El profesor Richard Borcherds, referente en álgebra y docente de la Universidad de California en Berkeley, decidió dejar de calificar exámenes y tareas de forma online ante la imposibilidad de distinguir entre trabajos realizados por estudiantes y aquellos generados por inteligencia artificial.
Borcherds eligió volver a los exámenes tradicionales en formato papel y sin dispositivos electrónicos durante las pruebas. Según explicó, la modalidad online se ha vuelto poco confiable porque muchos alumnos recurren a IA para responder, y aunque no puede identificar a cada usuario, percibe que el promedio de notas tiende a subir cuando se utiliza ese formato.
El académico cuestiona el sistema de “calificación por corrección”, al entender que genera un fuerte incentivo para usar herramientas de IA y deja desatendidos a quienes trabajan de forma honesta. A su juicio, pagar por calificar respuestas creadas por IA es un gasto innecesario y contraproducente.
Frente a la falta de una alternativa viable, Borcherds admitió que en la actualidad califica las tareas simplemente por la entrega, sin evaluar el contenido. Reconoce que esa no es una solución ideal, pero sostiene que no cuenta con un sustituto factible en este momento.
La decisión ocurre luego de que Berkeley analizara distintas herramientas de detección de contenido generado por IA, entre ellas Turnitin y Rumi, y concluyera que ninguna alcanzaba la confiabilidad necesaria para su implementación en todo el campus.
En respuesta, la División del Senado Académico de Berkeley solicitó a los docentes que incorporen en los programas de sus cursos una declaración sobre el uso permitido de herramientas de IA, aunque las políticas finales quedan a criterio de cada profesor y pueden variar según nivel y área de estudio.
Anne Marie Richard, vicerrectora adjunta de Educación de Pregrado y directora de Tecnología Académica, subrayó que existe un repositorio creciente de modelos de declaraciones sobre uso de IA disponible en el AI Hub, el directorio institucional para recursos, capacitaciones y políticas relacionadas con IA.
El tema se enmarca en la discusión sobre el ritmo de avance de la tecnología: tras un anuncio de OpenAI sobre la resolución de uno de los problemas no resueltos más complejos mediante agentes de IA, Borcherds advirtió que, de seguir la tendencia, podría haber muy pocos desafíos pendientes para los matemáticos humanos en el futuro próximo.
