如何降低论文中的AIGC率？专业工具与技巧详解

【降AIGC率检测系统】

AI 特征："国内外研究现状" 出现连续模板句（如 "随着... 发展，学者对... 展开广泛研究"）
检测工具：
▶ 知网个人版「学术不端检测」→ 勾选 "排除本人文献"，重点看 "AI 生成综述" 标记
▶ 操作：下载《文献综述 AI 特征报告》，标红＞200 字段落必改
案例：
❌ AI："关于 XX 病的治疗，已有大量研究（Smith, 2020; Li, 2021）"
✅ 优化："2020-2024 年 Web of Science 核心合集显示，XX 病治疗研究年均发文量增长 18%，其中精准医疗方向占比从 22% 升至 39%（附检索式：TS=(XX 病 AND 治疗) AND PY=2020-2024）"

AI 特征：理工科 "完美正态分布"、社科 "回收率 85%" 等无细节表述
检测工具：
▶ 万方「AI 数据检测」→ 单独上传 "结果" 章节，核查表格数据小数点后两位（AI 常生成整数）
▶ 维普「数据溯源」→ 检查 "样本量 500 份" 是否有剔除标准（如 "剔除中途退出者 37 人"）
医学案例：
❌ AI："纳入患者 120 例，男 68，女 52"
✅ 优化："2024 年 1-6 月于 XX 医院招募患者，经伦理审批（2024-LW035），剔除未完成 3 个疗程者 22 例，最终纳入 98 例（附筛查流程图，见 Fig.1）"

AI 特征：英文 "采用常规方法"（used conventional methods）等模糊表述
检测工具：
▶ Turnitin AI Detection → 上传 "Methods" 章节，识别 "机器学习生成的平滑逻辑"
▶ 操作：关注 "逻辑连贯性" 评分＜7 分的段落（人类写作常有试错描述）
计算机案例：
❌ AI："使用 Python 进行数据分析"
✅ 优化："基于 Python 3.9，采用 Pandas 1.5.3 清洗数据，发现 23% 样本存在缺失值，通过 KNN 算法填补（附 Jupyter Notebook 运行时间戳：2024-05-18 14:27）"

英文讨论：用 "interestingly" 替代 "importantly"，插入 "however, this contradicts the finding of XX (2023)"（人类写作的真实质疑）
理论部分：添加 "this hypothesis was initially inspired by a clinical observation in 2023"（绑定具体经历，AI 无记忆）

▶ 下载《疑似 AI 生成段落报告》，优先修改＞300 字连续标红区（如 "研究意义" 章节）

❌ AI："患者症状明显改善"
✅ 优化："治疗后 VAS 评分从 7.2±1.5 降至 3.1±0.8（p<0.01，n=45），2 例患者因皮疹停药（见附表 2）"
（增加具体数值、统计量、异常案例）

▶ 在 "算法设计" 中插入："第 3 版模型因过拟合导致准确率下降 4.2%，经组内讨论后加入 Dropout 层（会议记录：2024-05-20 10:15）"
（绑定真实讨论记录，Turnitin 无法生成时间关联）

❌ AI："地方志记载某事件"
✅ 优化："《XX 县志》光绪二十年版（P127）记载 ' 秋七月，蝗灾至 '，但民国版（P89）改为 ' 虫害 '，经实地考察发现是方言差异（附古籍扫描对比图）"
（加入版本考证、实地验证，知网无法生成细节）

原文地址：https://www.qkcnki.com/jiangaigclv/4489.html 如有转载请标明出处，谢谢。