當AI變成「作弊神器」：柏克萊的數學危機

2026年5月，一份來自加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）內部課程的統計數據，在Hacker News上引發了超過52點討論和25則激烈評論。數據顯示：該校計算機科學（CS）入門課程中，學生的數學能力正在「斷崖式下滑」。教授們發現，愈來愈多的學生依賴AI工具（如ChatGPT、Claude、Gemini）完成作業和考試準備，導致核心的邏輯推導、數學證明、演算法設計能力嚴重退化。

這不是一個孤立事件。柏克萊CS系教授在課堂上親眼目睹：學生提交的程式碼完美無瑕，但當被問到「為什麼這段程式碼會跑出這個結果」時，卻啞口無言。一位不願具名的教授直言：「AI幫他們寫出了A+的作業，卻偷走了他們理解問題的能力。」

更驚人的是，這股「AI代寫風潮」已經從美國頂尖名校蔓延到全球。香港大學（HKU）和台灣大學（NTU）的教授們也開始注意到類似現象：學生提交的論文結構工整、用詞精準，但缺乏原創思考；數學證明題的解法千篇一律，明顯出自同一個AI模型。

數據會說話：AI使用率與成績的恐怖相關性

柏克萊的內部研究團隊追蹤了2024年至2026年間，CS課程中學生的AI使用行為與期末成績的關係。結果令人震驚：

  • AI使用率超過70%的學生，其期末數學考試平均成績比同儕低了22分（滿分100分）。
  • 完全不用AI的學生，在需要原創推導的題型中，正確率比AI重度使用者高出41%。
  • 在2025年秋季學期，有超過35%的CS大一新生承認「經常或總是」使用AI完成數學作業，這個比例在2023年秋季只有8%。

更殘酷的事實來自業界。柏克萊的職業發展中心報告指出：2025年畢業生中，那些在課程中重度依賴AI的學生，在Google、Meta、Apple的技術面試中，第一輪就被刷掉的比例高達68%。面試官抱怨：「他們可以背出AI生成的答案，但無法在白板上從零開始寫出一個二元搜尋樹。」

這不是AI的錯，而是使用方式的錯。柏克萊CS系主任John D.在內部備忘錄中寫道：「AI是強大的工具，但我們正在培養一批只會『提示工程』、不會『思考工程』的畢業生。」

香港台灣的大學：同樣的危機，不同的應對

香港和台灣的大學並非置身事外。2026年3月，香港大學教務處發布了一份內部調查：在3000名受訪學生中，有52%承認曾使用AI完成課程作業，其中18%表示「幾乎所有作業都靠AI」。最驚人的是，在工程學院和理學院，這個數字更高達67%。

台灣大學的狀況類似。2025年底，台大電機系教授在課堂上進行了一次「突擊測驗」：不允許使用任何電子設備，學生必須手算微積分和線性代數。結果，全班平均成績只有43分，比三年前的同類測驗低了31分。教授在課堂上苦笑：「AI把他們的計算能力偷走了。」

兩地的因應策略卻大相逕庭：

  • 香港大學：2026年1月起，全面禁止在考試和課堂測驗中使用AI工具。同時推出「AI素養必修課」，教導學生如何「正確使用AI作為輔助，而非替代」。但成效有限——學生私下仍大量使用，教授難以取證。

  • 台灣大學：採取更開放的態度。台大資訊工程系教授表示：「與其禁止，不如讓AI成為教學的一部分。」他們開始要求學生在提交程式碼時，必須附上「AI使用聲明」，詳細說明哪些部分由AI生成、哪些是自己寫的。但問題在於：學生是否誠實申報？目前沒有有效的驗證機制。

  • 香港科技大學：走得更前。2025年秋季，科大推出了「AI協作評估系統」，透過分析學生作業的編輯歷史、鍵盤輸入模式、程式碼風格，來判斷是否有不當的AI使用。系統準確率高達89%，但引發了隱私爭議——學生抱怨「連我打字的速度都要被監控」。

業界反饋：僱主開始「反AI」面試

這股「AI代寫潮」最直接的衝擊，發生在就業市場。2026年第一季，香港和台灣的科技公司紛紛調整面試流程：

  • 香港的金融科技公司：面試時要求求職者在沒有網路、沒有AI工具的情況下，現場寫出一個完整的API端點。HR主管表示：「我們發現很多履歷上寫『精通Python』的求職者，連for迴圈的基本語法都寫不出來。」

  • 台灣的半導體公司：聯發科在2026年春季校園徵才中，增加了「手寫程式碼」環節。人資長對媒體表示：「我們不是反AI，但我們需要的人才，必須理解程式碼背後的邏輯，而不只是會複製貼上。」

  • 跨國科技巨頭：Google台灣在2026年4月的技術面試中，首次引入「無AI模擬環境」——面試官會關閉所有瀏覽器分頁，只留下一個空白編輯器。一位參加過面試的求職者在PTT上發文：「我以為我準備充分，但當我無法問ChatGPT時，我連遞迴都寫不出來。」

這意味著什麼？對於香港和台灣的大學生來說，大學四年如果過度依賴AI，畢業後將面臨「能力斷層」——履歷上寫滿了AI生成的專案，但面試時卻被一眼看穿。

延伸閱讀

反思與啟示：AI不是敵人，但「無腦使用」是

柏克萊的案例給全球教育界敲響了警鐘。但這並不意味著AI應該被全面禁止。事實上，AI在教育中的正確使用方式，可以大幅提升學習效率：

  • AI作為「助教」：學生可以用AI來解釋複雜的數學概念、生成練習題、檢查程式碼錯誤。但關鍵在於——學生必須先自己嘗試，再用AI驗證。

  • AI作為「思考催化劑」：在寫論文時，用AI生成大綱和參考資料，但最終的論點和論證必須來自學生的獨立思考。教授可以要求學生在提交時附上「思考過程記錄」，說明哪些靈感來自AI、哪些來自自己。

  • 學校的責任：香港和台灣的大學必須建立更完善的AI使用規範，而不是單純的「禁」或「放」。例如：明確區分「允許使用AI的作業」和「必須獨立完成的測驗」；將AI素養納入必修課程；開發更先進的AI使用監測工具，同時兼顧學生隱私。

柏克萊的危機不是世界末日，而是一次警醒。對於香港和台灣的讀者來說，這個故事告訴我們：AI是這個時代最強大的工具，但工具終究是工具。如果你的數學能力被AI偷走了，那麼當面試官問你「為什麼這段程式碼會這樣跑」時，你將無話可說。

一句話總結：AI可以幫你寫作業，但無法幫你通過面試。