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本文来自微信公众号：数字生命卡兹克，作者：数字生命卡兹克，原文标题：《看到现在的毕业生被AIGC查重折磨，我有话想说。》，题图来自：AI生成
高校引入AIGC检测工具判定论文AI生成比例，导致部分学生因检测结果无法毕业。文章指出检测技术存在原理缺陷（如困惑度分析、黑箱分类器），误判逻辑荒谬，将流畅文本视为AI生成，忽略学生真实写作过程，同时质疑检测工具商业化收费不合理，呼吁避免以技术指标取代人文教育价值。
• 🤖技术原理缺陷：AIGC检测依赖困惑度、分类器与风格建模，误判逻辑自相矛盾。
• 📉误判案例讽刺：王勃《滕王阁序》若用AI检测工具分析，可能被判定为AI生成。
• 😤荒谬检测逻辑：文本越流畅越像AI，语法错误反而成“人类写作特征”。
• 💰商业化利益驱动：检测服务收费高昂，成本与定价严重不匹配。
• 🔍信任危机本质：用AI检测结果替代人性判断，演变为技术对人格的否定。
• 📜未来隐忧警示：若过度依赖AI检测，人类可能因恐惧误判而丧失创作自由。
我其实一直都很赞成AI的快速发展，很少会看到，让我眉头一皱的AI应用场景。
甚至会有点出离了愤怒。
因为可能本心是好的，但是这个方法，却把好心，变成了一个让我非常痛心却又觉得无奈的事件。
这个事情就是，马上毕业季了，很多的学校，为了整治学术不端行为，所以对学生们的论文，除了原来的查重检测之外，引入了AIGC检测。
大概就是用一些所谓的AI检测工具，来检测你的论文里，AI生成的含量有多少。
如果你的AIGC检测比例，如果高于一定的指标，就会无法毕业。
起初我以为这种只是一些造谣的图，在我实际查证之后，我发现，是真的。
已经有多所大学，启动了AIGC检测，并且有明确的指标。
比如4月9日，四川大学教务处发布的《关于开展2025届本科毕业论文（设计）学术不端行为检测工作的通知》中，就明确提到了，20%和15%这两个比例。
不止一个，还有很多。
如果你去Google上搜一个关键句：关于2025届本科毕业论文（设计）试行AIGC检测的通知。
你就能看到，大概有哪些学校，在开始实行AIGC检测了。
你如果去小红书在看看，搜索关键词：AIGC论文。
能搜到一大堆的吐槽贴，还有掺杂在里面想捞一笔的所谓几款降重的广告。
我不知道你们看完这些学生们的吐槽以后是什么感觉。
我能感受到的，只有愤怒、痛心、还有无奈。
说实话，我一直是AI坚定的支持者。
我写AI、研究AI，见证AI从最开始笨拙到如今绝大多数人无法看到上限的全过程，我比99.99%的人，都更相信它的未来。
但我从没想过，它会以这样一种粗暴、冷漠、失控的方式，误伤那些本该最被保护的人。
因为知道AIGC检测原理的人，就会知道，这玩意，在论文场景上，根本不靠谱。
它的最底层原理其实很简单，说白了就一句话：“用另一个AI，去判断这是不是AI写的。”
也就是说，我们现在在干一件极其荒谬的事情。
“让AI审判AI，最后把结果扣在人类头上。”
这事实在太特么蠢了。
它不懂你是什么背景，不知道你是不是通宵写的，不知道你有没有复查文献、推敲措辞、修改逻辑，它只看语料、风格、用词概率。
只要你写得太流畅、太规范、太有逻辑，不好意思，可能就会被判成AI写的。
它不管你是不是人肉手写，只要你像是模型生成，它就把你打成AI。
那我想稳稳，什么才不是AI呢？那到底什么才是“人”写的呢？
是我这种上不了啥台面的，错字连篇的公众号文章吗？是跟我一样的人类撰写声明吗？是只有打错字、病句频出、思路跳脱才算一个人吗？
我真的很想问一句：这最后要的，到底是人类的思维，还是AI的漏洞？
这不是一个简单的误判。
这使我觉得，很多学校的教育系统、技术系统、管理系统，对AI认知的深度误解与草率滥用。
我没有那么懂技术，但是根据我自己过去的知识和有限的了解，现在主流的AIGC检测工具，依赖的核心算法，我大概会归为3类，这3类，在检测文本是不是AI生成的上，各有各的问题。
第一类，叫困惑度与熵值分析。
这套逻辑其实特别搞笑。
它的底层逻辑是这样的：AI模型生成文字，通常很顺，因为它是从一堆可能性中挑概率最高的词来生成。
在专业术语上，跟困惑度相关的叫文本熵值，就是基于信息论的随机度量。
