當AI入侵大學論文

從今年春天開始，很多高校教師發現，AI已經悄然滲透進高校學生學業的核心考察環節。

越來越多的學生，開始藉助AI完成自己的課程論文、畢業論文。AI「統一」了一部分人的寫作風格，大話、套話、車軲轆話占據文章越來越多的部分。很多學校開始檢測論文的AI率，但荒誕的場景也在出現：明明用了AI的，很可能不高；明明沒用的，很可能挺高。

檢測AI率，成了「玄學」；把AI率降到學校和老師規定的比例之下，同樣是「玄學」。

用AI寫論文，用AI檢測論文的AI率，再用AI把AI率降下去。同學之間開玩笑說，世界像個巨大的機器人。

當AI入侵本該體現思辨力、創造力的畢業論文時，師生之間突然都進入到一種無序的狀態……

入侵

周冉的畢業論文是在AI的幫助之下通過的。

她是四川一所二本院校法學系的學生，今年畢業。春天，由自己完成的初稿交給老師後，周冉沒多久就收到了反饋：「寫得非常差」。

於是在改稿時，周冉嘗試使用AI。她把自己論文中的觀點拋給AI，問它對此有怎樣的看法，然後對自己的初稿做補充；同時根據AI的回答去找相關的論文，再把論文裡的觀點補充到自己的文章里。

最讓她驚喜的，AI不止提供理論資料，還有案例。哪怕沒有直接提供案例材料，也會給出相關的網站，周冉藉此給自己的論文增加了很多全新的內容，彌補了初稿「太過理論，缺少實務」的不足。

二稿提交後，除了一些格式、措辭方面的小問題，老師沒再說什麼。論文順利通過了。

周冉說，在畢業季，身邊幾乎每個同學都會不同程度地藉助AI完成論文，大家也會在私下裡互相分享更好用的軟件。

2022年11月，OpenAI公司推出ChatGPT，這款AI工具，能通過學習和理解人類的語言來進行對話，並且有很強的自然語言生成能力。通俗的理解就是：AI能幫你寫文章了。近兩年，國內的AI通用大模型例如文心一言、通義千問、Kimi等也陸續進入市場。AI離日常生活越來越近，不可避免地入侵到畢業論文。2024屆畢業生，也成為第一波在論文中大規模使用AI的群體。

在很多高校的校內論壇中，總能看到互相租借ChatGPT賬號的帖子；在其他社交媒體，也有很多關於如何在畢業論文中使用AI的攻略，例如「1小時寫完論文的GPT指令」。有網友調侃，「畢業論文的致謝，最該感謝的是AI」。

一所重點高校的女孩楚楚說，不管是課程論文還是畢業論文，使用AI幾乎成了學校里「公開的秘密」。

平日，期末考試周幾乎是一個學期里最難熬的階段，一周時間裡要考幾門試，同時要交大概三四篇、總數兩萬字以上的論文。「比如一篇6000字的作業，從零開始一篇一篇查論文，一點一點去寫，對我來說是可行的，但對時間來說是不可行的，我需要更高效的產出方式。」楚楚說。

她最早接觸到AI是在去年，同學們聚在一起閒聊，她感慨論文寫得很痛苦。一旁的同學推薦了ChatGPT，說「GPT讓我效率倍增」，她嘗試着用了用，發現很高效，一路摸索着找到了適合自己的國產AI軟件。

楚楚說，AI能幫人寫一個幾百字的小東西，但想要完成一篇完整的文章，它只能幫人在某些步驟上節省時間。大多時候，她拿AI當做一個「高級瀏覽器」使用。

寫一篇綜述性文章，楚楚往往需要精讀十篇論文，再泛讀二三十篇。「以往需要三四天時間看資料，真的是人肉在啃，看得我頭都大了」，現在這個工作由AI替代，直接篩選出最有用的資料，同時，把一篇論文的PDF上傳，就能迅速生成論文的框架和提煉後的內容，這樣便可以跳讀，而不必讀完整篇論文了。如今，前期的閱讀時間有兩個小時就夠了。

