Theo The Washington Post, Nicholas Polson, giáo sư thống kê tại Trường Kinh doanh Booth thuộc Đại học Chicago, đã đứng tên trong hơn 200 công trình nghiên cứu được thực hiện hoặc đưa lên nền tảng học thuật trong năm 2026. Bên cạnh đó, tên ông còn xuất hiện trên 14 đầu sách được phát hành trong năm nay.

Con số này nhanh chóng thu hút sự chú ý của các học giả, bởi ngay cả những nhà nghiên cứu có năng suất cao cũng thường chỉ công bố vài đến hàng chục công trình mỗi năm. Jeremy Horpedahl, nhà kinh tế học tại Đại học Central Arkansas, nhận xét: “Hơn 200 bài trong chín tháng là điều chưa từng có tiền lệ và khó tin”.

Auyon Siddiq, giáo sư quản trị tại Đại học California, Los Angeles (UCLA), một trong những người đầu tiên chú ý đến số lượng công trình của Polson, cho rằng vấn đề không chỉ nằm ở số lượng. Theo ông, sự đa dạng của các chủ đề và mức độ khác biệt so với những nghiên cứu trước đây của Polson cũng là điểm đáng chú ý.

Tranh luận trở nên đáng chú ý hơn khi SSRN – nền tảng trực tuyến phổ biến để các nhà nghiên cứu chia sẻ các công trình học thuật, trong đó có những nghiên cứu chưa qua phản biện – gỡ 257 bài do Polson là tác giả hoặc đồng tác giả và đóng băng các tài khoản được sử dụng để đăng bài.

Một số học giả đặt câu hỏi về việc sử dụng AI và khả năng duy trì chất lượng nghiên cứu với tốc độ công bố cao như vậy. Polson xác nhận với The Washington Post rằng ông sử dụng AI để hỗ trợ công việc, nhưng không trả lời rõ liệu việc này có được công khai trong các bài nghiên cứu hay không.

SSRN cho biết nền tảng này thường yêu cầu người dùng mô tả việc sử dụng AI. Tuy nhiên, theo người phát ngôn SSRN, việc thiếu thông tin về AI không phải nguyên nhân chính dẫn tới việc gỡ bài. “Vấn đề đáng kể hơn là hoạt động gửi bài bất thường”, người này nói.

Polson cho rằng AI không thay thế công việc nghiên cứu mà giúp ông xử lý nhanh hơn những phần việc mang tính thủ công. Ông nói với The Washington Post: “Phần lớn những công việc nặng nhọc, mang tính thủ công trở nên dễ dàng hơn rất nhiều”.

Các học giả được The Washington Post dẫn lời không cáo buộc Polson gian lận học thuật. Tranh luận chủ yếu tập trung vào câu hỏi liệu tốc độ sản xuất công trình như vậy có thể đi kèm với quá trình nghiên cứu, kiểm chứng và phản biện đủ sâu hay không.

Vụ việc cũng phản ánh một vấn đề rộng hơn đang được giới học thuật quan tâm: AI có thể giúp các nhà nghiên cứu tăng đáng kể tốc độ xử lý tài liệu, phân tích dữ liệu và soạn thảo, nhưng đồng thời làm tăng lượng công trình cần được biên tập và phản biện.

Claudine Gartenberg, biên tập viên cấp cao của tạp chí Organization Science, cho biết lượng bài gửi đến tạp chí đã tăng gấp đôi kể từ khi ChatGPT xuất hiện năm 2022. Elsevier cũng báo cáo lượng bài gửi tới các tạp chí của nhà xuất bản này tăng khoảng 68% trong giai đoạn 2021-2025.

Giới nghiên cứu lo ngại việc sử dụng AI thiếu kiểm soát có thể kéo theo các vấn đề như đạo văn, công bố những nghiên cứu trùng lặp, tạo tài liệu tham khảo không tồn tại hoặc đưa lỗi vào dữ liệu và phân tích. Một nghiên cứu được The Washington Post dẫn lại trên 3.200 bài báo khoa học cho thấy 2% có ít nhất một tài liệu tham khảo không thể xác minh.

Gartenberg cũng cho biết bà từng gặp trường hợp người phản biện sử dụng AI để đánh giá bài nghiên cứu. Điều này đặt ra một nghịch lý mới là khi AI giúp tạo ra nhiều công trình hơn, chính hệ thống kiểm định chất lượng cũng phải đối mặt với khối lượng công việc lớn hơn.

Với Polson, câu chuyện hiện chưa phải là một kết luận về sai phạm học thuật. Nhưng việc một giáo sư có thể đứng tên hơn 200 công trình trong chưa đầy một năm đã trở thành một trường hợp điển hình cho câu hỏi lớn hơn mà giới nghiên cứu đang phải đối diện: AI sẽ giúp khoa học tiến nhanh hơn đến đâu và hệ thống học thuật cần thay đổi thế nào để vẫn bảo đảm chất lượng khi tốc độ sản xuất tri thức tăng mạnh?