毕业论文写完那天，王子依进行第一次AIGC率（人工智能生成内容比例，以下简称AI率）检测。结果给了她重重一击：论文被系统判定70%为AI生成。
过去两年，湖北大学、福州大学、中国人民大学、中国传媒大学等多所高校将毕业论文的AI率纳入毕业答辩流程，并设置比率红线。
但许多学生发现，AI率检测结果并不稳定：不同平台差别大，有时甚至相互矛盾。写得越规范、用词越准确，AI率反而越高。有人引用公式、法条、经典文章被判“AI生成”，有人连致谢也被标红。
一边是学生想尽办法“降AI率”“向AI证明自己不是AI”才能参与答辩。模糊的判定标准下，还催生出一条隐秘的灰色产业链。
另一边是教师在教学中如何感知和把握AI“介入”。查还是不查、用还是不用、在哪个阶段使用算“作弊”？这些问题没有统一答案。
这一学术监管难题，正在困扰全球教育系统。AI率检测似乎在帮助识别“人”与“机器”的边界，但已有不少教师开始反思，当论文写作正好落入AI最擅长的范围时，当前的考核，是否已经悖离了教育的初衷？
新京报记者 李聪
知网个人AIGC检测服务页面的常见问题解答中提到，AI特征值与论文质量无关，检测结果仅供参考，可能存在误差。 网站截图
降AI率比写论文还难？
直到答辩前一周，王子依仍深陷AI率的困扰。
她就读于小学教育专业，毕业论文研究主题是“小学游戏化教学”。早在实习期间，她便完成问卷发放和数据收集的工作，原以为只需打磨内容、顺利答辩即可毕业。
今年年初学校发布新规，论文除查重外，还需接受知网“AI率”检测，并由个人在答辩前提交检测报告。检测结果原则上不得超过40%，若超出可能被认定为学术不端，将可能给予重写或延毕。
王子依坦言自己在数据分析部分使用过AI工具，进行样本独立性检验。但她发现，AI检测报告标出的多是一些格式规范，“其一”“其二”等分点阐述和名词解释被大面积标记，甚至连致谢中引用的一句歌词也未能幸免。
王子依尝试修改被标记的句子，但AI率始终在50%上下徘徊。她在社交媒体上发帖求助，很快涌来上百条评论。王子依注意到，最近一个月，常常会在凌晨两三点收到新的评论和收藏。
有学生称自己的论文在不同平台的AI率相差悬殊，免费网站查询60%，付费网站查询只有10%；有学生引用的古诗词被标注；有学生越改AI率越高；还有学生称自己将论文里的句号全部改成逗号，AI率降低了20%。
评论区里还有很多降AI率攻略。使用翻译软件，将中文内容转译为其他语种后再译回，结果语句生硬、逻辑错乱，连作者自己都读不下去。有人说可以添加“啊”“呢”“哦”之类的语气词。
甚至“魔法对轰”——“用AI降AI率”。王子依采用了这种方法，论文中原本结构清晰的教学设计，被转化成了口语化的“老师说什么、学生怎么回应”的对话体，她说，读起来像是一本儿童绘本。
新京报记者在评论区看到，也有学生质疑，“凭什么让AI定义我是不是AI”。来自一所高校首饰设计专业的赵霖有同样的疑惑，她的论文是作品说明的一部分，但学校规定AI率必须低于10%。她原本用AI帮忙润色语句，系统判定90%的内容是AI生成。
“我们是先做出作品，再写出想法，AI只是顺了顺语言。”她说，结果系统只看“像不像AI写的”，却完全无视思考过程。在她眼中，“抄袭”和“使用AI润色”是两回事。前者意味着没有贡献，后者则是一种辅助。但在AI率检测面前，这两者往往被同等对待。
在一遍一遍的修改和检测后，王子依觉得自己的论文“千疮百孔”，而她自己也像个被检测结果支配的AI。老师建议她先专注于内容，不必过分纠结检测。但她担心影响答辩，只能不断删减被标红的段落。
早在2024年6月，华东师范大学与北京师范大学联合推出《生成式人工智能学生使用指南》，要求确保AI生成内容不超过全文的20%；天津科技大学2024年的要求是AIGC检测不得超过40%；福州大学要求学生答辩前、答辩后进行两次AIGC检测，检测结果将作为成绩评定和优秀毕业论文评选的参考依据。今年以来，又有多所高校加入检测队伍。
