วิกฤตของการแข่งขันเขียนโปรแกรมและอัลกอริทึมในยุค AI
รายชื่อไม่ใช่อัตรา
วันที่ 30 สิงหาคม 2026 โพสต์บน X เกี่ยวกับรอบแรกของ Baidu Star 2026 แสดงตารางการโกง 49 รายการและตารางการฝ่าฝืนกฎอีกชุดหนึ่ง โพสต์ระบุว่ารอบแรกพบการโกง 49 รายการและการฝ่าฝืน 63 รายการ เทียบกับ 30 คนเมื่อสองปีก่อน ภาพที่แนบมาเห็นรายการโกง 49 แถวและรายการฝ่าฝืน 57 แถว: มีแถว 1–25 และ 32–63 แต่ไม่มี 26–31 นี่เป็นสัญญาณของเหตุการณ์ ไม่ใช่ชุดข้อมูลที่สมบูรณ์และตรวจสอบโดยอิสระแล้ว โพสต์ต้นฉบับ
106 แถวที่มองเห็นกระจายอยู่ใน 87 โรงเรียน รายชื่อโกงมี 45 โรงเรียน ส่วนรายชื่อฝ่าฝืนที่มองเห็นมี 50 โรงเรียน โรงเรียนส่วนใหญ่ปรากฏเพียงครั้งเดียว และสามโรงเรียนที่ปรากฏบ่อยที่สุดคิดเป็น 6/49 แถวของการโกงและ 8/57 แถวของการฝ่าฝืน ภาพรวมจึงไม่ได้ดูเหมือนปัญหาที่กระจุกอยู่ในโรงเรียนไม่กี่แห่ง
รายชื่อเดียวกันมีทั้งโรงเรียนมัธยม มหาวิทยาลัย และสถาบันอาชีวศึกษา หากไม่มีจำนวนผู้เข้าแข่งขันและประเภทการฝ่าฝืน ก็ไม่ควรเปลี่ยนจำนวนแถวเป็นอัตราของโรงเรียน
กฎกำลังหันมาดูแหล่งที่มาของโค้ด
กฎ Codeforces ปี 2024 อนุญาตการแปลโดยตรงและคำแนะนำไวยากรณ์เล็กน้อย แต่ห้ามขอให้ AI สร้างอัลกอริทึมหลัก อธิบายปัญหาย่อย หรือแก้คำตอบที่ถูกปฏิเสธ ความคล้ายคลึงของโค้ดและการเผยแพร่โค้ดก่อนการแข่งขันอาจใช้เป็นสัญญาณในการตรวจสอบได้ กฎ Codeforces
AtCoder เพิ่งขยายกฎไปยัง AGC ห้ามการเติมโค้ดด้วย AI และการแปลงภาษาด้วย AI รวมทั้งจำกัดการใช้บทสรุปการค้นหาที่สร้างโดย AI โดยเจตนา เหตุผลคือเส้นแบ่งระหว่างคำแนะนำเล็กน้อยกับการให้ AI แทนที่การคิดของผู้เข้าแข่งขันตรวจสอบได้ยาก การปรับกฎ AtCoder
ในปี 2022 DeepMind รายงานว่า AlphaCode ทำได้ใกล้ระดับผู้เข้าแข่งขันมนุษย์ค่ากลางใน Codeforces สิบรายการ รายงาน AlphaCode 2 ปี 2023 ระบุว่าแก้โจทย์ได้ 43% ภายในสิบครั้ง เทียบกับ 25% ของระบบแรก และประเมินว่าผลงานเฉลี่ยสูงกว่าผู้เข้าแข่งขัน 85% เมื่อมีความสามารถแบบนี้ อันดับสูงจึงไม่ใช่หลักฐานอัตโนมัติของการคิดโดยมนุษย์ล้วน AlphaCode รายงาน AlphaCode 2
Benchmark ก็มีปัญหาการปนเปื้อน เพราะโจทย์สาธารณะอาจเข้าไปอยู่ในข้อมูลฝึก LiveCodeBench จึงเก็บโจทย์ใหม่จาก Codeforces, AtCoder และ LeetCode และวัดทั้งการสร้างโค้ด การรัน การซ่อมตัวเอง และการทำนายผลลัพธ์ รุ่น v6 มีโจทย์ 1,055 ข้อที่เผยแพร่ถึงเดือนเมษายน 2025 คลัง LiveCodeBench บทความ LiveCodeBench
การแข่งขันควรแยกโหมดมนุษย์ล้วน โหมดทำงานร่วมกับ AI และโหมดการเรียนรู้ โหมดแรกต้องมีอุปกรณ์ควบคุม รายการฟังก์ชันที่อนุญาต log และกระบวนการอุทธรณ์ โหมดที่สองต้องเปิดเผยโมเดล รุ่น prompt การแก้ไข และการทดสอบ ส่วนโหมดที่สามต้องให้ผู้เรียนอธิบายข้อผิดพลาดของ AI และการตรวจสอบคำตอบสุดท้าย การแข่งขันเขียนโปรแกรมยังไม่จบ แต่ตารางอันดับออนไลน์เพียงตารางเดียวไม่สามารถอธิบายความสามารถทั้งหมดของนักเรียนได้ กฎ AI ของการแข่งขันแบบจำลองคณิตศาสตร์ 2026