原創(chuàng)論文被AI“冤枉”了怎么辦？

　　文｜方圓記者 黃莎 通訊員 楊子晗

　　AIGC檢測出現(xiàn)的種種問題，讓學生們苦不堪言：自己被AI“冤枉”了，找誰申冤呢？校方有沒有權利要求學生自證

　　臨近畢業(yè)季，不少學生都在埋頭與論文“過審”較勁。以前，和學生們反復“拉扯”的是論文查重和降重，但現(xiàn)在，又多了個新角色——AIGC檢測。

　　AIGC檢測，通俗來說，就是看看文章中哪些部分是“人”寫的、哪些部分是“AI”寫的。目前，已經(jīng)有部分高校要求學生論文進行AIGC檢測，論文AI率過高的話將無法通過審查。

　　在AI時代，校方此舉本是為了減少學術作弊行為，不讓AI成為論文槍手，但學生們卻反饋，自己辛辛苦苦原創(chuàng)的內容，卻被AI冤枉成了AI生成，還陷入了“自證清白”的困境。

　　AIGC檢測，到底靠不靠譜？

　　一般而言，AIGC檢測結果會提供一個數(shù)字，“判定”文章有多少比例為原創(chuàng)，還會具體到某句話、某個段落是AI生成的概率。

　　理想情況下，這種檢測結果能幫助審核者清楚了解文章中哪些部分涉嫌AI生成，有針對性地同作者溝通。但實際上，論文作者可能也會對此摸不著頭腦：自己的想法、自己做的田野調查、自己做實驗的數(shù)據(jù)、自己在鍵盤上敲下的字詞……怎么組合起來卻被判定為AI生成？

　　事實上，有苦說不出的不僅是學生，同樣需要發(fā)表學術文章的學者也會對此感到無奈。有學者表示，自己和合作者一起耗時3年，追蹤多個真實案例，逐字碼了一個月的論文，上傳至AIGC檢測平臺后，顯示的AIGC率竟然超過了80%。

　　除了論文，名家經(jīng)典作品可能也難逃高AI率。近日，媒體曝出，將朱自清的名篇《荷塘月色》上傳至某常用論文檢測系統(tǒng)后，結果顯示，其AIGC率達到了62.88%。

　　《方圓》記者也將自己近日采寫的部分稿件交由AI評判，同樣發(fā)現(xiàn)，有的稿件被認定為存在AI生成內容。而且，同一篇稿件在不同的AIGC檢測平臺里，得到的AIGC率并不一致，有的標記的AI率為14%，有的檢測平臺則能還記者一個“清白”，顯示AI率為0。

　　讓《方圓》記者感到疑惑的是，個別檢測平臺里標記的高度疑似AI生成的段落，恰好是記者采訪時采訪對象所說的話。一詞一句，都是“人”說出來的，為何反而被AI“竊取”？

　　目前看來，AIGC檢測并不是那么可靠，這又是為什么？

　　中國政法大學網(wǎng)絡法學研究所教授、人工智能法研究中心研究員郭旨龍表示，這種現(xiàn)象根本上是受限于AI的技術原理。“從原理上看，檢測模型與生成模型的學習過程都是一樣的。也就是說，兩類模型在面對文本內容時，關注的重點可能是一樣的。當檢測模型試圖區(qū)分本人的表達與AI的表達時，它并不知道這個人的寫作風格是什么樣，而只知道生成模型可能會生成什么樣的內容，所以只會關注AI關注的那一部分。所以當它對比時，重合率可能會意外地高。類似于‘從門縫里看人’，只能看到與門縫范圍一致的那一部分。”

　　郭旨龍也嘗試讓AI回答AI是怎么測AIGC率的，Deepseek給出的答案有：使用文本特征分析，包括詞匯使用頻率、句式結構、語法復雜度、主題一致性等；語言模型對比，即將輸入文本與已知的AI生成文本進行對比，尋找相似性；統(tǒng)計模型，指的是通過統(tǒng)計分析來識別文本中是否存在AI生成的典型模式。

　　不同學?；蜓芯繖C構對AIGC率的“合格”數(shù)值有不同的規(guī)定。有的學校要求AI率要在40%以內，有的要求不超過15%。那究竟該用怎樣的標準呢？

　　郭旨龍表示，目前尚無令人滿意的答案。“AIGC率在某個數(shù)字之下才算合格，‘合格’大概可以認為是達到了‘原創(chuàng)性’的要求，但學術上的‘原創(chuàng)性’是一個很難界定的概念，尤其是在知識更新飛速的今天，內涵的任何一點變動都有可能在某一層面上成為新的知識而具有相應的原創(chuàng)性。如果學生是照搬AIGC，自然是不合格的，但如果學生僅僅用以參考，那么什么程度的參考才能算合格呢？目前來看沒有一個標準答案，任何AI率閾值的設置都是缺乏可解釋性的。”

　　而且，郭旨龍?zhí)岬剑斍?，生成式人工智能的發(fā)展目標是“能夠像人一樣與人交往”，這就意味著AIGC與一般人的表達將越來越相似，越來越難以區(qū)分，尤其是學生往往在正式使用AI之前，習慣于先訓練，那么AI就會在這個過程中學習學生本人的表達。最終，本人的表達與AI的表達會變得很難區(qū)分。

