AI có thể tạo nội dung. Nhưng ai chịu trách nhiệm cho quyết định xuất bản?

AI giúp tổ chức tạo nội dung nhanh hơn, nhưng không làm trách nhiệm xuất bản biến mất. Khi năng lực tạo đầu ra tăng lên, câu hỏi quan trọng chuyển từ “AI có thể tạo được gì?” sang “ai đủ năng lực và thẩm quyền để quyết định nội dung nào xứng đáng được công bố?”.

Một đội Content dùng AI để hỗ trợ tạo bản nháp cho một bài viết. Nội dung nhìn khá hoàn chỉnh: cấu trúc rõ, câu chữ trôi chảy, có số liệu, thậm chí có cả nguồn tham khảo. Người phụ trách đọc nhanh, chỉnh một vài câu rồi đăng. Vài giờ sau, một số liệu trong bài được phát hiện là không chính xác.

Phản ứng đầu tiên rất dễ hiểu: AI đã viết sai ở đâu? Công cụ nào tạo ra dữ kiện đó? Prompt ban đầu có vấn đề gì? Nhưng có lẽ đó chưa phải câu hỏi quan trọng nhất. Câu hỏi đáng hỏi hơn là: Ai đã quyết định nội dung ấy đủ điều kiện để được xuất bản?

AI có thể tạo câu chữ, hình ảnh, bản tóm tắt, biến thể tiêu đề hay một bản nháp gần như hoàn chỉnh. Nhưng việc đưa những thứ ấy ra công chúng dưới tên một cá nhân, một thương hiệu hay một tổ chức vẫn là một quyết định. Và đã là quyết định, nó đi kèm trách nhiệm. AI có thể tạo đầu ra. Nhưng tổ chức mới là bên quyết định xuất bản.

Tạo được nội dung và xuất bản nội dung là hai việc khác nhau

AI đang làm thay đổi rất nhanh kinh tế học của việc sản xuất nội dung. Những công việc từng cần hàng giờ như tạo nhiều phiên bản tiêu đề, viết bản nháp đầu tiên, tóm tắt tài liệu, điều chỉnh giọng văn hay tạo hình ảnh nay có thể được thực hiện trong thời gian ngắn hơn rất nhiều.

Báo cáo State of AI in Marketing 2026 của Marketing + Media Alliance và Decision Lab, dựa trên khảo sát 143 thành viên MMA tại năm thị trường Đông Nam Á, cho thấy 57% tổ chức được xếp vào hai giai đoạn trưởng thành AI cao nhất trong mô hình của báo cáo và 80% đã đưa AI vào kế hoạch Marketing ở mức trung bình trở lên. Trong nhóm có mức độ trưởng thành cao, nội dung và tài sản sáng tạo cũng là một trong những khu vực AI được mở rộng mạnh. Điều đó cho thấy câu hỏi “Marketing có nên dùng AI không?” đang ngày càng kém thú vị. Ở nhiều tổ chức, AI đã ở trong quy trình.

Nhưng khả năng sản xuất nội dung tăng lên không đồng nghĩa trách nhiệm đối với nội dung giảm xuống. Một bản nháp do AI tạo chỉ là đầu ra của một hệ thống; nó không vì thế mà tự động trở thành một phát ngôn mà tổ chức sẵn sàng đứng tên. Khoảnh khắc một nội dung được xuất bản, bản chất của nó thay đổi: một con số có thể được người đọc coi là dữ kiện, một lời khẳng định có thể trở thành cam kết thương hiệu, còn một đoạn giải thích có thể ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng.

Nếu một trợ lý AI đưa cho tôi một số liệu không chính xác và tôi công bố số liệu ấy dưới tên mình, người đọc không có nghĩa vụ phải truy ngược xem lỗi bắt đầu từ mô hình ngôn ngữ, prompt hay nguồn dữ liệu nào. Đối với họ, tôi là người đã công bố nó. Với một tổ chức cũng vậy.

Khi năng lực sản xuất tăng, nút thắt có thể chuyển sang cửa xuất bản

Một nghịch lý của AI là càng giúp tổ chức tạo nội dung nhanh, nó càng có thể làm lộ rõ một điểm yếu khác: khả năng ra quyết định về nội dung không nhất thiết tăng cùng tốc độ với khả năng tạo nội dung.

