Kính viễn vọng Lớn (Very Large Telescope – VLT) ở Chile do Đài quan sát Nam Âu (ESO) vận hành, và thiết bị Khám phá Quang phổ Đa đơn vị (MUSE) là công cụ then chốt giúp các nhà nghiên cứu thăm dò những thiên hà xa xôi nhất. Thiết bị này phổ biến đến mức, chỉ trong một kỳ quan sát (từ tháng Mười đến tháng Tư), các nhà khoa học đã nộp đơn xin hơn 3.000 giờ quan sát. Đây là một vấn đề lớn: dù được gọi là “cỗ máy thời gian vũ trụ”, MUSE không thể nào dồn 379 đêm làm việc chỉ trong bảy tháng.

ESO thường phải nhờ các hội đồng chuyên gia chọn lọc các đề xuất giá trị nhất. Tuy nhiên, khi số lượng yêu cầu tăng vọt, gánh nặng đánh giá đã trở nên quá sức đối với các nhà khoa học. Nhà thiên văn học Nando Patat tại Văn phòng Chương trình Quan sát của ESO cho biết: “Khối lượng công việc đơn giản là không thể chịu nổi”. Trước tình trạng này, năm 2022, ESO đã phải chuyển giao công việc bình duyệt cho chính các ứng viên. Các nhóm muốn có thời gian quan sát giờ đây phải đồng thời đánh giá các đơn đăng ký liên quan của các nhóm khác.

Những áp lực của quy trình bình duyệt truyền thống 

Sự thay đổi này chỉ là một ví dụ về giải pháp được đưa ra trước “khủng hoảng lao động” đang bao trùm quy trình bình duyệt – cơ chế mà các chuyên gia thẩm định, sàng lọc các đề xuất tài trợ và bản thảo nghiên cứu trước khi cấp vốn hoặc xuất bản.

Với số lượng bài báo học thuật tăng đều mỗi năm, các nhà xuất bản và biên tập viên đang gặp khó khăn trong việc tìm đủ người để thực hiện bình duyệt. Tương tự, một số cơ quan tài trợ như ESO cũng chật vật tìm kiếm người đánh giá.

Nhiều nhà nghiên cứu lo ngại rằng sự xuất hiện của những nghiên cứu kém chất lượng hoặc đầy lỗi trên các tạp chí là bằng chứng cho thấy quy trình bình duyệt đã mất đi sự nghiêm ngặt. Những người khác phàn nàn rằng các hệ thống xét duyệt tài trợ quá rườm rà đang cản trở những ý tưởng nghiên cứu đột phá nhận được kinh phí.

Mối lo ngại này đã kéo dài: bình duyệt từ lâu đã bị chỉ trích là chậm chạp, thiên vị, và có vai trò như “người gác cổng”. Tuy nhiên, dữ liệu cho thấy sự bất mãn đang ngày càng gia tăng. Những căng thẳng gần đây, như sự bùng nổ xuất bản sau đại dịch COVID-19, đã thúc đẩy sự quan tâm đến các phương pháp cải thiện bình duyệt, bao gồm việc trả phí cho người phản biện hoặc cung cấp hướng dẫn có cấu trúc rõ ràng.

Một số người thậm chí còn đề xuất cải cách triệt để, hoặc loại bỏ hoàn toàn quá trình này, vì họ cho rằng bình duyệt đã trở nên quá thiếu tin cậy.

Nguồn gốc của quy trình bình duyệt 

Mặc dù được xem là cốt lõi của khoa học, quy trình bình duyệt (peer review) dưới hình thức phổ biến ngày nay – với sự tham gia của các chuyên gia bên ngoài – thực chất chỉ phát triển mạnh mẽ trong các tạp chí và cơ quan tài trợ vào khoảng thập niên 1960–1970. Trước đó, việc thẩm định bản thảo khá rời rạc. Theo nhà sử học khoa học Melinda Baldwin, một số tạp chí có dùng phản biện bên ngoài, nhưng nhiều biên tập viên thường quyết định xuất bản dựa hoàn toàn vào chuyên môn của bản thân hoặc của một nhóm học giả nhỏ.

Tuy nhiên, khi nguồn vốn công cho nghiên cứu tăng mạnh, số lượng bản thảo tăng vọt đã buộc các biên tập viên phải nhờ cậy đến phản biện bên ngoài để tránh làm quá tải một nhóm nhỏ các chuyên gia. Ngay cả ngày nay, việc sử dụng phản biện bên ngoài cũng không có một tiêu chuẩn thống nhất, mà là một tập hợp đa dạng các phương thức kiểm tra và sàng lọc, khác nhau tùy theo tạp chí, lĩnh vực học thuật và cơ quan tài trợ.

Những vấn đề phát sinh 

Hệ thống bình duyệt hình thành từ cuối thế kỷ XX đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng tương tự: quá nhiều bản thảo nhưng không đủ người phản biện. Lượng bài báo khoa học sản sinh ngày càng nhiều, nhưng đội ngũ phản biện không tăng kịp.

Dữ liệu, dù còn rời rạc do các tạp chí thường giữ kín thông tin, đã bắt đầu hé lộ vấn đề:

• Tăng số lời mời: Báo cáo năm 2018 của Publons (dựa trên hơn 10 triệu bản thảo) cho thấy các biên tập viên phải gửi đi ngày càng nhiều lời mời mới nhận được một bản phản biện hoàn chỉnh. Sau khi khảo sát 11.000 nhà nghiên cứu, họ cảnh báo về hiện tượng “quá tải phản biện” (reviewer fatigue).

• Thời gian xử lý kéo dài: Nhà phân tích Christos Petrou nhận thấy thời gian trung bình từ khi nộp bản thảo đến khi được chấp nhận tại 16 nhà xuất bản lớn đã tăng khoảng 6% trong một thập kỷ, hiện ở mức 149 ngày (so với 140 ngày năm 2014).
• Áp lực gia tăng: Khảo sát của IOP Publishing năm 2024 cho thấy một nửa trong số 3.000 nhà nghiên cứu tham gia nhận được nhiều lời mời phản biện hơn trong ba năm qua, dù chỉ 16% nói rằng họ nhận “quá nhiều” (giảm từ 26% năm 2020).

Giải pháp 

Trước áp lực này, các quỹ tài trợ và tạp chí đang thử nghiệm nhiều cách để khuyến khích các nhà nghiên cứu phản biện nhiều hơn và nhanh hơn:

• Công khai thời gian phản biện: Điều này giúp giảm nhẹ thời gian chờ đợi, đặc biệt đối với các nhà nghiên cứu kỳ cựu.
• Trao giải thưởng: Tuy nhiên, các giải thưởng cho người phản biện năng suất đôi khi lại phản tác dụng, khiến người được vinh danh cảm thấy đã hoàn thành “phần việc” và phản biện ít hơn sau đó.
• Thay đổi tiêu chí đánh giá: Khảo sát của Springer Nature (tháng 4) cho thấy 70% nhà khoa học muốn đóng góp phản biện được tính đến trong quá trình đánh giá công việc học thuật của họ, nhưng hiện chỉ 50% cho biết điều này đang thực sự diễn ra.

Việc trả tiền cho người phản biện đã được thử nghiệm với những kết quả khác nhau:

• Tạp chí Critical Care Medicine đề nghị trả 250 USD cho mỗi báo cáo. Kết quả là tỷ lệ chấp nhận lời mời phản biện tăng nhẹ (từ 48% lên 53%) và thời gian phản hồi nhanh hơn một chút (từ 12 xuống 11 ngày), với chất lượng được giữ nguyên. Tuy nhiên, tạp chí này cho biết không có đủ nguồn lực để duy trì mô hình trả thù lao này lâu dài.
• Tổ chức The Company of Biologists (phi lợi nhuận) đã áp dụng thành công mô hình trả 220 bảng Anh (khoảng 295 USD) cho mỗi phản biện tại tạp chí Biology Open. Tạp chí này yêu cầu phản hồi đầu tiên trong vòng bốn ngày để có thể đưa ra quyết định trong vòng một tuần kể từ khi nộp. Kết quả đáng kinh ngạc: thời gian xử lý trung bình chỉ là 4,6 ngày, so với 38 ngày theo quy trình cũ, và chất lượng phản biện vẫn được duy trì. Tổng biên tập Alejandra Clark nhấn mạnh cần tìm cách tài trợ cho mô hình này mà không tăng phí xuất bản (APC) cho tác giả.

Một giải pháp khác là mở rộng đội ngũ và bình duyệt phân tán

Các quỹ tài trợ cũng đang gặp khó khăn. Quỹ Volkswagen (Đức) phải vật lộn tìm người phản biện dù trả gần 1.000 euro cho mỗi ngày làm việc. Giải pháp của họ, tương tự như ESO, là áp dụng bình duyệt phân tán (DPR), tức là yêu cầu các ứng viên phản biện lẫn nhau trong cùng một vòng tài trợ.

• Ưu điểm của DPR: Các thử nghiệm ở Anh cho thấy DPR có thể giúp đánh giá đề xuất nhanh gấp đôi so với quy trình thông thường.
• Tránh thiên vị: Các đề xuất được chia nhỏ và người đánh giá không được phản biện hồ sơ cùng nhóm với mình, giúp giảm thiểu lo ngại về việc hạ thấp đối thủ.
• Trao quyền cho người trẻ: Quỹ Volkswagen ủng hộ DPR vì nó trao quyền quyết định cho các nhà khoa học trẻ hơn, phá vỡ vai trò “người gác cổng” của những học giả kỳ cựu.

Tuy nhiên, nỗ lực “quản lý nhu cầu” (giới hạn số đề xuất mỗi trường được nộp) của một số quỹ tài trợ chỉ làm dịch chuyển gánh nặng sang các trường đại học, buộc họ phải tự tổ chức quy trình bình duyệt nội bộ tốn kém, theo chuyên gia Stephen Pinfield.

Giải pháp bền vững nhất là mở rộng đội ngũ phản biện, vốn đang nhỏ hơn rất nhiều so với số lượng tác giả, và đang bị chi phối bởi các học giả kỳ cựu ở phương Tây.

• Công nghệ tìm kiếm: Nhiều nhà xuất bản đang sử dụng công nghệ và tích hợp các công cụ tìm kiếm người phản biện mới dựa trên chuyên môn (như công cụ Scopus trong hệ thống Editorial Manager) để tự động hóa việc tuyển chọn.
• Phản biện chung (Joint Review): Ghép cặp một học giả kỳ cựu với một nhà nghiên cứu trẻ là một ý tưởng đang được quan tâm, giúp vừa mở rộng đội ngũ vừa đào tạo thế hệ mới.

Nâng cao chất lượng 

Các sáng kiến cũng tập trung vào chất lượng và sự minh bạch của quy trình:

• Peer Community In (PCI): Mạng lưới này cho phép các nhà khoa học bình duyệt công khai các bản thảo trên kho mở (open repository). Sau khi được chấp nhận, bài viết được cấp chứng nhận đã bình duyệt. Tác giả có thể nộp bản đã được PCI phê duyệt tới các tạp chí đối tác mà không cần phản biện lại, giúp tiết kiệm thời gian và giảm lãng phí.
• Phản biện sau khi công bố (PPPR): Mô hình này (ví dụ trên F1000Research) cho phép bài báo được đăng ngay lập tức, sau đó bất kỳ ai trong cộng đồng đều có thể nhận xét/đánh giá công khai. Dù tạo ra hệ thống đối thoại và minh bạch hơn, việc duy trì động lực và chất lượng phản biện chuyên sâu vẫn là một thách thức.
• Bình duyệt mở (Open Peer Review): Công khai tên người phản biện và báo cáo của họ. Điều này được chứng minh là giúp nâng cao tính trách nhiệm và chất lượng phản biện, nhưng cũng gây e ngại cho những người sợ làm mất lòng đồng nghiệp.

