又是一年畢業(yè)季，多個關于大學生畢業(yè)論文AI率“亮紅燈”的帖子引發(fā)熱議,。有大學生反映,，畢業(yè)論文中原創(chuàng)內容經(jīng)一些系統(tǒng)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(tǒng),，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(jīng)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(fā)展,、學術創(chuàng)作“AI味”漸濃的當下，借助技術手段辨識“機器代寫”“數(shù)據(jù)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(xiàn)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(fā)現(xiàn)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(xiàn)，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(tǒng)很難精準地判斷出每一句話的創(chuàng)作源頭,，誤判自然頻頻發(fā)生,。另一方面，隨著AI技術的不斷發(fā)展,，生成式AI所產(chǎn)出的內容越來越接近人類的表達方式,，這就使得檢測系統(tǒng)更難區(qū)分內容到底是出自人類之手，還是AI生成,。

??此外,，若訓練數(shù)據(jù)本身存在偏差，或是數(shù)據(jù)量不夠大,、不夠全面,，那么AI檢測系統(tǒng)就容易出現(xiàn)誤判,。在實際應用中，許多檢測系統(tǒng)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(tǒng)頻繁出現(xiàn)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(chuàng)內容的判斷,，還可能打擊創(chuàng)作者的積極性,，讓真正的原創(chuàng)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(chuàng)作者而言，更不必因AI檢測結果而過度焦慮,。因為創(chuàng)作的過程是獨一無二的,，作品中蘊含的情感、思想和創(chuàng)造力是AI無法復制的,。

??面對頻繁誤判的現(xiàn)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(guī)范與監(jiān)管,，一方面健全完善檢測標準,，構建涵蓋技術原理、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)治理,，通過納入多元原創(chuàng)語料,、運用先進技術校準數(shù)據(jù)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(lián),，還應建立常態(tài)化的技術審計機制,，由第三方機構對檢測系統(tǒng)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(guī)范的軌道上運行,，才能真正發(fā)揮其應有作用,，助力原創(chuàng)內容的保護和傳播,，而不是成為傷害原創(chuàng)的“幫兇”。 （孔德淇）

（https://www.news.cn/comments/20250512/24c40e4505fe439f913c37cf253807c4/c.html）