Mindestens 50 Studenten der Brown University nutzten ChatGPT, um bei einem Zwischensemester in Wirtschaftswissenschaften zu schummeln. Laut einem detaillierten Bericht, der am 28. Juni 2026 von El País veröffentlicht wurde, handelt es sich laut Experten um den größten bekannten KI-gestützten Betrugsskandal in der Geschichte der Ivy League.

Der Fall wurde von Roberto Serrano aufgedeckt, einem Professor für Wirtschaftswissenschaften an der Kravis University, der seit 34 Jahren an der Brown University lehrt. Nachdem Serrano im März 2026 eine nicht abgeschlossene Prüfung zum Mitnehmen nach Hause für seinen fortgeschrittenen mathematischen Wirtschaftskurs ECON 1170 abgelegt hatte, stellte er fest, dass Studenten Antworten mit Passagen eingereicht hatten, die fast wörtlich mit den ChatGPT-Ausgaben übereinstimmten. Die Ergebnisse haben Schockwellen in der Hochschulbildung ausgelöst und verdeutlichen eine wachsende Krise der akademischen Integrität, die weit über einen einzelnen Campus hinausgeht. Für die fortlaufende Berichterstattung darüber, wie KI [Bildung und Gesellschaft] umgestaltet (https://aibuzzwire.news), bietet dieser Fall einen seltenen Einblick in das Ausmaß des Problems.

Wie der Betrug entdeckt wurde

Die Prüfung selbst war ungewöhnlich streng konzipiert. Serrano hatte einige der Modellannahmen, die die Schüler im Unterricht untersucht hatten, geändert und sie gebeten, von Grund auf neue Ergebnisse abzuleiten. Da es sich um eine Take-Home-Prüfung mit praktisch unbegrenzter Zeit handelte, konnten sich die Schüler so viel Zeit nehmen, wie sie brauchten. Das Design bedeutete aber auch, dass es keine Aufsicht gab.

Die roten Fahnen kamen schnell. Die durchschnittliche Punktzahl im Zwischensemester betrug 96 von 100 – ein bemerkenswert hoher Wert für einen notorisch schwierigen Kurs, an dem normalerweise weniger als 30 Studenten eingeschrieben sind. In diesem Semester hatten sich jedoch 86 Studierende angemeldet, fast das Dreifache der üblichen Zahl. Serrano vermutet, dass das Take-Home-Format selbst Studenten anzog, die nach einem einfacheren Benotungsweg suchten.

In mehreren Prüfungen fielen den Bewertern ungewöhnliche Passagen auf. Einige Antworten enthielten identische Formulierungen, die mit der Ausgabe von ChatGPT übereinstimmten, als dieselben Fragen in das Modell eingespeist wurden. Nach Querverweisen kam Serrano zu dem Schluss, dass mindestens 50 Schüler – mehr als die Hälfte der Klasse – KI verwendet hatten, um die Prüfung abzuschließen.

Ein Professor, der ohne Unterstützung zurückbleibt

Was dann geschah, frustrierte Serrano noch mehr als der Betrug selbst. Als er hochrangigen Universitätsbeamten das Ausmaß des Betrugs mitteilte, war die Reaktion gedämpft. Browns Präsident bot das an, was Serrano als „absolutes Schweigen“ bezeichnete. Der Dekan reagierte erst, als Serrano die Angelegenheit an das Academic Code Committee weiterleitete. Daraufhin erhielt er eine kurze Nachricht, in der er den Vorfall als „Weckruf“ bezeichnete.

„Das kann nicht die Position der Universität vor einem Vorfall dieser Größenordnung sein“, sagte Serrano gegenüber El País. „Die Fakultät darf in einem entscheidenden Kampf, wenn wir die Zukunft der Hochschulbildung sichern wollen, nicht allein gelassen werden.“

Serrano fordert die Universitäten auf, die Schwere des KI-gestützten Betrugs öffentlich anzuerkennen, anstatt jeden Fall als isolierte Disziplinarangelegenheit zu behandeln. Er argumentiert, dass sich das Problem ohne eine breitere, institutionenweite Diskussion nur verschlimmern wird, wenn KI-Tools leistungsfähiger und zugänglicher werden.

