Etika, akademinis sąžiningumas, ribos ir visapusiška darbo eiga

Pelnas:

• Gebėjimas suprasti ir taikyti etinius dirbtinio intelekto panaudojimo matematikoje principus (buvimas mokymosi, skaidrumo, žmogaus atsakomybės, teisingumo, konfidencialumo tarnyboje).
• Gebėjimas įvertinti privatumo riziką ir imtis atitinkamų atsargumo priemonių, susijusių su neskelbtinu turiniu, pvz., egzaminų klausimais, studentų duomenimis ir neskelbtais tyrimais
• Galimybė sujungti visas modulio dalis (gamyba + tikrinimas) į vieną visapusišką darbo eigą, kiekvieną gamybos etapą užbaigiant patikrinimo žingsniu ir galutiniu žmogaus patvirtinimu.

Šiame paskutiniame skyriuje mes sujungiame du dalykus: viena vertus, dirbtinio intelekto naudojimo matematikoje etinį, akademinį vientisumą ir konfidencialumą; Kita vertus, sujungti tai, ko išmokome per modulį, į vieną visapusišką darbo eigą. AI matematikoje yra galingas įrankis, tačiau jis susijęs su atsakomybe ir galia: kam jį naudojate, kam jį naudojate ir kaip jį naudojate, turi etinių pasekmių. Studentas, kuriam namų darbus atlieka dirbtinis intelektas, ir mokytojas, greitinantis kurso medžiagą naudodamas AI, yra labai skirtingi dalykai. Šis įrenginys papildo techninius įgūdžius ir atsakingą naudojimą.

Keletas apibrėžimų. Akademinis sąžiningumas reiškia sąžiningą parodyti, kam iš tikrųjų priklauso darbas, o ne mokytis. Plagiatas – tai kažkieno kito (arba terpės) produkto pateikimas taip, lyg tai būtų jūsų originalus produktas. Skaidrumas reiškia aiškų nurodymą, kur naudojamas AI. Šios sąvokos tapo pagrindine matematikos ugdymo AI amžiuje.

Pagrindiniai etiško naudojimo principai

1. Ne vietoje mokymosi, o tarnaujant jam. AI gali padėti mokiniui išmokti sąvoką (paaiškinimą, alternatyvų paaiškinimą), tačiau neturėtų priversti jo/jos susimąstyti. Jei dirbtinis intelektas atlieka namų darbus, tai kenkia mokymuisi.
2. Skaidrumas. Nurodykite, kur buvo naudojamas AI – straipsnyje, kurso medžiagoje ar ataskaitoje. Slėpti yra nesąžininga.
3. Atsakomybė priklauso žmogui. Kiekvienas, kuris skelbia, moko ar pateikia AI išvestį, yra atsakingas už jos tikslumą. „Taip pasakė AI“ nėra pasiteisinimas.
4. Teisingumas. DI naudojimas vertinime turėtų būti reglamentuojamas vienodomis ir aiškiomis taisyklėmis visiems mokiniams.
5. Saugumas. Į AI įrankius neįveskite neskelbtinos informacijos, pvz., egzaminų klausimų, studentų duomenų ar neskelbtų tyrimų, kurių konfidencialumas negarantuojamas.

Privatumas: ką tai reiškia matematikos kontekste?

Nors gali atrodyti, kad matematika „nėra paslėptų duomenų“, kontekstas yra svarbus. Neskelbti tyrimo rezultatai, institucijos egzaminų klausimų bankas, studentų asmeniniai rezultatai ar įmonės patentuotas algoritmas – visa tai yra jautrūs dalykai. Viską, ką įvedėte į AI įrankį, gali apdoroti to įrankio teikėjas ir kai kuriais atvejais panaudoti mokant modelį. Taigi neskelbtinam turiniui naudokite vietiniu / instituciniu būdu apsaugotus įrankius arba anonimizuokite turinį.