閱讀完成後，楚楚會將篩選出的有效資料和自己生發出的靈感一起提供給AI，由它生成一個文章框架；緊接着為這個框架增添血肉，針對更詳細的小標題，問AI能找到哪些資料，最後結合自己的想法補充完整，一篇文章的底稿就完成了。

「它生成的不是最出色的，但卻是最保險的。」楚楚說。只不過，AI用多了，發現有時候自己動手寫的東西也一股「AI味兒」——官方的、書面的語言風格，以及習慣性的「總分」結構。

「渡劫」

高校教師們也逐漸感受到了AI的入侵。在社交媒體上，一邊是學生們的使用攻略，另一邊也不乏老師們的觀察。

有的老師質疑，「好多表達很奇怪，真的在想是不是AI生成的」；也有人分析，「有位學生用AI寫的，是特別拙劣一眼就能看出的程度，比如國內外研究現狀一篇論文都沒有，都是大話套話，研究建議提的都是跟自己研究一點關係沒有的空話」 ；有的老師感慨，「每年帶畢業論文都感覺在渡劫，抄襲、AI、拼湊，自以為不露痕跡」……

畢業論文的字裡行間瀰漫着濃濃的「AI味兒」，越來越難聞到「人味兒」。是很多老師共同的感受。

中國政法大學人文學院的老師王敬雅發現，由AI生成的論文最大的特點，就是容易出現「假大空的車軲轆話」，給出一個論點，得到三個分論點；拿其中的分論點追問，再次得到三個分論點。但往往沒有什麼研究意義。

王敬雅平時和同事們交流時，大家還提起，如今馬克思主義學院成了AI的「重災區」，其他專業的作業、論文也同樣，越是標準化、程式化的內容，學生越容易用AI替代完成。

像王敬雅老師遇到的那樣，在一所雙一流高校任教的李欣總結，從論文的寫作風格就能「聞到AI味兒」——往往是結構很完整，語言很通順，內容也面面俱到，但到了該深入論證進去的部分，始終停留在表面，反覆纏繞、塗抹。

李欣說，以前批改論文，看到語句不通的、使用接近學生本人平時說話習慣但不符合學術規範用語的，會感到生氣，但現在她看到，第一反應是開心，「至少說明是自己寫的」。

論文致謝的部分往往是偏感性、有「人味兒」的內容，但現實情況是，連需要真誠、走心的這部分，很多學生都要找AI代勞，只留下一些官方的、空洞的文字。

李欣的一位同事遇到過類似的情況，看到學生的論文致謝很簡單、敷衍，讓其回去重寫這部分，沒想到最終交上來的還是AI幫寫的，後來學生坦言，直接詢問了「如何感謝老師」、「如何感謝同學」。

由AI操控的論文，致命的問題不只是鮮有獨立思想、新的觀點，對學術、事實也缺乏基本的尊重。

李欣的一個學生，撰寫的論文關於某一類視頻的傳播策略，在「研究現狀」部分，學生寫：目前對這一主題的研究相對空白，沒有相關文獻。但一直看到最後，李欣發現學生還是列了整整十個參考文獻，不僅和前述的「研究現狀」矛盾，這些文獻名稱本身也過於相似：時間全部為2023年，題目中全部包含着共同的關鍵詞，且每一篇文章都是雙作者，以「XX＆XX」的格式排列得整整齊齊。

李欣察覺到異常，拎出其中一篇去搜索。在知網搜，文章不存在；在瀏覽器搜，同樣搜不到。她逐一搜索了這十篇，全部是同樣的結果。這才意識到，原來全是圍繞關鍵詞，由AI編撰的——這十個參考文獻，全是假的。

