你或许会认为大学生用AI作弊是懒惰的表现，但一些更狡猾的学生却投入大量精力，确保他们由大型语言模型生成的答案能逃过老师的检测。
《纽约杂志》采访了几位这样的“聪明作弊者”，他们清楚许多教授已经识破学生的花招，开始更换作业形式，并使用更先进的技术来识别任何非法的AI辅助。
一位名叫贾里德的纽约大学学生，将他微积分入门课使用的WebAssign平台视为挑战。该平台旨在让作弊变得更加困难。贾里德和朋友利用AI编程工具开发了一个机器人，帮他们完成所有作业，但机器人动作缓慢，模仿挣扎中的学生速度。
据报道，“机器人动作缓慢，教授查看时间戳时毫无察觉。”慷慨的贾里德将这款工具分享给朋友，现在他甚至不清楚有多少同学手里拥有这台自动作弊机器。
这展示了AI代理的强大能力——无需人为干预，AI模型就能代表人类完成复杂任务，从编写完整软件到进行研究。或许这也是对教授们面对泛滥的AI作弊所采取的惩罚性、检测导向策略的一种回应。
卡尔顿学院的应届毕业生威尔认为，教授们大肆强调AI写作的明显特征（如破折号）反而提醒了作弊者需要掩盖的重点。
“人们会找到方法掩盖那些小的风格特征，”威尔告诉《纽约杂志》。“如果你唯一阻止作弊的方式是说‘我有检测工具’，那你不会成功。”
威尔的教授们禁止使用AI写作，其中一位还自豪地表示拥有一整套工具来执行禁令。为了让AI帮他完成作业，威尔用Claude分析并写出大量段落，然后再手动重写这些AI生成的内容。
看来，最成功的AI作弊案例都需要人工润色。马萨诸塞大学阿默斯特分校的大二学生西奥自称自学成才，对学校的通识课程不感兴趣。他向《纽约杂志》吹嘘，自己用OpenAI的AI编程代理Codex结合一个增强网络搜索功能的插件，制作了天文学演示文稿。但因为演示太完美，他花了四个小时手动降低幻灯片质量，让它看起来更像一个普通大二学生的作品。
“这花了不少功夫，”他告诉杂志。
加州大学洛杉矶分校的历史学家兼人类学家丹妮尔·卡尔认为，教授们依赖监控和检测手段来识别作弊，只会陷入猫捉老鼠的游戏。她告诉杂志，AI作弊“不是一个可以用技术手段解决的技术问题。”
