GPTZero พบ 50+ Hallucinations ใน ICLR 2026
การประชุม International Conference on Learning Representations (ICLR) ถือเป็นหนึ่งในเวทีวิชาการด้าน Machine Learning ที่มีชื่อเสียงที่สุดในโลก แต่รายงานจาก GPTZero ชี้ว่า ระบบ Peer Review กำลังถูกท้าทายอย่างหนัก เนื่องจากการใช้ AI ในการเขียนบทความทำให้เกิดปัญหา “AI Slop” หรือเนื้อหาที่มีการอ้างอิงผิดพลาดและข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
GPTZero ใช้เครื่องมือ Citation Check สแกนบทความกว่า 300 เรื่องที่ส่งเข้าร่วม ICLR 2026 และพบว่า 90 เรื่องมีการอ้างอิงที่น่าสงสัย โดยหลังการตรวจสอบจากมนุษย์ พบว่า 50 เรื่องมีการอ้างอิงที่เป็น Hallucination จริง ซึ่งน่ากังวลเพราะบทความเหล่านี้ผ่านการรีวิวจากผู้ทรงคุณวุฒิ 3–5 คน แต่กลับไม่ถูกตรวจพบ
ความหมายของ Hallucination ใน AI
Hallucination (ภาพหลอนของ AI) คือปรากฏการณ์ที่โมเดล AI โดยเฉพาะ Generative AI เช่น ChatGPT หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สร้างคำตอบที่ดูน่าเชื่อถือ แต่จริงๆ แล้วเป็นข้อมูลที่ผิดพลาดหรือแต่งขึ้นมาเอง
ตัวอย่างเช่น การอ้างอิงบทความที่ไม่มีอยู่จริง, การให้ข้อมูลตัวเลขที่ไม่ถูกต้อง, หรือการสร้างชื่อบุคคล/งานวิจัยที่ไม่เคยมีจริง
สิ่งที่น่าตกใจคือ บางบทความที่มีการอ้างอิงผิดพลาดยังได้รับคะแนนรีวิวเฉลี่ยสูงถึง 8/10 ซึ่งหมายความว่ามีโอกาสสูงที่จะได้รับการตีพิมพ์ หากไม่มีการตรวจสอบเพิ่มเติม นี่สะท้อนถึงความเสี่ยงที่งานวิชาการคุณภาพต่ำอาจเล็ดลอดเข้าสู่เวทีระดับโลก
GPTZero ประเมินว่า จากจำนวนบทความที่ส่งเข้าร่วมกว่า 20,000 เรื่อง อาจมีบทความที่มี Hallucination หลายร้อยเรื่อง ซึ่งหากไม่ได้รับการแก้ไข อาจกระทบต่อความน่าเชื่อถือของวงการวิจัย AI และ Machine Learning ในระดับสากล
สรุปประเด็นสำคัญ
การค้นพบของ GPTZero
พบ Hallucinations มากกว่า 50 เรื่องในบทความที่ส่งเข้าร่วม ICLR 2026
การตรวจสอบที่ล้มเหลว
บทความเหล่านี้ผ่านการรีวิวจากผู้ทรงคุณวุฒิ 3–5 คน แต่ไม่ถูกตรวจพบ
ความเสี่ยงต่อคุณภาพงานวิจัย
บางบทความที่มีอ้างอิงผิดพลาดยังได้คะแนนรีวิวเฉลี่ยสูงถึง 8/10
ขอบเขตของปัญหา
จาก 20,000 บทความที่ส่งเข้าร่วม อาจมีหลายร้อยเรื่องที่มี Hallucinations
ผลกระทบต่อวงการวิชาการ
อาจทำให้ความน่าเชื่อถือของงานวิจัย AI และ Machine Learning ลดลง
ความท้าทายของ Peer Review
ผู้ทรงคุณวุฒิอาจไม่สามารถตรวจจับการอ้างอิงผิดพลาดที่เกิดจาก AI ได้ทั้งหมด
https://gptzero.me/news/iclr-2026/
