Khám phá tác động của AI sáng tạo đối với tương lai của tin tức

Tuần trước, tờ New York Times đưa tin rằng Google đang thử nghiệm một công cụ AI cho phép các tổ chức tin tức tạo nội dung bằng AI. Không rõ khả năng chính xác của sản phẩm là gì nhưng dựa trên một nhận xét từ Google, nó giúp thực hiện các tác vụ như tiêu đề và sửa đổi phong cách viết. Giữa những lo ngại về tác động của điều này đối với công việc của các nhà báo, Google đã nhanh chóng đưa ra một tuyên bố làm rõ :

Mục tiêu của chúng tôi là cung cấp cho các nhà báo lựa chọn sử dụng các công nghệ mới nổi này theo cách giúp nâng cao hiệu suất và công việc của họ. Rất đơn giản, những công cụ này không nhằm mục đích và không thể thay thế vai trò thiết yếu của các nhà báo trong việc đưa tin, tạo và kiểm chứng các bài báo của họ.

Điều này đã gây ra một cuộc trò chuyện sôi nổi về tương lai của tin tức với trí tuệ nhân tạo AI. Các công ty sản xuất các sản phẩm AI lập luận rằng công nghệ này sẽ cho phép các tổ chức truyền thông và nhà báo hoạt động hiệu quả hơn, trong khi các nhà phê bình cho rằng nó có thể gây hại cho công việc của nhà báo, gia tăng thông tin sai lệch và tràn ngập thị trường với nội dung chất lượng thấp do AI tạo ra.

Trong phần này, chúng tôi giải nén tác động của AI sáng tạo đối với tương lai của tin tức bằng cách khám phá một số điều:

• Các loại tin bài hiện nay theo độ phức tạp
• Kinh doanh tin tức
• Giải phẫu sản xuất một bài báo
• Những gì AI có thể và không thể làm tốt
• AI sáng tạo và tương lai của tin tức — Câu chuyện về hai thế giới

Các loại tin bài hiện nay theo độ phức tạp

Có một số loại nội dung tin tức trên internet, mỗi loại có mức độ phức tạp khác nhau trong quá trình sản xuất. Sự phức tạp thường phát sinh từ các yếu tố như tính kịp thời, số lượng nghiên cứu cần thiết và câu chuyện được kể.

Các bài viết có độ phức tạp thấp bao gồm:

• Tin tức thực tế/dữ liệu (ví dụ: bài báo liệt kê tỷ lệ thế chấp ở San Francisco, bài báo có các con số từ cuộc gọi thu nhập của công ty) — những tin tức này tương đối đơn giản với các ý kiến hoặc quan điểm chủ quan tối thiểu.

  
  

• Tin tức dựa trên sở thích/thông tin (ví dụ: công thức nấu ăn mùa hè được đăng trên NY Times Cooking, một bài báo giải thích ý nghĩa của lãi suất Fed) — có một số sáng tạo trong việc lựa chọn chủ đề nhưng trọng tâm là cung cấp nhiều thông tin hơn và phục vụ cho các sở thích cụ thể.

  
  

• Tin mới nhất (ví dụ: một bài báo về việc CEO từ chức, một bài báo mô tả một sự kiện thời tiết đang diễn ra) — đây thường là những bài viết ngắn về một sự kiện đang diễn ra nhanh chóng, với thông tin ban đầu hạn chế và các sự kiện mới nổi.

Các bài viết có độ phức tạp cao bao gồm:

• Tin tức đưa tin (với bối cảnh, nghiên cứu và sự kiện) — những điều này cung cấp giải thích chi tiết hơn về tin tức được hỗ trợ bởi nghiên cứu, bối cảnh bổ sung và thường là phỏng vấn mọi người, do đó cần nhiều thời gian và công sức hơn để sản xuất; họ cũng được kiểm tra thực tế rộng rãi.

  
  

• Tin tức diễn giải — điều này bao gồm các ý kiến, bài bình luận và bài phân tích (như bài này) cung cấp các diễn giải/quan điểm/ý kiến về các vấn đề hiện tại; chúng thường mang tính chủ quan và yêu cầu nghiên cứu sâu rộng để hỗ trợ các quan điểm.

