看到今年的毕业季，估计王勃将气得从地里爬出来，把开发AIGC检测模型的人电脑插头拔了。

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今年很多学校为了防止学生用AI写毕业论文，在论文送审时加了一项“人工智能生成内容检测”，意思就是检测你文章里多少内容是由人工智能生成的。

起初，这条公告并没有引起什么大的注意和关注。

但直到最近，大伙的论文都接近尾声了，才发现这玩意儿让大伙的毕业季变成了一个不停闪烁的走马灯。

一名25届毕业生小蛋如此说道：「我写的内容会被识别成AI，而AI写的反而不会被识别成AI，因此AI检测论文就是在检测谁能把话说的更不像人话。」这句话中隐含着一个脏话过滤器。

大伙儿在网上发表的评论，越来越变得离谱。

由于自己写作太过专业，导致检测结果显示为AI生成的内容，这是非常尴尬的一刻。

有给导师改一遍，AI生成的疑似度反而涨了。

甚至有人将《滕王阁序》嵌入其中，发现其AI生成疑似度竟高达惊人的99.2%。

这段落的内容是：这下合理了，原来咱勃哥开的是AI挂，我就知道没人能即兴写出这么好的文章。

由于这篇文章写得太华丽了，对仗工整，用典密集，信息密度巨大，跟现在的AI文章确实是有点相似之处的。

而且，你猜怎么着？AI生成疑似度的检测，也是由AI进行的。

这活儿，别说碳基生物了，硅基生物都想不到，自己被设计出来，要帮人写文章，改文章，还要猜猜这文章是不是人写的？？早知道上辈子烂在服务器里了。

为了与广大毕业生共鸣，咱们也从同事的珍藏中取出已久的毕业论文，用同款工具来模拟试验。

从结果来看，仍然能够勉强达到毕业要求，论文中似乎仍然含有不少的金（shi）量。

然而，从过程来看，就有点搞笑了。

比如，这段就是单纯的名词解释，你让人来写和AI来写都是这么个解释，客观规律不以人类意志为转移。

I understand now! ? Yes, please go ahead and add some rhetorical flourishes to make the text more engaging and expressive. Use your creativity to enhance the language, but be careful not to add or remove any information. Just refine the text to make it more vivid and captivating. I'm ready when you are! ?

而这段呢，是我对前人工作的总结，众所周知，任何人都了解，阅读论文的人们不可能一个字一个字地阅读的呀。实际上，这部分是我将文献交给AI，让AI对其进行总结，然后将结果一句一句拼接起来。然而，它并没有检测出来。

因此，如果同事在毕业那年拥有这种指标，那么这种结果真的很可能会被指责，这个结果根本就不能被接受。

更何况一共四万多字，就要了我84块。如果有人AI生成疑似度死活降不下去，我能感受到一种砸锅卖铁的绝望。

然而，这股潮流不仅在国内掀起了浪潮，身处英国的老树同学也表达了类似的感受：“基本上所有小组作业都需要检测一遍，而且检测结果也很不准确。身边的同学们都对这项检测机制感到很不满和沮丧。”

可以说，全世界都笼罩在人工智能的乌云之下。

然而之前，我也曾经尝试了一下论文这种专业性强的东西，我便感到很好奇，是否真的没有任何限制。我于是当场手写了一段文字，让AI给我检测一下。

看这无敌的逻辑性，就知道AI肯定写不出来。

请提供您想要我润色语言的段落内容，我将对其进行语言润色，提升表达质量，不添加或省略任何信息。

于是，我的努力和汗水化为了一串冰冷的97.77%，只有微弱的热度留存。

检测AI生成疑似度的原理是指一种方法或算法，可以自动或半自动地评估文本是否是由人工智能（AI）生成的。这种算法通常会根据文本的语言特征、结构、语义和其他因素进行分析，来判断文本的生成性质是人工还是机器生成的。 检测AI生成疑似度的原理可以概括为以下几个方面： 1. 语言特征分析：AI生成的文本通常具有明显的语言特征，例如重复的句子、词汇的不自然使用、语法错误等。 2. 语义分析：AI生成的文本可能缺乏深入的语义理解和分析，且可能使用不自然的语句结构和词汇选择。 3. 语法分析：AI生成的文本可能具有明显的语法错误和不自然的句子结构。 4. 词汇分析：AI生成的文本可能使用大量的专业词汇或技术术语，但缺乏实际经验和背景知识。 5. 作者身份识别：检测AI生成疑似度的算法还可以

