2025年畢業季，在論文正式答辯前，復旦大學的本科畢業生王芝收到學校發來的一封郵件，要求如果論文中使用了AI工具，需在畢業論文承諾書中披露使用AI工具的信息。

2024年11月28日，復旦大學教務處曾發布《復旦大學關于在本科畢業論文（設計）中使用AI工具的規定（試行）》，禁止在研究方案設計、創新性方法設計、論文結構設計等關鍵環節使用AI工具；禁止使用AI生成或修改原始數據、實驗結果和圖像；禁止直接使用AI生成的正文文本、致謝等內容；禁止使用AI進行語言潤色和翻譯等。

如果按照這個要求，王芝和她的很多同學都“犯規”了。王芝將數份文獻資料中感興趣的內容整理出來，然后提供給AI生成畢業論文的文獻綜述，并在此基礎上進行修改。

“坦白說，AI寫出來的效果比我自己寫的好很多，目前在實習，沒那么多時間對大量文獻要點進行整理表達，這是比較省時間的現實選擇。”王芝說。

一所北京重點高校的研究生畢業生琦琦同樣使用了AI工具寫作論文。論文盲審意見下來后，琦琦需要在論文中補充一段1500字左右的研究綜述，她將開題報告中對論文的詳細綜述和幾篇代表性的文獻提供給了AI，于是AI替她生成了大體符合要求的研究綜述。

“寫畢業論文這段時間，大家使用AI的程度大大加深了，我一開始是好奇，AI到底能生成怎樣的東西，后面發現AI確實會提供一些比較不錯的內容。”西南地區一所重本院校本科畢業生徐子翔說。

徐子翔預估自己畢業論文的含AI量在25%左右，他寫論文遇到難點就會借助AI去發散思維，會不斷將要求和目標告訴AI，再從AI給出的內容中挑選和提煉，直到得到可以寫到論文中的答案。

不同地區的多位畢業生告訴經濟觀察報，在論文寫作過程中，他們或深或淺都用過AI工具，常見和基礎的使用場景包括用AI進行文獻整理、語言翻譯、搭建文章框架、概念搜索、文本處理、論文降重、語言潤色等。

和搜索引擎工具不同，AI有強大的生產能力，能根據人的指令和需求快速生成內容，這挑戰著“工具”與“主體”的邊界，AI可能是寫論文中的效率工具，也可能是偷懶利器。

對學生能力退化的擔憂，讓高校開始動用硬指標。

經濟觀察報了解到，2025年畢業季，四川大學、北京師范大學、西南大學、湖北大學、西南交通大學等多所高校都有對畢業生論文進行AI率檢測，要求學生論文中AI生成的內容比例不超過20%到40%這個區間，部分高校對人文社科和理工醫科類學生的論文AI率要求比例不同。

有還未開啟檢測畢業論文AI率的高校正在準備跟上這一趨勢，一位杭州師范大學的輔導員告訴經濟觀察報，該校將在明年全面開始檢測本科畢業論文的AI生成內容比例。

面對AI不能失去判斷力

隨之而來的問題是：當技術的齒輪向前旋轉，AI成為像搜索引擎一般常見的工具時，用技術指標去防控AI的使用邊界能治本嗎？

“畢業論文AI率高，學生們也會用AI再去降，沒有必要去防止學生使用AI，也防不住。”中國人民大學新聞學院副教授董晨宇認為，應該引導學生正確地去用AI，閱讀能力、批判性思維和邏輯能力等基本功在AI時代依然重要。

作為老師，董晨宇自己也會應用AI，“我不抗拒用AI提想法，但會在AI提出的建議之上往前再走幾步”。在董晨宇看來，AI擅長做出60分的作品，保證了底線水平，但人類決定最終成果的上限。

在西南地區一所院校任教十余年的張雪依有同樣的感受——學生要靠AI寫出好的論文，依舊離不開學生的個人能力。

張雪依所在學院為經管系，學生畢業論文基本都會涉及到做實證研究，當實證分析數據顯示正相關或負相關時，學生將論文的研究前提、背景告訴AI，讓AI去分析猜測可能有什么原因導致正相關或負相關。

“如果學生對所寫論文沒有扎實的研究，就很難判斷AI給出的原因哪些是真正有可能發生的，哪些是胡說八道。有時一眼能看出來，學生最后借助AI提出的分析結論，是前面所做的實證研究遠遠不能支持的。”張雪依說。

