用AI写的论文能否通过查重取决于工具性能、内容优化程度及查重系统类型，但通过针对性优化可显著提升通过率。具体分析如下：一、查重系统的检测原理与范围传统查重系统（如知网、Turnitin）通过文本指纹比对技术和语义分析算法，将上传文档与数据库中的学术期刊、学位论文、会议论文及互联网资源进行特征值匹配。其检测逻辑包括：连续字符匹配：若段落中连续13个字符与数据库内容重复，即被标记为抄袭；阈值设定：通常以段落或章节为单位，若重复率超过5%则判定为抄袭。部分系统已支持AI生成内容检测（AIGC检测系统），通过识别句式规律性、词汇重复模式、语义逻辑跳跃性等特征进行判断，但目前准确率有限，多作为高校和期刊的补充检测手段。二、AI生成内容的查重风险与影响因素AI生成论文的重复率波动范围通常在10%-20%之间，具体受以下因素影响：工具性能：基于GPT-4、DeepSeek等大模型的工具因训练数据更广、生成逻辑更灵活，重复率可控制在15%以内；早期规则型AI或数据源单一的工具，重复率可能超过25%。内容类型：标准化术语密集的领域（如法律、医学）因需保持严谨性，可能被迫使用固定搭配，导致局部重复率上升；文学评论、创意写作等场景重复率普遍低3-5个百分点。查重系统差异：Turnitin等商业系统对AI文本的识别精度比开源系统高40%，且比对库更新频率直接影响检测结果。三、提升查重通过率的关键策略工具选择与参数调优：优先使用支持多语言、多学科、长文记忆功能的工具，通过“投喂”文献资料、指定关键词或结构，引导AI生成更贴合需求的内容，减少直接重复。内容优化与人工干预：对AI初稿进行同义词替换、句式调整、段落重组；将文字数据转换为图表、公式或代码；加入个人观点、案例分析等原创内容。避免完全AI代写：直接提交AI生成的全文风险极高，知网对GPT-3.5等旧模型的检测准确率可达89.7%，系统能捕捉“语义机械性重复”“专业术语非常规组合”等特征。