困在AI率里的畢業生：有人花780元降AI率，把論文改到“不像人寫的”

畢業答辯前夕，重慶某高校大四學生周曉蕓熬夜反復修改論文，AI特征值（也稱“AI率”）從70%降至20%左右，最終獲得參加答辯資格。

“那個時候很多同學都熬到了凌晨，就是為了降AI率。”周曉蕓說，她正好趕上了近兩年高校要求畢業論文AIGC檢測的政策。

目前，國內已有四川大學、廣西師范大學、河北工程大學等高校發布通知明確對本科生畢業論文的AI率作出規定。如果這一數值超過規定上限，將影響論文參加盲審和答辯。

近日，第一財經記者接觸了數十名2026屆畢業生，涵蓋文理專業，了解到多所高校設定的AI率警戒線多在20%-40%，研究生畢業論文數值還會更低。

采訪中記者還發現，多平臺出具的AIGC檢測報告“誤傷”頻發。多位學生講述，自己原創內容被判定為疑似AI生成。為達到畢業要求，他們絞盡腦汁去降低AI率、反復付費檢測數值，最后不得不把自己的論文“改爛”。

檢測畢業論文AI率原本是為了督促學生遵守學術規范、維護學術研究公平性。而在檢測依據和標準不透明下，這一要求加重了學生的經濟負擔。

復旦大學生命科學學院教授趙斌在接受第一財經記者采訪時表示，高校不應盲目設定AIGC檢測紅線，而要讓學生意識到他們是使用AI工具的第一責任人，同時明確使用邊界、目的與規范。

AI率檢測，有學生花了780元

去年，周曉蕓所在的高校對畢業論文的AI率設定了上限，不同學院數值不同。她就讀的專業是視覺傳達設計，答辯時需要提交作品以及論文，查重、AI率均不能超過20%，學校指定的檢測平臺是維普。

“我的畢業作品涉及民宿的裝修風格，論文是對個人作品的文字說明。”周曉蕓介紹，雖然她在寫作中借助了AI工具，但論文“手搓”含量差不多在80%以上。

定稿之前，周曉蕓先把相同版本論文放在PaperPass、PaperYY等平臺進行檢測，但出現不同的數值，其中有兩個平臺數值甚至相差在50%以上。

等到4月30日，她的畢業論文被維普判定AI特征值高達80%。她提供的一則截圖顯示，論文摘要部分被判定為“疑似AIGC生成章節占比100%”。

周曉蕓一下子慌了。當天臨近畢業論文的定稿日期，她必須提交符合要求的AI檢測報告。

她決定使用免費的AI工具來降AI率。輸入特定提示詞后，她會要求AI工具將疑似AI率較高的部分進行改寫，自己也會進行把關。“那天晚上，很多同學和我一樣熬到凌晨。”卡在最后時間點，周曉蕓的論文AI率才降到20%以下。

沒想到的是，答辯之后，周曉蕓根據導師建議進行修改，結果AI率數值又“超標”了。

多位受訪學生都有類似遭遇。一部分學生強調，他們僅使用AI工具輔助論文寫作，很少復制AI生成內容。他們認為，平臺給出的AI特征值并不合理，同一個論文版本在多平臺檢測出的AI率數值不一。一部分原創內容被判定為疑似AI生成，摘要和英文翻譯是高AI率重災區、甚至真情實感的致謝詞被“誤傷”。

記者了解到，多所高校會提供兩次免費檢測AI率的機會。為了確保論文AI率能通過學校的紅線，這些學生在降AI率后往往會反復檢測AI率，開銷多在100元～300元。

阿秋是中部省份某雙一流高校的研究生，她所在的醫學院要求AI率在15%以下，指定檢測平臺為知網。她介紹，自己的畢業論文一開始AI率在26%左右，完全原創的實驗部分、措施部分被識別為AI特征顯著。在記者采訪的學生中，她的AI率檢測費用最多。

“我的論文字數在5-6萬，檢測了7次左右，不是每次都上傳全文，而是上傳部分章節，總共花了780元。”各平臺檢測收費標準不同，如個人進行AIGC檢測，知網為2元/千字符，維普為38元/篇并不限字數，而本科生論文多在1-2萬字。

一場“開盲盒”的判定：知網0%，維普55%

目前，國內廣泛與高校合作的AIGC檢測平臺包括知網、維普、萬方、格子達等。多位學生表示，平臺出具的AI率檢測報告僅標有疑似AI生成的概率，并未解釋判定的依據。他們認為，這類檢測像“開盲盒”。

以受訪學生提供的知網檢測報告截圖為例，AI特征顯著的部分、AI特征疑似的部分會被分別標紅、標棕。

記者注意到，這些平臺的方法多是“用AI測AI率”。

比如，知網個人AIGC檢測服務系統官網介紹稱，系統以高質量文獻大數據資源為基礎，結合“知識增強AIGC檢測技術”和若干檢測算法，從語言模式和語義邏輯兩條鏈路，用AI檢測AIGC，可快速準確識別學術文本是否部分或全部具有AI模型生成特征。

維普官網則介紹，基于自主研發的AIGC檢測技術，可檢測出各類主流AI模型生成的文本內容，包括DeepSeek、文心一言、訊飛星火等等。

這些平臺宣稱的AIGC檢測技術和算法機制究竟是怎么樣的？記者向知網、維普等平臺發去采訪問題，截至發稿，均未收到回復。

為了驗證檢測效果，記者使用DeepSeek隨機生成了一篇名為《集成電路工藝演進放緩背景下的技術路徑轉型與產業機遇》的千字文章，隨后進行AIGC檢測。知網對這篇100%由AI生成內容判定的AI率為0，而維普判定AI率為55.71%。

