大數據文摘受權轉載自數字生命卡茲克

作者：卡茲克

我其實一直都很贊成AI的快速發(fā)展，很少會看到，讓我眉頭一皺的AI應用場景。

甚至會有點出離了憤怒。

因為可能本心是好的，但是這個方法，卻把好心，變成了一個讓我非常痛心卻又覺得無奈的事件。

這個事情就是，馬上畢業(yè)季了，很多的學校，為了整治學術不端行為，所以對學生們的論文，除了原來的查重檢測之外，引入了AIGC檢測。

大概就是用一些所謂的AI檢測工具，來檢測你的論文里，AI生成的含量有多少。

如果你的AIGC檢測比例，如果高于一定的指標，就會無法畢業(yè)。

起初我以為這種只是一些造謠的圖，在我實際查證之后，我發(fā)現，是真的。

已經有多所大學，啟動了AIGC檢測，并且有明確的指標。

比如4月9日，四川大學教務處發(fā)布的《關于開展2025屆本科畢業(yè)論文（設計）學術不端行為檢測工作的通知》中，就明確提到了，20%和15%這兩個比例。

不止一個，還有很多。

如果你去Google上搜一個關鍵局：關于2025屆本科畢業(yè)論文(設計)試行AIGC檢測的通知。

你就能看到，大概有哪些學校，在開始實行AIGC檢測了。

你如果去小紅書在看看，搜索關鍵詞：AIGC論文。

能搜到一大堆的吐槽貼，還有摻雜在里面想撈一筆的所謂幾款錢降重的廣告。

我不知道你們看完這些學生們的吐槽以后是什么感覺。

我能感受到的，只有憤怒、痛心、還有無奈。

說實話，我一直是AI堅定的支持者。

我寫AI、研究AI、見證AI從最開始笨拙到如今絕大多數人無法看到上限的全過程，我比99.99%的人，都更相信它的未來。

但我從沒想過，它會以這樣一種粗暴、冷漠、失控的方式，誤傷那些本該最被保護的人。

因為知道AIGC檢測原理的人，就會知道，這玩意，在論文場景上，根本不靠譜。

它的最底層原理其實很簡單，說白了就一句話：

“用另一個AI，去判斷這是不是AI寫的。”

也就是說，我們現在在干一件極其荒謬的事情。

“讓AI審判AI，最后把結果扣在人類頭上。”

這事是在太特么蠢了。

它不懂你是什么背景，不知道你是不是通宵寫的，不知道你有沒有復查文獻、推敲措辭、修改邏輯，它只看語料、風格、用詞概率。

只要你寫得太流暢、太規(guī)范、太有邏輯，不好意思，可能就會被判成AI寫的。

它不管你是不是人肉手寫，只要你像是模型生成，它就把你打成AI。

那我想穩(wěn)穩(wěn)，什么才不是AI呢？那到底什么才是“人”寫的呢？

是我這種上不了啥臺面的，錯字連篇的工種號文章嗎？

是跟我一樣的人類撰寫聲明嗎？

是只有打錯字、病句頻出、思路跳脫才算一個人嗎？

我真的很想問一句：

這最后要的，到底是人類的思維，還是AI的漏洞？

這不是一個簡單的誤判。

這是我覺得，很多學校的教育系統(tǒng)、技術系統(tǒng)、管理系統(tǒng)，對AI認知的深度誤解與草率濫用。

我沒有那么懂技術，但是根據我自己過去的知識和有限的了解，現在主流的AIGC檢測工具，依賴的核心算法，我大概會歸為3類，這3類，在檢測文本是不是AI生成的上，各有各的問題。

第一類，叫困惑度與熵值分析。

這套邏輯其實特別搞笑。

它的底層邏輯是這樣的：AI模型生成文字，通常很順，因為它是從一堆可能性中挑概率最高的詞來生成。

在專業(yè)術語上，跟困惑度相關的叫文本熵值，就是基于信息論的隨機度量。

一個文本的熵可以通過字詞分布來計算。所以，AI生成的文本可能在某些統(tǒng)計特征上熵較低，過于均勻或模式化，而人類文本熵值更高或者分布不同。

所以，如果你寫得也很順，語言平滑、邏輯清晰、用詞自然，這個系統(tǒng)就覺得你“哦這過于不讓人困惑”了，那沒跑了，你一定是AI。

相反，如果你寫得磕磕絆絆、斷斷續(xù)續(xù)，錯別字連篇、語法錯誤頻發(fā)，讓人滿腦子困惑，臥槽，那這才像人啊！

這就好比你去應聘一個崗位，答得太好被質疑背稿了，答得磕巴反而覺得你有靈魂。

這檢測邏輯，離譜得很離譜。

第二種，是我覺得最能無語的，機器學習分類器。

他們會喂給AI一個大數據集，里面有人寫的和AI寫的例子，然后訓練它去分辨你是哪邊。

說實話，這方法在理論上沒問題，但實際用起來，實在是過于操蛋了。

你寫得像訓練集里的AI，它就覺得你是AI。

而且你別指望它告訴你為啥判你是AI，它不會說，“因為你這句話太GPT了”，它只會說：“我感覺你好像有內味。”

