Richard Borcherds, profesor de matematică UC Berkeley și medaliat Fields, a încetat să noteze temele elevilor săi pentru corectitudine - o decizie pe care o atribuie realității că studenții folosesc acum instrumentele AI pentru a-și finaliza seturile de probleme.
Într-un interviu pentru The Daily Californian, publicat săptămâna aceasta, Borcherds a spus că, după ce a văzut câți dintre studenții săi au folosit AI pentru a trimite în mod constant lucrări cu cele mai bune rezultate, a concluzionat că „nu are rost” să continue să plătească cititorii să noteze temele pentru corectitudine, deoarece utilizarea AI în curs a devenit inevitabilă. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
În schimb, acum notează la finalizare: studenții care își predau temele primesc credit, indiferent dacă soluțiile au fost produse cu ajutorul mașinii.
„Nu este un sistem foarte bun”, a recunoscut Borcherds, descriind aranjamentul ca fiind cea mai puțin proastă opțiune disponibilă în acest moment.
Un medaliat Fields reevaluează profesia
Borcherds, care a câștigat medalia Fields în 1998 pentru munca sa privind algebrele operatorilor de vârf și conjectura monstruoasă a lunii, a oferit interviul la scurt timp după ce OpenAI a anunțat că agenții săi AI au produs o soluție aparentă la problema existenței și netezirii Navier-Stokes - una dintre cele mai celebre probleme nerezolvate din matematică.
Această afirmație rămâne contestată de matematicieni, iar Institutul de Matematică Clay nu a acordat premiul Mileniului de un milion de dolari asociat. Dar anunțul a remodelat deja modul în care unii matematicieni vorbesc despre viitorul domeniului lor.
„Dacă AI continuă să se îmbunătățească în ritmul actual, atunci, în câțiva ani, nu va exista nimic pe care matematicienii umani nu pot face, ceea ce AI nu poate face mai bine”, a spus Borcherds pentru lucrarea studentească.
Comentariile sale îl plasează într-un grup tot mai mare de matematicieni proeminenți care se luptă public cu implicațiile AI de frontieră pentru disciplina lor. Anunțul Navier-Stokes în sine a atras cereri din partea cercetătorilor ca OpenAI să elibereze dovezi verificabile, iar la începutul acestui an un grup de medaliați Fields au semnat o declarație în care avertizează cu privire la rolul accelerat al AI în matematică.
„Chiar am întrebat ChatGPT”
Borcherds a spus că nu mai știe dacă să-i încurajeze pe studenți să urmeze matematica, un domeniu care părea, de curând, cu cinci ani, să fie printre cele mai sigure cariere din boom-ul AI.
"Nu am idee ce să sfătuiesc. Am pus chiar această întrebare ChatGPT și chiar și ChatGPT a spus că nu are idee ce se va întâmpla", a spus el.
El a descris „inerția” substanțială în sistemul academic și a prezis că departamentul de matematică ar putea arăta aproape la fel timp de câțiva ani, în ciuda ritmului de dezvoltare a IA. El a comparat momentul actual cu jurnalele fizice de hârtie, care continuă să publice, în ciuda faptului că au fost, în cuvintele sale, „cu totul inutile” timp de două decenii.
Istoria oferă paralele, a remarcat el - țesutul manual a fost înlocuit de războaie de țesut, iar caii de mașini cu motor - dar el a subliniat că nimic comparabil nu s-a întâmplat anterior în matematică.
„Au fost o mulțime de descoperiri tehnice în trecut – țesutul manual a fost scos din activitate de războaie de țesut, iar caii au fost scoși din activitate de mașini cu motor și așa mai departe”, a spus Borcherds. „Totuși, aceasta este prima dată când se întâmplă așa ceva în matematică.”
Regulile campusului se luptă să țină pasul
Răspunsul instituțional al lui Berkeley ilustrează cât de neuniformă rămâne politica IA în învățământul superior. Potrivit unui e-mail de la Anne Marie Richard, viceproctor adjunct pentru învățământul universitar și ofițerul șef de tehnologie academică al campusului, Divizia Berkeley a Senatului Academic cere facultății să includă o declarație despre așteptările privind utilizarea AI în programele cursurilor - dar politicile directe variază dramatic în funcție de nivelul de curs și de subiect.
Campusul a experimentat cu instrumente de detectare AI, inclusiv Turnitin și Rumi, dar a stabilit că nu sunt suficient de fiabile pentru a fi standardizate. Prin urmare, politica AI rămâne la latitudinea instructorilor individuali, susținută de o bază de date în creștere cu exemple de declarații de utilizare a AI în Hub-ul AI al universității.
Notarea bazată pe finalizare a lui Borcherds este de fapt o adaptare unilaterală la acel decalaj de aplicare: în loc să controleze utilizarea AI pe care nu o poate detecta în mod fiabil, el a redefinit ce înseamnă creditul pentru teme.
Un semnal pentru învățământul superior
Episodul este un punct de date mic, dar punctual într-o dezbatere mai largă despre evaluare în era AI. Dacă un medaliat Fields la unul dintre cele mai importante departamente de matematică din lume a ajuns la concluzia că seturile de probleme de luat acasă nu mai pot măsura ceea ce au fost concepute pentru a măsura, implicațiile depășesc cu mult Berkeley.
Educatorii din toate disciplinele s-au confruntat cu aceeași tensiune: instrumentele de detectare sunt în urmă cu instrumentele de generare, codurile de onoare sunt dificil de aplicat la scară, iar formatele de evaluare construite pentru o lume pre-AI nu reușesc din ce în ce să distingă înțelegerea elevilor de rezultatele modelului.
Deocamdată, soluția lui Borcherds este mai degrabă pragmatică decât optimistă - notați ceea ce poate fi evaluat și recunoașteți deschis că restul a devenit imposibil de verificat. Dacă educația matematică își poate păstra modelul tradițional de ucenicie într-o epocă a matematicienilor AI din ce în ce mai capabili, este o întrebare care chiar și ChatGPT, din punctul său de vedere, refuză să răspundă.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