许多学生开始紧盯每一次检测后的“数字”。多位学生表示，他们真正担忧的，是在一个模糊的系统面前，要想尽办法通过检测数字上的“达标”，才能获得参加答辩的资格。
“像不像AI”谁说了算？
经过大半个月的努力，王子依提交了知网检测AI率为20%的检测报告。但她却始终搞不懂AI率到底是怎么计算出来的。
北京航空航天大学法学院教授、数字正义研究中心执行主任裴炜分析，目前多数AI率检测系统是基于“语言预测”：通过分析大量AI生成文本，归纳出AI的语言习惯，比如一个词组后面通常会跟着哪些词等。再将其与学生论文进行比对，如果发现与AI生成文本的特征高度相似，就可能判定某段文字为“AI生成”。
然而，人类本来也会使用规范、重复的表达，尤其在学术写作、技术报告等规范性文本中。“AI生成”不是“AI原创”，而是AI基于人类创作的语料，模仿人类思考表达模式的产物。“换句话说，没有AI，人也可能做出类似的语词联系和表达”。
裴炜提到，当前AI率的判断技术本身存在不确定性。她试用过一些AI检测工具，发现“容易误伤”，直接使用和认定有可能错判学生的真实劳动成果。
另外，不同检测网站的原始数据库不同，也会造成检测结果的不同。一位人工智能方向的从业人员向新京报记者解释，由于大模型的算法内部机制和决策过程是黑箱式的，无法解释为什么这段话被判断为AI生成，只能给出一个结果，比如“AIGC率为73%”。
此前Open AI也在2023年1月发布一款AI文本检测工具“AI C lassifier”，旨在确定文本是不是人工智能生成的，但由于准确率只有26%，于当年7月宣布停止。
而即便是人类的语言学专家，也很难分辨二者区别。
2023年，美国南佛罗里达大学的一项研究，邀请语言学专家区分AI生成的文字内容和人类写的内容，72名专家的正确率为39%。
新京报记者注意到，多个检测网站都标注了“免责说明”。“AI生成可能性及被标注的文本，仅表示具有AI生成文本的部分特征，并不确定为AI生成，结果仅供参考。”“由于AI模型的差异性，检测结果可能存在误差。”还有“AI特征值与论文质量无关，检测结果仅供参考”。
尽管AIGC检测的原理和准确性是模糊的，但学生们的焦虑很真实。
新京报记者在多个社交平台上发现“代降AI率”的广告，有的是利用AI网站降重，购买相应的字数，就能自动生成；也有提供人工降重服务，声称“一对一修改、改到满意”。价格从几十元到几百元不等，常按字数或目标AI率定价。
记者询问了几位“降AI率”服务博主，对方称一篇一万字、AI率45%的论文，花80元可以降到个位数，方法是“纯人工调整”。另一位按照修改的字数收费，千字10元。
另外记者看到，有检测平台一边提供检测AI率，一边销售“降AI率”服务。一家网站智能降AIGC的价格为每千字3-5元，自动改写AIGC疑似度高的片段；人工降重则需要添加客服微信，根据论文题目、检测结果、字数以及降到多少进行报价。
“我不再是写作者，而是信息传送带”
在教学实践的另一端，无需检测，不少老师也能从论文中察觉出“AI味儿”。
表述奇怪、“不合年级水平”的表现、虚构的参考文献等——这些线索逐渐构成他们判断学生是否使用AI的依据。
陕西一所高校的会计专业教师彭玉发现，今年有人交上来的初稿结构还算完整、字数达标，但语言干巴，财务数据分析简单又笼统。“有点儿像在很大的数据库里搜点儿东西拼凑出来。”
她本担心误判，结果学生回复“好的”，答应重写。她意识到学生也心虚了。她还记得一个学生的致谢里，每个句子都是句号，对方也坦承“整页都是AI写的”。
类似的直觉也出现在小语种教学中。一位北京高校的小语种老师严远提到，自己所在的学校尚未启动AI率检测机制，但今年答辩时，他明显感受到，部分学生论文中展现出“与其学习阶段不匹配”的知识储备和表达水准。
他提到，AI对翻译类作业的影响尤其显著。学生提交的外译中文本中，充满排比、隐喻和修辞性的陌生表达。而中译外的文本，又过于流畅和自然。
西南财经大学社会发展研究院副教授陈晶环的“警觉期”更早。2022年底Chat GPT问世几个月后，她就注意到学生作业在质量上的明显跃升。
