砍菜单降价自救之后盯上AI,发力AI对星巴克有啥用?
砍菜单降价自救之后盯上AI,发力AI对星巴克有啥用?
砍菜单降价自救之后盯上AI,发力AI对星巴克有啥用?毕业论文写完那天,王子依进行第一次AIGC率(lǜ)(人工智能生成内容比例,以下简称AI率)检测。结果(jiéguǒ)给了她重重一击:论文被(bèi)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(zhōngguórénmíndàxué)、中国传媒大学(chuánméidàxué)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(yuè)规范、用词(yòngcí)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(lián)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(biāozhǔn)下,还催生出一条隐秘(yǐnmì)的灰色产业链。
另一边是教师在教学中如何感知和把握(bǎwò)AI“介入”。查(chá)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(zhèngzài)困扰全球教育系统。AI率检测似乎在帮助识别(shíbié)“人”与“机器”的边界,但已有不少教师开始(kāishǐ)反思,当论文写作正好落入AI最擅长的范围时,当前的考核(kǎohé),是否已经悖离了教育的初衷?
▲即将毕业的大学生们在拍照(pāizhào)留念。图源ic
降AI率(lǜ),比写论文还难?
直到答辩前一周,王子依仍深陷AI率(lǜ)的困扰。
她(tā)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(fāfàng)和数据收集的工作,原以为只需打磨内容、顺利答辩即可(jíkě)毕业。
今年年初学校发布新规,论文除查重外(zhòngwài),还需(xū)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(bùduān),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(dàn)她发现,AI检测报告标出的(de)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(lián)致谢(zhìxiè)中引用的一句歌词也未能幸免。
王子依尝试修改被标记(biāojì)的(de)句子,但AI率始终在50%上(shàng)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(zìjǐ)的(de)论文在不同平台的AI率相差悬殊(xiāngchàxuánshū),免费网站查询(cháxún)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(zài)译回,结果语句生硬、逻辑错乱(cuòluàn),连作者自己都读不下去。有人说可以(kěyǐ)添加“啊”“呢”“哦”之类的语气词。
甚至(shènzhì)“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(shèjì),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(qǐlái)像是一本儿童绘本。
新京报记者在(zài)评论区看到,也有学生质疑,“凭什么让AI定义我(wǒ)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(xuéxiào)规定AI率必须低于10%。她原本用AI帮忙润色语句,系统判定(pàndìng)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(le)顺语言。”她说,结果系统只看“像不像AI写的”,却完全无视(wúshì)思考(sīkǎo)过程。在她眼中(yǎnzhōng),“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(xiàng)个(gè)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(dábiàn),只能不断删减被标红的段落(duànluò)。
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(de)20%;天津科技大学2024年的要求是AIGC检测(jiǎncè)不得超过40%;福州大学要求学生答辩前、答辩后(hòu)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(bìyèlùnwén)评选的参考依据。今年以来(jīnniányǐlái),又有多所高校(gāoxiào)加入检测队伍。
许多学生开始紧盯每一次检测(jiǎncè)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(huòdé)参加答辩(dábiàn)的资格。
▲王子依社交(shèjiāo)平台上收藏的降AI率的“攻略”。 受访者供图
“像不像AI”谁(shuí)说了算?
