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「10分钟一篇论文」的时代终结?全球高校开启AI作业“猎杀模式”:凌晨2:08的粘贴记录都逃不掉!

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AI中国

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

编译 | 郑丽媛

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

“十分钟一篇论文,老师根本看不出来。”——这曾是 2023、2024 年间不少大学生的“爽文现实”。随着 ChatGPT、Gemini 等生成式 AI 工具走入校园,许多学生第一次感受到了“写作业像开挂”的快感。

然而,短暂的“蜜月期”正在迅速结束:检测工具的涌现、平台的加持、教育机构的反击,让学生借助 AI 蒙混过关的难度越来越高——过去那种“AI写得飞快、批改者还毫无察觉”的情况,如今几乎不复存在。

从“无解”到“严查”:AI 作业检测工具迅速崛起

生成式 AI 爆发初期,学术界确实一度手足无措。教师缺乏手段来分辨一篇作业是否由 AI 撰写,AI 辅助写作甚至一度成了“灰色合法区”。

尤其是在 2023、2024 年应届毕业生群体中,大量学生趁机批量使用 ChatGPT 完成论文、实验报告、课程作业。有机构统计,美国超过一半的学生在某种程度上都用过生成式 AI 来完成作业或考试——AI 对年轻一代来说几乎成了“标配”。

但进入 2025 年,情况发生了彻底反转。

最近几个月,以 GPTZero 为代表的一批检测工具快速崛起。它们不再只是简单地给出“AI 生成概率”,而是能精准识别文本的生成轨迹:

● 粘贴记录:如果是在在线文档里,它能判断一段文字何时被复制进文档;

● 时间戳还原:显示整篇文章在凌晨某个时刻突然“成型”;

● 模型溯源:甚至能分析是 GPT-3.5、Gemini 还是其他模型生成的内容。

换句话说,结果已经不是模棱两可的“这可能是 AI 写的”,而是冷冰冰的“凌晨 2:08,你用 iPhone 上的 GPT-3.5 粘贴了这一段内容”。

更重要的是,这些工具的普及速度极快。例如,Google Docs 已内置检测功能,让老师无需跳转就能完成验证;Originality.ai 不仅能判定是否是 AI写的,还会顺带算上“抄袭分数”;Copyleaks 宣称可在实时写作中以 99% 的准确率标记可疑句子。

除此之外,还有 Chrome 插件、Google Workspace 集成、学习平台里的检测按钮……说白了,只要你最近交过论文或作业,大概率都被跑过一遍检测工具了。

学生的反击:AI“人类化”产业链兴起

检测越来越严,但学生并未就此“缴械”。

于是,一种新的灰色产业链正在兴起:AI Humanizer(人类化工具),号称能把 ChatGPT 生成的内容重写,使之更接近人类写作风格,从而绕过检测。

在 LinkedIn 等平台,“AI Humanizer 服务”广告比比皆是。有的会自动加入拼写错误、冗余词语,模拟学生的真实水平;更高级的则会训练 AI 模仿个人的语气和语言习惯。

不过,这类伎俩未必长久有效。随着检测工具越来越关注“文本生成轨迹”,老师们甚至能看到文档中每一句话是逐字输入,还是整段粘贴。一旦出现“大段瞬间成稿”,就会触发警报。

当然,仍有一些Bug可被利用:

● PDF 文档通常不包含可追踪的元数据;

● 整篇文章如果一次性复制粘贴,再加上一句解释——“老师,我是在别的软件里写的”,依然可能蒙混过关。

这也是为什么学术界与学生之间的博弈,被形象地称作一场“AI 军备竞赛”。

那么,为何非要严抓?

其实对于教育界来说,这也是一种两难境地:AI 作业检测的兴起,确实帮助高校在维护学术诚信方面迈出了一大步;但与此同时,也带来新的争论。

支持者认为,学习的核心是批判性思维和技能积累,如果学生过度依赖 AI,不仅削弱个人能力,还会威胁到未来社会的专业质量。没人愿意看到未来的律师、医生,把你的问题直接丢给 ChatGPT 区生成答案。

反对者则担忧:过于严格的检测可能会“误伤”正常写作。例如部分学术文章本身风格较为“模板化”,容易被误判;再加上学生使用 Grammarly、翻译工具等,也可能留下“AI 痕迹”。

因此,不少教育专家建议,高校不应只是“一禁了之”,而应探索如何将 AI 合理融入学习。例如:允许在资料收集、语言润色阶段使用 AI,但要求核心思路、分析和结论由学生本人完成,并在论文中注明 AI 使用情况。

那么,你对于此事又有何看法呢?

参考链接:
https://thred.com/tech/the-jig-is-up-for-students-submitting-ai-assignments/

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AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!