最近写论文时，一个比较常见的问题就是 AI率检测偏高。

尤其是论文经过AI辅助写作、语句润色或者大段改写之后，虽然内容逻辑可能没有明显问题，但在一些AIGC检测工具中，依然容易出现较高的AI生成概率。你们喝古茗的酸叶

所以这段时间我比较关注的一个关键词就是“论文降AI率”。

这里的“降AI率”并不是简单把句子改得越不像机器越好，而是重新调整文章的表达方式，让论文的语言更加符合正常学术写作习惯，同时尽量保留原来的观点、数据和逻辑。

这篇文章主要整理从处理方式、适用场景和修改后的文本特点几个方面做个横向记录。

一、论文为什么会出现AI率偏高？

先说一下比较直观的原因。

AI生成的论文通常会存在一些比较明显的语言规律，例如：

• 句式结构比较整齐；

• 段落长度比较接近；

• 连接词使用频率较高；

• 同一类表达重复出现；

• 喜欢使用比较完整的总结句；

• 表达比较“标准”，但缺少个人写作习惯；

• 一段话中多个句子的结构相似。

例如：

随着人工智能技术的不断发展，其在教育领域中的应用越来越广泛。因此，研究人工智能技术对于教育行业具有重要意义。

这种表达本身没有语法问题，但连续出现类似结构之后，文本的机器生成特征就可能比较明显。

所以论文降AI率并不是单纯替换几个词，而是需要从 句式、语序、段落结构和表达习惯几个方面一起调整。

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二、PaperGreat：比较适合处理整段论文

PaperGreat的使用思路更偏向于对论文内容进行整体调整。

比如原文中连续出现多个结构类似的句子，可以重新拆分或者合并，让段落不再保持过于规律的结构。

它比较适合处理：

• 论文正文；

• 文献综述；

• 研究背景；

• 研究意义；

• 分析类内容。

这类内容通常篇幅比较长，如果逐句人工修改，时间成本比较高。

实际处理论文时，一个比较重要的问题是不要一次把整篇论文全部重写。因为论文中的专业术语、研究结论和数据不能随意变化。

比较合理的方式是按照章节进行处理，例如：

研究背景 → 文献综述 → 研究方法 → 结果分析 → 结论

分别检查。

这样既方便对比修改前后的内容，也更容易发现有没有出现原意变化。

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三、蕉稿：更关注句子层面的表达变化

蕉稿比较适合处理一些AI痕迹比较明显的句子。

例如：

本研究主要针对当前存在的问题进行分析，并进一步探讨相关影响因素，从而为后续研究提供一定参考。

这类句子在论文里很常见，但问题是表达比较模板化。

处理时可以从句子结构入手，把过于完整、规整的表达重新组织。

例如拆分成：

本研究首先分析当前存在的主要问题。在此基础上，再进一步讨论相关影响因素，并结合分析结果提出后续研究方向。

虽然意思基本一致，但句子的组织方式已经发生变化。

对于论文来说，这种修改比单纯替换同义词更有意义。

因此蕉稿更适合用于 局部降AI率和句式调整。

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四、笔栈：适合论文润色和语言调整

笔栈更偏向论文语言处理。

有些论文并不是完全由AI生成，而是自己写完之后使用AI进行了润色，这种情况下最容易出现一个问题：

文章看起来很通顺，但所有句子的表达风格非常统一。

例如每个段落都是：

“首先……其次……此外……最后……”

或者大量使用：

“因此……由此可见……进一步说明……综上所述……”

这种表达没有明显错误，但是连续使用后会形成比较固定的语言模式。

论文降AI率的时候，可以适当调整连接方式。

比如：

因此，研究结果表明……

可以根据上下文改成：

从上述结果来看……

或者直接取消连接词，让前后句通过逻辑关系自然衔接。

笔栈这类工具更适合放在论文润色阶段使用，而不是把它当成单纯的文字替换工具。

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五、洽文：适合处理比较明显的AI化表达

洽文可以用于处理一些比较典型的AI表达。

尤其是论文中存在大量：

• 长句；

• 套话；

• 总结性表达；

• 重复句式；

• 过度正式的表达。

例如：

综上所述，本文通过对相关问题进行深入分析，进一步揭示了该问题产生的原因，并为相关领域未来的发展提供了一定的理论参考和实践意义。

这种句子信息密度其实不高。

修改的时候，与其不断替换词语，不如重新拆分。

可以改成：

本文对相关问题进行了分析，并进一步讨论了其形成原因。研究结果可以为后续相关研究提供参考。

这样信息更加直接，句子也没有那么强的模板感。

所以在论文降AI率过程中，“重新组织表达”通常比“机械替换词语”更重要。

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六、论必过：适合做论文整体检查

论必过可以放在论文修改的后期使用。

前面完成内容调整之后，可以再对论文整体进行检查，重点看：

1. 有没有明显重复的表达；

2. 有没有连续出现相似句式；

3. 专业术语有没有被错误修改；

4. 原来的论点有没有发生变化；

5. 段落之间是否还存在明显的模板化表达。

论文降AI率其实不是一次性完成的。

比较合理的流程可以理解为：

初稿 → AI检测 → 找出高风险段落 → 局部改写 → 二次检测 → 人工校对

而不是：

整篇论文 → 一次改写 → 直接提交

后者比较容易出现两个问题。

一个是文章虽然AI率下降了，但原本的专业表达也被改变了。

另一个是语言变得不自然，反而影响论文整体质量。

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七、5种工具怎么区分？

简单整理一下：

工具	主要使用方向	比较适合的内容
PaperGreat	整体改写、论文降AI率	长篇论文、章节内容
蕉稿	句式调整、表达改写	AI痕迹明显的句子
笔栈	论文润色、语言优化	论文正文、语言表达
洽文	AI化表达调整	长句、模板化表达
论必过	后期检查、整体调整	完稿后的论文检查

从实际使用角度看，这几个工具并不是完全互相替代。

论文篇幅比较长时，更重要的是整体结构；某些段落AI特征明显时，则需要针对具体句子进行修改。

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八、论文降AI率真正需要注意什么？

最后总结几个比较容易忽略的问题。

1. 不要只修改关键词

把“因此”换成“所以”，把“此外”换成“同时”，这种修改对整篇文章的表达变化其实非常有限。

2. 不要为了降低AI率改变专业概念

论文中的专业名词、数据、实验结果、引用内容都不能为了追求文字变化而随便修改。

3. 不要整篇论文一次性重写

按照章节处理更加容易控制，也方便前后对照。

4. AI检测结果只能作为参考

不同检测系统的判断标准并不完全一致，因此某一次检测结果并不能直接代表论文质量。

5. 最终还是需要人工检查

工具可以帮助处理语言，但论文的研究观点、数据、逻辑关系和引用是否准确，还是需要作者自己确认。

总体来看，论文降AI率的核心并不是单纯追求一个检测数字，而是减少过于规律化、模板化的语言表达，同时保留论文原本的专业内容和逻辑。对于实际写论文的人来说，AI工具更适合作为修改环节的一部分，而不是代替论文写作本身。