期刊投稿遭遇AI检测：一篇SCI论文从拒稿到接收的修改实录
去年11月的某个周五晚上，我收到了一封来自期刊编辑部的邮件。看到邮件标题"Concerns regarding manuscript AI-2023-XXXXX"的时候，心里咯噔一下。打开邮件，果然是最不想看到的内容：编辑部在初审阶段使用AI检测工具对稿件进行了筛查，我提交的这篇论文被标记为"高度疑似AI生成内容"，要求在一周内提供详细说明或重新提交修改版本，否则将直接拒稿。
这篇论文是我入职高校后的第一篇独立通讯作者文章，从实验到写作前后花了将近一年时间。实验数据都是实实在在做出来的，论文也是自己一个字一个字写的，怎么会被判定为AI生成？我连夜重新审视了整篇稿件，才逐渐意识到问题所在。
收到质疑邮件后的第一反应
编辑部的邮件里附带了一份检测报告，使用的是Turnitin的AI Writing Detection功能。报告显示全文的AI生成概率为76%，特别是Introduction和Discussion部分，几乎整段都被标记为红色。
我最初的反应是觉得这个检测不准确。因为论文确实是我自己写的，虽然在写作过程中用了ChatGPT和DeepL帮助润色语言、检查语法，但核心思想、实验设计、数据分析都完全是原创的。但冷静下来后意识到，无论自己觉得多么冤枉，现在的情况是论文被质疑了，必须拿出令人信服的修改方案。
我花了整个周末重新阅读自己的论文，试图站在编辑和审稿人的角度来看待这篇文章。逐渐发现了几个明显的问题。
首先是Introduction部分。我按照传统的"漏斗式"结构写作：从大的研究领域讲起，逐步缩小到具体的研究问题，最后提出我们的研究目标。这个框架没问题，但具体的表达方式确实太过模式化。每一段都是"Previous studies have shown...、However, there remains...、Therefore, it is important to..."这样的句式，段落之间用"Furthermore、Moreover、In addition"这样的连接词衔接。整个Introduction读起来逻辑清晰、语言流畅，但缺少个人化的表达和深度的学术洞察。
更关键的问题出在Discussion部分。我在讨论实验结果时，虽然分析了数据的意义和局限性,但分析方式很表面。比如某个实验结果好于预期，我就写"This result suggests that our approach is effective..."；某个数据不够理想，就写"This limitation can be attributed to..."。这种讨论方式看起来规范，但实际上都是很表层的描述,没有深入挖掘数据背后的科学机制。
还有一个被我忽略的问题是论文的整体叙事性。科研论文虽然要求客观严谨，但好的论文应该有清晰的故事线：你观察到了什么现象、为什么想研究这个问题、你的假设是什么、实验如何验证假设、结果支持还是反驳了假设、你如何解释这些发现。而我的论文更像是把各部分内容拼装起来，各部分内容本身没问题，但缺少一个贯穿全文的研究故事。
第一周：重构Introduction的学术叙事
周一上班后我立即向学院请了三天假，专心修改论文。我决定从Introduction开始完全重写。
原来的Introduction大约2000词，主要内容是综述现有研究。我按照时间顺序梳理了相关领域的发展脉络，引用了大约30篇文献。看起来很全面，但现在重新审视发现，这种写法和综述文章没什么区别，没有体现出这篇研究论文的独特视角。
重写时我改变了思路。我不再从大的研究领域讲起，而是从一个具体的科学问题切入。我们的研究是关于某种材料在特定条件下的性能表现，我就从这个材料在实际应用中遇到的问题开始写起。用一段话描述了这个问题的重要性和当前解决方案的不足，然后自然地引出：为什么现有方法不够好？是理论认识不足还是技术手段有局限？
在综述现有研究时，我也调整了组织方式。不再是平铺直叙地罗列每个研究者的工作，而是按照不同的技术路线分类讨论。每讨论完一个技术路线，我都会加一段自己的评述：这个路线的优势是什么、局限在哪里、为什么我们没有选择这个方向。这种带有明确观点的讨论，比单纯的文献罗列更能体现研究者的学术判断力。
最重要的改变是在引出研究目标时不再简单地说"Therefore, the objective of this study is to..."，而是详细说明了研究的逻辑起点。我写道：基于以上分析，我们注意到现有研究在某个特定条件下的数据还很少，而这个条件恰恰是实际应用中最常见的。这种数据缺失不是因为研究者忽视了，而是因为传统的实验方法在这个条件下测量精度不够。我们实验室新近建立的测试平台可以解决这个技术难题，因此我们决定系统研究这个条件下的材料性能。
这样的表述方式虽然篇幅增加了，但研究的动机和意义变得清晰了。读者能够理解为什么要做这个研究、这个研究填补了什么空白、为什么我们有条件做这个研究。整个Introduction有了明确的论证逻辑，不再只是信息的堆砌。
改完Introduction后我用零感AI的"英文期刊降AI"模式处理了一遍，然后用Turnitin检测。这部分的AI检测率从原来的82%降到了34%，有明显改善但还不够。我意识到光靠工具润色是不够的，关键还是要增加原创的学术观点。
