IT之家 7 月 5 日消息,据复旦大学消息,复旦大学“数据挖掘技术”课程近日结束了一场特殊的期末考试。这场考试中,学生不但没有坐在考场里答题,还全部成了出题人。
IT之家获悉,学生需要用自己设计的 10 道题去“考倒”三个 AI 模型,AI 答错的题越多、被难倒的模型越强,出题学生的得分就越高。
复旦大学计算与智能创新学院教授肖仰华对此表示,传统的出题考察方式,在 AI 时代已经失效了。
老师出一道标准的算法题,AI 比任何学生都算得快、算得准。继续用这种方式考,等于在 AI 的强项上跟 AI 比,这没有意义。
于是,“数据挖掘技术”的期末作业改成,每人出 10 道数据挖掘领域的计算题,要求有唯一正确答案和完整的推导计算过程。拿着这 10 道题去考三个不同水平的 AI 模型。AI 答错越多,学生得分越高。
51 份期末试卷中,50 人至少让某个 AI 答错过一题,仅 1 人完全没难倒任何模型。但能让任一模型整张卷得 0 分的,只有 4 人,且三个应考模型中最强的 Claude 模型没有被任何学生完全考倒。全班平均分 85.7 分,中位数 88 分。这是这场“人考 AI”期末考核交出的成绩单。
据介绍,三个模型对应三个难度梯度:DeepSeek V4-Flash 答错一题 +1.5 分、MiniMax M2.7 答错一题 +2 分、Claude Sonnet 4.6 答错一题 +3 分。总分 = 60 分保底 +AI 难度分,封顶 100 分。“只要认真出满 10 道合规题就有 60 分保底,难倒 AI 是加分项。”
肖仰华表示,“这个设计的核心理念是,我要让学生相信,只要你真正深入理解了知识,你就能找到 AI 的盲区。这不是运气,是能力。”