Hướng dẫn làm giàu bằng AI: Trước tiên làm nội dung kích thích, sau đó bán khóa học

Tác giả: 沙拉酱

Ăn sắc là bản chất của dục vọng, phần lớn các mô hình kinh doanh vĩ đại đều không thể phát triển mà không dựa vào yếu tố này, AIGC cũng không ngoại lệ.

A16Z, quỹ đầu tư hàng đầu của Thung lũng Silicon, đã phát hành một báo cáo nghiên cứu xu hướng tiêu dùng AI. Trong báo cáo này, vốn dĩ nên tập trung thảo luận về năng suất của AI, lại chứa đựng một trang biểu đồ đường khiến người ta vừa buồn cười vừa thấm thía: Năm ngoái, số tiền người dùng Mỹ chi cho OpenAI và tờ New York Times cộng lại còn chưa bằng số tiền họ bỏ ra trên OnlyFans.

Bảng biểu trong báo cáo của A16Z

Thật là châm biếm, cũng rất chân thực — năng suất còn thua xa sức hấp dẫn của dục vọng.

Vậy, dựa vào AI để lách luật, có thể kiếm được bao nhiêu tiền?

Hình ảnh nguồn Giphy

Năng suất kém hơn sức hấp dẫn của dục vọng

Những người đầu tiên làm mô hình AI ảo, rõ ràng nhất chính là họ.

Khoảng cuối năm 2022, khi các công cụ như Midjourney, Stable Diffusion mới bắt đầu có thể tạo ra hình ảnh ổn định, đã có người nhận ra: thứ này có thể tạo ra những khuôn mặt giả thật như thật, có thể sản xuất hàng loạt, chi phí gần như bằng không. Họ dùng AI để tạo hình ảnh nữ nhân ảo, đặt tên, xây dựng nhân vật, thêm vài đoạn “đời thường” được thiết kế kỹ lưỡng, rồi vận hành trên Instagram và TikTok với diện mạo như người thật, các phản hồi thân mật trong tin nhắn riêng do ChatGPT đảm nhiệm, mang lại trải nghiệm “bạn gái”. Toàn bộ quy trình gần như tự động, người điều hành thậm chí còn không cần xuất hiện.

Hình ảnh nguồn Giphy

Chiến lược này phát triển mạnh nhất trên Fanvue, nền tảng cạnh tranh của OnlyFans. Fanvue có thái độ thoải mái hơn với nội dung AI, theo tiết lộ chính thức, đến tháng 11 năm 2023, các mô hình ảo AI đã đóng góp khoảng 15% tổng doanh thu của nền tảng. Đến năm 2024, các mô hình ảo AI hàng đầu có thể kiếm hơn 20.000 USD mỗi tháng, một số tài khoản đã vận hành thành công còn có doanh thu hàng năm vượt quá 200.000 USD. Năm 2025, con số này vẫn tiếp tục tăng. Trong một cuộc phỏng vấn vào năm 2025, CEO Will Monange của Fanvue tiết lộ rằng tổng thu nhập của các nhà sáng tạo AI trên nền tảng này đã tăng hơn 60% so với cùng kỳ năm 2024, và các mô hình ảo đã trở thành thể loại nội dung phát triển nhanh nhất của nền tảng.

Chính thức, OnlyFans cấm nội dung AI, nhưng vẫn có người lách luật. Trên Reddit, thường xuyên có các cuộc thảo luận về cách dùng AI để lách luật kiếm tiền trên OnlyFans, phổ biến nhất là tìm phụ nữ thật để hoàn tất xác thực khuôn mặt của nền tảng, rồi dùng ảnh của họ để huấn luyện mô hình AI sản xuất hàng loạt nội dung.

