一項大規模研究揭露，雖然全球大學生廣泛使用生成式AI工具，但卻衍生出學術作弊、不同社經背景學生數位落差等問題。研究指出，AI濫用與學生作弊頻率呈正相關，且低收入及弱勢群體學生使用AI較少，恐加劇學習與就業機會的不平等。這對高等教育的學術誠信及公平性帶來嚴峻考驗。
一項針對大學生使用生成式人工智慧（GenAI）工具的最大規模研究指出，儘管學生廣泛運用AI，卻也浮現嚴重的學術作弊問題，以及不同社經背景學生在AI工具使用上的數位落差，這對高等教育的公平性與學術誠信構成潛在挑戰。
根據《Berkeley News》報導，柏克萊加州大學的研究團隊對來自20所研究型公立大學超過95,000名大學生進行調查，約三分之二的受訪者表示曾使用生成式AI，其中近四成更是每月至少使用一次。然而，研究發現至少有9%的AI使用者曾利用AI工具進行作弊。特別的是，日常使用AI的學生中，高達26%坦承作弊，而每月使用者則有7%。負責該研究的柏克萊加州大學高等教育研究中心資深研究員伊戈爾·奇里科夫（Igor Chirikov）指出，作弊比例在非STEM領域（科學、技術、工程、數學）學生中高於STEM學生，且AI濫用頻率與學生作弊行為存在明顯關聯。他形容，在重視成績與競爭激烈的環境中，這些因素為AI輔助作弊創造了一場「完美風暴」。
數位落差與學術誠信挑戰
奇里科夫更強調，研究發現的社會經濟和種族差異值得關注，低收入、少數族裔及女性學生使用AI工具的比例較低。隨著未來更先進、更昂貴的AI模型問世，這種數位落差恐將加劇，導致來自富裕家庭的學生因能負擔高品質AI工具而獲得不公平的優勢，進而影響其在學術與職場上的競爭力。他表示，AI的崛起已然讓高等教育面臨新的信任危機，大學能否有效教學並評估學生在AI時代下的技能，將決定大眾對其學術憑證的信任度。
大學在應對AI普及方面面臨多重挑戰。教師對AI工具的使用政策不一，從完全允許到嚴格禁止都有。奇里科夫指出，AI工具的高度整合與誘惑力，使得學生難以自我約束，也挑戰大學在學術誠信方面的應對能力。他提到，偵測AI生成內容並不容易，且AI偵測軟體與「AI人類化工具」之間正上演一場「貓捉老鼠」的持久戰。他認為，全面禁止AI並非有效的解決方案，因為學生仍會繼續使用AI來輔助學習，大學應轉向教導學生負責任地使用AI，並發展針對不同學科的評估方式，而非僅限於狹隘且時間受限的測驗。
產業專精與AI素養落差
不僅如此，針對特定產業的學生，AI技能的落差問題同樣引人深思。根據《Asian Hospitality》報導，HSMAI Foundation最新發布的「未來人才管道案例研究」報告發現，飯店服務業的學生雖然對使用ChatGPT等AI工具充滿信心，卻普遍認為學校課程未能充分訓練他們在商業環境中負責任地使用AI，顯示課堂學習與實際營運需求之間存在「AI素養落差」。HSMAI Foundation主席 Amanda Voss 強調，企業必須為未來人才提供所需的訓練、治理與決策框架，才能讓AI工具在真實的飯店營運中發揮成功效益。該報告建議，飯店業者應加強新進人員的訓練、AI驗證及操作訓練，並推動AI應用超越文書工作，擴展至營運分析、決策支援與商業績效等領域。
奇里科夫鼓勵學生在使用AI時自省：「如果沒有工具我能解釋嗎？明天我能獨立完成類似任務嗎？AI是幫助我更了解內容，還是只是讓我更快完成？」藉此判斷AI是輔助學習還是取代學習。
