这个毕业季，不少高校对毕业论文设置了AI率红线，但有媒体调查发现，相关检测并不准确，有些学生甚至必须刻意将语句改得支离破碎才能向AI证明“我不是AI”。

在论文写作中，学术诚信和原创性是最基本的原则。《中华人民共和国学位法》明确规定，“代写论文”属于学术不端行为，不应授予学位。人工智能技术的出现，令代写论文变得更容易，及时设置底线红线，有助于避免学术不端现象。由于AI的文本生成与编辑能力愈发强大，靠人力逐一核对并不现实，引入技术手段作为辅助“审核员”有利于提高效率。

高校“AI查重”的初衷可以理解，但尚不成熟的技术带来了实践困境。一方面，在训练大语言模型的过程中，必然使用人类创作的语料，这在客观上决定了AI生成与人类创作在语言结构、逻辑范式等方面的相似性。尤其是学术写作追求的语言规范、逻辑严谨与AI生成的底层逻辑高度重合，也就导致很多内容容易被AI检测工具“误判”。另一方面，AI检测工具的技术标准并未统一，使得检测结果呈现出不确定性。前段时间，曾有人将《荷塘月色》等名篇上传至某常用论文检测系统，结果显示AI生成内容“总体疑似度超过六成”。后续有人在换了一种检测工具后，又显示AI疑似度均为0.0%。

技术的不确定性也带来了学术生态的连锁反应，许多作者只能自行摸索办法“降AI率”。有人采用少用逗号、删减衔接词、打乱段落结构、多用口语化表达等“网络秘籍”，劣化了学术成果的质量与表达深度；有人无奈选择各种来路不明的“代降AI率”服务，遭遇诈骗陷阱；还有人采取“魔法对轰”，“用AI降AI率”，陷入荒诞循环。以更大视角来看，今天由AI生成的论文，与过去复制粘贴的论文、依赖“降重神器”的论文并无本质区别。事实证明，提升学术论文的原创性恐怕不能全然诉诸技术手段。

放眼未来，AI技术将深入生活中的各个方面，如搜索引擎般成为人类生活学习不可或缺的工具。面对AI技术对高等教育人才培养体系带来的复杂性，学术监管应突破单纯检测AI生成痕迹的局限，从学术评估体系重构、人机协同机制等维度应对AI带来的挑战。事实上，无论是平日里的作业，还是毕业时的论文，老师对学生的日常水平和研究过程是最了解的。与其纠结字词句的表述是否有“AI味”，不如更多关注论文是否有独立思考，是否提供创新观点，研究方法是否恰当，数据和结论是否可靠等，把论文的评判权交给学术委员会，建立多元化学术审核体系，最终实现技术赋能与学术规范的有机统一。

评价学术研究的价值，终归要回归学术研究本身，关键不能离开人的主体性。借助AI检测但不“唯”AI检测，不仅是一种科学的态度，也是高校人文素养培育的一部分。

来源：北京日报客户端