Nhiều chuyên gia tin rằng khủng hoảng bình duyệt không thể giải quyết bằng một biện pháp đơn lẻ. Cần có sự kết hợp giữa cải tiến công nghệ, thay đổi văn hóa học thuật, và công nhận rõ ràng hơn vai trò của người phản biện để duy trì và cải thiện “phần thiết yếu của hệ sinh thái tri thức” này.

Dịch từ Nature

Bài viết Khủng hoảng bình duyệt: làm thế nào để khắc phục một hệ thống đã bị quá tải đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Sự phát triển của ORCID

Tính đến giữa năm 2025, theo thống kê của ORCID, đã có gần 10 triệu hồ sơ ORCID đang hoạt động với người dùng từ khắp các quốc gia. Số lượng thành viên đã tăng lên gần 1.500 tổ chức tại hơn 60 quốc gia, và có tới 6.250 hệ thống đang được tích hợp. Điều này cho thấy ORCID hiện nay đã trở thành mã định danh mặc định cho giới nghiên cứu.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là ORCID không phải, và cũng không nên là, mã định danh duy nhất cho giới nghiên cứu. Tùy thuộc vào từng bối cảnh, các mã định danh khác đều có vai trò riêng. Dù ORCID đáp ứng được rất nhiều nhu cầu, nhưng nó không phải là lựa chọn số một cho tất cả mọi người.

Các mã định danh quốc gia, theo ngành, hoặc do doanh nghiệp sở hữu vẫn giữ vai trò của mình. May mắn thay, ORCID được thiết kế để phối hợp với những mã định danh này. Đây chính là một trong những điểm mạnh lớn nhất của nó. Đáng tiếc là điều này chưa được biết đến rộng rãi. Một số cộng đồng vẫn lầm tưởng rằng họ phải chọn giữa ORCID và mã định danh riêng của họ. Vì thế, ngay cả khi đã có ORCID iD, họ vẫn chưa thể tận dụng hết sức mạnh của một hệ sinh thái toàn cầu được kết nối bởi các mã định danh bền vững (Persistent Identifiers – PID).

Mã định danh quốc gia

Mã định danh quốc gia là một điểm khởi đầu tốt, bởi nghiên cứu thường gắn liền với nơi nó được thực hiện, tài trợ và đánh giá. Các hệ thống này đặc biệt hữu ích cho việc thu thập thông tin nghiên cứu trong bối cảnh trong nước và hỗ trợ ngôn ngữ địa phương. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng là một hoạt động toàn cầu. Tác giả có thể xuất bản ở bất cứ đâu, cho độc giả trên khắp thế giới. Do đó, việc sử dụng ORCID – một hệ thống toàn cầu – là cần thiết để bổ sung cho các định danh quốc gia.

CIÊNCIA ID của Bồ Đào Nha là một ví dụ điển hình. Hệ thống này không chỉ giúp người làm nghiên cứu truy cập các dịch vụ khoa học quốc gia mà còn cho phép họ chia sẻ và tái sử dụng thông tin giữa các hệ thống hành chính và báo cáo. Dữ liệu từ các kho lưu trữ quốc gia có thể tự động cập nhật vào hồ sơ ORCID của các nhà nghiên cứu, giúp họ dễ dàng sử dụng lại thông tin trên toàn cầu. Nhờ sự tích hợp này, đã có gần 112.000 ORCID iD được kết nối với CIÊNCIA ID, tiết kiệm trung bình hơn 154 giờ nhập liệu thủ công mỗi năm cho mỗi nhà nghiên cứu.

Tương tự, tại Đức, các nhà nghiên cứu có thể liên kết hồ sơ ORCID với Hệ thống Tên chuẩn Tích hợp (GND) do Thư viện Quốc gia Đức quản lý, tạo điều kiện cho việc trao đổi thông tin hiệu quả giữa hai hệ thống.

Mã định danh theo ngành 

Mã định danh theo ngành cũng đóng vai trò quan trọng, bởi mỗi lĩnh vực đều có cách làm việc, công cụ và chuẩn mực riêng, đòi hỏi cơ sở hạ tầng chuyên biệt (ví dụ như kho lưu trữ arXiv cho ngành vật lý). Tuy nhiên, trong bối cảnh nghiên cứu liên ngành ngày càng phổ biến, các hệ thống chuyên ngành cần có khả năng kết nối tốt với những nền tảng chung. ORCID chính là lựa chọn lý tưởng, vì nó cung cấp một bức tranh toàn cảnh về hoạt động nghiên cứu.

INSPIRE HEP là một ví dụ minh họa rõ nét. Đây là trung tâm thông tin của cộng đồng vật lý năng lượng cao, quản lý tới 100.000 hồ sơ tác giả liên kết với hơn một triệu bài báo. Do đặc thù “hyper-authorship” (một bài báo có hàng nghìn tác giả), việc trùng tên hoặc cùng cơ quan rất phổ biến. Từ năm 2013, INSPIRE HEP đã liên kết với ORCID, cho phép các công trình được kết nối hai chiều. Sự tích hợp này không chỉ giúp tăng cường tính minh bạch và khả năng chia sẻ mà còn đảm bảo dữ liệu được liên thông với nhiều hệ thống khác.

Định danh thương mại 

Hai mã định danh thương mại lớn nhất là Elsevier Scopus ID và Clarivate ResearcherID. Mặc dù miễn phí cho người dùng, chúng không hoàn toàn mở và chủ yếu phục vụ cho bộ sản phẩm riêng của các công ty. Do đó, tính ứng dụng độc lập của chúng bị hạn chế. Tuy nhiên, giá trị của các mã định danh này tăng lên đáng kể khi chúng được kết nối với ORCID. Ví dụ, ResearcherID giúp đồng bộ dữ liệu tác giả trên các sản phẩm của Clarivate, xây dựng hồ sơ chính xác và cải thiện việc phân tích trích dẫn. Nhờ tích hợp với ORCID, dữ liệu được trao đổi giữa hai hệ thống, nâng cao độ chính xác tổng thể. Đến nay, Web of Science đã có khoảng 790.000 ORCID iD được kết nối, giúp cập nhật 505.000 hồ sơ và thêm 9,43 triệu công trình một cách tự động.

Tương tự, Scopus Author ID cũng kết nối với ORCID và mang lại những lợi ích tương tự. Điều đáng chú ý là cả Thomson Reuters (tiền thân của Clarivate) và Elsevier đều là đối tác sáng lập của ORCID. Điều này cho thấy họ nhận ra rằng một hệ thống định danh toàn cầu, mở và đáng tin cậy sẽ tạo ra nền tảng chung để phát triển dịch vụ tốt hơn cho toàn ngành nghiên cứu.

Làm thế nào để kết nối các định danh nghiên cứu?

Làm thế nào để cộng đồng nghiên cứu và ORCID đảm bảo siêu dữ liệu gắn với các định danh có thể luân chuyển dễ dàng giữa các hệ thống? Báo cáo của chúng tôi đưa ra ba khuyến nghị sau:

1. Hợp tác chủ động

ORCID nên chủ động hợp tác với các nhà cung cấp định danh quốc gia và chuyên ngành. Sự tương tác giữa ORCID và các định danh phổ biến trong một số cộng đồng sẽ mang lại lợi ích cho tất cả. Do đó, việc ORCID kết nối với những cộng đồng này để hiểu rõ và giải quyết các mối quan ngại của họ về việc tích hợp là điều then chốt.

2. Cải thiện khả năng tích hợp

ORCID cần phối hợp với các hệ thống định danh khác để cải thiện khả năng tích hợp. Đây không chỉ là trách nhiệm của riêng ORCID mà còn đòi hỏi sự đầu tư từ các đối tác. Một số tích hợp cũ cần được cập nhật để tiếp tục hữu ích, chẳng hạn như sự tích hợp không còn hoạt động giữa ISNI và ORCID. Hay như việc ORCID vừa được tích hợp vào Github là một bước khởi đầu xuất sắc, nhưng cần có kế hoạch hành động cụ thể để triển khai.

3. Tăng cường “dấu hiệu tin cậy” (Trust Markers)

Các nhà cung cấp định danh nên gia tăng sự hiện diện của Trust Markers trong hồ sơ ORCID. Đây là dữ liệu được thêm vào bởi các tổ chức thành viên của ORCID. Việc tích hợp sẽ có giá trị hơn nếu các hệ thống định danh khác hiểu cách những dấu hiệu tin cậy này được lan truyền sang các nền tảng mà cộng đồng của họ đang sử dụng. ORCID cũng cần đơn giản hóa quá trình này và giảm rào cản tham gia cho các cộng đồng có nguồn lực hạn chế.

Kết luận

Các tích hợp giữa ORCID và những định danh khác mang lại lợi ích cho tất cả, cho phép thông tin đáng tin cậy luân chuyển liền mạch qua nhiều công cụ và nền tảng. Dù ORCID có vai trò quan trọng, nó không thể giải quyết mọi vấn đề về định danh nghiên cứu. Việc mở rộng ứng dụng ORCID cần sự chung tay của cả cộng đồng, và sự hợp tác này sẽ giúp ORCID trở nên mạnh mẽ hơn bất kỳ hệ thống định danh đơn lẻ nào.

Dịch từ Scholarly Kitchen

Bài viết ORCID và các mã định danh khoa học khác đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Bối cảnh

Sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang tái định hình quy trình sản xuất tri thức, đồng thời đặt ra những thách thức cấp bách cho lĩnh vực truyền thông nghiên cứu và xuất bản. Dựa trên khảo sát định tính từ hơn 850 tác giả sách học thuật, chúng tôi ghi nhận làn sóng quan ngại sâu sắc về việc sử dụng trái phép các ấn phẩm có bản quyền để huấn luyện các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI). Dù không phản đối AI tạo sinh, phần lớn tác giả khẳng định rằng 3 yếu tố là (1) sự đồng thuận, (2) ghi công và (3) bồi thường là những điều kiện không thể thương lượng. Trong khi cuộc chiến pháp lý về việc liệu việc huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên nội dung có bản quyền có được xem là “sử dụng hợp lý” hay không vẫn chưa có hồi kết, các đại học và nhà xuất bản phải chủ động thiết lập khung cấp phép minh bạch, đảm bảo hài hòa các yếu tố pháp lý, đạo đức và nhận thức luận. Những quyết định này không chỉ định hình tương lai của quyền tác giả mà còn củng cố niềm tin của công chúng vào cách tri thức được tạo ra và quản trị trong kỷ nguyên số.

