Trong thời đại AI ngày càng phát triển, một số học giả lựa chọn giấu kín các gợi ý AI khi gửi bài nghiên cứu để tránh bị đánh giá khắt khe, đồng thời tăng khả năng nhận được phản hồi tích cực. Hành động này đặt ra nhiều câu hỏi về tính minh bạch và công bằng trong quy trình peer review. Liệu việc sử dụng AI một cách bí mật có thực sự hỗ trợ chất lượng nghiên cứu hay chỉ tạo ra những rào cản mới?
Những điểm chính
- Một số học giả giấu các hướng dẫn AI trong bài viết để tăng khả năng nhận xét tích cực từ hệ thống đánh giá tự động.
- Các đoạn mã hóa hoặc từ khóa lạ thường được ẩn trong nghiên cứu để giúp AI bỏ qua điểm yếu và chỉ tập trung vào ưu điểm.
- Phương pháp này không ảnh hưởng đến đánh giá của con người nhưng làm lệch hướng đánh giá từ các hệ thống peer review tự động.
- Việc giấu kín gợi ý AI đặt ra câu hỏi về tính minh bạch và đạo đức trong quy trình phản biện khoa học hiện nay.
- Cộng đồng khoa học lo ngại phương pháp này có thể làm giảm niềm tin và chất lượng của hệ thống đánh giá học thuật.
Việc giấu các hướng dẫn này nhằm mục đích tạo ra những đánh giá tích cực hơn từ các hệ thống AI, qua đó nâng cao khả năng được chấp nhận của bài báo. Những hidden prompts này thường yêu cầu AI bỏ qua các chỉ trích hoặc điểm yếu, thúc đẩy việc đánh giá một chiều có lợi cho tác giả. Hành vi này được phát hiện khi các nhà nghiên cứu phân tích kỹ các preprint và tìm thấy các đoạn mã hóa ngắn hoặc từ khóa lạ nằm xen kẽ trong nội dung, không dễ dàng nhận ra bằng mắt thường.
Động thái này đã gây chú ý trong cộng đồng xuất bản khoa học khi tạp chí Nature công bố có ít nhất 18 nghiên cứu preprint chứa nội dung tương tự. Trào lưu này có thể bắt nguồn từ một bài đăng trên mạng xã hội của nhà khoa học Nvidia, Jonathan Lorraine, người đề xuất các prompt giúp AI tránh đánh giá khắt khe. Mặc dù các hidden prompts này thường không ảnh hưởng đến đánh giá của con người, nhưng rõ ràng được thiết kế để nhắm tới các hệ thống peer review tự động dựa trên AI.
Việc này đặt ra nhiều câu hỏi về tính minh bạch và đạo đức trong quá trình phản biện khoa học khi AI ngày càng được sử dụng rộng rãi. Nó cũng làm dấy lên lo ngại về chất lượng và sự công bằng của các đánh giá, khi mà các công cụ AI có thể bị thao túng để tạo ra những nhận xét thiên vị, làm giảm giá trị thực sự của peer review trong học thuật.
Kết luận
Việc các học giả giấu kín các gợi ý AI nhằm nhận được đánh giá tốt đặt ra nhiều thách thức nghiêm trọng cho sự minh bạch và công bằng trong quy trình peer review. Hành động này như “đánh lận con đen,” không chỉ làm méo mó chất lượng đánh giá mà còn ảnh hưởng tiêu cực đến uy tín của nền học thuật. Cần thiết phải có những cải cách kịp thời trong cơ chế đánh giá để bảo vệ tính khách quan và sự phát triển bền vững của nghiên cứu khoa học.
