AI 監考效果不佳，導致約 5.8 萬名墨西哥國立自治大學考生需重考

墨西哥國立自治大學（UNAM）近日因首次大規模導入遠端考試與人工智慧監考系統，卻在執行過程中出現嚴重問題，導致約五萬八千名考生必須重新參加考試。這起事件凸顯了當前AI監考技術在實際應用中的侷限性，並引發外界對數位考試公平性的廣泛討論。墨西哥國立自治大學是拉丁美洲規模最大的高等學府，也是全球最著名的大學之一。該校創立於1551年，目前在校學生人數超過三十萬人。今年五月下旬至六月上旬，校方首度嘗試全面採用遠距方式舉行入學考試，總計約有十六萬名考生參與。這項大規模的線上考試原本被視為數位轉型的里程碑，但最終卻因技術問題與監考系統的失靈，導致大量考生需重新應試。

考試過程中，校方要求考生安裝名為LockDown Browser的專用瀏覽器軟體。這套軟體被全球近兩千所高等教育機構用於線上考試，其主要功能是鎖定電腦畫面，強制維持全螢幕模式，考生無法最小化視窗、無法使用功能表、工具列或其他應用程式，也不能進行複製貼上、螢幕截圖等操作。考試期間系統會多次重複驗證考生身分，並禁止同一帳號從多個裝置同時登入。此外，該平台還會封鎖已安裝的應用程式，僅允許作業系統與網頁瀏覽器運作，同時阻止常用的快捷鍵如Ctrl+C、Ctrl+V，以及螢幕錄製、螢幕傳輸、多顯示器使用等功能。

除了瀏覽器層層設限，墨西哥國立自治大學還特別強調，本次考試配備了AI監考系統，持續分析考生的行為與環境。系統會自動偵測考試空間內是否出現第三人，是否有人使用電子設備，以及是否出現手機、智慧型手機、耳機等禁用物品，同時也會監控考生是否無正當理由離開座位。校方原本期望透過這套雙重防護機制，有效杜絕線上考試的作弊行為。然而，實際執行後的結果卻令人大失所望。據科技媒體Ars Technica報導，這場考試被形容為「災難級」的失敗。AI監考系統不僅未能準確識別違規行為，反而大量誤判正常考生，導致許多人在考試過程中被迫中斷，甚至被判定作弊。

同時，LockDown Browser的嚴格限制也引發諸多技術問題，例如部分考生的電腦無法正常運作，或系統誤將合法操作視為違規。最終，約有五萬八千名考生受到影響，校方不得不宣布這批考生需要重新考試。這起事件引發了墨西哥國內外對於線上考試與AI監考的廣泛討論。批評者指出，AI監考系統雖然立意良善，但在實際應用中往往缺乏足夠的精準度，容易產生誤判，進而導致大量考生蒙受不公平對待。此外，遠端考試的技術門檻也對部分資源不足的學生形成障礙，例如家中電腦設備老舊、網路連線不穩定等問題，都可能導致考試失敗。墨西哥國立自治大學的案例，正是這些問題的集中體現。

校方事後發布聲明，對受影響的考生表達歉意，並表示將重新檢討遠端考試流程與監考技術。然而，這起事件已經對學校的信譽造成一定打擊，也讓許多考生與家長對數位考試的公平性產生質疑。有專家建議，未來在導入AI監考系統前，應先進行小規模測試，並建立完善的申訴機制，避免類似情況再次發生。值得注意的是，這並非LockDown Browser或AI監考系統首次引發爭議。過去幾年，美國、加拿大、歐洲等地的大學也曾多次傳出因監控軟體過於嚴格導致學生隱私受損或考試失利的案例。此次墨西哥國立自治大學的經驗，無疑將進一步推動學術界與科技業者反思：如何在保障考試公平與維護學生權益之間取得平衡。

隨著線上教育與遠距考試的普及，AI監考技術的應用只會越來越廣泛。但這次事件提醒我們，技術並非萬能，若缺乏完善的配套措施與人性化的設計，反而可能造成更大的混亂與不公。墨西哥國立自治大學的考場教訓，值得全球教育機構引以為戒。