雷军34年前论文AI率超标，教授论文“高度疑似AI生成”，如何看待AI检测乱象？

小米创始人雷军1992年发表于国家一级学报的一篇论文，在当下的AIGC检测系统中，测出了可能“不合格”的结果。这个看似荒诞的场景，却是当下高校毕业生的普遍遭遇。

一项本意良好的“查AI”新规，正因标准和技术的双重问题，让学生、导师和学术评价体系都感到头疼。

雷军旧文“被AI”，检测系统可靠性存疑

记者选取了雷军于1992年发表在《计算机研究与发展》的论文《计算机病毒判定专家系统原理与设计》。该文是雷军在武汉大学求学期间的成果，因其前瞻性，至今仍被业内称道。该论文发表于34年前，通用型人工智能技术尚未出现。

然而，记者将该论文原文输入市面上四款主流检测平台，得到的AIGC率结果差异明显：两款平台显示为0%，一款为4.12%，而另一款市场占有率很高的平台则给出了23.8%的“AI率”。

若以部分高校“AIGC率低于20%”的硬性规定来看，这篇论文或将无法通过审核。

原创内容被系统误判在这两年频繁发生。据《中国青年报》报道，中国人民大学有副教授耗时三年手写的论文，也被平台标注为“高度疑似AI生成”。

记者梳理发现，四川大学、南京工业大学、广西师范大学、河北工程大学等高校已相继发布通知，要求本科毕业论文须进行AIGC检测。其中，四川大学要求文科类毕业论文AI生成内容占比不超过20%；南京工业大学则要求各学院自行制定检测标准。

问题在于，各校采用的检测平台并不统一，也缺乏公认的行业标准，这使得学生在选择检测平台时感到无所适从。学生们普遍反映，同一篇论文在不同系统上的检测结果，差异可能高达20个百分点以上。

为找合格报告花费700元，

论文质量反受影响

“学校要求AIGC率低于20%，我的论文在一个平台上初检结果是21%。”大学生李千帆（化名）告诉记者。他并未立即修改论文，而是将同一篇论文上传至其他多个检测平台，希望找到一个能给出合格报告的系统。

为了找到一份能“过关”的报告，李千帆仅在不同平台的反复测试上，就花费了近700元。他向记者表示：“我只是想证明我的论文是我自己写的，但这个成本太高了。”

在反复测试无果后，一些学生找到了新的“解决方案”，即购买“AI降AI”服务，但这往往以牺牲论文质量为代价。

“学生会用AI降AI，市面上的工具都是收费的，学生们为了达标会花钱买这个服务。”中南大学商学院管理科学与信息管理系副教授郑博雯告诉记者。她发现，经过机器“降重”的论文，许多严谨的学术表述变得非常口语化，已经给答辩评审带来了很大的困扰。

比如，一句“本文旨在探讨其内在逻辑与现实影响”，可能会被改成“这篇文章就是想说说它里面是怎么回事，对大家有什么影响”。郑博雯在论文答辩时曾遇到过此类情况。“我问学生，为什么你的论文写得像聊天记录？学生回答说，不这样就过不了AI检查。”

专家：评价应回归“人”，而非依赖机器

“问题的根源在于，高校有检测的需求，但自身没有可靠的技术。而市场上的商业平台抓住了这个机会，它们的算法不透明，标准也不统一，这就造成了现在的乱象。” 北京师范大学政府管理研究院副院长、研究员宋向清在接受采访时分析。

他进一步指出，这种局面下，最大的获利者是商业检测平台，而最终的买单者是学生和整个学术生态。“这形成了一个‘上有政策、下有对策’的循环。学校要求查，学生就想办法降，平台则两头收费，既提供检测又提供降重服务。这完全背离了学术诚信的初衷。”

“这种乱象不仅增加了学生的经济负担，更严重的是，它会让学术评价变味。当一个学生的主要精力从研究内容转向研究如何降低AIGC率时，学术的初衷就被扭曲了。这等于是在鼓励学生去学习如何‘骗’过机器，而不是如何做研究。”

宋向清建议，在当前技术尚不成熟的背景下，AIGC检测结果只应作为辅助参考，而不应是决定性的评判依据。学术评价的核心，最终还是要回归到导师、评阅人、答辩委员等“人”的专业判断与学术裁量上来。

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来源：大河报