默 達
臨近畢業季，有人早已提交論文，也有人正經歷一場“人機大戰”——近期就有多篇新聞報道揭露了部分學生陷入論文AI率超標的窘境論文。也有學生選擇“用AI對抗AI”，透過網路平臺求助於“AI降重服務”。
AI降重並非新事物，而是長期處於學術生產的灰色地帶論文。最初是用AI“洗稿”，而後是用AI“注水”，然而伴隨著部分高校進行明確限制，他們試圖對AI論文進行修補。大致原理是換用另一種或幾種大模型，採用特殊的提示詞彙對文章中的AI生成的句段進行檢索和改寫。有人反饋“很有效，解了燃眉之急”，也有人表示“AI率是降下來了，但文章質量一言難盡”，更有人花大價錢求助於網路上的“專業機構”“經驗人士”，最終上當受騙。
亂象背後，是AI被盲目用作“學術生產工具”埋下的一系列不良後果論文。論文“AI含量”高的原因多種多樣，但要說是“完全手搓，純屬巧合”，顯然說服力不足。有人將AI作為查詢資料和文獻，完善邏輯鏈條的小工具；有人缺乏選題和靈感，時而求助AI幫忙；也存在個別學生沒有學會真本事，將選題整個丟給AI大模型生成，敷衍了事、矇混過關。這樣的文章怎能輕鬆透過評審呢？即便真用不為人知的方法降低“AI含量”，又有多少學術價值呢？
跳出“降重”本身來看AI論文寫作，同樣存在巨大爭議論文。早在去年，復旦大學就出臺“最嚴AI新規”，明確禁止AI工具用在包括研究方案設計、資料分析、結果討論等關鍵環節，禁止語言潤色和翻譯，等等。而國內外多所高校也先後出臺規定，對論文的“AI含量”作出限制，並使用專業模型進行查重。一系列嚴格的規定並非要“杜絕AI”，而是要保障論文的原創性、學術的思辨性，敦促畢業生養成獨立求索的習慣，並充分掌握本專業的學科正規化。
毫無疑問，AI為學術開啟了一扇新的大門論文。有人透過AI輔助提高了創作效率，拓寬了學術視野；有導師鼓勵學生深入研究AI大模型，並與本專業需要充分結合；多項諾貝爾獎“花落AI家”，肯定AI工具在深度研究方面的優勢……AI正在成為學術生態的一部分，然而其表現再驚豔，也不能主導學術選題，替代學者思考。更不必說學術研究不存在“一鍵生成”，不少學者在學生時代平平無奇，卻常能提出自己的問題和設想，並透過終身學習不斷豐富知識儲備，在一次次的試錯中堅定畢生的研究方向。
有人將“AI查重與降重之爭”概括為“不同版本的AI競賽”，從技術發展的視角出發，或許更能體會其中的深意論文。僅看過去一年，GPT從4.1版本更新到了5.5，DeepSeek從橫空出世到全球開源再到如今V4版本的“量大管飽”，AI生圖領域更是經歷了殘酷的競爭。換言之，即便是“用AI模型給AI降重”，主流模型的句式恐怕也已經迭代一番了，而用AI生成的“學術觀點”又停留在哪個版本呢？會不會被輕鬆改寫或是直接淘汰？這樣的文章經不起時間的檢驗，自然也當不起學術大廈的“敲門磚”。
作為工具的AI技術在進步，作為研究者的人們豈能滿足於亦步亦趨？科學運用AI助力學術發展，方能避開“思維的荒原”，擦亮學術創新的光彩論文。
