IA falha ao supervisionar exame no México e obriga 58 mil a refazer prova
Universidade Nacional Autônoma do México identificou disparada suspeita nas notas do primeiro vestibular totalmente remoto com supervisão por inteligência artificial e vai aplicar nova prova presencial para cerca de 58 mil candidatos.
Por Redação tech & talk · Curadoria assistida por IA, revisão humana
Primeira aplicação remota termina em escândalo
A Universidade Nacional Autônoma do México (UNAM), a maior do país, realizou pela primeira vez seu exame de admissão totalmente à distância, usando um navegador bloqueado ("lockdown browser") e um sistema de supervisão por inteligência artificial que monitorava os candidatos pela webcam. Cerca de 160 mil pessoas fizeram a prova remotamente entre o fim de maio e o início de junho.
Notas altas disparam de forma suspeita
Pouco depois da divulgação do resultado, a instituição notou uma anomalia estatística nas notas do exame de 120 questões. Entre 2021 e 2025, em média 3,5% dos candidatos atingiam 100 pontos ou mais; neste ano, esse percentual saltou para 16,3%. Entre quem tirou 110 pontos ou mais, o salto foi de 0,9% para 5,5% — um aumento de cerca de cinco vezes nas notas mais altas em relação à média histórica.
Como o sistema de IA foi burlado
Segundo relatos que circularam antes da aplicação da prova, candidatos trocavam dicas sobre como enganar a supervisão automatizada: posicionar o monitor fora do enquadramento da webcam para consultar o ChatGPT ou outros modelos de IA, esconder fones de ouvido sob o cabelo e até contratar terceiros para responder às questões fora do campo de visão da câmera.
UNAM cancela resultado e chama nova prova
Diante das evidências de fraude em massa, a UNAM decidiu invalidar o resultado de cerca de 58 mil candidatos, cujas vagas agora dependerão de uma prova de controle — desta vez aplicada presencialmente, sem o sistema de supervisão remota que falhou na primeira tentativa.
Caso reacende debate sobre proctoring por IA
O episódio reforça as dúvidas sobre a confiabilidade das ferramentas de supervisão automatizada de provas, cada vez mais adotadas por instituições de ensino ao redor do mundo como alternativa mais barata à fiscalização humana. Especialistas em avaliação apontam que sistemas baseados em reconhecimento facial e análise de câmera são vulneráveis a métodos simples de burla, e que a adoção em massa dessa tecnologia — inclusive por universidades que testam formatos híbridos de vestibular — exige camadas adicionais de verificação antes de ser levada a sério em processos seletivos de grande escala.