怎么能更好的降低论文AI率呢？
在当今科技飞速发展的时代，AI的进步可谓日新月异。其中，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，即人工智能生成内容）技术更是引人注目。它凭借深度学习和自然语言处理等前沿技术，能够对海量数据进行学习与分析，进而像人类一样创造出文本、图像、音频、视频等多种形式的数字内容。AIGC的应用场景极为广泛，涵盖了文本生成、图像生成、代码编写以及学术写作等诸多领域。
在学术领域，AIGC已经成为不少学生的工具。这是因为与传统的内容创作相比，AIGC有着无可比拟的优势，它效率高、成本低还能批量化生产内容。然而，这一现象也引发了一系列问题。随着AIGC在学术写作中的应用增多，高校和期刊为了保证学术的严谨性和原创性，大部分都启用了AIGC检测系统，以甄别论文中是否存在过多的AI创作痕迹。
一、深入理解AIGC
AIGC作为一种新兴技术，其本质是通过算法、模型和规则生成各类数字内容。它的诞生基于深度学习和自然语言处理等高端技术，这使得计算机在一定程度上具备了模拟人类创造力的能力。在学术写作方面，AIGC虽然给学生带来了便利，但也容易导致学术不端的风险增加。
我们可以进一步思考，AIGC的快速发展是科技进步的必然结果。它在一定程度上解放了人类的创作力，让一些基础的内容创作变得更加高效。但在学术领域，我们必须明确，学术研究的核心是创新和独立思考，过度依赖AIGC无疑是违背这一原则的。
二、AIGC查重与传统查重的本质区别
从去年开始，许多高校纷纷接入AIGC检测系统。不少同学发现一个令人困惑的现象：自己的论文在传统查重系统中的查重率很低，可是在AIGC检测系统中的风险却很高。这背后隐藏着两者查重机制的巨大差异。
传统查重主要侧重于检测词句的重复率，这种方式较为直观，通过比对论文中的词句与已有文献的重复情况来判断是否存在抄袭。而AIGC查重则有着完全不同的逻辑。它是通过自然语言处理和机器学习技术深入挖掘文本中的AI生成痕迹。具体而言，AIGC的查重率是从语言模式特征、语义逻辑特征、用词习惯特征、句式结构特征这四个维度进行分析的。
更为先进的检测系统，例如Turnitin，还会引入“困惑度”（PPL）和“爆发度”（Burstiness）这样的指标进行综合判断。其中，“困惑度”用于衡量文本的可预测性，而“爆发度”则着重分析句子长度的变化。这种多维度、深层次的检测方式使得AIGC检测能够更加精准地识别出论文是否是由AI创作或者有过多AI辅助创作的痕迹。
从另一个角度看，传统查重更多是一种表面化的检测，而AIGC查重则像是对论文创作思维过程的一种透视。这也提醒着广大学生和学者，在进行学术创作时，不能仅仅满足于传统查重的低重复率，还需要关注论文是否符合人类独立思考和创作的逻辑。
三、有效的AIGC降重技巧
1.句式结构的重组
在论文写作中，句式结构对于降低AI率有着重要的作用。长短句交替书写是一种非常有效的方式。例如，长句可以用来阐述复杂的理论和逻辑关系，而短句则能够简洁有力地表达关键观点。这样的组合方式能够使文章的节奏更加明快，同时也能减少与AI生成文本在句式上的相似性。
句子的主被动进行转换也是一个不错的技巧。主动句强调动作的执行者，而被动句则突出动作的承受者。在适当的地方进行这种转换，可以改变句子的表达风格，增加文本的多样性。
插入一些过渡词同样不容忽视。过渡词能够使文章的逻辑更加连贯，如“然而”“因此”“此外”等。这些过渡词的使用不仅能够提升文章的可读性，还能在一定程度上打乱可能存在的AI生成的句式模式，有效降低AI率。
2.数据可视化增强
自制数据表是一种直接的数据可视化方法。通过将数据整理成表格的形式，可以更加清晰地展示数据之间的关系，避免了在论文中对数据进行冗长的文字描述。例如，在一些实验性论文中，将实验数据以表格的形式呈现，能够让读者一目了然，同时也减少了因大量描述数据而可能产生的AI创作嫌疑。
流程图重构也是一种有效的方式。对于一些涉及流程或者逻辑关系的内容，使用流程图来展示比单纯的文字描述更加直观。它能够以图形化的方式呈现整个过程，使读者更容易理解，并且在AIGC检测中，由于其独特的表现形式，能够有效降低被判定为AI创作的风险。
公式代码植入同样具有重要意义。在一些理工科的论文中，适当植入公式和代码能够增强论文的专业性和独特性。这些公式和代码具有明确的学科意义和逻辑，与AI生成的通用性内容有明显区别，从而有助于降低AI率。
3.理论嵌套案例
在阐述技术原理之后补充企业应用实例是一种很实用的降重技巧。技术原理往往具有一定的普遍性和抽象性，而企业应用实例则更加具体和实际。通过将两者结合，不仅能够丰富论文的内容，还能让论文更具说服力。这种结合方式能够体现出作者对理论的深入理解和实际应用的能力，与AI生成的较为单一的理论阐述有着明显的区别，从而有效降低AI率。