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用“AI率”對(duì)論文“一票否決”,科學(xué)嗎?
[ 通信界 | 張蓋倫 | m.6611o.com | 2025/6/7 8:29:57 ]
 

眼下正值2025年畢業(yè)季,多所高校出臺(tái)規(guī)定,對(duì)畢業(yè)論文中人工智能(AI)生成內(nèi)容比例提出明確要求,有的高校還將“AI率”高低與論文能否合格直接掛鉤。

顯然,出臺(tái)這一新規(guī)的初衷是為了防范學(xué)術(shù)不端。畢竟AI太強(qiáng)大,有些人在論文寫作上動(dòng)起歪腦筋,或讓AI代寫,或借AI編案例、造數(shù)據(jù)。但AI檢測(cè)新規(guī)又帶來(lái)新的問題:有畢業(yè)生在社交平臺(tái)哀嘆,明明是自己寫的,檢測(cè)系統(tǒng)偏偏說(shuō)出自AI之手。用AI寫作者則分享降“AI率”秘籍,如少用逗號(hào)、刪減銜接詞、打亂段落結(jié)構(gòu)、多用口語(yǔ)化表達(dá)等等。甚至有商家聲稱深諳檢測(cè)規(guī)則,兜售降“AI率”服務(wù),進(jìn)而催生出一條“檢測(cè)—降低—再檢測(cè)”的產(chǎn)業(yè)鏈。

業(yè)內(nèi)人士介紹,“AI率”檢測(cè)的核心邏輯是分析文本的詞匯詞頻、句式結(jié)構(gòu)、邏輯表達(dá)等特征,將其與AI模型輸出內(nèi)容進(jìn)行擬合,從而判斷相似度。但這存在一個(gè)悖論——AI生成內(nèi)容本身就是對(duì)人類語(yǔ)言的模仿,它追求規(guī)范性、邏輯性,這又恰恰與學(xué)術(shù)寫作的要求高度重合。所以,AI檢測(cè)結(jié)果存在先天缺陷,誤判在所難免——原創(chuàng)文章可能會(huì)被判成AI生成,AI生成內(nèi)容也可借技術(shù)漏洞蒙混過關(guān)。

有人將朱自清的名篇《荷塘月色》上傳至某常用論文檢測(cè)系統(tǒng),結(jié)果顯示其AI生成內(nèi)容中“總體疑似度超過六成”。一位高校教師在朋友圈吐槽,系統(tǒng)標(biāo)紅的“高度疑似AI生成”學(xué)術(shù)論文段落,由研究團(tuán)隊(duì)耗時(shí)3年扎根基層、追蹤多個(gè)真實(shí)案例寫成。

“AI率”檢測(cè)引發(fā)的爭(zhēng)議,是技術(shù)變革時(shí)代下教育面臨挑戰(zhàn)的一個(gè)縮影。我們渴望用確定性方案消除AI的負(fù)面影響,但讓AI檢測(cè)AI本質(zhì)上還是一種技術(shù)迷信。它可能迫使原創(chuàng)作者為降低“AI率”而進(jìn)行無(wú)意義的修改,最終產(chǎn)出平庸甚至糟糕的文本。

AI檢測(cè)工具給出的數(shù)據(jù),只能是一種參考,學(xué)術(shù)委員會(huì)才是最終把關(guān)人。有教師表示,學(xué)生的文章是否由AI寫就,自己一看便知。畢竟,教師對(duì)學(xué)生的日常水平和研究過程是最了解的。基于教育過程的專業(yè)判斷,應(yīng)該優(yōu)于任何模型。而且,論文質(zhì)量高低,在學(xué)界也早有成熟的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),與其糾結(jié)字詞句的表述是否有“AI味”,不如看論文是否有獨(dú)立思考,是否提供創(chuàng)新觀點(diǎn),研究方法是否恰當(dāng),數(shù)據(jù)和結(jié)論是否可靠,等等。總之,能為論文打出公正分,是導(dǎo)師、是審稿人,而不是任何一種AI工具。

我們要培養(yǎng)的,不是能通過AI檢測(cè)的寫手,而是具備獨(dú)立思考能力和創(chuàng)新思維的人。AI可以介入學(xué)術(shù)生產(chǎn)和學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)流程,但其作用和功能只能是輔助性的。任何時(shí)候,人的主體性在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中都不可替代。

 

1作者:張蓋倫 來(lái)源:科技日?qǐng)?bào) 編輯:顧北

 

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