GPTZero พบการอ้างอิงหลอนใหม่ 100 รายการในบทความที่ได้รับการตอบรับของ NeurIPS 2025

 (gptzero.me)
1 คะแนน โดย GN⁺ 2026-01-23 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • เครื่องมือ Hallucination Check ของ GPTZero วิเคราะห์บทความที่ได้รับการตอบรับของ NeurIPS 2025 จำนวน 4,841 ฉบับ จากทั้งหมด 5,290 ฉบับ และยืนยันพบ ‘การอ้างอิงหลอน (hallucinated citations)’ มากกว่า 100 รายการ
  • พบ ร่องรอยที่สร้างโดย AI ในบทความจำนวนมาก เช่น ชื่อผู้เขียนที่ไม่มีอยู่จริง, DOI·URL ที่ไม่ถูกต้อง, ชื่อเรื่องที่ถูกแต่งขึ้น
  • GPTZero นิยามข้อผิดพลาดการอ้างอิงลักษณะนี้ว่า ‘vibe citing’ ซึ่งอธิบายว่าเป็น การอ้างอิงที่นำข้อมูลจากงานวิจัยจริงมาผสมและดัดแปลงให้ดูน่าเชื่อถือ
  • ทุกกรณีผ่าน การตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญมนุษย์ แล้ว และเครื่องมือมี อัตราพลาดแบบ false negative ต่ำมาก (ตรวจจับได้ 99%) โดยจะทำเครื่องหมายกรณีต้องสงสัยอย่างระมัดระวัง
  • ถูกประเมินว่าเป็นกรณีตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึง ความจำเป็นของการทำระบบอัตโนมัติสำหรับตรวจจับข้อผิดพลาดการอ้างอิงจาก AI ในกระบวนการเขียนและตรวจสอบบทความวิจัย

ผลการวิเคราะห์บทความ NeurIPS 2025 ของ GPTZero

  • GPTZero สแกนบทความที่ ได้รับการตอบรับ 4,841 ฉบับ จากทั้งหมด 5,290 ฉบับ ใน NeurIPS 2025 และพบ การอ้างอิงหลอนมากกว่า 100 รายการ
    • แต่ละกรณีได้รับ การตรวจสอบโดยมนุษย์ จนยืนยันได้ว่าเป็น การอ้างอิงที่ไม่มีอยู่จริง
    • ตัวอย่างเช่น พบการอ้างอิงจำนวนมากที่มี ชื่อวารสาร ชื่อผู้เขียน หรือ DOI ที่ไม่มีอยู่จริง
  • GPTZero จัดข้อผิดพลาดการอ้างอิงเหล่านี้เป็น ร่องรอยที่สร้างโดย AI (vibe citing)
    • รูปแบบที่พบได้บ่อยคือ การอ้างอิงปลอมที่เกิดจากการนำชื่อเรื่องและชื่อผู้เขียนของงานจริงมาผสมหรือดัดแปลง
    • บางกรณีใช้ชื่อเรื่องที่คล้ายกับงานวิจัยจริง แต่ตรวจพบว่า ปี แหล่งที่มา หรือผู้เขียนไม่ตรงกัน

นิยามและประเภทของ ‘Vibe Citing’

  • GPTZero ให้นิยาม ‘vibe citing’ ว่าเป็น “การอ้างอิงที่ generative AI สร้างขึ้นจากการผสมและดัดแปลงแหล่งอ้างอิงจริง”
    • รวมถึงกรณีที่มีการปลอมแปลงหรือสังเคราะห์ ชื่อผู้เขียน ชื่อเรื่อง สำนักพิมพ์ DOI เป็นต้น
    • บางครั้งเป็น การอ้างอิงงานที่มีอยู่จริงเพียงบางส่วน หรือถึงขั้น สร้างชื่อวารสารปลอม ขึ้นมา
  • ในทางกลับกัน ข้อผิดพลาดอย่าง พิมพ์ผิด ลิงก์เสีย หรือเลขหน้าที่ตกหล่น ถือเป็นความผิดพลาดของมนุษย์ทั่วไป จึงไม่ถูกนับรวม
  • GPTZero แสดงความแตกต่างระหว่างการอ้างอิงจริง การอ้างอิงที่บกพร่อง และการอ้างอิงหลอนด้วย ตารางเปรียบเทียบ
    • ตัวอย่าง: กรณีเปลี่ยนบทความ “Deep learning” เป็น “Samuel LeCun Jackson. Deep learning. Science & Nature, 2021.” จะถูกจัดเป็นการอ้างอิงหลอน

