毕业论文写完那天，王子依进行第一次AIGC率（人工智能生成内容比例，以下简称AI率）检测。结果给了她重重一击：论文被系统判定70%为AI生成。
过去两年，湖北大学、福州大学、中国人民大学、中国传媒大学等多所高校将毕业论文的AI率纳入毕业答辩流程，并设置比率红线。
但许多学生发现，AI率检测结果并不稳定：不同平台差别大，有时甚至相互矛盾。写得越规范、用词越准确，AI率反而越高。有人引用公式、法条、经典文章被判“AI生成”，有人连致谢也被标红。
一边是学生想尽办法“降AI率”“向AI证明自己不是AI”才能参与答辩。模糊的判定标准下，还催生出一条隐秘的灰色产业链。
另一边是教师在教学中如何感知和把握AI“介入”。查还是不查、用还是不用、在哪个阶段使用算“作弊”？这些问题没有统一答案。
这一学术监管难题，正在困扰全球教育系统。AI率检测似乎在帮助识别“人”与“机器”的边界，但已有不少教师开始反思，当论文写作正好落入AI最擅长的范围时，当前的考核，是否已经悖离了教育的初衷？
新京报记者 李聪
知网个人AIGC检测服务页面的常见问题解答中提到，AI特征值与论文质量无关，检测结果仅供参考，可能存在误差。 网站截图
降AI率比写论文还难？
直到答辩前一周，王子依仍深陷AI率的困扰。
她就读于小学教育专业，毕业论文研究主题是“小学游戏化教学”。早在实习期间，她便完成问卷发放和数据收集的工作，原以为只需打磨内容、顺利答辩即可毕业。
今年年初学校发布新规，论文除查重外，还需接受知网“AI率”检测，并由个人在答辩前提交检测报告。检测结果原则上不得超过40%，若超出可能被认定为学术不端，将可能给予重写或延毕。
王子依坦言自己在数据分析部分使用过AI工具，进行样本独立性检验。但她发现，AI检测报告标出的多是一些格式规范，“其一”“其二”等分点阐述和名词解释被大面积标记，甚至连致谢中引用的一句歌词也未能幸免。
王子依尝试修改被标记的句子，但AI率始终在50%上下徘徊。她在社交媒体上发帖求助，很快涌来上百条评论。王子依注意到，最近一个月，常常会在凌晨两三点收到新的评论和收藏。
有学生称自己的论文在不同平台的AI率相差悬殊，免费网站查询60%，付费网站查询只有10%；有学生引用的古诗词被标注；有学生越改AI率越高；还有学生称自己将论文里的句号全部改成逗号，AI率降低了20%。
评论区里还有很多降AI率攻略。使用翻译软件，将中文内容转译为其他语种后再译回，结果语句生硬、逻辑错乱，连作者自己都读不下去。有人说可以添加“啊”“呢”“哦”之类的语气词。
甚至“魔法对轰”——“用AI降AI率”。王子依采用了这种方法，论文中原本结构清晰的教学设计，被转化成了口语化的“老师说什么、学生怎么回应”的对话体，她说，读起来像是一本儿童绘本。
新京报记者在评论区看到，也有学生质疑，“凭什么让AI定义我是不是AI”。来自一所高校首饰设计专业的赵霖有同样的疑惑，她的论文是作品说明的一部分，但学校规定AI率必须低于10%。她原本用AI帮忙润色语句，系统判定90%的内容是AI生成。
“我们是先做出作品，再写出想法，AI只是顺了顺语言。”她说，结果系统只看“像不像AI写的”，却完全无视思考过程。在她眼中，“抄袭”和“使用AI润色”是两回事。前者意味着没有贡献，后者则是一种辅助。但在AI率检测面前，这两者往往被同等对待。
在一遍一遍的修改和检测后，王子依觉得自己的论文“千疮百孔”，而她自己也像个被检测结果支配的AI。老师建议她先专注于内容，不必过分纠结检测。但她担心影响答辩，只能不断删减被标红的段落。