Duomenų tipas

Rizika

atsargumo priemonė

Paskelbta teorema/uždavinys

žemas

laisvai prieinama

Aktyvaus egzamino klausimai

aukštas

Neįlipkite į transporto priemonę ir neapsaugokite jos

Mokinio asmens / veiklos duomenys

aukštas

Anonimizuoti / neįvesti

Nepublikuotas tyrimas

aukštas

Saugus/vietinis įrankis

Paskaitos metmenys

žemas-vidutinis

Apskritai tinka

Įspėjimas: prieš pradėdami dirbti su dirbtiniu intelektu, kad patikrintumėte egzamino klausimą, pagalvokite, ar tas klausimas turėtų likti slaptas. Klausimai iš aktyvaus egzamino teoriškai gali būti atskleisti, kai jie įvedami į AI įrankį, kurio konfidencialumas negarantuojamas. Svarbiems egzaminams pakeiskite klausimus arba naudokite tik įmonės patvirtintus įrankius, užtikrinančius duomenų privatumą.

Nuo galo iki galo darbo eiga: užduoties pavyzdys

Tarkime, per savaitę reikia paruošti ir kurso medžiagą, ir dalyko egzaminą. Visas modulio dalis jungiantis srautas gali būti toks:

1. Planavimas. Išsiaiškinkite temą, lygį ir tikslus (7 skyrius).

2. Medžiagos rengimas. Tegul dirbtinis intelektas parengia lygiui tinkamas paskaitas + išspręstus pavyzdžius (7 skyrius).

3. Pavyzdinis patikrinimas. Patikrinkite kiekvieną išspręstą pavyzdį naudodami SymPy (4 skyrius).

4. Vizualizacija. Sukurkite ir atvaizduokite grafiką, kad palaikytumėte pasakojimą naudodami Matplotlib kodą ir palyginkite juos su matematika (6 skyrius).

5. Žymėjimas. Išvalykite indeksą, atvaizduokite ir patikrinkite formules naudodami LaTeX (10 skyrius).

6. Klausimų generavimas. Egzaminui paruoškite klausimus su atsakymų variantais + atitraukiklius (8 skyrius).

7. Masinis patvirtinimas. Išspręskite visus klausimus masiškai naudodami SymPy ir patikrinkite atsakymo klavišą (8, 9 skyrius).

8. Etikos ir skaidrumo kontrolė. Ar tinkamas konfidencialumas? Ar prireikus medžiagoje nurodėte AI naudojimą? Jums tenka didžiausia atsakomybė (šis padalinys).

9. Žmogaus pritarimas. Peržiūrėkite ir patvirtinkite viską paskutinį kartą. Bet koks nepatvirtintas gabalas nebus rodomas / išbandytas.

Patarimas: atliekant visapusišką darbo eigą efektyviausia strategija yra nustatyti AI kaip „greičio sluoksnį“, deterministinius įrankius (SymPy, render) kaip „teisingumo sluoksnį“, o save kaip „sprendimo ir atskaitomybės sluoksnį“. Po kiekvieno gamybos etapo turi būti atliktas patikrinimo etapas; Nepatvirtinta produkcija neturėtų būti perkelta į kitą veiksmą.

trys mini dėklai

1 atvejis – skaidrumas sukūrė pasitikėjimą. Vienas akademikas panaudojo dirbtinį intelektą pirmajame vadovėlio skyriaus juodraštyje, tada patikrino kiekvieną matematinį teiginį ir pratarmėje pareiškė, kad „PG parama buvo gauta gaminant rankraštį, visą turinį patikrino autorius“. Šis skaidrumas padidino kolegų pasitikėjimą ir išlaikė sąžiningumo standartą.

2 atvejis. Naudojimas, kuris kenkia mokymuisi. Mokinys AI turėjo išspręsti visą namų darbų rinkinį ir jį pateikti. Jis neišlaikė tų pačių dalykų egzamino, nes niekada nebuvo išmokęs sąvokų. Mokytojas pasiūlė naudoti dirbtinį intelektą, kad „patikrinti sprendimą ir gauti alternatyvų paaiškinimą“, bet pirmiausia pačiam išspręsti problemas. AI turėtų tarnauti mokymuisi, o ne vietoje.

