「AI盗作チェック、新しいお金儲けの方法」卒業シーズンになると、多くの新卒者がストレスを発散するためにオンラインに投稿します。今回、彼らが集中的に発散するターゲットは、AI時代の卒論試験の新基準、AIGC率（論文中のAI生成内容の割合）だ。四川大学、南京航空航天大学、広西師範大学などの一部の大学学部は2026年に学部卒業論文のAIGC率を調査すると発表した。規定の AIGC レート制限を超えた論文は、ブラインドレビューおよび弁護に参加することはできません。
AI 検出テクノロジーは、現段階ではまだ非常に議論の余地があります。課金基準は高く、検出プロセスは「ブラックボックス」すぎ、検出結果は不安定です...多くの大学生や大学教師は、大学におけるAIGC率を検出する現在の方法が非科学的であることに疑問を抱いています。
中国人民大学准教授のDong Chenyu氏は、かつて自身が出版しようとしている論文のAI検出プラットフォームPaperPassにおけるAIGC率が82.54%であることを公開プラットフォームで明らかにした。 「最もばかばかしいのは、AIによって生成された疑いが非常に高いコンテンツのほとんどが、私たちが現場の話をしているということだ」と同氏は語った。
Nanfengchuang は、2020 年 10 月以前 (GPT-3 がまだリリースされていないとき) に発行された 4 つの詳細なレポートをランダムに選択し、中国の大学の協力を得て VIP と Gezida に対して AIGC テストを実施しました。これら 4 つの詳細レポートでは、VIP で検出された AIGC 率はすべて 0% でした。 Gezida プラットフォームでは、4 つの記事がすべて 30% を超える AIGC 率を検出し、プラットフォームによって「高リスク」とマークされました。
2020 年 10 月以前に Nanfengchuang が発行した 4 つの詳細なレポートで VIP が検出した AIGC 率はすべて 0% でした。
AIGC検出技術に対する疑問は、AI時代の「変革の痛み」の氷山の一角にすぎない。
Nanfengchuang がインタビューした数十人の大学生と 5 人の大学教師は全員、同様の結論を示しました。AI を使用して執筆することは、大学生にとって主流の選択肢となっています。上級生が2026年にクラスの33人の生徒にアンケートを配布したところ、「純粋に手書き」で論文を書いたクラスの生徒はわずか6％だったことが判明した。
AI は若者の交流習慣や行動パターンを変えており、執筆、学習、就職活動のあらゆる隙間に入り込んでいます。大学教育の基準も、やみくもにAIを排除するのではなく、再検討し策定すべきである。
AIGCレートとの戦い
「AIGCのレートで私の5月は台無しになった。」
上海の「211」学校の上級生シャオ・シューさんはソーシャルメディアに苦情を投稿した。彼女が AI 支援ライティングを使用して完成させた 20,000 ワードを超える卒業論文は、完成してから半月経っても依然として AIGC レートに引っかかっていました。
Xiao Shu 氏は AI を頻繁に使用していることを否定しません。論文を執筆している間、彼女は大規模な AI モデルを繰り返し切り替え、異なるプラットフォーム上の AI が論文内の論理的欠陥、イデオロギーの矛盾、データ捏造をチェックできるようにしました。最後に、彼女は AI によって書かれた単刀直入なテキストを修正することを忘れませんでした。 「「the」と「le」を使用しないでください。文の分割構造を使用せず、「bei」を含む文を「ba」を含む文に変更してください。
彼女が AIGC 率を測定するために初めて学校の指定された Web サイトにアクセスしたとき、その数値は 70% にも達しました。この目的を達成するために、彼女は AIGC 率を下げる戦略をオンラインで検索し、論文内の書き言葉をより口語的な表現に手動で変更しました。しかし、再度テストしてみると、AIGC 率は依然として 63% と高かった。
VIP 紙検出システム公式 Web サイトのスクリーンショット
「（AIGCテストは）まったく理解できません。たとえば、赤でマークされた箇所は、実際に主要な情報に基づいており、私自身の言語で表現されています」とシャオシュー氏は語った。
「私の心の中で最も悔しいのは、AIの検出（プラットフォーム）に応えるために、磨き上げられた文章をすべて壊さなければならないということです。AIがどんどん人間らしくなると、自分が人間であることをAIに証明しなければなりません。」
「以前は、誰もが体重を減らすために知恵を絞っていましたが、今では全員がAIGC率を減らすことに時間を費やしています。AIGC率は一般に体重検査率に反比例します。」と第二学校の新卒者は述べた。
