畢業(yè)答辯前夕,重慶某高校大四學生周曉蕓熬夜反復修改論文,AI特征值(也稱“AI率”)從70%降至20%左右,最終獲得參加答辯資格。
“那個時候很多同學都熬到了凌晨,就是為了降AI率。”周曉蕓說,她正好趕上了近兩年高校要求畢業(yè)論文AIGC檢測的政策。
目前,國內(nèi)已有四川大學、廣西師范大學、河北工程大學等高校發(fā)布通知明確對本科生畢業(yè)論文的AI率作出規(guī)定。如果這一數(shù)值超過規(guī)定上限,將影響論文參加盲審和答辯。
近日,第一財經(jīng)記者接觸了數(shù)十名2026屆畢業(yè)生,涵蓋文理專業(yè),了解到多所高校設定的AI率警戒線多在20%-40%,研究生畢業(yè)論文數(shù)值還會更低。
采訪中記者還發(fā)現(xiàn),多平臺出具的AIGC檢測報告“誤傷”頻發(fā)。多位學生講述,自己原創(chuàng)內(nèi)容被判定為疑似AI生成。為達到畢業(yè)要求,他們絞盡腦汁去降低AI率、反復付費檢測數(shù)值,最后不得不把自己的論文“改爛”。
檢測畢業(yè)論文AI率原本是為了督促學生遵守學術規(guī)范、維護學術研究公平性。而在檢測依據(jù)和標準不透明下,這一要求加重了學生的經(jīng)濟負擔。
復旦大學生命科學學院教授趙斌在接受第一財經(jīng)記者采訪時表示,高校不應盲目設定AIGC檢測紅線,而要讓學生意識到他們是使用AI工具的第一責任人,同時明確使用邊界、目的與規(guī)范。
AI率檢測,有學生花了780元
去年,周曉蕓所在的高校對畢業(yè)論文的AI率設定了上限,不同學院數(shù)值不同。她就讀的專業(yè)是視覺傳達設計,答辯時需要提交作品以及論文,查重、AI率均不能超過20%,學校指定的檢測平臺是維普。
“我的畢業(yè)作品涉及民宿的裝修風格,論文是對個人作品的文字說明。”周曉蕓介紹,雖然她在寫作中借助了AI工具,但論文“手搓”含量差不多在80%以上。
定稿之前,周曉蕓先把相同版本論文放在PaperPass、PaperYY等平臺進行檢測,但出現(xiàn)不同的數(shù)值,其中有兩個平臺數(shù)值甚至相差在50%以上。
等到4月30日,她的畢業(yè)論文被維普判定AI特征值高達80%。她提供的一則截圖顯示,論文摘要部分被判定為“疑似AIGC生成章節(jié)占比100%”。
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周曉蕓一下子慌了。當天臨近畢業(yè)論文的定稿日期,她必須提交符合要求的AI檢測報告。
她決定使用免費的AI工具來降AI率。輸入特定提示詞后,她會要求AI工具將疑似AI率較高的部分進行改寫,自己也會進行把關。“那天晚上,很多同學和我一樣熬到凌晨。”卡在最后時間點,周曉蕓的論文AI率才降到20%以下。
沒想到的是,答辯之后,周曉蕓根據(jù)導師建議進行修改,結果AI率數(shù)值又“超標”了。
多位受訪學生都有類似遭遇。一部分學生強調(diào),他們僅使用AI工具輔助論文寫作,很少復制AI生成內(nèi)容。他們認為,平臺給出的AI特征值并不合理,同一個論文版本在多平臺檢測出的AI率數(shù)值不一。一部分原創(chuàng)內(nèi)容被判定為疑似AI生成,摘要和英文翻譯是高AI率重災區(qū)、甚至真情實感的致謝詞被“誤傷”。
記者了解到,多所高校會提供兩次免費檢測AI率的機會。為了確保論文AI率能通過學校的紅線,這些學生在降AI率后往往會反復檢測AI率,開銷多在100元~300元。
阿秋是中部省份某雙一流高校的研究生,她所在的醫(yī)學院要求AI率在15%以下,指定檢測平臺為知網(wǎng)。她介紹,自己的畢業(yè)論文一開始AI率在26%左右,完全原創(chuàng)的實驗部分、措施部分被識別為AI特征顯著。在記者采訪的學生中,她的AI率檢測費用最多。
