Richard Borcherds, giáo sư toán học của UC Berkeley và là người đạt Huy chương Fields, đã ngừng chấm điểm bài tập về nhà của học sinh về độ chính xác - một quyết định mà ông cho là xuất phát từ thực tế là sinh viên hiện nay thường xuyên sử dụng các công cụ AI để hoàn thành các bộ bài toán của mình.
Trong một cuộc phỏng vấn với The Daily Californian được xuất bản trong tuần này, Borcherds nói rằng sau khi thấy có bao nhiêu học sinh của mình sử dụng AI để liên tục nộp bài đạt điểm cao nhất, ông kết luận rằng “chẳng ích gì” khi tiếp tục trả tiền cho độc giả để chấm điểm bài tập về nhà cho đúng, vì việc sử dụng AI trong khóa học đã trở nên không thể tránh khỏi. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
Thay vào đó, giờ đây anh ấy chấm điểm khi hoàn thành: những học sinh nộp bài tập về nhà sẽ nhận được tín chỉ, bất kể các giải pháp có được tạo ra với sự hỗ trợ của máy móc hay không.
“Đó không phải là một hệ thống tốt lắm,” Borcherds thừa nhận, đồng thời mô tả sự sắp xếp này là lựa chọn ít tệ nhất hiện có.
Một người đoạt huy chương Fields đánh giá lại nghề nghiệp
Borcherds, người đã giành được Huy chương Fields năm 1998 cho công trình nghiên cứu về đại số toán tử đỉnh và giả thuyết ánh trăng quái dị, đã trả lời phỏng vấn ngay sau khi OpenAI thông báo rằng các tác nhân AI của họ đã tạo ra một giải pháp rõ ràng cho sự tồn tại và bài toán trơn tru của Navier-Stokes — một trong những bài toán chưa được giải nổi tiếng nhất trong toán học.
Tuyên bố đó vẫn còn bị các nhà toán học tranh cãi và Viện Toán học Clay đã không trao Giải thưởng Thiên niên kỷ trị giá 1 triệu USD liên quan. Nhưng thông báo này đã định hình lại cách một số nhà toán học nói về tương lai lĩnh vực của họ.
Borcherds nói với bài báo sinh viên: “Nếu AI tiếp tục cải thiện với tốc độ hiện tại thì trong một vài năm nữa, các nhà toán học của con người sẽ không thể làm được điều gì mà AI không thể làm tốt hơn”.
Nhận xét của anh ấy đặt anh ấy vào một nhóm ngày càng tăng gồm các nhà toán học nổi tiếng đang công khai đấu tranh với những tác động của AI biên giới đối với ngành học của họ. Bản thân thông báo của Navier-Stokes đã thu hút yêu cầu từ các nhà nghiên cứu rằng OpenAI phải đưa ra các bằng chứng có thể xác minh được và đầu năm nay, một nhóm người đoạt huy chương Fields đã ký một tuyên bố cảnh báo về vai trò ngày càng tăng của AI trong toán học.
"Tôi thậm chí còn hỏi ChatGPT"
Borcherds cho biết ông không còn biết có nên khuyến khích học sinh theo đuổi toán học hay không, một lĩnh vực mà cách đây 5 năm dường như là một trong những nghề nghiệp an toàn nhất từ sự bùng nổ AI.
"Tôi không biết phải khuyên gì. Tôi thậm chí còn hỏi ChatGPT câu hỏi chính xác này và ngay cả ChatGPT cũng nói rằng họ không biết chuyện gì sẽ xảy ra", anh nói.
Ông mô tả “sức ì” đáng kể trong hệ thống học thuật và dự đoán khoa toán có thể trông giống như vậy trong vài năm nữa bất chấp tốc độ phát triển của AI. Ông so sánh thời điểm hiện tại với các tạp chí giấy, vẫn tiếp tục xuất bản mặc dù, theo cách nói của ông, "hoàn toàn vô nghĩa" trong hai thập kỷ.
Ông lưu ý rằng lịch sử đưa ra những điểm tương đồng - nghề dệt thủ công đã bị thay thế bởi máy dệt và ngựa bị thay thế bởi ô tô - nhưng ông nhấn mạnh rằng trước đây chưa từng có điều gì có thể so sánh được trong toán học.
Borcherds nói: “Đã có rất nhiều bước đột phá về kỹ thuật trong quá khứ - nghề dệt thủ công đã bị máy dệt ngừng kinh doanh, ngựa không còn được kinh doanh bằng ô tô, v.v.” “Tuy nhiên, đây là lần đầu tiên điều này xảy ra trong toán học.”
Nội quy của trường Đấu tranh để theo kịp
Phản ứng của tổ chức Berkeley minh họa chính sách AI không đồng đều trong giáo dục đại học. Theo email từ Anne Marie Richard, trợ lý phó hiệu trưởng phụ trách giáo dục đại học và giám đốc công nghệ học thuật của trường, Phân ban Berkeley của Thượng viện Học thuật yêu cầu giảng viên đưa tuyên bố về kỳ vọng sử dụng AI vào giáo trình khóa học - nhưng các chính sách trực tiếp thay đổi đáng kể tùy theo cấp độ khóa học và môn học.
Khuôn viên trường đã thử nghiệm các công cụ phát hiện AI, bao gồm Turnitin và Rumi, nhưng xác định rằng chúng không đủ tin cậy để tiêu chuẩn hóa. Do đó, chính sách AI vẫn tùy thuộc vào quyết định của từng giảng viên, được hỗ trợ bởi cơ sở dữ liệu ngày càng tăng về các tuyên bố mẫu về việc sử dụng AI trong Trung tâm AI của trường đại học.
Việc chấm điểm dựa trên mức độ hoàn thành của Borcherds thực sự là một sự thích ứng đơn phương đối với khoảng cách thực thi đó: thay vì kiểm soát việc sử dụng AI mà ông không thể phát hiện một cách đáng tin cậy, ông đã xác định lại ý nghĩa của tín dụng bài tập về nhà.
Tín hiệu cho giáo dục đại học
Tình tiết này là một điểm dữ liệu nhỏ nhưng rõ ràng trong một cuộc tranh luận lớn hơn về đánh giá trong kỷ nguyên AI. Nếu một người đoạt Huy chương Fields tại một trong những khoa toán học hàng đầu thế giới kết luận rằng các bộ bài toán mang về nhà không còn có thể đo được những gì chúng được thiết kế để đo, thì tác động của nó sẽ vượt xa Berkeley.
Các nhà giáo dục thuộc các ngành đang phải đối mặt với tình trạng căng thẳng giống nhau: các công cụ phát hiện tụt hậu so với các công cụ tạo, mã danh dự khó thực thi trên quy mô lớn và các định dạng đánh giá được xây dựng cho thế giới tiền AI ngày càng không thể phân biệt được sự hiểu biết của học sinh với đầu ra của mô hình.
Hiện tại, giải pháp của Borcherds mang tính thực dụng hơn là lạc quan – chấm điểm những gì có thể cho điểm và thừa nhận một cách công khai rằng phần còn lại đã trở nên không thể kiểm chứng được. Liệu giáo dục toán học có thể duy trì mô hình học việc truyền thống của mình trong thời đại các nhà toán học AI ngày càng có năng lực hay không là một câu hỏi mà ngay cả ChatGPT cũng từ chối trả lời.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