การประชุม International Conference on Learning Representations (ICLR) ถือเป็นหนึ่งในเวทีวิชาการด้าน Machine Learning ที่มีชื่อเสียงที่สุดในโลก แต่รายงานจาก GPTZero ชี้ว่า ระบบ Peer Review กำลังถูกท้าทายอย่างหนัก เนื่องจากการใช้ AI ในการเขียนบทความทำให้เกิดปัญหา “AI Slop” หรือเนื้อหาที่มีการอ้างอิงผิดพลาดและข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
GPTZero ใช้เครื่องมือ Citation Check สแกนบทความกว่า 300 เรื่องที่ส่งเข้าร่วม ICLR 2026 และพบว่า 90 เรื่องมีการอ้างอิงที่น่าสงสัย โดยหลังการตรวจสอบจากมนุษย์ พบว่า 50 เรื่องมีการอ้างอิงที่เป็น Hallucination จริง ซึ่งน่ากังวลเพราะบทความเหล่านี้ผ่านการรีวิวจากผู้ทรงคุณวุฒิ 3–5 คน แต่กลับไม่ถูกตรวจพบ
ความหมายของ Hallucination ใน AI
Hallucination (ภาพหลอนของ AI) คือปรากฏการณ์ที่โมเดล AI โดยเฉพาะ Generative AI เช่น ChatGPT หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สร้างคำตอบที่ดูน่าเชื่อถือ แต่จริงๆ แล้วเป็นข้อมูลที่ผิดพลาดหรือแต่งขึ้นมาเอง
ตัวอย่างเช่น การอ้างอิงบทความที่ไม่มีอยู่จริง, การให้ข้อมูลตัวเลขที่ไม่ถูกต้อง, หรือการสร้างชื่อบุคคล/งานวิจัยที่ไม่เคยมีจริง
สิ่งที่น่าตกใจคือ บางบทความที่มีการอ้างอิงผิดพลาดยังได้รับคะแนนรีวิวเฉลี่ยสูงถึง 8/10 ซึ่งหมายความว่ามีโอกาสสูงที่จะได้รับการตีพิมพ์ หากไม่มีการตรวจสอบเพิ่มเติม นี่สะท้อนถึงความเสี่ยงที่งานวิชาการคุณภาพต่ำอาจเล็ดลอดเข้าสู่เวทีระดับโลก
GPTZero ประเมินว่า จากจำนวนบทความที่ส่งเข้าร่วมกว่า 20,000 เรื่อง อาจมีบทความที่มี Hallucination หลายร้อยเรื่อง ซึ่งหากไม่ได้รับการแก้ไข อาจกระทบต่อความน่าเชื่อถือของวงการวิจัย AI และ Machine Learning ในระดับสากล
สรุปประเด็นสำคัญ
การค้นพบของ GPTZero
พบ Hallucinations มากกว่า 50 เรื่องในบทความที่ส่งเข้าร่วม ICLR 2026
การตรวจสอบที่ล้มเหลว
บทความเหล่านี้ผ่านการรีวิวจากผู้ทรงคุณวุฒิ 3–5 คน แต่ไม่ถูกตรวจพบ
ความเสี่ยงต่อคุณภาพงานวิจัย
บางบทความที่มีอ้างอิงผิดพลาดยังได้คะแนนรีวิวเฉลี่ยสูงถึง 8/10
ขอบเขตของปัญหา
จาก 20,000 บทความที่ส่งเข้าร่วม อาจมีหลายร้อยเรื่องที่มี Hallucinations
ผลกระทบต่อวงการวิชาการ
อาจทำให้ความน่าเชื่อถือของงานวิจัย AI และ Machine Learning ลดลง
ความท้าทายของ Peer Review
ผู้ทรงคุณวุฒิอาจไม่สามารถตรวจจับการอ้างอิงผิดพลาดที่เกิดจาก AI ได้ทั้งหมด
https://gptzero.me/news/iclr-2026/
📚 GPTZero พบ 50+ Hallucinations ใน ICLR 2026
