Sự trỗi dậy của nhà khoa học đơn độc trong kỷ nguyên AI tác tử

Trong vài năm qua, tôi vẫn thường đánh giá thấp độ tin cậy của các bài báo khoa học chỉ có một tác giả. Đây không phải là định kiến thiếu căn cứ; quá nhiều lần, tôi nhấp vào một bài báo chỉ có một tác giả với tiền đề thú vị, rồi lại thấy mình sa vào một chuỗi giả định tự thỏa mãn và rõ ràng không được phản biện đủ mức.

Ở dạng tệ nhất, các bài báo chỉ có một tác giả gợi lên hình ảnh Frankenstein – những nhân vật trung tâm bị ám ảnh, cố chấp theo đuổi một ý tưởng nhưng không thể tìm được cộng sự vì ý tưởng đó phi lý hoặc nằm ngoài lề; rồi họ đơn thương độc mã công bố bài báo, phòng khi quan điểm bên lề của mình tìm được tiếng nói đồng tình trong số độc giả.

(Tuy nhiên, tôi nên lưu ý rằng ngoài Khoa học Máy tính còn có một số lĩnh vực mà việc chỉ có một tác giả là chuyện phổ biến, nếu không muốn nói là thông lệ, chẳng hạn như các ngành khác nhau trong khối Nhân văn, nơi một số công trình có ý nghĩa lớn nhất trong lĩnh vực được tạo nên bởi những cá nhân đơn lẻ)

Một người vì mọi người

Tuy nhiên, gần đây, tôi nhận thấy không chỉ có ngày càng nhiều bài báo chỉ có một tác giả xuất hiện trên máy chủ bản thảo arXiv, đến mức tôi không còn có thể chiều theo ác cảm của mình; mà đáng ngạc nhiên hơn, chất lượng của những bài báo này dường như tốt hơn đáng kể so với các năm trước.

Quan sát rải rác này nay đã được một nghiên cứu mới trực tiếp xem xét – chính nghiên cứu đó cũng do một tác giả duy nhất thực hiện, với sự hỗ trợ nhiều của Claude Opus 5.5 – phân tích số liệu thống kê về các bài nộp trên arxiv.org và nhận thấy tỷ lệ bài báo khoa học do một tác giả đơn độc viết đã tăng mạnh kể từ cuối năm 2025, đặc biệt trong các lĩnh vực toán học, vật lý chất ngưng tụ và sinh học định lượng.

Trong chín tháng đầu năm 2026, bài báo mới* cho biết số bài báo chỉ có một tác giả đã tăng 70% trong lĩnh vực toán học, 71% trong vật lý chất ngưng tụ và 44% trong sinh học định lượng. Riêng trong toán học, tỷ lệ bài báo do một người viết đã tăng từ mức trung bình lâu năm 28,8% lên 37,7% vào tháng 9 năm 2026:

Biến động tỷ lệ bài báo khoa học chỉ có một tác giả từ năm 2022 đến năm 2026. Mức trung bình của từng lĩnh vực trong giai đoạn 2022–2025 là mốc cơ sở (1,0), do đó 1,5 biểu thị tỷ lệ bài báo chỉ có một tác giả tăng 50%. Số liệu trung bình theo từng giai đoạn ba tháng cho thấy mức tăng mạnh trong các lĩnh vực toán học, vật lý chất ngưng tụ và sinh học định lượng sau khi các mô hình AI tác tử được phát hành vào cuối năm 2025 (đường nét đứt), nhưng không có mức tăng tương tự trong vật lý hạt thực nghiệm. Không bao gồm các bài báo về khoa học máy tính. Nguồn

Đáng chú ý, xu hướng này không xuất hiện trong vật lý hạt thực nghiệm, lĩnh vực vẫn cần đến các nhóm nghiên cứu đông người. Tác giả bài báo – người ở phần kết luận cũng thừa nhận rằng toàn bộ đóng góp của mình cho bài báo ‘chỉ gồm khoảng 60 lần tương tác với [Claude]’  – cho rằng AI tác tử có thể đang trao quyền cho các nhà khoa học cá nhân tiến hành những nghiên cứu trước đây cần có cộng sự.

Nghiên cứu cũng phát hiện rằng sự bùng nổ số lượng bài báo khoa học không chủ yếu bắt nguồn từ một vài cá nhân có năng suất vượt trội, liên tục gửi bài lên arXiv, như chính Arxiv nhận định; thay vào đó, có nhiều nhà khoa học hơn hẳn đang công bố bài báo – và ngày càng thường làm việc một mình^†:

‘Thông báo của arXiv’ đi kèm với giới hạn số bài mỗi người gửi cho rằng đợt tăng vọt này một phần là do một số ít tác giả gửi số lượng bài rất lớn. Đối với toán học, lĩnh vực có mức tăng lớn nhất, dữ liệu siêu dữ liệu không ủng hộ đây là cơ chế chủ yếu.

