當(dāng)人工智能生成內(nèi)容如潮水般涌入學(xué)術(shù)領(lǐng)域，查重系統(tǒng)的應(yīng)對策略正悄然分化。AIGG查重與AIGC查重——這兩個看似相近的概念，實則代表著兩種截然不同的技術(shù)路徑。對正在撰寫論文的學(xué)者而言，理解這種差異不僅關(guān)乎技術(shù)認(rèn)知，更直接影響學(xué)術(shù)成果的合規(guī)性。

定義溯源：生成邏輯的先天差異

讓我們先厘清基本概念。AIGG（Artificial Intelligence Generated Graphics）特指由人工智能生成的圖形、圖像類內(nèi)容。想想那些通過擴(kuò)散模型生成的實驗數(shù)據(jù)可視化圖表，或是利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)制作的分子結(jié)構(gòu)示意圖。這類內(nèi)容在論文中往往作為輔助性材料存在，但其生成過程本質(zhì)上是對已有視覺元素的重新組合與渲染。

而AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的范疇則廣闊得多。它涵蓋了文本、代碼、音頻等全模態(tài)內(nèi)容生成。在學(xué)術(shù)場景中，最典型的當(dāng)屬大型語言模型生成的論述段落、文獻(xiàn)綜述甚至完整論文。這些內(nèi)容并非簡單拼接，而是通過深度學(xué)習(xí)海量語料后形成的“創(chuàng)造性”輸出。

典型場景對比：

• 醫(yī)學(xué)論文中通過StyleGAN生成的病理切片圖像屬于AIGG檢測范疇
• 使用語言模型自動生成的實驗方法描述則落入AIGC檢測領(lǐng)域
• 混合型論文可能同時包含兩類AI生成內(nèi)容

技術(shù)架構(gòu)：檢測算法的分水嶺

檢測系統(tǒng)的設(shè)計哲學(xué)直接反映了這兩類內(nèi)容的本質(zhì)差異。AIGG查重系統(tǒng)通常依賴圖像指紋技術(shù)和語義特征分析。系統(tǒng)會提取圖像的紋理特征、色彩分布等數(shù)字指紋，與數(shù)據(jù)庫中的已知AI生成圖像進(jìn)行比對。更先進(jìn)的系統(tǒng)甚至能識別出生成模型特有的 artifacts——比如穩(wěn)定擴(kuò)散模型在渲染毛發(fā)時產(chǎn)生的特定噪點模式。

反過來看AIGC文本檢測，其技術(shù)路線更為復(fù)雜。目前主流方案包括：
1. 基于統(tǒng)計特征的檢測：分析文本的困惑度、突發(fā)性等語言學(xué)特征
2. 深度學(xué)習(xí)分類器：通過專門訓(xùn)練的模型識別生成文本的“模式指紋”
3. 水印追蹤技術(shù)：部分生成工具會在輸出中嵌入不可見標(biāo)識

有意思的是，隨著生成模型不斷進(jìn)化，這種技術(shù)競賽正在加速迭代。去年還能有效識別GPT-3.5文本的檢測器，對GPT-4的識別準(zhǔn)確率就可能大幅下降。這種動態(tài)博弈在AIGG檢測領(lǐng)域同樣存在，但演變速度相對較緩。

學(xué)術(shù)應(yīng)用：當(dāng)AI生成內(nèi)容遇見論文查重

在實際的學(xué)術(shù)寫作中，這兩類AI生成內(nèi)容引發(fā)的查重問題各有特點。使用AI生成的圖表通常不會觸發(fā)傳統(tǒng)文本查重系統(tǒng)的警報，但這不代表它們能蒙混過關(guān)。越來越多的期刊開始采用專門的圖像查重系統(tǒng)，檢測圖表是否由已知的AI模型生成。

而AIGC文本面臨的挑戰(zhàn)更為直接。由于語言模型在訓(xùn)練時“閱讀”過海量文獻(xiàn)，其生成的文本很可能與現(xiàn)有文獻(xiàn)高度相似卻不被傳統(tǒng)查重系統(tǒng)識別。這種“隱性重復(fù)”正在成為學(xué)術(shù)誠信的新盲區(qū)。

