被指控使用 AI 但你并未使用时：该怎么办

电子邮件的主题行可能写着 Academic Integrity Concern 或 Meeting Request: Regarding Your Submission，而其中的第一行会告诉你，你的导师认为你在自己写的作业中使用了人工智能。被指控在你实际亲自写的论文作业中使用 AI，会以一种特殊的方式让人感到迷失方向, 因为没有任何单一事实可以拿出来直接否定一个百分比，而在你发出的第一条消息里产生恐慌、争辩或过度解释的冲动，恰恰是最错误的做法。恐惧是真实且合理的。但对它的回应仍然必须是程序性的，而不是情绪性的，因为接下来的几周实际上就是靠程序在运转。

这不是在讨论检测器是否判断正确。很多写作会因为与作者身份毫无关系的原因被标记，而 TextPulse 已经在别处详细讨论过这些工具实际上有多准确。接下来两天真正重要的是程序, 也就是你说什么、你要求什么，以及在你承诺某个你以后可能需要收回的事件版本之前，你先弄清楚了什么。把顺序弄对，你就能保护自己，而不管底层问题最终如何解决。

被指控在论文作业中使用 AI? 控制第一反应

在回应之前先等一等，并且让任何早期消息都保持简短。愤怒在文字里会清楚地显现出来，而 academic integrity office 会读出其中大量的情绪。尤其是一小时内发出的回复，特别是那种指责流程不公或教授无能的回复，无论你是否有理由这样感受，都会成为你自己档案的一部分。

请充分利用你实际被给予的时间。大多数教师和诚信办公室期望在几天内回复，而不是几分钟内，发送一条简短的暂缓信息，说明你已经收到通知并正在准备回复，可以为你争取思考空间，同时不会显得回避。起草任何内容之前，先把消息读两遍，并准确记下它声称了什么, 是哪项作业，提到了哪种工具，以及它已经引用了哪些证据，如果有的话。如果它写明了你回复的截止日期，请把那个日期单独记在别处，不要只放在邮件本身里，因为错过它会使一项有争议的指控默认变成无人争议的指控。

不要承认你没有做过的事情

只说实际发生了什么，并克制住通过承认更多内容来显得配合的冲动。相当多的虚假指控案件正是在这一步出错。一个学生因为不熟悉流程而紧张，会说出类似这样的话, 我确实用 Grammarly 检查过，或者我可能用 ChatGPT 查过一个想法，意思远远少于用它来写这篇论文。

一旦这句话被写下来，它就会成为档案中唯一不争议的事实，而其他一切都会通过它来解读。只回答实际被问到的内容，并且要精确回答, 如果你用了语法检查器、引文工具或拼写检查器，就准确地这么说，不要多说，因为含糊的配合和沉默一样容易被解读为回避。如果你不确定自己使用的某个工具是否属于该政策实际所指的 AI 使用，就说明你用了什么，并直接提问，而不是猜测并作出一个以后可能需要更正的回答。

你应该要求哪些书面证据？

单独一个被标记的百分比本身并不是你能够实际回应的指控，因为它没有说明是什么触发了它。请书面要求提供完整报告，而不是摘要分数, 哪些句子或部分被标记了，你所在机构在什么阈值以上才会把一个分数视为问题，以及究竟是哪个系统生成了这个数字。

Turnitin 自身的材料明确指出，AI 写作报告与相似性报告，或来源匹配报告，是彼此独立的系统，衡量的是不同的内容，一份文档可能在其中一项得分很高，而在另一项得分很低。如果你收到的消息没有说明它引用的是哪一份报告，那么这就是首先要提出的澄清问题，因为被标记为 AI 和被标记为与来源匹配是不同的指控，需要不同的应对方式。请明确要求提供实际报告的副本，而不仅仅是对报告的描述。Turnitin 默认不会向学生显示 AI 报告，因此，引用某个分数的教师通常是在描述你自己从未见过的内容，而有权限的人必须将其导出并直接发送给你。

请通过电子邮件提出请求，而不是只在交谈中提出，这样就会留下你曾提出请求的记录。一个合理的程序应该能够提供这些材料。对于不愿意分享某个百分比背后实际证据的情况，本身就值得注意，尤其是在此事后来进入正式听证时，你会希望准确展示你请求了什么，以及何时请求的。

