加州大学伯克利分校数学教授兹韦兹德利娜·斯坦科娃近日因一篇批评学生数学基础的评论文章陷入争议。据英国《卫报》8月20日报道，斯坦科娃在《旧金山标准报》发表约2000词的文章，指出部分学生数学水平落后“五到八年”，连分数和基础代数等初中知识都未掌握，并将问题归咎于加州大学不参考标准化考试成绩的招生政策。然而，该文章随后被指存在AI生成痕迹，引发学术界对AI使用边界的讨论。
斯坦科娃在文章中指出，她教授的一些数学课学生水平严重不足，认为加州大学2020年决定逐步取消SAT、ACT等标准化考试成绩要求后，一些未做好学业准备的学生也被录取。她引用自己和同事的分析数据显示，在实行不参考标准化考试成绩的招生政策后，修读微积分I之前存在“严重基础不足”的学生人数增至原来的3倍。文章发表前，斯坦科娃还与超过3000名加州大学教职员工共同签署了6月的一封公开信，支持恢复招生考试。
上周末，加州大学伯克利分校学生报《加州人日报》记者发现文章语言带有AI生成痕迹。伯克利大二学生弗朗西斯·罗使用AI检测工具Pangram进行检查后，软件判断文章有33％的内容由AI生成或经过AI协助。斯坦科娃随后承认使用AI软件帮助编辑文章，但强调文章是累计数百小时高强度人工工作的成果，其中约80小时由她本人完成。她通过电子邮件说明，自己用AI查找与这项倡议有关的大量文件和文章，但所有分析均由团队成员完成。
《旧金山标准报》在被问及AI使用政策时回应称：“AI可以提供协助，但我们的要求是，我们刊登的每一篇文章背后都必须有人类作者，并由人类对每一个字负责。我们在与这篇评论文章作者合作时的理解一直都是，这篇文章体现了她和同事进行的大量原创分析、研究以及专业工作。”斯坦科娃还表示，6月公开信的编辑过程中也使用了AI。
这一事件在社交媒体上引发了关于学者使用AI的更广泛争论。批评者认为，一篇讨论学生准备不足的文章却依靠AI协助，本身颇具“讽刺意味”；支持者则认为，使用AI并非严重问题，争论反而偏离了文章真正讨论的内容。加州大学系统设有“AI委员会”，协助各校开发AI项目和资源。委员会成员卡米尔·克里滕登表示，她并不清楚学校是否针对教师在个人研究或评论文章中使用AI制定了具体规定，并指出“大多数AI检测工具仍然相当不可靠，而且缺乏细致判断能力”。Pangram则在官网宣称，识别AI生成文档的准确率达到99.66％，平均约每扫描24000份文档才会误判一次。
近年来，加州大学是否应恢复SAT、ACT等标准化考试要求的争议持续升温。2020年，加州大学董事会投票决定逐步取消申请时提交标准化考试成绩的要求，哈佛大学、斯坦福大学、麻省理工学院和耶鲁大学等高校当时也做出类似决定，此后这些高校已全部恢复上述要求。斯坦科娃的争议事件使这一议题再次受到关注，同时也为学术界和媒体行业如何规范AI使用提出了新的问题。
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