王敬雅說，語言邏輯類軟件的工作原理，是根據語言構建信息，但不做事實檢驗，所以會有「胡編亂造」的風險。她所在的歷史領域，AI也可能「編」史實，比如說「劉半農是中國近代的女性革命家」。

所以，在布置課程作業時，她會給學生「打預防針」：AI會編造一些事實性的內容，有的以本科生的知識儲備或許看不出來，但老師一眼就能看出來。

北京外國語大學教師侯毅凌也曾發布微博：給研究生畢業論文開題時，一位組裡的同事面色凝重地說，我今天會得罪人，但我不得不把這事情說出來。（對着6位學生）我把你們每個人的電子版的開題報告都用AI內容檢測工具過了一遍，結果有的AI生成內容高達80%！我和另一位同事不由一驚，一眼看過去，學生們的臉色也變了，躲避着我們的目光。讓人愁啊，那誘惑叫學生怎麼抵制啊。

但無論如何，浪潮已經來了。

「玄學」

國家感知到了這股浪潮。2023年8月28日，我國學位法草案提請十四屆全國人大常委會審議，對利用人工智能代寫學位論文等行為，規定了相應的法律責任。其中明確，用AI代寫學位論文屬於學術不端行為，若是學生，或被撤銷學位證。

今年春天，也陸續有高校發布了關於AI在論文寫作中的規範。天津科技大學對「生成式AI檢測結果超過40%」的學生發出警示，並要求自查自糾；湖北大學本科生院通知，在本科畢業論文審核過程中，試行加入對論文使用生成式AI風險情況的檢測；福州大學稱，對2024屆本科論文進行AI代寫的檢測，並以此作為評獎評優的參考依據……

周冉所在的學院，規定AI率不能超過30％，她的論文指導老師提出了更嚴格的要求，不能超過20％。在檢測之前，她有點忐忑，自己的論文裡有不少來自AI的內容，萬一數值太高，只能花工夫再和論文死磕一輪了。但沒想到的是，顯示在眼前的數字只有5％左右，她想，可能和自己沒有完全複製AI提供的內容有關。

在很多學生眼裡，AI率檢測就是門「玄學」。明明用了的，很可能不高；明明沒用的，很可能挺高。周冉的情況屬於前者，新聞與傳播專業的學生陳露則遇到了後一種情況。

剛剛過去的上半年，是陳露的大二下學期。她上了一門網絡與新媒體課，老師對期末課程論文的要求很嚴格，一切按照畢業論文的標準來，要格式規範，也要查重。

臨交作業前，陳露說，或許是考慮到AI率檢測在將來會是一種趨勢，老師突然通知，要求學生提交論文時要附帶AIGC檢測報告，且數據不得超過15％。

陳露將論文上傳到老師要求的網站，沒想到一篇完全純人工走心寫完的論文，被檢測出AI率超過了30％。那些被標紅標黃的段落或者句子，是她自己逐字敲出來的。

在社交媒體上，很多人在講述類似的遭遇。比如在畢業前，接到學校關於查AI率的通知，學生將自己寫作的論文上傳到網站，最終卻得到了一個高出學校要求的結果——「一個字一個字手打，被確診AI」。

沒人知道AI檢測的具體邏輯是什麼，也沒有任何申訴的渠道，畢業在即，事關能否順利畢業，大家只能去逐字改寫那些明明是自己寫的，卻被AI識別成AI所為的文字。

陳露也經歷了同樣的情緒轉變，由驚訝到無語，又到無可奈何。最後只能面對。

AI率是門玄學，降AI率同樣是玄學。

陳露去網上看攻略，看到不少網友在分享建議，比如：暴露一些「人」的缺點，例如讓語句不那麼通順，或是多一些口語化、接地氣的內容——儘管這和論文本身的要求是相悖的。

還有人說，自己把「被判AI」的段落轉換成了愛沙尼亞語，然後再轉換成中文，就通過了。

陳露沒有嘗試，自己花了心思寫的論文，再親自弄成破碎、雜亂的樣子，總歸有點下不去手。

其實，在網上，這樣的帖子有很多，但裡面混雜着個人的建議和攻略，以及各種廣告。在小紅書平台，有人貼出醒目的招攬：「AI率從87%→2%，我是怎麼做到的？」從簡介中能看出，降AI率，用的也是AI工具，「一鍵成文」，但在評論里，發帖人則說出了「打折券」、「教程」的字樣。

