghệ này có thể mang lại!
