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用“AI率”對論文“一票否決”,科學(xué)嗎?
[ 通信界 | 張蓋倫 | www.ydtdhmb.com | 2025/6/7 8:29:57 ]
 

眼下正值2025年畢業(yè)季,多所高校出臺規(guī)定,對畢業(yè)論文中人工智能(AI)生成內(nèi)容比例提出明確要求,有的高校還將“AI率”高低與論文能否合格直接掛鉤。

顯然,出臺這一新規(guī)的初衷是為了防范學(xué)術(shù)不端。畢竟AI太強大,有些人在論文寫作上動起歪腦筋,或讓AI代寫,或借AI編案例、造數(shù)據(jù)。但AI檢測新規(guī)又帶來新的問題:有畢業(yè)生在社交平臺哀嘆,明明是自己寫的,檢測系統(tǒng)偏偏說出自AI之手。用AI寫作者則分享降“AI率”秘籍,如少用逗號、刪減銜接詞、打亂段落結(jié)構(gòu)、多用口語化表達等等。甚至有商家聲稱深諳檢測規(guī)則,兜售降“AI率”服務(wù),進而催生出一條“檢測—降低—再檢測”的產(chǎn)業(yè)鏈。

業(yè)內(nèi)人士介紹,“AI率”檢測的核心邏輯是分析文本的詞匯詞頻、句式結(jié)構(gòu)、邏輯表達等特征,將其與AI模型輸出內(nèi)容進行擬合,從而判斷相似度。但這存在一個悖論——AI生成內(nèi)容本身就是對人類語言的模仿,它追求規(guī)范性、邏輯性,這又恰恰與學(xué)術(shù)寫作的要求高度重合。所以,AI檢測結(jié)果存在先天缺陷,誤判在所難免——原創(chuàng)文章可能會被判成AI生成,AI生成內(nèi)容也可借技術(shù)漏洞蒙混過關(guān)。

有人將朱自清的名篇《荷塘月色》上傳至某常用論文檢測系統(tǒng),結(jié)果顯示其AI生成內(nèi)容中“總體疑似度超過六成”。一位高校教師在朋友圈吐槽,系統(tǒng)標紅的“高度疑似AI生成”學(xué)術(shù)論文段落,由研究團隊耗時3年扎根基層、追蹤多個真實案例寫成。

“AI率”檢測引發(fā)的爭議,是技術(shù)變革時代下教育面臨挑戰(zhàn)的一個縮影。我們渴望用確定性方案消除AI的負面影響,但讓AI檢測AI本質(zhì)上還是一種技術(shù)迷信。它可能迫使原創(chuàng)作者為降低“AI率”而進行無意義的修改,最終產(chǎn)出平庸甚至糟糕的文本。

AI檢測工具給出的數(shù)據(jù),只能是一種參考,學(xué)術(shù)委員會才是最終把關(guān)人。有教師表示,學(xué)生的文章是否由AI寫就,自己一看便知。畢竟,教師對學(xué)生的日常水平和研究過程是最了解的;诮逃^程的專業(yè)判斷,應(yīng)該優(yōu)于任何模型。而且,論文質(zhì)量高低,在學(xué)界也早有成熟的評判標準,與其糾結(jié)字詞句的表述是否有“AI味”,不如看論文是否有獨立思考,是否提供創(chuàng)新觀點,研究方法是否恰當(dāng),數(shù)據(jù)和結(jié)論是否可靠,等等?傊転檎撐拇虺龉郑菍(dǎo)師、是審稿人,而不是任何一種AI工具。

我們要培養(yǎng)的,不是能通過AI檢測的寫手,而是具備獨立思考能力和創(chuàng)新思維的人。AI可以介入學(xué)術(shù)生產(chǎn)和學(xué)術(shù)評價流程,但其作用和功能只能是輔助性的。任何時候,人的主體性在學(xué)術(shù)評價中都不可替代。

 

1作者:張蓋倫 來源:科技日報 編輯:顧北

 

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