นักคณิตศาสตร์รางวัล Fields เลิกตรวจความถูกต้องของการบ้าน เพราะนักศึกษาใช้ AI ทำ

Richard Borcherds นักคณิตศาสตร์เจ้าของรางวัล Fields Medal หรือ "โนเบลคณิตศาสตร์" เคยถาม ChatGPT ว่าควรแนะนำนักศึกษาที่อยากเป็นนักคณิตศาสตร์อย่างไร คำตอบคือ AI เองก็ไม่รู้ว่าอนาคตจะเป็นอย่างไร เขาเล่าเรื่องนี้กับ The Daily Californian หนังสือพิมพ์นักศึกษาของ UC Berkeley พร้อมบอกว่าเลิกให้คะแนนการบ้านตามความถูกต้องแล้ว

เดิมการบ้านในวิชาของเขามีผู้ช่วยที่ได้ค่าจ้างคอยตรวจว่าถูกหรือผิด แต่เมื่อเห็นนักศึกษาจำนวนมากใช้ AI จนได้คะแนนสูงสุดอย่างสม่ำเสมอ เขาก็มองว่า "ไม่มีประโยชน์" ที่จะจ่ายเงินจ้างตรวจต่อ ตอนนี้ใครส่งก็ได้คะแนน ซึ่งเขายอมรับว่า "ไม่ใช่ระบบที่ดีนัก" แต่ยังไม่มีทางอื่น เขาบอก The California Post ด้วยว่าการให้คะแนนตามความถูกต้อง "ลงโทษนักศึกษาที่ซื่อสัตย์"

นึกถึงการจับเวลาซ้อมวิ่งที่บางคนแอบนั่งมอเตอร์ไซค์รอบสนาม เวลาบนนาฬิกาไม่ได้บอกแล้วว่าใครฟิตจริง ที่วัดได้คือวันแข่งที่ทุกคนต้องวิ่งเอง Borcherds จึงตัดเกรดจากการสอบในห้องที่ห้ามใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เป็นหลัก ต่างกันตรงที่ในสนามเรายังมองเห็นมอเตอร์ไซค์ แต่เขาบอกว่างานที่ AI ทำแทบแยกไม่ออกจากงานของคน และมหาวิทยาลัยก็สรุปว่าโปรแกรมจับงาน AI ยังไม่ดีพอจะใช้เป็นมาตรฐาน

เขาให้สัมภาษณ์หลัง OpenAI อ้างว่า AI แก้โจทย์รางวัลล้านดอลลาร์ได้ ซึ่งวงการยังไม่รับรอง และบอกว่าถ้า AI ยังเก่งขึ้นในอัตรานี้ อีกไม่กี่ปีอาจไม่เหลืองานคณิตศาสตร์ที่มนุษย์ทำได้ดีกว่า แต่ไม่ใช่ทุกคนคิดแบบนั้น นักศึกษาปริญญาเอกที่ Berkeley คนหนึ่งมองว่า AI ที่เธอใช้ยัง "โง่และไม่มีประสิทธิภาพมาก" และบอกนักศึกษาของเธอว่าใช้ AI ได้ แต่ถ้าไม่ทำการบ้านเองก็จะสอบตก

บทเรียนคือการบ้านมีไว้ฝึก ให้ AI ทำแทนคะแนนอาจสูง แต่ไปเจ็บตอนสอบ งานวิจัยของ UC Irvine ที่สื่อ The 74 รายงานพบว่า หลัง ChatGPT เปิดตัว นักเรียนมัธยมปลายใช้เวลากับโจทย์ที่คัดลอกไปถาม AI ได้ง่ายน้อยลง 31% หรือราวหนึ่งในสาม และตอบโจทย์แบบนี้ถูกน้อยลงด้วย ถ้าคุณใช้ AI ช่วยเรียน ให้มันอธิบายแทนการเฉลย แล้วลองทำข้อคล้ายกันเองโดยไม่เปิด AI ส่วนวิชาที่เขาสอน คำพูดฉบับเต็ม และมุมมองของคนอื่นอยู่ด้านล่าง