  
  

• Các mẩu tin nổi bật - đây thường là những nội dung đi sâu về các chủ đề có thể không thực sự là tin tức nóng hổi ngay bây giờ nhưng là những vấn đề quan trọng, báo chí điều tra sẽ thuộc loại này; những điều này đòi hỏi nghiên cứu sâu rộng và các cuộc phỏng vấn kéo dài hàng tháng, cũng như cách kể chuyện sáng tạo.

Tôi đưa ra cách phân loại này vì mục đích đằng sau và quy trình liên quan đến việc tạo ra hai loại bài viết này rất khác nhau và do đó sẽ phát triển khác với việc sử dụng AI tổng quát. Với suy nghĩ này, chúng ta hãy nói về cách tin tức kiếm tiền.

Kinh doanh tin tức

Công việc kinh doanh tin tức rất phức tạp — hầu hết các tổ chức tin tức hoạt động trên mô hình phương tiện được quảng cáo hỗ trợ và một nhóm nhỏ đã quản lý thành công để chuyển sang đăng ký. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với loại nội dung mà một tổ chức tin tức sản xuất.

Các doanh nghiệp tin tức dựa trên đăng ký (đáng chú ý là NYTimes hiện nhận được ~70% doanh thu từ đăng ký) có chiến lược nội dung gắn trực tiếp với giá trị của người tiêu dùng — tập trung vào nội dung chất lượng cao + nội dung dựa trên sở thích đa dạng để làm cho đăng ký trở nên đáng giá. Ví dụ: trong số các loại nội dung ở trên, NYT chủ yếu thực hiện đưa tin (đã được nghiên cứu kỹ lưỡng), tin tức diễn giải và các phần nổi bật cho việc cung cấp tin tức cốt lõi của họ, được hỗ trợ bởi nội dung dựa trên sở thích như NYT Cooking và Wirecutter . Một số ấn phẩm khác như Wall Street Journal và Washington Post đã đạt được những bước tiến với việc đăng ký sử dụng cách tiếp cận tương tự.

Tuy nhiên, hầu hết các ấn phẩm vẫn được hỗ trợ bởi quảng cáo và sẽ tiếp tục như vậy trong tương lai gần. Điều này có nghĩa là họ tập trung vào việc tạo ra mức độ tương tác cao: nhiều nhãn cầu hơn → nhiều khoảng không quảng cáo hơn → nhiều doanh thu hơn. Chiến lược hiệu quả hơn đối với họ là tăng cường nội dung có độ phức tạp cao (như tin tức đưa tin, tin tức diễn giải) với rất nhiều nội dung có khối lượng lớn, độ phức tạp thấp (như tin tức thực tế/dữ liệu, tin tức dựa trên sở thích/thông tin).

Chiến lược này hoạt động vì nội dung có độ phức tạp cao giúp mang lại giá trị lâu dài cho người tiêu dùng, trong khi rất nhiều nội dung có độ phức tạp thấp giúp thu hút sự chú ý cũng như giành chiến thắng trong trò chơi SEO . Vòng lặp SEO trông giống như: số lượng lớn nội dung nhận được nhấp chuột → công cụ tìm kiếm cho rằng nội dung của bạn có giá trị → tất cả nội dung của bạn được xếp hạng cao hơn → nhiều nhãn cầu hơn.

Đây không phải là lời chỉ trích về chiến lược và nhu cầu chơi trò chơi SEO là cần thiết đối với phương tiện hỗ trợ quảng cáo. Thực tế là phương tiện truyền thông tin tức là một ngành kinh doanh tồi tệ — internet đã làm gián đoạn cách tạo và phân phối nội dung (hầu hết thông qua Google Tìm kiếm / Meta ngày nay) và các tổ chức tin tức vẫn chưa phục hồi sau tác động của sự gián đoạn đó. Có những nỗ lực để khắc phục tình trạng mất cân bằng vẫn đang phát triển — Canada/Úc đã thông qua luật buộc Google/Meta phải trả về cơ bản là “thuế gây rối” để hỗ trợ hoạt động báo chí tốt, một số tổ chức như NPR được hỗ trợ một phần bởi quỹ liên bang và một số tổ chức khác các tờ báo như Washington Post được trợ cấp bởi các tỷ phú (nói chung là có ý tốt) .

