Tài liệu tham khảo ảo do AI tạo (fabricated citations) là gì? Cách tòa soạn phát hiện và xử lý ​

Tài liệu tham khảo ảo (fabricated citations, còn gọi là hallucinated references) là mục trong danh mục tham khảo trỏ đến một công trình không tồn tại, hoặc ghép các mảnh của công trình thật (tác giả, tiêu đề, tạp chí, DOI) thành một bản ghi chưa từng được công bố — thường do mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT sinh ra. Cách kiểm tra đáng tin nhất không phải nhìn "điểm khớp" của công cụ tra cứu, mà so tiêu đề bản ghi tìm được với tiêu đề tác giả ghi. Trong thử nghiệm của VOJS trên 21 trích dẫn (10 thật, 11 bịa) qua Crossref API, không trích dẫn bịa nào lọt vào nhóm "khớp hoàn toàn", còn điểm số của Crossref thì trùng lặp giữa thật và bịa. Bài này hướng dẫn quy trình 5 bước để tòa soạn kiểm ngay từ khâu sàng lọc kỹ thuật.

Cập nhật: tháng 9/2026 — Biên soạn bởi đội ngũ VOJS, Metis JSC

Tài liệu tham khảo ảo là gì? Bốn dạng tòa soạn hay gặp ​

Tài liệu tham khảo ảo không chỉ là "bài báo không có thật": phần lớn trường hợp khó phát hiện vì mỗi mảnh thông tin đều trông đúng. Bảng dưới phân loại bốn dạng mà biên tập viên nên tách bạch trước khi kết luận với tác giả.

DạngĐặc điểmCách lộ ra khi kiểm tra
1. Bịa hoàn toànTác giả, tiêu đề, tạp chí nghe hợp lý, định dạng chuẩn chỉnh nhưng không có bản ghi nàoKhông tìm thấy trên Crossref, Google Scholar, OpenAlex
2. Ghép mảnhTiêu đề thật gắn tác giả sai, hoặc tác giả thật gắn tiêu đề bịa, hoặc đổi tạp chí, đổi năm; từng mảnh đều tra ra "có thật"Bản ghi tìm được khớp một phần: đúng họ tác giả nhưng lệch tiêu đề
3. DOI ảo hoặc DOI gắn sai bàiDOI không tồn tại, hoặc DOI thật nhưng trỏ đến bài khác chủ đề (bấm vào vẫn ra một bài báo)doi.org báo không tồn tại, hoặc tiêu đề trang đích khác tài liệu tham khảo
4. Sai chi tiếtCông trình có thật nhưng sai năm, tập, trang; cả người lẫn AI đều mắcĐối chiếu năm/tập; xử lý như lỗi trình bày, không phải tài liệu ảo

Dạng 2 là dạng Nature (4/2026) gọi là "Frankenstein citations": nhìn thật với người đọc nhưng không trỏ đến thứ gì có thật, và AI có thể bịa DOI ngay cả trong mục tham khảo vốn đúng. GPTZero, khi rà các bài NeurIPS 2025, thấy cùng mẫu: tiêu đề thật ghép tên tác giả bịa, DOI hoặc URL hợp lệ về hình thức nhưng trỏ sai nguồn, mã arXiv còn nguyên chỗ trống kiểu "2305.XXXX".

Tài liệu tham khảo ảo là mục trong danh mục tham khảo mà công trình được dẫn không tồn tại hoặc không khớp với thông tin ghi kèm (tác giả, tiêu đề, nơi công bố, DOI), và không thể truy ra bản gốc từ chính thông tin đó.

Tài liệu tham khảo ảo phổ biến đến mức nào? ​

Chưa có khảo sát nào đo tỷ lệ này riêng cho tạp chí Việt Nam, nhưng bốn nguồn độc lập dưới đây cho thấy vấn đề có thật, đo trên những đối tượng khác nhau nên không cộng gộp hay so sánh trực tiếp với nhau được.

