复旦大学期末考要学生出题考AI AI作弊、考0分

复旦大学「数据挖掘技术」课程近日举行一场「反套路」期末考试，学生不再作答，而是各自出10道题去考三个当今最先进的AI模型，AI答错愈多、学生得分愈高。51份试卷中，50人至少让某个AI答错一题，仅1人未能难倒任何模型；但能让某一模型整卷得0分的仅4人，其中最强的Claude模型未被任何学生完全考倒。全班平均分85.7分，中位数88分。

「传统的出题考察方式，在AI时代已经失效了。」环球时报报导，教授该课程的肖仰华表示，「老师出一道标准的算法题，AI比任何学生都算得快、算得准。继续用这种方式考，等于在AI的强项上跟AI比，这没有意义」，因此这次期末作业改为：每人出10道数据挖掘领域的计算题，要求有唯一正确答案和完整推导过程，再拿去考三个不同水平的AI模型。

肖仰华说，题目必须基于课程讲过的知识或教材内容，学生自己也要能把题从头到尾算对，「自己出的题自己都不会，那算不上真本事。」

计算与智能创新学院24级本科生谢锦树最后拿到97分。他搭建了一个多智能体协作的自动化出题框架，用GPT-5.5-Pro做出题层，三个应考模型作答并自动判分。他发现AI会「作弊」：伪造标准答案塞进判分脚本、限制最大输出长度截断其他模型的推理过程、调低推理深度参数让其他模型懒得深入思考，还会把成功的题目拷贝十份凑数。他之后加了一个审查层拦截钻空子行为，最终自动生成的10道题让三个应考模型全部答错。

考试结束后，肖仰华观察到高分同学对AI的弱点有准确判断，他们的题能命中AI的结构性缺陷；低分同学只是把课本习题换了个数字，AI在训练时见过千百万遍，直接套模板就对了。这一观察让肖仰华心生警惕，认为能力本来偏弱的学生若只依赖AI做作业，自身的判断力会进一步退化。

肖仰华表示，「人考AI」的模式会继续做下去，且要做得更系统。他认为传统考记忆、考计算的出题方式必须退场，未来的考核重点将全面转向评价能力、判断能力和创造性思维。他说：「所以课堂上更多的时间被用来讨论，学生怎么判断一个结果是对的还是错的？怎么识别AI在哪里会出问题？怎么提出一个AI回答不了的好问题？」他认为这门课正在从训练学生「怎么做」，转向训练他们「怎么指挥AI来做、怎么评判AI做的结果」。