IT之家 11 月 26 日消息，前 OpenAI 研究員、前特斯拉高管安德烈?卡帕西（Andrej Karpathy）主張：學校應停止試圖監(jiān)管由人工智能生成的作業(yè)。在他看來，識別 AI 生成文本的做法已然失敗，整個學生作業(yè)評估體系亟需根本性重構。

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卡帕西的核心觀點十分明確：教育者無法將技術“收回瓶中”。他主張，學校應默認所有課外完成的作業(yè)均使用了 AI。

“你永遠無法檢測作業(yè)中是否使用了 AI—— 句號?！笨ㄅ廖髟谏缃黄脚_ X 上寫道。

他認為，當前的 AI 內容檢測工具實際效果有限，易被多種方式繞過，且“從原理上注定失敗”。不過，一項最新研究顯示，至少有一種 AI 文本檢測器在特定測試條件下表現(xiàn)可靠。

但卡帕西指出，即便檢測技術部分有效，也遠遠不夠。對 AI 使用的監(jiān)管不僅加劇師生壓力，還助長了作弊文化，這種做法在一個孩子們與 AI 共同成長的時代顯然不合時宜。

因此，卡帕西主張，大部分成績評定應轉向課堂內完成的任務，由教師現(xiàn)場監(jiān)督學生作答。這一轉變可促使學生保持學習動力，掌握獨立解題能力，因為他們清楚：最終評估將在無 AI 輔助的環(huán)境下進行。

卡帕西強調，他并非倡導“反技術”的教育體系。學生理應學習如何使用 AI，因為“AI 已成常態(tài)，且能力極為強大”。正如他所言：沒人希望學生“赤手空拳地走入現(xiàn)實世界”，對如此關鍵的工具一無所知。

他將 AI 比作計算器：盡管計算器無處不在，能大幅提升運算效率，學校仍需教授基礎數(shù)學，確保學生能手算驗證結果。同樣，學生必須深入理解學科原理，方能識別工具輸出的錯誤，例如，當提示詞（prompt）欠佳導致 AI 給出錯誤答案時，學生需具備判斷力予以糾正。

卡帕西特別指出，這種驗證能力對 AI 尤為重要，因為當前的大模型“在諸多方面遠比計算器更易出錯，且錯誤形式更為多樣”。

對卡帕西而言，合乎邏輯的解決方案是轉向“面對面評估”模式。教師可根據(jù)具體情況靈活決定評估形式，例如禁止使用任何工具、允許攜帶提綱、開卷考試，甚至直接開放 AI 訪問權限，但評估場景應移至課堂內進行。

他將教育目標定義為“雙重勝任力”：學生既要熟練運用 AI，又須具備“脫離 AI 獨立工作”的能力。在他看來，實現(xiàn)這一目標的唯一路徑是“徹底重構課堂模式”，將主要測評環(huán)節(jié)移至課堂內完成。

IT之家注意到，卡帕西近期創(chuàng)立了名為 Eureka Labs 的初創(chuàng)公司，旨在探索 AI 與教育的融合路徑。該公司計劃打造一所“原生 AI 學校”：由人類教師設計課程內容，AI 助教則負責規(guī)?；职l(fā)內容，并為每位學生提供個性化指導。

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