AI会对HiMCM数模竞赛的公平性和含金量产生影响吗？

数学建模比赛正在经历一场前所未有的挑战——AI大模型的崛起。从ChatGPT到Claude，从Gemini到国产大模型，这些超强外挂能写代码、推导公式、优化模型，甚至生成论文初稿。

于是，问题来了：当AI能轻松完成部分建模任务时，比赛的公平性和证书的含金量会不会大打折扣？

01、AI对数学建模的影响

1.解题门槛拉低

过去，一个复杂的微分方程求解可能需要手推半小时，现在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，现在大模型能直接推荐最优方案。

部分“体力活”被自动化，解题效率大幅提升，这让一些基础较弱的队伍也能快速产出“看起来不错”的答案。

2.公平性争议

数学建模比赛原本考验的是建模能力、编程实现和论文写作，但现在，如果A队用AI辅助，B队纯手写，评审时论文质量可能相差甚远。

是否该限制AI使用？如何判断论文是“AI辅助”还是“AI代写”？这成了组委会的新难题。

3.含金量稀释

如果AI让建模比赛变得“过于简单”，获奖人数激增，那么奖项的稀缺性和认可度可能会下降。

企业、保研评审是否会对“AI辅助获奖”的选手打折扣？这值得思考。

02、AI的定位到底是什么

1.AI是“加速器”，不是“替代者”

大模型能帮你快速实现代码、优化公式、润色论文，但它无法替代你的问题分析能力、创新思维和团队协作。

真正的建模高手，不是“会敲键盘”，而是“知道该让AI做什么”。要能看出大模型的幻觉出现在什么地方，哪里违背了基础的算法常识，在众多答案里选出最适合问题的解答。

2.比赛规则会进化，AI可能成为“新赛点”

就像计算机刚普及时，数学竞赛从“手算”转向“编程求解”一样，数学建模比赛也可能调整规则：

允许AI辅助，但要求注明使用方式（如“本模型基于GPT4优化”）

增设“AI创新应用奖”，鼓励选手探索AI在建模中的合理使用

提高赛题开放性，让AI难以直接套用现有方案

3.未来的赢家，是“人机协同”的团队

完全不用AI→可能效率落后

完全依赖AI→缺乏核心竞争力

最佳策略：用AI提高效率，用人的智慧把控方向

03、应对策略

1.拥抱AI，但不能完全甩手

学习如何给AI下精准指令（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“外挂”而非“拐杖”

数学基础（微积分、优化理论、概率统计）仍是核心

编程能力（Python、MATLAB）决定你能把AI的输出用到什么程度

论文写作（逻辑清晰、表达严谨）让评审一眼看出“这是人写的，不是AI堆砌的”