สรุปประเด็นสำคัญ

• การบ้านได้คะแนนเพราะส่ง ไม่ใช่เพราะถูก: Richard Borcherds ศาสตราจารย์คณิตศาสตร์ UC Berkeley ผู้ได้ Fields Medal ปี 1998 ให้คะแนนการบ้านตามการส่ง (completion) เพราะนักศึกษาจำนวนมากใช้ AI จนได้คะแนนสูงสุดอย่างสม่ำเสมอ
• คะแนนหลักย้ายไปที่สอบในห้อง: เขาบอก The California Post ว่าตอนนี้ตัดเกรดจากการสอบในห้องที่ห้ามใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เป็นหลัก ส่วนสอบออนไลน์ "เสียเวลาเปล่า"
• วิชาที่สอนเทอมนี้คือ Math 250A: วิชาพีชคณิตนามธรรมระดับบัณฑิตศึกษา มีนักศึกษาลงทะเบียน 55 คน และมีสอบปลายภาคในวันที่ 18 ธ.ค. 2026 ตามตารางเรียนของมหาวิทยาลัย
• มองอนาคตอาชีพนักคณิตศาสตร์ในแง่ร้าย แต่ไม่ใช่ทุกคนเห็นด้วย: เขาบอกว่า "ไม่รู้จะแนะนำอะไร" ขณะที่นักศึกษาปริญญาเอกและนักการศึกษาหลายคนเสนอทางอื่น เช่น คิดใหม่ว่าการบ้านมีไว้ทำไม ใช้การสอบเป็นตัวตัดสิน หรือให้นักเรียนแต่งโจทย์เอง

Borcherds พูดอะไรบ้าง

The Daily Californian ลงบทความของ Audrey Baime เมื่อ 23 ต.ค. 2026 โดยระบุว่าเป็นการสัมภาษณ์แบบนั่งคุยเมื่อวันอังคาร (ตรงกับ 20 ต.ค. 2026) จากนั้น The California Post ซึ่งเป็นฉบับแคลิฟอร์เนียของ New York Post ลงบทความของ Zain Khan เมื่อ 25 ต.ค. 2026 ที่มีคำพูดเพิ่มเติมจากการคุยกับเขาโดยตรง คำแปลด้านล่างเป็นของ ReadEval

ประโยคเรื่อง "ไม่มีอะไรที่มนุษย์ทำได้ดีกว่า" มีเงื่อนไขกำกับอยู่ คือ "ถ้า AI ยังพัฒนาต่อไปในอัตราปัจจุบัน" ไม่ใช่คำทำนายแบบเด็ดขาด และเหตุผลที่เขาลังเลจะชวนนักศึกษาเข้าเรียนคณิตศาสตร์ก็คือ เมื่อห้าปีก่อนอาชีพนักคณิตศาสตร์ดูเหมือนเป็นอาชีพที่ปลอดภัยที่สุดอาชีพหนึ่งจากกระแส AI

เขาสอนวิชาอะไร และการสอบยังให้คะแนนแบบเดิมไหม

บทความวันที่ 23 ต.ค. ของ Daily Californian ไม่ได้บอกชื่อวิชา ReadEval จึงตรวจจากแหล่งอื่น

• บทความก่อนหน้าของ Daily Californian (19 ต.ค. 2026) ระบุว่า Borcherds "กำลังสอน MATH 250A วิชาพีชคณิตนามธรรมระดับบัณฑิตศึกษา"
• ตารางเรียนเทอม Fall 2026 ของภาควิชาคณิตศาสตร์ มีชื่อเขาเป็นผู้สอนวิชาเดียว คือ 250A Groups, Rings, and Fields เรียนวันอังคารและพฤหัสบดี 12:30–13:59 น. ที่ Lewis 9
• หน้าวิชาในระบบตารางเรียน (classes.berkeley.edu) ระบุว่าเทอมนี้เรียน 26 ส.ค.–11 ธ.ค. 2026 มีผู้ลงทะเบียน 55 คนจากที่นั่ง 60 ที่ และมีสอบปลายภาค (Final Exam) วันศุกร์ที่ 18 ธ.ค. 2026 เวลา 8:00–11:00 น.

