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文丨筱筱编丨KK

在伊利诺伊大学香槟分校，一门名为“数据科学探索”的课程被发现了签到骗局。这门由统计学教授卡尔·弗拉纳根与计算机科学家韦德·法根-乌尔姆施奈德共同执教的课程，每学期吸引超过千名学生选修。

然而最近，两位教授发现了一个令人费解的现象：在线答题系统记录的签到人数，总是远远超过实际到课人数。原来是学生们正在系统性作弊......

这门名为 《数据科学探索》（Data Science Discovery）的课程， 是UIUC最受欢迎的选修课之一。每学期都有超过一千名学生参与。为了提高课堂参与度，两位教授设计了一套看似严密的考勤方式：

每节课上，投影屏幕会生成一个独特的二维码。学生需要用手机扫描后，在九十秒内回答一道随机生成的选择题。

题目内容来自当天课堂内容，答案实时上传到服务器。这意味着，只有真正坐在课堂里听课的学生，才可能在短时间内答题成功。

然而，这个被寄予厚望的系统，很快被学生们攻破。调查显示，大量学生通过微信群、Discord频道等渠道，将题目截图发给没到场的同学。于是，教室里坐着的人远比系统记录的要少。

当教授们联系了约一百名疑似作弊的学生要求解释时，他们收到了大量道歉邮件。起初，这些及时回复的邮件让教授们感到欣慰，直到他们发现这些道歉信的内容惊人地相似。

批量生产的悔过书

大约80%的邮件，都使用了几乎相同的表达方式。那些看似真诚的道歉，竟是AI生成的。

学生们不仅用AI作弊，还用AI写道歉信。

10月17日，弗拉纳根和法根-乌尔姆施奈德在课堂上当面批评了学生们的这种行为。两位教授将这些“批量悔过书”制作成一张拼贴图展示给全班同学，每张卡片上都印着同样的结尾 “I sincerely apologize.”

From: Reddit

然而，学校并没有对学生采取任何纪律处分，整个事件的处理也比较轻描淡写，但该警告的都警告了。

在伊利诺伊大学的在线论坛上，一位自称是这门课程助教的学生透露，使用人工智能完成作业已经成为普遍现象。除了签到作弊外，许多学生还会使用人工智能来解决相对简单的作业问题。

From: Reddit

另一位助教在reddit发帖称，人工智能生成的作业在总提交量中占比高达百分之七十五。学生们每周都要交一段75字的文字，结果，大多数提交内容 语法完美、逻辑流畅，但语气和内容高度相似。

更讽刺的是，AI在完成这些作业时往往使用了课堂上从未讲过的函数或方法，反而让作弊行为更容易暴露。

教授们开始意识到，自己不仅在教数据科学，也在被数据化的学生群体重新教育。

小红书也有博主分享了自己学生错用AI的经历：论文用的AI给的reference是编造的。根本查不到.....

图源：小红书

所以啊，大家别把AI的话全听进去了，自己不double check。AI也会犯错！

检测工具一定准确吗？

由于现有AI检测工具可靠性存疑， 教授们有时不得不依赖直觉判断作业真伪。这种主观评判方式导致误判频发，一些诚实完成作业的学生也无端受到指责。

今年初，明尼苏达大学博士生Haishan Yang就因此遭遇学术危机。

这名33岁的卫生经济学博士生在参加一场8小时的预备考试后，被四位教授认定“答案风格不符”，并因AI检测结果异常而被校方开除。

考试规则明确允许使用书本和笔记，但禁止使用人工智能工具。然而，四位教授在阅卷过程中，单方面认定他的答案"风格不像他本人"，且部分内容偏离课程重点。 教授们使用ChatGPT生成对比答案，并借助AI检测工具进行分析，最终得出了作弊的结论。

Yang坚决否认这一指控，并将学校告上联邦法院。他在诉讼中指出，调查过程存在严重瑕疵，部分证据被修改，自己也没有获得公平申诉的机会。他特别质疑AI检测工具的可靠性，认为这种检测方式对英语非母语学生存在系统性偏见。

