据《纽约邮报》10 月 26 日报道，加州大学伯克利分校教授、菲尔兹奖得主理查德·博尔彻兹宣布，不再给学生布置计分家庭作业，原因是 AI 的滥用已经让这类作业形同虚设。他的做法是把评估重心挪到不允许使用电子设备的线下考试上，只认这种场合下的真实水平。
把评估挪回线下考场
博尔彻兹坦言，如今几乎无从分辨学生交上来的作业是自己写的还是 AI 生成的。他对媒体表示，在线考试如今纯粹浪费时间，一些学生会直接用 AI 作答，他虽没法逐一揪出谁用了 AI，却明显看到在线考试的平均分被大幅拉高。校方并非没有想办法，伯克利此前考虑过引入 AI 检测软件，最终认定这类工具可靠性不足，于是把 AI 使用政策的制定权下放给教授，只要求他们在课程大纲里写清规则。
给诚实者计分的隐性惩罚
更大的隐患出现在评分逻辑上。他指出，按答案对错给分，等于变相鼓励学生在家靠 AI 完成作业而不是亲自动手，同时还会惩罚那些老实自己解题的人；花时间与金钱去给 AI 生成的答案打分，本身也是一种浪费。博尔彻兹本人态度倒很轻松，如果 AI 最坏的影响只是增加了老师批改作业的难度，那他就非常放心了。当诺奖级学者都不得不退回纸笔考试来守住公平，AI 给教育甩出的这道难题显然还没有轻松的解法。
教师与学生的模型化同时推进
另一条路线是把教师与学生放进同一套模型里联合训练，用角色区分而非工具检测来保证作答真实性，相关思路可参考JOLT 师生同模训练的实验。两种路线都指向同一件事，AI 普及之后，考试要衡量的能力本身需要重新定义。
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