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आप कॉपी करने से रोक नहीं सकते। लेकिन आप इसे हर बार बेहतर ढंग से पहचान सकते हैं।

11 अगस्त 2026 · 8 मिनट पढ़ें

मैं बिना घुमाव के कहूंगा, भले ही इस क्षेत्र में असुविधा हो: आप ऑनलाइन परीक्षा में अभ्यर्थियों को कॉपी करने से नहीं रोक सकते। कोई भी कैमरा, कोई भी ताला, कोई भी कृत्रिम बुद्धिमत्ता पूरी तरह से नहीं रोक पाता। हमने अभी मेक्सिको की सबसे बड़ी सार्वजनिक विश्वविद्यालयों में से एक की प्रवेश परीक्षा में देखा है, जो इस साल पहली बार ऑनलाइन सामान्य रूप से आयोजित की गई… और परिणामस्वरूप जवाब बिक्री और यह संदेह कि परीक्षा के दौरान कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया गया। दिलचस्प बात यह है, और मुझे इसे समझने में समय लगा, कि मान लेना कि इसे रोका नहीं जा सकता, हार मानना नहीं है: यह सही है कि इससे बेहतर समाधान का द्वार खुलता है।

कुछ हफ्ते पहले क्या हुआ

नाम न बताकर, क्योंकि यह किसी के प्रति दुर्भावना दिखाने का मामला नहीं है: इस साल, मेक्सिको की सबसे बड़ी सार्वजनिक विश्वविद्यालयों में से एक ने अपनी स्नातक प्रवेश परीक्षा पहली बार ऑनलाइन सामान्य रूप से दी। और आंकड़ों को मेज पर रखें, क्योंकि ये सब कुछ समझाते हैं: 191 हजार से अधिक युवा पंजीकृत हुए, जिनमें से लगभग 158 हजार ने परीक्षा दी… और स्थान लगभग 22 हजार थे। हर सात में से एक के करीब। इस दबाव के साथ, उसके बाद जो हुआ, वह किसी को आश्चर्यचकित नहीं करना चाहिए था।

एक खुला काला बाजार खुल गया। जवाब सोशल मीडिया पर लगभग 200 pesos में बिक रहे थे, और 'पूर्ण' पैकेज — परीक्षा के दौरान मदद या सीधे किसी की जगह परीक्षा देने का विकल्प — लगभग 4 हजार के आसपास पहुंच रहे थे। विश्वविद्यालय ने माना कि वह जांच कर रहा है कि असामान्य सफलताओं का स्रोत जवाबों का फील्टरेशन, परीक्षा के दौरान कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग, या दोनों का संयोजन है। अनुवाद: AI अब प्रवेश परीक्षाओं में एक भविष्य की धमकी नहीं है। यह पहले ही प्रवेश कर चुका है, और बड़े पैमाने पर।

इतना बड़ा कि विश्वविद्यालय ने लगभग 58 हजार अभ्यर्थियों को एक नियंत्रण परीक्षा के लिए बुलाया — इस बार व्यक्तिगत — जिसमें से केवल 22 हजार ही अपना स्थान बनाएंगे। लगभग दो लाख लोगों की प्रक्रिया, पूरी तरह से संदेह के घेरे में।

परीक्षा पहले से ही एक व्यवसाय था (धोखे से पहले)

और धोखाधड़ी की बात करने से पहले, नीचे का व्यवसाय देखें, क्योंकि यह दबाव का एक हिस्सा समझाता है। उस परीक्षा का शुल्क लगभग 500 pesos था। इसे 191 हजार से अधिक पंजीकृत लोगों से गुणा करें, तो यह लगभग 90 मिलियन pesos निकलते हैं — एक ही प्रक्रिया में, एक ही विश्वविद्यालय से — और इनमें से हर सात में से एक को स्थान मिलेगा।

और यह सार्वजनिक है, सब्सिडी वाला शुल्क के साथ। निजी विश्वविद्यालयों में, प्रवेश परीक्षा का खर्च 500 से 3000 pesos के बीच होता है, कभी-कभी विषय के आधार पर। मेक्सिको में विश्वविद्यालय में आवेदन करना खुद में एक बाजार है: सभी शुल्क लेते हैं, चाहे कम हो या ज्यादा। इतना पैसा और इतने सपने दांव पर हैं, कि जवाब बेचने वाला 200 pesos में जवाब देना कोई असामान्य बात नहीं है, बल्कि यह सामान्य अर्थव्यवस्था का हिस्सा है।

कब से हम स्क्रीन पर परीक्षा का भरोसा करने लगे?

