降低期刊投稿的 AI 评分

一份稿件现在甚至可能在任何审稿人打开之前就停滞不前。iThenticate，Turnitin 的出版级版本，自 2023 年 4 月起就带有 AI 写作指示器，而且它直接接入期刊已经用于处理每一份投稿的稿件追踪系统，包括 ScholarOne 和 Editorial Manager。编辑助理会在分配编辑之前看到该百分比，更不用说审稿人了。了解如何降低期刊投稿的 AI 分数，与其说是击败某一个特定工具，不如说是理解这个数字究竟对什么作出反应，以及无论它显示什么，你在披露方面对期刊负有什么义务。

我们并不是想钻检测器的空子。接下来是少数几项能够可靠地降低分数而又不损害稿件的做法。最后，还有一件值得做的事，无论你自己的报告显示什么, 都应如此, 那就是按照期刊实际要求的措辞，说明你使用了什么，以及如何使用的。

为什么期刊会在审稿前筛查 AI 写作？

大多数筛查 AI 写作的期刊也会同时检查抄袭，因为它们的流程会接触所有投稿。自 2023 年以来，iThenticate 一直提供其 AI 写作指示器作为付费附加功能，它被构建在编辑已经在阅读的 Similarity Report 中，旨在在期刊用于处理投稿的文档追踪工具内运行。该百分比会在任何人被分配去阅读论文本身之前就可见。

正是这种时机，使得这个数值在提交前值得认真对待，而不是在提交后。编辑部阶段出现的标记不会在审稿小组面前被争论，因为那时还没有小组。关于分数为何会发生变化的机制，TextPulse 的AI 检测器如何工作指南说明了底层测量方式, 而在期刊阶段发生变化的是时机和后果，而不是指标本身。这里出现标记会导致暂缓处理、发出询问信件要求你说明该分数，或者悄然排到队列末尾，而稿件甚至不会走到让论证自行发声的那一步。提交前最稳妥的最后一层，也是最古老的一层, 是专家人工编辑, 这是任何指标都不会误判为机器的唯一修订步骤。

如何在稿件层面降低期刊投稿中的 AI 分数

TextPulse 的学术写作中使用 AI humanizer 的指南会分别按照论文各个部分自身的标准来处理，因为摘要、方法和讨论会因不同原因触发检测器。如果你还不熟悉按部分处理的机制，先读这篇，再回到这里，看看当每个部分都定稿、你正准备把整篇稿件送出时，会发生哪些变化。

有几件事会影响整篇稿件的分数，而分节层面的编辑不会触及这些因素。最后才补上的一段文字，硬接到一篇其余部分都经过人工修订的论文里，常常是仓促写成的引言或结论，之所以格外显眼，正是因为它比周围所有内容都更流畅。在每个部分开头重复同一种过渡语，连续五个部分都以某种形式的“本节介绍”开头，即使其中每一句话都是原创，也会削弱文档的节奏。因为各部分相隔数周才写成，而把同一个变量叫成三个不同的名字，也会产生类似效果, 人类读者会觉得草率，而由此形成的零散改写在分类器看来往往像是生成的。

仓促的引言通常会以这种形式暴露出来。"本文考察 X 与 Y 之间的关系" 这样的开头，和同一期中另外几十篇论文的段落开头方式并无二致。"我们预期 X 会预测 Y，而在第二个队列中它没有做到" 这句话比前一句更生硬，也明显更不可预测，而这更接近该指标实际评分的内容，而不是质量本身。

实际的修正方法是在完成所有分节级编辑之后、再次触碰任何内容之前，对定稿全文从头到尾通读一遍。阅读时关注节奏，而不是内容, 看看每个段落是否大致同样长，每个部分是否以相同方式开头，你在第一周写下的句子与第六周写下的句子并列时是否仍然自然。对整个文件而不是按部分逐一应用的 burstiness checker，会捕捉到按部分检查所遗漏的平坦化，因为它衡量的是整篇文档中的变化，而不是单个段落内部的变化。