湖南師範大学4年生のZhang Heng氏も、卒業目前にAIGC率と闘うために知恵を絞った。彼の法科大学院では、AIGC 率が 30% を超えてはならないと規定しています。
AI の助けを借りて、彼は論文の最初のバージョンを完成させるのに 2 ～ 3 週間かかりました。 4月9日、彼は学校指定のGezidaプラットフォームをAIGCテストに使用したが、AIGC率は7％だった。
1週間後、張衡氏の同じ論文が学校の要請に応じて同じ検査機関によって再度検査されたところ、AIGC率は52.91％に急上昇した。このシステムは、この論文がAIGCリスクレベル「高リスク」および「学力標準テストに不合格」である疑いがあることを示します。
Zhang Heng の論文の 4 つのテスト結果
張恒はこの結果に当惑したが、控訴する術がなかった。テストレポートでは、その論文を「AIGCコンテンツの疑い」とマークするだけで、その理由は説明されません。 「私たちにはその原則を理解する方法がない」とし、プラットフォームには質問の手段が提供されていない。
5月までに卒業論文を完成させるため、彼はシャオシューと同様に自分で論文を改訂することを選択した。その後、インターネット上で多くの経験談を収集し、AI に AIGC 率の削減を支援させることにしました。
「（AIを削減するための）主なロジックは、記事を非論理的に変更することです。」 Zhang Heng 氏は、「so、first、second、socon などの論理的な単語をあまり追加しないでください。粒度やスパイラルなどの高レベルの単語を減らし、長くて難しい文を使用せず、カンマを増やし、ダッシュを減らし、引用符を減らします。ゆっくりと 3 ～ 4 回修正すると、AIGC 率をある程度下げることができます。」と結論付けました。
4回のテストと合計120元の支出を経て、最終的にZhang Heng氏の論文のAIGC率は20％になった。 「改訂後の記事は見違えるほど変わっていて、以前に書いたものと全く違うような気がします。でも仕方ないです、学校の要求ですから」。
脆弱性
AIGC金利は一時期国民の批判の対象となった。実際、この概念は教育界によってここ 2 年間に提案されたばかりです。さらに、これは厳密に定義され、標準化可能な概念ではありません。
2024年、CNKIと華北電力大学は「AIGC試験サービスシステム」を開発。華北電力大学によると、AIの検出にAIの利用を試みた最初の大学の1つとして、同校の2024年の大学院生の論文作成にAIの使用を検出するためにこのシステムが使用されたという。
華北電力大学大学院の張磊副学部長は当時メディアに対し、華北電力大学はAIGCの論文比率を明確に定義していないと語った。その主な理由は、「現在のAI検知ツールでは検知結果の精度を100％保証できない」ということだ。学校はテスト結果を参考として家庭教師と弁護委員会にのみ提供します。
2025 年には、AI の人口全体の普及率が大幅に増加します。 AI が生成する文章に対処するために、卒業論文の AIGC 率に関する具体的な要件を提示する大学が増えています。
ニュースレポートのスクリーンショット
Nanfengchuang の統計によると、ほとんどの大学が設定する AIGC 率の上限は 20% から 40% です。学校が指定する AIGC 検出テクノロジは、通常、盗作チェックに伝統的に使用されている学術プラットフォーム (CNKI、VIP、Gezida) 上で使用されます。
Liu Jia は、湖南省の「985」大学でコンピューター サイエンスを専攻する大学院生です。彼は最近、AIGC 紙検出ツールをオープンソース化しました。同氏はNanfengchuang氏に対し、現在市販されている検出ツールは、主に混乱、規則性、結合密度といったいくつかの主要な基準に基づいて論文のAIGC率を判断するために使用されていると語った。
いわゆるパープレキシティは、生成 AI の特性、つまり前の単語に基づいて次の単語を予測する確率に基づいて設計されています。 「困惑は予測可能性としても理解できます。」劉佳氏が説明した。 AI によって生成されるコンテンツは、規則的で論理的に構造化された文章である可能性が高く、予測可能性が高くなります。しかも、どのAIであっても、最後の結論は特に強烈です。
それどころか、人間の文章は常に多様性と「偶然」に満ちており、それが文章の予測不可能性を増大させ、したがって文章の混乱を増大させます。
文章の規則性や長さについても同様です。 「後で統計をとったところ、人間が書いた文章の密度は一般に 75 単語/文を超えないことがわかりました。」
Liu Jia氏は、AI検出のプロセスは通常段落に基づいており、テキストのAIGC率はテキストの予測可能性、規則性、その他の指標に基づいて判断されると述べた。しかし同氏は、AIには偽陽性と偽陰性が存在すること、つまり人間が書いたコンテンツをAIと誤判断したり、AIが生成したコンテンツを見逃したりすることも認めた。