Der blinde Ökonom, der die Betrüger erwischt hat

Serranos persönliche Geschichte verleiht dem Fall eine bemerkenswerte Dimension. Serrano, ein in Madrid geborener Wirtschaftswissenschaftler, der in Harvard promovierte und 2024 den König-von-Spanien-Preis für Wirtschaftswissenschaften erhielt, verlor in den letzten Jahren aufgrund einer fortschreitenden Netzhautdystrophie sein Augenlicht vollständig. Für die Whiteboard-Arbeit und die Folienverwaltung ist er auf einen Lehrassistenten angewiesen, erledigt aber alle anderen Aufgaben – von der Vorbereitung der Übungen bis zum Verfassen von Forschungsarbeiten – selbst.

Er schreibt der Technologie, einschließlich KI-Tools, zu, dass sie viele seiner täglichen Aufgaben leichter bewältigbar macht. Aber er zieht eine klare Grenze zwischen der Nutzung von KI als Hilfsmittel und der Nutzung als Ersatz für unabhängiges Denken. „Wir Ökonomen verstehen die Realität als eine Gruppe von Menschen, die auf Optimierungsprobleme mit Einschränkungen reagieren“, sagte er. „Ich betrachte meine Krankheit einfach als eine weitere Einschränkung, mit der ich umgehen muss, und optimiere darauf basierend.“

Eine Krise, die über Brown hinausgeht

Der Brown-Skandal ist kein Einzelfall. Universitäten in den Vereinigten Staaten und darüber hinaus kämpfen mit einem Anstieg von KI-gestütztem Betrug, der die Glaubwürdigkeit von Take-Home-Assessments, einem Grundpfeiler der Ivy-League-Pädagogik, zu untergraben droht. Eine aktuelle Studie ergab, dass die Versuchung, generative KI zu nutzen, um Abstriche zu machen, selbst die elitärsten Institutionen erschüttert, in denen Ehrenkodizes lange Zeit als ausreichende Abschreckung galten.

Das Problem wird durch die Geschwindigkeit, mit der sich KI-Modelle verbessern, verschärft. Als Serranos Studenten im März 2026 ihre Prüfung ablegten, war ChatGPT bereits in der Lage, mathematische Ableitungen auf Hochschulniveau zu erstellen, die den korrekten menschlichen Antworten sehr ähnlich waren. Um solche Betrugsversuche aufzudecken, müssen die Lehrkräfte aktiv die Eingaben der Studierenden mit den KI-Ergebnissen vergleichen – ein arbeitsintensiver Prozess, für dessen Durchführung viele Professoren weder ausgebildet noch ausgerüstet sind.

Einige Universitäten haben darauf reagiert, indem sie wieder zu Präsenzprüfungen unter Aufsicht zurückkehren. Andere experimentieren mit KI-resistenten Bewertungsdesigns, etwa mündlichen Prüfungen oder projektbasierten Bewertungen. Diese Lösungen sind jedoch mit Kompromissen verbunden: Mündliche Prüfungen sind in großen Kursen unpraktisch und projektbasierte Bewertungen können für den Einsatz von KI noch schwieriger zu überwachen sein.

Was als nächstes kommt

Serranos Fall hat eine breitere Diskussion darüber ausgelöst, ob die traditionelle Take-Home-Prüfung die KI-Ära überleben kann. Derzeit hat Brown den konkreten Vorfall nicht öffentlich kommentiert und es bleibt unklar, welche Disziplinarmaßnahmen gegebenenfalls gegen die beteiligten Studenten ergriffen werden.

Klar ist, dass der Status quo nicht nachhaltig ist. Als einer der angesehensten Ökonomen des Landes hat Serranos Warnung Gewicht: Wenn Universitäten es versäumen, KI-gestütztes Betrügen direkt anzugehen, laufen sie Gefahr, die Erosion der akademischen Standards herbeizuführen, die ihren Wert definieren.

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