近兩年，高校對畢業論文AI生成內容進行規范已成趨勢，但一些論文AI率被誤判的現象也時有發生。近期，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被檢出高AI率，再次引起“原創論文被判高AI率”等話題的討論。

據調查，許多學生擔心論文AI率被誤判過高影響畢業，甚至不惜花錢降AI率。檢測論文AI率有必要嗎？現有的AI率檢測方式靠不靠譜？如何避免“唯AI論”？新華每日電訊記者進行了調查。

AI率“超標”加重“畢業焦慮”

恰逢畢業季，隨著越來越多高校將“AI生成內容檢測率”（簡稱AI率）納入論文審核體系，各大社交媒體平臺上有關論文AI率“亮紅燈”的抱怨與求助信息也大量涌現——小紅書平臺上“論文AI率高怎么辦”相關筆記高達382萬多篇，抖音平臺上一條吐槽論文AI率的視頻獲得20多萬點贊，上萬條評論大多圍繞“論文AI率高到離譜”展開分享和討論。

一位來自北京某高校的畢業生張雨凡（化名）說：“自己純‘手打’的論文，AI率85%，難道我是人機？”記者瀏覽各大平臺發現，原創論文測出AI率高于60%的學生“一抓一大把”，甚至有人高達100%。一位網友表示：“思路和語言都是自己的，AI率100%，到底咋回事？”

為了一探究竟，有人將《荷塘月色》和《流浪地球》的片段上傳至某常用論文AI率檢測系統，結果顯示，兩篇作品的AI生成總體疑似度達到62.88%和52.88%，隨后更爆出《滕王閣序》AI率達100%，網友調侃：“建議取消王勃進士‘學位’。”

至此，越來越多大學生開始“喊冤”。西部一政法類高校學生秦成（化名）表示，進行AI率檢測時，連自己的學院、班級、學號、姓名都被判定為AI生成，“不明白這種檢測有什么意義”。不少受訪者提出質疑：“AI是人創造的、模仿人的工具，現在人被AI率逼得無路可走。”

記者了解到，目前并非所有高校都明確檢測論文AI率，但焦慮情緒已在蔓延。記者瀏覽各大社交媒體平臺發現，許多畢業生擔心因此影響畢業、找工作，微博一條名為“論文致恨”的話題下，論文AI率激發了對畢業負面體驗的熱烈討論，一些教師和非畢業年級學生也加入吐槽隊伍。

伴隨愈演愈烈的“降AI率”壓力，“降AI商機”應運而生。記者調查發現，各大平臺花錢“降AI率”的廣告隨處可見，價格少則幾十元、多則幾百元，一些商家拿錢后沒降到許諾的數字，被要求再降時，稱“不加錢就拉黑”。

記者隨機私聊了一位“降AI率”服務博主，對方說一篇3萬字、AI率45%的論文，花150元可以降到個位數，方法是“純人工調整”，但要先付50%的費用。

測AI率有必要嗎？現行檢測技術靠不靠譜？

西部某政法類高校教授指出，人工智能融入教育是必然趨勢，但要謹防AI濫用導致的學術造假，將AI技術用于“正道”。記者了解到，隨著人工智能技術在材料整合、寫作等方面越來越“聰明”，對學習和教育的介入越來越深，為了避免學生出現“AI依賴癥”，干擾畢業論文考察效果，一些高校已經開始對AI工具參與學術的尺度進行規范。

例如，復旦大學發文對學生使用AI工具提出細化要求和懲處措施，比如禁止使用AI工具進行研究方案設計、創新性方法設計等。北京師范大學要求學生使用生成式AI完成作業時，需標紅相關內容，且直接生成的內容不能超過全文的20%。天津科技大學規定，若本科生畢業論文AI率超40%，學院將向學生發出警示，要求自查自糾，修改后在相關平臺檢測通道復檢。

