أظهرت دراسة بحثية أن نماذج الذكاء الاصطناعي قد تولّد أسئلة امتحان متطابقة أو شديدة التشابه لمستخدمين مختلفين يقدمون إليها طلبات متقاربة، في نتيجة تطرح تحدياً جديداً أمام حماية بنوك الأسئلة وضمان سرية الاختبارات.

وقدمت الدراسة، التي حملت عنوان "تقييم مخاطر الانكشاف المسبق لبنوك الأسئلة المولّدة بالنماذج اللغوية الكبيرة"، ونشرها في يناير 2026 الباحثان كريستوفر فوستر وسيرجيو أرانيدا، المتخصصان في أمن الاختبارات لدى شركة "كافيون" (Caveon)، مصطلح "الانكشاف المسبق للأسئلة"، ويعني احتمال ظهور السؤال نفسه أو محتوى قريب منه لدى مستخدم آخر قبل استخدامه فعلياً في الامتحان، دون اختراق حساب واضع الأسئلة أو الوصول إلى ملفاته.

في التجربة الأولى، وجد الباحثان أن نحو 60% من أسئلة بنك أنشأه مستخدم ظهرت أيضاً في بنك ولّده مستخدم آخر بطلب مماثل، عند ضبط النموذج على مستوى منخفض من العشوائية. وانخفض التداخل إلى نحو 10% مع استخدام تعليمات تشجع على التنوع ورفع درجة العشوائية وتختلف هذه الظاهرة عن تسرب البيانات (Data Leakage). فتسريب البيانات يعني خروج معلومات من حساب أو نظام محدد، بينما قد يحدث "الانكشاف المسبق" نتيجة إعادة الإنتاج الاحتمالي، عندما يتلقى النموذج موضوعاً ومراجعاً ومواصفات متشابهة، وفق غسان محمود، مهندس كمبيوتر وخبير في تقنيات الذكاء الاصطناعي.

وأوضح محمود أن الطالب قد يطلب إعداد نموذج امتحاني وفق المنهج ومخرجات التعلم ومستوى الصعوبة نفسه، فيحصل على سؤال قريب من سؤال أنشأه المدرس عبر الأداة، من دون أن تنتقل إليه محادثة المدرس أو ملفاته.