除了查重率，还多了“AI率”——

当毕业论文变成“文字闯关游戏”

 

“没想到，我才是‘人机’。”

看着70%的人工智能生成内容检测率（以下简称AI率），以及电脑屏幕上满面飘红的检测页面，某高校研三学生周星（化名）又气又笑：“我一个字一个字打出来的论文，却被检测成人工智能（AI）写的。”

在社交媒体上，跟周星一样“喊冤”者还大有人在。“百分百手写的摘要，一查AI率是99%”“AI写的没测出来，自己写的却被标红了”“让AI测AI率，再用AI降，太可笑了”……

又到一年毕业季，今年除了查重率外，AI率作为毕业生们需要跨过的另一道槛，不仅拦住了不少硕博士研究生，还有部分学校对本科毕业论文也提出了AI率的要求。未通过检测者不仅面临二次检测、推迟答辩，甚至还存在延毕的风险。

在毕业生们面对“新形势”不知所措的同时，某些不良商家也察觉到了“商机”。一条“检测—降低—再检测”的灰色产业链正在暗处滋生，这其中的每个环节都反复“收割”着毕业生的钱包和情绪——付费检测、付费降AI率。毕业生们在面对论文内容泄露风险的同时，也难逃“文财两空”的结局。

然而，AI检测有必要吗？其背后的原理是否靠谱儿？在AI时代，高校人才培养与考核方式又该如何调整……AI率的争议背后，我们还有更多问题需要追问。

我是人，还是AI？

发现自己AI率不合格后，周星花了四五天时间，终于把AI率从70%降到32%。

周星所在学校有明文规定，如果毕业论文的AI率在40%以上，毕业生不得进入答辩环节。他费了好大劲儿，才勉强达到这一要求。

在当下的高校中，如周星这样连过盲审、查重等数道关卡后，却在论文AI率处被“亮红灯”的学生并不在少数。不过，虽然结果相似，但导致这一结果的原因却有很多：“为什么致谢都会被检测出AI生成内容，难道世界上还有另一个我？”“我手写、手改的内容被标红了，经AI润色的内容却没有被标红，难道我才是AI？”“知网测出的AI率是9%，维普测出的是13%，学校给出的结果却是34%，我到底该信谁？”……

随着AI技术在教育领域的应用日渐普及和深入，为避免学生对AI的过分依赖，防范学术不端行为，不少高校开始对AI工具介入学术的尺度进行干预，将AI率纳入毕业论文审核体系便是其中之一。

2024年11月，复旦大学教务处发文，对学生使用AI工具提出细化要求和惩处措施，这成为国内首个“AI禁令”。

除复旦大学外，北京师范大学也要求学生在使用生成式AI完成作业时，必须对相关内容进行标注，同时AI直接生成的内容不能超过全文的20%。天津科技大学、江苏大学、南京财经大学等高校也规定，如果本科生毕业论文的AI率超过40%，其所在学院将向学生发出警示，要求学生自查自纠，毕业论文经修改后，再由学院统一在相关平台检测通道进行复检。四川大学要求文科的论文AI率必须低于20%，理工科和医科的AI率更是要低于15%。

此外，还有部分高校虽然没有明确AI率的具体数值，但出台了相关的政策要求。比如，中国传媒大学便要求学生明确毕业论文中是否使用了生成式AI，以及具体的使用情况。

至于学生使用哪个平台检测AI率，不同学校也有不同规定。

据介绍，当前市面上常见的AI检测平台包括知网、万方、维普、PaperPass、PaperYY等。这其中，知网和万方的AI检测价格为每千字两元；维普以篇计算，通常为每篇30元；PaperPass和PaperYY则有免费版和收费版的区别。

“不同平台，其检测结果并不相同。同一篇论文，我在知网的检测结果只有2.4%，但用PaperYY的检测结果却将近60%。”国内某高校大四学生小艾告诉《中国科学报》，由于不能确定学校使用的检测平台，为保险起见，她只能在不同渠道反复检测，无形中耗费了大量精力和财力。

除学生外，“受害者联盟”中还有不少老师，中国人民大学新闻学院副教授董晨宇便是其中之一。

在一篇网络贴文中，董晨宇说自己即将发表的一篇论文在PaperPass检测的AI率竟高达82.54%。“最可笑的是，里面大部分高度疑似AI生成内容的部分，是我们在讲田野故事。”