早在2024年6月，华东师范大学与北京师范大学联合推出《生成式人工智能学生使用指南》，要求确保AI生成内容不超过全文的20%；天津科技大学2024年的要求是AIGC检测不得超过40%；福州大学要求学生答辩前、答辩后进行两次AIGC检测，检测结果将作为成绩评定和优秀毕业论文评选的参考依据。今年以来，又有多所高校加入检测队伍。
许多学生开始紧盯每一次检测后的“数字”。多位学生表示，他们真正担忧的，是在一个模糊的系统面前，要想尽办法通过检测数字上的“达标”，才能获得参加答辩的资格。
“像不像AI”谁说了算？
经过大半个月的努力，王子依提交了知网检测AI率为20%的检测报告。但她却始终搞不懂AI率到底是怎么计算出来的。
北京航空航天大学法学院教授、数字正义研究中心执行主任裴炜分析，目前多数AI率检测系统是基于“语言预测”：通过分析大量AI生成文本，归纳出AI的语言习惯，比如一个词组后面通常会跟着哪些词等。再将其与学生论文进行比对，如果发现与AI生成文本的特征高度相似，就可能判定某段文字为“AI生成”。
然而，人类本来也会使用规范、重复的表达，尤其在学术写作、技术报告等规范性文本中。“AI生成”不是“AI原创”，而是AI基于人类创作的语料，模仿人类思考表达模式的产物。“换句话说，没有AI，人也可能做出类似的语词联系和表达”。
裴炜提到，当前AI率的判断技术本身存在不确定性。她试用过一些AI检测工具，发现“容易误伤”，直接使用和认定有可能错判学生的真实劳动成果。
另外，不同检测网站的原始数据库不同，也会造成检测结果的不同。一位人工智能方向的从业人员向新京报记者解释，由于大模型的算法内部机制和决策过程是黑箱式的，无法解释为什么这段话被判断为AI生成，只能给出一个结果，比如“AIGC率为73%”。
此前Open AI也在2023年1月发布一款AI文本检测工具“AI C lassifier”，旨在确定文本是不是人工智能生成的，但由于准确率只有26%，于当年7月宣布停止。
而即便是人类的语言学专家，也很难分辨二者区别。
2023年，美国南佛罗里达大学的一项研究，邀请语言学专家区分AI生成的文字内容和人类写的内容，72名专家的正确率为39%。
新京报记者注意到，多个检测网站都标注了“免责说明”。“AI生成可能性及被标注的文本，仅表示具有AI生成文本的部分特征，并不确定为AI生成，结果仅供参考。”“由于AI模型的差异性，检测结果可能存在误差。”还有“AI特征值与论文质量无关，检测结果仅供参考”。
尽管AIGC检测的原理和准确性是模糊的，但学生们的焦虑很真实。
新京报记者在多个社交平台上发现“代降AI率”的广告，有的是利用AI网站降重，购买相应的字数，就能自动生成；也有提供人工降重服务，声称“一对一修改、改到满意”。价格从几十元到几百元不等，常按字数或目标AI率定价。
记者询问了几位“降AI率”服务博主，对方称一篇一万字、AI率45%的论文，花80元可以降到个位数，方法是“纯人工调整”。另一位按照修改的字数收费，千字10元。
另外记者看到，有检测平台一边提供检测AI率，一边销售“降AI率”服务。一家网站智能降AIGC的价格为每千字3-5元，自动改写AIGC疑似度高的片段；人工降重则需要添加客服微信，根据论文题目、检测结果、字数以及降到多少进行报价。
“我不再是写作者，而是信息传送带”
在教学实践的另一端，无需检测，不少老师也能从论文中察觉出“AI味儿”。
表述奇怪、“不合年级水平”的表现、虚构的参考文献等——这些线索逐渐构成他们判断学生是否使用AI的依据。
陕西一所高校的会计专业教师彭玉发现，今年有人交上来的初稿结构还算完整、字数达标，但语言干巴，财务数据分析简单又笼统。“有点儿像在很大的数据库里搜点儿东西拼凑出来。”
