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】

一、论文 AIGC 高发区检测（工具定位）如果不会修改，可以使用自动降AIGC率软件：aigc.qkcnki.com辅助降重AIGC率。

1. 文献综述（知网重点标红）

• 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）"

2. 数据描述（万方 / 维普敏感区）

• 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）"

3. 方法论（Turnitin 识别逻辑）

• 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）"

二、4 大工具针对性修改技巧

1. 应对知网 AI 检测：填充学术细节

• 文献综述：插入 "文献筛选流程图"（2024 年版 PRISMA 规范），标注 "AI 初筛 237 篇，人工精读 58 篇"
• 病例论文：在 "材料与方法" 补充 "知情同意书签署日期"（如 2024 年 3 月 15 日），知网无法生成时间戳

2. 破解维普数据检测：绑定真实来源

• 社科论文：为 "访谈对象" 添加编号 + 特征（如 "受访者 A-20240315-01，55 岁，XX 社区网格员"），维普无法伪造连续编号
• 数据表格：在注脚标注 " 原始数据见 XX 大学数据仓储：http://dx.doi.org/XXX"（提供可验证的持久化链接）

3. 绕过万方 AI 拟合：暴露人类失误

• 理工科：在 "实验结果" 加入 "预实验失败记录"（如 "第一次实验因传感器松动，导致数据偏差 18%，改进见附录 B"）
• 图表修改：手动调整坐标轴刻度（AI 习惯 10 的倍数，改为 7.5、12.3 等非整数）

4. 通过 Turnitin 逻辑检测：加入主观顿挫

• 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）

三、5 步改写法（附学科对比案例）

步骤 1：定位标红段落（以知网为例）

步骤 2：数据锚定（医学论文）

步骤 3：过程留痕（计算机论文）

步骤 4：学科填充（历史学论文）

步骤 5：格式防伪（通用技巧）

• 故意保留 1 处 "不完美"：参考文献加入 1 篇无 DOI 的内部资料（如 "XX 大学 2023 年教改报告，未公开"）
• 调整句式节奏：将 AI 的 "本文提出... 方法" 改为 "笔者尝试结合... 理论，探索... 路径"（加入 "笔者" 主观视角）