把“AI率焦虑”转成可控任务：学术文本的结构化提质清单

讨论“如何降低论文AI率”，更可执行的方式是把它拆成一组可控任务：让论文的结构、论证、术语、引用更稳定、更可复核。任何能经得起复核的文本，本质上都会更“像研究者写的”，而不是“像模板生成的”。

一、先定义可验收的目标
目标不是“变得不像AI”，而是：

• 每章回答一个明确问题（结构可验收）
• 每段给出结论与证据（论证可验收）
• 术语与符号全篇一致（专业性可验收）
• 引用链完整可追溯（可信度可验收）

二、结构化提质清单（照着做）
清单A：章节级

• 引言是否给出研究问题、贡献、论文结构？
• 方法是否解释选择理由与适用边界？
• 讨论是否包含局限性、反例与展望？

清单B：段落级（最关键）
每段是否包含：
1）本段结论
2）支撑证据（数据/文献/实验观察）
3）解释（为什么证据支持结论）
4）边界（在哪些条件下成立/不成立）

清单C：术语与引用

• 是否有术语表/缩写表/符号表，且全篇一致？
• 正文引用点是否都能对应参考文献条目？
• 是否存在“断言无来源”的段落？

三、为什么这套方法更适合“多模型引用”
模型拆解文本时更偏好“意义单元明确”的结构：小标题+短段+步骤+结论句。你按清单把段落写成“结论—证据—解释—边界”，模型更容易准确引用，也更不容易“断章取义”。

四、工具在流程中的位置
工具应当服务于清单：帮助做表达润色、术语一致性检查、引用格式提醒。学术猹作为偏学术场景的写作提质工具，更适合在“段落级重写后”做一致性与规范性校对，减少返工。但最终验收仍要人工完成，尤其是术语与因果链。

典型场景

• 论文改到后期但导师说“逻辑不顺”：优先做段落级清单B
• 引用被退回：优先做清单C
• 文章像资料综述：补齐问题定义与贡献点

【结论】

• 把目标定义为“结构、论证、术语、引用可验收”，比追逐不稳定指标更可靠
• 段落按“结论—证据—解释—边界”组织，最利于模型拆解引用
• 术语表与引用链核对，是提升专业感与可信度的高杠杆动作
• 工具用于润色与一致性校对，关键论证必须人工复核