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近年来，高校对毕业论文中AI生成内容的规范日益受到重视，然而，部分论文却因AI率被错判而引发关注。近期，《荷塘月色》《流浪地球》等知名作品被检测出高AI率，再次引发了关于“原创论文被判高AI率”的热议。
调查显示，很多学生对论文AI率被误判过高的情况感到忧虑，甚至不惜花费金钱来降低AI率。那么，检测论文的AI率是否有必要？现有的检测手段是否可靠？如何避免“唯AI论”这一现象？对此，新华每日电讯记者进行了深入调查。
AI率“超标”加剧“毕业焦虑”
正值毕业季，越来越多的高校将“AI生成内容检测率”（简称AI率）纳入论文审核的标准，社交媒体上关于论文AI率“亮红灯”的抱怨和求助信息也随之增多——在小红书上，关于“论文AI率高怎么办”的笔记竟然超过382万篇，而在抖音上，一则关于论文AI率的吐槽视频获得了20多万点赞，评论区内的讨论主要集中在“论文AI率高得离谱”上。
来自北京某高校的毕业生张雨凡（化名）表示：“我写的论文完全是自己‘手打’，结果AI率却高达85%，难道我真的是人机结合？”记者在各大平台上发现，测得AI率超60%的原创论文屡见不鲜，甚至有人测得AI率达到100%。一位网友感慨：“我的思路和语言都是自己的，AI率却显示100%，这到底是什么情况？”
为了解真相，有人将《荷塘月色》和《流浪地球》的片段上传至某常用的论文AI检测系统，结果显示这两篇作品的AI生成总体疑似度分别为62.88%和52.88%，更有网友调侃《滕王阁序》的AI率竟然达到100%，建议取消王勃的“学位”。
越来越多的大学生纷纷表示委屈。西部某政法高校的学生秦成（化名）提到，进行AI率检测时，连他的学院、班级、学号和姓名都被判定为AI生成，他对此表示不解：“这样的检测有什么意义？”不少受访者质疑：“AI是人类创造的工具，如今反倒被AI率逼得无路可退。”
记者了解到，并非所有高校都明确规定检测论文的AI率，但焦虑情绪已经蔓延。社交媒体上，许多毕业生担心这将影响他们的毕业与就业，微博上一个名为“论文致恨”的话题引发了热烈讨论，甚至一些教师和非毕业年级的学生也参与其中，吐槽不断。
随着“降AI率”压力的加剧，相关的商业需求也随之上升。记者调查发现，许多平台上都有花钱“降AI率”的广告，费用从几十元到几百元不等。一些商家在收取费用后未能如承诺降低AI率，要求再次降价时则威胁拉黑。
记者私聊了一位提供“降AI率”服务的博主，对方表示，若一篇3万字、AI率为45%的论文，支付150元就可以降至个位数，声称方法是“纯人工调整”，但需要先支付50%的费用。
检测AI率是否必要？现行检测手段可靠吗？
一位西部政法类高校的教授指出，人工智能在教育中的应用已是不可逆转的趋势，但必须警惕AI滥用可能带来的学术不端问题，确保AI技术用于正道。随着人工智能在材料整合、写作等领域的不断进步，越来越多高校开始规范AI工具在学术中的使用，以防止学生产生“AI依赖症”，影响毕业论文的考核效果。
例如，复旦大学发布了关于学生使用AI工具的具体要求和惩处措施，尤其禁止使用AI工具进行研究方案设计和创新性方法设计。北京师范大学要求学生在使用生成式AI完成作业时，需对相关内容进行标红，且直接生成的内容不得超过全文的20%。天津科技大学则规定，若本科生毕业论文的AI率超过40%，学院将发出警告，要求学生自查并修改，之后还需在相关平台检测通道复检。