Tất cả điều này để nói - phương tiện truyền thông / báo chí tin tức là một tiện ích công cộng hoàn toàn cần thiết cho một nền dân chủ hoạt động tốt nhưng là một ngành kinh doanh không mấy xuất sắc. Do đó, các doanh nghiệp tin tức này càng có thể tự chủ (không cần phải phụ thuộc vào quy định hoặc tỷ phú), thì họ càng có thể đạt được sứ mệnh của mình một cách hiệu quả hơn. AI sáng tạo không thể giải quyết tất cả những thách thức về cấu trúc này (đặc biệt là phân phối nội dung) nhưng nó chắc chắn có thể giúp việc tạo nội dung hiệu quả hơn mà không nhất thiết ảnh hưởng đến chất lượng.

Giải phẫu sản xuất một bài báo

Để hiểu phần nào của quá trình sản xuất tin tức mà AI tổng quát sẽ có tác động nhiều nhất, bạn nên hiểu các bước khác nhau liên quan đến việc xuất bản một bài báo.

Chúng ta có thể chia nỗ lực thành một vài thành phần tuần tự:

• Nghiên cứu — tìm kiếm một chủ đề, thu thập thông tin/dữ liệu, nói chuyện với đúng người để nhận được những lời trích dẫn hoặc quan điểm
• Kể chuyện - làm cho nghiên cứu có ý nghĩa để đưa ra một cốt truyện hấp dẫn
• Viết — biến cốt truyện thành những từ ngữ thực tế để tạo nên một bài báo, nhấn mạnh cốt truyện, hỗ trợ nó bằng dữ liệu phù hợp / thêm các liên kết hỗ trợ
• Chỉnh sửa — cải thiện bài viết, đưa ra các tiêu đề hấp dẫn hơn, có hình ảnh đẹp hơn và kiểm tra thực tế để đáp ứng các tiêu chuẩn
• Phân phối - xuất bản và phân phối trên các kênh như phương tiện truyền thông xã hội.

Dựa trên một số nghiên cứu và cũng bị ảnh hưởng bởi kinh nghiệm viết lách của tôi, tôi ước tính nỗ lực để tạo ra một bài báo vào những thứ như : Nghiên cứu (30%), Kể chuyện (20%), Viết (20%), Chỉnh sửa (20%) và Phân phối (10%) . Lấy những con số thực tế bằng một hạt muối nhưng chúng chính xác về mặt định hướng.

Bây giờ, hãy lưu ý rằng không phải tất cả các định dạng của bài báo đều yêu cầu tất cả các bước — các phần có độ phức tạp thấp có thể không cần phải trải qua tất cả các bước trong vòng đời ở trên một cách nghiêm ngặt nhưng các phần có độ phức tạp cao thì cần.

Ví dụ: tôi mất khoảng 8–9 giờ để hoàn thành bài viết này (hầu hết các bài viết khác trên bản tin Substack của tôi cũng vậy) và tôi muốn nghĩ rằng các bài viết của mình thuộc loại tin tức diễn giải. Nếu tôi viết một tác phẩm có độ phức tạp thấp, tôi có thể hoàn thành nó trong khoảng 2 giờ. Một điểm dữ liệu khác - phóng viên NYT này cho biết anh ấy thường có thể hoàn thành một bài báo trong vài giờ trong khi một bài báo có thể mất tới 6 tháng.

Vì vậy, AI thực sự có thể giúp gì? Về cơ bản, nó liên quan đến những bước nào trong quy trình sản xuất tin tức mà các sản phẩm hiện tại (và tương lai) có thể thực hiện tốt.

Những gì AI có thể và không thể làm tốt

Đây là bước của tôi trên từng bước. Spoiler - chúng phần nào hiệu quả cho việc viết và chỉnh sửa, chúng có thể hiệu quả cho nghiên cứu nếu sản phẩm phù hợp được tạo ra và chúng sẽ tiếp tục kém trong việc kể chuyện.

Nghiên cứu - khả năng thấp đáng ngạc nhiên

Hầu hết các sản phẩm AI tổng hợp hiện tại (như ChatGPT và Google Bard) đều có khả năng Nghiên cứu thấp một cách đáng ngạc nhiên:

• Chắc chắn có những khả năng nhất định mà họ giỏi. Ví dụ, họ giỏi đưa ra lập luận cho một quan điểm cụ thể hoặc cung cấp nguồn cảm hứng cho các chủ đề mới.