经过(jīngguò)大半个月的努力,王子(wángzǐ)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(fǎxuéyuàn)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(bǐrú)一个词组后面通常会(huì)跟着哪些词等。再将其与学生(xuéshēng)论文(lùnwén)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(ránér),人类(rénlèi)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(guīfànxìng)文本中。“AI生成”不是“AI原创”,而是AI基于(jīyú)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(běnshēn)存在不确定性。她试用过一些(yīxiē)AI检测工具,发现“容易误伤”,直接使用和认定有可能错判(cuòpàn)学生的真实劳动成果。
另外,不同(bùtóng)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(xiàng)的从业人员向新京报(jīngbào)记者解释,由于大模型的算法内部机制和决策(juécè)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(fābù)一款(yīkuǎn)AI文本(wénběn)检测工具“AI Classifier”,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(qūbié)。
2023年,美国(měiguó)南佛罗里达大学(dàxué)的一项研究,邀请语言学专家区分AI生成的文字内容(nèiróng)和人类写的内容,72名专家的正确率为39%。
新京报记者也注意到,多个检测网站都标注了“免责说明”。“AI生成(shēngchéng)可能性及被标注的文本,仅(jǐn)表示具有AI生成文本的部分特征,并不确定为(wèi)AI生成,结果(jiéguǒ)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(wúguān),检测结果仅供参考”。
尽管AIGC检测的(de)(de)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(shēngchéng);也有提供人工降重服务,声称“一对一修改、改到满意(mǎnyì)”。价格从几十元到几百元不等,常按(àn)字数或(huò)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1万字、AI率45%的(de)论文,花80元可以(kěyǐ)降到个位数,方法是“纯人工调整”。另一位按照修改的字数(zìshù)收费,千字10元。
另外,新京报记者看到,有检测平台一边提供检测AI率,一边销售(xiāoshòu)“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(xūyào)添加客服(kèfú)微信,根据论文题目、检测结果、字数以及降到多少进行报价(bàojià)。
▲新京报记者在一个免费进行AI率检测的(de)网站上看到,有付费进行降AI率的服务。图源(túyuán):网络截图
“我(wǒ)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(néng)从论文(lùnwén)中察觉出“AI味儿”。
表述奇怪、“不合年级水平”的(de)表现、虚构的参考文献等——这些线索逐渐(zhújiàn)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(fāxiàn),今年有人交上来的初稿结构还算完整、字数(zìshù)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(shùjùkù)里搜点儿东西拼凑出来。”
她本担心误判,结果学生(xuéshēng)回复“好的”,答应重写(xiě)。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(dōu)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(jiàoxué)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(shàngwèi)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(bù)匹配”的知识储备和(hé)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(zhōng)文本中,充满排比、隐喻和修辞性的陌生表达(biǎodá)。而(ér)中译外的文本,又过于流畅和自然。
西南财经大学社会发展(fāzhǎn)研究院副教授陈晶环的(de)“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(zài)质量上的明显跃升。
她(tā)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(zhījiān)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(juéde)是学生自己(zìjǐ)写的。她坦言,“老师也很矛盾。”
对于(duìyú)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(jiǎncè)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(měirén)最多可报销(bàoxiāo)200元。她认为这项制度“至少能震慑一批人”。
裴炜则认为,即便(jíbiàn)是目前广泛使用(shǐyòng)的(de)“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(fǎlǜ)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(jìshù)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(de)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(lùnwén),到给出(gěichū)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(xiūgǎi)文本,这之间很难用一个“率”去界定。
