論文AI檢測,正在逼瘋這屆大學生
瑕疵“天臨柒年”，今年畢業論文除了查重之外又多了壹道關卡—— AIGC 檢測。
今年以來，國內多所高校相繼發布通知，要求本科畢業論文須進行 AIGC 檢測，並對論文的 AIGC 率給出明確規定，把檢測結果作為論文能否通過的指標。
肆川大學要求文科類畢業論文AI生成內容占比不超過20%，理工醫科類不超過15%；
南京工業大學要求全校畢業論文均須進行檢測，標准由各學院自行制定；
廣西師范大學、河北工程大學、南京航空航天大學則規定AIGC比例不得高於40%。
圖片由 AI 生成作為剛經歷答辯的畢業生，那段時間可是和 AIGC 檢測周旋了許久。經歷了“檢測—修改—再檢測—再改”的痛苦循環後，終於從 61.7% 降到 0%。
這個過程之所以這麼讓人崩潰，是因為 AIGC 檢測真的不講武德：
有些明明是自己壹個字壹個字敲下的，也會被整段標紅，判定為 AI 生成；在這壹個平台上測出的 10%，換個平台又可能測出 100%；而哪怕是在同壹個平台，同壹個段落這次測是 0%，下次可能就變成 100%。
這還不是最離譜的，有網友把朱自清的散文《荷塘月色》扔給多款高校論文 AI檢測工具，居然被判定為“62.88%由 AI 生成”。
這不禁讓我深深懷疑，當前的 AIGC 檢測和它最初的目的是否已經偏離？從更大的層面來講，它會對我們的寫作和思考方式造成怎麼樣的影響？
在“降 AI”的過程中，為了降低那個數字，內容好壞變成了次要的事。論文被改得柒零八落、面目全非只為了證明“我不是 AI”。與此同時，我還額外支付了不少 AIGC 檢測費用。
證明自己沒用 AI，成為學生新的噩夢
上網壹搜，發現壹樣被 AIGC 檢測折磨的畢業生不在少數，大家都叫苦不迭。
有大學生純手搓的論文，上傳檢測後 AI 率竟高達80%。而同壹篇文章，不同平台查重結果竟能相差 30%。
為通過審核，學生被迫故意制造瑕疵，比如刪減邏輯連接詞、刻意制造語病錯別字、口語化表達，為了降重不惜降低論文質量，諷刺拉滿。
國外也不遑多讓，23 歲的美國大學生 Burrel，在壹門寫作必修課的期末測試中得了 0 分，教授給出的理由，是懷疑她這篇作文是由 AI 代筆的。
“我的心跳都快停了。” Burrel 認為，這個指控既荒謬又可怕。
Burrel 稱這份模擬求職信的作業完全沒依賴 AI ，她給《紐約時報》展示了 Google 文檔的編輯歷史記錄，她表示花了整整兩天時間來起草和修改這份作業。
不過全球知名查重公司 Turnitin 所提供的 AI 檢測結果顯示，這篇文章有 AI 寫作的痕跡。
為了證明自己的清白，Burrel 向英語系主任提交了壹份長達 15 頁的 PDF 文件，裡面包含了她寫作過程中所有帶時間戳的屏幕截圖和筆記。最終，她的成績被恢復了。
最終，她的成績被恢復了。但這次經歷給 Burrel 留下了不小的陰影。
在那次被指控後，當 Burrel 再次提交作業時，她上傳了壹段長達 93 分鍾的 YouTube 視頻，完整記錄了她的寫作全過程。
“我很害怕會因為壹件自己沒做過的事而影響成績。”
Turnitin 尚未回應這壹報道，但其首席產品官 Annie Chechitelli 曾在 2023 年的壹篇博客文章中指出，AI 檢測分數不應被用作判斷學生是否濫用 AI 的唯壹決定性因素。
去年開始，美國已經有壹些高校學生在網上發起請願，要求他們所在的大學停止使用類似的 AI 檢測工具，隨著 AI 工具的滲透，可以預見這樣的矛盾將在學生和老師之間愈發頻繁出現。
