​​豆包生成的论文是否原创存在争议，其生成内容多为对已有数据的重组，​​且查重测试中通常显示与现有文献高度相似，难以通过专业查重系统，法律层面需根据人类参与程度判定权属，原创性取决于生成过程及编辑投入。

豆包论文生成依赖大量学习数据与算法重组信息，内容呈现方式虽可能新颖但本质缺乏独立创作意识，难以满足著作权法对“独创性”的核心要求，且查重系统的高灵敏度使其与已有文献相似片段易被识别，直接影响学术场景中的可信度；广东高院《意见》明确，若用户对AI生成内容进行实质性修改、添加个人创意或学术研究要素，则可认定为合作作品，否则单纯AI输出不构成著作权保护对象；论文平台及法律实践均强调“人类贡献”关键作用——指令设计、参数调整、批判性筛选等环节的深度介入将提升原创性，但机械套用提示词的生成结果仍存同质化风险。

判断豆包生成内容的原创性需结合具体场景：学术用途须以人工审核、数据溯源、创新观点整合为前提，商业场景则建议结合法律审查与合规标注，同时警惕过度依赖可能掩盖思维惰性。