यूसी बर्कले गणित के प्रोफेसर और फील्ड्स मेडलिस्ट रिचर्ड बोरचर्ड्स ने अपने छात्रों के होमवर्क को शुद्धता के लिए ग्रेड करना बंद कर दिया है - एक निर्णय जिसका श्रेय वह इस वास्तविकता को देते हैं कि छात्र अब अपने समस्या सेट को पूरा करने के लिए नियमित रूप से एआई टूल का उपयोग करते हैं।
इस सप्ताह प्रकाशित द डेली कैलिफ़ोर्निया के साथ एक साक्षात्कार में, बोरचर्ड्स ने कहा कि यह देखने के बाद कि उनके कितने छात्रों ने लगातार शीर्ष स्कोरिंग कार्य प्रस्तुत करने के लिए एआई का उपयोग किया, उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि पाठकों को शुद्धता के लिए ग्रेड होमवर्क का भुगतान जारी रखने का "कोई मतलब नहीं" था, क्योंकि पाठ्यक्रम में एआई का उपयोग अपरिहार्य हो गया है। For more context on this story, see our ongoing more AI stories.
इसके बजाय, वह अब पूरा होने पर ग्रेड देता है: जो छात्र अपना होमवर्क पूरा करते हैं उन्हें क्रेडिट मिलता है, भले ही समाधान मशीन की सहायता से तैयार किया गया हो।
"यह बहुत अच्छी प्रणाली नहीं है," बोरचर्ड्स ने स्वीकार किया, इस व्यवस्था को इस समय उपलब्ध सबसे कम-बुरा विकल्प बताया।
एक फील्ड्स मेडलिस्ट पेशे का पुनर्मूल्यांकन करता है
वर्टेक्स ऑपरेटर बीजगणित और राक्षसी चंद्रमा अनुमान पर अपने काम के लिए 1998 में फील्ड्स मेडल जीतने वाले बोरचर्ड्स ने ओपनएआई की घोषणा के तुरंत बाद साक्षात्कार दिया कि उसके एआई एजेंटों ने नेवियर-स्टोक्स अस्तित्व और चिकनाई समस्या का एक स्पष्ट समाधान तैयार किया है - जो गणित में सबसे प्रसिद्ध अनसुलझी समस्याओं में से एक है।
उस दावे का गणितज्ञों द्वारा विरोध किया जाता रहा है, और क्ले मैथमैटिक्स इंस्टीट्यूट ने संबंधित $1 मिलियन मिलेनियम पुरस्कार नहीं दिया है। लेकिन घोषणा ने पहले से ही कुछ गणितज्ञों द्वारा अपने क्षेत्र के भविष्य के बारे में बात करने के तरीके को नया रूप दे दिया है।
बोरचर्ड्स ने छात्र पेपर में कहा, "यदि एआई वर्तमान दर में सुधार जारी रखता है, तो, कुछ वर्षों में, मानव गणितज्ञ ऐसा कुछ भी नहीं कर पाएंगे जो एआई बेहतर नहीं कर सकता है।"
उनकी टिप्पणियाँ उन्हें प्रमुख गणितज्ञों के बढ़ते समूह के बीच रखती हैं जो सार्वजनिक रूप से अपने अनुशासन के लिए फ्रंटियर एआई के निहितार्थों से जूझ रहे हैं। नेवियर-स्टोक्स घोषणा ने ही शोधकर्ताओं से मांग की कि ओपनएआई सत्यापन योग्य प्रमाण जारी करे, और इस साल की शुरुआत में फील्ड्स मेडलिस्टों के एक समूह ने गणित में एआई की बढ़ती भूमिका के बारे में चेतावनी देते हुए एक घोषणा पर हस्ताक्षर किए।
"मैंने चैटजीपीटी से भी पूछा"
बोरचर्ड्स ने कहा कि उन्हें अब नहीं पता कि छात्रों को गणित को आगे बढ़ाने के लिए प्रोत्साहित किया जाए या नहीं, एक ऐसा क्षेत्र जो हाल ही में पांच साल पहले एआई बूम के बाद सबसे सुरक्षित करियर में से एक लगता था।
उन्होंने कहा, "मुझे नहीं पता कि क्या सलाह दूं। मैंने चैटजीपीटी से भी यही सटीक सवाल पूछा था और यहां तक कि चैटजीपीटी ने भी कहा कि उसे कुछ पता नहीं था कि क्या होने वाला है।"
