Richard Borcherds, professeur de mathématiques à l'Université de Berkeley et médaillé Fields, a arrêté de noter l'exactitude des devoirs de ses étudiants – une décision qu'il attribue au fait que les étudiants utilisent désormais régulièrement des outils d'IA pour résoudre leurs problèmes.
Dans une interview avec The Daily Californian publiée cette semaine, Borcherds a déclaré qu'après avoir vu combien de ses étudiants utilisaient l'IA pour soumettre systématiquement des travaux les mieux notés, il avait conclu qu'il était « inutile » de continuer à payer les lecteurs pour qu'ils notent l'exactitude des devoirs, puisque l'utilisation de l'IA dans le cours est devenue inévitable. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre dernières avancées en IA.
Au lieu de cela, il note désormais à la fin : les étudiants qui rendent leurs devoirs reçoivent des crédits, que les solutions aient été ou non produites à l'aide d'une machine.
"Ce n'est pas un très bon système", a admis Borcherds, décrivant cet arrangement comme la moins mauvaise option disponible pour le moment.
Un médaillé Fields réévalue la profession
Borcherds, qui a remporté la médaille Fields en 1998 pour ses travaux sur les algèbres d'opérateurs de sommets et la monstrueuse conjecture du clair de lune, a donné l'interview peu de temps après qu'OpenAI a annoncé que ses agents d'IA avaient produit une solution apparente au problème d'existence et de fluidité de Navier-Stokes - l'un des problèmes non résolus les plus célèbres en mathématiques.
Cette affirmation reste contestée par les mathématiciens et le Clay Mathematics Institute n'a pas attribué le prix du millénaire associé, d'un million de dollars. Mais cette annonce a déjà modifié la manière dont certains mathématiciens parlent de l’avenir de leur domaine.
"Si l'IA continue de s'améliorer au rythme actuel, alors, dans quelques années, il n'y aura rien que les mathématiciens humains puissent faire que l'IA ne puisse faire mieux", a déclaré Borcherds dans l'article étudiant.
Ses commentaires le placent parmi un groupe croissant d’éminents mathématiciens aux prises avec les implications de l’IA de pointe pour leur discipline. L'annonce de Navier-Stokes elle-même a suscité des demandes de la part des chercheurs pour qu'OpenAI publie des preuves vérifiables, et plus tôt cette année, un groupe de médaillés Fields a signé une déclaration mettant en garde contre le rôle accélérateur de l'IA en mathématiques.
"J'ai même demandé à ChatGPT"
Borcherds a déclaré qu'il ne savait plus s'il fallait encourager les étudiants à poursuivre des études en mathématiques, un domaine qui semblait – il y a cinq ans à peine – être l'une des carrières les plus sûres depuis le boom de l'IA.
"Je ne sais pas quoi conseiller. J'ai même posé cette question exacte à ChatGPT, et même ChatGPT a dit qu'il n'avait aucune idée de ce qui allait se passer", a-t-il déclaré.
Il a décrit une « inertie » substantielle dans le système universitaire et a prédit que le département de mathématiques pourrait rester le même pendant quelques années malgré le rythme de développement de l’IA. Il a comparé le moment actuel aux revues papier, qui continuent de publier bien qu'elles aient été, selon ses mots, « totalement inutiles » pendant deux décennies.
L’histoire offre des parallèles, a-t-il noté – le tissage à la main a été remplacé par des métiers à tisser et les chevaux par des automobiles – mais il a souligné que rien de comparable ne s’était produit auparavant en mathématiques.
"Il y a eu de nombreuses avancées techniques dans le passé : le tissage à la main a été mis hors service par les métiers à tisser, et les chevaux ont été mis hors service par les automobiles, et ainsi de suite", a déclaré Borcherds. "Mais c'est la première fois qu'une chose pareille se produit en mathématiques."
Les règles du campus ont du mal à suivre
La réponse institutionnelle de Berkeley illustre à quel point les politiques en matière d’IA demeurent inégales dans l’enseignement supérieur. Selon un courriel d'Anne Marie Richard, vice-rectrice adjointe pour l'enseignement de premier cycle et directrice de la technologie académique du campus, la division de Berkeley du Sénat académique demande aux professeurs d'inclure une déclaration sur les attentes en matière d'utilisation de l'IA dans les programmes de cours – mais les politiques directes varient considérablement selon le niveau du cours et le sujet.
Le campus a expérimenté des outils de détection d’IA, notamment Turnitin et Rumi, mais a déterminé qu’ils n’étaient pas suffisamment fiables pour être standardisés. La politique en matière d'IA reste donc à la discrétion de chaque instructeur, soutenue par une base de données croissante d'exemples de déclarations d'utilisation de l'IA dans l'AI Hub de l'université.
La notation basée sur l'achèvement de Borcherds est en fait une adaptation unilatérale à cette lacune en matière d'application : plutôt que de contrôler l'utilisation de l'IA qu'il ne peut pas détecter de manière fiable, il a redéfini ce que signifie le crédit pour devoirs.
Un signal pour l'enseignement supérieur
Cet épisode est un point de données petit mais pointu dans un débat plus large sur l’évaluation à l’ère de l’IA. Si un médaillé Fields d'un des meilleurs départements de mathématiques au monde conclut que les ensembles de problèmes à retenir ne peuvent plus mesurer ce pour quoi ils ont été conçus, les implications vont bien au-delà de Berkeley.
Les enseignants de toutes les disciplines sont aux prises avec la même tension : les outils de détection sont à la traîne par rapport aux outils de génération, les codes d'honneur sont difficiles à appliquer à grande échelle et les formats d'évaluation conçus pour un monde pré-IA échouent de plus en plus à distinguer la compréhension des étudiants des résultats du modèle.
Pour l’instant, la solution de Borcherds est pragmatique plutôt qu’optimiste : noter ce qui peut l’être et reconnaître ouvertement que le reste est devenu invérifiable. La question de savoir si l'enseignement des mathématiques peut préserver son modèle d'apprentissage traditionnel à une époque où les mathématiciens en IA sont de plus en plus compétents est une question à laquelle même ChatGPT, selon son récit, refuse de répondre.
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