3 atvejis – privatumo pažeidimo pavojus. Vienas mokytojas svarstė galimybę įsilaužti į bendrą AI įrankį, kad patikrintų pagrindinio egzamino klausimus, kurie dar nebuvo sutvarkyti, bet tada nusprendė to atsisakyti; vietoj to jis SymPy klausimus sprendė pats ir kolega. Aktyvių egzamino klausimų įvedimas į išorinį įrankį buvo rimta rizika privatumui; vietinis autentifikavimas suteikė saugų kelią.

Keturi kopijuojami šablonai

1) Naudojimas, kuris padeda mokytis (mokiniams):

Aš išsprendžiau šią problemą PIRMAI, mano sprendimas pridedamas. NEDUOK man sprendimo; tiesiog parodykite, kur suklydau ir kokią sąvoką neteisingai supratau, kad galėčiau ją ištaisyti. Mano sprendimas: [čia]

2) Skaidrumo užrašo generavimas:

Parengiau [kurso medžiagą/pranešimą] ir panaudojau dirbtinį intelektą juodraščio etape, pats patikrindamas visą matematiką. Parašykite trumpą, profesionalų skaidrumo raštą, kuriame tai sąžiningai nurodoma.

3) Išankstinis privatumo patikrinimas:

Prieš įvesdamas jį į AI įrankį, norėčiau, kad šis turinys būtų laikomas privatumu: [turinio tipas]. Ar tokio tipo turinys laikomas jautriu, kokia rizika yra, kokių atsargumo priemonių (anonimiškumo, vietinio įrankio) turėčiau imtis? Pasakykite trumpai ir aiškiai.

4) Visapusio patvirtinimo valdymo planas:

Ruošiu kurso medžiagą + egzaminą [dalykui]. Kaip kontrolės planą išvardykite, ką turiu atlikti kiekviename gamybos etape: mėginio tikrinimas, grafinis valdymas, žymėjimas, atsakymo raktas, konfidencialumas, žmogaus patvirtinimas.

Silpnas raginimas / Stiprus raginimas

Silpnas: „Išspręskite šiuos namų darbų klausimus ir aš juos pateiksiu“. (studentas)

Rezultatas: praleidžiamas mokymasis, pažeidžiamas akademinis sąžiningumas, studentas neišmoksta sąvokos. Tai nepriimtina etiniu ir pedagoginiu požiūriu.

Güçlü: "Bandžiau išspręsti šį namų darbo klausimą, bet įstrigo; mano sprendimas pridedamas. Nesakykite atsakymo tiesiogiai; parodykite man, kokį žingsnį ir kodėl padariau neteisingai, priminkite teisingą koncepciją, tada bandysiu dar kartą."

Išvada: AI naudojamas mokymosi paslaugoms; Mokinys toliau mąsto, išlaikomas sąžiningumas.

Dažnos klaidos

• Naudokite jį norėdami praleisti mokymąsi. AI atlikti namų darbus yra lengva per trumpą laiką, bet ilgainiui sužlugdo mokymąsi.
• Nebūdamas skaidrus. AI naudojimo slėpimas prieštarauja akademiniam sąžiningumui; nurodyti, kai reikia.
• Atsakomybės sukėlimas AI. „AI taip pasakė“ nėra pasiteisinimas; Atsakingas leidėjas/dėstytojas.
• Konfidencialaus turinio įvedimas į išorinį įrankį. Aktyvus egzaminas, studentų duomenys, neskelbti tyrimai yra jautrūs.
• Patvirtinimas paliekamas darbo eigos pabaigai. Patikrinimas turėtų būti atliktas po kiekvieno gamybos etapo; Klaidos neturėtų kauptis.

Apibendrinant

Dirbtinio intelekto naudojimas matematikoje reikalauja etinės atsakomybės ir techninių įgūdžių: jis turėtų padėti mokytis (o ne vietoje jo), būti skaidrus, išlaikyti galutinę atsakomybę, laikytis sąžiningų taisyklių ir gerbti konfidencialumą. Visapusiškoje darbo eigoje AI yra greičio sluoksnis, SymPy ir atvaizdavimo įrankiai yra tikslumo sluoksnis, o žmonės yra sprendimo ir atsakomybės sluoksnis. Po kiekvieno gamybos etapo turėtų būti atliktas patikrinimo etapas; Jokia nepatikrinta produkcija neturėtų būti publikuojama, paskaita ar egzaminas. Tokia yra šio modulio esmė: dirbkite greičiau naudodami AI, bet patikrinkite ir prisiimkite atsakomybę už kiekvieną veiksmą.

