最新7月5日消息，近日，复旦大学的“数据挖掘技术”课程结束了一场特殊的期末考试，引发网友关注。

在这场考试中，学生不但没有坐在考场里答题，还全部成了出题人。

据了解，本次考试学生需要用自己设计的10道题，去考倒三个AI模型，AI答错的题越多、被难倒的模型越强，出题学生的得分就越高。

复旦大学计算与智能创新学院教授肖仰华对此回应，传统的出题考察方式，在AI时代已经失效了。

“老师出一道标准的算法题，AI比任何学生都算得快、算得准，继续用这种方式考，等于在AI的强项上跟AI比，这没有意义。”

最终，“数据挖掘技术”的期末作业做出改变，学生每人出10道数据挖掘领域的计算题，要求有唯一正确答案和完整的推导计算过程。

随后拿着这10道题去考3个不同水平的AI模型，AI答错越多，学生得分越高。

结果显示，全班平均分85.7分，中位数88分；51份期末试卷中，50人至少让某个AI答错过一题，仅1人完全没难倒任何模型。

不过，能让任一模型整张卷得0分的仅仅只有4人，且三个应考模型中最强的Claude模型没有被任何学生完全考倒。

据介绍，三个模型对应三个难度梯度：DeepSeek V4-Flash答错一题+1.5分、MiniMax M2.7答错一题+2分、Claude Sonnet 4.6答错一题+3分。总分=60分保底+AI难度分，封顶100分。

因此，只要认真出满10道合规题就有60分保底，难倒AI是加分项。

肖仰华教授表示：“这个设计的核心理念是，我要让学生相信，只要你真正深入理解了知识，你就能找到AI的盲区。这不是运气，是能力。”