中国用户AI接受度远超全球平均，为何论文研究却遭遇瓶颈？

论文中提出“中国用户对AI接受度显著高于全球平均水平”这一观点时，可能存在以下几个原因导致论文不通过：
1. "数据来源和可靠性"：论文中引用的数据可能来自不具代表性的样本或来源不可靠。论文需要提供详细的数据来源，确保数据具有普遍性和可靠性。
2. "研究方法"：研究方法可能存在缺陷，如样本量不足、抽样方法不当、调查设计不合理等，这些都可能导致结论的偏差。
3. "统计分析"：可能存在统计分析错误，例如错误地应用了统计方法，或者对数据的解读存在偏差。
4. "对比分析"：论文可能没有充分地对比分析全球其他地区的AI接受度，没有提供全球平均水平的具体数据，使得结论缺乏说服力。
5. "逻辑性"：论文中可能存在逻辑上的漏洞，比如论据和结论之间的联系不够紧密，或者论证过程中存在跳跃性。
6. "同行评审"：论文可能未能通过同行评审专家的严格审查。同行评审专家可能会指出论文中的不足，如上述提到的数据可靠性、研究方法、统计分析等问题。
为了提高论文的质量和通过率，以下是一些建议：
- "确保数据来源可靠"：使用权威机构发布的数据，并详细说明数据的收集和整理过程。 - "完善研究方法"：确保研究方法科学合理，样本量足够大，抽样方法恰当。 - "正确使用统计方法"：在

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作者：夏 研

日前有媒体报道，毕马威发布了《全球人工智能信任、态度与应用调查报告（2025）》显示，在人工智能（AI）技术加速渗透的背景下，全球超过半数的受访者仍对其持保留态度，而中国受访者对AI的信任度和接受程度显著高于全球平均水平。

该研究于2024年11月份至2025年1月份开展，覆盖47个国家的4.8万名受访者。数据显示，尽管66%受访者已形成规律性AI使用习惯，但超半数（58%）仍认为其不可信赖。中国受访者的态度则更为积极：高达91%的人看好AI发展前景，持担忧态度的仅占44%。

这份调查很有意思，显示出中国用户对AI非常主动的态度。这也符合当前市场的整体观感，AI在社会的渗透非常显著，街头巷尾几乎是无人不谈AI。

不过，也有些有意思的新闻出现。比如前不久有媒体报道，有网友反映，毕业论文中原创内容经一些系统检测后，常被指出AI生成内容比例过高。

AI率被广泛吐槽不合理，比如有的学生称自己明明没有使用任何AI，但依然被查出AI率过高。更极端的例子是，有人将朱自清的名篇《荷塘月色》与刘慈欣《流浪地球》的片段上传至某常用论文检测系统后，结果显示，这两篇经典作品AI生成内容总体疑似度竟分别达到了62.88%和52.88%，更显示出一些AI率检查系统的不靠谱。

这似乎和“高接受度”构成了一种悖论，一方面广泛拥抱AI；另一方面学校似乎又在千方百计地围堵AI，以至于大范围“误伤”。

当然，这种对比并不严谨，但这种现象是存在的：人们很愿意尝试AI，就像很多大学生事实上开始用AI写论文；然而某样事物可不可以用AI，用到什么程度是合适的，似乎要面对“保守”的拉锯。

以论文为例，在AI出现之前，关于“取消本科论文”的声音就已经此起彼伏。前不久，教育部印发758项新修（制）订的职业教育专业教学标准，也明确64个职业本科专业一般不要求学生撰写毕业论文。

这已经说明，很多培养层次不高的学历教育，其论文本身谈不上多少创新。AI可以代写，恰恰反向证明了这点。而即便是高层次的论文，也未见得就不能由AI代劳，至少论文的一些文献梳理工作，AI恐怕更擅长。

从这个层面来说，AI的出现戳破了很多“智力通胀”——很多工作看似是脑力活动，其实是一种并不需要多少创新的体力活动，并不复杂的文章撰写、代码编程、PPT制作等就属于此类。

AI的出现，既节省了大量的劳动，也打碎了很多滤镜和神坛。那些所谓有知识壁垒的工作，可能只是一种单纯劳动时长的累积。那么在这个背景下，学校究竟该考虑的，是想方设法堵AI，还是改革论文本身的创新性考察标准呢？

这个问题，并不只大学要面对，这可能是AI到来之后所有人都要思考的问题：到底什么样的活动才是属于人类的呢？AI可以写小说、做设计、拍电影，可以说是很“厉害”了。但这更是一种深刻的警示：这些看似复杂的精神活动，其实已不算多么特别了，人类低估了AI，也高估了自己。

可以想象，未来类似的冲击还会到来。既然人们愿意接纳AI，那就必须正视AI对人的“取消”，重新逼迫人类不断寻找自我价值。所以，一种真正接受的态度或许不是使用，而是改变：当AI在某个领域做得更好的时候，人类就应该反思、避开，进而去掌握更具“人性”的能力。（夏 研）

来源： 光明网-时评频道