资助方越来越多地要求拨款申请人声明AI辅助情况。诚实的回答通常很简单：披露编辑帮助，确保技术论证和数据由你本人完成，并能展示你的工作过程。让提案沉没的不是披露本身，而是你的声明与文本实际面貌之间的不一致。
资助方实际上会问哪些关于AI使用的问题？
大多数资助方的AI政策仍在追赶之中，但问题集中在几个方面。他们会问你是否使用了生成式AI、使用了哪些工具以及用于什么任务、是否有任何文本是由模型生成而非你本人撰写，以及你如何核实准确性。有些会要求你确认智力贡献属于你本人。少数资助方完全禁止在叙述部分使用AI，仅允许用于语言润色。
在动笔写声明之前，先阅读具体项目指南。如果资助方没有相关政策，就在附信中说明这一点，并陈述你自己的做法。这比沉默更有力，因为如果检测工具后来标记了某段文字，沉默看起来就像隐瞒。
披露不是认罪。它是对你方法的描述。“我使用语言模型优化了第2节和第3节的句子流畅度；所有技术主张、数据和引用均由我撰写并核实”是一份完整且站得住脚的声明。
如何区分AI辅助编辑与AI生成内容？
关键区别在于模型是产生了想法，还是仅仅改进了措辞。
- AI辅助编辑： 句子是你写的，模型建议了一个更短的版本，你接受或拒绝了它。论点、数字、引用和判断都是你的。
- AI生成内容： 模型产生了推理、论证结构，或你无法追溯到自身数据的论点。即使你之后进行了编辑，知识内容也源自别处。
第一种是正常的专业实践，相当于同事用红笔修改。第二种才是资助方真正担心的，也是检测器标记会让情况变得更糟的。
在对一份30页的提案运行检测器之前，先了解你看到的是什么。DeAIze 会对整个文档评分，并按AI概率高亮每个句子，这样你就能看到哪些行带有信号，而不是靠猜测。免费套餐注册即提供200个单词，无需信用卡——足以测试一个段落。如果你需要处理完整文档，查看定价。
为什么检测器会标记你自己写的提案？
因为检测是一种概率估计，而不是裁决。检测器关注模式：句子长度均匀、低突发性、可预测的用词、模糊的过渡。技术写作本来就充满这些。用被动语态写的方法部分，带有平行句子结构和标准术语，即使每个字都是人写的，在统计上也会显得平滑。
我们在2026年9月13日进行的测量是一次有用的现实检验。我们用本地检测器以30%的标记阈值对23篇手写的DeAIze指南进行了评分：平均AI得分21%，中位数22%，范围0-46%，其中23篇中有5篇被标记。对于来自固定提示的12个未经编辑的模型输出，平均值为33%，中位数34%，范围4-46%。两个分布高度重叠。单独一个被标记的句子几乎说明不了什么。
如果资助方用检测器运行你的提案并看到高分，有用的回应不是争论工具本身。而是展示你的草稿、笔记和数据轨迹。这才是评审小组真正能够评估的东西。
如何修改提案，让推理读起来像是你自己的？
逐节进行，并问是谁做出了这个决定。
- 目标和目的。 这些必须是你的话。如果模型起草了它们，请根据你自己的笔记重写，直到每个目标都指明具体成果和具体方法。
- 背景和意义。 保持文献综述是你的声音。添加只有你会引用的一两篇论文，并说明它们对你的论点为何重要。
- 方法。 这是检测器最常标记的地方，也是你改变术语空间最小的地方。不要为了听起来像人而重写方案语言；保留标准术语，转而改变周围的文字。我们关于在不改变术语的情况下编辑资助提案的指南详细讨论了这一限制。
- 可行性和风险。 添加你实际与团队讨论过的具体应急方案。模型生成的是通用风险陈述；你有真实的风险。
- 预算论证。 数字和论证应追溯到你自己的计算。对照你的电子表格检查每一个数字。
一个有用的测试：大声朗读一个段落。如果你说不出这个主张来自哪里，或者你为什么选择那个方法，那它就还不是你的。
你应该保留哪些证据来维护作者身份？
在任何人提出要求之前就建立好档案。
| 证据 | 它说明了什么 | 保存在哪里 |
|---|---|---|
| 带时间戳的版本历史 | 论证是随时间逐步发展的，而非一次性粘贴而成 | 你的机构网盘或代码仓库 |
| 笔记、大纲、阅读批注 | 推理过程源自你本人 | 文献管理软件或笔记本 |
| 数据文件和分析脚本 | 技术内容是你的工作成果 | 项目文件夹，带版本管理 |
| 与导师或合著者的通信 | 他人见证了草稿的演变过程 | 电子邮件或项目聊天记录 |
| 关于AI使用的简短方法说明 | 模型具体做了什么、没做什么 | 附在投稿材料中 |
这与你在任何作者身份问题上需要收集的证据是一样的。这也是为什么要尽早披露，而不是悄悄处理。带有时间标记的记录远比事后解释更有说服力。
如果你想在解读分数之前了解这些信号是如何计算的，AI检测的工作原理在不夸大其词的前提下解释了其机制。
什么情况下协助太微小，无需提及？
这是一个需要判断的问题，最稳妥的规则是资助方的规则，而不是你自己的规则。如果该计划要求申报所有生成式AI使用情况，那就全部申报，包括语法检查。如果它要求申报实质性使用，那么拼写和语法检查通常不算实质性使用。
三个问题会有所帮助：
- 该工具改变了含义，还是只改变了表面？表面变化是次要的。
- 读者能识别出它改动了哪些句子吗？如果能，而且资助方问起，就说明这一点。
- 你能坦然地向评审小组解释吗？如果不能，要么改变做法，要么披露它。
陷阱不在于小修改，而在于被直接问起后你隐瞒的小修改。资助方更在意的是坦诚，而不是你是否用了语法检查工具。
如果你的提案受到质疑该怎么办
保持实事求是。提供版本历史和方法说明。用平实的语言解释该工具做了什么，并指出论证中可证明属于你自己的部分。不要攻击检测器；要承认分数只是估计值，而且问题在于作者身份，而不在于该工具的准确性。
如果你使用过 humanizer 来减少自己写作中的误报，也要说明这一点。DeAIze 的 humanizer 只重写被标记的句子，并且只有在语义相似度表明含义得以保留时才保留重写结果，然后重新评分并报告前后对比。这是一份你可以展示的编辑记录，而不是需要隐藏的东西。它不保证在任何第三方检测器上获得特定分数，也不是把别人的作品冒充为自己作品的手段。
在资助评审中最有力的立场与其他任何场合相同：你的想法、你的数据、你的论证，以及对你用来表达它们的工具的清晰说明。
测量说明：本文中的数字来自我们自己的检测器于 2026-09-13 运行的结果——n = 23 篇手写指南对比 n = 12 个未经编辑的模型输出，AI 得分中位数分别为 22% 和 34%。方法：/methodology/。