从现在起，请保留你收到和发送的所有内容的副本，放在你自己控制的文件夹中，而不是只保存在你的大学电子邮件账户里。如果案件在数周或数月后进入正式听证，准确记住当时说了什么以及何时说的，比你今天感觉到的重要得多。

哪一项政策和哪一项程序适用于你？

每所院校的处理方式都不同，而与你的案件相关的标签，比表面看起来更重要。请直接询问：这是你和授课教师之间的一次非正式谈话，还是已经作为正式案件移交给学术诚信办公室？这两种情况适用不同规则，涉及不同风险，也赋予你不同的权利去查看针对你的证据。不要仅凭语气判断答案。看起来友好的电子邮件，仍可能是正式程序的起始步骤，而语气严厉的邮件，也可能只是授课教师在正式提交任何材料之前，先处理个人关切。

	非正式谈话	正式移交
涉及人员	你的授课教师，尚无案件档案	诚信办公室或委员会，案件编号
通常涉及的后果	关于成绩的讨论，有时不会进一步处理	成绩单备注、停学，或在严重案件中更严重的后果
你查看证据的权利	即使并非正式要求，也应提出请求	通常有经记录的权利查看完整报告
首先应做什么	书面询问这属于哪一类	按名称索取书面程序，并在回复前阅读

一旦你知道自己处于哪一种情况，就要去找实际的政策文件本身，而不是别人口头转述的摘要。大多数大学都会公开发布这类文件，如果你所在大学的版本难以查找，TextPulse 的 关于 AI 政策在各院校中实际如何运作的概述 是一个合理的起点。政策通常会说明什么构成证据、由谁作出决定，以及你书面回应的权利具体是什么，而这些细节都会改变你下一封消息应当写什么。

检测器得分能否作为对你不利的唯一证据？

通常不会，至少在纸面上如此。Turnitin 面向机构的官方指导明确指出，其 AI 写作模型未必总是准确，也不应仅凭它作为对学生采取不利措施的唯一依据。Michigan State 的官方指导几乎用同样的话重复了这一原则。误报是经过独立测试的检测器中已被记录的普遍现象，如果你的案件只依赖一个分数，而没有其他证据支撑，你有权这样说明。

这并不是你为了自我辩护而捏造出来的技术性问题。Vanderbilt 在 2023 年完全停用了 Turnitin 的 AI 检测器，理由是该供应商自己公布的误报率，并估计在其每年提交的约 75,000 篇论文中，可能有数百篇学生论文被错误标记。University of Texas at Austin、Northwestern 和 Montclair State 也在大致相同的时期作出了类似决定。这些都不能证明你的具体案件有误。它们表明，单凭这个数字从来都没有被视为足够，即使是为这些工具付费的大学也是如此。

如果英语不是你的第一语言，这一点就更重要。独立测试一再发现，检测器把流利的第二语言学术写作误判为 AI 的比例远高于母语写作，而 TextPulse 的面向 ESL 学术写作者的页面正好解释了这种情况为何会发生。如果这适用于你，请在书面回应中说明，并明确询问，在你的分数被视为有意义之前，是否已经考虑到这一已被记录的模式。

在最初 48 小时之后会发生什么

一旦你掌握了证据、政策，以及对自己所处程序的清晰判断，下一阶段通常是书面回应，有时是会议，有时两者都有。你在会议上说了什么，重要性不如你能够展示什么, 一条时间线，一个程序，以及在任何人指控你之前就已经存在的书面记录。

接下来的两个实际步骤各有专门页面：整理你没有使用 AI 的证据，以及撰写申诉信，其回应的是分数，而不是指控。

无论你今后是否真的还会用到，这条书面证据链都值得建立。那些让错误指控不至于造成严重后果的习惯，例如在写作过程中保存草稿，保留搜索历史，能够逐步向他人解释你自己的推理过程，今天开始几乎不需要成本，但事后重建却要付出很大代价。现在就开始，保持低调，不管这起具体案件最终结果如何。真正的证据会是什么样子，以及每一种证据各自能够承担多大的分量，都值得在你真正需要在压力下使用它之前，先更详细地了解。