05 авг. 2026 6 min read Новости

AI-прокторинг UNAM провалился: 58 000 абитуриентов будут пересдавать экзамен, который AI должен был защитить

Национальный автономный университет Мексики (UNAM) — крупнейший вуз Латинской Америки — этим летом провёл свой первый в истории полностью дистанционный вступительный экзамен. На кону стояли судьбы 160 000 абитуриентов. Вместо физических аудиторий — домашние компьютеры, веб-камеры и AI-прокторинг (автоматическое наблюдение за экзаменуемыми через камеру и микрофон с помощью алгоритмов компьютерного зрения). Вместо прокторов — алгоритмы распознавания лиц и голоса от компании Territorium Life. Через месяц UNAM объявила: результаты аннулированы, 58 000 абитуриентов будут пересдавать экзамен очно. Это один из самых громких провалов AI-прокторинга в истории образования.

Что пошло не так — в цифрах

UNAM — не мелкий экспериментатор. Это крупнейший университет региона, с полувековой историей вступительных экзаменов. Экзамен проводился с конца мая по начало июня 2026 года. Результаты пришли в июле. И статистика была аномальной.

С 2021 по 2025 год доля абитуриентов, набравших 110 и более баллов из 120 возможных, держалась на уровне 0.9%. Это были исключительные результаты — те, кто реально готовился месяцами и мог рассчитывать на топовые программы. В 2026 году эта доля подскочила до 5.5%. Увеличение в 6 раз за один год, без изменения программы, без изменения сложности экзамена, без изменения целевой аудитории. Такого не бывает без внешнего вмешательства.

UNAM не сразу поверила в мошенничество. Университет назначил экспертную комиссию с длинным названием «la Comisión Técnica de Personas Expertas para la Revisión del Proceso de Selección de Ingreso a Licenciatura para el Ciclo Escolar 2026-2027/1». Заключение комиссии: «Вероятность того, что значительное число абитуриентов получили помощь на тесте».

AI-эксперт Рауль Рохас (Raul Rojas) в интервью NPR пошёл дальше: статистическое моделирование, по его словам, указывает, что «почти половина студентов списывали на онлайн-экзамене».

И наконец, самая суровая цифра: экзамен был multiple choice — то есть с вариантами ответов. У него нет традиционных «AI-сигналов» мошенничества вроде готового ответа, появляющегося в текст-боксе за секунду. Шпаргалки, утечки вопросов, списывание с телефоном — всё это осталось полностью рабочим. А вот AI-детекторы на это не рассчитаны.

Как обманули AI-прокторинг

UNAM использовала два продукта. Первый — Respondus LockDown Browser, блокировщик браузера, который не даёт переключаться на другие вкладки и приложения. Второй — Territorium, система AI-наблюдения через веб-камеру: распознавание лица, отслеживание взгляда, попытки обнаружить телефон, наушники, посторонних людей в кадре. Звучит серьёзно.

Но New York Times ещё до начала экзаменов сообщил о циркулирующих в сети советах: «поставь второй монитор за пределами веб-камеры, чтобы использовать ChatGPT», «спрячь наушники под волосами», «найми кого-то сдать за тебя, офф-камеры».

Получается элегантный обход:

LockDown Browser блокирует компьютер, на котором идёт экзамен. У него нет мнения о втором мониторе в 60 см слева.
AI веб-камеры ищет наушники — их прячут под волосы.
AI детектирует постороннего в кадре — за камеру сажают того, кто сдаёт, а реально отвечает кто-то за пределами её видимости.

Защита была спроектирована против модели угрозы «один кандидат с одним устройством». Реальные кандидаты не такие.

Сколько поймали и сколько пропустили

UNAM отменила результаты экзамена для около 2% абитуриентов из-за «поведенческих проблем» (конкретные нарушения UNAM не раскрыла). То есть система что-то ловила. Но 2% против моделируемых 50% — это провал детекции. Цитата из Ars Technica: «Какой бы ни была истинная цифра, это не система обнаружения, которую нужно подтюнить. Это система обнаружения, нацеленная не на то».

И ещё одна деталь. UNAM даже не знает, что именно произошло. В отличие от экзаменов с развёрнутыми ответами, где AI-детекторы могут поймать аномалию вроде «готовый ответ появился в окне за 200 миллисекунд» — здесь множественный выбор. Шпаргалки с правильными ответами, утёкшие заранее вопросы, фотографии экзамена, снятые до начала сдачи — всё это осталось рабочими векторами атаки, и UNAM не знает, какой из них использовался.

Сколько это стоило

По данным мексиканского издания El Pueblo, UNAM заплатила компании Territorium на 106.7% больше, чем в прошлом году потратила бы на очный экзамен. То есть обещанная экономия от перехода на удалёнку превратилась в удвоенный расход. И плюс к этому — 58 000 человек, которым теперь нужно сдавать экзамен заново, в аудиториях, под наблюдением живых прокторов. То есть именно так, как делалось всегда.

Аргумент за удалёнку был «доступность» — позволить абитуриентам сдавать из дома, не тратя деньги на дорогу в столицу. Аргумент оказался ложным: экономия превратилась в убыток, а «доступность» привела к тому, что результаты экзамена недействительны.