但實際上，現在大學生在論文和作業中使用 AI 的比例已經非常高，但這未必是壹種“作弊”。
圖片來自：小紅書@Darer
在就業市場都要求這些應屆生要掌握 AI 技能的當下，合理地使用 AI 反而應該是大學教育裡要給出引導，而非與 AI 徹底切割。
搞懂 AIGC 檢測的基本邏輯
AIGC 檢測結果為什麼總像是隨機生成的？它的檢測邏輯究竟是什麼？畢竟只有理解它的原理，才能在“降 AI”時對症下藥。
傳統的論文查重主要是與已有文獻數據庫進行比對，查重報告會明確告訴你是哪些段落和哪篇文獻重復了。
所以對於傳統“降重”，前人已經摸索出壹套有效的“打法”，比如改寫句子結構、同義詞替換、翻譯成小語種再翻譯回中文……總之，只要能避開與已存在文獻的重復，就能過關。
但到了 “降 AI ”這裡，這些已有的經驗似乎都失靈了：
AIGC 檢測更像壹個黑箱，標准不明。目前任何壹種檢測手段都無法保證 100% 判定哪個是 AI 寫的，哪個是人類寫的。因此，檢測系統通常都會給出壹個 AIGC 疑似值。
雖然說這只是“疑似度范圍”，系統也聲明“檢測結果與論文質量無關”，但壹旦超過某個數值，論文就會實打實地不通過啊，讓人有種無處申訴的無力感。
去年人大新聞學院副教授董晨宇也要在 AIGC 檢測中被迫“自證清白”：他的研究團隊的壹篇耗時叁年、基於真實案例撰寫的關於直播產業的研究論文，卻被某論文檢測平台標注為“高度疑似AI生成”。
：https://www.bilibili.com/video/BV1WK7fzNEa5/?spm\_id\_from=333.337.search-card.all.click&vd\_source=2304bb3a0ff80390775707914f5ee0ed
所以，AIGC 檢測真的就是“黑箱”嗎？它的基本邏輯究竟是什麼？
基於知網在 2023 和 2024 年發布的兩個專利，我們也可以總結目前知網 AIGC 檢測的底層邏輯和流程：
第壹階段：信息量差值檢測（基於 2023 年專利）
輸入文章，按學科分類
用大語言模型改寫文章，計算原文與改寫版的信息量
差值差值小 → 可能 AI 生成；差值大 → 可能人類寫作
第贰階段：多特征分析（基於 2024 年專利）
使用文本分類模型計算 AI 生成概率
分析邏輯偏離度、詞匯擴散度、句子長度、字詞分布等特征
綜合多個特征判斷 AI 生成可能性
第叁階段：最終判定
結合兩階段結果
兩階段均指向 AI → 判定 AI 生成
否則 → 判定人類寫作
既然如此，似乎有標准可循。那依據這個標准，讓 AI 擬人化改寫文章，以此增加“人味”、降 “AI 味”，豈不是可以用魔法打敗魔法？
用 AI 降 AI ？真的有用嗎？
我試過市面上流傳的兩類 “用 AI 降 AI”的方法：
輸入 prompt，讓大模型對原文本進行改寫
使用專門的“壹鍵降 AI”工具（多為付費服務）
拿我的論文當小白鼠，將幾段文字（人工撰寫+ Chat GPT 潤色共 972 字）丟進壹個大學生常用的免費 AI 查重平台“PaperYY”平台進行 AIGC 檢測，檢測結果 AIGC 疑似率為 61.7%。
接下來依次使用下面表格中的幾種“用 AI 降 AI”的方法分別改寫這段文本，並再次放入同壹檢測平台 PaperYY 上進行檢測。
同時，作為對照，將購買檢測平台 PaperYY 上自帶的“降 AI”服務進行測試。
：筆棧：https://biee.net/；
SpeedAI：https://speedai.fun/；
PaperYY：https://www.paperyy.com/
