去年秋天，Eric 决定在其本科计算机科学课程中进行一项实验。他把全班同学分成三组，并给他们布置了一个用 Fortran 语言来解决的编程任务——他们此前都不会这门编程语言。
第一组被允许使用 ChatGPT 来解决问题，第二组被告知使用 Meta 的 Code Llama 大语言模型（LLM ），第三组只能使用Google。不出所料，使用 ChatGPT 的小组最快地解决了问题，第二组则花费了更长的时间来解决问题。使用 Google 的小组时间甚至更长，因为他们必须将任务分解为多个组件。
然后，学生们接受了测试，看他们如何凭记忆解决问题，结果情况发生了逆转。ChatGPT 小组“什么都不记得了，他们都失败了”，麻省理工学院的Eric 表示。
与此同时，Code Llama 小组的一半人通过了测试。使用谷歌的小组如何？每个学生都通过了。
“这是一个重要的教育教训，” Eric 说。“努力、奋斗，其实是一种重要的学习方式。当你得到答案时，你就不会再挣扎，也不会学习。当你遇到更复杂的问题时，重新回到大型语言模型的开头，并对其进行故障排除和集成是很乏味的。”
相反，一开始将问题分解为多个部分可以让你更好地使用LLM。他说，要在小的方面开展工作，而不是尝试将模型用于整个项目。“学习这些关于如何解决问题的技能，至关重要。”
这个例子让 Eric 自信地得出结论：随着人工智能席卷各个行业，计算机科学并没有注定失败。其他计算机科学专家亦有认为，人工智能的使用越多，工作的性质就会发生变化，因此人类仍然必须学习基本概念，例如统计学和系统工作原理的知识。
德勤的 Beena 表示：“要成为高效的计算机科学家和软件工程师，你仍然需要奠定基础。”
尽管人们对人工智能抢走工作感到担忧，但麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）最近的一项研究发现，实现人类工作自动化可能需要比之前想象的更长的时间。
研究表明，与视觉相关任务相关的工作中，只有约 23% 可以被人工智能经济高效地取代，这表明人工智能（尤其是计算机视觉领域）导致的工作岗位取代可能比最初设想的要慢。。
该研究称，研究结果“表明我们应该预计人工智能自动化的影响，将小于经济中已经出现的现有工作自动化/破坏影响”。“目前尚不清楚这些现有影响的人工智能自动化，是否会导致整体就业机会的大幅减少。” CSAIL 研究指出，虽然可能会失去一些工作岗位，但“我们还发现，很大一部分人工智能任务自动化，可能会发生在传统自动化正在发生的领域”。
计算机科学教育将如何改变？
计算机科学教授 Risto 表示，人们持续关注将人工智能融入大多数工作领域，这也将改变计算机科学的教学方式，带来“相当巨大”的机会。
例如，随着微软 Copilot 聊天机器人等工具的出现，有些人可能想知道为什么他们还应该费心学习编码。Risto 认为，学生们使用 Copilot 和其他聊天机器人，主要是“作为编程作业的导师”获得建议并更改。
Risto 认为，“突然间，编程教学变得更加生动”。
机器人研究所教授 Reid 补充道，编译器以同样的方式，将编程语言的源代码翻译成机器代码，从而消除了计算机科学工程师了解汇编程序的需要，“人工智能和机器学习的使用，将使他们越来越不需要了解编码的细节。”
然而，Risto 说，教人们如何编码仍然很重要，因为成为计算机科学家的一部分就是理解流程。“我的比喻是教七岁孩子算术。当你进入中学时，没有人会手工算术；你可以用计算器。”
他说，即使计算器可以帮你完成这项工作，你仍然需要理解这些概念。“同样，计算机科学家必须了解编程的基础知识，才能有效地完成工作，但就像使用计算器一样……他们不需要进行大量编码。”
