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□ 本報記者 趙麗

□ 本報實習生 宋昕怡

畢業(yè)季的喧囂漸息，因“AI率”檢測新規(guī)引發(fā)的爭論仍在持續(xù)。

一面是學(xué)生絞盡腦汁“降A(chǔ)I率”，只為“向AI證明自己不是AI”以獲得答辯資格，催生了“代降A(chǔ)I率”的隱秘灰色產(chǎn)業(yè)；另一面是教師在教學(xué)中對AI“介入”的困惑：查還是不查？用還是不用？

這一學(xué)術(shù)監(jiān)管難題正困擾全球教育系統(tǒng)。當論文寫作任務(wù)恰好落入AI最擅長的領(lǐng)域，依賴“AI率”檢測來評判，是否已偏離了教育的初衷？有高校人士坦言，高等教育正經(jīng)歷“山呼海嘯般的改變”，關(guān)鍵在于如何合理使用AI。

對此，《法治日報》記者近日采訪了首都師范大學(xué)教育政策與法律研究院副院長蔡海龍、北京外國語大學(xué)法學(xué)院教授姚金菊。

面臨準確率瓶頸

記者：在社交平臺上，“代降A(chǔ)I率”服務(wù)明碼標價。不少學(xué)生認為當前AIGC率（生成式人工智能參與度）檢測處于“博弈期”——既難精準識別AI內(nèi)容，又易誤傷原創(chuàng)。這類檢測技術(shù)是否尚不成熟？

蔡海龍：主流的論文AI檢測系統(tǒng)主要使用困惑度和突發(fā)性指標來計算AI率，并結(jié)合論文的語言模式和風格特征進行整體識別。就當前來看，此類技術(shù)還遠未成熟，其穩(wěn)定性和可信性都面臨不小的挑戰(zhàn)，漏報和誤報情況也時有發(fā)生，難免誤傷真實原創(chuàng)內(nèi)容。

姚金菊：目前AIGC檢測技術(shù)確實處于典型的“博弈期”。一方面，AI生成內(nèi)容的“人類化”速度正在加快。新一代大語言模型生成的文本不僅語法規(guī)范、結(jié)構(gòu)清晰，而且在風格模仿、用詞邏輯等方面不斷趨近人類。這直接削弱了傳統(tǒng)檢測工具賴以判斷的“語言指紋”，也使檢測系統(tǒng)面臨更高的誤判風險。

另一方面，AIGC檢測技術(shù)的發(fā)展相對滯后。目前市面上的檢測工具，無論是商業(yè)的還是學(xué)術(shù)的，都面臨準確率的瓶頸。研究和實踐表明，這些工具不僅存在大量的“漏報”(未能識別出AI生成內(nèi)容)，還存在令人擔憂的“誤報”(將人類原創(chuàng)內(nèi)容標記為AI生成)。例如，一些行文流暢、結(jié)構(gòu)清晰、語法嚴謹?shù)娜祟愖髌?，恰恰因為其“完美”而易被誤判為AI生成。

記者：這種困境下，若學(xué)生陷入“用AI寫，再用AI查改”的循環(huán)，是否淪為低效的文字游戲？

姚金菊：當一些高校將AI檢測結(jié)果等同于學(xué)術(shù)誠信評估依據(jù)，學(xué)生便被迫進入“規(guī)避AI率”的游戲——寫完后自查，再不斷微調(diào)語言、變換結(jié)構(gòu)，甚至將其文字改為邏輯不通的語句，只為壓低一個概率性指標，不僅浪費時間，更背離了寫作的學(xué)習初衷。這實質(zhì)上暴露出當前一些學(xué)校對AI的態(tài)度還停留在防范和壓制階段，缺乏真正的引導(dǎo)機制。

蔡海龍：學(xué)校如果過度依賴AI檢測工具來評價學(xué)生的論文，那么勢必會導(dǎo)致學(xué)生投入更多的時間和精力來學(xué)習如何規(guī)避檢測。加強對論文的AI率檢測，短期內(nèi)或許可以形成震懾效應(yīng)，但長此以往，無疑會使論文寫作變?yōu)橐粓鰺o休止的“貓鼠游戲”。

避免“算法一票否決”

記者：AI工具已深度融入寫作流程（如潤色、邏輯優(yōu)化），邊界模糊。禁止恐推高監(jiān)管成本，促使隱蔽使用甚至催生灰色服務(wù)；鼓勵又可能導(dǎo)致AI取代學(xué)生思考，削弱能力培養(yǎng)?！安锳I率”政策，簡單禁止或鼓勵是否都不可行？

蔡海龍：必須承認開展論文AI率檢測確實能夠在一定程度上避免學(xué)生對于AI寫作的過度依賴，從而捍衛(wèi)必要的學(xué)術(shù)標準和學(xué)術(shù)底線。

