Nhiều đại học phương Tây ngừng dùng công cụ phát hiện AI vì sai số nghiêm trọng

Theo tin từ IT ngày 26 tháng 7, tờ Financial Times của Anh đưa tin, sinh viên Orion Newby tại Đại học Adelphi (Mỹ) đã phải trải qua một quá trình đấu tranh pháp lý kéo dài để chứng minh sự trong sạch của mình, sau khi bị nhà trường cáo buộc sai sự thật về việc sử dụng AI để viết luận văn, vi phạm nguyên tắc liêm chính học thuật.

Tháng 1 năm nay, một tòa án tại New York đã tuyên Newby thắng kiện. Bản án cho thấy, công cụ phát hiện AI Turnitin mà nhà trường sử dụng đã xác định luận văn của anh có "xác suất do AI tạo ra là 100%". Tuy nhiên, Newby đã nộp kết quả từ nhiều công cụ kiểm tra AI khác, tất cả đều cho thấy xác suất do AI tạo ra là 0%. Mặc dù vậy, nhà trường vẫn giữ nguyên quyết định kỷ luật về hành vi gian lận học thuật. Tòa án cho rằng nhà trường đã không tuân thủ quy trình kỷ luật của chính mình, cũng như không cho Newby cơ hội thực sự để khiếu nại.

Theo tìm hiểu của IT, kết quả mà Turnitin đưa ra về bản chất là một điểm số xác suất, nghĩa là hệ thống cho rằng luận văn đó có khả năng cao do AI tạo ra. Phán quyết này một lần nữa làm dấy lên lo ngại về độ tin cậy của các công cụ phát hiện AI đang được sử dụng rộng rãi tại các trường đại học, đồng thời đặt ra nghi vấn đối với toàn bộ hệ thống đánh giá học thuật hiện nay.

Khi ngày càng nhiều sinh viên âm thầm sử dụng AI để hoàn thành bài tập, các trường đại học đang phải đối mặt với tình thế tiến thoái lưỡng nan. Một cuộc khảo sát gần đây do các nhà nghiên cứu tại Đại học Edinburgh Napier thực hiện trên hơn 6.600 sinh viên tại 7 trường đại học ở Anh cho thấy, 32% người được hỏi thừa nhận đã từng sử dụng AI vi phạm quy định ở các mức độ khác nhau trong các kỳ thi hoặc bài tập.

Kể từ khi OpenAI ra mắt ChatGPT vào năm 2022, để duy trì sự liêm chính trong học thuật, nhiều trường đại học trên toàn cầu đã bắt đầu áp dụng các công cụ có tính năng phát hiện AI, bao gồm GPTZero, Copyleaks và Turnitin.

Các công cụ này chủ yếu nhận diện sự tồn tại của các mô hình viết phi nhân loại bằng cách phân tích cấu trúc bài viết, nhịp điệu ngôn ngữ và các đặc điểm khác. Tuy nhiên, độ chính xác của chúng, đặc biệt là tỷ lệ dương tính giả và những định kiến tiềm ẩn, đang ngày càng bị nghi ngờ.

Do đó, nhiều trường đại học bao gồm Đại học Vanderbilt, Đại học Yale, Đại học Johns Hopkins, Đại học Northwestern (Mỹ), cùng với Đại học Waterloo (Canada), Đại học Cape Town (Nam Phi) và Đại học Curtin (Úc) đã hạn chế hoặc ngừng sử dụng các công cụ phát hiện AI.

Edward Watson, Phó chủ tịch phụ trách đổi mới kỹ thuật số tại Hiệp hội các trường đại học và cao đẳng Mỹ (AAC&U), cho biết vấn đề lớn nhất nằm ở rủi ro phán đoán sai. Ông nói: "Các công cụ phát hiện AI chỉ có thể được dùng làm tài liệu tham khảo hỗ trợ trong các cuộc điều tra về liêm chính học thuật, giáo viên tuyệt đối không được coi kết quả phát hiện AI là bằng chứng quyết định hay cái gọi là 'bằng chứng thép'."

