光明网评论员：论文“降AI率”已成生意，AI检测不能沦为形式主义

光明网评论员：今年，全国多所高校首次将论文AI率的检测结果与答辩资格绑定，要求论文AI率控制在低于15%~40%，但不同检测平台结果差异超20个百分点，把原创内容误判为AI生成也时有发生。而据报道，为了过关，部分学生将学术论文改得口语化，甚至在电商和社交平台还出现“降AI率”服务，一个商家该项服务的累计销量就突破4000件。

客观来说，AI写作的效率过高，如果学生依赖AI，毕业论文几乎可以秒速生成。学术训练、能力培养云云几乎都无从谈起，毕业论文自然也失去了学术评价的意义。高校对此加以限制，出发点无可厚非。

但问题是，现在AI检测的准确度实在不高。记者测试显示，不同的AI检测工具结果能差出20%以上。一如此前的经典案例，王勃的《滕王阁序》被检出100%AI率，朱自清《荷塘月色》与刘慈欣《流浪地球》的片段被检测出62.88%和52.88%；也有不少学生表示，自己一个字一个字“手搓”的论文，却被标记为AI生成。

也正因为结果不可控，很多学生都抓耳挠腮地想办法降AI率。从报道的情况看，这像是把论文写得更差：把原本严谨的学术表达改得口语化，有人还会刻意删减逻辑连接词、制造语病、写错别字等。也正是这一背景下，“降AI率”成为一门生意，而这门生意也没什么诀窍，就是花个几百元，更高效地把论文写差一点。

这是一个吊诡的悖论。想要通过AI检测来强化学术训练，提高论文质量；反倒是倒逼学生把论文写得更糟。检测的指挥棒，可能指反了方向。

如果为了防止学生用AI，“AI检测”和过去一些学校的查重一样，变成无谓的折腾乃至经济负担，恐怕就滑向形式主义了。所以“AI检测”到底怎么用，或许值得深思。

比如，检测的方向，是不是应该从语句分析走向图片、表格、引用文献、论证逻辑梳理这种更关键的地方？毕竟AI生成的实验数据、无中生有的参考文献、经不起追问的论证结构，才是真正危害学术诚信的东西。与其囫囵吞枣地设定一个AI率，倒不妨细致地区分不同区块的检测重点。语句表达对于“去人格化”的论文来说并不那么重要，未必值得花那么大精力死抠。

再比如AI检测的定位，是否应该从“一票否决”变成“仅供参考”？既然AI检测不准确，那么也不应就此强迫学生自证“没用AI”。一些学校已经有所转变，比如南京大学明确强调，AIGC检测结果仅作为学术规范性辅助参考，不作为论文原创性判定依据，这也值得各个高校参考。

另外需要探讨的是，在AI无所不在的当下，对AI是否需要这样严防死守？仔细想想，一位哲学专业的学生，想跨界做点结合物理学的研究，他的起点很可能就是通过AI快速补全自己的知识盲区、梳理陌生领域的基本框架。这与其说是投机取巧，不如说是借助工具拓展认知边界。甚至哪怕文章的语言由AI修饰出来，只要思考是自己的，每一个过程推导都是亲自验证的，又一定不可接受吗？

从这个角度说，AI浪潮中，更需要“人”的在场。论文到底有没有自己的思考，有没有经历来回往复的学术探讨，导师是应该知情的，评阅人也应该是能看出来的。答辩现场的一两个追问，往往比任何检测工具都更能说明问题。真正的学术评价，本来就依赖人对人的判断，而不是一个算法给出的百分比。

所以，应对AI不见得就得“用魔法打败魔法”，也可以“以不变应万变”——大幅强化过程性评价的权重，如导师记录、阶段性汇报、答辩追问等，去识别学生真正“动脑”的地方，这些才是AI难以入侵的环节。把评价的重心从一份文本，转移到整个研究过程中人的真实在场，可能是应对AI写作的真正办法。

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