特別注意：某些作者會混合使用人類寫作和AI生成內(nèi)容，這種“拼接式”論文給查重系統(tǒng)帶來了雙重挑戰(zhàn)——既要識別傳統(tǒng)抄襲，又要檢測AI生成片段。

借助PaperPass應(yīng)對AI生成內(nèi)容的查重挑戰(zhàn)

面對日益復(fù)雜的AI生成內(nèi)容，傳統(tǒng)的查重策略顯然力不從心。PaperPass通過多維度技術(shù)升級，為學(xué)術(shù)作者提供了全新的解決方案。

其系統(tǒng)不僅覆蓋主流的AIGC文本檢測能力，還整合了圖像特征分析模塊。當(dāng)用戶提交包含圖表的論文時，系統(tǒng)會并行運(yùn)行文本和圖像檢測算法。對于檢測出的AI生成內(nèi)容，報告會明確標(biāo)注疑似段落并給出相似度評分，幫助作者評估學(xué)術(shù)風(fēng)險。

實際操作中，作者最需要關(guān)注的是檢測報告中的“生成內(nèi)容概率”指標(biāo)。這個數(shù)值反映了系統(tǒng)判斷該內(nèi)容由AI生成的可信度。通常建議：
- 概率低于30%：可視為安全范圍
- 30%-70%：需要人工復(fù)核內(nèi)容原創(chuàng)性
- 高于70%：強(qiáng)烈建議重寫或明確標(biāo)注AI貢獻(xiàn)

值得一提的是，PaperPass的算法持續(xù)跟蹤最新生成模型的輸出特征，確保檢測能力與技術(shù)進(jìn)步保持同步。這種動態(tài)更新機(jī)制對應(yīng)對快速演進(jìn)的AIGC技術(shù)至關(guān)重要。

倫理邊界：學(xué)術(shù)規(guī)范的新思考

除了技術(shù)層面，這兩種AI生成內(nèi)容引發(fā)的倫理問題也值得深入探討。學(xué)術(shù)界對AIGG的接受度相對較高，只要在方法部分明確說明生成工具即可。但AIGC文本則面臨更嚴(yán)格的審查——很多期刊要求詳細(xì)披露AI工具的使用范圍和程度。

這里存在一個有趣的悖論：使用AI生成圖表通常被視為方法創(chuàng)新，而使用AI生成文本卻容易被質(zhì)疑學(xué)術(shù)誠信。這種差異反映了學(xué)術(shù)界對不同模態(tài)內(nèi)容的價值判斷標(biāo)準(zhǔn)。

建議作者在準(zhǔn)備論文時：
• 對所有AI生成內(nèi)容保持完全透明
• 了解目標(biāo)期刊對各類AI生成內(nèi)容的具體規(guī)定
• 將AI作為輔助工具而非替代智力勞動

未來趨勢：檢測技術(shù)的演進(jìn)方向

隨著多模態(tài)大模型的成熟，AIGG和AIGC的界限正在模糊。比如最新的生成模型能同時輸出文本描述和對應(yīng)圖像，這對查重系統(tǒng)提出了集成檢測的需求。下一代查重系統(tǒng)可能需要：
- 建立跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析能力
- 開發(fā)針對“AI改寫”內(nèi)容的識別技術(shù)
- 構(gòu)建動態(tài)更新的生成模型特征庫

對研究者而言，最重要的或許是保持對技術(shù)發(fā)展的敏感度。今天有效的規(guī)避方法，明天可能就會失效。與其費(fèi)心尋找系統(tǒng)漏洞，不如扎實做好原創(chuàng)研究——這才是應(yīng)對任何查重挑戰(zhàn)的根本之道。

實用建議：在論文寫作過程中，建議早期就使用專業(yè)的查重系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)檢測。這不僅能及時發(fā)現(xiàn)潛在的AI生成內(nèi)容風(fēng)險，還能幫助建立規(guī)范的內(nèi)容創(chuàng)作習(xí)慣。記住，最好的學(xué)術(shù)實踐不是事后補(bǔ)救，而是事前預(yù)防。