Nếu chuyện chấm điểm chỉ diễn ra đơn giản như thế, sự việc đã không trở thành một "tin nóng" trên báo chí Mỹ hồi tháng 5/2023, khiến giáo sư sau đó phải xin lỗi sinh viên của mình.
AI đã gắn cờ và nhận vơ nhiều thứ do chính con người viết. Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất là khi công cụ GPTZero đánh giá Bản Tuyên ngôn Độc lập Mỹ năm 1776 chứa 30,76% nội dung của AI, còn Hiến pháp Mỹ 1787 có tới 92,15% do AI viết. Những văn bản lịch sử này ra đời cách đây hơn hai thế kỷ.
Nhờ sự xuất hiện của AI tạo sinh với số lượng phần mềm gia tăng từng tháng và tính năng được cập nhật từng giờ, việc "sáng tạo nội dung" trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết chỉ sau vài câu lệnh, hệ quả là lượng rác thông tin khổng lồ được tạo ra và đang lan rộng hơn bất cứ thời điểm nào trong lịch sử nhân loại.
Để ngăn chặn viễn cảnh rác AI tràn ngập các tạp chí và bài luận, trường đại học cũng như nhà xuất bản vội vã đưa ứng dụng check AI vào quy trình bình duyệt, đánh giá. Tuy nhiên, việc đặt trọn niềm tin vào con số phần trăm do máy tính trả về đang kéo giới học thuật vào vòng xoáy "rác hóa" tri thức. Tác giả dùng AI viết bài, biên tập viên dùng AI quét lỗi, tạo nên một chu trình khép kín mà ở đó tư duy phản biện của con người dần bị đẩy ra ngoài.
Vấn đề chưa dừng lại ở đây.
Hầu hết phần mềm quét AI hiện nay vận hành dựa trên các chỉ số như perplexity (độ khó đoán của từ ngữ) và burstiness (độ biến thiên trong cấu trúc câu). Thuật toán ngầm hiểu rằng văn bản do con người viết sẽ ngẫu nhiên, trập trùng và khó dự đoán, trong khi văn bản AI sẽ mượt mà, đều đặn và chuẩn mực. Logic này đã tạo ra một "định kiến ngôn ngữ" nghiêm trọng đối với nhà nghiên cứu, đặc biệt là nhóm sử dụng tiếng Anh như một ngoại ngữ.
Một nghiên cứu thực nghiệm năm 2023 từ Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (Viện Trí tuệ Nhân tạo Vị nhân sinh Stanford) cho thấy: hơn 61% bài luận TOEFL do học viên quốc tế tự viết bị các công cụ kiểm tra gán nhãn sai là "sản phẩm của AI". Nguyên nhân được lý giải do vốn từ vựng và cấu trúc câu của người học ngoại ngữ thường có xu hướng chuẩn hóa, ít phá cách, do vậy dễ bị thuật toán quy kết là "máy móc" - một trong những tiêu chí để "gắn cờ AI".
Trớ trêu thay, trong khi người chân thật bị phạt nhầm, "kẻ giả mạo" vẫn có khe hở để lách qua. Một khảo sát năm 2023 của nhóm tác giả Đại học Stanford cho thấy, chỉ cần thêm một câu lệnh đơn giản như Hãy nâng cấp văn phong bằng thuật ngữ kỹ thuật nâng cao, tỷ lệ phát hiện AI của 7 phần mềm thương mại hàng đầu lập tức giảm từ 100% xuống còn 13%-28%. Lựa chọn "chuyên nghiệp" hơn là sử dụng các phần mềm AI hỗ trợ chỉnh sửa, sắp xếp lại câu và humanize (nhân cách hóa) nội dung để đỡ giống giọng văn AI.
Rõ ràng, cuộc đua "mèo đuổi chuột" không có hồi kết đã hình thành: AI tạo văn bản tưởng đã "lừa" được người, liền bị Check-AI "bắt bài", nhưng Humanize xuất hiện lại tiếp tục "lách" qua cửa Check-AI. Trong lịch sử, câu chuyện đuổi bắt này không hiếm gặp, điển hình như cuộc đua mật mã Enigma-Bombe trong Thế chiến II, hay sự nâng cấp liên tục của phần mềm máy tính để quét và diệt các loại virus, mã độc.