方法壹：人工指令
分別喂給 GPT、DeepSeek 和 Grok 壹段相同的“降 AI”指令：
但結果仿佛養蠱，叁個 AI 各自壹頓操作之後，AIGC 率全都成功從61.7% 升到100%……
不過，接收同樣的 prompt，GPT 和 Grok 改寫的文本風格比較相似，語言較平實，但 DeepSeek 卻出現了明顯的“AI 幻覺”，開始變得不像人話……
如原文在描寫攝影技法的時候，僅僅提到“色彩反轉、低角度構圖、光源的超現實處理”等，但 DeepSeek 卻自行發明了“放射性構圖”、“異色溫處理”、“鎢絲燈頻閃”等，並存在堆砌復雜詞匯的現象，使得與原文有較大偏離。
方法贰：“壹鍵降 AI”工具
我選取了兩款市面上專門的論文寫作與查重網站中的“降 AI”工具——“筆棧”和“SpeedAI”進行測試。
筆棧改寫後 AIGC 率飆升至91.5%，似乎已經沒有什麼好意外的了。
但神奇的是，SpeedAI 的改寫文本居然測出了 0%，反倒令人大跌眼鏡。
對照測試：檢測平台 PaperYY 上的付費降AI服務
在付了“降 AI”費之後，PaperYY“自己答題自己改卷”的測試結果倒不出意外的是 0%。
測試結果：初始文章 AIGC 檢測結果：61.7%
除了在 PaperYY 平台的對照測試外，真正能較好完成“降 AI”任務的，竟只有 SpeedAI。
然而，這壹結果並不能證明 SpeedAI 在“降 AI”方面表現出色，反而使整個測試顯得更加撲朔迷離。
於是，我們進壹步選取了兩個極端案例——ChatGPT 改寫後被判定為 100% AIGC 的“文本壹”與 SpeedAI 改寫後被判定為 0% 的“文本贰”，讓 Grok 對其進行詳細的對照分析。
乍壹看似乎有點道理，然而回到具體文本，我們會發現 Grok 不過是照著已有結論套說辭，“錘子找釘子”罷了，實際上：
SpeedAI 生成的“文本贰”中同樣使用了很多抽象的理論詞匯如“社會象征”“敘事裝置”等；
ChatGPT 生成的“文本壹”中其實具有更多處以“我”作主語的所謂口語化表達。
但話說回來，如果論文中都是充滿“人味”的口語表達，而缺少專業理論詞匯，還能叫學術論文嗎？邏輯清晰、條理分明的表達方式，什麼時候變成 AI 專屬了呢？
寫作本該是思考與表達，而非證明“我不是 AI”
筋疲力竭地“降 AI”之後，盡管我的論文順利通過了系統檢測，但很多地方也變成了我不認識的樣子。
在這個過程中，最終的論文質量似乎不再是衡量的標准，關鍵變成了如何向系統證明我不是用 AI 寫的。
這種本末倒置的操作消耗了我很多本該投入在論文思考、打磨和創新中的時間、精力和金錢。
更加可怕的是，對於學生而言，這種章法不明的“標准”可能會變成壹個無形的框架，窄化我們的語言表達，甚至約束我們的思維。
當我們不再專注於深入思考問題，而是不斷琢磨如何迎合這壹“標准”，就會逐漸失去寫作應有的創造力、想象力和自我表達的功能。
對此，人大副教授董晨宇表示：
“AI 其實在倒逼學術生產進行重新布局，適應這種布局，需要進行非常整體性的調整，但在這壹切之前，應激式的防火防盜防 AI 壹定是我們最開始的反應。但 AI 不是現代人的旁門左道，而是現代人的生存之道。AI 提高了底線，但是人仍然決定的是上限。”
所以，真正決定論文價值的，不該是系統判定的壹個數值，而是其中凝結的思考深度與寫作誠意。
盡管 AI 提高了寫作的底線，但人類不必與工具對抗，而應在理解它、駕馭它之後，繼續追求屬於人的表達上限。
*封面由 AI 生成
