美大學經濟科爆集體用AI作弊（郝本尼）
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech——智情筆報」
美國長春藤盟校之一布朗大學，其經濟學課程爆出人工智能（AI）作弊風波。事件源起該科今年首次改為在家考試，授課教授塞拉諾（Roberto Serrano）卻發現選修人數暴增，並且期中考成績較以往異常優異，令他懷疑有很多人使用ChatGPT協助答題。
在家應考成績勁 即場試「現形」
為了驗證他的看法，塞拉諾決定把期末考試改回傳統形式，隨後大量學生退修該科，或者選擇不到現場應考。結果，在家期中考試平均高達96分，現場期末考卻僅48.6分，更有兩人是期中考滿分、期末考零分。這令塞拉諾更相信自己先前判斷正確，宣布期中考試成績無效。
事件受科技界人物廣泛關注，創業加速器Y Combinator聯合創辦人格雷厄姆（Paul Graham）審視數據後稱，「看來全班只有3人沒作弊」，Google DeepMind研究員Timothy Nguyen指出，在家考試高度依賴師生互信、自律，既有模式可能未必切合AI時代，「不過學生畢業後在現實世界表現，始終才是最終考驗。」
也有反對者提醒，使用AI並不完全等同作弊，加上現實世界已在廣泛推廣AI，要求課業完全擺脫AI是不切實際。
再者，在家與現場成績差距，受到很多變數影響，若強行回歸「一試定生死」，套用塞拉諾過去論文的一段話，「僅憑單一指標評估複雜問題太過簡單化了，它造成一種扭曲的激勵機制，可能導致許多錯誤決策。」
現時大學主要依賴論文、課後作業及開放式考試評估，可是隨着AI工具普及，學生可以快速用它們生成結構完整、語言流暢的答案，教師更難判斷作品是否真正反映學生能力。雖然早前曾有院校教授聲稱，自己可以一眼看穿AI生成內容，但事實是AI技術突飛猛進，個別學者已經難以簡單鑑別。
本地高校近年亦逐步把AI納入教學與行政流程，但相關評核和學術誠信規範仍有調整空間。除了訂立更清晰的AI使用界線，評核方式也得與時並進，增加口試、課堂滙報、分階段提交、實作評核等安排，才能在鼓勵合理使用AI、維持評核公平之間取得平衡，以及促使大學教師真正重視教學。
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