美国加州大学伯克利分校数学教授Richard Borcherds：AI让作业评分失去意义

加州大学伯克利分校数学教授Richard Borcherds近期公开表示，他已不再给学生作业打分。他的理由很直接：学生普遍使用AI完成作业，而AI的能力仍在快速提升，检查这些作业的正确性已无法衡量学生的真实数学水平。他坦言目前只检查作业是否完整提交，并承认这不是一个特别好的系统，但暂时没有替代方案。

Borcherds的判断建立在一个具体观察之上：他注意到许多学生长期利用AI完成作业并持续获得最高分。与此同时，OpenAI近期宣布其AI模型解决了一系列数学问题，其中包括Navier-Stokes存在性与光滑性问题。Borcherds由此得出结论：如果AI继续以当前速度进步，几年内将不存在人类数学家能做而AI做不好的事情。

这一判断也涉及更现实的制度层面。加州大学伯克利分校曾测试Turnitin和Rumi等AI检测工具，最终认定它们不适合标准化使用。一所澳大利亚大学的案例同样说明了问题：该校AI检测器在2024年标记了近6000起疑似不当行为，其中90%事后被证实为误报。这意味着试图通过技术手段区分人做的和AI做的作业，在当前条件下并不可行。

Borcherds的立场由此延伸到一个更根本的问题：是否还应鼓励年轻人选择数学作为专业方向。他回忆说，五年前AI热潮初期，数学曾被视为最安全的职业选择之一。如今他自己也不确定该如何建议。他甚至向ChatGPT提出了这个问题，而ChatGPT回答说自己也不知道未来会怎样。

需要指出的是，Borcherds关于几年内AI将超越人类数学家的说法是一个预测，而非已证实的事实。OpenAI声称解决Navier-Stokes问题的具体范围和验证状态，尚未获得独立确认。数学作为一门学科的价值——包括对结构的理解、证明的美学和跨领域建模能力——也不完全等同于解题速度。Borcherds本人的立场更接近一种对当前评估制度失效的诚实承认，而非对数学学科未来的最终判决。