2026 年 10 月 6 日
威斯康星大学麦迪逊分校细菌学系教授蒂莫西·帕斯蒂安（Timothy Paustian）正面临一场与生成式人工智能的博弈。随着聊天机器人使得大规模学术不端行为——被部分教育工作者称为“作业骗局”——变得前所未有的容易，包括帕斯蒂安所在机构在内的许多美国高校开始回避使用人工智能检测软件。
研究显示，现有的人工智能文本检测器可靠性不足，其产生的假阳性结果不仅无法有效遏制作弊，反而可能严重削弱师生之间的信任关系。
帕斯蒂安曾怀疑有学生直接将指令复制粘贴到聊天机器人中完成作业，因为一位学生不小心留下了“我很乐意帮你做这项研究！”这样的痕迹。为此，他设计了一个陷阱：在作业中插入隐藏提示词，试图诱导人工智能暴露身份。在 350 名学生中，初步发现 60 人疑似使用了人工智能。然而，当前的大型语言模型（LLM）往往能忽略这类特定提示，或者更警觉的学生会手动删除这些痕迹，导致该检测策略失效。
“我几乎已经放弃了低级别的经典写作作业，转而寻求更具创造性的任务形式。”帕斯蒂安向法新社表示，“但我们正在失去一些东西。学生需要学习如何思考，而写作是证明这一能力的极佳方式，人工智能让这一点变得更加困难。”
评估方式的“重新想象”
鉴于人工智能作弊手段日益普遍，多位接受法新社采访的美国大学教授表示，他们正在重新考虑学生评估方式，例如将书面作业与口头考试相结合，因为单纯依赖检测工具已不再可行。
“我们可能会尝试视频辩论等形式，但评估环节依然充满挑战。”帕斯蒂安指出，“无法保证学生不会利用人工智能生成内容并照本宣科。显然，我们需要重新思考任务设计。”
目前，从耶鲁大学到康奈尔大学，越来越多的美国高校已明确禁止或阻止教师依赖人工智能检测工具。麦迪逊大学的教师指南指出：“这些工具并不完美，存在误报风险，已被证实对非英语母语者存在偏见，且无法真正阻止学生使用这些工具。”
虚假的人工智能作弊指控可能损害学生的学业记录甚至职业前景。在某些案例中，学生因被错误指控而在课程作弊问题上起诉了大学。康奈尔大学方面也表示：“遗憾的是，探测技术不太可能提供可行的解决方案，准确检测人工智能生成的内容极具难度。”
“认知上的屈服”与技术军备竞赛
研究人员警告称，随着旨在使人工智能文本“人性化”的新工具不断涌现，现有的检测器可能进一步失效。这些工具能够重写人工智能生成的文本，使其更接近人类写作风格。
“目前正在发生一场技术军备竞赛：探测器与逃避者之间的对抗。”错误信息研究员蒂莫西·考尔菲尔德（Timothy Caulfield）告诉法新社，“让人工智能文本看起来更像人类的‘人性化’程序正在变得越来越好。”
今年早些时候，美国大学协会和埃隆大学的一项调查显示，95% 的大学教师担心学生过度依赖人工智能工具。虽然从聊天机器人获取正确答案可以营造学习的错觉，但这也可能触发“认知投降”，即学生放弃独立思考过程。
与此同时，也有学者强调，学生需要磨练人工智能技能，以提高效率、深化专业知识，从而满足现代劳动力的需求。哈佛大学院长戴维·德明（David Deming）建议在以写作为基础的课程中“接受甚至鼓励”人工智能的使用。
德明在最近一封致学生的电子邮件中写道：“我们需要一种不同的方法。我们都将从摆脱人工智能检测业务中获益。”