她最初还欣喜，后来却发现许多作业尽管使用了大量专业术语和书面表达，但句与句之间缺乏逻辑递进、语言空洞，甚至彼此相似。她感叹，如今看到不太流畅的句子，反而高兴，觉得是学生自己写的。她坦言，“老师也很矛盾。”
对于AI率检测，老师们态度不一。
彭玉所在学校今年首次设立AIGC率检测机制，规定学生论文中AI生成内容不得超过35%，检测费用每人最多可报销200元。她认为这项制度“至少能震慑一批人”。
裴炜则认为，即便是目前广泛使用的“重复率”，也在学位论文评价中存在缺陷。在法学专业中，很多术语和法律表达是固定的，如果为了“降重”而扭曲表达，反而有损论述的准确性和严谨性。相较于重复率，AI率的情况更为复杂，在现有技术和评价标准尚不成熟的情况下，直接予以适用可能制造更大的不公与误伤。
同时她认为人机协作的界限非常模糊，如何衡量一个学生在写作中投入了多少“自己的智力”？从简单输入一个标题就生成一整篇论文，到给出完整的研究问题、思路框架，再让AI完成扩展，或是让AI协助润色和修改文本，这之间很难用一个“率”去界定。
严远提到要警惕新的技术官僚主义。学生们用AI写论文、用AI查AI率，再用AI降AI率，变成了考查大家谁更会使用AI，变成教育者和被教育者之间的斗智斗勇。
陈晶环看到有被AI率误伤的大学生，“防守和进攻都靠AI，谁也没能真正走出AI的圈子。”她建议是否可以建立一个沟通解释机制。让学生可以提供一些初稿、改动痕迹等内容，而不是强硬地根据检测数字决定是否能参与答辩。
而在学业之外，AI对学生思维习惯的重塑更让部分教师警惕。
陈晶环将其称为“习得性求助”。“这是一种有问题第一反应就不再是自己思考，而是立刻去找AI。”这种习得性求助意味着学生主动思考的过程被跳过了：“我不再是写作者，而是信息传送带。”
她感受到，工具的过度使用不仅带来了思维能力的弱化，更削弱了学生的阅读力、耐心和表达欲望。“有学生甚至连AI给出的内容都不愿读完，只觉得前两句差不多，就直接复制进论文。”
而大学阶段最核心的成长，就在于是否形成了自主思考的习惯和能力。在她看来，这种被工具牵引和主导、逐渐失去主动权的过程，就是“异化”。
AI无法替代人类对现实的感知与回应
夜里十一点，彭玉的微信又响起，是学生发来修改完的论文。
这样的情况她早已习惯。大四不少学生已在实习单位报到，重心不在学术上，而是如何尽快完成学业、顺利毕业。论文修改是他们在下班后，或者挤出周末的时间赶工出来的。在就业压力与工具便利的双重作用下，论文变成一项需要完成的“任务”。
本科毕业论文最初的设想，是训练学生的科研能力与培养探索精神，也就是“能不能提出一个研究问题，并进行系统性的分析”。
但陈晶环指出，在实践中，这个目标不断被“降维处理”。“我们已经不苛求本科生做出理论创新了，重点要求学生要有最基本的学术规范，只要他能用学术语言、说得通、讲得顺，就算合格。”
而表述结构清晰、语言规范、格式统一，这恰恰是AI最擅长模仿的领域。
严远直言，在如今的技术面前，传统的作业或者考核已经失去意义，像一场师生间的互相欺骗，“装作AI不存在。”
换句话说，目前高校的教育考核方式，已经难以适应人工智能等新工具的广泛使用。更有老师直言，这相当于用农业社会的考法，应对智能社会的工具。
裴炜认为不可能在AI技术高速发展的同时，又禁止学生使用。相反地，在未来社会，学生的数字能力、智能能力将是其核心竞争力。因此问题的关键不在于学生使用AI去应对考评，而在于AI时代教育理念、教育方式和人才评价机制需要与时俱进。
陈晶环认为，技术的变化正要求教育做出结构性调整——改变考核方式、更新评价指标、重塑教学目标。“这是教育的责任，而不是学生的负担。”
比起限制或一味禁止AI使用，多位教师提到，重点是在教育中正视工具的存在，并引导学生在使用中保持思维的主动权。严远注意到，一些学生通过AI辅助，能够更便捷地查阅多语种资料、了解语法细节，尤其是在教师未能覆盖到的地方，AI反而起到了“补课”作用。
