Nói thật nhé, mình từng tin tưởng ChatGPT tuyệt đối.
Hồi mới làm luận văn, mình hỏi nó tìm nguồn tham khảo. Nó đưa ra 5 trích dẫn đẹp lung linh - có tên tác giả, tên tạp chí, DOI đàng hoàng. Mình chép vào bài, tự tin nộp. Rồi thầy hướng dẫn gọi lên, hỏi một câu làm mình đứng hình: “Em ơi, 3 trong 5 nguồn này không tồn tại.”
Đó là bài học đắt giá nhất về AI mà mình từng học được.
Tại sao mình vẫn dùng AI cho nghiên cứu?
Sau vụ đó, mình có bỏ AI không? Không luôn. Thật ra còn dùng nhiều hơn, nhưng dùng đúng cách.
Vấn đề không phải AI dở - vấn đề là mình không hiểu nó làm gì. AI không phải Google Scholar. Nó không tìm trong cơ sở dữ liệu. Nó “tạo ra” văn bản dựa trên khuôn mẫu đã học. Hiểu điểm này xong, mọi thứ khác nhẹ nhàng hơn nhiều.
Bộ công cụ AI mình đang dùng năm 2026
Anh em hỏi mình dùng gì, đây là cách bố trí hiện tại:
1. Perplexity - “Google thông minh” cho giai đoạn khám phá
Perplexity có chế độ Academic Focus chuyên tìm nguồn bình duyệt. Không như ChatGPT bịa nguồn, Perplexity cho trích dẫn trong dòng với liên kết gốc luôn - mình bấm vào xác minh được ngay.
Tính năng Deep Research của nó thì đỉnh thật sự. Nó chia câu hỏi phức tạp thành nhiều câu hỏi nhỏ, nghiên cứu từng cái, rồi tổng hợp lại. Theo AIMultiple, Perplexity Deep Research chỉ mất 2-4 phút, trong khi ChatGPT Deep Research mất 20+ phút. Quan trọng hơn, nó trích dẫn 100-300 nguồn thay vì 20-50.
Mình dùng Perplexity khi:
- Mới bắt đầu đề tài, cần tổng quan nhanh
- Muốn tìm từ khóa đúng để tìm kiếm Google Scholar sau
- Cần biết nghiên cứu gần đây nhất về chủ đề (nó tìm kiếm thời gian thực)
- Xác minh một sự thật nhanh
2. Claude - “Bạn đọc sách” cho phân tích sâu
Claude có cửa sổ ngữ cảnh 200 nghìn từ - dịch nôm na là tải lên được bài báo 50-100 trang mà nó vẫn “nhớ” hết.
Mình hay làm thế này: tải bài báo PDF từ Sci-Hub hoặc thư viện trường, tải lên Claude, rồi hỏi:
- “Tóm tắt phương pháp của bài báo này”
- “So sánh kết quả với [lý thuyết X] mình đang dùng”
- “Có khoảng trống nào trong nghiên cứu này mình có thể khai thác không?”
Anthropic vừa ra Claude Opus 4 tháng 5/2025 với suy luận kết hợp - nó vừa trả lời nhanh được, vừa suy nghĩ sâu được. Điểm SWE-bench 72.5% - cao nhất hiện tại.
Mình dùng Claude khi:
- Cần phân tích sâu một bài báo cụ thể
- Viết và chỉnh sửa văn bản học thuật
- Cần giải thích khái niệm phức tạp bằng tiếng Việt đơn giản
- So sánh nhiều nguồn đã xác minh
3. ChatGPT - “Bạn động não” cho ý tưởng
ChatGPT vẫn có chỗ đứng, đặc biệt cho việc động não. Mình hay dùng để:
- Tạo câu hỏi nghiên cứu từ chủ đề
- Nghĩ khung lý thuyết thay thế
- Lên dàn ý cấu trúc cho bài báo
Nhưng nhớ: KHÔNG BAO GIỜ tin trích dẫn từ ChatGPT. Không bao giờ luôn nhé. Nó bịa đẹp lắm.
Quy trình nghiên cứu của mình (từng bước)
Đây là quy trình mình dùng cho luận văn và các bài báo:
Bước 1: Khám phá với Perplexity (1-2 ngày đầu)
Mở Perplexity, bật Academic Focus, hỏi:
“What are the main theoretical frameworks used to study [topic] in [discipline]? Focus on peer-reviewed sources from 2020-2026.”
Đọc qua, ghi chú lại:
- Từ khóa chính
- Tên tác giả lớn trong lĩnh vực
- Tạp chí hay xuất bản về chủ đề này
Bước 2: Tìm hiểu sâu với thư viện trường
Lấy từ khóa từ bước 1, tìm kiếm trên:
- Google Scholar
- Thư viện số của trường (mình học ở ĐH KHXH&NV thì dùng CSDL của trường)
- Sci-Hub (à… mình không khuyến khích đâu nhé, nhưng nghiên cứu sinh Việt Nam ai cũng biết)
Tải bài báo thật, từ nguồn thật.
