Kolejna praca z udziałem Mróz-Gorgoń ma zawierać kilkanaście fikcyjnych źródeł

Praca naukowa poświęcona zarządzaniu ryzykiem w organizacjach w dobie sztucznej inteligencji sama okazała się nafaszerowana śladami typowymi dla halucynacji generatywnych modeli językowych. Dziennikarze Rzeczpospolitej przeanalizowali bibliografię tekstu współautorstwa Barbary Mróz-Gorgoń i doliczyli się kilkunastu przypisów wskazujących na publikacje, których nie da się znaleźć w żadnej bazie naukowej.

Artykuł ukazał się 27 sierpnia 2026 roku i szybko rozszedł się w polskich mediach, bo nazwisko Mróz-Gorgoń od tygodni wraca w kontekście innej afery. Chodzi o rządowy raport Polaków Portret Własny, w którym znalazły się rażące błędy faktograficzne, między innymi nieprawidłowa liczba polskich noblistów i błędne umiejscowienie Katowic w północnej Polsce.

Co znaleziono w bibliografii

Dziennikarze Rzeczpospolitej sprawdzili każdy z 46 przypisów w pracy o zarządzaniu ryzykiem. Siedemnaście z nich nie wytrzymało weryfikacji. Dwa dotyczą prac, które faktycznie istnieją, ale zostały opisane niezgodnie z oryginałem, na przykład z błędnym wydawcą lub rokiem publikacji. Pozostałe piętnaście to pozycje, których redakcja nie zdołała odnaleźć w żadnym repozytorium naukowym ani bazie wydawniczej.

Wśród podejrzanych wpisów wymieniono między innymi tekst Predictive Analytics in Financial Risk przypisany R. Ghoshowi i rzekomo opublikowany w Harvard Business Review, a także pracę AI for Cyber Defense opisaną jako publikacja IBM Research. Obie pozycje brzmią wiarygodnie i tematycznie pasują do treści artykułu, co jest charakterystyczne dla tak zwanych halucynacji dużych modeli językowych, czyli generowania przez AI przekonująco wyglądających, ale nieistniejących odniesień.

Oczywiście pojedyncze błędy i literówki mogą zdarzyć się naturalnie, jednak tak duża skala błędów może być wytłumaczona jedynie napisaniem bibliografii przez algorytmy AI - ocenia Rzeczpospolita

Ironia tematu pracy

Szczególną uwagę zwraca temat samej publikacji. Praca, która miała teoretycznie opisywać zarządzanie ryzykiem związanym z wdrażaniem sztucznej inteligencji w organizacjach, sama padła ofiarą podstawowego ryzyka towarzyszącego korzystaniu z generatywnych modeli językowych bez weryfikacji wyników. Standardowa procedura recenzji naukowej powinna wychwycić fikcyjne cytowania, zanim tekst trafi do druku, ale w tym przypadku najwyraźniej tak się nie stało.

Druga afera w miesiąc

To już druga w krótkim czasie sprawa, w której pojawia się nazwisko Mróz-Gorgoń w kontekście podejrzeń o niekontrolowane użycie AI. Premier Donald Tusk powołał ją na stanowisko pełnomocniczki rządu ds. promocji marki Polski 29 lipca 2026 roku. Funkcję pełniła niecały miesiąc, bo już 21 sierpnia złożyła dymisję po ujawnieniu błędów w raporcie Polaków Portret Własny, przygotowanym za publiczne pieniądze. Sama przyznała wówczas, że przy tworzeniu dokumentu korzystała ze sztucznej inteligencji.

Raport, poza błędami merytorycznymi, zawierał także nienaturalną polszczyznę, niedokończone fragmenty zdań oraz puste lub wadliwe przypisy, czyli dokładnie ten sam typ usterek, który teraz wykryto w jej pracy naukowej sprzed afery rządowej. Powtarzalność wzorca błędów sugeruje, że problem nie ograniczał się do jednego dokumentu przygotowanego pod presją czasu w administracji publicznej, tylko mógł dotyczyć także wcześniejszej aktywności akademickiej.

Co dalej z publikacją

Na razie ani Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, ani żaden ze współautorów nie odnieśli się publicznie do ustaleń Rzeczpospolitej. Nie wiadomo, czy uczelnia planuje wszcząć postępowanie wyjaśniające w sprawie rzetelności naukowej, ani czy wydawca zamierza wycofać lub skorygować publikację. Praca ukazała się w Zeszytach Naukowych Politechniki Poznańskiej, co oznacza, że ewentualna korekta lub retrakcja leżałaby w gestii tego wydawnictwa.

Sprawa trafia na podatny grunt w dyskusji o standardach naukowych w Polsce, gdzie coraz częściej pojawiają się głosy o potrzebie jasnych zasad korzystania z generatywnej AI przy pisaniu prac akademickich i dokumentów rządowych. Przypadek Mróz-Gorgoń pokazuje, że fikcyjne cytowania generowane przez modele językowe mogą przenikać do oficjalnego obiegu naukowego bez wychwycenia przez recenzentów, jeśli nikt nie zweryfikuje bibliografii pozycja po pozycji.

Dla czytelników śledzących szerszy temat wiarygodności treści tworzonych z pomocą AI to kolejny przykład, że halucynacje modeli językowych, czyli generowanie przekonująco brzmiących, ale nieprawdziwych informacji, nie ograniczają się do prostych chatbotów, tylko mogą trafiać do dokumentów o dużym znaczeniu instytucjonalnym, od raportów rządowych po recenzowane publikacje naukowe.