把握好人工智能檢測論文的尺度

　　論文AI率檢測始終都應該作為輔助工具，不能單純或過分依賴其檢測結果對學生論文作最終的評判
　　
　　又到一年畢業季，又逢學位論文查重時。隨著生成式人工智能的快速發展，不少高校今年對學位論文的查重在原有基礎上疊加了AI（人工智能）率檢測的新要求，并大多將論文AI率限制在20%左右。
　　
　　在此之前，其實已經有不少高校陸續推出了使用AI的規范要求，對包括學期課程作業性質的論文等使用AI的情形加以規范，并給出了AI直接生成部分占比的限制性要求；也有高校在教務管理系統等平臺為師生提供AI檢測的工具資源，并將使用生成的檢測結果直接反饋給任課教師和當事學生。
　　
　　論文寫作中借助AI工具，按照程度和性質大致可分為兩種情況：一種是將論文寫作的主體工作完全交給AI，這可能涉及嚴重的學術誠信失范問題。另一種是將AI作為輔助工具，用來拓展寫作思路、進行資料整合以及文本潤色。在這種情況下，對AI生成內容進行核實校驗并明確予以標注，屬于相對合理的使用范圍。
　　
　　在研究工作和論文寫作中適當借助AI工具，一方面，可以提高基礎資料整理等方面的工作效率，從而將時間和精力投注到更需要創造性的環節；另一方面，在一定程度上也可以借由AI的提示要點，獲得一些需要深入關注的問題和資料線索，突破自身掌握的方法、資料資源等的局限。
　　
　　但需要注意的是，AI給出的信息有可能會產生誤導，比如虛假參考文獻問題，因此要注意對相關信息進行校驗和核實。再有一個問題就是在信息權威性和前沿性方面可能存在局限。AI生成的文本，一般受到大模型訓練素材和時效性的束縛，以及數據庫訪問權限等的限制，未必能夠提供專業領域最權威、最前沿的學術成果。此外，AI的使用有可能導致學生的依賴心理。尤其是對知識儲備不那么扎實的學生來說，對AI給出的結果往往難以作出準確判斷，有可能對其盲信盲從。
　　
　　高校研制出臺規范引導學生合理使用AI的相關規定，很有必要。AI作為新生事物，能夠怎么使用、可以用到什么程度、如何充分有效發揮其工具價值，必然有一個具體摸索、實踐、逐步達成共識的過程。高校有責任也有義務對教師、學生如何有效而規范地使用AI提供基本的遵循和指導。在發展中治理、在發展中規范，在使用過程中找到治理的標準和有效方式，或許是一個值得嘗試的治理路徑。
　　
　　高校引入AI率檢測，可以說是對規范使用AI的探索式治理的生動實踐，比如提示教師、學生注重作業論文的獨創性，提示學生嚴格遵守學術規范、尊重知識產權、注重能力提升等。然而，AI率檢測工具的開發尚處于初級階段，其實質也是采用一定的算法和既有素材訓練出來的大模型。從技術發展的邏輯來說，AI檢測技術本身滯后于AI生成工具的迭代速度，甚至可能存在模型迭代訓練素材或算法的局限或偏差。因此，AI率的具體限定條件與標準設置，也必然要經歷一個探索和構建的過程。
　　
　　無論現在還是將來，論文AI率檢測始終都應該作為輔助工具，不能單純或過分依賴其檢測結果對學生論文作最終的評判，更不能替代教師的專業判斷。在實際工作開展過程中，要有意識地做好政策工具的組合，構建人類智慧與人工智能協同互補的發展格局，讓技術回歸工具性質本身，發揮其作為工具的輔助、保障、促進和引導功能。
　　
　　在管理的“疏”和“堵”之間，建議更多關注“疏”的功能，發揮教育自身的功能和優勢。例如，開設AI通識課、選修課或提供工具資源包等，為學生提供技術應用支持，讓學生直面AI，了解AI的原理和機制，掌握使用AI的基本方法和技巧，知曉并遵循AI使用的邊界，尤其是倫理規范和安全問題等。通過增強學生的技術素養和批判思維品質，使其能夠自覺規范和約束自己在學習、研究中使用AI的行為，并對自己的使用情況和提交的最終成果負責，讓AI更好地服務于自身的學習發展和學術創新。
　　
　�。ㄗ髡呦等A東政法大學教育法研究院教授）