陳露也遇到過，網友熱情分享一款可以降AI率的軟件，她按照對方提供的步驟操作，最後發現軟件需要付費。陳露也嘗試過一些免費軟件，發現並不好用，邏輯被打破，句子被改得七零八落，很多甚至都不通順了，只好放棄。

用AI寫論文，用AI檢測論文的AI率，再用AI把AI率降下去。同學之間開玩笑說，世界像個巨大的機器人。 

戰爭

在學業最緊的時期，降AI率無異於一場戰爭。

那段時間恰逢考試周，陳露要一邊備考，一邊給自己的課程論文降AI率。網站每天提供一次免費檢測機會，每天早上起床，她的第一件事就是登錄網站，上傳論文，檢測，然後用這一天的空餘時間，來和那些標紅標黃的句子搏鬥。

不止是她，全宿舍四個人，AI率全都超了，大家每天釘在各自的椅子上，空氣里迴蕩着吐槽的聲音。去考試的路上遇到同學，打招呼的方式都變成了：降下來了嗎？

但更讓陳露痛苦的是，室友確實使用了AI，也檢測出了60％多的AI率，但沒多久就降下去了；自己完全沒有用，不僅被測出30％，還遲遲降不下去。不僅如此，中間有段時間，甚至還「不降反升」了。「精神狀態」屢遭打擊之後，她跑去網上發帖吐槽：我是什麼AI嗎？配圖是三張檢測報告，數據從28.5％到26.41％，又到27.63％。

發布動態後，她收到了一些來自網友的建議，同時也收到了一些「問候」：需要人工降嗎？她發現，如今已經衍生出了人工降AI率這種新「工作」。

正在讀大學的男生盧凱，給不少參與這場戰爭的人做過「外援」。如今，他就在用業餘時間靠幫別人降AI率賺外快。四五月份是他最忙的時候，臨近答辯，幾乎每天都有人「下單」。

盧凱的工作流程是，先由對方發來AI檢測報告，然後根據「疑似AI生成文字」字數定價（每千字收費30到40元），對方支付定金，盧凱將被標註的句子重新改寫，完成後重新進行AI率檢測，達到標準後截圖報告給對方，支付尾款，發送修改後的論文。如果有人介紹別的同學過來，盧凱會發紅包致謝。

過去幾個月里，盧凱的訂單有百餘元的，更常見的費用在400元左右。他接過最「艱巨」的一單，是一篇一萬餘字的文章，疑似AIGC占全文比達到88％。

明明是自己寫的文章，被判定為疑似AI，還要把數據降低下去。陳露不想為這樣一件荒謬的事情付費，但又不得不面對，最終只能繼續自己「降」。

後來，她慢慢總結了一些有效的辦法，比如：去掉每小段前的總結，忌模式化的總分結構；多變換句式，避免重複詞語；一定要給句子加主語；別用太多逗號，多用句號斷句，多分段；短句變長句，「首先其次」變「其一其二」，「和」變「與、並且、以及、等」……

儘管只是一篇課程論文，但因為老師要求嚴格，陳露也足夠重視，前期她在它身上花了不少功夫：查資料、寫作、修改潤色，每個環節都盡了心。過程中時間和精力都花了不少，但文章肉眼可見地變好了，也就覺得「值了」。但降AI率的那幾天，她每天都在懷疑人生，因為明知道在做的事情毫無意義，卻又不得不做。

