随着AI技术的普及，越来越多的学生和研究者开始使用AI辅助撰写论文。然而，高校和期刊对AI生成内容（AIGC）的检测日益严格。与此同时，传统的查重系统（如知网、维普）依然在学术评价中占据重要地位。这就引出了两个关键问题：如何降低论文的重复率？ 以及 如何降低AI生成内容的痕迹？ 虽然两者都涉及“降低”，但其目标、方法和本质完全不同。
论文降重，即降低论文的文本重复率，主要目标是通过修改文字表达，使论文在查重系统中获得较低的相似度比例。传统查重系统（如知网、Turnitin）主要通过比对数据库中的已有文献来识别重复内容。
降重的核心是避免与已有文献的文字雷同，常用方法包括：
其本质是规避文字复制，但内容逻辑和结构通常保持不变。
降AIGC，即降低AI生成内容（AI-Generated Content）的检测概率。随着GPT等大模型的广泛应用，许多机构开始使用专门工具（如Turnitin的AI检测、ZeroGPT等）来识别文本是否由AI生成。
AI检测系统通常分析文本的统计特征，如：
因此，降AIGC的目标是让文本更接近人类写作的“不完美”特征，例如增加个性化表达、引入适度的语法变化、增强逻辑跳跃或情感色彩等。
| 对比维度 | 论文降重 | 降AIGC |
|---|---|---|
| 主要目标 | 降低与已有文献的文字重复率 | 降低被识别为AI生成的概率 |
| 针对系统 | 传统查重系统（知网、维普、Turnitin查重模块） | AI内容检测工具（Turnitin AI检测、ZeroGPT、GPTZero） |
| 核心方法 | 同义词替换、句式变换、语序调整 | 增加人类写作特征（情感、个性、逻辑跳跃） |
| 文本特征变化 | 表面文字变化，逻辑结构不变 | 语义与表达风格更“人性化” |
| 风险点 | 改写后语义失真或表达不通顺 | 过度修改导致内容失真或逻辑混乱 |
原始AI生成句子：“深度学习在图像识别领域取得了显著进展，广泛应用于人脸识别、自动驾驶等场景。”
降重处理后：“在图像识别方面，深度学习实现了重大突破，被普遍用于人脸辨识和无人驾驶等领域。”（文字变化，但仍是典型AI平滑表达）
降AIGC处理后：“虽然深度学习最近在图像识别上很火——比如刷脸解锁和特斯拉的自动驾驶，但我觉得它的泛化能力还有待验证。”（加入口语化表达、主观评价和破折号等人类写作特征）
可见，降重关注“怎么说”，而降AIGC关注“像谁说”。
论文降重和降AIGC是两个不同维度的问题：
建议：理想的论文应以原创思考为基础，合理使用AI辅助思路拓展和语言润色，而非完全依赖生成。若必须使用AI内容，建议先进行降AIGC处理使其更“像人写”，再进行降重以通过查重系统，最终还需人工通读确保学术质量。