Tôi đã thử một điều như thế này.
'Hãy cho tôi biết một bộ manga tôi nên đọc trong một đêm khó khăn.'
Câu trả lời từ trợ lý AI 'Gemini' nhẹ nhàng và chính xác hơn tôi tưởng tượng. Nếu chỉ một tập cho tối nay, thì Hirayasumi của Keigo Shinzo; nếu bạn muốn nhìn lại nỗi khó khăn của mình trong một quãng thời gian dài, thì Frieren: Beyond Journey's End của Kanehito Yamada và Tsukasa Abe; nếu bạn muốn được thúc đẩy bởi một người đang dần hồi phục, thì March Comes in Like a Lion của Chica Umino. Ba tác phẩm được liệt kê theo tâm trạng.
'Nó giống như ai đó ngồi cạnh bạn mà không bảo bạn "cố gắng lên",' 'Dòng thời gian kéo dài hàng thập kỷ lặng lẽ khẳng định mất mát,' 'Một kỳ thủ shogi trẻ tuổi cô đơn được cứu bởi lòng tốt của ba chị em bên kia sông.' Với mỗi tác phẩm, đặc điểm và 'lý do nó phù hợp cho đêm nay' đều được thêm vào một cách cẩn thận.
Nó không phải theo thể loại, số tập hay xếp hạng. Một kệ manga được sắp xếp lại theo 'tâm trạng' và 'bối cảnh' đã tồn tại bên trong AI.
Tôi là CEO của Comici, một startup DX về manga. Tôi đối mặt với manga và các nhà xuất bản mỗi ngày, nhưng tôi không tự tin để trả lời rõ ràng và có tổ chức như vậy khi được hỏi, 'Hãy cho tôi biết một bộ manga cho một đêm khó khăn.'
AI đã bước vào giai đoạn giới thiệu manga dựa trên bối cảnh cuộc sống và trạng thái cảm xúc, vượt qua thể loại và xếp hạng. Điều tôi quan tâm là phía trước. Chính xác thì AI đang nhìn vào điều gì khi chọn manga? Và liệu ngành công nghiệp manga có sẵn sàng tiếp tục đáp ứng câu hỏi đó trong dài hạn không? Điều gì thực sự đang diễn ra đằng sau hậu trường, nơi AI dường như tự trả lời một cách thông minh như vậy?
Tôi muốn suy nghĩ về điều này một cách cẩn thận hơn.
Tại Sao Walmart Sắp Xếp Đồ Đông Lạnh Theo 'Bữa Sáng' và 'Bữa Trưa'
Hãy tạm rời khỏi manga một chút và nói về bán lẻ ở Mỹ.
Walmart đã bắt đầu triển khai một khái niệm cửa hàng mới gọi là 'Store of the Future' ở Texas và California. Điều đặc biệt thú vị là câu chuyện về khu vực đồ đông lạnh.
Một thay đổi đơn giản đáng ngạc nhiên đã được đưa ra. Khu vực đồ đông lạnh được phân loại không phải theo danh mục sản phẩm (pizza, mì ống đông lạnh, bát đông lạnh) mà theo dòng thời gian của cuộc sống hàng ngày: 'Bữa Sáng' và 'Bữa Trưa.'
Pizza đi đến khu vực pizza. Mì ống đông lạnh đi đến khu vực mì ống đông lạnh. Đó là lối đi đồ đông lạnh truyền thống. Trong các cửa hàng mới của Walmart, các kệ được chia theo dòng thời gian cuộc sống là 'Bữa Sáng' và 'Bữa Trưa.'
Về mặt kỹ thuật, họ không làm gì đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, ý nghĩa của sự phân loại này rất quan trọng. Khi AI trả lời câu hỏi 'Có đồ đông lạnh nào dễ làm và tốt cho sức khỏe cho bữa sáng không?', nó không tham chiếu đến tên sản phẩm, mà đến 'dữ liệu ngữ cảnh'—loại bối cảnh cuộc sống nào sản phẩm đó xuất hiện và loại người nào chọn nó.
