Richard Borcherds សាស្រ្តាចារ្យគណិតវិទ្យា UC Berkeley និង Fields Medalist បានបញ្ឈប់ការចាត់ថ្នាក់កិច្ចការផ្ទះរបស់សិស្សរបស់គាត់សម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវ ដែលជាការសម្រេចចិត្តដែលគាត់សន្មតថាជាការពិតដែលសិស្សឥឡូវនេះប្រើឧបករណ៍ AI ជាប្រចាំដើម្បីបំពេញសំណុំបញ្ហារបស់ពួកគេ។
នៅក្នុងបទសម្ភាសន៍ជាមួយកាសែត The Daily Californian ដែលបានបោះពុម្ពផ្សាយក្នុងសប្តាហ៍នេះ លោក Borcherds បាននិយាយថា បន្ទាប់ពីឃើញសិស្សរបស់គាត់ប៉ុន្មាននាក់បានប្រើ AI ដើម្បីបញ្ជូនការងារដែលទទួលបានពិន្ទុខ្ពស់ជាប់លាប់ គាត់បានសន្និដ្ឋានថា "គ្មានចំណុចអ្វីទេ" ក្នុងការបន្តបង់ប្រាក់ឱ្យអ្នកអានដល់ថ្នាក់ធ្វើលំហាត់សម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវ ព្រោះការប្រើប្រាស់ AI នៅក្នុងវគ្គសិក្សាបានក្លាយទៅជាជៀសមិនរួច។ For more context on this story, see our ongoing AI trends.
ជំនួសមកវិញ ឥឡូវនេះគាត់បានបញ្ចប់ថ្នាក់រៀន៖ សិស្សដែលប្រគល់កិច្ចការផ្ទះរបស់ពួកគេទទួលបានក្រេឌីត ដោយមិនគិតពីថាតើដំណោះស្រាយត្រូវបានផលិតដោយជំនួយម៉ាស៊ីននោះទេ។
លោក Borcherds បានសារភាពថា "វាមិនមែនជាប្រព័ន្ធដ៏ល្អទេ" ដោយពណ៌នាអំពីការរៀបចំនេះថាជាជម្រើសអាក្រក់បំផុតដែលមាននៅពេលនេះ។
ម្ចាស់មេដាយលើវាលវាយតម្លៃវិជ្ជាជីវៈឡើងវិញ
Borcherds ដែលបានឈ្នះពានរង្វាន់ Fields Medal ក្នុងឆ្នាំ 1998 សម្រាប់ការងាររបស់គាត់លើ vertex operator algebras និងការសន្និដ្ឋានរបស់ moonshine ដ៏អស្ចារ្យបានផ្តល់បទសម្ភាសន៍ភ្លាមៗបន្ទាប់ពី OpenAI បានប្រកាសថាភ្នាក់ងារ AI របស់ខ្លួនបានបង្កើតដំណោះស្រាយជាក់ស្តែងចំពោះបញ្ហា Navier-Stokes និងភាពរលោង ដែលជាបញ្ហាមួយក្នុងចំណោមបញ្ហាដែលមិនអាចដោះស្រាយបានច្រើនបំផុតនៅក្នុងគណិតវិទ្យា។
ការទាមទារនោះនៅតែប្រកួតប្រជែងដោយគណិតវិទូ ហើយវិទ្យាស្ថានគណិតវិទ្យាដីឥដ្ឋមិនបានប្រគល់រង្វាន់សហស្សវត្សរ៍ 1 លានដុល្លារដែលពាក់ព័ន្ធនោះទេ។ ប៉ុន្តែការប្រកាសនេះបានកែប្រែរបៀបដែលគណិតវិទូខ្លះនិយាយអំពីអនាគតរបស់វិស័យរបស់ពួកគេរួចទៅហើយ។
លោក Borcherds បានប្រាប់កាសែតសិស្សថា "ប្រសិនបើ AI បន្តធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងក្នុងអត្រាបច្ចុប្បន្ន នោះក្នុងរយៈពេលពីរបីឆ្នាំទៀត គ្មានអ្វីដែលគណិតវិទូរបស់មនុស្សអាចធ្វើបានដែល AI មិនអាចធ្វើបានប្រសើរជាងនេះទេ" ។