AIGC の盗作チェックでは、人間が書いたコンテンツを AI と誤認しやすく、AI が生成したコンテンツの検出を見逃してしまう可能性があります。
「誤った判断」の可能性は、厳格な指標に制約されている論文執筆者にとっては「災難」を意味するかもしれない。
山西省の第二大学の教師である王雪蘭氏は、現在のAIGC検査は十分に科学的ではないと南峰荘氏に語った。彼女の学校の教師は最近、純粋に手書きで論文を書きましたが、プラットフォーム上で検出された AIGC 率は 80% でした。
2026年の卒業論文審査の前夜、彼女が指導した数人の学生がAIGC率を下げるために自分たちの論文を「日常語」に書き直した。事前審査が終わり、最終審査まではまだ時間がありました。王雪蘭氏は、学生たちの言葉を新聞の標準語に戻したいと考えた。 「しかし、私が彼らのためにそれを変更した後、AIGCレートは再び上昇しました。」
学生の論文の1つは、初回テスト時のAIGC率が10％未満だったが、文章が流暢ではなく、文章さえ不完全であるという抜け穴があった。論文の質を高めるため、王雪蘭さんは弁護前に夜更かしして論文を手作業で修正した。その後、彼女はテストのために記事を VIP に送信し、AIGC 率は 27% に上昇しました。
「これまでの努力がすべて無駄になったような気がします」と彼女は言った。
沈みゆく大学
AI 検出ツールはますます普及していますが、大学キャンパスにおける AI の止められない力をますます反映しています。
Xiao Shu さんは、クラスメートが AI を使用して卒業論文を作成しているだけでなく、教員さえも AI を使用して論文の提案を提供していることを発見しました。教師が彼女に与えた最初のバージョンのフィードバックでは、「句読点を間違えた」「「」を 2 つ続けて使用した」など、多くの「非人間的」な痕跡が見つかりました。
彼女の判断のもう 1 つの根拠は、教師が修正意見を非常に迅速に出したことです。 「私たちのグループは20人ですが、先生の（修正意見が）一斉に出てきました。そして、全員に与えられる（修正の）形式や方向性も全く同じです」。
中国北西部にある「211」大学の准教授、林敏志氏は、学生の宿題を見直したり、論文に注釈を付けたりする際にAIを活用したと南鳳荘氏に語った。彼女は AI を使用して学生の論文を読み、関連する意見を生成する予定です。一般に、AI は彼女に「大きなものを把握し、小さなものを手放す」ことを可能にします。クラスメートは理工学を専攻していたため、テキストのトレーニングを受けていませんでした。 AIを導入してから「みんなの文章の質が上がった」。
リベラルアーツを教えている王雪蘭氏は、AIに対してますます曖昧な態度をとっている。
彼女にとって、生徒の宿題を採点するのは難しくなっている。彼女は生徒の作品の AIGC 率に基づいてのみ採点できます。彼女は、彼らの論文にいくつかのタイプミスや文法上の誤りがあることを確認し、それが少なくとも課題が彼女によって書かれたことを証明することを望んでいました。
彼女は過去 2 年間、学生教育においても大きなプレッシャーにさらされてきました。 AI の出現により、多くの知識の壁がなくなりました。彼女のクラスでは、頭を上げる率がどんどん低くなり、授業を欠席したり、教師を軽視したりする生徒が増えています。今年、ある生徒がクラスで辛い鍋を食べ、彼女は非常に軽蔑されていると感じました。
こうした現象のもと、従来の教師と生徒の関係はAIの出現によって変化してきました。
すべてを知っており、いつでも応答できる AI のおかげで、シャオ シューさんは、大学で先生に言うべきだった質問のほとんどが AI との会話になったとナンフェン チュアンさんに語った。
Shuai 氏は当初、第 2 大学である宜春大学で 10 年以上の教職経験がありました。大学生の変化について語るとき、彼の発見の一つは、近年、心理的な問題を抱える学生が増えているということだ。彼は心理的な問題や学生から報告されたさまざまな状況に対処するために多くのエネルギーを費やしました。
大学生のメンタルヘルス問題が大学でますます顕著になっている
したがって、AIが大学の卒業論文に「侵入」した場合、学生が学問的規律を厳格に遵守しなければならないことを繰り返し強調するのではなく、学生がまずAIGCレートの要件を満たし、防御に成功することを望んでいる。
大連の第二大学で特任講師を務めるイーランさんも、学生の感情的な問題を懸念し、大学院論文を修正する際には率先して学生の論文修正を手伝い、人工知能の割合を手動で下げることに同意した。 「生徒より先生の方が怖いですよ、何かあったらどうしよう」。
AI の反復と環境の加速的な変化により、大学生や大学教師は困惑しています。
