Richard Borcherds, profesor de matemáticas de UC Berkeley y medallista Fields, dejó de calificar la corrección de las tareas de sus estudiantes, una decisión que atribuye a la realidad de que los estudiantes ahora usan rutinariamente herramientas de inteligencia artificial para completar sus conjuntos de problemas.
En una entrevista con The Daily Californian publicada esta semana, Borcherds dijo que después de ver cuántos de sus estudiantes usaban IA para presentar consistentemente trabajos con las mejores calificaciones, concluyó que "no tenía sentido" seguir pagando a los lectores para que calificaran las tareas para determinar si eran correctas, ya que el uso de IA en el curso se ha vuelto inevitable. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra actualidad de inteligencia artificial.
En cambio, ahora califica al finalizar: los estudiantes que entregan su tarea reciben crédito, independientemente de si las soluciones se produjeron con ayuda de una máquina.
"No es un sistema muy bueno", admitió Borcherds, describiendo el acuerdo como la opción menos mala disponible en este momento.
Un medallista Fields reevalúa la profesión
Borcherds, que ganó la Medalla Fields en 1998 por su trabajo sobre álgebras de operadores de vértices y la monstruosa conjetura de la luz de la luna, concedió la entrevista poco después de que OpenAI anunciara que sus agentes de IA habían producido una aparente solución al problema de existencia y suavidad de Navier-Stokes, uno de los problemas sin resolver más famosos en matemáticas.
Los matemáticos siguen cuestionando esa afirmación, y el Clay Mathematics Institute no ha otorgado el correspondiente Premio del Milenio de un millón de dólares. Pero el anuncio ya ha cambiado la forma en que algunos matemáticos hablan sobre el futuro de su campo.
"Si la IA continúa mejorando al ritmo actual, entonces, en unos pocos años, no habrá nada que los matemáticos humanos puedan hacer que la IA no pueda hacer mejor", dijo Borcherds al artículo estudiantil.
Sus comentarios lo ubican entre un grupo cada vez mayor de matemáticos prominentes que luchan públicamente con las implicaciones de la IA de frontera para su disciplina. El propio anuncio de Navier-Stokes generó demandas de los investigadores para que OpenAI publicara pruebas verificables, y a principios de este año un grupo de medallistas Fields firmó una declaración advirtiendo sobre el papel acelerado de la IA en las matemáticas.
"Incluso le pregunté a ChatGPT"
Borcherds dijo que ya no sabe si alentar a los estudiantes a que se dediquen a las matemáticas, un campo que parecía (hace apenas cinco años) estar entre las carreras más seguras del auge de la IA.
"No tengo idea de qué aconsejar. Incluso le hice a ChatGPT exactamente esta pregunta, e incluso ChatGPT dijo que no tenía idea de lo que iba a pasar", dijo.
Describió una "inercia" sustancial en el sistema académico y predijo que el departamento de matemáticas podría verse prácticamente igual durante un par de años a pesar del ritmo de desarrollo de la IA. Comparó el momento actual con las revistas físicas en papel, que siguen publicándose a pesar de ser, en sus palabras, "completamente inútiles" durante dos décadas.
La historia ofrece paralelos, señaló: el tejido manual fue desplazado por los telares y los caballos por los automóviles, pero enfatizó que nada comparable había ocurrido anteriormente en matemáticas.
"Ha habido muchos avances técnicos en el pasado: el tejido manual quedó fuera del negocio gracias a los telares, y los caballos quedaron fuera del negocio gracias a los automóviles, y así sucesivamente", dijo Borcherds. "Sin embargo, esta es la primera vez que sucede algo así en matemáticas".
Las reglas del campus luchan por mantenerse al día
La respuesta institucional de Berkeley ilustra cuán desigual sigue siendo la política de IA en la educación superior. Según un correo electrónico de Anne Marie Richard, vicerrectora adjunta de educación de pregrado y directora de tecnología académica del campus, la División de Berkeley del Senado Académico solicita a los profesores que incluyan una declaración sobre las expectativas de uso de la IA en los programas de estudios de los cursos, pero las políticas directas varían dramáticamente según el nivel del curso y la materia.
El campus ha experimentado con herramientas de detección de IA, incluidas Turnitin y Rumi, pero determinó que no son lo suficientemente confiables como para estandarizarlas. Por lo tanto, la política de IA queda a discreción de los instructores individuales, respaldada por una base de datos cada vez mayor de ejemplos de declaraciones de uso de IA en el AI Hub de la universidad.
La calificación basada en la finalización de Borcherds es efectivamente una adaptación unilateral a esa brecha en la aplicación de la ley: en lugar de controlar el uso de la IA que no puede detectar de manera confiable, ha redefinido lo que significa el crédito por las tareas.
Una señal para la educación superior
El episodio es un pequeño pero puntual dato en un debate más amplio sobre la evaluación en la era de la IA. Si un medallista Fields de uno de los departamentos de matemáticas más importantes del mundo ha llegado a la conclusión de que los conjuntos de problemas para llevar a casa ya no pueden medir aquello para lo que fueron diseñados, las implicaciones van mucho más allá de Berkeley.
Los educadores de todas las disciplinas han estado lidiando con la misma tensión: las herramientas de detección van por detrás de las herramientas de generación, los códigos de honor son difíciles de aplicar a escala y los formatos de evaluación creados para un mundo anterior a la IA no logran distinguir cada vez más la comprensión de los estudiantes del resultado del modelo.
Por ahora, la solución de Borcherds es más pragmática que optimista: calificar lo que se puede calificar y reconocer abiertamente que el resto ya no es verificable. Si la educación matemática puede preservar su modelo tradicional de aprendizaje en una era de matemáticos con IA cada vez más capaces es una pregunta que incluso ChatGPT, según su relato, se niega a responder.
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