面对这种趋势，老师们正主动调整，布置无法被AI完成的作业，或者让AI只能起到辅助作用。
陈晶环将课程论文写作改成口头汇报对某本社会学著作的理解，并且不使用PPT脱稿讲解，这样学生就必须在理解的基础上，用自己的语言表达。她还让学生书写个人生活史。这种非结构化、贴近生活的写作，迫使学生自己动手，无法靠AI代劳。在研究生课程上，她则鼓励学生有意识地探索AI的可能性。
严远尝试让学生翻译文本并配音。学生可以用AI翻译，但必须亲自配音。在小语种学习中，口头转述比笔头儿更能检验学习质量。
此外，严远在讲授生态环保等复杂议题时，课堂时间限制没办法拓展。他鼓励学生用AI梳理背景知识，再在课堂上讨论AI给出的观点。这种方式不仅拓宽了学生的视野，还激发了多元思考。“不同学生使用AI，有时会提出意料之外的观点，这反而让讨论更深入和多元。”
在裴炜看来，技术带来的变化是每一代人都要面对的。从更长远的尺度看，当AI更加深入地介入学术研究，学术诚信的边界如何划分，在文章中如何提及AI的贡献，AI能否列为论文作者，乃至如何定义学术诚信、合作、学术剽窃，可能都需要教育界和学术界一起慢慢探索。
采访中，陈晶环提到去大凉山做田野调查的故事。她长期关注彝族地区的农村基层治理，涉及当地特有的文化传统。这些信息只有通过实地田野调查才能积累起来，如果把时间线拉长到十年的追踪，观察政策如何影响一个具体村庄的变迁，这种深度和系统性AI无法做到。
“AI等待被人类喂养。”她认为，AI再强大，也无法替代人类对现实的感知与回应，这恰恰是最不该放弃的能力。
（应受访者要求，文中严远、王子依、赵霖、彭玉为化名）
新京报记者在一个免费进行AI率检测的网站上看到有付费进行降AI率的服务。 网站截图
王子依收藏的降AI率“攻略”。 受访者供图
毕业论文写完那天，王子依进行第一次AIGC率（人工智能生成内容比例，以下简称AI率）检测。结果给了她重重一击：论文被系统判定70%为AI生成。
过去两年，湖北大学、福州大学、中国人民大学、中国传媒大学等多所高校将毕业论文的AI率纳入毕业答辩流程，并设置比率红线。
但许多学生发现，AI率检测结果并不稳定：不同平台差别大，有时甚至相互矛盾。写得越规范、用词越准确，AI率反而越高。有人引用公式、法条、经典文章被判“AI生成”，有人连致谢也被标红。
一边是学生想尽办法“降AI率”“向AI证明自己不是AI”才能参与答辩。模糊的判定标准下，还催生出一条隐秘的灰色产业链。
另一边是教师在教学中如何感知和把握AI“介入”。查还是不查、用还是不用、在哪个阶段使用算“作弊”？这些问题没有统一答案。
这一学术监管难题，正在困扰全球教育系统。AI率检测似乎在帮助识别“人”与“机器”的边界，但已有不少教师开始反思，当论文写作正好落入AI最擅长的范围时，当前的考核，是否已经悖离了教育的初衷？
新京报记者 李聪
知网个人AIGC检测服务页面的常见问题解答中提到，AI特征值与论文质量无关，检测结果仅供参考，可能存在误差。 网站截图
降AI率比写论文还难？
直到答辩前一周，王子依仍深陷AI率的困扰。
她就读于小学教育专业，毕业论文研究主题是“小学游戏化教学”。早在实习期间，她便完成问卷发放和数据收集的工作，原以为只需打磨内容、顺利答辩即可毕业。
今年年初学校发布新规，论文除查重外，还需接受知网“AI率”检测，并由个人在答辩前提交检测报告。检测结果原则上不得超过40%，若超出可能被认定为学术不端，将可能给予重写或延毕。
王子依坦言自己在数据分析部分使用过AI工具，进行样本独立性检验。但她发现，AI检测报告标出的多是一些格式规范，“其一”“其二”等分点阐述和名词解释被大面积标记，甚至连致谢中引用的一句歌词也未能幸免。
王子依尝试修改被标记的句子，但AI率始终在50%上下徘徊。她在社交媒体上发帖求助，很快涌来上百条评论。王子依注意到，最近一个月，常常会在凌晨两三点收到新的评论和收藏。
