降 AIGC 的具体步骤是什么?学术论文高效降重指南

2025-01-11| 1572 阅读
我发现现在越来越多同学用 AIGC 写学术论文,但提交后要么被导师说 “太像机器写的”,要么查重率爆表。其实降 AIGC 痕迹和降重是两回事,但又能一起操作 —— 前者是让文字更像 “人写的”,后者是避开重复,今天就把我帮 30 多个同学改过论文的实操步骤分享出来,亲测有效。

📌第一步:先做 “双检”,找准修改方向
不管是降 AIGC 痕迹还是降重,上来就瞎改就是浪费时间。你得先知道问题出在哪。
降 AIGC 检测可以用 “第五 AI” 的 AI 检测工具,输入论文片段后,它会标出来哪些句子 “机器感” 重 —— 比如长句堆砌、逻辑太生硬的部分。查重就用学校指定的系统(比如知网、维普),要是还没定稿,先用免费的 PaperPass 测个大概,重点标红和标黄的段落。
这里有个关键:别只看标红,标黄的 “疑似重复” 和 AI 检测里 “中等机器感” 的句子更要注意。很多人只改标红,结果改完还是没过,就是因为忽略了这些 “灰色地带”。检测完后,把两个报告里的问题段落标出来,优先改重叠的部分,效率最高。

✍️第二步:拆解句子,把 “机器句” 拆成 “人话”
AIGC 写的句子有个通病:喜欢用长句、套话,比如 “基于上述分析,我们可以得出如下结论”,一看就很假。降 AIGC 痕迹第一步就是拆句子。
具体怎么做?拿一句机器感重的话举例:“随着人工智能技术的快速发展,在教育领域中,其应用范围不断扩大,对教学模式产生了深远影响。” 先拆成短句:“人工智能技术发展很快。在教育领域,它的应用越来越广。这已经改变了教学模式,影响还挺深。” 是不是瞬间像人说了?
但学术论文不能太口语,拆完后再调整 —— 保留专业词,加细节。改成:“人工智能技术这两年进步明显,单在教育领域,就从之前的辅助批改作业,扩展到了个性化课件生成。这种变化不光改了老师备课的方式,连学生的学习节奏都跟着变了,影响确实不小。” 你看,加了 “这两年”“单在”“从之前... 到现在”,既有细节又自然。
降重也能这么拆:标红的长句拆成短句后,换个顺序说。比如原句 “区块链技术的去中心化特征使其在金融交易中具有不可篡改的优势”,拆成 “区块链有个核心特征是去中心化。在金融交易里,这个特征让它没法被随便修改,这就是它的优势。” 重复率能降不少。

🔍第三步:替换 “万能词”,用 “精准表达” 代替
AIGC 爱用 “万能词汇”,比如 “研究表明”“综上所述”“重要意义”,这些词不光重复率高,还显生硬。降重和降 AI 感,都得把这些词换成具体表达。
比如 “研究表明”,可以根据内容换成 “XX(年份)在《XX 期刊》的研究里提到”“我们通过实验发现”“从收集的 200 份数据来看”。“重要意义” 可以写成 “这对后续 XX 领域的研究能提供数据支持”“解决了 XX 实际问题,比如 XX 场景中遇到的 XX 难题”。
专业术语不能乱换,但可以加限定词。比如 “机器学习算法”,别直接用,改成 “基于监督学习的机器学习算法”“我们选用的随机森林这种机器学习算法”。这样一来,既保留了专业性,又避免了和别人重复,还显得你对内容很熟 —— 这就是 “人写的” 特征。
这里要注意:别用同义词替换工具瞎换!之前有同学把 “供应链” 换成 “供给链”,被导师批 “不专业”。专业词必须准确,替换的是修饰词和连接词。

📊第四步:加 “个人痕迹”,用案例和数据填充
机器写的论文最大问题是 “空”—— 光说理论,没具体例子。人写的论文会带自己的观察和数据,这步既能降 AIGC 痕迹,又能降重。
如果是实证论文,在分析部分加 “本研究中” 的细节。比如原句 “样本数据显示用户满意度较高”,改成 “本研究收集的 150 份有效样本里,有 120 份表示‘满意’或‘非常满意’,尤其是 30-40 岁的用户,满意度比其他年龄段高出 15%”。加了样本量、细分群体,瞬间真实。
如果是理论论文,加具体文献的细节。比如 “众多学者研究过这一问题”,改成 “李华(2023)在研究里提到,他分析了 2010-2022 年的政策文本后发现,这个问题在 2018 年之后才被重点讨论;而王强(2024)则通过访谈 10 位从业者,得出了不同结论”。这样既引用了文献,又避免了和别人的综述重复。
记住:加的细节一定要和主题相关。别为了凑数加无关内容,反而显得乱。最好是从自己的研究过程里找 —— 实验时遇到的小问题、数据里的特殊值、查文献时发现的争议点,这些都是 “个人痕迹”。

🧩第五步:调整逻辑,让段落 “有起伏”
机器写的段落逻辑太 “顺” 了,像流水线:提出观点→解释→总结。人写的会有 “波折”,比如先抛个疑问,再解答,或者提到反例。
比如原段落:“线上教学能提高学习效率。因为学生可以自主安排时间,反复观看课程。所以线上教学值得推广。” 这就是标准机器逻辑。
改成:“有人说线上教学容易摸鱼,真的是这样吗?我们观察到,那些能自主安排时间的学生,会把难点课程反复看 3 遍以上,比线下课‘听一遍就过’的效果好。当然,自律性差的学生可能不行,但这可以通过设置打卡任务解决。这么看,线上教学只要用对方法,确实能提高效率。” 加了疑问、反例、解决办法,逻辑更像人在思考。
降重时调整逻辑也有用。标红的段落,把 “原因→结果” 换成 “结果→原因”,或者先举个反例再回到正题。比如原句 “因为疫情,线下活动减少,线上会议用户增多”,改成 “线上会议这两年用户涨得快,你可能觉得是偶然?其实看时间点就知道,正好和疫情期间线下活动没法办重合 —— 这不是巧合。”

✅第六步:终检 + 微调,确保 “双达标”
改完后别着急提交,再做一次 “双检”:用原来的 AI 检测工具和查重系统再测一遍。
如果还有 “高机器感” 的句子,重点看是不是还在用长句,或者缺细节 —— 再拆一次,加个具体数据就行。查重要是还有标红,看看是不是专业术语重复太多,这时候可以把一些术语换成 “该技术”“这一概念”,但前提是前文已经说清楚了。
最后通读一遍,读的时候如果觉得 “拗口”,就立刻改。人写的东西哪怕复杂,读起来也顺;机器写的哪怕简单,也可能卡壳。比如 “对该模型进行优化后,其性能得到提升”,读着就硬,改成 “我们优化这个模型后,发现它跑数据的速度快了 20%”,就顺多了。

按这六步走,既能让论文像 “自己写的”,又能把重复率降下来。记住,降 AIGC 不是 “毁内容”,而是用更自然的方式表达;降重也不是 “乱改”,而是用自己的话重述观点。之前有个同学按这个方法改,知网查重从 35% 降到 12%,导师还夸他 “比初稿有思考”—— 这才是最终目的。

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