AIGC检测综合分析报告（实验数据）一、实验背景本次实验旨在测试某文库（AI写作工具）生成的论文在不同检测系统下的识别情况，以及通过降重处理后对检测结果的影响。实验选取了PaperY系统和知网升级版作为检测工具，对某文库生成的论文进行了多轮检测。二、实验过程某文库初始生成论文使用某文库（AI写作工具）生成了一篇论文。初始生成的论文通过PaperY系统检测，结果显示为100%判定为AI写作。降重处理使用“艾尔法”降重工具对初始生成的论文进行了修改。降重处理主要进行了智能优化AI生成文本，模拟人类写作风格的操作。第二轮检测（PaperY系统）经过降重处理后的论文再次通过PaperY系统检测。检测结果显示为0% AI痕迹，即降重处理成功规避了PaperY系统的识别。终极BOSS检测（知网升级版）降重处理后的论文最后通过知网升级版进行了检测。检测结果显示为78.9%疑似AI，其中中度疑似占32.8%，轻度疑似占46.1%，高度疑似为0%。三、检测结果分析PaperY系统初始生成的论文被PaperY系统100%判定为AI写作，表明PaperY系统对AI生成内容的识别能力较强。经过降重处理后，论文在PaperY系统中的AI痕迹降为0%，说明降重处理在一定程度上能够规避PaperY系统的识别。知网升级版尽管论文经过了降重处理，但在知网升级版中仍然被识别为78.9%疑似AI，这表明知网升级版对AI生成内容的识别能力更为强大。具体来看，中度疑似占32.8%，主要特征为句式结构重复率偏高和存在“概念堆砌”特征；轻度疑似占46.1%，主要特征为语义连贯性异常波动和内容显示“逻辑衔接异常”。高度疑似为0%，说明论文中没有出现显著的机器生成特征。四、总结与建议不要相信单一检测系统实验结果表明，不同检测系统对AI生成内容的识别能力存在差异。因此，在进行AIGC检测时，不应仅依赖单一检测系统，而应结合多个检测系统的结果进行综合分析。知网升级版需重点关注知网升级版在本次实验中表现出了较强的AI生成内容识别能力。因此，对于需要高准确度检测的论文或文本，应优先考虑使用知网升级版进行检测。降重处理需谨慎使用尽管降重处理能够在一定程度上规避某些检测系统的识别，但并不能完全消除AI生成内容的痕迹。因此，在使用降重处理时，应谨慎选择工具和方法，并结合人工修改来提高文本的质量和可读性。人为故意犯错策略为了进一步降低被检测系统识别的风险，可以采取人为故意犯错策略。例如，在每300字中保留1-2个不重要的错误（如错别字、多余空格或删减内容），以模拟人类写作中的粗心行为。这样做可以加强弱特征，使检测系统更难以识别AI生成的内容。但需注意提前标注这些“安全错误”以防止误删。综上所述，AIGC检测是一个复杂而细致的过程，需要综合考虑多个因素。通过本次实验，我们不仅对某文库生成的论文在不同检测系统下的识别情况有了更深入的了解，也为未来的AIGC检测工作提供了有益的参考和建议。