使用ChatGPT降低论文AIGC率的实用方法与技巧解析！-第69期

使用ChatGPT降低论文AIGC率的实用方法与技巧解析！–小张改写aigc解答论文写作中遇到的1000个问题第69期

一、AIGC率及其重要性

1. AIGC率的定义与影响

AIGC率是衡量论文中AI生成内容占比的指标，是许多学术检测工具用于评估论文原创性的重要标准之一。高AIGC率可能带来以下问题：

• 论文被拒风险：部分期刊或学术会议明确禁止使用AI生成的内容，如果被检测为AIGC率过高，论文可能直接被拒绝。
• 学术诚信质疑：高AIGC率的论文容易引发学术界对作者是否具有独立研究能力的怀疑，从而损害个人学术声誉。

2. 学术检测工具的常见算法与策略

常见的学术检测工具如知网，格子达，维普等，通常使用以下方式检测AIGC内容：

• 语法模式分析：AI生成内容常使用固定的句式和结构，这些模式容易被检测工具识别。
• 上下文关联性检查：AI生成内容有时缺乏逻辑连贯性，无法匹配特定领域的学术写作风格。
• 重复内容比对：AI生成内容可能与已有文献相似度过高，从而被视为抄袭或低原创性。

二、ChatGPT的应用误区

1. 直接生成论文的局限性

ChatGPT在内容生成上具有很高的效率，但若直接用其生成完整论文，容易出现以下问题：

• 缺乏学术深度：生成内容多为通用表述，难以满足特定领域的学术要求。
• 高AI痕迹：生成的语句可能因结构简单、词汇重复率高而被检测工具标记。

2. 常见误区举例

• 不进行后期加工：用户直接复制粘贴生成内容，未进行改写或调整，导致AIGC率居高不下。
• 忽视学术语境：生成内容未结合目标领域的学术背景，容易显得泛泛而谈。
• 使用过于简单的提示词：如“生成关于人工智能的论文”，无法引导ChatGPT生成更符合需求的内容。

三、降低AIGC率的策略

从优化提示词、调整生成内容、添加原创元素和多工具辅助四个层面进行综合考虑和细化操作。

1. 优化提示词（Prompt）设计

（1）明确研究目标

提示词越具体，生成内容的学术性和原创性就越高。

• 不建议：“写一篇关于人工智能的文章。”
• 建议：“基于深度学习算法的发展，分析其在医学图像处理中的应用优势与挑战，并结合具体案例进行说明。”
  通过指定学术领域、具体方向、目标分析等内容，限制生成的范围，从而提升文本的精准性与原创性。

（2）提供必要背景信息

在提示词中加入背景信息可以引导ChatGPT生成更贴近需求的内容。

• 不建议：“描述气候变化的影响。”
• 建议：“结合IPCC最新报告（2023），讨论气候变化对全球农业生产的具体影响，并提出应对建议。”

（3）明确写作结构与风格

通过提示词为ChatGPT提供段落结构与写作风格要求：

• “生成一段150字的文字，采用学术语气，讨论‘数据隐私在物联网中的重要性’，并引用两个具体研究案例。”
• “为一篇学术论文的讨论部分撰写小结，重点阐明实验结果对领域发展的意义。”

通过这种方式，可以最大限度减少通用性表述，提升生成内容的专业性与学术价值。

2. 调整生成内容

ChatGPT生成的内容通常具有一定的模板化特征，因此，调整内容是降低AIGC率的重要手段。

（1）句式调整

• 改写语法结构：将简单句改为复合句，或将复合句拆分为多个简单句。
  • 原句：“AI技术可以提高效率，但也带来了隐私问题。”
  • 改写：“虽然AI技术的应用显著提升了工作效率，但其在数据处理过程中也引发了广泛的隐私保护问题。”
• 改变表达顺序：将句子或段落的逻辑顺序重新组织，使其更符合作者个人的思维模式。

（2）词汇替换

• 用同义词或领域专有术语替换通用词汇。
  • 原文：“AI技术带来了许多好处。”
  • 优化：“人工智能技术的普及在提升生产效率和资源优化方面具有显著优势。”