ความสามารถของเครื่องมือ Hallucination Check

  • Hallucination Check คือ ระบบตรวจจับที่ใช้ AI เพื่อทำให้การตรวจสอบการอ้างอิงเป็นอัตโนมัติ
    • ทำเครื่องหมายการอ้างอิงที่ไม่สามารถยืนยันได้ทางออนไลน์โดยอัตโนมัติ
    • ช่วยให้ ผู้เขียน บรรณาธิการ และผู้ประเมิน ตรวจทานข้อผิดพลาดในการอ้างอิงได้รวดเร็วขึ้น
  • ขั้นตอนการใช้งาน
    1. ผู้เขียนตรวจสอบการอ้างอิงของบทความแบบอัตโนมัติก่อนส่ง
    2. ผู้ประเมินสามารถระบุการอ้างอิงที่ยังไม่ได้รับการยืนยันได้อย่างรวดเร็ว
    3. ทีมบรรณาธิการของงานประชุมหรือวารสารสามารถใช้งานร่วมกับ AI Detector เพื่อตรวจจับ ทั้งร่องรอยการเขียนด้วย AI และข้อผิดพลาดในการอ้างอิง ได้พร้อมกัน

ความแม่นยำในการตรวจสอบของ GPTZero

  • Hallucination Check มี อัตราพลาดแบบ false negative ต่ำมาก (ความแม่นยำในการตรวจจับ 99%)
    • หมายความว่าโอกาสที่จะพลาดการอ้างอิงหลอนจริงมีน้อยมาก
    • แต่ในทางกลับกัน อัตรา false positive อาจสูงขึ้นเล็กน้อย เพราะเลือกตรวจจับอย่างระมัดระวัง
  • GPTZero ระบุว่าได้ใช้วิธีเดียวกันนี้ค้นพบ ข้อผิดพลาดการอ้างอิงจาก AI หลายสิบกรณี ใน ICLR 2026 และรายงานของ Deloitte ด้วย

ความหมายต่อวงการวิชาการและระบบนิเวศการตีพิมพ์

  • กรณีของ NeurIPS 2025 แสดงให้เห็นปัญหา ความน่าเชื่อถือของการอ้างอิงที่ลดลง ควบคู่กับ การแพร่หลายของการใช้เครื่องมือ AI ในการเขียนบทความวิจัย
  • GPTZero กำลังร่วมมือกับคณะผู้จัด ICLR เพื่อสร้าง ระบบตรวจสอบอัตโนมัติสำหรับบทความที่ส่งในอนาคต
  • ความพยายามลักษณะนี้คาดว่าจะนำไปสู่ การเพิ่มประสิทธิภาพและความโปร่งใสของการประเมินบทความ รวมถึง การเสริมความเข้มแข็งของระบบตรวจสอบคอนเทนต์ที่สร้างโดย AI

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2026-01-23
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • ฉันลอง สุ่มตรวจ บทความหนึ่งที่มีเพื่อนร่วมงานจาก Google เป็นผู้เขียนร่วม
    บทความที่ถูกชี้ปัญหาคือ บทความ ICLR 2024 ซึ่งมีผู้เขียนที่ถูกอ้างอิงหายไปสองคน และมีอีกคนหนึ่ง (Kyle Richardson) ถูกใส่เพิ่มเข้ามาผิด ๆ
    การอ้างอิงนี้อยู่ในส่วนพื้นหลัง ไม่ใช่แกนหลักของบทความ และมีความเป็นไปได้สูงว่าเป็นเพียงการพิมพ์ผิดที่เกิดขึ้นระหว่างกระบวนการ AI autocomplete
    ในชุดข้อมูลอาจมีกรณีร้ายแรงกว่านี้ แต่กรณีที่ฉันเห็นเป็นข้อผิดพลาดเล็กน้อยที่แก้ได้ทันทีด้วยการตรวจ DOI
    การใส่บทความที่มี ‘ข้อผิดพลาดเดี่ยว’ แบบนี้เข้าไป ดูเหมือนเป็นความตั้งใจเพื่อเพิ่ม ผลด้านการโปรโมตผลิตภัณฑ์ ของฝั่งผู้เขียนให้มากที่สุด