她本担心误判，结果学生回复“好的”，答应重写。她意识到学生也心虚了。她还记得一个学生的致谢里，每个句子都是句号，对方也坦承“整页都是AI写的”。
类似的直觉也出现在小语种教学中。一位北京高校的小语种老师严远提到，自己所在的学校尚未启动AI率检测机制，但今年答辩时，他明显感受到，部分学生论文中展现出“与其学习阶段不匹配”的知识储备和表达水准。
他提到，AI对翻译类作业的影响尤其显著。学生提交的外译中文本中，充满排比、隐喻和修辞性的陌生表达。而中译外的文本，又过于流畅和自然。
西南财经大学社会发展研究院副教授陈晶环的“警觉期”更早。2022年底Chat GPT问世几个月后，她就注意到学生作业在质量上的明显跃升。
她最初还欣喜，后来却发现许多作业尽管使用了大量专业术语和书面表达，但句与句之间缺乏逻辑递进、语言空洞，甚至彼此相似。她感叹，如今看到不太流畅的句子，反而高兴，觉得是学生自己写的。她坦言，“老师也很矛盾。”
对于AI率检测，老师们态度不一。
彭玉所在学校今年首次设立AIGC率检测机制，规定学生论文中AI生成内容不得超过35%，检测费用每人最多可报销200元。她认为这项制度“至少能震慑一批人”。
裴炜则认为，即便是目前广泛使用的“重复率”，也在学位论文评价中存在缺陷。在法学专业中，很多术语和法律表达是固定的，如果为了“降重”而扭曲表达，反而有损论述的准确性和严谨性。相较于重复率，AI率的情况更为复杂，在现有技术和评价标准尚不成熟的情况下，直接予以适用可能制造更大的不公与误伤。
同时她认为人机协作的界限非常模糊，如何衡量一个学生在写作中投入了多少“自己的智力”？从简单输入一个标题就生成一整篇论文，到给出完整的研究问题、思路框架，再让AI完成扩展，或是让AI协助润色和修改文本，这之间很难用一个“率”去界定。
严远提到要警惕新的技术官僚主义。学生们用AI写论文、用AI查AI率，再用AI降AI率，变成了考查大家谁更会使用AI，变成教育者和被教育者之间的斗智斗勇。
陈晶环看到有被AI率误伤的大学生，“防守和进攻都靠AI，谁也没能真正走出AI的圈子。”她建议是否可以建立一个沟通解释机制。让学生可以提供一些初稿、改动痕迹等内容，而不是强硬地根据检测数字决定是否能参与答辩。
而在学业之外，AI对学生思维习惯的重塑更让部分教师警惕。
陈晶环将其称为“习得性求助”。“这是一种有问题第一反应就不再是自己思考，而是立刻去找AI。”这种习得性求助意味着学生主动思考的过程被跳过了：“我不再是写作者，而是信息传送带。”
她感受到，工具的过度使用不仅带来了思维能力的弱化，更削弱了学生的阅读力、耐心和表达欲望。“有学生甚至连AI给出的内容都不愿读完，只觉得前两句差不多，就直接复制进论文。”
而大学阶段最核心的成长，就在于是否形成了自主思考的习惯和能力。在她看来，这种被工具牵引和主导、逐渐失去主动权的过程，就是“异化”。
AI无法替代人类对现实的感知与回应
夜里十一点，彭玉的微信又响起，是学生发来修改完的论文。
这样的情况她早已习惯。大四不少学生已在实习单位报到，重心不在学术上，而是如何尽快完成学业、顺利毕业。论文修改是他们在下班后，或者挤出周末的时间赶工出来的。在就业压力与工具便利的双重作用下，论文变成一项需要完成的“任务”。
本科毕业论文最初的设想，是训练学生的科研能力与培养探索精神，也就是“能不能提出一个研究问题，并进行系统性的分析”。
但陈晶环指出，在实践中，这个目标不断被“降维处理”。“我们已经不苛求本科生做出理论创新了，重点要求学生要有最基本的学术规范，只要他能用学术语言、说得通、讲得顺，就算合格。”
而表述结构清晰、语言规范、格式统一，这恰恰是AI最擅长模仿的领域。