到第九個早上，登錄網站，上傳論文，檢測。跳出來的數據終於降到了老師規定的範圍內。陳露沒有絲毫成就感也並不開心，只覺得如釋重負，「一個燙手山芋終於扔了」。

退化

AI來勢洶洶，但迎接它的人還處於無序和探索中。

有的學生得知學校查AI率，於是努力降下去；有的學校不查，但學生又擔心查，怕影響畢業，每天四處打探消息。

新華財經曾報道，為避免AI寫作的影響，一些國外高校正在減少課後完成的開放式作業，更加強調課堂作業、手寫論文、小組作業和口試。

國內的高校教師們也不得不面對這個新的挑戰。重新思考和調整自己的訓練方式和考核方式，哪些是有意義的，哪些是沒有意義的，怎麼考察過程而非結果。

圍繞AI和畢業論文的各種討論中，有學生在社交平台吐槽：本科生寫論文，無非是製造學術垃圾；不要指望我一個小小本科生寫出多麼高深多麼有學術意義的東西；AI寫的都比我寫的好。

AI來襲後，李欣還特意和同行討論過。

如果說，一個學生對一個話題是有想法的，但不會表達、說不清楚，藉助一款軟件來表達更清楚，這樣可不可以？

——但想了想，她還是覺得，把思考的過程和結果用大家都能理解的語言表達清楚，是一個受過高等教育的人應當具備的能力之一，也是教育應該培養的目標之一。

如果說，學生把AI當做高級瀏覽器使用，只是藉助它來檢索文獻、提煉重點，減輕自己看文獻的壓力，這樣可不可以？

——李欣也想過，最終的結論是，看文獻過程中尋找和激發自己的興趣點也很重要，是機器無法替代的，同時，在海量資料中篩選自己需要的信息，在各種論述中尋找自己的研究線索，同樣是一種研究能力的培養。

「傳統手藝都還好用，只是效率問題。一旦有一個更方便的辦法，就回不去了，只會追求越來越高效，越來越方便，而這個過程中的損失很難去評估。」李欣說。

李欣從教15年了，關於技術對人的影響，始終保持着覺察。

她回憶，以前上課的時候，偶爾還需要維持課堂秩序，因為學生之間會小聲聊天，講台上的老師則需要在課程中加一些學生感興趣的話題，來吸引他們的注意力。而現在，底下常常一片死寂，無論上課下課，幾乎都沒人說話，大家埋頭在手機和平板里，即使是講段子也很難吸引學生的注意了，讓他們「抬頭」成了很多老師的難題。

同時正在發生的是，在互聯網和智能手機環境下成長的一代，有的學生已經很難用一個完整的句子表達一個完整的想法了，「很多時候都是在蹦詞、蹦短語」。更別說一篇畢業論文，用一萬字左右的篇幅，分幾個部分，有邏輯地論證、推理，然後把一個問題講清楚，「有的學生已經做不到了」。

前不久，李欣讀到一篇關於宿舍投毒案的深度報道，在事件之外，還探討了關於人際關係等等話題。但她注意到，文章在社交媒體傳播時，很多年輕人評論：文章怎麼這麼長？到底是不是他幹的？「大家只想要一個直給的結論，但沒有能力和耐心去理解一個相對複雜的事情，和中間關於人性細微幽暗的部分。」

李欣記得，前段時間她的同事，一位碩士生導師，在改學生論文時寫了大段大段的批註。後來學生改了一版論文發來，同事發現很多地方沒有改動。學生很坦誠，說：「老師你寫得太多了，我看不完。」

