AI作弊風潮席捲英國大學，傳統抄襲與偵測方式面臨新挑戰

英國大學抓包近7000起學生用ChatGPT作弊，傳統抄襲反而減少了

最近幾年，英國各地大學裡頭，好像有越來越多學生被發現拿ChatGPT這類人工智慧工具來作弊。說起來，傳統那種抄襲情況反而沒以前那麼嚴重。不過要追本溯源，也許是因為AI變得好用吧，誰知道。

有些調查報告提到，光是去年，大約有七千件跟AI有關的違規案例被認定成立。你如果去算一算，大概每一千個學生裡頭就會冒出五、六個這樣的狀況，比起前一年，那時候差不多只有兩人左右，好像變得明顯了不少。

數字到底還會不會繼續往上？目前看起來，今年截至五月的統計也差不多快追上甚至超過去年。有的人覺得未來應該只會更多，畢竟技術一直在改變，但也不是百分百確定啦。

AI作弊案件暴增三倍，專家說這只是冰山一角

如果回頭看這幾年，不難發現，像AI寫作工具或什麼ChatGPT一類的東西出現後，學校面對的麻煩好像愈來愈多。最近有份調查，大概提到每千個學生當中，有五、六個被確認涉及作弊，不過這數字專家說只是冰山一角，實際上應該遠不止這些。要說大學怎麼因應這波變化，也挺混亂的——特別是考試方式或評量標準，好像一直在調整。

想當初疫情剛爆發那會兒，大部分考試都改成線上，那時候抄襲現象明顯加劇了不少。其實早在AI工具還沒普及之前，差不多有將近三分之二的學術違規事件，是傳統那種抄襲行為佔主體。不過隨著自動化寫作技術慢慢成為大家隨手可得的小幫手，作弊手法也變得比以前複雜了。

而且從資料來看，以前每千人裏面可能有快二十件傳統抄襲案，到現在降到只剩十幾件左右。當然，這裡面的細節也很難講得絕對清楚，只能說整個趨勢是往著新型態問題移動吧。有的人認為，不管數據怎麼變，其實真正發生的事情恐怕比表面看到的要多。至於未來會怎樣，好像還不好下定論。

Comparison Table:

結論	內容
AI工具的普及性	學生們越來越常使用AI工具來協助學習，包括生成靈感、整理思路等。
學術誠信的挑戰	無論如何規範，學生仍會利用AI完成作業，導致傳統評量方式面臨挑戰。
教育界的應對策略	教師應考慮將學生納入評量設計，以提高參與感和意義。
新技能的重要性	隨著知識快速變化，磨練溝通、協作等能力比死記硬背更為重要。
政府的投資與指引	政府已投入大量資源於技能課程並發布AI相關校園指引，但具體實施仍需時間探索。

疫情期間線上考試讓抄襲變多，現在換AI來攪局

有一些大學的學術不端行為，好像這幾年浮動還挺明顯。據說在去年的時候，大概每一千個學生裡面，只有不到十個被查實有問題，跟前一年比起來又降了一些。不過這數字嘛，每年都變動，而且今年的初步資料好像又往下掉。

有人整理了幾張圖表，看得出來這種狀況的波動。有關抄襲的案件，在疫情那段時間開始慢慢爬升，到去年差不多到了一個高點，但後來又回落。有意思的是，AI相關的不當行為，從前兩年開始突然冒出來，現在幾乎已經追上傳統抄襲的水準。而其他那些比較難歸類的不當行為，倒是一直沒什麼太大起伏，就維持在原本的水平。

聽說《衛報》之前還問了英國將近全部大學，就是用資訊公開法去調查最近五年的確定案例，包括作弊、抄襲還有AI這塊。這數據嘛，有些可能不是很全面，但給人一種事情正在慢慢改變的感覺。其實細節也許哪天又會修正，不過目前看下來，就是各種類型交錯著發生，也沒有誰特別突出的樣子。

超過四分之一大學還沒把AI作弊單獨列管，根本抓不完

大概有一百多所大學回報了數據，不過這些學校也不是每一年、每個項目都有完整的紀錄。其實，還有將近三分之一左右的單位在最近這一年根本還沒特別把AI違規列成獨立分類，感覺整個高教圈對於人工智慧相關作弊這件事好像還沒完全搞懂。說不定更多類似行為根本沒有被發現。

前陣子有份調查，大約接近九成學生承認會用AI協助寫作業或考試。但要說檢測系統厲害嗎，好像也未必。有研究人員自己去測自家考核流程，用AI產出的內容混進去，結果幾乎都沒有被揪出來，抓包率非常低。那邊的心理系副教授Scarfe講過，以前其實就常有人想辦法作弊，只是現在AI出現後，讓整個問題複雜不少——教育界恐怕得慢慢摸索新的因應方式才行吧。

有時候資料年份跟細節都不是很一致，也難怪外界會覺得狀況還蠻模糊的。

研究打臉學校防作弊系統：94%的AI作業根本驗不出來

他說，這些被發現的案例，大致來看恐怕只是冰山一角。AI偵測跟傳統那種抄襲查核好像有滿明顯的不同——畢竟你要去對照原文，一般還能直接找出那個來源，可AI生成內容就複雜多了。舉例來說，當懷疑有人用AI，其實很難拿到絕對證據；即使手上有什麼偵測工具，分數再高，也常常沒辦法百分百確定。而且學校或老師通常也會顧慮，不敢隨便指控學生造假。反正現在這狀況，好像就是證明困難重重，也沒有哪個方法能保證萬無一失，就算某些檢測系統說可能性將近一半，最後還是得小心處理。

