Richard Borcherds, profesor matematika UC Berkeley dan Peraih Medali Fields, telah berhenti menilai kebenaran pekerjaan rumah siswanya — sebuah keputusan yang dia kaitkan dengan kenyataan bahwa siswa sekarang secara rutin menggunakan alat AI untuk menyelesaikan rangkaian masalah mereka.
Dalam sebuah wawancara dengan The Daily Californian yang diterbitkan minggu ini, Borcherds mengatakan bahwa setelah melihat berapa banyak siswanya yang menggunakan AI untuk secara konsisten mengirimkan karya dengan nilai tertinggi, ia menyimpulkan bahwa "tidak ada gunanya" terus membayar pembaca untuk menilai pekerjaan rumah agar benar, karena penggunaan AI dalam kursus sudah tidak dapat dihindari. For more context on this story, see our ongoing more AI stories.
Sebaliknya, ia kini menilai penyelesaiannya: siswa yang menyerahkan pekerjaan rumahnya menerima kredit, terlepas dari apakah solusi tersebut dihasilkan dengan bantuan mesin.
“Ini bukan sistem yang baik,” Borcherds mengakui, menggambarkan pengaturan tersebut sebagai pilihan paling buruk yang ada saat ini.
Peraih Medali Fields Menilai Kembali Profesinya
Borcherds, yang memenangkan Fields Medal pada tahun 1998 atas karyanya pada aljabar operator titik dan dugaan sinar bulan yang mengerikan, memberikan wawancara tidak lama setelah OpenAI mengumumkan bahwa agen AI-nya telah menghasilkan solusi nyata terhadap masalah keberadaan dan kehalusan Navier-Stokes — salah satu masalah paling terkenal yang belum terpecahkan dalam matematika.
Klaim tersebut masih ditentang oleh para ahli matematika, dan Clay Mathematics Institute belum memberikan Hadiah Milenium senilai $1 juta. Namun pengumuman tersebut telah mengubah cara beberapa ahli matematika berbicara tentang masa depan bidang mereka.
“Jika AI terus meningkat pada tingkat saat ini, maka, dalam beberapa tahun, tidak akan ada lagi yang bisa dilakukan oleh ahli matematika manusia yang tidak dapat dilakukan oleh AI,” kata Borcherds kepada makalah mahasiswa tersebut.
Komentarnya menempatkannya di antara kelompok matematikawan terkemuka yang sedang berkembang yang secara terbuka bergulat dengan implikasi AI terdepan terhadap disiplin ilmu mereka. Pengumuman Navier-Stokes sendiri memicu tuntutan dari para peneliti agar OpenAI merilis bukti yang dapat diverifikasi, dan awal tahun ini sekelompok peraih medali Fields menandatangani deklarasi yang memperingatkan tentang percepatan peran AI dalam matematika.
"Aku Malah Tanya ChatGPT"
Borcherds mengatakan dia tidak lagi tahu apakah akan mendorong siswa untuk mengejar matematika, bidang yang tampaknya – lima tahun yang lalu – merupakan salah satu karir yang paling aman dari booming AI.
"Saya tidak tahu apa yang harus saya sarankan. Saya bahkan menanyakan pertanyaan persis ini kepada ChatGPT, dan bahkan ChatGPT mengatakan tidak tahu apa yang akan terjadi," katanya.
Dia menggambarkan “inersia” yang substansial dalam sistem akademik dan memperkirakan departemen matematika akan terlihat sama dalam beberapa tahun ke depan meskipun ada laju perkembangan AI. Dia membandingkan momen saat ini dengan jurnal kertas fisik, yang terus diterbitkan meski, dalam kata-katanya, "sama sekali tidak ada gunanya" selama dua dekade.
Sejarah menawarkan persamaan, katanya – tenun tangan digantikan oleh alat tenun, dan kuda digantikan oleh mobil – tetapi dia menekankan bahwa tidak ada hal serupa yang pernah terjadi sebelumnya dalam matematika.
“Ada banyak terobosan teknis di masa lalu – bisnis tenun tangan digantikan oleh alat tenun, dan bisnis kuda digantikan oleh mobil, dan seterusnya,” kata Borcherds. “Namun, ini pertama kalinya hal seperti ini terjadi dalam matematika.”
Peraturan Kampus Berjuang untuk Mengikutinya
Respon kelembagaan Berkeley menggambarkan betapa tidak meratanya kebijakan AI di seluruh pendidikan tinggi. Berdasarkan email dari Anne Marie Richard, asisten wakil rektor untuk pendidikan sarjana dan kepala bagian teknologi akademik kampus, Senat Akademik Divisi Berkeley meminta fakultas untuk memasukkan pernyataan tentang ekspektasi penggunaan AI dalam silabus mata kuliah — namun kebijakan langsungnya sangat bervariasi berdasarkan tingkat mata kuliah dan mata pelajaran.
Kampus telah bereksperimen dengan alat pendeteksi AI, termasuk Turnitin dan Rumi, namun menyadari bahwa alat tersebut tidak cukup andal untuk distandarisasi. Oleh karena itu, kebijakan AI tetap berada pada kebijaksanaan masing-masing instruktur, didukung oleh database contoh pernyataan penggunaan AI yang terus bertambah di AI Hub universitas.
Pemeringkatan berbasis penyelesaian yang dilakukan Borcherds sebenarnya merupakan adaptasi sepihak terhadap kesenjangan penegakan hukum tersebut: alih-alih mengawasi penggunaan AI yang tidak dapat dideteksi secara andal, ia telah mendefinisikan ulang apa arti kredit pekerjaan rumah.
Sinyal Bagi Perguruan Tinggi
Episode ini merupakan data kecil namun tajam dalam perdebatan yang lebih besar mengenai penilaian di era AI. Jika seorang Peraih Medali Fields di salah satu departemen matematika terkemuka di dunia menyimpulkan bahwa rangkaian masalah yang dibawa pulang tidak dapat lagi mengukur apa yang dirancang untuk diukur, implikasinya jauh melampaui Berkeley.
Pendidik dari berbagai disiplin ilmu juga menghadapi tantangan yang sama: alat pendeteksi tertinggal dibandingkan alat yang dihasilkan, kode kehormatan sulit diterapkan dalam skala besar, dan format penilaian yang dibuat untuk dunia pra-AI semakin gagal membedakan pemahaman siswa dari keluaran model.
Untuk saat ini, solusi Borcherds lebih bersifat pragmatis dibandingkan optimis – menilai apa yang dapat dinilai, dan mengakui secara terbuka bahwa sisanya tidak dapat diverifikasi. Apakah pendidikan matematika dapat mempertahankan model pemagangan tradisionalnya di era matematikawan AI yang semakin mampu adalah sebuah pertanyaan yang bahkan ChatGPT, menurut pendapatnya, menolak untuk menjawabnya.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
