Theo công bố từ Pew Research vào tháng 6/2026, nghiên cứu phân tích khoảng 490.000 trang web trên Common Crawl trong giai đoạn từ tháng 1/2021 đến tháng 7/2026 bằng công cụ Open Pangram đã chỉ ra sự gia tăng mạnh mẽ của nội dung do AI tạo ra. Báo cáo cho thấy tỷ lệ dấu vết văn bản AI trên các website tên miền .com đã tăng gần 10 lần, từ dưới 1% năm 2021 lên tới 9,35% tính riêng trong tháng 1/2026, cao gấp 10 lần so với các tên miền như .edu hay .gov .
Pew Research cũng chỉ ra tần suất sử dụng một số đặc trưng của văn phong AI trong các nội dung trên các trang web tăng đáng kể so với 2021, cụ thể như sau:
- Dấu gạch ngang em dash (—): Tăng gấp đôi, đây có thể là dấu hiệu nhận biết rõ ràng nhất, vì con người hiếm khi dùng đến dấu này trong bài viết và các đoạn chat mà chỉ dừng lại ở dash (-).
- Sử dụng dấu phẩy Oxford: Tức là dấu “…”, đã tăng hơn 60%.
- Các từ ngữ ưa thích của AI: Chẳng hạn như delve, interplay, testament, underscore, pivotal, harness,… tăng hơn gấp đôi.
- Cấu trúc song hành phủ định (negative parallelism): Tức “không chỉ là X, mà còn là Y”: Tăng gấp 3 lần.
Tuy nhiên, chúng ta không ở đây để phán xét hay bài xích các nội dung do AI tạo ra, chúng ta ở đây để nhìn vào một thực tế là: Thời đại sử dụng AI trong công việc để tăng hiệu quả và năng suất làm việc là điều gần như không thể tránh khỏi. Vì vậy, chúng ta, những người đang ở giai đoạn đầu của Thời Kỳ Phục Hưng Số, không chỉ nên nhìn vào những con số trên rồi chỉ biết lo lắng hay kinh tởm về những nội dung do AI tạo ra nữa, mà cần phải có tuy duy cởi mở hơn cùng một phương pháp tiếp cận chủ động trong việc sử dụng AI để sản xuất nội dung.
Theo Steph Zinn, biên tập viên của quỹ đầu tư a16z crypto, đã viết trong bài , lập luận rằng việc soi từng dấu hiệu để đoán văn nào là của máy là cách tư duy tồi. Câu hỏi đúng phải là: “Văn bản này có giải thích rõ ràng không, người đọc có tin được không, có ai thực sự ngồi sau tay lái đưa ra quyết định hay không”. Zinn nhìn vấn đề từ bàn biên tập, những gì người ta gọi là “dấu hiệu văn AI” thực ra là danh mục các lỗi viết đã tồn tại từ trước: Câu nghe quan trọng nhưng không nói gì, cấu trúc quá gọn gàng, giọng văn trung tính đến mức bỏ vào bài của bất kỳ ai cũng vừa.
Đối với Zinn, thay vì cố gắng soi xét từng chi tiết để “vạch trần” xem một văn bản có phải do AI tạo ra hay không, chúng ta nên tập trung vào bản chất mục đích của nội dung được tạo ra đó là chất lượng của nó, liệu nó có truyền tải được thông điệp của tác giả đến người đọc hay không và quan trọng hơn là: Có con người thật sự đang kiểm soát hay đưa ra quyết định phía sau hay không?
Dù bạn có sử dụng AI hay không, tiêu chuẩn để đánh giá và cách sửa chữa vẫn như nhau, outcome vẫn là chất lượng nội dung và thông điệp được truyền tải. Những đặc điểm thường bị gán cho văn AI vốn là những bản nháp đầu tiên của ngôn ngữ và con người cũng đã viết sai kiểu đó thường xuyên không kém máy.
Một bài viết khác của Alex Danco, cũng đến từ a16z, đã cho thấy lý do vì sao người ta lại phản ứng mạnh với văn AI. Anh tự nhận bài viết của mình có 10% do AI tạo ra và mượn lý thuyết của Barthes với Foucault để bàn vì sao giới công nghệ, chứ không phải người ghét AI, lại là nhóm thích nhất việc vạch trần văn AI.
Thứ nhất, Alex đã chỉ ra một ví dụ: Claude viết “Give the pruning logic real attention” trong khi người viết sẽ chọn “Pay attention to the pruning logic”. Cả hai câu đều đúng ngữ pháp, nhưng câu đầu có gì đó lạ. Điều này được lý giải là do cơ chế dự đoán token của AI, trong khi con người chúng ta khi viết thường sẽ nghĩ mình sẽ viết gì trong câu này rồi sau đó mới bắt đầu viết, mô hình lại buộc phải tạo ra từng chữ cho tới khi hoàn thành câu mà không thể quay đầu hay sửa đổi ngay lập tức, do đó nó phải chọn từ theo hướng giữ mở nhiều lựa chọn nhất về sau. Vì vậy, cái “lạ” của văn AI không nằm ở lỗi chính tả hay sáo rỗng, mà nằm ngay trong cơ chế sinh chữ của nó, thứ mà phải mất rất nhiều thời gian để thay đổi.
Thứ hai, cái người ta phản ứng mạnh khi đọc văn AI có thể không phải là chúng trông xấu xí hay vi phạm tiêu chuẩn cộng đồng mà là nằm ở việc tác phẩm của chúng không có tác giả, thứ được Foucault, một triết gia người Pháp thế kỷ 20, cho rằng là một chức năng xã hội, ta cần nó để phân loại, tin tưởng và quy trách nhiệm cho văn bản được tạo ra. Và văn AI làm rối chức năng đó.
Nhưng ngược đời ở chỗ, chính mô hình có vẻ đang tự bù đắp chỗ trống ấy bằng những dòng văn đầy tự tin, xu hướng khẳng định mọi thứ liên quan chặt chẽ với nhau, kiểu như đang diễn vai một tác giả thực sự. Điều này có thể giải thích được vì sao văn AI đôi khi gây khó chịu dù không sai về thông tin, nó chỉ giả vờ có một người đứng sau, trong khi người đọc cảm nhận được là không.
Cá nhân mình cho rằng, điểm mấu chốt để đánh giá một văn bản không nằm ở nguồn gốc do con người hay máy móc tạo ra, mà ở khả năng hoàn thành mục tiêu của nó. Dù vậy, điều đó không hề làm giảm bớt giá trị cốt lõi của những bài viết mang đậm dấu ấn cá nhân, nơi lưu giữ chất giọng riêng biệt mà không một mô hình AI tiên tiến nào có thể thay thế hay chạm tới. Chính nét độc đáo này giúp độc giả nhận biết và kết nối rõ nét với con người thực sự đằng sau trang viết.
Với những ai làm công việc sáng tạo nội dung, ranh giới ứng dụng hợp lý chính là: cởi mở tận dụng AI như một trợ thủ đắc lực để biên tập, sắp xếp cấu trúc hay phản biện lập luận. Ngược lại, nếu phó mặc hoàn toàn việc định hình thông điệp và cốt lõi niềm tin cho công cụ, bài viết dù hoàn hảo về mặt kỹ thuật vẫn sẽ thiếu đi linh hồn, yếu tố then chốt nhất để thuyết phục và giữ chân người đọc.