人工智能生成內(nèi)容是否應(yīng)納入查重范圍？
隨著人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)的快速發(fā)展，學(xué)術(shù)領(lǐng)域正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。2025年最新發(fā)布的《全球?qū)W術(shù)誠(chéng)信研究報(bào)告》顯示，超過(guò)67%的高校教師曾在學(xué)生作業(yè)中發(fā)現(xiàn)疑似AIGC生成的文本。這種現(xiàn)象引發(fā)了學(xué)術(shù)界的廣泛討論：傳統(tǒng)的文本相似度檢測(cè)是否應(yīng)該擴(kuò)展至AIGC檢測(cè)？查重系統(tǒng)是否需要升級(jí)以識(shí)別機(jī)器生成的內(nèi)容？
傳統(tǒng)的查重系統(tǒng)主要針對(duì)文字復(fù)制和改寫(xiě)行為進(jìn)行檢測(cè)，通過(guò)比對(duì)已有文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)識(shí)別相似內(nèi)容。然而，AIGC技術(shù)能夠生成完全原創(chuàng)但缺乏真實(shí)學(xué)術(shù)價(jià)值的文本，這對(duì)現(xiàn)有的學(xué)術(shù)誠(chéng)信保障體系提出了新的要求。某頂尖大學(xué)教育學(xué)院在2025年進(jìn)行的一項(xiàng)研究表明，近40%的學(xué)生承認(rèn)曾使用AIGC工具完成部分學(xué)術(shù)任務(wù)，其中超過(guò)半數(shù)認(rèn)為這并不違反學(xué)術(shù)規(guī)范。
AIGC檢測(cè)的技術(shù)原理與難點(diǎn)
檢測(cè)人工智能生成內(nèi)容需要采用與傳統(tǒng)查重完全不同的技術(shù)路徑。AIGC檢測(cè)通?；谖谋咎卣鞣治?，包括語(yǔ)言模式一致性、創(chuàng)意匱乏度、邏輯連貫性等多個(gè)維度。與單純文字比對(duì)不同，這類(lèi)檢測(cè)需要運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法來(lái)識(shí)別文本中的人工智能生成特征。
目前AIGC檢測(cè)面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)包括：生成模型的不斷進(jìn)化使得檢測(cè)工具需要持續(xù)更新；不同領(lǐng)域文本的特征差異導(dǎo)致檢測(cè)準(zhǔn)確率波動(dòng)；以及混合文本（部分人工撰寫(xiě)部分機(jī)器生成）的識(shí)別困難。2025年某國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議公布的數(shù)據(jù)顯示，現(xiàn)有AIGC檢測(cè)工具對(duì)純機(jī)器生成文本的識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)89%，但對(duì)混合文本的檢測(cè)準(zhǔn)確率僅為67%。
學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)對(duì)AIGC檢測(cè)的立場(chǎng)差異
不同學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)對(duì)AIGC檢測(cè)持不同態(tài)度。一些高校明確要求將AIGC檢測(cè)納入查重范圍，認(rèn)為使用未聲明的人工智能輔助等同于學(xué)術(shù)不端。例如，某知名高校在2025年修訂的學(xué)術(shù)規(guī)范中明確規(guī)定，使用AIGC工具生成的內(nèi)容必須明確標(biāo)注，否則將受到相應(yīng)處分。
然而，也有教育機(jī)構(gòu)持更為開(kāi)放的態(tài)度，認(rèn)為應(yīng)該區(qū)分教育場(chǎng)景和研究場(chǎng)景。在低年級(jí)的教學(xué)過(guò)程中，使用AIGC作為學(xué)習(xí)輔助工具可以被接受，但在畢業(yè)論文和學(xué)術(shù)發(fā)表等嚴(yán)肅場(chǎng)景中則應(yīng)嚴(yán)格限制。這種分歧反映了學(xué)術(shù)界對(duì)技術(shù)發(fā)展的適應(yīng)過(guò)程仍在進(jìn)行中。