और यह नया नहीं है, भले ही ऐसा लगे। बहुत पहले, परीक्षा कागज, कक्षा और शिक्षक की कतारों में चलता था। भरोसा निरीक्षक पर होता था: यदि कोई मुड़ता, तो देखा जाता।

महामारी ने अधिकांश परीक्षाओं को अचानक स्क्रीन पर ला खड़ा किया, और इसके साथ ही एक पुराना सवाल फिर से आया: मैं कैसे जानूं कि दूसरी तरफ वही व्यक्ति है, जो कह रहा है कि वह है, और केवल वही है? जवाब परत-दर-परत था। पहले, पासवर्ड। फिर, कैमरे जो जवाब देते समय आपको देखते हैं। फिर, प्रोग्राम जो बाकी कंप्यूटर को बंद कर देते हैं ताकि आप कुछ और न खोल सकें। हर परत ने पिछली खामी को ढकने के लिए बनाई गई थी।

यह बिल्ली और चूहे की कहानी है, और इसे याद रखना जरूरी है क्योंकि यह समझाता है कि क्यों हर नई समाधान को अंतिम माना जाता है, लेकिन कुछ महीनों में ही वह भी फिसलने का रास्ता ढूंढ लेता है।

आज कंपनियां क्या बेच रही हैं

आज इस पर एक पूरी उद्योग है। वे आपको एक कैमरा देते हैं जो आपको निगरानी करता है और एक प्रोग्राम जो बहुत घुमने पर हाथ उठाता है, यदि दूसरी आवाज सुनाई दे, यदि दूसरी स्क्रीन का पता चलता है। वे ब्राउज़र भी देते हैं जो अपने आप बंद हो जाते हैं। यह मजबूत लगता है, और इसमें से कुछ काम भी आता है।

और यह छोटा व्यवसाय नहीं है: केवल ऑनलाइन परीक्षा निगरानी के लिए सॉफ्टवेयर सालाना 1000 मिलियन डॉलर से अधिक का कारोबार कर रहा है, और यह दोगुने प्रतिशत की दर से बढ़ रहा है, इस दशक में कई गुना बढ़ने की उम्मीद है। यह एक पूरी उद्योग है, जो एक वादे पर खड़ी है: अटूट ताला।

लेकिन दो बातें हैं जो लगभग कोई भी प्रचार पत्र नहीं बताता, और वे ही महत्वपूर्ण हैं।

कोई कैमरा क्यों नहीं भर पाता वह खामी

पहली: धोखा अब छिपाने की जरूरत नहीं है। एक छात्र बहुत धीमी आवाज में सवाल पढ़ सकता है, और उसकी फोन में मौजूद AI उसे कान में जवाब देता है। न तो स्क्रीन का ताला, न ही चेहरे की तरफ कैमरा, इसे रोक सकता है। परीक्षा हल करने वाला अब कोई खास नहीं है, बल्कि हर किसी के पास है, और सेकंडों में जवाब देता है।

जब आप यह समझते हैं, तो आप उस लड़ाई से बाहर आ जाते हैं जिसे जीतना संभव नहीं है। परिपूर्ण रोकथाम मौजूद नहीं है। और इसे स्वीकार करना, हार मानने से नहीं, बल्कि समस्या को manageable बनाने का तरीका है।

तो, क्या हम हार मान लें? नहीं।

सालों से हम परिपूर्ण ताला बनाने की कोशिश कर रहे थे, और हर ताला खुल गया। सीख यह है कि सवाल बदलना है। 'मैं इसे असंभव कैसे बनाऊं?' पूछने की बजाय, 'मैं इसे कैसे पहचानूं?' पूछना शुरू करें।

और पता चला है कि कॉपी करने के संकेत मिलते हैं। जो मशीन को सवाल देता है और जवाब का इंतजार करता है, वह आसान और कठिन दोनों सवालों में समान समय लेता है — क्योंकि वह सोच नहीं रहा, बस इंतजार कर रहा है। यदि परीक्षा के बीच में आप उससे पूछें, 'क्यों चुना यह विकल्प?', तो जो जवाब जानता है वह जवाब देगा, और जो केवल लिखावट जानता है, चुप रह जाएगा। ये सभी संकेत अकेले कुछ साबित नहीं करते, लेकिन कई संकेत मिलकर एक पैटर्न बनाते हैं।

