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ChatGPT捅破大學作弊天花板,美國高校陷前所未有信任危機:從被哥大開除的「AI作弊明星」Roy Lee,到教授們徒勞識別AI論文,一代學生在ChatGPT陪伴下成長為「文憑文盲」。當大學的知識、學歷與能力脫鉤,誰來為崩塌的教育買單?

「美國的高等教育就是個笑話!」
還記得Roy Lee小哥嗎,因為公開自己全程使用AI「作弊」通過了亞馬遜的筆試,而被哥倫比亞大學開除。

Roy Lee最開始出圈的產品,幫助程式設計師作弊演算法問題
當然,小哥並沒有氣餒,立馬轉身創業開辦了Cluely公司,專門教人「在所有事情上作弊」,還收到了530萬美元的天使投資。

這一次Roy Lee準備加倍押注這個趨勢:不僅是找工作,美國大學也要「完蛋」了!

在透過AI作弊獲取Offer後,大家開始透過ChatGPT「作弊」混過大學。
「大學的唯一作用只剩下找到自己的合夥人和妻子」,Lee表示,只有離開大學,你的生活才算真正開始。
在最新的一次採訪中,James Walsh借用Lee的故事開頭,講述了當下美國大學正在如何被ChatGPT「攻破」。

不論是美國的大學生還是高中生,沒有人可以拒絕ChatGPT。
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「有了ChatGPT,我可以2小時完成一篇過去需要12小時的論文」
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「誰又能抵擋住這種看似毫無後果,讓每項作業都變得更簡單的工具呢?」
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「我在課堂上看到幾乎所有其他學生的筆記型電腦都開著ChatGPT」
新生們和老生們都表示自己已經對ChatGPT上癮,就像對TikTok、Instagram和Snapchat上癮一樣,但是老師們卻感覺很絕望。
01
大學畢業的「文盲們」
Troy Jollimore,是一位詩人、哲學家,也是加州州立大學奇科分校的倫理學教授。
在過去兩年的大部分時間裡,他一直在批改由AI生成的論文,這讓他感覺很痛苦,很擔憂。
大量的學生將從大學畢業,帶著學位進入職場,但實際上他們幾乎是文盲。
無論從字面意義上來說,還是從對歷史一無所知、對自己文化不瞭解,更別說瞭解其他文化的角度來看,都是如此。
考慮到大學教育在人生中實際上是一個很短的時間視窗,一大批「文盲們」從大學畢業進入社會這個事實也許比預期來的更快。
另一個數據也能說明問題,已經有大約一半的本科生,從未經歷過沒有生成式AI的大學生活。
就像我們常說的「數字原住民」,一出生就被各種Led螢幕環繞;而未來的學生們,從高中開始就被「ChatGPT們」包圍。
這代表了一整代人的「學習過程」可能遭受了嚴重破壞。
老師們為了防止學生用AI作弊,嘗試了各種應對方法,比如重新使用藍皮書答題冊,或者改用口頭考試。
Santa Clara大學的科技倫理學者Brian Patrick Green在第一次嘗試ChatGPT後,就立刻停止了佈置論文作業。
不到三個月後,他在教授一門名為《倫理與人工智慧》的課程時,認為一次簡單讀書反思寫作應該不會導致學生們濫用AI——
他覺得沒人會用ChatGPT來寫一篇個人化的感想。
但其中一位學生交上來的反思卻用詞僵硬、語氣機械,Green一看就知道是AI寫的。
沒有什麼能夠阻擋ChatGPT的「入侵」了。
作弊又不是什麼新鮮事兒,正如一位學生所說,「天花板已經被打破了」。
02
被ChatGPT捅破的「天花板」
其實學術作弊一直就有,在OpenAI於2022年11月釋出ChatGPT之前,還有很多工具扮演類似的角色。
當時,許多大學生是在遠端上完課程的——意味著幾乎沒有監督——而且可以輕鬆使用Chegg和Course Hero等工具。

