自動化的諷刺：畢馬威合夥人因使用 AI 在 AI 倫理考試中作弊被罰款
在一項突顯了企業治理與新興技術之間複雜關係的進展中，畢馬威（KPMG）澳洲的一位高級合夥人因使用人工智慧（Artificial Intelligence，AI）在內部培訓考試中作弊，被罰款 10,000 澳幣（約合 7,000 美元）。該事務所在 2026 年 2 月 16 日星期一確認了這一事件，這生動地說明了專業服務業面臨的「採用悖論（adoption paradox）」：雖然各公司正爭先恐後地將 AI 整合到其工作流程中，但卻難以監管其在驗證員工能力方面的使用。
對於 Creati.ai 的觀察者來說，這起事件不僅僅是個人行為失當的案例，更是一個信號，表明在演算法時代，專業知識的評估方式正在發生更廣泛的轉變。諷刺的是，涉事培訓模組的初衷正是為了教導員工如何倫理且負責任地使用 AI。
事件：當工具比規則更聰明
當這位未具名的合夥人（一名註冊公司審計師）試圖繞過一項強制性內部評估的認知要求時，違規行為發生了。根據《澳洲金融評論》（Australian Financial Review）的報導，該合夥人將培訓課程的參考手冊上傳到了一個生成式 AI（Generative AI）工具中。隨後，AI 根據上傳的資料生成了考試問題的答案，使該合夥人能夠在沒有按照預期接觸內容的情況下完成測試。
KPMG Australia 利用其內部的 AI 檢測工具識別了這一失當行為，該工具標記了提交模式中的異常。這創造了一個 2026 年特有的遞迴敘事：一家審計事務所使用 AI 來抓捕一名使用 AI 在 AI 考試中作弊的審計師。
後果非常迅速，但也反映了該事務所在應對新的紀律格局方面的嘗試：
- 經濟處罰： 該合夥人被徵收了 10,000 澳幣的罰款。
- 重新培訓： 該個人被要求在無輔助的情況下重新進行評估。
- 正式警告： 該合夥人收到了關於professional integrity（專業誠信）的警告。
- 報告： 該事件已主動報告給澳洲和紐西蘭特許會計師協會（CA ANZ）。
普遍問題：28 名員工且還在增加
雖然該合夥人的資歷引起了媒體關注，但他們並非孤立行動。畢馬威澳洲透露，自 7 月財政年度開始以來，共有 28 名員工被發現使用generative AI tools（生成式 AI 工具）在內部評估中作弊。其他 27 人被確認為經理級別或以下。
畢馬威澳洲執行長安德魯·耶茨（Andrew Yates）對這種情況坦承了大型組織面臨的困難。耶茨表示：「與大多數組織一樣，我們一直在努力解決 AI 在內部培訓和測試中的角色和使用問題。考慮到社會接受它的速度之快，這是一件非常難以掌控的事情。」
這股「技術投機取巧」浪潮表明，獲取強大的大型語言模型（Large Language Models，LLMs）的便利性正在降低學術和專業誠信的准入門檻。與通常需要串通或預先編寫筆記的傳統作弊不同，AI 賦能的作弊可以瞬間完成且往往是獨自進行，這使得它成為承受合規配額壓力的忙碌專業人士眼中誘人的捷徑。
企業 AI 培訓的悖論
這起事件的核心諷刺在於其主題。隨著像畢馬威這樣的公司轉向成為「AI 優先」的組織，他們正強制要求進行廣泛的 AI 倫理、提示工程（Prompt Engineering）和數據隱私培訓。然而，他們培訓員工使用的工具——那些能夠總結海量文檔並合成複雜答案的平台——正是讓傳統多選題評估過時的工具。
這創造了一個治理挑戰。如果一名員工使用 AI 來回答關於 AI 的問題，他們是在展現機敏還是不誠實？在認證考試的背景下，顯然是後者，但它模仿了員工在面向客戶的工作中被鼓勵採用的精確工作流程：利用技術高效地解決問題。
內部合規的「軍備競賽」
畢馬威檢測到這種作弊行為的能力表明，企業監控正隨著作弊工具同步進化。該公司的「AI 檢測工具」可能分析了響應時間、複製貼上遙測數據以及 AI 生成文本特有的語言模式。這種動態建立了一場內部的軍備競賽：
- 部署： 公司為客戶工作推廣生產力 AI。
- 限制： 公司禁止在內部測試中使用這些工具。
- 規避： 員工使用工具繞過測試。
- 檢測： 公司部署反 AI 手段來標記規避行為。
這個循環消耗了大量資源，並引發了對當前培訓模型有效性的質疑。如果專業人士可以將測試過程自動化，該行業可能需要回歸到有人監考的現場考試或口頭評估，以真正驗證其勝任能力。
AI 治理對整個行業的影響
這起事件並非Big Four accounting firms（四大會計師事務所，包括畢馬威、德勤、普華永道和安永）第一次面臨測試誠信的審查。2021 年，在發現 1,100 多名合夥人和員工共享內部培訓測試答案後，畢馬威澳洲被美國公眾公司會計監督委員會（PCAOB）罰款 615,000 澳幣。
然而，生成式 AI 的引入改變了威脅的性質。2021 年的醜聞涉及人類串通——這是一種社會性失敗。2026 年的醜聞涉及人機交互——這是一種技術性失敗。這種區別對於監管機構以及在金融領域維持 Google E-E-A-T（經驗、專業、權威與信任，Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness）標準至關重要。如果不能信任審計師在沒有演算法輔助的情況下驗證自己的知識，那麼他們審計複雜企業數據的能力就會成為投資者和監管機構關注的焦點。
為了理解這一轉變，我們可以將傳統考試欺詐的機制與新一波 AI 輔助違規行為進行對比。
比較：專業服務中的傳統作弊 vs. AI 輔助作弊
下表概述了由於生成式 AI 工具的普及，專業失當行為的格局是如何轉變的。
| 特徵 | 傳統作弊 | AI 輔助作弊 |
|---|---|---|
| 主要方法 | 通過電子郵件/聊天分享答案金鑰、同行串通 | 將問題/手冊上傳到 LLMs |
| 執行速度 | 慢（需要與他人協調） | 瞬間（即時生成） |
| 檢測複雜度 | 中等（模式匹配相同的答案） | 高（AI 為每個用戶生成獨特的措辭） |
| 社會需求 | 需要一個願意的參與者網絡 | 獨自活動（無需同謀） |
| 治理挑戰 | 文化性（應對同儕壓力） | 技術性（封鎖外部工具） |
| 典型辯詞 | 「大家都在這麼做」 | 「我只是在利用現有的工具」 |
專業認證的未來
對畢馬威合夥人徵收的 10,000 澳幣罰款，其重要性不在於對高收入個人的經濟影響，而在於它設定的先例。它確立了在內部合規中濫用 AI 是對專業道德的實質性違反，與抄襲或數據造假相當。
隨著我們步入 2026 年，顯然，遠端數位培訓的「榮譽制度」正在生成式 AI 功能的壓力下崩潰。對於嚴重依賴嚴格標準和絕對誠信認知的會計行業來說，解決方案可能不是更好的檢測軟體，而是對衡量專業知識的方式進行根本性的重新設計。
在此之前，像畢馬威這樣的公司將繼續走鋼絲：一邊向客戶積極推廣 AI 的應用，一邊嚴格監管 AI 在自己員工隊伍中的使用。對更廣泛的 AI 行業來說，教訓很明確——當你開發出可以完成任何工作人員任務的工具時，你必須做好準備，讓它們也完成你的培訓。
