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信息密度变化法降AI：让论文段落松紧有度的写作技巧

前段时间研究AIGC检测算法的时候，我注意到一个有意思的现象：AI生成的文本有一个很明显的特征——信息密度过于均匀。

什么意思呢？你让ChatGPT或者DeepSeek写一段话，每句话的信息量都差不多，段落和段落之间的"松紧度"也差不多。

整篇文章读下来，节奏平稳得像节拍器一样。

但人写的文章不是这样的。

人写东西会有松有紧——重要的地方密集输出信息，过渡的地方放松一下，偶尔还会插一句感慨或者举个闲例子。

这种不均匀的节奏，恰恰是"人味"的体现。

AIGC检测算法就是会抓这种"过于均匀"的特征。

所以今天我要分享的这个方法——信息密度变化法——就是通过主动制造段落松紧变化来降AI。

先理解：什么是信息密度？

简单来说，信息密度就是单位文字量中包含的有效信息多少。

举个例子。

高密度的句子：

“2025年知网AIGC检测系统升级后，基于Transformer架构的深度学习模型检测准确率提升至96.3%，较前代PPL困惑度算法提升了18个百分点。

”

这句话里塞了时间、事件、技术名称、具体数据，信息密度很高。

低密度的句子：

“说实话，第一次看到这个数据的时候我还挺意外的，因为之前总觉得检测系统没那么厉害。

”

这句话传递的有效信息很少，主要是个人感受和情绪。

但它读起来很自然，很"人"。

AI生成的文本几乎全是高密度句子。

它不会写"我还挺意外的"这种废话——但人会写。

信息密度变化法的核心原则

掌握三个原则就够了：

原则一：制造密度落差

在一个段落内部，刻意安排高密度句子和低密度句子的交替。

改之前（AI风格，密度均匀）：

建构主义学习理论强调知识是学习者在社会文化环境中主动建构的结果。

该理论认为学习不是被动接受的过程，而是个体在已有认知结构基础上通过同化和顺应机制实现知识重组的过程。

维果茨基的最近发展区概念进一步指出，有效教学应着眼于学生现有水平与潜在发展水平之间的差距。

每句话都是概念+解释，密度一致，典型的AI输出。

改之后（人的写法，密度有变化）：

建构主义学习理论的核心观点是：知识不是老师"灌"进去的，而是学生在特定的社会文化环境中自己"建"起来的。

这个过程依赖同化和顺应两种机制——说白了就是把新知识挂靠到旧知识上，挂不上的就调整自己的认知框架。

维果茨基后来提了一个"最近发展区"的概念，意思是好的教学得盯着学生"跳一跳能够到"的那个区域。

这个概念现在几乎是教育学的常识了，但真正理解它并用好它的老师，说实话不算多。

改后的版本有高密度（理论阐述），有低密度（“说白了就是”“说实话不算多”），松紧交替，读起来就自然多了。

原则二：段落间制造节奏差

不是每个段落都要承载同样多的信息。

• 有的段落可以密集阐述一个论点（高密度段落）
• 有的段落可以是过渡、感想、或者一个简短的例子（低密度段落）
• 有的段落可以只有一两句话

AI写文章很少写特别短的段落，因为它总觉得每段都需要充分展开。

但人不是，人有时候就是想单独拎一句话出来强调一下。

比如：

但现实是，大多数论文的每个段落都长得差不多。

就这一句话，独立成段。

AI很少这么干，但人经常这么干。

原则三：插入"无效"但自然的内容

我说的"无效"不是真的没用，而是指不直接服务于论证的内容：

• 个人经验和感受：“我在调研中发现一个有趣的现象”
• 补充说明和限定：“当然这个结论有一定局限性，后面会讨论”
• 类比和比喻：“就像是给一栋房子换了承重结构而不只是刷漆”
• 转折和让步：“不过也有学者持不同看法”

