​​AI生成的文章确实会被查重系统检测到，但能否通过查重取决于生成内容的原创性、人工干预程度以及查重工具的算法水平。​​ 当前主流查重系统已能识别AI写作的规律性特征，如特定词汇分布、句式结构等，而专业AIGC检测工具（如MitataAI、TurnitinAIGC）甚至能精准定位不同大模型的生成痕迹。不过，通过合理改写、增加个性化表达或结合人工审核，可显著降低重复风险。

AI写作与查重的核心矛盾在于技术博弈。一方面，AI基于海量数据训练，生成内容难免与现有文献存在语义或表述上的相似性；另一方面，查重工具持续升级，从传统的文本匹配发展到语义分析、概率模型检测等深度手段。例如，西湖大学研发的无监督算法通过分析词汇选择概率，能有效区分人类与AI的写作模式。AI生成的内容若直接复制公开资料或过度依赖模板化表达，查重率可能高达20%-35%，但经过深度优化后可降至10%以下。

降低AI文章查重率需多管齐下。选择高质量AI工具（如具备实时数据整合能力的平台）能减少基础重复；人工干预至关重要——调整句式结构、替换同义词、补充原创观点均可提升独特性；预检测环节不可忽视，使用多款查重工具交叉验证（如结合PaperBye与知网），能针对性优化问题段落。值得注意的是，学术场景中直接提交未修改的AI文本可能触发伦理审查，而符合E-E-A-T标准（专业性、权威性、可信度）的内容即使借助AI生成，只要满足用户需求且信息准确，仍有机会获得搜索引擎认可。

未来，AI写作与查重的技术对抗将更趋复杂。创作者应平衡效率与原创性，将AI视为辅助工具而非替代品，同时关注算法更新动态。核心原则始终不变：内容价值优先，技术手段为辅。