布朗大学遭遇常春藤联盟历史上最大的已知人工智能作弊丑闻

布朗大学的一位经济学教授发现，至少 50 名学生使用 ChatGPT 在带回家的考试中作弊，暴露了精英大学正在努力遏制的学术诚信危机。

根据 El País 于 2026 年 6 月 28 日发布的详细报告，布朗大学至少 50 名学生使用 ChatGPT 在经济学期中考试中作弊，专家称这是常春藤盟校历史上已知的最大的人工智能辅助作弊丑闻。

此案是由克拉维斯大学经济学教授罗伯托·塞拉诺揭发的，他在布朗大学任教了 34 年。 2026 年 3 月，Serrano 为高级数学经济学课程 ECON 1170 进行闭卷带回家考试后，发现学生提交的答案中包含几乎逐字匹配 ChatGPT 输出的段落。这些调查结果震惊了整个高等教育界，并突显出日益严重的学术诚信危机，其影响远远超出了单一校园。对于人工智能如何重塑教育和社会的持续报道，此案例提供了对问题规模的罕见内部观察。

作弊行为是如何被发现的

考试本身的设计异常严格。塞拉诺修改了学生在课堂上学习的一些模型假设，并要求他们从头开始得出新的结果。由于这是一场带回家的考试，时间几乎没有限制，学生可以根据自己的需要参加考试。但这种设计也意味着没有监考。

危险信号来得很快。期中考试的平均分是 96 分（满分 100 分）——对于一门众所周知的难度很高、通常招收学生不到 30 人的课程来说，这个数字相当高。然而，本学期有 86 名学生报名，几乎是平时人数的三倍。塞拉诺怀疑带回家的格式本身吸引了寻求更简单评分途径的学生。

评分者在多次考试中标记出了不寻常的段落。当将相同的问题输入模型时，一些答案包含与 ChatGPT 的输出相匹配的相同措辞。经过交叉参考，塞拉诺得出结论，至少有 50 名学生（超过班级一半）使用人工智能完成了考试。

一位教授失去了支持

接下来发生的事情比作弊本身更让塞拉诺感到沮丧。当他向大学高级官员报告欺诈规模时，反应却很冷淡。布朗总统提出了塞拉诺所说的“绝对沉默”。直到塞拉诺将此事上报给学术规范委员会后，院长才做出回应，此时他收到了一份简短的说明，称该事件为“警钟”。

塞拉诺告诉《国家报》：“在发生如此严重的事件之前，这不可能是大学的立场。” “如果我们想维护高等教育的未来，教师就不能在这场决定性的战斗中孤军奋战。”

塞拉诺呼吁大学公开承认人工智能辅助作弊的严重性，而不是将每个案件视为孤立的纪律问题。他认为，如果没有更广泛的、机构范围内的对话，随着人工智能工具变得更加强大和易于使用，问题只会变得更加严重。

抓住骗子的盲目经济学家

塞拉诺的个人故事为该案增添了引人注目的维度。塞拉诺是一位出生于马德里的经济学家，在哈佛大学获得博士学位，并于 2024 年获得西班牙国王经济学奖。近年来，塞拉诺因进行性视网膜营养不良而完全失明。他依靠助教进行白板工作和幻灯片管理，但自己处理所有其他任务——从准备练习到撰写研究论文。

他认为包括人工智能工具在内的技术使他的许多日常任务变得更加易于管理。但他在使用人工智能作为辅助和用人工智能取代独立思考之间划出了一条清晰的界限。 “我们经济学家将现实理解为一群人用限制来应对优化问题，”他说。 “我将我的疾病视为我必须应对的又一个限制，并在此基础上进行优化。”

一场超越布朗的危机

布朗丑闻并非孤立事件。美国及其他地区的大学正在努力应对人工智能辅助作弊激增的问题，这种作弊行为可能会损害常春藤联盟教学法主要内容——带回家的评估的可信度。最近的一项研究发现，利用生成式人工智能偷工减料的诱惑甚至动摇了最精英的机构，长期以来，荣誉准则一直被认为足以起到威慑作用。

人工智能模型改进的速度使问题变得更加复杂。当 Serrano 的学生于 2026 年 3 月参加考试时，ChatGPT 已经能够生成与人类正确答案非常相似的研究生水平数学推导。检测这种作弊行为需要教师积极地将学生提交的材料与人工智能输出进行交叉引用——这是一个劳动密集型的过程，许多教授没有接受过培训或没有能力执行。

一些大学的回应是恢复现场监考考试。其他人正在尝试抗人工智能的评估设计，例如口试或基于项目的评估。但这些解决方案需要权衡：口试在大型课程中不切实际，基于项目的评估甚至更难监管人工智能的使用。