据 EL PAÍS 报道，布朗大学经济学教授 Roberto Serrano 称，他在高级本科课程 ECON 1170 的期中考试中发现大规模 AI 作弊证据，至少 50 名学生涉嫌使用 AI 完成考试。Serrano 认为，这是学术诚信面临的严重危机。

这不是昨天那种 AI 眼镜进考场的作弊。那是设备进入物理考场的问题；布朗这件事更接近大学教育的核心矛盾：如果考试是 take-home、closed-book，学生有大量时间完成复杂证明题，AI 就会变成几乎无法隔离的外部能力。

报道中的证据链很有冲击力。Serrano 说，期中考试平均分达到 96 分，40 名学生满分；批改者发现一些答案出现异常段落，和用 ChatGPT 跑题目得到的结果相似。之后他把期末改为线下考试，并表示如果成绩分布不类似期中，只看期末。最终期末平均分降到 48 分；参加期中的 89 名学生中，只有 59 人参加期末，27 名缺考者里有 22 人期中得了满分。

这些仍然是报道转述的教授说法和课程数据，不等于每个学生都已经被学校正式裁定作弊。但它足够说明一个现实：大学不能再把 AI 作弊当成少数学生的小聪明。只要评价体系奖励最终答案，而不检查思考过程、口头解释、现场推理和个人能力，AI 就会把原有规则挤变形。

沈南乔更关心校方反应。Serrano 不满的是，大学在他看来没有公开承认问题的严重性，而是把压力留给教师个人处理。这个场景会在很多学校重复出现：老师知道规则失效了，学生知道大家都在用工具，学校担心声誉和纠纷，最后所有人维持一个脆弱的假装。

这件事不意味着大学应该全面回到封闭考场。AI 时代的教育需要分层：有些基础能力必须现场验证，有些复杂任务可以允许用 AI，但必须要求学生提交过程、解释选择、接受口试或防御自己的答案。学术诚信不只是抓作弊，更是重新定义什么叫“学生自己的能力”。

OC 的判断是，AI 作弊会逼大学从规则修补走向评估重设计。禁止工具只能解决一部分问题，真正要做的是把学习过程、推理能力和责任归属重新放回中心。否则，考试分数会越来越像工具使用水平，而不是人的理解水平。

参考来源

• EL PAÍS：AI fraud at Brown University: “Academic integrity is at risk”：原始报道，介绍 Roberto Serrano 对 ECON 1170 课程 AI 作弊的指控和数据。