在應對人工智能帶來的學術作弊問題上，紐約大學的一位教授採用了創新的方法。他在一門名為 “AI/ML 產品管理” 的課程中進行了一次口試實驗，結果揭示了學生知識的差距以及自身教學的不足。教授 Panos Ipeirotis 和共同授課的 Konstantinos Rizakos 發現，許多提交了高質量書面作業的學生，無法在口試中清晰解釋自己作業中的基本決策。

為了解決傳統考核方式的侷限性，他們引入了一種 AI 口試，利用了基於 ElevenLabs 的語音 AI 代理。該考試分為兩個部分，首先，AI 代理詢問學生關於最終項目的目標、數據、建模決策、評估和失敗模式等問題;接着，AI 會隨機選擇一門課程中的案例進行提問。36名學生在九天內進行了口試，平均每場考試耗時25分鐘，總費用僅為15美元，每位學生的成本僅42美分。

雖然第一版的 AI 口試存在一些問題，例如學生覺得 AI 的語氣過於嚴厲，且有時一次問多個問題，導致溝通不暢。經過調整後，AI 的表現有所改善。評分方面，採用了由 Claude、Gemini 和 ChatGPT 三種 AI 模型共同評分的方法，初始評分的一致性較低，但經過相互審閲後，評分的準確性得到了提升。

儘管大部分學生認為 AI 口試比書面考試更具壓力，但70% 的學生表示這種考試確實考驗了他們的實際理解能力。Ipeirotis 教授指出，AI 技術使得口試的實施變得可行，學生可以通過練習與 AI 的互動來提升自身能力。