最新 11 月 26 日消息，前 OpenAI 研究员、前特斯拉高管安德烈・卡帕西（Andrej Karpathy）主张：学校应停止试图监管由人工智能生成的作业。在他看来，识别 AI 生成文本的做法已然失败，整个学生作业评估体系亟需根本性重构。

卡帕西的核心观点十分明确：教育者无法将技术“收回瓶中”。他主张，学校应默认所有课外完成的作业均使用了 AI。

“你永远无法检测作业中是否使用了 AI—— 句号。”卡帕西在社交平台 X 上写道。

他认为，当前的 AI 内容检测工具实际效果有限，易被多种方式绕过，且“从原理上注定失败”。不过，一项最新研究显示，至少有一种 AI 文本检测器在特定测试条件下表现可靠。

但卡帕西指出，即便检测技术部分有效，也远远不够。对 AI 使用的监管不仅加剧师生压力，还助长了作弊文化，这种做法在一个孩子们与 AI 共同成长的时代显然不合时宜。

因此，卡帕西主张，大部分成绩评定应转向课堂内完成的任务，由教师现场监督学生作答。这一转变可促使学生保持学习动力，掌握独立解题能力，因为他们清楚：最终评估将在无 AI 辅助的环境下进行。

卡帕西强调，他并非倡导“反技术”的教育体系。学生理应学习如何使用 AI，因为“AI 已成常态，且能力极为强大”。正如他所言：没人希望学生“赤手空拳地走入现实世界”，对如此关键的工具一无所知。

他将 AI 比作计算器：尽管计算器无处不在，能大幅提升运算效率，学校仍需教授基础数学，确保学生能手算验证结果。同样，学生必须深入理解学科原理，方能识别工具输出的错误，例如，当提示词（prompt）欠佳导致 AI 给出错误答案时，学生需具备判断力予以纠正。

卡帕西特别指出，这种验证能力对 AI 尤为重要，因为当前的大模型“在诸多方面远比计算器更易出错，且错误形式更为多样”。

对卡帕西而言，合乎逻辑的解决方案是转向“面对面评估”模式。教师可根据具体情况灵活决定评估形式，例如禁止使用任何工具、允许携带提纲、开卷考试，甚至直接开放 AI 访问权限，但评估场景应移至课堂内进行。

他将教育目标定义为“双重胜任力”：学生既要熟练运用 AI，又须具备“脱离 AI 独立工作”的能力。在他看来，实现这一目标的唯一路径是“彻底重构课堂模式”，将主要测评环节移至课堂内完成。

最新注意到，卡帕西近期创立了名为 Eureka Labs 的初创公司，旨在探索 AI 与教育的融合路径。该公司计划打造一所“原生 AI 学校”：由人类教师设计课程内容，AI 助教则负责规模化分发内容，并为每位学生提供个性化指导。