Công cụ dò văn bản do AI viết chỉ ước lượng xác suất từ đặc điểm thống kê của chữ, không truy được nguồn gốc văn bản. Chúng có thể báo nhầm văn bản người viết là của máy, nhất là với người viết tiếng Anh không phải bản ngữ. Vì vậy điểm số chỉ là tín hiệu để trao đổi, không phải bằng chứng kỷ luật.
Sau khi các mô hình sinh văn bản phổ biến, nhiều trường và toà soạn đưa công cụ dò văn bản AI vào quy trình, có nơi đặt ngưỡng phần trăm như ngưỡng trùng lặp. Cách dùng này đặt người học và tác giả trước rủi ro bị kết luận sai. Bài này giải thích nguyên lý, giới hạn đã được ghi nhận, và đề xuất quy trình xử lý nghi vấn công bằng cho hội đồng, giảng viên, biên tập viên. Bài không bàn cách dùng AI để viết, cũng không bàn cách né công cụ dò.
Công cụ dò hoạt động theo nguyên lý nào?
Bộ phân loại học từ mẫu
Phần lớn công cụ là mô hình phân loại được huấn luyện trên hai kho văn bản: văn bản người viết và văn bản do mô hình sinh. Với văn bản mới, công cụ ước lượng nó giống nhóm nào hơn. Độ tin cậy phụ thuộc vào kho huấn luyện; khi mô hình sinh văn bản mới ra đời hoặc văn bản thuộc thể loại ít có trong kho, độ chính xác có thể giảm.
Đặc điểm thống kê của chữ
Một số công cụ dựa vào độ khó đoán của từ tiếp theo (perplexity) và mức biến động giữa các câu (burstiness). Văn bản máy sinh thường chọn từ dễ đoán và câu đều đặn. Nhưng văn bản người viết theo khuôn mẫu chặt, như tóm tắt khoa học, phần phương pháp, hay văn của người dùng vốn từ hạn chế, cũng có đặc điểm tương tự.
Đánh dấu ẩn (watermark)
Về lý thuyết, nhà phát triển mô hình có thể gài dấu thống kê vào văn bản sinh ra để nhận diện sau. Tuy nhiên đây không phải cơ chế phổ quát trên mọi công cụ sinh văn bản, nên không thể dựa vào nó để kiểm tra một văn bản bất kỳ.
Công cụ dò khác công cụ kiểm trùng lặp thế nào?
Hai loại công cụ thường được đặt cạnh nhau, nhưng bản chất bằng chứng khác hẳn:
| Tiêu chí | Công cụ kiểm trùng lặp | Công cụ dò văn bản AI |
|---|---|---|
| Đầu ra | Đoạn trùng kèm nguồn cụ thể | Điểm xác suất, có khi đánh dấu câu |
| Kiểm chứng được không | Được: mở nguồn và so | Không có nguồn để so |
| Báo nhầm | Có, nhưng người đọc tự nhận ra khi xem nguồn | Có, và người đọc không tự kiểm được |
| Giá trị làm bằng chứng | Là bằng chứng khi đoạn trùng không ghi nguồn | Chỉ là tín hiệu ban đầu |
Báo nhầm: những gì đã được ghi nhận
Đầu năm 2023, OpenAI ra mắt công cụ phân loại văn bản AI của chính mình, rồi rút lại vài tháng sau với lý do độ chính xác thấp. Đây là tín hiệu rõ: ngay cả nhà phát triển mô hình cũng không tự tin vào việc phân loại văn bản.
Nghiên cứu của Liang và cộng sự đăng trên tạp chí Patterns năm 2023 cho thấy nhiều công cụ dò phổ biến xếp nhầm một tỷ lệ lớn bài luận tiếng Anh của người không phải bản ngữ vào nhóm do AI viết, trong khi bài của học sinh bản ngữ ít bị nhầm hơn hẳn. Lý do khớp với nguyên lý: người viết bằng ngoại ngữ dùng vốn từ hẹp hơn, câu đơn giản hơn, nên chữ “dễ đoán” hơn.
Các nhà cung cấp công cụ dò thương mại, như Turnitin, cũng ghi trong tài liệu của mình rằng chỉ báo AI không nên là căn cứ duy nhất để đưa ra quyết định bất lợi với người học. Tỷ lệ báo nhầm cụ thể thay đổi theo công cụ, phiên bản và loại văn bản; không có con số chung để áp cho mọi trường hợp.
Ai có nguy cơ bị nghi oan cao hơn?
Người viết tiếng Anh không phải bản ngữ. Phần lớn nghiên cứu sinh, giảng viên Việt Nam viết bài quốc tế thuộc nhóm này.
Văn bản theo khuôn chặt. Tóm tắt, phần phương pháp, báo cáo kỹ thuật, văn bản hành chính có cấu trúc lặp.
Văn bản đã qua công cụ sửa ngữ pháp, chỉnh văn phong. Các công cụ này làm câu đều và “mượt” hơn, đặc điểm mà công cụ dò hay gắn với máy.
Văn bản ngắn. Đoạn ngắn có ít thông tin thống kê, điểm số dao động mạnh.