　　被誤判后，如何自證？

　　AIGC檢測出現(xiàn)的種種問題，讓學生們苦不堪言：自己被AI“冤枉”了，找誰申冤呢？校方有沒有權利要求學生“自證”？

　　大成律師事務所高級合伙人、北京市律師協(xié)會數(shù)字經(jīng)濟與人工智能領域法律專業(yè)委員會副主任肖颯表示，根據(jù)教育部2016年發(fā)布的《高等學校預防與處理學術不端行為辦法》第五條“高等學校是學術不端行為預防與處理的主體”以及2009年發(fā)布的《教育部關于嚴肅處理高等學校學術不端行為的通知》中規(guī)定“高等學校對本校有關機構或者個人的學術不端行為的查處負有直接責任”，高校對于學術不端行為的處理有著主動權并擔任核心角色。

　　“學校與學生處于一種管理者與被管理人的關系，當學生被判定違反規(guī)章制度時，即可以推定為處于被管理人的角色，此時學校要求學生進行自證也有制度可循。但是，由于缺乏內部監(jiān)管手段與處理規(guī)范，學校與學生常常處于不平等的地位，因此即使出現(xiàn)判斷違例的情況，也需給出具體的判斷理由，而非直接給出一個數(shù)字，讓學生去自證。”肖颯說道。

　　郭旨龍認為，如果僅僅判定學生AI率過高，校方應當再進行人工審查，去除公式、引用文獻等內容，對AI率過高的內容進行校對。如果此時AI率仍不達標，再讓學生自證。

　　如果需要學生自證，該如何自證？

　　“參考之前一些涉及生成式AI的判例以及相關事件，建議學生們可以留存寫作過程的完整證據(jù)鏈，如不同時間留存的不同版本的文檔、實驗日志等，可以有效地形成自證。”肖颯表示。

　　郭旨龍則表示，還可以改變論文審查流程，在答辯環(huán)節(jié)增設AIGC測試，當場檢測AI率，當場讓學生有針對性地答辯。

　　用AI降AI率，有何風險？

　　除了自證，更多時候，學生們會選擇硬著頭皮降AI率。有學生表示可以改標點符號，加語氣助詞，有的則把學術詞匯替換成更為口語化的表達，還有的學生實在改不動了，干脆花錢讓AI降AI率。

　　也就是說，一篇論文從“出生”到“審查通過”，AI這門生意，可以包括AI槍手、AI率檢測和降AI率這3個環(huán)節(jié)。無論文章是否百分之百原創(chuàng)，想讓論文過審，大概率都得花點錢。

　　用AI測AI率，再用AI降AI率。這些行為又會存在怎樣的法律風險？

　　郭旨龍表示，這些行為可能涉嫌侵犯知識產權，AI可能將他人上傳校閱的論文加以輸出，構成不經(jīng)意間的剽竊。

　　肖颯認為，使用AI降低AI率本身也是一種利用AI進行洗稿的學術不端行為。“從著作權的角度考慮，AI降重本身將會導致著作權歸屬不清。因算法黑箱的存在，究竟是否存在獨立的人類智力勞動將難以界定，進行AI降重這個過程本身可能就會將原文的所有語言表達進行重構，譬如針對不同檢測平臺的標準，將長句斷為數(shù)個短句、將所有的連接詞進行個性化替換等。在這種情況下，被降重后的語言表達甚至難以與原文有‘實質性相似’，進行降重后的成果將難以被認定原創(chuàng)性。”

　　基于AIGC檢測當下存在的種種缺陷，郭旨龍認為，各大高校和學術機構可以使用AIGC檢測，但不能單獨地將其作為一項長期措施。

　　“AIGC檢測的政策成本很高，而由此帶來的效益依然存疑。強制出臺AIGC率的標準，并不能真的讓那些想要偷懶的學生放棄使用AI，可能更多地會讓那些僅僅想要嘗試使用AI便利寫作的學生投鼠忌器，進而影響AI在教育實踐和學術創(chuàng)作中發(fā)揮功能。”郭旨龍說道。

　　查論文AI率，本意也是為了避免學生過度依賴AI生成，那校方能有什么其他解決辦法嗎？

　　郭旨龍表示，堵不如疏，而疏通亦有方法。用簡單粗暴的方法限制甚至禁止，從微觀而言，不可能達到令人滿意的效果——論文寫作不是當堂考試。從宏觀上而言，也是在逆反社會發(fā)展潮流。因此，不如制定合適的AI應用規(guī)范，指引學生適度利用AI，正確地使用AI。但這不僅是高校的責任，更是整個教育體系的責任。

　　肖颯則建議，一方面，校方與教師應持續(xù)提升AI素養(yǎng)，深入理解AI生成的底層邏輯與特征，避免過度依賴單一工具而引發(fā)誤判。同時，要注重構建多元、客觀的學術評價體系，將論文內容質量、研究深度、創(chuàng)新能力等多維度納入考量范圍。另一方面，學術界與技術開發(fā)者也應攜手合作，探索更精準的判定標準，完善學術寫作平臺與工具，使其兼具透明性、可控性與便捷性，方便學生留存創(chuàng)作軌跡，也便于校方追溯審查，從根本上降低爭議與風險，共同營造風清氣正、健康有序的學術科研環(huán)境。

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