北京某所高校的社會學研究生劉予就在AI工具的協助下完成了一份讓導師滿意的畢業論文。如果按貢獻程度打分，她給自己打7分，給AI工具打3分。

劉予自2022年年底開始使用AI。在將近10萬字的畢業論文中，劉予沒有想著讓AI幫自己寫什么，AI更像她的助手和指導老師。

“使用AI的前提是對AI給出的答案有判斷能力”，劉予畢業論文需要的大量參考文獻涉及英語和法語，她會讓AI翻譯外文文獻并補充生澀語言的背景知識，“但要小心了，AI可能會越過某一段，寫論文的人必須要有對外語文獻的基本翻譯能力和內容認知，不然無法發現AI出了差錯”。

在寫論文的過程中，劉予會詳細地告訴AI，自己的大概思路和往下寫遇到了什么問題，以及目前已經接觸了哪些文獻。AI則像導師一樣對劉予提出建議和批評，當AI很“諂媚”的時候，劉予并不會順著AI的“彩虹屁”去改變自己的質疑。

“面對AI工具，必須要有自己的困惑，并且要描述自己的困惑和細化自己的要求。只有充分拆解問題并闡述，AI才會給出充分反饋。”這是劉予傳授給班上其他同學的AI使用經驗。

需要更系統的應對方法

“目前，AI和學術共存處于比較初級的階段，我們的應對措施還是處于對技術不可控的恐懼中。”在董晨宇看來，論文AI率檢測技術不成熟也不靠譜，AIGC檢測是AI沖擊下學術界的一種應激式的自我保護，但不能完成我們與AI共處的目的。

他自己有過被AI率“誤傷”的經歷。5月初，董晨宇將剛剛完成的研究秀場直播產業的論文，提交至某學術論文檢測平臺，然而自己和合作者從構思到完成親手敲出來的論文AI率竟高達80%。

AI和學術、教育如何共存？或許需要在實際問題的暴露中迭代出更加系統性的應對方法。

在大學課堂上，許多老師都在課程設計中引導學生擁抱AI技術。王芝回想起來，在數字音頻廣告這門課中，老師布置小作業時就提到可以使用AI生成同主題的音樂。

徐子翔說，在需要收集大量數據或者資料的課程中，老師會推薦同學們使用AI。在課堂討論環節，老師也會讓同學們搜索相關話題的內容，歸納總結成簡短的話語供討論使用。

在2025年DeepSeek大火前，張雪依關注到班上有少數同學的課程討論作業出現明顯的“AI味兒”。“現在我帶的班上，大部分學生都有意識去用AI工具輔助課程作業。”張雪依說，在課堂上鼓勵學生去用AI最開始是出于“公平”。

在一些課程作業和論文中，張雪依發現，少部分同學知道要去用AI，大部分同學則沒有這個意識，這對不用AI的同學不公平。于是張雪依主動打破這種信息差，在課程設計中鼓勵學生用AI尋找靈感和探索更多受益用法。

但當學生用上AI后，張雪依和學生“斗智斗勇”的難度增加了。在進行無紙化的線上期中考試時，張雪依為了防止學生用AI檢索答案，專門在考試平臺上設置了不能退出否則就會黑屏的功能。但張雪依發現，嘗到AI的“甜頭”后，學生仍能找到各種方法用AI作弊。

“學生用AI越多，老師對他們實際水平的判斷就越會出現偏離，但又不能阻止學生們用AI，這是不是在督促我們對作業、考試、論文等的考核評估標準應該更多維？”張雪依發出這樣的疑問。

張雪依自己和身邊的老師們也會使用AI去完成一些日常的工作。在申報課題寫申報書的時候，張雪依用AI工具去生成“八股文”、“固定話術”的部分，并形成學術上偏好的語言風格，然后將節約下來的時間用于課題核心部分的思考。

“如果大家都普遍使用AI去做形式上的工作，那么項目的評審標準是不是就應該慢慢減少對形式的關注，更加關注干貨和本質呢？”張雪依說。

張雪依所在的院校對本科畢業論文也要求AI率不高于30%。張雪依認為，查AI率類似于治水中的應急措施，只是應對沖擊的第一步。

（作者 馮雨晨）