Thỏa thuận của TikTok tại Mỹ: Cách trang 'For You' hoạt động và những gì sắp tới

Gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc ByteDance đã ký thỏa thuận bán cổ phần chi phối trong nền tảng video TikTok cho một nhóm nhà đầu tư Mỹ. Tổng thống Donald Trump đã công bố thỏa thuận sơ bộ cho vụ bán này vào ngày 19 tháng 9 năm 2025, sau cuộc đàm phán của ông với lãnh đạo Trung Quốc Tập Cận Bình.

CEO TikTok Shou Zi Chew đã thông báo với nhân viên trong một bản ghi nhớ mà các tổ chức tin tức có được rằng công ty đang làm việc để hoàn tất thỏa thuận vào ngày 22 tháng 1 năm 2026. Chính quyền Trung Quốc và Mỹ cũng sẽ cần phê duyệt thỏa thuận.

Thỏa thuận tạo ra một phiên bản mới chỉ dành cho Mỹ của ứng dụng, đưa nó vào tuân thủ luật được Tổng thống Joe Biden ký vào ngày 23 tháng 4 năm 2024 và được Tòa án Tối cao duy trì vào ngày 17 tháng 1 năm 2025. Chi tiết cụ thể của thỏa thuận vẫn cần được thảo luận, nhưng một số thông tin đang xuất hiện. Chúng bao gồm những gì sẽ xảy ra với thuật toán cốt lõi của ứng dụng chia sẻ video – và điều đó có ý nghĩa gì đối với hàng triệu người dùng Mỹ của TikTok.

Chính phủ Trung Quốc đã cho biết họ sẽ không cho phép ByteDance bán thuật toán, vì nó được phân loại là xuất khẩu công nghệ được kiểm soát, theo luật Trung Quốc. Trong khi đó, các giám đốc điều hành ngành công nghệ Mỹ và một số nhà lập pháp nói rằng tuân thủ luật yêu cầu thuật toán phải được kiểm soát bởi Mỹ. Thỏa thuận được đề xuất bao gồm cấp phép thuật toán để nó vẫn là tài sản trí tuệ của Trung Quốc trong khi phiên bản Mỹ của ứng dụng tiếp tục sử dụng công nghệ.

Thuật toán trang "For You" của TikTok được coi là phần quan trọng nhất của ứng dụng. Như một nhà phân tích nói: "Mua TikTok mà không có thuật toán giống như mua một chiếc Ferrari mà không có động cơ."

Giá trị của thuật toán nằm ở khả năng kỳ lạ trong việc dự đoán sở thích nội dung của người dùng. Nhiều người dùng khẳng định nó hiểu họ tốt hơn so với chính họ hiểu mình — một cảm xúc đã phát triển thành một sự pha trộn kỳ lạ giữa niềm tin tâm linh và thuyết âm mưu, như các đồng nghiệp và tôi đã ghi nhận. Các học giả khác cũng đã lưu ý tương tự rằng người dùng cảm thấy được thấu hiểu và nhận biết một cách thân mật hơn bởi thuật toán của TikTok so với những thuật toán trên các nền tảng phổ biến khác.

Tôi đã nghiên cứu các thuật toán truyền thông xã hội trong gần một thập kỷ, khám phá cách mối quan hệ của chúng ta với chúng đã phát triển khi chúng ngày càng gắn bó chặt chẽ với cuộc sống hàng ngày. Với tư cách là một học giả truyền thông xã hội và người yêu thích TikTok, tôi muốn làm sáng tỏ cách thuật toán hoạt động và ứng dụng có thể thay đổi như thế nào sau khi bán.

Thuật toán TikTok hoạt động như thế nào

Ở một số khía cạnh, thuật toán TikTok không khác biệt đáng kể so với các thuật toán truyền thông xã hội khác. Về cốt lõi, thuật toán chỉ đơn giản là một loạt các bước được sử dụng để hoàn thành một mục tiêu cụ thể. Chúng thực hiện các phép tính toán học để tối ưu hóa đầu ra phục vụ cho mục tiêu đó.

Có hai lớp trong thuật toán TikTok. Đầu tiên, có lớp trừu tượng xác định kết quả mà các nhà phát triển mong muốn đạt được. Một tài liệu nội bộ được chia sẻ với The New York Times chỉ rõ rằng thuật toán của TikTok tối ưu hóa cho bốn mục tiêu: "giá trị người dùng", "giá trị người dùng dài hạn", "giá trị người sáng tạo" và "giá trị nền tảng".

Nhưng làm thế nào để bạn biến những mục tiêu này thành toán học? Một khái niệm trừu tượng như "giá trị người dùng" thậm chí có nghĩa là gì? Không thực tế khi hỏi người dùng liệu họ có đánh giá cao trải nghiệm của mình mỗi khi họ truy cập trang web. Thay vào đó, TikTok dựa vào các tín hiệu thay thế để chuyển đổi các kết quả trừu tượng thành các thước đo có thể định lượng — cụ thể là lượt thích, bình luận, chia sẻ, theo dõi, thời gian dành cho một video nhất định và dữ liệu hành vi người dùng khác. Các tín hiệu này sau đó trở thành một phần của phương trình để dự đoán hai kết quả cụ thể chính: "giữ chân", hoặc khả năng người dùng sẽ quay lại trang web, và "thời gian dành" trên ứng dụng.

Thuật toán trang For You của TikTok dựa vào học máy để dự đoán khả năng giữ chân và thời gian dành. Học máy là một quy trình tính toán trong đó thuật toán học các mẫu trong tập dữ liệu, với ít hoặc không có sự hướng dẫn của con người, để tạo ra phương trình tốt nhất để dự đoán một kết quả. Thông qua việc học các mẫu, thuật toán xác định mức độ quan trọng của các tín hiệu dữ liệu riêng lẻ để đưa ra dự đoán chính xác.

