布朗大学教授发现居家考试与线下成绩断层，AI 作弊疑云引发高校评估反思

据 IT之家 7 月 12 日消息，美国布朗大学一门经济学相关课程近日因考试成绩异常引发关注。布朗大学教授罗伯托·塞拉诺（Roberto Serrano）在教授福利经济学和社会选择理论时发现，学生在一次可带回家完成的期中考试中整体表现“好得出奇”；当他怀疑其中可能存在大规模借助 AI 工具作弊的情况，并将期末考试调整为线下闭卷后，部分学生成绩出现明显下滑，甚至有此前高分学生放弃参加期末考试。目前，相关情况已被提交至布朗大学负责学术诚信事务的常设委员会，学校将按程序继续调查。

居家高分、线下低分：一次考试安排变化引发的质疑

来源显示，这次期中考试之所以改为居家完成，与去年 12 月布朗大学发生枪击事件有关。该事件造成两名学生遇难，校园教学安排因此受到影响。在这一背景下，塞拉诺允许学生在家完成期中考试。

但期中成绩公布后，异常高分引起了他的注意。随后，他通知学生期末考试将改为线下闭卷形式。结果显示，一些期中拿到 90 多分甚至接近满分的学生，期末成绩跌至 50 多分；也有不少此前表现优异的学生直接放弃参加期末考试。《Inside Higher Ed》最先公开了一张成绩对比图，展示了每名学生期中与期末成绩的变化。

塞拉诺向《Business Insider》表示，AI 技术带来的问题在于，作弊成本几乎已经降到零，学生很容易抵挡不住这种诱惑。不过，现阶段仍需强调：成绩断崖式变化并不等同于已经证明存在大规模 AI 作弊。期末试题难度、考试环境变化、学生心理压力等因素，都可能影响最终成绩。

学校已启动程序，科技圈为何高度关注

布朗大学新闻与战略校园传播副校长布莱恩·E·克拉克（Brian E. Clark）表示，塞拉诺已于 7 月 8 日将相关情况提交给学校负责学术诚信事务的常设委员会。校方称，布朗大学会严肃对待任何涉嫌违反学术诚信的行为，并将按既定程序调查。

事件公开后迅速在互联网发酵，尤其引发科技行业讨论。Paul Graham 在 X 平台发文关注此事，两名来自 Google DeepMind 的员工也分享了看法。塞拉诺表示，他对成绩变化引起讨论并不意外，但没想到影响会如此之大，目前已收到“数百封电子邮件”，其中不少来自布朗大学校友。

讨论中也出现了另一类声音：一些网友注意到，个别学生无论居家还是线下考试都保持稳定成绩。例如有学生期中 95.5 分、期末 95 分；也有人关注到期中 55 分、期末 59 分的稳定低分学生。塞拉诺称前者是他非常了解的优秀学生，也表示欣赏后者的稳定与诚实。这使话题从“是否作弊”延伸到AI 时代如何判断真实能力与诚信。

对高校与企业的影响：AI 正在重塑“考试可信度”

这起事件之所以受到关注，并不只是因为某一门课的成绩波动，而是它集中暴露了高校评估体系在生成式 AI 普及后的结构性压力。过去，居家考试、开放式作业和论文写作被视为灵活教学的一部分；现在，它们需要面对一个现实：学生可能在极低成本下调用聊天机器人完成推理、写作、总结甚至解题。

从科技与教育结合的角度看，高校接下来可能需要重新平衡“工具使用能力”和“个人真实能力”之间的边界。简单禁止 AI 并不一定可行，但如果评估方式无法区分学生本人能力与模型输出，成绩的含义就会被削弱。

• 考试形式可能回归线下：闭卷、限时、现场答辩等方式会重新受到重视。
• 作业设计需要升级：教师可能增加过程记录、个性化题目、课堂展示和口头解释。
• AI 使用规则需透明：课程应明确哪些环节允许使用 AI，哪些属于违规。
• 企业招聘也会受影响：仅看高分或漂亮作品集，可能越来越难判断候选人的真实能力。

塞拉诺表示，今后自己将不再安排可带回家完成的考试，并计划取消平时家庭作业在总成绩中的占比。他也建议其他教师重新审视各自关于 AI 使用的教学政策。对中文读者而言，这起事件同样具有参考意义：当大模型工具进入学习、办公和创作流程后，教育机构和企业都需要建立新的信任机制。AI 可以成为效率工具，但不能替代能力证明，这正是高校当前最棘手的问题之一。