在 AI 技術(shù)飛速滲透科研和內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的當(dāng)下，不少人在文章配圖時會借助 AI 工具。但和你一樣，很多人會有疑問：基于真實數(shù)據(jù)生成、而非 AI 憑空捏造的圖片，在提交后的圖片檢測環(huán)節(jié)，會不會被判定為 AI 生成內(nèi)容？

其實這個問題沒有絕對答案，核心取決于你使用的圖片查重工具是否具備 AI 圖片檢測功能。

這些主流工具，已明確支持 AI 圖片檢測

目前科研出版、學(xué)術(shù)期刊領(lǐng)域常用的圖片查重工具，大多已將 AI 圖片檢測納入核心功能，其中最具代表性的就是出版界認可度較高的 Imagetwin。

它的 AI 圖片檢測功能并非簡單判斷 “是” 或 “否”，而是通過模式識別與深度學(xué)習(xí)算法，從兩個關(guān)鍵維度給出檢測結(jié)果：一是置信度值，即判斷圖片為 AI 生成的可能性指數(shù)，數(shù)值越高可信度越強；二是生成器歸屬，會標(biāo)注圖片可能來自的 AI 工具（如 MidJourney、Stable Diffusion 等）。

從實際檢測報告來看，工具能精準(zhǔn)統(tǒng)計出稿件中疑似 AI 生成的圖片數(shù)量，甚至對單張圖片的 AI 生成痕跡進行細化標(biāo)注。這類信息對期刊編輯篩選稿件十分實用，能幫助他們快速判斷圖片的創(chuàng)作來源是否合規(guī)。

除了 Imagetwin，近年來不少新興查重工具也陸續(xù)跟進了 AI 圖片檢測功能，比如 Turnitin 的圖片查重模塊、iThenticate 的拓展檢測功能，均能通過算法識別 AI 生成圖片的特征 —— 比如像素分布規(guī)律、細節(jié)生成邏輯與真實拍攝 / 手繪圖片的差異。

關(guān)鍵提醒：“以 AI 測 AI”，結(jié)果需理性看待

需要注意的是，絕大多數(shù) AI 圖片檢測工具本身也依賴 AI 算法運行，這種 “以矛攻盾” 的檢測邏輯，決定了結(jié)果不能作為唯一判定依據(jù)。

一方面，置信度值低于 50% 的檢測結(jié)果，很可能存在誤判。比如你基于真實數(shù)據(jù)用 AI 工具繪制的折線圖、柱狀圖，因數(shù)據(jù)邏輯清晰、圖表格式規(guī)范，部分工具可能誤判為 AI 生成；另一方面，若 AI 僅作為輔助工具（如優(yōu)化圖片分辨率、調(diào)整色彩），核心內(nèi)容仍基于真實數(shù)據(jù)，即便被檢測出 AI 痕跡，也可通過提供原始數(shù)據(jù)、創(chuàng)作流程記錄等方式進行申訴。

對于科研和學(xué)術(shù)創(chuàng)作者來說，更穩(wěn)妥的做法是：在提交文章時，主動標(biāo)注圖片的創(chuàng)作方式，說明 AI 在其中的作用（如 “基于實驗數(shù)據(jù)，使用 AI 工具繪制可視化圖表”）；同時保留原始數(shù)據(jù)、初稿圖片、AI 生成參數(shù)等材料，以便在檢測出現(xiàn)爭議時提供佐證。

總結(jié)

基于數(shù)據(jù)的 AI 輔助生成圖片，確實可能被支持 AI 檢測功能的查重工具識別。但只要圖片核心內(nèi)容真實、創(chuàng)作流程合規(guī)，且能提供完整的佐證材料，就無需過度擔(dān)心。

隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展，圖片檢測工具的算法也在不斷優(yōu)化，未來可能會更精準(zhǔn)地區(qū)分 “AI 憑空生成” 與 “AI 輔助創(chuàng)作”。對于創(chuàng)作者而言，透明標(biāo)注、保留憑證，才是應(yīng)對檢測的核心原則。