有学生称自己的论文在不同平台的AI率相差悬殊，免费网站查询60%，付费网站查询只有10%；有学生引用的古诗词被标注；有学生越改AI率越高；还有学生称自己将论文里的句号全部改成逗号，AI率降低了20%。
评论区里还有很多降AI率攻略。使用翻译软件，将中文内容转译为其他语种后再译回，结果语句生硬、逻辑错乱，连作者自己都读不下去。有人说可以添加“啊”“呢”“哦”之类的语气词。
甚至“魔法对轰”——“用AI降AI率”。王子依采用了这种方法，论文中原本结构清晰的教学设计，被转化成了口语化的“老师说什么、学生怎么回应”的对话体，她说，读起来像是一本儿童绘本。
新京报记者在评论区看到，也有学生质疑，“凭什么让AI定义我是不是AI”。来自一所高校首饰设计专业的赵霖有同样的疑惑，她的论文是作品说明的一部分，但学校规定AI率必须低于10%。她原本用AI帮忙润色语句，系统判定90%的内容是AI生成。
“我们是先做出作品，再写出想法，AI只是顺了顺语言。”她说，结果系统只看“像不像AI写的”，却完全无视思考过程。在她眼中，“抄袭”和“使用AI润色”是两回事。前者意味着没有贡献，后者则是一种辅助。但在AI率检测面前，这两者往往被同等对待。
在一遍一遍的修改和检测后，王子依觉得自己的论文“千疮百孔”，而她自己也像个被检测结果支配的AI。老师建议她先专注于内容，不必过分纠结检测。但她担心影响答辩，只能不断删减被标红的段落。
早在2024年6月，华东师范大学与北京师范大学联合推出《生成式人工智能学生使用指南》，要求确保AI生成内容不超过全文的20%；天津科技大学2024年的要求是AIGC检测不得超过40%；福州大学要求学生答辩前、答辩后进行两次AIGC检测，检测结果将作为成绩评定和优秀毕业论文评选的参考依据。今年以来，又有多所高校加入检测队伍。
许多学生开始紧盯每一次检测后的“数字”。多位学生表示，他们真正担忧的，是在一个模糊的系统面前，要想尽办法通过检测数字上的“达标”，才能获得参加答辩的资格。
“像不像AI”谁说了算？
经过大半个月的努力，王子依提交了知网检测AI率为20%的检测报告。但她却始终搞不懂AI率到底是怎么计算出来的。
北京航空航天大学法学院教授、数字正义研究中心执行主任裴炜分析，目前多数AI率检测系统是基于“语言预测”：通过分析大量AI生成文本，归纳出AI的语言习惯，比如一个词组后面通常会跟着哪些词等。再将其与学生论文进行比对，如果发现与AI生成文本的特征高度相似，就可能判定某段文字为“AI生成”。
然而，人类本来也会使用规范、重复的表达，尤其在学术写作、技术报告等规范性文本中。“AI生成”不是“AI原创”，而是AI基于人类创作的语料，模仿人类思考表达模式的产物。“换句话说，没有AI，人也可能做出类似的语词联系和表达”。
裴炜提到，当前AI率的判断技术本身存在不确定性。她试用过一些AI检测工具，发现“容易误伤”，直接使用和认定有可能错判学生的真实劳动成果。
另外，不同检测网站的原始数据库不同，也会造成检测结果的不同。一位人工智能方向的从业人员向新京报记者解释，由于大模型的算法内部机制和决策过程是黑箱式的，无法解释为什么这段话被判断为AI生成，只能给出一个结果，比如“AIGC率为73%”。
此前Open AI也在2023年1月发布一款AI文本检测工具“AI C lassifier”，旨在确定文本是不是人工智能生成的，但由于准确率只有26%，于当年7月宣布停止。
而即便是人类的语言学专家，也很难分辨二者区别。
2023年，美国南佛罗里达大学的一项研究，邀请语言学专家区分AI生成的文字内容和人类写的内容，72名专家的正确率为39%。
新京报记者注意到，多个检测网站都标注了“免责说明”。“AI生成可能性及被标注的文本，仅表示具有AI生成文本的部分特征，并不确定为AI生成，结果仅供参考。”“由于AI模型的差异性，检测结果可能存在误差。”还有“AI特征值与论文质量无关，检测结果仅供参考”。
尽管AIGC检测的原理和准确性是模糊的，但学生们的焦虑很真实。