Annie Chechitelli, Giám đốc sản phẩm của Turnitin, cho biết công ty luôn định vị kết quả phát hiện AI là "điểm khởi đầu cho cuộc điều tra" và "một dữ liệu tham khảo", chứ không phải là bằng chứng cuối cùng.

Bà cho biết Turnitin luôn hợp tác với các trường đại học để giúp giải quyết vấn đề "lạm dụng hoặc sử dụng sai" các công cụ phát hiện AI. Năm ngoái, công ty cũng đã ra mắt một tính năng mới cho phép giáo viên xem quá trình phát triển bài viết của sinh viên, thay vì chỉ đánh giá dựa trên bài luận nộp cuối cùng.

Trong toàn bộ lĩnh vực giáo dục đại học, những lo ngại về độ tin cậy của các công cụ phát hiện AI đang thúc đẩy các trường đại học thiết kế lại phương thức đánh giá.

Tuy nhiên, Sam Illingworth, Giáo sư về "Năng lực phê bình AI" tại Đại học Edinburgh Napier, chỉ ra rằng mặc dù một số trường đại học đã bắt đầu tăng cường các hình thức đánh giá như vấn đáp, ghi lại quá trình viết, nhưng vẫn còn nhiều trường tiếp tục phụ thuộc vào các công cụ phát hiện AI.

Judy Williams, Phó hiệu trưởng phụ trách giáo dục tại Đại học Queen's Belfast (Anh), cho biết: "Các công cụ phát hiện AI không phải là giải pháp. Công nghệ liên quan vẫn đang phát triển, tỷ lệ phán đoán sai có thể cao đến mức khó chấp nhận, hơn nữa nội dung do AI tạo ra sau khi chỉnh sửa đơn giản sẽ rất khó bị nhận diện, vì vậy kết quả kiểm tra không đáng tin cậy."

Bà cho rằng: "Nếu thực sự muốn duy trì sự liêm chính trong học thuật, chìa khóa nằm ở việc thiết kế các phương thức đánh giá hợp lý hơn. Câu hỏi thực sự cần suy nghĩ không phải là 'làm thế nào để ngăn sinh viên sử dụng AI', mà là 'chúng ta thực sự muốn đánh giá năng lực gì của sinh viên'."

Mặc dù thái độ của các trường như Đại học Queen's Belfast đã thay đổi, nhưng chính sách của toàn ngành vẫn thiếu các tiêu chuẩn thống nhất. Một nghiên cứu của Illingworth trên 163 trường đại học tại Anh cho thấy, hơn 40% trường không có chính sách sử dụng AI công khai có thể tra cứu được.

Sự thiếu minh bạch trong chính sách cũng làm trầm trọng thêm sự lo lắng của sinh viên. Một cuộc khảo sát do Viện Chính sách Giáo dục Đại học Anh (HEPI) công bố vào tháng 12 năm 2025 cho thấy, trong số 1.054 sinh viên được hỏi, 42% cho biết vì lo sợ bị phán đoán nhầm là gian lận, họ đã giảm bớt việc sử dụng các công cụ AI.

Văn phòng Phán quyết Độc lập về Giáo dục Đại học Anh (OIA) cho biết, mặc dù số lượng khiếu nại chính thức vẫn chưa nhiều, nhưng các vụ việc liên quan đến vi phạm liêm chính học thuật do AI trong các trường đại học đang tiếp tục gia tăng. Adam Waddingham, Chánh văn phòng của cơ quan này, cho biết: "Công cụ phát hiện AI có thể được sử dụng như một phần của bằng chứng, nhưng thường không nên được dùng làm căn cứ phán quyết cuối cùng một cách độc lập."

Urszula Lis, thành viên ủy ban điều hành của Liên minh Sinh viên Châu Âu (European Students’ Union), lo ngại rằng hiện nay nhiều hệ thống phát hiện AI là "hộp đen", sinh viên không thể biết được công cụ đó đưa ra kết luận như thế nào.

