三分之一的arxiv论文，居然是ai生成的？
最近，一项由unslop团队开展的研究在外网引发轩然大波。
过去一年间，计算机科学领域高达65%的新提交论文，被其检测模型标记为疑似AI生成。
网友甚至为此专门造词——「大泔水时代」。
而同一时段的数学类论文，该比例却仅有0.7%。
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ChatGPT一上线，曲线瞬间飙升
该研究共分析了12750篇arXiv论文，时间覆盖2023年1月至2026年7月。
聚焦十个学科方向，每月从各领域随机抽取约25篇全文进行检测。
对照组则设定为2021至2022年——那是ChatGPT尚未问世、纯人工写作的“前AI时代”。
数据显示：2021–2022年间，AI疑似率稳定在0.4%左右；但随着ChatGPT发布，该数值在数月内陡然攀升。
截至最近一个完整季度，标记率已达32%，而在2026年初更一度逼近39%。
按学科细分，计算机科学“中招”最严重，达65%。
要知道，在ChatGPT出现之前，这一数字仅为0.2%——短短三年暴涨超300倍。
紧随其后的是定量生物学（56.3%）、电气工程（51.3%）、经济与金融（47%）；再往下依次为应用物理（34%）、统计学（31.3%）、凝聚态物理（24%）、高能物理（14%）、天体物理（10.7%）。
榜单末位是数学：0.7%。
而这还只是保守估计。若作者刻意隐藏AI痕迹，当前检测器根本无法识别。
同一套检测系统、同一个论文库，不同学科之间的落差接近百倍。
究竟是数学家集体坚持手写？还是这套工具面对满屏公式时，彻底失明？
跌至谷底的0.7%，或是算法盲区
真相其实已被unslop团队写进报告正文。
试想一篇典型的数学论文长什么样？通篇充斥着符号、公式、定理与严谨推导，真正以自然语言撰写的段落寥寥无几。
而这款检测器只认文字特征：句式结构、词汇偏好、段落逻辑……
数学论文里那点残存的英文描述，又多是“令X为……”“由引理3可知……”这类高度模板化的表达，与训练数据中的常规学术英语几乎不在同一语义轨道上。
因此，研究团队也坦承当前结论存在多重局限：
数学领域的0.7%尚不足以说明问题——既可能是数学家极少使用AI，也可能是检测器根本读不懂数学文本，但现有数据无法区分二者。
对照组样本量亦偏小：每个学科仅选取200篇ChatGPT问世前的论文。按0.4%误报率计算，2000篇中仅约8篇被误标，只能视为粗略参考。
此外，如前所述，检测器存在明显漏检。因此所有公布数字均为下限，真实AI参与比例只会更高。
越内卷的领域，越依赖AI
那么，究竟是谁在用AI撰写论文？
答案藏在斯坦福大学另一项历时两年的追踪研究中。
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
2024年3月，斯坦福Weixin Liang团队首次将目光投向同行评审环节：ICLR 2024审稿意见中，约10.6%的句子已被大模型显著重写。论文尚未完成检测，审稿人已率先启用AI辅助。
2025年8月，同一团队将样本扩展至112万篇论文，并登上《自然·人类行为》期刊。
结果显示：截至2024年9月，CS领域论文摘要中LLM修改比例已达22.5%。且使用强度最高者，恰恰是预印本提交最频繁、竞争最激烈的前沿研究者。
越卷的赛道，AI渗透越深。
在此背景下，AI写作已演变为一场隐形军备竞赛：当多数人借助AI提速，仍坚持纯手工写作者，节奏天然慢半拍。
难怪社交平台X上一条广为转发的帖子，首句便是：“提示词：写一篇能发arXiv的论文。”
它嗅的是「气味」，而非AI身份
不过，请勿急于用65%这个数字盖棺定论。
团队在报告中明确指出：该检测器无法分辨“AI润色语法”与“全文代笔”，它只感知文本中AI风格的浓度。
因此，所谓65%，准确含义应为“65%的论文散发出AI气息”，而非“65%由AI独立完成”。
但棘手之处在于，这种“机器味”，人类作者也会无意沾染。
有研究者不信邪，将自己多年前未受AI影响的旧作输入检测工具，结果27%至74%的内容被标红。
要知道，彼时ChatGPT尚未成型。
原因显而易见。
翻阅当下主流学术期刊，满眼皆是“大型语言模型”“基准测试”“业界前沿”等高频术语。措辞越规范、结构越标准，越容易触发检测器预设的AI特征阈值。
更何况，LLM本就是以海量同类论文为训练素材——不是学者越写越像AI，而是AI天生就模仿学者的笔调。
当所有文字都背负嫌疑
事实上，过去两年我们每个人都在重复检测器做的事。
读到一段行文工整、逻辑严密、动辄出现“不仅……而且……”结构的文字，心头便会一紧：这该不会是AI写的吧？
unslop的检测器，不过是把这种模糊直觉，转化成可批量输出数字的技术装置。
毕竟一旦怀疑扎根脑海，便难以清除。
从前，“写下来”本身即是一种承诺。耗去数小时组织语言，至少代表认真投入。
如今哪怕文字再精妙，也可能只换来一句轻飘飘的质疑：“AI写的吧？”
有人甚至开始主动回避用了几十年的惯用表达，只因它们“听起来太AI”。
当下，“AI味”正悄然演变为文字世界的新原罪。
讽刺的是，直至今日，我们仍未精准定义——这种“AI味”，究竟由哪些语言要素构成。
本文来自微信公众号“新智元”，作者：ASI启示录，36氪经授权发布。