और यहाँ वह फर्क है जो सब कुछ बदल देता है: एक ताला उपयोग से नहीं बढ़ता; पहचानने से बढ़ता है। हर परीक्षा जो आप देते हैं, आपको इन पैटर्न को बेहतर पहचानने में मदद करता है। जितने अधिक मामले देखोगे, उतनी ही बेहतर नजर आएगी। दीवार वही है; लेकिन आँखें सीखती हैं।

वह हिस्सा जो आपको सोने पर मजबूर कर सकता है

यहाँ दूसरी बात है जो लगभग कोई नहीं बताता, और वह सबसे महत्वपूर्ण है। इस निगरानी का एक खर्च है, और वह धोखेबाज नहीं, बल्कि ईमानदार पर पड़ता है।

यह दस्तावेज़ित है कि 'संदिग्धों का पता लगाने' वाले कैमरे अधिकतर गहरे रंग की त्वचा वाले छात्रों को नहीं पहचानते — कभी-कभी उनका चेहरा भी नहीं देख पाते, और उन्हें अपने चेहरे को लाइट से रोशनी करनी पड़ती है ताकि प्रोग्राम उन्हें देख सके — और यह नर्वस छात्रों को भी दंडित करता है: जो होंठ काटते हैं, या जब सोचते हैं तो छत की तरफ देखते हैं, जैसे कि संदेह करना कॉपी करना हो। और एक क्रूर संख्या जाल है: यदि हर सौ अभ्यर्थियों में से कुछ ही कॉपी करते हैं, तो एक 'बहुत अच्छा' डिटेक्टर भी मुख्य रूप से निर्दोषों को निशाना बनाएगा — क्योंकि वह बहुत अधिक गलत नहीं करता, बल्कि निर्दोष अधिकांश होते हैं, और एक छोटी प्रतिशत संख्या भी बहुत होती है।

किसी छात्र पर झूठा आरोप लगाना जिसने अपने स्थान के लिए प्रयास किया, सॉफ्टवेयर की गलती नहीं है, बल्कि यह एक वास्तविक नुकसान है। इसलिए, इस सब में एक सीमा है जिसे नहीं पारना चाहिए: कोई भी मशीन अंतिम शब्द नहीं कह सकती। वह हाथ उठा सकती है; निर्णय मानव का होता है, जो पूरे मामले को देखता है।

सत्य का फ़िल्टर कभी ताला नहीं था

मेरे अनुभव में, सत्य का फ़िल्टर कभी ताला नहीं था। यह बातचीत थी। जिसे आप वास्तव में जानते थे, वह वह व्यक्ति था जो सामने बैठा था और अपनी कहानी सुनाता था, न कि जिसने फॉर्म भर दिया।

बहुविकल्पीय परीक्षा, अकेले स्क्रीन के सामने हल की गई, अब कम मापी जाती है। AI मॉडल ने परीक्षा को नहीं तोड़ा, बल्कि खराब तरीके से बनाई परीक्षा को तोड़ा। जो AI किसी अभ्यर्थी के लिए नहीं कर सकता, वह है उसके सामने बैठना, अपने तर्क का बचाव करना, और जब आप उससे सवाल करें तो उसे बनाए रखना। वहाँ कोई आवाज नहीं है जो कान में जवाब फुसफुसाए।

समाधान कोई दीवार नहीं, बल्कि परतें हैं

तो, एक समाधान कैसा दिखता है जो वास्तव में काम करता है? यह एक बड़ी ताला की तरह नहीं, बल्कि एक संकीर्ण नली की तरह है। कल्पना करें कि कई छननी हैं, एक के पीछे एक, हर एक पिछली से अधिक सूक्ष्म।