Bà cho biết: "Vấn đề lớn hơn nằm ở chỗ liệu giáo dục đại học có nên tiếp tục phụ thuộc vào mô hình lấy việc phát hiện làm trọng tâm này hay không. Chúng tôi không muốn sự liêm chính học thuật biến thành một cơ chế giám sát, mà mục đích duy nhất chỉ là bắt lỗi sinh viên."

Ngoài ra, còn có các nghiên cứu chỉ ra rằng các công cụ phát hiện loại này dễ gây ra phán đoán sai đối với sinh viên không sử dụng tiếng Anh là tiếng mẹ đẻ. Một nghiên cứu được trích dẫn rộng rãi của Đại học Stanford năm 2023 đã phát hiện ra rằng các công cụ phát hiện AI dễ dàng phán đoán nhầm các bài viết của người không dùng tiếng Anh là tiếng mẹ đẻ là do AI tạo ra.

Joachim Steinberg, luật sư tại công ty luật Crowell & Moring chuyên về các vụ kiện công nghệ, cho biết: "Thách thức lớn nhất nằm ở chỗ các quy định quản lý và quy trình kỷ luật của các trường đại học khó có thể theo kịp tốc độ phát triển nhanh chóng của công nghệ AI. Năng lực của AI không ngừng nâng cao, nhưng nhiều trường đại học vẫn đang loay hoay tìm cách thiết lập các chính sách rõ ràng, nhất quán và công bằng, điều này khiến cả sinh viên và giáo viên đều rơi vào môi trường đầy rẫy sự không chắc chắn."

Nhìn trên phạm vi toàn cầu, các nguyên tắc hướng dẫn của các quốc gia và các trường đại học vẫn còn rất rời rạc. Illingworth cho biết: "Hiện tại, điều này phụ thuộc nhiều hơn vào quy định cụ thể của từng trường, điều này thật đáng thất vọng vì ngành vẫn chưa hình thành được một bộ thực tiễn tốt nhất được công nhận."

Lis bổ sung thêm rằng, tại châu Âu, do thiếu các hướng dẫn thống nhất ở cấp quốc gia, điều này cũng dẫn đến các vấn đề về tính công bằng: "Hai sinh viên dù sử dụng AI theo cách hoàn toàn giống nhau, nhưng chỉ vì ở hai quốc gia khác nhau, một người có thể bị phạt, trong khi người kia thì không."

Trong báo cáo nghiên cứu của mình, Illingworth chỉ ra rằng chính sách AI của nhiều trường đại học thực tế giống như một công cụ tuân thủ hơn: "Họ tuyên bố khuyến khích tư duy phản biện, nhưng cuối cùng lại biến thành cơ chế kiểm toán và lưu vết; trên miệng thì nói là cung cấp hỗ trợ, nhưng thực tế lại giống như đang tăng cường giám sát."

Ông nói: "Giải pháp hiệu quả lâu dài thực sự là thiết kế các bài đánh giá xoay quanh năng lực tư duy mà chúng ta muốn sinh viên thể hiện, thay vì chỉ mù quáng dựa vào các công cụ phát hiện."

Với việc ứng dụng AI ngày càng phổ biến, thách thức thực sự mà các trường đại học phải đối mặt trong tương lai có lẽ không phải là tiếp tục tăng cường giám sát, mà là xác định lại thế nào là cách sử dụng AI hợp lý và có thể chấp nhận được.

Nirmal Thacker, Giám đốc điều hành của GradPilot - một công cụ AI hỗ trợ sinh viên nộp đơn vào đại học, đồng tình với quan điểm này: "Tôi hy vọng các trường đại học có thể suy nghĩ lại về phương thức đánh giá, khuyến khích sinh viên chủ động công khai việc sử dụng AI và xây dựng các chính sách liên quan công khai, minh bạch hơn."

Tuyên bố quảng cáo: Các liên kết chuyển hướng bên ngoài (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) có trong bài viết được sử dụng để truyền tải thêm thông tin, tiết kiệm thời gian sàng lọc, kết quả chỉ mang tính chất tham khảo, tất cả các bài viết của IT đều bao gồm tuyên bố này.