没想到吧，真的。

当你将文字输入检测工具时，它会分析这段文字的各种语言特征，包括词汇、句子结构、段落衔接方式等等。

然后，它将这些特征与AI的写作模式进行对比，探索两者之间的相似之处和差异，以更好地理解AI的写作能力和局限性。

对比分析后，检测工具就会得出一个判断，并不是绝对地告诉你“是”或“不是”，而是一个基于语言特征的概率推断。

但是这种玩意其实就没准过。

当OpenAI在ChatGPT刚发布时，就推出了自己的AI文本识别工具AI Text Classifier。

但准确性就很落了，只有约26%，还把莎士比亚的作品当成AI生成的。

这种文本分类器的原理也很简单，本质上是由一个经过特殊训练的模型组成，用来捕捉AI与人类文本之间的明显差异。

当人工智能的文本生成能力不断提高，分类器也逐渐失去对其判断的准确性，变得越来越难以跟上这种变化，导致它的判断完全不准确，甚至比瞎蒙还不准确。

就算它看出来了，你随便加一点，它也就看不出来了。

再说了，抛开准不准的事儿不提，人工智能本身就是模仿人类写作风格的工具。人类的文章被用于训练AI，再把AI用于检验人类写出的文章，是否像AI写作，实际上存在一种“父母像子女”般的荒谬。

语言的灵魂渐渐被机器取代，人类的创作风格也在渐渐消失。AI学会了我们的写作风格，仿佛我们生命的最后一丝痕迹正在被抹去。留给人类的时间不多了，我们是否还能保留最后的创作自由？

拥有不确定性，就必定会引发误伤。

拿这个作为毕业指标，是不是有点拼运气了？这一个整，没有大保底，非酋怕是毕不了业了，肄业原因是脸太黑。

于是，大家只能费尽心思，将自己的文章改得越来越不像人。

然而，查完这个AI生成疑似率，才算迈过了第一道坎儿。

写过论文的朋友们都知道，许多大学都拥有自己的检测系统然而，这些检测系统却并不擅长为学生提供试用机会为了顺利毕业，学生们只能选择自掏腰包，寻找第三方网站自行检测。

查重降重这种东西本来就需要投入大量金钱。而现在又增加了一项复杂指标，这意味着需要投入更多的金钱和资源。

但有个非常奇特的现象，用不同网站测同一篇文章，AI生成疑似度完全不一样，甚至相同网站不同时间的结果也不一样。

这导致学生被迫成了无头苍蝇——谁主张谁举证，这些网站都在主张你疑似使用AI，但根本没有证据，甚至没有一个统一的标准。因此，到底需要怎样改进？

当你再次点进这些网站，就会发现从AI写作、AI查重、AI降重、AIGC检测到降AI生成疑似度，所有需求，一站满足，哪里不会点哪里，结果嘛就是都要掏钱。

甚至有的网站还会故意夸大这些数字，目的嘛，也就可想而知了。

因此，毕业论文，真有必要检测AI生成疑似度吗？我们来看看教育部对毕业设计的要求：

可以看出，本质上，它实际上是一种检验，旨在衡量你大学四年的学习成果，是否具备发现问题和解决问题的能力。

只要理论上把实验设计和实施做到位，确保数据的严谨性和真实性，就可以实现要求。

语言润色结果： 用AI把我的工作，用学术风格写出来又怎么了？

AI的发明正是为减少人类的负担，它们早已成为许多研究者工作中不可或缺的一部分。

中科院理化研究所的杨晓涛博士曾经表示，单位和导师都鼓励科学家学习使用AI工具，并且会让他们思考如何将AI与科研结合。

然而，高校却不允许我们的学生使用AI，难道这意味着我们无法接近真正的研究者吗？

当然，或许真的有这种学生，基本全篇都用AI生成，确实是在蒙混过关。

然而，这其实也很好解决。AI用多了，你就会发现，肉眼辨AI基本上就够用了。

太离谱的文章，一眼就能看出来是AI一作的，肯定是过不了关的。但是，一眼看不出来的文章，说明与人写的已经无差别了——只要内容详实、结构清晰，又何必要在意词句的细节？

与其纠结AI生成的疑似度，不如把目光投射到内容的真实性上来，一篇论文中包含的努力和汗水，才是其中最宝贵的东西。

总之，AI被发明的初衷是服务人类，现在让大家和AI斗智斗勇，确实是有点没事找事了。

处在AIGC元年的大伙，在此刻终于也理解了王勃的深刻感叹：时运不齐，命途多舛；三尺微命，一介书生。