【新智元导读】人工智能已经编写了海量程序，人类是否仍需钻研计算机科学？近期统计显示，众多学子依然踊跃报名高校的计算机课程：加州大学伯克利分校计算机系新生的入学申请量激增了48%。该校学者指出，当前机器智能尚未掌握原创能力，人类程序员借助AI能够显著提升工作效率和质量。

生成式人工智能引发的最大忧虑之一，在于它是否会导致劳动者失去工作机会

在那些极力渲染恐慌情绪的所谓「人工智能将淘汰的十种工作岗位」之类的排名里，软件工程师的职位也经常被提及。

技术类岗位，包括程序员、软件工程师和数据分析师等，在「可能面临被取代的十个职业」榜单之中

普遍认为，当今能够编写众多程序代码，将来或许还能以日常话语形式与电脑沟通，那么此刻钻研计算机科学是否还合乎情理？

自2022年突然出现之后，这个难题持续困扰着那些怀揣编程理想的青少年学生。

与其坐而论道，不如看看正在发生的事情是什么。

一个新的数据表明：学生们仍然成群结队地在大学里选修计算机。

加州大学伯克利分校的计算机科学学科，新学年入学的申请者数量，大幅度增长了百分之四十八。

生成式人工智能虽然有所发展，但学子们依旧向往计算机科学领域，由于人类创造者在新事物开发上不可或缺。

CS入学人数暴涨

以加州大学伯克利分校为例，该校在计算机科学方面享有卓越声誉。其学术水平居该学科领域前列。

加州大学校董会在去年五月就成立伯克利分校计算、数据科学与社会学学院一事进行了表决，该学院缩写为CDSS。

2024年秋季入学的学生里，大约有1.4万人申请了CDSS专业，这个数字比前一年增加了48%。

此外，这个数据在高校录取规模的整体环境中显得格外引人注目：UC伯克利整体的本科入学申请者数量与上一年相比基本持平，唯独CDSS专业的申请者数量表现异常抢眼。

该信息由伯克利CDSS学院院长 教授亲自提供。上周，在旧金山举办的加州GenAI联合峰会上，她与州长Gavin以及斯坦福大学教授李飞飞共同参与了访谈环节，在此期间贝语网校，她公开了这些引人注目的统计结果。

左一：

不止是UCB，其他大学的CS专业也炙手可热。

牛津大学申录数据

牛津大学开设招生项目后，该校三个计算机科学专业的报名人数翻了一番，因为竞争非常白热化，所以大量才华横溢的申请者最终没能被录取。

伦敦大学学院公布了计算机科学专业的相关录取信息，2024年提交申请的学生数量创下历史新高，为4097人。

人类程序员可堪大任

后来，美国那个有名的科技网站找到了UCB计算机科学学院的John老师，针对这个议题进行了详尽的交流。

John

John 同时也是 Lilt 这家从事生成式人工智能研究的初创企业的首席科学家，他曾经就职于谷歌公司担任研究员，并且承担了谷歌翻译系统的研发工作。

Lilt官网

他在给 的一封电子邮件中写道：

学生对于人工智能生成技术可能波及软件工程领域的工作机会，特别是初级岗位，怀有顾虑，不过他们依旧对从事计算机行业充满期待。

我向他们说明，现阶段人工智能生成技术尚不能稳定胜任软件开发领域诸多棘手任务，我估计在今后相当长一段时间里，人类程序设计者依然要承担关键职责。

AI还没有学会创新

说明，现阶段人工智能在模仿先前编写次数多的部分软件程序方面表现突出。

学生们用AI包办了那些不需要创新的计算机作业。

一度伯克利大学申请条件，该产品普及率出现下滑，科技界起初困惑于为何对话助手热度不再。

有人提出了一个想法，成千上万的学生在暑假期间休息，因此他们没有理由去作弊，我的意思是他们应该去学习。

随着时间的推移，暑假宣告结束，学校重新开始上课，网站上的浏览量呈现迅猛攀升的态势，相关统计信息意外地印证了之前的猜想。

人工智能协助考试和作业完全可以接受，但若要构思全新事物伯克利大学申请条件，又该如何是好？

这时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。

当询问人工智能世界上不存在的信息，或者不属于训练数据集的内容时，模型常常会感到困难。

生成式人工智能「依赖诸多周全的人为操作才能生成创新内容，而所有核心的软件工程计划都包含大量独创成分」

这确实是计算领域里真正棘手又吸引人的环节，它需要思维敏捷且技艺精湛的人来担当。

但是这并不意味着拒绝一切AI工具，补充说：

人工智能生成技术有助于提升软件工程里繁杂环节的效率，工程师们常会立刻采纳实用方案

编程与农耕不同

在程序员之前，另一个职业——翻译，是更早感到危机的。

十八年前，谷歌翻译首次推出。然而，经过这么长的时间，人类语言学家依然没有被淘汰。

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。

我们也许能借助谷歌翻译来理解英文菜单，不过，要是缺少专业人士的审核，我们几乎不会选择这个工具来翻译公司最关键的合作文件。

正是因为这个原因，才设立了专为翻译工作者设计的智能系统——Lilt企业。

他谈到，可靠地达成可出版水准的译文，人类语言专长者仍是整个环节的关键，不过借助Lilt针对专门任务的生成式人工智能模型，这些专长者能更迅速、更精准、更稳定地执行翻译任务。

因此，借助人工智能技术，大量文本得以以更优水平翻译成多种语言。

以此类推，软件开发领域也是相同的道理。

期待编程行业也能形成类似情形：由经验丰富的专业人员构成的小组，更能胜任制作出有价值且品质上乘的成品。

所以，即将从伯克利毕业的学生们，能够借助自身的计算机专长，为改进全球状况，获得诸多实践途径。

那么，使用AI编程工具会提高效率吗？

有研究显示，人工智能能明显增强程序员的作业效能。

微软与旗下公司的研究人员把软件开发者分成两个群体,一个群体获准运用人工智能编程辅助工具,另一个群体则不允许使用。

借助人工智能工具的开发者，工作效率明显领先于未使用此类工具的开发者，速度上提升了五成六。