知网 AIGC 检测原理及论文被判定为 AI 生成的原因分析

因为现有的 AI 模型如 GPT、DeepSeek 等，是基于 Transformer 架构，而 BERT 检测模型也是基于 Transformer 架构，不同的是：

✅ GPT 使用 Transformer 架构生成内容（例如生成论文）

✅ BERT 则是使用 Transformer 架构理解内容（识别论文风格）

所以，你让 AI 去改写 AI 生成的内容，本质上还是 AI 在输出，那么就很难逃过被检测识别的命运。

对抗模型与解决方案思路

根据检测原理，针对性的开发相应的对抗模型是常见思路。

从零开始训练一个模型，让它从'出生'那一刻起就学习——像人类一样写作。

不是微调、不是模仿现有 AI 的语料，而是真正意义上：

让模型从第一行参数开始，就只接触人类写作，而不是 AI 生成内容。

第一步：训练 AI 文本检测模型

先用 BERT 架构训练了一个检测模型，让它学会：

✅ 区分人类写作 vs AI 写作 ✅ 判断文本是否具有'人类风格'

简单说，这个模型就是我们之前提到的和知网一样的 AIGC 检测器。

注意：只是技术架构相同，但是训练数据不同，检测结果不会完全一致。

第二步：训练写作模型

然后用大规模论文数据构成的语料，从零开始训练一个生成模型（写论文的模型），让它学习：

• 人类写作逻辑
• 语言风格
• 文章结构
• 表达方式

让模型真正理解人类是怎么写文章的，而不是照搬模板。

我们把两个模型连起来：

✅ 写作模型生成内容 ✅ 检测模型判断'像不像人写的' ✅ 给出评分和反馈 ✅ 写作模型根据反馈继续学习

形成一个闭环：

写作 → 评估 → 改进 → 再写

最终成果

得到两款核心模型：

✅ 高精度 AIGC 检测模型：用于判断论文内容是否为 AI 生成（AI 风格）

✅ 人类风格写作模型：可以将任何 AI 生成的论文改写为人类的写作风格

注：所有训练数据均为论文，所以模型不适合其它领域（如小说、新闻等）

行业现状思考

AI 的出现应该是辅助我们提升写作效率，而不应该在查重的基础上，再让我们背上 AIGC 检测的包袱。

论文查重尚可理解，哪里标红都有解释，重复段落是和哪篇文章重复了，那么 ai 率呢？作何解释？完全的黑箱操作，平台说啥就是啥！

各个平台，如知网、万方、维普等对于同一篇论文的检测结果都不一样

因为 AIGC 检测结果无法解释，靠写作风格判定

前文已经介绍，训练一个这样的检测器，没什么技术难度（当然也没什么成本），主要是数据方面。也就是说：

这些所谓的提供 AIGC 检测服务的平台，基于大量的学生毕业论文（期刊论文）去训练模型，然后再反过来向学生收取高昂的检测费用，形成一个完美的商业闭环。

对于一个学生来说，动辄几十上百的 AIGC 检测费用，是否合适？