Richard Borcherds, professore di matematica dell'UC Berkeley e medaglia Fields, ha smesso di valutare la correttezza dei compiti dei suoi studenti, una decisione che attribuisce al fatto che gli studenti ora utilizzano abitualmente strumenti di intelligenza artificiale per completare i loro problemi.
In un'intervista con The Daily Californian pubblicata questa settimana, Borcherds ha affermato che, dopo aver visto quanti dei suoi studenti utilizzavano l'intelligenza artificiale per presentare costantemente lavori con i punteggi più alti, ha concluso che "non aveva senso" continuare a pagare i lettori per valutare correttamente i compiti, dal momento che l'uso dell'intelligenza artificiale nel corso è diventato inevitabile. Per maggiori informazioni su questa storia, consulta la nostra notizie sull'IA.
Invece ora valuta al completamento: gli studenti che consegnano i compiti ricevono crediti, indipendentemente dal fatto che le soluzioni siano state prodotte con l'assistenza della macchina.
"Non è un sistema molto buono", ha ammesso Borcherds, descrivendo l'accordo come l'opzione meno negativa disponibile al momento.
Una medaglia Fields rivaluta la professione
Borcherds, che ha vinto la medaglia Fields nel 1998 per il suo lavoro sulle algebre degli operatori di vertice e la mostruosa congettura del chiaro di luna, ha rilasciato l'intervista poco dopo che OpenAI aveva annunciato che i suoi agenti di intelligenza artificiale avevano prodotto un'apparente soluzione al problema dell'esistenza e della levigatezza di Navier-Stokes, uno dei problemi irrisolti più celebri della matematica.
Questa affermazione continua a essere contestata dai matematici e il Clay Mathematics Institute non ha assegnato il relativo Millennium Prize da 1 milione di dollari. Ma l’annuncio ha già rimodellato il modo in cui alcuni matematici parlano del futuro del loro campo.
"Se l'intelligenza artificiale continua a migliorare al ritmo attuale, allora, in pochi anni, non ci sarà nulla che i matematici umani possano fare che l'intelligenza artificiale non possa fare meglio", ha detto Borcherds al giornale studentesco.
I suoi commenti lo collocano tra un gruppo crescente di eminenti matematici alle prese pubblicamente con le implicazioni dell’intelligenza artificiale di frontiera per la loro disciplina. Lo stesso annuncio di Navier-Stokes ha attirato la richiesta da parte dei ricercatori che OpenAI rilasciasse prove verificabili, e all'inizio di quest'anno un gruppo di vincitori di medaglie Fields ha firmato una dichiarazione in cui metteva in guardia sul ruolo accelerato dell'IA in matematica.
"Ho anche chiesto a ChatGPT"
Borcherds ha detto che non sa più se incoraggiare gli studenti a dedicarsi alla matematica, un campo che sembrava – fino a cinque anni fa – essere tra le carriere più sicure dopo il boom dell’intelligenza artificiale.
"Non ho idea di cosa consigliare. Ho anche posto a ChatGPT questa domanda esatta, e anche ChatGPT ha detto che non aveva idea di cosa sarebbe successo", ha detto.
Ha descritto una sostanziale “inerzia” nel sistema accademico e ha previsto che il dipartimento di matematica potrebbe rimanere più o meno lo stesso per un paio d’anni, nonostante il ritmo dello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Ha paragonato il momento attuale ai giornali cartacei, che continuano a pubblicare nonostante siano, secondo le sue parole, "assolutamente inutili" per due decenni.
La storia offre paralleli, ha osservato – la tessitura a mano è stata sostituita dai telai e i cavalli dalle automobili – ma ha sottolineato che nulla di paragonabile è accaduto in precedenza in matematica.
"Ci sono state molte scoperte tecniche in passato: la tessitura a mano è stata messa fuori mercato dai telai, e i cavalli sono stati messi fuori mercato dalle automobili, e così via," ha detto Borcherds. "Questa è la prima volta che qualcosa del genere accade in matematica."
Le regole del campus faticano a tenere il passo
La risposta istituzionale di Berkeley illustra come la politica sull’intelligenza artificiale rimanga disomogenea nell’istruzione superiore. Secondo un'e-mail di Anne Marie Richard, assistente vicerettore per l'istruzione universitaria e responsabile della tecnologia accademica del campus, la divisione Berkeley del Senato accademico chiede ai docenti di includere una dichiarazione sulle aspettative sull'uso dell'intelligenza artificiale nei programmi del corso, ma le politiche dirette variano notevolmente a seconda del livello del corso e della materia.
Il campus ha sperimentato strumenti di rilevamento dell’intelligenza artificiale, tra cui Turnitin e Rumi, ma ha stabilito che non sono sufficientemente affidabili per essere standardizzati. La politica sull’intelligenza artificiale rimane quindi a discrezione dei singoli docenti, supportata da un database in crescita di esempi di dichiarazioni sull’uso dell’intelligenza artificiale nell’AI Hub dell’università.
La valutazione basata sul completamento di Borcherds è effettivamente un adattamento unilaterale a tale lacuna nell’applicazione: invece di monitorare l’uso dell’intelligenza artificiale che non può rilevare in modo affidabile, ha ridefinito il significato di credito per i compiti.
Un segnale per l'istruzione superiore
L’episodio costituisce un piccolo ma significativo punto dati in un dibattito più ampio sulla valutazione nell’era dell’intelligenza artificiale. Se un vincitore della medaglia Fields in uno dei più importanti dipartimenti di matematica del mondo ha concluso che i problemi da portare a casa non possono più misurare ciò per cui sono stati progettati, le implicazioni vanno ben oltre Berkeley.
Gli educatori di tutte le discipline sono alle prese con la stessa tensione: gli strumenti di rilevamento sono in ritardo rispetto agli strumenti di generazione, i codici d’onore sono difficili da applicare su larga scala e i formati di valutazione creati per un mondo pre-intelligenza artificiale non riescono sempre più a distinguere la comprensione degli studenti dai risultati del modello.
Per ora, la soluzione di Borcherds è pragmatica piuttosto che ottimistica: valutare ciò che può essere valutato e riconoscere apertamente che il resto è diventato non verificabile. Se l’educazione matematica possa preservare il suo tradizionale modello di apprendistato in un’epoca di matematici sempre più capaci di intelligenza artificiale è una domanda a cui persino ChatGPT, secondo il suo racconto, rifiuta di rispondere.
---
Rimani Aggiornato sull'IALe ultime notizie, analisi e scoperte sull'intelligenza artificiale — tutto in un posto.
Leggi altre notizie sull'IA →
