How much AI in paper？核心思想必须 0%：论文写作的边界与平衡

如果你在搜 “how much ai in paper”，你大概率不是想听一个漂亮的数字，而是想知道：我用到什么程度会踩线？

我先把最重要的一句话放在开头：在“核心思想”上，AI 的占比应该是 0%。 你可以让它帮你更快、更顺，但不能让它替你“想”。

一、先把“占比”这个问题问对

“how much ai in paper”看似是个百分比问题，但真正卡住人的，往往是两件事：

第一，你不确定期刊/学校到底怎么想；第二，你也不确定自己到底有没有“贡献”。于是很多人开始用一个数字安慰自己：30%？50%？只要别太夸张就行？

但学术写作里最危险的恰恰是：你以为你在控制比例，其实你在外包思考。

所以我更愿意把它改写成一句更能落地的问题：

哪些内容必须来自我自己的思考？哪些内容可以让 AI 帮我省时间？

一旦你能回答这个问题，你就不需要一个“统一百分比”。因为真正的边界不是字数，而是责任归属：你能不能为论文最关键的部分负责。

二、我建议的底线：核心思想 0%，其余按“辅助”来用

先说结论：

研究问题、研究假设、核心论点、方法选择与关键推导——这些地方，AI 的占比应该是 0%。 不是因为 AI 一定错，而是因为这些东西一旦不是你主导的，你就很难在答辩、审稿、复现、质询中站得住。

那 AI 还能干什么？当然能，而且能帮很大忙。只不过它应该扮演“省时间的助手”，而不是“替你写作者”。我把常见用途粗略分成三种（从安全到危险），你可以把它当作一条渐变带：越往后越需要谨慎、越需要声明、越容易踩线。

1）省时间的工具活：通常没什么争议

这一类你可以大胆用，因为它主要处理的是“形式”，而不是“贡献”。比如：把语句变顺、把引用格式调对、把语法检查一遍。

真正的价值点在于：它减少你在细节上被消耗的时间，让你把注意力留给研究本身。

你也可以把“检索”放在这里，但要注意一个细节：让 AI 帮你缩短检索路径可以，让 AI 替你决定引用什么不行。 也就是说，它可以给线索、给候选清单，但最终选哪些、为什么选，是你的判断。

2）写作协作：能用，但要保证“主导权在你手里”

很多人最常用、也最容易用过界的，就是这一层。比如你让 AI 帮你生成一个大纲、把你的一段笔记扩写成更像论文的段落、或者把全文压缩成摘要初稿。

这些不是绝对不行，但有一个硬标准：你必须能指出“这段话的观点从哪里来”。 如果观点来自你的实验、你的阅读、你的推导，那 AI 只是帮你把话说得更清楚；如果观点来自 AI 的“灵机一动”，那你已经把最值钱的部分交出去了。

很多期刊/学校现在会要求披露 AI 使用情况（尤其是当它参与了内容组织或段落生成时）。是否需要写在方法或致谢，取决于你所在机构的具体规则，但你至少应该做到：自己心里有账，过程能回溯。

3）替代写作：最危险，也最不值得冒险

这一层的典型特征不是“写得像不像 AI”，而是：你拿不出清晰的知识链路。比如让 AI 直接生成研究假设、帮你编一个看起来合理的数据解释、或者用它写完一整节再做轻微修饰。

这里的风险甚至不在于“会不会被检测出来”。更现实的问题是：一旦被问到关键追问（为什么这样设计？为何选这个 baseline？这个结论的边界是什么？），你会发现自己没有答案。