การประชุม International Conference on Learning Representations (ICLR) ถือเป็นหนึ่งในเวทีวิชาการด้าน Machine Learning ที่มีชื่อเสียงที่สุดในโลก แต่รายงานจาก GPTZero ชี้ว่า ระบบ Peer Review กำลังถูกท้าทายอย่างหนัก เนื่องจากการใช้ AI ในการเขียนบทความทำให้เกิดปัญหา “AI Slop” หรือเนื้อหาที่มีการอ้างอิงผิดพลาดและข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
GPTZero ใช้เครื่องมือ Citation Check สแกนบทความกว่า 300 เรื่องที่ส่งเข้าร่วม ICLR 2026 และพบว่า 90 เรื่องมีการอ้างอิงที่น่าสงสัย โดยหลังการตรวจสอบจากมนุษย์ พบว่า 50 เรื่องมีการอ้างอิงที่เป็น Hallucination จริง ซึ่งน่ากังวลเพราะบทความเหล่านี้ผ่านการรีวิวจากผู้ทรงคุณวุฒิ 3–5 คน แต่กลับไม่ถูกตรวจพบ
🤖 ความหมายของ Hallucination ใน AI
💠 Hallucination (ภาพหลอนของ AI) คือปรากฏการณ์ที่โมเดล AI โดยเฉพาะ Generative AI เช่น ChatGPT หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สร้างคำตอบที่ดูน่าเชื่อถือ แต่จริงๆ แล้วเป็นข้อมูลที่ผิดพลาดหรือแต่งขึ้นมาเอง
💠 ตัวอย่างเช่น การอ้างอิงบทความที่ไม่มีอยู่จริง, การให้ข้อมูลตัวเลขที่ไม่ถูกต้อง, หรือการสร้างชื่อบุคคล/งานวิจัยที่ไม่เคยมีจริง
สิ่งที่น่าตกใจคือ บางบทความที่มีการอ้างอิงผิดพลาดยังได้รับคะแนนรีวิวเฉลี่ยสูงถึง 8/10 ซึ่งหมายความว่ามีโอกาสสูงที่จะได้รับการตีพิมพ์ หากไม่มีการตรวจสอบเพิ่มเติม นี่สะท้อนถึงความเสี่ยงที่งานวิชาการคุณภาพต่ำอาจเล็ดลอดเข้าสู่เวทีระดับโลก
GPTZero ประเมินว่า จากจำนวนบทความที่ส่งเข้าร่วมกว่า 20,000 เรื่อง อาจมีบทความที่มี Hallucination หลายร้อยเรื่อง ซึ่งหากไม่ได้รับการแก้ไข อาจกระทบต่อความน่าเชื่อถือของวงการวิจัย AI และ Machine Learning ในระดับสากล
📌 สรุปประเด็นสำคัญ
✅ การค้นพบของ GPTZero
➡️ พบ Hallucinations มากกว่า 50 เรื่องในบทความที่ส่งเข้าร่วม ICLR 2026
✅ การตรวจสอบที่ล้มเหลว
➡️ บทความเหล่านี้ผ่านการรีวิวจากผู้ทรงคุณวุฒิ 3–5 คน แต่ไม่ถูกตรวจพบ
✅ ความเสี่ยงต่อคุณภาพงานวิจัย
➡️ บางบทความที่มีอ้างอิงผิดพลาดยังได้คะแนนรีวิวเฉลี่ยสูงถึง 8/10
✅ ขอบเขตของปัญหา
➡️ จาก 20,000 บทความที่ส่งเข้าร่วม อาจมีหลายร้อยเรื่องที่มี Hallucinations
‼️ ผลกระทบต่อวงการวิชาการ
⛔ อาจทำให้ความน่าเชื่อถือของงานวิจัย AI และ Machine Learning ลดลง
‼️ ความท้าทายของ Peer Review
⛔ ผู้ทรงคุณวุฒิอาจไม่สามารถตรวจจับการอ้างอิงผิดพลาดที่เกิดจาก AI ได้ทั้งหมด
https://gptzero.me/news/iclr-2026/
0 ความคิดเห็น
0 การแบ่งปัน
51 มุมมอง
0 รีวิว