เรื่องการสอบ Daily Californian ไม่ได้พูดถึง แต่ The California Post รายงานคำของเขาว่าตอนนี้ตัดเกรดจากการสอบในห้องที่ห้ามใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เป็นหลัก ส่วนสัดส่วนคะแนนที่แน่นอนของการบ้านกับการสอบ ReadEval ยืนยันไม่ได้ เพราะเค้าโครงวิชา (syllabus) ของ Math 250A ไม่ได้เปิดเป็นหน้าสาธารณะ และไม่มีสื่อใดรายงานตัวเลขนี้ อีกจุดที่ยังไม่ชัดคือ แหล่งข่าวไม่ได้บอกว่านโยบายนี้ใช้เฉพาะ 250A หรือรวมวิชาที่เขาเคยสอนเทอมก่อน ๆ ด้วย

ข้อสังเกตเพิ่มเติม: การให้คะแนนการบ้านตามการส่งไม่ใช่เรื่องใหม่สำหรับเขา หน้าวิชา Math 1B (แคลคูลัส) ที่เขาสอนเมื่อ Spring 2011 เขียนไว้ว่าคะแนนการบ้าน "อิงแค่จำนวนข้อที่ลองทำ" เพราะตอนนั้น Berkeley "ไม่มีเงินจ้างคนตรวจการบ้าน" ก่อนจะเติมว่าได้ข่าวว่ามีงบแล้ว และการบ้าน "น่าจะได้ตรวจ" ต่างกันที่ครั้งนี้เหตุผลคือ AI ไม่ใช่งบประมาณ

ทำไมไม่ใช้โปรแกรมจับงานที่ AI เขียน

Daily Californian อ้างอีเมลจาก Anne Marie Richard ผู้ช่วยรองอธิการบดีฝ่ายการศึกษาระดับปริญญาตรีและหัวหน้าฝ่ายเทคโนโลยีการศึกษาของ UC Berkeley ว่า

• สภาวิชาการของ Berkeley (Academic Senate) ขอให้อาจารย์เขียนความคาดหวังของวิชา รวมถึงกติกาการใช้เครื่องมือ AI ไว้ในเค้าโครงวิชา แต่นโยบายจริงต่างกันมากตามระดับและสาขาของวิชา
• มหาวิทยาลัยทดลองเครื่องมือตรวจจับงาน AI หลายตัว รวมถึง Turnitin และ Rumi แล้วสรุปว่ายังไม่ดีพอจะใช้เป็นมาตรฐานทั้งมหาวิทยาลัย
• นโยบาย AI ของแต่ละวิชาจึงขึ้นกับดุลยพินิจของอาจารย์ โดยมีคลังตัวอย่างข้อความนโยบาย AI ให้หยิบไปใช้ใน AI Hub ของมหาวิทยาลัย

ข้อนี้สอดคล้องกับที่ Borcherds บอก California Post ว่าแยกงานคนกับงาน AI ได้ยากขึ้นเรื่อย ๆ

OpenAI แก้โจทย์ Navier–Stokes ได้จริงไหม

Daily Californian เปิดเรื่องว่า Borcherds ให้สัมภาษณ์ "หลังจาก OpenAI ประกาศว่าเอเจนต์ AI ดูเหมือนจะแก้ปัญหา Navier–Stokes existence and smoothness ได้" ซึ่งเป็นหนึ่งในเจ็ดโจทย์รางวัลแห่งสหัสวรรษ (Millennium Prize Problems) ของ Clay Mathematics Institute ที่ให้รางวัลข้อละ 1 ล้านดอลลาร์ คำว่า "ดูเหมือนจะ" ในรายงานสำคัญ เพราะสถานะตอนนี้ยังไม่ใช่ข้อยุติ

