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🤖 AI 速報 2026年8月4日 上午12:00 Ars Technica

墨西哥 UNAM 史上最大入學舞弊案：AI 監考的線上考試讓 58,000 名考生必須重新應試

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墨西哥 UNAM 史上最大入學舞弊案：AI 監考的線上考試讓 58,000 名考生必須重新應試

編按：本文綜合整理自 Ars Technica、The New York Times、CNN、NPR，並加入 Siami 編輯部觀點與分析。

墨西哥國立自治大學（UNAM）正面臨史上最嚴重的入學考試危機。今年五月到六月間，約 16 萬名報考者首次透過「鎖定瀏覽器」與 AI 監考系統在家完成入學測驗，但結果顯示大量舞弊跡象——大學被迫宣布約 58,000 名考生必須在八月重新應試，連帶影響 2021 年以來所有以最低分錄取的學生。

考試結果異常：高分人數暴增 5 倍

2021 至 2025 年間，UNAM 入學測驗 120 題中能拿到 100 分以上的考生比例穩定維持在 3.5% 左右；2026 年的線上考試，這個比例暴漲到 16.3%。更驚人的是最頂端分布：過去五年只有 0.9% 的人能拿到 110 分以上，今年飆到 5.5%。

異常的統計分布讓 UNAM 校方立刻成立專家委員會「la Comisión Técnica de Personas Expertas para la Revisión del Proceso de Selección」。經過數週調查，委員會認定目前的入學結果「無法保證公平性」，建議舉辦一次全新的實體補考。

  • 受影響人數：約 58,000 人（含 2021 年以來所有以最低分錄取者）
  • 8 月 10 日原訂開學日，必須在短時間內完成補考或延後開學
  • UNAM 校長 Leonardo Lomelí Vanegas 公開向「誠實應試卻被迫重考」的考生致歉

AI 監考為何失效？

UNAM 在這次考試中同時部署兩道防線：

  1. Respondus LockDown Browser：鎖定考生電腦，禁止切換視窗、複製貼上、開新分頁。
  2. Territorium Life 的 AI 監控系統：透過 webcam 偵測是否有他人代考、使用手機或耳機，甚至考生離開畫面。
  3. 真人監考員：每 150 名考生配置 1 名監考人員，接收 AI 警報並通報違規。

然而 The New York Times 與 NPR 報導指出，社群媒體早在考試前就已流傳各種破解方法：

  • 把螢幕擺在 webcam 拍不到的死角，再用第二台裝置查 ChatGPT
  • 頭髮藏無線耳機
  • 直接聘請槍手代考

AI 專家 Raul Rojas 接受 NPR 採訪時，用統計模型推估「幾乎一半的考生都有舞弊」。UNAM 最終取消了約 2% 的考試成績，並坦承「可能有相當數量的考生獲得外援」。

「這場考試顯示，當舞弊成為集體行動時，現有的線上監考工具基本上無效。」—— AI 專家 Raul Rojas 對 NPR 表示

為什麼這件事重要

這不只是「某個開發中國家大學的行政疏失」——它是 AI 監考產業第一次在大型公開考試中徹底失敗的具體案例。值得關注的有三個層面：

第一，市場規模驚人。 UNAM 付給 Territorium Life 約 4,100 萬墨西哥披索（約 240 萬美元）的合約，來執行這場入學考試。COVID 之後，全球大學與認證機構對線上監考的需求爆炸，Respondus、ProctorU、Territorium 等公司營收翻倍成長，但 UNAM 的慘案證明：當舞弊變成「集體行動」，AI 監控的辨識率遠不足以嚇阻。

第二，制度設計的根本矛盾。 UNAM 採用線上考試的理由被認為是「防疫」與「方便偏鄉考生」，但實體考試原本就有監考人員在現場的社會制約。AI 試圖複製這層社會契約，卻無法處理「考生主動找漏洞」這種社會工程攻擊。換言之，AI 監考的本質問題不是技術不夠好，而是它無法取代人與人之間的可信賴感。

第三，「誠實考生被迫重考」的道德難題。 約 58,000 人中，有多少是真的靠實力上榜，卻因為別人作弊而被懷疑？校長的公開道歉代表了校方意識到這個問題，但補考本身就是一種「連坐處罰」。這在歐美升學制度中幾乎沒有先例。

質疑與待釐清的事實

  • 舞弊規模沒有定論：Rojas 教授的「幾乎一半」是統計模型推估，UNAM 官方只敢承認「可能有相當數量」。實際作弊比例，可能要等到八月的實體補考結果出來才能驗證。
  • Territorium 與承包過程：社群媒體已對該公司發起質疑，認為 UNAM 在議價與技術評估上過於草率。但 Territorium 發出的聲明與 UNAM 的招標細節尚未完整公開。
  • Secretaria General 被解職：Ground News 引述消息指出，UNAM 秘書長 Patricia Dávila Aranda 已因這次醜聞遭到校長撤換。這是校方對內究責的罕見動作，但 UNAM 仍未公布完整調查報告。
  • 重考內容與公平性：補考將是另一份全新的題目，理論上比對實體作答難度更高。但「一次考試定終身」的高風險設計是否會在 2027 年改革，仍未明朗。

國際比較：英國與南韓的 AI 智慧眼鏡作弊

NYT 報導指出，這並非單一事件。英格蘭與南韓都曾發生考生使用 AI 智慧眼鏡 在高風險考試中作弊的案例。當 AI 工具的體積縮到眼鏡框、手錶帶、耳環裡，「鎖定瀏覽器 + webcam 監控」的組合就形同虛設。

這場 UNAM 風暴真正的訊號是：AI 監考 vs. AI 作弊的軍備競賽，已經在高等教育正式開打。下一個受害者，可能不是某個遙遠的開發中國家大學，而是你我身邊的某間學校。

時間軸回顧

  • 2026 年 5-6 月：約 16 萬名考生在家中完成 UNAM 首次線上入學考試。
  • 2026 年 7 月初：放榜後統計數據異常，引發舞弊質疑。
  • 2026 年 7 月 28 日：NPR 率先披露 AI 監考疑雲。
  • 2026 年 7 月 31 日：NYT 報導「作弊提示在考試前就在網路上廣傳」。
  • 2026 年 8 月 2 日：CNN 跟進報導，校長公開致歉。
  • 2026 年 8 月 3 日：UNAM 委員會建議舉辦實體補考，約 58,000 人受影響。
  • 2026 年 8 月 4 日（本報導發布）：原訂 8 月 10 日開學日迫在眉睫。

參考來源