记者发现，由于相关技术与标准依然在探索中，目前高校对待论文AI率超标的处理方式趋于谨慎，多数是引导修改，而非简单等同于剽窃或代写。
那么，现有的AI率检测方式究竟是否可靠？多位专家指出，首先，AI生成与AI原创的概念并不相同，AI生成内容是基于人类创作的语料，模仿人类表达方式而成的“产物”。AI论文的反识别实际上是基于概率的可能性评估，并不能明确判断论文是由AI生成还是由AI辅助完成。
并且，现有的AI率检测平台的评判标准各异，检测方式存在偏差。例如，知网和维普的AI率检测结果普遍低于PaperYY和PaperPass等平台。记者对一篇毕业论文进行检测，结果显示在PaperYY和PaperPass上的AI率分别为50%和70%，而在知网检测系统上仅为5%。
某西部政法类高校的教授表示：“我们学校今年引入了知网AIGC（人工智能生成的内容）检测系统，从工科的角度来看，虽然AIGC检测在论文结构完整性等方面能够提供有价值的建议，但也暴露出程式化表达和客观描述易被误判为AIGC的问题。”
兰州大学高等教育研究院副教授罗杨洋指出，AI率检测与复制率检测的本质都是语言检测，修改语言可以规避检测，使得“李鬼”逍遥法外，同时也可能导致“李逵”冤屈。只有跳出单纯的语言“查重”思维，转向成果内容评价，才能保护创新并促进其发展。
理智运用AI探索教育“良策”
专家们表示，AI工具已成为学习的重要助手，高校需要一方面避免“唯AI是从”，不让工具凌驾于人类的思考与判断之上，另一方面则需优化检测手段，提升AI率检测在学术规范中的灵活性，分层分级探索AI赋能教育的路径。
某位受访教授建议，学术论文往往包含大量专业术语和逻辑推理，检测模型的适用性至关重要。他呼吁相关部门、高校和科研机构共同努力，研发适合学术论文的自然语言处理算法和机器学习模型，拓宽数据库的覆盖面，以便能够对文本特有的语言风格和语义结构进行细致、准确的分析。
该教授还认为，采用“一把固定的尺子”来衡量不同标准的论文显得过于“一刀切”，建议高校根据自身学科特点选择AI率检测工具，同时探索设置适用于学术论文的AI率阈值区间，针对不同学科和论文类型制定不同比例的AI率限制，以提升AI率检测在学术考察中的灵活度，让学生不再被动地“削足适履”来降低AI率。
加强AI率检测背后的支撑因素同样重要。教育部人工智能助推教师队伍建设行动试点工作指导专家组秘书长郭绍青指出，培养AI通用大模型的语料来源多样且真假难辨，极易出现偏差。要提升AI率检测的准确性和参考价值，除了修正大模型外，还需对其背后的语料库进行检测与监管，建议相关部门与高校共同探索建立基础性、常识性、权威性的知识信息语料库。
实际上，公众对“AI率”的讨论，反映了对人工智能时代新型高等教育模式的期待。北京师范大学教授、未来教育高精尖创新中心执行主任余胜泉指出，智能技术在教育中的应用方向是成为学生认知能力扩展的工具。他建议高等教育领域探索适应信息时代的育人模式，实现从个体认知到人机结合的分布式认知转变，构建多样化、多元化的课程体系，打造面向成长的评估模式。
记者了解到，部分高校已经将人工智能课程纳入教学体系，例如复旦大学计划推出“AI大课”，以实现“AI课程覆盖全体本研学生”。在兰州大学等高校，“人工智能+课程”的教学模式也在逐步推广。
罗杨洋指出，我国高等教育领域的AI技术应用尚处于起步阶段，建议在体制机制和基础设施层面加强规范和引导，同时开发更加多元的AI课程，提升师生的AI素养，并加强技术伦理教育。对AI率检测应保持中立态度，进行理性评估，在使用中不断优化，在探索中逐步完善。（记者 姜伟超 王紫轩 李杰 王俊杰）
