UC Berkeley matematik profesörü ve Fields Madalyası sahibi Richard Borcherds, öğrencilerinin ödevlerini doğruluk açısından notlamayı bıraktı; bu kararı, öğrencilerin problem setlerini tamamlamak için artık rutin olarak yapay zeka araçlarını kullandıkları gerçeğine atfediyor.
Bu hafta The Daily Californian'da yayınlanan bir röportajda Borcherds, öğrencilerinden kaçının sürekli olarak en yüksek puanı alan çalışmaları sunmak için yapay zekayı kullandığını gördükten sonra, derste yapay zeka kullanımı kaçınılmaz hale geldiğinden okuyuculara ödevlerini doğruluk için notlandırmaları için ödeme yapmaya devam etmenin "hiçbir anlamı" olmadığı sonucuna vardığını söyledi. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
Bunun yerine artık tamamlandığında not veriyor: ödevlerini teslim eden öğrenciler, çözümlerin makine yardımıyla üretilip üretilmediğine bakılmaksızın kredi alıyor.
"Bu çok iyi bir sistem değil" diye itiraf eden Borcherds, düzenlemeyi şu anda mevcut olan en az kötü seçenek olarak tanımladı.
Bir Fields Madalyası Sahibi Mesleğini Yeniden Değerlendiriyor
1998'de köşe operatörü cebirleri ve inanılmaz kaçak içki varsayımı üzerine yaptığı çalışmalarla Fields Madalyası'nı kazanan Borcherds, röportajı OpenAI'nin yapay zeka ajanlarının matematikteki en ünlü çözülmemiş problemlerden biri olan Navier-Stokes'un varlığı ve pürüzsüzlük problemine bariz bir çözüm ürettiğini duyurmasından kısa bir süre sonra verdi.
Bu iddiaya matematikçiler hala itiraz ediyor ve Clay Matematik Enstitüsü ilgili 1 milyon dolarlık Milenyum Ödülünü vermedi. Ancak duyuru, bazı matematikçilerin kendi alanlarının geleceği hakkında nasıl konuşacaklarını şimdiden yeniden şekillendirdi.
Borcherds öğrenci gazetesine verdiği demeçte, "Yapay zeka şu anki hızda gelişmeye devam ederse, birkaç yıl içinde insan matematikçilerin yapabileceği ve yapay zekanın daha iyisini yapamayacağı hiçbir şey kalmayacak" dedi.
Yorumları onu, yapay zekanın kendi disiplinleri üzerindeki etkileriyle alenen mücadele eden, sayıları giderek artan önde gelen matematikçiler arasına yerleştiriyor. Navier-Stokes duyurusu, araştırmacıların OpenAI'nin doğrulanabilir kanıtlar yayınlaması yönündeki taleplerine yol açtı ve bu yılın başlarında bir grup Fields madalyası sahibi, yapay zekanın matematikteki hızlandırıcı rolü hakkında bir uyarı bildirisi imzaladı.
"ChatGPT'ye Bile Sordum"
Borcherds, artık beş yıl öncesine kadar yapay zeka patlamasından sonra en güvenli kariyerler arasında görünen bir alan olan matematiğe devam etme konusunda öğrencileri cesaretlendirip teşvik etmeyeceğini bilmediğini söyledi.
"Ne tavsiye edeceğime dair hiçbir fikrim yok. Hatta ChatGPT'ye tam olarak bu soruyu sordum ve hatta ChatGPT bile ne olacağı hakkında hiçbir fikrinin olmadığını söyledi" dedi.
Akademik sistemdeki önemli "atalet"i tanımladı ve yapay zekanın gelişim hızına rağmen matematik bölümünün birkaç yıl boyunca hemen hemen aynı görünebileceğini öngördü. İçinde bulunduğumuz anı, kendi deyimiyle yirmi yıldır "tamamen anlamsız" olmasına rağmen yayınlanmaya devam eden fiziksel kağıt dergilerle karşılaştırdı.
Tarihin paralellikler sunduğunu belirtti (el dokumacılığının yerini tezgahlar aldı, atlar da motorlu arabaları aldı) ancak matematikte daha önce buna benzer hiçbir şeyin yaşanmadığını vurguladı.
Borcherds, "Geçmişte çok sayıda teknik atılım yaşandı; el dokumacılığı tezgahlar tarafından devre dışı bırakıldı ve atlar motorlu arabalar tarafından devre dışı bırakıldı, vb." dedi. "Ama matematikte böyle bir şey ilk kez oluyor."
Kampüs Kurallarına Uyum Sağlama Mücadelesi
Berkeley'in kurumsal tepkisi, yapay zeka politikasının yüksek öğrenimde ne kadar eşitsiz kaldığını gösteriyor. Lisans eğitiminden sorumlu müdür yardımcısı ve kampüsün baş akademik teknoloji sorumlusu Anne Marie Richard'dan gelen bir e-postaya göre, Akademik Senato'nun Berkeley Bölümü, fakülteden ders müfredatına yapay zeka kullanımı beklentileri hakkında bir açıklama eklemelerini istiyor; ancak doğrudan politikalar kurs düzeyine ve konuya göre önemli ölçüde farklılık gösteriyor.
Kampüs, Turnitin ve Rumi de dahil olmak üzere yapay zeka tespit araçlarını denedi ancak bunların standartlaştırılacak kadar güvenilir olmadığına karar verdi. Bu nedenle yapay zeka politikası, üniversitenin Yapay Zeka Merkezindeki örnek yapay zeka kullanımı bildirimlerinden oluşan büyüyen bir veri tabanı tarafından desteklenen bireysel eğitmenlerin takdirine kalmıştır.
Borcherds'ın tamamlamaya dayalı derecelendirmesi, bu uygulama boşluğuna etkili bir şekilde tek taraflı bir uyarlamadır: Güvenilir bir şekilde tespit edemediği yapay zeka kullanımını denetlemek yerine, ev ödevi kredisinin ne anlama geldiğini yeniden tanımladı.
Yüksek Öğrenim İçin Bir Sinyal
Bu bölüm, yapay zeka çağında değerlendirmeye ilişkin daha büyük bir tartışmanın küçük ama sivri uçlu bir veri noktasıdır. Dünyanın en iyi matematik bölümlerinden birindeki Fields Madalyası sahibi, eve götürülecek problem setlerinin ölçmek için tasarlandıkları şeyi artık ölçemeyeceği sonucuna varırsa, bunun sonuçları Berkeley'in çok ötesine uzanır.
Farklı disiplinlerdeki eğitimciler de aynı gerilimle boğuşuyor: Tespit araçları, üretim araçlarının gerisinde kalıyor, onur kurallarının geniş ölçekte uygulanması zor ve yapay zeka öncesi bir dünya için oluşturulan değerlendirme formatları, öğrenci anlayışını model çıktısından ayırmada giderek daha başarısız oluyor.
Şimdilik Borcherds'ın çözümü iyimser olmaktan ziyade pragmatik: derecelendirilebilecek olanı derecelendirin ve geri kalanın doğrulanamaz hale geldiğini açıkça kabul edin. Yapay zeka matematikçilerinin giderek daha yetenekli olduğu bir çağda matematik eğitiminin geleneksel çıraklık modelini koruyup koruyamayacağı, ChatGPT'nin bile cevaplamayı reddettiği bir sorudur.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
