我其实一直都很赞成 AI 的快速发展，很少会看到，让我眉头一皱的 AI 应用场景。
甚至会有点出离了愤怒。
因为可能本心是好的，但是这个方法，却把好心，变成了一个让我非常痛心却又觉得无奈的事件。
这个事情就是，马上毕业季了，很多的学校，为了整治学术不端行为，所以对学生们的论文，除了原来的查重检测之外，引入了 AIGC 检测。
大概就是用一些所谓的 AI 检测工具，来检测你的论文里，AI 生成的含量有多少。
如果你的 AIGC 检测比例，如果高于一定的指标，就会无法毕业。
起初我以为这种只是一些造谣的图，在我实际查证之后，我发现，是真的。
已经有多所大学，启动了 AIGC 检测，并且有明确的指标。
比如 4 月 9 日，四川大学教务处发布的 《关于开展 2025 届本科毕业论文 （设计） 学术不端行为检测工作的通知》 中，就明确提到了，20% 和 15% 这两个比例。
不止一个，还有很多。
如果你去 Google 上搜一个关键句：关于 2025 届本科毕业论文 （设计）试行 AIGC 检测的通知。
你就能看到，大概有哪些学校，在开始实行 AIGC 检测了。
你如果去小红书在看看，搜索关键词：AIGC 论文。
能搜到一大堆的吐槽贴，还有掺杂在里面想捞一笔的所谓几款降重的广告。
我不知道你们看完这些学生们的吐槽以后是什么感觉。
我能感受到的，只有愤怒、痛心、还有无奈。
说实话，我一直是 AI 坚定的支持者。
我写 AI、研究 AI，见证 AI 从最开始笨拙到如今绝大多数人无法看到上限的全过程，我比 99.99% 的人，都更相信它的未来。
但我从没想过，它会以这样一种粗暴、冷漠、失控的方式，误伤那些本该最被保护的人。
因为知道 AIGC 检测原理的人，就会知道，这玩意，在论文场景上，根本不靠谱。
它的最底层原理其实很简单，说白了就一句话：「用另一个 AI，去判断这是不是 AI 写的。」
也就是说，我们现在在干一件极其荒谬的事情。
「让 AI 审判 AI，最后把结果扣在人类头上。」
这事实在太特么蠢了。
它不懂你是什么背景，不知道你是不是通宵写的，不知道你有没有复查文献、推敲措辞、修改逻辑，它只看语料、风格、用词概率。
只要你写得太流畅、太规范、太有逻辑，不好意思，可能就会被判成 AI 写的。
它不管你是不是人肉手写，只要你像是模型生成，它就把你打成 AI。
那我想稳稳，什么才不是 AI 呢？那到底什么才是 「人」 写的呢？
是我这种上不了啥台面的，错字连篇的公众号文章吗？是跟我一样的人类撰写声明吗？是只有打错字、病句频出、思路跳脱才算一个人吗？
我真的很想问一句：这最后要的，到底是人类的思维，还是 AI 的漏洞？
这不是一个简单的误判。
这使我觉得，很多学校的教育系统、技术系统、管理系统，对 AI 认知的深度误解与草率滥用。
我没有那么懂技术，但是根据我自己过去的知识和有限的了解，现在主流的 AIGC 检测工具，依赖的核心算法，我大概会归为 3 类，这 3 类，在检测文本是不是 AI 生成的上，各有各的问题。
第一类，叫困惑度与熵值分析。
这套逻辑其实特别搞笑。
它的底层逻辑是这样的：AI 模型生成文字，通常很顺，因为它是从一堆可能性中挑概率最高的词来生成。
在专业术语上，跟困惑度相关的叫文本熵值，就是基于信息论的随机度量。
一个文本的熵可以通过字词分布来计算。所以，AI 生成的文本可能在某些统计特征上熵较低，过于均匀或模式化，而人类文本熵值更高或者分布不同。
所以，如果你写得也很顺，语言平滑、逻辑清晰、用词自然，这个系统就觉得你 「哦，这过于不让人困惑」 了，那没跑了，你一定是 AI。
相反，如果你写得磕磕绊绊、断断续续，错别字连篇、语法错误频发，让人满脑子困惑，卧槽，那这才像人啊！
这就好比你去应聘一个岗位，答得太好被质疑背稿了，答得磕巴反而觉得你有灵魂。
这检测逻辑，离谱得很离谱。
第二种，是我觉得最能无语的，机器学习分类器。