“我的論文字數(shù)在5-6萬,檢測了7次左右,不是每次都上傳全文,而是上傳部分章節(jié),總共花了780元。”各平臺檢測收費標準不同,如個人進行AIGC檢測,知網(wǎng)為2元/千字符,維普為38元/篇并不限字數(shù),而本科生論文多在1-2萬字。
一場“開盲盒”的判定:知網(wǎng)0%,維普55%
目前,國內(nèi)廣泛與高校合作的AIGC檢測平臺包括知網(wǎng)、維普、萬方、格子達等。多位學生表示,平臺出具的AI率檢測報告僅標有疑似AI生成的概率,并未解釋判定的依據(jù)。他們認為,這類檢測像“開盲盒”。
以受訪學生提供的知網(wǎng)檢測報告截圖為例,AI特征顯著的部分、AI特征疑似的部分會被分別標紅、標棕。
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記者注意到,這些平臺的方法多是“用AI測AI率”。
比如,知網(wǎng)個人AIGC檢測服務系統(tǒng)官網(wǎng)介紹稱,系統(tǒng)以高質量文獻大數(shù)據(jù)資源為基礎,結合“知識增強AIGC檢測技術”和若干檢測算法,從語言模式和語義邏輯兩條鏈路,用AI檢測AIGC,可快速準確識別學術文本是否部分或全部具有AI模型生成特征。
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維普官網(wǎng)則介紹,基于自主研發(fā)的AIGC檢測技術,可檢測出各類主流AI模型生成的文本內(nèi)容,包括DeepSeek、文心一言、訊飛星火等等。
這些平臺宣稱的AIGC檢測技術和算法機制究竟是怎么樣的?記者向知網(wǎng)、維普等平臺發(fā)去采訪問題,截至發(fā)稿,均未收到回復。
為了驗證檢測效果,記者使用DeepSeek隨機生成了一篇名為《集成電路工藝演進放緩背景下的技術路徑轉型與產(chǎn)業(yè)機遇》的千字文章,隨后進行AIGC檢測。知網(wǎng)對這篇100%由AI生成內(nèi)容判定的AI率為0,而維普判定AI率為55.71%。
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趙斌也曾將自己撰寫的論文放到GPT zero平臺去檢測,部分內(nèi)容被判定疑似AI生成。他發(fā)現(xiàn),行文流暢、邏輯清晰、用詞講究的部分AI率就會飆升,反而是邏輯混亂、更口語化的文字,被判定為人類原創(chuàng)的概率更高。多位受訪學生對此深有共鳴。
一位從事AI輔助論文寫作的創(chuàng)業(yè)者王幾行解釋,不同平臺預訓練的素材、模型和算法細節(jié)存在差異,這會導致同一篇論文在不同平臺檢測的結果不一樣。“比如不同平臺對論文同一個部分的計算權重不一樣,有的平臺會更多偏向于摘要、結論等。”
他提到,論文存在寫作規(guī)范和套路,這是畢業(yè)論文容易被“誤傷”的原因之一。平臺模型預訓練的素材涵蓋經(jīng)典文章、論文,它們學習過論文的風格,對于相似的語言模式很可能會識別為AI寫作。
王幾行還介紹,AI大模型主要是基于概率預測。他表示,這種情況下平臺本身就無法保證出具的AI率數(shù)值完全準確。
在平臺判定依據(jù)不明的情況下,降AI率變成了一件“折磨”的事情。
阿秋感慨,“改來改去高紅的地方還是高紅。”周曉蕓發(fā)現(xiàn),AI工具會把一些專業(yè)術語改成大白話,“比如摘要部分的‘侘寂美學風格’,AI工具會改成‘粗獷、簡陋的風格’,失去了原有術語自帶的意境。”
為了讓檢測器“滿意”,有的學生會替換掉論文中一部分邏輯詞、專業(yè)術語、成語等,還會特地打亂句式整齊的段落。
與此同時,隨著越來越多的高校實施畢業(yè)論文AI率檢測政策,AIGC檢測成為了商機,平臺靠售賣檢測服務獲益。