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
今年以來，國內多所高校相繼發布通知，要求本科畢業論文須進行 AIGC 檢測，並對論文的 AIGC 率給出明確規定，把檢測結果作為論文能否通過的指標。
肆川大學要求文科類畢業論文AI生成內容占比不超過20%，理工醫科類不超過15%；
南京工業大學要求全校畢業論文均須進行檢測，標准由各學院自行制定；
廣西師范大學、河北工程大學、南京航空航天大學則規定AIGC比例不得高於40%。
圖片由 AI 生成作為剛經歷答辯的畢業生，那段時間可是和 AIGC 檢測周旋了許久。經歷了“檢測—修改—再檢測—再改”的痛苦循環後，終於從 61.7% 降到 0%。
這個過程之所以這麼讓人崩潰，是因為 AIGC 檢測真的不講武德：
有些明明是自己壹個字壹個字敲下的，也會被整段標紅，判定為 AI 生成；在這壹個平台上測出的 10%，換個平台又可能測出 100%；而哪怕是在同壹個平台，同壹個段落這次測是 0%，下次可能就變成 100%。
這還不是最離譜的，有網友把朱自清的散文《荷塘月色》扔給多款高校論文 AI檢測工具，居然被判定為“62.88%由 AI 生成”。
這不禁讓我深深懷疑，當前的 AIGC 檢測和它最初的目的是否已經偏離？從更大的層面來講，它會對我們的寫作和思考方式造成怎麼樣的影響？
在“降 AI”的過程中，為了降低那個數字，內容好壞變成了次要的事。論文被改得柒零八落、面目全非只為了證明“我不是 AI”。與此同時，我還額外支付了不少 AIGC 檢測費用。
證明自己沒用 AI，成為學生新的噩夢
上網壹搜，發現壹樣被 AIGC 檢測折磨的畢業生不在少數，大家都叫苦不迭。
有大學生純手搓的論文，上傳檢測後 AI 率竟高達80%。而同壹篇文章，不同平台查重結果竟能相差 30%。
為通過審核，學生被迫故意制造瑕疵，比如刪減邏輯連接詞、刻意制造語病錯別字、口語化表達，為了降重不惜降低論文質量，諷刺拉滿。
國外也不遑多讓，23 歲的美國大學生 Burrel，在壹門寫作必修課的期末測試中得了 0 分，教授給出的理由，是懷疑她這篇作文是由 AI 代筆的。
“我的心跳都快停了。” Burrel 認為，這個指控既荒謬又可怕。
Burrel 稱這份模擬求職信的作業完全沒依賴 AI ，她給《紐約時報》展示了 Google 文檔的編輯歷史記錄，她表示花了整整兩天時間來起草和修改這份作業。
不過全球知名查重公司 Turnitin 所提供的 AI 檢測結果顯示，這篇文章有 AI 寫作的痕跡。
為了證明自己的清白，Burrel 向英語系主任提交了壹份長達 15 頁的 PDF 文件，裡面包含了她寫作過程中所有帶時間戳的屏幕截圖和筆記。最終，她的成績被恢復了。
最終，她的成績被恢復了。但這次經歷給 Burrel 留下了不小的陰影。
在那次被指控後，當 Burrel 再次提交作業時，她上傳了壹段長達 93 分鍾的 YouTube 視頻，完整記錄了她的寫作全過程。
“我很害怕會因為壹件自己沒做過的事而影響成績。”
Turnitin 尚未回應這壹報道，但其首席產品官 Annie Chechitelli 曾在 2023 年的壹篇博客文章中指出，AI 檢測分數不應被用作判斷學生是否濫用 AI 的唯壹決定性因素。
去年開始，美國已經有壹些高校學生在網上發起請願，要求他們所在的大學停止使用類似的 AI 檢測工具，隨著 AI 工具的滲透，可以預見這樣的矛盾將在學生和老師之間愈發頻繁出現。
但實際上，現在大學生在論文和作業中使用 AI 的比例已經非常高，但這未必是壹種“作弊”。
