加州大學柏克萊分校數學教授因AI作弊猖獗而改革評分方式

人工智能日益複雜，正迫使教育工作者從根本上改變傳統的評估方法。加州大學柏克萊分校數學家 Richard Borcherds 已轉為僅以完成度來批改功課，並依賴不使用電子設備的實體考試。這項改變旨在應對區分人類作品與人工智能生成作品的挑戰，Borcherds 表示，使用現有的人工智能工具，這項任務已變得「幾乎不可能」。

據報人工智能偵測軟件的不可靠性，使這項困難更加複雜。加州大學柏克萊分校發現 Turnitin 等工具不適合在全校推行。雖然早期的人工智能工具可能因「特有的數學錯誤」而被識別，但技術的快速進步已使此類錯誤變得罕見，有效地抵消了主要的偵測方法。這使得個別教授必須自行制定管理人工智能使用的政策。

學術研究支持這些觀察結果，《Discover Education》和《Teaching of Psychology》的研究表明，ChatGPT 推出後，網上考試成績顯著上升，尤其是在無監考的學生中。這表明網上測驗可能會誇大分數，未能準確反映學生的能力。Borcherds 認為，在這些情況下，以正確性評分會懲罰誠實的學生，並浪費資源評估人工智能生成的答案，這強調了從偵測轉向修訂評估模式的轉變。