Các tổ chức nghiên cứu hiện đang đứng giữa ranh giới của tiềm năng đột phá và những hiểm họa khôn lường. Một mặt, LLM hứa hẹn cách mạng hóa khám phá khoa học; mặt khác, chúng đe dọa trực tiếp đến tính liêm chính của nội dung và quyền lợi của người sáng tạo. Trong bối cảnh niềm tin vào các định chế đang suy giảm và vấn nạn tin giả bủa vây, câu hỏi cốt lõi đặt ra là: Làm thế nào chúng ta có thể tạo dựng niềm tin và kiểm chứng các tuyên bố được đưa ra, bao gồm cả các tuyên bố khoa học? Sau cùng, ai sẽ là người nắm giữ vận mệnh của tri thức nhân loại?

Nghiên cứu được tiến hành

Để trả lời cho câu hỏi trên, vào cuối năm 2024, nhà xuất bản MIT Press đã thực hiện cuộc  khảo sát với sự tham gia của 6.000 tác giả về quan điểm huấn luyện LLM, thu về hơn 850 phản hồi định tính từ các học giả toàn cầu, đặc biệt là nhóm ngành STEAM. Mục tiêu cốt lõi của cuộc khảo sát là định hướng chính sách cấp phép và hợp tác của các nhà xuất bản, đảm bảo sự tương thích với lợi ích của những tác giả của các công trình chuyên khảo. Các phản hồi ẩn danh từ các đáp viên cho thấy một làn sóng bất bình sâu sắc trước thực trạng dữ liệu bị khai thác tràn lan mà không có sự cho phép. Nhiều tác giả coi việc huấn luyện trên nội dung có bản quyền là hành vi bóc lột thương mại, đồng thời cảnh báo rằng sự phát triển không kiểm soát của LLM đang đe dọa trực tiếp đến sứ mệnh theo đuổi chân lý của các nghiên cứu. Dù vậy, đa số vẫn ủng hộ các quan hệ đối tác được kiểm soát chặt chẽ giữa các nhà xuất bản học thuật với các nhà phát triển mô hình LLM, với điều kiện các tiêu chuẩn về minh bạch, ghi công và đồng thuận phải được tôn trọng. Các điều kiện cũng bao gồm bồi thường công bằng, không chỉ vì lợi ích cá nhân mà còn nhằm duy trì sự tồn tại của các nhà xuất bản học thuật phi lợi nhuận như các nhà xuất bản đại học và hiệp hội khoa học. Dù tính pháp lý của việc thu thập dữ liệu không phép vẫn đang chờ phán quyết từ tòa án, nhưng những hệ lụy về mặt nhận thức luận đã hiện hữu. Tác giả không đơn thuần là “người sản xuất nội dung”; họ còn là những người kiến tạo nên các sản phẩm diễn giải nguyên bản về thế giới ví dụ như một cuốn sách mang lại chiều sâu nhận thức mà các nền tảng mạng xã hội không bao giờ chạm tới được. Sau cùng, giới học giả mong muốn khai thác tiềm năng của AI nhưng không chấp nhận đánh đổi động lực sáng tạo các tác phẩm trí tuệ có chiều sâu.

Nghiên cứu đã cho thấy kết quả là một thái độ nhất quán: các tác giả không bài trừ AI tạo sinh, nhưng họ phản đối kịch liệt các mô hình khai thác dữ liệu không kiểm soát, đồng thời lo ngại về hệ lụy lâu dài của trí tuệ nhân tạo đối với hệ sinh thái khoa học. Một bộ phận tác giả thể hiện thái độ đặc biệt gay gắt qua những phản hồi như: “Tuyệt đối không!” hay “Tôi cực kỳ phản đối việc chiếm dụng tác phẩm của mình theo cách này.” Những hoài nghi này tập trung vào ba nhóm vấn đề chính. Thứ nhất là độ tin cậy khi LLM bị coi là những cỗ máy tạo “ảo giác”, sản sinh nội dung mơ hồ và sai lệch. Thứ hai là về môi trường khi việc sử dụng và vận hành các mô hình LLM tiêu thụ tài nguyên nước khổng lồ và đẩy nhanh biến đổi khí hậu. Thứ ba là đạo đức nghiên cứu việc ứng dụng LLM cho thấy sự thiếu đảm bảo rằng đầu ra của AI sẽ tuân thủ các chuẩn mực đạo đức mà giới học giả đang theo đuổi. Thứ tư là nhận thức luận với nguy cơ tri thức bị “làm phẳng”. Một tác giả cảnh báo: “Sự tập trung và chiều sâu của con người bị xóa nhòa; các ý tưởng cốt lõi bị nhào nặn lẫn lộn, làm mất đi mọi sắc thái tinh tế”. 

Trong khi đó, có tới 50% tác giả sẵn sàng ủng hộ cấp phép nếu được đảm bảo về bồi thường phù hợp và ghi nhận tác giả. Một số chấp nhận trong sự cam chịu vì coi đây là xu thế tất yếu; số khác lại lạc quan hơn, xem đây là cơ hội để lan tỏa ý tưởng vào “ngân hàng tri thức toàn cầu”, nâng cao chất lượng AI hoặc tạo ra nguồn thu mới cho các nhà xuất bản học thuật. Đặc biệt, chỉ 3% tác giả ủng hộ việc khai thác hoàn toàn không kiểm soát và 3% khác chấp nhận sử dụng không thù lao (miễn là được ghi danh). Những người này tin rằng huấn luyện AI thuộc phạm vi “sử dụng hợp lý” (fair use) và mong muốn ý tưởng của mình được lan tỏa rộng rãi nhất có thể trong di sản tri thức nhân loại. 

Trong số các vấn đề được nêu ra, vấn đề ghi nhận tác quyền được cho là vấn đề không thể thương lượng. Ghi công (attribution) không chỉ là vấn đề danh tiếng cá nhân mà còn là cơ chế cốt lõi để xác lập tính hợp lệ của tri thức học thuật. Dù là chuẩn mực tối thiểu trong các giấy phép mở như CC BY, việc ghi công lại là một thách thức kỹ thuật đối với LLM. Các phương thức huấn luyện tiêu chuẩn hiện nay thường trộn lẫn dữ liệu khiến việc truy xuất nguồn gốc trở nên bất khả thi. Các tác giả yêu cầu các nhà cung cấp LLM phải áp dụng các giải pháp như RAG (Retrieval-Augmented Generation) để gắn nội dung phản hồi với nguồn cụ thể. Họ khẳng định: AI phải tuân thủ các tiêu chuẩn ghi công và chống đạo văn nghiêm ngặt như con người. Ngược lại, nhiều học giả hoài nghi rằng bản chất xác suất của LLM, vốn chỉ nối các từ theo thuật toán, sẽ mãi mãi không bao giờ đạt được sự kiểm soát chất lượng như một văn bản học thuật đích thực. Bên cạnh đó, nhiều ý kiến lo ngại AI tạo sinh sẽ làm triệt tiêu động lực sáng tạo, khiến tác giả trở nên “dư thừa” và làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng trong ngành xuất bản. Giới học giả chỉ trích việc các tập đoàn công nghệ thu lợi khổng lồ từ dữ liệu nghiên cứu (vốn được tài trợ bởi ngân sách công) trong khi người dùng phải trả tiền để tiếp cận dịch vụ của họ. Các mô hình thù lao được đề xuất rất đa dạng: từ thanh toán một lần, phí cấp phép hàng năm đến chia sẻ lợi nhuận. Mức kỳ vọng dao động từ vài xu lẻ đến hàng trăm nghìn đô la mỗi đầu sách. Tuy nhiên, mục tiêu chung vẫn là đảm bảo bồi thường công bằng để duy trì các nhà xuất bản đại học và hiệp hội khoa học, những định chế vốn đang đối mặt với nhiều khó khăn tài chính.

Những nghi vấn cần được giải quyết 

Dù mục tiêu chính của khảo sát là về cơ chế cấp phép, các tác giả đã mở rộng thảo luận sang hàng loạt vấn đề mang tính hệ thống: từ việc thông tin sai lệch làm xói mòn hệ sinh thái tri thức, chi phí môi trường của LLM, cho đến những thách thức về đạo đức nghiên cứu và nguy cơ đào sâu bất bình đẳng kinh tế. Dẫu vậy, một luồng quan điểm lạc quan vẫn tồn tại: sách học thuật có thể trở thành nguồn lực quý giá cho công nghệ mới, miễn là các nhà xuất bản thiết lập được các quan hệ đối tác chiến lược, bảo vệ thỏa đáng lợi ích của giới trí thức và các định chế nghiên cứu.

Tuy vậy, hiện vẫn chưa có sự thống nhất về một khuôn khổ pháp lý tối ưu để bảo vệ quyền lợi tác giả. Các ý kiến chia làm hai thái cực: một bên kiên quyết yêu cầu luật bản quyền phải ngăn chặn việc thương mại hóa nội dung cho các công ty AI; bên kia lại sẵn sàng chia sẻ tài nguyên không vụ lợi. Trong khi chờ đợi phán quyết từ tòa án về khái niệm “sử dụng hợp lý”, ranh giới giữa bảo hộ và chia sẻ vẫn là một chủ đề gây tranh cãi gay gắt. Tương tự, mô hình Truy cập Mở (Open Access) cũng trở thành tâm điểm của sự bất đồng. Nhiều học giả phản đối quan điểm cho rằng tài liệu mở thì mặc nhiên được phép dùng để huấn luyện LLM mà không cần ràng buộc. Họ nhấn mạnh rằng các mô hình AI phải tuân thủ nghiêm ngặt các điều khoản ghi nhận nguồn của giấy phép mở, điều mà hầu hết các nền tảng hiện nay đều phớt lờ. Như một tác giả đã khẳng định sắc sảo: “Truy cập mở không đồng nghĩa với việc mở cửa cho hành vi chiếm đoạt ý tưởng hay tước đoạt công lao”.

Dịch từ Scholarly Kitchen

Bài viết Ai sẽ kiểm soát tri thức trong thời đại của trí tuệ nhân tạo? đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Trong khi thế giới đang tập trung vào việc đạt được các thỏa thuận lớn, phát triển mô hình đọc-và-xuất bản (read-and-publish), và tuân thủ Kế hoạch S (Plan S), các tạp chí ở châu Á lại vật lộn với câu hỏi cơ bản hơn: “mở” thực sự có nghĩa là gì? Các nghiên cứu từ Trung Quốc đã cho thấy những lỗ hổng pháp lý đang làm suy yếu tính toàn vẹn của OA. Dù Nhật Bản và Hàn Quốc đã có nhiều tiến bộ, nhưng nhiều khu vực vẫn đang loay hoay. Nghiên cứu của Ming Ni và Linhui Wang (xem Hình 1) đã phơi bày sự lộn xộn trong lĩnh vực xuất bản y sinh, cho thấy rõ bức tranh này.

Tình hình tại các quốc gia châu Á

Việc áp dụng truy cập mở (OA) trên khắp châu Á đang tăng lên, nhưng lại thiếu đi chính sách và hạ tầng đồng bộ. Một nghiên cứu năm 2023 trên tạp chí Online Information Review chỉ ra rằng nhiều tạp chí ở các nước khu vực Nam Á được lưu trữ trên các kho lưu trữ của cơ sở nhưng lại không có tuyên bố cấp phép cố định hay xác định rõ ràng quyền tái sử dụng.

