​​AI写的读后感查重率通常较高，但可通过后期优化显著降低。​​ 其核心问题在于AI生成内容依赖已有数据重组，易与查重系统数据库中的文本重叠，尤其是通用表达和常见观点部分。不过，​​选择高质量AI工具、人工润色和混合原创内容​​能有效提升独特性。

AI生成读后感的查重率受多重因素影响。训练数据决定了内容的相似度基线——若AI模型学习过大量公开书评或读后感模板，生成内容难免与现有文献雷同。查重系统日益智能化，不仅能检测文字重复，还能通过语义分析识别AI的“模式化表达”，如固定句式或高频词汇组合。例如，部分工具显示，未经修改的AI读后感查重率可达20%-30%，但经人工调整后可降至10%以下。

降低查重率的关键在于打破AI的生成惯性。建议对初稿进行深度编辑，替换模板化表述，补充个人阅读体验或独特案例；同时避免直接复制书中原文，改用差异化转述。结合多篇AI生成内容并交叉整合，能减少单一数据源的依赖，提升原创性。

合理利用AI工具辅助创作，既能提高效率，又能通过策略性优化规避查重风险。最终成果的质量仍取决于人类对内容的把控与创新。