Hình ảnh nguồn Giphy

Dù nền tảng có nghiêm ngặt đến đâu, công nghệ vẫn tiến bộ không ngừng. Hiện nay, khả năng tạo hình của AI đã đến mức gần như thật, ngay cả những người có kinh nghiệm lâu năm cũng khó phân biệt. Gần đây, tôi đã xem một video trên Xiaohongshu về một chàng trai đẹp trai lấp ló ngồi trong xe, nếu không mở phần bình luận thấy dòng pinned comment “Thẩm mỹ AI này thật tốt”, tôi còn chẳng nhận ra đó là trai đẹp do AI tạo ra.

Ngoài nội dung người lớn, còn có một nhóm người kiếm tiền từ AI theo hướng hoàn toàn khác: sách tranh thiếu nhi.

Triệu Lệ (tên giả) là một trong những người đi đầu. Cuối năm 2022, anh vừa bị sa thải khỏi một công ty lớn trong lĩnh vực sản phẩm, đang ở nhà tìm hướng đi mới. Thời điểm đó, Midjourney mới bắt đầu tạo ra hình ảnh ổn định, anh nhìn thấy những con vật nhỏ vẽ bằng màu nước, trong đầu nảy ra ý nghĩ: “Chẳng phải là tranh minh họa sách tranh sao?” Anh dành hai tuần để nghiên cứu Amazon KDP, logic cực kỳ đơn giản: ChatGPT viết truyện, Midjourney tạo hình, chỉnh sửa bố cục rồi đăng tải, chờ tiền về. “Thời đó thật sự rất dễ kiếm tiền,” anh nói, “chỉ cần vài cuốn xếp chồng lên nhau, một tháng có thể thu về hơn 10.000 USD thụ động.”

Nhưng cơ hội không kéo dài lâu. Đến nửa cuối năm 2023, các sách tranh AI trên KDP bắt đầu bùng nổ, trên TikTok xuất hiện gần chín mươi nghìn tutorial cùng chủ đề, tiêu đề đều theo kiểu: EASY AI Money, nhờ sách tranh thiếu nhi mà thu nhập hàng tháng tới 100.000 USD.

Mọi người đổ xô vào cùng một con đường, doanh số nhanh chóng bị phân tán. Vấn đề chất lượng cũng lộ rõ, trong các sách tranh AI bắt đầu xuất hiện những con khủng long chân trước to lớn, trẻ con thiếu chính xác về số lượng ngón tay. Các nền tảng lớn bắt đầu yêu cầu phải khai báo có sử dụng AI khi tải lên, coi như con đường này gần như chấm dứt. “Giờ mà dựa vào AI để làm sách tranh kiếm tiền đã rất khó rồi,” Triệu Lệ nói.

Sau đó, anh cùng nhóm người lách luật này đều đi đến cùng một điểm chung: bán khóa học (Trong đó, “Cua” – một dự án mới nổi gần đây – đã làm cực kỳ thành công).

Hình ảnh nguồn Giphy

Triệu Lệ bán khóa “Toàn bộ quy trình từ không đến khi lên kệ sách tranh AI”, còn những người lách luật bán “Hướng dẫn xây dựng mô hình mô hình ảo AI”, đều hướng tới những người mới nghe về chuyện này, còn nghĩ rằng cơ hội vẫn còn mở.

Hai con đường, hai nội dung khác nhau, cách đóng gói khác nhau, nhưng đều bán cùng một thứ: một ảo tưởng “Tôi cũng có thể làm được con lợn bay”.

Thẩm mỹ và “kỹ năng cũ” khiến nhiều người mắc kẹt

Nghe có vẻ đây là những công việc dễ kiếm tiền khi đứng trước cơ hội, nhưng thực ra có những rào cản gì?

Một người bạn làm thiết kế UX trên mạng đã từng trả lời tôi: đó là giới hạn vùng mạng và phí thành viên. Cô ấy đã viết một hướng dẫn sử dụng khi Midjourney mới ra mắt, giá 99 tệ một cuốn, hiện vẫn đăng trên Xiaohongshu để kiếm thu nhập thụ động sau khi ngủ dậy. Từ góc độ sử dụng công cụ, cô ấy nhìn rất chính xác — đúng là rào cản đang giảm nhanh.