严远直言，在如今的技术面前，传统的作业或者考核已经失去意义，像一场师生间的互相欺骗，“装作AI不存在。”
换句话说，目前高校的教育考核方式，已经难以适应人工智能等新工具的广泛使用。更有老师直言，这相当于用农业社会的考法，应对智能社会的工具。
裴炜认为不可能在AI技术高速发展的同时，又禁止学生使用。相反地，在未来社会，学生的数字能力、智能能力将是其核心竞争力。因此问题的关键不在于学生使用AI去应对考评，而在于AI时代教育理念、教育方式和人才评价机制需要与时俱进。
陈晶环认为，技术的变化正要求教育做出结构性调整——改变考核方式、更新评价指标、重塑教学目标。“这是教育的责任，而不是学生的负担。”
比起限制或一味禁止AI使用，多位教师提到，重点是在教育中正视工具的存在，并引导学生在使用中保持思维的主动权。严远注意到，一些学生通过AI辅助，能够更便捷地查阅多语种资料、了解语法细节，尤其是在教师未能覆盖到的地方，AI反而起到了“补课”作用。
面对这种趋势，老师们正主动调整，布置无法被AI完成的作业，或者让AI只能起到辅助作用。
陈晶环将课程论文写作改成口头汇报对某本社会学著作的理解，并且不使用PPT脱稿讲解，这样学生就必须在理解的基础上，用自己的语言表达。她还让学生书写个人生活史。这种非结构化、贴近生活的写作，迫使学生自己动手，无法靠AI代劳。在研究生课程上，她则鼓励学生有意识地探索AI的可能性。
严远尝试让学生翻译文本并配音。学生可以用AI翻译，但必须亲自配音。在小语种学习中，口头转述比笔头儿更能检验学习质量。
此外，严远在讲授生态环保等复杂议题时，课堂时间限制没办法拓展。他鼓励学生用AI梳理背景知识，再在课堂上讨论AI给出的观点。这种方式不仅拓宽了学生的视野，还激发了多元思考。“不同学生使用AI，有时会提出意料之外的观点，这反而让讨论更深入和多元。”
在裴炜看来，技术带来的变化是每一代人都要面对的。从更长远的尺度看，当AI更加深入地介入学术研究，学术诚信的边界如何划分，在文章中如何提及AI的贡献，AI能否列为论文作者，乃至如何定义学术诚信、合作、学术剽窃，可能都需要教育界和学术界一起慢慢探索。
采访中，陈晶环提到去大凉山做田野调查的故事。她长期关注彝族地区的农村基层治理，涉及当地特有的文化传统。这些信息只有通过实地田野调查才能积累起来，如果把时间线拉长到十年的追踪，观察政策如何影响一个具体村庄的变迁，这种深度和系统性AI无法做到。
“AI等待被人类喂养。”她认为，AI再强大，也无法替代人类对现实的感知与回应，这恰恰是最不该放弃的能力。
（应受访者要求，文中严远、王子依、赵霖、彭玉为化名）
新京报记者在一个免费进行AI率检测的网站上看到有付费进行降AI率的服务。 网站截图
王子依收藏的降AI率“攻略”。 受访者供图
毕业论文写完那天，王子依进行第一次AIGC率（人工智能生成内容比例，以下简称AI率）检测。结果给了她重重一击：论文被系统判定70%为AI生成。
过去两年，湖北大学、福州大学、中国人民大学、中国传媒大学等多所高校将毕业论文的AI率纳入毕业答辩流程，并设置比率红线。
但许多学生发现，AI率检测结果并不稳定：不同平台差别大，有时甚至相互矛盾。写得越规范、用词越准确，AI率反而越高。有人引用公式、法条、经典文章被判“AI生成”，有人连致谢也被标红。
一边是学生想尽办法“降AI率”“向AI证明自己不是AI”才能参与答辩。模糊的判定标准下，还催生出一条隐秘的灰色产业链。
另一边是教师在教学中如何感知和把握AI“介入”。查还是不查、用还是不用、在哪个阶段使用算“作弊”？这些问题没有统一答案。