严远提到要警惕(jǐngtì)新的技术(jìshù)官僚主义。学生们用AI写论文(lùnwén)、用AI查AI率,再用AI降AI率,变成了考察大家谁更会使用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(tā)建议是否(shìfǒu)可以建立一个沟通解释机制(jīzhì)。让学生可以提供一些初稿、改动痕迹(hénjì)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(zài)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(fǎnyìng)就不再是自己思考,而是(érshì)立刻去(qù)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(lì)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(gěichū)的内容都不愿读完,只觉得前两句差不多,就直接(zhíjiē)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(tā)看来,这种(zhèzhǒng)被工具牵引(qiānyǐn)和主导、逐渐失去主动权的过程,就是“异化”。
▲知网个人AIGC检测(jiǎncè)服务页面的常见问题解答中提到,AI特征值与论文(lùnwén)质量无关,检测结果仅供参考,可能(kěnéng)存在误差。图源:网络截图
AI无法替代人类对现实的(de)感知与回应
夜里十一点,彭玉的微信又响起(xiǎngqǐ),是学生发来修改完的论文。
这样的情况(qíngkuàng)她早已习惯(xíguàn)。大四不少学生已在(zài)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(zuòyòng)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(kēyán)能力与培养探索精神,也就是“能不能提出(tíchū)一个研究问题,并进行系统性的分析”。
但陈晶环指出(zhǐchū),在实践中,这个(zhègè)目标不断被“降维处理”。“我们已经不苛求本科生做出(zuòchū)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(biǎoshù)结构清晰、语言(yǔyán)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(rújīn)的技术面前,传统的作业或者(huòzhě)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(mùqián)高校(gāoxiào)的教育考核方式,已经难以适应人工智能(zhìnéng)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(dì),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(wèntí)的关键不在于学生使用AI去应对考评(kǎopíng),而(ér)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(biànhuà)正要求教育(jiàoyù)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(zérèn),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(zhōng)(zhōng)正视工具的存在,并引导学生在使用中保持思维(sīwéi)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(wèinéng)覆盖到的地方,AI反而起到了“补课”作用(zuòyòng)。
面对这种趋势,老师们正主动调整(tiáozhěng),布置(bùzhì)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(lǐjiě),并且不(bù)使用PPT脱稿(tuōgǎo)讲解,这样学生就(jiù)必须在理解的基础上,用自己(zìjǐ)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(ràng)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(bǐ)笔头儿更能检验学习质量。
此外,严远在讲授生态环保(huánbǎo)等复杂(fùzá)议题时,课堂时间限制没办法拓展。他(tā)鼓励学生用AI梳理背景知识,再在课堂上(shàng)讨论(tǎolùn)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。“不同同学使用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(zài)裴炜看来(kànlái),技术带来的变化是每一代人都要面对的。从更(gèng)长远的尺度看,当AI更加(gèngjiā)深入地介入学术研究,学术诚信的边界如何(rúhé)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(tídào)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(jīlěi)起来,如果把时间线拉长到十年的追踪(zhuīzōng),观察政策如何影响一个具体村庄的变迁,这种深度和(hé)系统性AI无法做到。
“AI等待被人类喂养。”她(tā)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(shì)最不该放弃的能力。
(记者 李聪 编辑 陈晓舒 校对 赵琳 应受访者要求,文中严远、王子依、赵霖(zhàolín)、彭玉为化名(huàmíng))
来源:新京报微信公众(gōngzhòng)号
毕业论文写完那天,王子依进行第一次AIGC率(lǜ)(人工智能生成内容比例,以下简称AI率)检测。结果(jiéguǒ)给了她重重一击:论文被(bèi)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(zhōngguórénmíndàxué)、中国传媒大学(chuánméidàxué)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(yuè)规范、用词(yòngcí)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(lián)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(biāozhǔn)下,还催生出一条隐秘(yǐnmì)的灰色产业链。
另一边是教师在教学中如何感知和把握(bǎwò)AI“介入”。查(chá)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(zhèngzài)困扰全球教育系统。AI率检测似乎在帮助识别(shíbié)“人”与“机器”的边界,但已有不少教师开始(kāishǐ)反思,当论文写作正好落入AI最擅长的范围时,当前的考核(kǎohé),是否已经悖离了教育的初衷?
▲即将毕业的大学生们在拍照(pāizhào)留念。图源ic
降AI率(lǜ),比写论文还难?