NguồnNămĐối tượng đoKết quả
Walters & Wilder, Scientific Reports2023636 trích dẫn trong 84 bài do ChatGPT-3.5 và GPT-4 viết về 42 chủ đề55% (GPT-3.5) và 18% (GPT-4) là bịa; trong số trích dẫn thật, 43% và 24% có lỗi đáng kể
Retraction Watch, về sách của Springer Nature2025Sách Mastering Machine Learning, 46 tài liệu tham khảoKiểm 18 mục, khoảng hai phần ba không tồn tại hoặc sai đáng kể; nhà xuất bản không xác minh được 25/46 mục và thu hồi sách
GPTZero1/20264.841 bài đã được NeurIPS 2025 chấp nhậnÍt nhất 100 trích dẫn bịa trong khoảng 50 bài, dù mỗi bài đã qua ít nhất ba phản biện
Zhao và cộng sự, arXiv:2605.07723 (bản preprint)5/2026111 triệu tài liệu tham khảo trong 2,5 triệu bài trên arXiv, bioRxiv, SSRN, PubMed CentralƯớc tính thận trọng 146.932 trích dẫn ảo riêng năm 2025

Theo Walters & Wilder (Scientific Reports, 2023), khi được yêu cầu viết tổng quan văn liệu, 55% trích dẫn của ChatGPT-3.5 và 18% trích dẫn của GPT-4 không tương ứng với công trình nào có thật.

Ba điều cần đọc kèm những con số này:

  • 55% và 18% đo đầu ra thô của mô hình năm 2023, không phải bản thảo tác giả đã tự rà lại; không suy ra được tỷ lệ của mô hình hiện nay hay của bản thảo gửi tạp chí.
  • Nghiên cứu của Zhao và cộng sự đo trên bài đã công bố hoặc đăng preprint, tức trích dẫn ảo đã qua được các khâu kiểm duyệt hiện có, kể cả kiểm duyệt nhẹ của kho preprint.
  • Đừng dùng tỷ lệ kiểu "x% bản thảo bị từ chối vì trích dẫn ma" nếu không dẫn được nguồn kiểm chứng.

Vì sao tòa soạn có cơ sở từ chối? Khung đạo đức và pháp lý ​

ICMJE (Ủy ban Quốc tế các Tổng biên tập Tạp chí Y học) đặt ba yêu cầu cho tác giả dùng AI:

  • Con người chịu trách nhiệm với mọi nội dung nộp lên, và phải tự rà soát vì đầu ra của AI có thể sai, thiếu hoặc thiên lệch.
  • Mọi nội dung trích dẫn phải ghi nguồn đầy đủ; dẫn chính nội dung do AI tạo ra làm nguồn gốc là không chấp nhận được.
  • Tạp chí nên yêu cầu khai báo việc dùng AI khi nộp bài; không khai báo có thể bị xem là vi phạm.

Ở Việt Nam, Quyết định 2557/QĐ-BKHCN ngày 25/5/2026 của Bộ Khoa học và Công nghệ xếp "lạm dụng AI" vào nhóm vi phạm liêm chính khoa học, gồm việc tạo tài liệu tham khảo giả hoặc dùng nội dung do AI tạo làm trích dẫn mà không xác minh. Bảng phân loại đầy đủ có trong bài Liêm chính khoa học tại Việt Nam theo Quyết định 2557/QĐ-BKHCN.

Khác với công cụ nhận diện văn bản AI, tài liệu tham khảo ảo là bằng chứng kiểm chứng được, không phải xác suất. Bài AI Detector trong xuất bản khoa học phân tích vì sao điểm "khả năng do AI viết" dễ dẫn đến buộc tội oan. Với tài liệu ảo, biên tập viên chỉ cần nói "mục số 17 không truy ra bản gốc, xin cung cấp bằng chứng", không cần đoán tác giả dùng công cụ gì.

Kiểm tra bằng Crossref API: thử nghiệm 21 trích dẫn của VOJS ​

Crossref là cơ quan đăng ký DOI lớn nhất cho bài báo, và API tra cứu metadata của Crossref công khai, không cần tài khoản — đủ để tòa soạn dựng một bước kiểm tra ngay trong quy trình. Nền tảng về DOI và Crossref xem tại bài Crossref và DOI là gì. Dưới đây là ba tầng kiểm tra, kèm kết quả chạy thật vào tháng 9/2026.

