AI生成的可能性評估：26歲浙大博導在博士研究生期間的優(yōu)秀成果論文

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聲明：本文主要分析內容來自本人與AI的討論，因為討論內容過多無法全部呈現，筆者進行了文字編輯并做出最后的評估結論，希望能夠借本文對學術問題行使一次監(jiān)督的權力。

文中可能的錯誤及不當之處，歡迎批評指正！

一、文章內容與典型AI文本的特征比較

結論：高度可疑（符合率不低于70%）

當前大語言模型（LLM）生成學術文本的典型模式具有許多形式的明顯特征，如結構對稱、引用單一、歐化句法、抽象詞堆砌等。下面從5個特征的角度，結合論文中的實際表現，綜合判斷其由AI生成的概率不低于70%。

特征1：抽象概念的使用

“嬗變”“ 敞顯”“ 視位”“ 內蘊”“ 切中”“ 勾連”等生僻抽象詞，全文共出現47次。

AI生成概率：極高。

特征2：文章對稱結構完美

導論中提出“三重面向”，在正文中分別從三個章節(jié)中進行了一一對應，文章結構表現出機械式精確的特點。

AI生成概率：高。

特征3：引文或標注的模式化

文章直接引用的原文，其中約90%的來自人民出版的《馬克思恩格斯文集》，其引用格式均為“《馬克思恩格斯文集》第X卷，北京：人民出版社，2009年，第X頁”，機械重復現象明顯。

AI生成概率：高。

特征4：歐化句法泛濫

“在……中”“從……視角”“基于……”等格式的語句結構在全文中出現超過40次，符合AI翻譯的風格特點。

AI生成概率：高。

特征5：明顯缺少作者自己的主體性

在全文中，幾乎沒有“筆者認為”“研究發(fā)現”等能夠體現出作者本人自主性的主觀表達，僅在結論處突然自稱“至多只是提供了一種……方案”，前后突兀且矛盾

AI生成概率：中。

二、文章中存在明顯的AI痕跡

1.概念漂移（Concept Drifting）

通常，AI在生成長文本時，常因注意力機制衰減導致核心概念的內涵、外延等前后不一致。

例1：“歷史具體”

“歷史具體”在第一節(jié)定義為“活的歷史”，并排除了“過去歷史”；但是，在后文中，又要求“歷史具體”必須“對過去歷史的洞悉”，前后自我矛盾。

例2：“社會形態(tài)”到“國家形態(tài)”的轉向

這種“轉向”在第二節(jié)被定義為“理論視位的轉換”，而在文章的論述過程中，卻混雜了研究對象變化、理論重心轉移、研究框架擴展三個不同層面，概念邊界模糊，這也是AI無法堅持單一理論概念定義的典型表現。

2.引用過程中的“安全策略”

AI為避免事實錯誤，常常傾向引用最常見、最權威的文獻，且格式統一。

本文的表現：

所有馬恩引文均出自同一版本——人民出版社2009年版《文集》，僅有一兩處引用另一版本，無任何馬恩二人的原著引用；引文內容均為學術界高頻引用的段落，如《共產黨宣言》的“兩個決裂”、《霧月十八日》的“消失不見”等內容，沒有其他的一手文獻；也未引用《馬克思恩格斯全集》歷史考證版（MEGA2）、或二人相關的原始手稿等。

3.AI“正確的廢話”產生機制

AI擅長生成語法正確但信息價值低的學術套話。

典型句式：“這一過程不是一蹴而就的整全性實現，而是歷史性、具體性和過程性的有機統一?！?/p>

分析：三個形容詞“歷史性、具體性、過程性”屬于重復性、強調性的廢話，而此處的“有機統一”并無實質性內涵，屬于AI填充文本長度的習慣性策略。另，“整全性實現”是個啥玩意？

這句話就是典型的無價值的學術套話。

4.強行制造“學術創(chuàng)新點”

AI為了迎合用戶的要求，常常會把普通的學術討論包裝成“重大轉向”“范式轉換”等學術創(chuàng)新的假象。

本文的可疑點：

把馬克思思想發(fā)展中的自然演進（從一般原理到具體應用）用夸大的手法包裝為自覺的“轉向”；把“用理論來分析案例”這一基本的研究方法，上升到“理論視位的轉換”，有過度詮釋的感覺。

三、缺少人類作者參與的證據

若本論文是人類學者自行撰寫，難以解釋下述現象：

文章缺少個人研究經歷的描述。全文沒有“筆者在研究中發(fā)現”“通過對比XX版本發(fā)現”“通過比較XX和XX的研究”等經驗性表述，全文幾乎都是文本演繹。

引文與論點存在機械式對應。幾乎每個小論點均能夠精確匹配1-2條引文，無冗余、無遺漏，如果是人類寫作，通常有“多余”或“不足”的現象。

全文語言風格高度統一。從導論到結論，每個段落中的句式復雜度、詞匯難度、論證節(jié)奏幾乎完全一致，反而看不到作者自己的主觀判斷、情緒起伏或語言風格變化，不符合人類寫作的自然規(guī)律。

