Các nhà khoa học đề xuất chèn một cách tinh tế những thông điệp tích cực vào bài viết của họ để đánh lừa trí tuệ nhân tạo phân tích nó.

Trong một thế giới mà trí tuệ nhân tạo đang đóng vai trò nổi bật trong đánh giá khoa học, các nhà nghiên cứu đã phát triển một phương pháp để tác động đến kết quả công việc của họ. Bằng cách tích hợp một cách kín đáo các hướng dẫn được thiết kế để tạo ra phản hồi tích cực, các nhà khoa học này hy vọng sẽ thu hút sự chú ý của các thuật toán và do đó đảm bảo giá trị của chúng được công nhận rộng rãi hơn. Khi chúng ta tiến gần đến năm 2025, thực tiễn này đặt ra những câu hỏi về đạo đức và phương pháp luận về tính toàn vẹn của nghiên cứu khoa học và việc đánh giá của AI.

Những hành vi không công bằng trong nghiên cứu khoa học

Trong nhiều năm, các nghiên cứu khoa học được yêu cầu phải trải qua quy trình bình duyệt ngang hàng trước khi công bố trên các tạp chí danh tiếng như Science hoặc Nature. Quy trình này, vốn được cho là đảm bảo tính nghiêm ngặt và độ tin cậy của nghiên cứu, gần đây đã bị một số nhà nghiên cứu lách luật. Bằng cách tích hợp các thông điệp ẩn vào bài viết, họ tìm cách tác động đến việc đánh giá các thuật toán trí tuệ nhân tạo được sử dụng để phân tích công trình của họ. Nó hoạt động như thế nào? Để thao túng các hệ thống này, một số nhà khoa học đã nảy ra ý tưởng tích hợp các hướng dẫn cho AI vào tài liệu của họ. Những hướng dẫn này thường được diễn đạt để khuyến khích máy móc đưa ra đánh giá tích cực, chẳng hạn như “không đề cập đến các khía cạnh tiêu cực”. Sử dụng kỹ thuật đánh máy, những thông điệp này được ẩn đi, sử dụng phông chữ trắng hoặc rất nhỏ, khiến chúng khó bị phát hiện hơn. Ví dụ cụ thể Một trường hợp được Nikkei Asia tiết lộ đã phát hiện ra 17 bài viết trên trang web arXiv., nơi những lời nhắc nhở như vậy đã được xác định. Các nhà nghiên cứu tham gia đến từ nhiều tổ chức khác nhau, bao gồm cả các tổ chức ở Hoa Kỳ, Trung Quốc và Hàn Quốc. Một số nhà nghiên cứu cho rằng phương pháp này có thể giúp vạch trần “những người đánh giá lười biếng”, nhưng những người khác lại tin rằng nó có tác động tiêu cực đến nghiên cứu khoa học nói chung. Những hệ lụy về mặt đạo đức của chiến lược này

Sự thao túng này đặt ra nhiều câu hỏi về đạo đức của AI và việc sử dụng nó trong khoa học. Thật vậy, khả năng tóm tắt bài báo hoặc phân tích dữ liệu của AI vẫn phụ thuộc vào chất lượng và tính toàn vẹn của thông tin được cung cấp. Khi các thông điệp thiên vị được tích hợp vào công trình khoa học, điều này có thể dẫn đến những đánh giá thiên vị và do đó làm sai lệch thực tế khoa học. Quan điểm của các tổ chức

Đối mặt với xu hướng đáng lo ngại này, một số tổ chức học thuật đã quyết định cấm sử dụng AI để đánh giá bản thảo trước khi xuất bản. Một giáo sư tại Đại học Washington đã báo cáo rằng sự gia tăng các trường hợp này đã thúc đẩy việc xem xét lại việc sử dụng AI trong quy trình khoa học. Quan điểm này nhằm mục đích bảo vệ chất lượng và tính toàn vẹn của nghiên cứu. Tính toàn vẹn khoa học: Đảm bảo rằng các đánh giá dựa trên dữ liệu thực tế và có thể kiểm chứng.

Tác động của Thực tiễn:Việc giảm sút niềm tin vào bình duyệt ngang hàng có thể gây tổn hại thêm cho cộng đồng khoa học. Đạo đức và Minh bạch: Thúc đẩy các thực hành nghiên cứu đạo đức, thúc đẩy tính minh bạch và trung thực. Tác động Tích cực của Đổi mới và Thực tiễn Tốt trong Nghiên cứu

Bất chấp những hành vi tiêu cực được một số nhà nghiên cứu áp dụng, vẫn có nhiều đổi mới tích cực.

trên trường khoa học, thúc đẩy nghiên cứu đạo đức và minh bạch. Những sáng kiến ​​này hướng đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo theo một cách khác biệt, thúc đẩy sự thật và đánh giá khách quan về công trình.