Nhưng, với tư cách một người có nền tảng vẽ tranh dừng lại ở mức stick figure, thường xuyên vẽ xấu trong các công cụ AIGC, tôi phải bổ sung một điều cô ấy chưa đề cập: còn có một rào cản khác, gọi là thẩm mỹ.

Hình ảnh nguồn Giphy

Trước đây, mọi người hay đùa rằng AI không thể thay thế nhà thiết kế, vì phía khách hàng hoàn toàn không biết mình muốn gì. Tôi cứ nghĩ đó chỉ là chuyện đùa, cho đến khi tự mình thử dùng các công cụ này, mới nhận ra câu chuyện đó đúng y chang trên chính tôi.

Năm ngoái, tôi làm một tài khoản truyền thông, muốn dùng khái niệm vật lý “đảo tích hợp” để làm logo. Đảo tích hợp có thể hiểu là những thứ đáng để lưu giữ trong dòng chảy thông tin hỗn loạn. Tôi tìm ảnh tham khảo về khái niệm này, mở công cụ, đưa ảnh vào, rồi viết một đống mô tả, bắt đầu tạo hình. Kết quả là những thứ ra lộn xộn, tôi chỉnh sửa bảy tám lần, mỗi lần đều thay đổi cách tạo ra sự hỗn loạn. Tôi biết mình muốn cảm giác gì, nhưng hoàn toàn không biết cách dịch cảm giác đó thành lệnh. Cuối cùng, tôi nhờ một người bạn làm thiết kế giúp, cô ấy mất 20 phút, ra thành phẩm còn nhanh hơn tôi mất hai tiếng, mà kết quả hoàn toàn khác xa nhau.

Hình ảnh trước và sau chỉnh sửa

Vấn đề không nằm ở công cụ, mà nằm ở tôi. Chính xác hơn, là tôi không thể biến cảm giác thẩm mỹ mơ hồ trong đầu thành ngôn ngữ chính xác.

Vấn đề này không chỉ riêng tôi.

Một người bạn làm nội dung vận hành bắt đầu dùng Seedance để làm video ngắn từ năm ngoái, cô ấy nhanh chóng học được cách sử dụng công cụ, nhưng thực sự gặp khó khăn khi viết kịch bản. “Tôi biết tôi muốn một hình ảnh có cảm giác chất lượng, nhưng ba từ ‘cảm giác chất lượng’ đó chẳng giúp gì trong phần mô tả,” cô ấy nói, “tôi không biết cảm giác đó cụ thể là ánh sáng gì, góc chụp nào, chuyển động camera ra sao.” Kết quả là, những sản phẩm cuối cùng cô ấy làm ra, mô tả là “giống nhưng không đúng chỗ nào”.

Một người bạn khác dùng Marble, một công cụ tạo nội dung có thể sinh ra hình ảnh 3D từ văn bản và hình ảnh, liên tục tạo ra rồi xóa bỏ, cuối cùng mới nhận ra rằng chính cô ấy không có tham chiếu, không biết “đẹp” là như thế nào, nên không thể đánh giá được sản phẩm ra sao, có đúng ý hay không.

Hình ảnh 3D toàn cảnh do Marble tạo ra

Ngược lại, một người bạn có kinh nghiệm nhiếp ảnh, cùng công cụ đó, kết quả rõ ràng cao hơn hẳn. Anh ấy nói, thực ra không mất nhiều thời gian để nghiên cứu kỹ các mẹo về mô tả, “chỉ cần biết rõ mình muốn bố cục gì, ánh sáng ra sao, nói rõ ra là công cụ tự nhiên sẽ cho ra đúng.”