這些產品對外宣稱都是什麼「線上教科書」或者「課程資料庫」,但實際上都是「作弊神器」。
只需每月支付15.95美元,Chegg就承諾可在30分鐘內、全天候提供作業答案,這些答案來自其聘請的15萬名擁有高等學歷的專家——大多是在印度專家。
在ChatGPT出現前,這個「作弊天花板」確實不是很高,畢竟還需要人類全天候待命,人力成本也不低。
但ChatGPT的出現,捅破了這層天花板。
和過去的「人」的方式比起來,AI更快、更強、更智慧、更能迎合學生的口味。
但面對這一局面,學校和管理者們無從下手。
全面禁止ChatGPT幾乎不可能。
於是多數高校只能採取臨時對策,將這個問題的負擔拋給教授們。
讓教授自行決定是否允許學生使用AI。
一些大學甚至持歡迎態度,與開發商合作,推出自己的聊天機器人來協助學生選課,或開設生成式AI相關的新課程、證書專案和專業。
但規範使用AI的難度依然很大:AI協助的「底線」應該在哪?學生是否可以與AI對話獲取寫作思路,但不能直接讓它撰寫內容?
在教授老師們各自苦惱時,學生們也挺苦惱——ChatGPT的能力太強了,遠超學生們的實力。
Wendy每次寫作文時(每次寫作文都會用AI),第一步都會執行一個步驟。
「我會說我是大學一年級學生,在上英語課」。
Wendy解釋說,如果不這樣進行系統級別的設定,AI會給出非常高階複雜的寫作風格,而那不是她想要的,也不是現階段她的水平能寫出來——老師們一眼就能出到底是「誰」寫的。
無法被鑑別的「作品」
學生怕ChatGPT水平太高,無法有效地模仿他們。
但是,老師們又面臨另一個問題,ChatGPT水平太高,有時候AI寫的東西,他們無法「鑑別」出來。
很多大學的教授們很自信:我能夠一眼看出誰的作業是AI寫的。
但研究發現事實並非如此。
2024年6月釋出的一項研究設立在英國一所大學內,研究人員用虛假的學生身份提交了完全由AI生成的作業,結果教授們未能識別出97%的AI寫作。
ChatGPT不僅捅穿了作弊的天花板,而且寫作風格和人越來越像。
因此,很多大學開始使用AI檢測工具,如Turnitin,這類工具利用AI識別文字中可能存在的AI生成模式。

有學生表示,一些教授被傳言設有某種閾值(比如25%),超過這個數值的作業就可能被視為「作弊」。
但是大多數教授已經預設這些AI檢測工具並不可靠——人都看不出來,更不想承認人還不如檢測工具。
當然,學生們也不都是笨蛋+「文盲」。
有很多簡單的方法可以欺騙教授和檢測器,在使用AI生成論文後,學生可以用自己的語氣重寫它或新增拼寫錯誤——換個更容易理解的詞語就是洗稿。
或者不用這麼「麻煩」,有的學生直接對ChatGPT說「寫得像一個有點傻的大一新生」。
所以你看,還是AI好用,這個要求要是提給人類,或多或少會覺得不舒服,但AI不會。
AI沒有情緒,不會疲憊,不會質疑你,也不會對「作弊」這件事露出鄙夷的眼神。
對它來說,一切只是指令和響應。
而有時候,一個人之所以依賴AI到如此地步,不是因為他懶,而是因為——他已經對「美國高校」徹底失望了。
一個被「傷透心」的孩子
讓我們回到Roy Lee身上。
你會不會好奇,Lee小哥為何對大學教育有這麼大的「怨念」?
其實在被哥倫比亞大學開除以前,Roy Lee甚至還「上過」哈佛大學——其實是被提前錄取,但是由於高中階段「作死」而被哈佛大學取消了資格,由此可見Lee的性格!