趙斌也曾將自己撰寫的論文放到GPT zero平臺去檢測，部分內容被判定疑似AI生成。他發現，行文流暢、邏輯清晰、用詞講究的部分AI率就會飆升，反而是邏輯混亂、更口語化的文字，被判定為人類原創的概率更高。多位受訪學生對此深有共鳴。

一位從事AI輔助論文寫作的創業者王幾行解釋，不同平臺預訓練的素材、模型和算法細節存在差異，這會導致同一篇論文在不同平臺檢測的結果不一樣。“比如不同平臺對論文同一個部分的計算權重不一樣，有的平臺會更多偏向于摘要、結論等。”

他提到，論文存在寫作規范和套路，這是畢業論文容易被“誤傷”的原因之一。平臺模型預訓練的素材涵蓋經典文章、論文，它們學習過論文的風格，對于相似的語言模式很可能會識別為AI寫作。

王幾行還介紹，AI大模型主要是基于概率預測。他表示，這種情況下平臺本身就無法保證出具的AI率數值完全準確。

在平臺判定依據不明的情況下，降AI率變成了一件“折磨”的事情。

阿秋感慨，“改來改去高紅的地方還是高紅。”周曉蕓發現，AI工具會把一些專業術語改成大白話，“比如摘要部分的‘侘寂美學風格’，AI工具會改成‘粗獷、簡陋的風格’，失去了原有術語自帶的意境。”

為了讓檢測器“滿意”，有的學生會替換掉論文中一部分邏輯詞、專業術語、成語等，還會特地打亂句式整齊的段落。

與此同時，隨著越來越多的高校實施畢業論文AI率檢測政策，AIGC檢測成為了商機，平臺靠售賣檢測服務獲益。

知網母公司同方股份在其2025年半年報中表示：“同方數科收入實現同比增長，AIGC檢測等人工智能新型業務規模逐步擴大，研發投入規模持續增加。上線AIGC 3.0版本，檢測量同比增長超200%。”其2025年財報顯示，AIGC檢測算法升級，檢測用戶和銷售收入同比大幅增長，個人AI業務總體營收超億元。

記者還發現，維普、萬方不僅提供AIGC檢測服務，還提供降AI率的服務，個人收費標準均為10元/千字。而記者拿到的維普官方報告還附上了一份“江湖盛傳修改秘籍”。維普、萬方官網展示的AIGC降重案例，主要是通過同義詞替換或調整語序的方式來降低AI率。

不少學生會因為官方費用高昂而求助于非官方的服務。記者在某電商平臺發現，不少商家提供降低AI率服務，收費從幾元到上百元不等。

這種無保障的降重服務可能會損害學生利益。在黑貓投訴平臺上，目前有幾十條涉及AIGC檢測的投訴事件，提到“論文AI檢測與實際不符、偏差過大”“檢測平臺虛假宣傳”等。

對于平臺提供AI率檢測又降低AI率服務的行為，王幾行認為有“既當裁判員，又當運動員”的嫌疑。

“回歸對教育本身的關注”

受訪學生并不完全抵觸畢業論文的AI率要求。他們提到，AI工具的使用在學習中變得越來越常見，身邊的確有人過度依賴AI工具，檢測論文AI率存在一定的必要性。

北京某高校的一位法學教授觀察到，他指導的學生在論文寫作當中AI味比較濃厚。“導師會比較了解學生論文寫作，導師也不是神。為了避免學術不端行為，AI率檢測能夠提示相關風險。”

然而，當平臺“誤傷”頻發、AI率仍是衡量畢業論文的重要指標時，受訪學生認為，他們承擔了一些不必要的開銷。為了能夠順利畢業，他們只能選擇無奈接受。

“現在論文寫得好不好不是第一要義，查重、AI率這些數值過關才是最重要的。”浙江某高校法學院一名畢業生透露，導師在看過定稿之后就很少再對論文提出修改建議，擔心變動直接影響到AI率。

畢業論文AI率引發的爭議也受到相關部門的關注。今年5月，中國學位與研究生教育學會受教育部研究生教育司委托，研制并發布《規范研究生學位論文與實踐成果中人工智能工具使用指南》（下稱《指南》）。

《指南》提到，高校在“技術檢測與標準”上做法不一，且檢測技術本身存在局限。治理焦點從依賴有爭議的、標準不一的技術檢測，轉向強化“透明披露與留痕”的更可行環節。文件還稱，要明確學位申請人的最終責任主體，實現過程可追溯，以此作為學術評議的首要依據，彌補技術檢測的不足。

這種“重過程、輕檢測”的理念，在趙斌的課堂上已經開始實踐。趙斌曾在2023年就將ChatGPT用于教學。今年春季學期，他采取一種完全不同的考核方式：不檢測AI使用率，不要求標注AI貢獻度，而是要求學生提交和AI的完整對話記錄。

“只要過程是扎實的，結果不會差。”他拿出電腦向記者展示了自己和AI的一次交互實例。在設計教學課程方案時，他把初步方案丟給AI后，AI反問了很多問題，涉及受眾、評分細則、學生分組等，有很多細節他都沒想到。

“在AI的追問下，我才把這個課程方案打磨到可以落地。”趙斌希望學生能經歷同樣的過程，“用AI可以，但你要證明你和AI一起思考了。”

“AI正在猛烈改變高校教育的全流程，與其害怕學生使用AI糊弄老師，不如教會學生如何用好AI。”趙斌說，現在需要的是過程性評價，是對學生思考能力的深入觀察。與其檢測機器味兒，不如回歸對教育本身的關注。（文中周曉蕓、阿秋、王幾行為化名）