2026 年 6 月，全球媒體關注到東亞學生首度大規模利用人工智慧智慧眼鏡在考試中作弊的現象。早在該年 5 月 10 日與 31 日，南韓兩名 TOEIC（多益）考生因配戴可疑眼鏡，在開考前被監考老師識破。這類裝置能即時掃描試卷，透過內建相機辨識文本，並將答案直接投射在鏡片上，徹底顛覆了傳統對知識評量的認知。
從技術層面看，這類系統整合了微型相機、電腦視覺及雲端連接的強大語言模型。相機能捕捉試卷內容，光學字元辨識（OCR）演算法在幾毫秒內提取文字，而人工智慧不只能搜尋答案，還能分析語境、解釋解題邏輯，並根據具體題幹調整說明。這與過去需要事前準備及人員協調的隱藏式耳機或紙本舞弊有本質上的不同；求援過程即時發生，且完全不依賴考生的事先背誦。
專家評估，目前被發現的案例僅是冰山一角。澳洲迪肯大學（Deakin University）研究教育領域智慧眼鏡使用的講師托馬斯·科賓（Thomas Corbin）指出，若已出現多宗通報案例，背後隱藏的違規次數恐怕多出數倍。這項推論在中國已得到證實：2026 年初，當地出現了智慧眼鏡租賃市場，每日租金約 6 至 12 美元，吸引了數以百計的學生和商人租借設備專門應付考試。
偵測作弊正變得日益困難。雖然監考人員依賴視覺檢查與金屬探測器，但現代智慧眼鏡的外觀與普通眼鏡無異，且通常不含金屬成分。在台灣，一名醫學院學生之所以被發現，僅是因為老師注意到他異樣的眼神，隨後經檢查識別出裝置的熱特徵——這種專注力在大型考試中實屬罕見。目前缺乏針對人工智慧輔助的標準化防護檢測，使得現有考試體系在定義上就顯得十分脆弱。
東亞地區對升學與就業的高要求，加劇了使用新型工具的動機。在當地，單場考試往往能決定學生的職業生涯與社會地位，競爭極為殘酷。以中國為例，每年高考吸引超過一千萬名考生參加；2026 年 6 月，當局首次要求在入場前全面檢查眼鏡，顯見問題已達到不容忽視的規模。
歷史對比顯示出質的轉變。以往如針孔攝影機等技術需要共犯、複雜的物流與數月的籌備。如今，僅需一人、一個裝置及雲端存取，系統幾乎能完全自主運作。雖然反制措施如眼神異常偵測或考場全面禁配眼鏡正逐步發展，但其在大規模應用中的成效尚未獲得證實，且科技演進的速度始終快於偵測系統。
智慧眼鏡的普及規模已達到關鍵節點。Meta 在 2023 年底推出了首款 Ray-Ban 聯名人工智慧眼鏡，至今已推出多個版本，去年銷量突破 700 萬對。與此同時，中國製造商（如小米、阿里巴巴、理想汽車）在政府補貼的支持下，也將語言模型整合進自家裝置。市場並未放緩，相反地，這些裝置正變得更輕薄、更隱蔽且功能更強大。
科學實驗證實了這項威脅。香港科技大學研究員孟吉里（Meng Jili）在工程系學生的考試中，測試了連接 GPT 的商用人工智慧眼鏡。配戴眼鏡的學生獲得了 92.5 分（滿分 100 分），在百餘人的班級中名列前 5%，遠高於 72 分的平均分。值得注意的是，這是在真實期末考的壓力環境下完成的，而非單純的實驗室模擬。
這一問題正蔓延至東亞之外。在美國，大學理事會（College Board）自 2026 年 3 月起在 SAT 考試中禁止使用智慧眼鏡。英國考試監管機構 Ofqual 也在 6 月警告，人工智慧眼鏡與微型耳機正構成日益嚴重的威脅。日本早在 2024 年就曾揭發多益考試的有組織舞弊醜聞：考生拍攝題目並傳送給友人，再透過社群媒體接收答案，最終導致數百人的成績被撤銷。
這些發展正迫使教育系統徹底反思評鑑形式。重點正從記憶力測驗轉向批判性思考、口頭答辯能力以及在情境中應用知識的能力——這些行為較難透過人工智慧直接複製。然而，公平性問題也隨之白熱化：經濟條件較好的學生能更早、更廉價地取得這些工具，從而產生新型態的不平等。
對抗手段的發展仍處於萌芽階段。目前尚不清楚偵測系統多快能整合眼神分析、熱能追蹤或電磁訊號監控。未來幾個月至數年間，可能會出現結合傳統監督與人工智慧監控、生物辨識的混合協定。關鍵在於，這些手段能否在大規模場景下奏效，抑或只是增加了誠實學生的負擔，而讓技術高超的作弊者依然領先一步。
歸根結底，教育體系已別無選擇：若非徹底重塑考試模式，就必須承認在人工智慧無處不在的時代，將封閉式考試作為知識評量工具的做法已走到盡頭。第一條路需要勇氣與投資；第二條路則需在機器解決標準任務已超越人類的社會中，重新審視評量的本質意義。