Tầng 1: DOI có tồn tại không? ​

# DOI thật: trả về JSON metadata (tiêu đề, tác giả, năm)
curl -s "https://api.crossref.org/works/10.1038/[email protected]"

# DOI đổi vài chữ số cuối: Crossref trả HTTP 404
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" "https://api.crossref.org/works/10.1038/[email protected]"

# Hỏi DOI đăng ký ở tổ chức nào (Crossref, DataCite...) hoặc không tồn tại
curl -s "https://doi.org/doiRA/10.1038/s41598-023-99999-9"

Khi chạy, DOI thật cho ra đúng bài của Walters & Wilder; DOI đổi số cuối trả 404 và doiRA trả "DOI does not exist". Lưu ý: 404 từ Crossref chưa đủ để kết luận DOI bịa, vì DOI có thể do tổ chức khác đăng ký (như DataCite cho bộ dữ liệu); hãy hỏi doiRA trước khi kết luận.

Tầng 2: DOI có trỏ đúng bài không? ​

Bấm DOI ra một bài báo thật dễ khiến người kiểm tưởng đã xong. Ví dụ minh họa: DOI 10.15625/2525-2518/16299 là bài đánh giá trích xuất đặc trưng cho phân loại trái cây Việt Nam, đăng trên Vietnam Journal of Science and Technology. Nếu một tài liệu tham khảo về đề tài phản biện khoa học lại ghi đúng DOI này, DOI vẫn "sống" nhưng gắn sai bài. Quy tắc: luôn so tiêu đề trả về từ DOI với tiêu đề tác giả ghi, đừng dừng ở việc DOI phân giải được.

Tầng 3: Tài liệu không có DOI — dò bằng chuỗi trích dẫn ​

Với mục không có DOI, tham số query.bibliographic của Crossref nhận nguyên chuỗi trích dẫn và trả về các bản ghi gần nhất. VOJS thử trên 21 chuỗi: 10 chuỗi thật (công trình có thật, như bài h-index của Hirsch 2005) và 11 chuỗi bịa (tiêu đề nghe hợp lý, tác giả và tạp chí do chúng tôi tự dựng, gồm một chuỗi tiếng Việt). Kết quả:

Chỉ số10 trích dẫn thật11 trích dẫn bịaDùng làm ngưỡng được không?
Điểm score của Crossref84,6 – 121,632,8 – 177,0Không: chuỗi bịa tiếng Việt đạt 177,0, cao hơn mọi chuỗi thật
Tỷ lệ điểm hạng 1 so với hạng 21,13 – 2,831,00 – 1,17Không: hai khoảng chồng lấn ở 1,13 – 1,17
Tiêu đề bản ghi hạng 1 có ≥90% từ nằm trong chuỗi trích dẫn9/100/11Có: đây là tín hiệu tách bạch nhất
Kết hợp tiêu đề + năm + họ tác giả9 xanh, 1 vàng0 xanh, 1 vàng, 10 đỏCó: dùng để chia nhóm kiểm tay

Điểm score không phải xác suất "đúng/sai": nó phụ thuộc độ dài chuỗi truy vấn và số từ trùng, nên không so được giữa các truy vấn. Trích dẫn thật duy nhất không đạt "xanh" là bài của Watson & Crick (1953), vì chuỗi trích dẫn thiếu phần phụ đề nên tỷ lệ từ khớp chỉ 56%. Nhóm vàng là nhóm để người kiểm tay, không phải nhóm để kết tội.

Đoạn mã dưới (34 dòng, chỉ dùng thư viện chuẩn của Python) là bản đã chạy được để tòa soạn có kỹ thuật viên dựng thử:

pythonimport json, re, sys, time, unicodedata, urllib.parse, urllib.request

MAILTO = "[email protected]"  # thay bằng email tòa soạn để vào "polite pool"

def tokens(text):
   text = unicodedata.normalize("NFC", text).lower()
   return set(re.findall(r"\w+", text))

