Richard Borcherds, profesor matematiky na UC Berkeley a Fields Medalist, přestal hodnotit správnost domácích úkolů svých studentů – toto rozhodnutí připisuje skutečnosti, že studenti nyní běžně používají nástroje AI k dokončení svých sad problémů.
V rozhovoru pro The Daily Californian zveřejněném tento týden Borcherds řekl, že poté, co viděl, kolik jeho studentů používá AI k tomu, aby důsledně odevzdávali práce s nejvyšším skóre, došel k závěru, že „nemá smysl“ nadále platit čtenářům za známkování domácích úkolů za správnost, protože používání AI v kurzu se stalo nevyhnutelným. For more context on this story, see our ongoing more AI stories.
Místo toho nyní hodnotí dokončení: studenti, kteří odevzdají své domácí úkoly, obdrží zápočet bez ohledu na to, zda byla řešení vytvořena za pomoci stroje.
"Není to moc dobrý systém," připustil Borcherds a popsal toto uspořádání jako nejméně špatnou v současnosti dostupnou možnost.
Fields Medailist přehodnocuje profesi
Borcherds, který v roce 1998 získal Fieldsovu medaili za svou práci na algebrách vertexových operátorů a monstrózní hypotéze měsíčního svitu, poskytl rozhovor krátce poté, co OpenAI oznámila, že její agenti AI vytvořili zjevné řešení problému existence a hladkosti Navier-Stokes – jednoho z nejslavnějších nevyřešených problémů v matematice.
Toto tvrzení zůstává ze strany matematiků zpochybňováno a Clay Mathematics Institute neudělil související cenu tisíciletí ve výši 1 milionu dolarů. Oznámení však již změnilo způsob, jakým někteří matematici mluví o budoucnosti svého oboru.
"Pokud se bude umělá inteligence zlepšovat současným tempem, pak za pár let nebude nic, co by lidští matematici mohli udělat, co by umělá inteligence nemohla dělat lépe," řekl Borcherds studentským novinám.
Jeho komentáře ho řadí mezi rostoucí skupinu prominentních matematiků, kteří veřejně zápasí s důsledky hraniční umělé inteligence pro jejich disciplínu. Samotné oznámení Navier-Stokes vyvolalo požadavky výzkumníků, aby OpenAI zveřejnilo ověřitelné důkazy, a na začátku tohoto roku skupina medailistů z Fields podepsala prohlášení varující před zrychlující se rolí AI v matematice.
"Dokonce jsem se zeptal ChatGPT"
Borcherds řekl, že už neví, zda povzbuzovat studenty, aby se věnovali matematice, oboru, který se zdál – ještě před pěti lety – mezi nejbezpečnější kariéry v době rozmachu umělé inteligence.
"Nemám ponětí, co bych ti měl poradit. Dokonce jsem položil ChatGPT přesně na tuto otázku, a dokonce i ChatGPT řekl, že nemá ponětí, co se stane," řekl.
Popsal podstatnou „setrvačnost“ v akademickém systému a předpověděl, že matematické oddělení by mohlo vypadat na několik let téměř stejně, navzdory tempu vývoje umělé inteligence. Současnou chvíli přirovnal k fyzickým papírovým časopisům, které nadále vycházejí, přestože jsou podle jeho slov po dvě desetiletí „naprosto nesmyslné“.
Historie nabízí paralely, poznamenal – ruční tkaní nahradily stavy a koně motorová auta – ale zdůraznil, že nic srovnatelného se v matematice dříve nestalo.
„V minulosti došlo k mnoha technickým průlomům – ruční tkaní vyřadily z provozu tkalcovské stavy a koně vyřadily z provozu motorová auta a tak dále,“ řekl Borcherds. "Je to však poprvé, co se něco takového v matematice stalo."
Pravidla kampusu se snaží udržet krok
Institucionální reakce Berkeley ilustruje, jak nerovnoměrná zůstává politika umělé inteligence ve vysokoškolském vzdělávání. Podle e-mailu od Anne Marie Richard, asistentky viceprobošta pro vysokoškolské vzdělávání a hlavního akademického technologického důstojníka kampusu, Berkeleyská divize Akademického senátu žádá fakultu, aby do osnov kurzu zahrnula prohlášení o očekáváních využití AI – ale přímé zásady se dramaticky liší podle úrovně kurzu a předmětu.
Kampus experimentoval s nástroji pro detekci umělé inteligence, včetně Turnitin a Rumi, ale zjistil, že nejsou dostatečně spolehlivé, aby je bylo možné standardizovat. Politika umělé inteligence proto zůstává na uvážení jednotlivých instruktorů a je podporována rostoucí databází vzorových prohlášení o použití umělé inteligence v univerzitním centru AI.
Borcherdsovo hodnocení na základě dokončení je v podstatě jednostrannou adaptací na tuto mezeru ve vymáhání: spíše než policejní dohled nad používáním umělé inteligence, které nemůže spolehlivě odhalit, nově definoval, co znamená zápočet za domácí úkol.
Signál pro vysokoškolské vzdělávání
Tato epizoda je malým, ale ostrým datovým bodem ve větší debatě o hodnocení v éře AI. Pokud Fields Medalist na jednom z předních světových matematických kateder došel k závěru, že domácí sady problémů již nemohou měřit to, k čemu byly navrženy, důsledky sahají daleko za hranice Berkeley.
Pedagogové napříč obory se potýkají se stejným napětím: detekční nástroje zaostávají za generačními nástroji, kódy cti je obtížné prosadit ve velkém měřítku a formáty hodnocení vytvořené pro svět před AI stále více nerozlišují porozumění studentů od výstupu modelu.
Borcherdsovo řešení je prozatím spíše pragmatické než optimistické – známkujte to, co lze hodnotit, a otevřeně přiznejte, že zbytek se stal neověřitelným. Otázka, zda si matematické vzdělávání dokáže zachovat svůj tradiční učňovský model ve věku stále schopnějších matematiků umělé inteligence, je otázka, na kterou podle jeho vyjádření odmítá odpovědět i ChatGPT.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