三、三个自检问题：比“占比”更有用

如果你想给自己一个可执行的边界，我建议每写完一段关键内容就做一次快速自检。

1）溯源：这段话的“根”在哪里？

你不需要把写作变成审计，但你要能回答：这段话是基于哪篇文献、哪组数据、哪段笔记、哪次实验、哪一步推导得来的？

如果答案是“我看了 X 文献后的理解”或“我用自己的数据跑出来的结论”，那没问题。

如果答案是“AI 直接生成的，我觉得挺对”，那你应该停一下：不是因为它一定错，而是因为它缺少你能背书的来源。

2）替换：删掉后你能不能用自己的话重写？

这个测试非常残酷，但也非常诚实。

如果你删掉一段文字后，完全无法复述它的核心意思，说明你其实没有真正掌握它。那这段文字就算“写在你名下”，也很难算“你的贡献”。

3）贡献：论文最值钱的部分是不是你主导的？

你可以让 AI 帮你把表达变得更学术、更凝练，甚至帮你发现可能的反驳点；但“我要证明什么、我为什么这样证明、我比前人多了什么”，必须是你自己。

四、不同场景怎么拿捏

学位论文：最保守也最安全

学位论文评估的是你的研究能力，所以边界天然更严。我的建议是：尽量把 AI 用在“省时间但不改变贡献”的地方，比如语言润色、格式整理、把你已有笔记梳理成更清晰的段落。

如果你确实需要它帮你做结构建议或摘要初稿，最好提前和导师确认口径，同时确保你能在答辩时逐条解释：每个关键论点从哪里来、为什么这么写。

期刊论文：政策优先，但别只盯“能不能过检测”

期刊规则差异很大，有的要求披露、有的限制更严格。这里的正确姿势是：先读清楚目标期刊的 AI 政策（尤其是作者资格、数据/图表生成、文本生成的披露要求）。

同时别把注意力放在“能不能躲过检测”。审稿真正会卡你的，是论证是否扎实、引用是否可靠、方法是否可复现。AI 帮你省检索时间可以，但引用链、方法细节、结果解释必须由你掌控。

会议论文：DDL 不是放开用的理由

会议论文时间紧很正常，但标准不会因为你赶 DDL 而降低。最常见的翻车方式就是：AI 写得太快，于是你没有时间校验每一句话的来源。

如果一定要借助 AI，提高效率的用法不是“让它写”，而是“让它帮你省掉套话时间”：比如把你已经写清楚的要点整理成更符合会议风格的段落，然后你再逐句确认。

课程作业：先看课程规则，再谈工具选择

课程作业的目标通常是训练能力，不是交付产品。不同课程对 AI 的容忍度差很多，所以第一步永远是看清楚课程政策。

如果允许使用，把它当“学习伙伴”更划算：让它解释概念、指出你推理中的漏洞、给你更好的检索关键词；不要让它替你完成作业的关键推导。

五、把 AI 用在“减少非核心工作的地方”：一种更健康的协作方式

我见过最稳妥、也最不内耗的方式，是把 AI 当成“写作流水线里的加速器”：减少检索时间、减少套话/格式时间，但不触碰核心思想。

1）让过程可追溯，而不是让结果看起来“像你写的”

你不需要给每一句话都贴标签，但至少要对自己透明：哪些段落是 AI 帮你组织过的、哪些句子是它润色过的、你改了什么。

一个简单做法是保留几个关键版本（比如：你的原稿 → AI 协助后的版本 → 你最终确认的版本）。这在被追问时特别有用。

2）优先用 AI 帮你“找”，而不是帮你“编”

最常见的低质量用法是：让 AI 直接写一段关于 X 的论述。它可能写得流畅，但你很难验证每个判断的来源。

更好的用法是：让 AI 帮你把你已有的材料找出来、串起来、去重、补齐表达。也就是把它当作“检索 + 组织”的工具，而不是“凭空生成观点”的机器。

这其实也对应 Notez 的方向：让你的笔记/文献/知识库参与写作，让每一段话都能追溯到你的材料，而不是依赖模型凭空生成。

3）给每个关键结论一条“可验证的引用链”

