随着人工智能生成内容（AIGC）技术的快速发展，学术界对相关内容的查重标准也日益严格。许多研究者在提交论文时发现，即使完全由自己构思的内容，也可能因为AIGC工具的普遍使用而出现重复率过高的问题。这种现象主要源于AIGC模型训练数据的相似性，以及不同用户可能使用相似提示词生成内容的事实。

根据《2025年学术诚信研究报告》显示，超过67%的高校教师表示能够识别出学生使用AIGC工具生成的作业内容。该报告还指出，AIGC生成文本的重复特征与传统抄袭有着明显区别，主要体现在表达方式的模式化和概念组织的相似性上。

AIGC工具基于大规模预训练模型，这些模型在训练过程中学习了海量的现有文本数据。当用户输入提示词时，模型会基于概率生成最可能的文本序列。这就导致不同用户使用相似提示词时，可能生成高度相似的内容。某重点高校计算机学院的研究表明，使用相同提示词在不同AIGC平台生成的内容，相似度最高可达42%。

主流AIGC模型的训练数据来源存在较大重叠，都包含了互联网公开文档、学术论文库和书籍文本等。这种数据源的相似性直接影响了生成内容的特征，使得不同平台生成的文本在表达方式和内容组织上呈现一定的模式化特征。

研究显示，85%的用户在使用AIGC工具时都会采用类似的提示词结构。这种提示词的标准化趋势进一步加剧了生成内容的相似性。例如，在学术写作领域，"概述XX理论的发展历程"、"分析XX现象的影响因素"等提示词被广泛使用，导致生成内容的结构和表述方式高度接近。

针对AIGC生成内容的特点，降重工作需要采取与传统论文降重不同的策略。重点在于打破文本的模式化特征，增加内容的个性化和创新性表达。

不要简单接受AIGC生成的文本结构。可以尝试将论点顺序重新排列，改变论证逻辑流程，或者采用不同的案例支撑观点。某高校教授建议，可以先将AIGC生成的内容作为思维启发，然后完全用自己的语言重新组织和表达。

在AIGC生成内容的基础上，融入个人的写作风格和表达习惯。这包括使用特定的术语偏好、独特的句式结构，以及个人常用的过渡方式。研究表明，加入30%以上的个性化表达后，文本的重复率通常会显著下降。

不要依赖单一AIGC工具生成的内容。可以结合多个平台的结果，提取各家的优点，然后进行创造性整合。同时加入自己的研究成果和见解，使最终内容具有明显的创新性和独特性。

PaperPass查重系统针对AIGC生成内容的特点，开发了专门的检测算法。系统能够识别文本中的模式化特征，并提供详细的修改建议。用户可以通过检测报告中的重复来源分析，了解哪些部分需要重点修改。

使用PaperPass进行查重时，系统会提供智能降重建议，帮助用户重构句子结构、替换模式化表达方式。同时，系统还提供同义词推荐功能，避免过度使用AIGC工具偏好的词汇组合。根据用户反馈，使用PaperPass的降重建议后，文本重复率平均可降低35%以上。

最好的降重策略是从内容生成阶段就避免过度依赖AIGC工具。建议将AIGC作为辅助工具而非主要内容来源，重点发挥其提供思路和参考资料的作用。

设计独特且具体的提示词，避免使用通用模板。可以在提示词中加入特定要求，如"使用批判性思维分析"、"采用比较研究视角"等，使生成内容更具个性特征。

积累自己的写作素材和表达方式，形成独特的学术写作风格。当需要使用AIGC工具时，可以要求其模仿个人的写作风格，从而减少模式化特征。

不一定。判断标准在于内容是否具有足够的创新性和个性化表达。如果只是简单复制AIGC生成的内容，很可能被认定为重复。但如果是基于AIGC内容的深度再创作，通常不会被判定为抄袭。

可以使用专业的查重工具进行检测。这些工具能够识别AIGC生成文本的特有模式，并提供相应的重复率评估。建议在正式提交前进行多次检测和修改。

降重工作应当在学术诚信的框架内进行，避免为了降低重复率而扭曲原意或破坏学术规范性。所有引用和参考都应该按照学术规范进行标注，即使是对AIGC生成内容的参考和使用。