Chỉ với nhãn 'Đây là một cái pizza,' AI không thể trả lời câu hỏi 'Có đồ đông lạnh tốt cho bữa sáng không?' Bởi vì con người nói chuyện với AI bằng ngôn ngữ tự nhiên, AI chỉ có thể tìm thấy nó nếu có một ý nghĩa được gắn kèm như 'Cái này thuộc về bối cảnh cuộc sống buổi sáng.' Vị trí của kệ nơi sản phẩm được đặt tự nó trở thành điểm đầu vào cho dữ liệu ghi lại ý nghĩa đó.
Walmart là một công ty có 'Giá Thấp Mỗi Ngày' trong DNA của mình. Lý do duy nhất một công ty như vậy lại chịu khó chỉnh sửa sàn bán hàng của mình là vì họ đang suy nghĩ lại 'cách làm cho DNA của mình hoạt động trong kỷ nguyên AI.'
Thực Ra, Các Tạp Chí Manga Đã Từng Là 'Phòng Dữ Liệu'
Bây giờ, quay lại với manga.
Hãy tưởng tượng khu vực manga của một hiệu sách. Manga Shonen, Manga Shojo, Manga Seinen. Hoặc theo nhà xuất bản, theo tác giả, theo thứ tự tập. Các kệ được chia theo thể loại hoặc tên tạp chí, và bạn đi tìm một tác giả hoặc bộ truyện cụ thể. Đó là cách sắp xếp chung.
Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn đột nhiên hỏi trước kệ đó, 'Có bộ manga nào tôi nên đọc trong một đêm khó khăn không?' Cả kệ manga Shonen lẫn kệ manga Shojo đều không trả lời được câu hỏi đó. Đó chính xác là cấu trúc giống như lối đi đồ đông lạnh.
Trừ khi những ý nghĩa như 'hoàn hảo cho một đêm mất ngủ,' 'tiếp thêm động lực vào một buổi sáng mưa,' hoặc 'thứ gì đó để đắm chìm trong một kỳ nghỉ được mong đợi từ lâu' được xếp lớp lên trên các nhãn như thể loại, tác giả hoặc tên tạp chí, thì ngay cả AI cũng sẽ không tìm thấy chúng (tất nhiên, một số hiệu sách có tạo ra các kệ manga dựa trên chủ đề).
Vậy, ai thực hiện 'việc tạo ý nghĩa' đó?
Hãy để tôi nói về một thế giới hơi khác một chút. Tôi tình cờ đọc được một sự tương tự thú vị khi đọc một bài báo giải thích cách AI được sử dụng trong bối cảnh quân sự hiện đại.
Có một nền tảng tổ chức hình ảnh vệ tinh, hồ sơ liên lạc và các cơ sở dữ liệu khác nhau đến từ khắp nơi trên thế giới thành một mạng lưới các mối quan hệ, chẳng hạn như 'người này thuộc tổ chức này, ở vị trí này, và xuất hiện trong cuộc liên lạc này.' Đây là một dịch vụ của một công ty tên là Palantir. Sau đó, AI ở trên cùng đưa ra suy luận từ dữ liệu đã được tổ chức và viết báo cáo.
Một lời giải thích đã mô tả mối quan hệ giữa hai bên như thế này: Nền tảng giống như 'phòng dữ liệu và hệ thống hiệu đính của một ban biên tập.' Nó là nền tảng để tổ chức, liên kết và quản lý quyền truy cập vào thông tin thu thập từ khắp nơi trên thế giới. Mặt khác, AI giống như một 'nhà phân tích bên ngoài có năng lực cao nhưng không biết các vấn đề nội bộ của công ty.' Nó đọc dữ liệu do phòng dữ liệu cung cấp, tìm ra các mẫu, xem xét các kịch bản và viết báo cáo. Tuy nhiên, AI không thể truy cập thông tin mà phòng dữ liệu không cung cấp.
Tôi gật đầu mạnh mẽ với sự tương tự này.
AI là một nhà phân tích xuất sắc. Nhưng nó là người ngoài cuộc không biết các vấn đề nội bộ. Ở một nơi không có phòng dữ liệu, AI chỉ là một người thông minh với kiến thức tổng quát. Ngược lại, ở một nơi có phòng dữ liệu được tổ chức tốt, AI hành xử như một chuyên gia trong lĩnh vực đó.