写论文写到最后，拼的往往不是谁更会写，而是谁的链路更清楚：这句话依据什么？这张图来自哪里？这个结论有没有边界？

你可以让 AI 帮你把链路写得更清晰，但链路本身必须存在。

六、常见疑问（我会怎么回答）

Q1：用 AI 润色算作弊吗？

大多数情况下不算。语法润色更像找人校对语言问题，通常是被接受的。

但如果润色变成了“顺手把逻辑也改了、顺手补了一个新观点”，那就不再只是语言服务了。你至少应该回到“溯源测试”：观点是谁的？你能不能背书？

Q2：期刊怎么检测 AI 写作？

检测工具的准确率并不稳定，而且不同机构的做法也不同。

更重要的是：不要把“检测不出来”当成行为标准。真正长期有效的标准只有一个——你能不能为关键内容负责。

Q3：我的领域没有明确规定怎么办？

那就按最保守、也最不容易后悔的方式来：核心贡献自己写；AI 参与可追溯；有疑问就主动沟通或声明。

Q4：AI 写的初稿，我大改后算我的吗？

这取决于你到底改了什么。

如果你只是把句子换了个说法、把连接词改得更学术，那本质上还是“借用了它的内容”。

如果你重写了论点结构、补上了自己的推导和证据链，把它当成一个“粗糙草稿”彻底重构，那更接近你的贡献。

最稳的做法其实很朴素：先由你写出核心框架（问题、方法、结论、证据），再让 AI 帮你减少套话写作时间。

七、Notez 能干什么？

如果你读到这里，可能会发现一个现实困境：

你想用 AI 省时间，但又担心“内容不可信 / 不可追溯 / 说不清从哪来”。
你也不想把写作变成“和检测工具斗智斗勇”，因为那不解决本质问题。

Notez 的思路很朴素：让你的资料参与写作，让输出可以被核对。基于你的两条重点，它主要帮你做两件事。

1）尽量避免“凭空生成”的痕迹：让内容更像你的材料，而不是模型的灵感

先把话说清楚：没有任何产品能保证“写出来一定不会被认为是 AI”。 检测工具、期刊政策、学校口径都可能变化。

但 Notez 能做的，是把写作从“模型自由发挥”拉回到“资料驱动”——也就是你提到的：Notez 产出的每一段，尽可能基于你自己上传的文件（论文 PDF、笔记、实验记录、组会纪要等），而不是依赖模型凭空补全。

这会带来两个直接好处：

更符合学术写作的责任边界：你输出的“依据”来自你确实读过/拥有的材料，写作变成整理与表达，而不是外包观点。
更容易自证清白：当别人追问“这句话从哪来”，你能回到你的文献/笔记，而不是只能说“模型这么写的”。

2）写得不够好也不怕：能把原文指出来，让你在原文上继续改

另一个更关键的点是“可追溯”。就算 AI 给出的段落不够严谨，Notez 也应该让你能快速完成两件事：

定位原文：这段总结、这个结论依据的原句/原段在哪里。
回到证据链上改写：你不是在改一段“看起来合理的话”，而是在原文基础上重组你的论证。

在写作里，这种体验的价值往往高于“它一次写得多漂亮”。因为你最终需要的不是一段顺滑的文字，而是一条站得住的链路：原文 → 你的理解 → 你的表述。

最小用法

如果你想在不越界的前提下用 Notez，最小动作可以是：

上传你确定要用的那一小批资料（比如 5–20 篇核心文献 + 你的笔记）。
让它帮你做“梳理”而不是“发明”：比如生成小节大纲、提炼每篇文献与你问题相关的要点，并附带来源。
你在原文上确认与改写，把“核心思想 0%”这条底线守住。

这也呼应本文的主张：AI 可以节约时间，但你的关键论点与证据链必须由你掌控。

八、写在最后

回到 “how much ai in paper” 这个问题：你当然可以用 AI，但别把它当成一个“可替代你”的写作者。

我更愿意给出一个听起来更“死板”、但实际更安全的原则：

核心思想上 AI 占比应该为 0%。

你可以用 AI 来省时间：省检索时间，省格式时间，省掉一堆没人想写但又不得不写的套话时间；但你不能把“我要表达什么、我为什么这么表达”交出去。

如果你能解释关键论点的来源与逻辑，能追溯核心结论的证据链，能在没有 AI 的情况下也捍卫你的观点——那 AI 就是在协助你，而不是替代你。

写作值得被认真对待。AI 可以节约时间，但无法替代思考。

如果你正在寻找一种更可控的 AI 写作方式——让你的笔记和文献真正参与写作，而不是依赖 AI 凭空生成——也许可以看看 Notez 的设计理念。我们不追求"一键出稿"，而是帮助每一段内容都有据可查。