（3）增强逻辑性与细节性

• 添加逻辑连接词（例如“然而”“因此”“此外”）使内容更加流畅。
• 插入具体数据或研究细节来增强论证的深度。
  • 原文：“可再生能源正在取代传统能源。”
  • 优化：“根据2022年的国际能源署报告，可再生能源占全球能源消费的比例首次超过20%，显示出其对传统化石能源的逐步替代趋势。”

3. 添加原创内容

（1）结合个人研究数据与分析

ChatGPT生成的内容多为总结性表述，缺乏具体的数据支持与个人观点。通过加入原创研究数据或分析，可以显著提升内容原创性。

• 在讨论实验结果时，补充具体的实验参数、图表数据以及作者的分析。
• 针对现有文献中的空白领域提出独特的研究视角。

（2）深入挖掘领域背景与案例

通过检索领域内的经典文献或标志性案例，补充到生成的文本中。

• 在描述人工智能对医疗行业的影响时，可引用具体案例，如“AlphaFold在蛋白质结构预测中的突破性成果”。

（3）融入作者独立观点

高质量论文需要体现作者对研究问题的独立思考，这也是降低AIGC率的关键。

• 在生成内容的基础上，补充对问题的反驳性分析或对未来研究方向的预测。
• 提出新颖的假设或问题，从而增强内容的创新性。

4. 多工具结合优化

ChatGPT生成的内容可通过结合其他工具进一步优化，以降低AIGC率并提升学术表达的自然性与规范性。

（1）改写工具

使用改写工具（如小张改写）对ChatGPT生成内容进行多次改写，调整句式和用词。例如：

• 对生成的段落进行语法重组，使语言更加复杂和多样化。

（2）语法检查工具

利用语法检查工具（如小张改写）检测并优化语法问题，同时调整语言表达，使其更贴近人类写作风格。

（3）重复率检测工具

使用重复率检测工具（格子达，维普，万方，知网，PaperPass）检查论文内容，标记可能被判定为AI生成的高重复率部分，并逐一修改或替换。

（4）润色工具

利用论文润色平台（如小张改写）进行专业润色，确保语言风格更加学术化，进一步降低AI生成的痕迹。

5. 生成与改写的迭代流程

降低AIGC率需要一个反复迭代的过程：

1. 初次生成：通过优化提示词获取ChatGPT的初稿内容。
2. 初步改写：对内容进行语法调整、段落重组、添加数据等改写操作。
3. 检测优化：结合重复率检测和语法工具进一步优化问题区域。
4. 深度加工：添加原创观点和案例分析，使内容更加贴近学术需求。
5. 终稿润色：通过人工审校和工具润色完成最终版本，确保学术规范性和原创性。

通过这一流程，论文可以在保证效率的同时显著降低AIGC率，达到学术要求。

四、案例分析

我们以两个典型场景为例，结合具体步骤和优化策略，全面解析如何使用ChatGPT生成高质量且低AIGC率的内容。

案例一：构建高质量的文献综述

背景：
研究主题为“深度学习在医学影像分析中的应用”，需要利用ChatGPT辅助撰写文献综述部分，同时确保内容原创性和学术规范性。

操作流程：

1. 确定提示词并优化生成内容

初始提示词：

“写一段关于深度学习在医学影像分析中的应用综述，包括主要技术方法和代表性成果。”

生成内容：

“深度学习在医学影像分析中得到了广泛应用，主要技术方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。其中，CNN在图像分类和分割方面表现突出，而GAN被广泛用于图像增强和生成。例如，U-Net是一种经典的深度学习网络，已被广泛用于医学图像分割任务。”

