Đại học Mỹ chấn động vì nghi vấn sinh viên dùng AI gian lận thi cử

Theo tin từ IT ngày 12 tháng 7, Giáo sư Roberto Serrano tại Đại học Brown (Mỹ) phát hiện điểm số của sinh viên trong lớp mình ở bài thi giữa kỳ (được phép mang về nhà làm) cao một cách bất thường. Sau khi nghi ngờ có tình trạng gian lận quy mô lớn bằng AI và quyết định chuyển kỳ thi cuối kỳ sang hình thức thi trực tiếp tại lớp, điểm số của sinh viên đã sụt giảm nghiêm trọng.

Theo tìm hiểu của IT, Serrano giảng dạy các môn Kinh tế học phúc lợi và Lý thuyết lựa chọn xã hội tại Đại học Brown. Do một vụ nổ súng xảy ra vào tháng 12 năm ngoái khiến hai sinh viên thiệt mạng, kỳ thi giữa kỳ lần này đã được chuyển sang hình thức làm tại nhà.

"Vấn đề mà công nghệ này mang lại là chi phí để gian lận gần như đã giảm xuống bằng không," Serrano chia sẻ với Business Insider. "Sinh viên rất dễ không cưỡng lại được sự cám dỗ này."

Khi ông thông báo kỳ thi cuối kỳ sẽ chuyển sang hình thức thi trực tiếp, không ít sinh viên trước đó có thành tích xuất sắc đã bỏ thi. Một số sinh viên từng đạt trên 90 điểm, thậm chí gần điểm tuyệt đối trong kỳ thi giữa kỳ, lại chỉ đạt hơn 50 điểm trong kỳ thi cuối kỳ.

Inside Higher Ed là đơn vị đầu tiên công bố biểu đồ so sánh điểm số, cho thấy sự thay đổi kết quả giữa kỳ thi giữa kỳ và cuối kỳ của từng sinh viên.

Brian E. Clark, Phó hiệu trưởng phụ trách truyền thông chiến lược tại Đại học Brown, cho biết Serrano đã gửi báo cáo về tình hình liên quan lên Ủy ban thường trực về liêm chính học thuật của trường vào ngày 8 tháng 7, và ủy ban sẽ tiến hành điều tra theo quy trình đã định.

"Đại học Brown coi trọng bất kỳ hành vi nào bị nghi ngờ vi phạm liêm chính học thuật," Clark khẳng định.

Sự việc này nhanh chóng thu hút sự quan tâm rộng rãi trên Internet, đặc biệt là trong ngành công nghệ. Paul Graham đã đăng bài thảo luận về vấn đề này trên nền tảng X, và hai nhân viên từ Google DeepMind cũng chia sẻ quan điểm của mình.

Serrano cho biết ông không ngạc nhiên khi sự thay đổi điểm số gây ra tranh luận, nhưng không ngờ ảnh hưởng lại lớn đến vậy. "Tôi hiện đang hơi quá tải," ông nói.

Ông tiết lộ mình đã nhận được "hàng trăm email", trong đó có nhiều thư từ các cựu sinh viên Đại học Brown. Do đang trong kỳ nghỉ hè, nhiều đồng nghiệp dù không có mặt tại trường cũng nhắn tin để thảo luận với ông về sự việc này.

Nhiều cư dân mạng đã khen ngợi một sinh viên có thành tích ổn định — đạt 95,5 điểm giữa kỳ và 95 điểm cuối kỳ. Serrano cho biết đây là một "sinh viên rất xuất sắc" và ông "hiểu rất rõ về cậu ấy".

Một số người khác lại chú ý đến một sinh viên có thành tích thấp nhưng ổn định — 55 điểm giữa kỳ và 59 điểm cuối kỳ. "Tôi đánh giá cao người này," Serrano nói.

Nhiều cư dân mạng khác lại xoay quanh chủ đề "liệu thế hệ sinh viên này có đáng tin cậy khi bước vào thị trường lao động hay không". Có người đặt câu hỏi rằng nếu sinh viên dựa dẫm vào AI để gian lận trong thi cử, liệu sau này họ có thể đảm đương được những công việc thực sự đòi hỏi năng lực hay không; cũng có người cho rằng những sinh viên có thành tích ổn định mới là những người đáng để doanh nghiệp tuyển dụng nhất.

Về vấn đề này, Serrano bày tỏ sự đồng tình. "Tôi luôn coi trọng sự liêm chính, vì vậy nếu là tôi tuyển dụng, tôi sẽ chọn những người như vậy," ông nói.

Làm thế nào để đối phó với vấn đề gian lận do AI gây ra vẫn là chủ đề được các giảng viên đại học thảo luận liên tục. Năm ngoái, nhiều giảng viên từng chia sẻ với Business Insider rằng họ đang thiết kế lại các bài tập trên lớp với hy vọng khiến các chatbot khó có thể hoàn thành trực tiếp.

Tất nhiên, sự thay đổi điểm số trong trường hợp của Serrano không thể coi là một nghiên cứu khoa học nghiêm ngặt. Sự biến động điểm số cũng có thể do các nguyên nhân khác, chẳng hạn như đề thi cuối kỳ khó hơn giữa kỳ. Hiện tại vẫn chưa có bằng chứng xác thực chứng minh có tình trạng gian lận AI quy mô lớn, tuy nhiên Đại học Brown đã bắt đầu tiến hành điều tra.

Mặc dù vậy, sự việc này vẫn làm nổi bật thực tế rằng gian lận bằng AI đã trở thành vấn đề gây đau đầu ngày càng lớn đối với các giảng viên đại học.

Serrano cho biết, từ nay về sau ông sẽ không sắp xếp bất kỳ bài thi nào được phép mang về nhà, đồng thời dự định hủy bỏ tỷ trọng điểm số của bài tập về nhà trong tổng điểm.

Ông cũng khuyên các giảng viên khác nên xem xét kỹ lưỡng chính sách giảng dạy liên quan đến việc sử dụng AI của mình. "Đây chắc chắn là hồi chuông cảnh báo cho tất cả các giảng viên," ông nói, "Chúng ta phải coi trọng vấn đề này."

Tuyên bố quảng cáo: Các liên kết ngoài trong bài viết (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) được sử dụng để truyền tải thêm thông tin, tiết kiệm thời gian sàng lọc, kết quả chỉ mang tính chất tham khảo. Tất cả các bài viết của IT đều bao gồm tuyên bố này.