这一学术监管难题，正在困扰全球教育系统。AI率检测似乎在帮助识别“人”与“机器”的边界，但已有不少教师开始反思，当论文写作正好落入AI最擅长的范围时，当前的考核，是否已经悖离了教育的初衷？
新京报记者 李聪
知网个人AIGC检测服务页面的常见问题解答中提到，AI特征值与论文质量无关，检测结果仅供参考，可能存在误差。 网站截图
降AI率比写论文还难？
直到答辩前一周，王子依仍深陷AI率的困扰。
她就读于小学教育专业，毕业论文研究主题是“小学游戏化教学”。早在实习期间，她便完成问卷发放和数据收集的工作，原以为只需打磨内容、顺利答辩即可毕业。
今年年初学校发布新规，论文除查重外，还需接受知网“AI率”检测，并由个人在答辩前提交检测报告。检测结果原则上不得超过40%，若超出可能被认定为学术不端，将可能给予重写或延毕。
王子依坦言自己在数据分析部分使用过AI工具，进行样本独立性检验。但她发现，AI检测报告标出的多是一些格式规范，“其一”“其二”等分点阐述和名词解释被大面积标记，甚至连致谢中引用的一句歌词也未能幸免。
王子依尝试修改被标记的句子，但AI率始终在50%上下徘徊。她在社交媒体上发帖求助，很快涌来上百条评论。王子依注意到，最近一个月，常常会在凌晨两三点收到新的评论和收藏。
有学生称自己的论文在不同平台的AI率相差悬殊，免费网站查询60%，付费网站查询只有10%；有学生引用的古诗词被标注；有学生越改AI率越高；还有学生称自己将论文里的句号全部改成逗号，AI率降低了20%。
评论区里还有很多降AI率攻略。使用翻译软件，将中文内容转译为其他语种后再译回，结果语句生硬、逻辑错乱，连作者自己都读不下去。有人说可以添加“啊”“呢”“哦”之类的语气词。
甚至“魔法对轰”——“用AI降AI率”。王子依采用了这种方法，论文中原本结构清晰的教学设计，被转化成了口语化的“老师说什么、学生怎么回应”的对话体，她说，读起来像是一本儿童绘本。
新京报记者在评论区看到，也有学生质疑，“凭什么让AI定义我是不是AI”。来自一所高校首饰设计专业的赵霖有同样的疑惑，她的论文是作品说明的一部分，但学校规定AI率必须低于10%。她原本用AI帮忙润色语句，系统判定90%的内容是AI生成。
“我们是先做出作品，再写出想法，AI只是顺了顺语言。”她说，结果系统只看“像不像AI写的”，却完全无视思考过程。在她眼中，“抄袭”和“使用AI润色”是两回事。前者意味着没有贡献，后者则是一种辅助。但在AI率检测面前，这两者往往被同等对待。
在一遍一遍的修改和检测后，王子依觉得自己的论文“千疮百孔”，而她自己也像个被检测结果支配的AI。老师建议她先专注于内容，不必过分纠结检测。但她担心影响答辩，只能不断删减被标红的段落。
早在2024年6月，华东师范大学与北京师范大学联合推出《生成式人工智能学生使用指南》，要求确保AI生成内容不超过全文的20%；天津科技大学2024年的要求是AIGC检测不得超过40%；福州大学要求学生答辩前、答辩后进行两次AIGC检测，检测结果将作为成绩评定和优秀毕业论文评选的参考依据。今年以来，又有多所高校加入检测队伍。
许多学生开始紧盯每一次检测后的“数字”。多位学生表示，他们真正担忧的，是在一个模糊的系统面前，要想尽办法通过检测数字上的“达标”，才能获得参加答辩的资格。
“像不像AI”谁说了算？
经过大半个月的努力，王子依提交了知网检测AI率为20%的检测报告。但她却始终搞不懂AI率到底是怎么计算出来的。
北京航空航天大学法学院教授、数字正义研究中心执行主任裴炜分析，目前多数AI率检测系统是基于“语言预测”：通过分析大量AI生成文本，归纳出AI的语言习惯，比如一个词组后面通常会跟着哪些词等。再将其与学生论文进行比对，如果发现与AI生成文本的特征高度相似，就可能判定某段文字为“AI生成”。
