不会真的有“大聪明”直接用AI写论文吧？
咱抛开学术道德不谈，就从实际操作的角度来说，你确定AI写出来的论文能逃过导师的法眼？自然科学想都不要想，人文社科风险也很大。
如果真不想要学位证，其实大可不必这么麻烦。至于草案提出的——“人工智能代写”问题，当前甚至未来相当长的阶段我其实完全不担心。
你可以把它看做一把高悬头顶的达摩克利斯之剑，但大多数时候只要你不头脑一热全盘AI，大概率也不会落到自己头上。
原因：
1、想要准确地识别AI撰写的内容非常困难，“错杀”的概率很高。
2、容易识别出来的部分，其实都跟AI关系不大，基本都属于传统学术不端范畴。
AI写论文，只是看上去很美好
AI这阵风吹来，仿佛一下子颠覆了好多行业。
但真相是，大多数人其实没办法从AI这里获得帮助。
就比如用AI写论文，大部分小伙伴都是嘴上说说要用AI代写，但实际还是自己吭哧吭哧写。因为真的实际操作下来一定会发现，AI写出来的论文，导师看了怕不是直接丢垃圾桶吧。
毕竟，目前的AI，想要用它来写论文，只是“看起来有用”，但实际没啥用。
AI写出来的东西最典型的特点就是言之无物。
对于一篇科研论文，判断它是不是合格的论文的核心要素只有一点——有实验、数据所支撑的研究内容，并据此得出结论。
至于你原创了什么，你导师最清楚不过。他就算只为自己的前途考虑，也不会允许你凭空捏造数据和实验结果的。
而论文里最不值钱的就是那些啰里啰嗦的废话，可AI恰好只能生成那些言之无物的废话。毕竟原理摆在那，AI只是在预测“下一个最大概率的词是什么”，并不能为你凭空写出任何“原创”的内容。
这些废话其实你不用AI，自己拿三五篇文献凑吧凑吧也很容易凑出来。
如果你非要用AI，只不过加速了这个“凑”的过程。
所以，与其恐惧AI代写，不如还是多关注数据造假、杜撰结果这些传统的“学术不端”行为。
而且，实际操作中识别AI生成内容其实非常容易“错杀”，这就决定了这条草案将很难被很好地执行。
对AI生成内容的识别“不准”
我随手做了个实验，看看我用AI刚刚编的一篇小短文：
我试用了两个非常流行的AI内容检测器：
GPTZero的结果：
这个是ZeroGPT的检测结果：
结果只能说差强人意。我又做过几个测试，反而我真实写的某一篇乱七八糟的文章，被识别为AI写作的概率却非常高。只能说是一种迷之概率了。
其实，目前AI内容检测还有很长的路要走，而且有很多绕不开的难题。比如：
1、不同AI检测器，使用的算法和方法不同，检测结果也不一样。
2、随着时间的变化（AI检测器训练数据的变化），人工写作的内容也可能被识别为AI生成。
其实这些问题都是由AI检测器的原理决定的。AI检测器是以大量文本训练和推测规则为监测基础。说得直白一些，AI根据“经验”和一些“规则”来决定被检测内容是否是AI生成。这种规则是我们可以学习甚至规避的。比如最常用的一条AI检测规则就是”变化性“，即人类写作往往具有“变化性，文本中句子长短不一交替变化，而AI往往并不具有这一属性。
但是，人类其实也可以凭借“经验”来写作，同时AI也可以模仿人类的写作“风格”。
其实现在你就可以找到很多“绕过AI检测“的提示词，比如写出某个提示词后，生成的内容在专门的AI检测工具检测中完全识别不出来。
“检测错误”是一个不能规避的问题。当一篇文章你没法确保100%（甚至都不用这么准确）准确的检测出是否AI写作的时候，这一条法规基本就形同虚设。
话说回来，实际操作中，真正能用到AI为论文”提速“的其实有两个部分，这也是立法者和论文审查者需要注意的（绝不是教你怎么用AI偷懒哈）。
片段补全/扩写
其实很多人写论文的时候，最苦恼的是自己字数不够。
于是就有小伙伴动了脑筋，比如把一句简明扼要的话，让AI给你扩写一下。
比如这样——
（这句话是我根据随便一篇论文自己编的）
AI扩写出来这句话，其实相当于详细解释了一下我给的那句话。
但是，仔细阅读下来，你会发现一个大Bug！
——AI直接把你的研究方法和路线说出来了（构建CTD和PPI网络，分析关键成分和靶点以及成分和其他分子的相互作用），但你确定你是按照AI说的这样做的吗？
这又回到了我们最开始说的那个无解难点，AI毕竟没办法提供真实的，符合你工作的实验数据和方法。
尽管AI提供了“最有可能”的方法表述，但它不一定就是你的实验方法！
对于这种程度的AI代写，识别方法不要太简单，只要你论文提到的内容并没有实际去做，没有实验数据，那直接挑出来准没错。
至于用AI写出来的那些言之无物的废话，其实和你自己写的没啥区别。因为你很可能参考了若干篇同领域的文章，凑出了那一段废话。
中译英&英译中
为了降重，大家早就各显神通了。
比如流行最广泛的一个招数，先把中文语句翻译成英文，然后再把英文翻译成中文，重复率一下子就降下来了。
这个招数在没有AI之前大家已经玩的贼6了，有了AI只不过更加如虎添翼。
尤其是用庞大的英文语料训练出来的ChatGPT，有些时候写出来的东西堪比native speaker。
不过这个办法很多小火把其实以前就在用，现在只不过更好用了一点而已。
例子我都懒得举了，大家操作起来不要太娴熟。当然，为了保证你的文章可读性，一般来讲这么颠倒一遍之后，还需要自己改一改的。
我之前听过好几位老师用AI去润色文章，效果还不错，但总感觉和专家润色差了那么一点味道。仔细分析原因，AI虽然给了你非常地道的表述，但是否符合你的论文调性，是否契合你的研究，AI并没有办法做到“专家水平”。
现在看来，AI取代传统的翻译已经近在眼前，但距离真正的“专家”还有一段路要走。
其实回头来看，虽然AI这阵风刮得越来越猛，似乎哪个领域都能参合一脚，但实际操作中，并没有这么美好。
想要写出论文，甚至发表出来，大多数工作还是需要踏踏实实地去完成。AI只能在这个过程中小小的辅助一把，甚至AI做过的工作，你还需要亲自再检查和修改一遍。
毕竟如果你辛辛苦苦做了一篇工作，最后因为“貌似”AI写作被“误伤”，岂不是很可惜。“人”的作用，在科研创新中还会长期处于核心地位。
AI虽好，不过只有会用的人才会从中得到益处。不必过于担心由于自己用AI帮了点小忙而被撤销学位证，毕竟这事想要扯皮太容易。
当然，不要“all in AI”。这样做一篇论文，不论你的导师还是评审专家，大概会一眼发现吧。
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