प्रथम परतें सस्ती हैं और अधिकांश को फिल्टर कर देती हैं — जो आलस्य से कॉपी करता है — बिना किसी को परेशान किए: ऐसे सवाल जो एक नजर में पकड़ में नहीं आते, हर अभ्यर्थी के लिए अलग संस्करण ताकि जवाब साझा करना व्यर्थ हो। फिर AI आती है, लेकिन जज करने के लिए नहीं: पैटर्न देखने और हाथ उठाने के लिए। जो व्यक्ति कठिन सवाल का जवाब आसान की तरह जल्दी देता है, जो अपनी प्रतिक्रिया का कारण नहीं समझा सकता, उसे चिन्हित किया जाता है। और अंतिम परत, सबसे संकीर्ण, एक व्यक्ति है: बातचीत।

ध्यान दें कि क्रम, क्योंकि यह सब कुछ है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव का स्थान नहीं लेती; यह बताती है कि किसे देखना है। यह काम का बोरिंग हिस्सा ले लेती है और व्यक्ति को वह छोड़ती है जो एक व्यक्ति अच्छा करता है: दूसरे व्यक्ति का निर्णय।

कोई प्रणाली 100% नहीं पकड़ सकती, और यह ठीक है

यहाँ वह भाग है जिसे स्वीकार करना मुश्किल है, और एक बार जब आप इसे स्वीकार कर लेते हैं, तो यह आपको मुक्त कर देता है: कोई भी प्रणाली सभी को नहीं पकड़ सकती। 100% का पीछा करना वही है जो दुरुपयोगी निगरानी की ओर ले जाता है, जैसी हमने बात की। त्रुटि का मार्जिन डिज़ाइन का हिस्सा है, असफलता नहीं।

क्योंकि मूल्यवान यह नहीं है कि यह परिपूर्ण हो, बल्कि यह कि सीखता है। यह एक चक्र है: हर प्रवेश सत्र, हर मामला जिसे बातचीत ने स्पष्ट किया — जो कॉपी करता था और जो सिर्फ नर्वस था — सिस्टम को अगली बार बेहतर बनाने के लिए सिखाता है। वह दीवार जो आप खरीदते हैं, हर साल वही रहती है, जब तक कोई इसे पार करने का तरीका नहीं खोज लेता। एक सिस्टम जो अपने मामलों से सीखता है, मार्च में सितंबर से बेहतर होता है। यही फर्क है खर्च करने और बनाने में।

और शायद आपको इसे बाहर से खरीदने की जरूरत नहीं है

मैं अंत में सबसे महत्वपूर्ण बात कहता हूँ, और मैं खुद कह रहा हूँ, जो स्कूलों को तकनीक बेचता हूँ: ऐसी रकम खर्च करना बेवकूफी है।

उस मामले पर विचार करें। वह विश्वविद्यालय अपने ही परीक्षा बनाता है, अपने ही लोग, क्योंकि उसके पास प्रतिभा और आकार है। और फिर भी, उसे धोखा दिया गया। आसान प्रतिक्रिया यह होती कि सबसे महंगे ताले खरीद लिए जाएं। लेकिन सीख उलटी है: यदि आपकी संस्था में प्रतिभा है — और कई हैं, कभी-कभी अपने ही कक्षाओं में — तो एक ऐसा सिस्टम जो पहचान सके और सीख सके, घर पर ही बनाया जा सकता है।

और पूरा नक्शा देखें: एक उद्योग जो सालाना 1000 मिलियन डॉलर से अधिक का कारोबार करता है, आपको कैमरे और ताले बेच रहा है; एक काला बाजार जो जवाबों के साथ 200 pesos में जवाब देता है; और बीच में, लगभग दो लाख स्थान, लगभग दो लाख सपनों के लिए। इस दबाव में, धोखा हमेशा रहेगा — कोई दीवार इसे मिटा नहीं सकती। असली सवाल यह नहीं है कि कैसे असंभव ताला बनाया जाए, बल्कि कौन आपका पैसा और निर्णय ले रहा है: बाहर का प्रदाता या आपकी अपनी टीम।

सही पैसा केवल तभी खर्च होता है जब आप बाहरी चीजें खरीदते हैं — सर्वर, अवसंरचना जो खुद से स्थापित करने लायक नहीं है — और अपने ही अभ्यर्थियों से सीखने वाले सिस्टम को बनाए रखते हैं। जो संस्थान आगे बढ़ेंगे, वे सबसे महंगे दीवार नहीं खरीदेंगे। वे दीवारें बनाना बंद कर देंगे और बनाना शुरू कर देंगे। यह खरीदा नहीं जा सकता, यह विकसित किया जाता है।