Taikymo užduotis

Sukurkite nedidelės apimties užduotį nuo galo iki galo: trumpas pasakojimas + 1 diagrama + 3 temos klausimai su atsakymų variantais. Sekite modulio eigą: (1) planuokite, (2) juodraštį naudodami AI, (3) patvirtinkite pavyzdžius naudodami SymPy, (4) atvaizduokite ir patikrinkite grafiką, (5) išvalykite ir atvaizduokite užrašą naudodami LaTeX, (6) patvirtinkite klausimus paketu naudodami SymPy, (7) atlikite privatumo ir skaidrumo patikrą, (8) duokite galutinį žmogaus patvirtinimą. Įrašykite, kokį patikrinimą atlikote ir ką radote atlikdami kiekvieną veiksmą. Proceso pabaigoje įvertinkite, kur AI sutaupo laiko ir kur būtinas jūsų sprendimas.

kontrolinis sąrašas

• [ ] Dirbdamas dirbtiniu intelektu naudojau (ne vietoj) mokymosi.
• [ ] Aš aiškiai pareiškiau, kad prireikus naudoju AI.
• [ ] Aš prisiėmiau atsakomybę už maksimalų tikslumą.
• [ ] Aš nepasiekiau konfidencialaus / neskelbtino turinio naudodamas neapsaugotus įrankius.
• [ ] Po kiekvieno gamybos etapo atlikau patikrinimo etapą.
• [ ] Į transliaciją / pamoką / egzaminą neįnešiau jokių nepatikrintų rezultatų.

Modulio egzaminas

1. Kuris iš šių dalykų yra tiksliausias dirbtinio intelekto padėties nustatymas matematikoje?

• A) Dirbtinis intelektas yra strategija, planas ir organizavimo įrankis; Tikslų skaičiavimą ir rezultatą deterministinėmis priemonėmis turi patikrinti žmogus ✔
• B) Dirbtinis intelektas yra kaip skaičiuotuvas ir kiekvienas jo pateiktas skaitinis rezultatas yra tikslus
• C) Dirbtinis intelektas niekuomet neklysta užtikrintai pateikiamose išvadose, todėl tikrinimas nereikalingas
• D) Dirbtinis intelektas naudingas tik rašant tekstą, jis neturi nieko bendra su matematinėmis užduotimis

Aprašymas: Didelės kalbos modelis yra įrankis, statistiškai generuojantis tekstą; Tai nėra skaičiuotuvas ar įrodymų tikrintuvas. Daugeliu atvejų ji pateikia teisingą matematiką, bet negarantuoja; todėl kiekvienas išvestis turėtų būti patikrinta naudojant deterministinius įrankius (SymPy, skaičiuotuvą, rankinį patvirtinimą), o atsakomybė turėtų likti žmogui.

2. Studentas prašo dirbtinio intelekto išspręsti integralą ir nori gauti rezultatą. Koks yra patikimiausias būdas patikrinti rezultatą?

• A) Rezultato diferencijavimas ir patikrinimas, ar jis grįžta į pradinę funkciją (SymPy arba rankiniu būdu) ✔
• B) Paklauskite dirbtinio intelekto „ar tai tiesa? paklausti
• C) Priimti rezultatą tokį, koks jis yra, nes jis pateikiamas sklandžiai ir užtikrintai.
• D) pereiti prie kito klausimo ir visai netikrinti rezultato

Paaiškinimas: Išvestinė-integralas atvirkštinis yra matematikoje įtaisytas tikrinimo įrankis: paėmus rasto rezultato išvestinę ir patikrinus, ar ji savarankiškai grįžta į pradinę funkciją, patvirtina integralo teisingumą. Tą patį kryžminį patikrinimą galima atlikti naudojant SymPy.

