一、写作风格与 AI 生成文本特征重合
句式过于规整：很多同学写作时追求 “严谨规范”，习惯使用 “首先… 其次… 最后”“综上所述” 等结构化表达，或频繁使用长句、复杂句，这与 AI 生成文本的 “逻辑工整性” 高度吻合。例如，连续多段采用 “背景→方法→结论” 的固定结构，容易被系统判定为 AI 痕迹。
词汇高频重复：若论文中某一专业术语或连接词（如 “研究表明”“因此”）出现频率过高（超过 7%），会触发 AI 检测系统的敏感阈值。AI 生成文本常因训练数据特征，存在词汇复用率高的特点，个人写作若无意中重复类似表达，就可能被归类为 “类 AI 文本”。
缺乏 “个性化痕迹”：人类写作难免会有 “思维跳跃”“补充说明” 等自然表达，比如插入 “需要说明的是，此处数据因样本限制存在偏差”“这一结论与前期假设略有出入” 等细节。若论文语言过于 “完美”，缺乏这类真实思考过程的表述，反而会接近 AI 的 “无瑕疵输出” 特征。
二、学科特性导致文本特征易被误判
理工科类论文：涉及大量公式推导、实验步骤描述时，若表述过于简洁（如 “实验步骤：1. 取样；2. 检测；3. 分析”），会因 “流程化语言” 被误判。AI 在生成理工科内容时，常因数据化表达呈现类似特征。
社科类综述性章节：撰写文献综述时，若只是罗列 “某学者认为… 另一学者提出…”，缺乏个人批判性分析，会因 “信息堆砌感” 被识别为 AI 生成。AI 生成综述时，往往倾向于机械整合已有观点，与这类写作模式高度相似。
高频使用学术套话：过度依赖 “学术模板”（如 “本文以 ×× 理论为基础，采用 ×× 方法，得出 ×× 结论”），会因 “标准化表述” 触发 AI 检测。这类套话是 AI 训练数据中的常见内容，个人写作若套用过多，容易被系统捕捉。
三、检测系统的算法局限
数据库偏差：不同检测平台（如知网、维普、格子达）的训练数据不同，若个人写作风格与某平台的 “AI 特征库” 高度匹配，即使是原创内容，也可能被标为高 AI 率。例如，某平台若以 “严谨学术论文” 为 AI 训练样本，个人严谨的写作风格就可能被误判。
忽略 “思维过程” 呈现：AI 检测系统更关注 “文本结果”，而非 “思考过程”。人类写作时，若未体现 “假设→推翻→修正” 的探索过程（如 “最初计划采用 A 方法，后因 ×× 原因改用 B 方法”），仅呈现最终结论，会因 “结论先行” 的特征被归为 AI 生成。
对 “低创新性表达” 敏感：若论文内容缺乏独特观点，仅是对常识或已有研究的重复表述（如 “教育对经济发展有重要作用”），会因 “信息冗余度低” 被判定为 AI 生成。AI 生成文本常因依赖现有数据，呈现类似的低创新性特征。
四、如何降低自写论文的 AI 率？
增加个性化细节：在方法部分补充 “研究中的意外发现”（如 “调研时因受访者拒绝，调整了访谈提纲”），在讨论部分加入 “个人观点的形成过程”（如 “最初认同 A 理论，经数据验证后更倾向 B 观点”），让文本呈现真实思考痕迹。
打破结构化表达：调整段落顺序，如先抛出 “研究矛盾”（“实验结果与假设不符，问题出在哪里？”），再展开分析；适当使用短句、反问句（如 “这一现象背后的本质是什么？”），避免句式单一。
减少高频套话：将 “综上所述” 改为 “结合前文分析，可得出这样的结论”，将 “研究表明” 改为 “从本次实验数据来看”，用更自然的表达替代模板化词汇。
针对性选择检测平台：不同平台的算法偏好不同，可先使用多个系统检测（如知网、笔灵 AI 检测），对比结果后，针对高 AI 率段落重点修改，避免单一平台误判影响最终结果。