def check(citation):
   url = ("https://api.crossref.org/works?rows=1&mailto=" + MAILTO
          + "&query.bibliographic=" + urllib.parse.quote(citation))
   with urllib.request.urlopen(url, timeout=30) as r:
       items = json.load(r)["message"]["items"]
   if not items:
       return {"verdict": "DO", "title": "", "doi": ""}
   top = items[0]
   title = (top.get("title") or [""])[0]
   t_top, t_cit = tokens(title), tokens(citation)
   title_hit = len(t_top & t_cit) / max(len(t_top), 1)
   year = str((top.get("issued", {}).get("date-parts") or [[None]])[0][0])
   author = next((a.get("family", "") for a in top.get("author", [])), "")
   year_ok = year in citation
   author_ok = author.lower() in citation.lower() if author else False
   signals = (title_hit >= 0.9) + year_ok + author_ok
   verdict = {3: "XANH", 2: "VANG"}.get(signals, "DO")
   return {"verdict": verdict, "title_hit": round(title_hit, 2), "year_ok": year_ok,
           "author_ok": author_ok, "title": title, "doi": top.get("DOI", "")}

if __name__ == "__main__":
   for line in open(sys.argv[1], encoding="utf-8"):
       line = line.strip()
       if line:
           print(check(line)["verdict"], "|", line[:70])
           time.sleep(0.15)  # giữ dưới 10 yêu cầu/giây

Về tốc độ, 21 tài liệu chạy tuần tự mất 49,8 giây (khoảng 2,4 giây mỗi mục, chủ yếu là độ trễ mạng), nên danh mục 40 tài liệu xong trong chừng hai phút.

Header phản hồi của Crossref cho thấy nhóm công cộng giới hạn 5 yêu cầu mỗi giây, nhóm "polite" (có khai báo mailto) là 10; cả hai đều dư cho một tòa soạn. Giới hạn có thể đổi, nên khi triển khai hãy đọc header x-rate-limit-limit. Về tích hợp API rộng hơn, xem bài Tích hợp API CrossRef, DOAJ, Scopus.

Ba cạm bẫy riêng của tài liệu tiếng Việt ​

VOJS thử thêm trên một bài báo tiếng Việt có thật, có DOI, đăng năm 2026 ở một tạp chí đại học, với ba cách viết cùng một tài liệu:

  • Họ tên đầy đủ, có dấu: kết quả xanh, tiêu đề khớp 100%.
  • Viết tắt kiểu APA ("Nguyễn, H. B., & …"): kết quả vàng dù tiêu đề vẫn khớp 100%, vì bản ghi này của Crossref lưu cả họ tên vào trường family, nên tín hiệu tên tác giả trượt.
  • Bỏ dấu: kết quả đỏ, tỷ lệ khớp tiêu đề 0,0 và bản ghi tìm được hoàn toàn không liên quan. Bài có thật nhưng bị báo "không tìm thấy".

Hệ quả: không bao giờ coi "đỏ" là kết luận với tài liệu tiếng Việt. Sách, luận án, báo cáo, văn bản pháp luật và bài của những tạp chí chưa có DOI vốn không có trong Crossref; với các mục này cần tra thủ công qua Google Scholar, thư viện hoặc yêu cầu tác giả cung cấp trang bìa và trang mục lục.

Tòa soạn kiểm tài liệu tham khảo theo quy trình 5 bước nào? ​

Mục tiêu là kiểm trước khi gửi phản biện, cùng lập luận với bài nộp trùng bài báo: thời gian phản biện viên là nguồn lực hữu hạn, thường không được trả phí, không nên tiêu vào bản thảo có danh mục tham khảo không đáng tin.

  1. Tách danh mục tham khảo khi nhận bài. Đưa vào cùng đợt sàng lọc kỹ thuật với kiểm tra đạo văn, đừng dồn đến lúc dàn trang khi bài đã được chấp nhận.
  2. Chạy đối chiếu tự động, chia ba nhóm. Xanh: tiêu đề khớp ≥90% cùng năm và họ tác giả. Vàng: đạt hai trong ba tín hiệu. Đỏ: đạt một hoặc không tín hiệu nào.
  3. Kiểm tay nhóm vàng và đỏ. Tìm tiêu đề trong dấu ngoặc kép trên Google Scholar, mở trang chính thức của tạp chí, thử OpenAlex. Với tài liệu tiếng Việt, tra thêm trang của tạp chí gốc và kho luận án của cơ sở đào tạo.
  4. Quyết định theo mức độ (bảng dưới).
  5. Lưu vết. Ghi kết quả kiểm từng mục vào phần thảo luận của bài trong hệ thống, giữ lại bản ghi trả về của API làm bằng chứng, tránh xử lý qua email rời rạc.
Kết quả sau khi kiểm tayĐề xuất xử lý
Mọi mục đều xác minh đượcChuyển tiếp phản biện bình thường
1–2 mục không xác minh được, dưới 5% danh mục, không thuộc luận điểm chínhYêu cầu tác giả sửa danh mục trong 5–7 ngày, coi như chỉnh sửa nhỏ
Từ 3 mục, hoặc trên 10% danh mục, hoặc mục ảo nằm ở luận điểm then chốtTrả bài (desk rejection) kèm yêu cầu giải trình bằng văn bản; xem Desk rejection là gì
Tác giả không giải trình được, hoặc ảo có hệ thốngChuyển quy trình xử lý vi phạm liêm chính theo COPE, báo cơ quan chủ quản của tác giả

