隨著AI工具在學術領域的應用普及，為了杜絕AI代寫、內容拼湊和偽造數據等學術不端行為，維護學位授予的嚴肅性與權威性，不少高校都在論文審查環節新增了AI率（論文中由人工智能生成的內容占全文的比例）這一指標要求。于是，學子們在與新指標的“斗爭”中又重溫了被“查重率”支配的恐懼。

01

降AI率的妙招

想要高效降AI率，我們首先需要了解AI率的計算原理再“對癥下藥”。

AI率的計算是基于多維度特征的融合，根據AI生成內容的各種規律和特點來比對論文中疑似AIGC的部分，再輔之以概率分析等統計方法，最終得出一個數值。例如，提取句式結構、用詞習慣、語義連貫性等文本特征，識別詞匯分布均勻性、語句結構的機械性等規律。

某平臺的AI率檢測結果頁面

那么通過反向思維，要降AI率就得跳出AI生成常見的文本規律和用詞范式。我們簡單舉幾個例子：

1.調整主語位置

在數字化浪潮的推動下，AI智能體憑借高效、便捷的特性，迅速綁定日常高頻的人機交互場景……

AI智能體在數字化浪潮的推動下以其高效、便捷的特性，迅速綁定日常高頻的人機交互場景……

2.同義句替換

綜上所述，建議從以下幾方面來建立風險防范機制：

綜上所述，建議建立風險防范機制可從以下幾方面入手：

3.避免詞匯多次復現和總結冗長

如果上下文中需要多次使用同一個詞語，可以將重復出現的地方用近義表達改寫。AI習慣在一部分論述結束后加總結，所以注意論點與論點之間的銜接，精簡表達，做好承上啟下，避免總結部分過于冗長。

4.去除或替換帶有AI高頻詞的贅述

連接詞的“和”，用“以及”“與”等替代，“例如”可以用“以……為例”“舉個例子”“比如說”等；去掉“其一其二”“首先”“其次”這種強提示詞，改為具體論點作為段落開頭。

5.調整文章整體結構和風格

如果文章條件允許，在不更改論點和論述邏輯的前提下，可以將常見的“總—分—總”式行文結構，改為并列式、遞進式、轉合式等其他結構。在已去掉贅述、套詞的基礎上，利用自己的寫作風格重新梳理陳述節奏，修改容易被識別為AI內容的生硬表達。

除了手動剔除AI的“語癖”，也有些同學開始另辟蹊徑，嘗試“用魔法打敗魔法”，即借助AI降AI率，這種套娃方法也未必不可行，只是需要一些竅門，因為細節表達的調整對指令內容的精準度要求很高。

例如，要先提出目的“請對以下論文段落進行系統性降重和降AI率處理，保證原觀點不變的情況下進行改寫”，再通過補充指令進一步要求改寫方式（如“以縮寫再擴寫的方式”“以同義表達替換的方式”）或字數和語句細節（如“確保與原段落字數不變”“避免與原文出現連續2個相同的詞語”），這樣調整后的內容才有較強的參考價值。

用豆包調整論文段落的對比結果

需要注意的是，使用這些技巧手段的前提是確保論文內容的原創性，在成稿過程中沒有照搬AI內容等學術不端行為，只是為了審查環節的AI率數據，適當修改原創文本中可能被判為疑似AI生成內容的部分。

02

“文字游戲”的爭議

雖然AI率的計算方式是綜合大數據資料庫的統計概率針對AI生成習慣量身定制的，有一定合理性和實用性，但也需要看到其局限性，因為僅根據詞語頻率、表達慣式等文本特征去檢測AIGC過于機械化。正如上述方法講解中的案例，其實無益于觀點表達的優化，反而讓論文完稿的工序更加復雜。

“AI的示例完全就是我自己慣常的寫法，而且早年接受學術培養的時候也是按照這個方向訓練的，論文論述要具備清晰的層次感，加上必要的連詞和提示詞，比如 ‘第一第二’‘其一其二’‘首先其次’，結果現在為了AI率審查反而不能用了?！庇型瑢W提出反對意見。

這其實反映出論文審查陷入了一個荒謬悖論：AI生成的結果是依靠模仿人類話術而來的，但為了降低AI率，人們又被迫改變原本的表達習慣，將文章改為“不像是人寫的”，導致學生修改方向混亂，困于表面的“文字游戲”。

同時，AI率的審查很多時候忽略了學科的差異性，造成標準割裂，也為修改調整帶來麻煩。例如，一般文科論文因文本生成需求高，概念釋義和引用內容較多，AI率普遍高于理工科，盡管提出了分類管理制度，如部分學科專業可申請一定的標準浮動，但具體執行中仍然缺乏細化標準。

更重要的是，這一新興指標催生的灰色產業鏈正在逐步壯大，電商平臺已經涌現許多帶有“人工降重”“人工降AI率”“包過”等標簽的服務，價格從幾十元到上百元不等，很多商家并沒有修改論文的能力，對專業領域也不甚了解，只是做一些粗糙的拼湊性工作，增加了學術違規的風險。不僅如此，為了檢驗降AI率的效果，學生還需反復在論文網站上出錢檢測，增加論文的成本支出。

高校對學術規范的動態評價體系，除了要跟上技術發展的步伐，還需甄別其中的不適配之處，進行合理的調整和制度性補充，這一方面能倒逼檢測技術創新和檢測工具升級，另一方面還方便盡早適應“人機共生”的新生態。

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編輯｜張毅

主編｜黎坤

總編輯｜吳新

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