最近老师收到了很多私信，很多队伍说自己在比赛中大量参考了ChatGPT、DeepSeek等AI工具，现在开始“后怕”——担心自己的作品因AI参与度过高而被判定违规，甚至影响奖项评定。
AI技术的爆发式繁荣，其在数学建模竞赛中的应用已成为一把双刃剑。尽管官方允许使用AI，但其强调“原创性”和“独立思考”的核心原则始终未变。毕竟，AI可以是“神助攻”，但不能成为“替考员”。今天就让老师来给大家分析一下这个问题！
一、官方态度与核心规则：AI可用但需规范
2024年美赛官方文件明确规定：允许参赛队伍使用AI工具，但需在论文末尾添加独立报告《Report on Use of AI》。该部分不计入25页正文限制。
3项关键要求
1.使用标注：在正文中每次引用AI生成内容时，需以内联标注形式标明（如标注序号[1]），并在参考文献中对应说明；
2.验证义务：必须验证AI生成结果的准确性，需在AI报告中描述验证方法（如交叉验证、人工校验等）；
3.格式规范：AI报告需包含工具名称、使用场景、输入输出记录要素。示例如下：
| AI工具 | 使用场景 | 输入问题 | 输出结果摘录 |
| DeepSeek | 模型参数优化 | "请给出适用于Logistic模型的粒子群算法参数设置建议" | "建议惯性权重设为0.729..." |
二、查重机制与AI风险
最新数据显示，2024年因AI使用不当被取消资格的队伍中，89%的问题源于：
- 未区分标注AI生成内容（51%）
- 验证方法描述不充分（37%）
- 跨版本工具混用（12%）
美赛官方使用——双重查重体系
1.文本查重
采用Turnitin系统检测，比对范围包含：
- 5年美赛获奖论文库
- 学术期刊数据库（Springer、IEEE等）
- 互联网公开资源
2. AI特征检测
- 句式结构分析（检测机械性重复句式）
- 语义连贯性评估（识别逻辑断层）
- 创新点溯源（验证建模思路独创性）
3. 禁止场景
- 直接生成完整模型代码（需人工修改30%以上）
- 套用AI提供的现成数学模型（需进行参数本地化调整）
高风险行为清单:
| 行为类型 | 典型案例 | 处理结果 |
| 未声明AI使用 | 使用AI绘制图表但未标注 | 直接取消评奖资格 |
| 低质量AI报告 | 仅列出工具名称无具体交互记录 | 降级评奖等级 |
| 过度依赖AI | 核心模型完全由AI生成且未验证 | 扣减创新分30% |
三、自查方案
AI使用报告规范性核查
格式完整性
- 是否在论文后单独附加了"Report on Use of AI"（无页数限制，不计入25页正文）？
- 是否完整记录了每次AI交互过程（包括输入提示词和完整输出内容）？
- 是否注明AI工具名称、版本号及使用时间？如："ChatGPT-4 (2025-02-01版)"
引用标注
- 正文中所有AI生成内容是否使用内联引用标注？如：[1]、[2]
- 参考文献是否建立与Report on Use of AI的对应关系？
AI生成内容合规性检查
原创性验证
- 是否对AI生成的文字/数据进行了人工验证？在报告中注明验证方式（如交叉验证文献、实验复现等）
- 连续200字符以上的AI生成文本是否经过改写？
功能边界把控
- 是否仅将AI用于辅助功能？
合理用途：翻译验证、文献检索、代码调试、格式检查
违规用途：自动生成论文主体内容、伪造实验数据
图像生成规范
- AI制图是否注明生成工具？
- 流程图/示意图是否经过人工修改？建议混合Visio等工具二次编辑
防抄袭专项检查
查重检测
- 整体重复率＜25%
- AI生成内容疑似度＜15%
- 避免使用非正规查重平台（存在论文泄露风险）
文献引用
- AI推荐的参考文献是否真实存在？需逐条核对DOI编号
- 是否混合使用AI检索与人工检索（建议比例3:7）
代码与数据合规性
代码查重
- 附录代码是否通过Turnitin等代码查重系统检测？
- AI生成的代码是否添加功能注释（注明AI改写部分）
数据验证
- AI收集的数据是否标注来源？
- 是否通过SPSS/Python等工具进行合理性验证？
四、常见问题解答
Q：AI生成的图表会被查重吗？
A：矢量图元素（如坐标系样式）可能触发查重
Q：往届有成功案例吗？
A：2024年F奖论文中，32%的队伍规范使用AI工具，典型做法包括：
- 用AI生成对比实验对照组
- 自动化处理敏感性分析数据
- 辅助撰写非核心章节（如附录说明）
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