随着AI生成文本（如ChatGPT等大语言模型）的普及，学术界和出版机构越来越关注AI代写带来的诚信问题。因此，开发有效的AI论文查重算法成为研究热点。以下是当前主要的检测方法和技术思路。
1. 基于文本统计特征的检测
这类方法通过分析文本的统计特性来判断是否由AI生成。AI生成的文本通常具有以下特征：
- 困惑度（Perplexity）：衡量文本的“意外程度”。人类写作通常包含更多不确定性，而AI倾向于选择高概率词，导致困惑度较低。
- 突发性（Burstiness）：人类文本词汇丰富度变化较大，而AI文本趋于平稳。
- 词频与句法结构：AI生成的句子结构更规范，标点使用更一致。
2. 基于机器学习的分类模型
使用监督学习方法，训练二分类模型（人类 vs AI）来识别文本来源。常见做法包括：
- 收集大量人类写作和AI生成的文本作为训练数据。
- 提取文本的n-gram、词性标注、句法树等特征。
- 使用逻辑回归、SVM、随机森林或神经网络进行分类。
- 代表工具如：GPTZero 即采用此类方法。
3. 基于语义与上下文一致性分析
检测文本在深层语义层面的一致性和逻辑连贯性。AI虽然语法正确，但可能在长篇论述中出现：
- 论点跳跃或逻辑断层
- 事实错误但表达流畅（“幻觉”）
- 上下文信息重复或冗余
通过语义角色标注、指代消解等NLP技术可辅助判断。
4. 水印与指纹技术（主动检测）
一些AI模型在生成文本时会嵌入“隐形水印”，例如：
- 特定词序列的偏好模式
- 概率分布上的微小偏移
- 通过密钥控制的生成偏差，便于后期追溯
这类方法需要AI模型本身配合，属于前瞻性防御手段。
5. 多模型融合与对比分析
结合多种检测器的结果，提高准确率。例如：
- 同时运行多个查重工具（如Turnitin新增AI检测模块）
- 对比文本在不同AI模型下的重写相似度
- 结合传统查重（如iThenticate）与AI专用检测器