孔德淇
又是一年毕业季，多个关于大学生毕业论文AI率“亮红灯”的帖子引发热议。有大学生反映，毕业论文中原创内容经一些系统检测后，常被指出AI率过高，甚至高达90%。为一探究竟，有人将朱自清《荷塘月色》与刘慈欣《流浪地球》的片段上传至某论文检测系统，结果显示，AI生成疑似度竟分别达62.88%和52.88%。更有甚者，《滕王阁序》竟被检测出100%的AI率。连经典文学作品都过不了关，让大学生不禁忧心：自己的论文会否也沦为AI检测误判的牺牲品？
AI检测技术本应是辅助人们判别内容是否由AI生成的有效工具，在生成式AI井喷发展、学术创作“AI味”渐浓的当下，借助技术手段辨识“机器代写”“数据伪造”等学术不端行为，更是教育与科研领域适应技术变革、守护学术殿堂纯净的必要之举。如今却出现如此啼笑皆非的判断，着实让人难以信服。
此外，若训练数据本身存在偏差，或是数据量不够大、不够全面，那么AI检测系统就容易出现误判。在实际应用中，许多检测系统为了追求速度和效率，往往简化了检测流程，这在一定程度上降低了结果的准确性。当AI检测系统频繁出现误判时，其权威性便会大打折扣。长此以往，不仅会误导公众对原创内容的判断，还可能打击创作者的积极性，让真正的原创者寒心。
在技术尚未成熟的当下，我们不能盲目依赖AI检测。对于创作者而言，更不必因AI检测结果而过度焦虑。因为创作的过程是独一无二的，作品中蕴含的情感、思想和创造力是AI无法复制的。
面对频繁误判的现状，当务之急是提升其检测技术准确性与公信力。相关部门和机构需尽快强化对AI检测技术的规范与监管，一方面健全完善检测标准，构建涵盖技术原理、数据应用、结果评估等全流程的标准化体系，让检测有章可循；另一方面强化数据治理，通过纳入多元原创语料、运用先进技术校准数据偏《758彩app1.0最新版本》差等方式，提升检测模型对语言多样性和领域特性的适配
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本报记者 马一龙 【编辑:莫罗阿 】
