reducing-aigc-detection

降AIGC · reducing-aigc-detection

检测器追的是统计均匀性，反检测的本质是重新注入人类写作天然的 variance 和 imperfection。

何时使用

场景	使用	说明
AIGC 检测报告显示高于红线	YES	核心场景
论文提交前预防性降 AI	YES	不需要检测报告
已有 AI 辅助写作的论文需要人性化	YES	最佳实践
纯人工写作但误判率高	YES	可针对性微调
想批量处理多份文件	NO	每篇需要定制化处理

核心原理

检测器三板斧

指标	含义	AI 文本特征	人类文本特征
Perplexity（困惑度）	文本可预测性	极低（<30）	中高（60-120）
Burstiness（突发性）	句长变化幅度	极低，句长均匀	高，长短交替
Token 概率分布	high-prob token 占比	>85%	<70%

平台差异

平台	特殊机制	关键应对
维普	章节加权（摘要 1.8x，引言/结论 1.5x）；拼接预警（风格断层 +10-15%）	优先改摘要；全文风格一致
知网	3.0+ 分析论证深度曲线；4.0 标注"结构工整度过高"	制造浅→深螺旋节奏
Turnitin	2025.8 可识别 humanizer 工具痕迹	不用洗稿工具，手动改写

执行流程

Phase 0: 侦察

1. 读取检测报告 PDF（如有），提取各章节 AIGC 占比
2. 如无报告，通读全文预判高风险段落
3. 按 AIGC 率 x 章节权重 排序，确定改写优先级

优先级 = AIGC率 × 章节字数 × 平台权重系数

Phase 1: 分级定策

AIGC 率	策略	改动幅度
>80%	整段重写	保留核心论点，彻底换表达
40-80%	重点改写	换骨架、注入个人经验、打碎并列
20-40%	局部手术	替换 AI 特征词、打断过渡链、加短句
<20%	微调或不动	仅修复明显 AI 模板词

Phase 2: 改写执行

改写层级（按效果排序）

第一层：结构层（降 60-70%，最高优先）

• 消灭「N个方面：第一…第二…第三…」并列模板
• 打破「背景→分析→结论」标准三段论
• 制造论证深度不均匀：核心论点厚写，次要一笔带过
• 长短句交替：穿插 5-10 字短句与 30-40 字长句
• 加入自我修正轨迹：「最初以为…后来发现…」

第二层：词汇层（降 10-15%，配合第一层）

中文 AI 高频触发词黑名单（必须替换或删除）：

值得注意的是 / 综上所述 / 不可否认 / 首先…其次…最后
研究表明 / 结果显示 / 此外 / 总之 / 不仅…而且
主要体现在N个方面 / 具有重要意义 / 发挥着重要作用
在…方面 / 与此同时 / 一方面…另一方面

英文 AI 高频触发词黑名单：

delve(s) / furthermore / moreover / it is important to note
comprehensive / multifaceted / nuanced / landscape / underscores
in conclusion / this report hopes to / integrates...with
The X section explains/introduces/presents/summarizes (mechanical parallelism)

替换策略：不是换同义词，是换句式。「研究表明X」→ 引具体作者年份样本量。

第三层：内容注入（最难被检测）

• 加入个人研究细节、田野观察、实验意外
• 引用对立观点的具体文献
• 补充具体数据、数字、表格
• 增加口语化学术表达碎片

技术执行注意事项

docx 编辑策略：

段落类型	编辑方式	理由
无脚注/无特殊格式	replace_full_para() — 设 Run 0 新文本，清空其余	安全快速
含脚注引用 [N]	Run 级替换 — 仅改非 superscript runs	保留脚注
含 bold/italic 段中格式	Run 级替换或 XML 层编辑	保留格式标记
含图表引用	仅改文字 runs，不动图表 XML	防止引用断裂

python-docx 段落替换模板：

def replace_full_para(para, new_text):
    """整段替换，保留首 run 格式。仅用于无脚注段落。"""
    if not para.runs:
        return
    para.runs[0].text = new_text
    for r in para.runs[1:]:
        r.text = ''

Run 级替换模板（保留脚注）：

# 先扫描确认哪些 runs 是脚注（superscript=True）
for j, r in enumerate(para.runs):
    if r.font.superscript:
        continue  # 不动
    if '目标文本片段' in r.text:
        r.text = r.text.replace('目标文本片段', '替换文本')

Phase 3: 一致性检查

改写后必须检查：

1. 风格一致性 — 改过的段落与未改段落语气一致（维普拼接预警）
2. 脚注完整性 — 所有 [N] 引用保留且对应正确
3. 字数变化 — 改后总字数与原文偏差 <15%
4. 信息完整性 — 原文核心论点、数据、引用全部保留

Phase 4: 验证

1. 提取改后文本，人工通读
2. 建议用户去检测平台复检
3. 如仍超标，进入第二轮精修（优先改权重最高的剩余段落）

反模式（明确不能做的事）

操作	为什么无效
仅做同义词替换	句式结构未变，知网 3.0 直接穿透，仅降 5-10%
只改标红段落不管上下文	风格断层触发维普拼接预警，反而加分
用 humanizer/洗稿工具	Turnitin 2025.8 已可识别工具痕迹
AI 改 AI 不换 prompt 策略	输出仍在 AI 分布内，等于原地踏步
插入特殊 Unicode 字符	所有主流平台已修补
中→英→中互翻	仅降 15%，且翻译腔本身可能触发
越改越正式/书面	越规整越像 AI
先降查重后降 AI	顺序错误——查重修改会引入新 AI 特征

高校红线参考

层级	典型要求
C9 / 顶尖 985	<10-15%
211 院校	15-25%
普通本科	20-30%
硕博论文	<=10%

终极检查清单

• 全文句长分布有足够变化（不是均匀 15-25 字）
• AI 特征词已替换或删除（对照黑名单）
• 消灭了所有「N个方面：第一…第二…第三…」并列模板
• 摘要已改为非标准四段式（维普权重 1.8x）
• 注入了具体数据 / 真实案例 / 个人观察
• 全文风格一致（无拼接断层）
• 论证深度有自然的浅→深节奏变化
• 脚注引用完整保留
• 文档格式无损（字体、行距、页眉）
• 改后总字数偏差 <15%

输出骨架

【战场态势】各章节 AIGC 率 + 优先级排序
【改写方案】每章节策略（整段重写 / 局部手术 / 微调 / 不动）
【执行结果】改动清单 + 脚注保留确认
【预估效果】各章节预估改后 AIGC 率
【复检建议】下一步行动