更多的问题则出现在老师修改学生论文的过程中。

“我在修改学生论文时，发现错别字和不通顺的地方很多。我很生气，打回去了想要发火，他们却说是故意这样写的，就是为了通过AI查重”“我帮学生修改的学术化语言，全部被标注成AI”……在一篇吐槽AI论文检测的帖子下，不少老师纷纷现身，大吐苦水。

“算法黑箱”下的误伤

在和AI斗智斗勇的过程里，周星总结了一套降低AI率的“秘籍”。

“首先是删除论文中逻辑性强的内容，包括首先、其次、最后、因此、然后、一方面、另一方面等，再删掉总结性词汇，比如以上、综上、总的来说等，最后还要把短句尽量合并成长句，让文章整体的表达更加口语化。”他说。

事实上，目前社交媒体中已有不少关于降低AI率的经验分享。在这些“经验”中，有人被迫删减内容，有人反复修改，有人故意往“笨”里写，有人甚至调侃是不是“火星文”就能避免误判……

“总之，就是改得既不像人话，也不像AI。”小艾叹了口气。

“论文AI检测本质上是在技术尚未成熟时，一场略显仓促的‘学术安检’尝试。”在接受《中国科学报》采访时，复旦大学生命科学学院教授赵斌直言，这种高度依赖“算法黑箱”的判断依据，本身就不够科学、严谨，极易带来大量“误伤”。

对此，中国科学院自动化研究所副研究员吴凌翔也表示：“现在的一些AI检测器是由AI数据和真实数据训练出的二分类模型。其判断内容是否由AI生成的方式，就是将大量AI生成的文本与人类创作的文本‘喂’给同一个模型，使其不断训练、迭代和优化。”

“如果论文的语言风格过于规整或模板化，缺乏跳跃性思维或非典型结构，或者语言表达过于中性、缺乏个性，句式结构趋同，爱用某些高频词等，都很容易被判定为AI生成。”吴凌翔告诉《中国科学报》。

不过如此一来，一个悖论随即产生——AI生成内容的基本逻辑是基于人类创作的文本，模仿人类思考模式，其对逻辑性、规范性的要求与学术写作的标准高度契合。从这个角度看，越是规范、严谨、逻辑化的学术表达，越容易被“误伤”。

因此，AI率对论文“一票否决”的方式并不靠谱儿。正如有学者所言，该方式成立的一个基本前提，是人类创作的文本与AI生成的内容存在一定差异。然而，随着AI技术的持续进步，这种差异正在快速缩小，甚至趋近于无。在此背景下，这种“宁可错杀一千，不能放过一个”的“围剿”，只会让学术写作异化成“文字闯关游戏”。

“AI在学习和模仿人类，人类却在努力不被AI定义为‘AI’。”周星摇了摇头，这就像左脚踩右脚，“那学术训练的价值何在？”

学术诚信，还是学术生意？

被拦在AI率门槛之外的人群中，还有少部分人没有周星幸运。

“在我的论文里，很多专业表述被标红了，这些内容是不能轻易改动的。然而，仅仅通过调整句式又不能把AI率降到要求范围内。”大四学生陈夕（化名）所在的学校要求，毕业生的论文在维普系统中检测的AI率必须低于30%，否则便不能答辩，如果两次均未达标就会延毕。

陈夕已经“浪费”一次机会了。

一筹莫展之际，陈夕收到了一条私信：“降AI，降重，纯人工手动，不会改变原文结构，不会曲解原文意思，全程保密，包售后，通过为止！”

尽管有朋友劝阻，但陈夕还是抱着“病急乱投医”的心态，将论文交给了对方。在缴纳近百元的费用后，她得到了一份让人啼笑皆非的结果。“很多表述完全变成了流水账，简直不像是一篇学术论文。”她告诉《中国科学报》，为了逃过AI的“法眼”，论文中的某些句子后面甚至加了不少“哦”“呢”等语气词。

