在 AIGC 检测算法眼中，论文并不是由意义组成的，而是由概率组成的。AI 倾向于选择概率最高的词汇组合，而这些词汇正汇聚成了下面这份“高风险词典”。一旦这些词在文中密集出现，系统会立刻判定该文本由模型生成。
一、 跨学科通用“红区”：高频 AI 指纹
这些词汇是 AI 训练语料中最顽固的残留，出现在论文中极度违和：
- 互联网大厂味： 闭环、赋能、链路、维度、底层逻辑、颗粒度、护城河、方法论、全生命周期、解构、重塑、落地、迭代、布局、沉淀、矩阵、撬动、输出、输入、协同、对标、对齐、发力、对冲、赛道、生态、痛点、切入点、场景化、标杆、抓手、下沉、增量。
- 空洞动词： 助力、驱动、促使、激发、牵引、加速、优化、深化、提升、强化、推进、赋效、探索、深挖、识别、感知、捕捉、呈现、勾勒、解析、洞察、重构、审视、透视、深度融合、良性互动、有机结合、无缝衔接、协同联动。
- 学术伪深度词组： 多维度、多层次、全方位、系统性、整体性、综合性、交叉性、必然选择、不二法门、关键所在、重中之重、核心要素。
- 虚假转折词： 诚然、不可否认的是、值得注意的是、综上所述、总而言之、不仅如此、往往、通常、在很大程度上、不约而同。
二、 细分学科“隐形高危词”：算法的深度伏击
AI 在处理特定专业领域时，往往会表现出一种“通俗化”的倾向，使用大量在该学科内显得过于轻浮或雷同的词汇。
1. 医学与生命科学类（AI 容易写成“科普通稿”）
- 高危表达： 突破性成果、揭开新篇章、全方位诊疗、打破临床壁垒、个性化精准方案、深度赋能医疗、开启新纪元、具有里程碑意义、有效平衡疗效与安全性。
- 识别逻辑： 医学论文讲求严谨的统计数据和实证，AI 喜欢用宏大的形容词掩盖数据的缺失。
2. 法学与政治类（AI 容易写成“公文报告”）
- 高危表达： 规范性框架、多维治理、平衡利益冲突、法治精神的体现、构建和谐体系、完善制度建设、强化监管力度、多措并举、统筹推进。
- 识别逻辑： 法律论文重在逻辑链条和法条引用，AI 倾向于用“平衡”、“完善”等中庸词汇进行政策性表述。
3. 教育学与社会学类（AI 容易写成“人文抒情”）
- 高危表达： 范式转型、全人教育、赋权增能、多元话语体系、构建社会韧性、弥合数字鸿沟、边缘化群体、内源性动力、沉浸式体验、全方位育人。
- 识别逻辑： 社科论文强调具体的调研和实证，AI 喜欢堆砌时髦的学术概念，但逻辑衔接极度机械化。
4. 理工与工程技术类（AI 容易写成“产品手册”）
- 高危表达： 尖端架构、无缝集成、高度鲁棒性、可扩展性方案、颠覆性技术、端到端优化、大幅提升性能、前所未有的精度、极具通用性。
- 识别逻辑： 工科论文注重实验参数和模型细节，AI 喜欢用“无缝”、“颠覆”、“大幅提升”等修饰语。
三、 24 种典型 AI 行为模式：检测器的底层模型
算法不仅看词，更在看你的“表达逻辑”。以下是导致 AIGC 率飙升的典型痕迹：
- 内容模式： 意义通胀（动辄宏观趋势）、知名度堆砌（用媒体报道做证据）、肤浅分析（大量 -ing 结尾描述）、宣传性语气、模糊归因（常用“普遍认为”）、提纲式结尾。
- 语言模式： 系动词回避（躲避直接用“是”）、否定式排比（不仅是…更是…）、三段式法则（永远是 ABC 三项并列）、同义词死循环、虚假范围限定（在某种程度上）、关联词过载（段首机械衔接）。
- 风格模式： 破折号过度使用、粗体过度使用、垂直列表化（像说明书）、标题格式化、标点符号错乱（中英混用）、段落逻辑断层。
- 交流模式： 引导词残留（好的，为您生成…）、知识截止暗示（截至最新数据）、谄媚语调、填充废话、过度限定（导致结论破碎）、万金油愿景（结尾必谈美好明天）。
四、 总结：为什么这些词是检测算法的“抓手”？
检测算法的核心是计算“文本熵”和“困惑度”。人类写作具有不可预测性：我们会根据真实的研究背景打破语法节奏，会使用独特的、甚至是稍显生涩的专业修辞。
而 AI 是基于统计概率的平滑输出。当你集中使用了上述词汇，你实际上是在告诉算法：“这段话的生成概率极高。” 概率越高，被判定为 AIGC 的风险就越大。