新京报记者在多个社交平台上发现“代降AI率”的广告，有的是利用AI网站降重，购买相应的字数，就能自动生成；也有提供人工降重服务，声称“一对一修改、改到满意”。价格从几十元到几百元不等，常按字数或目标AI率定价。
记者询问了几位“降AI率”服务博主，对方称一篇一万字、AI率45%的论文，花80元可以降到个位数，方法是“纯人工调整”。另一位按照修改的字数收费，千字10元。
另外记者看到，有检测平台一边提供检测AI率，一边销售“降AI率”服务。一家网站智能降AIGC的价格为每千字3-5元，自动改写AIGC疑似度高的片段；人工降重则需要添加客服微信，根据论文题目、检测结果、字数以及降到多少进行报价。
“我不再是写作者，而是信息传送带”
在教学实践的另一端，无需检测，不少老师也能从论文中察觉出“AI味儿”。
表述奇怪、“不合年级水平”的表现、虚构的参考文献等——这些线索逐渐构成他们判断学生是否使用AI的依据。
陕西一所高校的会计专业教师彭玉发现，今年有人交上来的初稿结构还算完整、字数达标，但语言干巴，财务数据分析简单又笼统。“有点儿像在很大的数据库里搜点儿东西拼凑出来。”
她本担心误判，结果学生回复“好的”，答应重写。她意识到学生也心虚了。她还记得一个学生的致谢里，每个句子都是句号，对方也坦承“整页都是AI写的”。
类似的直觉也出现在小语种教学中。一位北京高校的小语种老师严远提到，自己所在的学校尚未启动AI率检测机制，但今年答辩时，他明显感受到，部分学生论文中展现出“与其学习阶段不匹配”的知识储备和表达水准。
他提到，AI对翻译类作业的影响尤其显著。学生提交的外译中文本中，充满排比、隐喻和修辞性的陌生表达。而中译外的文本，又过于流畅和自然。
西南财经大学社会发展研究院副教授陈晶环的“警觉期”更早。2022年底Chat GPT问世几个月后，她就注意到学生作业在质量上的明显跃升。
她最初还欣喜，后来却发现许多作业尽管使用了大量专业术语和书面表达，但句与句之间缺乏逻辑递进、语言空洞，甚至彼此相似。她感叹，如今看到不太流畅的句子，反而高兴，觉得是学生自己写的。她坦言，“老师也很矛盾。”
对于AI率检测，老师们态度不一。
彭玉所在学校今年首次设立AIGC率检测机制，规定学生论文中AI生成内容不得超过35%，检测费用每人最多可报销200元。她认为这项制度“至少能震慑一批人”。
裴炜则认为，即便是目前广泛使用的“重复率”，也在学位论文评价中存在缺陷。在法学专业中，很多术语和法律表达是固定的，如果为了“降重”而扭曲表达，反而有损论述的准确性和严谨性。相较于重复率，AI率的情况更为复杂，在现有技术和评价标准尚不成熟的情况下，直接予以适用可能制造更大的不公与误伤。
同时她认为人机协作的界限非常模糊，如何衡量一个学生在写作中投入了多少“自己的智力”？从简单输入一个标题就生成一整篇论文，到给出完整的研究问题、思路框架，再让AI完成扩展，或是让AI协助润色和修改文本，这之间很难用一个“率”去界定。
严远提到要警惕新的技术官僚主义。学生们用AI写论文、用AI查AI率，再用AI降AI率，变成了考查大家谁更会使用AI，变成教育者和被教育者之间的斗智斗勇。
陈晶环看到有被AI率误伤的大学生，“防守和进攻都靠AI，谁也没能真正走出AI的圈子。”她建议是否可以建立一个沟通解释机制。让学生可以提供一些初稿、改动痕迹等内容，而不是强硬地根据检测数字决定是否能参与答辩。
而在学业之外，AI对学生思维习惯的重塑更让部分教师警惕。
陈晶环将其称为“习得性求助”。“这是一种有问题第一反应就不再是自己思考，而是立刻去找AI。”这种习得性求助意味着学生主动思考的过程被跳过了：“我不再是写作者，而是信息传送带。”
她感受到，工具的过度使用不仅带来了思维能力的弱化，更削弱了学生的阅读力、耐心和表达欲望。“有学生甚至连AI给出的内容都不愿读完，只觉得前两句差不多，就直接复制进论文。”