Văn bản dịch. Bản dịch từ tiếng Việt sang tiếng Anh, dù do người hay máy dịch, có thể mang đặc điểm bị gắn cờ.
Quy trình xử lý nghi vấn công bằng
Khi một bài làm hay bản thảo bị công cụ gắn cờ, quy trình dưới đây giúp tách tín hiệu khỏi bằng chứng:
- Đọc lại bài với con mắt chuyên môn: có điều gì không khớp với năng lực, giọng văn trước đây, hay yêu cầu đề bài không; có trích dẫn sai, tài liệu không tồn tại, nhận định chung chung không bám dữ liệu không.
- Đối chiếu với chính sách hiện hành của trường hoặc tạp chí: việc dùng AI được phép tới đâu, có yêu cầu khai báo không. Không xử lý theo quy định chưa ban hành.
- Trao đổi trực tiếp với người viết, nêu điều quan sát được, không mở đầu bằng điểm số.
- Đề nghị người viết cung cấp bản nháp, lịch sử phiên bản của tệp, ghi chú, tài liệu đã đọc.
- Với bài luận, luận văn, có thể yêu cầu trình bày miệng về nội dung, lý giải lựa chọn phương pháp, trả lời câu hỏi về các đoạn cụ thể.
- Ra quyết định dựa trên toàn bộ chứng cứ, ghi lại lý do; điểm của công cụ dò chỉ là một dòng trong hồ sơ.
- Bảo đảm quyền giải trình và khiếu nại của người viết theo quy chế.
Việc không nên làm khi có điểm số cao
Một số phản ứng thường gặp làm tình huống tệ hơn:
- Không công bố điểm số trước lớp hay trước hội đồng khi chưa trao đổi riêng với người viết.
- Không chạy văn bản qua nhiều công cụ rồi lấy điểm cao nhất làm căn cứ.
- Không yêu cầu người viết “chứng minh mình không dùng AI” mà không nói rõ cần cung cấp gì.
- Không suy từ điểm số của một đoạn ra kết luận cho cả bài.
- Không áp quy định ban hành sau thời điểm nộp bài.
Người viết: giữ dấu vết quá trình làm việc
Cách tự bảo vệ tốt nhất không liên quan tới công cụ dò mà tới thói quen làm việc: viết trên tệp có lịch sử phiên bản như các trình soạn thảo trực tuyến hoặc thư mục đồng bộ có lưu phiên bản, giữ ghi chú đọc tài liệu, bản đề cương, các bản nháp có ngày. Nếu có dùng công cụ hỗ trợ ngôn ngữ trong phạm vi chính sách cho phép, khai báo đúng như quy định. Khi cần giải trình, những dấu vết này có giá trị hơn mọi điểm số.
Đơn vị nên làm gì với chính sách?
Trường và toà soạn nên ban hành chính sách rõ về việc sử dụng AI: được dùng vào việc gì, phải khai báo thế nào, việc gì bị cấm. Chính sách rõ giảm nhu cầu dò tìm, vì người viết biết ranh giới và có kênh khai báo. Khi dùng công cụ dò, quy chế nên ghi rõ kết quả của nó không được dùng làm căn cứ duy nhất, không đặt ngưỡng phần trăm tự động dẫn tới hình thức kỷ luật, và người thẩm định phải được tập huấn về giới hạn của công cụ.
Thiết kế đánh giá cũng giúp nhiều hơn công cụ: yêu cầu nộp các bản nháp theo giai đoạn, bài tập gắn với dữ liệu riêng của lớp, bảo vệ miệng. Những cách này đánh giá được năng lực thật mà không cần đoán nguồn gốc của chữ.
Câu hỏi thường gặp
Công cụ dò văn bản AI có chính xác tuyệt đối không?
Không. Công cụ chỉ đưa ra ước lượng xác suất và có thể báo nhầm theo cả hai chiều. Chính các nhà cung cấp cũng khuyến cáo không dùng nó làm căn cứ duy nhất.
Vì sao người viết tiếng Anh không phải bản ngữ dễ bị gắn cờ?
Người viết bằng ngoại ngữ thường dùng vốn từ hẹp và câu đơn giản hơn, khiến chữ dễ đoán, đúng đặc điểm mà nhiều công cụ dò gắn với văn bản máy sinh.
Bị gắn cờ oan thì nên làm gì?
Bình tĩnh cung cấp bản nháp, lịch sử phiên bản của tệp, ghi chú, tài liệu đã đọc, và sẵn sàng trình bày nội dung. Đề nghị được giải trình theo quy chế của đơn vị.
Có nên đặt ngưỡng phần trăm AI như ngưỡng trùng lặp không?
Không nên dùng ngưỡng tự động dẫn tới kỷ luật. Điểm số không kiểm chứng được bằng nguồn như báo cáo trùng lặp, nên chỉ dùng làm tín hiệu để xem xét thêm.
Dùng công cụ sửa ngữ pháp có làm bài bị gắn cờ không?
Có thể, vì công cụ sửa ngữ pháp làm câu đều và mượt hơn. Nên tìm hiểu chính sách của đơn vị và khai báo việc dùng công cụ hỗ trợ ngôn ngữ nếu được yêu cầu.
