KOREAN JOURNAL OF PARASITOLOGY投稿必读：AIGC检测原理与规避“AI代写”风险指南

在向KOREAN JOURNAL OF PARASITOLOGY这类专业期刊投稿时，确保论文的原创性并规避学术不端风险是首要前提，随着人工智能工具的普及，全球高校与出版机构正逐步将AI代写明确界定为新型学术不端行为，并依赖AIGC检测报告作为判定依据。理解当前AIGC检测工具的核心原理与固有局限，对于研究者，尤其是寄生虫学领域的研究者，在撰写、修改及最终提交稿件时具有重要的现实指导意义。

将学位法规定论文代写为学术不端行为，应不予受理学位或撤销学位。然而，高校普遍将AI代写视为学术不端，并以第三方机构的AIGC检测报告作为衡量基准。那么，当前AIGC检测工具判定内容为AI生成的依据主要有哪些？

一、水印技术：水印技术是指在人工智能生成的内容中嵌入特定标识，特定检测工具可通过识别该标识实现对内容的溯源。但目前，该技术仅能应用于开发者自训练的大模型或已开源的大模型，通过嵌入水印功能输出带有水印的内容。而市面上主流的市场化大模型工具大多未内置水印功能，因此无法输出含水印的内容。

二、训练分类器：分类器的构建依赖于开发者向大模型提供大量AI生成文本与人类写作文本作为训练数据，通过学习二者之间的差异并反复优化迭代，形成识别模型。当待检测文本输入该模型后，即可获得其为AI生成的概率值。此类方法对纯AI生成文本识别率较高，但对人机混合创作内容存在一定的误判风险。

三、AI文本特征识别：基于AI生成内容与人类写作在句法结构、语言风格、困惑度、复杂度等方面的固有差异进行建模判断。AI生成文本通常结构固化、句式变化单一、词语分布均匀且模式重复；而人类写作则常出现信息密度不均的现象——某些段落信息高度集中，而另一些片段逻辑混乱、语义模糊。此外，若检测系统发现大段文字在极短时间内被快速添加至文档中，也会优先将其标记为AI生成内容。

尽管许多高校已明确要求对毕业论文进行AIGC检测，但当前检测能力尚难真实反映人工智能写作的真实水平。学生若对AI生成内容进行人工修改或润色，可能干扰检测系统的判断机制，从而引发误判。

官网网址：http://www.parasitol.or.kr/kjp/