明尼苏达大学对此事的回应显得格外强硬，校方以隐私法为由拒绝透露细节，坚称自己是"严格按规矩办事"。

双方各执其词，关于这件事情的后续和真相，我们也不得而知。但由此大家可以看到校方对于使用AI生成学术内容的态度。

在Reddit等网络平台上，越来越多的学生开始分享自己被误判的经历。一位学生写道：

我出于好奇，把上学期自己写的期末论文放进Grammarly的AI检测器里检测了一下，结果它说我这篇完全原创的论文有三分之一是AI写的。

这些检测工具的工作原理通常基于文本特征的统计分析，比如词汇多样性、句子长度变化、文本连贯性等。 不过这种检测方式存在明显缺陷。非母语作者的写作往往表现出较低的语言变化性，这恰好与AI生成文本的某些特征相似，导致误判风险显著增加。

效率至上的诱惑

当下的大学生面临着前所未有的压力。繁重的课业、兼职工作、社交活动，以及日益激烈的就业竞争，使得AI成了一个难以抗拒的快捷方式。

在这样的环境下，一篇需要数小时完成的论文可以在几分钟内生成，复杂的编程问题也能瞬间解决，甚至连最需要Reflection的反思性作业都可以交由AI代劳。

当思考的过程被省略，当创造的乐趣被剥夺，教育的本质正在被悄然侵蚀。大学教育的意义不仅在于获取知识，更在于培养独立思考的能力和塑造完整的人格。

当学生被发现作业由AI生成时，学生们通常表现得十分惊讶。不是惊讶于自己的作弊行为被察觉，而是惊讶于教授竟然能够分辨出人工智能的写作......

并且学生们的深度阅读长篇文章的能力正在衰退，即使在顶尖学府中，认真阅读超过十页论文的学生也越来越少。把文章丢进人工智能工具，快速浏览摘要成了新的学习方式。这种表面上的高效率，实际上是对深度学习能力的损害。

当工具变成了主人

人工智能本应是辅助学习的工具，但现在却有反客为主的趋势。它在编程、资料检索、数据分析和内容总结方面确实能提供巨大帮助，但当学生连最基本的思考都要外包时，教育的根基就开始动摇。

以哲学学习为例。人工智能可以完美总结尼采"上帝已死"的观点，但无法传递原著中那种挑战传统的勇气和反叛精神。它可以罗列存在主义的基本理念，但无法让学生体验与伟大思想对话时的那种智力震撼。

人工智能能够提供信息，却难以传递体验；能够总结内容，却无法替代思考。

教育本质的再思考

思维能力的训练、人格的塑造、批判性思考能力的培养，这些才是大学教育的精髓。当学生使用人工智能代写论文时，他们不仅是在欺骗教授，更是在欺骗自己。他们剥夺了自己面对困难、挣扎思考、最终突破的成长机会。

其实使用AI帮助节省效率是好事，也是AI存在的意义之一。但是一味依赖AI，取代自己的思考的过程是不对的。

对留学生而言，这场AI浪潮更具讽刺意 味。在非母语的学习环境中，AI似乎是一根救命稻草。它能纠正语法、优化表达，甚至帮你改出“native speaker”的语气。

但问题是当你让AI替你思考，你还在学习英语吗？

语言学习的本质，不是掌握语法，而是通过语言去理解他人、理解世界。

如果所有表达都交给AI，留学的核心价值「用另一种语言思考」就此失效。许多留学生最初选择出国，是为了跳出舒适区、拓展认知边界。

AI的崛起，是教育的危机，也可能是一次救赎。它迫使人们重新定义人类独有的能力。困惑、挣扎、思考、创造，这些不可复制的体验，将成为学习最珍贵的部分。

未来的课堂，也不再是比拼谁掌握更多知识，而是比拼谁能更好地提问、思考、共情。而对于每一个在异国求学的年轻人来说，留学的意义，也许从来不在于“学到了多少”，而在于你有没有在这个过程里，成为一个更深刻、更有思想、更真实的人。

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