墨西哥国立自治大学（UNAM）近日宣布取消数千份入学考试成绩，原因是检测到异常高比例的满分成绩，疑似学生使用AI工具或提前获取试题作弊。该校此前为防作弊部署了基于AI的监控系统，记录考生行为以辅助人工监考，但此举反而引发部分学生不满，指责系统误判或侵犯隐私。
事件发生在8月2日前后，UNAM作为拉美最负盛名的大学，此次丑闻凸显AI在教育场景落地的双刃剑效应。一方面，AI被用于打击作弊；另一方面，AI本身的幻觉、误报风险及数据使用边界问题浮出水面。类似AI监控在全球高校正快速推广，但合规与信任问题尚未解决。
对比OpenAI此前在模型评估中遇到的安全入侵事件，此案进一步暴露AI工具在高风险场景下的控制短板。教育领域AI采用率领先，却也最先暴露治理漏洞——从作弊检测到内容生成，边界日益模糊。
下一步，UNAM的处理方式及墨西哥监管跟进值得跟踪：AI作弊检测是否会成为标配，还是会因争议而放缓？此案或成为全球高校AI教育应用的转折点。
信源：https://www.cnn.com/2026/08/02/americas/mexican-university-unam-ai-cheating-scandal-intl-latam