商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導

隨著人工智慧（AI）工具日益普及，學術界正重新思考傳統的教學與評量方式。柏克萊加州大學（UC Berkeley）數學教授、菲爾茲獎得主理查德·博赫茲（Richard Borcherds），因學生普遍使用 AI 寫作工具，已決定停止批改學生作業的正確性，轉而僅評量作業的完成度。此舉突顯 AI 工具的濫用對大學學術誠信（指學生學習與研究過程中，遵守誠實、正直、負責原則的重要性）造成的衝擊，並引發教育工作者的深思。

根據《LavX News》及《New York Post》報導，博赫茲教授指出，AI 工具（如 ChatGPT）已能產生近乎完美的答案，使得批改作業的正確性變得「毫無意義」。他發現，若繼續以正確性為評分標準，反而會鼓勵學生使用 AI，並懲罰那些誠實、不使用 AI 的學生。博赫茲教授表示，現在已難以辨別哪些作業是由人類完成，哪些是由 AI 生成，即使偶爾 AI 會犯下特定錯誤，但隨著技術進步，這些錯誤也越來越少見。因此，他認為支付評分者去驗證 AI 產生的內容是「毫無意義的」。

博赫茲教授擔憂 AI 的快速發展可能對數學領域造成深遠影響。他預測，如果 AI 以目前速度持續進步，未來幾年內，人類數學家能做的事情，AI 將都能做得更好。他甚至坦承，已不知該如何建議有志投身數學領域的學生，連詢問 ChatGPT 也得不到答案。面對這種趨勢，博赫茲教授已將評量重點轉移到禁止使用電子設備的現場考試。他提到線上考試的平均分數會大幅提高，因此認為線上考試也變成浪費時間。

對於 AI 在學術上的影響，柏克萊加州大學校方已發布指導方針，要求教師在課程大綱中說明 AI 的使用政策。不過，校方也發現市面上的 AI 偵測軟體，如 Turnitin 和 Rumi，其準確性不足以在全校範圍內採用。因此，每位教師仍擁有在課堂上制定 AI 使用規範的自主權。

在學術界思考如何應對 AI 挑戰之際，AI 產業龍頭 Google DeepMind 也分享了他們對未來人才的需求。Google DeepMind 營運長萊拉·易卜拉欣（Lila Ibrahim）向《Business Insider》表示，公司越來越重視具備「終身學習」能力的求職者。她強調，在 AI 驅動的職場中，雖然獲得答案變得非常容易，但知道如何提出「好問題」的能力卻越來越困難且珍貴。易卜拉欣指出，AI 領域不僅需要 STEM（科學、技術、工程、數學）背景人才，也高度需要人文學科的知識，例如哲學、經濟學與倫理學等，因為這些跨學科的人才能更好地與他人協作，將想法轉化為實際行動。她提到，英國在這方面做得比 30 年前的矽谷更好，對哲學、政治科學等技能有更強的重視。