2026年国际电子评估奖eAA将“AI in Test Delivery”奖项授予多邻国英语测试（Duolingo English Test），以表彰其“人机协同（Human-in-the-Loop）AI生态系统”在保障和提升考试实施质量方面的实践。多邻国的案例提供了一个观察AI与人类如何在高风险考试场景中分工协作的样本。

      考试场景下的人机关系难题

      在考试领域，AI与人类的关系一直是一个敏感且复杂的问题。一方面，传统考试依赖大量人力——从命题、监考到评分，每个环节都需要人工介入。这种方式成本高、效率低，且难以规模化。另一方面，完全由AI主导的自动化考试又面临信任危机：机器能否准确判断作弊行为？算法是否会因偏见而对某些考生产生误判？考生是否愿意接受一个没有人类参与的评分结果？

这种矛盾在高风险测试中尤为突出。一次考试结果可能直接影响考生的升学、就业乃至人生轨迹，任何误判的代价都极为沉重。因此，考试行业对AI的期待并非取代人类，而是在不牺牲准确性和公平性的前提下提升效率、扩大覆盖。多邻国的人机协同模式，正是在这一背景下产生的系统性回应。

       多邻国系统下的人机分工

       让我们先厘清，多邻国的这个“人机协同（Human-in-the-Loop）AI生态系统”是个什么概念？

       所谓“人机协同（Human-in-the-Loop）”，指的是在AI系统的运行过程中引入人类的反馈或干预。人类可以承担指导、纠错或最终决策等角色，以弥补AI在理解复杂情境、处理边缘案例时的不足。这种模式并非简单地将人类作为备份，而是将人类判断嵌入自动化流程的关键节点，使系统在效率与准确性之间取得平衡。在高风险考试场景中，完全依赖AI进行作弊检测或评分可能存在误判风险，而纯人工审核又成本高昂、效率低下，因此人机协同可以说是两者间的一个折中方案。

       多邻国将此人机协同AI生态系统引入了自家旗下的英语测试。多邻国英语测试允许考生在任何地点、使用个人电脑、按自身时间安排参加考试，这打破了传统考试中心的地理和时间限制。然而，远程、无监考的模式带来了作弊风险。人机协同（Human-in-the-Loop）的作用由此显现，它相当于是一套分层处理的安全系统。

       在考试完成后，系统启动多层次的异步监考流程。首先，AI算法对整场考试的会话数据进行自动审查，综合运用统计学、计算机视觉和自然语言处理技术，分析超过75种行为和环境因素，包括打字节奏是否与自然输入一致、眼球运动是否频繁偏离屏幕、环境声音是否异常等。AI的角色在于识别并标记可疑片段，而非直接判定作弊。随后，经过培训的人类监考员会调取这些标记片段进行复核，并做出最终裁决。监考员匿名参与多轮独立审查，确保个体违规不影响其他考生成绩。

       协同关系的深层逻辑：优势互补而非简单叠加

       人机协同的价值不仅仅体现在“各司其职”，更在于两者之间的互补关系能够解决单靠任何一方都无法克服的难题。

       AI弥补人类的认知局限。人类监考员即使全神贯注，也很难同时追踪多个考生的细微行为，更无法从长达一小时的录像中准确回忆所有可疑瞬间。AI可以处理超出人类感官范围的数据量，并将复杂信息提炼为可供快速判断的要点。多邻国的实践中，AI筛选出的可疑片段仅为原始录像的极小比例，使审核员无需浏览数小时视频即可聚焦关键环节。

       人类弥补AI的判断盲区。 AI算法的本质是模式匹配——它只能依据训练数据中的规律做出判断，无法理解具体情境的特殊性。例如，考生在思考问题时眼神游移，AI可能将其标记为“查阅隐藏资料”，但人类审核员能够结合问题难度、考生表情、作答流畅度等因素做出更合理的综合判断。保留人类终审权，有效降低了自动化误判的风险。

       人机协同在考试行业的发展趋势

       多邻国的案例并非孤例。近年来，AI与人类在考试场景中的协同关系已逐步成为一种行业共识。部分国际英语测试已引入AI辅助评分，再由人类评分员进行抽样复核；一些在线教育平台使用AI监控浏览器活动，人工审核员则负责处理异常情况；还有机构尝试用自然语言处理分析考生作答内容，由人类专家对存疑部分进行二次评估。

       这些应用的共同特征在于：AI负责广度，人类负责深度；AI负责筛选，人类负责决断；AI负责效率，人类负责公平。完全自动化的系统在高风险场景中仍难以获得考生和院校的信任，而纯粹的以人类为主导的方式又无法满足规模化、灵活化的考试需求。人机协同作为一种折中路径，正在成为行业发展的主流方向。

       多邻国英语测试获得eAA奖项，反映了行业对“人机协同”路径的认可。该模式并非简单地在传统监考流程中叠加AI模块，而是从系统设计之初就将AI与人类角色重新分工，使各自优势最大化。目前，多邻国英语测试携“人机协同AI生态系统”已服务全球超过300万考生，并将成绩交付周期从传统的数周缩短至48小时。

       随着远程化、灵活化考试需求的增长，AI与人类如何在更多考试环节中形成有效协同，将是行业持续探索的方向。多邻国的实践提供了一个可参照的样本，而这一领域的进一步演进，仍有待更多技术迭代和应用经验来推动。