AI辅助降重实测报告:我做了5个实验,结果超出预期

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作者：微信文章



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过去一段时间，我一直在有一个疑问：

AI生成的论文，能不能安全降重？

很多同学用ChatGPT写论文，一查AIGC率或重复率，结果都高得吓人。
于是大家都开始在用各种“AI降重工具”：改写、扩写、润色、语序打乱……但效果到底怎样？

我决定——自己做五个实测实验。
使用对象：ChatGPT、DeepSeek、Claude、NotionAI、以及人工重写基线组。
目标：测试它们对同一段论文内容的降重效果。

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一、实验设计

🧩 1. 原文选取

选取一段真实学术论文片段（约300字），来自我写的一篇教育技术研究论文。

原文（部分）：

“人工智能技术的引入，使教育测评体系正在从结果导向向过程导向转变。传统测评更多依赖人工评分与主观判断，而AI的参与提高了测评的客观性与数据密度。然而，算法的公平性与可解释性问题仍是当前研究的主要瓶颈。”

🎯 2. 实验目标

让不同AI模型对这段文字进行“改写降重”，并通过三个维度量化效果：

维度	说明
🔁 重复率	用知网/维普检测，记录数值
🧠 语义保持度	是否保留原意（人工打分0–10）
🤖 AIGC率	用朱雀检测系统（AI生成概率）

⚙️ 3. 工具设置

•ChatGPT：GPT-5（默认学术语气）•DeepSeek：R3模型（人类草稿模式）•Claude：3.5 Sonnet•NotionAI：Writing improvement 模式•人工改写：由我本人重写，控制语义一致

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二、实验一：ChatGPT 改写

提示词：

“请改写以下学术段落，要求保持原意，语言更自然，避免重复表达。”

结果文本：

“AI技术的应用正在推动教育测评从以结果为中心向以学习过程为核心的方向发展。过去依赖教师评分的方式逐渐被客观化的数据驱动评估所取代，但算法的公平与可解释性仍是研究重点。”

检测结果：

指标	数值
重复率	42.8%
AIGC率	87%
语义保持度	9/10

分析：
逻辑依旧完美，但AI检测系统“几乎一眼识破”。
ChatGPT 改写逻辑稳定，但AI率偏高。

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三、实验二：DeepSeek 改写

提示词：

“请将以下段落改写为更接近人类初稿风格的论文表达，保留语义，允许适度冗余与语法跳跃。”

生成文本：

“随着人工智能在教育领域的深入使用，测评不再只是对结果的判断，而更多关注学生学习过程本身。AI帮助减少了人工主观误差，也让数据维度更丰富。不过，算法是否公平、是否可解释，这些问题依然困扰研究者。”

检测结果：

指标	数值
重复率	18.5%
AIGC率	29%
语义保持度	8.5/10

分析：
句式更自然，表达有“呼吸感”。
检测系统识别困难，降重与“人类化”效果最好。
DeepSeek 在降重+防检测方面综合表现最优。

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四、实验三：Claude 改写

提示词：

“请改写以下段落，使其语言更简洁自然，保持学术性但避免AI风格。”

生成文本：

“AI的应用使教育测评从关注结果转向注重学习过程。与传统依赖人工评分的方式相比，这一变化提高了客观性，但算法公平性问题仍需解决。”

检测结果：

指标	数值
重复率	37.2%
AIGC率	61%
语义保持度	9.5/10

分析：
Claude 的语言极其流畅，但太“干净”，句式变化小。
结果是：语义保留最好，但AI率仍偏高。

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五、实验四：NotionAI 改写

提示词：

“Rewrite this academic paragraph to make it more fluent, avoid redundancy, and sound natural.”

生成文本：

“Artificial intelligence is reshaping educational assessment, shifting the focus from outcomes to learning processes. While this enhances objectivity, concerns about fairness and interpretability persist.”

检测结果：

指标	数值
重复率	65.3%
AIGC率	93%
语义保持度	8/10

分析：
NotionAI 英文思维明显，输出像机器翻译版。
在中文语料检测中，重复率高，AI率最高。

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六、实验五：人工改写对照组

我自己改写的版本👇

“AI 技术在教育测评中的应用让我们重新思考‘评价’的意义——它不再只是分数的统计，而是过程的分析。传统人工评分的局限逐渐显现，算法虽提升了效率，却也引出公平与解释性的新挑战。”

检测结果：

指标	数值
重复率	12.4%
AIGC率	9%
语义保持度	9/10

分析：
人工表达的“语言噪声”和个性化思路，是目前AI难以模仿的。
但效率最低——我花了15分钟改写一段。

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七、结果汇总与对比

模型	重复率	AIGC率	语义保持度	效率（每段耗时）
ChatGPT	42.8%	87%	9/10	20秒
DeepSeek	18.5%	29%	8.5/10	25秒
Claude	37.2%	61%	9.5/10	20秒
NotionAI	65.3%	93%	8/10	15秒
人工改写	12.4%	9%	9/10	15分钟

📊 结论一目了然：
•降重能力：DeepSeek ≈ 人工 ＞ ChatGPT ＞ Claude ＞ NotionAI•语义保持：Claude ＞ ChatGPT ＞ DeepSeek ≈ 人工•AIGC率：人工最低，DeepSeek次之•效率：AI远超人工

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八、实验观察与规律

通过这五个实验，我发现了三个关键规律：
① 完美结构 = 高AI率

AI文本往往“逻辑无瑕”，而这正是检测算法最敏感的特征。
适度语气跳跃、轻微冗余反而能“过检”。
② 中文语料AI更容易“穿帮”

英文AI模型（如ChatGPT）生成的中文文本，因语序与表达规范化，容易被识别。
而DeepSeek在中文训练集上更贴近自然语言分布。
③ “人+AI协作”是最优解

先让ChatGPT生成逻辑框架 → 再用DeepSeek改写成自然表达 → 最后人工微调。
实测这种三步流程的AIGC率可稳定在 15%以下。

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九、降重实操工作流推荐

我最终总结出一套可复用的论文降重流程👇
🧭 步骤一：结构生成

使用ChatGPT生成清晰逻辑大纲与初稿（每段300字左右）。

🧩 步骤二：自然改写

把每段丢给DeepSeek，让它“人类化”改写，加入轻微语气跳跃与模糊表达。

✍️ 步骤三：人工校正

自己修改部分术语、句式与连接词。

🔍 步骤四：检测验证

用朱雀 / 维普检测AI率与重复率，目标≤20%。

实测：
论文一章（约3000字）
•初稿：AI率 88%•DeepSeek改写：AI率降至 24%•人工润色后：AI率稳定在 11.6%

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十、结语

AI辅助降重不是“对抗系统”，而是让AI更像人地写作。
ChatGPT 帮你理逻辑，DeepSeek 帮你降AI率，
而真正的“学术感”，永远来自你自己的思考。

如果说过去我们靠“手改”来降重，
那现在，我们只需靠“策略”来协作。

AI 不是论文的敌人，它是写作加速器——
关键在于你是否懂得：该让AI在哪一段，停一下，让你来写。

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