一個黑箱模型對你的整篇論文說：“你讓我感到很GPT。”

你告訴我，這是什么判決依據？是超能力嗎？那我說我感覺你像有十個私生子的人，你就有十個私生子嗎？這不搞笑嗎。

最后一種，叫句法和風格特征建模。

除了統(tǒng)計層面的困惑度，還可以從句法結構和寫作風格入手建模人類與AI的區(qū)別。

人寫文章嘛，有時候寫死鼻子老長的長難句，有時候短句。

靈感上來了寫得雞飛狗跳文風跟妖孽一樣，沒靈感時寫的寫的跟新聞稿一樣。

所以人類寫作的風格是突突突、停，波動大的。

AI呢？它喜歡平穩(wěn)輸出，平平滑滑沒啥高低起伏。

于是，之前GPTZero引入了一個指標，叫突發(fā)度（Burstiness），用來衡量整篇文章中句子之間困惑度的變化程度。

除了突發(fā)度之外，還可以提取更多句法和文體特征，比如平均句長、從句使用頻率、常見連接詞的密度、主動被動語態(tài)比例、學術詞匯占比等等。

但是，那我想問了，你見過幾個熬夜趕畢業(yè)論文的人，是一邊寫一邊保持文學高潮的嗎？

從頭到位都是神之一手，李白附體，全篇都是《滕王閣序》那種文筆？從古至今有幾個那種神仙啊？

但是等等，關鍵那AIGC檢測，說《滕王閣序》的AI生成度疑似74%啊。

甚至能不止74%，還能給你拉滿。

咋地，王勃穿越者實捶唄？在2025年用DeepSeek生成了一篇《滕王閣序》，吃著火鍋唱著歌帶回了公元675年了唄？

所以，除了無語，還是無語。

方法就是這些方法，推理成本就現在這樣，大家也都有個數。

你就按DeepSeek R1參考，百萬Token，也就是大概75萬字，8塊錢人民幣。

你再看看知網的AIGC檢測服務。

1千字2塊錢。

我想問問，這是在拿24K純鈦合金的英偉達H888在推理嗎？

錢到底進了誰的口袋呢？

荒謬，至極。

而我最痛心的是，大部分使用這些檢測工具的學校、導師、管理者，他們可能根本不知道這些事情。

他們只看到“AI率：74%”，就當成鐵證。

一句話，把一個學生的努力打成零分。

一個通宵寫稿的晚上。

一個用Word改了幾十次的版本。

一個在圖書館趴在桌子上睡著的凌晨。

不是AI，是人。

是人。

但你沒看人，只看了分數。

而且，這種“AI率=AI寫的”的推理，本身就站不住腳。

我們要清楚一點：

生成模型永遠領先檢測模型一代。

就像病毒傳播，永遠快于疫苗研究。

它只能大概給出像不像，永遠給不出是不是。

但現在，很多人竟然把這個像不像的結果，變成了你有沒有作弊的判據。

這不是技術問題。

這是我們的信任危機。

我寫AI，是因為我希望AI讓我們更自由。

不是希望AI讓人更恐懼。

我用AI，是因為我希望它成為表達的延伸。

不是希望它成為拘束的鎖鏈。

而這場所謂的AIGC查重，本質上是：

人類用AI造了一個火，然后害怕它，最后用另一個AI，去逼普通人承認他們也起火了。

如果你非要說，問我對這個現象怎么看？

我只能說一句：

這不是AI的錯，這是人類使用AI的方式，錯得離譜。

用概率，蓋過人格。

用模型，替代人性。

如果有一天，一個學生的淚水、他的痛苦、他的努力，敵不過一個模型的“百分之七十四的判斷率”。

如果有一天，一個人要靠錄像監(jiān)控自己來證明是自己寫的不是AI寫的。

那我們這代人，也許真的，活成了AI眼中的幻覺。

因為如果再這么下去。

你我終將活在一個更殘忍的版本里。

不是我們被AI誤傷。

而是。

我們，不再敢寫字了。

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