在学术领域，知网作为国内权威的学术数据库和查重平台，其 AIGC 查重的严格程度备受关注。
知网 AIGC 查重是较为严格的，这主要体现在以下几个方面。首先，从技术原理来看，知网于 2025 年推出的 AIGC 检测系统融合了自然语言处理（NLP）、深度学习等前沿技术。通过语义特征分析，系统能敏锐地捕捉到 AI 生成内容的典型特征，如 AI 生成的句子常呈现工整但缺乏灵活性的句式结构，还会频繁使用 “综上所述”“基于以上分析” 等模板化表达。同时，系统基于海量语料库训练模型，通过模式识别与机器学习来识别 AI 生成内容的独特模式，像 AI 倾向于堆砌专业术语或复杂词汇，且生成的段落常遵循 “总 - 分 - 总” 的固定框架，缺乏人类写作时灵活调整的能力。
其次，知网 AIGC 查重的严格性还体现在跨模态关联检测上。系统不仅关注文本本身，还会结合文献引用、图表数据等多维度信息进行综合判断。例如，AI 生成的参考文献可能存在格式错误或引用内容与正文不匹配的情况，实验数据若不标注具体来源或实验条件，以及图表的坐标轴标注不规范、配色不符合学术惯例等，都可能被系统识别为 AI 生成。
此外，知网 AIGC 检测系统在判定标准上也有所调整，提高了轻度、中度疑似 AI 生成的阈值，使得部分原本可能被判定为 “安全” 的段落，现在也可能被标记为 “需要修改”。标题格式太过标准、专有名词或机构名称频繁出现等情况，都有可能触发检测机制，被标注为 AI 生成特征。
然而，也有部分使用者反映知网 AIGC 查重存在一些问题，比如误判风险较高。由于 AI 模型种类繁多，每个模型生成的文本具有差异性，再加上文本内容丰富多样，知网系统有时可能难以准确区分哪些是 AI 生成的内容，哪些是作者自己撰写的，像一些专业术语较多或常见的摘要格式，就容易被误判。另外，知网检测系统的更新频率也会对检测结果产生影响，在更新期间检测系统可能会更加敏感或不稳定，导致同一篇论文在不同时间检测，AIGC 值可能相差较大。
总体而言，知网 AIGC 查重在大多数情况下是严格的，能够有效识别出 AI 生成内容的痕迹，对维护学术原创性起到了重要作用。但由于技术的局限性和文本的复杂性，也存在一些有待优化和完善的地方。对于论文作者来说，无论知网查重是否存在误判等情况，都应保持学术诚信，规范使用 AIGC 工具，尽量减少论文中的 AI 生成痕迹，以确保论文能够顺利通过查重检测，符合学术规范和要求。