加州大学伯克利分校数学教授、菲尔兹奖获得者 Richard Borcherds 已停止对学生作业的正确性进行评分，他将这一决定归因于学生现在经常使用人工智能工具来完成习题集的现实。
在本周发表的《加州日报》采访中，Borcherds 表示，在看到有多少学生使用人工智能持续提交高分作业后，他得出结论，继续向读者付费以评估作业的正确性“没有意义”，因为人工智能在课程中的使用已成为不可避免的。 更多相关背景，请参阅我们的AI行业报道。
相反，他现在根据完成情况进行评分：提交作业的学生都会获得学分，无论解决方案是否是在机器辅助下生成的。
“这不是一个很好的系统，”博尔彻兹承认，并将这种安排描述为目前可用的最不糟糕的选择。
菲尔兹奖得主重新评估其职业
Borcherds 因其在顶点算子代数和可怕的月光猜想方面的研究而于 1998 年获得菲尔兹奖，在 OpenAI 宣布其人工智能代理已经为纳维-斯托克斯存在性和平滑性问题（数学界最著名的未解决问题之一）提出了明显的解决方案后不久，他接受了采访。
这一说法仍然受到数学家的质疑，克莱数学研究所尚未颁发相关的 100 万美元千禧年奖。但这一消息已经重塑了一些数学家谈论其领域未来的方式。
Borcherds 在学生论文中表示：“如果人工智能继续以目前的速度进步，那么几年后，人类数学家能做的事情，人工智能都可以做得更好。”
他的评论使他成为越来越多的著名数学家之一，他们公开讨论前沿人工智能对其学科的影响。纳维-斯托克斯的声明本身就引起了研究人员的要求，要求 OpenAI 发布可验证的证据，今年早些时候，一群菲尔兹奖得主签署了一份声明，警告人工智能在数学领域的加速作用。
“我什至问过 ChatGPT”
博尔彻兹表示，他不再知道是否应该鼓励学生学习数学，就在五年前，数学领域似乎还是人工智能热潮中最安全的职业之一。
“我不知道该给什么建议。我什至问了 ChatGPT 这个确切的问题，甚至 ChatGPT 也说它不知道会发生什么，”他说。
他描述了学术系统中巨大的“惰性”，并预测尽管人工智能发展速度很快，数学系在几年内可能看起来几乎没有什么变化。他将当前的情况与实体纸质期刊进行了比较，尽管用他的话说，纸质期刊在二十年来“完全毫无意义”，但仍在继续出版。
他指出，历史提供了相似之处——手工编织被织布机取代，马匹被汽车取代——但他强调，数学领域以前没有发生过类似的事情。
博尔切兹说：“过去已经取得了很多技术突破——织布机让手工编织业破产，汽车让马匹破产，等等。” “不过，这是数学领域第一次发生这样的事情。”
校园规则努力跟上
伯克利大学的机构反应表明，高等教育领域的人工智能政策仍然不平衡。根据负责本科教育的助理副教务长兼校园首席学术技术官 Anne Marie Richard 的一封电子邮件，伯克利学术参议院部门要求教师在课程大纲中纳入一份关于人工智能使用期望的声明，但直接政策因课程级别和学科而异。
该校园已经尝试了人工智能检测工具，包括 Turnitin 和 Rumi，但确定它们不够可靠，无法标准化。因此，人工智能政策仍然由个别教师自行决定，并得到大学人工智能中心不断增长的人工智能使用声明样本数据库的支持。
Borcherds 基于完成情况的评分实际上是对执法差距的单方面适应：他没有监管他无法可靠检测到的人工智能的使用，而是重新定义了家庭作业积分的含义。
高等教育的信号
在有关人工智能时代评估的更大辩论中，这一事件只是一个小而尖锐的数据点。如果世界顶级数学系之一的菲尔兹奖得主得出结论，带回家的习题集无法再衡量其设计目的，那么其影响将远远超出伯克利分校。
跨学科的教育工作者一直在努力应对同样的紧张局势：检测工具落后于生成工具，荣誉准则难以大规模执行，为前人工智能世界构建的评估格式越来越无法区分学生的理解和模型输出。
目前，Borcherds 的解决方案是务实的而不是乐观的——对可以评分的内容进行评分，并公开承认其余的内容已变得无法验证。在人工智能数学家能力日益增强的时代，数学教育能否保留其传统的学徒模式是一个问题，甚至据他所说，ChatGPT 也拒绝回答这个问题。
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