- Một giáo sư tâm lý học tại Na Uy phát hiện bài báo ông được mời phản biện trích dẫn chính công trình của mình, nhưng bài nghiên cứu đó hoàn toàn không tồn tại, minh họa rõ hiện tượng “trích d” do AI tạo sinh gây ra.
- Hiện tượng này lan rộng trong giới học thuật, từ các tạp chí uy tín đến báo cáo chính sách, cho thấy AI tạo sinh đang làm xói mòn độ tin cậy của xuất bản khoa học.
- Lượng bài nộp vào các tạp chí tăng đột biến sau khi các mô hình ngôn ngữ lớn trở nên phổ biến, vừa do tăng năng suất hợp pháp, vừa do gian lận có tổ chức.
- Các “paper mill” bán bài nghiên cứu sản xuất hàng loạt, tái sử dụng khuôn mẫu văn bản và hình ảnh, đặc biệt phổ biến trong các lĩnh vực như nghiên cứu ung thư, blockchain và AI.
- AI không chỉ viết văn bản mà còn tạo hình ảnh khoa học giả như mô mô học, gel điện di, thậm chí hình minh họa sinh học sai lệch nhưng vẫn qua phản biện.
- Một số hội nghị AI lớn ghi nhận số bài nộp tăng gấp đôi trong 5 năm; hơn 50 bài chứa trích dẫn bịa đặt lọt qua vòng phản biện.
- Khoảng hơn 50% phản biện tại một số hội nghị được viết với sự hỗ trợ của AI, và khoảng 20% hoàn toàn do AI tạo sinh.
- Các máy chủ preprint như arXiv, bioRxiv, medRxiv cũng chứng kiến làn sóng bài AI, với trường hợp tác giả chưa từng công bố trước đó nhưng nộp tới 50 bài/năm.
- Nếu tỷ lệ “nhiễu” vượt quá “tín hiệu”, cộng đồng khoa học có nguy cơ khủng hoảng hiện sinh, khi tri thức thật bị nhấn chìm.
- 📌 Một số hội nghị AI lớn ghi nhận số bài nộp tăng gấp đôi trong 5 năm; hơn 50 bài chứa trích dẫn bịa đặt lọt qua vòng phản biện. Khoảng hơn 50% phản biện tại một số hội nghị được viết với sự hỗ trợ của AI, và khoảng 20% hoàn toàn do AI tạo sinh. Lượng bài nộp vào các tạp chí tăng đột biến sau khi các mô hình ngôn ngữ lớn trở nên phổ biến, vừa do tăng năng suất hợp pháp, vừa do gian lận có tổ chức. Khoa học đang đối mặt nguy cơ bị “ô nhiễm nhận thức” lâu dài, nơi AI viết – AI duyệt – AI học lại từ chính rác dữ liệu do mình tạo ra.
Tổng hợp