Tình trạng tương tự cũng diễn ra tại Đông Nam Á, khi báo cáo của Asia OA Observatory năm 2024 cho thấy chưa đến 30% các tạp chí OA được lập chỉ mục sử dụng giấy phép Creative Commons tiêu chuẩn. Ngay cả ở thị trường đã phát triển như Nhật Bản, việc áp dụng giấy phép cho tác phẩm phái sinh vẫn còn thiếu nhất quán. Các tạp chí y khoa Hàn Quốc được lập chỉ mục trên PubMed Central cũng thường thiếu minh bạch về phí xử lý bài viết (APC) hoặc quyền tái sử dụng của tác giả.

Riêng tại Singapore, tính đến cuối năm 2024, có 50 tạp chí OA được lập chỉ mục trên DOAJ. Trong số đó, 38,0% được lập chỉ mục trên Web of Science và phần lớn nằm ở nhóm Q3 và Q4. Tích cực hơn, 76,0% tạp chí OA sử dụng giấy phép CC BY và 16,0% sử dụng CC BY-NC. Thêm vào đó, 78% tạp chí Singapore trong DOAJ công nhận tác giả giữ bản quyền mà không hạn chế. Tuy nhiên, các chi tiết về thỏa thuận chuyển giao bản quyền vẫn chưa được phân tích.

Ảo ảnh về truy cập mở Đồng (Bronze OA): Khi truy cập mở không thực sự mở

Trong bài viết “The Development Status and Countermeasures of Biomedical OA Journals in China” (Tình trạng phát triển và các biện pháp đối phó của các tạp chí OA y sinh ở Trung Quốc), Linhui Wang và cộng sự đã thực hiện một phân tích thống kê chi tiết về các tạp chí y sinh trên PubMed Central và DOAJ. Những phát hiện chính cho thấy đa phần các tạp chí:

• Ít sử dụng giấy phép tiêu chuẩn: Nhiều tạp chí không sử dụng giấy phép Creative Commons, gây ra sự mơ hồ về quyền tái sử dụng.
• Thiếu minh bạch về phí xử lý bài viết (APC): Một số tạp chí thu APC nhưng không công bố rõ ràng về giá hoặc các chính sách miễn giảm.
• Thiếu chuyên môn: Nhiều tạp chí thuộc các trường đại học hoặc nhà xuất bản chính phủ nhưng lại thiếu chuyên môn về chính sách truy cập mở (OA).

Những điểm này cho thấy sự thiếu kết nối giữa kỳ vọng của khoa học mở và thực tế của xuất bản OA.

Trong một nghiên cứu khác bằng tiếng Trung, có tựa đề “Hiện trạng và các chiến lược cải thiện bản quyền của các tạp chí OA y sinh tại Thượng Hải”, tiến sĩ Ni Ming và đồng tác giả Linhui Wang đã khảo sát 112 tạp chí OA y sinh. Mặc dù bài báo được viết bằng tiếng Trung, nhưng phần tóm tắt bằng tiếng Anh đã chỉ ra những điểm nổi bật. Một điều chỉnh sau đó đã được đưa ra: tỉ lệ tạp chí Bronze OA ban đầu được báo cáo là 33%, nhưng con số chính xác là 24%.

Những vấn đề xuất hiện nhiều lần bao gồm:

• Thiếu tuyên bố rõ ràng: Các tạp chí Bronze OA thường không có tuyên bố OA hoặc giấy phép công khai.
• Hợp đồng mơ hồ: Hợp đồng bản quyền không rõ ràng, thiếu các điều khoản quan trọng như quyền phân phối, trách nhiệm khi vi phạm, hoặc cơ chế giải quyết tranh chấp.
• Mâu thuẫn giữa giấy phép và hợp đồng: Có sự không nhất quán giữa giấy phép Creative Commons và nội dung hợp đồng, đặc biệt là về quyền tạo tác phẩm phái sinh.

Những lỗ hổng này không chỉ gây nhầm lẫn cho tác giả và độc giả mà còn đặt các tạp chí vào rủi ro pháp lý và có thể làm tổn hại đến danh tiếng của họ.

Mơ hồ pháp lý trong các thỏa thuận bản quyền

Tại Trung Quốc, các phát hiện của Wang và Ni cho thấy một mô hình đáng lo ngại: ngay cả khi một tạp chí tuyên bố sử dụng giấy phép Creative Commons (CC), các thỏa thuận với tác giả thường thiếu các điều khoản quan trọng về phát hành kỹ thuật số. Một số hợp đồng chỉ có chữ ký của tác giả mà không có chữ ký của nhà xuất bản.

Nghiêm trọng hơn, có những hợp đồng mâu thuẫn trực tiếp với giấy phép CC đã công bố, chẳng hạn như cấp quyền độc quyền cho tạp chí dù đã ghi rõ là giấy phép CC BY. Việc một số tạp chí sử dụng đồng thời cả thỏa thuận cấp phép và thỏa thuận chuyển giao bản quyền cũng dẫn đến nội dung không nhất quán.

Vấn đề này không chỉ giới hạn ở Trung Quốc. Tại Đông Nam Á, một số tạp chí đại học vẫn sử dụng thỏa thuận chuyển giao bản quyền truyền thống cho nội dung truy cập mở (OA). Điều này hạn chế quyền của tác giả trong việc lưu trữ preprint hoặc chia sẻ công khai bài viết—đi ngược lại tinh thần phổ biến tri thức của OA.

Hậu quả của những vấn đề này rất rõ ràng: các tạp chí có chính sách bản quyền không rõ ràng có nguy cơ bị loại khỏi các chỉ mục uy tín như DOAJ, PubMed Central, hoặc Scopus. Tác giả có thể ngần ngại nộp bài vì sợ mất quyền sở hữu trí tuệ, trong khi độc giả cũng không chắc chắn liệu họ có thể sử dụng lại tài liệu một cách hợp pháp, ngay cả cho mục đích giảng dạy hay dịch thuật.

Khoảng trống siêu dữ liệu: Khi OA trở nên vô hình

Độ chính xác của siêu dữ liệu là một thách thức lớn. Nhiều tạp chí gán nhãn bài viết là truy cập mở (OA) nhưng lại không mã hóa thông tin giấy phép một cách chuẩn xác. Điều này làm cho các công cụ như Unpaywall và OpenAlex không thể phát hiện và xác minh nội dung.

Một nghiên cứu của Initiative for Open Abstracts (I4OA) cũng nhấn mạnh rằng các tạp chí châu Á, đặc biệt là các tạp chí không dùng tiếng Anh, thường thiếu chuẩn hóa siêu dữ liệu về giấy phép, gây cản trở nghiêm trọng cho việc tiếp cận và tái sử dụng nội dung.

Hướng đến sự rõ ràng trong cấp phép: Cần thay đổi những gì?

Để khắc phục những thiếu sót này, cần một cách tiếp cận đa chiều.

• Xây dựng chính sách OA cấp quốc gia: Chính phủ và các tổ chức học thuật nên yêu cầu không chỉ quyền truy cập mở, mà còn phải quy định rõ ràng về giấy phép Creative Commons (CC), quyền tác giả và các quy tắc tái sử dụng.
• Nâng cao năng lực cho biên tập viên và nhà xuất bản: Các khóa đào tạo về truy cập mở ở châu Á thường chỉ tập trung vào kỹ thuật lập chỉ mục hoặc quy trình APC mà bỏ qua khía cạnh pháp lý. Các chương trình từ INASP hay Asian Council of Science Editors có thể cung cấp kiến thức phù hợp với từng khu vực.
• Sử dụng công cụ kiểm toán và tăng tính minh bạch: Các nền tảng như quy trình đánh giá của DOAJ hoặc công cụ siêu dữ liệu giấy phép của Crossref nên được tích hợp vào khung chính sách quốc gia. Việc tuân thủ “Các nguyên tắc minh bạch và thực hành tốt trong xuất bản học thuật” cũng là một bước quan trọng.
• Các chỉ mục toàn cầu cần hiểu bối cảnh khu vực: Việc chuẩn hóa là cần thiết, nhưng các nền tảng toàn cầu cũng không nên quá khắt khe với các tạp chí còn hạn chế về nguồn lực trong quá trình chuyển đổi sang OA.
• Xây dựng chính sách OA và nộp hồ sơ vào cơ sở dữ liệu: Đăng ký vào DOAJ không chỉ giúp tạp chí có chính sách chuẩn mà còn tăng khả năng tiếp cận. Từ đầu năm 2025, DOAJ đã bắt đầu lập chỉ mục các tạp chí theo mô hình Subscribe-to-Open (S2O), mở ra hy vọng cho việc lập chỉ mục các tạp chí Hybrid trong tương lai.

Trong các quốc gia có tạp chí được lập chỉ mục bởi DOAJ, Indonesia đang dẫn đầu về số lượng. Tuy nhiên, ở Trung Quốc, tỉ lệ tạp chí Gold OA và Diamond OA được lập chỉ mục vẫn còn thấp, trong khi các tạp chí Bronze OA lại chiếm ưu thế.

Kết luận: “Mở” thôi chưa đủ, phải “rõ ràng”

Truy cập mở mà thiếu nền tảng pháp lý vững chắc giống như một cây cầu không có lan can: có thể đưa các tạp chí đến nơi, nhưng không đảm bảo an toàn. Khi cơ sở hạ tầng học thuật ở châu Á mở rộng, việc đầu tư vào tính minh bạch và tính bền vững về mặt pháp lý là điều cần thiết.

Những phát hiện của Wang cho thấy một thực tế rõ ràng: các tạp chí ở các quốc gia đang phát triển đang nỗ lực chuyển đổi sang OA nhưng lại thiếu một “la bàn pháp lý”. Đã đến lúc các tổ chức tài trợ, viện nghiên cứu và nhà cung cấp hạ tầng ưu tiên không chỉ số lượng mà còn cả chất lượng thực sự của nội dung truy cập mở.

Dịch từ Scholarly Kitchen

Bài viết Không chỉ là về khả năng tiếp cận: Tháo gỡ vấn đề bản quyền trên các tạp chí truy cập mở ở châu Á đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Trong bài viết này, tôi sẽ khám phá về thế giới của các bản thảo chưa qua phản biện. Lấy lĩnh vực toán học làm ví dụ, tôi muốn chỉ ra rằng việc kết hợp một cách toàn diện các bản thảo này với các bài báo đã xuất bản có thể tạo ra một hệ sinh thái nghiên cứu lớn hơn.

Nhiều lĩnh vực trong cuộc sống của chúng ta bị chia rẽ bởi các yếu tố nhận diện: chính trị, con người, niềm tin, và cả xuất bản học thuật. Tôi nhận thấy sự chia rẽ sâu sắc trong cộng đồng này. Một mặt, có những người tin rằng các tạp chí truyền thống là con đường duy nhất để công bố nghiên cứu. Họ không thấy cần phải tìm kiếm những hình thức thể hiện kết quả học thuật khác. Mặt khác, một số người lại khám phá các mô hình mới xoay quanh các bản thảo chưa qua phản biện và bình duyệt mở, đặc biệt trong khoa học sự sống và y sinh. Thậm chí có người còn tin rằng bài báo tạp chí và bản thân các tạp chí sẽ trở nên lỗi thời trong tương lai của khoa học mở.