Khả năng của công cụ ngày càng mạnh, nhưng khoảng cách giữa người dùng không vì thế mà thu hẹp lại, ngược lại còn bị kéo dài ra. Trước đây, ai cũng không thể làm ra sản phẩm tốt, giờ những người có thẩm mỹ tích lũy có thể tạo ra sản phẩm đẹp, còn người chưa có thì vẫn còn đang quanh quẩn giữa “có thể dùng” và “tốt” trong sử dụng.

Công cụ cũng đang phản hồi lại thực tế này. Sự phổ biến của các công cụ mẫu như NotebookLM, giúp người dùng chỉ cần điền nội dung, bỏ qua bước “phải biết rõ mình muốn gì”. Các mẫu này giúp đưa ra quyết định thẩm mỹ, bạn chỉ cần điền nội dung, còn lại để công cụ tự xử lý. Nhưng giới hạn của mẫu nằm ở chỗ này: nó chỉ giải quyết được “có thể dùng”, còn “đẹp” thì không.

Điều này cũng thể hiện rõ trong lĩnh vực viết lách. Tôi có một người bạn làm marketing, gần đây được điều sang phụ trách PR, cần tạo ra hàng loạt bài viết. Sếp nói có thể dùng AI, cô ấy lại càng bối rối, tìm đến tôi để lấy một cuốn hướng dẫn viết AI mà tôi đã từng làm. Vấn đề là: cô ấy không cảm nhận được “một bài PR tốt” là như thế nào, không biết tiêu chuẩn của một bài tốt ra sao, đối mặt với nội dung do AI sinh ra, cô ấy không biết phải chỉnh sửa theo hướng nào.

Hình ảnh nguồn Giphy

Trong khi đó, chính tôi lại rất quen dùng AI để viết. Không phải vì tôi hiểu rõ hơn công cụ, mà vì tôi đã làm báo nhiều năm, có khả năng đánh giá cách diễn đạt, biết câu nào hay, câu nào dở, biết AI cho ra cái gì còn thiếu, cần đẩy đi đâu. Thẩm mỹ trở thành một kỹ năng rất thực dụng: giúp bạn biết đích đến là đâu, chứ không phải để AI cứ chạy đi chạy lại vô mục đích.

Khi khả năng của công cụ không còn là vấn đề nữa, thì thẩm mỹ và “kỹ năng cũ” trở thành rào cản lớn nhất — thậm chí còn tệ hơn, là không dùng gì còn tốt hơn.

Tôi muốn là sắc, AI và người thật khác nhau có quan trọng không?

Những người đi trước đón đầu, không chỉ hưởng lợi mà còn gặp tranh cãi. Hiện tại, trong giới AIGC, có một hiện tượng kỳ lạ: việc có dùng AI hay không, còn quan trọng hơn cả chất lượng tác phẩm.

Phương Uyên (tên giả) là một nhà thiết kế thương hiệu, anh nhận một dự án về hình ảnh thương hiệu, dùng công cụ AI để rút ngắn quy trình từ hai tuần xuống còn ba ngày, anh cảm thấy kết quả còn tốt hơn trước. Sản phẩm gửi đi, chờ phản hồi.

Kết quả, phản hồi đầu tiên không phải là đánh giá về tác phẩm, mà là: “Nhanh thế, có phải dùng AI không?” Phương Uyên chưa kịp trả lời, đã có tin nhắn tiếp: “Chúng tôi không chấp nhận các tác phẩm có sự tham gia của AI.” Anh vẫn chưa rõ họ có mở file đính kèm hay không. Anh cảm thấy rất bực bội, vì hiệu quả quá cao, lại còn bị xem như tội lỗi.

Hình ảnh nguồn Giphy

Không chỉ riêng anh, nhiều người khác cũng rơi vào tình cảnh này. AI đã âm thầm trở thành một thước đo đạo đức trong nhiều hệ thống đánh giá. Không giống như Photoshop hay Excel, không ai hỏi “Bạn có dùng phần mềm chỉnh sửa ảnh không” khi nhận một bức ảnh đã qua chỉnh sửa, cũng không ai hỏi “Bạn có dùng Excel để tính không” khi nhận một báo cáo tài chính.