McKinsey ghi nhận trong một phân tích năm 2026 rằng khoảng 90% CMO trong các khảo sát liên quan đang thử nghiệm các trường hợp sử dụng AI, nhưng chưa tới 10% đã mở rộng hoặc tạo ra giá trị trên toàn bộ quy trình Marketing. Chỉ 28% số tổ chức được khảo sát đang theo hướng tái thiết căn bản đội ngũ và quy trình, thay vì chủ yếu gắn thêm AI vào cách làm cũ. Thêm một công cụ vào quy trình hiện tại tương đối dễ; thiết kế lại quyền quyết định, tiêu chuẩn kiểm tra và trách nhiệm khó hơn nhiều.

Trong hoạt động nội dung, điều này tạo ra một câu hỏi quản trị. Nếu AI có thể tạo mười bản nháp trong thời gian trước đây con người tạo một bản, thì ai sẽ quyết định bản nào đáng tồn tại? Ai kiểm tra dữ kiện? Nội dung nào có thể được xử lý nhanh, nội dung nào cần thẩm định sâu hơn? Và ai có quyền nói rằng một bản nháp dù được viết rất trôi chảy vẫn chưa đủ điều kiện để công bố?

Nút thắt vì thế có thể dịch chuyển từ khả năng tạo nội dung sang khả năng đưa ra quyết định xuất bản. Có thể hình dung một “cửa xuất bản”: điểm mà một đầu ra được chuyển từ trạng thái nội dung đang được xử lý sang trạng thái nội dung mà tổ chức chính thức đứng tên. Cửa ấy không nhất thiết phải là một phòng biên tập lớn hay một quy trình nhiều tầng, nhưng nó cần trả lời được một số câu hỏi căn bản.

Trước hết, nội dung này có đúng không?

Sai sót của AI thường được nói tới bằng từ “ảo giác”, khi hệ thống tạo ra thông tin nghe có vẻ hợp lý nhưng không đúng. Tuy nhiên, bài toán kiểm chứng rộng hơn chuyện AI có “bịa” hay không. Một khẳng định có nguồn không? Nguồn ấy có thực sự hỗ trợ điều bài viết đang nói không? Con số có bị tách khỏi bối cảnh không? Dữ liệu còn cập nhật không? Mức độ chắc chắn của câu chữ có tương xứng với mức độ chắc chắn của bằng chứng hay không?

Đặc biệt nguy hiểm là trường hợp một nội dung nghe rất hợp lý đến mức người đọc nội bộ không còn cảm thấy cần kiểm tra. Văn bản càng trôi chảy, ta càng dễ nhầm chất lượng diễn đạt với độ tin cậy của thông tin.

Trong hướng dẫn năm 2026 về việc sử dụng AI cho nền tảng Forum Stories, World Economic Forum cho phép AI hỗ trợ các khâu như nghiên cứu, biên tập và sản xuất. Tuy nhiên, tổ chức này không coi đầu ra AI là nội dung sẵn sàng xuất bản nếu chưa qua kiểm chứng và phán đoán biên tập của con người. Điểm đáng học ở đây không phải là mọi tổ chức phải sao chép đúng quy trình của một đơn vị xuất bản. Điểm đáng học là trách nhiệm không bị hòa tan chỉ vì AI đã tham gia vào quá trình tạo nội dung.

Tổ chức có thực sự sẵn sàng đứng tên cho điều này không?

Một nội dung có thể đúng về dữ kiện nhưng vẫn không phù hợp để xuất bản. Một câu quá chắc chắn có thể vượt quá mức bằng chứng hiện có; một nội dung đúng nhưng thiếu bối cảnh có thể khiến người đọc hiểu sai; một cách diễn đạt có thể xung đột với nguyên tắc thương hiệu; một tuyên bố cũng có thể vượt ra ngoài phạm vi chuyên môn mà tổ chức thực sự sở hữu.

AI đặc biệt giỏi tạo ra những câu nghe hoàn chỉnh. Chính đặc điểm ấy đôi khi khiến việc đánh giá trở nên khó hơn: văn bản yếu dễ khiến ta cảnh giác, trong khi văn bản trôi chảy tạo cảm giác rằng công việc đã gần xong. Nhưng chất lượng câu chữ và chất lượng quyết định không phải một.

