用“AI率”對論文“一票否決”科學嗎
顯然,出臺這一新規的初衷是為了防范學術不端。畢竟AI太強大,有些人在論文寫作上動起歪腦筋,或讓AI代寫,或借AI編案例、造數據。但AI檢測新規又帶來新的問題:有畢業生在社交平臺哀嘆,明明是自己寫的,檢測系統偏偏說出自AI之手。用AI寫作者則分享降“AI率”秘籍,如少用逗號、刪減銜接詞、打亂段落結構、多用口語化表達等等。甚至有商家聲稱深諳檢測規則,兜售降“AI率”服務,進而催生出一條“檢測—降低—再檢測”的產業鏈。
業內人士介紹,“AI率”檢測的核心邏輯是分析文本的詞匯詞頻、句式結構、邏輯表達等特征,將其與AI模型輸出內容進行擬合,從而判斷相似度。但這存在一個悖論——AI生成內容本身就是對人類語言的模仿,它追求規范性、邏輯性,這又恰恰與學術寫作的要求高度重合。所以,AI檢測結果存在先天缺陷,誤判在所難免——原創文章可能會被判成AI生成,AI生成內容也可借技術漏洞蒙混過關。
有人將朱自清的名篇《荷塘月色》上傳至某常用論文檢測系統,結果顯示其AI生成內容中“總體疑似度超過六成”。一位高校教師在朋友圈吐槽,系統標紅的“高度疑似AI生成”學術論文段落,由研究團隊耗時3年扎根基層、追蹤多個真實案例寫成。
“AI率”檢測引發的爭議,是技術變革時代下教育面臨挑戰的一個縮影。我們渴望用確定性方案消除AI的負面影響,但讓AI檢測AI本質上還是一種技術迷信。它可能迫使原創作者為降低“AI率”而進行無意義的修改,最終產出平庸甚至糟糕的文本。
AI檢測工具給出的數據,只能是一種參考,學術委員會才是最終把關人。有教師表示,學生的文章是否由AI寫就,自己一看便知。畢竟,教師對學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判斷,應該優于任何模型。而且,論文質量高低,在學界也早有成熟的評判標準,與其糾結字詞句的表述是否有“AI味”,不如看論文是否有獨立思考,是否提供創新觀點,研究方法是否恰當,數據和結論是否可靠,等等。總之,能為論文打出公正分,是導師、是審稿人,而不是任何一種AI工具。
我們要培養的,不是能通過AI檢測的寫手,而是具備獨立思考能力和創新思維的人。AI可以介入學術生產和學術評價流程,但其作用和功能只能是輔助性的。任何時候,人的主體性在學術評價中都不可替代。
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