然而，人类本来也会使用规范、重复的表达，尤其在学术写作、技术报告等规范性文本中。“AI生成”不是“AI原创”，而是AI基于人类创作的语料，模仿人类思考表达模式的产物。“换句话说，没有AI，人也可能做出类似的语词联系和表达”。
裴炜提到，当前AI率的判断技术本身存在不确定性。她试用过一些AI检测工具，发现“容易误伤”，直接使用和认定有可能错判学生的真实劳动成果。
另外，不同检测网站的原始数据库不同，也会造成检测结果的不同。一位人工智能方向的从业人员向新京报记者解释，由于大模型的算法内部机制和决策过程是黑箱式的，无法解释为什么这段话被判断为AI生成，只能给出一个结果，比如“AIGC率为73%”。
此前Open AI也在2023年1月发布一款AI文本检测工具“AI C lassifier”，旨在确定文本是不是人工智能生成的，但由于准确率只有26%，于当年7月宣布停止。
而即便是人类的语言学专家，也很难分辨二者区别。
2023年，美国南佛罗里达大学的一项研究，邀请语言学专家区分AI生成的文字内容和人类写的内容，72名专家的正确率为39%。
新京报记者注意到，多个检测网站都标注了“免责说明”。“AI生成可能性及被标注的文本，仅表示具有AI生成文本的部分特征，并不确定为AI生成，结果仅供参考。”“由于AI模型的差异性，检测结果可能存在误差。”还有“AI特征值与论文质量无关，检测结果仅供参考”。
尽管AIGC检测的原理和准确性是模糊的，但学生们的焦虑很真实。
新京报记者在多个社交平台上发现“代降AI率”的广告，有的是利用AI网站降重，购买相应的字数，就能自动生成；也有提供人工降重服务，声称“一对一修改、改到满意”。价格从几十元到几百元不等，常按字数或目标AI率定价。
记者询问了几位“降AI率”服务博主，对方称一篇一万字、AI率45%的论文，花80元可以降到个位数，方法是“纯人工调整”。另一位按照修改的字数收费，千字10元。
另外记者看到，有检测平台一边提供检测AI率，一边销售“降AI率”服务。一家网站智能降AIGC的价格为每千字3-5元，自动改写AIGC疑似度高的片段；人工降重则需要添加客服微信，根据论文题目、检测结果、字数以及降到多少进行报价。
“我不再是写作者，而是信息传送带”
在教学实践的另一端，无需检测，不少老师也能从论文中察觉出“AI味儿”。
表述奇怪、“不合年级水平”的表现、虚构的参考文献等——这些线索逐渐构成他们判断学生是否使用AI的依据。
陕西一所高校的会计专业教师彭玉发现，今年有人交上来的初稿结构还算完整、字数达标，但语言干巴，财务数据分析简单又笼统。“有点儿像在很大的数据库里搜点儿东西拼凑出来。”
她本担心误判，结果学生回复“好的”，答应重写。她意识到学生也心虚了。她还记得一个学生的致谢里，每个句子都是句号，对方也坦承“整页都是AI写的”。
类似的直觉也出现在小语种教学中。一位北京高校的小语种老师严远提到，自己所在的学校尚未启动AI率检测机制，但今年答辩时，他明显感受到，部分学生论文中展现出“与其学习阶段不匹配”的知识储备和表达水准。
他提到，AI对翻译类作业的影响尤其显著。学生提交的外译中文本中，充满排比、隐喻和修辞性的陌生表达。而中译外的文本，又过于流畅和自然。
西南财经大学社会发展研究院副教授陈晶环的“警觉期”更早。2022年底Chat GPT问世几个月后，她就注意到学生作业在质量上的明显跃升。
