Khi ChatGPT và các công cụ AI tạo sinh có thể tạo ra một bản thảo có cấu trúc giống một bài báo khoa học trong thời gian rất ngắn, câu hỏi đặt ra với giới xuất bản không còn chỉ là AI có thể hỗ trợ nghiên cứu đến đâu, mà còn là làm thế nào để duy trì tính chính xác, minh bạch và khả năng kiểm chứng của công trình được công bố.
Các nhà xuất bản lớn như Springer Nature, Elsevier và IEEE đều đã xây dựng chính sách riêng về việc sử dụng AI trong xuất bản học thuật. Điểm chung là AI không thể thay thế trách nhiệm của tác giả, biên tập viên hay người phản biện; đồng thời việc sử dụng AI cần được kiểm soát và minh bạch theo từng trường hợp.
1. Khi một bản thảo có thể được tạo ra rất nhanh
AI tạo sinh đang làm thay đổi cách các nhà nghiên cứu tìm kiếm thông tin, tổ chức nội dung và chuẩn bị bản thảo. Nhưng khả năng tạo văn bản nhanh cũng đi kèm những rủi ro mới.
Một mô hình ngôn ngữ có thể tạo ra nội dung có cấu trúc và ngôn ngữ rất giống một bài viết học thuật, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc nội dung đó chính xác về mặt khoa học. AI có thể tạo ra thông tin sai, diễn giải không đầy đủ hoặc dẫn đến những tài liệu tham khảo không tồn tại. Elsevier yêu cầu tác giả phải kiểm tra và xác minh các đầu ra do AI tạo ra, trong đó có việc kiểm tra những tài liệu tham khảo có thể bị tạo nhầm hoặc bịa ra. [1]
Paper mill – các hoạt động sản xuất và cung cấp bài báo có dấu hiệu gian lận hoặc thao túng quy trình xuất bản – không phải hiện tượng mới xuất hiện cùng AI. Tuy nhiên, khả năng tự động hóa việc tạo và chỉnh sửa nội dung tạo thêm những thách thức mới cho khâu sàng lọc.
Quy mô của vấn đề đã được thể hiện qua một số trường hợp cụ thể. Trong năm 2023, Hindawi đã rút hơn 8.000 bài báo trong quá trình xử lý các vấn đề liên quan đến paper mill. [2]
Ở một chương trình thử nghiệm, Wiley cho biết công cụ phát hiện paper mill đã gắn cờ 10–13% trong khoảng 10.000 bản thảo gửi tới hơn 270 tạp chí mỗi tháng để biên tập viên kiểm tra thêm. Đây là tỷ lệ bản thảo bị hệ thống cảnh báo, không đồng nghĩa tất cả đều là bài paper mill. [3]
Điều này cho thấy bài toán của xuất bản học thuật không chỉ là phát hiện “bài viết do AI tạo ra”, mà rộng hơn là bảo đảm tính xác thực của nghiên cứu, tính minh bạch của tác giả và tính toàn vẹn của quy trình xuất bản.
2. Các nhà xuất bản lớn đang quản lý việc sử dụng AI như thế nào?
Chính sách giữa các nhà xuất bản không hoàn toàn giống nhau, nhưng có một số nguyên tắc tương đối thống nhất.