如果这次通读发现某一部分整体上都很平，而不只是某一个段落略显生硬，那么专门针对该部分的 AI humanizer tool 比从零开始手工重写更快，但前提是你之后要通读结果，并纠正任何它改动了而你并不想改动的地方。它是用来完善你自己草稿的工具，不是替代草稿的工具。

无论你的 AI 分数如何，你都应该披露什么？

披露是一项独立于分数的要求，而且如今大多数出版商都会将其附加到每一次投稿中，无论起草过程中是否使用了任何工具。Elsevier 自己针对期刊的生成式 AI 政策于 2026 年 6 月更新，要求提供一个专门的声明部分，标题为 "Declaration of generative AI and AI-assisted technologies in the manuscript preparation process"，并将其放在参考文献列表之前。该声明应说明所使用的工具、其用途，以及作者监督的程度。

IEEE 在不同位置要求类似的信息, 即致谢部分, 说明所使用的 AI 系统, 并指出它接触了文章的哪些部分。两项政策在同一处划定界限。检查语法、拼写和标点不需要声明, 因为两家出版商都将其视为编辑工作。若某次处理重写了措辞或句子结构, 就属于声明要求之内, 不论你自己的 AI 分数结果如何。该声明更接近方法说明, 而不是承认, 即使用了什么工具, 用于什么, 以及你在多大程度上依赖它。

其他期刊还会在投稿信中用通俗英语再次要求这些信息: "Was any part of your paper created with a generative AI tool? If yes, which one?" 可以把它理解为在期刊会查看的两个地方作一次披露。不要把它理解为两次可能彼此冲突的披露。应将二者视为同一披露在期刊可能查看的两个地方各写一次, 而不是可能最终相互矛盾的独立义务。

投稿前 AI 分数检查清单

顺序的重要性几乎不亚于清单本身。若不按顺序操作, 通常意味着在后续步骤再次修改稿件后, 需要重做前面的某一步。

步骤	它能发现或涵盖的内容
先完成每个部分层面的编辑	固定文本, 使后续步骤衡量的是实际稿件, 而不是一个不断变化的目标
通读整个文件, 关注行文节奏	统一的段落长度和重复的部分开头, 这是按部分编辑时容易漏掉的模式
对整份文档进行 burstiness 检查	长文件中人工通读可能遗漏的句子层面差异
起草 generative AI 声明	在格式化其余投稿材料之前, 先符合期刊要求的措辞和位置
保留草稿和版本历史	如果提交后分数被标记, 这些材料可用于回应编辑的询问

如果编辑部仍然标记了你的稿件，会发生什么？

应当用流程来回应这个问题，而不是争论指标本身。单独看一个百分比很难反驳，因为没有任何出版方明确给出一个阈值，能够可靠地区分谨慎的人类作者和生成文本。你可以提供的是版本历史、带日期的草稿，或能显示论证在任何工具接触某个句子之前就已经属于你的笔记。

合理的做法是询问是哪一个工具生成了这个数字，并且在期刊愿意提供时，查看报告本身。不同供应商之间经常彼此不一致，因此某个分类器给出的具体百分比，只是该分类器在那一天的输出，而不是关于你的稿件的既定事实。知道是哪一个工具标记了你，能让你判断问题是针对整篇论文，还是针对其中某个被它赋予较高权重的部分。

投稿之后所产生的内容本身就是一份独立文件，并且有一个给审稿人回复信的模板。至于论文本身，将研究论文从头到尾进行人性化处理则另有说明。

回复应当与实际被问到的问题相称。编辑助理标记出一个分数时，想要的是你对自己流程的说明，而不是对工具方法论本身的反驳。对于一句话的询问，若用防御性的多页回复来应对，往往比简短、事实性的回复显得更糟。TextPulse 报告的是根据你自己的文本计算出的估计 Human Score，而不是期刊所运行的某个工具给出的裁定，把任一数字都当作裁决而不是一个输入，这两种做法都同样有误。