PaperPass如何應(yīng)對(duì)AIGC檢測(cè)需求
為應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的AIGC檢測(cè)需求，PaperPass查重系統(tǒng)進(jìn)行了全面升級(jí)。系統(tǒng)采用多維度檢測(cè)算法，不僅能夠識(shí)別文字相似度，還能通過(guò)分析文本特征判斷內(nèi)容的人工智能生成可能性。檢測(cè)報(bào)告會(huì)明確標(biāo)注疑似AIGC內(nèi)容的比例，并提供詳細(xì)的檢測(cè)依據(jù)。
PaperPass的AIGC檢測(cè)功能基于大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，涵蓋不同學(xué)科領(lǐng)域的文本特征。系統(tǒng)能夠識(shí)別多種主流生成模型產(chǎn)生的文本，并根據(jù)學(xué)術(shù)寫(xiě)作規(guī)范提供修改建議。用戶可以通過(guò)系統(tǒng)提供的詳細(xì)報(bào)告，了解文本中可能存在的機(jī)器生成特征，從而進(jìn)行相應(yīng)修改和完善。
AIGC使用的合理邊界探討
學(xué)術(shù)界正在就AIGC使用的合理邊界進(jìn)行深入討論。完全禁止可能不切實(shí)際，但放任自流又會(huì)損害學(xué)術(shù)價(jià)值。合理的做法是建立明確的使用規(guī)范：例如允許使用AIGC進(jìn)行靈感激發(fā)和文獻(xiàn)梳理，但核心觀點(diǎn)和論證過(guò)程必須由研究者獨(dú)立完成。
某研究團(tuán)隊(duì)在2025年提出的"負(fù)責(zé)任使用框架"建議，學(xué)術(shù)工作者在使用AIGC工具時(shí)應(yīng)遵循透明、補(bǔ)充、監(jiān)督三原則：透明披露使用情況、將AI作為輔助工具而非替代品、保持人工監(jiān)督和最終責(zé)任。這種框架為AIGC的合理使用提供了可行指引。
常見(jiàn)問(wèn)題解答
為什么傳統(tǒng)查重?zé)o法有效檢測(cè)AIGC內(nèi)容？
傳統(tǒng)查重系統(tǒng)基于文本匹配原理，主要檢測(cè)與現(xiàn)有文獻(xiàn)的相似度。而AIGC內(nèi)容往往是首次生成的"原創(chuàng)"文本，雖然可能缺乏真正的學(xué)術(shù)價(jià)值，但不會(huì)與現(xiàn)有文獻(xiàn)產(chǎn)生高相似度，因此傳統(tǒng)查重難以有效識(shí)別。
如何判斷論文中是否使用了AIGC？
除了使用專(zhuān)業(yè)檢測(cè)工具外，教師和評(píng)審人員可以通過(guò)多種跡象進(jìn)行判斷：文本風(fēng)格突然變化、觀點(diǎn)缺乏深度、參考文獻(xiàn)與內(nèi)容匹配度低、語(yǔ)言過(guò)于模板化等。但這些方法需要專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，最好結(jié)合專(zhuān)業(yè)檢測(cè)工具共同使用。
AIGC檢測(cè)的準(zhǔn)確性如何？
目前AIGC檢測(cè)技術(shù)仍在發(fā)展中，準(zhǔn)確率因文本類(lèi)型和生成模型而異。一般來(lái)說(shuō)，對(duì)長(zhǎng)文本和學(xué)術(shù)文本的檢測(cè)準(zhǔn)確率較高，而對(duì)短文本和創(chuàng)意性內(nèi)容的檢測(cè)挑戰(zhàn)較大。最好的做法是將檢測(cè)結(jié)果作為參考，結(jié)合人工評(píng)審進(jìn)行綜合判斷。
使用AIGC工具是否一定違反學(xué)術(shù)規(guī)范？
這取決于具體使用方式和機(jī)構(gòu)規(guī)定。如果完全依賴(lài)AIGC生成論文內(nèi)容而不加注明，通常被視為違反學(xué)術(shù)規(guī)范。但如果將AIGC作為輔助工具，用于思路啟發(fā)或語(yǔ)言潤(rùn)色，并在適當(dāng)位置聲明使用情況，許多機(jī)構(gòu)認(rèn)為這是可以接受的。