大學正面臨著一個主要的困境，因為人工智能的興起。 學術誠信 正受到威脅，新的欺詐形式不斷出現。 人工智能在教育中的使用 帶來了前所未有的挑戰，使傳統評估方法更加複雜。 機構必須在 一個複雜的環境中前行，手中卻沒有簡單的解決方案。 強迫進行傳統安全考試的誘惑無非是掩蓋了真正的問題，而創新卻成為雙刃劍。 面對科技的快速發展，必須進行深入的思考，以確保在創新與學術卓越之間保持平衡。
與人工智能使用相關的學術問題
高等教育機構面臨著一個主要挑戰，隨著人工智能工具的泛濫。 由於生成式人工智能的出現引發的 學術作弊 擔憂使人們感到不安。 大學在國際學生的學費支持下，對採取激進措施猶豫不決。 超過 40% 的大學目前面臨赤字，這可能會加劇經濟損失，而無法有效應對欺詐行為。
檢測工具的局限性
檢測學術工作中使用人工智能的困難令人擔憂。 某些研究，如 Perkins 等人（2024）的研究顯示，人工智能檢測器僅能正確識別 40% 的情況。 在“小心隱藏”人工智能使用的“對抗”場景中，這一精確度僅下降至 22%。 因此，機構無法依賴這些工具來保證對學術成果的客觀評價。
一些聲音呼籲使用人工智能檢測器。 然而，這些建議忽略了研究結果。 現有的工具常常錯誤地將人類創作標記為 由人工智能生成，使其對學術界的採用造成不利影響。
傳統考試的替代方案
面對有效檢測作弊的無能，一些大學考慮進行面對面考試或增強評估。 這些做法旨在減少人工智能對考試結果的影響。 然而，完全回歸傳統形式可能不會對所有人來說都是一個理想的解決方案。
整合分析性考核和突發情況的新評估範式可能會更有效。 這些方法促進學生處理新信息和深入辯論的能力，而不是專注於機械式的論文，這些論文通常充斥著抄襲。
必要的意識提升
對大學中人工智能的擔憂不應導致對技術工具的污名化。 雖然語言模型存在偏見，但它們提供了改善基本評估方法的機會。 就人工智能的範圍和影響展開討論是必要的，以確保採用的策略既 透明 又具建設性。
隨著機構認識到挑戰的範圍，研究人員和管理者之間的開放對話顯得至關重要。 這種合作可以促進明智的決策和適應性政策，以應對不斷發展的技術。
大學面對人工智能擔憂的常見問題解答
為什麼大學對處理使用人工智能的作弊問題猶豫不決？
大學擔心失去來自國際學生的收入，這是它們資金的重要組成部分。 這種財政壓力使其難以採取嚴厲措施來對抗由人工智能引發的作弊行為。
人工智能檢測器在識別學術作弊方面是否可靠？
研究顯示，人工智能檢測器的可靠性不足，在不到 40% 的情況下檢測到作弊，而在隱蔽使用的情況下更少。 現有的解決方案多數無法提供明確的結果。
大學考慮什麼類型的評估來對抗人工智能的使用？
大學考慮進行“安全”的評估，如面對面考試，以及考慮學生人工智能使用的評估格式，以促進更具分析性和非傳統的方式。
大學如何適應人工智能在學術領域的出現？
大學應重新檢視其評估方法，以納入各種格式並鼓勵批判性思維，從而使學生以更真實的方式展示其理解。
大學是否正在尋找持久的解決方案來對抗人工智能的濫用？
目前沒有簡單或統一的解決方案，大學必須在創新需求和財務管理之間尋找平衡。 長期策略需要機構之間的合作，以開發更合適的評估系統。
為什麼某些大學選擇傳統考試，儘管它們效率不高？
儘管傳統考試不總是有效，但有些大學出於舒適和習慣偏好這種方式，盡管可能需要改革評估實踐。
人工智能對學術環境中學生技能的影響是什麼？
人工智能可能減少學生發展重要技能（如寫作和批判性分析）的能力，因為它可能促使他們更依賴技術而不是自身的智力能力。