一个文本的熵可以通过字词分布来计算。所以，AI生成的文本可能在某些统计特征上熵较低，过于均匀或模式化，而人类文本熵值更高或者分布不同。
所以，如果你写得也很顺，语言平滑、逻辑清晰、用词自然，这个系统就觉得你“哦，这过于不让人困惑”了，那没跑了，你一定是AI。
相反，如果你写得磕磕绊绊、断断续续，错别字连篇、语法错误频发，让人满脑子困惑，卧槽，那这才像人啊！
这就好比你去应聘一个岗位，答得太好被质疑背稿了，答得磕巴反而觉得你有灵魂。
这检测逻辑，离谱得很离谱。
第二种，是我觉得最能无语的，机器学习分类器。
他们会喂给AI一个大数据集，里面有人写的和AI写的例子，然后训练它去分辨你是哪边。
说实话，这方法在理论上没问题，但实际用起来，实在是过于操蛋了。
你写得像训练集里的AI，它就觉得你是AI。
而且你别指望它告诉你为啥判你是AI，它不会说，“因为你这句话太GPT了”，它只会说：“我感觉你好像有内味。”
一个黑箱模型对你的整篇论文说：“你让我感到很GPT。”
你告诉我，这是什么判决依据？是超能力吗？那我说我感觉你像有十个私生子的人，你就有十个私生子吗？这不搞笑吗。
最后一种，叫句法和风格特征建模。
除了统计层面的困惑度，还可以从句法结构和写作风格入手建模人类与AI的区别。
人写文章嘛，有时候写死鼻子老长的长难句，有时候短句。
灵感上来了写得鸡飞狗跳文风跟妖孽一样，没灵感时写得跟新闻稿一样。
所以人类写作的风格是突突突、停，波动大的。
AI呢？它喜欢平稳输出，平平滑滑没啥高低起伏。
于是，之前GPTZero引入了一个指标，叫突发度（Burstiness），用来衡量整篇文章中句子之间困惑度的变化程度。
除了突发度之外，还可以提取更多句法和文体特征，比如平均句长、从句使用频率、常见连接词的密度、主动被动语态比例、学术词汇占比等等。
但是，那我想问了，你见过几个熬夜赶毕业论文的人，是一边写一边保持文学高潮的吗？
从头到尾都是神之一手、李白附体，全篇都是《滕王阁序》那种文笔？从古至今有几个那种神仙啊？
但是等等，关键那AIGC检测，说《滕王阁序》的AI生成度疑似74%啊。
甚至能不止74%，还能给你拉满。
咋地，王勃穿越者实捶呗？在2025年用DeepSeek生成了一篇《滕王阁序》，吃着火锅唱着歌带回了公元675年了呗？
所以，除了无语，还是无语。
方法就是这些方法，推理成本就现在这样，大家也都有个数。
你就按DeepSeek R1参考，百万Token，也就是大概75万字，8块钱人民币。
你再看看知网的AIGC检测服务。
1千字2块钱。
我想问问，这是在拿24K纯钛合金的英伟达H888在推理吗？钱到底进了谁的口袋呢？
荒谬，至极。
而我最痛心的是，大部分使用这些检测工具的学校、导师、管理者，他们可能根本不知道这些事情。
他们只看到“AI率：74%”，就当成铁证。一句话，把一个学生的努力打成零分。
一个通宵写稿的晚上，一个用Word改了几十次的版本，一个在图书馆趴在桌子上睡着的凌晨。
不是AI，是人。
是人。
但你没看人，只看了分数。
而且，这种“AI率=AI写的”的推理，本身就站不住脚。
我们要清楚一点：
生成模型永远领先检测模型一代。
就像病毒传播，永远快于疫苗研究。它只能大概给出像不像，永远给不出是不是。
但现在，很多人竟然把这个像不像的结果，变成了你有没有作弊的判据。
这不是技术问题。
这是我们的信任危机。
我写AI，是因为我希望AI让我们更自由，不是希望AI让人更恐惧；
我用AI，是因为我希望它成为表达的延伸，不是希望它成为拘束的锁链。
而这场所谓的AIGC查重，本质上是：
人类用AI造了一个火，然后害怕它，最后用另一个AI，去逼普通人承认他们也起火了。
如果你非要说，问我对这个现象怎么看？
我只能说一句：
这不是AI的错，这是人类使用AI的方式，错得离谱。
用概率，盖过人格。
用模型，替代人性。
如果有一天，一个学生的泪水、他的痛苦、他的努力，敌不过一个模型的“百分之七十四的判断率”。
如果有一天，一个人要靠录像监控自己来证明是自己写的不是AI写的。
那我们这代人，也许真的，活成了AI眼中的幻觉。
因为如果再这么下去，你我终将活在一个更残忍的版本里。
不是我们被AI误伤，而是：
我们，不再敢写字了。
本文来自微信公众号：数字生命卡兹克，作者：数字生命卡兹克