Vì vậy, bên cạnh câu hỏi “Nội dung này viết có tốt không?”, còn một câu hỏi khó hơn: “Nếu tên của tổ chức đứng trên nội dung này, chúng ta có sẵn sàng chịu trách nhiệm cho toàn bộ điều nó khẳng định và hàm ý hay không?”

Nghiên cứu của Colleen Kirk và Julian Givi trên Journal of Business Research cho thấy tác động của việc sử dụng AI không giống nhau giữa các loại hình truyền thông. Trong các thí nghiệm của họ, khi người tiêu dùng biết những thông điệp Marketing mang tính cảm xúc được AI tạo ra thay vì con người, phản ứng về tính chân thực, truyền miệng tích cực và lòng trung thành có thể giảm. Hiệu ứng này yếu đi với nội dung thiên về dữ kiện hoặc khi AI chủ yếu đóng vai trò chỉnh sửa. Điều đáng rút ra không phải “AI không nên viết nội dung cảm xúc”, mà là vai trò phù hợp của AI phụ thuộc vào loại nội dung mà tổ chức đang tạo ra.

Nếu sai, hậu quả là gì?

Đây là câu hỏi giúp tránh hai cực đoan. Một bên là để AI tạo nội dung rồi gần như tự động xuất bản vì “đằng nào cũng có người nhìn qua”. Bên kia là vì sợ AI mà bắt mọi đầu ra đi qua một chuỗi phê duyệt nặng nề. Cả hai đều bỏ qua biến quan trọng nhất: mức độ rủi ro.

Một lỗi nhỏ trong caption giải trí không giống một con số sai trong báo cáo tài chính. Một tiêu đề chưa tối ưu không giống một thông tin sai về sức khỏe, một điều kiện ưu đãi, một phát ngôn của lãnh đạo hay một thông báo ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi khách hàng. Vì vậy, mức kiểm soát nên tương xứng với hậu quả nếu nội dung sai. Nội dung rủi ro thấp có thể đi qua quy trình rất gọn; nội dung rủi ro cao cần mức kiểm chứng và thẩm định sâu hơn.

Nghiên cứu của Hartmann, Exner và Domdey trên International Journal of Research in Marketing sử dụng hơn 10.000 hình ảnh Marketing do các mô hình tạo ảnh sinh ra, 2.400 hình ảnh do con người thực hiện và hơn 250.000 lượt đánh giá. Trong bối cảnh nghiên cứu này, hình ảnh do AI tạo có thể vượt hình ảnh do con người thực hiện ở các tiêu chí như chất lượng, độ chân thực và thẩm mỹ.

Vấn đề vì thế không phải AI chỉ tạo được những thứ kém chất lượng nên con người cần đứng sau để “cứu”. Ngược lại, chính khi đầu ra đủ thuyết phục, nguy cơ nhầm “trông tốt” với “đủ điều kiện xuất bản” càng lớn.

Ai chịu trách nhiệm cho nút “Đăng”?

Đây là câu hỏi có thể làm lộ ngay mức trưởng thành của một quy trình AI. Nếu một nội dung sai được xuất bản, câu trả lời của tổ chức là gì: “AI viết”, “đội ngũ đã kiểm tra”, “agency làm”, hay “mọi người đều đã xem qua”? Những câu ấy mô tả quá trình, nhưng chưa chắc xác định được trách nhiệm.

Một quy trình trưởng thành hơn phải biết ai có quyền xác nhận nội dung đã đủ điều kiện công bố. Người đó có thể không phải người viết và cũng không nhất thiết là lãnh đạo cao nhất, nhưng phải có đủ thông tin, đủ năng lực và đủ quyền để nói “đăng” hoặc “chưa đăng”. Đây cũng là nơi khái niệm con người trong vòng kiểm soát (human-in-the-loop) rất dễ tạo ra một cảm giác an toàn giả.

Một con người xuất hiện trong quy trình không đồng nghĩa con người đang kiểm soát quy trình. Nếu người duyệt chỉ có vài phút để nhìn một lượng đầu ra tăng gấp nhiều lần, không đủ chuyên môn để đánh giá các khẳng định hoặc không có quyền dừng việc xuất bản, việc “có người duyệt” chủ yếu mang tính hình thức. Human-in-the-loop không phải là có một người ở cuối quy trình; nó phải có nghĩa rằng có một người đủ năng lực và đủ quyền để nói: “Nội dung này chưa được phép xuất bản.”

