

> **导语**
> 在AI辅助科研日益普及的当下，学术诚信正面临前所未有的技术挑战。最新调查显示，即便是在全球最顶尖的AI学术会议中，一种名为“伪原创引用”的新型造假手段也已悄然渗透，大规模的投稿量正在击穿同行评审的防线。

## 隐蔽的伪原创引用陷阱

根据AI检测公司GPTZero针对2025年NeurIPS（神经信息处理系统大会）录用论文的深度分析，学术界正遭遇一场信任危机。在对4841篇经过严格同行评审的论文进行筛查后，调查人员发现了**51篇**问题论文，这些论文中包含了至少**100处**已被确认的虚假引用。

这种被定义为“伪原创引用”（Vibe Citing）的现象，展现出了极高的欺骗性。与以往粗糙的抄袭不同，AI生成的虚假引用在格式和行文风格上与真实文献高度雷同。研究人员发现，这些引用往往包含虚构的作者姓名（如直接使用“John Doe”）、指向不存在的URL，甚至是无效的DOI编码。更有甚者，部分论文列出了格式错误的预印本ID（如 `arXiv:2305.XXXX`），这种低级却又隐蔽的错误，竟然出现在了纽约大学等顶尖学府以及谷歌等科技巨头的研究成果中。

![Google_AI_Studio_2026-01-23T02_49_09.243Z.png](https://static.downly.cn/images/876c9755c940afab188e660c204f2f2d.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 投稿海啸击穿审稿防线

GPTZero的分析指出，造成这一乱象的核心原因在于学术会议投稿量的爆炸式增长。NeurIPS作为AI领域的殿堂级会议，其投稿量在短短五年间呈现出“海啸式”的上升曲线——从2020年的9467篇飙升至2025年的**21575篇**，增幅超过220%。

这种指数级的增长严重超出了现有学术审稿体系的承载能力。为了应对庞大的审阅需求，组织者被迫扩大审稿人队伍，导致大量缺乏经验的审稿人进入核心评审环节。更为讽刺的是，部分审稿人本身也被指责违规使用AI工具来代替人工阅读和撰写评审意见。这种“用AI审阅AI生成内容”的恶性循环，直接导致了学术诚信防线的溃败。目前，NeurIPS方面已明确表态，虚假引用一经核实，将成为直接拒稿或撤稿的硬性理由。

 AI学术造假新变种：顶会论文爆发批量虚假引用危机



> 导语
> 谷歌在 Gemini 应用中推出全新视频验证功能，旨在帮助用户快速识别内容是否由 AI 生成。此举不仅提供了便捷的鉴别工具，更显著提升了平台内容的透明度，结合其他创意工具的更新，致力于在增强用户体验的同时应对虚假信息挑战。

## 应对 AI 内容的信任挑战

谷歌最近在其 Gemini 应用中推出了一项全新的验证功能，标志着其在应对 AI 生成内容日益增长的挑战上迈出了重要一步。随着 AI 技术的飞速发展，越来越多的用户开始使用人工智能生成视频和图像，如何判断这些内容的真实性成为了亟待解决的问题。

Gemini 应用的这项新功能，将为用户提供一个便捷的工具，以确保他们观看的视频内容的来源。对于想要了解视频制作背景的用户来说，这无疑是一个重要的利器。

![Google_AI_Studio_2025-12-19T03_09_56.245Z.png](https://static.downly.cn/images/1b8910741987dca1c01084284d454036.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 增强体验与透明度并重

除了这一验证功能，Gemini 应用还在其平台上提供了更多的 AI 工具，以增强用户体验。用户可以利用这些工具进行创意创作，编辑视频内容，以及进行各种多媒体操作。

谷歌表示，这一功能的推出不仅是为了提升用户体验，更是为了增强平台内容的透明度。通过对 AI 生成内容的检测，用户可以更清楚地了解他们所接触的内容是否真实可信，从而做出更明智的决策。

谷歌 Gemini 重磅升级 引入视频生成 AI 检测功能，一眼识破虚假内容



> AI检测技术的高歌猛进，本应是维护内容生态、净化网络空间的利器。然而，“上有政策，下有对策”的戏码却在新兴的AI领域精彩上演。围绕着如何逃避AI检测，一条条令人啼笑皆非、却又真实存在的“反AI检测”产业链应运而生，其荒诞程度令人咋舌，也折射出AI技术发展与人类博弈的复杂性。

## AI检测的崛起与“误伤”争议

随着AI技术在文本生成、图像识别等领域的广泛应用，如何鉴别内容的原创性、防止虚假信息和恶意内容泛滥成为亟待解决的问题。AI检测工具应运而生，通过算法分析文本结构、语言风格、图像特征等，试图识别出由AI生成的内容。