उन्होंने शैक्षणिक प्रणाली में पर्याप्त "जड़ता" का वर्णन किया और भविष्यवाणी की कि एआई विकास की गति के बावजूद गणित विभाग कुछ वर्षों तक वैसा ही दिख सकता है। उन्होंने वर्तमान क्षण की तुलना भौतिक कागजी पत्रिकाओं से की, जो उनके शब्दों में, दो दशकों से "पूरी तरह से व्यर्थ" होने के बावजूद प्रकाशित हो रही हैं।
उन्होंने कहा, इतिहास समानताएं प्रस्तुत करता है - हाथ की बुनाई की जगह करघे ने ले ली है, और घोड़ों की जगह मोटर कारों ने ले ली है - लेकिन उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि गणित में इससे पहले कुछ भी तुलनीय नहीं हुआ है।
बोरचर्ड्स ने कहा, "अतीत में बहुत सारी तकनीकी सफलताएँ हुई हैं - करघों द्वारा हाथ की बुनाई को व्यवसाय से बाहर कर दिया गया था, और मोटर कारों द्वारा घोड़ों को व्यवसाय से बाहर कर दिया गया था, इत्यादि।" "हालांकि गणित में ऐसा कुछ पहली बार हुआ है।"
कैम्पस के नियमों को बनाए रखने के लिए संघर्ष
बर्कले की संस्थागत प्रतिक्रिया दर्शाती है कि उच्च शिक्षा में एआई नीति कितनी असमान बनी हुई है। स्नातक शिक्षा के लिए सहायक उप प्रोवोस्ट और परिसर के मुख्य अकादमिक प्रौद्योगिकी अधिकारी ऐनी मैरी रिचर्ड के एक ईमेल के अनुसार, अकादमिक सीनेट के बर्कले डिवीजन ने संकाय से पाठ्यक्रम पाठ्यक्रम में एआई उपयोग अपेक्षाओं के बारे में एक बयान शामिल करने के लिए कहा है - लेकिन प्रत्यक्ष नीतियां पाठ्यक्रम स्तर और विषय के अनुसार नाटकीय रूप से भिन्न होती हैं।
कैंपस ने टर्निटिन और रूमी सहित एआई डिटेक्शन टूल के साथ प्रयोग किया है, लेकिन यह निर्धारित किया गया है कि वे मानकीकृत करने के लिए पर्याप्त विश्वसनीय नहीं हैं। इसलिए एआई नीति व्यक्तिगत प्रशिक्षकों के विवेक पर निर्भर है, जो विश्वविद्यालय के एआई हब में नमूना एआई-उपयोग विवरणों के बढ़ते डेटाबेस द्वारा समर्थित है।
बोरचर्ड्स की पूर्णता-आधारित ग्रेडिंग प्रभावी रूप से उस प्रवर्तन अंतर के लिए एकतरफा अनुकूलन है: एआई के उपयोग को नियंत्रित करने के बजाय वह विश्वसनीय रूप से पता नहीं लगा सकता है, उसने होमवर्क क्रेडिट का क्या मतलब है, इसे फिर से परिभाषित किया है।
उच्च शिक्षा के लिए एक संकेत
यह एपिसोड एआई युग में मूल्यांकन के बारे में एक बड़ी बहस में एक छोटा लेकिन स्पष्ट डेटा बिंदु है। यदि दुनिया के शीर्ष गणित विभागों में से एक के फील्ड्स मेडलिस्ट ने निष्कर्ष निकाला है कि टेक-होम समस्या सेट अब वह नहीं माप सकते हैं जिसे मापने के लिए उन्हें डिज़ाइन किया गया था, तो निहितार्थ बर्कले से कहीं आगे तक पहुंच जाते हैं।
विभिन्न विषयों के शिक्षक समान तनाव से जूझ रहे हैं: पता लगाने वाले उपकरण पीढ़ी के उपकरणों से पीछे हैं, सम्मान कोड को बड़े पैमाने पर लागू करना मुश्किल है, और पूर्व-एआई दुनिया के लिए बनाए गए मूल्यांकन प्रारूप तेजी से मॉडल आउटपुट से छात्र की समझ को अलग करने में विफल हो रहे हैं।
अभी के लिए, बोरचर्ड्स का समाधान आशावादी होने के बजाय व्यावहारिक है - जो ग्रेड किया जा सकता है उसे ग्रेड करें, और खुले तौर पर स्वीकार करें कि बाकी सब अप्राप्य हो गया है। क्या गणित की शिक्षा तेजी से सक्षम एआई गणितज्ञों के युग में अपने पारंपरिक प्रशिक्षुता मॉडल को संरक्षित कर सकती है, यह एक सवाल है, यहां तक कि चैटजीपीटी भी, अपने खाते के अनुसार, जवाब देने से इनकार करता है।
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