不同学科的论文，AIGC检测时有区别吗？

不同学科的论文在写作风格、专业术语、逻辑结构上有着明显的差异，那么，不同学科的论文在AIGC检测时，检测结果会有区别吗？结果提前告诉你，当然有区别。

一、学科特性决定检测难度

1、理工科论文

专业术语密集、实验步骤固定，在写作过程中很容易形成标准化的表达，这种规律性很强的文本，最容易被AIGC检测工具抓出破绽。  

2、人文社科论文

注重思辨与逻辑推演，在写作中常常会带有个人的观点和批判性思考，这些人类特有的复杂思维模式，反而能让AI生成的内容更难被识别。

3、医学/法学论文

既有固定格式（如病例模板），又需要结合具体案例进行解读，AI生成的内容可能会在标准化模块（如症状描述）中暴露出显著特征来，但在法律条文分析环节可能更接近人类表达。  

二、检测工具的学科偏见

当前的主流的AIGC检测系统的训练数据大多来自理工类文献，从而导致算法对这类文本的判断会更加严格。而艺术理论、历史研究等领域的文献占比相对低一些，检测的准确率也自然没有那么高。这种偏科现象也使得同一篇AI辅助写的论文，换一个学科领域可能就会得到不同的检测结果。  

三、应对策略 

理工科：在实验步骤中补充仪器参数、操作细节等个性化内容。 

人文社科：强化论证中的批判视角，避免平铺直叙。

交叉学科：需兼顾不同领域的表达习惯，警惕格式混杂引发的风险。