不同学科对 AI 论文的容忍度差异很明显，核心规律是 “越依赖原创数据、实验或真实证据，容忍度越低”，不用记复杂规则，按学科找重点就行。
AI 率通常要求≤15%，核心章节（比如算法推导、实验设计）几乎不允许 AI 参与。
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核心原因：这类论文的价值全在原创实验数据、亲手做的算法迭代，AI 生成的 “完美数据” 或流程描述很容易被识破。
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关键要求：必须补充自己的实测数据（比如 “实验误差 ±3%”）、代码修改记录，核心内容尽量人工撰写，AI 只用来查文献、润色无关表述。
AI 率一般≤10%-15%，是所有学科里对 AI 最敏感的。
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核心原因：临床数据、病例、治疗方案都要真实可溯源，AI 编的 “完美疗效数据” 或遗漏伦理细节的方案，既违规又有风险。
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关键要求：标注数据注册号、伦理审查批号，不能瞎编病例或实验结果，核心的诊疗逻辑、数据分析必须人工完成。
AI 率通常允许≤20%-25%，但对内容质量要求严。
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核心原因：侧重理论思辨和文献分析，AI 容易写空话、套话，缺乏真实案例和深度思考。
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关键要求：拒绝空泛表述，比如把 AI 写的 “加强监管” 改成 “参考 XX 市 2024 年 5 号文，建议新增 XX 监管条款”；文献引用要规范，标清版本、页码，不能让 AI 瞎编来源。
AI 率大概 15%-20%，重点看原创创意和过程。
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核心原因：论文价值在个人创意和创作过程，AI 只能当灵感工具，不能替代原创表达。
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关键要求：不直接用 AI 生成设计图、谱例等成品，可让 AI 给思路，再自己画草稿、改细节；论文里要附创作草稿、访谈记录，证明是自己的创意。
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别让 AI 生成核心内容（比如理工科的算法、医学的临床方案、文科的核心观点）；
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别用 AI 编数据、文献或病例，检测系统很容易识别；
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主动标注 AI 使用情况，说明 “AI 用于文献检索 / 语言润色”，比隐瞒更安全。
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