Springer Nature hiện áp dụng cách tiếp cận dựa trên mức độ rủi ro của việc sử dụng AI. AI có thể được sử dụng để hỗ trợ ngôn ngữ, khả năng đọc và trình bày; những trường hợp AI tham gia sâu hơn vào việc cấu trúc hoặc hình thành nội dung cần được kiểm soát và khai báo phù hợp. AI không được đứng tên tác giả và trách nhiệm vẫn thuộc về con người. Đối với hình ảnh, nội dung AI tạo ra không dựa trên dữ liệu hoặc nguồn có thể kiểm chứng không được phép; các trường hợp hình ảnh dựa trên dữ liệu, nguồn hoặc vật liệu có thể xác minh có thể được chấp nhận nếu đáp ứng các điều kiện về minh bạch và kiểm soát. [4]
Elsevier cho phép sử dụng AI tạo sinh và AI hỗ trợ trong quá trình chuẩn bị bản thảo với điều kiện tác giả vẫn trực tiếp kiểm soát, kiểm tra và chịu trách nhiệm về nội dung. Elsevier yêu cầu khai báo việc sử dụng AI khi phù hợp; tuy nhiên, các thao tác kiểm tra chính tả, ngữ pháp và dấu câu cơ bản không cần khai báo. Khi AI tạo ra những thay đổi đáng kể về cấu trúc câu hoặc tổ chức nội dung, việc sử dụng cần được công khai. Nếu AI được sử dụng trong chính quá trình nghiên cứu, việc đó cần được mô tả trong phần phương pháp khi phù hợp. [1]
Elsevier cũng quy định người phản biện và biên tập viên không được đưa bản thảo đang được xử lý lên các công cụ AI nếu việc đó làm ảnh hưởng đến tính bảo mật của bản thảo. [1]
IEEE yêu cầu việc sử dụng nội dung do AI tạo ra trong bài báo phải được khai báo, xác định công cụ đã sử dụng và chỉ rõ phần nội dung có sự tham gia của AI. Riêng việc sử dụng AI cho chỉnh sửa ngữ pháp và văn phong thường nằm ngoài phạm vi bắt buộc khai báo, dù IEEE khuyến nghị minh bạch. IEEE cũng yêu cầu bảo mật bản thảo trong quá trình phản biện và không cho phép đưa nội dung bản thảo lên nền tảng công khai để AI xử lý. [5]
Nhìn từ các chính sách này, có thể rút ra ba nguyên tắc quan trọng: AI không phải là tác giả; con người vẫn chịu trách nhiệm cuối cùng; và việc sử dụng AI cần được minh bạch ở mức phù hợp với cách AI tham gia vào quá trình nghiên cứu và xuất bản.
3. Chính sách chỉ là bước đầu, quy trình mới quyết định khả năng kiểm soát
Một tạp chí có thể ban hành chính sách sử dụng AI rất rõ ràng. Nhưng nếu việc tiếp nhận bản thảo, phân công phản biện, trao đổi với tác giả và ra quyết định vẫn được thực hiện rời rạc qua email hoặc các kênh cá nhân, việc kiểm soát và truy xuất lịch sử xử lý sẽ khó khăn hơn.
Khi phát sinh vấn đề, ban biên tập cần có khả năng trả lời những câu hỏi rất cụ thể: Tác giả có khai báo việc sử dụng AI hay không? Bản thảo đã trải qua những bước kiểm tra nào? Ai được phân công xử lý và phản biện? Những phiên bản nào của bản thảo đã được gửi và chỉnh sửa? Quyết định biên tập được đưa ra vào thời điểm nào?
Đây là lý do hệ thống quản lý xuất bản điện tử ngày càng quan trọng.
Với Open Journal Systems (OJS), tạp chí có thể quản lý các bước từ tiếp nhận bản thảo, kiểm tra, phân công biên tập viên và phản biện, trao đổi với tác giả, chỉnh sửa đến xuất bản trên một hệ thống thống nhất. Việc phân quyền người dùng và lưu lại thông tin xử lý giúp tạp chí có cơ sở để kiểm tra lại quá trình khi cần.
Theo dữ liệu OJS Beacon 2025 do Public Knowledge Project (PKP) công bố, OJS đang được sử dụng bởi khoảng 58.000 tạp chí tại 156 quốc gia, với khoảng 2,5 triệu bài báo được xuất bản trong bộ dữ liệu này. [6]
Các yêu cầu mới về AI cũng có thể được đưa vào quy trình. Chẳng hạn, tạp chí có thể bổ sung trường khai báo việc sử dụng AI ngay khi tác giả nộp bài; quy định rõ những trường hợp cần giải trình; hoặc thiết lập các bước kiểm tra trước khi bản thảo được chuyển sang phản biện.