「思維方式和思考能力是需要訓練的，如果不用也會退化，而畢業論文，在一定意義上就是對邏輯能力和思考能力的訓練和檢驗。」李欣認為。

而碎片化的侵襲還在進行中，AI又來了。AI的能力在一點點進步，而人的能力不能越來越退化。

應對

必須要有應對之策，而且越來越迫切。新技術不會停止腳步，科技的發展無法阻擋，李欣說，作為老師，她還在嘗試和探索，如何了解它、應用它。

今年學院有一筆針對硬件設備的經費，由各個專業申報。李欣想給每個老師申請一個文心一言的賬號，讓老師們先了解，以便更好地引導學生。但後來，申請還是被砍掉了——一台電腦或是一台攝像機可以，但一個虛擬賬號，一旦失效，驗收時無法證明這筆錢花在了哪裡。

上海交通大學的教授趙思淵也和同行聊起過，或許在將來，一些課程將會不得不回歸傳統的考察方式，比如以隨堂測驗、閉卷考試的方式來觀察學生的學習進度，「有些考核內容在課後的確很難知道學生是如何完成的」。

對於AI的使用，從事多年數字人文研究的趙思淵持更積極、開放的態度。

「如果一個人想要應付一件事，他能找到一萬種方法。」趙思淵說，在沒有AI的年代，想要敷衍論文的人也可以找「槍手」，「每個時代都會有人試圖投機取巧以實現目的，這是亘古不變的社會現象，只是在不同技術環境下，用不同的技術手段實現。」而如今在新的技術環境之下，教師的引導作用也就顯得更重要。

這些年，趙思淵在校內開設一門關於論文寫作的課程。2022年底，ChatGPT橫空出世，他意識到這一定會顯著改變學術寫作的工作方式，所以從2023年起，會在每學期的課程中專門拿出一節課來，從技能角度和倫理角度，和學生一起探討如何恰當使用AI。

過去的時間裡，趙思淵嘗試和探索了一些關於AI的應用場景。他覺得，AI可以代替人完成一些低難度、重複性的工作，比如製作表格、PPT；在處理程式化、標準化的文本方面也可以提供幫助，尤其在發表英文論文時，趙思淵曾讀過一個實驗室學者寫的文章，對方說，如今用GPT做論文潤色的成本大概0.3美分，但過去可能要付幾百美元做這件事。

但同時，該讀的史料還是要讀，該做的田野調研還是要做，包括在電腦里跑數據、在桌前做實驗，永遠是人要做、該做的事。「人工智能不能替代對真實世界的真實性的檢驗。」

「技術帶來的變化，是每一代人都要面對的。」趙思淵說，但只是訓練方式在發生變化，工具永遠是學術訓練的輔助，文章寫得好不好，不取決於用什麼樣的工具，取決於研究者是否想清楚了自己的研究問題。

中國政法大學人文學院教師王敬雅也覺得，目前AI可以替代一部分「手」的工作，但永遠無法代替「腦子」。

以ChatGPT為主的AI產品，背後的語言生成機制，是依據已有語料精煉出的概率模型，換句話說，它們可以利用已有的知識來回答問題，但是很難創造出全新的內容，提出新的想法和觀點。王敬雅說，而最珍貴的，往往是「跳」的那一下。

什麼是「跳」的那一下？她舉例了田餘慶先生的經典作品《東晉門閥政治》。

在這本書中，作者梳理了大量史料，構建了一個龐大的關係網——豪強大族的交替，他們和皇權的關係，他們怎麼支持某個皇帝，怎麼進行家族聯姻，怎麼實現自己的家族利益。

王敬雅說，事實上，這樣的關係網在如今是可以藉助技術實現的，比如在新興學科「數字人文」領域，有非常便捷的資料庫，「誰是誰的姻親，誰是誰的門生，誰和誰祖籍相同，很多細節是人容易忽略的，但數據可以做到，可以給研究提供幫助。」王敬雅說，但是，在構建關係網之後，田餘慶先生基於對文化的理解、對政治的敏感性，實現了那珍貴的一「跳」：分析了當時的門閥世家如何以自己的關係網絡，影響當時的政治格局。

「這是AI做不到的。」

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