知網(wǎng)母公司同方股份在其2025年半年報中表示:“同方數(shù)科收入實現(xiàn)同比增長,AIGC檢測等人工智能新型業(yè)務規(guī)模逐步擴大,研發(fā)投入規(guī)模持續(xù)增加。上線AIGC 3.0版本,檢測量同比增長超200%。”其2025年財報顯示,AIGC檢測算法升級,檢測用戶和銷售收入同比大幅增長,個人AI業(yè)務總體營收超億元。
記者還發(fā)現(xiàn),維普、萬方不僅提供AIGC檢測服務,還提供降AI率的服務,個人收費標準均為10元/千字。而記者拿到的維普官方報告還附上了一份“江湖盛傳修改秘籍”。維普、萬方官網(wǎng)展示的AIGC降重案例,主要是通過同義詞替換或調(diào)整語序的方式來降低AI率。
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不少學生會因為官方費用高昂而求助于非官方的服務。記者在某電商平臺發(fā)現(xiàn),不少商家提供降低AI率服務,收費從幾元到上百元不等。
這種無保障的降重服務可能會損害學生利益。在黑貓投訴平臺上,目前有幾十條涉及AIGC檢測的投訴事件,提到“論文AI檢測與實際不符、偏差過大”“檢測平臺虛假宣傳”等。
對于平臺提供AI率檢測又降低AI率服務的行為,王幾行認為有“既當裁判員,又當運動員”的嫌疑。
“回歸對教育本身的關注”
受訪學生并不完全抵觸畢業(yè)論文的AI率要求。他們提到,AI工具的使用在學習中變得越來越常見,身邊的確有人過度依賴AI工具,檢測論文AI率存在一定的必要性。
北京某高校的一位法學教授觀察到,他指導的學生在論文寫作當中AI味比較濃厚。“導師會比較了解學生論文寫作,導師也不是神。為了避免學術不端行為,AI率檢測能夠提示相關風險。”
然而,當平臺“誤傷”頻發(fā)、AI率仍是衡量畢業(yè)論文的重要指標時,受訪學生認為,他們承擔了一些不必要的開銷。為了能夠順利畢業(yè),他們只能選擇無奈接受。
“現(xiàn)在論文寫得好不好不是第一要義,查重、AI率這些數(shù)值過關才是最重要的。”浙江某高校法學院一名畢業(yè)生透露,導師在看過定稿之后就很少再對論文提出修改建議,擔心變動直接影響到AI率。
畢業(yè)論文AI率引發(fā)的爭議也受到相關部門的關注。今年5月,中國學位與研究生教育學會受教育部研究生教育司委托,研制并發(fā)布《規(guī)范研究生學位論文與實踐成果中人工智能工具使用指南》(下稱《指南》)。
《指南》提到,高校在“技術檢測與標準”上做法不一,且檢測技術本身存在局限。治理焦點從依賴有爭議的、標準不一的技術檢測,轉向強化“透明披露與留痕”的更可行環(huán)節(jié)。文件還稱,要明確學位申請人的最終責任主體,實現(xiàn)過程可追溯,以此作為學術評議的首要依據(jù),彌補技術檢測的不足。
這種“重過程、輕檢測”的理念,在趙斌的課堂上已經(jīng)開始實踐。趙斌曾在2023年就將ChatGPT用于教學。今年春季學期,他采取一種完全不同的考核方式:不檢測AI使用率,不要求標注AI貢獻度,而是要求學生提交和AI的完整對話記錄。
“只要過程是扎實的,結果不會差。”他拿出電腦向記者展示了自己和AI的一次交互實例。在設計教學課程方案時,他把初步方案丟給AI后,AI反問了很多問題,涉及受眾、評分細則、學生分組等,有很多細節(jié)他都沒想到。
“在AI的追問下,我才把這個課程方案打磨到可以落地。”趙斌希望學生能經(jīng)歷同樣的過程,“用AI可以,但你要證明你和AI一起思考了。”
“AI正在猛烈改變高校教育的全流程,與其害怕學生使用AI糊弄老師,不如教會學生如何用好AI。”趙斌說,現(xiàn)在需要的是過程性評價,是對學生思考能力的深入觀察。與其檢測機器味兒,不如回歸對教育本身的關注。(文中周曉蕓、阿秋、王幾行為化名)
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