  
  

• Họ có khả năng tóm tắt nội dung từ trung bình đến khá và đặc biệt là trả lời các câu hỏi dựa trên việc đọc một bài báo. Ví dụ: bạn có thể yêu cầu họ đọc bài viết này và liệt kê các bước khác nhau liên quan đến sản xuất tin tức.

  
  

• Tuy nhiên, họ thường tạo ra thông tin sai sự thật (“ảo giác”), không cung cấp liên kết/nguồn dẫn đến những gì họ khẳng định là sự thật và có nguồn dữ liệu đáng ngờ có khả năng vi phạm bản quyền. Xem ảnh chụp màn hình bên dưới.

  
  

Đối với trường hợp sử dụng chung (giả sử bạn muốn soạn thảo email tới kết nối LinkedIn trong tương lai), những vấn đề này không thành vấn đề. Nhưng khi bạn đang viết một bài báo, việc không kiểm tra thực tế có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến nhận thức về thương hiệu của bạn.

Mặc dù các công cụ nghiên cứu có thể được sử dụng cho nghiên cứu hữu ích có định hướng (ví dụ: bạn muốn biết Bing và Yahoo chiếm bao nhiêu thị phần), các nhà văn/nhà báo vẫn phải làm thêm công việc để tìm một nguồn mới để liên kết vì các công cụ hiện tại không có. cung cấp liên kết cũng như không có dữ liệu chính xác đầy đủ.

Sử dụng dữ liệu có nguồn gốc rõ ràng + khả năng cung cấp câu trả lời với các liên kết đáng tin cậy là cơ hội lớn cho bất kỳ ai xây dựng sản phẩm nghiên cứu cho người viết và rất có khả năng các công ty mới sẽ xuất hiện ở đây.

Kể chuyện — khả năng thấp

Khả năng kể chuyện của AI sáng tạo ngày nay khá yếu. Đây là một ví dụ: Tôi đã thực hiện một loạt nghiên cứu cho bài viết này, tập hợp các nghiên cứu lại với nhau theo một định dạng có tổ chức và yêu cầu ChatGPT cung cấp cho tôi một cốt truyện. Xem ảnh chụp màn hình bên dưới để biết kết quả.

Thoạt nhìn, có vẻ như chúng “có lý”. Nhưng đó thực sự là tất cả - nó có ý nghĩa ở cấp độ bề mặt. Trên thực tế, không có cốt truyện nào trong số này hấp dẫn và các ghi chú nghiên cứu mà tôi cung cấp có nhiều chi tiết và sắc thái hơn các kết quả ở cấp độ bề mặt được cung cấp ở đây. Bạn có thể đưa ra lập luận rằng những điều này vẫn ổn, nhưng trong bối cảnh viết một bài báo, điều này hoàn toàn vô ích đối với tôi - tốt nhất, đây là nguồn cảm hứng/ý tưởng, không phải cốt truyện dựa trên nghiên cứu mà tôi đã gửi.

Nếu bạn có một câu chuyện có độ phức tạp thấp, nó sẽ hoàn thành công việc cho bạn. Nếu bạn đang xây dựng một câu chuyện nhiều sắc thái hoặc có dữ liệu và cần trợ giúp xây dựng một câu chuyện, thì các sản phẩm hiện tại sẽ không hoàn thành công việc. Với mức độ chủ quan cao có liên quan, tôi không lạc quan rằng nó sẽ trở nên tốt hơn và đây sẽ tiếp tục là phần mà người viết có thể gia tăng giá trị nhất.

Viết - khả năng trung bình

Nếu bạn cung cấp cho các sản phẩm hiện tại một cốt truyện chi tiết về những gì bạn muốn nói, nó có thể tạo ra một v1 nội dung vừa đủ. Đầu ra vẫn còn khá khó cắt và việc hướng dẫn các mô hình hiện tại tạo ra ngôn ngữ theo cách mà nó kể một câu chuyện là khá khó khăn. Xem ảnh chụp màn hình để biết kết quả ví dụ sau khi tôi cung cấp cho ChatGPT các ghi chú chi tiết về cốt truyện cho bài viết này.