其表示，人工智能需要教授全新的计算学科或方面，例如负责任的人工智能以及如何防止人工智能的滥用。“将会有很多使用[人工智能系统]的人不了解其背后的原理。”
新的大学专业也将出现在数据科学、机器学习、用户体验和移动工程等领域，以及人工智能的特定分支，如生成人工智能、LLMs和计算机视觉，德勤的 Beena 表示。
这将能让学生为将来的工作做好准备，让他们更能适应市场需要。
计算机科学教师协会以及职业准备和技术部门的研究员 Julie 表示，在高中阶段，人工智能的影响意味着“我们需要快速学习很多东西”。
“每一项新技术都会带来挑战，” Julie 说。“我预计我们会做出调整。”
Julie 大力倡导在小学教授计算方面的知识。其表示：“在小学教[学生]什么，是虚拟助理是合适的功能。” 她二年级的女儿正在学习数字公民以及如何安全上网。
“最悲观的情况之一是，如果人工智能做得更多，人类就会做得更少，” Eric 说。“我不这么认为。越来越多的人将使用它来制作应用程序，创建在艺术上有趣的计算产品，并通过计算表达自己。”
人工智能对就业市场的影响
虽然有些任务可能很难用人工智能取代，但一些研究表明，这项技术已经在取代工人。
Cognizant 最近的一项研究表明，高达 90% 的工作岗位将在某种程度上受到生成式人工智能的影响。尽管过去的技术进步和自动化主要影响体力劳动和以流程为中心的知识工作，但该研究发现，“生成式人工智能准备做相反的事情，其对知识工作产生更大的破坏。”
报告进一步发现，“涉及信用分析、计算机编程、网络开发、数据库管理和图形设计的工作，理论上其最高被影响的可能性已经达到了 50% 左右。到 2032 年，随着技术进步，一些工作受影响程度可能会攀升至 80%。”
尽管国际货币基金组织 (IMF) 的分析发现，全球 40% 的就业岗位已经受到人工智能的影响，但在发达经济体，这一数字攀升至 60%。
国际货币基金组织的研究指出：“人工智能的独特之处，在于它能够影响高技能工作。” “因此，与新兴市场和发展中经济体相比，发达经济体面临着更大的人工智能风险，但也有更多机会利用人工智能带来的好处。”
新的工作类型
毫无疑问，人工智能时代将需要新的工作岗位。Reid 表示，计算机科学家的工作将演变成设计程序，指定将直接编译到代码中的要求，而不是编写代码本身。他说，人工智能“将改善软件工程师的工作方式，使他们更加关注需求、规范以及验证，而不是实际的编码实践”。
Reid 称，人工智能不会夺走工作岗位，但会改变工作的性质。“我总是描述它的方式是，每项工作都包含许多任务，这些任务将被人工智能和自动化取代，但工作不会。”他认为，工作人员将改变手动执行某些操作的需要，就像文字处理消除了手动打字的需要一样。
Reid 和 Julie 都表示，对能够进行快速提示工程、与LLM互动以获取所需信息的人的需求已经很大。Reid 说：“这是两年前不存在的工作。”。
提示工程是“构建人工智能可以理解的文本的过程；这是一种新的说话方式，”Julie 说。“由于互联网的原因，我们使用了缩写语言，例如‘lol’。现在我们要学习根据提示说话。”
其他需要的工作包括机器学习工程师，他们专注于构建、培训和验证模型；MLOps（机器学习运维）工程师，负责生产中的测试、部署和监控模型；Reid 表示，人工智能测试人员可以了解系统输出的缺陷并进行修复，人工智能合规官员则确保遵守法律法规。
“我坚信人工智能不可能完全自主……人类和机器总是会一起工作，而机器正在增强人类的能力，” Reid 称。为了让人工智能在增强方面取得成功，人类必须确定系统的设计方式、人类的工作描述如何变化以及如何建立成功的合作伙伴关系。“随着新就业机会的产生，这些问题是需要提出的。”
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