Các ngưỡng trong bảng là đề xuất của VOJS để tòa soạn tham khảo và điều chỉnh, không phải chuẩn của ICMJE hay COPE — cả hai không quy định tỷ lệ tài liệu ảo tối đa.

Mẫu email gửi tác giả (minh họa), trung tính và dựa trên bằng chứng:

Kính gửi tác giả, trong bước kiểm tra kỹ thuật, tòa soạn không truy ra được bản gốc của các tài liệu tham khảo số 8, 17 và 23 theo thông tin tác giả cung cấp (bản ghi đối chiếu đính kèm). Đề nghị tác giả gửi lại liên kết hoặc bản sao trang đầu của từng tài liệu trong 7 ngày. Nếu không xác minh được, tòa soạn sẽ xử lý bản thảo theo quy định về liêm chính khoa học của tạp chí.

Email không nhắc đến AI. Nếu tác giả tự nhận đã dùng AI để tìm tài liệu, tòa soạn ghi nhận theo chính sách khai báo AI; các quy tắc tác giả cần biết nằm ở bài Có được phép sử dụng AI để viết bài báo khoa học không?

Phát hiện tài liệu tham khảo ảo sau khi đã xuất bản thì xử lý thế nào? ​

Quyết định phụ thuộc vào việc tài liệu ảo có chống đỡ cho kết luận của bài hay không. Vụ sách của Springer Nature là ví dụ hướng nặng: sau khi Retraction Watch nêu ra, nhà xuất bản thu hồi sách vì không xác minh được 25/46 tài liệu tham khảo. Quy trình từ phía tác giả nằm trong bài Tác giả rút bài báo khoa học (Retraction) có được không?.

Nếu chỉ vài mục ngoại vi sai, tòa soạn thường dùng bản đính chính; nếu tài liệu ảo là cơ sở của phương pháp hoặc kết luận, hướng đi là rút bài. Cách phân biệt từng loại thông báo nằm trong bài Erratum, Correction, Expression of Concern và Retraction. Sau khi rút bài, đối chiếu Retraction Watch Database để không trích dẫn ngược vào bài đã bị rút.

Sai lầm thường gặp và checklist áp dụng ngay ​

Năm sai lầm hay gặp tại tòa soạn:

  • Dùng điểm score làm ngưỡng. Điểm của chuỗi bịa có thể cao hơn chuỗi thật.
  • Coi DOI bấm ra bài là xong. DOI thật vẫn có thể gắn sai bài (tầng 2).
  • Kết luận "ảo" từ kết quả đỏ với tài liệu tiếng Việt. Bỏ dấu, viết tắt tên hay chưa có DOI đều gây đỏ giả.
  • Đẩy việc tra tài liệu sang phản biện viên. Họ đọc để đánh giá khoa học, thường không được giao tra từng mục.
  • Không ghi quy định vào hướng dẫn tác giả. Tác giả cần biết trước danh mục sẽ bị đối chiếu và việc dùng AI phải khai báo.

