“论文疑似AI生成率82.54%。”5月初，中国人民大学新闻学院副教授董晨宇将一篇关于秀场直播产业的研究论文提交至某学术论文检测平台，结果令他哭笑不得。系统标红的“高度疑似AI生成”段落，实际上是研究团队耗时3年扎根基层、追踪多个真实案例写成的内容。

近期，多所高校如西南交通大学、天津科技大学和湖北大学等提出，学生的毕业论文除了要通过查重和答辩外，还需检测AIGC（AI生成内容）工具使用情况。这意味着，若论文的AI生成率过高，学生可能需要重新修改、二次答辩甚至无法毕业。

有学生反映，自己辛苦撰写的论文被检测系统判定为“高AI率”。还有网友将《滕王阁序》《岳阳楼记》等名篇输入检测系统，发现AI率超过50%，引发公众对相关检测工具准确性和透明度的疑问。

谈及近期论文被“误伤”，董晨宇直言，AI检测工具不应成为判定论文学术性的硬性标准。中青报·中青网记者在社交平台上以“论文降AI率”为关键词进行搜索，发现有不少经验分享帖，还有一些应届毕业生称，为了降低AI率花费达上百元。

西南交通大学发布规定，表示学校将对全部本科毕业设计（论文）使用AI工具的情况进行AIGC检测，原则上本科毕业设计（论文）的AIGC检测结果不能超过30%。该校应届毕业生刘昱楷表示，新规对他影响不大，“AI对我来说主要是启发思路，我不会照搬照抄”。不过，他的毕业论文文献综述部分曾被判定AI率较高，通过修改成一些长句进行概括总结，检测情况有所改善。

四川师范大学应届毕业生贾悦的论文同样被误判为AI生成。经过一段时间的修改，她总结出一些经验，如排比句、押韵的对偶、带冒号的并列句子容易被判定为AI生成。贾悦并不担心AI率检测，“论文主体内容是我自己撰写的，使用AI更多是为了获取灵感或求证观点，学院老师会协助我们解决被误判的问题”。

四川师范大学发布文件称，如有学生及指导教师反馈论文确实未使用任何AI工具，但“疑似AIGC生成比例”较高，需填写说明表，交学院存档，并由学院研判处理。

同济大学法学院互联网与人工智能法律研究中心主任张韬略认为，当前AI生成内容检测工具的技术成熟度存疑，直接用于判定学生学术诚信可能存在误判风险。他强调，学术能力培养需回归教育本质，技术检测应作为辅助手段，而非唯一评判标准。现有工具主要通过文本特征模型比对、概率阈值判定等方式识别AI生成内容，但其技术逻辑存在局限性。如果检测系统将工整对仗视为AI特征，可能会把《滕王阁序》等古文误判为AI生成内容。

中国传媒大学新闻学院教授詹新惠在为本科生开设《传播学概论》课时，发现一些大一学生提交的作业看起来十分专业，与平时教学中学生水平存在明显差异。借助AI辅助批改系统可以识别出一些可疑内容，但她并不会完全依靠该系统。董晨宇查阅了近年来国内外有关AI检测工具实效性的论文，发现绝大多数研究表明，这些工具的检测结果并不理想，学界已形成广泛共识：判定论文是否由AI生成，不能将检测工具作为唯一标准。

董晨宇反对为降低AI率而刻意修改文章的表述。他说，检测工具常以语言是否工整、句式是否僵化作为判断依据，而论文写作本身就要求句式严谨，这导致检测工具容易出现误判。同时，AI模型在不断进化，其生成的文本越来越接近人类写作水平，使得检测工具难以准确区分。

中国传媒大学发布通知，规定学生须明确披露是否使用生成式人工智能。如使用，须详述使用方式、细节，包括模型/软件/工具名称、版本及使用时间。对于部分高校设定AI率阈值的做法，詹新惠提出疑问：“如何界定‘AI率’？若学生借鉴AI思路后自行改写，是否应计入‘AI率’？”她表示，文献综述、框架结构、观点提炼均可能涉及AI，无法简单规定“可用”与“禁用”。

董晨宇认为，当前检测AI率的做法并不能有效解决问题，因为学术不端行为远不止让AI写论文这么简单。张韬略建议，在技术成熟之前，高校应避免将AIGC检测作为强制性毕业环节，而应更多关注如何引导学生合理使用AI工具，将其融入学习和研究过程中，培养学生与AI建立协同的智慧生态，注重培养学生的创新思维与能力。

张韬略在法学课程中取消了期末论文作业，改为现场开卷考试，要求学生脱离电子设备完成作答。他认为，法学教育仍应强化基础能力培养，“扎实掌握专业知识才能评估AI生成内容正确与否，这是人机共存时代的核心竞争力”。

詹新惠注重引导学生正确使用AI，培养其逻辑思维能力，“如果学生上交的课程论文缺乏个人思考，无论是否使用AI，都可能拿不到高分；如果借鉴AI后产生了自己的思考，也有可能获得高分”。她建议借鉴国际期刊经验，允许学生合理使用AI辅助文献整理、数据处理。对于直接生成核心内容的情况，要明确标注工具及使用范围，具体问题具体分析。

董晨宇明确反对学生用AI直接撰写论文，“这违背学术规范”。他认为，应当认识到AI在学术研究中的辅助作用，教会学生合理使用AI，如使用AI搜索工具和专业文献阅读工具，帮助检索相关研究、提炼论文核心内容等。同时要让学生清楚AI的局限性，避免过度神化技术。他建议高校将考核从结果导向转向过程导向，关注学生在论文写作过程中阅读、思考以及与AI深层次互动的表现，有利于培养学生的综合思考和协同思维能力。