今年 5 月下旬到 6 月初，将近 16 万人参加了墨西哥国立自治大学（UNAM）的本科入学考试。这是这所墨西哥最大高校第一次把这场考试完全搬到线上——考生在家用一款锁定式浏览器答题，摄像头交给 AI 监考系统盯着。

成绩出来之后，分数分布变得让人认不出来。

分数分布先露了马脚

这场考试共 120 道题。2021 年至 2025 年间，考到 100 分及以上的考生稳定在 3.5% 左右；今年这个比例窜到了 16.3%。高分段的异常更夸张：过去五年里拿到 110 分及以上的只有 0.9%，今年是 5.5%，翻了六倍。

考生素质不可能在一个夏天里集体跃升。UNAM 随即成立专家技术委员会调查此事，委员会提交的建议是：举行一场线下的「对照考试」。所有考生必须到考场里，在人类监考员的注视下重考一次。

这场对照考试的覆盖范围不止今年被录取的人，还包括自 2021 年以来按各专业最低录取分数线本应被录取的申请者——因为分数被注水的考生把分数线整体抬高，一部分本可入学的人被挤了出去。综合下来约 5.8 万人受影响，UNAM 的入学名额将以新考试的结果为准。

时间相当紧张。2026—2027 学年原定 8 月 10 日开学，对照考试的具体安排至今尚未公布。据 UNAM 官方刊物《Gaceta UNAM》报道，校长 Leonardo Lomelí 已向诚实的考生道歉，因为他们什么都没做错却要重新备考，但他同时表示这场考试「对于提供确定性、保障入学公平是必要的」。

两道技术防线是怎么被绕开的

由于考试远程进行，考生必须安装两套软件。

第一道是 Respondus 公司的 LockDown Browser。按厂商说明，考试一旦开始，学生就无法打印、复制、跳转到其他网址或访问电脑上的其他程序，网页搜索、即时通讯、最小化浏览器等数百项功能一并被禁用，考试结束后电脑恢复正常状态。

第二道是 Territorium 提供的监考系统，用 AI 算法逐一分析每位考生的摄像头画面，识别是否有人替换了考生的位置、是否出现手机或耳机、考生是否离开画面。系统之外还配了人工，每名监考员大约同时盯 150 名考生，接收系统告警后可上报校方。

从结果看，这两道防线都没能奏效。UNAM 最终以未具名的违纪理由取消了近 2% 的考试成绩（约 3000 份），说明确实抓到了一些人，但和分数曲线暴露出的规模完全不成比例。校方也承认，「相当数量的申请者可能获得了帮助」的概率不低。AI 专家 Raúl Rojas 在接受 NPR 采访时表示，统计建模的结果指向一个更刺眼的数字：线上考试期间，接近一半的学生在作弊。

作弊手法并不高深。《纽约时报》上周的报道指出，考前就有大量攻略在网上流传：把第二块显示器摆在摄像头取景范围之外，用来查询 ChatGPT 或其他 AI 模型；把耳机藏在头发底下；干脆花钱雇人在镜头外代考。此外，还有公司公开兜售实时 AI 答题服务，UNAM 已就此提起刑事控告。

值得一提的是，这场考试全部是选择题，反而增加了事后追查的难度。论述题里那种整段答案瞬间粘贴进文本框的典型 AI 作弊痕迹，在选择题场景下根本不存在；小抄、泄题这类传统手段与 AI 辅助混在一起，很难分离。至今没有人能说清哪些考生用了什么方式。

代价由诚实的考生承担

这起事件的直接后果是，5.8 万人要在几天之内准备一场决定命运的重考，其中绝大多数人并没有作弊。原本的线上成绩将被完全作废，入学资格重新洗牌。

站在技术角度看，问题并不出在某一款监考软件失灵，而在于把 AI 监考当成了完整解法，而非多层防护中的一层。一个足以让 100 分以上人数翻近五倍的异常信号，本身并不隐蔽——真正缺失的，是在成绩公布之前就能捕捉到这种统计异常的实时监测机制。

来源：Ars Technica