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不少同学明明全程自己写论文，查 AIGC 率时却莫名飙高，甚至怀疑检测系统 “瞎判”—— 其实不是系统出错，而是你写作时不小心踩了 “AI 特征雷区”。这 5 个原因特别常见，看完就能搞懂误判逻辑，下次写的时候就能避开。

原因 1：句子太 “规整”，少了人类的 “小瑕疵”

AI 写句子总爱 “四平八稳”，比如 “通过 A 方法验证 B 假设，结果显示 C 结论成立”；但真人写论文时，会有自然的 “语序波动”，比如 “先试了 A 方法，没出结果，后来调整了参数再测，才验证了 B 假设，最后得出 C 结论”。
如果你的句子写得太 “顺”，没有这种 “先错后对”“临时调整” 的自然语序，系统会误以为是 AI 的 “线性逻辑”——真人写作的 “不完美语序”，反而成了区别 AI 的标志。

原因 2：满篇 “学术套话”，没加个人化表达

很多同学为了显得 “专业”，总用高频学术套话：“综上所述”“本研究认为”“基于上述分析”“具有重要意义”—— 这些表达 AI 也爱用，因为训练数据里满是这类套话。
但真人写的时候，会不自觉加 “个人痕迹”，比如 “从这几篇文献的对比来看”“我做实验时发现”“结合实际应用场景能看出”。少了这种 “个人化前缀”，纯套话堆砌就容易被误判。

原因 3：数据 / 案例只给 “结果”，没补 “过程细节”

比如写实验时，你只写 “最终误差控制在 5% 以内”；但真人写作会带 “过程补充”，比如 “第一次测误差 8%，后来发现仪器没校准，校准后再测 3 次，误差才降到 5% 左右”。
AI 只会给 “标准答案式结果”，不会加 “校准仪器”“测了 3 次” 这种 “冗余细节”；而这些 “非必要的过程描述”，恰恰是系统判断 “真人写作” 的关键。

原因 4：段落详略太均匀，没 “重点起伏”

AI 写论文时，背景、方法、结论每段差不多长，语义密度均匀；但真人会自然 “侧重重点”—— 比如写 “实验方法” 时，会多写 “这个步骤要注意温度控制在 25℃，不然数据会偏”，而 “研究背景” 只简单带 “近年该领域研究集中在 XX 方向”。
如果你的论文每部分都 “平均用力”，没有 “某段详、某段略” 的起伏，系统会觉得像 AI 的 “均匀输出”，进而误判。

原因 5：引用只列 “标准格式”，没加 “真人核对痕迹”

AI 生成引用时，格式看着规范但可能编假信息；而真人引用时，会有 “核对痕迹”，比如 “原文献作者名是 Zhang，不是 Wang，核对数据库后修正”“这篇文献里的观点和我实验结果一致，所以重点引用”。
如果你的引用只写 “[1] 作者。标题 [J]. 期刊，年份，卷 (期): 页码.”，没有任何 “核对 / 关联说明”，系统可能会把 “纯标准格式” 误判成 AI 生成的引用。