以大模型技術為代表的人工智能技術正在深刻地影響全球學術界，而計算機科學領域，作為以編寫代碼為核心的學科，首當其沖地被AI沖擊。曾經，計算機科學被視為通往理想工作的金鑰匙，如今美國高校里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“在人工智能時代，如何教授計算機科學”（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技術對計算機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，將計算機知識融入各類職業教育，重新想象未來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。計算機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，計算機科學應向通識教育靠攏，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”的計劃，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。該項目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，計劃用18個月時間組織會議、圓桌討論并發布白皮書，以共享最佳實踐與教學資源。
“這一項目的設立，源于我們需要更多懂AI的計算類人才?！庇嬎阊芯繀f會負責人馬赫博士說。她認為，未來計算機科學教育將更少關注代碼本身，而更多聚焦于“計算思維”與“AI素養”。
計算思維，是指將復雜問題拆解為小任務、構建解決步驟，并用數據做出證據支撐的決策。而AI素養，則是根據學生的水平，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?！彼f。
卡內基梅隆大學曾因其頂尖的計算機科學項目聲名遠揚。該校的計算機科學系計劃于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，學校應該教授些什么內容?！斑@項技術已經動搖了計算機科學教育的根基?！痹撓到淌诩姹究祈椖扛痹洪L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計算機基礎與AI原理教學，同時加入大量用新工具來進行軟件設計的實操環節。
“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?？频偌{說，一開始學生們將AI視為“作業神器”，用它來完成編程任務?！暗麄兤鋵嵖床欢话氲拇a?！彼f，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。
很多計算機專業的學生對AI工具持歡迎態度，但仍有所保留。他們用AI生成原型程序、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后工作，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）的網絡安全實習生職位。
“過去，計算機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。除了主修計算機科學之外，他還輔修了政治學，專攻安全與情報研究——他的網絡安全能力可能正適用于該領域。他還擔任校內網絡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能專家，他們被開出豐厚的薪酬待遇。
實際上，大多數科技從業者并非在科技公司任職。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?？萍佳芯颗c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后招聘的回落，以及經濟不確定性帶來的影響。目前尚未看到人工智能帶來的明顯影響?！?span style="display:none">Yv0即熱新聞——關注每天科技社會生活新變化gihot.com
盡管計算機科學教育的未來充滿不確定性，但專家表示，AI輔助軟件市場前景廣闊。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——都帶來了對軟件與開發人員的更高需求。
“軟件工程崗位的增長可能會放緩，”斯坦福大學計算機科學教授亞歷克斯·艾肯（Alex Aiken）說，“但會有更多人參與到編程之中。”
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