AI Fraud at Brown University: The End of Take-Home Exams

Brown UniversityにおけるAI不正行為：持ち帰り試験の終焉

Brown Universityにおける大規模なAI不正行為

Brown UniversityのHarrison S. Kravis University Professor of EconomicsであるRoberto Serrano教授は、自身の高度な学部向けコース、ECON 1170 (Mathematical Economics) において、広範囲にわたる学術的不正行為が報告されたと述べました。証拠によれば、少なくとも50名の学生が3月の期末試験で人工知能を使用して不正行為を行ったことが示されており、これは同大学における最も重大な学術的誠実性（academic integrity）に関するスキャンダルの一つとなっています。

不正の証拠

Serrano教授が提示した不正の証拠は、持ち帰り形式の期末試験と、その後の対面式最終試験の結果との間の著しい対照に基づいています。

• 期末試験の結果: 持ち帰り形式の、何も見ることができない（closed-book）期末試験では、平均スコアが96/100となり、40名の学生が満点を獲得しました。
• 検知: 採点者は、学生の回答の中に、同じ質問をAIに投げた際にChatGPTが生成した出力と一致する異常な一節を見つけ出しました。
• 最終試験との対照: Serrano教授が最終試験を対面式で行うと発表した後、平均スコアは48/100へと急落しました。さらに、最終試験を欠席した27名のうち22名は、期末試験で満点を獲得していました。

大学組織の対応と学術的な利害関係

Serrano教授は、Brown Universityの大学運営陣による「冷淡な反応」に対して不満を表明しています。Serrano教授によれば、大学総長は沈黙を守り、学部長も、この件がAcademic Code Committeeに持ち込まれるまでコメントを控えていました。同委員会は、この出来事を「警鐘（wake-up call）」と表現しています。

Serrano教授は、大学が行動を躊躇している理由は、大学に通う子供を持つ富裕層の寄付者の経済的利益に影響されている可能性があると主張しています。彼は、学術的誠実性は、高等教育の威信と有用性を維持するために守られるべき核心的な価値観であると断言しています。

評価戦略の転換

この事件は、米国のエリート大学全体で見られる、AIが伝統的な、監督付きの評価方法への回帰を強いているという、より広範な傾向を浮き彫りにしています。

対面式監督付き試験への回帰

Princeton Universityは、最近、133年続いた監督なしの試験という伝統を終了しました。1893年以来、Princetonは教授が試験中に教室を離れるHonor Code（名誉規定）に依存してきましたが、AIによる不正行為の容易さが、このモデルを維持不可能にしました。

新しい教育学的アプローチ

学術的な議論からまとめられた、AI不正行為に対抗するためのいくつかの戦略が議論されています。

• 敵対的コースデザイン (Adversarial Course Design): 高い成績を得るための経路が学習目標の達成を必要とするようにカリキュラムを設計し、不正行為を効率的に学習するよりも、実際に学習する方が容易になるようにすること。
• 口頭試験および1対1のインタビュー: 学生が提出した課題の論理や概念的枠組みを理解していることを確認するために、口頭試験を実施すること。
• プロセスベースの評価 (Process-Based Assessment): 最終的な成果物ではなく、作成のプロセスに焦点を当てること。特に、創造的な、あるいはプロジェクトベースの課題において有効。
• 手書き試験: デジタル機器の支援を排除するため、管理された環境下での「blue book」による手書き試験への回帰。

AIによるインセンティブ構造に関する視点

Brown Universityにおけるこの事件を巡る議論は、不正行為への圧力は構造的なものであることを示唆しています。一部の観察者は、学生が相対評価（grading on a curve） relative to peers, 規程に従って成績が付けられる、非常に競争的なプログラムにおいて、AIの使用は「ゲーム理論的な最適解」となる、と主張しています。つまり、もし学生が、周囲の仲間がAIを使ってスコアを底上げしていると信じれば、彼らは競争力を維持するために同様の行為を行為に移すことを余儀なくされる、というわけです。

"When you're a student in a competitive program at a top university, graded on a curve, and you know your fellow classmates are cheating with AI, you have little choice but to do the same."

逆に、他の批判者は、AIの利用可能性が不正行為の誘惑を生み出しているのではなく、単にそれを容易にしているだけであり、LLM (Large Language Models) の登場以前から、学生は持ち帰り試験で不正行為を行ってきたと指摘しています。