Ричард Борчердс, профессор математики Калифорнийского университета в Беркли и медалист Филдса, перестал оценивать правильность домашних заданий своих студентов — решение, которое он объясняет тем фактом, что студенты теперь регулярно используют инструменты искусственного интеллекта для решения своих наборов задач.
В интервью The Daily Californian, опубликованном на этой неделе, Борчердс сказал, что, увидев, как многие из его студентов используют ИИ для стабильного представления работ с наивысшими оценками, он пришел к выводу, что «нет смысла» продолжать платить читателям за проверку правильности домашних заданий, поскольку использование ИИ в курсе стало неизбежным. Подробнее об этой истории — в нашем последние разработки в ИИ.
Вместо этого теперь он выставляет оценки по завершении: учащиеся, сдавшие домашнее задание, получают зачет независимо от того, были ли решения созданы с помощью машины.
«Это не очень хорошая система», — признал Борчердс, назвав эту схему наименее плохим вариантом, доступным на данный момент.
Медалист Филдса переосмысливает свою профессию
Борчердс, получивший в 1998 году медаль Филдса за работу над алгебрами вершинных операторов и чудовищной самогонной гипотезой, дал интервью вскоре после того, как OpenAI объявила, что ее ИИ-агенты нашли очевидное решение проблемы существования и гладкости Навье-Стокса — одной из самых знаменитых нерешенных проблем в математике.
Это утверждение по-прежнему оспаривается математиками, и Математический институт Клэя не присудил соответствующую премию тысячелетия в размере 1 миллиона долларов. Но это заявление уже изменило то, как некоторые математики говорят о будущем своей области.
«Если ИИ продолжит совершенствоваться нынешними темпами, то через несколько лет у людей-математиков не будет ничего, что ИИ не мог бы делать лучше», — сказал Борчердс в студенческой газете.
Его комментарии ставят его в число растущей группы выдающихся математиков, публично борющихся с последствиями передового ИИ для своей дисциплины. Само заявление Навье-Стокса побудило исследователей потребовать от OpenAI опубликовать поддающиеся проверке доказательства, а ранее в этом году группа медалистов Филдса подписала декларацию, предупреждающую об ускоряющейся роли ИИ в математике.
«Я даже спрашивал в ChatGPT»
Борчердс сказал, что он больше не знает, стоит ли поощрять студентов заниматься математикой — областью, которая еще пять лет назад казалась одной из самых безопасных профессий во время бума искусственного интеллекта.
«Я понятия не имею, что посоветовать. Я даже задал ChatGPT именно этот вопрос, и даже ChatGPT сказал, что понятия не имеет, что произойдет», — сказал он.
Он описал существенную «инерцию» академической системы и предсказал, что математический факультет может выглядеть примерно так же в течение нескольких лет, несмотря на темпы развития ИИ. Он сравнил нынешний момент с физическими бумажными журналами, которые продолжают публиковаться, несмотря на то, что они, по его словам, «совершенно бессмысленны» в течение двух десятилетий.
История предлагает параллели, отметил он: ручное ткачество было вытеснено ткацкими станками, а лошадей — автомобилями, — но он подчеркнул, что ничего подобного ранее не происходило в математике.
«В прошлом произошло множество технических прорывов: ткацкие станки вытеснили ручное ткачество, автомобили вытеснили лошадей, и так далее», — сказал Борчердс. «Однако подобное происходит в математике впервые».
Правила кампуса изо всех сил стараются соблюдать
Институциональная реакция Беркли иллюстрирует, насколько неравномерной остается политика в области ИИ в сфере высшего образования. Согласно электронному письму Анны Мари Ришар, помощника вице-проректора по бакалавриату и главного директора по академическим технологиям кампуса, отделение Академического сената в Беркли просит преподавателей включить заявление об ожиданиях использования ИИ в учебные программы курсов, но прямые правила существенно различаются в зависимости от уровня курса и предмета.
В кампусе экспериментировали с инструментами обнаружения искусственного интеллекта, включая Turnitin и Rumi, но пришли к выводу, что они недостаточно надежны для стандартизации. Таким образом, политика в области ИИ остается на усмотрение отдельных преподавателей при поддержке растущей базы данных образцов заявлений об использовании ИИ в университетском Центре ИИ.
Выставление оценок на основе завершения обучения Борчердса фактически является односторонней адаптацией к этому пробелу в правоприменении: вместо того, чтобы контролировать использование ИИ, который он не может надежно обнаружить, он переопределил, что означает зачет за домашнее задание.
Сигнал для высшего образования
Этот эпизод представляет собой небольшой, но конкретный момент в более широкой дискуссии об оценке в эпоху искусственного интеллекта. Если медалист Филдса на одном из ведущих математических факультетов мира придет к выводу, что наборы задач, которые можно взять на вооружение, больше не могут измерять то, для измерения чего они были предназначены, последствия выходят далеко за пределы Беркли.
Преподаватели всех дисциплин сталкиваются с одним и тем же напряжением: инструменты обнаружения отстают от инструментов генерации, кодексы чести трудно обеспечить в масштабе, а форматы оценивания, созданные для мира до появления ИИ, все чаще не позволяют отличить понимание учащихся от результатов моделирования.
На данный момент решение Борчердса скорее прагматично, чем оптимистично: оценивать то, что можно оценить, и открыто признавать, что остальное стало непроверяемым. Сможет ли математическое образование сохранить свою традиционную модель ученичества в эпоху все более способных математиков с искусственным интеллектом — это вопрос, на который, по его словам, даже ChatGPT отказывается ответить.
---
Будьте в курсе ИИПоследние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.
Читать больше новостей об ИИ →