    • ข้อผิดพลาดแบบนี้คือ สัญญาณแบบฉบับของ hallucination ที่แม้แต่คนไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญก็ตรวจได้ง่าย
      ปัญหาคือเราไม่รู้ว่านี่เป็นข้อผิดพลาดเดียวหรือไม่
      การมีข้อผิดพลาดแบบนี้เป็นสัญญาณว่าบทความถูกส่งโดยยังตรวจสอบไม่เพียงพอ และเป็น ร่องรอยของการใช้ LLM อย่างสะเพร่า
      ถ้าจะตรวจสอบส่วนที่เหลือก็ต้องใช้ความรู้เฉพาะทางและการทดลองทำซ้ำ
      ถ้าปรากฏการณ์นี้แพร่หลาย ก็เสี่ยงจะทำให้ฐานความน่าเชื่อถือของงานวิจัยสั่นคลอน
    • การวิเคราะห์ที่ขาดไปคือการเปรียบเทียบกับ งานประชุมก่อนยุค LLM (2022~2023) เพื่อแสดงอัตรา false positive ของเครื่องมือ
    • ปกติถ้าคัดลอกบรรณานุกรมของบทความมาแปะ ชื่อผู้เขียนก็มักจะไม่ผิด
      แต่กรณีนี้ผิด
      การที่เกิด hallucination ในบรรณานุกรม ทำให้ฉันคิดว่านี่เป็น สัญญาณที่แรงว่าทั้งบทความถูกเขียนด้วย AI
    • เรื่องที่น่าสนใจคือข้อผิดพลาดแบบนี้เกิดขึ้นได้ง่ายและจับได้ไม่ค่อยดี
      ทั้งที่เป็นปัญหาที่คัดออกได้ด้วยการตรวจ DOI แต่ตอนนี้ การตรวจสอบการอ้างอิงยังไม่ใช่ขั้นตอนหลักของกระบวนการรีวิวบทความ
      โมเดลความเชื่อถือที่ยังมองการอ้างอิงเป็นเพียง ‘ข้อความเชิงบรรยาย’ นั้นขยายต่อไปไม่ได้อีกแล้ว
      ฉันกำลังทำโปรเจกต์ที่ Duke University เพื่อเปลี่ยนกระบวนการอ้างอิงและการตรวจสอบให้เป็น โครงสร้างพื้นฐานที่เครื่องตรวจสอบได้ (Liberata)
    • ฉันไม่คิดว่าชุดข้อมูลของผู้เขียนได้อ้างเรื่องผลกระทบเชิงรูปธรรมของ hallucination เอาไว้
      ตรงกันข้าม การตัด ‘กรณีที่ไม่อันตราย’ ออกไปต่างหากที่จะ ชวนให้เข้าใจผิด มากกว่า
      การปล่อยให้ข้อมูลพูดด้วยตัวเองคือแนวทางที่ซื่อสัตย์กว่า

  • ปรากฏการณ์แบบนี้ดูเหมือนจะสร้าง ผลกระทบร้ายแรง ต่อการวิจัยทางวิทยาศาสตร์
    ตอนนี้ก็มีปัญหาการบิดเบือนข้อมูลอยู่แล้ว และถ้า LLM สร้างบทความที่ดูน่าเชื่อถือได้ สถานการณ์ก็จะแย่ลง
    ถึงอย่างนั้น นี่อาจเป็นโอกาสให้วงการหันมาจัดการเรื่อง reproducibility อย่างจริงจังมากขึ้นก็ได้

    • รากของปัญหา reproducibility คือ การขาดแคลนทุน
      แทบไม่มีหน่วยงานไหนให้ทุนกับข้อเสนอที่บอกว่า “ต้องใช้เวลา 2 ปีและเงิน 1 ล้านดอลลาร์เพื่อตรวจสอบบทความน่าสงสัยจากปีที่แล้ว”
      ถ้าไม่เปลี่ยนโครงสร้างการจัดสรรทุนวิทยาศาสตร์ ก็คงแก้ยาก
    • นักวิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่ก็ยอมรับว่าวิกฤต reproducibility มีอยู่จริง แต่ปัญหาคือ โครงสร้างแรงจูงใจ
      ถ้าประเมินจากจำนวนบทความ ก็จะมีแต่งานคุณภาพต่ำหลั่งไหลออกมา และถ้าประเมินจากจำนวนการอ้างอิง ก็จะ ส่งเสริมแต่งานที่เน้นการค้นพบ เท่านั้น
      งานทำซ้ำได้การอ้างอิงน้อย สุดท้ายชื่อเสียงและรายได้ก็ผูกอยู่กับ ‘การค้นพบ’ จึงไม่มีใครลงทุนกับการทำซ้ำ
    • AI อาจกลายเป็นตัวเร่งให้ปัญหาเชิงโครงสร้างเหล่านี้ถูกเปิดโปง
      โปรเจกต์อย่าง Liberata พยายามย้ายวัฒนธรรมการตีพิมพ์จากการยึด ‘ความใหม่’ ไปสู่ ‘การตรวจสอบและการทำซ้ำ’
      ถ้าการเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นได้ ความวุ่นวายในตอนนี้ก็อาจเป็น กระบวนการแก้ไขที่จำเป็น
    • บางคนกลับมองว่า reproducibility เองถูกให้ความสำคัญเกินจริง
      ต่อให้ทุกบทความทำซ้ำได้ ปัญหารากฐานของวิทยาศาสตร์ก็ไม่ได้ถูกแก้ ตามมุมมองนี้
      บทความที่เกี่ยวข้อง: Replication studies can’t fix science
    • สงสัยว่าปัญหาที่บทความยังคงอ้างอิงงานวิจัยที่ถูกทำให้เป็นโมฆะไปแล้วนั้น ได้รับการแก้ไขหรือยัง

