Nhiều người dùng yêu thích các nền tảng như Twitch để theo dõi những màn chơi game (playthroughs), đặc biệt là với các tựa game cũ và kinh điển. Trong số đó, Twitch Plays Pokémon đã trở thành một hiện tượng, cho phép khán giả trò chuyện cùng nhau điều khiển game trên màn hình, mọi người đồng thời kiểm soát di chuyển và nhiều hành động khác. Trào lưu này nhanh chóng lan truyền trong cộng đồng game thủ, những người bị cuốn hút bởi ý tưởng xem một màn chơi game cũ diễn ra đầy kịch tính. Từ thành công của Twitch Plays Pokémon, nhiều biến thể khác đã ra đời, bao gồm cả các loại game khác mà cộng đồng Twitch có thể cùng nhau chơi. Nhưng kể từ sau làn sóng phổ biến đó, nhiều khía cạnh mới của livestream game đã xuất hiện trực tuyến, trong đó có cả những mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) được sử dụng để chơi game.
Với nhiều người, AI vẫn là một chủ đề gây tranh cãi gay gắt trong nhiều lĩnh vực. Mỗi người có những quan điểm khác nhau về nó, tùy thuộc vào ứng dụng và mức độ liên quan của AI đến từng ngành công nghiệp. Tuy các công ty vẫn đang cạnh tranh khốc liệt để giành ưu thế trong không gian công nghệ, một số người lại đang sử dụng AI để chơi các tựa game cũ như Pokémon. Điển hình là mô hình AI có tên Gemini của Google. Mặc dù đang cố gắng đạt được thành tích mà nhiều người đã làm được từ khi còn nhỏ, Gemini lại cho thấy dấu hiệu “hoảng loạn” trong quá trình chơi. Dù điều này là tốt hay xấu còn tùy thuộc vào góc nhìn chủ quan, nhưng nó đã thu hút rất nhiều sự chú ý từ cộng đồng.
Hiện tượng AI chơi game và sức hút kỳ lạ
Sự tò mò đằng sau các mô hình AI và game
Gemini là mô hình AI của Google gần đây đã được nghiên cứu, cùng với mô hình AI Claude của Anthropic, về cách chúng tiếp cận việc chơi các tựa game Pokémon đời đầu như Pokémon Red và Pokémon Blue. Một báo cáo của Google DeepMind đã phát hiện ra rằng Gemini 2.5 Pro rơi vào trạng thái “hoảng loạn” mô phỏng vào những thời điểm nhất định, đặc biệt là khi đội hình Pokémon gặp nguy hiểm nghiêm trọng (sức khỏe yếu). Điều này dẫn đến việc AI giảm đáng kể khả năng suy luận, từ đó đưa ra những quyết định kém hiệu quả trong quá trình chơi. Một số người có thể so sánh điều này với việc một người bắt đầu lo lắng và đưa ra những lựa chọn vội vàng khi sắp thua một trận đấu Pokémon trong game. Tình huống này đã xảy ra nhiều lần trước khi được các nhà phát triển bắt đầu stream nhận thấy và tiến hành nghiên cứu 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. Đối với hầu hết những người quan tâm đến AI, những loại nghiên cứu này dường như không cung cấp nhiều thông tin hữu ích. Nhưng đối với một nhóm người khác, đây có thể là một nguồn giải trí lớn. Đây là lý do tại sao hai nhà phát triển không liên kết với Google và Anthropic đã thiết lập hai kênh Twitch cho phép hai mô hình AI khác nhau chơi qua Pokémon Blue và Pokémon Red. Hai kênh stream, Gemini Plays Pokémon và Claude Plays Pokémon, phát trực tiếp cho mọi người xem theo thời gian thực khi các mô hình AI điều hướng qua các trò chơi. Có thời điểm, Gemini đã có thể hoàn thành Pokémon Blue bằng cách vượt qua chuỗi trận đấu Elite Four vào tháng 5, trong khi Claude vẫn đang phải vật lộn với Pokémon Red một thời gian.
Khác biệt với Twitch Plays Pokémon: Khán giả chỉ theo dõi
Giao diện kênh Twitch Gemini Plays Pokémon hiển thị quá trình suy luận của AI trong trận đấu Pokémon.
Một phần sức hấp dẫn của kênh Gemini Plays Pokémon chính là cảm giác khác biệt mà nó mang lại so với Twitch Plays Pokémon. Trong khi Twitch Plays Pokémon trao quyền kiểm soát cho một nhóm lớn người tranh giành quyền ưu tiên, thì kênh Gemini lại mang tính thụ động hơn rất nhiều đối với người xem. Khán giả có thể theo dõi toàn bộ 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 theo thời gian thực, không có cắt ghép hay thủ thuật nào trong lối chơi, mọi thành công và thất bại của Gemini đều được hiển thị đầy đủ.
Điều này đã làm say mê người xem, dù tốt hay xấu, đặc biệt là khi Gemini rơi vào trạng thái “hoảng loạn” trong game. Mặc dù mô hình AI không thực sự cảm nhận như con người, nhưng nó cố gắng mô phỏng trạng thái lo lắng hoặc phản ứng bỏ chạy xảy ra với một số người khi ở trong tình huống căng thẳng. Đồng thời, Gemini cũng yêu cầu một số sự trợ giúp bên ngoài ở nhiều điểm khác nhau trong game để vượt qua những thử thách mà nó không thể tự giải quyết. Để làm được điều này, nhiều “harnesses” (công cụ hỗ trợ) được phát triển độc lập giúp mô hình AI điều hướng các phần của game khi cần thiết, bao gồm cả khi một số khu vực trong một địa điểm cụ thể không thể vượt qua. Một số “harnesses” được áp dụng cho Gemini thậm chí còn bao phủ cả địa hình nằm ngoài màn hình hiện tại của game, gần giống như khả năng ghi nhớ bản đồ, khi Gemini tiếp tục chơi và thu thập thêm thông tin.
Tương lai của AI gaming: Tiềm năng mở rộng không giới hạn
Các thể loại let’s play và livestream game khác nhau đều thu hút nhiều đối tượng khán giả trực tuyến, và có vẻ như một xu hướng mới đang nổi lên. Với việc AI liên tục được phát triển và ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau, AI gaming có thể sẽ tiến xa hơn nữa trong những năm tới khi công nghệ tiếp tục phát triển. Hiện tại, mọi người sẽ phải chấp nhận việc xem các mô hình AI chơi các tựa game cũ như Pokémon Red và Pokémon Blue, nhưng có khả năng điều này sẽ thay đổi rất nhanh chóng, mở rộng ra ngoài chỉ các game Pokémon. Liệu việc xem một mô hình AI chơi một game 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 hỏi mình vào một thời điểm nào đó, sớm hay muộn.