感觉受骗的她想找对方理论，却发现自己早已被拉黑。

无奈之下，陈夕决定“用魔法打败魔法”，用AI工具降AI率。她学着网上的指令，“将整段文字通俗化，重新组织语言，替换形容词，不改变原文意思，确保思路清晰且内容递进，使用简单、直接的表达，不用语气词，保留学术性，减少AI痕迹，降低查重率”，先将论文交给人工智能软件“豆包”，再一点点手动调整，终于在截止日期的下午通过了AI检测。

在此过程中，陈夕内心一直充满着焦虑。虽然目前并非所有学校都采用AI检测，这种焦虑情绪却已经在高校学生中大范围蔓延。

“如果算法无法精准区分‘合理引用’与‘机械拼凑’，学生就很可能被迫陷入‘防查焦虑’，为规避所谓‘AI风险特征’而反复修改文字表述，甚至不惜以付费方式‘洗稿’，这俨然成为了一种内耗。”赵斌告诉记者，而这种检测标准的单一化，会让学生过度关注“是否AI生成”，而无暇打磨论文的思想深度，甚至会消解写作的创造性，“最终只会培养出一群‘学术化妆师’，真正的学术训练反而被边缘化”。

除此之外，这份焦虑也喂养出一个新职业——“降手”，即那些收费帮助毕业生降低论文AI率，并进一步兜售焦虑情绪的人。由此，一条“检测—降低—再检测”的产业链正在暗处滋生。

记者在调查中发现，“降手”的水平参差不齐，其降低论文AI率的方式大多是调整句式、词语等。也正因如此，对“降手”的学历和专业背景并没有过多限制，其收费模式则主要看被标红、需要修改的字符数量，通常为“1000字10元”。此外，一些查重和AI检测平台也纷纷推出“降AI率”套餐，用户付费检测后，还可以付费降AI率，主打“一条龙服务”。

“现阶段，过分依赖AI检测的行为，更像是为了行政管理‘便捷’而实施的形式主义，其负面影响大于实际收益。”赵斌严肃地说。

杜绝“AI时代的摆烂”

面对迅猛发展的AI技术对于教育领域的冲击，出现“防火、防盗、防AI”的应激反应似乎在所难免。然而，要想用一套确定性方案完全消除AI的负面影响，则无异于技术迷信。

“从本质上说，AI应当是辅助人类思考的工具。我一直鼓励学生在AI的帮助下完成思考和写作。”赵斌告诉《中国科学报》，如果直接复制生成内容、跳过理解和转化的环节，对AI生成的内容不加消化、不做思考，只做“信息的出纳”，那无疑是“AI时代的摆烂”。

反之，如果学生能吸收AI提供的观点、信息或初步框架，再经过自身理解、批判和转化，将其融入自身的知识体系和思考脉络中，才是真正的高效科研。“AI能提供新的视角，播下思考的种子，实质性提高创新效率，加深表达深度，这是一种基于人机互补的认知升级。”赵斌说。

因此，摆烂和高效科研之间有着明确边界——前者是滥用AI导致的思维惰性；后者则是善用AI激发更活跃、更深入的思考。“在整个过程中，人依然是主导，AI只是增强手段。”赵斌举例称，比如同样用AI生成文献综述，“摆烂者”直接粘贴；研究者则会标注“该观点的局限”并补充实证数据。“这些‘人类专属’的思考批注就是最鲜明的边界标识。”

因此，对AI率的监督滥用问题，赵斌认为不必过度焦虑，更不能本末倒置。“学术评价的基石始终是内容的真实性、方法的严谨性、结论的可靠性和创新性。文字表达只是最后一步。”他强调，通过老师指导、写作工作坊等人文手段帮学生建立扎实的学术规范意识，这才是治本之策。而仅靠AI堆砌的“学术速食”自然会在严谨的学术质检中现形。

正是有了上述认识，在日常的教学实践中，赵斌格外注重5种“AI时代生存力”的培养——提出问题能力、信息挖掘能力、AI时代的批判能力、人机互补能力和深度表达能力。

“在AI时代，识别信息的真伪、洞察逻辑的漏洞、评估论据的有效性都变得前所未有地重要。”赵斌表示，而带有“幻觉”或偏见的AI生成内容也自然成为学生的训练场——让学生在“找碴儿”中锤炼批判性思维，破除技术迷信。

“与其用不靠谱的AI检测把关论文，不如回归最本质的问题，即写作的内容是否真实、研究方法是否扎实、研究结论是否可靠。”赵斌说。