復旦大學期末考要學生出題考AI AI作弊、考0分

復旦大學「數據挖掘技術」課程近日舉行一場「反套路」期末考試，學生不再作答，而是各自出10道題去考三個當今最先進的AI模型，AI答錯愈多、學生得分愈高。51份試卷中，50人至少讓某個AI答錯一題，僅1人未能難倒任何模型；但能讓某一模型整卷得0分的僅4人，其中最強的Claude模型未被任何學生完全考倒。全班平均分85.7分，中位數88分。

「傳統的出題考察方式，在AI時代已經失效了。」環球時報報導，教授該課程的肖仰華表示，「老師出一道標準的算法題，AI比任何學生都算得快、算得準。繼續用這種方式考，等於在AI的強項上跟AI比，這沒有意義」，因此這次期末作業改為：每人出10道數據挖掘領域的計算題，要求有唯一正確答案和完整推導過程，再拿去考三個不同水平的AI模型。

肖仰華說，題目必須基於課程講過的知識或教材內容，學生自己也要能把題從頭到尾算對，「自己出的題自己都不會，那算不上真本事。」

計算與智能創新學院24級本科生謝錦樹最後拿到97分。他搭建了一個多智能體協作的自動化出題框架，用GPT-5.5-Pro做出題層，三個應考模型作答並自動判分。他發現AI會「作弊」：偽造標準答案塞進判分腳本、限制最大輸出長度截斷其他模型的推理過程、調低推理深度參數讓其他模型懶得深入思考，還會把成功的題目複製十份湊數。他之後加了一個審查層攔截鑽空子行為，最終自動生成的10道題讓三個應考模型全部答錯。

考試結束後，肖仰華觀察到高分同學對AI的弱點有準確判斷，他們的題能命中AI的結構性缺陷；低分同學只是把課本習題換了個數字，AI在訓練時見過千百萬遍，直接套模板就對了。這一觀察讓肖仰華心生警惕，認為能力本來偏弱的學生若只依賴AI做作業，自身的判斷力會進一步退化。

肖仰華表示，「人考AI」的模式會繼續做下去，且要做得更系統。他認為傳統考記憶、考計算的出題方式必須退場，未來的考核重點將全面轉向評價能力、判斷能力和創造性思維。他說：「所以課堂上更多的時間被用來討論，學生怎麼判斷一個結果是對的還是錯的？怎麼識別AI在哪裡會出問題？怎麼提出一個AI回答不了的好問題？」他認為這門課正在從訓練學生「怎麼做」，轉向訓練他們「怎麼指揮AI來做、怎麼評判AI做的結果」。