OJS cũng có khả năng mở rộng thông qua các plugin và dịch vụ tích hợp. Vì vậy, các công cụ kiểm tra trùng lặp, quản lý DOI, kết nối các dịch vụ bên ngoài hoặc những chức năng bổ sung khác có thể được triển khai tùy theo nhu cầu và cấu hình của từng tạp chí.
Điểm quan trọng là phần mềm không thay thế chính sách và con người. Một hệ thống chỉ thực sự hỗ trợ minh bạch khi quy trình biên tập được thiết kế rõ ràng, quyền truy cập được phân định phù hợp và các bước xử lý được thực hiện nhất quán.
4. Bài toán đặt ra với các tạp chí khoa học Việt Nam
Đối với các tạp chí khoa học Việt Nam, AI tạo sinh không chỉ đặt ra câu hỏi về cách viết bài. Nó liên quan đến toàn bộ quy trình xuất bản: từ hướng dẫn tác giả, tiếp nhận bản thảo, kiểm tra ban đầu, phản biện, biên tập cho đến lưu trữ và công bố.
Một chính sách AI hiệu quả cần trả lời được những vấn đề cơ bản: Tác giả được sử dụng AI ở mức nào? Trường hợp nào phải khai báo? Ai chịu trách nhiệm kiểm tra nội dung? Người phản biện có được sử dụng AI không? Bản thảo và dữ liệu chưa công bố được bảo mật như thế nào?
Sau khi chính sách được xác định, những yêu cầu đó cần được chuyển thành các bước cụ thể trong hệ thống quản lý tạp chí. Đây là điểm mà số hóa quy trình xuất bản có thể tạo ra giá trị thực tế: không chỉ giúp xử lý bản thảo thuận tiện hơn, mà còn tạo ra khả năng quản lý, phân quyền và truy xuất lịch sử xử lý một cách nhất quán.
Trong bối cảnh AI tiếp tục thay đổi cách nghiên cứu và xuất bản được thực hiện, niềm tin của độc giả không thể chỉ dựa vào một tuyên bố “không sử dụng AI”. Điều quan trọng hơn là tạp chí có một quy trình đủ rõ để biết AI đã được sử dụng ở đâu, con người đã kiểm soát như thế nào và quá trình xuất bản có thể được kiểm chứng ra sao.
ECPVietnam đồng hành cùng các viện nghiên cứu, trường đại học và cơ quan chủ quản tạp chí trong việc triển khai, tùy biến và vận hành hệ thống OJS, hướng tới một quy trình xuất bản điện tử rõ ràng, có khả năng quản lý và truy xuất, phù hợp với yêu cầu thực tế của từng tạp chí.
Nguồn tham khảo
[1] Elsevier. Generative AI policies for journals. Chính sách cập nhật tháng 6/2026. https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/generative-ai-policies-for-journals [2] Retraction Watch. Hindawi reveals process for retracting more than 8,000 paper mill articles. 19/12/2023. https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/ [3] Retraction Watch. Up to one in seven submissions to hundreds of Wiley journals flagged by new paper mill tool. 14/03/2024. https://retractionwatch.com/2024/03/14/up-to-one-in-seven-of-submissions-to-hundreds-of-wiley-journals-show-signs-of-paper-mill-activity/ [4] Springer Nature. AI use in manuscript preparation. https://www.springernature.com/gp/policies/editorial-policies/ai-manuscript-preparation [5] IEEE Author Center. Submission and Peer Review Policies – Guidelines for Artificial Intelligence (AI)-Generated Text. https://magazines.ieeeauthorcenter.ieee.org/get-started-with-ieee-magazines/publishing-ethics/guidelines-policies/submission-and-peer-review-policies/ [6] Public Knowledge Project (PKP). OJS Beacon Data 2025. 16/04/2026. https://forum.pkp.sfu.ca/t/ojs-beacon-data-2025-is-in-you-are-helping-shape-global-publishing-and-pkp-priorities/98162
