■ 只有讓AI檢測技術在科學、規(guī)范的軌道上運行，才能真正發(fā)揮其應有作用，助力原創(chuàng)內容的保護和傳播
又是一年畢業(yè)季，關于論文AI率“亮紅燈”的帖子引發(fā)熱議。有網友反映，畢業(yè)論文中原創(chuàng)內容經一些系統(tǒng)檢測后，常被指出AI率過高。因此有人將朱自清《荷塘月色》與劉慈欣《流浪地球》的片段上傳至某論文檢測系統(tǒng)，結果顯示，AI生成疑似度竟分別達62.88%和52.88%。更有甚者，《滕王閣序》竟被檢測出100%的AI率。連經典文學作品都過不了關，讓大學生不禁憂心：自己的論文是否也會淪為AI檢測誤判的“犧牲品”？
其實，只要對AI檢測技術稍加了解，就不難發(fā)現此類問題背后的癥結。當前的AI內容檢測主要通過機器學習和自然語言處理技術，對文本、圖像、音頻等內容進行分析，以判斷其是否包含特定的信息或模式。但這種檢測方式存在明顯的局限性。一方面，語言本就是千變萬化的，相同的意思可以用多種表達方式來呈現，比如同樣是寫春天，有人喜歡引用“紅杏枝頭春意鬧”，有人偏愛“春風又綠江南岸”，AI檢測系統(tǒng)很難精準地判斷出每一句話的創(chuàng)作源頭，誤判自然頻頻發(fā)生。另一方面，隨著AI技術的不斷發(fā)展，生成式AI所產出的內容越來越接近人類的表達方式，這就使得檢測系統(tǒng)更難區(qū)分內容到底是出自人類之手還是AI生成。
此外，若訓練數據本身存在偏差，或是數據量不夠大、不夠全面，那么AI檢測系統(tǒng)也容易出現誤判。在實際應用中，許多檢測系統(tǒng)為了追求速度和效率，往往簡化了檢測流程，這在一定程度上降低了結果的準確性。當AI檢測系統(tǒng)頻繁出現誤判時，其權威性便會大打折扣。長此以往，不僅會誤導公眾對原創(chuàng)內容的判斷，還可能打擊創(chuàng)作者的積極性，讓真正的原創(chuàng)者寒心。
在技術尚未成熟的當下，我們不能盲目依賴AI檢測。對于創(chuàng)作者而言，更不必因AI檢測結果而過度焦慮。畢竟，創(chuàng)作的過程是獨一無二的，作品中蘊含的情感、思想和創(chuàng)造力，是AI無法復制的。
面對頻繁誤判的現狀，當務之急是提升其檢測技術準確性與公信力。相關部門和機構需盡快強化對AI檢測技術的規(guī)范與監(jiān)管，一方面健全完善檢測標準，構建涵蓋技術原理、數據應用、結果評估等全流程的標準化體系，讓檢測有章可循；另一方面強化數據治理，通過納入多元原創(chuàng)語料、運用先進技術校準數據偏差等方式，提升檢測模型對語言多樣性和領域特性的適配能力。
與此同時，為確保檢測結果的客觀性，避免“既當運動員又當裁判”的利益關聯(lián)，還應建立常態(tài)化的技術審計機制，由第三方機構對檢測系統(tǒng)的算法透明度、檢測準確性等核心指標進行定期審查，確保檢測結果科學可靠。只有讓AI檢測技術在科學、規(guī)范的軌道上運行，才能真正發(fā)揮其應有作用，助力原創(chuàng)內容的保護和傳播，而不是成為傷害原創(chuàng)的“幫兇”。