AI xuất hiện, vòng lặp đuổi bắt này có thể vô hạn, với quy mô mở rộng liên tục và tốc độ khó kiểm soát. Dưới góc nhìn kinh tế học, có thể thấy sự nhạy bén của các công ty công nghệ; tuy nhiên xét ở bình diện xã hội thì đây là sự lãng phí không cần thiết. Các công ty công nghệ hưởng lợi cả ba đầu: thứ nhất - bán công cụ tạo ra vấn đề, thứ hai - bán công cụ phát hiện vấn đề, thứ ba - bán công cụ lách kiểm tra. Khi đó, ngân sách công và tư dành cho giáo dục bị bào mòn mà không tạo ra thêm bất kỳ giá trị tri thức hay năng lực tư duy thực chất nào cho người học.
Nhận ra sự mong manh này, vào tháng 6/2023, Đại học Pittsburgh đã phải dừng sử dụng tính năng phát hiện AI của Turnitin để tránh những kết quả "dương tính giả" có thể buộc tội oan, làm mất niềm tin và gây căng thẳng tâm lý cho sinh viên, đồng thời tiềm ẩn nhiều nguy cơ pháp lý liên quan tới bảo mật và quyền sở hữu trí tuệ. Theo sau đó, nhiều cơ sở giáo dục khác ở Mỹ như Đại học Vanderbilt, Đại học Bang Michigan và Đại học Texas tại Austin cũng đưa ra quyết định tương tự.
Các công cụ phát hiện AI hiện nay đã phải thừa nhận kết quả đưa ra có tính xác suất, đóng vai trò là chỉ báo, hỗ trợ cho đánh giá chuyên môn của con người, không thể thay thế quy trình thẩm định học thuật. Các hiệp hội uy tín như COPE (Ủy ban Đạo đức Xuất bản) hay ICMJE (Ủy ban Quốc tế các Biên tập viên Tạp chí Y khoa) liên tục cảnh báo: phần mềm check AI chỉ được xem là chỉ báo tham khảo sơ bộ, tuyệt đối không được dùng làm bằng chứng duy nhất để bác bỏ một công trình hay trừng phạt một học giả.
Đứng trước làn sóng AI tạo sinh, câu hỏi đặt ra là: Làm sao kiểm soát gian lận mà không biến môi trường học thuật thành cuộc săn lùng dấu vết bằng máy móc và thuật toán? Giới hạn đạo đức của nghiên cứu không nằm ở việc trừng phạt dựa trên các thuật toán "hộp đen". Đã đến lúc giới học thuật cần chuyển đổi tư duy: từ việc phụ thuộc một cách thụ động vào các công cụ quét AI sang xây dựng một cơ chế "kiểm toán minh chứng". Thay vì đặt ra vấn đề "Văn bản này bao nhiêu phần trăm do AI viết?", hội đồng và tòa soạn có thể yêu cầu tác giả minh bạch nhật ký dữ liệu thô, chứng minh tiến trình nghiên cứu và chịu trách nhiệm giải trình về tính chính xác của các luận điểm.
Trở lại câu chuyện của các cố Tổng thống Mỹ với bản Tuyên ngôn độc lập, kết quả kiểm tra bằng ứng dụng Grammarly (tại thời điểm tháng 9/2026) chỉ cho ra tỷ lệ 4% AI, có thể khiến các ngài "an tâm" phần nào. Còn ở sự việc xảy ra tại lớp Khoa học động vật của Trường Texas A&M, một số sinh viên đã được minh oan, một số được làm lại bài kiểm tra và chỉ có một người duy nhất thú nhận đã sử dụng ChatGPT.
Khoa học không chỉ xuất phát từ khát vọng khám phá thế giới, nó còn tiến lên nhờ sự trung thực và niềm tin nhân bản. Cuộc đua Check-AI và Humanize sẽ không thể có hồi kết nếu con người mải chạy theo máy móc và thuật toán. Nó chỉ dừng lại khi con người thay đổi luật chơi, nhìn thẳng vào bản chất của vấn đề, đặt công nghệ về đúng vị trí hỗ trợ và phục vụ con người thay vì khơi mào cho sự tiêu tốn nguồn lực không cần thiết.
Bùi Đức Cương