Tất cả đều có cơ sở

Hiệu ứng gia tăng số bài báo chỉ có một tác giả thể hiện rõ nhất trong lĩnh vực toán học, nơi số bài nộp đã tăng gấp đôi trong vòng một năm; mức tăng mạnh nhất tập trung ở những nhánh toán học dựa vào suy luận trừu tượng thay vì tính toán. Về vấn đề này, bài báo cho rằng AI có thể đang đảm nhận những công việc trí tuệ trước đây được xem là khó tự động hóa.

Tác giả, công tác tại Khoa Vật lý thuộc Imperial College London, cũng xem xét mức độ mà việc tự động hóa “ngầm” hoặc được cảm nhận này có thể ảnh hưởng đến khả năng được cấp bằng sáng chế cho các nghiên cứu mới, hoặc khả năng của các nhà nghiên cứu trong việc quyết định mức độ hạn chế của giấy phép đi kèm khi công bố nghiên cứu^†:

‘Việc xác định quyền tác giả cũng có khía cạnh pháp lý. Theo luật Hoa Kỳ, nội dung do một hệ thống AI tạo ra mà không có sự kiểm soát sáng tạo đầy đủ của con người thì không đủ điều kiện được bảo hộ bản quyền [19, 20]. Khi đóng góp của con người vào một bài báo chuyển từ thực hiện sang định hướng, ranh giới giữa tác phẩm do con người tạo ra và nội dung do AI tạo ra, cùng với cơ sở để ghi nhận công lao trí tuệ của cá nhân, sẽ ngày càng khó xác định.

‘Kết quả có thể là việc đàm phán lại mô hình tác giả cá nhân, hoặc chuyển sang ghi nhận đóng góp tập thể đối với những kết quả được tạo ra bằng các công cụ dùng chung; dù theo hướng nào, điều đó cũng sẽ làm thay đổi bản chất của sự nghiệp học thuật.

‘Những câu hỏi này liên quan đến mục đích của nghiên cứu học thuật cũng như cách thức tiến hành nghiên cứu. Tốc độ thay đổi thể hiện qua số liệu bài nộp cho thấy cần tìm được câu trả lời trong vài năm tới, chứ không phải vài thập kỷ nữa.’

Cuộc cách mạng thầm lặng

Có lẽ điều này không có gì đáng ngạc nhiên, nhất là khi xét đến những hệ quả pháp lý chưa rõ đã nêu ở trên: siêu dữ liệu bài nộp lên Arxiv được nghiên cứu trong công trình mới không trực tiếp cho thấy sự gia tăng trong việc sử dụng AI có khả năng tự hành trong quá trình tạo ra các bài báo.

Thay vào đó, tác giả suy luận điều này từ tốc độ tăng trưởng lịch sử của arXiv tăng mạnh. Tốc độ này đạt trung bình khoảng 9% mỗi năm trong ba thập kỷ, trước khi tăng tốc đáng kể vào đầu năm 2026 – không lâu sau khi các mô hình AI có khả năng thực hiện những nhiệm vụ nghiên cứu kéo dài với rất ít sự giám sát được ra mắt:

Tăng trưởng số bài báo khoa học gửi lên arXiv. Bên trái: số bài gửi hằng tháng (màu đen) so với dự báo dựa trên mức tăng trưởng trong quá khứ (màu xanh), cho thấy mức tăng đột biến vượt xa dự kiến vào năm 2026. Bên phải: tốc độ tăng trưởng hằng năm, cho thấy đà tăng tốc rõ rệt. Các vùng tô màu biểu thị mức biến động thông thường trong quá khứ; các đường đứt nét thẳng đứng đánh dấu thời điểm ChatGPT ra mắt vào năm 2022 và các mô hình AI có khả năng tự hành xuất hiện vào cuối năm 2025. Dữ liệu trong bài báo mới hoàn toàn dựa trên thống kê bài nộp được công bố thông qua tên miền Arxiv.

Tác giả cho rằng từ năm 2022 đến năm 2025, đà tăng trưởng ngày càng nhanh của arXiv phần lớn bắt nguồn từ sự bùng nổ nghiên cứu AI; nhưng kể từ tháng 12 năm 2025, số bài nộp trong các lĩnh vực ngoài khoa học máy tính đã cao hơn 17% so với mức dự kiến, trong khi bản thân hoạt động nghiên cứu AI không tăng tốc tương ứng.

Điều này trái với quan điểm hiện đang phổ biến rằng riêng danh mục Khoa học máy tính đang tăng vọt, còn các lĩnh vực lân cận thì không bị ảnh hưởng:

Tốc độ tăng trưởng hằng năm theo tháng của số bài gửi lên arXiv từ năm 2023 đến tháng 9 năm 2026, so sánh toán học (màu xanh dương), các lĩnh vực khác ngoài khoa học máy tính (màu xanh lá) và khoa học máy tính (màu cam). Số bài gửi trong lĩnh vực toán học tăng tốc mạnh trong năm 2026, vượt qua khoa học máy tính. Đường đứt nét thẳng đứng đánh dấu thời điểm các mô hình AI có khả năng tự hành xuất hiện vào cuối năm 2025.

