羅伯托·塞拉諾（Roberto Serrano）是美國羅德島州普羅維登斯的布朗大學經濟學教授。

生成式 AI 工具的快速普及，暴露了傳統學術評量方法的深層脆弱性。上學期，我在布朗大學教授福利經濟學與社會選擇理論的課程時，在一場考試中發現了廣泛未經授權使用人工智慧的證據，這讓我對這個挑戰有了深刻的體認。

由於學期初校園發生槍擊事件，一些學生不願返回教室，因此我近二十年來首次將期中考改為在家進行。儘管這次考試比以往更具挑戰性，但學生的平均分數卻高達 96%，遠遠超出該課程過去約 65-80% 的歷史區間。我懷疑是 AI 輔助的作弊行為，因此將該學期最後一次考試改為現場、閉卷考試。結果平均分數驟降至 48.6%。此外，有幾名學生退選了課程或未參加期末考。

為何大學必須在 AI 時代徹底重新思考考試

這個事件令人震驚之處不在於在家考試似乎發生了作弊，而在於其普遍性。大學在應對這項挑戰方面一直處於掙扎狀態。但它們無法承受忽視這個問題——學習與評量的信譽正處於危險之中。

有兩件事需要立即關注：恢復學術誠信的文化，以及適應 AI 時代的學生學習與評量方法。

大學作弊的普遍現象，至少部分是由於學術領導者不願果斷面對它所維持。當大學領導者未能明確捍衛學術誠信時，他們就助長了一種將作弊常態化的文化。我自己的經驗以及從其他機構的教職員工那裡收到的無數訊息表明，管理層在面對廣泛作弊的證據時，常常猶豫不決或否認。在某些情況下，這似乎源於保護機構聲譽和「市場價值」的願望。然而，這誤解了最終賦予大學地位的因素：高標準、強烈的工作道德和真正的學術卓越。