參考文獻極簡。參考文獻僅列出3本書，無期刊文章、也無外文文獻，不符合學術論文的規(guī)范。這種現象與AI寫作的風格有一定的符合性，即AI為避免引用錯誤常采取“寧缺毋濫”的策略。

四、總體評估：AI生成可能性不低于70%

判斷依據如下：

結構層面：機械對稱、標題黨式創(chuàng)新點（如“三重面向”等），多為AI寫作的典型表現。

語言層面：歐化句法、抽象詞堆砌、句式雜糅，AI翻譯與潤色時常常出現這類痕跡。

論證層面：概念漂移、循環(huán)論證、缺乏反證，AI寫作常出現這類缺乏邏輯連貫性的缺點。

文獻層面：引文單一、格式統一、規(guī)避原始文獻，在AI寫作中，這是常見的安全策略。

五、不排除人類編輯的可能

本文可能存在人類的后期編輯與潤色，比如：

標題符合國內學術期刊規(guī)范；

參考文獻雖少但格式基本正確；

個別段落（如對黑格爾法哲學的批判）顯示出一定的功底；

文章的結論中明顯存在個人觀點的少量內容。

結論：整體框架和主體內容大概率由AI生成，后期由人工進行潤色調整。

六、上述分析可進一步驗證

進一步驗證的方法如下：

“套話庫”和“論文模板”查重：AI生成的文本通常與現有文獻重復率低，但會高度相似于訓練數據庫中的“學術套話庫”及“哲學論文模板”。（注：老頭不想做這個工作）

參考資料的時間標記：文章在雜志發(fā)表的時間為2025年第一期，寫作時間未知，常理來說，引用資料及參考文獻的截止期應為2024年。論文共3個參考文獻僅有一篇，且文章中的引用只有3處為2020年以后的成果，不能排除這些資料為后期人工潤色時添加的可能性。

另外，尚需對所有的引用及參考文獻進行核查。有朋友指出論文中的內容與某個版本的資料有出入。比如：

這一點，有可能存在“AI幻覺”或中譯本的版本差異，有興趣的朋友可以進行查證。

作者可能面臨的問題：比如，提問作者關于“敞顯”“視位” 等文章中多次出現的生僻詞的具體定義，如果是AI，大概率會陷入循環(huán)解釋或承認錯誤。

七、最終評估結論

說明：以下內容為個人根據上述內容所做綜合推測，僅供參考。

論文近乎完美的“三重面向”對稱結構、高度統一且刻板的引用格式、泛濫的“在……中”歐化句式、大量“敞顯”“切中”“勾連”等生僻書面語的堆砌，共同構成了一個標準的、光滑的學術論文外殼。這些都是大語言模型（LLM）根據“學術套話庫”及“哲學論文模板”生成哲學類論文的典型特征。

該論文可能是作者提供主要觀點、限定參考資料后，由AI生成初稿，作者再進行人工編輯和文字潤色后形成的文章。它是一個典型的“AI生成+人類潤色”的混合體，AI貢獻了約占70%-80%的基礎文本（包括結構、大部分行文、標準化的引文和概括性論述），而作者貢獻了約20%-30%的工作，比如確定核心觀點、提出引用文本的要求、添加最新參考文獻、修正部分明顯錯誤、撰寫最后思考的結論。

更為重要的一點，AI生成的哲學文本常有“精致的平庸”之特點：有學術論文的表面形式，但缺乏個人風格的真實表現與人類寫作的粗糙痕跡。

這篇論文是當前人機協作（“AI輔助學術寫作”）一個非常值得分析的范本。其“學術性外殼”下缺乏真正的思想史研究應當具有的粗糙感、個人風格與文獻廣度，符合當前AI“高水平套話”生成（generation）的典型特征。

附：思想史研究應當具有的粗糙感

思想史研究的粗糙感，體現在研究方法的多樣性、文本與歷史的結合、對思想家的客觀認識以及對現實的反映等方面。這種粗糙感不是缺陷，而是思想史研究真實性和復雜性的體現。比如：

研究方法的多樣性：思想史研究應結合多種研究路徑，如歷史語境主義、知識考古性研究、社會史結合考察等。

文本與歷史的結合：思想史研究需要在細讀文本的基礎上進行歷史化的闡釋工作，處理好邏輯性和歷史性之間的關系。研究者不僅要關注文本的主題、概念、論辯展開和修辭方式，還要綜合思想家的日記、通信、回憶錄、朋友圈等文獻資料，全面解析思想家的著作，避免文本處于孤立的狀態(tài)。

對思想家的客觀認識：研究者應避免神化或圣典化某個思想家，也不應將其視為普通大眾，而應將其視為研究對象。思想家既是偉大的人物，也是普通的社會一員，他們有歷史中的高光時刻，也有個人生活的喜怒哀樂。

后記：

在這篇論文中，有誰能感覺到這種粗糙感呢？又有誰能看到文章作者具有什么樣的個人風格？又有誰能夠從中看到作者閱讀的廣泛性？

上面的三個問題如果有答案，或許能說明點什么吧。