圖片來自：小紅書@Darer
在就業市場都要求這些應屆生要掌握 AI 技能的當下，合理地使用 AI 反而應該是大學教育裡要給出引導，而非與 AI 徹底切割。
搞懂 AIGC 檢測的基本邏輯
AIGC 檢測結果為什麼總像是隨機生成的？它的檢測邏輯究竟是什麼？畢竟只有理解它的原理，才能在“降 AI”時對症下藥。
傳統的論文查重主要是與已有文獻數據庫進行比對，查重報告會明確告訴你是哪些段落和哪篇文獻重復了。
所以對於傳統“降重”，前人已經摸索出壹套有效的“打法”，比如改寫句子結構、同義詞替換、翻譯成小語種再翻譯回中文……總之，只要能避開與已存在文獻的重復，就能過關。
但到了 “降 AI ”這裡，這些已有的經驗似乎都失靈了：
AIGC 檢測更像壹個黑箱，標准不明。目前任何壹種檢測手段都無法保證 100% 判定哪個是 AI 寫的，哪個是人類寫的。因此，檢測系統通常都會給出壹個 AIGC 疑似值。
雖然說這只是“疑似度范圍”，系統也聲明“檢測結果與論文質量無關”，但壹旦超過某個數值，論文就會實打實地不通過啊，讓人有種無處申訴的無力感。
去年人大新聞學院副教授董晨宇也要在 AIGC 檢測中被迫“自證清白”：他的研究團隊的壹篇耗時叁年、基於真實案例撰寫的關於直播產業的研究論文，卻被某論文檢測平台標注為“高度疑似AI生成”。
：https://www.bilibili.com/video/BV1WK7fzNEa5/?spm\_id\_from=333.337.search-card.all.click&vd\_source=2304bb3a0ff80390775707914f5ee0ed
所以，AIGC 檢測真的就是“黑箱”嗎？它的基本邏輯究竟是什麼？
基於知網在 2023 和 2024 年發布的兩個專利，我們也可以總結目前知網 AIGC 檢測的底層邏輯和流程：
第壹階段：信息量差值檢測（基於 2023 年專利）
輸入文章，按學科分類
用大語言模型改寫文章，計算原文與改寫版的信息量
差值差值小 → 可能 AI 生成；差值大 → 可能人類寫作
第贰階段：多特征分析（基於 2024 年專利）
使用文本分類模型計算 AI 生成概率
分析邏輯偏離度、詞匯擴散度、句子長度、字詞分布等特征
綜合多個特征判斷 AI 生成可能性
第叁階段：最終判定
結合兩階段結果
兩階段均指向 AI → 判定 AI 生成
否則 → 判定人類寫作
既然如此，似乎有標准可循。那依據這個標准，讓 AI 擬人化改寫文章，以此增加“人味”、降 “AI 味”，豈不是可以用魔法打敗魔法？
用 AI 降 AI ？真的有用嗎？
我試過市面上流傳的兩類 “用 AI 降 AI”的方法：
輸入 prompt，讓大模型對原文本進行改寫
使用專門的“壹鍵降 AI”工具（多為付費服務）
拿我的論文當小白鼠，將幾段文字（人工撰寫+ Chat GPT 潤色共 972 字）丟進壹個大學生常用的免費 AI 查重平台“PaperYY”平台進行 AIGC 檢測，檢測結果 AIGC 疑似率為 61.7%。
接下來依次使用下面表格中的幾種“用 AI 降 AI”的方法分別改寫這段文本，並再次放入同壹檢測平台 PaperYY 上進行檢測。
同時，作為對照，將購買檢測平台 PaperYY 上自帶的“降 AI”服務進行測試。
：筆棧：https://biee.net/；
SpeedAI：https://speedai.fun/；
PaperYY：https://www.paperyy.com/
方法壹：人工指令
分別喂給 GPT、DeepSeek 和 Grok 壹段相同的“降 AI”指令：
