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降 AI 率遇难题:标准不一,检测工具频 “翻车”

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(图源:视觉中国)

蓝鲸新闻6月12日讯(记者 彭乐怡)毕业生们正在尝试用AI打败AI。

近日,多名高校应届毕业生反映,其所在学校将AIGC率纳入毕业论文审核标准,部分高校对AIGC率作出明确规定。学生只好想方设法降低AIGC率,但检测工具良莠不齐,检测结果频频出现误判、不同平台数据差异巨大。

检测与降重服务需要额外付费,一些工具平台同时当运动员和裁判员。摸索着这个检测"黑箱",疑问随之浮现:用AI工具检测论文AI生成率,究竟是不是一个伪命题?

北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)教授鄂海红长期从事大数据、人工智能领域科研工作,在接受蓝鲸科技记者采访时,鄂海红表示,"目前没有权威第三方用一套各方认可的评测体系,来统一检验这些工具的准确率和误报率。更根本的问题在于,行业标准和国家标准至今仍是空白,没有强制性规范约束这些工具的商业服务,这直接导致了市场上良莠不齐、准确性参差的乱象。"

用AI降低AI率,不降反升

"我们学院要求毕业论文AIGC检测率不能超过30%。"今年应届本科毕业生谭蕙(化名)告诉蓝鲸科技,她就读于华东地区一所985高校,今年学院规定,AIGC率超过30%的毕业论文需要二次修改,否则不允许答辩。

另一名就读于北方地区一所985高校的硕士毕业生赵宜(化名)则表示,其学院需要学生在提交毕业论文的同时,提供一份AIGC检测报告,但并未对检测工具、检测率做硬性要求。"学生基本会参考查重率的标准,将AIGC率控制在10%-15%。"

蓝鲸科技检索发现,今年包括四川大学、河北工程大学、南京航空航天大学、广西师范大学、等多所高校都对毕业论文AIGC率作出规定,不同学院则有不同标准,如四川大学规定文科类毕业论文不超过20%,理工医科类不超过15%;南京航空航天大学则规定不超过40%。

毕业论文通常需要按照学校要求上传至指定的学术管理系统,常见的有知网、维普等,这些系统会提供查重和AI率检测等服务,学校会以此结果为准。受访学生表示,上述系统会提供2次免费AI率检测机会,为了不浪费免费机会,学生们会在正式上传前先用第三方工具检测一遍。


(图源:视觉中国)

第一次检测,谭蕙的毕业论文AI率为33%,稍高于学院要求的30%;赵宜在多个平台检测到的AI率都在30%-40%之间,远高于理想的10%-15%。多位受访学生表示,自己在论文写作过程中确实运用了AI辅助。比如谭蕙会和AI讨论选题框架,日常写作遇到疑问也直接请教AI,"本科生阶段学术积累不深,很多时候是在模仿优秀论文写作。在学术化表达上,我会让AI润色,但核心观点是我自己的。"谭蕙说。

为了顺利通过,受访学生开始摸索着降重AI率。说是摸索,是因为受访学生并不清楚AI率是如何被判定的,甚至对报告的准确性存疑,"整篇论文AI率最高的部分是文献综述,但这部分是我自己写的。更离谱的是‘致谢’部分居然也被判定有50%-60% AIGC生成疑似度,所以看到结果后我很震惊。"谭蕙表示。

一些第三方检测工具会同时提供降重服务。谭蕙提供的检测截图显示,其论文字数为1.8万,PaperYY检测加降重服务需要280元,PaperPass降重服务需要约95元(5元/千字)。因为不想给自己额外增加经济负担,谭蕙只好自己找方法降重,她学习了很多经验帖,总结出"要给论文加点口水词"的方法,学术语言占70%,口语占30%,再用AI大模型帮她做AI降重。

用AI打败AI的方法没成功,谭蕙第二次检测的AI率直接从33%飙升至67%。其导师为了帮学生们解决AI率降重问题,提供了一份过去在"前AI时代"指导过的硕士毕业论文作参考,谭蕙对照着,逐字斟酌,既要保证是学术表达,又不能太像"学术大拿"般规整。

受访学生形容,AI率检测像是一个黑箱,给结果蒙上了一层不确定性。经过努力,谭蕙完成了第三次AI率降重修改,终于达到了学院要求,不过这次检测结果依旧让她惊讶,因为竟是0%。而赵宜则不同,她修改多次依然没把AI率降下来,最后找到一个最低检出AI率为2%的工具,将检测报告递交上去。

结果忽高忽低,AI率检测为何失真

"以AI率为20%具体举例,这个检测结果不是说有20%的文字都是AI生成的,而应理解为,文字与检测工具学习到的AI生成文本有20%近似的可能性。可以简单理解为是一个概率预测,所以结果是否准确也是概率性的。"算法工程师小田告诉蓝鲸科技。

鄂海红进一步解释,要判断一段文字是否出自AI之手,检测算法有不同的技术路线。早期研究者想到检测"困惑度"这个指标,模型对文本的预测越顺畅,说明文字越符合AI的生成规律,困惑度就越低;反之,人类写作天马行空、随机性更强,困惑度就偏高。

但上述路径存在瓶颈。鄂海红表示,学术论文、法律文书这类语言高度规范的文体,本身就措辞严谨、句式固定,用困惑度检测容易"误伤"。此外,困惑度并没有统一的判断门限:阈值设得严,漏报率高;设得松,误报率又居高不下。


(图源:视觉中国)

除了被动检测思路,还有一种主动标记方案,即水印技术,大模型厂商在文本生成阶段就预先植入标识。鄂海红介绍,这类方法准确率较高,且理论上可以追溯到具体厂商甚至模型版本。但局限性同样明显,其一,水印技术需要大模型厂商主动配合植入,没有厂商参与就无从检测;其二,目前各厂商水印方案标准不一,缺乏互通机制,难以跨平台识别。

目前不同技术路线存在的局限性,或许就能解释,为什么会出现误判,以及不同检测工具对同一篇论文会有不同结果。

实际上,相比于文字,学术图像AI造假检测是当前学术界更紧迫的问题。鄂海红表示,用AIGC技术生成图像,特别是在科学场景生成伪造的实验图像,成本低但危害巨大。目前,鄂海红团队正在研发相关检测大模型。

作为高校教师,鄂海红与受访的对外经济贸易大学法学院讲师周瑞珏均表示,并不排斥学生使用AI辅助写论文,因为这是大势所趋。"但AI只是一种效率提升工具,而不是替代人类去完成科研创新或教学活动。"周瑞珏说,高校使用AIGC检测工具的目的主要是确保学生合理正确地使用AI工具,而不是直接让AI代写论文。

鄂海红认为,在学术出版物写作过程中,作者应当对AI的使用进行标注和声明,指明AI生成内容的具体位置,通过声明集中说明所用工具、使用目的与使用程度(如AI生成文字占全文的比例)等,并承诺对内容承担全部责任。AIGC率检测报告是在缺乏标注和声明的情况下,辅助识别论文是否使用了AI,但它无法反映AI使用的详细情况,也存在误判,因此不应对AIGC率作硬性规定。此外,如果检测服务本身成为学生毕业的负担,那也成了问题。

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