3. Ką reiškia principas „tinkamas rezultatas nėra tinkamas kelias“ sprendžiant problemas naudojant dirbtinį intelektą?

• A) Teisingas rezultatas visada įrodo, kad kelias taip pat teisingas
• B) Kelias nesvarbus, turi būti vertinamas tik rezultatas
• C) Neteisingai atlikus tarpinius veiksmus atsitiktinai gali būti pasiektas teisingas rezultatas; Todėl reikia apžiūrėti ir rezultatą, ir kiekvieną tarpinį žingsnį ✔
• D) Neįmanoma rasti tvirto kelio, todėl žiūrime tik į rezultatą

Paaiškinimas: kartais neteisingi tarpiniai žingsniai veda prie tinkamo rezultato atsitiktinai; Net jei rezultatas yra teisingas, kelias gali būti neteisingas. Štai kodėl matematikoje tiesiog „ar rezultatas teisingas?“. o "ar kiekvienas tarpinis žingsnis yra teisingas?" Klausimas taip pat svarbus ir kiekvienas žingsnis turėtų būti prižiūrimas.

4. Ką daryti, kai AI įrodyme vartoja frazę „neprarandant bendrumo“?

• A) Pripažinimas, kad įrodymas yra galiojantis, nes teiginys yra sklandus
• B) teisintis sau, kad bendrumas iš tikrųjų nėra sulaužytas; ✔ nepriima be klausimo
• C) Laikyti įrodymą galiojančiu jo visiškai neskaičius
• D) Šios išraiškos paieška iš šaltinio kaip teoremos pavadinimo

Paaiškinimas: teiginys „neprarandant bendrumo“ kartais galioja (jei yra tikra simetrija), bet kartais tai yra paslėpta klaida. Dirbtinis intelektas dažnai naudoja šią išraišką; Kiekvieną kartą privalai sau pateisinti, kad bendrumas tikrai nepažeidžiamas, ir nepriimti teiginio be klausimo.

5. Parašėte SymPy kodą dirbtiniam intelektui. Kaip teisingai gauti rezultatą?

• A) Dirbtinis intelektas nuspėja kodo išvestį
• B) Darant prielaidą, kad kodas yra teisingas jo neskaitant
• C) Pasitikėjimas AI interpretacija apie išvestį
• D) Patys paleiskite kodą tikroje Python aplinkoje ir pamatysite tikslią išvestį ✔

Aprašymas: SymPy galia atskleidžiama tik tada, kai kodas paleidžiamas tikroje Python aplinkoje. Paklauskite dirbtinio intelekto „ką sukuria šis kodas? Klausimas nėra patvirtinimas, nes AI taip pat gali sudaryti kodo išvestį. Kodą turite paleisti patys.

6. Jei dirbtinio intelekto rankiniu būdu rastos lygties sprendimas ir SymPy pateiktas rezultatas skiriasi, kuriuo iš jų reikėtų pasitikėti ir kodėl?

• A) SymPy rezultatas, nes jis yra deterministinis ir tikslus; Tada leiskite dirbtiniam intelektui surasti savo klaidos vietą ✔
• B) Dirbtinio intelekto rezultatas, nes jis sklandžiau paaiškina
• C) Atsitiktinai pasirinkti vieną, nes jie abu yra vienodai patikimi
• D) Atmesti abu ir laikyti klausimą neišsprendžiamu

Aprašymas: „SymPy“ yra deterministinė simbolinė skaičiavimo sistema: ji visada pateikia tą patį tikslų teisingą rezultatą į tą pačią įvestį. Dirbtinis intelektas sukuria tekstą statistiškai ir gali haliucinuoti. Ginčo metu SymPy turėtų būti laikomas pagrindu, o dirbtinis intelektas turėtų surasti jo klaidos vietą.

7. Kodėl sąlyga „0.1 + 0.2 == 0.3“ Python kode neveikia taip, kaip tikėtasi, ir kaip ją ištaisyti?

• A) Python papildymas sugadintas; reikia vartoti kitą kalbą
• B) Tiksli lygybė negalioja dėl slankiojo kablelio skaičiaus tikslumo; Reikėtų naudoti leistiną nuokrypį, pvz., „abs(a-b) < 1e-9“ ✔
• C) 0,3 reikšmė neteisinga; Būtina parašyti 0,30000000004
• D) Būklė visada veikia tinkamai, nėra jokių problemų

Paaiškinimas: kompiuteriai riboto tikslumo dešimtainius skaičius saugo slankiojo kablelio formatu; 0,1 + 0,2 saugomas su labai mažu nuokrypiu, o ne tiksliai 0,3. Todėl vietoj tikslios lygybės „==“ reikia naudoti toleranciją, pvz., „abs(a-b) < 1e-9“.