ការអត្ថាធិប្បាយរបស់គាត់ដាក់គាត់ក្នុងចំនោមក្រុមគណិតវិទូដ៏លេចធ្លោដែលកំពុងរីកចម្រើនដោយចំបាប់ជាសាធារណៈជាមួយនឹងផលប៉ះពាល់នៃ AI ព្រំដែនសម្រាប់វិន័យរបស់ពួកគេ។ ការប្រកាសរបស់ Navier-Stokes ខ្លួនវាបានទាក់ទាញការទាមទារពីអ្នកស្រាវជ្រាវថា OpenAI បញ្ចេញភស្តុតាងដែលអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បាន ហើយកាលពីដើមឆ្នាំនេះក្រុមអ្នកឈ្នះមេដាយ Fields បានចុះហត្ថលេខាលើសេចក្តីប្រកាសព្រមានអំពីតួនាទីបង្កើនល្បឿនរបស់ AI នៅក្នុងគណិតវិទ្យា។
"ខ្ញុំថែមទាំងបានសួរ ChatGPT"
Borcherds បាននិយាយថាគាត់លែងដឹងថាតើត្រូវលើកទឹកចិត្តសិស្សឱ្យបន្តគណិតវិទ្យាដែលជាវិស័យមួយដែលហាក់ដូចជា - ថ្មីៗនេះដូចកាលពី 5 ឆ្នាំមុន - ដើម្បីក្លាយជាអាជីពដែលមានសុវត្ថិភាពបំផុតពីការរីកចំរើនរបស់ AI ។
គាត់បាននិយាយថា "ខ្ញុំមិនដឹងថាត្រូវផ្តល់យោបល់អ្វីទេ។ ខ្ញុំថែមទាំងបានសួរសំណួរពិតប្រាកដនេះ ChatGPT ហើយសូម្បីតែ ChatGPT បាននិយាយថា វាមិនមានគំនិតណាមួយថានឹងមានអ្វីកើតឡើងនោះទេ" គាត់បាននិយាយថា។
គាត់បានពិពណ៌នាអំពី "និចលភាព" យ៉ាងច្រើននៅក្នុងប្រព័ន្ធសិក្សា ហើយបានព្យាករណ៍ថានាយកដ្ឋានគណិតវិទ្យាអាចមើលទៅដូចគ្នាច្រើនសម្រាប់ពីរបីឆ្នាំ បើទោះបីជាមានល្បឿននៃការអភិវឌ្ឍន៍ AI ក៏ដោយ។ គាត់បានប្រៀបធៀបពេលវេលាបច្ចុប្បន្នទៅនឹងទស្សនាវដ្តីក្រដាសដែលបន្តបោះពុម្ពទោះបីជានៅក្នុងពាក្យរបស់គាត់ "គ្មានន័យទាំងស្រុង" អស់រយៈពេលពីរទសវត្សរ៍មកហើយ។
ប្រវត្តិសាស្រ្តផ្តល់នូវភាពស្រដៀងគ្នា លោកបានកត់សម្គាល់ថា - ការត្បាញដោយដៃត្រូវបានផ្លាស់ទីលំនៅដោយ looms និងសេះដោយរថយន្ត - ប៉ុន្តែគាត់បានសង្កត់ធ្ងន់ថាគ្មានអ្វីដែលអាចប្រៀបធៀបបានពីមុនមកនៅក្នុងគណិតវិទ្យា។
លោក Borcherds បាននិយាយថា "មានរបកគំហើញបច្ចេកទេសជាច្រើននាពេលកន្លងមក - ការត្បាញដោយដៃត្រូវបានបញ្ឈប់ពីអាជីវកម្មដោយ looms ហើយសេះត្រូវបានបញ្ឈប់អាជីវកម្មដោយរថយន្តម៉ូតូជាដើម។ នេះជាលើកទីមួយហើយដែលមានរឿងបែបនេះកើតឡើងក្នុងគណិតវិទ្យា។
ច្បាប់សាលា តស៊ូដើម្បីបន្ត
ការឆ្លើយតបតាមស្ថាប័នរបស់ Berkeley បង្ហាញពីរបៀបដែលគោលនយោបាយ AI មិនស្មើគ្នានៅតែមាននៅទូទាំងឧត្តមសិក្សា។ យោងតាមអ៊ីមែលពី Anne Marie Richard ជំនួយការអនុវិទ្យាល័យសម្រាប់ការអប់រំថ្នាក់បរិញ្ញាបត្រ និងជាប្រធានផ្នែកបច្ចេកវិទ្យាសិក្សារបស់សាលា នាយកដ្ឋាន Berkeley នៃព្រឹទ្ធសភាសិក្សាសុំឱ្យមហាវិទ្យាល័យរួមបញ្ចូលសេចក្តីថ្លែងការណ៍អំពីការប្រើប្រាស់ AI ការរំពឹងទុកនៅក្នុងវគ្គសិក្សា - ប៉ុន្តែគោលការណ៍ផ្ទាល់ប្រែប្រួលយ៉ាងខ្លាំងទៅតាមកម្រិតវគ្គសិក្សា និងប្រធានបទ។
