Descrição

Memorando dos Princípios de Redução da Taxa de IA Princípios de Reconhecimento dos Detectores de IA A lógica central de reconhecimento das ferramentas de detecção de IA (como 知网 AIGC 检测, GPTZero, Originality.ai, etc.) baseia-se nas seguintes características estatísticas: 1. Perplexidade: O texto gerado por IA, por escolher a 'próxima palavra com maior probabilidade', tem baixa perplexidade geral. A escrita humana escolhe palavras 'menos comuns, mas adequadas', resultando em alta perplexidade. → Estratégia de reescrita: S4 Despadronização lexical. 2. Burstiness: O comprimento das frases geradas por IA é altamente uniforme, resultando em baixa burstiness. A escrita humana tem grande variação no comprimento das frases, às vezes muito curtas, às vezes muito longas, com alta burstiness. → Estratégia de reescrita: S1 Injeção de variação de comprimento de frase. 3. Densidade de palavras de transição: A IA depende excessivamente de palavras de transição explícitas (como 'além disso', 'no entanto', 'portanto', 'em resumo'), com densidade anormalmente alta. Humanos usam mais conexões semânticas implícitas. → Estratégia de reescrita: S2 Eliminação de palavras de modelo. 4. Estrutura modelar: A IA tende a usar estruturas de três parágrafos 'geral-detalhe-geral', itens paralelos de comprimento igual, e sequências 'primeiro-segundo-por último'. A estrutura humana é mais flexível e variada. → Estratégia de reescrita: S3 Quebra de estrutura. 5. Diversidade lexical (TTR): A IA tem alta repetição de vocabulário em textos longos, com TTR baixo. A escrita humana natural tem um alcance de vocabulário mais amplo. → Estratégia de reescrita: S4 Despadronização de vocabulário. 6. Linearidade da apresentação de informações: A IA costuma apresentar de forma linear e ordenada logicamente, com densidade uniforme de informações. Humanos usam técnicas não lineares como flashback, interpolação e saltos de contraste. → Estratégia de reescrita: S6 Reorganização da densidade de informações. Restrições Especiais de Textos Didáticos Ao reduzir a taxa de IA em materiais didáticos, não se pode tornar o texto coloquial como em artigos comuns na internet. É necessário cumprir: • Limite de rigor acadêmico: Não usar gírias da internet, expressões excessivamente coloquiais ou emojis. • Limite de precisão terminológica: Todos os termos técnicos da disciplina devem ser mantidos como no original, sem 'substituição por sinônimos' que resultem em imprecisão. • Limite de integridade lógica: A lógica de relações de causa e efeito, sistemas de classificação e etapas operacionais não deve ser alterada pela reescrita. • Limite de normas de citação: As referências, regulamentos e números de padrão citados não devem ser adulterados. • Limite de aplicabilidade didática: O texto reescrito ainda deve ser adequado para leitura e compreensão pelos alunos, sem sacrificar a legibilidade em prol da redução da taxa de IA.