記者發現，由于相關技術、標準尚在探索階段，目前高校針對論文AI率超標的處理趨于審慎，更多是引導修改，而非直接等同于代寫、剽竊。

那么，現有的AI率檢測模式究竟靠不靠譜？多名專家指出，首先，“AI生成”不是“AI原創”，而是AI基于人類創作的語料、模仿人類思考表達模式合成的“產物”。AI論文反識別，本質上是基于概率的可能性測算，并不能斷定“論文由AI生成或由AI幫助完成”。

同時，現有的AI率檢測平臺評判標準不同、檢測方式存在偏差，知網、維普的AI率檢測結果普遍低于PaperYY、PaperPass等平臺。記者將一篇畢業論文進行檢測發現，在PaperYY和PaperPass上的AI率分別為50%和70%，在知網檢測系統上只有5%。

“我校今年引入知網AIGC（人工智能生成的內容）檢測系統，從工科看，雖然AIGC檢測在論文結構完整性等方面能給出值得借鑒的建議，但也暴露出程式化表達、客觀描述易被誤判為AIGC的問題。”西部某政法類高校教授說。

蘭州大學高等教育研究院副教授羅楊洋指出，AI率檢測和復制率檢測本質上都是語言檢測，不僅可以通過語言修改規避檢測，使“李鬼”逍遙法外，還存在誤判風險，使“李逵”蒙冤。只有跳出語言“查重”思維轉向成果內容評價，才能保護創新，促進創新。

“知AI善用”，探索AI賦能教育“良策”

專家指出，AI工具已成為學習的重要助力，高校一方面要避免“唯AI是從”，不讓工具凌駕于人的思考和判斷之上，另一方面亟需優化檢測技術、提升AI率檢測參與學術規范的靈活度，分層分級分步探索AI賦能教育。

某受訪教授指出，學術論文包含大量專業術語和邏輯論證，檢測模型的適用性極為重要。建議相關部門、高校、科研機構形成合力，研發適配學術論文的自然語言處理算法和機器學習模型，拓寬數據庫覆蓋面，從而對文本特有的語言風格、語義結構等進行細致、準確分析。

該教授認為，用“一把固定的尺子”丈量不同標準的論文過于“一刀切”，建議高校根據自身學科特點甄選AI率檢測工具，同時探索設置適用于學術論文的AI率閾值區間，針對不同學科特點、論文類型設置不同比例的AI率限制，提升AI率檢測參與學術考察的靈活度，讓學生不再被動地“削足適履”降AI率。

提升鞏固AI率檢測背后的“支撐項”也尤為重要。教育部人工智能助推教師隊伍建設行動試點工作指導專家組秘書長郭紹青指出，培養AI通用大模型“成長”的語料來源多元、真假難辨，極易出現偏差。提升AI率檢測的準確性和可參考性，除了匡正大模型，還要對其背后的語料庫進行檢測和監管，建議相關部門連同高校，探索建立基礎性、常識性、權威性的知識信息語料庫。

其實，公眾對“AI率”的討論背后，是對人工智能時代新型高等教育模式的期望。北京師范大學教授、未來教育高精尖創新中心執行主任余勝泉指出，智能技術在教育教學中應用的方向，是成為支撐學生認知能力擴展的工具。建議高等教育領域探索適應信息時代的育人模式，實現從個體認知到人機結合分布式認知的轉變，構建多態、多境、跨越的課程體系，打造面向成長的發展性評估模式。

記者了解到，一些高校已將人工智能課程納入教學體系，如復旦大學計劃推出“AI大課”，實現“AI課程覆蓋全體本研學生”。在蘭州大學等高校，“人工智能+課程”的教學模式正逐漸應用。

羅楊洋指出，我國高等教育領域的AI技術應用剛剛起步，在體制機制、基礎設施層面加強規范和引導的同時，建議開發更加多元的AI課程，同時提升師生AI素養，加強技術倫理教育。對AI率檢測，要中性對待、理性評估，在使用中優化，在探索中完善。（記者 姜偉超 王紫軒 李杰 王俊杰）