Thoạt nhìn, bạn có thể nghĩ rằng bản nháp v1 có vẻ ổn. Không phải vậy — giọng điệu không phù hợp, câu chuyện không trôi chảy và luôn có vẻ như được viết bởi một con bot. Nó rất chung chung và không nói rõ câu chuyện mặc dù được cung cấp một câu chuyện rất cụ thể. Nếu tôi xuất bản bài viết đó, bạn sẽ không đọc nó. Và đó là thách thức với khả năng viết ngày nay — nó có thể hoạt động với những bài viết có độ phức tạp thấp nhưng đối với bất kỳ bài viết nào phức tạp hơn, về cơ bản bạn phải viết lại toàn bộ bản nháp.

Mở khóa sản phẩm lớn ở đây sẽ cho phép hướng dẫn hiệu quả của con người - người viết không muốn sử dụng các phiên bản cắt cookie khủng khiếp và làm lại toàn bộ từng dòng một. Những gì họ muốn là một số dạng cấu trúc tương tác người dùng cho phép người viết đưa vào cốt truyện và tạo tuần tự từng phần của bài viết, đồng thời đưa ra phản hồi tích cực cho công cụ AI. Cherry trên cùng sẽ có thể tùy chỉnh phong cách viết bằng cách cung cấp các bài báo trước đây được viết bởi cùng một nhà văn.

Tôi nghĩ rằng các mô hình cơ bản ngày nay có khả năng thực hiện điều này và cần có sự đổi mới ở lớp giao diện người dùng , điều mà tôi tin rằng sẽ xảy ra trong thời gian tới.

Chỉnh sửa — khả năng trung bình

Các công cụ ngày nay có rất nhiều khả năng để xem lại bài viết, tìm lỗi và sửa chữa. Những công cụ này cũng rất hiệu quả trong các nhiệm vụ thẩm mỹ, chẳng hạn như đưa ra ý tưởng cho các tiêu đề hấp dẫn hoặc tiêu đề phần có thể hoạt động tốt.

Tuy nhiên, lớp giao diện người dùng vẫn cần làm việc để làm cho điều này có thể sử dụng được để chỉnh sửa — ngày nay có một số giải pháp một phần như Notion AI cho phép bạn cải thiện ngôn ngữ và làm cho câu ngắn hơn/dài hơn từ trong trang Notion, nhưng nó không nắm bắt được ngữ cảnh đầy đủ của trang. ChatGPT thực hiện tốt công việc chỉnh sửa trên toàn bộ bài viết nhưng thiếu khả năng nhận hướng dẫn để dễ dàng chỉnh sửa các phần cụ thể và cũng không thể hỗ trợ liên kết (tức là tôi giới thiệu nó với văn bản có siêu liên kết, tôi nhận lại văn bản mà không có bất kỳ liên kết nào) .

Tôi cực kỳ ghét phần chỉnh sửa của quá trình viết và tôi chắc chắn rằng một số nhà văn và nhà báo cũng vậy - AI sáng tạo chắc chắn có thể giảm thiểu một số công việc biên tập rườm rà này trong thời gian ngắn.

Phân phối - khả năng trung bình

Có những công cụ xuất hiện ở đây ngày hôm nay, chẳng hạn như giúp bạn tạo các đoạn trích trên mạng xã hội hoặc xác định các phần trong câu chuyện của bạn có thể lan truyền nhiều hơn. Điều này có thể sẽ tiếp tục trở nên tốt hơn trong tương lai.

AI sáng tạo và tương lai của Tin tức — Câu chuyện về hai thế giới

Dựa trên phân tích trên, bạn có thể thấy một tính hai mặt rõ ràng đang nổi lên:

1. Các định dạng có độ phức tạp thấp , yêu cầu nghiên cứu & kể chuyện đơn giản hơn, đồng thời có thể viết và chỉnh sửa dễ dàng, sẽ ngày càng được tạo ra bởi AI (hoặc được hỗ trợ nhiều bởi AI).

   
   

2. Các định dạng có độ phức tạp cao , đòi hỏi khả năng kể chuyện và nghiên cứu phức tạp hơn mà ngày nay không tồn tại, sẽ tiếp tục được tạo ra chủ yếu bởi các nhà báo nhưng AI tổng quát có thể mang lại hiệu quả cao bằng cách giảm thiểu công việc viết và chỉnh sửa.