这些内容是人类写作中自然出现的"连接组织"，它们降低了整体信息密度，但提升了文本的真实感。

实操步骤：如何用信息密度变化法降AI

第一步：标记段落密度

把你的论文打印出来（或者在屏幕上看），给每个段落标记一个密度等级：

• 高密度（H）：充满数据、定义、理论
• 中密度（M）：混合型，有论证也有解释
• 低密度（L）：过渡、总结、感想

如果你标完发现全是H和M，几乎没有L——那你的文章大概率AI味很重。

第二步：制造密度节奏

理想的密度节奏大概是这样的：

H
L

不需要严格按这个来，关键是要有变化。

避免连续三个以上的高密度段落。

第三步：改写高密度段落

选出AI感最重的高密度段落，在其中插入低密度句子。

具体手法：

• 在数据之后加一句个人解读
• 在理论阐述中间插一个类比
• 在段落结尾加一句过渡或评论
• 把一个长段拆成两段，中间加一个短段落

第四步：处理整体结构

• 章节开头可以写得轻松一点，不要一上来就堆概念
• 章节结尾可以加一两句评价性的话
• 不同章节之间用过渡段连接，过渡段写得口语化一些

这个方法的效果怎么样？

我自己测了一下。

用DeepSeek生成了一段3000字的教育学论文片段，知网AIGC检测AI率91.2%。

只用信息密度变化法手动改写（不用任何工具），花了大概2个小时，改完之后知网复检AI率降到了38.7%。

降了超过50个百分点，效果是有的，但离30%的红线还差一点。

而且手动改太慢了，2个小时才改了3000字，一篇2万字的论文得改十几个小时。

手动+工具配合，效果翻倍

这就引出了我的建议：信息密度变化法适合和降AI工具配合使用。

我的做法是：

1. 先用降AI工具做一遍基础处理
2. 然后用信息密度变化法手动调整重点段落
3. 最后复检确认

实测数据：

方案A：只用去AIGC处理

知网AI率14.2%

/>方案B：只用手动信息密度变化法

知网AI率38.7%

/>方案C：先用去AIGC处理，再手动调整

知网AI率6.8%

方案D：只用率零处理

知网AI率3.9%

/>方案E：先用率零处理，再手动调整

知网AI率2.1%

可以看到，工具+手动的组合效果远好于单独使用任何一种方法。

去AIGC（quaigc.com）的HumanRestore引擎本身就会做一定程度的语义重构，把文本的基础AI特征消除掉。

在此基础上你再用信息密度变化法做精修，相当于双重保险。

3.5元/千字，有免费500字试用，可以先体验一下。

率零（0ailv.com）的DeepHelix引擎做的语义重构更深，单独用就能把AI率压到5%以下。

如果你的时间紧张没空手动调整，率零单独用就够了。

3.2元/千字，免费试用1000字，而且未达标可退款。

几个注意事项

1.

不要矫枉过正。

低密度内容不能太多，否则论文会显得"水"。

学术论文毕竟需要有内容支撑，信息密度变化是"调味"，不是"换菜"。

2.

保持学术规范。

加入低密度句子不等于写大白话。

"说实话这个数据让我很意外"可以，但"我靠这数据也太离谱了"就不合适。

3.

不同学科尺度不同。

理工科论文的信息密度本来就比较高，低密度内容不宜过多。

文科和社科类可以适当多一些。

4.

结合其他方法效果更好。

信息密度变化法可以和句式调整、同义替换等方法叠加使用。

不过如果你嫌麻烦，直接用工具处理后做信息密度调整就够了。

总结

信息密度变化法的核心就一句话：让你的论文像人写的一样有松有紧，而不是像AI一样均匀输出。

如果你有时间精力，可以自己手动调整。

如果时间紧，用去AIGC或者率零处理完基础问题，然后在关键段落做一些信息密度调整就行。

工具帮你解决80%的问题，手动调整解决剩下的20%。

这个方法我分享给了身边不少同学，反馈都还不错。

特别是那些手动改了半天AI率还是降不下来的同学，用了这个方法之后往往能找到突破口。

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本文发布于

2026-02-16，信息密度变化法是一种辅助降AI的写作技巧，建议配合专业工具使用效果更佳。