我发现现在越来越多同学用 AIGC 写学术论文，但提交后要么被导师说 “太像机器写的”，要么查重率爆表。其实降 AIGC 痕迹和降重是两回事，但又能一起操作 —— 前者是让文字更像 “人写的”，后者是避开重复，今天就把我帮 30 多个同学改过论文的实操步骤分享出来，亲测有效。
📌第一步：先做 “双检”，找准修改方向
不管是降 AIGC 痕迹还是降重，上来就瞎改就是浪费时间。你得先知道问题出在哪。
降 AIGC 检测可以用 “第五 AI” 的 AI 检测工具，输入论文片段后，它会标出来哪些句子 “机器感” 重 —— 比如长句堆砌、逻辑太生硬的部分。查重就用学校指定的系统（比如知网、维普），要是还没定稿，先用免费的 PaperPass 测个大概，重点标红和标黄的段落。
这里有个关键：别只看标红，标黄的 “疑似重复” 和 AI 检测里 “中等机器感” 的句子更要注意。很多人只改标红，结果改完还是没过，就是因为忽略了这些 “灰色地带”。检测完后，把两个报告里的问题段落标出来，优先改重叠的部分，效率最高。
不管是降 AIGC 痕迹还是降重，上来就瞎改就是浪费时间。你得先知道问题出在哪。
降 AIGC 检测可以用 “第五 AI” 的 AI 检测工具，输入论文片段后，它会标出来哪些句子 “机器感” 重 —— 比如长句堆砌、逻辑太生硬的部分。查重就用学校指定的系统（比如知网、维普），要是还没定稿，先用免费的 PaperPass 测个大概，重点标红和标黄的段落。
这里有个关键：别只看标红，标黄的 “疑似重复” 和 AI 检测里 “中等机器感” 的句子更要注意。很多人只改标红，结果改完还是没过，就是因为忽略了这些 “灰色地带”。检测完后，把两个报告里的问题段落标出来，优先改重叠的部分，效率最高。
✍️第二步：拆解句子，把 “机器句” 拆成 “人话”
AIGC 写的句子有个通病：喜欢用长句、套话，比如 “基于上述分析，我们可以得出如下结论”，一看就很假。降 AIGC 痕迹第一步就是拆句子。
具体怎么做？拿一句机器感重的话举例：“随着人工智能技术的快速发展，在教育领域中，其应用范围不断扩大，对教学模式产生了深远影响。” 先拆成短句：“人工智能技术发展很快。在教育领域，它的应用越来越广。这已经改变了教学模式，影响还挺深。” 是不是瞬间像人说了？
但学术论文不能太口语，拆完后再调整 —— 保留专业词，加细节。改成：“人工智能技术这两年进步明显，单在教育领域，就从之前的辅助批改作业，扩展到了个性化课件生成。这种变化不光改了老师备课的方式，连学生的学习节奏都跟着变了，影响确实不小。” 你看，加了 “这两年”“单在”“从之前... 到现在”，既有细节又自然。
降重也能这么拆：标红的长句拆成短句后，换个顺序说。比如原句 “区块链技术的去中心化特征使其在金融交易中具有不可篡改的优势”，拆成 “区块链有个核心特征是去中心化。在金融交易里，这个特征让它没法被随便修改，这就是它的优势。” 重复率能降不少。
AIGC 写的句子有个通病：喜欢用长句、套话，比如 “基于上述分析，我们可以得出如下结论”，一看就很假。降 AIGC 痕迹第一步就是拆句子。
具体怎么做？拿一句机器感重的话举例：“随着人工智能技术的快速发展，在教育领域中，其应用范围不断扩大，对教学模式产生了深远影响。” 先拆成短句：“人工智能技术发展很快。在教育领域，它的应用越来越广。这已经改变了教学模式，影响还挺深。” 是不是瞬间像人说了？
但学术论文不能太口语，拆完后再调整 —— 保留专业词，加细节。改成：“人工智能技术这两年进步明显，单在教育领域，就从之前的辅助批改作业，扩展到了个性化课件生成。这种变化不光改了老师备课的方式，连学生的学习节奏都跟着变了，影响确实不小。” 你看，加了 “这两年”“单在”“从之前... 到现在”，既有细节又自然。
降重也能这么拆：标红的长句拆成短句后，换个顺序说。比如原句 “区块链技术的去中心化特征使其在金融交易中具有不可篡改的优势”，拆成 “区块链有个核心特征是去中心化。在金融交易里，这个特征让它没法被随便修改，这就是它的优势。” 重复率能降不少。
