我们用AI写完论文后，初步一看发现比自己写的好多了，自我感觉良好，于是就交给教授审核了。但是，但是，你可能就收到了教授的信息：“你这是用AI写的吧？想延毕吗？”

这个时候，你可能心里在反复重复这样的问题：AI写论文会被发现吗？AI写论文能被查出来吗？AI写的论文教授究竟是怎么看出来的？莫非教授在偷偷监视我写论文？

除了“人之常情” 的直觉判断，比如你的写作水平“突飞猛进”，比如教授问你的时候，可能支支吾吾、重复论文原文或转移话题，答不到重点。

更重要的是“AI风格vs人类风格”，有明显的特征区别。今天我们就来曝光20个AI写作高危特征，大家在写论文或修改论文的时候，要注意避免。

 

20个AI写作高危特征

 

1. 套话连篇

比如“随着科技的发展……”，类似这种全网AI通用句，充满机器味。

2. 情绪中性过头

比如，没有任何“转折、评论、质疑”，像教科书的文字，而不是论文。

3. 无错别字和语病

语法太干净太完美了，要知道人写的论文，多少都有“口语痕迹”和语病。

4. 用词重复/堆砌

比如“本研究”“研究结果”这样的词反复出现，没有同义词或近义词的变化。

5. 引用格式过于统一

比如，全是“张三（2021）认为……”，不像是多篇资料汇总。

6. 逻辑线条过顺

没有跳跃和情绪波动，看起来像一个完美的思维导图或流程图。

7. 没有反驳、争议

只是一味正面推进结论，要知道人类写作，会设疑，会反论证，会有争议。

8. 全是陈述句

很少出现问句、感叹句，缺乏语言和句式表达的丰富性。

9. 不出现“我认为”“可能是”

没有主观模糊判断，都是过于绝对的结论。

10. 句式单一

全是“主-谓-宾”三段式，看5句10句，全一个格式。

11. 太“像高考议论文”

比如“因此我们应当重视……”，教授一看就烦：这是本科毕业论文？

12. 大量“无效废话”

比如“众所周知，科技在生活中发挥重要作用”，明显的AI痕迹套话。

13. 句法重复

过度使用“然而/此外/值得注意的是”等连接词，形成固定节奏。

14. 分析过于表面

比如，罗列“数字化转型的利弊”而不探讨产业差异。这种回避复杂问题，仅作描述性陈述，缺乏批判性思考，和深入分析。

15. 虚构案例或文献

生成虚假但看似合理的案例或文献，案例或文献压根儿就找不到出处。

16. 过时知识

引用3年前的数据，却说是最新的研究。这种现象，在技术快速迭代的领域，尤其常见。

17. 逻辑模板化

遵循"引言-论点-结论"的模板化结构写作，但又缺乏逻辑递进。比如，每个论点独立存在，没有太强的关联性。

18. 跨学科常识错误

比如在经济学论文中误用物理学概念，或在文学分析中混淆“象征主义”与“现实主义”的定义。

一方面是“AI幻觉”，另一方面训练数据混杂而出现这类专业领域的常识性偏差，而教授对本学科术语和逻辑有本能敏感度。

19. 文化失敏

比如，分析地域性商业案例时，忽视当地政策或习俗的影响，或者相关信息牛头不对马嘴。

20. 情感缺失

比如，在讨论伦理问题时，是完全价值中立的视角。人类遇到类似的问题，会有强烈的价值偏向性。

 

AI风格vs人类风格的例子

 

案例一：

AI原句

“随着信息技术的快速发展，社交媒体在现代社会中的作用愈发重要。本文将从用户行为、社会影响两个方面，分析社交媒体对青少年心理健康的影响。”

人类改写

“近年来，我注意到身边中学生过度依赖短视频平台的现象频发，甚至有同学因沉迷社交软件出现睡眠问题。基于这一观察，本文尝试结合发展心理学理论，从青少年自我呈现行为（如朋友圈文案编辑）和群体互动模式（如粉丝社群归属感）两个维度，探讨社交媒体使用对其焦虑水平的具体影响路径。”

改写思路

AI问题：纯客观陈述，缺乏研究动机（“为什么关注这个问题”）和具体切入点，语言生硬如报告模板。

人类改进：加入 个人观察（身边案例） 和 研究视角（发展心理学理论 + 具体行为维度），体现真实思考起点，语言更具情境感。

案例二：

AI原句

“学者A（2022）指出社交媒体使用与青少年抑郁呈正相关，学者B（2023）认为积极的社交互动能提升自我认同。二者结论不同，可能与研究样本差异有关。”

人类改写

“学者 A（2022）基于美国青少年样本的纵向研究发现，日均使用社交媒体超过 3 小时者抑郁症状得分显著更高，但其研究未区分‘被动浏览他人动态’与‘主动发布内容’的差异。相比之下，学者 B（2023）聚焦东亚地区中学生，发现通过小组学习社群进行知识分享的行为，能通过增强自我效能感提升心理韧性。二者结论的分歧，反映了社交媒体使用‘频率’与‘质量’对心理健康的影响可能存在文化和行为模式的调节作用。”

改写思路

AI问题：仅罗列观点 + 笼统归因（“样本差异”），未深入分析分歧的具体原因和研究设计缺陷。

人类改进：补充研究细节（样本来源、具体行为分类）；加入批判性评价（指出 A 的研究局限，对比 B 的研究创新点）；提炼理论价值（提出 “使用质量” 比 “频率” 更关键的假设），展现学术思辨。

 

温馨提示

 

改写的核心不是“掩盖AI痕迹”，而是通过真实的思考过程，让文本具有 “人性”。

比如：研究中遇到的困难、对某个理论的困惑、个人经历的启发等等，这些 “不完美” 的细节，恰恰是AI最难模仿的部分，是人类学术写作的灵魂。

我们要保持诚信，让工具服务于思考，而不是替代思考；可以借助工具来写论文，甚至用工具打败工具，降AI率，但不能完全交给AI。