改了上百篇论文后，我发现一个规律：AI 智评的高危判定不是均匀分布的，而是集中在某些特定段落。同样一篇论文，有的章节天然安全，有的章节一写就红。今天就来拆解一下。
高危榜第一名：文献综述
文献综述是 AI 重灾区，几乎每篇 AI 分数高的论文，问题都出在这里。我做过统计，文献综述部分的平均 AI 概率比全文平均分高 20-30 个百分点。
为什么？因为文献综述的内容太 "通用" 了。AI 训练数据里有海量的文献综述，它对这个套路烂熟于心 —— 先讲研究背景，再按时间或流派梳理前人研究，最后指出现有研究的不足。这个结构 AI 写了无数遍，检测系统一看就知道。
怎么破？ 文献综述要加入你自己的判断和梳理逻辑。不要按时间罗列，按问题线索来组织；不要只说别人研究了什么，要说你怎么看这些研究之间的关系；加入一两篇你认真读过的论文，写出具体的观点和你的评价。
高危榜第二名：引言 / 绪论
引言也是 AI 高发区。原因和文献综述类似 —— 套路化严重。AI 写的引言基本都是 "大背景→小背景→研究问题→研究意义→论文结构" 这个固定模板。特别是研究意义部分，AI 最爱写 "理论意义 + 实践意义" 的双段式，用词高度重复。
怎么破？ 引言里讲一个真实的 "研究缘起"。你为什么选这个题？是看到了什么现象、遇到了什么问题、还是读了某篇论文受到启发？把这个真实的动机写出来，AI 痕迹立刻淡了。
高危榜第三名：对策建议
对策建议部分的 AI 概率通常也很高。因为 AI 写建议有个固定模式：每条建议都是 "动词 + 名词" 的工整结构，比如 "加强制度建设"" 完善监管体系 ""提升技术水平"。四条建议摆出来，整整齐齐，一看就是 AI。而且 AI 的建议往往放之四海而皆准，这种 "通用建议" 是检测系统的重点识别对象。
怎么破？ 建议必须具体到你的研究对象。不要写 "加强信息化建设"，要写 "建议在 XX 环节引入 XX 系统，因为该环节目前存在 XX 问题"。
高危榜第四名：理论基础
理论基础部分容易出问题，是因为很多人直接让 AI 解释某个理论。AI 对理论的解释非常标准 —— 定义、核心观点、发展历程、应用领域，四平八稳，挑不出错，但也毫无个性。这种 "教科书式" 的理论阐述，AI 概率通常在 50% 以上。
怎么破？ 不要只解释理论是什么，要讲你为什么选这个理论、它和你的研究怎么结合、你用它来分析什么问题。
相对安全的段落
数据分析 / 实验结果：这部分最安全。数据是你自己的，AI 不可能知道你的具体数据，只要不是让 AI 编数据，这部分 AI 概率通常很低。
案例分析：如果你用的是具体的、非著名的案例，这部分也比较安全。
讨论部分：讨论需要你对结果进行解释、和前人研究对比、指出局限性，这些都需要个人判断，AI 不容易写好。
一个真实的风险分布案例
去年帮一个硕士改论文，她的全文 AI 概率是 53%。段落分布：摘要 61%、引言 68%、文献综述 74%、理论基础 58%、研究设计 22%、数据分析 15%、对策建议 63%、结论 45%。
问题集中在引言、文献综述、理论基础、对策建议这四块。我们只改了四个高危章节，全文概率就降到了 18%。
提前规避的建议
高危段落亲自写，别图省事让 AI 写；安全段落可以用 AI 辅助整理，但最后自己过一遍；高危段落多加入个人化内容；写完先测高危段落，不用全文检测。
AI 智评的高危判定，本质上是在识别 "标准化、通用化、无个性" 的文本。哪个段落越容易写成套话，哪个段落就越危险。
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