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然而，AI检测并非万无一失。其“误伤”现象时有发生，一些人工创作的内容因其风格与AI生成相似而被误判，给创作者带来困扰。令人哭笑不得的是，**朱自清《荷塘月色》、王勃《滕王阁序》、刘慈欣《三体》选段等经典著作也被主流AI鉴别工具标记为“AI生成内容”，其中《滕王阁阁序》的AI生成概率竟达100%。** 这种极端的误判案例，无疑加剧了人们对AI检测准确性的质疑。除此之外，一些学生反映自己的原创论文被AI检测判定为“AI生成”，导致无法顺利毕业；内容创作者也面临着原创作品被限流甚至封号的风险。这种“误伤”的存在，为“反AI检测”的需求提供了生存空间。

## 逃避AI检测的“歪门邪道”

需求催生市场。为了逃避AI检测的“火眼金睛”，各种“反AI检测”的“奇技淫巧”层出不穷，构成了这条荒诞产业链的主体。

### “AI洗稿”变种与人工润色服务

最初，一些人试图通过简单的同义词替换、语序调整来逃避检测，但随着AI检测技术的升级，这种方法效果甚微。于是，“AI洗稿”服务应运而生，声称能将AI生成的内容进行“深度伪装”，使其更像人工创作。

更有甚者，出现了“人工润色”服务。卖家宣称由专业人士对AI生成的内容进行修改，使其具备人工的写作风格和情感色彩，以此骗过AI检测。这类服务往往价格不菲，但依然有趋之若鹜的需求者。

![image.png](https://static.downly.cn/images/20250520022746.852164138.png)

### “降低AI指数”的神奇软件

在一些电商平台和论坛上，甚至出现了声称能“一键降低AI指数”的软件或工具。这些工具往往打着技术优化的旗号，声称通过复杂的算法处理，让文本或图像的AI痕迹变得难以察觉。其真实效果存疑，但却利用了人们急于逃避检测的心理。

### 另类“创作”手段

为了规避文本AI检测，一些人开始采用更加“另类”的创作手段，例如使用繁体字、生僻字、甚至是错别字，试图扰乱AI的识别。这种做法虽然在一定程度上能迷惑AI，但却严重影响了内容的易读性和专业性，可谓是“杀敌一千，自损八百”。



## 荒诞产业链背后的风险

这条围绕AI检测漏洞催生的荒诞产业链，不仅令人啼笑皆非，更蕴藏着诸多风险。

### 内容质量的沦丧

过度依赖“反AI检测”手段，将使得内容创作偏离其本质，不再追求高质量和原创性，而是专注于如何“骗过”算法。这将导致网络上充斥着大量经过“伪装”的低质量内容，严重影响信息环境的健康发展。

### 道德与法律的模糊地带

提供和使用“反AI检测”服务，游走在道德和法律的边缘。虽然目前没有明确的法律条文禁止这些行为，但其本质是利用技术漏洞进行欺骗，扰乱了正常的市场秩序和内容生态。



### 技术对抗的螺旋上升

“反AI检测”产业链的存在，也预示着AI技术与人类对抗的螺旋上升。AI检测技术会不断升级，而“反AI检测”手段也会随之“迭代”。这种无休止的技术对抗，消耗了大量的资源，也使得AI技术的应用变得更加复杂和不确定。

## 未来展望 治本之道在哪里？

AI检测漏洞催生的荒诞产业链，是AI技术发展过程中的一个特殊现象。要解决这个问题，需要从多个层面入手。

### 提升AI检测的准确性与鲁棒性

技术是解决问题的关键。AI研究人员需要不断提升AI检测技术的准确性和鲁棒性，减少误判，使其更能区分人工创作和AI生成的内容。特别是对于经典著作等人工创作的优秀范例，AI检测工具应能准确识别，避免出现将人工创作误判为AI生成的情况。

### 建立更完善的内容生态治理体系

除了技术手段，还需要建立更完善的内容生态治理体系。通过平台规则、法律法规等手段，规范AI生成内容的使用，打击恶意逃避检测的行为。



### 引导正确的创作价值观

最重要的是，需要引导内容创作者树立正确的价值观，鼓励原创和高质量的内容创作，而不是一味地追求流量和曝光。

AI检测与“反AI检测”的博弈仍在继续，这条荒诞产业链的存在，提醒我们在拥抱AI技术的同时，也要警惕其带来的潜在风险，并积极探索治本之策，共同构建一个健康、有序、充满创造力的数字内容生态。

AI检测“魔高一尺” 荒诞产业链“道高一丈”

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