Điều gì xảy ra khi chúng ta áp dụng điều này vào ngành công nghiệp manga? Lý do AI có thể trả về câu trả lời dựa trên tâm trạng cho câu hỏi 'Có bộ manga nào tôi nên đọc trong một đêm khó khăn không?' là vì có một phòng dữ liệu nơi ai đó trước đó đã gán ý nghĩa và tổ chức các bộ manga. Không có phòng dữ liệu, AI chỉ có thể đưa ra câu trả lời ở mức kiến thức tổng quát.
Tôi tin rằng vai trò của phòng dữ liệu đó trong manga từ lâu đã được đảm nhận bởi các ban biên tập của tạp chí manga.
Một tạp chí manga không chỉ là một phương tiện tập hợp các tác phẩm. Nó chính là hành động gán ý nghĩa: 'Nhóm tác phẩm trong tạp chí này tiếp cận loại độc giả này với tâm trạng này.' Bằng cách cầm lên một tạp chí, độc giả có thể tìm thấy một nhóm tác phẩm phù hợp với tâm trạng của mình mà thậm chí không biết điều đó. Chính tên của tạp chí đã hoạt động như một kệ manga với các ý nghĩa đã được gán.
Tại thời điểm này, chúng ta có thể thấy những gì ngành công nghiệp manga cần bây giờ. Đó là gán lại các ý nghĩa như 'hiệu quả cho một đêm khó khăn,' 'cộng hưởng vào đêm trước ngày tốt nghiệp,' hoặc 'làm mới sau một đêm thức trắng' thành dữ liệu cho từng tác phẩm riêng lẻ, trong các đơn vị thậm chí còn nhỏ hơn các tạp chí manga. Đó là sử dụng sức mạnh của dữ liệu để làm phong phú thêm những cảm nhận mà các ban biên tập tạp chí manga đã trau chuốt cẩn thận qua nhiều năm.
Điều Comici Muốn Làm Thực Ra Đơn Giản Hơn Nhiều
Những gì chúng tôi tại Comici đang cố gắng làm trùng khớp chính xác với điều này.
Cho đến nay, dữ liệu xung quanh các tác phẩm manga—nhà xuất bản, cửa hàng sách kỹ thuật số, SNS, anime, hàng hóa—tồn tại riêng rẽ trong toàn ngành. Tỷ lệ hoàn thành, PV, thanh toán, phản ứng trên SNS, sự nhiệt tình của người hâm mộ. Tất cả đều là những tài liệu quan trọng để nói về giá trị của manga, nhưng chúng hầu như chưa được đánh giá xuyên suốt ngành.
Comici đang xây dựng một nền tảng tập hợp dữ liệu này và đưa ra một đường viền 'ý nghĩa' cho mỗi tác phẩm manga. Đó là một nền tảng dữ liệu phục vụ như một cơ sở thích hợp cho việc ra quyết định liên quan đến sự phát triển của tác phẩm, chẳng hạn như có tiếp tục đăng dài kỳ, tiến tới chuyển thể, phát hành sản phẩm hay mở rộng ra nước ngoài.
Nhưng điều tôi thực sự muốn làm đơn giản hơn nhiều.
Để tạo ra một trạng thái nơi toàn bộ ngành công nghiệp manga có thể đáp ứng các câu hỏi như 'manga để đọc trong một đêm khó khăn' hoặc 'manga mang lại năng lượng cho bạn vào sáng thứ Hai.' Để sử dụng sức mạnh của dữ liệu làm phong phú thêm những cảm nhận mà các ban biên tập tạp chí manga đã trân trọng trong nhiều năm.
Tôi tin rằng đây là cách để tăng số lượng manga được AI chọn và cũng là một điều kiện để đưa manga Nhật Bản đến với độc giả trên khắp thế giới.
Liệu chúng tôi có thể trao cho một độc giả đang đứng trước giá sách, 'Đây là bộ manga dành cho bạn tối nay.' Tôi muốn suy nghĩ lại về công việc ở cốt lõi của ngành công nghiệp manga: trao một tác phẩm cho độc giả.