  • ฝั่ง NeurIPS ระบุว่า การมี reference hallucination ไม่ได้ทำให้ทั้งบทความเป็นโมฆะเสมอไป
    ตาม บทความเต็มของ Fortune การใช้ LLM กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว และในปี 2025 ผู้รีวิวได้รับแนวทางให้ทำเครื่องหมาย hallucination แล้ว
    จุดยืนคือแม้จะมีข้อผิดพลาดด้านการอ้างอิงใน 1.1% ของบทความ ก็ไม่ได้แปลว่าเนื้อหาของบทความนั้นเป็นโมฆะทั้งหมด

    • แต่นี่ดูเหมือนเป็น ปฏิกิริยาที่ผ่อนปรนเกินไป
      ให้ความรู้สึกเหมือนเลือกเหตุผลที่เบาที่สุดมาใช้กลบปัญหาทั้งหมด
      วิทยาศาสตร์ก็เผชิญวิกฤต reproducibility อยู่แล้ว ตอนนี้ยังต้องมาเจอปัญหา hallucination เพิ่มอีก
      ในสถานการณ์ที่อิทธิพลของบริษัทเอกชนเพิ่มขึ้น อนาคตของ open science ดูมืดมน
    • ถ้าไม่มีการลงโทษ เรื่องแบบนี้ก็จะเกิดซ้ำต่อไป
      แม้แต่การถอนบทความก็แทบไม่มีผลเสียจริง และเป็นโครงสร้างที่ ค่าคาดหวังของการทุจริตยังเป็นบวก
      ถ้าไม่เปลี่ยนแรงจูงใจ ก็มีแต่จะแย่ลง
    • บางคนเสนอให้ตรวจต้นฉบับทุกฉบับด้วยเครื่องมืออย่าง GPTZero และถ้าพบ hallucination ก็ให้ปฏิเสธทันที
    • การมีข้อผิดพลาดด้านการอ้างอิงไม่ได้แปลว่าเนื้อหาผิดเสมอไป แต่ การบิดเบือนเพียงจุดเดียวก็ทำลายความน่าเชื่อถือทั้งหมดได้
      การปล่อยให้ LLM จัดการการอ้างอิง สุดท้ายก็อาจลามไปถึงการมอบหมายให้ตีความข้อมูลด้วย และนั่นอาจนำไปสู่ ผลลัพธ์ที่เกิดจาก hallucination
    • ฉันคิดว่าถ้าพบ LLM hallucination แม้เพียงครั้งเดียว ก็ควรถอนบทความและ แบนผู้เขียนจากการส่งผลงาน

  • น่าขันตรงที่ บทความวิจัยต้องมีการทบทวนวรรณกรรมเพื่อทำ บทสนทนาทางความรู้ กับงานก่อนหน้า
    แต่การปลอมการอ้างอิงด้วย LLM ไม่ใช่การ ‘ยืนบนไหล่ของยักษ์’ แต่เป็น การยืนบนไหล่ของภาพลวง

    • เลยมีคนแซวว่า “นี่คือการยืนอยู่บนไหล่ของความเท็จ”
    • ถ้ามองเชิงปรัชญา ก็ยังมีคำถามว่า LLM กำลัง สร้างขยะรูปแบบใหม่ หรือแค่ ขยายโครงสร้างการผลิตขยะเดิม

