needhelp
← Back to blog

Kryzys konkursów programistycznych i algorytmicznych w epoce AI

by needhelp
AI
Competitive Programming
Algorithm
Education
Academic Integrity

Lista nie jest współczynnikiem

30 sierpnia 2026 roku wpis na X dotyczący pierwszej rundy Baidu Star 2026 pokazał tabelę 49 przypadków oszustwa oraz osobną tabelę naruszeń. Wpis mówi o 49 przypadkach oszustwa i 63 naruszeniach, wobec 30 osób dwa lata wcześniej. Na obrazach widać 49 wierszy oszustw i 57 wierszy naruszeń: pokazano wiersze 1–25 i 32–63, a 26–31 brakuje. To sygnał incydentu, nie kompletny i niezależnie zweryfikowany zbiór danych. Oryginalny wpis

Widoczne 106 wierszy dotyczy 87 szkół. Lista oszustw obejmuje 45 szkół, a widoczna część listy naruszeń 50 szkół. Większość szkół pojawia się raz; trzy najczęstsze szkoły odpowiadają za 6/49 wierszy oszustw i 8/57 wierszy naruszeń. Zjawisko wygląda na rozproszone, a nie skupione w kilku instytucjach.

Tabela zawiera szkoły średnie, uniwersytety i instytucje zawodowe. Bez liczby uczestników i rodzaju naruszenia liczby wierszy nie można przeliczyć na wskaźnik dla szkoły.

Zasady przechodzą od zakazu ChatGPT do pochodzenia kodu

Zasady Codeforces z 2024 roku dopuszczają bezpośrednie tłumaczenie i drobne podpowiedzi składni, ale zabraniają proszenia AI o główny algorytm, wyjaśnienie podproblemu lub naprawę odrzuconego rozwiązania. Podobieństwo kodu i jego publikacja przed konkursem mogą być sygnałami w dochodzeniu. Zasada Codeforces

AtCoder niedawno rozszerzył zasady na AGC, zakazał uzupełniania kodu przez AI i konwersji języków za pomocą AI, a także ograniczył celowe używanie generowanych przez AI podsumowań wyszukiwania. Granica między małą podpowiedzią a zastąpieniem rozumowania jest trudna do kontrolowania. Aktualizacja AtCoder

W 2022 roku DeepMind poinformował, że AlphaCode osiągnął mniej więcej poziom medianowego ludzkiego uczestnika w dziesięciu konkursach Codeforces. Raport AlphaCode 2 z 2023 roku podaje 43% rozwiązanych zadań w ciągu dziesięciu prób wobec 25% dla pierwszego systemu oraz szacuje średnią skuteczność powyżej 85. percentyla. Wysoka pozycja nie dowodzi już sama z siebie samodzielnego rozumowania człowieka. AlphaCode Raport AlphaCode 2

Benchmarki również mogą być skażone, gdy publiczne zadania trafiają do danych treningowych. LiveCodeBench zbiera nowe zadania z Codeforces, AtCoder i LeetCode oraz mierzy generowanie, wykonanie, samonaprawę i przewidywanie wyników; wersja v6 zawiera 1055 zadań opublikowanych do kwietnia 2025 roku. Repozytorium LiveCodeBench Artykuł LiveCodeBench

Konkursy powinny rozdzielić tryb bez AI, tryb z AI i tryb edukacyjny. Pierwszy potrzebuje kontrolowanego urządzenia, listy dozwolonych funkcji, logów i odwołania; drugi powinien ujawniać model, wersję, prompty, zmiany i testy; trzeci powinien wymagać wyjaśnienia błędów AI oraz weryfikacji rozwiązania. Konkursy programistyczne nie znikają, ale jedna internetowa tabela wyników nie opisuje już całej umiejętności studenta. Zasady AI konkursu modelowania matematycznego 2026

Źródła

Share this page