职称改革重实效，AIGC内容检测筑牢科研质量防线

当前职称改革持续深化，核心导向从 “重数量” 转向 “重实效”，明确要求科研成果需要体现专业技术人员的实际能力与原创价值，摒弃以往 “唯论文” 的粗放评价模式。这一变化让科研人员在忙碌的工作中，既要提升论文撰写的效率，又要守住质量底线，两者的平衡成为关键。

实践中，AIGC（生成式人工智能）成为不少科研人员的效率工具。用其快速整理文献、生成数据初稿等辅助内容，能节省大量的基础工作时间。但问题也随之而来：如果过度依赖 AIGC 生成核心观点、实验分析等关键部分，会导致论文缺乏个人思考与实践支撑，不符合职称改革对 “原创性” 的要求。

此时，AIGC内容检测的作用便凸显了出来。它能识别论文中 AI 生成内容的占比与具体段落，帮助科研人员排查“过度依赖 AI”的风险，确保核心内容为自主创作。目前多地评审细则已经隐含相关要求，例如对疑似AI生成的论文会加强审核，避免学术不端的风险，AIGC内容检测逐渐成为论文提交前的必要自查环节。

对科研人员而言，选择可靠的检测工具至关重要。例如万方的AIGC内容检测功能，可以针对学术论文的特点，有效区分AI生成文本与人工原创内容，还能标注可疑段落供科研人员修改参考，辅助科研人员在提效的同时守住质量关。

职称改革下，效率与质量并非对立。借助AIGC提升效率、用AIGC内容检测保证质量，再搭配万方这类专业的检测工具的支撑，既能契合改革导向，又能让科研人员专注核心创新，为职称评审交出符合要求的成果。