• บทความ Daily Californian วันที่ 19 ต.ค. 2026 ระบุว่าผลนี้มาจากโมเดลภายในของ OpenAI ที่ใช้เอเจนต์ AI ราว 10,000 ตัว และ Noam Brown นักวิจัยของ OpenAI โพสต์บน X เมื่อ 8 ก.ย. 2026 ว่าใช้เงิน "หลายล้านดอลลาร์" มากกว่าเงินรางวัลเสียอีก
• หน้าโจทย์ Navier–Stokes บนเว็บของ Clay Mathematics Institute ยังแสดงสถานะ "Active" และไม่ได้กล่าวถึงคำอ้างของ OpenAI
• งานบน arXiv ของ Alexander Bastounis, Fabian Circelli และ Anders C. Hansen (6 ต.ค. 2026) สรุปว่าบทพิสูจน์ในภาษา Lean ที่คอมพิวเตอร์ตรวจ "ไม่ตรงกับ" บทพิสูจน์ที่เขียนเป็นภาษามนุษย์
• Daily Californian รายงานด้วยว่า Tristan Buckmaster ศาสตราจารย์คณิตศาสตร์ NYU โพสต์กล่าวหาว่าโมเดลอาจถูกฝึกจากคำสั่ง (prompt) ที่เขาและผู้ร่วมงานเคยพิมพ์ใน Codex ของ OpenAI ซึ่งยังเป็นข้อกล่าวหา

ReadEval เล่าภาพรวมการปล่อยผลงานคณิตศาสตร์จาก AI ของ OpenAI ไว้แล้วในข่าว "OpenAI อ้างว่า AI แก้โจทย์คณิตศาสตร์ค้างคาหลายร้อยข้อ คอมพิวเตอร์ตรวจแล้วไม่ถึงครึ่ง" สิ่งที่ควรจำสำหรับข่าวนี้คือ ความกังวลของ Borcherds ตั้งอยู่บนแนวโน้มที่เขาเห็น ไม่ได้ตั้งอยู่บนการที่ Navier–Stokes ถูกยอมรับว่าแก้ได้แล้ว

ในบทความวันที่ 19 ต.ค. Borcherds บอกว่าเขาคาดว่าจะเห็นผลระดับนี้ในอีก 10 ปี จึงแปลกใจกับความเร็ว เขามองว่า AI เก่งกว่านักศึกษาบัณฑิตศึกษาที่เพิ่งเริ่มเรียนแล้ว และบอกว่า AI น่าจะสอนวิชา 250A ได้ดีกว่าเขามาก เพราะอดทนกว่า อธิบายเก่งกว่า และไม่หงุดหงิดเมื่อถูกถามคำถามง่าย ๆ เขายังพูดถึงคนที่บ่นเรื่อง AI ปล่อยบทพิสูจน์แบบเป็นทางการยาว 100,000 บรรทัดว่า "เลือกเมินมันก็ได้ แล้วคุณก็ไม่ได้แย่ลงกว่าเดิม" และเห็นว่าคนที่อึดอัดอยู่ "กำลังค่อย ๆ รู้ตัวว่าตัวเองโง่ แล้วโทษ AI ทั้งที่ไม่ใช่ความผิดของ AI"

นักการศึกษาคนอื่นคิดอย่างไร

Robin Huang นักศึกษาปริญญาเอกปีสุดท้ายด้านคณิตศาสตร์ที่ Berkeley (จากบทความ Daily Californian วันที่ 19 ต.ค.) มองต่างจาก Borcherds

