Một giáo sư toán học tại Đại học California, Berkeley (Mỹ), đã ngừng chấm tính chính xác của bài tập sinh viên sau khi nhận thấy ngày càng nhiều người sử dụng AI để đạt điểm cao. Thay vì đánh giá lời giải đúng hay sai, ông hiện chỉ chấm điểm dựa trên việc sinh viên có nộp bài hay không.
Người đưa ra quyết định này là giáo sư Richard Borcherds, chủ nhân Huy chương Fields, một trong những giải thưởng danh giá nhất của ngành toán học. Ông cho biết việc chấm bài tập theo cách truyền thống không còn nhiều ý nghĩa khi AI đã trở thành công cụ mà sinh viên có thể sử dụng rộng rãi.
Ông Borcherds thừa nhận cách chấm điểm hiện tại không phải một hệ thống tốt, nhưng chưa tìm được giải pháp thay thế phù hợp. Khi sinh viên có thể nhờ AI giải bài và liên tục đạt điểm cao, việc thuê người chấm để kiểm tra tính chính xác của từng lời giải dần mất đi mục đích ban đầu.
AI khiến ngay cả nghề toán học cũng trở nên khó đoán
Những lo ngại của ông Borcherds không chỉ dừng ở chuyện chấm bài. Vị giáo sư cảnh báo rằng nếu AI tiếp tục tiến bộ với tốc độ hiện nay, trong vài năm tới, có thể sẽ không còn công việc nào mà các nhà toán học làm tốt hơn AI.
Nhận định này được đưa ra sau khi OpenAI công bố các tác nhân AI dường như đã giải được một trong những bài toán khó chưa có lời giải của toán học: bài toán tồn tại và tính trơn của phương trình Navier-Stokes.
Ông Borcherds cho biết bản thân không biết nên khuyên sinh viên có tiếp tục theo đuổi ngành toán hay không. Chỉ khoảng 5 năm trước, ông vẫn xem đây là một trong những nghề nghiệp ít có nguy cơ bị ảnh hưởng bởi làn sóng AI. Giờ đây, chính vị giáo sư này cũng không thể đưa ra lời khuyên chắc chắn về tương lai của ngành.
“Tôi không biết phải khuyên thế nào. Tôi thậm chí đã hỏi ChatGPT đúng câu hỏi này, và ngay cả ChatGPT cũng nói rằng nó không biết điều gì sẽ xảy ra”, ông chia sẻ.
Dù vậy, ông Borcherds cho rằng hệ thống học thuật có sức ì đáng kể. Ngay cả khi AI tiếp tục phát triển, ông không ngạc nhiên nếu các phương thức giảng dạy và đánh giá trong khoa toán vẫn gần như không thay đổi trong vài năm tới.
Ông so sánh tình trạng này với các tạp chí in trên giấy vẫn tiếp tục xuất bản dù theo ông, chúng đã mất ý nghĩa từ hai thập kỷ trước. Vị giáo sư cũng nhắc đến những công nghệ từng thay thế phương thức lao động cũ, như máy dệt cơ giới thay thế nghề dệt thủ công hay ô tô dần thay thế ngựa. Tuy nhiên, ông cho rằng toán học đang đối mặt với một tình huống chưa từng có tiền lệ.
Đại học vẫn chưa tìm được cách kiểm soát AI
Trường hợp của ông Borcherds phản ánh một vấn đề rộng hơn mà các trường đại học đang phải xử lý: làm thế nào đánh giá đúng năng lực của sinh viên khi AI có thể hỗ trợ hoàn thành bài tập.
Tại Berkeley, giảng viên được yêu cầu nêu rõ kỳ vọng của môn học, bao gồm quy định về sử dụng công cụ AI, trong đề cương giảng dạy. Tuy nhiên, theo Anne Marie Richard, phó trợ lý hiệu trưởng phụ trách giáo dục đại học và giám đốc công nghệ học thuật, chính sách cụ thể vẫn do từng giảng viên quyết định, tùy thuộc vào cấp độ và lĩnh vực của môn học.
Nhà trường cũng đã thử nghiệm các công cụ phát hiện nội dung do AI tạo ra, trong đó có Turnitin và Rumi. Tuy nhiên, các công cụ này chưa đủ tin cậy để được áp dụng thống nhất trên toàn trường.
Berkeley hiện cung cấp một cơ sở dữ liệu gồm các mẫu quy định về sử dụng AI để giảng viên tham khảo khi xây dựng đề cương môn học. Dù vậy, những hướng dẫn này chưa giải quyết được câu hỏi cốt lõi mà ông Borcherds đang đối mặt: khi sinh viên có thể dùng AI để tạo ra lời giải đúng, làm thế nào để biết họ thực sự hiểu toán học đến đâu?
Với vị giáo sư, câu trả lời hiện tại chỉ là chấm điểm cho việc hoàn thành bài tập. Nhưng chính ông cũng thừa nhận đây không phải giải pháp tốt, cho thấy AI đang đặt giáo dục đại học trước một thách thức mà các phương pháp đánh giá truyền thống chưa theo kịp.
Nguyễn Hải