但就現(xiàn)實而言，任何極端的處理方式——簡單禁止或全面鼓勵都并不可取。取消檢測，可能導(dǎo)致學(xué)生直接提交AI成果，引發(fā)嚴重學(xué)術(shù)不端，損害學(xué)術(shù)公正，并使評價體系失效。過度強化檢測，技術(shù)上難實現(xiàn)，且加劇“貓鼠游戲”，限制學(xué)生接觸學(xué)習AI技術(shù)的機會，造成與社會脫節(jié)。這要求相關(guān)部門深刻思考培養(yǎng)目標與評價方式，構(gòu)建適應(yīng)AI時代的新理念新方法。

姚金菊：“查AI率”應(yīng)進入一個“規(guī)則導(dǎo)向、彈性治理”的階段，既承認AI的合理性，也明確其使用邊界。為此，需要從以下三方面完善制度配套：

首先，建立國家規(guī)范，統(tǒng)一使用邊界。通過出臺統(tǒng)一規(guī)范，對AI工具的使用范圍、申報制度、違規(guī)行為進行法律明確。可區(qū)分具體使用情境，將AI使用劃分為“允許使用”(資料搜集、語言潤色)、“應(yīng)申報使用”(生成段落、內(nèi)容輔助)、“禁止使用”(完全代寫、考試中使用)三類情境，并制定清晰可操作的邊界判定標準，防止“一刀切”式懲戒；

其次，完善高校操作機制。設(shè)立AI使用聲明制度，要求學(xué)生在提交論文時申報使用情況，并保留寫作過程記錄(草稿、生成對話等)。同時，設(shè)立救濟程序，對AI檢測結(jié)果高風險的內(nèi)容提供人工復(fù)核，避免“算法一票否決”；

最后，重塑科研評價方式。從注重結(jié)果轉(zhuǎn)向重視過程與思維，增加口試、草稿痕跡、思維導(dǎo)圖、小組互評等方式，減少“一次性最終文本”作為唯一成果的依賴。此外，還應(yīng)開設(shè)AI素養(yǎng)課程，讓學(xué)生了解模型邏輯、生成偏差與倫理風險，具備負責任使用AI的能力。

立法形成清晰規(guī)則

記者：目前高校對生成式AI，比如ChatGPT的管理，主要通過黑白名單、場景劃分、使用披露、倫理教育和懲戒機制。是否存在全國性統(tǒng)一規(guī)范缺失的問題？

姚金菊：近兩年，我國各高校已經(jīng)著手制定相關(guān)管理規(guī)范，但除少數(shù)高校給出了AI工具使用指導(dǎo)意見，大多數(shù)高校對此仍缺乏系統(tǒng)性、規(guī)范化的管理。

各高校間規(guī)范標準不一，如閾值設(shè)定、禁用場景差異大，可能導(dǎo)致跨校學(xué)術(shù)交流時標準混亂。且目前檢測工具也不一致，技術(shù)可靠性尚不穩(wěn)定，易造成誤判。另外，由于學(xué)科差異性較大，AI應(yīng)用風險不同，僅憑校級規(guī)范統(tǒng)一管理易造成“一刀切”的風險，不利于AI工具的合理使用。

目前現(xiàn)有規(guī)范多數(shù)針對學(xué)生的AI工具使用行為，對于教師評審使用行為鮮有提及，相應(yīng)處罰更是無從談起。在國家層面應(yīng)結(jié)合國際標準，設(shè)置基礎(chǔ)紅線，明確絕對禁止項(AI代寫論文、偽造實驗數(shù)據(jù))；強制披露要求(模型名稱、使用比例、生成內(nèi)容標注格式)，以及通用處罰標準，而高校層面則應(yīng)保留學(xué)科適配權(quán)，允許高校在國家框架下制定細則。

蔡海龍：應(yīng)對AI深度滲透教育，需構(gòu)建完備的規(guī)則體系：

明確輔助與代寫的法律界定。立法應(yīng)當形成清晰的規(guī)則，明確區(qū)分可接受的AI輔助使用與構(gòu)成學(xué)術(shù)不端的代寫行為，消除實踐中的模糊地帶。

將AI生成內(nèi)容納入學(xué)術(shù)誠信規(guī)制體系?，F(xiàn)有的學(xué)術(shù)誠信制度還沒有就AI生成內(nèi)容的問題作出有效回應(yīng)，迫切需要修訂學(xué)術(shù)規(guī)范，強制要求對AI生成內(nèi)容進行透明標注，并將未聲明使用AI的行為明確定性為學(xué)術(shù)不端，配套建立梯度化追責機制。

確立AI參與創(chuàng)作的知識產(chǎn)權(quán)歸屬原則。在現(xiàn)行法律否認AI著作權(quán)主體資格的前提下，明確規(guī)定人類創(chuàng)作者對AI輔助產(chǎn)出內(nèi)容的主體權(quán)責，同時推動立法建立動態(tài)調(diào)整機制，適應(yīng)技術(shù)迭代衍生的新型權(quán)益關(guān)系。