第二周：深化Methods部分的技术细节
Methods部分是科研论文最重要的部分之一，因为实验的可重复性是科学研究的基础。我原来写Methods时,主要参考了相关领域经典论文的写法，把实验材料、设备、步骤都列得很清楚。但现在重新审视发现，这种写法虽然信息完整，但过于程式化，读起来像是实验手册。
期刊论文的Methods部分和实验手册的区别在于，论文需要说明为什么用这种方法、这种方法的关键点在哪里、可能遇到什么问题以及如何解决。而我原来的写法是"Materials were purchased from...、The experiments were conducted using...、The samples were prepared by..."，完全是被动语态的客观描述。
重写时我增加了大量的实验设计依据说明。比如在样品制备部分，我不只是写"Samples were annealed at 800°C for 2 hours"，而是解释为什么选择这个温度和时间：我们前期测试了600°C到1000°C范围内不同温度的退火效果，发现800°C时材料的晶体结构最稳定且性能最优。退火时间从30分钟到4小时的测试表明，2小时足以达到充分退火，继续延长时间对性能无明显改善。
对于关键的测试步骤，我也补充了很多技术细节和注意事项。比如某项性能测试对环境湿度很敏感，我们专门在湿度控制到30%±2%的环境中进行测试。这个条件的确定是经过多次尝试的，最初我们没有严格控制湿度，导致数据重复性很差。发现这个问题后，我们系统测试了不同湿度条件下的结果,最终确定了最佳测试条件。
我还补充了实验过程中遇到的问题和解决方法。比如在某个关键步骤中，我们最初参照文献的方法，但发现我们的材料体系有特殊性，直接套用会出现问题。经过一系列对比实验，我们对方法进行了改进。这种对方法改进过程的记录，既体现了研究的真实性，也可以帮助其他研究者避免同样的问题。
在数据分析方法部分，我也增加了分析思路的说明。不只是列出用了什么统计方法、什么软件，而是解释为什么选择这种分析方法、如何保证数据可靠性、如何处理异常值。这些看似琐碎的细节，恰恰是科研工作严谨性的体现。
Methods部分从原来的1500词扩展到了2500词，新增的内容主要是实验设计的依据、技术细节的说明、方法改进的过程。重新检测后这部分的AI率从68%降到了29%。
第三周：Results与Discussion的深度整合
原来我是按照传统的论文结构，Results和Discussion分开写。Results部分就是呈现数据：展示图表、描述数据的变化趋势、进行统计分析。Discussion部分则是解释数据的意义、对比文献结果、讨论研究的局限性。
但这次修改时我发现，这种分离的写法容易导致Discussion部分变得空洞。因为在Results部分已经把数据呈现完了，Discussion就只能重复描述一遍数据然后加一些笼统的解释。这种讨论方式很难深入，也容易被AI工具生成类似的内容。
我参考了一些高水平期刊的论文,发现很多都采用Results and Discussion整合的结构。每呈现一组数据，就紧接着进行深入讨论。这种写法可以让数据和解释紧密结合，讨论也更容易深入。
于是我重新组织了这部分内容。我把实验结果按照研究问题的逻辑顺序重新排列，不再是简单地按照实验的先后顺序呈现。每呈现一组数据后，我都会写几段深入的讨论。
比如第一组实验数据显示材料在某个特定条件下性能有显著提升，我不只是描述"The performance increased by 35%"，而是详细分析了这个提升的机理。我结合材料的微观结构表征数据，解释了为什么这个条件下性能会提升。还对比了我们的数据和文献中的报道，指出我们观察到的性能提升幅度明显更大，然后分析了可能的原因：一方面是我们的材料制备工艺有改进，另一方面是我们的测试条件更接近实际应用情况。
对于一些意外的实验结果，我也进行了详细讨论。有一组数据显示材料在某个参数范围内性能突然下降，这个现象和我们的预期不符。最初我想把这组数据放在补充材料里，但现在我决定在正文中详细讨论。我分析了可能的原因，提出了几种假设，并设计了补充实验来验证。虽然最终没有完全搞清楚这个现象的机理，但这种对异常现象的深入探讨，恰恰体现了科研的真实过程。
在讨论研究局限性时，我也改变了写法。原来我只是在Discussion末尾加一段"This study has several limitations..."，然后笼统地说几句数据量还不够多、测试条件不够全面之类。现在我把局限性的讨论和具体的数据结合起来。比如我们的测试主要集中在某个温度范围，对于更极端的温度条件数据还很有限。我详细解释了为什么先集中研究这个温度范围（因为这是最常用的工作温度），以及将来如何拓展研究范围（需要改进测试设备）。
最重要的是，我在Discussion中增加了对研究意义的深入阐述。不只是说"Our findings provide new insights..."这样的套话，而是具体说明这个研究解决了什么问题、对后续研究有什么启发、对实际应用有什么指导意义。我甚至专门写了一段讨论这个研究的局限性和未来方向，提出了几个值得深入探索的科学问题。