他们会喂给 AI 一个大数据集，里面有人写的和 AI 写的例子，然后训练它去分辨你是哪边。
说实话，这方法在理论上没问题，但实际用起来，实在是过于操蛋了。
你写得像训练集里的 AI，它就觉得你是 AI。
而且你别指望它告诉你为啥判你是 AI，它不会说，「因为你这句话太 GPT 了」，它只会说：「我感觉你好像有内味。」
一个黑箱模型对你的整篇论文说：「你让我感到很 GPT。」
你告诉我，这是什么判决依据？是超能力吗？那我说我感觉你像有十个私生子的人，你就有十个私生子吗？这不搞笑吗。
最后一种，叫句法和风格特征建模。
除了统计层面的困惑度，还可以从句法结构和写作风格入手建模人类与 AI 的区别。
人写文章嘛，有时候写死鼻子老长的长难句，有时候短句。
灵感上来了写得鸡飞狗跳文风跟妖孽一样，没灵感时写得跟新闻稿一样。
所以人类写作的风格是突突突、停，波动大的。
AI 呢？它喜欢平稳输出，平平滑滑没啥高低起伏。
于是，之前 GPTZero 引入了一个指标，叫突发度 （Burstiness），用来衡量整篇文章中句子之间困惑度的变化程度。
除了突发度之外，还可以提取更多句法和文体特征，比如平均句长、从句使用频率、常见连接词的密度、主动被动语态比例、学术词汇占比等等。
但是，那我想问了，你见过几个熬夜赶毕业论文的人，是一边写一边保持文学高潮的吗？
从头到尾都是神之一手、李白附体，全篇都是 《滕王阁序》 那种文笔？从古至今有几个那种神仙啊？
但是等等，关键那 AIGC 检测，说 《滕王阁序》 的 AI 生成度疑似 74% 啊。
甚至能不止 74%，还能给你拉满。
咋地，王勃穿越者实捶呗？在 2025 年用 DeepSeek 生成了一篇 《滕王阁序》，吃着火锅唱着歌带回了公元 675 年了呗？
所以，除了无语，还是无语。
方法就是这些方法，推理成本就现在这样，大家也都有个数。
你就按 DeepSeek R1 参考，百万 Token，也就是大概 75 万字，8 块钱人民币。
你再看看知网的 AIGC 检测服务。
1 千字 2 块钱。
我想问问，这是在拿 24K 纯钛合金的英伟达 H888 在推理吗？钱到底进了谁的口袋呢？
荒谬，至极。
而我最痛心的是，大部分使用这些检测工具的学校、导师、管理者，他们可能根本不知道这些事情。
他们只看到 「AI 率：74%」，就当成铁证。一句话，把一个学生的努力打成零分。
一个通宵写稿的晚上，一个用 Word 改了几十次的版本，一个在图书馆趴在桌子上睡着的凌晨。
不是 AI，是人。
是人。
但你没看人，只看了分数。
而且，这种 「AI 率=AI 写的」 的推理，本身就站不住脚。
我们要清楚一点：
生成模型永远领先检测模型一代。
就像病毒传播，永远快于疫苗研究。它只能大概给出像不像，永远给不出是不是。
但现在，很多人竟然把这个像不像的结果，变成了你有没有作弊的判据。
这不是技术问题。
这是我们的信任危机。
我写 AI，是因为我希望 AI 让我们更自由，不是希望 AI 让人更恐惧；
我用 AI，是因为我希望它成为表达的延伸，不是希望它成为拘束的锁链。
而这场所谓的 AIGC 查重，本质上是：
人类用 AI 造了一个火，然后害怕它，最后用另一个 AI，去逼普通人承认他们也起火了。
如果你非要说，问我对这个现象怎么看？
我只能说一句：
这不是 AI 的错，这是人类使用 AI 的方式，错得离谱。
用概率，盖过人格。
用模型，替代人性。
如果有一天，一个学生的泪水、他的痛苦、他的努力，敌不过一个模型的 「百分之七十四的判断率」。
如果有一天，一个人要靠录像监控自己来证明是自己写的不是 AI 写的。
那我们这代人，也许真的，活成了 AI 眼中的幻觉。
因为如果再这么下去，你我终将活在一个更残忍的版本里。
不是我们被 AI 误伤，而是：
我们，不再敢写字了。
本文来自微信公众号：数字生命卡兹克，作者：数字生命卡兹克
