瑕疵「天臨七年」，今年畢業(yè)論文除了查重之外又多了一道關(guān)卡—— AIGC 檢測。

今年以來，國內(nèi)多所高校相繼發(fā)布通知，要求本科畢業(yè)論文須進行 AIGC 檢測，并對論文的 AIGC 率給出明確規(guī)定，把 檢測結(jié)果作為論文能否通過的指標(biāo)。

• 四川大學(xué)要求文科類畢業(yè)論文AI生成內(nèi)容占比不超過20%，理工醫(yī)科類不超過15%；

• 南京工業(yè)大學(xué)要求全校畢業(yè)論文均須進行檢測，標(biāo)準(zhǔn)由各學(xué)院自行制定；

• 廣西師范大學(xué)、河北工程大學(xué)、南京航空航天大學(xué)則規(guī)定AIGC比例不得高于40%。

圖片由 AI 生成

作為剛經(jīng)歷答辯的畢業(yè)生，那段時間可是和 AIGC 檢測周旋了許久。經(jīng)歷了「檢測—修改—再檢測—再改」的痛苦循環(huán)后，終于從 61.7% 降到 0%。

這個過程之所以這么讓人崩潰，是因為 AIGC 檢 測真的不 講武德：

有些明明是自己一個字一個字敲下的，也會被整段標(biāo)紅，判定為 AI 生成；在這一個平臺上測出的 10%，換個平臺又可能測出 100%；而哪怕是在同一個平臺，同一個段落這次測是 0%，下次可能就變成 100%。

這還不是最離譜的，有網(wǎng)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(dāng)前的 AIGC 檢測和它最初的目的是否已經(jīng)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么樣的影響？

在「降 AI」的過程中，為了降低那個數(shù)字，內(nèi)容好壞變成了次要的事。論文被改得七零八落、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(xué)生新的噩夢

上網(wǎng)一搜，發(fā)現(xiàn)一樣被 AIGC 檢測折磨的畢業(yè)生不在少數(shù)，大家都叫苦不迭。

有大學(xué)生純手搓的論文，上傳檢測后 AI 率竟高達(dá)80%。而同一篇文章，不同平臺查重結(jié)果竟能相差 30%。

為通過審核，學(xué)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(dá)，為了降重不惜降低論文質(zhì)量，諷刺拉滿。

國外也不遑多讓，23 歲的美國大學(xué)生 Burrel，在一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(rèn)為，這個指控既荒謬又可怕。

Burrel 稱這份模擬求職信的作業(yè)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(yè)。

不過全球知名查重公司 Turnitin 所提供的 AI 檢測結(jié)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一份長達(dá) 15 頁的 PDF 文件，里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(fù)了。

最終，她的成績被恢復(fù)了。但這次經(jīng)歷給 Burrel 留下了不小的陰影。

在那次被指控后，當(dāng) Burrel 再次提交作業(yè)時，她上傳了一段長達(dá) 93 分鐘的 YouTube 視頻，完整記錄了她的寫作全過程。

「我很害怕會因為一件自己沒做過的事而影響成績。」

Turnitin 尚未回應(yīng)這一報道，但其首席產(chǎn)品官 Annie Chechitelli 曾在 2023 年的一篇博客文章中指出，AI 檢測分?jǐn)?shù)不應(yīng)被用作判斷學(xué)生是否濫用 AI 的唯一決定性因素。

去年開始，美國已經(jīng)有一些高校學(xué)生在網(wǎng)上發(fā)起請愿，要求他們所在的大學(xué)停止使用類似的 AI 檢測工具，隨著 AI 工具的滲透，可以預(yù)見這樣的矛盾將在學(xué)生和老師之間愈發(fā)頻繁出現(xiàn)。

但實際上，現(xiàn)在大學(xué)生在論文和作業(yè)中使用 AI 的比例已經(jīng)非常高，但這未必是一種「作弊」。

圖片來自：小紅書@Darer

在就業(yè)市場都要求這些應(yīng)屆生要掌握 AI 技能的當(dāng)下，合理地使用 AI 反而應(yīng)該是大學(xué)教育里要給出引導(dǎo)，而非與 AI 徹底切割。

搞懂 AIGC 檢測的基本邏輯

AIGC 檢測結(jié)果為什么總像是隨機生成的？它的檢測邏輯究竟是什么？畢竟只有理解它的原理，才能在「降 AI」時對癥下藥。

傳統(tǒng)的論文查重主要是與已有文獻(xiàn)數(shù)據(jù)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(xiàn)重復(fù)了。

所以對于傳統(tǒng)「降重」，前人已經(jīng)摸索出一套有效的「打法」，比如改寫句子結(jié)構(gòu)、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(xiàn)的重復(fù)，就能過關(guān)。

但到了 「降 AI 」這里，這些已有的經(jīng)驗似乎都失靈了：

AIGC 檢測更像一個黑箱，標(biāo)準(zhǔn)不明。目前任何一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(tǒng)通常都會給出一個 AIGC 疑似值。

雖然說這只是「疑似度范圍」，系統(tǒng)也聲明「檢測結(jié)果與論文質(zhì)量無關(guān)」，但一旦超過某個數(shù)值，論文就會實打?qū)嵉夭煌ㄟ^啊，讓人有種無處申訴的無力感。