Lee出生在韓國,在亞特蘭大長大,他的父母在經營一家大學預備諮詢公司。
他說他在高中最後一年的早期被哈佛錄取,但在畢業前的一次過夜實地考察中偷偷溜出去後被學校停學,哈佛撤回了錄取通知。
一年後,他申請了26所學校,但沒有一所錄取他!
因此,他在社群學院度過了一年,之後轉到了哥倫比亞大學。
關於這段曲折的經歷,Lee小哥讓ChatGPT幫他潤色了一下:「將他(Roy Lee)曲折的高等教育之路變成了他建立公司的雄心的寓言」。
當他在去年九月作為二年級學生開始在哥倫比亞大學的學習時,他對學術或績點並不太擔心。
「大多數大學作業都可以透過人工智慧來完成,而我對此毫無興趣。」
當其他新生為學校的嚴格核心課程焦慮時,Lee利用人工智慧以「最小的努力」輕鬆透過。
而剩下的時間,促成了他後來的「壯舉」:記錄了整個面試亞馬遜的流程——從OA到最終offer。
「我釋出了影片。它開始火了起來」。

當然結果並沒好,哥倫比亞大學開除了他。

後來的故事,我們都知道了,Lee退學後籌集到530萬美元開始創業,而目的只有一個「在所有事情上作弊」。
但當作弊成為「預設選項」——不論是傷心的Lee小哥,還是無法拒絕ChatGPT的大學學生們——真正值得追問的不是「誰作弊了」,而是「誰應該為這一切買單」。
這個成本,不只是成績失真或學術墮落那麼簡單,更是整個美國高等教育系統在價值定位、激勵機制和學生心理健康之間失衡所造成的溢位代價。
03
誰應該承擔這個成本
記錄Lee的故事以及講述ChatGPT如何被學生們用來作弊的文章《大家都在作弊混過大學》目前討論的熱度非常高。
網際網路上最有名的「噴子」之一Gary Marcus認為,「大量的學生將從大學畢業,帶著學位進入職場,但實際上他們幾乎是文盲」可能是這篇文章最正確的結論。

所以,使用ChatGPT作弊這件事要怪罪在學生頭上嗎?
但是另一篇帖子提出了不一樣的看法,「有人停下來問過為什麼學生會作弊嗎?」

佛教僧侶在冥想時會作弊嗎?藝術家在繪畫時會作弊嗎?如果真的熱愛一件事,比如學習,還會為了「逃避」考試而作弊嗎?
這是一個非常觸及靈魂的提問。
metaball認為這篇文章的作者「錯誤地認為」常春藤盟校是關於教育的。
而Lee是明白人,常春藤盟校是關於精英培養和人脈建立的。
對於常春藤盟校來說,「所有」學業都是干擾。
扎克伯格從哈佛學到了很多——但從來不是在課堂上。他得到了他需要的東西,然後退學了。
曾經作為退學後創業成功的「明星們」似乎也在證明這個事實——學業對未來的工作似乎幫助並沒有太大。

些許諷刺的是,這份總結也是ChatGPT整理的
作弊是透過學校拿到你需要的企業工作文憑的最經濟有效的方式。
在這個討論中,meatball提出了當下美國大學教育為何會被ChatGPT「攻破」的幾個理由:
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大學通識教育的目標和以就業導向的目標是根本上不相容的
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評估學生的方式有糟糕的激勵機制,而且無論如何也沒有預測性
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在大學裡進行的學習與現實世界的目標關係非常弱
針對這些問題,看似只要修修補補——最佳化教學設計、提升課程實用性、引入AI工具,學生就不再有作弊的衝動。
但是大學教育終將不得不重新思考一個根本問題:究竟為何而學?
也許下一個需要被重新整理重構的,不只是教育制度,而是對「知識」「學歷」「能力」三者關係的整個認知框架。
然而,當這一切真的做到後,所有人可能都會面對一個「可怕」的真相:
那個被修復後的大學,可能早就沒有剩下多少「本體」了。
這,才是美國大學和教育工作們最深的恐慌吧。
參考資料:
https://nymag.com/intelligencer/article/openai-chatgpt-ai-cheating-education-college-students-school.html
https://garymarcus.substack.com/p/everyone-is-cheating-their-way-through

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