她最初还欣喜，后来却发现许多作业尽管使用了大量专业术语和书面表达，但句与句之间缺乏逻辑递进、语言空洞，甚至彼此相似。她感叹，如今看到不太流畅的句子，反而高兴，觉得是学生自己写的。她坦言，“老师也很矛盾。”
对于AI率检测，老师们态度不一。
彭玉所在学校今年首次设立AIGC率检测机制，规定学生论文中AI生成内容不得超过35%，检测费用每人最多可报销200元。她认为这项制度“至少能震慑一批人”。
裴炜则认为，即便是目前广泛使用的“重复率”，也在学位论文评价中存在缺陷。在法学专业中，很多术语和法律表达是固定的，如果为了“降重”而扭曲表达，反而有损论述的准确性和严谨性。相较于重复率，AI率的情况更为复杂，在现有技术和评价标准尚不成熟的情况下，直接予以适用可能制造更大的不公与误伤。
同时她认为人机协作的界限非常模糊，如何衡量一个学生在写作中投入了多少“自己的智力”？从简单输入一个标题就生成一整篇论文，到给出完整的研究问题、思路框架，再让AI完成扩展，或是让AI协助润色和修改文本，这之间很难用一个“率”去界定。
严远提到要警惕新的技术官僚主义。学生们用AI写论文、用AI查AI率，再用AI降AI率，变成了考查大家谁更会使用AI，变成教育者和被教育者之间的斗智斗勇。
陈晶环看到有被AI率误伤的大学生，“防守和进攻都靠AI，谁也没能真正走出AI的圈子。”她建议是否可以建立一个沟通解释机制。让学生可以提供一些初稿、改动痕迹等内容，而不是强硬地根据检测数字决定是否能参与答辩。
而在学业之外，AI对学生思维习惯的重塑更让部分教师警惕。
陈晶环将其称为“习得性求助”。“这是一种有问题第一反应就不再是自己思考，而是立刻去找AI。”这种习得性求助意味着学生主动思考的过程被跳过了：“我不再是写作者，而是信息传送带。”
她感受到，工具的过度使用不仅带来了思维能力的弱化，更削弱了学生的阅读力、耐心和表达欲望。“有学生甚至连AI给出的内容都不愿读完，只觉得前两句差不多，就直接复制进论文。”
而大学阶段最核心的成长，就在于是否形成了自主思考的习惯和能力。在她看来，这种被工具牵引和主导、逐渐失去主动权的过程，就是“异化”。
AI无法替代人类对现实的感知与回应
夜里十一点，彭玉的微信又响起，是学生发来修改完的论文。
这样的情况她早已习惯。大四不少学生已在实习单位报到，重心不在学术上，而是如何尽快完成学业、顺利毕业。论文修改是他们在下班后，或者挤出周末的时间赶工出来的。在就业压力与工具便利的双重作用下，论文变成一项需要完成的“任务”。
本科毕业论文最初的设想，是训练学生的科研能力与培养探索精神，也就是“能不能提出一个研究问题，并进行系统性的分析”。
但陈晶环指出，在实践中，这个目标不断被“降维处理”。“我们已经不苛求本科生做出理论创新了，重点要求学生要有最基本的学术规范，只要他能用学术语言、说得通、讲得顺，就算合格。”
而表述结构清晰、语言规范、格式统一，这恰恰是AI最擅长模仿的领域。
严远直言，在如今的技术面前，传统的作业或者考核已经失去意义，像一场师生间的互相欺骗，“装作AI不存在。”
换句话说，目前高校的教育考核方式，已经难以适应人工智能等新工具的广泛使用。更有老师直言，这相当于用农业社会的考法，应对智能社会的工具。
裴炜认为不可能在AI技术高速发展的同时，又禁止学生使用。相反地，在未来社会，学生的数字能力、智能能力将是其核心竞争力。因此问题的关键不在于学生使用AI去应对考评，而在于AI时代教育理念、教育方式和人才评价机制需要与时俱进。
陈晶环认为，技术的变化正要求教育做出结构性调整——改变考核方式、更新评价指标、重塑教学目标。“这是教育的责任，而不是学生的负担。”
