目前，使用者只需要輸入一組資料，並附言「請使用這些資料寫一份學術論文」，ChatGPT 就能在幾十秒內創作一篇可以假亂真的論文，這使得許多論文作者已經部分甚至全部使用 ChatGPT 來寫論文。

不過，一些學術期刊和研究機構已經警告，如果這些作者在提交時沒有明確說明自己使用了 ChatGPT，則構成抄襲或其他欺詐行為。

出於這個原因，檢測文章是否是由 AI 生成的相關工具研發已經取得了進展，但到目前為止，還沒有專門用於學術論文的檢測工具。

美國大學團隊找到檢驗論文是否由ChatGPT創作的新方法，宣稱精準率達 99%

堪薩斯大學的研究團隊則專注於從“段落複雜性”和“常用短語”著手，訓練一個新的 AI 來檢驗一篇論文是否由 ChatGPT 生成。

報導稱，研究團隊在截至 2023 年 3 月的半年內，從美國學術期刊《科學》雜誌上選取了 64 篇論文，並讓 ChatGPT 為論文生成 300-400 個字左右的摘要，最終生成了 128 篇由 ChatGPT 創作的文章，並被用於訓練這個新的檢測 AI 模型。

經過訓練，該模型可以從 AI 生成的文章中 100% 識別出人工創作的部分，對文字中特定段落的識別精準率為 92%，綜合精準率達 99%。相關成果已經發佈在了《Cell Reports Physical Science》雜誌上。 另一方面，人類更習慣將長句和短句交錯使用，並且在句式上也與 ChatGPT 的慣用寫法有所差異。

根據論文中，他們用來判斷是否是GPT產生論文的分辨方式，有四種面向，又可以分成主要兩種差異類別：

ChatGPT 會產生比人類科學家更簡單的內容的方式

模型中使用的四類功能中有兩類是 ChatGPT 生成比人類更簡單的內容的方式。最大的區別特徵是每段的句子數和每段的總單詞數。在這兩種情況下，ChatGPT 的平均值都明顯低於人類。我們還發現，人類比 ChatGPT 更喜歡改變他們的句子結構：雖然平均句子長度不是兩組的有用鑑別方式，但在任何給定段落中，句子長度的標準差是一個有價值的鑑別輔助方式，正如給定句子和緊隨其後的句子之間的中位數差異（以單詞表示）。人類比 ChatGPT 更能改變他們的句子長度。