Các nhà nghiên cứu thường chỉ công bố một vài bài mỗi năm, trong khi những giáo sư đặc biệt, năng suất có thể công bố hàng chục nghiên cứu. Trường hợp của Giáo sư Nicholas Polson gây chú ý khi ông đứng tên tác giả hoặc đồng tác giả của hơn 200 bài nghiên cứu trong năm nay, bên cạnh 14 cuốn sách đã được xuất bản.
Số lượng công trình lớn bất thường làm dấy lên trên Internet những nghi vấn về việc Giáo sư Polson sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tăng tốc độ sản xuất nghiên cứu mà không công khai việc này.
Giáo sư Polson thừa nhận trong email gửi The Washington Post rằng ông sử dụng AI để hỗ trợ thực hiện các công trình, nhưng không cho biết việc này có được công khai trong các bài nghiên cứu hay không.
SSRN, nền tảng nơi Giáo sư Polson đăng các nghiên cứu, cho biết đã gỡ 257 công trình của ông trong tháng qua và đóng băng các tài khoản được sử dụng để đăng bài. Một số học giả cho biết họ không thấy thông tin công khai về việc sử dụng AI trong những bài của Polson mà họ đã đọc.
Tuy nhiên, người phát ngôn SSRN nói việc thiếu thông tin về AI không phải nguyên nhân chính. “Vấn đề đáng kể hơn là hoạt động gửi bài bất thường”, người này cho biết.
Các học giả không cáo buộc Giáo sư Polson gian lận, nhưng đặt câu hỏi liệu một người có thể tạo ra hơn 200 bài nghiên cứu chất lượng cao trong thời gian ngắn như vậy hay không.
Jeremy Horpedahl, nhà kinh tế học tại Đại học Central Arkansas, nói ông kinh ngạc trước năng suất của Giáo sư Polson.
“Hơn 200 bài trong chín tháng vừa chưa từng có tiền lệ, vừa khó tin”, ông nói.
Auyon Siddiq, Giáo sư quản trị tại Đại học California, Los Angeles (UCLA), một trong những người đầu tiên chú ý đến số lượng bài viết của Giáo sư Polson, cho rằng sự bất thường không chỉ nằm ở số lượng mà còn ở sự đa dạng của các chủ đề và mức độ khác biệt so với những nghiên cứu trước đây của ông.
Giáo sư Polson cho rằng những khiếu nại nhằm vào mình có thể xuất phát từ sự đố kỵ. Ông khẳng định mình vẫn làm việc nghiêm túc với những vấn đề nghiên cứu quan tâm, còn AI chỉ giúp đẩy nhanh quá trình.
“Phần lớn những công việc nặng nhọc, mang tính thủ công trở nên dễ dàng hơn rất nhiều”, ông nói.
Tại Đại học Chicago, nhà trường đang tìm cách hạn chế sinh viên sử dụng thiết bị điện tử trong một số lớp học nền tảng nhằm tăng tương tác và tránh phụ thuộc vào AI. Tuy nhiên, trường chưa cho biết có yêu cầu giảng viên công khai việc sử dụng AI trong nghiên cứu hay đang xem xét trường hợp của Polson hay không.
Lo AI làm quá tải hệ thống phản biện
Trường hợp của Giáo sư Polson cũng làm nổi bật mối lo ngày càng lớn trong giới học thuật về việc AI có thể giúp các nhà nghiên cứu tạo ra quá nhiều công trình, gây áp lực lên hệ thống phản biện vốn có nhiệm vụ thẩm định chất lượng nghiên cứu.
Claudine Gartenberg, biên tập viên cấp cao của tạp chí Organization Science, cho biết số lượng bài gửi đến tạp chí đã tăng gấp đôi kể từ khi ChatGPT xuất hiện năm 2022. Nhà xuất bản học thuật Elsevier cũng cho biết số bài gửi đến các tạp chí của họ tăng khoảng 68% trong giai đoạn 2021-2025.
Theo các nhà nghiên cứu, AI có thể giúp nhà nghiên cứu xử lý nhanh những công việc thường ngày, nhưng cũng làm gia tăng nguy cơ đạo văn, lặp lại nghiên cứu, tạo tài liệu tham khảo không tồn tại hoặc mắc lỗi trong dữ liệu và phân tích. Một nghiên cứu trên 3.200 bài báo khoa học cho thấy 2% có ít nhất một tài liệu tham khảo không thể xác minh; một nghiên cứu khác phát hiện hơn 300 bài tại các hội nghị AI có ít nhất một trích dẫn không tồn tại.
Gartenberg cho biết bà thậm chí đã gặp trường hợp người phản biện sử dụng AI để đánh giá bài nghiên cứu, làm dấy lên lo ngại về chất lượng khâu sàng lọc. Bà lo rằng những nghiên cứu chất lượng thấp do AI hỗ trợ có thể làm suy giảm niềm tin vào hệ thống phản biện khoa học.
Bản thân Gartenberg cũng sử dụng AI cho các công việc thường ngày và bước đầu phân tích dữ liệu. Bà kỳ vọng các công cụ AI trong tương lai có thể giúp phát hiện dữ liệu hoặc phân tích có vấn đề. “Thế giới đã thay đổi”, bà nói.