カリフォルニア大学バークレー校の数学教授でフィールズメダリストのリチャード・ボーチャーズ氏は、生徒の宿題の正しさに関する採点をやめた。これは、生徒たちが問題セットを完成させるために日常的に AI ツールを使用しているという現実によるものだと同氏は考えている。

今週掲載されたデイリー・カリフォルニアンとのインタビューで、ボーチャーズ氏は、多くの生徒がAIを利用して常にトップスコアの課題を提出しているのを見て、コースでのAIの使用は避けられなくなっているため、宿題の正しさを採点するために読者にお金を払い続けるのは「意味がない」と結論づけたと述べた。 この件の詳細は、AIの最新動向をご覧ください。

その代わりに、彼は完了時に採点するようになりました。解決策が機械の助けを借りて作成されたかどうかに関係なく、宿題を提出した生徒には単位が与えられます。

「これはあまり良いシステムではない」とボーチャーズ氏は認め、この取り決めは現時点で利用可能な中で最も悪くない選択肢だと説明した。

フィールズメダリストが職業を再評価

頂点作用素代数と怪物密造酒予想に関する研究で 1998 年にフィールズ賞を受賞したボルチャーズ氏は、OpenAI が同社の AI エージェントがナビエ・ストークスの存在と滑らかさの問題、つまり数学で最も有名な未解決問題の 1 つに対して明らかな解決策を導き出したと発表した直後にインタビューに応じた。

この主張には依然として数学者たちが異議を唱えており、クレイ数学研究所は関連する100万ドルのミレニアム賞を授与していない。しかし、この発表により、一部の数学者が自分たちの分野の将来について語る方法がすでに変化している。

「AIが現在のペースで進歩し続ければ、数年後には人間の数学者にできることはAIにできないことはないでしょう」とボーチャーズ氏は学生向け論文に語った。

彼のコメントにより、彼は、専門分野におけるフロンティア AI の影響について公に格闘している著名な数学者のグループの一人に位置づけられています。ナビエ・ストークスの発表自体も、OpenAIが検証可能な証拠を公開するよう研究者からの要求を集めており、今年初めにはフィールズのメダリストのグループが数学におけるAIの加速する役割について警告する宣言書に署名した。

「ChatGPT にも聞いてみた」

ボルチャーズ氏は、学生たちに数学の追求を勧めるべきかどうかはもう分からないと語った。この分野は、5年前まではAIブームの影響で最も安全な職業の一つだと思われていた。

「何をアドバイスすればいいのか見当もつかない。ChatGPTにまさにこの質問をしたところ、ChatGPTですら何が起こるか全く分からないと答えた」と同氏は語った。

同氏は学術システムにおけるかなりの「慣性」について説明し、AIの開発ペースにもかかわらず、数学部門は数年間はほとんど変わらない可能性があると予測した。彼は現在の瞬間を、彼の言葉を借りれば「まったく無意味」でありながら20年間発行を続けている物理的な紙の雑誌に例えた。

手織りは織機に、馬は自動車に取って代わられたが、歴史には類似点があると同氏は述べたが、これに匹敵するものはこれまで数学では起こっていないと強調した。

「過去には技術的な進歩がたくさんありました。織機によって手織りが廃業に追い込まれ、自動車によって馬が廃業に追い込まれた、などです」とボーチャーズ氏は語った。 「とはいえ、数学でこのようなことが起こったのは初めてだ。」

キャンパスルールを守るのに苦労している

バークレー校の教育機関の対応は、AI 政策が高等教育全体でいかに不均一なままであるかを示しています。学部教育担当副学長補佐で同キャンパスの学術技術最高責任者であるアン・マリー・リチャード氏からの電子メールによると、学術上院バークレー局は教員に対し、コースのシラバスにAI利用の期待に関する記述を盛り込むよう求めているが、直接的な方針はコースレベルや科目によって大きく異なる。

同キャンパスは、Turnitin や Rumi などの AI 検出ツールを実験してきましたが、標準化するには十分な信頼性がないと判断しました。したがって、AI ポリシーは依然として個々の教員の裁量に委ねられており、大学の AI ハブにあるサンプル AI 使用声明のデータベースが増えつつあります。

ボルチャーズ氏の完了ベースの採点は、事実上、その執行ギャップに対する一方的な適応です。彼は、確実に検出できない AI の使用を取り締まるのではなく、宿題の単位の意味を再定義しました。

高等教育へのシグナル

このエピソードは、AI 時代の評価に関する大規模な議論における小さいながらも重要なデータ ポイントです。世界有数の数学部門のフィールズメダリストが、持ち帰り用の問題集では本来の測定対象を測定できないと結論づけたとすれば、その影響はバークレー校をはるかに超えて及ぶことになる。

さまざまな分野の教育者が同じ緊張に取り組んでいます。検出ツールは生成ツールに比べて遅れ、名誉規定は大規模に適用するのが難しく、AI 以前の世界向けに構築された評価形式では、生徒の理解とモデルの出力を区別できなくなることが増えています。

今のところ、Borcherds の解決策は楽観的というよりも現実的です。評価できるものは評価し、残りは検証不可能になったことを率直に認めています。 AI 数学者がますます有能になる時代において、数学教育が従来の見習いモデルを維持できるかどうかは、ChatGPT ですら答えを拒否しているという問題だ。

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