Университет уже извинился перед честными абитуриентами, которым теперь придётся готовиться и сдавать заново, хотя они ничего не сделали неправильно. Но, по словам ректора UNAM, контрольный экзамен остаётся «необходимым, чтобы дать определённость и гарантировать равный доступ».

Занятия должны начаться 10 августа. Чтобы организовать очный экзамен для 58 000 человек, UNAM, скорее всего, придётся переносить начало семестра.

Что это значит для индустрии EdTech

Этот случай — не «глюк конкретного продукта». Это системная проблема всей индустрии AI-прокторинга. И вот почему.

AI-прокторинг не решает проблему, которую должен решать

Цель прокторинга — обеспечить, чтобы экзамен сдавал тот человек, который заявлен, в условиях, когда он не может получить постороннюю помощь. AI-системы вроде Respondus + Territorium решают узкую подзадачу — заблокировать компьютер и отследить поведение через веб-камеру. Но это не закрывает:

Второе устройство рядом (телефон, планшет, второй ноутбук).
Физические шпаргалки и заранее заученные ответы.
Нанятый «двойник» за пределами видимости камеры.
Скрытые наушники, которые AI не может увидеть под волосами или под одеждой.
Заранее снятые вопросы, распространённые в чатах.

Это базовая проблема trust boundary (границы доверия): AI-прокторинг защищает только тот периметр, который видит. Реальная модель атаки шире.

Дешевле не получилось

Аргумент в пользу автоматизации был экономический. UNAM заплатила на 106.7% больше, чем за очный экзамен прошлого года. Плюс 58 000 человек, которым теперь нужно сдавать заново — это прямые расходы на повторный экзамен, плюс reputational cost (репутационные потери) перед абитуриентами. «Если оставить AI, расходы снизятся» — фраза, которую вы, возможно, говорили или слышали. UNAM только что показала, что бывает, когда эта фраза остаётся без вопроса.

Это не первый и не последний случай

В июле 2026 года профессор Brown University заставил студентов пересдать финальный экзамен очно после того, как подозревал массовое AI-мошенничество. Результаты упали на 50%. Brown — топовый Ivy League вуз с лучшим финансированием в мире. Они тоже не смогли справиться с AI-списыванием автоматически. И они тоже пришли к выводу, что нужен человек в комнате.

Это формирует тренд: AI не заменяет проктора, AI его дополняет. Но экономика AI-прокторинга строилась на обещании заменить человека. Когда реальность не сходится с обещанием, расходы возвращаются сторицей. UNAM — это не аномалия. Это индикатор того, куда движется вся индустрия удалённого тестирования.

Что я думаю по этому поводу

Меня восхищает то, что UNAM публично признала проблему и назначила комиссию. Это редкость. Большинство вузов, столкнувшихся с провалом AI-прокторинга, тихо пересдают экзамены и делают вид, что ничего не было. UNAM публично извинилась перед честными абитуриентами и опубликовала данные. Это достойно уважения.

Меня беспокоит другое. Этот кейс — симптом гораздо более широкой проблемы. В EdTech последние пять лет продавалась идея: «AI сделает образование дешевле и доступнее». В реальности AI в образовании создаёт новые издержки — на AI-лицензии, на AI-прокторинг, на работу с AI-списыванием. Эти издержки часто выше, чем сэкономленные на очных экзаменах.

Тут нет простого решения. Списывание существовало всегда. До AI студенты списывали по старинке — шпаргалки, телефон под партой, записки на телефоне. AI усугубил проблему, потому что дал студентам доступ к «умному помощнику», который генерирует ответы в реальном времени. Но AI не создал проблему — он её масштабировал.

Мой прогноз: в ближайшие 12 месяцев мы увидим ещё 3–5 крупных провалов AI-прокторинга в разных странах. Каждый раз будет один и тот же паттерн: переход на удалёнку ради экономии → массовое списывание через AI-помощников → аннулирование результатов → пересдача очно → расходы выше, чем были бы без AI. Индустрия EdTech будет делать вид, что это «разовые случаи», а не системный баг архитектуры. До тех пор, пока кто-нибудь не выпустит серьёзное исследование с цифрами, что покажет: очный экзамен с прокторами обходится дешевле, чем «дешёвый» AI-прокторинг с последующей пересдачей.

Что делать разработчикам EdTech

Если вы делаете или используете системы для удалённого тестирования:

Не рассчитывайте на AI-прокторинг как на единственный барьер. Он не работает. Используйте его как дополнительный слой, не как замену живому наблюдению.
Мониторьте аномалии в результатах в реальном времени. UNAM получила пятикратный скачок топ-баллов и не среагировала сразу. Это не сигнал — это сирена.
Готовьте план отката до запуска. У UNAM была возможность пересдать очно. У вас должна быть такая же возможность — не через два месяца, а в течение 48 часов после обнаружения проблемы.
Учитывайте стоимость доверия, а не только стоимость лицензии. AI-прокторинг дешёвый в подписке, но дорогой в reputational terms. UNAM потеряла доверие десятков тысяч абитуриентов — это убыток, который не отражён в контракте с Territorium.