LLM在学术写作中的使用现状 - 2024年PubMed上发表的150万篇生物医学研究摘要中，超过20万篇频繁出现LLM特征词，占比约14% [1] - 部分国家和学科中AI辅助写作比例已超过五分之一，且趋势持续上升 [3] - 自ChatGPT实现学术文本生成后，LLM被广泛融入论文写作流程，甚至出现合作撰写现象 [5] LLM的文本特征识别方法 - 研究团队分析2010-2024年1400万篇PubMed摘要，构建词汇二元矩阵计算超额使用指标 [10] - 2024年后"intricate"、"notably"等风格词超额使用，其中66%为动词（如"delving"）、16%为形容词（如"crucial"） [11] - 通过222个低频风格词+10个高频词组合计算，2024年论文中10%-11%摘要使用LLM，部分子库高达30% [13] 跨领域使用差异 - 计算领域和生物信息学等学科LLM使用率达20%，因技术迭代快需快速掌握新技术 [16] - 非英语国家（如中国、韩国）LLM辅助英语写作使用率15%，显著高于英语国家 [16] - 开放获取期刊《Sensors》LLM使用率24%，而《Nature》《Science》等顶刊仅6%-8% [16] 人为干预对特征词的影响 - 2024年4月起"delve"、"intricate"等ChatGPT特征词使用频率显著下降 [23] - 实验显示提示词干预可降低LLM特征词频率，但无法完全消除 [25] - Binoculars检测器对提示词修改后的文本敏感度降低，但无法准确区分真实与LLM生成文本 [27] 未来研究方向 - 需通过统计大量文本词汇频率（而非单篇检测）量化AI对学术文献的影响 [28] - 当前MGT检测器准确度受模型类型、文本类别和人为修改策略多重影响 [28] - 亟需建立AI参与学术写作的边界标准和使用规范 [28]