一、写作习惯趋近 AI 生成模式
1. 句式结构机械化
长难句堆砌：如 “在当前数字化转型的宏观背景下，基于大数据分析技术的应用，企业通过优化供应链管理体系实现了成本控制与效率提升的双重目标。”
高频使用连接词：“首先… 其次… 最后…”“因此… 综上所述…”
可能被系统判定为 “AI 式表达模板”，导致 AIGC 率升高。
2. 词汇选择趋同化
刻意打破句式节奏，加入短句、问句或类比（如 “为何企业数字化转型难？本质上是技术迭代与组织惯性的博弈。”）；
用具体案例、数据替代通用表述（如 “据《2024 中国数字经济报告》显示，83% 的企业通过供应链优化降低了 15%-20% 的库存成本”）。
二、文献引用不当触发 AI 关联
1. 间接抄袭未规范标注
观点高度同质化：与 AI 生成的 “主流观点” 重合（如 “人工智能将重塑教育行业”）；
数据来源不可考：引用未标明出处的 “模糊数据”（如 “相关研究指出，短视频用户日均使用时长超 2 小时”）。
导致系统通过 “语义相似度” 判定为 “AI 生成内容衍生”。
2. 引用格式机械化
优先引用知网、Google Scholar 等学术平台的权威文献，避免依赖非学术渠道内容；
对引用内容进行深度改写，加入 “该理论在 XX 场景下的适用性局限” 等个人批判，并规范标注页码、DOI 等信息。
三、数据处理方式符合 AI 特征
1. 数据来源单一且理想化
样本量整齐：如 “随机选取 100 名用户进行调研”“分为 5 组，每组 20 人”；
结果趋势完美：如 “所有实验组指标均提升 30%”“无异常值出现”。
若手动写作时虚构数据或简化实验过程，可能因 “数据合理性” 与 AI 生成逻辑重合，触发检测预警。
2. 图表表述模板化
采用真实调研数据或公开可查的统计结果（如国家统计局、行业协会数据），保留部分 “非理想化” 数据（如存在 5% 的异常值）；
图表分析中加入因果推断（如 “销量波动可能受 XX 政策影响”），增强数据论述的真实性。
四、跨平台内容巧合性重复
1. 与 AI 生成范文撞车
2. 网络热词与 AI 语料重叠
避免直接套用模板框架，用 “研究背景 - 问题提出 - 技术路线” 等个性化逻辑重构章节结构；
减少网络热词使用，改用学术化表述（如 “赋能”→“赋予 XX 能力”“闭环”→“形成完整流程体系”）。
五、检测系统算法局限性
1. 语义分析的误判可能
连续 3 句使用 “基于 XX 理论” 结构，可能被判定为 “AI 批量生成”；
专业术语重复率过高（如计算机论文中多次出现 “神经网络”“深度学习”），可能触发 “技术类 AI 内容” 预警。
2. 语料库更新滞后
若对检测结果有异议，可申请人工复核，重点说明 “研究问题的创新性” 与 “数据采集的原始性”；
在论文 “致谢” 或 “附录” 中注明写作过程（如 “全程手动撰写，参考文献均为自主筛选”），辅助评审老师判断。
高 AIGC 率应对策略：从写作源头规避风险
建立个人写作语料库：平时积累专业领域的案例、数据、观点，形成独特的表述风格；
分段查重与即时修改：每完成一个章节即进行初步检测，避免后期大面积返工；
请导师或同学通读把关：第三方视角更易发现 “隐性 AI 化” 表述（如过度标准化的论证逻辑）；
保留写作过程记录：如调研问卷、实验原始数据、文献阅读笔记，必要时作为 “原创性证明”。