USENIX Security คัดกรองกระแสบทความ AI เพื่อรักษามาตรฐานการตรวจสอบ

การประชุม USENIX Security Symposium ครั้งที่ 35 ที่กำลังจะจัดขึ้นในบัลติมอร์ รัฐแมริแลนด์สัปดาห์หน้า ประสบกับจำนวนบทความส่งเข้ามาในระดับสูงสุดของประวัติศาสตร์ แม้ว่าการเพิ่มขึ้นนี้ส่วนหนึ่งมาจากเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) แต่ผู้จัดงานระบุว่าการละเมิดที่เกี่ยวข้องกับ AI ยังคงอยู่ในระดับต่ำและมีการดำเนินมาตรการควบคุมเพื่อรักษาความเชื่อถือของชุมชนวิจัยด้านความปลอดภัย

Overview

จากข้อมูลของ Ben Stock, คณาจารย์ประจำศูนย์ CISPA Helmholtz Center for Information Security และหัวหน้าฝ่ายโปรแกรมของ USS ระบุว่าได้รับบทความที่ผ่านการตรวจสอบแล้วประมาณ 3,030 ชิ้น (รอบแรก ≈ 1,280 ชิ้น, รอบสอง ≈ 1,750 ชิ้น) ซึ่งสูงกว่าปีก่อนหน้า (~2,400 ชิ้น). การเติบโตของจำนวนบทความส่งเข้ามานี้ไม่ได้เป็นปรากฏการณ์เฉพาะของ USS เพียงแห่งเดียว; งาน **Network and Distributed System Security Symposium (NDSS) ก็มีการเพิ่มขึ้นจาก 694 ฉบับในปี 2024 ไปถึง 1,311 ฉบับในปี 2025 และ 1,481 ฉบับในปีนี้. Stock ชี้ว่าการเติบโตเช่นนี้เป็นสิ่งที่คาดการณ์ไว้และได้ปรับขนาดคณะกรรมการโปรแกรม (Program Committee) ให้สอดคล้อง.

AI‑Driven Submission Surge

งานวิจัยที่ตีพิมพ์เมื่อเมษายนเรื่อง “More Versus Better: Artificial Intelligence, Incentives, and the Emerging Crisis in Peer Review” พบว่าตั้งแต่เปิดตัว ChatGPT ในปี 2022 ปริมาณการส่งบทความต่อวารสารหลัก ๆ เพิ่มขึ้น **42 %. จากนั้น USS จึงพัฒนาเครื่องมือและนโยบายเพื่อระบุและจัดการกับการใช้ AI ทั้งในขั้นตอนเขียนบทความและการรีวิว โดยมุ่งเน้นที่การป้องกัน “อ้างอิงปลอม” (hallucinated references) และการใช้ AI ในกระบวนการตรวจสอบ ซึ่งถือเป็นการละเมิดหลักการวิทยาศาสตร์

Policies & Enforcement

• การตรวจจับอ้างอิงปลอม: ระบบดึงรายการอ้างอิงจากไฟล์ PDF แล้วเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้ เช่น DBLP และ arXiv เพื่อตรวจสอบความถูกต้อง. บทความที่มีอ้างอิงปลอมสามฉบับขึ้นไปจะถูกปฏิเสธโดยอัตโนมัติ ซึ่งส่งผลต่อ 21 จาก 1,181 ฉบับของรอบแรก (≈ 1.78 %).
• การควบคุมการใช้ AI ในรีวิว: สมาชิกคณะกรรมการรีวิวได้รับแจ้งว่าการใช้บริการ AI เพื่อเขียนรีวิวถือเป็นการละเมิดความลับและไม่ได้รับอนุญาต. พบกรณีที่มีหลักฐานชัดเจนว่าใช้ AI จำนวน 5 จาก 496 ผู้ตรวจสอบจึงถูกตัดสิทธิ์ออกจากคณะกรรมการ และผู้เขียนที่ได้รับผลกระทบได้โอกาสส่งบทความใหม่

Impact on the Security Community

แม้จะมีกรณีละเมิดเกิดขึ้น แต่ Stock ยืนยันว่า “ยังไม่พบหลักฐานว่าการใช้ AI ในการสร้างบทความเป็นปัญหาอย่างสำคัญต่อชุมชนความปลอดภัย”. อย่างไรก็ตาม ความกังวลเกี่ยวกับการทำให้ข้อมูลอ้างอิงผิดพลาดหรือการตรวจสอบที่อัตโนมัติอาจส่งผลต่อคุณภาพของงานวิจัยในระยะยาว. การกำหนดเส้นแบ่งระหว่างการใช้ AI เพื่อช่วยในการปรับแต่งข้อความ (ซึ่งถือว่ารับได้) กับการใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่หรือรีวิวโดยไม่เปิดเผย จึงกลายเป็นหัวข้อสำคัญที่ผู้จัดงานต้องให้ความใส่ใจต่อไป

Looking Ahead

USS จะดำเนินการต่อด้วย “การปรับขนาด” คณะกรรมการโปรแกรมและเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อรองรับปริมาณบทความที่เพิ่มขึ้นโดยไม่ลดทอนมาตรฐานวิชาการ. นโยบายการตรวจสอบอ้างอิงและข้อจำกัดในการใช้ AI จะยังคงเป็นแนวทางหลักเพื่อรักษาความเชื่อถือในกระบวนการ peer‑review. ผู้จัดงานระบุว่าตั้งใจจะ “ไม่มองลงลึกเกินไป” เพื่อหลีกเลี่ยงการสร้างความกังวลในชุมชนวิจัย แต่ก็พร้อมรับมือกับกรณีละเมิดที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

Summary

USS ปีนี้รับบทความมากที่สุดในประวัติศาสตร์ พร้อมมาตรการควบคุมการใช้ AI ที่เน้นป้องกันอ้างอิงปลอมและการรีวิวโดย AI. แม้เหตุการณ์ละเมิดจะอยู่ในระดับต่ำ แต่การกำหนดนโยบายชัดเจนช่วยรักษาความเชื่อถือของวงการความปลอดภัยต่อไป.