8. Koks yra geriausias „sveiko proto testas“ prieš taikant skaliarinės šaknies kodą realiai problemai?

• A) Kodo pritaikymas tiesiogiai prie tikrosios problemos, jos visiškai neišbandęs
• B) Patikrinkite kodo ilgį ir teisingai suskaičiuokite, jei jis ilgas.
• C) Kodo patikrinimas naudojant paprastą įvestį, kurio atsakymas žinomas (pvz., x²-4=0 šaknų ±2) ir patikrinimas, ar jis duoda laukiamą rezultatą ✔
• D) Patvirtinti dirbtiniam intelektui, kad kodas yra teisingas

Paaiškinimas: kodo testavimas naudojant paprastą įvestį, kurio atsakymą jau žinote (pvz., ±2 x²-4=0 su akivaizdžiomis šaknimis), yra pigiausias ir efektyviausias patikrinimas. Jei kodas žinomą situaciją pateikia teisingai, padidėja tikimybė, kad jis bus patikimas problemoms, kurių nežinote.

9. Kaip vizualizuojant patikrinti, ar grafikas teisingai atspindi matematiką?

• A) Jei grafikas atrodo estetiškai, jis laikomas teisingu.
• B) Palyginti grafiką su žinomomis funkcijos savybėmis ir tikrąja bent vieno taško reikšme ✔
• C) Nežiūrint į ašių etiketes
• D) Pasikliauti AI žodiniu grafiko aprašymu

Paaiškinimas: gražiai atrodantis grafikas nebūtinai turi būti tikslus; AI gali nupiešti netinkamą funkciją, netinkamame diapazone arba su iškraipyta asimptote. Lyginant grafiką su žinomomis funkcijos savybėmis (svyravimo diapazonu, simetrija, asimptote) ir bent vieno taško skaičiavimu, pagaunamos klaidos.

10. Koks yra svarbiausias tikrinimo taškas kurso medžiagoje, sudarytoje naudojant dirbtinį intelektą ir kodėl?

• A) Medžiagos šriftas ir spalvų schema
• B) Medžiagos ilgis ir puslapių skaičius
• C) Išspręstų pavyzdžių tikslumas; nes mokiniai juos laiko modeliais ir moko netinkamo pavyzdžio bei neteisingo metodo ✔
• D) Kaip greitai pagaminama medžiaga

Paaiškinimas: Išspręstus pavyzdžius mokiniai ima kaip modelius; Neteisingai išspręstas pavyzdys mokinius tiesiogiai moko neteisingo metodo. Todėl kiekvienas išspręstas pavyzdys turi būti patikrintas atskirai, žingsnis po žingsnio, naudojant SymPy arba rankiniu būdu. Nedidelį dalyko paaiškinimo neaiškumą galima kompensuoti, tačiau neteisingas pavyzdys sukelia kaskadinę žalą.

11. Koks yra efektyviausias ir patikimiausias būdas patikrinti dirbtinio intelekto sugeneruotą klausimų rinkinį su daugybe pasirinkimų?

• A) Dar kartą paklauskite dirbtinio intelekto, ar klausimai teisingi
• B) Atsitiktinai patikrinkite tik kelis klausimus ir pasitikėkite kitais
• C) Naudoti atsakymo klavišą tokį, koks jis yra, jo nepažymėdamas
• D) Atsakymo rakto tikrinimas bendrai ir deterministiškai atspausdinant ir paleisdamas kodą, kuris išsprendžia visus klausimus su SymPy ✔

Paaiškinimas: Dirbtinis intelektas dažniausiai daro klaidas, pvz., neteisingai pažymi atsakymo klavišą ir pateikia kelis teisingus variantus arba nulį. Kodo, kuris vienu metu išsprendžia visus klausimus naudojant SymPy, parašymas ir paleidimas yra efektyviausias būdas deterministiškai ir masiškai patikrinti atsakymo raktą.

