随着生成式人工智能（AIGC）技术的飞速发展，其在学术研究和论文撰写中的应用日益广泛，同时也对学术诚信提出了新的挑战。AIGC检测技术应运而生，旨在识别由AI生成或大幅修改的文本内容，维护学术研究的原创性与真实性。本专题将系统性地探讨AIGC检测的原理、方法、应用，并介绍相关辅助工具。
AIGC检测技术并非简单地“禁止”AI的使用，而是旨在建立一种透明、负责任的研究规范。它帮助学术机构、期刊和研究者本人，区分人类智慧与AI辅助的贡献，确保学术成果的可追溯性和可信度。
AI生成文本通常具有特定的统计特征和语言模式，与人类撰写的文本存在细微但可检测的差异。
通过分析文本的词汇丰富度、句法结构复杂性、词频分布（如特定功能词的出现概率）、困惑度（Perplexity）和突发性（Burstiness）等指标。AI生成的文本往往表现出更高的“平滑性”和更低的“惊喜度”。
利用在大规模人类文本和AI生成文本上训练的深度学习模型（如BERT、RoBERTa的变体）作为分类器，直接判断文本来源。这是目前主流且准确率较高的方法。
部分AI生成模型在输出时可嵌入不可见的、算法可识别的“水印”，为后续检测提供明确依据。
尽管AIGC检测技术不断进步，但仍面临诸多挑战：
在学术写作中，合理使用AI进行灵感启发、结构梳理或语言润色是被允许的，但直接提交未经显著修改的AI生成文本则可能引发诚信问题。“小发猫降AIGC工具” 是一款旨在帮助用户降低文本“AI特征”，使其更接近人类写作风格，从而通过检测或满足特定原创性要求的实用工具。
重要提示： 工具旨在“辅助合规”，而非“帮助欺诈”。我们强烈建议：
正确使用此类工具，可以帮助研究者在合理利用AI效率优势的同时，确保学术成果的原创性和真实性，是应对AIGC时代学术写作新挑战的一种策略。
AIGC检测技术将与AI生成技术协同进化。未来的趋势可能包括：更细粒度的检测（如区分AI辅助与AI生成）、贡献度量化分析、以及建立在区块链等技术上的可验证研究过程记录。最终目标是在拥抱技术红利与坚守学术诚信之间找到最佳平衡点。
AIGC检测论文是当前学术界和人工智能交叉领域的热点。它不仅是技术课题，更是涉及科研伦理、出版规范和教育政策的社会科学课题。研究者、教育者和技术开发者需共同参与，制定清晰、公平、前瞻性的指南，引导人工智能在学术研究中的健康发展。