• เธอใช้ AI ช่วยงานวิจัย แต่พบว่ามัน "โง่และไม่มีประสิทธิภาพมาก"
• เธอบอกนักศึกษาของเธอว่า "ใช้ AI ได้เต็มที่ ฉันไม่สนว่าคุณจะทำการบ้านหรือไม่ แต่ถ้าไม่ทำการบ้านด้วยตัวเอง คุณจะสอบตกยับ" (ต้นฉบับใช้คำหยาบ)
• เธอเชื่อว่าคณิตศาสตร์มีส่วนที่ "สร้างสรรค์อย่างลึกซึ้ง" คือการมองโลกจากมุมของตัวเอง ซึ่ง AI ทำไม่ได้
• เธอเรียกการที่บริษัท AI ไล่แก้โจทย์ใหญ่ที่ยังไม่มีใครแก้ได้ว่าเป็นสิ่งที่ "มุ่งหวังผลอย่างยิ่ง" (extremely cynical) และกล่าวหาว่าบริษัท AI ทำให้นักคณิตศาสตร์หันมาเป็นปฏิปักษ์กันเองและกลัวถูกตัดหน้าผลงาน แต่ก็บอกว่าบริษัททำแบบนี้ได้อาจเพราะมาตรฐานและแรงจูงใจของวงการผิดอยู่แล้ว และเรื่องนี้อาจเป็น "สัญญาณปลุก"

นักการศึกษาในรายงานของ The 74 (Greg Toppo, 14 ก.ค. 2026) เรื่องครูทั่วสหรัฐฯ กับการบ้านในยุค AI

• John Singleton รองศาสตราจารย์เศรษฐศาสตร์ University of Rochester และผู้ร่วมเขียนงานวิจัยของ UC Irvine ด้านล่าง บอกว่าผลการศึกษา "ต้องคิดใหม่ว่าการบ้านมีไว้เพื่ออะไร"
• Justin Reich ผู้อำนวยการ MIT Teaching Systems Lab เปรียบว่าเครื่องมือ AI เอาปุ่ม "ช่วยสอนเรื่องนี้ให้หน่อยอย่างละเอียด" ไปวางติดกับปุ่ม "ทำทุกอย่างแทนฉัน" และตามที่ The 74 สรุปมุมมองของเขา โครงสร้างแรงจูงใจของการบ้านที่ให้คะแนนเพราะทำเสร็จ ไม่ใช่เพราะได้คิด เปราะบางมาตลอด AI แค่ทำให้เห็นชัดขึ้น ซึ่งเป็นมุมที่ควรอ่านคู่กับวิธีให้คะแนนตามการส่งของ Borcherds
• Denise Pope อาจารย์อาวุโสที่ Stanford Graduate School of Education บอกว่านักเรียน "ไม่ได้ผ่านการดิ้นรนที่จำเป็นต่อการเรียนรู้จริง"
• Al Rabanera ครูคณิตศาสตร์มัธยมปลายใน Fullerton แคลิฟอร์เนีย บอกนักเรียนตรง ๆ ตั้งแต่คาบแรกว่ารู้ว่าพวกเขาใช้ AI และเวลาให้แบบฝึกหัด เขามักให้นักเรียนแต่งโจทย์ปัญหาเองจากเรื่องที่ตัวเองสนใจ เพื่อพิสูจน์ว่าเข้าใจหลักการจริง

งานวิจัยที่ The 74 อ้างนำโดย Sina Rismanchian จาก UC Irvine ร่วมกับนักวิจัยของ McGraw-Hill วิเคราะห์โจทย์คณิตศาสตร์ 3.2 ล้านข้อบนแพลตฟอร์ม ALEKS ตลอดราวสิบปี พบว่าหลัง ChatGPT เปิดตัวปลายปี 2022 นักเรียนมัธยมปลายใช้เวลากับโจทย์ปัญหาเชิงข้อความ ซึ่งคัดลอกไปวางใน AI ได้ง่าย ลดลง 31% เมื่อเทียบกับโจทย์กราฟที่ต้องลงมือทำบนแพลตฟอร์ม (นักศึกษามหาวิทยาลัยลดลง 27%) และโอกาสตอบโจทย์ประเภทที่ AI ช่วยได้ง่ายให้ถูกลดลง 25% ส่วนในการสอบที่มีผู้คุมและห้ามใช้ AI พฤติกรรมคัดลอกไปวางก็หายไป ซึ่งสอดคล้องกับสิ่งที่ Borcherds เล่าเรื่องคะแนนสอบออนไลน์กับสอบในห้อง

