什么是拼凑式剽窃？

作弊绝非仅仅是学生将整篇维基百科文章复制粘贴那么简单。学生们正使用更复杂的方法来掩饰剽窃行为。

像ChatGPT这样的大型语言模型的兴起，助长了一种被称为“拼凑式剽窃”的学术不端行为。当利用人工智能进行拼凑式剽窃时，会混淆常规的评分工具，使教育工作者更难准确评估学生的作业。

本指南定义了“拼凑式剽窃”，阐述了人工智能如何使拼凑式剽窃问题更加复杂，并展示了教育工作者如何结合使用人工智能和抄袭检测工具来解析复杂的文档作者身份。

什么是拼凑式剽窃？

拼凑式剽窃是指将源自多个来源的不同短语、观点和段落拼凑在一起——通常仅进行轻微改写或替换同义词——然后在未进行任何适当引用的情况下，将其作为全新的原创作品呈现出来。

AI 抄袭检测

由于笔记记录不规范或未注明某些论点的出处，可能会无意中造成拼凑式剽窃。但大多数情况下，拼凑式剽窃是故意为之，目的是为了规避那些专门检测长段连续复制文本的传统剽窃检测工具。

通过拼凑式剽窃产生的学术文献往往看起来像“弗兰肯斯坦式文献”。这类文献通常语气和词汇风格不一，行文不连贯。有时，即使文本本身通顺合理，其结构层面却显得支离破碎。拼凑式剽窃有时也被称为“混合式剽窃”。

“混合型”威胁：人工智能如何助长拼凑式剽窃

生成式人工智能使拼凑式剽窃手段焕然一新，它让学生能够做到两点：瞬间将人工撰写的来源与人工智能生成的段落拼接在一起，以及/或对大量剽窃的文本进行改写，使其看起来像是原创内容。

人们所依赖的大型语言模型（LLMs）是在海量数据集上训练而成的，正因如此，它们有时会复现受版权保护的内容、措辞，甚至直接复制他人的作品。当学生提交由人工智能生成的作品时，实际上可能是在提交剽窃他人作品的成果。

Pangram 人工智能抄袭检测器

为了进行拼凑式剽窃，学生们通常会将抄袭的文本输入AI改写工具。这样做会让AI改写工具在抄袭的文本中替换同义词，从而使传统的剽窃检测工具很难发现。

AI 论文检测工具与抄袭检测工具：有何区别？

抄袭检测工具会扫描互联网和专有数据库，以查找与现有文本完全一致的段落。AI检测工具则会分析特定文本的统计可预测性和语法模式，以判断其是否由AI生成。

像TurnItIn这样的标准抄袭检测工具会漏检新的AI生成的内容，因为这类内容在互联网上根本不存在，这意味着没有可供比对的来源。另一方面，标准的AI检测工具也无法发现那些从冷门学术教材中手动复制粘贴内容的学生。

若将AI论文检测工具与抄袭检测工具进行对比，结论如下：为了发现现代拼凑式抄袭，教育工作者需要一款集成的工具，既能通过比对数据库来检测传统抄袭，又能识别表明文本由AI生成的语言特征。

人工智能检测工具能发现拼凑式剽窃吗？

这个问题答案是“是的”。您可以使用AI检测工具来发现拼凑式剽窃。但是，并非所有AI检测工具都能充当AI剽窃检测器或检测经过改写的人工智能内容：您需要一个像Pangram这样的高级平台，它将尖端的AI检测技术与全面的剽窃扫描功能整合在一个统一的控制面板中。

为了检测拼凑式剽窃，Pangram 采用了“段落分析”技术。该技术将复杂的文档逐段拆解，从而精确显示哪些句子是用户原创的，哪些句子是从外部来源复制的（并附上来源链接），以及哪些句子是由大型语言模型生成的。

除了能够解析文档中具体文本段落外，Pangram 3.0甚至还能识别编辑的程度。这使您能够分辨出一个句子是“完全由人类撰写”、“轻度由 AI 辅助”还是“完全由 AI 生成”。这一功能使得 Pangram 3.0 特别适合理清拼凑而成的文章。

处理“混合”作者身份的最佳实践

如果一篇论文被标记为拼凑式剽窃或混合使用人工智能，教育工作者应将Pangram的详细扫描报告作为诊断工具。利用该诊断结果，与学生展开对话，探讨正确的引用方式，并帮助他们作为学生/写作者找到自己的独特声音。

尽管这种做法可能颇具诱惑力，但“警察”心态通常并非良策。利用Pangram提供的详细分析，向学生指出他们的作业在何处越界——从“利用AI进行语法检查”变成了“将写作外包”。

尽管如此，还有一点需要记住：免费的基础AI检测工具容易出现误判。如果你使用了这类工具，而它判定某篇作品是由AI生成的，那么这种判定很可能是不准确的。在提出学术指控之前，建议使用像Pangram这样误判率接近于零的企业级工具。

拼凑式剽窃已不再仅仅是混杂不同图书馆的书籍，或是从零散的维基百科页面中摘取片段；它更在于模糊了人类思想、被复制的知识产权以及机器生成内容之间的界限。

通过结合使用人工智能和抄袭检测工具，教育工作者能够有把握地评估学生作业，从而确保学习过程的真实性，而非依赖人工智能辅助的死记硬背、抄袭以及复制粘贴。

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