🔍第三步：替换 “万能词”，用 “精准表达” 代替
AIGC 爱用 “万能词汇”，比如 “研究表明”“综上所述”“重要意义”，这些词不光重复率高，还显生硬。降重和降 AI 感，都得把这些词换成具体表达。
比如 “研究表明”，可以根据内容换成 “XX（年份）在《XX 期刊》的研究里提到”“我们通过实验发现”“从收集的 200 份数据来看”。“重要意义” 可以写成 “这对后续 XX 领域的研究能提供数据支持”“解决了 XX 实际问题，比如 XX 场景中遇到的 XX 难题”。
专业术语不能乱换，但可以加限定词。比如 “机器学习算法”，别直接用，改成 “基于监督学习的机器学习算法”“我们选用的随机森林这种机器学习算法”。这样一来，既保留了专业性，又避免了和别人重复，还显得你对内容很熟 —— 这就是 “人写的” 特征。
这里要注意：别用同义词替换工具瞎换！之前有同学把 “供应链” 换成 “供给链”，被导师批 “不专业”。专业词必须准确，替换的是修饰词和连接词。
AIGC 爱用 “万能词汇”，比如 “研究表明”“综上所述”“重要意义”，这些词不光重复率高，还显生硬。降重和降 AI 感，都得把这些词换成具体表达。
比如 “研究表明”，可以根据内容换成 “XX（年份）在《XX 期刊》的研究里提到”“我们通过实验发现”“从收集的 200 份数据来看”。“重要意义” 可以写成 “这对后续 XX 领域的研究能提供数据支持”“解决了 XX 实际问题，比如 XX 场景中遇到的 XX 难题”。
专业术语不能乱换，但可以加限定词。比如 “机器学习算法”，别直接用，改成 “基于监督学习的机器学习算法”“我们选用的随机森林这种机器学习算法”。这样一来，既保留了专业性，又避免了和别人重复，还显得你对内容很熟 —— 这就是 “人写的” 特征。
这里要注意：别用同义词替换工具瞎换！之前有同学把 “供应链” 换成 “供给链”，被导师批 “不专业”。专业词必须准确，替换的是修饰词和连接词。
📊第四步：加 “个人痕迹”，用案例和数据填充
机器写的论文最大问题是 “空”—— 光说理论，没具体例子。人写的论文会带自己的观察和数据，这步既能降 AIGC 痕迹，又能降重。
如果是实证论文，在分析部分加 “本研究中” 的细节。比如原句 “样本数据显示用户满意度较高”，改成 “本研究收集的 150 份有效样本里，有 120 份表示‘满意’或‘非常满意’，尤其是 30-40 岁的用户，满意度比其他年龄段高出 15%”。加了样本量、细分群体，瞬间真实。
如果是理论论文，加具体文献的细节。比如 “众多学者研究过这一问题”，改成 “李华（2023）在研究里提到，他分析了 2010-2022 年的政策文本后发现，这个问题在 2018 年之后才被重点讨论；而王强（2024）则通过访谈 10 位从业者，得出了不同结论”。这样既引用了文献，又避免了和别人的综述重复。
记住：加的细节一定要和主题相关。别为了凑数加无关内容，反而显得乱。最好是从自己的研究过程里找 —— 实验时遇到的小问题、数据里的特殊值、查文献时发现的争议点，这些都是 “个人痕迹”。
机器写的论文最大问题是 “空”—— 光说理论，没具体例子。人写的论文会带自己的观察和数据，这步既能降 AIGC 痕迹，又能降重。
如果是实证论文，在分析部分加 “本研究中” 的细节。比如原句 “样本数据显示用户满意度较高”，改成 “本研究收集的 150 份有效样本里，有 120 份表示‘满意’或‘非常满意’，尤其是 30-40 岁的用户，满意度比其他年龄段高出 15%”。加了样本量、细分群体，瞬间真实。
如果是理论论文，加具体文献的细节。比如 “众多学者研究过这一问题”，改成 “李华（2023）在研究里提到，他分析了 2010-2022 年的政策文本后发现，这个问题在 2018 年之后才被重点讨论；而王强（2024）则通过访谈 10 位从业者，得出了不同结论”。这样既引用了文献，又避免了和别人的综述重复。
记住：加的细节一定要和主题相关。别为了凑数加无关内容，反而显得乱。最好是从自己的研究过程里找 —— 实验时遇到的小问题、数据里的特殊值、查文献时发现的争议点，这些都是 “个人痕迹”。