Có vẻ như mỗi nhóm đang quá bận rộn với quan điểm của riêng mình mà không dành thời gian xem xét một cách tiếp cận tổng thể hơn cho hệ sinh thái xuất bản. Trong khi đó, việc tập trung vào văn hóa liêm chính nghiên cứu là điều mà tất cả mọi người, ít nhất là trên nguyên tắc, đều có thể đồng thuận. Vậy tại sao lại có sự bất đồng? Về bản chất, vấn đề nằm ở sự thiếu tin tưởng sâu sắc đối với các động cơ vì lợi nhuận, hay sự đối lập trong lý tưởng khoa học. Mặc dù đúng là quan điểm vì lợi nhuận là một yếu tố quan trọng, và thiếu nó, việc công bố nghiên cứu khoa học sẽ gặp nhiều khó khăn. Nhưng đồng thời, khoa học cũng nên cởi mở và mang tính hợp tác mà không cần cân nhắc đến lợi ích tài chính.

Ngòi nổ cho bài viết 

Tôi bắt đầu viết bài này sau khi đọc một bài trên trang Scholarly Kitchen với tiêu đề “Preprints phục vụ cho nghị trình phản khoa học – Đây là lý do chúng ta cần bình duyệt ngang hàng” của David Green. Tôi cảm thấy không hài lòng với những nhận xét như: “Đúng – có lợi ích trong việc chia sẻ khoa học tự do và nhanh chóng hơn. Nhưng tiền xuất bản cùng với các nhà xuất bản săn mồi và các “lò bán bài báo” đang thúc đẩy một thách thức ngày càng lớn cho xã hộ trong việc phân biệt khoa học uy tín với những công trình sai lệch, thiên vị, và gây hiểu nhầm. Điều này khuyến khích một cuộc chạy đua xuống đáy, nơi khoa học tốt có giá trị ngang bằng với khoa học tồi, ‘sự thật thay thế’, và ‘tính chân thực’ – thực chất là không có giá trị gì cả.”

Theo quan điểm của tôi, phản ứng gay gắt này đối với bản thảo tiền xuất bản thể hiện một văn hóa nhận diện, gần như phủ nhận những lợi ích rõ ràng của một phần hệ sinh thái xuất bản. Phần này vốn rất quan trọng và thiết yếu cho sự hợp tác trong nghiên cứu khoa học.

Một góc nhìn khác về tương lai khoa học mở

Mặt khác, tôi cũng vừa đọc một báo cáo hội thảo thú vị từ tổ chức ICOR (Incentivizing Collaborative and Open Research). Cuộc họp có tiêu đề “Các mô hình mới trong truyền thông nghiên cứu – Tiếp tục thảo luận” đã đưa ra một báo cáo cho thấy những suy nghĩ sáng tạo đáng kinh ngạc về nghiên cứu và truyền thông mở, dù vẫn loại bỏ một số tiếng nói tiềm ẩn khó khăn nhưng cần được lắng nghe.

Không đi sâu vào chi tiết (tốt nhất là bạn nên đọc báo cáo), hội thảo tại Trung tâm Nghiên cứu Janelia của HHMI cuối năm 2024 để bàn về nguyên tắc và tầm nhìn cho tương lai của truyền thông khoa học mở. Mục tiêu là chuyển từ các ý tưởng trừu tượng và những thử nghiệm đơn lẻ hiện tại sang một mô hình tổng thể, thúc đẩy khoa học vững chắc và điều chỉnh các ưu tiên của nhà khoa học, tổ chức và nhà tài trợ.

41 người tham dự tập trung vào tương lai thay vì sa đà vào các vấn đề hiện tại, và đi đến sự đồng thuận rằng khoa học sẽ hưởng lợi từ việc công bố kết quả nghiên cứu trong một “môi trường” tích hợp, cho phép báo cáo đầy đủ hơn và tạo ra hệ sinh thái hậu xuất bản để bình duyệt, tóm tắt, tổng hợp và diễn giải kết quả.

Tôi ấn tượng với sự sáng tạo này, nhưng cũng nhận ra một số bên liên quan, như các hiệp hội học thuật, lại vắng mặt. Tôi mong muốn những cuộc thảo luận như vậy sẽ bao quát hơn và sẵn sàng tiếp thu các quan điểm đa dạng, kể cả những quan điểm bất đồng.

Dịch từ Scholarly Kitchen

Bài viết Bản thảo tiền xuất bản và tạp chí: Một hệ sinh thái xuất bản kiểu mẫu đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Đặt vấn đề

Việc đơn giản hóa ngôn ngữ cho những người suy giảm nhận thức không chỉ là một yêu cầu cần phải tuân thủ hay một lựa chọn phong cách, mà là một quyết định thiết kế mang tính đạo đức và có trách nhiệm. Điều này càng quan trọng hơn khi chúng ta sử dụng AI tạo sinh để chỉnh sửa các tài liệu phức tạp.

Ví dụ, việc xử lý và diễn giải những phản hồi của bình duyệt viên có thể cực kỳ khó khăn nếu không có sự hỗ trợ từ AI, bởi chúng thường rất dày đặc thông tin, mang nặng chuyên môn và gắn liền với bối cảnh cụ thể. Nhưng chuyện gì sẽ xảy ra nếu các công cụ tóm tắt này lại bóp méo ý nghĩa ban đầu của người phản biện?

Nghiên cứu gần đây của tôi đã tìm hiểu câu hỏi này qua một thí nghiệm: sử dụng AI để cải thiện khả năng tiếp cận các bình luận của người phản biện. Những gì tôi khám phá ra mang một hàm ý quan trọng đối với toàn bộ cộng đồng truyền thông và xuất bản học thuật. Tôi đã đánh giá khả năng của GPT-4 trong việc tóm tắt phản hồi của phản biện học thuật trong lĩnh vực tài chính. Lĩnh vực này được chọn không chỉ vì có nhiều từ ngữ chuyên ngành mà còn vì có các khái niệm như quan hệ nhân quả, mô hình rủi ro hay tính nội sinh đòi hỏi sự phân tích cụ thể. Trong bối cảnh này, chỉ một thay đổi nhỏ về từ ngữ cũng có thể làm sai lệch ý nghĩa hoặc phá vỡ dụng ý của người phản biện. Với nền tảng kiến thức tài chính của mình, tôi xem đây là một thí nghiệm lý tưởng để xem AI có thể đơn giản hóa mà vẫn giữ được sự rõ ràng và tính toàn vẹn của các khái niệm hay không. Tôi khuyến khích các nhà nghiên cứu ở lĩnh vực khác cũng thực hiện những thí nghiệm tương tự, bởi bối cảnh và mức độ nghiêm trọng có thể khác nhau, nhưng thách thức về khả năng tiếp cận thì vẫn luôn hiện hữu. Để đảm bảo tính minh bạch và khả năng tái lập, tôi đã công khai bản ghi chép các cuộc hội thoại với GPT trong bài báo của mình.

Phương pháp tiến hành

Tôi đã yêu cầu mô hình AI viết lại các bình luận— một lần với yêu cầu chỉ đơn giản hóa ngôn ngữ và một lần yêu cầu chúng chú ý đến việc tiếp cận nhận thức. Mục đích là để xem liệu nó có thể giữ nguyên ý chính mà vẫn cải thiện khả năng đọc hiểu hay không. Tôi chọn 10 báo cáo phản biện có các từ ngữ chuyên ngành phức tạp và chạy mỗi tình huống hai lần. Cách làm này không chỉ giúp đánh giá chất lượng tóm tắt mà còn kiểm tra tính nhất quán của kết quả.

Kết quả cho thấy AI thường hiểu sai các bình luận, không phải vì bản tóm tắt thiếu rõ ràng mà vì chúng đã bị mất đi ý nghĩa cốt lõi. Các bản tóm tắt do GPT tạo ra thường làm thay đổi cách hiểu của các thuật ngữ, bỏ qua sắc thái phương pháp luận và gây ra sự thiếu nhất quán về ngữ nghĩa. Điều này đặt ra lo ngại nghiêm trọng về độ tin cậy của AI trong các bối cảnh liên quan đến khả năng tiếp cận, đặc biệt khi mục tiêu không chỉ là giúp người dùng hiểu mà còn đảm bảo họ có thể tham gia bình đẳng vào các cuộc đối thoại học thuật.

Kết quả

Hãy xem xét một ví dụ cụ thể: một phản hồi của phản biện về việc sử dụng phương pháp difference-in-differences (khác biệt trong khác biệt) để giải thích thời điểm và mức độ phản ứng của thị trường đối với các thông báo của ngân hàng trung ương. Ở bản tóm tắt của GPT-4, thay vì tập trung vào lý do “tại sao thị trường phản ứng như vậy,” nó lại viết thành “thị trường phản ứng nhanh và mạnh thế nào.” Cách diễn đạt lại này đã làm giảm trọng tâm từ một khuyến nghị về phương pháp luận thành một nhận xét chung chung, hoàn toàn loại bỏ mục đích ban đầu của phương pháp được sử dụng.

Trong một trường hợp khác, AI lại mô tả “tính nội sinh” (endogeneity) là “tác động ẩn” (hidden effects) Mặc dù nghe có vẻ dễ hiểu hơn, nhưng nó lại làm mất đi ý nghĩa kỹ thuật của thuật ngữ. Tính nội sinh không chỉ là những yếu tố “ẩn” — nó đề cập đến tình huống khi một biến giải thích bị sai lệch về mặt thống kê, đòi hỏi các phương pháp để điều chỉnh. Một định nghĩa chính xác hơn có thể là: “Khi một yếu tố trong mô hình ảnh hưởng cả nguyên nhân và kết quả, khiến việc xác định điều gì thực sự gây ra kết quả trở nên khó khăn.” Việc đơn giản hóa quá mức như vậy có thể khiến người đọc bỏ qua những lỗi nghiêm trọng trong thiết kế nghiên cứu.

Mô hình cũng gặp vấn đề với các thuật ngữ mang tính trừu tượng. Nó đã thay cụm “bounded rationality” thành “limited thinking ability (khả năng suy nghĩ hạn chế),” một cụm từ không chỉ sai nghĩa mà còn có nguy cơ gây xúc phạm. “Bounded rationality” đề cập đến việc ra quyết định dưới các điều kiện bị giới hạn (ví dụ như thiếu thông tin hoặc bị áp lực thời gian), chứ không phải là khiếm khuyết về nhận thức. Trong thiết kế nội dung phục vụ khả năng tiếp cận, chúng ta được dạy phải tôn trọng phẩm giá và sự chính xác; nhưng GPT-4 đã thất bại ở cả hai điểm này.

Ngay cả khả năng tiếp cận thị giác cũng bị ảnh hưởng. Chẳng hạn, một nhận xét từ một phản biện viên về việc chú giải trong biểu đồ hồi quy khó đọc đã được AI đơn giản hóa ngắn gọn thành “nhãn khó đọc.” Mặc dù đúng, cách diễn đạt này lại bỏ qua bối cảnh quan trọng: đó là lý do tại sao các chú giải lại cần thiết, cụ thể là vai trò của chúng trong việc diễn giải tác động theo nhóm trong dữ liệu thu nhập. Với những người chỉ dựa vào các tóm tắt để chỉnh sửa bản thảo, việc mất đi hàm ý trong phản biện ban đầu sẽ có ảnh hưởng không nhỏ.

Sự thiếu nhất quán cũng là một vấn đề đáng lo ngại. Ở một bản, AI giữ lại thuật ngữ “phân tích độ nhạy” (sensitivity analysis) mà không giải thích; ở bản khác, nó lại thay bằng một phép ẩn dụ mơ hồ như “kiểm tra lại phương pháp” (double-checking your methods). Sự thay đổi này không chỉ đơn thuần là về phong cách mà còn làm thay đổi ý nghĩa cốt lõi của bình luận.