去年人大新聞學(xué)院副教授董晨宇也要在 AIGC 檢測中被迫「自證清白」：他的研究團隊的一篇耗時三年、基于真實案例撰寫的關(guān)于直播產(chǎn)業(yè)的研究論文，卻被某論文檢測平臺標(biāo)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么？

基于知網(wǎng)在 2023 和 2024 年發(fā)布的兩個專利，我們也可以總結(jié)目前知網(wǎng) AIGC 檢測的底層邏輯和流程：

第一階段：信息量差值檢測（基于 2023 年專利）

輸入文章，按學(xué)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

第二階段：多特征分析（基于 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

第三階段：最終判定

結(jié)合兩階段結(jié)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(biāo)準(zhǔn)可循。那依據(jù)這個標(biāo)準(zhǔn)，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「一鍵降 AI」工具（多為付費服務(wù)）

拿我的論文當(dāng)小白鼠，將幾段文字（人工撰寫+ Chat GPT 潤色共 972 字）丟進一個大學(xué)生常用的免費 AI 查重平臺「PaperYY」平臺進行 AIGC 檢測，檢測結(jié)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，并再次放入同一檢測平臺 PaperYY 上進行檢測。

同時，作為對照，將購買檢測平臺 PaperYY 上自帶的「降 AI」服務(wù)進行測試。

： 筆棧： https://biee.net/；

SpeedAI： https://speedai.fun/；

PaperYY： https://www.paperyy.com/

方法一：人工指令

分別喂給 GPT、DeepSeek 和 Grok 一段相同的「降 AI」指令：

但結(jié)果仿佛養(yǎng)蠱，三個 AI 各自一頓操作之后，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(fēng)格比較相似，語言較平實，但 DeepSeek 卻出現(xiàn)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(zhuǎn)、低角度構(gòu)圖、光源的超現(xiàn)實處理」等，但 DeepSeek 卻自行發(fā)明了「放射性構(gòu)圖」、「異色溫處理」、「鎢絲燈頻閃」等，并存在堆砌復(fù)雜詞匯的現(xiàn)象，使得與原文有較大偏離。

方法二：「一鍵降 AI」工具

我選取了兩款市面上專門的論文寫作與查重網(wǎng)站中的「降 AI」工具——「筆棧」和「SpeedAI」進行測試。

筆棧改寫后 AIGC 率飆升至91.5%，似乎已經(jīng)沒有什么好意外的了。

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：檢測平臺 PaperYY 上的付費降A(chǔ)I服務(wù)

在付了「降 AI」費之后，PaperYY「自己答題自己改卷」的測試結(jié)果倒不出意外的是 0%。

測試結(jié)果：初始文章 AIGC 檢測結(jié)果：61.7%

除了在 PaperYY 平臺的對照測試外，真正能較好完成「降 AI」任務(wù)的，竟只有 SpeedAI。

然而，這一結(jié)果并不能證明 SpeedAI 在「降 AI」方面表現(xiàn)出色，反而使整個測試顯得更加撲朔迷離。

于是，我們進一步選取了兩個極端案例——ChatGPT 改寫后被判定為 100% AIGC 的「文本一」與 SpeedAI 改寫后被判定為 0% 的「文本二」，讓 Grok 對其進行詳細(xì)的對照分析。

乍一看似乎有點道理，然而回到具體文本，我們會發(fā)現(xiàn) Grok 不過是照著已有結(jié)論套說辭，「錘子找釘子」罷了，實際上：

SpeedAI 生成的「文本二」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「文本一」中其實具有更多處以「我」作主語的所謂口語化表達(dá)。

但話說回來，如果論文中都是充滿「人味」的口語表達(dá)，而缺少專業(yè)理論詞匯，還能叫學(xué)術(shù)論文嗎？邏輯清晰、條理分明的表達(dá)方式，什么時候變成 AI 專屬了呢？

寫作本該是思考與表達(dá)，而非證明「我不是 AI」

筋疲力竭地「降 AI」之后，盡管我的論文順利通過了系統(tǒng)檢測，但很多地方也變成了我不認(rèn)識的樣子。

在這個過程中，最終的論文質(zhì)量似乎不再是衡量的標(biāo)準(zhǔn)，關(guān)鍵變成了如何向系統(tǒng)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(chuàng)新中的時間、精力和金錢。

更加可怕的是，對于學(xué)生而言，這種章法不明的「標(biāo)準(zhǔn)」可能會變成一個無形的框架，窄化我們的語言表達(dá)，甚至約束我們的思維。

當(dāng)我們不再專注于深入思考問題，而是不斷琢磨如何迎合這一「標(biāo)準(zhǔn)」，就會逐漸失去寫作應(yīng)有的創(chuàng)造力、想象力和自我表達(dá)的功能。

對此，人大副教授董晨宇表示：

「AI 其實在倒逼學(xué)術(shù)生產(chǎn)進行重新布局，適應(yīng)這種布局，需要進行非常整體性的調(diào)整，但在這一切之前，應(yīng)激式的防火防盜防 AI 一定是我們最開始的反應(yīng)。但AI 不是現(xiàn)代人的旁門左道，而是現(xiàn)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(tǒng)判定的一個數(shù)值，而是其中凝結(jié)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(yīng)在理解它、駕馭它之后，繼續(xù)追求屬于人的表達(dá)上限。

*封面由 AI 生成

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