Профессор математики UC Berkeley Ричард Борчердс перестал проверять, правильно ли студенты решают домашние задания. Теперь работа засчитывается, если её просто сдали. Причина - ИИ: студенты с нейросетями стабильно получают высшие баллы, а запретить ИИ уже невозможно. Об этом 23 октября написала студенческая газета Беркли The Daily Californian.
Что поменялось в оценках
В американских университетах домашки обычно проверяет не сам профессор, а проверяющие - студенты старших курсов или аспиранты, которым за это платят. Борчердс решил, что платить им за проверку правильности решений больше нет смысла: ИИ, по его словам, теперь неизбежен.
Теперь за домашку ставят баллы за то, что её сдали, а не за то, что решено верно. Сам профессор признаёт, что система «не очень хорошая», но лучшего варианта у него пока нет.
Этой осенью Борчердс ведёт MATH 250A «Группы, кольца и поля» - курс алгебры для аспирантов на 50 человек. Это не школьная арифметика: теоремы Силова, теория Галуа, конечные поля.
Кто такой Ричард Борчердс
Борчердс - не случайный преподаватель, уставший от списывания. В 1998 году он получил Филдсовскую премию, главную награду в математике, за доказательство гипотезы «чудовищного вздора» (monstrous moonshine) о связи самой большой спорадической простой группы, «Монстра», с модулярными функциями.
Газете он дал интервью после громкого заявления OpenAI. 8 сентября компания объявила, что её модель доказала: решение уравнений Навье-Стокса, которые описывают течение жидкости, может разрушиться за конечное время. Это одна из семи задач тысячелетия от Clay Mathematics Institute, и математики доказательство ещё проверяют.
Прогноз у Борчердса жёсткий: «Если ИИ продолжит улучшаться такими темпами, через несколько лет не останется ничего, что математики-люди умеют делать лучше ИИ». Такого, по его словам, в математике ещё не было: ткачей-ручников вытеснили станки, лошадей - автомобили, а теперь очередь дошла до его науки.
Что советовать студентам, он не знает
Пять лет назад профессия математика казалась одной из самых защищённых от ИИ. Теперь Борчердс не уверен, стоит ли вообще звать студентов на математический факультет. «Понятия не имею, что советовать. Я даже задал этот вопрос ChatGPT, и он тоже сказал, что не знает, что будет», - рассказал он газете.
Быстрых перемен он при этом не ждёт. В академической системе много инерции, и Борчердс не удивится, если на факультете ещё пару лет всё останется как есть. Для примера он вспомнил бумажные научные журналы: они продолжают выходить, хотя уже лет двадцать как «совершенно бессмысленны».
Что делает университет
Единых правил про ИИ в Беркли нет. Академический сенат просит преподавателей прописать в программе курса, можно ли пользоваться ИИ, а сами правила каждый выбирает сам: они сильно зависят от уровня и предмета. Готовые формулировки для программ собраны в университетском каталоге AI Hub.
С детекторами не вышло: университет пробовал Turnitin и Rumi, но решил, что они недостаточно надёжны, чтобы ввести их везде.
Беркли это уже видел весной
История с домашками - не первая. В июне та же Daily Californian писала, что в весеннем семестре 2026 года доля двоек на курсах информатики резко выросла. В CS 10 «неуд» получили 35,3% студентов, в CS 61A - 10,6%, в EECS 127 - 16,8%. Годом и двумя годами раньше в CS 10 и CS 61A доля двоек не превышала 10%.
Преподаватель обоих курсов Дэн Гарсия назвал главной причиной всплеск нечестной работы с языковыми моделями. Коллеги добавляли слабую математическую подготовку и нехватку проверяющих.
Что говорят
Новость обсуждают на Hacker News, и спорят там не о том, прав ли Борчердс, а о том, что вместо домашки. Один лагерь считает, что оценку надо ставить только по контрольным в аудитории, где ИИ под рукой нет: домашка остаётся тренировкой, а не экзаменом. Там же напоминают, сколько стоит проверка: у аспирантов она занимает 10-20 часов в неделю.
Другие возражают: оценка за домашку дисциплинирует тех, кому нужна внешняя структура. А один итоговый экзамен превращает семестр в лотерею: плохо поспал - провалил курс.
Что из этого следует
Профессор отказался проверять не домашку, а правильность ответов. Задания остались, сдавать их всё ещё нужно. Поменялось другое: правильный ответ перестал доказывать, что студент понял материал.
Подвох в том, что расплачиваться за это будет сам студент. Домашка всегда была тренировкой перед экзаменом. Если на тренировке задачи решает нейросеть, на контрольной в аудитории она уже не поможет - весенние двойки в CS 10 это хорошо показали.
Если вы учитесь или помогаете учиться детям, вывод простой: ИИ полезен как репетитор, а не как решебник. Просите модель объяснить ход решения, найти ошибку в вашем варианте или дать похожую задачу для самопроверки. Готовый ответ, переписанный в тетрадь, не научит ничему - и, судя по Беркли, оценки скоро будут ставить там, где списать не выйдет.
Источники
- AI use leads UC Berkeley math professor to see 'no point' in grading homework - The Daily Californian: интервью с Борчердсом и правила Беркли про ИИ, 23 октября 2026
- 2026 Fall MATH 250A 001 LEC 001 - расписание курса Борчердса в каталоге Беркли
- Navier-Stokes solution - заявление OpenAI о доказательстве, 8 сентября 2026