直到答辩前一周,王子依仍深陷AI率(lǜ)的困扰。
她(tā)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(fāfàng)和数据收集的工作,原以为只需打磨内容、顺利答辩即可(jíkě)毕业。
今年年初学校发布新规,论文除查重外(zhòngwài),还需(xū)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(bùduān),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(dàn)她发现,AI检测报告标出的(de)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(lián)致谢(zhìxiè)中引用的一句歌词也未能幸免。
王子依尝试修改被标记(biāojì)的(de)句子,但AI率始终在50%上(shàng)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(zìjǐ)的(de)论文在不同平台的AI率相差悬殊(xiāngchàxuánshū),免费网站查询(cháxún)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(zài)译回,结果语句生硬、逻辑错乱(cuòluàn),连作者自己都读不下去。有人说可以(kěyǐ)添加“啊”“呢”“哦”之类的语气词。
甚至(shènzhì)“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(shèjì),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(qǐlái)像是一本儿童绘本。
新京报记者在(zài)评论区看到,也有学生质疑,“凭什么让AI定义我(wǒ)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(xuéxiào)规定AI率必须低于10%。她原本用AI帮忙润色语句,系统判定(pàndìng)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(le)顺语言。”她说,结果系统只看“像不像AI写的”,却完全无视(wúshì)思考(sīkǎo)过程。在她眼中(yǎnzhōng),“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(xiàng)个(gè)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(dábiàn),只能不断删减被标红的段落(duànluò)。
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(de)20%;天津科技大学2024年的要求是AIGC检测(jiǎncè)不得超过40%;福州大学要求学生答辩前、答辩后(hòu)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(bìyèlùnwén)评选的参考依据。今年以来(jīnniányǐlái),又有多所高校(gāoxiào)加入检测队伍。
许多学生开始紧盯每一次检测(jiǎncè)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(huòdé)参加答辩(dábiàn)的资格。
▲王子依社交(shèjiāo)平台上收藏的降AI率的“攻略”。 受访者供图
“像不像AI”谁(shuí)说了算?
经过(jīngguò)大半个月的努力,王子(wángzǐ)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(fǎxuéyuàn)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(bǐrú)一个词组后面通常会(huì)跟着哪些词等。再将其与学生(xuéshēng)论文(lùnwén)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(ránér),人类(rénlèi)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(guīfànxìng)文本中。“AI生成”不是“AI原创”,而是AI基于(jīyú)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(běnshēn)存在不确定性。她试用过一些(yīxiē)AI检测工具,发现“容易误伤”,直接使用和认定有可能错判(cuòpàn)学生的真实劳动成果。
另外,不同(bùtóng)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(xiàng)的从业人员向新京报(jīngbào)记者解释,由于大模型的算法内部机制和决策(juécè)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(fābù)一款(yīkuǎn)AI文本(wénběn)检测工具“AI Classifier”,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(qūbié)。
2023年,美国(měiguó)南佛罗里达大学(dàxué)的一项研究,邀请语言学专家区分AI生成的文字内容(nèiróng)和人类写的内容,72名专家的正确率为39%。
新京报记者也注意到,多个检测网站都标注了“免责说明”。“AI生成(shēngchéng)可能性及被标注的文本,仅(jǐn)表示具有AI生成文本的部分特征,并不确定为(wèi)AI生成,结果(jiéguǒ)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(wúguān),检测结果仅供参考”。
尽管AIGC检测的(de)(de)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(shēngchéng);也有提供人工降重服务,声称“一对一修改、改到满意(mǎnyì)”。价格从几十元到几百元不等,常按(àn)字数或(huò)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1万字、AI率45%的(de)论文,花80元可以(kěyǐ)降到个位数,方法是“纯人工调整”。另一位按照修改的字数(zìshù)收费,千字10元。
另外,新京报记者看到,有检测平台一边提供检测AI率,一边销售(xiāoshòu)“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(xūyào)添加客服(kèfú)微信,根据论文题目、检测结果、字数以及降到多少进行报价(bàojià)。
▲新京报记者在一个免费进行AI率检测的(de)网站上看到,有付费进行降AI率的服务。图源(túyuán):网络截图
“我(wǒ)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(néng)从论文(lùnwén)中察觉出“AI味儿”。
表述奇怪、“不合年级水平”的(de)表现、虚构的参考文献等——这些线索逐渐(zhújiàn)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(fāxiàn),今年有人交上来的初稿结构还算完整、字数(zìshù)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(shùjùkù)里搜点儿东西拼凑出来。”
她本担心误判,结果学生(xuéshēng)回复“好的”,答应重写(xiě)。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(dōu)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(jiàoxué)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(shàngwèi)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(bù)匹配”的知识储备和(hé)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(zhōng)文本中,充满排比、隐喻和修辞性的陌生表达(biǎodá)。而(ér)中译外的文本,又过于流畅和自然。
