不知从什么时候起，“查重”成了科研人绕不开的心理负担。

为了降低重复率，我们被迫玩起了“文字游戏”：改词、换句式、调语序，甚至把原本清晰、直接的表达，改得绕口难懂，只为了通过系统检测。

但当AI能随手改写文本内容时，单凭重复率来判断论文，真的还靠谱吗？

是时候重新定义什么是“好研究”了！比起重复率，现在的学术界其实更看重：原创性、实用性与贡献。

1 为什么说只盯着查重已经不够了？

学术界反对重复发表和抄袭，除了坚守学术诚信，还有一个现实原因：节省有限的学术资源。

在纸质期刊时代，印刷版面有限、审稿人精力有限，高度相似的论文发表，本质上是在挤占他人发表新成果的机会。

换句话说：重复发表=占用公共学术资源=阻碍知识进步。

但在数字时代，大多数期刊都提供电子版，真正被浪费的，往往不再是版面，而是编辑、审稿人和读者的时间。

更关键的是，AI的使用，在一定程度上让抄袭不再那么容易被发现。

以前的论文抄袭，往往是“复制粘贴后简单改写”，查重系统很容易识别；现在则是“洗稿”，偷走别人的核心观点、数据或论证逻辑，利用DeepSeek、ChatGPT等大语言模型反复改写，让文本看起来很原创，但核心思想还是别人的。

有研究者做过相关实验，把同一段文本反复交给AI进行润色和重写。结果发现，经过多轮改写后，Turnitin等查重系统已经难以可靠识别文本的真实来源。

这也就意味着，在AI时代，重复率甚至是新兴的AI率，都更适合用来判断论文是否合规，而不能足以衡量研究是否真的有价值。

2 重新理解“自我抄袭”

“自我抄袭”（Self-plagiarism）听起来很奇怪，你怎么可能偷自己的东西呢？

其实，通常自我抄袭有两种情况。

1） 教学场景

学生将已完成的论文或成果，重复提交给不同课程。这并未产生新的学习贡献，却重复消耗了教师宝贵的批改时间与注意力。

这里的本质问题不是“抄袭”，是学生没有完成新的学习任务，不符合教学目标和教学评价标准。

2） 期刊投稿

研究者将他们已经发表过的内容，当作原创内容重新提交给期刊。

这里的问题也不在于偷了自己成果，而是误导编辑与读者，还可能涉及版权侵权，本质上属于重复发表和学术不端，在大多数情况下，论文应当被撤回。

学术界真正反感的，不是你用了自己的话，而是你将已经发表过的东西，当成全新的成果再拿出来发表，让读者误以为有了新发现，浪费了学术资源。

3 不看查重，那以后看什么？

评价论文的重点，需要回到研究本身，而不是文字形式。未来的价值体系，应由这三个核心维度构成。

1） 原创性（Originality）

不是句子重不重复，而是：

● 这个研究问题是不是你提出的？

● 思路、方法、角度有没有新意？

AI可以写出漂亮的文字，但它很难提出一个前人从未想过的、具有开创性的科学设想。

2） 贡献（Contribution）

不是写了多少页，而是：

● 你具体做了什么？

● 是提出了假设、设计了方法？

● 还是在关键环节进行了逻辑整合？

3） 实用性（Utility）

不是概念是否高深，而是这项研究：

● 有没有增加有用的知识？

● 是否推动领域向前迈进了一步？

4 如何应对AI时代的新挑战？

1） 对研究者：记录过程和结果

保留修改痕迹：保存从初稿、二稿到终稿的修改历史。

原始数据存档：随时准备好可追溯的实验笔记、分析代码或调研原始记录。

2） 对期刊与机构：从查重到查实

明确贡献声明：鼓励在稿件中列出每位作者在提出想法、设计实验、分析数据、撰写论文等环节的具体贡献。

提升透明度：鼓励提供研究日志、原始数据、分析代码等可追溯的支撑材料。

3） 对编辑和审稿人：关注研究本身

审视逻辑深度：重点检查论文的逻辑和论证，看作者是否真正理解并解决了研究问题。

关注创新性：评估研究是否具有新意和实际贡献，而不是只看重复率。

合理、透明地使用AI没问题，但好论文靠的是思考和贡献，而不是靠改字换词。

别再只盯着重复率了，把精力放在真正重要的事情上：你的研究解决了什么问题？对领域有什么贡献？

在AI比人更会写作的时代，真正不可替代的，永远是你自己的思考。

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参考资料：

[1] https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bioe.70069