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IT之家·人工智能·· 4 小时前AI 评分42

芝加哥大学教授:AI 时代数学人才招聘将更看重研究愿景与表达能力

文章要点
  • 1芝加哥大学数学教授卡莱加里称,AI 时代招聘数学人才将更看重研究愿景与清晰表达能力
  • 2他认为一场 30 分钟面对面交流足以区分批量用 AI 生成证明的学生与有清晰研究愿景者
  • 3他批评仅凭一篇论文决定录用的评审委员会,称此类成果如今完全可能由人工智能生成
  • 4文中提到 OpenAI 已推出数百项针对最复杂数学难题的方案,学生要求教授公布 AI 使用指南
决策要点

AI 可以批量产出书面成果后,论文这类书面材料的筛选信号在贬值,识人重心转向当面交流这类更难伪造的环节。

  • 影响:依赖论文、作品等书面材料筛人的环节辨别力在下降;面试中考察候选人表达构想、讲清思路的能力变得更重要;组织同样需要明确的 AI 使用边界,避免成果真实来源模糊。
  • 参考:可考虑在关键岗位招聘中加入围绕研究或业务构想的当面深谈,考察候选人能否讲清成果从何而来;值得盘点现有考核中书面成果的权重,并先定团队层面的 AI 使用规范。
  • 依据:卡莱加里在陶哲轩博客发文提出 30 分钟面谈可区分两类候选人,属个人观点;OpenAI 数百项数学方案与 MIT 学生调查为文中转述口径。
正文

IT之家 11 月 8 日消息,人工智能正在降低数学研究取得突破的门槛,但这也意味着,学术界可能需要重新审视人才招聘方式。芝加哥大学一位知名数学教授认为,未来招聘数学研究人员时,个人交流能力和清晰表达研究构想的能力将变得更加重要。

芝加哥大学数学领域的杰出学者弗兰克 · 卡莱加里(Frank Calegari)近日在一篇文章中谈到了自己对研究人员的招聘标准。他写道:“我想了解你希望数学走向何方,也需要具备能解释这为何可能实现的专业能力。”

卡莱加里担忧,随着人工智能工具不断进步,学术界各个领域的初级研究岗位可能会被一些学生占据,而这些人之所以能够获得相关成果,可能只是因为他们大量使用人工智能生成证明。

不过,他认为,一场 30 分钟的面对面交流,就足以区分两类候选人:一类只是批量制造低质量研究成果的人,另一类则拥有清晰的研究愿景,并且善于表达。

卡莱加里在发布于陶哲轩(Terence Tao)博客上的文章中表示:“招聘流程将不得不更多地依赖人与人之间的直接交流,而不是仅仅审查书面材料。”

他还批评了一些他所称的“懒惰的评审委员会”,认为这些委员会过去仅凭一篇论文或一项学术成果就决定是否录用学生,而如今,这类成果完全可能由人工智能生成。

他表示:“一旦我们采取这种方式,就有责任培养自己的研究生,让他们具备更好的数学表达能力。我们本应更加认真地对待这件事。”

上个月,康奈尔大学教授史蒂文 · 斯特罗加茨(Steven Strogatz)也曾指出,具备“rizz”(俚语,意为个人魅力)特质的数学家如今更受重视,因为他们能够解释人工智能生成的研究结果,并以此提出新的数学问题。

IT之家注意到,人工智能公司迅速进军数学领域,已经让不少数学研究人员感到不安和困惑。随着 OpenAI 向这一领域大量推出针对世界上最复杂数学难题的解决方案,数量达到数百项,整个数学界都在思考如何在人工智能时代保持自身价值。

一些教授已经明确表示不再使用人工智能。不过,大多数人仍在尝试寻找将这项技术融入自身研究的方法。

美国各地的学生也在努力适应这一变化,并要求教授明确公布人工智能使用指南,说明学生是否可以使用这类工具,以及应该如何使用。

一名学生在麻省理工学院(MIT)近期开展的一项调查中写道:“整个学术界目前缺乏高层次的领导和指导。”

来源:IT之家·人工智能 · ithome.com