本文來自微信公衆號：APPSO （ID：appsolution），作者：appso，原文標題：《為了證明沒用 AI 我把論文改得面目全非，這屆畢業生快被 AI 檢測逼瘋了｜附降重指南》，題圖來自：AI生成
「天臨七年」，畢業論文除了查重之外又多了一道關卡——AIGC檢測（人工智能生成內容檢測）。
為了避免學術不端，不少高校開始把AIGC檢測結果作為論文能否通過的要求之一。
作為一名啱啱結束答辯的畢業生，前一段時間可是和AIGC檢測周旋了許久。經歷了「檢測—修改—再檢測—再改」的痛苦循環後，終於從61.7%降到0%。
這個過程之所以這麼讓人崩潰，是因為AIGC檢測真的不講武德：
有些明明是自己一個字一個字敲下的，也會被整段標紅，判定為AI生成；在這一個平台上測出的10%，換個平台又可能測出100%；而哪怕是在同一個平台，同一個段落這次測是0%，下次可能就變成100%。
這不禁讓我深深懷疑，當前的AIGC檢測和它最初的目的是否已經偏離？從更大的層面來講，它會對我們的寫作和思考方式造成怎麼樣的影響？
在「降AI」的過程中，為了降低那個數字，內容好壞變成了次要的事。論文被改得七零八落、面目全非只為了證明「我不是AI」。與此同時，我還額外支付了不少AIGC檢測費用。
證明自己沒用AI，成為學生新的噩夢
上網一搜，發現一樣被AIGC檢測折磨的畢業生不在少數，大家都叫苦不迭。
23歲的美國大學生Burrel，在一門寫作必修課的期末測試中得了0分，教授給出的理由，是懷疑她這篇作文是由AI代筆的。
「我的心跳都快停了。」Burrel認為，這個指控既荒謬又可怕。
Burrel稱這份模擬求職信的作業完全沒依賴AI，她給《紐約時報》展示了Google文檔的編輯歷史記錄，她表示花了整整兩天時間來起草和修改這份作業。
不過全球知名查重公司Turnitin所提供的AI檢測結果顯示，這篇文章有AI寫作的痕跡。
為了證明自己的清白，Burrel向英語系主任提交了一份長達15頁的PDF文件，裏面包含了她寫作過程中所有帶時間戳的螢幕截圖和筆記。最終，她的成績被恢復了。
最終，她的成績被恢復了。但這次經歷給Burrel留下了不小的陰影。
在那次被指控後，當Burrel再次提交作業時，她上傳了一段長達93分鐘的YouTube視頻，完整記錄了她的寫作全過程。
「我很害怕會因為一件自己沒做過的事而影響成績。」
Turnitin尚未回應這一報道，但其首席產品官Annie Chechitelli曾在2023年的一篇博客文章中指出，AI檢測分數不應被用作判斷學生是否濫用AI的唯一決定性因素。
現在美國已經有一些高校學生在網上發起請願，要求他們所在的大學停止使用類似的AI檢測工具，隨着AI工具的滲透，可以預見這樣的矛盾將在學生和老師之間愈發頻繁出現。
搞懂AIGC檢測的基本邏輯
AIGC檢測結果為什麼總像是隨機生成的？它的檢測邏輯究竟是什麼？畢竟只有理解它的原理，才能在「降AI」時對症下藥。
傳統的論文查重主要是與已有文獻數據庫進行比對，查重報告會明確告訴你是哪些段落和哪篇文獻重複了。
所以對於傳統「降重」，前人已經摸索出一套有效的「打法」，比如改寫句子結構、同義詞替換、翻譯成小語種再翻譯回中文……總之，只要能避開與已存在文獻的重複，就能過關。
但到了「降AI」這裏，這些已有的經驗似乎都失靈了：
AIGC檢測更像一個黑箱，標準不明。目前任何一種檢測手段都無法保證100%判定哪個是AI寫的，哪個是人類寫的。因此，檢測系統通常都會給出一個AIGC疑似值。
雖然說這只是「疑似度範圍」，系統也聲明「檢測結果與論文質量無關」，但一旦超過某個數值，論文就會實打實地不通過啊，讓人有種無處申訴的無力感。
就連人大新聞學院副教授董晨宇也要在AIGC檢測中被迫「自證清白」：他的研究團隊的一篇耗時三年、基於真實案例撰寫的關於直播產業的研究論文，卻被某論文檢測平台標註為「高度疑似AI生成」。
https://www.bilibili.com/video/BV1WK7fzNEa5/?spm\_id\_from=333.337.search-card.all.click&vd\_source=2304bb3a0ff80390775707914f5ee0ed
所以，AIGC檢測真的就是「黑箱」嗎？它的基本邏輯究竟是什麼？
Chat GPT是這樣說的：
另外，基於知網在2023和2024年發布的兩個專利，我們也可以總結目前知網AIGC檢測的底層邏輯和流程：
第一階段：信息量差值檢測（基於2023年專利）
輸入文章，按學科分類
用大語言模型改寫文章，計算原文與改寫版的信息量
差值小→可能AI生成；差值大→可能人類寫作
第二階段：多特徵分析（基於2024年專利）
