用AI整理过提纲、润色过摘要，系统能不能直接知道？
答案是：检测系统无法读取你的聊天记录，也不知道某句话是谁敲出来的。它只能根据最终文本的词语、句式、结构和风格，估计内容是否具有机器生成特征。
AIGC报告检测的是文本，不是行为
模型通常会综合观察表达的可预测程度、句子节奏、模板结构和篇章风格。连续出现高度规范却缺少细节的段落，更容易被标记。
因此，检测结果是风险提示，不是AI使用事实。本人原创的规范文字可能被误判，经过多次处理的生成内容也可能没有被完整识别。
哪些段落最容易出现高风险
摘要里只有背景和意义，没有方法与结果；文献综述逐篇罗列作者；理论基础复制相同模板；方法部分只有“采用问卷和统计软件”；结论写满“加强、完善、推动”，却找不到数据依据。
这些段落共同的问题不是某个词，而是没有体现真实研究过程。
AI辅助和AI代写有什么区别
用工具整理检索词、检查语法、提出结构问题，与直接让模型生成研究结论并提交，不是同一件事。关键看学校规则、使用范围、事实核验和作者是否保留了核心判断。
最稳妥的做法是提前查看本校关于AI工具的说明，保存提纲、文献笔记、数据文件、修改记录，并对使用环节如实披露。
正式提交前怎样排查
学校尚未明确终检平台时，可以用 DETECT AIGC检测工具 同时观察知网、维普、万方三个方向的风险。优先查看多个方向都偏高的章节，再结合原始材料人工判断。
总比例只决定工作量，具体片段才决定改法。缺证据就补证据，结构重复就重新组织，规范定义和固定术语不要为了数字乱改。
真正能证明论文属于你的东西
你能解释为什么选这个问题，文献如何筛选，方法为何这样设计，异常数据怎样处理，结论受到哪些限制。答辩老师追问时，这些过程比一个百分比更有说服力。
检测可能发现文本特征，却不能替你建立学术责任。AI是否用过不是唯一问题，更重要的是它用在什么环节、你做了哪些验证、最终观点是不是由你负责。