ในวงสนทนาออนไลน์ กระทู้บน Hacker News ที่ได้ 228 คะแนนแตกความเห็นหลายทาง (ผู้แสดงความเห็นส่วนใหญ่ไม่ได้ระบุตัวตน ReadEval จึงสรุปเป็นประเด็น ไม่ได้อ้างเป็นความเห็นผู้เชี่ยวชาญ)

• ฝั่งที่เห็นด้วย บอกว่าการบ้านไม่ควรนับคะแนนอยู่แล้ว ควรวัดจากสอบในห้อง หรือสอบปากเปล่า หลายคนเล่าว่ามหาวิทยาลัยในยุโรปตัดเกรดจากสอบปลายภาคเป็นหลักมานานแล้ว
• ฝั่งที่ห่วง บอกว่าการตรวจการบ้านเป็นสัญญาณเตือนล่วงหน้าให้นักศึกษาที่ยังไม่เข้าใจ และคนวัยนี้หลายคนต้องมีแรงกดดันเล็ก ๆ จึงจะทำ ถ้าไม่มีคะแนนก็อาจไปพังตอนสอบ
• บางคนชี้ว่า Borcherds ไม่ได้ตรวจการบ้านเองอยู่แล้ว เพราะเป็นงานของผู้ช่วยที่ได้ค่าจ้าง ประเด็นจึงอยู่ที่ว่าการจ้างคนตรวจยังคุ้มหรือไม่

สื่อเขียนตรงกันไหม

The Washington Times ก็รายงานข่าวนี้เมื่อ 26 ต.ค. 2026 ตามผลค้นหา แต่ ReadEval เปิดหน้าไม่ได้ (ถูกปฏิเสธการเข้าถึง) จึงไม่ได้ใช้เป็นแหล่งข้อมูล

ใช้กับนักเรียนไทยได้แค่ไหน

แหล่งข่าวทั้งหมดพูดถึงนโยบายของอาจารย์คนเดียวในวิชาเดียวที่ UC Berkeley และนโยบายระดับมหาวิทยาลัยที่ปล่อยให้อาจารย์แต่ละคนตัดสินใจ ไม่มีแหล่งใดพูดถึงโรงเรียนหรือมหาวิทยาลัยในไทย ReadEval จึงยืนยันไม่ได้ว่าสถาบันในไทยมีแนวโน้มทำแบบเดียวกันหรือไม่ แต่หลักที่ได้จากข่าวนี้ใช้ได้ทั่วไป

• ถ้าคุณเป็นนักเรียนหรือนักศึกษา: ใช้ AI ให้อธิบายวิธีคิด หรือตรวจคำตอบที่คุณทำเสร็จแล้ว แทนการให้มันเฉลยตั้งแต่แรก แล้วลองทำโจทย์คล้ายกันเองโดยไม่เปิด AI เพื่อเช็กว่าทำได้จริง เพราะการสอบในห้องที่ห้ามใช้อุปกรณ์คือจุดที่อาจารย์อย่าง Borcherds และ Huang ใช้วัดผล
• ถ้าคุณเป็นผู้ปกครอง: คะแนนการบ้านที่สูงขึ้นอย่างกะทันหันอาจไม่ได้แปลว่าลูกเข้าใจมากขึ้น ลองให้ลูกอธิบายวิธีทำหนึ่งข้อให้ฟัง จะเห็นชัดกว่าตัวเลขคะแนน
• ถ้าคุณเป็นครู: ทางเลือกที่ปรากฏในข่าวมีทั้งให้คะแนนตามการส่งแล้วย้ายน้ำหนักไปที่สอบในห้อง (Borcherds) เปิดให้ใช้ AI แต่ให้สอบเป็นตัวตัดสิน (Huang) และให้นักเรียนแต่งโจทย์เองเพื่อพิสูจน์ความเข้าใจ (Rabanera) แต่ละแบบมีข้อแลกเปลี่ยนที่กระทู้ Hacker News ถกกันไว้ข้างต้น