但結果仿佛養蠱，叁個 AI 各自壹頓操作之後，AIGC 率全都成功從61.7% 升到100%……
不過，接收同樣的 prompt，GPT 和 Grok 改寫的文本風格比較相似，語言較平實，但 DeepSeek 卻出現了明顯的“AI 幻覺”，開始變得不像人話……
如原文在描寫攝影技法的時候，僅僅提到“色彩反轉、低角度構圖、光源的超現實處理”等，但 DeepSeek 卻自行發明了“放射性構圖”、“異色溫處理”、“鎢絲燈頻閃”等，並存在堆砌復雜詞匯的現象，使得與原文有較大偏離。
方法贰：“壹鍵降 AI”工具
我選取了兩款市面上專門的論文寫作與查重網站中的“降 AI”工具——“筆棧”和“SpeedAI”進行測試。
筆棧改寫後 AIGC 率飆升至91.5%，似乎已經沒有什麼好意外的了。
但神奇的是，SpeedAI 的改寫文本居然測出了 0%，反倒令人大跌眼鏡。
對照測試：檢測平台 PaperYY 上的付費降AI服務
在付了“降 AI”費之後，PaperYY“自己答題自己改卷”的測試結果倒不出意外的是 0%。
測試結果：初始文章 AIGC 檢測結果：61.7%
除了在 PaperYY 平台的對照測試外，真正能較好完成“降 AI”任務的，竟只有 SpeedAI。
然而，這壹結果並不能證明 SpeedAI 在“降 AI”方面表現出色，反而使整個測試顯得更加撲朔迷離。
於是，我們進壹步選取了兩個極端案例——ChatGPT 改寫後被判定為 100% AIGC 的“文本壹”與 SpeedAI 改寫後被判定為 0% 的“文本贰”，讓 Grok 對其進行詳細的對照分析。
乍壹看似乎有點道理，然而回到具體文本，我們會發現 Grok 不過是照著已有結論套說辭，“錘子找釘子”罷了，實際上：
SpeedAI 生成的“文本贰”中同樣使用了很多抽象的理論詞匯如“社會象征”“敘事裝置”等；
ChatGPT 生成的“文本壹”中其實具有更多處以“我”作主語的所謂口語化表達。
但話說回來，如果論文中都是充滿“人味”的口語表達，而缺少專業理論詞匯，還能叫學術論文嗎？邏輯清晰、條理分明的表達方式，什麼時候變成 AI 專屬了呢？
寫作本該是思考與表達，而非證明“我不是 AI”
筋疲力竭地“降 AI”之後，盡管我的論文順利通過了系統檢測，但很多地方也變成了我不認識的樣子。
在這個過程中，最終的論文質量似乎不再是衡量的標准，關鍵變成了如何向系統證明我不是用 AI 寫的。
這種本末倒置的操作消耗了我很多本該投入在論文思考、打磨和創新中的時間、精力和金錢。
更加可怕的是，對於學生而言，這種章法不明的“標准”可能會變成壹個無形的框架，窄化我們的語言表達，甚至約束我們的思維。
當我們不再專注於深入思考問題，而是不斷琢磨如何迎合這壹“標准”，就會逐漸失去寫作應有的創造力、想象力和自我表達的功能。
對此，人大副教授董晨宇表示：
“AI 其實在倒逼學術生產進行重新布局，適應這種布局，需要進行非常整體性的調整，但在這壹切之前，應激式的防火防盜防 AI 壹定是我們最開始的反應。但 AI 不是現代人的旁門左道，而是現代人的生存之道。AI 提高了底線，但是人仍然決定的是上限。”
所以，真正決定論文價值的，不該是系統判定的壹個數值，而是其中凝結的思考深度與寫作誠意。
盡管 AI 提高了寫作的底線，但人類不必與工具對抗，而應在理解它、駕馭它之後，繼續追求屬於人的表達上限。
*封面由 AI 生成
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