畢業(yè)論文AI率，應(yīng)不應(yīng)該查？怎么查？畢業(yè)季的這個話題引發(fā)了很多大學(xué)生討論。
隨著生成式人工智能的逐步完善，畢業(yè)生使用AI代寫畢業(yè)論文的情況，引起越來越多高校的注意。據(jù)報道，過去兩年，湖北大學(xué)、福州大學(xué)、中國人民大學(xué)、中國傳媒大學(xué)等多所高校將畢業(yè)論文的AI率納入畢業(yè)答辯流程，并設(shè)置比率紅線。
然而，如何識別畢業(yè)論文的AI率，目前尚無統(tǒng)一規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，AI率檢測軟件的準(zhǔn)確率也要打個問號。有的學(xué)生發(fā)現(xiàn)，寫得越規(guī)范、用詞越準(zhǔn)確，AI率反而越高。還有人拿唐代詩人王勃的《滕王閣序》進(jìn)行檢測，AI率竟然接近100%，不禁讓人啞然失笑。
畢業(yè)論文是對學(xué)生在校期間學(xué)習(xí)與科研能力的整體檢驗，畢業(yè)論文的原創(chuàng)性是維護(hù)學(xué)術(shù)尊嚴(yán)、衡量教育質(zhì)量的重要標(biāo)尺。此前，絕大多數(shù)高校都會通過對比知網(wǎng)等論文數(shù)據(jù)庫，對畢業(yè)論文進(jìn)行重復(fù)率檢測，超過一定重復(fù)率的論文面臨修改，或直接被判定不合格。
重復(fù)率檢測并非盡善盡美，也存在不少瑕疵。比如，有的學(xué)科的研究方向本身就“站在前人的肩膀上”，需要較多引用內(nèi)容，重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置過低可能誤傷一部分人；有的學(xué)生還可能通過修改措辭、中外文互譯等方式，規(guī)避重復(fù)率檢測。
不過，整體來說，重復(fù)率檢測對于防止學(xué)生論文抄襲、過度引用起到了積極效果。從媒體曝光的情況看，一些不合格論文、剽竊論文得到公平處置，離不開重復(fù)率檢測系統(tǒng)的“火眼金睛”。
論文AI率檢測則完全是另一番局面。對于什么論文是AI寫的，目前并沒有一套成體系的算法支撐。很多時候，系統(tǒng)只能識別AI常用的措辭和語氣，也就是人們常說的“AI味”，卻很難從根本上檢測AI對原創(chuàng)貢獻(xiàn)的影響。即便發(fā)現(xiàn)了疑似AI生成的語句，也難以判斷AI究竟是輔助作用，還是主導(dǎo)了論文的創(chuàng)作。
另一方面，高校對AI輔助論文寫作的底層規(guī)則也并未完善。有人通過AI強(qiáng)大的分析能力確立選題，也有人利用其高效的數(shù)據(jù)處理功能整理數(shù)據(jù)、制作圖表，這些合理的輔助無疑為學(xué)術(shù)研究帶來了便利。與此同時，也有人心懷不軌，借助AI編造數(shù)據(jù)和文本，企圖蒙混過關(guān)。如果將AI率納入論文考核標(biāo)準(zhǔn)，首先應(yīng)當(dāng)明確怎樣的輔助是被允許的，怎樣的輔助應(yīng)該杜絕。
生成式人工智能對高等教育帶來了巨大挑戰(zhàn)，但與其過度糾結(jié)AI率，不如順勢改革論文考查方式，倒逼人才培養(yǎng)機(jī)制的變革。
一位大學(xué)副教授對學(xué)生作業(yè)AI化的點評很有意思。ChatGPT問世幾個月后，她就注意到學(xué)生的作業(yè)質(zhì)量有明顯“躍升”，后來卻發(fā)現(xiàn)文章里句與句之間缺乏邏輯遞進(jìn)、語言空洞，甚至彼此相似。她感嘆說：如今看到不太流暢的句子，反而高興，覺得是學(xué)生自己寫的。這其實也是一種“矛盾”：AI生成內(nèi)容，規(guī)范但空洞；學(xué)生生成內(nèi)容，錯誤而真實。
其實，核心問題不是用不用AI，而是論文有多少是學(xué)生的知識創(chuàng)新？一篇有價值的畢業(yè)論文，不僅需要獨創(chuàng)的文本，更需要腳踏實地的一手調(diào)研素材、充滿真知灼見的原創(chuàng)性觀點。如果僅僅追求形式上的“原創(chuàng)”，不管是過去的重復(fù)率檢測，還是現(xiàn)在的AI檢測，都有可能被有心的學(xué)生“破解”，那是本末倒置。
人工智能時代，人機(jī)協(xié)同能力已成為研究者的基本素養(yǎng)之一。如果AI輔助寫作的論文確實有原創(chuàng)性，代表著論文作者的人機(jī)協(xié)同能力已達(dá)到相當(dāng)水平，其成果確實能為學(xué)科發(fā)展所用，這個時候，又何必計較誰才是“下蛋的雞”呢？
責(zé)任編輯：邱小宸畢業(yè)論文AI率
