法学毕业论文因强逻辑性与专业术语密集性，易出现 AIGC 率过高问题。以下结合学科特点，
一、逻辑重构：打破 AI 模板化框架
AI 常生成 “理论→问题→对策” 的固定结构。建议调整论述顺序，以 “问题导向” 切入，如先列举典型案例（如 “杭州互联网法院某数据权属案”），再引出 “数字法学” 理论争议，避免机械套用模板。拆分冗长章节，将 “刑法因果关系” 部分细分为 “条件说→相当因果关系说→客观归责理论” 三小节，每节加入过渡句（如 “从事实归因到规范归责，理论演进体现了……”），增强逻辑层次感。
二、术语活化：从堆砌到深度阐释
AI 易生硬罗列 “罪刑法定”“请求权基础” 等术语。可通过语义扩展降重：
替换表述：“法律渊源”→“规范效力的多元载体”；
加入法理：原句 “《民法典》第 143 条规定民事法律行为有效要件”，可优化为 “《民法典》第 143 条通过形式正义与实质正义的双重维度，构建了民事行为效力的评价体系，其立法逻辑可追溯至……”。
每引用术语后附加 1-2 句个人分析，体现 “思考轨迹” 而非 “工具搬运”。
三、案例分析：从套路化到立体化
AI 对案例的分析常停留在案情复述。建议：
复合案例对比：引入主案例（如 “昆山反杀案”）与类案（“赵宇正当防卫案”），对比防卫限度的认定差异；
规范嵌套论证：原分析 “本案适用过错责任” 可深化为 “根据《民法典》第 1165 条，过错责任的构成需满足四要件。结合本案证据，被告‘疏忽大意’的主观状态可通过 ×× 证据链证实，其行为与损害结果的因果关系符合…… 理论”。
避免简单罗列案情，需嵌入 “规范解释→事实涵摄→论证说理” 完整逻辑链。
四、法条引用：从照搬 to 体系化适用
AI 常直接复制法条文本，可通过跨法域关联降重：
程序与实体结合：引用《刑法》第 232 条时，关联《刑事诉讼法》第 50 条关于证据标准的规定；
立法目的阐释：“《个人信息保护法》第 24 条设定自动化决策规则，旨在平衡数据利用与人格权保护，这与《民法典》第 132 条禁止权利滥用原则形成体系呼应……”。
避免单一法条堆砌，体现 “规范体系性” 思维。
避坑提醒
勿直接翻译外文判例，需结合中国法域重新论证；
保留论证关键步骤（如三段论中的大前提），避免为降重牺牲逻辑严谨性；
慎用 “智能扩写”，核实 “有学者认为” 等引用的真实性。
通过 “逻辑重组 + 术语深化 + 案例立体分析”，既能降低 AIGC 率，更能提升法学论文的论证厚度，让每一处修改都成为学术能力的体现。