Những kết quả này cho thấy một mâu thuẫn cơ bản khi sử dụng AI để đơn giản hóa nội dung: nỗ lực làm cho văn bản rõ ràng hơn lại có thể vô tình làm mờ đi logic nền tảng của khái niệm. Đây là một sự đánh đổi không thể chấp nhận được trong thiết kế lấy khả năng tiếp cận làm trọng tâm.

Hàm ý và khuyến nghị

Các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 không “hiểu” ý định hay chức năng của một nhận xét theo cách con người làm. Thay vào đó, chúng dự đoán cách diễn đạt dựa trên các mô hình thống kê trong ngôn ngữ. Vì vậy, chúng thường bỏ lỡ “lý do tại sao” của các bình luận phản biện, đặc biệt là trong bối cảnh sự chính xác và tính logic được đề cao. Trong bối cảnh việc đơn giản hóa và tóm tắt phải được thực hiện cẩn trọng và tôn trọng quyền tự chủ của người dùng, những sai sót này mang tính hệ thống chứ không phải ngẫu nhiên.

Vậy, các nhà xuất bản, lập trình viên phần mềm và chuyên gia AI có thể rút ra những bài học gì?

• Thiết kế prompt để cho AI giữ nguyên các khái niệm chuyên ngành.
• Việc xác minh là cần thiết — mỗi bản đơn giản hóa từ AI phải được rà soát để đảm bảo tính chính xác và tôn trọng về mặt nhận thức.
• Cần điều chỉnh tốt hơn giữa quá trình huấn luyện LLM và mục tiêu khả năng tiếp cận, không chỉ về phong cách ngôn ngữ mà còn chịu trách nhiệm về khái niệm mà nó đưa ra.
• Thiết kế vì sự hòa nhập nghĩa là đảm bảo mọi người nhận được đúng thông điệp, chứ không chỉ là một thông điệp “dễ đọc”.

Một hướng đi khả thi là phát triển các công cụ AI được tinh chỉnh cho nội dung học thuật theo từng lĩnh vực. Điều này sẽ giúp việc đơn giản hóa vẫn giữ được tính toàn vẹn của khái niệm. Giai đoạn đầu có thể bao gồm việc thu thập phản hồi từ các biên tập viên hoặc chuyên gia về khả năng tiếp cận, giúp công cụ cải thiện độ chính xác ngữ nghĩa theo thời gian.

Ngoài ra, những cải tiến ở cấp độ giao diện cũng rất quan trọng. Ví dụ, cho phép người phản biện hoặc biên tập viên gắn nhãn mục đích của nhận xét (như “phương pháp,” “cấu trúc,” hay “ngôn ngữ”) có thể giúp AI hiểu rõ hơn lý do tồn tại của phản hồi, từ đó đơn giản hóa một cách thông minh hơn.

Nếu chúng ta muốn khả năng tiếp cận thực sự mang lại sự công bằng — chứ không phải làm mất đi ý nghĩa — thì đây là những hướng đi mà các nhà chiến lược nội dung, nhà vận động vì khả năng tiếp cận và nhà phát triển AI cần nghiêm túc xem xét.

Dịch từ Scholarly Kitchen

Bài viết Ảo tưởng về khả năng tiếp cận: Khi sự đơn giản hóa bằng AI lại gây khó khăn cho người suy giảm nhận thức đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Chất lượng bình duyệt học thuật hiện nay 

Năm ngoái (2024), một bài báo trên USA Today đã thu hút sự chú ý của người đọc: “Chiều dài dương vật đã tăng thêm 24cm trong những thập kỷ gần đây. Điều này không phải là một tin tốt”. Vấn đề là bài báo này không hề đi tới một kết quả cuối cùng mà lại liên kết tới bài quảng bá của trường Y Standford. Tuy nhiên, ở bài báo gốc có tiêu đề “Xu hướng theo thời gian trên toàn cầu về độ dài dương vật: Tổng quan và phân tích tổng hợp”, tác giả đã đưa ra kết quả cụ thể: “độ dài dương vật khi cương đúng là đã tăng thêm 24% trong vòng 29 năm qua”. 

Mặc dù đã có kết quả cụ thể, nhưng bài báo này vẫn có một số vấn đề nhất định. Thứ nhất, các tác giả đã khẳng định rằng bài báo chỉ dẫn các nghiên cứu mà các tác giả thực hiện đo lường. Nhưng trong số đó, ít nhất ba nghiên cứu lớn mà họ trích dẫn lại dựa trên sự tự báo cáo, điều mà hiển nhiên là không đáng tin cậy. Thứ hai, bài báo không hề có một phương pháp đo lường nhất quán nào. Nội dung bài báo thậm chí hầu như không đề cập cụ thể đến cách đo, khiến việc so sánh trở nên bất khả thi. Cuối cùng, các tác giả bài báo đã thổi phồng số người được hỏi. Các tác giả này đã nhận được phản hồi của bạn đọc và phản hồi một cách thiện chí. Tuy nhiên, sau tám tháng kể từ ngày công bố bài báo, vẫn chưa hề có một bản đính chính nào được đưa ra. 

Những lỗ hổng trong bình duyệt học thuật hiện nay

Điều khiến nghiên cứu này khác biệt hẳn với các nghiên cứu sai sót bị phát hiện trong những năm gần đây. Nghiên cứu này là dạng nghiên cứu tổng hợp – một tiêu chuẩn vàng trong giới khoa học. Nếu ngay cả những nghiên cứu tổng hợp, vốn được thiết kế để loại bỏ những thí nghiệm kém chất lượng, lại có nhiều sai sót cơ bản như vậy, thì khoa học đang gặp rắc rối nghiêm trọng hơn chúng ta tưởng.

Trường hợp thậm chí còn tệ hơn trong các ngành nhân văn. Các nhà sử học và văn học trích dẫn sai ngữ cảnh một cách tùy tiện mà không bị xử lý. Các diễn giải thường thiếu chính xác. Các bằng chứng trong các văn bản thường bị chọn lọc mang tính một chiều, các đoạn trích dẫn thường bị cắt xén ở chỗ tiện nhất. 

Bài học rút ra là bạn đọc nên đọc bài với tâm thế nghi ngờ. Tuy nhiên, ít nhất người phản biện cũng nên kiểm tra xem là các tài liệu sử dụng trong bài có đúng không. Nếu một giáo sư văn học có thể nhận ra các lỗi nghiêm trọng trong bài nghiên cứu nói trên, thì không có lý do nào các phản biện học thuật lại không thể thấy. 

Vấn đề nữa trong bình duyệt là công việc này không được đánh giá cao trong quá trình xét lên chức danh. Việc tiến hành bình duyệt nghiêm túc là một công việc âm thầm và không được vinh danh. Các tác giả sẽ được ghi nhận nhiều hơn nếu viết ra những bài báo có tiêu đề giật gân, dù cho quy trình phản biện chặt chẽ là điều cần thiết để thành tựu cá nhân có ý nghĩa. 

Đề xuất cải cách hệ thống bình duyệt học thuật

Thứ nhất, tốt hơn hết là nên khôi phục một lưới kiểm duyệt đáng tin cậy trước khi xuất bản. Một phản biện học thuật tốt sẽ không dừng lại ở việc lướt qua bản thảo để có thể tiếp tục việc khác. Cũng không phải là bác bỏ một bài viết chỉ vì không thích kết quả. Phản biện tức là đảm nhận vai trò của người hướng dẫn, kiểm tra kỹ lưỡng công trình và đưa ra các đề xuất chỉnh sửa, hào phóng và mang tính phản biện. Về mặt bản chất mà nói, đó là một hình thức giảng dạy. 

Thứ hai là cần nâng cao vai trò của người phản biện bằng cách công khai tên của họ, và lý tưởng nhất là cả bản nhận xét, như một số tạp chí đã làm. Người phản biện ẩn danh không được công nhận công sức của mình công khai, nhưng ngược lại, họ cũng không bị ảnh hưởng gì nếu chấp nhận công trình kém chất lượng. Cả hai trường hợp trên đều không khuyến khích việc đánh giá cẩn thận. Ẩn danh chỉ nên được dùng trong các trường hợp đặc biệt, ví dụ như người phản biện lo ngại việc bị ảnh hưởng khi bình duyệt các bài nghiên cứu có chủ đề nhạy cảm, hoặc các học giả trẻ lo ngại khi phải bình duyệt các tiền bối trong ngành. 

Việc phản biện công khai sẽ đem lại hai kết quả lớn là sự kỹ lưỡng và lịch thiệp. Hơn nữa, người phản biện sẽ bước vào một nền kinh tế danh tiếng, nơi sức mạnh của mạng xã hội học thuật được phát huy. Các tạp chí cũng nên dành ra một không gian cho độc giả bình luận về các công trình đã được công bố, bao gồm cả ý kiến về phản biện, giúp nhận ra những bài nào là phản biện có chất lượng. 

Tiếp theo, các biên tập viên của các tạp chí không nên mời lại những phản biện đã nhiều lần bỏ qua những sai sót nghiêm trọng – điều này có thể xác định được thông qua đánh giá sau xuất bản. Ngược lại, những phản biện chất lượng cao nên được tính là một phần của học thuật, không nên coi việc này chỉ là dịch vụ cho nghề. Nếu đánh giá sách được coi là một mục riêng trong CV, thì bình duyệt cũng nên được nhìn nhận như vậy. 

Dịch từ Times Higher Education

Bài viết Bình duyệt khoa học chỉ thực sự có hiệu quả nếu danh tính của người phản biện được công khai và đánh giá đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Bài viết Thao túng có hệ thống trong quy trình xuất bản đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Dự án 2025 là một bản kế hoạch dài hơn 900 trang được phát hành vào tháng 4, 2023 bởi Quỹ Heritage, một tổ chức nghiên cứu cánh hữu có trụ sở tại Washington DC. Đây là một hướng dẫn chính sách đầy tham vọng cho những ai muốn chứng kiến một nhiệm kỳ tổng thống thứ hai của Donald Trump. Dự án này vạch ra các chiến lược nhằm hạn chế các sáng kiến đa dạng, bình đẳng, và hoà nhập (DEI); cắt nguồn tài trợ cho nghiên cứu về khí hậu và tái cấu trúc các cơ quan chính phủ liên bang. Tuy nhiên, sau khi dự án được đề xuất, Trump đã tuyên bố trong chiến dịch tranh cử năm 2024 rằng ông không hề biết về sự tồn tại của nó.

Dù phủ nhận mối liên hệ với Dự án 2025, nhưng thực tế, chính quyền của Tổng thống Donald Trump lại thực hiện nhiều chính sách được đề xuất trong dự án này. Hành động của Trump không chỉ phản ánh những chiến lược đã được vạch ra mà còn có phần quyết liệt hơn nhiều so với những gì Dự án 2025 yêu cầu.

