随着人工智能生成内容（AIGC）的普及，内容原创性检测变得日益重要。本文将简要介绍两个关键指标：AIGC总体疑似度和查重总体相似度。
AIGC总体疑似度
定义：AIGC总体疑似度是指一段内容被检测系统判定为由人工智能（如大语言模型）生成的可能性程度。该指标通常以百分比形式呈现。
原理：检测工具通过分析文本的语言模式、词汇选择、句法结构等特征，与已知的人工智能生成文本特征库进行比对，从而评估其AI生成的可能性。
应用：用于学术诚信审查、内容平台原创性验证、防止AI滥用等场景。
查重总体相似度
定义：查重总体相似度是指待检测内容与已有数据库（如学术论文库、互联网资源等）中现存内容的重复或相似程度。该指标也以百分比表示。
原理：系统将输入文本与大规模数据库进行逐句或语义层面的比对，计算出匹配或高度相似内容的比例。
应用：广泛应用于论文查重、版权检测、内容抄袭识别等领域。
两者区别
AIGC总体疑似度关注的是内容是否由AI生成，即使内容本身是“原创”的（未直接复制），但若具有明显的AI写作特征，其疑似度也可能很高。
查重总体相似度关注的是内容是否与已有作品重复，无论其是人工撰写还是AI生成，只要文字或表达高度相似，相似度就会升高。
总结
在实际应用中，AIGC总体疑似度和查重总体相似度是互补的检测维度。一个内容可能查重相似度很低（原创表达），但AIGC疑似度很高（AI风格明显）；反之亦然。综合使用这两个指标，能更全面地评估内容的来源与原创性。