Daripada 45 sitasi yang diperiksa GPTZero, hanya lima yang dikenal pasti merujuk kepada sumber sebenar dan relevan . Selebihnya terdiri daripada:
Secara keseluruhan, 89% bibliografi laporan itu ditandai sebagai bermasalah. Imbasan pengesanan AI GPTZero turut memberikan penilaian 56% “mixed”, yang menunjukkan dokumen itu berkemungkinan dijana atau banyak dibantu AI tanpa semakan manusia yang mencukupi .
Antara bahagian paling ketara dalam laporan itu ialah kajian kes yang mengaitkan beberapa organisasi besar dengan penggunaan AI ejen. GPTZero tidak menemui sumber yang boleh mengesahkan dakwaan berkenaan .
Laporan tersebut mendakwa UBS menggunakan AI ejen untuk menghasilkan pandangan pengurusan kekayaan yang diperibadikan. Namun, tiada sumber yang boleh disahkan ditemui bagi menyokong dakwaan itu .
NHS Greater Manchester pula dikatakan menggunakan AI untuk menyelaras perjalanan pesakit. GPTZero mendapati dakwaan berkenaan tidak disokong oleh dokumentasi sebenar yang boleh dikenal pasti .
Transport for London (TfL) disebut sebagai contoh penggunaan AI bagi mengoptimumkan pengalaman pelanggan secara masa nyata. Dakwaan ini juga tidak dapat disahkan melalui bahan rujukan yang diberikan .
Laporan itu turut menyatakan bahawa Swiss Federal Railways (SBB) menggunakan AI ejen untuk mengintegrasikan pelbagai titik interaksi pelanggan. Inisiatif seperti itu tidak dapat disahkan dalam sumber yang dirujuk .
Dalam kes-kes tersebut, sitasi yang digunakan dikatakan membawa kepada laporan yang tidak wujud, tajuk penerbitan sebenar yang telah diubah sehingga mengubah maksud asal, atau rujukan yang terlalu umum untuk diperiksa .
Kesimpulan GPTZero ialah kesilapan tersebut berkemungkinan berpunca daripada alat penyelidikan AI yang terlalu menurut arahan untuk mencari contoh penggunaan AI ejen dalam dunia sebenar .
Alat itu mungkin menghasilkan kajian kes dan sitasi yang kedengaran munasabah, tetapi sebenarnya tidak berasas. Kandungan berkenaan kemudiannya dipercayai telah melepasi proses semakan KPMG tanpa pembetulan yang sewajarnya .
Kes ini menunjukkan masalah utama dalam aliran kerja berasaskan AI: jawapan yang lancar dan meyakinkan tidak semestinya benar. Jika setiap dakwaan serta pautan asal tidak diperiksa oleh manusia, kesilapan kecil boleh berkembang menjadi laporan rasmi yang kelihatan berwibawa tetapi runtuh apabila disemak.
Insiden KPMG berlaku dalam pola yang lebih besar melibatkan kegagalan sitasi berkaitan AI dalam laporan perundingan dan dokumen profesional .
Bagi industri yang menjual kepercayaan, kepakaran dan ketepatan, implikasinya bukan sekadar kesilapan teknikal. Rujukan palsu boleh menjejaskan reputasi, menimbulkan persoalan tentang kawalan kualiti dan menarik perhatian pengawal selia.
Pengajaran daripada kes KPMG bukanlah bahawa syarikat perlu berhenti menggunakan AI. Sebaliknya, setiap dakwaan, angka dan sitasi yang dijana atau dibantu AI mesti dipadankan dengan dokumen sumber yang boleh disahkan sebelum diterbitkan. Dalam aliran kerja AI, bahagian “semak” perlu benar-benar dilakukan—dan tanggungjawab itu masih terletak pada manusia.