毕业季来临，高校毕业生们正忙着完成毕业论文。然而，今年除了传统的查重、盲审、答辩等环节，又新增了一项挑战——AIGC检测，即人工智能生成内容检测。不少学生发现，自己的论文在AI检测中“AI率”过高，成为了新的难题。
有毕业生反映，自己的论文AI率高达62%，远超学校规定的15%红线。为了降低AI率，他们尝试使用大模型对论文进行修改，结果却令人意外——AI率不降反升，甚至达到了94%。这种情况并非个例，不少毕业生都遇到了类似的困扰。
针对这一现象，首都师范大学教育学院副院长蔡海龙解释了AI检测的原理。他表示，查重是通过对比论文与语料库的语句重复性来做出确定性判断，而AI检测则是运用AI系统分析文本在语意和语言表达风格上是否与AI写作存在重叠。这种检测本质上是一种基于概率的分类，而非基于证据的确定性判断。
当前，AI检测面临的技术瓶颈在于，我们是在用AI去检测AI，导致无法明确判定文字是人类作者所写还是AI所写。这种不确定性使得AI检测在准确性和解释性上都存在局限，是技术发展的关键挑战。
中文语言的丰富性也给AI检测带来了困难。中文语意和表达方式多样，使得人工智能系统在检测人类文本时容易产生歧义，进一步降低了检测的准确率，这也是导致误判的重要原因。
由于AI率检测目前尚无法做到完全精准，有教师建议，在论文审核中应建立透明可回溯的AI使用标注制度，而非简单地划定AI率红线。他们认为，应确立以人工评议为主、AI检测为辅的“人机共判”模式，以提高审核的公正性和准确性。
目前，主流高校多采用知网、维普、万方等系统的AIGC检测模块。这些系统如何判断一篇文章中有多少内容由AI生成？央视记者向多个大模型提出了这一问题。大模型的回答显示，检测主要依据文本的“困惑度”和“突发性”等特征。AI文本通常更“平滑”，而人类文本则波动更大。
困惑度指的是文本的“可预测性”。人类特有的、意外的、跳出常规的表达会使文本困惑度增加，从而更像人类写作。突发性则是指文本节奏的波动。人类写作如心电图般起伏，而AI输出则相对平稳。然而，专家指出，除了这些指标外，AI文本生成是基于概率统计的原理，因此目前检测AI生成内容的准确性都无法达到100%，误判现象时有发生。
