伴隨著生成式人工智能（GAI）的爆發式發展，變化正悄悄滲入全球學術體系的每個角落，從留學申請的個人文書再到國內外課堂上的學術論文，ChatGPT、DeepSeek等工具正悄然嵌入學生的創作過程，成為他們的“學術助手”。
這種新力量既為學習帶來了前所未有的效率，也引發了各大高校對于學術誠信的深切憂慮。校方正在加速升級反制措施，日益精湛的檢測技術成為AI“攻防戰”的核心武器。
禁止AI寫作
2022年11月，ChatGPT一經推出便迅速在社交媒體上走紅，不到一周用戶數便突破100萬，月訪問量達到2100萬次。兩個月后的2023年1月底，其月活躍用戶就已突破1億，成為史上用戶增長最快的消費級應用程序。
隨著ChatGPT的功能和潛力被不斷挖掘，其在技術、安全與教育領域引發的爭議也持續升溫。
在美國，賓夕法尼亞大學沃頓商學院、哥倫比亞大學、布朗大學等15所Top 30高校已明確將AI代寫申請文書認定為學術欺騙，并規定違者將被取消申請資格。與此相比，耶魯大學的態度相對開放，鼓勵學生將AI作為完善想法的輔助工具，但前提是保持學術誠信。招生辦公室建議將AI用于頭腦風暴，而非生成過于精致的成品內容，以免引發對申請者真實性的質疑。紐約市教育部發言人詹娜·萊爾（Jenna Lyle）則指出，部分限制措施源于AI對學生學習產生負面影響的擔憂，以及對內容安全性和準確性的顧慮。
在學術出版領域，ChatGPT等AI的出現同樣引發了規則調整。據《經濟時報》（ET）報道，《自然》（Nature）雜志已明確規定，在其期刊發表的論文中，ChatGPT等人工智能軟件不能被列為作者，以維護學術署名的規范與責任。
如何檢測
早在AI出現之前，高校就一直在應對抄襲問題，并建立了多種方法來核查學生作品的原創性。
隨著GAI的興起，傳統的抄襲檢測手段面臨新的挑戰，促使高校引入更復雜的工具，例如Turnitin和The Checker AI，以應對AI代寫帶來的風險。
據Turnitin亞太地區副總裁詹姆斯·索利（James Thorley）介紹，該公司的技術會將學生論文與全球最大的學術內容數據庫進行比對，包括過往學生作業、學術出版物以及當前和已歸檔的網頁內容。這一數據庫基于公司超過25年的積累而建立。
索利補充道，這類工具并非衡量學術不端行為的唯一、無可爭議的指標。不過，AI檢測技術確實在一致性、可靠性和透明度方面都存在明顯缺陷。
首先，在準確性上，許多檢測器容易出現誤報與漏報，即既可能將人工撰寫的文本誤判為AI生成，也可能漏掉真正由AI代寫的內容。研究顯示，人工撰寫作品的分類結果往往不穩定，尤其在面對經過人工編輯或翻譯的AI文本時，檢測器的識別能力會明顯下降。
其次，在透明度方面，目前外界普遍不了解AI檢測器的訓練方式及其具體的判定邏輯。雖然“突發性”（句子長度和結構變化的可預測性）與“困惑度”（句子下一個詞的可預測性）是檢測中常用的技術參數，但這些系統依然如同一個“黑匣子”，因為平臺既不公開其訓練數據，也不解釋模型在檢測AI痕跡時具體依賴哪些特征。
最后，在適應性上，由于多數檢測器基于較舊的AI模型或數據集訓練，它們很難跟上更新、更復雜的生成式AI平臺的寫作風格。不僅如此，AI生成的內容經過人工潤色或技術處理后，還可能成功繞過檢測工具，使其更難與人類創作區分。
因此，人工檢測依然發揮著重要作用。“它應該被視為教師的‘助手’，以補充現有的檢測抄襲和非原創作品的方法。”索利解釋道。
一項國際研究已表明，大學教授能夠較為準確地區分學生原創論文與ChatGPT生成的論文。學生自己的寫作往往包含更多參與度特征，該特征的平均數量是AI生成文本的近三倍。這些特征包括個人敘述、反問句、直接與讀者交流的語句，以及用于支持文章論點或觀點的說服性語言。相比之下，AI的寫作更傾向于堆砌事實，缺乏個性化和對話感。研究者指出，除非給出額外而具體的提示，否則AI很難將枯燥的主題寫得引人入勝，更無法完全模擬人類寫作的獨特風格賦予文章個性化的閱讀體驗。
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