又是一年畢業季，多個關于大學生畢業論文AI率“亮紅燈”的帖子引發熱議。有大學生反映，畢業論文中原創內容經一些系統檢測后，常被指出AI率過高，甚至高達90%。為一探究竟，有人將朱自清《荷塘月色》與劉慈欣《流浪地球》的片段上傳至某論文檢測系統，結果顯示，AI生成疑似度竟分別達62.88%和52.88%。更有甚者，《滕王閣序》竟被檢測出100%的AI率。連經典文學作品都過不了關，讓大學生不禁憂心：自己的論文會否也淪為AI檢測誤判的犧牲品？

??AI檢測技術本應是輔助人們判別內容是否由AI生成的有效工具，在生成式AI井噴發展、學術創作“AI味”漸濃的當下，借助技術手段辨識“機器代寫”“數據偽造”等學術不端行為，更是教育與科研領域適應技術變革、守護學術殿堂純凈的必要之舉。如今卻出現如此啼笑皆非的判斷，著實讓人難以信服。

??其實，只要對AI檢測技術稍加了解，就不難發現此類問題背后的癥結。當前的AI內容檢測主要通過機器學習和自然語言處理技術，對文本、圖像、音頻等內容進行分析，以判斷其是否包含特定的信息或模式。但這種檢測方式存在明顯的局限性。一方面，語言本就是千變萬化的，相同的意思可以用多種表達方式來呈現，比如同樣是寫春天，有人喜歡引用“紅杏枝頭春意鬧”，有人偏愛“春風又綠江南岸”，AI檢測系統很難精準地判斷出每一句話的創作源頭，誤判自然頻頻發生。另一方面，隨著AI技術的不斷發展，生成式AI所產出的內容越來越接近人類的表達方式，這就使得檢測系統更難區分內容到底是出自人類之手，還是AI生成。

??此外，若訓練數據本身存在偏差，或是數據量不夠大、不夠全面，那么AI檢測系統就容易出現誤判。在實際應用中，許多檢測系統為了追求速度和效率，往往簡化了檢測流程，這在一定程度上降低了結果的準確性。當AI檢測系統頻繁出現誤判時，其權威性便會大打折扣。長此以往，不僅會誤導公眾對原創內容的判斷，還可能打擊創作者的積極性，讓真正的原創者寒心。

??在技術尚未成熟的當下，我們不能盲目依賴AI檢測。對于創作者而言，更不必因AI檢測結果而過度焦慮。因為創作的過程是獨一無二的，作品中蘊含的情感、思想和創造力是AI無法復制的。

??面對頻繁誤判的現狀，當務之急是提升其檢測技術準確性與公信力。相關部門和機構需盡快強化對AI檢測技術的規范與監管，一方面健全完善檢測標準，構建涵蓋技術原理、數據應用、結果評估等全流程的標準化體系，讓檢測有章可循；另一方面強化數據治理，通過納入多元原創語料、運用先進技術校準數據偏差等方式，提升檢測模型對語言多樣性和領域特性的適配能力。

??與此同時，為確保檢測結果的客觀性，避免“既當運動員又當裁判”的利益關聯，還應建立常態化的技術審計機制，由第三方機構對檢測系統的算法透明度、檢測準確性等核心指標進行定期審查，確保檢測結果科學可靠。只有讓AI檢測技術在科學、規范的軌道上運行，才能真正發揮其應有作用，助力原創內容的保護和傳播，而不是成為傷害原創的“幫兇”。 （孔德淇）

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