在人工智能技术快速渗透学术研究的当下，"待发表论文能否安全上传至AI平台"成为众多研究者关心的核心问题。论文作为学术成果的核心载体，其保密性与原创性直接关系到研究者的知识产权与学术声誉。本文将从AI平台的隐私机制、潜在泄露风险、学术保密原则三个维度展开分析，并针对"降AIGC痕迹"需求，介绍实用的工具解决方案。
AI平台（如通用大模型、论文辅助工具）的处理逻辑通常基于"数据训练+结果输出"，但不同平台的隐私政策差异极大，需重点关注三点：
关键提醒：根据《中华人民共和国个人信息保护法》与《学术出版伦理规范》，未发表的学术成果属于"未公开的个人信息/智力成果"，未经授权上传至第三方平台可能违反保密义务。
若因论文润色、语法检查等需求必须使用AI工具，可通过以下方式降低风险：
除"泄露风险"外，研究者还需关注另一个隐性问题——AI生成内容的"可识别性"。当前多数期刊已引入AIGC检测工具（如GPTZero、Turnitin AI检测），若论文中AI辅助生成的痕迹过重，可能被判定为"非原创"而拒稿。因此，"降AIGC率"（降低AI生成内容的可识别度）成为待发表论文的必要处理步骤。
针对"既需AI辅助又怕泄露/被识别"的矛盾，小发猫降AIGC工具提供了兼顾效率与安全性的解决方案。该工具专为学术场景设计，核心优势在于：本地化处理+语义重构技术，既能保留论文原意，又能消除AI生成的"模板化痕迹"，同时全程不联网、不存储用户数据，从根源上避免泄露风险。
以下是针对待发表论文的具体操作步骤（以Windows系统为例）：
工具优势总结：① 本地运行无泄露风险；② 语义重构而非简单替换，保留学术严谨性；③ 支持批量处理（最多50篇论文），适配课题组协作需求；④ 免费版可处理1万字/天，满足个人研究者基础需求。
待发表论文上传AI并非绝对不可行，但需建立"风险评估→脱敏处理→工具辅助→验证把关"的全流程意识：一方面通过选择可信平台、脱敏关键信息降低泄露风险；另一方面借助小发猫降AIGC工具等专业工具，消除AI痕迹、强化原创性证明。
学术研究的核心是"求真"，而"安全"是求真的底线。唯有将保密意识与技术工具结合，才能让待发表论文既"走得稳"（不泄露），又"走得远"（被认可）。