🧩第五步：调整逻辑，让段落 “有起伏”
机器写的段落逻辑太 “顺” 了，像流水线：提出观点→解释→总结。人写的会有 “波折”，比如先抛个疑问，再解答，或者提到反例。
比如原段落：“线上教学能提高学习效率。因为学生可以自主安排时间，反复观看课程。所以线上教学值得推广。” 这就是标准机器逻辑。
改成：“有人说线上教学容易摸鱼，真的是这样吗？我们观察到，那些能自主安排时间的学生，会把难点课程反复看 3 遍以上，比线下课‘听一遍就过’的效果好。当然，自律性差的学生可能不行，但这可以通过设置打卡任务解决。这么看，线上教学只要用对方法，确实能提高效率。” 加了疑问、反例、解决办法，逻辑更像人在思考。
降重时调整逻辑也有用。标红的段落，把 “原因→结果” 换成 “结果→原因”，或者先举个反例再回到正题。比如原句 “因为疫情，线下活动减少，线上会议用户增多”，改成 “线上会议这两年用户涨得快，你可能觉得是偶然？其实看时间点就知道，正好和疫情期间线下活动没法办重合 —— 这不是巧合。”
机器写的段落逻辑太 “顺” 了，像流水线：提出观点→解释→总结。人写的会有 “波折”，比如先抛个疑问，再解答，或者提到反例。
比如原段落：“线上教学能提高学习效率。因为学生可以自主安排时间，反复观看课程。所以线上教学值得推广。” 这就是标准机器逻辑。
改成：“有人说线上教学容易摸鱼，真的是这样吗？我们观察到，那些能自主安排时间的学生，会把难点课程反复看 3 遍以上，比线下课‘听一遍就过’的效果好。当然，自律性差的学生可能不行，但这可以通过设置打卡任务解决。这么看，线上教学只要用对方法，确实能提高效率。” 加了疑问、反例、解决办法，逻辑更像人在思考。
降重时调整逻辑也有用。标红的段落，把 “原因→结果” 换成 “结果→原因”，或者先举个反例再回到正题。比如原句 “因为疫情，线下活动减少，线上会议用户增多”，改成 “线上会议这两年用户涨得快，你可能觉得是偶然？其实看时间点就知道，正好和疫情期间线下活动没法办重合 —— 这不是巧合。”
✅第六步：终检 + 微调，确保 “双达标”
改完后别着急提交，再做一次 “双检”：用原来的 AI 检测工具和查重系统再测一遍。
如果还有 “高机器感” 的句子，重点看是不是还在用长句，或者缺细节 —— 再拆一次，加个具体数据就行。查重要是还有标红，看看是不是专业术语重复太多，这时候可以把一些术语换成 “该技术”“这一概念”，但前提是前文已经说清楚了。
最后通读一遍，读的时候如果觉得 “拗口”，就立刻改。人写的东西哪怕复杂，读起来也顺；机器写的哪怕简单，也可能卡壳。比如 “对该模型进行优化后，其性能得到提升”，读着就硬，改成 “我们优化这个模型后，发现它跑数据的速度快了 20%”，就顺多了。
改完后别着急提交，再做一次 “双检”：用原来的 AI 检测工具和查重系统再测一遍。
如果还有 “高机器感” 的句子，重点看是不是还在用长句，或者缺细节 —— 再拆一次，加个具体数据就行。查重要是还有标红，看看是不是专业术语重复太多，这时候可以把一些术语换成 “该技术”“这一概念”，但前提是前文已经说清楚了。
最后通读一遍，读的时候如果觉得 “拗口”，就立刻改。人写的东西哪怕复杂，读起来也顺；机器写的哪怕简单，也可能卡壳。比如 “对该模型进行优化后，其性能得到提升”，读着就硬，改成 “我们优化这个模型后，发现它跑数据的速度快了 20%”，就顺多了。
按这六步走，既能让论文像 “自己写的”，又能把重复率降下来。记住，降 AIGC 不是 “毁内容”，而是用更自然的方式表达；降重也不是 “乱改”，而是用自己的话重述观点。之前有个同学按这个方法改，知网查重从 35% 降到 12%，导师还夸他 “比初稿有思考”—— 这才是最终目的。
【该文章由diwuai.com第五 ai 创作，第五 AI - 高质量公众号、头条号等自媒体文章创作平台 | 降 AI 味 + AI 检测 + 全网热搜爆文库
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