Річард Борчердс, професор математики Каліфорнійського університету в Берклі та володар медалі Філдса, припинив оцінювати домашнє завдання своїх студентів на правильність — це рішення він пояснює тим, що тепер студенти регулярно використовують інструменти ШІ для вирішення своїх задач.
В інтерв’ю The Daily Californian, опублікованому цього тижня, Борчердс сказав, що, побачивши, скільки його студентів використовували штучний інтелект, щоб постійно здавати роботи з найвищими балами, він дійшов висновку, що «немає сенсу» продовжувати платити читачам за оцінку правильності домашніх завдань, оскільки використання ШІ в курсі стало неминучим. For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
Натомість тепер він виставляє оцінки після виконання: учні, які здають домашнє завдання, отримують залік, незалежно від того, чи були розв’язки створені за допомогою машини.
«Це не дуже хороша система», — визнав Борчердс, описуючи систему як найменш поганий варіант, доступний на даний момент.
Філдсівський медаліст переоцінює свою професію
Борчердс, який отримав медаль Філдса в 1998 році за роботу над алгебрами вершинних операторів і жахливою гіпотезою самогону, дав інтерв’ю незабаром після того, як OpenAI оголосив, що його агенти штучного інтелекту створили очевидне рішення проблеми існування та гладкості Нав’є-Стокса — однієї з найвідоміших невирішених проблем у математиці.
Математики все ще заперечують це твердження, і Інститут математики Клея не присудив відповідну Премію тисячоліття в 1 мільйон доларів. Але це оголошення вже змінило те, як деякі математики говорять про майбутнє своєї галузі.
«Якщо штучний інтелект продовжуватиме вдосконалюватися нинішніми темпами, то через кілька років математики-люди не зможуть зробити нічого, що штучний інтелект не зможе зробити краще», — сказав Борчердс студентській роботі.
Його коментарі відносять його до зростаючої групи видатних математиків, які публічно борються з наслідками передового ШІ для своєї дисципліни. Сама заява Нав’є-Стокса викликала вимоги дослідників, щоб OpenAI опублікував докази, які можна перевірити, і на початку цього року група медалістів Філдса підписала декларацію, попереджаючи про прискорюючу роль ШІ в математиці.
"Я навіть запитав ChatGPT"
Борчердс сказав, що він більше не знає, чи варто заохочувати студентів займатися математикою, галуззю, яка ще п’ять років тому здавалася однією з найбезпечніших професій після буму ШІ.
«Я не знаю, що порадити. Я навіть поставив ChatGPT це точне запитання, і навіть ChatGPT сказав, що не має жодного уявлення, що станеться», — сказав він.
Він описав значну «інерцію» в академічній системі та передбачив, що факультет математики може виглядати приблизно так само протягом кількох років, незважаючи на темпи розвитку ШІ. Він порівняв нинішній момент із фізичними паперовими журналами, які продовжують публікуватися, незважаючи на те, що вони, за його словами, були «цілковито безглуздими» протягом двох десятиліть.
Історія пропонує паралелі, зауважив він — ручне ткацтво було витіснене ткацькими верстатами, а коней — автомобілями, — але він підкреслив, що нічого подібного раніше не було в математиці.
«У минулому було багато технічних проривів — ручне ткацтво було виведено з ладу завдяки ткацьким верстатам, а коні були виведені з ладу завдяки автомобілям і так далі», — сказав Борчердс. «Однак це вперше щось подібне в математиці».
Правила кампусу намагаються не відставати
Інституційна реакція Берклі показує, наскільки нерівномірною залишається політика ШІ у вищій освіті. Згідно з електронним листом від Енн Марі Річард, помічника віце-ректора з бакалаврату та головного спеціаліста з академічних технологій університетського містечка, відділ Берклі Академічного сенату просить викладачів включити заяву про очікування щодо використання штучного інтелекту в навчальні плани курсу, але прямі політики різко відрізняються залежно від рівня курсу та предмета.
Кампус експериментував з інструментами виявлення штучного інтелекту, зокрема Turnitin і Rumi, але визначив, що вони недостатньо надійні для стандартизації. Таким чином, політика AI залишається на розсуд окремих викладачів, що підтримується зростаючою базою даних зразків заяв про використання AI в університетському AI Hub.
Оцінювання Борчердса на основі завершення є фактично односторонньою адаптацією до цієї прогалини: замість того, щоб стежити за використанням штучного інтелекту, який він не може надійно виявити, він переосмислив, що означає кредит за домашнє завдання.
Сигнал для вищої освіти
Цей епізод є невеликою, але яскравою точкою даних у більшій дискусії про оцінювання в епоху ШІ. Якщо лауреат медалі Філдса на одному з провідних факультетів математики в світі дійшов висновку, що набори завдань, які можна взяти додому, більше не можуть вимірювати те, для чого вони були розроблені, наслідки виходять далеко за межі Берклі.
Педагоги різних дисциплін стикаються з однаковою напругою: інструменти виявлення відстають від інструментів генерації, кодекси честі важко забезпечити в масштабі, а формати оцінювання, створені для світу до ШІ, все частіше не можуть відрізнити розуміння учнями від результатів моделі.
На даний момент рішення Борчердса швидше прагматичне, ніж оптимістичне — оцінюйте те, що можна оцінити, і відкрито визнайте, що решту вже неможливо перевірити. Чи може математична освіта зберегти свою традиційну модель учнівства в епоху дедалі більших здібностей математиків зі штучним інтелектом – питання, на яке навіть ChatGPT, за його словами, відмовляється відповідати.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
