在學術出版界（以及其他領域），生成式AI工具有利也有弊。負責任地使用，確實能提升效率、輔助人類創作；但不當使用則可能損害知識的嚴謹性與獨立思考能力（相關討論可參考：這篇研究及這篇），也讓研究發現的可信度受到質疑。

隨著外界對AI濫用的擔憂持續升溫，學界和機構對研究寫作中出現「疑似AI使用」的標記也越來越緊張，深怕這種懷疑會蔓延到對研究本身的質疑。對人文學科的研究者來說，這個問題特別敏感，因為在人文領域，怎麼寫本身就是研究的一部分。

於是，隨著AI的普及和相關疑慮的擴散，各種「AI偵測」工具也如雨後春筍般出現在各個領域。我們在另一篇文章裡已經說明過，這些工具根本不堪用：誤報率極高，對被誤判的研究者造成嚴重後果，而且光是排版格式或稿件版本的細微差異，就能讓偵測結果大相逕庭。

現在我們又發現了一個更嚴重的問題，對AsiaEdit的客群來說尤其相關：這些工具對母語非英語的作者存在偏見。史丹佛大學研究人員的一篇論文發現，多款主流AI偵測工具持續將非母語英文寫作樣本誤判為AI生成，而母語者的寫作則能被準確識別。

原因很可能是：目前多數AI偵測工具的核心邏輯，是基於文本的「困惑度」（perplexity），也就是語言表達的不可預測程度。愈「有人味」的文字，理論上應該愈複雜、愈難預測。但非母語英文寫作者在詞彙豐富度和語法複雜性上本來就不及母語者，於是他們的文字更容易被工具誤判成AI產出。

研究團隊表示：「這個發現凸顯了一個迫切的需求：AI偵測方法必須考量非母語英文作者的語言特性，保護他們免於不公正的懲處，或被排除在學術討論之外。」

艾塞克斯大學的另一項研究也得出相同結論：AI偵測工具確實對非母語英語使用者存在偏見，語言使用模式可能偏離常規的其他群體（例如身心障礙者）也同樣受到波及。