Checklist áp dụng ngay:

  • [ ] Thêm hai mục vào danh sách kiểm tra khi nộp bài (nội dung song ngữ, mẫu bên dưới)
  • [ ] Đặt bước "đối chiếu tài liệu tham khảo" vào quy trình sàng lọc kỹ thuật, trước khi gửi phản biện
  • [ ] Chọn một người chịu trách nhiệm kiểm tay nhóm vàng/đỏ (thường là thư ký tòa soạn)
  • [ ] Ghi vào hướng dẫn tác giả cách xử lý khi có mục không xác minh được, kèm thời hạn giải trình
  • [ ] Xem lại chính sách AI của tạp chí đã có yêu cầu khai báo AI khi tìm hoặc định dạng tài liệu tham khảo chưa

Hai mục có thể dán nguyên vào danh sách kiểm tra:

  • Tôi xác nhận mọi tài liệu tham khảo đều tồn tại và tôi đã đối chiếu với nguồn gốc. / I confirm that every reference exists and has been checked against the original source.
  • Nếu có dùng công cụ AI để tìm hoặc định dạng tài liệu tham khảo, tôi đã khai báo trong thư gửi tòa soạn. / If AI tools were used to find or format references, I have disclosed this in the cover letter.

VOJS hỗ trợ phần nào trong quy trình này? ​

Theo hướng dẫn quản trị của VOJS, quản trị viên thêm, sửa, sắp xếp được các mục trong danh sách kiểm tra bài báo. Danh sách này hiện cho tác giả ngay ở bước nộp bài đầu tiên và mỗi mục nhập cả tiếng Việt lẫn tiếng Anh, nên hai mục mẫu ở trên dùng được nguyên văn. Kết quả kiểm từng mục có thể ghi vào phần thảo luận giữa biên tập viên và tác giả trên cùng bản thảo, thay vì email rải rác.

Bước đối chiếu bằng Crossref API trong bài là quy trình tòa soạn tự dựng hoặc nhờ đơn vị triển khai, không phải tính năng tự động có sẵn của VOJS. Xem tính năng của VOJS hoặc liên hệ triển khai để trao đổi cách kết hợp.

Câu hỏi thường gặp ​

Tài liệu tham khảo ảo có chắc chắn do AI tạo không? Không. Mục không truy ra được còn có thể do sao chép danh mục từ bài khác mà không kiểm tra, nhầm lẫn khi nhập tay, hoặc tài liệu thuộc loại chưa công bố. Tòa soạn không cần và không nên kết luận tác giả dùng công cụ nào; chỉ cần xác lập mục đó không truy ra bản gốc, gửi bản ghi đối chiếu cho tác giả và yêu cầu giải trình bằng liên kết hoặc bản sao trang đầu tài liệu. Cách này tránh rủi ro buộc tội oan của công cụ nhận diện văn bản AI.

ChatGPT hiện nay còn bịa tài liệu tham khảo không? Có thể, nhưng không suy ra được tỷ lệ hiện nay từ số liệu cũ. Walters & Wilder đo GPT-3.5 và GPT-4 năm 2023 (55% và 18% trích dẫn bịa). Các đo lường mới hơn không cùng đối tượng: GPTZero tìm thấy hơn 100 trích dẫn bịa trong khoảng 50 bài NeurIPS 2025 đã được chấp nhận, còn Zhao và cộng sự ước tính 146.932 trích dẫn ảo trong năm 2025. Vì vậy tòa soạn không nên coi mô hình mới đồng nghĩa với danh mục tham khảo an toàn.

Có công cụ miễn phí nào để kiểm tra nhanh một tài liệu không? Có. Dán tiêu đề trong ngoặc kép vào Google Scholar, tra chuỗi trích dẫn trên trang tìm kiếm của Crossref (search.crossref.org), hoặc dùng PubMed với tài liệu y sinh. Ba công cụ này chỉ giúp tìm; người kiểm phải tự so tiêu đề, năm và tác giả. Với danh mục dài, kỹ thuật viên của tòa soạn có thể dùng API công khai của Crossref như đoạn mã trong bài, khoảng 2,4 giây mỗi tài liệu trong thử nghiệm của VOJS.

Tài liệu tiếng Việt không có DOI thì kiểm thế nào? Tra tiêu đề đầy đủ có dấu trên Google Scholar và trang web của tạp chí gốc; với luận án, tìm ở kho học liệu của cơ sở đào tạo; với văn bản pháp luật, đối chiếu số hiệu trên cổng thông tin của cơ quan ban hành. Nếu vẫn không thấy, yêu cầu tác giả gửi liên kết hoặc bản sao trang bìa và mục lục. Đừng kết luận "ảo" chỉ vì Crossref không có: trong thử nghiệm của VOJS, bản bỏ dấu của một bài có thật đã bị báo đỏ.