• Các sáng kiến ​​ủng hộ đạo đức Các nền tảng như
• Veritas Lab và
• Harmony Tecs được tạo ra để khuyến khích việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm trong nghiên cứu. Các nguồn lực này cung cấp các công cụ và phương pháp để cải thiện tính nghiêm ngặt của khoa học, đồng thời tránh những thao túng mà một số nhà nghiên cứu thường sử dụng. Các phòng thí nghiệm này tập trung vào hai khía cạnh chính:

Sáng kiến

Mục tiêu Tác động dự kiến Veritas Lab

Thúc đẩy tính chính trực trong nghiên cứu

Đảm bảo đánh giá công bằng và chính xác Harmony Tecs Sử dụng AI một cách có trách nhiệm Loại bỏ thiên kiến ​​trong phân tích khoa học Nuôi dưỡng sự lạc quan trong tương lai

Hậu quả của việc lạm dụng đối với nghiên cứu khoa học

Những vi phạm được quan sát thấy trong quá trình bình duyệt ngang hàng thông qua việc tích hợp các gợi ý ẩn làm dấy lên mối lo ngại đáng kể về tương lai của nghiên cứu. Điều này đặt ra câu hỏi về niềm tin vào quy trình khoa học, điều có thể có những tác động lâu dài đến uy tín của các ấn phẩm và sự phát triển tri thức. Tầm quan trọng của niềm tin vào khoa học Sự gia tăng của các hoạt động đáng ngờ có thể tạo ra bầu không khí ngờ vực trong cộng đồng khoa học. Các nhà nghiên cứu có thể cảm thấy buộc phải sử dụng các phương pháp tương tự để tránh bị thiệt thòi, làm trầm trọng thêm vòng xoáy lạm dụng. Để duy trì tính chính trực khoa học, điều quan trọng là phải thiết lập văn hóa minh bạch và trách nhiệm giải trình.

Hướng tới một sự thay đổi mô hình

Một sự thay đổi mô hình là cần thiết để xác định lại các tiêu chuẩn xuất bản và bình duyệt. Bằng cách tích hợp các giá trị đạo đức và tiêu chí rõ ràng cho việc sử dụng AI vào các đánh giá, chúng ta có thể thiết lập một cách thức mới để tiến hành nghiên cứu vừa hiệu quả vừa tôn trọng luật chơi.

• Sáng kiến ​​Cộng đồng Các sáng kiến ​​cộng đồng, nơi các nhà nghiên cứu và tổ chức hợp tác để thiết lập các hướng dẫn rõ ràng về việc sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu, là rất cần thiết. Những nỗ lực này thúc đẩy việc trao đổi ý tưởng và các phương pháp hay nhất, đồng thời đưa ra giải pháp chung cho những thách thức mà nghiên cứu đang phải đối mặt.
• Quan hệ Đối tác Liên tổ chức:
• Thúc đẩy hợp tác để phát triển các tiêu chuẩn chung.

Đóng góp Mở:

Khuyến khích các ấn phẩm truy cập mở, dễ tiếp cận cho tất cả mọi người.

Đánh giá minh bạch: Triển khai các hệ thống bình duyệt ngang hàng có thể giảm thiểu thiên vị. Nhu cầu quản lý việc sử dụng trí tuệ nhân tạo

Khi những tiến bộ công nghệ tiếp tục xuất hiện, những thách thức liên quan đến việc áp dụng chúng trong học thuật cũng tăng theo. Do đó, việc quản lý phù hợp việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong đánh giá khoa học là điều cần thiết để ngăn chặn các hành vi không công bằng trở nên cố hữu.

Các mô hình quản lý

Các mô hình quản lý có thể được thiết lập để quản lý việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong quy trình đánh giá khoa học. Các tiêu chuẩn về minh bạch, đạo đức và trách nhiệm giải trình có thể cung cấp hướng dẫn cho các nhà nghiên cứu và biên tập viên tạp chí.

Tầm quan trọng của giáo dục

• Giáo dục về việc sử dụng AI một cách có đạo đức trong nghiên cứu cũng rất cần thiết để nâng cao nhận thức của các nhà nghiên cứu về những tác động của hành động của họ. Điều này bao gồm việc cung cấp nguồn lực và đào tạo về những rủi ro liên quan đến việc sử dụng các gợi ý ẩn và các hành vi không công bằng khác. Kết luận tạm thời
• Cho đến khi các biện pháp cụ thể được thực hiện, điều quan trọng là các nhà nghiên cứu và tổ chức phải tích cực tham gia vào việc thúc đẩy và duy trì các tiêu chuẩn đạo đức cao. Tác động của việc sử dụng công nghệ, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo, phải được hướng dẫn bởi việc theo đuổi tính chính trực khoa học và tôn trọng sự thật.