Results and Discussion整合后的篇幅达到了4000词，是全文最长的部分。重新检测后这部分的AI率从79%降到了25%。
第四周：全文润色与细节完善
经过三周的大幅修改，论文的主体框架已经建立起来。全文检测显示AI率降到了38%，虽然有明显改善，但还需要继续优化。
最后一周我主要做两件事：一是继续增加个性化的学术表达，二是优化论文的整体叙事性。
在学术表达方面,我发现自己有一些用词习惯过于依赖常见搭配。比如总是用"significant improvement"、"excellent performance"、"important application"这样的固定短语。我系统梳理了全文的形容词和副词使用，尽量避免这种高频搭配。比如在描述性能提升时，可以根据具体情况用"substantial"、"remarkable"、"notable"等不同的词，让表达更准确也更多样。
我还注意到自己在使用转折词和连接词时过于依赖"However"、"Therefore"、"Moreover"这几个词。我重新审视了段落之间的逻辑关系，用更多样的方式来实现过渡。有时候一个段落的主题句就可以自然承接上文，不需要刻意加转折词。有时候可以用"This finding led us to investigate..."、"To further understand this phenomenon..."这样更具体的表达来连接段落。
在优化论文叙事性方面，我重点调整了各部分之间的呼应关系。Introduction中提出的科学问题，在Results and Discussion中要有明确的回应。Methods中说明的实验设计依据，要和Introduction中的研究动机对应。Discussion中讨论的研究意义和局限性，要为Conclusion的总结做铺垫。
我还请了两位同事帮忙审读论文。一位是我的合作者，他对研究内容很熟悉，主要帮我看科学内容的准确性。另一位是隔壁课题组的外籍博士后，英语是他的母语，主要帮我看语言表达。他们都提出了很有价值的修改建议。
合作者指出我在讨论某个实验结果时的解释不够充分，建议我补充一些理论分析。外籍博士后则帮我修改了很多语言表达，让论文读起来更自然。他说我的英语虽然语法正确，但有些表达方式有点生硬，是典型的"中式英语"。他帮我改成了更符合英语习惯的表达方式。
经过同事的帮助，我又进行了一轮修改。这次主要是小幅度的调整，补充了一些理论分析，优化了语言表达，让论文读起来更流畅。
最后我用零感AI的"英文期刊降AI"模式处理了全文。考虑到英文论文的特殊性，我采用了比较保守的处理策略：对于已经改得比较好的Introduction、Methods和Results and Discussion部分，只做轻度润色；对于Abstract和Conclusion这两个相对简短的部分，做了比较深度的重写。
每次都是输入的文本不是很多，每次都是500-1000字符左右的内容一次性处理，我觉得这样的降AI效果最好。
处理完成后进行最终检测，Turnitin AI Writing Detection显示全文AI生成概率为19%。虽然没有降到15%以下，但已经在可接受范围了。更重要的是，我仔细阅读了被标记为AI生成的那些段落，发现它们主要是一些标准的学术表达，比如"The results demonstrated that..."、"In summary, this study..."这样的句式。这些表达确实比较常见，但也是学术论文的规范用语，不应该过度修改。
重新提交与编辑部沟通
在规定的一周期限最后一天,我重新提交了修改后的论文，并附上了一封详细的说明信。在信中我没有回避AI检测的问题，而是坦诚地说明了修改过程。
我首先说明论文的所有研究内容都是原创的,实验数据都是真实可靠的。但我承认在论文写作过程中，确实使用了AI工具辅助语言润色和语法检查。收到编辑部的质疑后，我意识到过度依赖AI工具确实会导致论文缺少个人化的学术表达和深度的研究洞察。
然后我详细说明了这次修改的主要内容：重构了Introduction的学术叙事，增加了对现有研究的批判性分析和对研究动机的深入阐述；补充了Methods部分的技术细节和实验设计依据；深化了Results and Discussion的数据分析和机理讨论；增强了论文整体的叙事性和逻辑连贯性。修改后的论文篇幅从原来的6000词增加到了8000词，新增内容都是对研究过程和学术思考的详细记录。
最后我附上了修改前后的对比文件，方便编辑部查看具体的修改内容。我还说明已经用Turnitin进行了检测，AI生成概率从原来的76%降到了19%。
提交后的等待过程很煎熬。一周后我收到了编辑部的回复，编辑说他们已经审阅了修改后的论文和我的说明，认为修改是实质性的，论文质量有明显提升，决定将论文送审。
又过了三个月，论文经历了两轮审稿，收到了三位审稿人的意见。虽然都要求修改，但总体是积极的。特别是有一位审稿人明确提到："The revised manuscript shows substantial improvement in the depth of discussion and clarity of presentation compared to typical AI-assisted writing."
