Gafas con cuatro IAs chinas para copiar en examenes: el fraude académico ya no se ve a simple vista

Por Periodismo.com · 22 de julio de 2026.

El 1 de julio, un estudiante de apellido Lin fue sorprendido copiando en un examen de la Universidad Agrícola del Sur de China, en Guangzhou. No usaba una chuleta de papel ni un móvil escondido: llevaba puestas unas gafas Leqi, un modelo de anteojos inteligentes que integra cuatro grandes modelos de lenguaje —DeepSeek, Tongyi Qianwen (Alibaba), Zhipu (GLM) y Doubao (ByteDance)— capaces de leer una pregunta fotografiada y devolver la respuesta en segundos, sin necesidad de decir una palabra. El personal de supervisión lo detectó a los diez minutos de empezar la prueba por un destello verde que se proyectaba en los cristales cada vez que el dispositivo capturaba una imagen.

El mecanismo era simple: presionar el marco cerca de la sien fotografiaba el papel del examen, y el sistema devolvía la solución de forma visual en la propia lente. Lin intentó tapar el diodo emisor de luz que delata cada captura, pero no fue suficiente. Tras el hallazgo, el caso se viralizó en redes sociales chinas, donde otros estudiantes empezaron a compartir soluciones de bajo coste —calcomanías opacas para tapar el LED— y a anunciar el alquiler de estos equipos desde 200 yuanes (unos 25 euros), acompañado de manuales para configurarlos en modo silencioso y bajo brillo. Según el propio artículo, el fraude con este tipo de dispositivo se repite en provincias como Hubei, Henan y Pekín, lo que apunta a un fenómeno ya extendido y no a un caso aislado.

Lo relevante aquí no es que un estudiante haya intentado copiar —eso es tan viejo como los exámenes— sino la velocidad a la que la capacidad de IA de frontera se ha filtrado hasta el hardware de consumo más cotidiano. Los cuatro modelos integrados en las Leqi no son un experimento de laboratorio: son los mismos sistemas —DeepSeek, Qwen, GLM— que seguimos de cerca en este espacio como la punta de lanza del open-weight chino frente a Occidente. Verlos empaquetados en unas gafas de 200 yuanes de alquiler es la prueba más tangible de que la brecha entre "modelo de frontera" y "objeto cotidiano capaz de resolver un examen universitario en tiempo real" se ha cerrado casi por completo.

Esto coloca a las instituciones educativas ante un problema estructural, no cosmético. La respuesta actual —revisar a mano a los alumnos con gafas de marco grueso, según recoge el artículo— es una medida de parche que compite contra un adversario que mejora cada trimestre. Lin Che, gerente de producto especializado en lentes inteligentes citado en la pieza, lo resume con crudeza: en poco tiempo estas gafas serán "casi indistinguibles" de unas convencionales. Si eso ocurre, el diodo delator que hoy salva a los supervisores desaparecerá, y la detección visual dejará de ser una opción. Es el mismo patrón que ya vemos en otros ámbitos de fricción con la IA generativa: los controles pensados para un momento puntual (el examen, el registro de identidad, la verificación de un documento) fallan porque el fraude ya no ocurre en ese instante, sino de forma continua y cada vez más invisible.

A corto plazo, esto es un problema serio y hay que decirlo sin rodeos: devalúa el valor de un título obtenido en condiciones dudosas, erosiona la confianza en la evaluación estandarizada —el examen de acceso universitario en China, el gaokao y sus derivados, es un filtro social con enorme peso vital— y obliga a un gasto defensivo constante en detección que probablemente vaya siempre un paso por detrás del hardware. Los sistemas de evaluación masiva, diseñados para una época sin IA de bolsillo, necesitan repensarse: menos preguntas cerradas fotografiables y más evaluación oral, de proceso o de proyecto, algo que ya empieza a discutirse en universidades occidentales por el mismo motivo.

Pero conviene no quedarse solo en la costra del fraude. La misma tecnología que hoy permite copiar en un examen es la que, bien encauzada, puede convertirse en un tutor personal disponible para cualquiera con un dispositivo de 200 yuanes: resolución de dudas al instante, explicaciones adaptadas, acceso a conocimiento experto sin coste de un profesor particular. Es la paradoja de fondo de la IA aplicada a la educación: la misma capacidad que amenaza la integridad del examen tradicional es la que, si las instituciones dejan de medir memorización y empiezan a medir criterio, apunta hacia una educación más personalizada y accesible para todos, no solo para quien puede pagar clases de refuerzo. El reto no es prohibir las gafas, es dejar de evaluar aquello que un modelo de lenguaje ya resuelve mejor que la mayoría de los humanos.