Mặc dù nội dung có độ phức tạp thấp do AI tạo ra thoạt nhìn có vẻ tệ, nhưng những bài báo này chủ yếu được viết cho mục đích SEO hoặc để nâng cao nội dung chất lượng cao hiện có và cuộc đua trở thành hàng hóa đã bắt đầu từ rất lâu trước làn sóng AI tổng quát. Ví dụ: Associated Press đã sử dụng bot để xuất bản các bài báo báo cáo thu nhập của công ty kể từ năm 2014. Mặt trái ở đây - đây không phải là loại nội dung mà các nhà báo muốn dành thời gian tạo và tự động hóa điều này sẽ giải phóng thời gian của họ cho nội dung có độ phức tạp cao.

Ngày càng có nhiều nội dung có độ phức tạp cao sẽ xuất hiện. Khả năng nghiên cứu và kể chuyện với các sản phẩm ngày nay bị hạn chế, điều đó có nghĩa là khả năng xây dựng một câu chuyện hấp dẫn dựa trên thông tin và cách kể chuyện theo một cách độc đáo sẽ tiếp tục là lợi thế lớn nhất mà các nhà báo có được . Điều này, được tăng tốc bởi các công cụ viết và chỉnh sửa AI giúp loại bỏ công việc nặng nhọc khi xuất bản nội dung chất lượng, sẽ là một lợi ích lớn cho các nhà báo.

Còn một số lo ngại xung quanh việc sử dụng AI cho tin tức thì sao? Một số là công bằng nhưng tôi tin rằng hầu hết chúng đều có thể giải quyết được:

• Một làn sóng nội dung SEO rác — Google đã đưa ra quan điểm rằng họ sẽ không phạt nội dung do AI tạo ra và đã nhận được những lời chỉ trích vì đã mở ra một thế giới nội dung rác, bao gồm cả các bài báo sai sự thật. Đó là một lời phê bình có phần công bằng nhưng tôi tin rằng Google sẽ xử lý vấn đề này — không phải vì lòng tốt của họ mà vì mấu chốt của một sản phẩm tìm kiếm là cung cấp cho người dùng những kết quả hữu ích. Google đã có các hình phạt đối với các hành vi hack SEO (như nhồi nhét từ khóa và canh tác liên kết) và sẽ dễ dàng mở rộng khuôn khổ này sang nội dung AI.

  
  

• Các nhà báo sẽ mất việc làm — Một số người lo ngại rằng các nhà báo có thể bị mất việc làm, hoặc ở một vị trí kém thuận lợi hơn (như các nhà văn ở Hollywood hiện đang đình công); sự khác biệt lớn ở đây là trong khi có một số lượng lớn các nhà văn ở Hollywood, việc làm trong phòng tin tức ở Mỹ đã giảm 26% kể từ năm 2008, không phải vì chúng tôi không cần nhà báo mà vì tin tức là một ngành kinh doanh tồi tệ; AI sáng tạo có thể giúp khắc phục tính kinh tế của doanh nghiệp trong khi tiếp tục trao quyền cho các nhà báo làm những gì họ yêu thích.

  
  

Phần kết luận

Tôi hoàn toàn không phải là người theo chủ nghĩa tối đa về AI và tôi hoàn toàn nghĩ rằng có những rủi ro thực sự đối với AI cần được giải quyết khi chúng ta mở rộng quy mô công nghệ. Tuy nhiên, tôi nghĩ điều quan trọng là phải phân tích riêng từng thị trường/tình huống bị ảnh hưởng bởi AI và không gộp chúng thành một vấn đề lớn do AI tác động.

Trong trường hợp tin tức, AI tổng quát có thể cải thiện đáng kể tính kinh tế của các doanh nghiệp tin tức. Ngày nay không có sản phẩm nào — rõ ràng có nhu cầu về các sản phẩm AI giải quyết thấu đáo nhu cầu của người viết mà không cần giao diện mô hình ngôn ngữ, dựa trên trò chuyện, bạo lực, nhưng tôi tin rằng những sản phẩm này sẽ xuất hiện trong thời gian tới.

Bài viết có độ phức tạp thấp sẽ ngày càng được AI tạo ra nhiều hơn và điều đó không sao cả - nó có thể giúp các công ty vận hành một cỗ máy SEO hiệu quả, trong khi các nhà báo (được hỗ trợ bởi AI cho công việc nặng nhọc) mang đến nhiều nội dung có độ phức tạp cao hơn giúp nâng cao diễn ngôn công khai.

Cảm ơn bạn đã đọc!