西南财经大学社会发展(fāzhǎn)研究院副教授陈晶环的(de)“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(zài)质量上的明显跃升。
她(tā)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(zhījiān)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(juéde)是学生自己(zìjǐ)写的。她坦言,“老师也很矛盾。”
对于(duìyú)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(jiǎncè)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(měirén)最多可报销(bàoxiāo)200元。她认为这项制度“至少能震慑一批人”。
裴炜则认为,即便(jíbiàn)是目前广泛使用(shǐyòng)的(de)“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(fǎlǜ)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(jìshù)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(de)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(lùnwén),到给出(gěichū)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(xiūgǎi)文本,这之间很难用一个“率”去界定。
严远提到要警惕(jǐngtì)新的技术(jìshù)官僚主义。学生们用AI写论文(lùnwén)、用AI查AI率,再用AI降AI率,变成了考察大家谁更会使用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(tā)建议是否(shìfǒu)可以建立一个沟通解释机制(jīzhì)。让学生可以提供一些初稿、改动痕迹(hénjì)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(zài)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(fǎnyìng)就不再是自己思考,而是(érshì)立刻去(qù)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(lì)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(gěichū)的内容都不愿读完,只觉得前两句差不多,就直接(zhíjiē)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(tā)看来,这种(zhèzhǒng)被工具牵引(qiānyǐn)和主导、逐渐失去主动权的过程,就是“异化”。
▲知网个人AIGC检测(jiǎncè)服务页面的常见问题解答中提到,AI特征值与论文(lùnwén)质量无关,检测结果仅供参考,可能(kěnéng)存在误差。图源:网络截图
AI无法替代人类对现实的(de)感知与回应
夜里十一点,彭玉的微信又响起(xiǎngqǐ),是学生发来修改完的论文。
这样的情况(qíngkuàng)她早已习惯(xíguàn)。大四不少学生已在(zài)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(zuòyòng)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(kēyán)能力与培养探索精神,也就是“能不能提出(tíchū)一个研究问题,并进行系统性的分析”。
但陈晶环指出(zhǐchū),在实践中,这个(zhègè)目标不断被“降维处理”。“我们已经不苛求本科生做出(zuòchū)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(biǎoshù)结构清晰、语言(yǔyán)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(rújīn)的技术面前,传统的作业或者(huòzhě)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(mùqián)高校(gāoxiào)的教育考核方式,已经难以适应人工智能(zhìnéng)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(dì),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(wèntí)的关键不在于学生使用AI去应对考评(kǎopíng),而(ér)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(biànhuà)正要求教育(jiàoyù)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(zérèn),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(zhōng)(zhōng)正视工具的存在,并引导学生在使用中保持思维(sīwéi)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(wèinéng)覆盖到的地方,AI反而起到了“补课”作用(zuòyòng)。
面对这种趋势,老师们正主动调整(tiáozhěng),布置(bùzhì)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(lǐjiě),并且不(bù)使用PPT脱稿(tuōgǎo)讲解,这样学生就(jiù)必须在理解的基础上,用自己(zìjǐ)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(ràng)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(bǐ)笔头儿更能检验学习质量。
此外,严远在讲授生态环保(huánbǎo)等复杂(fùzá)议题时,课堂时间限制没办法拓展。他(tā)鼓励学生用AI梳理背景知识,再在课堂上(shàng)讨论(tǎolùn)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。“不同同学使用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(zài)裴炜看来(kànlái),技术带来的变化是每一代人都要面对的。从更(gèng)长远的尺度看,当AI更加(gèngjiā)深入地介入学术研究,学术诚信的边界如何(rúhé)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(tídào)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(jīlěi)起来,如果把时间线拉长到十年的追踪(zhuīzōng),观察政策如何影响一个具体村庄的变迁,这种深度和(hé)系统性AI无法做到。
“AI等待被人类喂养。”她(tā)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(shì)最不该放弃的能力。
(记者 李聪 编辑 陈晓舒 校对 赵琳 应受访者要求,文中严远、王子依、赵霖(zhàolín)、彭玉为化名(huàmíng))
来源:新京报微信公众(gōngzhòng)号





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