Sự tương đồng giữa chính sách của Trump và Dự án 2025

Tờ Wall Street Journal đã chỉ ra rằng Tổng thống Donald Trump cùng với chính quyền của ông đã bám sát theo 922 trang của kế hoạch của Dự án 2025. Điều này thể hiện thông qua việc ban hành các sắc lệnh hành pháp nhằm cắt giảm tài trợ cho các sáng kiến khí hậu và nhắm tới các chương trình thúc đẩy đa dạng. Một số đề xuất đã được triển khai có thể kể đến như: 

Hạn chế các chương trình thúc đẩy đa dạng 

Vào ngày 20 tháng 1, ông Trump đã ký một sắc lệnh hành pháp chấm dứt “các chương trình DEI”. Ngay sau đó, các cơ quan như Quỹ Khoa học Quốc gia (NSF) – một trong những nhà tài trợ chính cho khoa học cơ bản – đã phải tạm dừng và rà soát các khoản tài trợ để đảm bảo không vi phạm lệnh của Tổng thống. Viện Y tế Quốc gia Mỹ – nhà tài trợ lớn nhất thế giới cho nghiên cứu y sinh – cũng đã phải chấm dứt các khoản viện trợ liên quan đến đa dạng. Các văn phòng DEI tại nhiều cơ quan cũng đã bị đóng cửa.

Cắt giảm tài trợ cho khoa học khí hậu và năng lượng xanh

Cũng giống như nhiệm kỳ đầu tiên, ông Trump cũng đã khởi động quá trình rút Mỹ khỏi thỏa thuận khí hậu Paris năm 2015. Đây là một thỏa thuận được các quốc gia ký kết nhằm cắt giảm lượng phát thải khí nhà kính. Bên cạnh đó, ông cũng đã ký một lệnh hành pháp khác nhắm vào các quy định về năng lượng. Tiếp nối các động thái này, Cơ quan Bảo vệ môi trường Mỹ cũng đã đưa ra kế hoạch bãi bỏ hàng chục quy định về nguyên liệu hóa thạch, một bước đi được cho là sẽ giúp chống lại ô nhiễm.

Cắt giảm tài trợ cho các trường đại học 

Ngày 7 tháng 2, Viện Y tế Quốc gia Mỹ, đã thông báo cắt giảm 15% chi phí gián tiếp cho các trường đại học liên quan đến điện và thiết bị bảo trì. Quyết định này được đưa ra theo yêu cầu của chính quyền Tổng thống Trump, song lại không có sự chấp thuận của Quốc hội. Mục đích của việc cắt giảm này là nhằm giúp tiết kiệm hàng tỷ đô la Mỹ trong ngân sách trao cho các trường đại học. Tuy nhiên, một thẩm phán liên bang đã cho tạm dừng chính sách này.  

Giảm quy mô chính phủ 

Các biện pháp cắt giảm nhân sự đã và đang được tiến hành ở nhiều cơ quan. Tại Cục Quản lý Hành chính và Ngân sách Mỹ (OMB), giám đốc và là một trong những tác giả của Dự án 2025, Russell Vought, đã ra lệnh giảm biên chế hàng loạt. NASA cũng đã đóng cửa văn phòng, bao gồm cả văn phòng của Giám đốc nghiên cứu, và sa thải hơn 20 nhân viên. Các cơ quan khác đang trong quá trình chuẩn bị kế hoạch: ví dụ, các báo cáo cho thấy Viện Y tế Quốc gia Mỹ có thể sẽ cắt giảm 1,200 nhân viên – tức là khoảng 6% số nhân viên hiện tại. 

Các chính sách có thể được triển khai trong tương lai

Dự án 2025 bao gồm hàng trăm khuyến nghị chính sách hiện vẫn chưa được triển khai. Tuy nhiên, đã có những tín hiệu cho thấy chính quyền của Tổng thống Trump có thể sẽ thực hiện những khuyến nghị này. Dưới đây là một số chính sách đáng chú ý:

Nghiên cứu mô phôi thai 

Ngay trong nhiệm kỳ đầu tiên, chính quyền của ông Donald Trump đã ban hành lệnh cấm sử dụng mô thai trong nghiên cứu. Tuy nhiên, lệnh này sau đó đã bị chính quyền của Tổng thống Jo Biden dỡ bỏ. Mô phôi thai được các nhà nghiên cứu sử dụng với nhiều mục đích, từ thử nghiệm vắc-xin đến phát hiện bệnh. Tuy nhiên kể từ khi bắt đầu nhiệm kỳ thứ hai cho đến nay, ông Trump vẫn chưa ban hành thêm sắc lệnh nào liên quan đến vấn đề này. 

An ninh quốc gia và nhập cư 

Vào năm 2017, trong nhiệm kỳ đầu tiên, ông Donald Trump đã ban bố một số chương trình chống nhập cư, chẳng hạn như lệnh “Cấm Hồi giáo”. Lệnh này đã ngăn chặn công dân, bao gồm cả sinh viên, đến từ bảy quốc gia Hồi giáo được nhập cảnh vào Mỹ. Cũng trong thời gian này, chính quyền Trump cũng đã triển khai Sáng kiến Trung Quốc với mục đích bảo vệ nước Mỹ khỏi các hoạt động gián điệp khoa học. Hậu quả của sáng kiến này chính là việc bắt giữ hàng loạt các nhà khoa học gốc Hoa. Những chính sách này, bao gồm cả Sáng kiến Trung Quốc sau đó đã bị chính quyền Tổng thống Joe Biden bãi bỏ trong bối cảnh làn sóng phản đối phân biệt chủng tộc dâng cao. 

Kể từ khi đắc cử Tổng thống lần thứ hai cho đến nay, ông Trump đã ký một số lệnh hành pháp. Đáng chú ý, trong đó có bao gồm một lệnh yêu cầu “kiểm tra kỹ lưỡng” đối với thị thực, nhưng ông vẫn chưa trực tiếp đi theo những khuyến nghị của dự án. Các nghị sĩ Đảng Cộng hòa trong Quốc hội Mỹ đã bày tỏ mong muốn tái khởi động Sáng kiến Trung Quốc. Thậm chí một nghị sĩ đã đề xuất dự luật cấm sinh viên Trung Quốc đến Mỹ.

Một số những tác động của Dự án 2025

Dự án 2025 không chỉ có những tác động đối với những lĩnh vực được đề cập mà những tác động này còn được mở rộng trên phạm vi lớn hơn. Hàng loạt chính sách như cắt giảm tài trợ cho khoa học khí hậu, nghiên cứu y sinh, và chi phí gián tiếp cho các trường đại học đang khiến các tổ chức nghiên cứu rơi vào tình trạng thiếu hụt nguồn lực. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến tiến trình nghiên cứu và đào tạo khoa học cơ bản ở Mỹ. Bên cạnh đó, việc xóa bỏ các chương trình về đa dạng, công bằng và hòa nhập (DEI) hoặc những nghiên cứu về môi trường và năng lượng xanh không chỉ tác động đến nội bộ các tổ chức khoa học mà còn khiến nhiều nhóm nhà khoa học mất đi cơ hội phát triển và hỗ trợ.

Chính sách “kiểm tra thị thực kỹ lưỡng” và khả năng khởi động lại Sáng kiến Trung Quốc đã làm dấy lên lo ngại về phân biệt đối xử và giới hạn hợp tác quốc tế trong nghiên cứu khoa học. Điều này cũng khiến cho các nhà khoa học và sinh viên quốc tế nếu muốn đến Mỹ làm việc và học tập có thể sẽ phải đối mặt với nhiều rào cản và bất ổn hơn. 

Bài viết Dự án 2025 ra đời và phản ứng của Tổng thống Mỹ Donald Trump đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.

Dù tăng trưởng đang chững lại, MDPI và Frontiers vẫn giữ vai trò quan trọng trong hệ sinh thái xuất bản học thuật đương đại. Thành công ban đầu của họ cho thấy mô hình xuất bản mới mẻ đã nhận được sự hưởng ứng từ hàng nghìn nhà nghiên cứu trên toàn cầu. Tuy nhiên, những biến động gần đây cũng cho thấy mô hình này tiềm ẩn nhiều rủi ro – và để áp dụng hiệu quả, cần thừa nhận cũng như chủ động kiểm soát các nguy cơ đó.

1. Tác động trong hệ thống tạp chí của MDPI

Tạp chí lớn nhất của MDPI — International Journal of Environmental Research and Public Health (IJERPH) — đã bị loại khỏi danh mục Web of Science (WoS) vào tháng 3 năm 2023. Hệ quả sau đó vừa nằm trong dự đoán, vừa gây bất ngờ: số bài báo được xuất bản giảm tới 88% so với thời kỳ đỉnh cao. Trong ba tháng từ tháng 12/2022 đến tháng 2/2023, IJERPH công bố khoảng 1.800 bài mỗi tháng; đến mùa hè năm 2023, con số này sụt giảm còn khoảng 200 bài/tháng.

Sự lao dốc của IJERPH là minh chứng rõ ràng rằng nếu không có hệ số tác động (Impact Factor), các yếu tố khác như tốc độ xuất bản nhanh, tỷ lệ chấp nhận cao hay mức phí xử lý bài báo (APC) thấp sẽ trở nên kém hấp dẫn. Với nhiều tác giả, hệ số tác động và thứ hạng tạp chí vẫn là yếu tố then chốt — thậm chí là điều kiện tiên quyết — khi lựa chọn nơi công bố nghiên cứu.

Mặc dù sự sụp đổ của IJERPH không gây nhiều bất ngờ, nhưng những hệ lụy đối với toàn bộ danh mục tạp chí rộng lớn của MDPI lại khó dự đoán hơn. Chỉ một tháng sau khi IJERPH bị loại khỏi danh mục lập chỉ mục, số lượng bài báo được xuất bản bởi các tạp chí còn lại của MDPI đã giảm 17%, từ 28.500 bài vào tháng 3 xuống còn 23.500 bài vào tháng 5. Xu hướng sụt giảm này tiếp tục cho đến tháng 8, xu hướng sụt giảm tiếp tục, với chỉ 22.500 bài được xuất bản trong tháng này.

Nếu tính cả IJERPH, tổng sản lượng xuất bản của MDPI vào mùa hè năm 2023 đã giảm 27% so với mức đỉnh. Đáng chú ý, đây cũng là lần đầu tiên sau nhiều năm MDPI ghi nhận mức giảm 5% so với cùng kỳ năm trước. Xu hướng suy giảm này xảy ra đồng đều trên nhiều khu vực địa lý và loại hình bài báo, bao gồm cả bài viết thường và bài viết do Biên tập viên Khách mời phụ trách.

2. Nguy cơ đến từ mô hình đồng nhất và phụ thuộc chỉ số 

Những ảnh hưởng lan rộng trên toàn bộ danh mục tạp chí của MDPI phản ánh một dạng rủi ro hệ thống thường gặp ở các nhà xuất bản có danh mục tạp chí đồng nhất. Khi tất cả các tạp chí được xây dựng thương hiệu theo cách tương tự nhau và có cùng chính sách biên tập và vận hành giống nhau, uy tín (hoặc tai tiếng) của một tạp chí dễ dàng lan sang toàn bộ hệ thống. Một sự cố ở một tạp chí có thể khiến các tác giả quay lưng với các tạp chí còn lại. Nếu IJERPH bị Web of Science loại bỏ, liệu có gì đảm bảo rằng các tạp chí khác không chịu chung số phận? Liệu sự sụt giảm uy tín của IJERPH có kéo theo sự mất tín nhiệm tương tự đối với các tạp chí còn lại của MDPI?