使用文本分類模型計算AI生成概率
分析邏輯偏離度、詞彙擴散度、句子長度、字詞分佈等特徵
綜合多個特徵判斷AI生成可能性
第三階段：最終判定
結合兩階段結果
兩階段均指向AI→判定AI生成
否則→判定人類寫作
既然如此，似乎有標準可循。那依據這個標準，讓AI擬人化改寫文章，以此增加「人味」、降「AI味」，豈不是可以用魔法打敗魔法？
用AI降AI？真的有用嗎？
我試過市面上流傳的兩類「用AI降AI」的方法：
輸入prompt，讓大模型對原文本進行改寫
使用專門的「一鍵降AI」工具（多為付費服務）
拿我的論文當小白鼠，將幾段文字（人工撰寫+ChatGPT潤色共972字）丟進一個大學生常用的免費AI查重平台「PaperYY」平台進行AIGC檢測，檢測結果AIGC疑似率為61.7%。
接下來依次使用下面表格中的幾種「用AI降AI」的方法分別改寫這段文本，並再次放入同一檢測平台PaperYY上進行檢測。
同時，作為對照，將購買檢測平台PaperYY上自帶的「降AI」服務進行測試。
筆棧：https://biee.net/；
SpeedAI：https://speedai.fun/；
PaperYY：https://www.paperyy.com/
方法一：人工指令
分別餵給GPT、DeepSeek和Grok一段相同的「降AI」指令：
但結果彷彿養蠱，三個AI各自一頓操作之後，AIGC率全都成功從61.7%升到100%……
不過，接收同樣的prompt，GPT和Grok改寫的文本風格比較相似，語言較平實，但DeepSeek卻出現了明顯的「AI幻覺」，開始變得不像人話……
如原文在描寫攝影技法的時候，僅僅提到「色彩反轉、低角度構圖、光源的超現實處理」等，但DeepSeek卻自行發明了「放射性構圖」、「異色溫處理」、「鎢絲燈頻閃」等，並存在堆砌複雜詞彙的現象，使得與原文有較大偏離。
方法二：「一鍵降AI」工具
我選取了兩款市面上專門的論文寫作與查重網站中的「降AI」工具——「筆棧」和「SpeedAI」進行測試。
筆棧改寫後AIGC率飆升至91.5%，似乎已經沒有什麼好意外的了。
但神奇的是，SpeedAI的改寫文本居然測出了0%，反倒令人大跌眼鏡。
對照測試：檢測平台PaperYY上的付費降AI服務
在付了「降AI」費之後，PaperYY「自己答題自己改卷」的測試結果倒不出意外的是0%。
測試結果：初始文章AIGC檢測結果：61.7%
除了在PaperYY平台的對照測試外，真正能較好完成「降AI」任務的，竟只有SpeedAI。
然而，這一結果並不能證明SpeedAI在「降AI」方面表現出色，反而使整個測試顯得更加撲朔迷離。
於是，我們進一步選取了兩個極端案例——ChatGPT改寫後被判定為100%AIGC的「文本一」與SpeedAI改寫後被判定為0%的「文本二」，讓Grok對其進行詳細的對照分析。
乍一看似乎有點道理，然而回到具體文本，我們會發現Grok不過是照着已有結論套說辭，「錘子找釘子」罷了，實際上：
SpeedAI生成的「文本二」中同樣使用了很多抽象的理論詞彙如「社會象徵」「敘事裝置」等；
ChatGPT生成的「文本一」中其實具有更多處以「我」作主語的所謂口語化表達。
但話說回來，如果論文中都是充滿「人味」的口語表達，而缺少專業理論詞彙，還能叫學術論文嗎？邏輯清晰、條理分明的表達方式，什麼時候變成AI專屬了呢？
寫作本該是思考與表達，而非證明「我不是AI」
筋疲力竭地「降AI」之後，儘管我的論文順利通過了系統檢測，但很多地方也變成了我不認識的樣子。
在這個過程中，最終的論文質量似乎不再是衡量的標準，關鍵變成了如何向系統證明我不是用AI寫的。
這種本末倒置的操作消耗了我很多本該投入在論文思考、打磨和創新中的時間、精力和金錢。
更加可怕的是，對於學生而言，這種章法不明的「標準」可能會變成一個無形的框架，窄化我們的語言表達，甚至約束我們的思維。
當我們不再專注於深入思考問題，而是不斷琢磨如何迎合這一「標準」，就會逐漸失去寫作應有的創造力、想象力和自我表達的功能。
對此，人大副教授董晨宇表示：
「AI其實在倒逼學術生產進行重新佈局，適應這種佈局，需要進行非常整體性的調整，但在這一切之前，應激式的防火防盜防AI一定是我們最開始的反應。但AI不是現代人的旁門左道，而是現代人的生存之道。AI提高了底線，但是人仍然決定的是上限。」
所以，真正決定論文價值的，不該是系統判定的一個數值，而是其中凝結的思考深度與寫作誠意。
儘管AI提高了寫作的底線，但人類不必與工具對抗，而應在理解它、駕馭它之後，繼續追求屬於人的表達上限。
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