毕业季的喧嚣渐息，因“AI率”检测新规引发的争论仍在持续。一面是学生绞尽脑汁“降AI率”，只为“向AI证明自己不是AI”以获得答辩资格，催生了“代降AI率”的隐秘灰色产业；另一面是教师在教学中对AI“介入”的困惑：查还是不查？用还是不用？这一学术监管难题正困扰全球教育系统。有高校人士坦言，高等教育正经历“山呼海啸般的改变”，关键在于如何合理使用AI。（7月14日《法治日报》）

　　“向AI证明自己不是AI”，成了毕业季大学生面对学术诚信问题时的一个重要考验。从技术上看，“AI检测”确实能帮着分辨论文是不是原创，但现在的AI检测技术准确度不够，经常出现“漏报”或“误报”的情况——有的原创论文因为写得太“完美”被怀疑，还有人用“降低AI检测率”的手段以躲过查重和诚信检查。现实中有些高校直接把A I检测结果当成学术诚信的评价标准，这让学生不得不玩起“规避AI率”的游戏，整天想着用AI应付论文过关，而不是踏踏实实完成学业评价。
　　实事求是地说，“AI检测”提供的仅仅是非唯一的结果性、技术性评判标准。AI技术自身也会受算法场景、过程、数据模拟吸收归纳质量等影响，存在规则运用和结果评价的模糊性差异，“用AI治AI”的效果可想而知，其维护学术诚信的成效也值得商榷。
　　学术诚信是学术伦理道德层次的原则和底线，更是学术评价的机制规范和结果认定。因而，学术诚信最关键的支撑和依赖，是学术个体的行为自律与科学精准评价机制的外在约束。很显然，仅靠“AI检测”护不了学术诚信，“一刀切”式评价或者模糊性评价，更无助于学术诚信规则的确立，对初涉学术领域和面临成长评价压力的大学生而言，尤其如此。
　　从目前学术诚信建设面临的困境和问题入手，从涵盖包括大学生在内的所有学术研究对象维护学术诚信的愿景出发，维护学术诚信要想获得预期成效，还需多方施策、合力而为。
　　一方面，要围绕“AI治理”下功夫完善机制。为避免“误伤”“漏报”“代降”等问题，教育、科技等部门以及行业学术机构要尽快建立完善“AI边界”。另一方面，要重构自律与他律结合的学术诚信“制衡框架”。从自律角度，需发挥学术研究行为本身及参与个体维护学术诚信的内驱力与行为主动性。从高校入学起，从个体参与学术研究伊始，就要强化学术诚信教育和违反学术诚信的成本与后果代价警示教育，让学术诚信伦理意识与学术研究、学习成长如影随形，从根本上剔除弄虚作假“过关”思维。
　　同时，还要将学术诚信建设纳入法治轨道，建立学术诚信违法追责机制、学术评价终身问责机制。从完善学术成果非特殊必公开、学术论文非涉密必公开、学术成果终身问责、学术不端溯源追责等角度入手，让学术成果时刻置身于公开透明的评价和终身监督框架之下，产生警示震慑约束力。高校、科研机构要建立全方位的学术成果评价体系，将“一论定夺”的单一评价模式，转化为公开、可查询场景下的现场答辩、草稿痕迹、思维导图、模拟演示、探究成果、异地异组专家互评等模式，从源头上杜绝“靠论文过关”和“AI助力闯关”的畸形现象，维护学术诚信的成效将更可期。