对于AI风险的论文修改，建议从以下几个方面入手：
完善论文中的AI安全性问题：
在论文中增加关于AI安全性问题的阐述，例如提及不良数据集、AI算法的脆弱性以及数据隐私等方面的潜在风险，并针对这些问题提出解决方案，以保证AI系统的安全性和可靠性。
改进AI算法的性能：
在论文中提出针对AI算法的性能方案，例如通过改进算法训练、优化神经网络结构或增加数据集等方式来提升AI算法的整体性能，从而降低AI系统的失败率和误判率，降低潜在风险。
引入审计和监测机制：
提出AI系统的审计和监测机制方案，这将有助于监测和控制AI的决策和行为，从而减少风险。例如，通过记录系统运行中的数据和日志来及时发现潜在问题。
加强AI伦理和法律框架：
在论文中提及AI系统的伦理和法律框架，并按照相关规定和标准进行开发和部署，从而确保AI系统的合法性和可持续性。
总之，在修改AI风险的论文时，应从AI安全性、算法性能、审计机制和伦理法律框架等方面入手，以全面降低或控制AI潜在风险，确保AI系统的安全、可靠和可持续性。
如果论文的AI疑似度高，首先，你可以尝试检查一下论文的格式和引用。如果格式或引用有问题，可能会导致论文的AI疑似度上升。
其次，确认一下你是否已经仔细阅读了论文，并理解了其内容和逻辑。如果你对论文的内容和逻辑不够理解，可能会难以判断其真实性和可信度。
此外，如果你认为论文可能存在抄袭或剽窃的情况，可以尝试使用搜索引擎或学术搜索引擎来搜索相关内容，看看是否有类似的文章或资源存在。最后，如果你对论文的真实性和可信度有疑虑，可以尝试联系论文的作者或出版机构，以获取更多信息和帮助。
1.
检查与修改:检查您的论文并删除AI生成的文本,并对任何与之相关的段落进行修改。
2.
重写部分:如果您的论文某些部分确实需要用到格子达等AI模型生成的段落,尝试将它们进行大量修改,以使得原先被AI生成的内容变得不可识别。
3.