Professor vencedor do Fields para de corrigir deveres de casa em meio ao uso excessivo de IA pelos alunos

Na Universidade da Califórnia, em Berkeley, um professor de matemática deixou de conferir se as respostas dos deveres de casa estão certas ou erradas. Richard Borcherds, ganhador da Medalha Fields, uma das honrarias mais prestigiosas da matemática, agora dá nota apenas pela entrega do trabalho.

A decisão veio depois que ele notou um número crescente de alunos usando inteligência artificial para tirar notas altas. Para Borcherds, os métodos tradicionais de avaliação perderam o sentido num cenário em que a IA é uma ferramenta amplamente acessível aos estudantes. Se os alunos conseguem resolver os problemas com ela e obter, de forma consistente, a nota máxima, pagar auxiliares para verificar a precisão de cada solução deixa de cumprir sua função original.

O próprio professor admite que o critério atual está longe do ideal. Ele ainda não encontrou uma alternativa adequada.

As preocupações de Borcherds vão além das notas. Ele alerta que, se a IA continuar avançando no ritmo atual, em breve talvez não reste nenhuma tarefa que os matemáticos façam melhor do que ela. A observação surge após um anúncio da OpenAI sobre agentes de IA que parecem ter avançado em um dos problemas mais antigos e ainda em aberto da área: a existência e a suavidade das soluções das equações de Navier-Stokes.

Há cinco anos, ele via a matemática como uma das profissões menos sujeitas ao impacto da IA. Hoje, diz já não saber se deve aconselhar alunos a seguir essa carreira. "Não sei o que aconselhar. Cheguei a fazer essa mesma pergunta ao ChatGPT, e até ele respondeu que não sabia o que aconteceria", relatou.

Ao mesmo tempo, Borcherds sugere que o sistema acadêmico tem muita inércia. Mesmo com a IA evoluindo, ele não se surpreenderia se o ensino e a avaliação nos departamentos de matemática ficassem praticamente iguais nos próximos anos. Compara a situação aos periódicos impressos, que continuam sendo publicados, embora, na visão dele, tenham perdido a relevância há duas décadas. Cita também o tear mecânico, que substituiu a tecelagem manual, e o automóvel, que aos poucos deslocou o cavalo. Ainda assim, argumenta que a matemática enfrenta hoje uma situação sem precedentes.

O caso de Borcherds reflete um problema maior das universidades: como medir a competência dos estudantes quando a IA pode ajudar nas tarefas. Em Berkeley, espera-se que os docentes deixem claras, nos planos de ensino, as expectativas da disciplina, inclusive as políticas sobre ferramentas de IA. Segundo Anne Marie Richard, vice-reitora assistente para a graduação e diretora de tecnologia acadêmica, as regras específicas ficam a critério de cada docente e variam conforme o nível da disciplina e a área de estudo.

A universidade também testou ferramentas de detecção de conteúdo gerado por IA, como Turnitin e Rumi, mas elas ainda não se mostraram confiáveis o bastante para uso consistente em todo o campus. Berkeley mantém uma base de dados com exemplos de políticas de uso de IA para consulta dos professores. Essas orientações, porém, não respondem à pergunta que Borcherds enfrenta: se a IA gera soluções corretas, como saber o quanto o aluno realmente entende de matemática?

Por ora, a resposta dele é avaliar só a conclusão da tarefa, solução que ele mesmo reconhece como imperfeita.