Ngược lại, khả năng xảy ra hiệu ứng dây chuyền như vậy ở các nhà xuất bản lớn như Elsevier hay Springer Nature là rất thấp. Nhờ vào cấu trúc danh mục đa dạng với nhiều thương hiệu riêng biệt, các tạp chí này có thể hoạt động một cách độc lập trong trường hợp xảy ra khủng hoảng uy tín. Ví dụ, một vấn đề liên quan đến tạp chí mang thương hiệu Cell khó có khả năng ảnh hưởng đến nhận thức về một bài đăng thuộc The Lancet, tương tự như một sự cố tại tạp chí BioMed Central sẽ không làm tổn hại đến danh tiếng của một ấn phẩm thuộc Nature Portfolio. Tất nhiên, mô hình phân mảnh này đặt ra những thách thức riêng, chẳng hạn như việc triển khai chính sách trên toàn hệ thống trở nên khó khăn hơn. Tuy nhiên, nó giúp hạn chế đáng kể thiệt hại khi xảy ra vấn đề uy tín.

3. Tính bền vững của mô hình xuất bản OA (Open Access)

Những vấn đề trên đã làm dấy lên một số câu hỏi đáng lưu tâm về cách định giá tài chính của các nhà xuất bản hoàn toàn mở (OA) và mang tính đồng nhất cao. Mô hình kinh doanh dựa trên phí xử lý bài báo (APC) phụ thuộc trực tiếp vào số lượng bài được xuất bản, nên bất kỳ sự suy giảm nào về đầu ra đều ngay lập tức ảnh hưởng đến doanh thu. Thêm vào đó, những nhà xuất bản có danh mục đồng nhất phải đối mặt với rủi ro cao hơn từ các cú sốc về uy tín so với các nhà xuất bản truyền thống với danh mục phân tán. Khi lợi nhuận dễ biến động và phụ thuộc vào sự chấp thuận của các hệ thống lập chỉ mục, giá trị dài hạn của doanh nghiệp có thể thấp hơn so với các mô hình có dòng thu ổn định hơn. Chẳng hạn, Elsevier và Springer Nature có thể dự đoán tương đối chính xác thu nhập trong vòng 3–4 năm tới, trong khi với MDPI, doanh thu có thể biến động mạnh chỉ trong vài tháng.

Một điểm đáng chú ý khác là mức độ ảnh hưởng tiềm tàng của các dịch vụ lập chỉ mục: liệu họ có thể xóa sổ hơn 1 tỷ USD giá trị vốn hóa thị trường của một tổ chức? Đây là con số ước tính nếu lấy mức giá mà Wiley từng trả để mua lại Hindawi làm chuẩn tham chiếu cho MDPI. Những quyết định có tầm ảnh hưởng lớn như vậy đòi hỏi các cơ chế đánh giá minh bạch, nhất quán và phù hợp từ các hệ thống lập chỉ mục cũng như các chỉ số xếp hạng mà họ cung cấp.

4. Uy tín – vấn đề cốt lõi đang “nóng” trở lại 

MDPI vẫn luôn là một nhà xuất bản gây tranh cãi và thường xuyên bị đánh giá tiêu cực. Dù vậy, dường như không có chỉ trích nào thực sự làm lung lay vị thế của họ. Cho đến khi tạp chí IJERPH bị loại khỏi danh mục Web of Science (WoS), MDPI vẫn không ngừng phát triển bất chấp các công kích vào danh tiếng. Trước thời điểm tạp chí này bị loại, tốc độ tăng trưởng hàng năm của họ đạt khoảng 35%, với tổng số bài báo xuất bản năm 2023 dự kiến vượt 350.000 – tiệm cận quy mô của nhà xuất bản lớn thứ hai thế giới, Springer Nature.

Nhưng hiện tại, có vẻ như những nghi vấn về danh tiếng cuối cùng đã “đuổi kịp” họ. Trước hết, việc IJERPH bị loại có lẽ là hệ quả từ hình ảnh không mấy tích cực của MDPI – một nhà xuất bản có danh tiếng tốt hơn có thể đã không chịu sự trừng phạt tương tự từ WoS. Thứ hai, sự hoài nghi lan rộng sang toàn bộ danh mục tạp chí của MDPI, thay vì chỉ coi IJERPH là một trường hợp cá biệt – một phần vì cái nhìn dè dặt của giới học thuật với MDPI.

MDPI không hoàn toàn đáng bị quy kết mọi vấn đề về danh tiếng, nhưng cũng không thực sự chủ động trong việc kiểm soát hình ảnh của mình. Khi đối mặt với phản ứng tiêu cực, cách họ xử lý thường thiếu sức thuyết phục. Chẳng hạn, trong phản hồi với bài viết của Oviedo-García về tỷ lệ tự trích dẫn cao của các tạp chí MDPI, họ đưa ra một biểu đồ… vô tình củng cố chính lập luận của tác giả (dù sau đó bài viết đã được rút lại và chỉnh sửa). Dù tỷ lệ tự trích dẫn của MDPI cao nhưng chưa tới mức bất thường hay cấu thành “hành vi ăn mồi”, cách phản hồi yếu ớt lại khiến họ mất điểm. Phần nào đó, danh tiếng kém là hệ quả của sự thiếu quan tâm – và nếu các “xưởng sản xuất bài báo” thực sự hoạt động mạnh tại MDPI, gốc rễ có lẽ cũng là từ lỗ hổng giám sát này.

5. Tương lai nào cho MDPI?

Điều này báo hiệu gì cho tương lai của MDPI? Có hai kịch bản đối lập – có thể kết hợp dưới nhiều hình thức khác nhau. Kịch bản xấu là một vòng luẩn quẩn: danh tiếng sụt giảm kéo theo các biện pháp hành chính, làm giảm số lượng bài nộp và đẩy MDPI vào chu kỳ đi xuống. Từng hưởng lợi từ chu kỳ tích cực khi danh tiếng tăng lên, giờ họ có thể đối mặt với mặt trái của quá trình này.

Kịch bản tốt là một cuộc “tái định vị thương hiệu” thành công, được hỗ trợ bởi trí nhớ ngắn hạn và khả năng “tha thứ” của giới học thuật, cùng sự trở lại của một số tạp chí trong bảng xếp hạng hệ số tác động vào năm tới. Điều đó có thể giúp MDPI quay lại đường đua tăng trưởng.

Dù vậy, trong ngắn hạn, hiệu suất của MDPI sẽ phần lớn nằm ngoài tầm kiểm soát của họ. Dù có nỗ lực cải thiện danh tiếng tới đâu, họ vẫn có thể bị loại khỏi một chỉ mục lớn khác, hoặc bị nhắm tới bởi các chính sách khu vực. Hiện tại, họ dường như đang ổn định tạm thời ở mức hơn 250.000 bài báo mỗi năm.

6. Frontiers – tương đồng nhưng khác biệt

Giống như MDPI, Frontiers là nhà xuất bản hoàn toàn OA, đặt trụ sở tại Thụy Sĩ, với danh mục khá đồng nhất, sử dụng mô hình xuất bản qua Biên tập viên Khách mời, và từng có tốc độ tăng trưởng nhanh cho tới năm 2022. Tuy nhiên, có một số khác biệt đáng chú ý: tốc độ xuất bản chậm hơn MDPI, phụ thuộc vào thị trường Trung Quốc nhiều hơn, mức APC cao hơn, và các tạp chí thường có thứ hạng cao hơn MDPI.

Một điểm khác biệt lớn là cách họ quản trị danh tiếng. Trong khi MDPI để mình rơi vào thế bị động, Frontiers lại chủ động định hình câu chuyện về họ. Họ thường xuyên nhấn mạnh rằng mình là nhà xuất bản được trích dẫn nhiều thứ ba (dù cách tính này có thể gây tranh cãi), và triển khai nhiều sáng kiến xây dựng hình ảnh như Frontiers Forum, Policy Lab hay Frontiers for Young Minds.

Với những điểm tương đồng, người ta có thể kỳ vọng Frontiers sẽ được hưởng lợi khi MDPI chậm lại. Nhưng thực tế, Frontiers cũng đang trải qua sự suy giảm riêng. Hồi tháng 9/2022, tin tức lan truyền rằng nhà xuất bản Hindawi chuẩn bị rút khoảng 500 bài báo trên 16 tạp chí – và thông báo này trùng hợp với đợt giảm sản lượng đầu tiên của Frontiers. Tháng 3/2023, sau khi 19 tạp chí của Hindawi cùng IJERPH của MDPI bị loại khỏi WoS, Frontiers tiếp tục suy giảm – tháng 4/2023, họ chỉ xuất bản 6.600 bài, thấp nhất trong 26 tháng. Giai đoạn từ tháng 5–7/2023, số bài báo giảm 36% so với đỉnh quý III/2022.

Hindawi và Frontiers đều có một điểm chung: sử dụng rộng rãi mô hình Biên tập viên Khách mời và tiếp xúc nhiều với các bài từ Trung Quốc – nơi các “xưởng sản xuất bài” hoạt động mạnh mẽ. Trước thời điểm khủng hoảng, khoảng 50% bài báo của Frontiers đến từ Trung Quốc. Sau cú sốc của Hindawi, Frontiers có lẽ đã “cẩn trọng hơn”, và sự suy giảm mạnh tại thị trường Trung Quốc cho thấy đó là một hành động chủ động.

Kết luận

Mô hình xuất bản của MDPI và Frontiers đã thu hút hàng ngàn nhà nghiên cứu thông qua tỉ lệ chấp nhận bài cao, tốc độ xuất bản nhanh chóng với các tạp chí xếp hạng tốt. Dù các tạp chí thuộc 2 NXB này  không phải là lựa chọn lý tưởng cho mọi bài báo của mọi tác giả, nhưng đã có lúc, tổng số bài báo của họ (tính theo năm) đạt khoảng 500.000, đồng thời tăng trưởng với tốc độ nhanh chóng. Điều này tương đương với doanh thu hàng năm gần 1 tỷ USD, chủ yếu nhờ các bài báo trong các tuyển tập do khách mời biên tập.

Mặc dù mô hình Biên tập viên Khách mời đi kèm với rủi ro danh tiếng cao và hiệu suất khó lường, các nhà xuất bản sẽ không bỏ lỡ một cơ hội lớn như vậy. Thay vào đó, họ sẽ tiếp tục điều chỉnh mô hình cho đến khi tìm được công thức phù hợp. Vào thời điểm một hoặc nhiều nhà xuất bản đạt được thành công bền vững, một vài nhà xuất bản khác sẽ phải rút lui.

Có một số đối thủ cạnh tranh đang đối mặt với hàng loạt thách thức đa dạng. MDPI sẽ phải chứng minh rằng họ có khả năng thích nghi. Frontiers sẽ phải chứng minh rằng họ không vô tình để mình gặp phải rủi ro không thể kiểm soát trước khi điều chỉnh chính sách biên tập của mình. Và những người mới tham gia vào mô hình xuất bản này, như chuỗi Discover của Springer Nature và chuỗi Elevate của Taylor & Francis, sẽ phải học hỏi từ những bài học ở Hindawi, MDPI và Frontiers trước khi theo đuổi mô hình này ở quy mô lớn.

Dịch từ Scholarly Kitchen

Bài viết Biến động trong danh tiếng và khối lượng xuất bản của MDPI và Frontiers đã xuất hiện đầu tiên vào ngày ADuBiz.