近两年，高校对毕业论文AI生成内容进行规范已成趋势，但一些论文AI率被误判的现象也时有发生。近期，《荷塘月色》《流浪地球》等经典作品被检出高AI率，再次引起“原创论文被判高AI率”等话题的讨论。

据调查，许多学生担心论文AI率被误判过高影响毕业，甚至不惜花钱降AI率。检测论文AI率有必要吗？现有的AI率检测方式靠不靠谱？如何避免“唯AI论”？新华每日电讯记者进行了调查。

AI率“超标”加重“毕业焦虑”

恰逢毕业季，随着越来越多高校将“AI生成内容检测率”（简称AI率）纳入论文审核体系，各大社交媒体平台上有关论文AI率“亮红灯”的抱怨与求助信息也大量涌现——小红书平台上“论文AI率高怎么办”相关笔记高达382万多篇，抖音平台上一条吐槽论文AI率的视频获得20多万点赞，上万条评论大多围绕“论文AI率高到离谱”展开分享和讨论。

一位来自北京某高校的毕业生张雨凡（化名）说：“自己纯‘手打’的论文，AI率85%，难道我是人机？”记者浏览各大平台发现，原创论文测出AI率高于60%的学生“一抓一大把”，甚至有人高达100%。一位网友表示：“思路和语言都是自己的，AI率100%，到底咋回事？”

为了一探究竟，有人将《荷塘月色》和《流浪地球》的片段上传至某常用论文AI率检测系统，结果显示，两篇作品的AI生成总体疑似度达到62.88%和52.88%，随后更爆出《滕王阁序》AI率达100%，网友调侃：“建议取消王勃进士‘学位’。”

至此，越来越多大学生开始“喊冤”。西部一政法类高校学生秦成（化名）表示，进行AI率检测时，连自己的学院、班级、学号、姓名都被判定为AI生成，“不明白这种检测有什么意义”。不少受访者提出质疑：“AI是人创造的、模仿人的工具，现在人被AI率逼得无路可走。”

记者了解到，目前并非所有高校都明确检测论文AI率，但焦虑情绪已在蔓延。记者浏览各大社交媒体平台发现，许多毕业生担心因此影响毕业、找工作，微博一条名为“论文致恨”的话题下，论文AI率激发了对毕业负面体验的热烈讨论，一些教师和非毕业年级学生也加入吐槽队伍。

伴随愈演愈烈的“降AI率”压力，“降AI商机”应运而生。记者调查发现，各大平台花钱“降AI率”的广告随处可见，价格少则几十元、多则几百元，一些商家拿钱后没降到许诺的数字，被要求再降时，称“不加钱就拉黑”。

记者随机私聊了一位“降AI率”服务博主，对方说一篇3万字、AI率45%的论文，花150元可以降到个位数，方法是“纯人工调整”，但要先付50%的费用。

测AI率有必要吗？现行检测技术靠不靠谱？

西部某政法类高校教授指出，人工智能融入教育是必然趋势，但要谨防AI滥用导致的学术造假，将AI技术用于“正道”。记者了解到，随着人工智能技术在材料整合、写作等方面越来越“聪明”，对学习和教育的介入越来越深，为了避免学生出现“AI依赖症”，干扰毕业论文考察效果，一些高校已经开始对AI工具参与学术的尺度进行规范。

例如，复旦大学发文对学生使用AI工具提出细化要求和惩处措施，比如禁止使用AI工具进行研究方案设计、创新性方法设计等。北京师范大学要求学生使用生成式AI完成作业时，需标红相关内容，且直接生成的内容不能超过全文的20%。天津科技大学规定，若本科生毕业论文AI率超40%，学院将向学生发出警示，要求自查自纠，修改后在相关平台检测通道复检。

记者发现，由于相关技术、标准尚在探索阶段，目前高校针对论文AI率超标的处理趋于审慎，更多是引导修改，而非直接等同于代写、剽窃。

那么，现有的AI率检测模式究竟靠不靠谱？多名专家指出，首先，“AI生成”不是“AI原创”，而是AI基于人类创作的语料、模仿人类思考表达模式合成的“产物”。AI论文反识别，本质上是基于概率的可能性测算，并不能断定“论文由AI生成或由AI帮助完成”。

同时，现有的AI率检测平台评判标准不同、检测方式存在偏差，知网、维普的AI率检测结果普遍低于PaperYY、PaperPass等平台。记者将一篇毕业论文进行检测发现，在PaperYY和PaperPass上的AI率分别为50%和70%，在知网检测系统上只有5%。

“我校今年引入知网AIGC（人工智能生成的内容）检测系统，从工科看，虽然AIGC检测在论文结构完整性等方面能给出值得借鉴的建议，但也暴露出程式化表达、客观描述易被误判为AIGC的问题。”西部某政法类高校教授说。

兰州大学高等教育研究院副教授罗杨洋指出，AI率检测和复制率检测本质上都是语言检测，不仅可以通过语言修改规避检测，使“李鬼”逍遥法外，还存在误判风险，使“李逵”蒙冤。只有跳出语言“查重”思维转向成果内容评价，才能保护创新，促进创新。

“知AI善用”，探索AI赋能教育“良策”

专家指出，AI工具已成为学习的重要助力，高校一方面要避免“唯AI是从”，不让工具凌驾于人的思考和判断之上，另一方面亟需优化检测技术、提升AI率检测参与学术规范的灵活度，分层分级分步探索AI赋能教育。

某受访教授指出，学术论文包含大量专业术语和逻辑论证，检测模型的适用性极为重要。建议相关部门、高校、科研机构形成合力，研发适配学术论文的自然语言处理算法和机器学习模型，拓宽数据库覆盖面，从而对文本特有的语言风格、语义结构等进行细致、准确分析。

该教授认为，用“一把固定的尺子”丈量不同标准的论文过于“一刀切”，建议高校根据自身学科特点甄选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，针对不同学科特点、论文类型设置不同比例的AI率限制，提升AI率检测参与学术考察的灵活度，让学生不再被动地“削足适履”降AI率。

提升巩固AI率检测背后的“支撑项”也尤为重要。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“成长”的语料来源多元、真假难辨，极易出现偏差。提升AI率检测的准确性和可参考性，除了匡正大模型，还要对其背后的语料库进行检测和监管，建议相关部门连同高校，探索建立基础性、常识性、权威性的知识信息语料库。

其实，公众对“AI率”的讨论背后，是对人工智能时代新型高等教育模式的期望。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，智能技术在教育教学中应用的方向，是成为支撑学生认知能力扩展的工具。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分布式认知的转变，构建多态、多境、跨越的课程体系，打造面向成长的发展性评估模式。

记者了解到，一些高校已将人工智能课程纳入教学体系，如复旦大学计划推出“AI大课”，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”的教学模式正逐渐应用。

罗杨洋指出，我国高等教育领域的AI技术应用刚刚起步，在体制机制、基础设施层面加强规范和引导的同时，建议开发更加多元的AI课程，同时提升师生AI素养，加强技术伦理教育。对AI率检测，要中性对待、理性评估，在使用中优化，在探索中完善。