面对生成式人工智能在校园里的快速渗透，英国高等教育监管机构学生办公室（OfS）在一份报告中得出一个让不少高校管理者意外的结论：现有技术手段无法可靠地判断学生作业里有哪些部分出自AI之手。基于这一判断，该机构建议大学重新审视长期沿用的居家论文、开卷考试等考核形式，把更多评估环节放到有人监督的环境中进行。
OfS在报告中分析，市面上的AI检测工具准确率并不理想，误判时有发生——学生的原创内容可能被错误标记为机器生成，真正的AI代笔反而可能漏网。更麻烦的是，生成式模型的能力仍在持续提升，识别其产出文本正变得越来越难。报告据此提出，与其继续依赖检测技术追踪AI的使用痕迹，不如着手调整评估体系本身，压缩无监督、无控制考核的比重。在某种意义上，高校的难题已经从“抓到谁在用AI作弊”转向“如何重新设计学习评价”。
一些变化已经在校园里出现。线下笔试和现场口试重新进入考核安排，部分院校还推行过程性评价，在文献梳理、研究推进等不同节点检验学生的真实水平，最终提交的论文不再是唯一评分依据。
报告同时提醒，这种转向并非没有代价。封闭考场里展示的能力，未必对应真实职场中的工作情境；对一些残障学生来说，统一的现场考试安排还可能构成额外障碍。
报告还谈到了竞争层面的隐忧。AI工具正在重塑学生的学习方式与成绩竞争格局，相当一部分学生把AI当作冲击高分的捷径，甚至担心不用的人会在比拼中吃亏。付费版本与免费版本之间的功能鸿沟，则可能让不同经济条件的学生进一步拉开差距，使教育资源分配的不均衡继续扩大。
类似讨论并不局限于英国。美国纽约市与挪威已分别出台措施，限制学生在学业中使用生成式AI。OpenAI则选择了另一条路线，先后推出面向青少年的ChatGPT for Teens和Study Mode功能，试图引导使用者独立思考、自行解决问题，不过这类设置能否真正挡住绕行的技术手段，外界仍有疑问。
