IT之家 7 月 26 日消息，据英国《金融时报》报道，美国阿德尔菲大学学生奥赖恩 · 纽比（Orion Newby）因被校方误指控使用 AI 生成论文、违反学术诚信原则，不得不经历一场漫长的维权过程，才最终证明自己的清白。

今年 1 月，纽约一家法院判决纽比胜诉。判决书显示，学校采用的 Turnitin AI 检测工具认定其论文“AI 生成概率为 100%”，但纽比提交了其他多款 AI 检测工具的结果，均显示论文由 AI 生成的概率为 0%。尽管如此，校方仍维持学术不端的认定。法院认为，学校未遵循自身的纪律处分程序，也没有给予纽比真正意义上的申诉机会。

据IT之家了解，Turnitin 所给出的结果本质上是一个概率评分，意味着系统认为该论文极有可能由 AI 生成。这一判决也再次引发了外界对高校广泛使用的 AI 检测工具可靠性的担忧，并进一步质疑当前整个学术评价体系。

随着越来越多学生私下使用 AI 完成作业，高校正面临两难局面。爱丁堡纳皮尔大学研究人员近期针对英国 7 所高校 6600 多名学生开展的一项调查显示，32% 的受访者承认曾在考试或作业中不同程度地违规使用 AI。

自 OpenAI 于 2022 年推出 ChatGPT 后，为维护学术诚信，全球众多高校开始引入带有 AI 检测功能的工具，包括 GPTZero、Copyleaks 和 Turnitin。

这些工具主要通过分析文章结构、语言节奏等特征，识别是否存在非人类写作模式。然而，它们的准确性，尤其是假阳性率和潜在偏见，正受到越来越多的质疑。

因此，包括美国范德堡大学、耶鲁大学、约翰斯 · 霍普金斯大学、西北大学，以及加拿大滑铁卢大学、南非开普敦大学和澳大利亚科廷大学在内的多所高校，已经限制或停止了 AI 检测工具的使用。

美国高校协会（AAC&U）数字创新副主席爱德华 · 沃森（Edward Watson）表示，最大的问题在于误判风险。他说：“AI 检测工具在学术诚信调查中最多只能作为辅助参考，教师绝不能把 AI 检测结果当作决定性证据或所谓的‘铁证’。”

Turnitin 首席产品官安妮 · 切奇泰利（Annie Chechitelli）则表示，公司始终将 AI 检测结果定位为“调查起点”和“一项参考数据”，而非最终证据。

她称，Turnitin 一直与高校合作，帮助解决“过度使用或误用”AI 检测工具的问题。去年，公司还推出了一项新功能，让教师能够查看学生写作过程的演变，而不是仅依据最终提交的论文进行判断。

在整个高等教育领域，对 AI 检测工具可靠性的担忧，正推动高校重新设计考核方式。

不过，爱丁堡纳皮尔大学“AI 批判性素养”教授萨姆 · 伊林沃思（Sam Illingworth）指出，虽然部分高校已开始增加口头答辩、写作过程记录等考核形式，但仍有不少学校继续依赖 AI 检测工具。

英国贝尔法斯特女王大学负责教育事务的副校长朱迪 · 威廉姆斯（Judy Williams）表示：“AI 检测工具并不是解决方案。相关技术仍在发展，误判率可能高得难以接受，而且 AI 生成的内容经过简单修改后就很难再被识别，因此检测结果并不可靠。”

她认为：“如果真正希望维护学术诚信，关键在于设计更合理的考核方式。真正应该思考的问题不是‘如何阻止学生使用 AI’，而是‘我们究竟想评估学生的什么能力’。”

尽管贝尔法斯特女王大学等高校的态度已经发生变化，但整个行业的政策仍缺乏统一标准。伊林沃思对英国 163 所高校进行的一项研究发现，超过 40% 的学校没有公开可查询的 AI 使用政策。

政策不透明也加剧了学生的焦虑。英国高等教育政策研究所（HEPI）2025 年 12 月发布的一项调查显示，在 1054 名受访学生中，有 42% 表示，因为担心被误判为作弊，他们反而减少了 AI 工具的使用。

英国高等教育独立裁决办公室（OIA）表示，虽然正式投诉数量仍然不多，但高校内部涉及 AI 学术不端的案件正持续增加。该机构幕僚长亚当 · 沃丁厄姆（Adam Waddingham）表示：“AI 检测工具可以作为证据的一部分，但通常不应单独作为最终裁定依据。”

欧洲学生联盟（European Students’ Union）执行委员会成员乌尔舒拉 · 利斯（Urszula Lis）则担心，目前很多 AI 检测系统都是“黑箱”，学生无法知道工具是如何得出结论的。

她表示：“更大的问题在于，高等教育是否应该继续依赖这种以检测为核心的模式。我们不希望学术诚信演变成一种监控机制，其唯一目的只是抓学生犯错。”

此外，还有研究指出，这类检测工具对英语非母语学生更容易产生误判。斯坦福大学 2023 年的一项广受引用的研究就发现，AI 检测工具更容易将非英语母语者的文章误判为 AI 生成。

专门从事科技诉讼的 Crowell & Moring 律师事务所律师约阿希姆 · 施泰因贝格（Joachim Steinberg）表示：“最大的挑战在于，高校的管理规定和纪律处分流程，难以跟上 AI 技术快速发展的步伐。AI 能力不断提升，但许多高校仍在摸索如何建立清晰、一致且公平的政策，这让学生和教师都处于充满不确定性的环境中。”

从全球来看，各国和各高校的指导原则仍十分零散。伊林沃思表示：“目前更多取决于具体学校的规定，这令人沮丧，因为行业并没有形成一套公认的最佳实践。”

利斯补充说，在欧洲，由于缺乏国家层面的统一指导，也带来了公平性问题：“两名学生即便采用完全相同的方式使用 AI，只因身处不同国家，其中一人可能受到处罚，而另一人却不会。”

伊林沃思在研究报告中指出，许多高校的 AI 政策实际上更像是一种合规工具，“它们宣称鼓励批判性思维，却最终变成了审计和留痕机制；口头上说提供支持，实际上却更像是在加强监控。”

他说：“真正长久有效的解决方案，是围绕我们希望学生展现的思考能力来设计考核，而不是一味依赖检测工具。”

随着 AI 应用日益普及，高校未来面临的真正挑战，或许不是继续强化监督，而是重新界定什么样的 AI 使用方式才属于合理、可接受的范围。

帮助学生申请大学的 AI 工具 GradPilot 首席执行官尼尔马尔 · 塔克（Nirmal Thacker）对此表示认同：“我希望大学能够重新思考考核方式，鼓励学生主动披露 AI 使用情况，并制定更加公开透明的相关政策。”

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