Một trong những lợi ích lớn của các tạp chí truy cập mở là cung cấp miễn phí ngay lập tức các bài báo nghiên cứu cho tất cả mọi người trên môi trường mạng. Qua đó giúp tăng mức độ lan tỏa của các công trình nghiên cứu, mà không vấp phải bất cứ rào cản nào trong việc tiếp cận tri thức như chi phí. Bất kỳ ai có kết nối Internet, đều có thể truy cập các bài báo từ bất cứ đâu.

 

Tuy nhiên, sự phát triển nhanh của mô hình này cũng dẫn đến sự gia tăng các tạp chí đáng ngờ, lợi dụng thu phí xuất bản do tác giả chi trả. Các tạp chí này thường hứa hẹn xuất bản nhanh chóng nghiên cứu nhưng lại thiếu quy trình phản biện chặt chẽ. Giờ đây, một công cụ AI mới có thể phát hiện những dấu hiệu đặc trưng của các tạp chí đáng ngờ, giúp các nhà khoa học tránh công bố bài báo trong những tạp chí thiếu uy tín này.

Trong nghiên cứu được công bố trên tạp chí Science Advances, các nhà khoa học tại Viện Công nghệ phương đông, Trung Quốc, Đại học Syracuse và Đại học Colorado, Mỹ đã mô tả cách huấn luyện AI thành thám tử. Nhóm nghiên cứu đã đưa vào hơn 12.000 tạp chí chất lượng cao và khoảng 2.500 tạp chí kém chất lượng hoặc đáng ngờ. Các tạp chí này từng nằm trong Danh mục Tạp chí truy cập mở (DOAJ) nhưng đã bị loại bỏ do vi phạm quy định. Sau đó, AI học cách phát hiện dấu hiệu cảnh báo trên các trang web của những tạp chí và trong các bài báo của tạp chí như thiếu thông tin về ban biên tập, thiết kế web cẩu thả và số lượng trích dẫn thấp.

Sau đó, các nhà nghiên cứu đã áp dụng mô hình được huấn luyện vào bộ dữ liệu gồm 93.804 tạp chí truy cập mở từ Unpaywall, dịch vụ trực tuyến giúp người dùng tìm các phiên bản miễn phí của các bài báo học thuật thường bị chặn bởi paywall. Hệ thống đã phát hiện hơn 1.000 tạp chí đáng ngờ chưa từng được biết đến trước đó, vốn đã xuất bản hàng trăm nghìn bài báo. Nghiên cứu không nêu tên cụ thể từng tạp chí, một phần do lo ngại các vụ kiện tụng tiềm ẩn. Tuy nhiên, nhiều tạp chí “đáng ngờ” này bắt nguồn từ các quốc gia đang phát triển.

Mặc dù phương pháp AI mới khá hiệu quả trong việc phát hiện các tạp chí đáng ngờ trên phạm vi rộng, nhưng vẫn có một số hạn chế. Hiện tại, hệ thống có tỷ lệ phát hiện sai ở mức 24%, tức là cứ 4 tạp chí thì có khoảng 1 tạp chí bị phát hiện sai. Như vậy vẫn cần sự tham gia của con người.

Phát hiện nghiên cứu chứng minh tiềm năng của AI trong việc kiểm tra tính liêm chính trong nghiên cứu trên quy mô lớn, đồng thời nhấn mạnh sự cần thiết phải kết hợp sàng lọc tự động với đánh giá của chuyên gia. Các tác giả tin rằng cần nghiên cứu sâu hơn để điều chỉnh các tính năng của công cụ AI nhằm bắt kịp những chiến thuật ngày càng tinh vi của các nhà xuất bản đáng ngờ.

Đây sẽ là cuộc chiến lâu dài, đòi hỏi khả năng quan sát tinh tường của con người và các hệ thống AI thông minh hơn. Sự phối hợp giữa con người và máy móc có thể giúp tác giả tránh xa những tạp chí đáng ngờ và bảo vệ tính liêm chính của xuất bản khoa học trên toàn thế giới.

N.P.D (NASTIS), theo Physorg, 8/2025