以大模型技術為代表的人工智慧技術正在深刻地影響全球學術界,而電腦科學領域,作為以編寫代碼為核心的學科,首當其衝地被AI衝擊。曾經,電腦科學被視為通往理想工作的金鑰匙,如今美國高校裏的畢業生卻擔心找不到合適的工作。
面對這場技術變革,6月30日,《紐約時報》刊文“在人工智慧時代,如何教授電腦科學”(How Do You Teach Computer Science”)。文中作者指出,當前,美國頂尖高校正努力厘清AI技術對電腦科學學科的具體影響,思考在AI時代應該保留哪些教學內容。
有些構想包括:是否要減少對編程語言掌握的要求、設置跨學科課程,將電腦知識融入各類職業教育,重新想像未來AI經濟下的科技崗位。
更緊迫的是,美國科技就業市場近年來日益緊縮。電腦專業的畢業生不再像過去那樣容易獲得職位。許多技術公司已將部分編程任務交給AI,這取代了一些入門級工作。部分教育者認為,電腦科學應向通識教育靠近,強調批判性思維與溝通能力。
美國國家科學基金會(NSF)正資助一項名為“Level Up AI”的計畫,旨在推動大學與社區學院的教師和研究者共同制定AI教育的核心框架。該專案由非營利組織計算研究協會與新墨西哥州立大學合作執行,計畫用18個月時間組織會議、圓桌討論併發布白皮書,以共用最佳實踐與教學資源。
“這一專案的設立,源於我們需要更多懂AI的計算類人才。”計算研究協會負責人馬赫博士說。她認為,未來電腦科學教育將更少關注代碼本身,而更多聚焦於“計算思維”與“AI素養”。
計算思維,是指將複雜問題拆解為小任務、構建解決步驟,並用數據做出證據支撐的決策。而AI素養,則是根據學生的水準,對AI的工作原理、使用方式以及社會影響等進行理解和反思。“培養理性的懷疑精神,應該成為AI教育的一部分。”她說。
卡內基梅隆大學曾因其頂尖的電腦科學專案聲名遠揚。該校的電腦科學系計畫於今年夏天組織一次閉門研討會,重新思考在AI迅速發展的當下,學校應該教授些什麼內容。“這項技術已經動搖了電腦科學教育的根基。”該系教授兼本科專案副院長托馬斯·科蒂納(Thomas Cortina)表示。
在卡內基梅隆大學,科蒂納教授表示,課程設置包括傳統的電腦基礎與AI原理教學,同時加入大量用新工具來進行軟體設計的實操環節。
“我們判斷,未來發展會朝這個方向走,”他說,“但我們是否需要對整個課程體系進行更深層次的變革?”
目前,是否允許學生使用AI工具由該校教授自行決定。去年,卡內基梅隆大學已正式允許在入門課程中使用AI。科蒂納說,一開始學生們將AI視為“作業神器”,用它來完成編程任務。“但他們其實看不懂一半的代碼。”他說,許多學生開始意識到自己掌握編程和調試代碼的價值,開始重新學習編程。
很多電腦專業的學生對AI工具持歡迎態度,但仍有所保留。他們用AI生成原型程式、查找代碼中的錯誤,甚至作為問答助手,但又擔心過度依賴它,會影響他們自身的編程能力。
不少學生為了找暑期實習或畢業後工作,投出了上百份簡歷。北卡羅來納大學夏洛特分校的大四學生康納·德雷克(Connor Drake)說,自己算是幸運的,只提交了30份簡歷申請就獲得了一次面試機會。今年夏天,他獲得了夏洛特一家大型電力公司杜克能源(Duke Energy)的網路安全實習生職位。
“過去,電腦科學學位曾經是通往理想工作的金鑰匙,”22歲的德雷克說,“但現在已經不是。”德雷克在這場AI技術浪潮下,決定拓展自己的技能。除了主修電腦科學之外,他還輔修了政治學,專攻安全與情報研究——他的網路安全能力可能正適用於該領域。他還擔任校內網路安全俱樂部的主席和學生會成員。
像德雷克這樣的學生正被迫適應現在的科技就業市場。美國勞工專家指出,大科技公司在這幾年大幅削減招聘,相較疫情期間的擴張出現了明顯收縮趨勢。唯一例外的是,這類科技公司正瘋狂招聘數量相對較少的人工智慧專家,他們被開出豐厚的薪酬待遇。
實際上,大多數科技從業者並非在科技公司任職。美國政府數據顯示,直到近期,整體科技崗位就業還算穩定,但自今年2月以來已下降6%。
招聘市場釋放了更明確的信號,科技類職位空缺數量正大幅減少。科技研究與教育組織CompTIA的數據顯示,過去三年,尋求兩年或兩年以下的經驗員工的求職者崗位數量下降了65%;整體崗位數量則下降了58%。
CompTIA首席研究官蒂姆·赫伯特(Tim Herbert)說,“我們目前看到的主要是疫情後招聘的回落,以及經濟不確定性帶來的影響。目前尚未看到人工智慧帶來的明顯影響。”
儘管電腦科學教育的未來充滿不確定性,但專家表示,AI輔助軟體市場前景廣闊。AI是一種生產力工具,每一次新的計算浪潮——個人電腦、互聯網還是智能手機——都帶來了對軟體與開發人員的更高需求。
“軟體工程崗位的增長可能會放緩,”斯坦福大學電腦科學教授亞曆克斯·艾肯(Alex Aiken)說,“但會有更多人參與到編程之中。”
來源:中國澎湃新聞