Tác giả nói chỉ dùng AI để định dạng danh mục tham khảo, có vi phạm không? Không tự động vi phạm. ICMJE yêu cầu khai báo việc dùng AI khi nộp bài và tác giả vẫn chịu trách nhiệm về nội dung; Quyết định 2557/QĐ-BKHCN chỉ coi là lạm dụng khi tạo tài liệu giả hoặc dùng nội dung AI làm trích dẫn mà không xác minh. Vi phạm xảy ra khi danh mục có mục ảo mà tác giả không xác minh hoặc không khai báo. Nên yêu cầu tác giả xác nhận từng mục sau khi định dạng và ghi việc này vào danh sách kiểm tra nộp bài.

Tài liệu tham khảo ảo khác gì trích dẫn sai hoặc trích dẫn không liên quan? Đây là ba lỗi khác nhau. Tài liệu ảo là công trình không tồn tại; trích dẫn sai là công trình có thật nhưng ghi sai năm, tập, trang hoặc tác giả (dạng 4 trong bảng đầu bài); trích dẫn không liên quan là công trình có thật, ghi đúng, nhưng không hỗ trợ điều bài viết khẳng định. Chỉ dạng đầu là dấu hiệu vi phạm liêm chính nghiêm trọng. Hai dạng sau thường xử lý bằng yêu cầu chỉnh sửa và phản biện viên có thể nhận ra khi đọc nội dung.

Tóm tắt ​

  • Tài liệu tham khảo ảo gồm bịa hoàn toàn, ghép mảnh thật, DOI ảo hoặc DOI gắn sai bài; sai năm/tập/trang chỉ là lỗi trình bày
  • Walters & Wilder (Scientific Reports, 2023): 55% trích dẫn của GPT-3.5 và 18% của GPT-4 là bịa; các đo lường 2025–2026 cho thấy trích dẫn ảo đã lọt vào văn liệu công bố
  • ICMJE và Quyết định 2557/QĐ-BKHCN (25/5/2026) đặt trách nhiệm xác minh lên tác giả; tòa soạn chỉ cần chứng minh mục không truy ra bản gốc
  • Thử nghiệm 21 trích dẫn: điểm score của Crossref không dùng làm ngưỡng được; so tiêu đề bản ghi hạng 1 kết hợp năm và họ tác giả tách bạch hơn hẳn
  • Tài liệu tiếng Việt cho kết quả đỏ giả khi bỏ dấu, viết tắt tên hoặc chưa có DOI, nên nhóm đỏ luôn cần kiểm tay
  • Quy trình 5 bước, đặt trước khi gửi phản biện: tách danh mục, chạy tự động, kiểm tay, quyết định theo mức độ, lưu vết

Nguồn tham khảo: Walters W.H., Wilder E.I. (2023), "Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT", Scientific Reports, DOI 10.1038/s41598-023-41032-5; Retraction Watch (30/6/2025 và 4/8/2025), các bài về sách "Mastering Machine Learning" của Springer Nature; GPTZero (21/1/2026), báo cáo về trích dẫn ảo trong các bài NeurIPS 2025; Zhao Z. và cộng sự (5/2026), "LLM hallucinations in the wild: Large-scale evidence from non-existent citations", arXiv:2605.07723 (preprint, chưa qua phản biện); Nature (4/2026), "Hallucinated citations are polluting the scientific literature. What can be done?"; ICMJE, mục "AI Use by Authors" (icmje.org); Bộ Khoa học và Công nghệ, Quyết định 2557/QĐ-BKHCN ngày 25/5/2026; Crossref REST API (api.crossref.org), doi.org/doiRA. Thử nghiệm của VOJS tháng 9/2026 trên 21 trích dẫn là mẫu nhỏ, minh họa quy trình, không đại diện cho toàn bộ văn liệu. Biên soạn bởi đội ngũ VOJS, Metis JSC.

Bài viết liên quan ​

Cập nhật gần nhất:

Sản phẩm của Công ty Cổ phần Metis.

Copyright © 2020-PRESENT Metis., Jsc