而大学阶段最核心的成长，就在于是否形成了自主思考的习惯和能力。在她看来，这种被工具牵引和主导、逐渐失去主动权的过程，就是“异化”。
AI无法替代人类对现实的感知与回应
夜里十一点，彭玉的微信又响起，是学生发来修改完的论文。
这样的情况她早已习惯。大四不少学生已在实习单位报到，重心不在学术上，而是如何尽快完成学业、顺利毕业。论文修改是他们在下班后，或者挤出周末的时间赶工出来的。在就业压力与工具便利的双重作用下，论文变成一项需要完成的“任务”。
本科毕业论文最初的设想，是训练学生的科研能力与培养探索精神，也就是“能不能提出一个研究问题，并进行系统性的分析”。
但陈晶环指出，在实践中，这个目标不断被“降维处理”。“我们已经不苛求本科生做出理论创新了，重点要求学生要有最基本的学术规范，只要他能用学术语言、说得通、讲得顺，就算合格。”
而表述结构清晰、语言规范、格式统一，这恰恰是AI最擅长模仿的领域。
严远直言，在如今的技术面前，传统的作业或者考核已经失去意义，像一场师生间的互相欺骗，“装作AI不存在。”
换句话说，目前高校的教育考核方式，已经难以适应人工智能等新工具的广泛使用。更有老师直言，这相当于用农业社会的考法，应对智能社会的工具。
裴炜认为不可能在AI技术高速发展的同时，又禁止学生使用。相反地，在未来社会，学生的数字能力、智能能力将是其核心竞争力。因此问题的关键不在于学生使用AI去应对考评，而在于AI时代教育理念、教育方式和人才评价机制需要与时俱进。
陈晶环认为，技术的变化正要求教育做出结构性调整——改变考核方式、更新评价指标、重塑教学目标。“这是教育的责任，而不是学生的负担。”
比起限制或一味禁止AI使用，多位教师提到，重点是在教育中正视工具的存在，并引导学生在使用中保持思维的主动权。严远注意到，一些学生通过AI辅助，能够更便捷地查阅多语种资料、了解语法细节，尤其是在教师未能覆盖到的地方，AI反而起到了“补课”作用。
面对这种趋势，老师们正主动调整，布置无法被AI完成的作业，或者让AI只能起到辅助作用。
陈晶环将课程论文写作改成口头汇报对某本社会学著作的理解，并且不使用PPT脱稿讲解，这样学生就必须在理解的基础上，用自己的语言表达。她还让学生书写个人生活史。这种非结构化、贴近生活的写作，迫使学生自己动手，无法靠AI代劳。在研究生课程上，她则鼓励学生有意识地探索AI的可能性。
严远尝试让学生翻译文本并配音。学生可以用AI翻译，但必须亲自配音。在小语种学习中，口头转述比笔头儿更能检验学习质量。
此外，严远在讲授生态环保等复杂议题时，课堂时间限制没办法拓展。他鼓励学生用AI梳理背景知识，再在课堂上讨论AI给出的观点。这种方式不仅拓宽了学生的视野，还激发了多元思考。“不同学生使用AI，有时会提出意料之外的观点，这反而让讨论更深入和多元。”
在裴炜看来，技术带来的变化是每一代人都要面对的。从更长远的尺度看，当AI更加深入地介入学术研究，学术诚信的边界如何划分，在文章中如何提及AI的贡献，AI能否列为论文作者，乃至如何定义学术诚信、合作、学术剽窃，可能都需要教育界和学术界一起慢慢探索。
采访中，陈晶环提到去大凉山做田野调查的故事。她长期关注彝族地区的农村基层治理，涉及当地特有的文化传统。这些信息只有通过实地田野调查才能积累起来，如果把时间线拉长到十年的追踪，观察政策如何影响一个具体村庄的变迁，这种深度和系统性AI无法做到。
“AI等待被人类喂养。”她认为，AI再强大，也无法替代人类对现实的感知与回应，这恰恰是最不该放弃的能力。
（应受访者要求，文中严远、王子依、赵霖、彭玉为化名）
新京报记者在一个免费进行AI率检测的网站上看到有付费进行降AI率的服务。 网站截图
王子依收藏的降AI率“攻略”。 受访者供图
本文链接：当毕业论文遇到AI“审判”http://www.sushuapos.com/show-5-58885-0.html
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