2. 调整生成内容以降低AIGC率

• 丰富背景信息：补充深度学习与传统算法的比较。
  改写后：“相较于传统的基于手工特征提取的方法，深度学习依赖于自动特征学习的能力，在医学影像分析中展现了显著的优越性。以卷积神经网络（CNN）为例，其对复杂图像特征的多层次捕获，使得其在疾病诊断和组织分割等任务中取得了突破性进展。”
• 细化技术方法：添加技术细节和经典网络名称。
  改写后：“目前，深度学习在医学影像分析中的核心技术包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。例如，经典的U-Net和ResNet网络已被广泛应用于肿瘤分割和心脏病检测等任务中。”
• 补充引用与数据：加入参考文献和实际应用数据。
  改写后：“根据2021年的一项研究，基于U-Net的算法在乳腺癌影像分割任务中取得了Dice系数高达92%的表现（Smith et al., 2021），表明深度学习算法在提高诊断准确性方面具有显著优势。”

案例二：撰写论文的讨论与结论部分

背景：
一篇探讨“智能交通系统中深度学习算法优化”的论文，需要撰写讨论与结论部分，且需降低AIGC率以避免AI痕迹。

操作流程：

1. 初步生成讨论部分

初始提示词：

“根据以下实验结果撰写讨论部分：实验显示，优化后的深度强化学习算法在交通信号控制中提高了平均车辆通行率15%。”

生成内容：

“实验结果表明，优化后的深度强化学习算法显著提升了交通信号控制的效率，与传统方法相比，提高了平均车辆通行率15%。这表明深度学习技术在智能交通领域具有良好的应用前景。”

2. 深度改写生成内容

• 添加细节和对比分析：对结果进行分层解读。
  改写后：“实验结果清晰地展示了优化后的深度强化学习算法在交通信号控制中的优势。与基准模型相比，该算法提高了平均车辆通行率15%，尤其在高流量场景下表现更加突出。这一改进不仅验证了算法优化的有效性，也为智能交通领域提供了新的解决方案。”
• 增强逻辑性：引入问题讨论与未来展望。
  改写后：“尽管实验结果表明优化后的深度强化学习算法在交通信号控制方面具有显著优势，但其在处理极端复杂交通状况时的稳定性仍需进一步验证。此外，算法在实时应用中的计算资源消耗问题也值得深入研究。未来，结合多模态数据与分布式计算架构可能进一步提升算法的实用性。”

3. 优化结论部分

初始生成结论：

“深度学习算法在智能交通系统中的应用具有广阔前景。优化后的算法提高了通行率，表明其是一种有效的解决方案。”

• 丰富总结内容：结合实验结果与现实意义。
  改写后：“综上所述，本研究通过优化深度强化学习算法，在智能交通信号控制任务中实现了平均车辆通行率15%的提升。这一成果不仅为缓解城市交通拥堵提供了理论依据，还为智能交通系统的进一步优化奠定了基础。”
• 加入学术展望：提出未来研究方向。
  改写后：“未来研究应着眼于优化算法的实时性能，并探索在多城市、多场景下的推广与应用可能性。通过整合交通大数据与深度学习技术，智能交通系统有望进一步提高城市交通管理的智能化水平。”

案例总结：关键优化技巧

1. 提示词优化：细化内容要求，明确目标与范围。
2. 细节补充：通过背景扩展、数据引用、技术对比等增强内容深度。
3. 逻辑完善：调整句式、段落结构，添加连接词使内容连贯自然。
4. 工具辅助：结合重复率检测和改写工具优化AI生成痕迹。

通过以上案例分析，可以清晰看到如何在具体场景中运用这些策略，不仅能降低AIGC率，还能显著提高论文的学术价值和专业表达。

五、思考与建议

1. 减少对AI工具的依赖

虽然ChatGPT为论文写作提供了便利，但作者仍需以独立思考为基础，合理使用工具作为辅助。

2. 提升学术写作能力

通过系统学习学术写作规范和技巧，增强自身在内容组织和语言表达上的能力。

3. 建立科学的审校流程

建议论文完成后经过多轮人工审校，并结合学术检测工具进行检查，以确保内容的合规性与原创性。

合理使用ChatGPT不仅可以提升论文写作效率，还能为研究带来启发。降低AIGC率是一项需要综合策略的工作，需要结合优化提示词、调整生成内容、添加原创内容等多种方法。希望本文的技巧和案例分析能够提供有效的指导，助力在学术研究中取得更好的成果。