经过两轮认真的修改和回复，论文最终被接收。收到接收通知的那天，我松了一口气，但更多的是对这段经历的反思。
这次经历带来的思考
这次投稿被质疑AI生成的经历，给我上了重要的一课。
最深刻的认识是，学术论文的核心价值在于原创的研究和独立的学术思考，而不是规范的格式和流畅的语言。AI工具可以帮助我们优化表达，但不能替代深入的数据分析、批判性的文献评述、创新的研究视角。如果论文只是信息的整合和规范的表述，即使没有用AI写作，也会被检测工具误判。
第二个认识是，好的学术写作应该有明确的个人特征。不只是说要用"我们发现"而不是"结果显示"这么简单，而是整个研究的叙事方式、论证逻辑、讨论深度都应该体现作者独特的学术视角和思考深度。这种个人化不是为了规避AI检测，而是学术论文本来就应该有的特质。
第三个认识是，期刊编辑部引入AI检测不是为了为难作者，而是为了维护学术诚信和论文质量。面对AI检测的质疑，抱怨检测工具不准确是没有意义的。更重要的是反思自己的写作方式，思考如何提升论文的学术深度和原创性。
这次经历也让我重新思考了AI工具在学术写作中的作用。我并不认为应该完全拒绝使用AI工具。对于非英语母语的研究者来说，AI工具确实可以帮助提升语言表达质量。但关键是要掌握好使用的度：可以用AI工具润色语言、检查语法，但不能依赖AI工具生成论文的核心内容。
给期刊投稿者的实用建议
如果你也在准备投稿或者已经遇到了AI检测的问题，我想分享几点建议。
第一，在写作阶段就要注意避免过度依赖AI工具。可以用AI帮助语法检查和语言润色，但论文的核心内容——研究动机、方法设计、数据分析、结果讨论——一定要自己完成。这些部分需要体现你对研究的深入理解和独特见解，这是AI工具无法替代的。
第二，投稿前最好自己先用AI检测工具检查一遍。现在主流的检测工具有Turnitin AI Writing Detection、GPTZero、Originality.AI等。如果检测出AI率较高，要认真分析是哪些部分有问题，然后有针对性地修改。不要等到编辑部质疑了才被动应对。
第三，如果真的收到了编辑部关于AI检测的质疑，不要慌张也不要回避。要诚实地说明情况，展示你的修改诚意和能力。如果确实是自己写的但被误判了，可以解释清楚写作过程，必要时可以提供原始笔记、实验记录等证明材料。如果确实过度依赖了AI工具，就认真修改，提升论文的原创性和学术深度。
第四，修改时要注重提升论文的学术深度而不只是改变表达方式。单纯地同义词替换、调整句式结构，可能会降低AI检测率，但对论文质量的提升有限。真正应该做的是增加原创的学术观点、深化数据分析和讨论、补充研究过程的细节。这种修改虽然工作量大，但对降低AI检测率和提升论文质量都有根本性的帮助。
第五，可以考虑使用专业的降AI工具辅助修改。我这次用的零感AI（linggantext.com）效果不错，特别是针对英文学术论文的处理比较专业，推荐给朋友们后，听反馈说，中文领域的降AI效果也很好。但要注意，工具只是辅助手段，关键还是要自己先完成深度修改，然后再用工具做最后的优化。如果本身内容就很空洞，单靠工具是解决不了问题的。
第六，投稿时要选择合适的期刊。不同期刊对AI检测的重视程度不同。一些顶级期刊和新兴的开放获取期刊对AI检测比较严格，投稿前要做好充分准备。可以先看看期刊的投稿指南，有些期刊会明确说明对AI工具使用的要求和限制。
最后我想说，虽然这次经历很波折，但最终的结果是好的。修改后的论文质量确实比原版好很多，审稿人的评价也更积极。这个过程让我更加重视学术写作的本质，也学会了如何更好地呈现自己的研究工作。
现在论文已经正式发表，成为了我学术生涯中的重要一步。每当看到这篇论文，我都会想起那段紧张修改的日子，也会提醒自己：学术研究的价值在于原创和深入,这是任何工具都无法替代的。