教授は自分の歴史の授業が、実在しない学生で埋まっていることに気づいた——しかも彼らは課題を提出していた
イースト・ロサンゼルス・カレッジで、歴史学のデイビッド・ソン教授は、名簿にこのキャンパスらしくない名前が並び始めたことに気づいた。学生の多くがラテン系とアジア系であるのに、ありふれたアングロサクソン系の名が並び、学歴の記載も辻褄が合わない。彼らは学生ではなかった。「ゴースト・スチューデント」である。詐欺グループが盗んだ身元で作った登録で、ボットが一括して申請し、在籍調査日をやり過ごせる程度の課題をAIが提出することで在籍を保ち、州と連邦の学資援助として換金される。ニューヨーカー誌は8月9日、この主題に立ち返った。背後にある数字は大きく、公になっている。2024年にカリフォルニア州の116のコミュニティ・カレッジへ出された申請の約3分の1が不正であり、州はそれ以降3000万ドル以上を失い、連邦の捜査当局は5年間で全国3億5000万ドルを超えるゴースト・スチューデント詐欺を調べてきた。反撃もまたAIである。カリフォルニアのコミュニティ・カレッジ制度はいま、申請を自動の不正検知にかけている。N2N社のLightLeap.AIというプラットフォームは7万9000件超の申請に印を付けた。各校の報告によれば、ソフトウェアが摘発する不正登録は人手のおよそ2倍で、検出率が9割を超えると見るキャンパスもある。月ごとの損失は2025年の頂点から約50万ドルまで下がった。登録時に人による実時間確認を加えた学校もある。
なぜ重要か教育におけるAIの議論は、どれも学生が課題で不正をする話である。ここにあるのは同じ技術が一段上を狙ったものだ。狙いは課題ではなく登録システムそのものであり、しかも仕掛けているのは学生ではまったくない。被害者は三者いて、そのどれもカレッジではない。身元を盗まれ、借りた覚えのない負債を背負わされた実在の人々。座席の大半を誰でもない者が占める満員の授業に入れない実在の学生。そして公費である。これが手に入るかぎり最も鋭い事例研究である理由は、双方が自動化されている点にある。ボットが申請し、分類器がふるいにかけ、詐欺グループが調整し、検知器が再学習する。この輪に残った人間はソン教授のような教員であり、彼はシステムが気づかなかったことに気づいた。自分の教室がどう見えるはずかを知っていたからである。オンラインの玄関を持つ組織を運営する人にとっての、色あせない教訓はここだ。自動の防御は量においていまや手作業を本当に上回っている。それでも、そもそも何かがおかしいと最初に知るには、現場の人間が必要だった。
▶ 関連動画: 'Ghost students' stealing millions in college financial aid | Investigation
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