伴随着生成式人工智能（GAI）的爆发式发展，变化正悄悄渗入全球学术体系的每个角落，从留学申请的个人文书再到国内外课堂上的学术论文，ChatGPT、DeepSeek等工具正悄然嵌入学生的创作过程，成为他们的“学术助手”。
这种新力量既为学习带来了前所未有的效率，也引发了各大高校对于学术诚信的深切忧虑。校方正在加速升级反制措施，日益精湛的检测技术成为AI“攻防战”的核心武器。
禁止AI写作
2022年11月，ChatGPT一经推出便迅速在社交媒体上走红，不到一周用户数便突破100万，月访问量达到2100万次。两个月后的2023年1月底，其月活跃用户就已突破1亿，成为史上用户增长最快的消费级应用程序。
随着ChatGPT的功能和潜力被不断挖掘，其在技术、安全与教育领域引发的争议也持续升温。
在美国，宾夕法尼亚大学沃顿商学院、哥伦比亚大学、布朗大学等15所Top 30高校已明确将AI代写申请文书认定为学术欺骗，并规定违者将被取消申请资格。与此相比，耶鲁大学的态度相对开放，鼓励学生将AI作为完善想法的辅助工具，但前提是保持学术诚信。招生办公室建议将AI用于头脑风暴，而非生成过于精致的成品内容，以免引发对申请者真实性的质疑。纽约市教育部发言人詹娜·莱尔（Jenna Lyle）则指出，部分限制措施源于AI对学生学习产生负面影响的担忧，以及对内容安全性和准确性的顾虑。
在学术出版领域，ChatGPT等AI的出现同样引发了规则调整。据《经济时报》（ET）报道，《自然》（Nature）杂志已明确规定，在其期刊发表的论文中，ChatGPT等人工智能软件不能被列为作者，以维护学术署名的规范与责任。
如何检测
早在AI出现之前，高校就一直在应对抄袭问题，并建立了多种方法来核查学生作品的原创性。
随着GAI的兴起，传统的抄袭检测手段面临新的挑战，促使高校引入更复杂的工具，例如Turnitin和The Checker AI，以应对AI代写带来的风险。
据Turnitin亚太地区副总裁詹姆斯·索利（James Thorley）介绍，该公司的技术会将学生论文与全球最大的学术内容数据库进行比对，包括过往学生作业、学术出版物以及当前和已归档的网页内容。这一数据库基于公司超过25年的积累而建立。
索利补充道，这类工具并非衡量学术不端行为的唯一、无可争议的指标。不过，AI检测技术确实在一致性、可靠性和透明度方面都存在明显缺陷。
首先，在准确性上，许多检测器容易出现误报与漏报，即既可能将人工撰写的文本误判为AI生成，也可能漏掉真正由AI代写的内容。研究显示，人工撰写作品的分类结果往往不稳定，尤其在面对经过人工编辑或翻译的AI文本时，检测器的识别能力会明显下降。
其次，在透明度方面，目前外界普遍不了解AI检测器的训练方式及其具体的判定逻辑。虽然“突发性”（句子长度和结构变化的可预测性）与“困惑度”（句子下一个词的可预测性）是检测中常用的技术参数，但这些系统依然如同一个“黑匣子”，因为平台既不公开其训练数据，也不解释模型在检测AI痕迹时具体依赖哪些特征。
最后，在适应性上，由于多数检测器基于较旧的AI模型或数据集训练，它们很难跟上更新、更复杂的生成式AI平台的写作风格。不仅如此，AI生成的内容经过人工润色或技术处理后，还可能成功绕过检测工具，使其更难与人类创作区分。
因此，人工检测依然发挥着重要作用。“它应该被视为教师的‘助手’，以补充现有的检测抄袭和非原创作品的方法。”索利解释道。
一项国际研究已表明，大学教授能够较为准确地区分学生原创论文与ChatGPT生成的论文。学生自己的写作往往包含更多参与度特征，该特征的平均数量是AI生成文本的近三倍。这些特征包括个人叙述、反问句、直接与读者交流的语句，以及用于支持文章论点或观点的说服性语言。相比之下，AI的写作更倾向于堆砌事实，缺乏个性化和对话感。研究者指出，除非给出额外而具体的提示，否则AI很难将枯燥的主题写得引人入胜，更无法完全模拟人类写作的独特风格赋予文章个性化的阅读体验。
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