Một cuộc điều tra của Wall Street Journal phát hiện rằng lượng thời gian người dùng dành để xem mỗi video đóng vai trò lớn trong cách thuật toán chọn video để đề xuất cho người dùng. Sử dụng phương trình nó đã tạo ra để dự đoán khả năng giữ chân và thời gian dành, thuật toán gán điểm cho mỗi video và xếp hạng các video có thể hiển thị cho người dùng theo điểm số này. Điểm số càng cao đối với một người dùng cá nhân, video càng có khả năng xuất hiện trong nguồn cấp của họ.

Tất nhiên, đặc điểm nội dung và người dùng khác cũng cung cấp thông tin cho các khuyến nghị, và có các quy trình phụ khác được tích hợp vào phương trình. Bước này là nơi kiểm duyệt thuật toán thường xuất hiện. Ví dụ, nếu một video trông giống như mồi nhử tương tác hoặc có quá nhiều nội dung bạo lực, điểm số của nội dung sẽ bị phạt.

Những gì có khả năng thay đổi đối với người dùng Mỹ

Vụ bán chưa được hoàn tất, nhưng số phận của thuật toán đang dần rõ ràng. Theo báo cáo, phiên bản chỉ dành cho Hoa Kỳ của thuật toán sẽ được đào tạo lại chỉ trên dữ liệu của người dùng Mỹ. Người dùng sẽ không cần tải xuống phiên bản mới của ứng dụng để thuật toán đã thay đổi hoạt động.

Mặc dù thuật toán vẫn giống như trước, nhưng khá chắc chắn rằng TikTok sẽ thay đổi. Tôi thấy hai lý do chính cho sự thay đổi.

Đầu tiên, dân số người dùng chỉ ở Mỹ của ứng dụng được đề xuất sẽ thay đổi cấu trúc của tập dữ liệu cơ bản cung cấp thông tin cho các khuyến nghị thuật toán một cách liên tục. Khi các loại nội dung phản ánh sở thích văn hóa, giá trị và hành vi của người Mỹ, thuật toán có thể hơi khác một chút khi nó "học" các mẫu mới.

Mặc dù người dùng có nhiều khả năng gắn bó với ứng dụng vì họ không cần tải xuống phiên bản mới, không phải tất cả người dùng sẽ chọn làm vậy, đặc biệt nếu nó được coi là dưới sự kiểm soát của các đồng minh của Trump. Theo thỏa thuận hiện tại, Oracle Corp. và chính phủ Mỹ sẽ giám sát việc đào tạo lại thuật toán. Sắp xếp này cho thấy rằng chính phủ Mỹ có thể có ảnh hưởng đáng kể đối với cách ứng dụng hoạt động.

Thỏa thuận sẽ trao 80% cổ phần cho các nhà đầu tư Mỹ, bao gồm 50% cho các nhà đầu tư mới Oracle, Silver Lake và Andreessen Horowitz. Những nhà đầu tư này có mối liên hệ với Trump, và một điều khoản rõ ràng của thỏa thuận cho phép chính phủ Mỹ chọn một thành viên hội đồng quản trị.

Những ảnh hưởng này làm tăng khả năng tẩy chay từ người dùng và người sáng tạo thiên tả tương tự như các cuộc tẩy chay Target trước đó vì thu hồi các biện pháp DEI và Disney sau khi đình chỉ Jimmy Kimmel mà sau đó đã được đảo ngược. Điều này có thể dẫn đến một dân số người dùng — và dữ liệu — phản ánh một phạm vi hẹp hơn về sở thích và hệ tư tưởng.

Thứ hai, có thể các cổ đông đa số của ứng dụng mới sẽ quyết định điều chỉnh thuật toán, đặc biệt là khi nói đến kiểm duyệt nội dung. Các chủ sở hữu mới có thể muốn sửa đổi Hướng dẫn Cộng đồng của TikTok theo quan điểm của họ về ngôn luận chấp nhận được và không chấp nhận được.

Ví dụ, Hướng dẫn Cộng đồng hiện tại của TikTok cấm thông tin sai lệch và làm việc với các tổ chức kiểm tra thông tin độc lập để đánh giá tính chính xác của nội dung. Trong khi Meta từng tuân theo một cách tiếp cận tương tự cho Instagram và Facebook, vào tháng 1 năm 2025 Meta đã công bố rằng họ sẽ chấm dứt mối quan hệ với các tổ chức kiểm tra thông tin độc lập và nới lỏng các hạn chế nội dung. YouTube cũng đã nới lỏng kiểm duyệt nội dung của mình trong năm nay.

Với các báo cáo rằng chính phủ Mỹ sẽ giám sát việc đào tạo lại thuật toán, có khả năng không chỉ các nhà đầu tư mới mà cả chính phủ có thể ảnh hưởng đến cách nội dung được ưu tiên và kiểm duyệt.

Điểm mấu chốt là các thuật toán rất nhạy cảm với ngữ cảnh. Chúng phản ánh sở thích, giá trị và thế giới quan của những người xây dựng chúng, sở thích và hành vi của những người có dữ liệu cung cấp thông tin cho các mô hình của họ và các bối cảnh pháp lý và kinh tế mà chúng hoạt động trong đó.

Điều này có nghĩa là mặc dù khó dự đoán chính xác TikTok chỉ dành cho Mỹ sẽ như thế nào, nhưng có thể khẳng định rằng nó sẽ không phải là hình ảnh phản chiếu hoàn hảo của ứng dụng hiện tại. – Rappler.com

Bài viết này ban đầu xuất hiện trên The Conversation.

Kelley Cotter, Phó Giáo sư Khoa học và Công nghệ Thông tin, Penn State