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本
期
聚AIGC论文检测系统的技术缺陷与学术期刊因应
*
焦
周濛
摘要：探究AIGC论文检测系统的技术缺陷表征及其根源，从实操层面提出技术应对策略。文章利
用知网AIGC检测服务系统和鉴字源AIGC文本识别系统，分别对10篇由ChatGPT生成的法学论
文摘要及10篇由某款AI改写软件改写的法学论文摘要进行检测，以验证其AIGC鉴别能力。基
于检测结果分析，可得出AIGC论文检测系统具有低准确度、高差异率、弱敏感性三大技术缺陷，
而缺陷根源在于系统的模型训练不足、算法优化不当、预设词库匮乏。研究说明检测系统的完善
依赖于系统研发与期刊发展的良性互动：在研发配合层面，学术期刊应当与技术提供商进行沟通
合作，提供多样化的检测样本与预设词库；在行业发展层面，学术期刊应当以规避AI代写的学术
不端行为和辩证利用AI生成的高质量与真实性知识内容作为最终目标；在编辑实践层面，期刊编
辑应当发挥人机关系协同者的身份，引导系统的最优化发展。
关键词：人工智能生成内容；AIGC；AI文本检测；知网AIGC检测服务系统；鉴字源AIGC文本识
别系统；技术缺陷；学术期刊；因应策略
DOI：10.19619/j.issn.1007-1938.2024.00.027
作者单位：深圳大学学报（人文社会科学版）编辑部
引文格式：周濛.
AIGC论文检测系统的技术缺陷与学术期刊因应[J].
出版与印刷，2024(4)：20-30．
随着人工智能生成内容（artificial
intelli-写作》（PhysicaScripta）发表的一篇论文中出
gence
generated
content，英文缩写AIGC）技现了
ChatGPT的按钮标签——“生成回答”
术在学术出版领域的发展与渗透，一些作者（regenerate
response）。这些AI生成的毫无意
已经开始利用AI工具，例如ChatGPT，来撰义的措辞竟然能在作者、编辑、审稿人、校
写学术论文，AI代写现象频发。甚至在国际
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