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2026年美赛F题:用不用生成式AI,以及如何使用?

2026 年 ICM F 题:用不用生成式AI,以及如何使用?,英文原名为 To Gen-AI, or Not To Gen-AI (or how to Gen-AI)? That is the Question!。本题要求研究生成式人工智能对不同职业的影响,并为三类中学后教育机构的具体培养项目提出建议。

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背景与研究目标

生成式人工智能(Gen-AI)可能替代某些工作,减少部分工作的人工投入,也可能对一些职业影响较小,或促进新的需求增长。不同教育机构因此面临同一个问题:怎样调整培养方案,使未来毕业生能够适应职业变化?

题目要求把职业前景分析与具体学校、具体专业的教育决策联系起来。研究需要以数据和数学模型为依据,不能只给出笼统的 AI 使用态度。

选择三个职业

从以下三类中各选一个职业,共三个

  • STEM 职业:题目描述的典型从业者接受过科学、工程或数学领域至少四年制的大学教育。
  • 技能型职业:典型培养途径为职业学校、学徒培训,或两者结合,例如厨师、水管工、电工。
  • 艺术职业:典型培养途径包括艺术学校、音乐学院或文化中心,例如音乐家、舞者、画家。

以上教育经历用于界定题目中的职业类别,并不是给所有从业者设定统一入行门槛。具体选择哪些职业,由参赛队决定。

需要完成的工作

1. 用数据研究三种职业的未来

依据生成式 AI 当前的发展方向和预期影响,为所选的每一种职业建立有数据支持的模型。说明数据从何而来,识别可能推动该职业发生变化的因素,并解释认为这些因素会通过 AI 产生影响的理由。

可以采用已有的未来工作研究,但必须注明来源,并说明这些研究如何进入自己的分析。题面没有指定预测截止年份、固定样本或统一的数据集。

2. 为每个职业选定具体机构和培养项目

分别确定一所大学、一所职业学校和一所艺术学校,并为每个职业对应到该机构的一个具体专业或培养项目。对象不能只停留在“大学教育”“职业教育”等类别层面。

3. 提出三套有针对性的教育建议

根据职业分析结果,分别向三所机构的负责人提出建议,说明所选项目应该怎样应对生成式 AI。三套建议应对应各自的职业与项目,并由数学模型的结果支持。

可供选择的分析方向

以下问题是原题用来启发研究的方向。原题明确要求不要试图覆盖全部提示,应选择能形成连贯、深入分析的议题。

培养规模与学生流向

如果职业需求因 AI 而变化,相关项目应增加还是减少毕业生数量?需要扩大时,学校如何招收更多学生;需要缩减时,校内是否有其他项目适合扩大,以承接原本进入该项目的学生?

课程内容与 AI 使用方式

不同项目应该教授哪些生成式 AI 内容,怎样安排在作业和学习中的使用?题目给出的讨论背景包括禁止作业使用 AI、把 AI 纳入核心课程、培养技术研发人才,以及让非技术专业学生熟练使用工具等不同做法。

课程与政策的讨论还可涉及使用收益及其代价,例如能源消耗、用水需求,以及对原始创作者或思想来源缺失、错误署名的风险。应结合所选项目的毕业生就业能力提出建议,并用模型结果加以支持。

就业之外的评价标准

如果认为就业需求不足以评价学校政策的成效,可提出其他需要考虑的因素,并讨论引入这些因素后,模型和建议会怎样改变。

建议能够推广到哪里

如果主张某项建议适用于所研究学校或项目以外的范围,需要说明能推广到什么程度,并给出依据。题目并不预先保证三所机构会适用相同政策。

提交成果

提交总计不超过 25 页的 PDF 正文,其中包括一页摘要、目录、完整研究报告和参考文献。图表、计算及其他附加研究材料均计入该上限;没有最低页数要求,可以提交部分完成的研究。F 题没有另要求给学校写一封固定页数的信。

是否借助生成式 AI 完成参赛研究,由参赛队选择。使用时须遵守 COMAP 的 AI 使用政策,并在 PDF 末尾附 AI 使用报告;这份报告不计入 25 页上限。

原题与来源