تحول استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة أحد أكبر امتحانات القبول الجامعي في المكسيك إلى أزمة ثقة واسعة بعدما قررت الجامعة الوطنية المستقلة في المكسيك UNAM إعادة اختبار قد يشمل نحو 58 ألف متقدم، وكانت الجامعة قد نقلت امتحان القبول للمرة الأولى إلى نظام بعيد بالكامل واستخدمت متصفحًا مقيدًا وبرمجيات مراقبة لكاميرات الويب تعتمد على الذكاء الاصطناعي، لكن النتائج النهائية أظهرت تغيرًا حادًا وغير معتاد في توزيع أعلى الدرجات مقارنةً بالسنوات السابقة، ما دفع الجامعة إلى تشكيل لجنة خبراء ومراجعة العملية بأكملها.
قد يهمك أيضًا: اختراق Hugging Face يفتح نقاشًا واسعًا حول خطورة وكلاء الذكاء الاصطناعى
وفقًا لتقرير نشره موقع Ars Technicakk، خاض قرابة 160 ألف متقدم الامتحان عن بُعد خلال الفترة الممتدة من أواخر مايو إلى أوائل يونيو، وبين عامي 2021 و2025 حصل 3.5% فقط من المتقدمين على 100 درجة أو أكثر من أصل 120، بينما قفزت النسبة هذا العام إلى 16.3%، والأكثر إثارة أن نسبة الحاصلين على 110 درجات أو أكثر ارتفعت من 0.9% خلال السنوات السابقة إلى 5.5% هذا العام، وبعد اتهامات بحدوث غش واسع أوصت لجنة الخبراء بإجراء امتحان رقابي جديد بالحضور الشخصي، وقد يصل عدد المتأثرين بالقرار إلى نحو 58 ألف شخص.
تكشف الواقعة عن مشكلة أكبر من مجرد خلل في امتحان واحد، لأن المؤسسات تتعامل أحيانًا مع مراقبة الذكاء الاصطناعي باعتبارها بديلًا تقنيًا قادرًا تلقائيًا على ضمان النزاهة عند نقل الاختبارات إلى الإنترنت، بينما توضح تجربة UNAM أن استخدام الكاميرات والخوارزميات ومتصفحات الإغلاق لا يلغي الحاجة إلى تصميم عملية تحقق تستطيع كشف السلوك غير الطبيعي وإثبات العدالة لجميع المشاركين، كما أن تكلفة الفشل في تطبيقات عالية الحساسية لا تقاس بخطأ برمجي فقط، إذ يضطر آلاف الأشخاص الذين التزموا بالقواعد إلى إعادة الامتحان أيضًا، ما يجعل القضية نموذجًا واضحًا للمخاطر التي تظهر عندما تحصل أنظمة الذكاء الاصطناعي على دور رقابي حاسم قبل إثبات موثوقيتها على نطاق واسع.