Xiao Shu氏は、彼女が学んだ会計専攻と比較して、AI自体が現在の雇用の主流になっていると述べました。 4年生のとき、彼女は論文執筆よりもインターネット企業でのインターンシップに多くの時間を費やした。
「私は非常に文系の学生です。就職しやすくするために AI スキルを学び続ける日が来るとは想像もしていませんでした。」シャオシュウは言った。 「はっきり言って、私がAIについてよく知っていると社内の人に話したときに初めて、彼らは（これが）才能があると思うのです。私はAIの知識をたくさん学ばされるしかありません。」
新興産業としての AI は雇用市場に変化をもたらした
大学教師のイ・ランさんも、現在の上級生は一般に「時間の不安」に直面していることを理解している。時間に余裕をもって卒論を作成できた昔に比べ、今では卒業シーズンになると学生は複数人で準備するのが一般的です。
「彼らは公務員試験や大学院入試を受けなければならず、仕事を探さなければなりません。今は仕事を見つけることも非常に困難です。私たちには落ち着いて半年以上かけて論文を推敲する気力はありません。」
AI時代の人材
インタビューを受けた多くの大学教師は、AI の止められない力には、大学教育の早急な変更と、論文執筆や才能の評価基準の再策定が必要であると認識しました。
Shuai 氏は当初、学生たちに AI を使用して文章を書くことを奨励しましたが、これは不可逆的な傾向であると彼は信じていました。しかし、彼は学生がAIを使って何も考えずに書くことに反対している。彼はかつて学生から課題を受け取ったことがありますが、その記事の最後の段落は明らかに AI によって書かれたもので、「私はあなたのためにこの結論を導き出しました。他に何か必要なことはありますか?」という趣旨でした。
「彼はこの段落さえ削除しませんでした。」 Shuai さんは最初、無力感を感じました。「AI が文章を書くことに反対しているわけではありませんが、考えたり選択したりせずに AI を使用することには反対です。」
これに関連して、Shuai 氏は当初、主要大学が導入している論文に対する AIGC のレート基準は合理的であり、本質的に学術論文の標準化のためのものであると考えていました。
中国学位・大学院教育学会の公式ウェブサイトのスクリーンショット
しかし、矛盾も感じているという。 「現時点で AI の使用基準がどのようなものかを言うのは難しいかもしれません。」 AI 支援によるライティングは、学術的誠実さなどの問題に曖昧さをもたらします。
中国農業大学経済管理学院の教授、Zhu Chen氏もAIに対してオープンな姿勢を示しており、大学が学生の卒業論文を審査する際にAIGCレートを強制的に使用することに反対している。 「大学が学生にAIの学習を義務付ける一方で、卒業論文でAIを完全に排除することを義務付ける場合、実際には教育目標に矛盾が生じることになる」と彼女は述べた。
同様の雰囲気は国際的な学術界にも存在します。 2026 年にジャーナルに論文を投稿する際、Zhu Chen 氏は、一部のジャーナルが AI 使用に関する記述の要件を更新し、著者に特定の AI 大規模言語モデルの使用シナリオを詳細にリストすることを要求していることを発見しました。 「この標準化された要件は、実際、学術コミュニティによる AI の普遍的な受け入れを表しています。」
同時に、国際学術誌の編集者も務めています。原稿を処理する際、システムは原稿の AI の使用を促すメッセージを表示しますが、これはほんのわずかな参考としてのみであり、AIGC レート レポートのように赤で強調表示されることはありません。
これに関連して、Zhu Chen 氏は、大学は AI を単に禁止するのではなく、AI の使用についてより合理的な規制を設け、学生が AI を正しく使用できる能力を育成する必要があると考えています。同じ AI ツールを適用したとしても、人によって得られる結果の質は大きく異なると彼女は考えています。そこに反映されるのはやはりユーザー自身の知識の蓄積、問題意識、判断能力です。
Zhu Chen 氏は、AI 時代に AI と明確な線を引くのではなく、現在は AI によって強化された人材と呼ばれる新しいトレーニング目標に重点を置いていると Nanfengchuang 氏に語った。
いわゆるAI人材とは、単に「AIを使える」人ではなく、AIを自分の能力の延長にできる人です。彼らは、質問の仕方、作業プロセスの整理方法、結果の質の判断方法、そして重要なポイントで自分自身の決定を下す方法を知っています。
「大学の最大の役割は、単に知識を伝えることではなく、学生の自学自習、独立思考、批判的思考の能力を育成することであると私は常々信じてきました。AI時代には、これらの能力は時代遅れになるだけでなく、より重要になるでしょう」とZhu Chen氏は述べた。
(インタビュー対象者の希望により、朱晟を除き、記事内の他の登場人物はすべて仮名です)