  • ฉันเคยได้รับรีวิว ที่ AI เขียนทั้งชิ้น ในการรีวิวบทความ WACV 2024
    ผู้รีวิวเขียนรีวิวที่ต่างกันโดยสิ้นเชิงลงในกล่องข้อความทั้งสี่ช่อง (สรุป, จุดแข็ง, จุดอ่อน, ความเห็นรวม) และเนื้อหาก็ขัดแย้งกันเอง
    สถานการณ์แบบนี้เกิดจาก ภาระงานของผู้รีวิวที่ล้นเกิน และเราต้องการอาสาสมัครเพิ่ม
    (ถ้าคุณเป็นคนที่รีวิวบทความได้ แนะนำให้ติดต่อ program chair ของงานประชุมที่คุณชอบโดยตรง)

    • ปฏิกิริยามีแค่ “ว้าว…”

  • บางบทความใส่ชื่อปลอมอย่าง ‘Firstname Lastname’, ‘John Doe’, ‘Jane Smith’ ไว้ในการอ้างอิง และก็ยังไม่มีใครสังเกตเห็น

    • ถึงอย่างนั้นก็หวังว่า ถ้าถูกจับได้ในภายหลัง ก็ควรถูกลงโทษ
    • มีคนพูดเชิงประชดว่า “นี่แหละคือวิถีแห่งอนาคต”

  • สำหรับ นักศึกษาปริญญาเอกที่มีบทความ NeurIPS ชิ้นแรก ผลตอบแทนทางเศรษฐกิจนั้นมหาศาล
    การฝึกงานในบิ๊กเทคส่วนใหญ่มองว่าการเป็น first author ใน NeurIPS/ICML/ICLR แทบเป็นเงื่อนไขจำเป็น
    ถ้าผ่านได้สักครั้ง เงินเดือนอาจพุ่งขึ้นสองถึงสามเท่า และจะบอกว่าเส้นทางอาชีพเปิดกว้างเลยก็ไม่เกินจริง
    ในโครงสร้างแบบนี้ การทุจริตจึงไม่ใช่เรื่องน่าแปลกใจ

    • ในความเป็นจริง มูลค่าตลาดของบทความหนึ่งชิ้น สูงกว่านั้นมาก
      แค่มีบทความ NeurIPS หนึ่งชิ้น ก็อาจได้คุณสมบัติพอสำหรับตำแหน่งวิจัยแม้ไม่มีปริญญาเอก และเงินเดือนอาจเกิน 300,000 ดอลลาร์
      ถ้าได้เป็น Spotlight หรือ Oral presentation มูลค่าก็อาจแตะระดับเลข 7 หลัก

  • ทุกคนเห็นตรงกันว่าโครงสร้างแรงจูงใจปัจจุบันเป็นตัวสร้างพฤติกรรมแบบนี้
    ถ้าอย่างนั้นควรใช้ ‘ไม้เรียว’ แทน ‘แครอต’ หรือไม่
    นี่คือข้อเสนอให้มี บทลงโทษระดับทำลายอาชีพ หากตรวจพบ LLM hallucination หรือการบิดเบือนข้อมูล

    • แต่ยิ่งบทลงโทษรุนแรง ก็ยิ่งต้องมี due process
      เครื่องมือตรวจจับ AI ยังไม่น่าเชื่อถือพอ และอาจเป็นเพียงความผิดพลาดจาก BibTeX หรือจากการแก้ไวยากรณ์ก็ได้
      ฉันคิดว่าการลงโทษหนักจะสมเหตุสมผลก็ต่อเมื่อพิสูจน์ได้ว่าเป็น การทุจริตโดยเจตนา เช่นการปลอมแปลงข้อมูลอย่างชัดเจน

  • ถ้าวิเคราะห์ดูว่าในบทความก่อนปี 2020 มี การปลอมแหล่งอ้างอิงมากแค่ไหน ก็น่าจะน่าสนใจ

    • และก็น่าสงสัยด้วยว่า AI detector จะตรวจบทความก่อนยุค LLM ว่าเป็นงานที่ AI เขียนผิดพลาดไปมากแค่ไหน
      ฉันไม่เชื่อใจทั้ง LLM และ AI detector อย่างเต็มที่
    • สุดท้ายแล้ว ปัญหาแบบนี้อาจมีอยู่ก่อนแล้วเหมือนกัน
      เพียงแต่ตอนนี้ความถี่ของมัน เร่งตัวขึ้น เท่านั้น

  • ปัญหาข้อผิดพลาดในการอ้างอิงจะหายไปเอง ถ้าต้นทุนของ AI search และการเก็บข้อมูล ถูกลงกว่าตอนนี้ 100 เท่า
    แต่พอถึงตอนนั้น เราอาจแยกได้ยากยิ่งขึ้นด้วยซ้ำว่า บทความที่ AI เขียนสะท้อนความจริงหรือไม่
    ยุคหนึ่งของ ‘stochastic mirror’ อาจมาถึง