使用人工智能（AI）生成的论文确实存在一定的重复性风险，这主要取决于以下几个因素：

1、数据来源：如果AI训练的数据集中包含大量已发表的文献或相似内容，那么生成的内容可能会无意中重复这些信息。

2、算法设计：某些AI模型可能更倾向于复制现有文本以提高流畅性和准确性，尤其是在缺乏足够独特训练数据的情况下。

3、任务要求：如果用户输入的问题或指令过于具体或者与已有资料高度重合，则输出结果也可能表现出较高的重复率。

4、后处理：即使原始生成内容没有直接抄袭现象，在后续编辑过程中若未加以仔细检查修正，则仍可能出现无意中的重复表述。

为了避免这种情况发生，在利用AI工具撰写学术文章时应注意以下几点：
确保所用模型经过广泛且多样化的数据集训练；
对生成内容进行深入分析和修改；
引入人工审核环节来检测潜在的相似性问题；
遵守相关法律法规及道德规范，尊重知识产权。