随着人工智能技术在教育领域的应用拓展，AI监考作为远程考试的监控手段逐渐普及。然而，AI监考在提升监考效率的同时，其潜藏的弊端也日益凸显，值得我们审慎反思。

一、技术漏洞引发的误判风险

AI监考依赖图像识别、行为分析等算法对考生行为进行监测，但算法的识别精度存在天然局限。考生调整坐姿、整理文具、揉眼等正常生理动作，可能因算法模型的“过度敏感”被误判为作弊行为；设备故障（如摄像头卡顿、光线突变）或网络延迟也会导致画面失真，进一步加剧误判概率。某高校在线考试中，多名考生因摄像头角度轻微变动被系统判定“疑似作弊”，申诉后才得以澄清，这类误判不仅干扰考试秩序，更可能对考生成绩和信誉造成不可逆的损害。

二、隐私侵犯的潜在危机

AI监考需采集考生的面部图像、屏幕操作轨迹、语音数据等隐私信息，这些数据的存储与使用环节存在安全漏洞。部分监考平台的隐私协议模糊，数据可能被用于商业开发或因平台安全防护不足遭黑客窃取。更值得警惕的是，考生的行为数据（如答题习惯、情绪状态）被长期留存，可能形成“数字画像”，若被不当利用，将对考生的个人隐私和信息安全构成威胁。这种“全景式监控”本质上是对考生隐私权的过度侵犯，违背了教育的人文伦理。

三、心理压迫与考试体验恶化

实时被AI“凝视”的监考模式，会给考生带来强烈的心理压迫感。考试过程中，考生需时刻担心动作“越界”，精神高度紧张，难以专注答题，甚至出现焦虑、手抖等应激反应，直接影响考试发挥。长期来看，这种“被监视”的环境会削弱考试的教育评价功能——考试本应是知识检验的平台，却异化为“防作弊战场”，考生的创造力和思维活力被监控压力抑制，违背了教育追求自由探索的本质。

四、公平性的结构性失衡

AI监考的公平性受硬件条件和群体差异制约。不同考生的设备（如摄像头分辨率、麦克风灵敏度）、网络环境存在差距，设备差的考生更易被误判；特殊群体（如面部有胎记、佩戴医疗设备的考生）可能因算法模型的“刻板印象”被标记为异常。这种“技术门槛”导致考试公平性向资源优势方倾斜，本质上是教育公平的倒退——考试本应是突破阶层的桥梁，却因技术应用的不平等性，成为新的“数字鸿沟”。

五、技术依赖与人工缺位的隐患

过度依赖AI监考会导致人工审核机制的弱化。当系统误判时，缺乏专业的人工复核流程，考生申诉渠道狭窄、处理效率低下；更严重的是，AI算法可能隐含设计者的认知偏见（如对某些文化背景下的行为模式误判），而技术黑箱使得偏见难以被察觉和修正。这种“技术万能论”忽视了教育的人性化本质，将复杂的考试行为简化为算法可识别的“作弊特征”，丧失了教育评价应有的温度。

结语

AI监考的弊端，本质上是技术理性与教育人文性的冲突。若要让技术服务于教育公平，而非成为新的枷锁，需从三方面改进：一是优化算法模型，提升识别精度并建立多维度人工复核机制；二是完善隐私保护制度，明确数据采集、存储、使用的边界；三是回归教育本质，将监考的重心从“防作弊”转向“保障公平的考试环境”，通过混合式监考（AI辅助+人工监督）平衡效率与人性。唯有如此，技术才能真正成为教育的助力，而非异化教育的工具。

本文由AI大模型（doubao-seed-1-6-vision）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。