12. Kuri iš šių priežasčių yra pagrindinė priežastis, kodėl dirbtinis intelektas daro klaidų matematikoje?

• A) Dirbtinis intelektas yra kalbos modelis; netikrina loginio pagrįstumo, generuoja tekstą statistiškai ✔
• B) Dirbtinis intelektas niekada nesimokė matematikos
• C) Dirbtinis intelektas yra sąmoningai užprogramuotas duoti neteisingus atsakymus
• D) Dirbtinis intelektas klysta tik labai sudėtingose problemose, niekada nelengvose.

Aprašymas: Dirbtinis intelektas nėra loginis variklis, o kalbos modelis, sukuriantis tekstą su statistiniais modeliais; Jame nėra vidinio mechanizmo, leidžiančio patikrinti veiksmų loginį pagrįstumą. „Galiojantis įrodymas“ su „3 skaitmenų daugyba“ jam yra užduotis sukurti to paties tipo tekstą, todėl jo teisingumo garantuoti negalima.

13. Kai tikimybės uždavinio rezultatas yra 1,4, kaip žinoti, kad yra klaida, nesigilinant į detales?

• A) Skaičiavimas teisingas, nes rezultatas yra 1,4, tikimybė gali viršyti 1
• B) Tikimybės ženklas nesvarbus, reikšmė priimama nepaisant to
• C) Nesuprantama, kad yra klaida, rezultatas laikomas galutiniu.
• D) Tikimybė turi būti nuo 0 iki 1; ✔ Sveiko proto testavimas rodo klaidą, nes 1,4 viršija šią ribą

Aprašymas: sveiko proto ir dydžio testas per kelias sekundes patikrina, ar rezultatas yra protingame diapazone. Tikimybė pagal apibrėžimą turi būti nuo 0 iki 1; 1.4 yra už šios ribos, todėl nežiūrint į skaičiavimo detales akivaizdu, kad yra klaida.

14. Kodėl LaTeX svarbu rašyti „e^{x^2}“, o ne „e^x^2“?

• A) Jie visiškai vienodi, skirtumas yra tik estetinis
• B) Garbanotieji skliaustai nustato eksponento apimtį; Be jo išraiška būtų neteisinga arba dviprasmiška, todėl kelių simbolių eksponentas {} yra būtinas ✔
• C) Garbanoti skliaustai yra nenaudingi LaTeX
• D) „e^x^2“ visada yra teisinga, o „{}“ naudoti nebūtina

Paaiškinimas: Dažniausia LaTeX klaida yra apimties klaida: jei garbanoti skliaustai „{}“ nenaudojami kelių simbolių eksponente, apatiniame indekse arba trupmenoje, uždengiamas tik pirmasis simbolis ir išraiška tampa neteisinga (ar net dviprasmiška). 'e^{x^2}' aiškiai parodo, kad visas eksponentas yra x²; Kodas turi būti pateiktas ir patikrintas vizualiai.

15. Norite, kad aktyvaus centrinio egzamino klausimai būtų patikrinti dirbtiniu intelektu. Koks yra geriausias požiūris į etiką ir privatumą?

• A) Įveskite klausimus laisvai į bet kurį bendrą AI įrankį, nes matematikoje nėra konfidencialių duomenų
• B) Klausimų naudojimas egzamine jų nepatikrinus
• C) Klausimų patvirtinimas naudojant saugų/savąjį įrankį (pvz., „SymPy“) arba naudojant tik privatumo užtikrintus įmonės įrankius ✔
• D) Dalytis klausimais socialinėje žiniasklaidoje ir prašyti kitų kontroliuoti

Aprašymas: Aktyvūs egzamino klausimai yra jautrūs; Teoriškai jis gali būti atskleistas, kai įsilaužta į dirbtinio intelekto įrankį, kurio konfidencialumas nėra garantuotas. Tinkamas būdas yra patikrinti klausimus naudojant saugų/savąjį įrankį (pvz., su kolega iš SymPy) arba naudoti tik įmonės sertifikuotus įrankius, užtikrinančius duomenų privatumą.