Bài báo cũng nhận thấy thời điểm thay đổi này khác với thời điểm ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022; sự kiện đó không tạo ra mức tăng có thể phát hiện được về số bài gửi ngoài lĩnh vực khoa học máy tính:

‘Đà tăng của tổng số bài sau năm 2022 [attributable] hoàn toàn là do số lượng nghiên cứu khoa học máy tính và AI tăng lên; giai đoạn các mô hình ngôn ngữ lớn hội thoại được sử dụng rộng rãi không để lại dấu hiệu nào có thể phát hiện trong số bài gửi thuộc các lĩnh vực khác’

Vì vậy, các thế hệ trợ lý AI trước đây dường như ít ảnh hưởng đến tổng sản lượng khoa học, trong khi sự xuất hiện của các hệ thống có khả năng tự hành dường như trùng với một thay đổi đáng kể trong hoạt động xuất bản.

Dù bằng chứng chỉ mang tính gián tiếp, thời điểm xuất hiện và sự tập trung tăng trưởng ở các lĩnh vực ngoài khoa học máy tính dường như ủng hộ cách diễn giải của tác giả:

‘Dữ liệu bài nộp lên arXiv, được phân tích mà không hề tìm cách phát hiện văn bản do máy tạo ra, cho thấy một bước ngoặt rõ rệt vào đầu năm 2026, tách biệt với đà tăng trưởng của nghiên cứu AI, xuất hiện sau khi các mô hình có khả năng tự hành ra mắt, tập trung ở những lĩnh vực có thể tiến hành nghiên cứu hoàn toàn tại bàn làm việc, và đi kèm với sự chuyển dịch sang các bài báo chỉ có một tác giả.’

Tác giả cho rằng giới hạn mới của arXiv—2 bài mỗi tháng cho mỗi tài khoản—có thể không kiềm chế được đà gia tăng này, vì phần lớn số bài tăng thêm đến từ ngày càng nhiều nhà khoa học mỗi người chỉ gửi một hoặc hai bài, chứ không phải từ một nhóm nhỏ những người đóng góp có năng suất đặc biệt cao mà chính sách mới có thể hạn chế bằng cách “giới hạn tần suất”.

Tác giả cũng lưu ý rằng số bài gửi trong lĩnh vực toán học tăng vọt đặt ra câu hỏi liệu số lượng bài xuất bản có còn là thước đo công bằng cho thành tựu khoa học hay không – đặc biệt vì số bài gửi tăng gấp đôi không nhất thiết đồng nghĩa với số phát hiện đã được xác lập cũng tăng tương ứng:

“Riêng trong toán học, số bài gửi đăng tăng gấp đôi chỉ trong một năm là một thay đổi chưa từng có về sản lượng của một lĩnh vực có quy chuẩn chứng minh và phản biện thuộc hàng khắt khe nhất trong khoa học; chỉ dựa vào số liệu bài gửi đăng thì không thể trả lời câu hỏi liệu số bài tăng thêm có tương ứng với mức tăng về các kết quả đã được xác lập hay không, và cộng đồng toán học là nơi thích hợp nhất để xem xét vấn đề này.”

Kết luận

Việc ứng dụng AI thực sự là một cuộc cách mạng âm thầm – đặc biệt là trong nghiên cứu công và tư, nơi một phán quyết công khai bất ngờ chống lại doanh nghiệp, dù chỉ trong một loạt vụ kiện AI đang chờ xử lý, cũng có thể ảnh hưởng đến tình trạng của các nghiên cứu hiện nay vốn đã hưởng lợi từ dữ liệu lịch sử (mà gần như nghiên cứu nào cũng vậy).

Vì vậy, thật trớ trêu, suy luận là tất cả những gì chúng ta có để ước tính tác động của AI có tính tác nhân đối với hoạt động nghiên cứu nói chung – và đặc biệt là nghiên cứu khoa học, lĩnh vực có các biến số được xác định rõ hơn và dễ tự động hóa hơn.

Vì thế, thật dễ gạt bỏ bài báo mới này, cho rằng đó chỉ là “suy đoán”. Nhưng cũng như trong bất kỳ nhánh lịch sử “huyền bí” nào khác, một khi suy đoán là tất cả những gì bạn có, nó sẽ được nâng tầm thành “phân tích”.

Còn về nhà khoa học “đơn độc” – thực ra, hầu hết các ngành khoa học mà một cá nhân đơn lẻ có ác ý thực sự có thể gây thiệt hại đều vốn hoạt động theo nhóm. Dù sao đi nữa, khuôn mẫu này rõ ràng đang dần mất đi tính phù hợp, khi AI có tính tác nhân, cũng như AI nói chung, đang mở ra cơ hội để những tiếng nói thiếu sự hậu thuẫn hoặc nguồn lực được xuất hiện trong các ấn phẩm khoa học.

* Có tiêu đề “Ngày tận thế arXiv đã cận kề? Đà tăng trưởng của các bản tiền ấn phẩm chững lại cùng thời điểm AI có tính tác nhân xuất hiện”.

^† Tôi đã thay các trích dẫn trong dòng của tác giả bằng siêu liên kết.

Đăng lần đầu vào thứ Tư, ngày 28 tháng 10 năm 2026