看到现在的毕业生被AIGC查重折磨，我有话想说。

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文章摘要

近年来，随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI生成内容（AIGC）检测工具被引入到学术领域，尤其是在毕业论文的查重环节中。然而，这一技术的应用引发了广泛的争议和质疑。许多高校开始使用AIGC检测工具来判断学生论文中AI生成内容的比例，并以此作为判定学术不端的依据。例如，四川大学等高校明确规定了AIGC检测的比例阈值，超过该阈值的学生将无法毕业。这一做法在社交媒体上引发了大量学生的吐槽和不满，甚至催生了所谓的“降重”服务。

AIGC检测工具的底层逻辑是通过另一个AI来判断文本是否由AI生成。然而，这种检测方式存在严重的缺陷。首先，检测工具依赖于文本的流畅度、逻辑性和用词概率，导致那些写作规范、逻辑清晰的论文容易被误判为AI生成。其次，检测工具无法理解作者的背景、写作过程以及文献查阅的深度，仅仅基于文本的表面特征进行判断。这种“让AI审判AI”的方式不仅荒谬，还可能误伤那些真正通过努力完成论文的学生。

目前主流的AIGC检测工具主要依赖三类算法：困惑度与熵值分析、机器学习分类器以及句法和风格特征建模。然而，这些算法在实际应用中均存在明显问题。困惑度与熵值分析通过计算文本的熵值来判断其是否由AI生成，但这种方法忽略了人类写作同样可能具备流畅性和逻辑性。机器学习分类器则通过训练数据集来分辨人类与AI的写作，但其判决依据往往缺乏透明度，无法提供具体的判断理由。句法和风格特征建模则通过分析句法结构和写作风格来区分人类与AI，但这种方法同样无法准确反映人类的写作多样性。

更令人担忧的是，许多高校和管理者可能并不了解这些检测工具的技术局限，仅仅依据检测结果做出判决。这种“AI率=AI写的”的推理方式不仅缺乏科学依据，还可能对学生的学术生涯造成不可逆的伤害。生成模型的发展速度远远领先于检测模型，检测工具只能给出“像不像”的判断，而无法确定“是不是”。然而，许多高校却将这种模糊的判断结果作为判定学术不端的铁证，进一步加剧了信任危机。

这场AIGC查重的本质，是人类用AI制造了一个问题，然后又用另一个AI来解决这个问题，最终却将矛头指向了普通学生。这种做法不仅违背了AI技术发展的初衷，还可能导致学生对写作产生恐惧，甚至不敢再表达自己的思想。如果有一天，学生的努力和泪水敌不过一个模型的“百分之七十四的判断率”，那么人类与AI的关系将走向一个更加扭曲的方向。

生成模型永远领先检测模型一代，检测工具只能给出像不像的判断，而无法确定是不是。然而，许多高校却将这种模糊的判断结果作为判定学术不端的铁证，进一步加剧了信任危机。这场AIGC查重的本质，是人类用AI制造了一个问题，然后又用另一个AI来解决这个问题，最终却将矛头指向了普通学生。这种做法不仅违背了AI技术发展的初衷，还可能导致学生对写作产生恐惧，甚至不敢再表达自己的思想。如果有一天，学生的努力和泪水敌不过一个模型的“百分之七十四的判断率”，那么人类与AI的关系将走向一个更加扭曲的方向。