Phát hiện 100 ảo giác mới trong các bài báo được xuất bản tại hội nghị khoa học về AI danh giá nhất thế giới

[Tháp rơi tự do]

GPTZero đã phát hiện ít nhất 100 trích dẫn ảo giác (tài liệu tham khảo không có thực hoặc bị bịa đặt thông tin) nằm trong 53 bài báo đã được chấp nhận và xuất bản chính thức tại NeurIPS 2025 — một trong những hội nghị khoa học về AI uy tín nhất thế giới.

Vì NeurIPS được coi là tiêu chuẩn vàng về độ chính xác và khắt khe, nên việc GPTZero phát hiện ra hàng trăm lỗi ảo giác trong các bài báo đã được xuất bản tại đây là một cú sốc lớn.

Nó cho thấy ngay cả những bộ lọc tốt nhất của cộng đồng khoa học cũng đang gặp khó khăn trong việc phân biệt đâu là nghiên cứu thực thụ, đâu là nội dung do AI tự tạo ra một cách vô căn cứ.

• Lọt lưới kiểm soát: Những bài báo chứa thông tin giả mạo này đã vượt qua ít nhất 3 người phản biện chuyên môn cho mỗi bài mà không bị phát hiện.
• Tỷ lệ chọi khốc liệt: Điều đáng nói là các bài báo này nằm trong nhóm 24,52% được chọn lọc, nghĩa là chúng đã đánh bại hơn 15.000 bài báo khác để được đăng tải, dù vi phạm nghiêm trọng quy tắc về tính trung thực học thuật.
• Bùng nổ số lượng: Từ 2020 đến 2025, lượng bài nộp cho NeurIPS tăng hơn 220% (từ khoảng 9.500 lên hơn 21.500 bài).
• Hệ thống quá tải: Áp lực xuất bản cùng sự tiếp tay của AI tạo sinh và các "xưởng sản xuất bài báo" (paper mills) đã đẩy hệ thống thẩm định đến điểm gãy. Hội nghị không có đủ nguồn lực và chuyên gia để kiểm soát chất lượng trước làn sóng "rác AI" (AI slop).

Qua bảng thống kê, có thể thấy các lỗi vi phạm rất tinh vi:

• Bịa đặt hoàn toàn: Tên tác giả, tiêu đề bài báo, URL và mã số DOI đều không tồn tại.
• Râu ông nọ chắp cằm bà kia: Tiêu đề bài báo có thật nhưng tên tác giả lại bị thay đổi bằng những cái tên phổ biến (như John Doe, Jane Smith).
• ID giả: Cung cấp mã arXiv (mã định danh bài báo khoa học) dẫn đến một tài liệu hoàn toàn khác.

Những thông tin chấn động trên đã nhấn mạnh rằng đây không phải là lỗi của cá nhân các nhà tổ chức NeurIPS, mà là một lỗ hổng hệ thống của toàn ngành khoa học. Các quy trình phản biện truyền thống hiện nay đang bị lép vế hoàn toàn trước khả năng tạo ra nội dung giả mạo quy mô lớn của AI.