比起限制或一味禁止AI使用，多位教师提到，重点是在教育中正视工具的存在，并引导学生在使用中保持思维的主动权。严远注意到，一些学生通过AI辅助，能够更便捷地查阅多语种资料、了解语法细节，尤其是在教师未能覆盖到的地方，AI反而起到了“补课”作用。
面对这种趋势，老师们正主动调整，布置无法被AI完成的作业，或者让AI只能起到辅助作用。
陈晶环将课程论文写作改成口头汇报对某本社会学著作的理解，并且不使用PPT脱稿讲解，这样学生就必须在理解的基础上，用自己的语言表达。她还让学生书写个人生活史。这种非结构化、贴近生活的写作，迫使学生自己动手，无法靠AI代劳。在研究生课程上，她则鼓励学生有意识地探索AI的可能性。
严远尝试让学生翻译文本并配音。学生可以用AI翻译，但必须亲自配音。在小语种学习中，口头转述比笔头儿更能检验学习质量。
此外，严远在讲授生态环保等复杂议题时，课堂时间限制没办法拓展。他鼓励学生用AI梳理背景知识，再在课堂上讨论AI给出的观点。这种方式不仅拓宽了学生的视野，还激发了多元思考。“不同学生使用AI，有时会提出意料之外的观点，这反而让讨论更深入和多元。”
在裴炜看来，技术带来的变化是每一代人都要面对的。从更长远的尺度看，当AI更加深入地介入学术研究，学术诚信的边界如何划分，在文章中如何提及AI的贡献，AI能否列为论文作者，乃至如何定义学术诚信、合作、学术剽窃，可能都需要教育界和学术界一起慢慢探索。
采访中，陈晶环提到去大凉山做田野调查的故事。她长期关注彝族地区的农村基层治理，涉及当地特有的文化传统。这些信息只有通过实地田野调查才能积累起来，如果把时间线拉长到十年的追踪，观察政策如何影响一个具体村庄的变迁，这种深度和系统性AI无法做到。
“AI等待被人类喂养。”她认为，AI再强大，也无法替代人类对现实的感知与回应，这恰恰是最不该放弃的能力。
（应受访者要求，文中严远、王子依、赵霖、彭玉为化名）
新京报记者在一个免费进行AI率检测的网站上看到有付费进行降AI率的服务。 网站截图
王子依收藏的降AI率“攻略”。 受访者供图
在今天的故宫，工作人员使用的数字化办公平台名叫“内务辅”，这款应用的开发者，是与故宫博物院合作的钉钉（中国）信息技术有限公司（以下简称“钉钉”）。3月18日，故宫博物院与钉钉战略合作签约仪式在故 荷兰阿姆斯特丹大学医学院科学家开展的一项新研究证明，利用最新CRISPR-Cas基因编辑技术，能消除实验室中受感染细胞内所有艾滋病病毒（HIV）的痕迹，为治愈该病带来新希望。相关研究论文将提交于4月27 记者3月19日从天津大学获悉，该校环境学院刘庆岭教授团队与吉林大学于吉红院士团队以及天津工业大学梅东海教授团队合作，证明了无有机模板剂合成的具有OFF和ERI拓扑共生结构的Cu-T催化剂具有优 记者3月20日从中国科学技术大学获悉，该校郭光灿院士团队在量子态分辨研究中取得重要进展。研究组在最小资源消耗的量子态分辨问题中首次提出了全局最优自适应策略，并发展了自适应集体测量实验 记者3月21日获悉，全球植物科学期刊《分子植物》刊载了中国科学家的最新研究，中国农业科学院作物科学研究所、国家南繁研究院与阿里达摩院（湖畔实验室）联合研发出全流程智慧育种平台，实现了育种数 美国加州理工学院喷气推进实验室的一个机器人专家团队，与卡内基梅隆大学机器人研究所科学家合作，开发出一种蛇形机器人，用于调查土星第六大卫星土卫二的地形，以寻找生命的“蛛丝马迹”。相关研究 。本文链接：当毕业论文遇到AI“审判”http://www.sushuapos.com/show-2-12713-0.html
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