Báo cáo an ninh mạng của EY bị tố chứa đầy nội dung 'ảo tưởng' từ AI

Nội dung dịch chi tiết

Đầu năm 2025, các kỹ sư tại GPTZero đã đặt ra thuật ngữ "vibe citing" (trích dẫn theo cảm tính) để mô tả việc tạo ra các tài liệu tham khảo giả thông qua ảo giác của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Hiện tượng này đang lan rộng trong giới nghiên cứu và tư vấn, điển hình là báo cáo "Points of Attack: Uncovering Cyber Threats and Fraud in Loyalty Systems" của Ernst & Young (EY) Canada.

Báo cáo dài 44 trang này không sử dụng chú thích chuẩn mà liệt kê các nguồn trong bảng tài liệu tham khảo. Tuy nhiên, hầu hết các đường dẫn URL đều bị hỏng hoặc không tồn tại, và hơn một nửa tiêu đề nguồn không khớp với bất kỳ tài liệu thực tế nào. Các chuyên gia của GPTZero đã xác minh thủ công và khẳng định đây là những trích dẫn giả mạo.

Không chỉ dừng lại ở trích dẫn sai, báo cáo còn chứa đựng các mâu thuẫn nội bộ nghiêm trọng. Ví dụ, con số 200 tỷ USD được tác giả dùng để chỉ tổng giá trị thị trường toàn cầu ở phần tóm tắt, nhưng lại được dùng để chỉ giá trị điểm thưởng chưa sử dụng ở trang 10. Điều này cho thấy sự thiếu nhất quán và dấu hiệu của việc sử dụng AI để tạo nội dung mà không kiểm chứng.

Một ví dụ điển hình về sự "tẩy trắng" thông tin là việc EY trích dẫn một báo cáo McKinsey không có thật. Nguồn gốc của thông tin này được truy vết về một bài blog tài chính kém uy tín, sau đó được đưa vào báo cáo của một trong "Big Four" công ty tư vấn toàn cầu, tạo ra vẻ ngoài uy tín cho những dữ liệu sai lệch.

Việc xuất bản các báo cáo chứa thông tin giả mạo không chỉ đánh lừa độc giả mà còn gây ra rủi ro "đầu độc dữ liệu". Khi các công cụ AI tìm kiếm và nghiên cứu sâu (deep research) thu thập thông tin từ những báo cáo này, chúng sẽ tiếp tục lan truyền các sai sót, gây ảnh hưởng tiêu cực đến độ tin cậy của tri thức công cộng.