AI kích hoạt một dạng nghi ngờ khác, gần như hỏi: “Bạn có thực sự làm ra cái này không?”

Trong các công việc sáng tạo, luôn tồn tại một hợp đồng ngầm: tác phẩm tốt là do có người bỏ công sức, thời gian, trau chuốt. Nhưng sự xuất hiện của AI lại đúng lúc phá vỡ mối quan hệ nhân quả vốn có này giữa “đầu tư” và “kết quả”.

Bạn dùng AI trong ba ngày để làm ra thứ, so sánh với thứ người khác làm thủ công hai tuần, dù chất lượng có bằng nhau, thì người ta vẫn cảm thấy có gì đó không đúng. Cảm giác này gọi là “bất công”.

Trường Đại học Arizona đã từng thực hiện một nghiên cứu, kết quả là, nếu nhà thiết kế chủ động thông báo với khách hàng rằng họ đã dùng AI hỗ trợ, dù đã giải thích AI chỉ là công cụ hỗ trợ, thì niềm tin của khách hàng vào nhà thiết kế vẫn giảm trung bình 20%.

Và khi công nghệ AIGC ngày càng trưởng thành, vấn đề này không còn chỉ là niềm tin cá nhân giữa các bên nữa, mà đã trở thành vấn đề của nền tảng.

Từ năm 2023 trở đi, các quy định của nhà nước lần lượt ra đời, yêu cầu phải dán nhãn cho nội dung do AI tạo ra: đầu tiên là “Quy định Quản lý Sử dụng Công nghệ Tổng hợp Thông tin Trực tuyến” ban hành tháng 1, chủ yếu quản lý các công nghệ deepfake, tổng hợp giọng nói; sau đó là “Pháp lệnh Quản lý Dịch vụ Trí tuệ Nhân tạo Sinh ra” ban hành tháng 8 cùng năm, đưa các dịch vụ như ChatGPT vào phạm vi quản lý. Đến tháng 3 năm 2025, các quy định còn được nâng cấp, Bộ Thông tin và Truyền thông phối hợp các bộ ngành ban hành “Quy định Nhãn Nhận Nội dung Tổng hợp và Sáng tạo của Trí tuệ Nhân tạo”, quy định này bao gồm tất cả các dạng nội dung: văn bản, hình ảnh, âm thanh, video.

Nhưng điều khó định nghĩa chính là: giới hạn.

Nền tảng có thể nhận diện một đoạn video 100% do AI tạo ra, nhưng rất khó xác định ranh giới, ví dụ: một bức selfie chỉnh màu, chỉnh bố cục trong AI, có tính là nội dung do AI tạo ra không; một đoạn video, nguyên liệu do chính mình quay, nhưng cắt ghép, âm nhạc đều do AI xử lý, có cần dán nhãn không; một bài viết, bản nháp do AI sinh ra, người viết chỉnh sửa 70%, thì nhãn đó thuộc về ai…

Hình ảnh nguồn Giphy

Vấn đề về ranh giới thực ra là vấn đề về trách nhiệm. Không rõ ràng về định nghĩa, thì trách nhiệm cũng không rõ ai gánh. Khi một bài hát do AI sáng tác, người chỉnh sửa lời, xảy ra tranh chấp bản quyền, ai sẽ chịu trách nhiệm? Hoặc một bài đánh giá do AI tạo ra, blogger chỉ chỉnh sửa giọng điệu, mua sản phẩm giới thiệu mà không kiểm chứng, phát hiện hàng không đúng như mô tả, hỏi “Có phải do AI làm không”, thực ra là đang đặt câu hỏi về một vấn đề đơn giản hơn: đằng sau tác phẩm này, có người thật sự chịu trách nhiệm không, có ai đã suy nghĩ về vấn đề của bạn chưa, có ai quan tâm kết quả tốt xấu không?

Điều khó nhất để phân định chính là trách nhiệm, chứ không phải ranh giới.