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看到今年的畢業季，估計王勃會氣得從地里爬出來，把開發AIGC檢測模型的人電腦插頭拔了。
事情是這樣的：
今年很多學校為了防止學生用AI寫畢業論文，在論文送審時加了一項“AIGC檢測”，意思就是檢測你文章里多少內容是由AI生成的。
起初，這條公告并沒有掀起什么波瀾。
但直到近，大伙的論文都接近尾聲了，才發現這玩意兒讓大伙的畢業季變成了走馬燈。
“我寫的內容會被識別成AI，而AI寫的反而不會被識別成AI，因此AI檢測論文就是在檢測誰能把話說的更不像人話。”25屆畢業生小蛋如是說，此處內含臟話過濾器。
大伙發在網上的評論，更是一個比一個離譜。
因為自己寫得太專業，被檢測成AI寫的。
有給導師改一遍，AI生成疑似度反而漲了的。
甚至有人把《滕王閣序》塞進去，發現其AI生成疑似度高達驚人的99.2%。
這下合理了，原來咱勃哥開的是AI掛，我就知道沒人能即興寫出這么好的文章。
我估計是因為，這文章寫得太華麗了，對仗工整，用典密集，信息密度巨大，跟現在的AI文章確實是有點相似之處的。
而且，你猜怎么著？AI生成疑似度的檢測，也是由AI進行的。
這活兒，別說碳基生物了，硅基生物都想不到，自己被設計出來，要幫人寫文章，改文章，還要幫你猜猜這文章是不是人寫的？？早知道上輩子爛在服務器里了。
為了和廣大畢業生感同身受，咱也掏出了同事珍藏已久的畢業論文，用了大伙的同款工具來試試水。
從結果來看還可以，能勉強能達到畢業要求，看來論文含金（shi）量還是有的。
但從過程來看，就有點搞笑了。
比如，這段就是單純的名詞解釋，你讓人來寫和AI來寫都是這么個解釋，客觀規律不以人類意志為轉移。
但它覺得是AI生成的，意思是我還得加點修辭手法嗎？
而這段呢，是我對前人工作的總結，看過論文的人都知道，包不可能一個字一個字看的呀。這個部分其實是我把文獻丟給AI讓AI總結，后一句一句拼起來的。然而，它并沒有檢測出來。
所以說，要是同事畢業那年有這指標，還真得開罵，這結果根本就不準啊。
更何況一共四萬多字，就要了我84塊。如果有人AI生成疑似度死活降不下去的話，我能感受到一種砸鍋賣鐵的絕望。
而且，這股潮流不光在國內涌動。身處英國的老樹同學表示：“基本上所有小組作業都要檢測一遍，而且相當不準。身邊同學都挺煩這玩意的。”
可以說全世界都籠罩在AI的烏云之下。
而之前，咱也就試了一下論文這種專業性強的東西，我就很好奇啊，它是不是啥也不準。于是我當場手碼了一段文字，讓AI給我檢測下。
看這無敵的邏輯性，就知道AI肯定寫不出來。
然后提交上去。
于是，我的努力和汗水化為了一串冰冷的97.77%。
所以，檢測AI生成疑似度的原理到底是啥？不能AI說啥就是啥吧？
沒想到吧，還真是。
當你把文字輸入檢測工具時，它會分析這段文字的各種語言特征，包括詞匯、句子結構、段落銜接方式等等。
然后，它會將這些特征與AI的寫作模式進行對比。
對比分析后，檢測工具就會得出一個判斷，并不是絕對地告訴你“是”或“不是”，而是一個基于語言特征的概率推斷。
但這種玩意其實就沒準過。
像OpenAI在ChatGPT剛發布時，就推出了自己的AI文本識別工具AI Text Classifier。
但準確性就很拉了，只有約26%，還把莎士比亞的作品當成AI生成的。
這種文本分類器的原理也很簡單，本質上就是一個經過特殊訓練的模型，用來捕捉AI與人類文本之間的差異。
當AI寫出的文本越來越像人類，分類器也越來越難跟上這種變化，導致它的判斷完全不準確，甚至比瞎蒙還不準確。
就算它看出來了，你隨便加一點，它也就看不出來了。
再說了，刨去準不準的事兒不提，AI本身就是用來模仿人的寫作風格的。把人類的文章拿來訓練AI，再把AI拿來檢驗人類寫出的文章像不像AI，本身就有一種“爸爸像兒子”般的荒謬。
意思是AI學會了我的寫作風格，我就再也不能用這種風格了嗎？那留給人類的時間不多了。
而且，擁有不確定性，就意味著一定會導致誤傷。
拿這個作為畢業指標，是不是有點拼運氣了？這一整，沒有大保底，非酋怕是畢不了業了，肄業原因是臉太黑。
于是，大家只能費盡心思，把自己的文章改得越來越不像人。
但，查完這個AI生成疑似率，才算邁過了第一道坎兒。
寫過論文的朋友們都知道，很多大學都有自己的檢測系統，卻不喜歡給學生試用，為了順利畢業，學生只能自掏腰包去第三方網站自查。
查重降重這種東西本來就要花錢。而現在又多了一項指標，就意味著要花錢的地方又多了一頭。
但有個非常奇特的現象，用不同網站測同一篇文章，AI生成疑似度完全不一樣，甚至相同網站不同時間的結果也不一樣。
這導致學生被迫成了無頭蒼蠅——誰主張誰舉證，這些網站都在主張你疑似使用AI，但根本沒有證據，甚至沒有一個統一的標準。所以，到底要怎么改呢？
這時，你再點進這些網站，就會發現從AI寫作，AI查重，AI降重，AIGC檢測，到降AI生成疑似度，所有需求，一站滿足，哪里不會點哪里，結果嘛就是都要掏錢。
甚至有的網站還會故意拉高這些數字，目的嘛，也就可想而知了。
所以，畢業論文，真有必要檢測AI生成疑似度嗎？我們來看看教育部對畢業設計的要求：
可以看出，本質上，就是檢驗你大學四年有沒有學到真東西，擁有發現問題、解決問題的能力。
所以，理論上只要把活老老實實干完，保證實驗嚴謹，數據真實，就達到要求了。
用AI把我的工作，用學術風格寫出來又怎么了？
AI的發明就是用來減輕人類負擔的，它們早已成為很多研究者工作中的一部分。
中科院理化研究所的楊曉濤博士就曾表示過，單位和導師都鼓勵科學家學習使用AI工具，也會讓他們思考如何與科研結合。
而高校卻不允許我們的學生使用AI，又怎么能接近真正的研究者呢。
當然，或許真的有這種學生，基本全篇都用AI生成，確實是在蒙混過關。
但，這其實也很好解決。AI用多了，你就會發現，肉眼辨AI基本上就夠用了。
太離譜的文章，一眼能看出來是AI一作的，肯定是過不了關的。但一眼看不出來的，說明和人寫的已經所差無幾了——只要內容詳實，又何必在意詞句？
與其糾結AI生成疑似度，不如把目光放到內容真實性上來，一篇論文中包含的努力和汗水，才是其中寶貴的東西。
總之，AI被發明的初衷是服務人類，現在讓大家和AI斗智斗勇，屬實是有點沒事找事了。
處在AIGC元年的大伙，在此刻也終于理解了王勃——時運不齊，命途多舛；三尺微命，一介書生。
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