บทความที่ได้รับการยอมรับจาก NeurIPS มีจำนวนการอ้างอิงแบบหลอน ๆ จาก AI มากกว่า 100 ครั้ง

Photo by D koi on Unsplash

GPTZero สตาร์ทอัพจากแคนาดา ได้ใช้เครื่องมือตรวจจับที่สามารถตรวจสอบความถูกต้องของการอ้างอิงเทียบกับฐานข้อมูลวิชาการและเว็บไซต์ต่าง ๆ เพื่อวิเคราะห์บทความวิจัยกว่า 4,000 ฉบับที่ได้รับการตอบรับและนำเสนอในงานประชุมด้าน AI ระดับโลกอย่าง NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 2025

 ทางบริษัทระบุว่า ตรวจพบการอ้างอิงที่เกิดจากอาการ "AI หลอน" (AI-hallucinated citations) หลายร้อยรายการในบทความวิจัยอย่างน้อย 53 ฉบับ ซึ่งการอ้างอิงปลอมเหล่านี้สามารถเล็ดลอดสายตาของผู้ตรวจสอบ (Reviewers) อย่างน้อย 3 คนที่ได้รับมอบหมายให้ตรวจทานในแต่ละบทความไปได้

โดยลักษณะของข้อมูลที่พบมีตั้งแต่ การอ้างอิงที่ ถูกสร้างปลอมขึ้นมาทั้งหมด (Entirely fabricated) การ ดัดแปลงข้อมูลบางส่วน จากงานวิจัยที่มีอยู่จริง เช่น การปลอมชื่อผู้แต่ง ชื่อเรื่อง หรือชื่อวารสารให้ผิดไปจากความเป็นจริง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Fortune โดย Sharon Goldman

็Hinton เป็นนักวิทยาศาสตร์คนที่สองที่มีการอ้างอิงผลงานมากกว่า 1 ล้านครั้ง

ภาพจาก 36Kr (China)

Geoffrey Hinton  ผู้ชนะรางวัล ACM A.M. Turing Award กลายเป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์รายที่สอง ต่อจาก Yoshua Bengio เพื่อนร่วมรางวัล Turing Award ที่มียอดการถูกนำไปอ้างอิง (citations) บน Google Scholar มากกว่า 1 ล้านครั้ง

ผลงานที่ถูกอ้างอิงสูงสุดของ Hinton:

อันดับ 1: งานวิจัยปี 2012 เรื่อง "ImageNet classification with deep convolutional neural networks" ซึ่งมียอดการอ้างอิงมากกว่า 180,000 ครั้ง

อันดับ 2: งานวิจัยปี 2015 เรื่อง "Deep learning" ซึ่งเขียนร่วมกับ Bengio และ Yann LeCun ผู้ชนะรางวัล Turing Award อีกท่านหนึ่ง โดยมียอดการอ้างอิงมากกว่า 100,000 ครั้ง

อ่านข่าวเต็มได้ที่: 36Kr (China)

อุปกรณ์สวมใส่ช่วยคืนเสียงให้แก่ผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมอง

Photo by National Cancer Institute on Unsplash

ทีมนักวิจัยจาก University of Cambridge ในสหราชอาณาจักร ได้พัฒนาอุปกรณ์สวมใส่ที่ช่วยให้ผู้ป่วยที่เคยประสบภาวะโรคหลอดเลือดสมอง (strokes) หรือมีอาการทางประสาทอื่น ๆ สามารถฟื้นฟูเสียงพูดของตนเองได้ โดยไม่จำเป็นต้องใช้วิธีการผ่าตัดฝังอุปกรณ์ในสมองในแบบที่รุกล้ำร่างกาย (invasive brain implants)

อุปกรณ์ดังกล่าวมีชื่อว่า Revoice ซึ่งสามารถถอดรหัสสัญญาณเสียงพูด สัญญาณบ่งชี้ทางอารมณ์ และข้อมูลสภาพแวดล้อมโดยใช้เซ็นเซอร์และ AI ตัวเครื่องถูกออกแบบมาให้สวมใส่ไว้รอบคอ โดย Revoice จะแปลสัญญาณต่าง ๆ เช่น อัตราการเต้นของหัวใจและการสั่นสะเทือนของกล้ามเนื้อลำคอให้กลายเป็นคำพูด อีกทั้งยังสามารถพยากรณ์และส่งคำพูดออกมาเป็นประโยคที่สมบูรณ์ได้อีกด้วย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Independent (U.K.) โดย Jane Kirby

AI ช่วยส่งเสริมอาชีพนักวิจัย แต่ทำให้การค้นพบทางวิทยาศาสตร์ราบเรียบเกินไป

ภาพจาก IEEE Spectrum โดย Elie Dolgin 

นักวิจัยจาก University of Chicago และ Beijing National Research Center for Information Science and Technology ของประเทศจีน พบว่านักวิทยาศาสตร์ที่ใช้เครื่องมือ AI ในการทำงาน มีผลงานตีพิมพ์มากกว่ากลุ่มที่ไม่ใช้ถึง 3 เท่า และได้รับการอ้างอิง (citations) สูงกว่าเกือบ 5 เท่า นอกจากนี้ยังสามารถก้าวขึ้นสู่บทบาทผู้นำได้เร็วกว่าปกติถึง 1-2 ปี

อย่างไรก็ตาม ผลการศึกษายังระบุว่า AI ส่วนใหญ่ถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงขั้นตอนการทำงานวิจัยในส่วนที่ง่ายให้เป็นระบบอัตโนมัติ (automates easier parts) มากกว่าที่จะเป็นการช่วยขยายขอบเขตการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ใหม่ ๆ (expanding scientific discovery)

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum โดย Elie Dolgin

การวัดประสิทธิภาพของคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบใช้สปิน (spin-based)

ภาพจาก  Physics

นักวิจัยได้ทำการทดสอบเกณฑ์มาตรฐาน (Benchmark) สำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาด 6 คิวบิต (six-qubit quantum computer) ที่สร้างขึ้นจากสปินของอิเล็กตรอน (electron spins) ภายในสารกึ่งตัวนำชนิดจุดควอนตัม (semiconductor quantum dots)

สิ่งที่แตกต่างจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบตัวนำยิ่งยวด (Superconducting quantum computers) คือ อุปกรณ์แบบใช้สปิน (spin-based devices) สามารถผลิตขึ้นได้ด้วยเทคนิค complementary-metal-oxide-semiconductor (CMOS) แบบเดียวกับที่ใช้ในกระบวนการผลิตวงจรรวม (Integrated circuits) ทั่วไป

ทีมวิจัยได้ทดสอบวงจรที่มีความซับซ้อนโดยการแพร่กระจายสภาวะพัวพัน (entanglement) ไปทั่วทั้ง 6 คิวบิต จากนั้นจึงทำการย้อนกลับกระบวนการเพื่อวัดค่าความแม่นยำ ผลการทดสอบพบว่าค่าความเที่ยงตรง (fidelity) ลดลงเมื่อมีการใช้จำนวนคิวบิตมากขึ้นและมีการทำงานที่ยาวนานขึ้น ซึ่งสาเหตุหลักเกิดจากการสะสมของสัญญาณรบกวน (noise)

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Physics