随着ChatGPT、Claude、Gemini、国产大模型等AI工具的迅猛发展,数学建模比赛正面临一场前所未有的变革。这些强大的AI不仅能写代码、推导公式、优化模型,甚至能直接生成论文初稿。它们像“外挂”一样,为参赛者提供了前所未有的便利。
但这是否意味着:
比赛的公平性受到挑战?
奖项的含金量会被稀释?
传统建模能力不再重要?
今天,我们就来深入探讨这场由AI引发的数学建模竞赛“革命”。
一、AI对数学建模比赛的三大影响
1.解题门槛大幅降低
过去,一个复杂的微分方程求解可能需要手推半小时;如今,AI几秒就能给出解析解。曾经需要查阅大量文献才能确定的算法,现在大模型可以直接推荐最优方案。
好处:提升效率,帮助学生更快进入核心建模环节
风险:基础薄弱的队伍也能“看起来不错”,导致竞争失衡
⚠️ AI让“会做题”的人更多了,但真正“懂问题”的人依然是少数。
2.公平性争议加剧
如果A队用AI辅助,B队纯手写,在最终提交的论文中,质量差距可能非常显著。这种情况下:
是否应限制AI使用?
如何判断是“AI辅助”还是“AI代写”?
评委能否识别AI痕迹?
这些问题已成为赛事组织者必须面对的新课题。
HiMCM新规已做出尝试:
要求说明是否使用AI
需证明核心模型为自主设计
3.奖项含金量面临“稀释”风险
当AI让建模变得“过于简单”,获奖人数激增时,奖项的稀缺性和认可度可能会下降。
企业招聘/保研评审是否会重新评估“AI辅助获奖”的价值?
名校招生官是否会对这类成绩打折扣?
这不仅是技术问题,更是教育和价值观的问题。
二、AI到底该扮演什么角色?
1. AI是“加速器”
它可以快速实现代码、优化公式、润色论文;
但它无法替代你的:
问题分析能力
创新思维
团队协作与决策力
真正的建模高手,不是“会敲键盘”,而是“知道该让AI做什么”。
要能看出AI输出中的“幻觉”,判断哪些地方违背了基础算法常识,并在众多答案中选出最适合当前问题的解答。
2. 比赛规则不断进化
就像当年计算机普及后,数学竞赛从“手算”转向“编程求解”,未来的数学建模比赛也可能发生如下变化:
变化方向 | 举例 |
---|---|
允许AI辅助 | 要求注明使用方式(如“本模型基于GPT4优化”) |
增设AI应用奖项 | 如“AI创新应用奖”、“最佳人机协同奖” |
提高题目开放性 | 让AI难以直接套用现成方案,强调原创性 |
加强过程审查 | 要求提交模型推导笔记或思路记录 |
3. 未来的团队定位
类型 | 表现 | 结果 |
---|---|---|
❌ 完全不用AI | 效率落后,难以应对高强度任务 | 易被淘汰 |
❌ 完全依赖AI | 缺乏核心竞争力,容易出错且不知所措 | 成绩不稳定 |
✅ 合理使用AI + 强大建模能力 | 高效产出 + 创新思考 + 严谨逻辑 | 冲击O奖/Finalist |
最佳策略:用AI提高效率,用人的智慧把控方向
三、AI时代下的备赛建议
1.权衡使用AI
学习精准指令技巧(Prompt Engineering)
用AI验证思路,而非直接生成答案
核心建模逻辑必须自己掌握,避免“AI一崩,全队懵圈”
2.夯实基础,让AI成为帮手
技能 | 作用 | AI无法替代的原因 |
---|---|---|
数学基础(微积分、优化理论、概率统计) | 构建模型的核心逻辑 | AI不会帮你理解原理 |
编程能力(Python/Matlab) | 实现模型并进行数据处理 | AI输出需你调试验证 |
论文写作(逻辑清晰、表达严谨) | 展示成果的关键载体 | AI语言风格易被识别 |
3.提升使用“AI+建模”的综合素养
学会批判性使用AI:不盲信输出结果,具备纠错能力
注重过程展示:保留建模草图、讨论记录、代码迭代过程
强化团队分工:明确谁负责AI提示词设计、谁审核输出内容
AI不会让数学建模贬值,但它会让“只会套模板”的选手加速退出舞台。
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