បរិវេណសាលាបានពិសោធជាមួយឧបករណ៍រាវរក AI រួមទាំង Turnitin និង Rumi ប៉ុន្តែបានកំណត់ថាពួកវាមិនគួរឱ្យទុកចិត្តគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីធ្វើស្តង់ដារ។ ដូច្នេះគោលការណ៍ AI នៅតែជាការសម្រេចចិត្តរបស់គ្រូម្នាក់ៗ ដែលគាំទ្រដោយមូលដ្ឋានទិន្នន័យដែលកំពុងកើនឡើងនៃសេចក្តីថ្លែងការណ៍អំពីការប្រើប្រាស់ AI គំរូនៅក្នុង AI Hub របស់សាកលវិទ្យាល័យ។
ការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់ដោយផ្អែកលើការបញ្ចប់របស់ Borcherds គឺជាការសម្របខ្លួនជាឯកតោភាគីចំពោះគម្លាតនៃការអនុវត្តន៍នោះ៖ ជាជាងការប្រើប៉ូលីស AI ដែលគាត់មិនអាចរកឃើញដោយភាពជឿជាក់គាត់បានកំណត់ឡើងវិញនូវអត្ថន័យនៃឥណទានកិច្ចការផ្ទះ។
សញ្ញាសម្រាប់ឧត្តមសិក្សា
វគ្គនេះគឺជាចំណុចទិន្នន័យតូចមួយ ប៉ុន្តែចង្អុលបង្ហាញនៅក្នុងការជជែកពិភាក្សាធំជាងអំពីការវាយតម្លៃនៅក្នុងយុគសម័យ AI ។ ប្រសិនបើ Fields Medalist នៅនាយកដ្ឋានគណិតវិទ្យាកំពូលមួយរបស់ពិភពលោកបានសន្និដ្ឋានថា សំណុំបញ្ហាយកផ្ទះមិនអាចវាស់វែងអ្វីដែលពួកគេត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីវាស់វែងបានទៀតទេ ផលប៉ះពាល់ឈានដល់លើសពី Berkeley ។
អ្នកអប់រំនៅទូទាំងវិញ្ញាសាបានកំពុងប្រឈមមុខនឹងភាពតានតឹងដូចគ្នា៖ ឧបករណ៍រាវរកនៅខាងក្រោយឧបករណ៍ជំនាន់ កូដកិត្តិយសគឺពិបាកក្នុងការអនុវត្តតាមមាត្រដ្ឋាន ហើយទម្រង់ការវាយតម្លៃដែលបង្កើតឡើងសម្រាប់ពិភពមុន AI កាន់តែបរាជ័យក្នុងការបែងចែកការយល់ដឹងរបស់សិស្សពីលទ្ធផលគំរូ។
សម្រាប់ពេលនេះ ដំណោះស្រាយរបស់ Borcherds គឺជាក់ស្តែងជាជាងសុទិដ្ឋិនិយម — ចាត់ថ្នាក់អ្វីដែលអាចត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ ហើយទទួលស្គាល់ដោយបើកចំហថាអ្វីដែលនៅសល់បានក្លាយទៅជាមិនអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បាន។ ថាតើការអប់រំគណិតវិទ្យាអាចរក្សាគំរូកម្មសិក្សាតាមបែបប្រពៃណីរបស់ខ្លួននៅក្នុងយុគសម័យនៃគណិតវិទូ AI ដែលមានសមត្ថភាពកាន់តែខ្លាំងទេ គឺជាសំណួរសូម្បីតែ ChatGPT តាមរយៈគណនីរបស់គាត់ក៏បដិសេធមិនឆ្លើយដែរ។
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
