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01 CS入学人数暴涨

02 人类Coder可堪大任

03 AI还没有学会创新

04 编程与农耕不同

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AI写了这么多代码，你还应该学习计算机科学吗？

新的数据显示，学生们仍然热衷于选修计算机科学：加州大学伯克利分校（UCB）计算机科学专业的一年级申请人数猛增48%！



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UCB教授分析，AI还没有学会创新，人类软件开发者可以利用AI提质增效。

围绕生成式人工智能的一个主要担忧是，这项技术是否会让人们失业。

在「即将被人工智能取代的十大职业」等榜单中，软件工程师经常上榜。

一种流行的说法是，如今Github Copilot可以编写大量代码，未来我们甚至可以用自然语言和计算机交互，那么现在还值得学习计算机科学吗？

自2022年ChatGPT问世以来，这个问题一直困扰着那些有「编程梦」的高中生。
 

01 CS入学人数暴涨

与其空谈，不如看看实际情况。

新的数据显示：学生们仍然热衷于选修计算机科学。

加州大学伯克利分校（UCB）计算机科学专业的一年级申请人数猛增48%！

尽管生成式人工智能取得了进步，但学生们仍然渴望从事计算机科学职业，因为人类开发者对于创造新事物仍然至关重要。

以加州大学伯克利分校为例，这所大学在计算机科学领域处于领先地位。

加州大学董事会于去年5月投票通过了在伯克利分校建立计算、数据科学与社会学学院（College of Computing, Data Science, and Society，CDSS）的提案。

在2024年秋季入学的新生中，有约1.4万人申请CDSS专业，相比去年增长了48%。

这个数据在学校整体招生数量变化不大的背景下显得尤为突出：UC伯克利的整体本科申请人数变化不大，只有CDSS专业的申请人数显著增加。

这个数据来自伯克利CDSS学院院长Jennifer Chayes教授。

上周在旧金山举行的加州GenAI联合峰会上，她与州长Gavin Newsom和斯坦福大学教授李飞飞进行了炉边谈话，并公布了这些数据。

自学院开始招生以来，牛津大学三个计算机科学学位的申请量增加了一倍。由于竞争激烈，许多优秀申请者未能录取。

UCL也公布了CS专业相关数据，2024年申请人数达到创纪录的4097人。

02 人类Coder可堪大任

John DeNero是生成式人工智能初创公司Lilt的首席科学家，曾在谷歌担任研究员，负责开发谷歌翻译。他在给Business Insider的一封电子邮件中写道：

学生们对生成式人工智能将影响软件工程就业市场，尤其是入门级职位表示了一定的担忧，但他们仍然对计算机职业感到兴奋。

我告诉他们，我认为目前生成式人工智能还无法可靠地完成软件开发中许多具有挑战性的工作，我预计在未来很长一段时间内，人类软件开发人员仍将扮演核心角色。

03 AI还没有学会创新

DeNero解释说，生成式人工智能目前非常擅长复制以前多次编写过的部分软件程序。学生们用AI完成那些不需要创新的计算机作业。

曾有一段时间，ChatGPT的使用率下降，科技圈一开始不理解原因。有人提出假设：数以百万计的学生在放暑假，所以不需要ChatGPT来“研究”。后来，暑假结束，学校开学，ChatGPT的访问量强劲增长，数据证实了这个假设。

AI可以辅助考试和作业，但如果我们想创造新的东西，仍然需要聪明的人类程序员。这在逻辑上是合理的，因为AI模型是在数据基础上训练出来的。

生成式人工智能需要大量深思熟虑的人工干预才能产生新的东西，而所有重要的软件开发项目都涉及大量新颖性。DeNero表示，这才是计算中真正困难而有趣的部分，需要聪明和训练有素的人才去完成。

04 编程与农耕不同

在程序员之前，翻译是更早感到危机的职业。18年前，谷歌翻译首次问世，但人类语言学家并没有被取代。在翻译工作非常重要的时候，人类语言学家仍然是不可或缺的。

我们或许可以用谷歌翻译来阅读英文菜单，但如果没有人类专家的检查，我们大概率不会用这款应用来翻译企业最重要的合同。基于这一点，DeNero创办了为翻译人员打造的人工智能平台Lilt公司。

他表示，要可靠地完成可以达到出版质量的翻译，人类语言专家仍然是整个流程的核心，但通过使用Lilt针对特定任务的生成式AI模型，这些专家可以更快、更准确、更一致地完成翻译工作。因此，借助AI工具，更多的文本能以更高的质量翻译成更多的语言。

软件开发领域也是相同的道理。DeNero希望软件开发领域也能出现同样的模式：由训练有素的人类开发人员组成的小型团队将更有能力开发出有用的高质量软件。未来的伯克利毕业生将有很多机会利用他们的计算机技能来改善世界。

使用AI编程工具会提高效率吗？

一项关于GitHub Copilot的研究表明，AI能够显著提高开发人员的生产力。微软及其子公司GitHub的研究人员将软件开发人员分为两组，一组可以使用人工智能编码助手，另一组则没有。有人工智能辅助的开发者完成任务的速度比没有辅助的开发者快56%。

这是一个很大的数字，相比之下，19世纪中叶蒸汽机的引入仅使大型工厂的生产率提高了15%。有人可能会问，效率提高不就意味着不需要那么多的开发人员了吗？岂不是还要失业？

在我们陷入这种「末日想象」之前，或许可以先考虑一下乐观的理由。也许，正如业内人士所预测的那样，对编程的需求足以同时雇佣人类和人工智能。

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