Bước 3: Phân tích sâu với Claude
Tải bài báo lên Claude. Hỏi:
- “Tóm tắt các luận điểm và bằng chứng chính”
- “Họ dùng phương pháp gì? Có hạn chế gì không?”
- “Điều này liên quan thế nào với [lý thuyết mình đang dùng]?”
Viết ghi chú vào Notion hoặc Obsidian. Quan trọng: ghi nguồn gốc, không ghi “Claude nói”.
Bước 4: Viết với sự hỗ trợ của AI
Viết bản nháp bằng tiếng Việt trước (nếu nộp tiếng Anh thì vẫn nháp tiếng Việt để nghĩ cho mạch lạc).
Dùng Claude để:
- Kiểm tra logic: “Đoạn này có mạch lạc không?”
- Cải thiện độ rõ ràng: “Viết lại đoạn này cho học thuật hơn”
- Dịch: “Dịch sang tiếng Anh học thuật”
Bước 5: Xác minh mọi thứ (bước không được bỏ qua)
Trước khi nộp:
- Kiểm tra lại TỪNG trích dẫn trên Google Scholar
- Đọc phần tóm tắt bài báo gốc để chắc mình hiểu đúng
- Chạy qua Turnitin nếu trường có
Những lỗi mình thấy sinh viên Việt Nam hay mắc
Mình hướng dẫn cho một số bạn sinh viên, thấy mấy lỗi này nhiều lắm:
Lỗi 1: Sao chép-dán nguyên đoạn AI viết
AI viết hay, nhưng AI viết không phải tiếng của mình. Thầy cô đọc ra ngay. Đặc biệt với tiếng Anh - AI viết tiếng Anh “quá hoàn hảo”, không có cái cảm giác của người Việt viết.
Cách sửa: Dùng AI để lên dàn ý, để gợi ý, rồi viết lại bằng giọng của mình.
Lỗi 2: Tin trích dẫn AI 100%
Như mình đã kể ở trên. AI bịa nguồn rất giỏi. Đừng làm như mình hồi xưa.
Cách sửa: Xác minh TỪNG nguồn trên Google Scholar hoặc thư viện trường.
Lỗi 3: Dùng AI cho tất cả, kể cả suy nghĩ
Tư duy phản biện là kỹ năng quan trọng nhất của nhà nghiên cứu. AI có thể giúp sắp xếp, tóm tắt, nhưng không thể thay mình phân tích, đánh giá, kết nối.
Cách sửa: Dùng AI như trợ lý, không như thay thế cho não.
Lỗi 4: Không công khai việc dùng AI
Nhiều trường đã có chính sách về AI. Một số cho phép dùng nhưng phải ghi rõ trong phương pháp. Không nói = gian lận học thuật.
Cách sửa: Kiểm tra chính sách của trường, ghi rõ trong bài báo nếu yêu cầu.
Thống kê thú vị từ các trường Việt Nam
Theo nghiên cứu từ ĐH Mở TP.HCM, hơn 70% sinh viên thấy ChatGPT hữu ích cho việc tìm thông tin nhanh và cải thiện hiệu quả học tập. 65% báo cáo công cụ giúp cải thiện kỹ năng viết, đặc biệt kiểm tra ngữ pháp và sắp xếp ý tưởng.
Một nghiên cứu khác cho thấy sinh viên Việt Nam hay dùng AI cho: bài luận (62.2%), tổng quan tài liệu (53.2%), báo cáo thực tập (49.7%), và bài báo nghiên cứu (49.4%).
Thú vị hơn, nghiên cứu từ Springer so sánh các công cụ: Claude đạt điểm cao nhất khi dùng cho hướng dẫn viết, sau đó là ChatGPT và Google Gemini.
Nhưng cũng có mặt tối: ước tính khoảng 23.7% sinh viên đại học Việt Nam đã dùng ChatGPT để gian lận trong bài tập hoặc thi. Đó là con số đáng lo.
Lời kết: AI là dao, không phải đầu bếp
Mình hay ví von thế này: AI là dao rất sắc trong bếp. Dao tốt giúp mình nấu nhanh hơn, đẹp hơn. Nhưng dao không biết nấu. Người cầm dao mới là đầu bếp.
Nghiên cứu cũng vậy. AI giúp mình đọc nhanh hơn, tổ chức tốt hơn, viết mượt hơn. Nhưng AI không biết nghiên cứu. Người dùng AI mới là nhà nghiên cứu.
Dùng đúng cách, AI thay đổi cuộc chơi. Dùng sai cách, AI là bẫy.
Chúc anh em nghiên cứu thuận lợi nhé!
Muốn thử ngay? Xem bộ sưu tập câu lệnh cho nghiên cứu và công cụ AI học thuật mình đã chuẩn bị cho sinh viên và nghiên cứu sinh.