教授坦承就算懷疑用AI也很難舉證，總不能亂冤枉人吧

把所有學生的評量一下子全部搬回實體教室這件事，說真的，大概沒什麼可能性吧？不過現在學界好像也不得不面對，無論你怎麼禁止、規範，學生們還是會用AI來處理作業，而且很有機會不被發現。有些年輕人要找工具，也許滑手機幾分鐘就能刷到那些介紹AI改寫、寫作網站的短影片。像TikTok這類平台上，好像早就有不少教學或推廣內容，協助學生利用這種軟體把原本由ChatGPT生成的文章「變得更像人寫的」，結果原本常見的大學AI偵測器反而抓不太出來。

帝國理工那邊有個專門研究學術誠信的人——蘭開斯特博士，他曾經提過，如果學生懂得怎麼調整AI產出的內容，其實很多時候濫用人工智慧並不好辨認。話雖如此，他還是希望，大部分同學在這個過程裡多少能從中學到東西。畢竟，有些情況下你怎麼查都很難百分百證明誰用了什麼工具。對於未來大考是不是一定要回歸傳統模式，目前看起來也沒什麼定論就是了。

TikTok上到處教學生怎麼用AI改寫論文躲偵測

哈維這個名字，大概是在英國北部某間大學唸完商管相關科系的人吧。他跟衛報聊過天，好像提到自己用AI想點子、抓架構，有時候還讓它給些參考資料，不止他，身邊好幾個同學也都差不多。說起來，當時他剛進大學沒多久，那種聊天機器人就開始流行了，對他來說這東西一直都在。

怎麼說呢？反正大家用AI的方式，看起來沒什麼人會直接整段照抄，大部分人應該只是拿來腦力激盪或整理一下思路。有時候，他從AI那兒撈出來的東西，也要自己再重改一遍，弄成比較像自己的寫法。至於有沒有直接複製貼上？好像倒是有聽過有人不只用一般那種聊天機器人，還特地找其他AI工具，類似把原本產生的內容「調一調」，變得更接近真人的語氣。不過到底效果怎樣、是不是每次都能藏住痕跡，也不是很確定啦。

商學院學生親口承認：大家多少都會用ChatGPT找靈感

Amelia*好像剛完成她在西南某大學的音樂產業課程，應該才一年吧。AI工具這東西，她其實也有用過，主要是拿來整理重點、發想一些靈感。只不過，她提到最明顯的幫助，好像是在那些本來就有閱讀或書寫困難的同學身上。比方說，她有個朋友，記得是有點閱讀障礙——那女生不會直接讓AI幫她寫報告或查什麼資料，而是把自己想到的內容丟進去，然後請AI幫忙調整一下結構。聽說這樣對她蠻有用。

最近看到一則新聞，大概科技部門那位Peter Kyle吧，他接受衛報採訪時提過：AI這種東西可以嘗試讓有閱讀障礙的小孩獲得多一點機會。不過企業們看起來也不是省油的燈，現在很多科技公司開始針對學生族群推廣各種AI工具，有些甚至打著輔助學習的大旗。但到底效果怎麼樣，目前還沒看到特別一致的說法。

有閱讀障礙的學生說AI幫了大忙，連政府官員都按讚

有時候聽說Google會讓一些大學生免費升級他們那個Gemini工具，時間大概也有一年多一點吧。至於OpenAI，好像對美國、加拿大的在校生給過些折扣，只是細節不太確定。反正這些科技公司偶爾就會針對學生做點什麼。

蘭卡斯特後來聊到，某些大學裡的評量，學生常常會覺得沒什麼意義，有種不知道為何要做的感覺。雖然老師自己可能很清楚背後原因，但溝通起來始終有落差。她提到，如果能把學生拉進評量設計裡面，大概或許會比較有參與感——至少不是單方面被要求寫東西。

然後有人總說要不要多用考試取代寫作，但每次講到這裡，她就忍不住想，那種死記硬背的東西現在真的還有以前重要嗎？看起來，每過幾年，被認為需要記住的知識好像都越來越少價值。倒不如花時間磨練那些目前AI還做得沒那麼好的能力，比如溝通應對、互動協作之類。有自信碰新科技，也許將來工作才更順利。

另外，政府那邊也表態過，他們投入了將近兩億英鎊在全國技能課程，不只如此，還發布了和人工智慧相關的校園指引。不過這部分細節聽說很龐雜，一下子也說不完，就是一直在變動中吧。

與其禁止AI不如教學生活用它，這才是未來需要的技能

有些人會提到，生成式人工智慧好像帶來不少新機會，尤其在教育這塊。不過，要怎麼把AI拉進教學、學習還有評量裡面，其實沒有想像中那麼直接——感覺需要花一段時間慢慢摸索吧。大學裡頭也得自己去思考，到底怎麼利用這些新工具比較合適，畢竟光是好處和風險就交織在一起。有人說，如果能妥善運用，也許學生未來找工作時能多點優勢，但這條路上該注意的細節還滿多，大概也不是哪天突然一拍腦袋就行得通的。至於什麼叫做好處、什麼又算是潛在問題，好像每間學校都有自己的看法吧。有些部分講起來很複雜，目前討論聲浪也時高時低，但整體氣氛偏向謹慎樂觀——只是沒人敢打包票說一定萬無一失就是了。