AI hoàn toàn có thể là nơi một lỗi phát sinh: mô hình tạo ra một con số sai, suy luận thiếu căn cứ hoặc một nguồn không tồn tại. Nhưng nguồn phát sinh lỗi và chủ thể chịu trách nhiệm cho quyết định không nhất thiết là một. Nếu lỗi ấy vượt qua toàn bộ quy trình và trở thành một nội dung truyền thông chính thức, câu hỏi không thể dừng ở việc “AI đã sai như thế nào”. Còn phải hỏi hệ thống đã cho phép lỗi đó đi tới nút “Đăng” như thế nào.

AI có thể là nơi lỗi phát sinh. Nhưng một nội dung sai được công bố vẫn có thể là thất bại của hệ thống quyết định xuất bản.

Không phải càng nhiều kiểm duyệt càng tốt

Nói đến trách nhiệm rất dễ dẫn tới một lời giải quá đơn giản: thêm người duyệt, thêm tầng phê duyệt, thêm quy trình. Nhưng nếu mọi caption đều phải đi qua năm người chỉ vì có AI tham gia, tổ chức đang dùng quản trị để triệt tiêu chính phần giá trị mà công nghệ mang lại.

Quản trị tốt không đồng nghĩa quản trị nặng. Một quy trình tốt phải phân biệt được đâu là nội dung có thể kiểm tra nhanh bằng những tiêu chuẩn rõ ràng và đâu là nội dung cần phán đoán sâu hơn. Nó cũng phải phân biệt AI đang làm gì: sửa câu chữ, tạo biến thể, tổng hợp tài liệu hay tự tạo những khẳng định mới.

Việc dùng AI để chỉnh một câu đã được con người kiểm chứng khác với việc yêu cầu AI tự tìm số liệu, tự kết luận rồi tự viết một bài chuyên môn. Một hình ảnh minh họa giả tưởng khác với một hình ảnh dễ khiến người xem tưởng rằng một sự kiện thật đã xảy ra. Nội dung rủi ro thấp có thể được tự động hóa rất sâu; nội dung có ảnh hưởng lớn tới niềm tin, quyền lợi hoặc quyết định của khách hàng cần mức kiểm soát khác.

Mục tiêu cuối cùng không phải giữ con người tham gia càng nhiều càng tốt. Mục tiêu là giữ phán đoán và trách nhiệm của con người ở đúng nơi hậu quả của quyết định đòi hỏi chúng.

Khi “viết được” không còn là phần khó nhất

Có lẽ một trong những thay đổi quan trọng nhất mà AI mang tới cho hoạt động nội dung không nằm ở việc máy có thể viết tốt đến đâu. Khi câu chữ, hình ảnh và biến thể ngày càng bớt khan hiếm, phần khó hơn chuyển sang việc phân biệt cái gì đáng được công bố, cần kiểm chứng đến đâu và ai chịu trách nhiệm cho quyết định cuối cùng.

Con người không nhất thiết phải tự viết từng câu để tạo ra giá trị. Nhưng nếu một tổ chức sử dụng AI để tạo nội dung, tổ chức ấy vẫn phải biết ai đang sở hữu quyết định đưa những câu ấy ra công chúng. Trách nhiệm không được tự động hóa chỉ vì sản xuất đã được tự động hóa.

Vì vậy, trong một quy trình có AI, câu hỏi quan trọng nhất không phải lúc nào cũng là “AI đã tạo ra gì?”. Đôi khi, câu hỏi đáng hỏi hơn là: “Ai đã quyết định thứ này xứng đáng được xuất bản?”

Tài liệu tham khảo

Marketing + Media Alliance & Decision Lab. (2026). State of AI in Marketing 2026.

McKinsey & Company. (2026). From campaigns to continuous growth: AI capabilities shaping marketing.

World Economic Forum. (2026). How we use AI on Forum Stories.

Kirk, C. P., & Givi, J. (2025). “The AI-authorship effect: Understanding authenticity, moral disgust, and consumer responses to AI-generated marketing communications.” Journal of Business Research, 186, 114984.

Hartmann, J., Exner, Y., & Domdey, S. (2025). “The power of generative marketing: Can generative AI create superhuman visual marketing content?” International Journal of Research in Marketing, 42(1), 13–31.