《勝券在握》劇照

當(dāng)你看到全網(wǎng)熱議“AI寫作將是人文理想的黃昏”時(shí)，是不是覺得，AI沖擊最嚴(yán)重的是人文學(xué)科，而研發(fā)AI的計(jì)算機(jī)專業(yè)，應(yīng)當(dāng)前途無量？

這么想的恐怕不在少數(shù)，今年上海五大學(xué)科奧賽保送清華北大的頂級(jí)學(xué)霸，絕大多數(shù)都選了計(jì)算機(jī)專業(yè)。然而，都不用等到他們大學(xué)四年畢業(yè)，這個(gè)行業(yè)現(xiàn)在就已經(jīng)要變天了。

論到計(jì)算機(jī)科學(xué)，美國(guó)的動(dòng)向一直是行業(yè)風(fēng)向標(biāo)。就在前些年，計(jì)算機(jī)專業(yè)在美國(guó)高校里還紅極一時(shí)。但現(xiàn)在，美國(guó)計(jì)算機(jī)工程畢業(yè)的失業(yè)率已高達(dá)7.5%，比“自由而無用”的藝術(shù)史專業(yè)失業(yè)率（3%）還高出一倍多。

根據(jù)美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局今年2月發(fā)布的2025年就業(yè)報(bào)告，計(jì)算機(jī)科學(xué)在本科專業(yè)中的失業(yè)率，高居所有專業(yè)第七。

《硅谷》劇照

不久前，微軟宣布，將從今年7月中旬起，全球裁員6000多人，其中40%是軟件工程師，在過去，他們往往被視為科技公司的命脈。這真是相當(dāng)諷刺又令人心酸的一幕：科技巨頭們持續(xù)增加對(duì)AI的投入，寫代碼的工程師們訓(xùn)練了更強(qiáng)大的人工智能，結(jié)果自己將被無情地替代。

誰都知道這是“未來趨勢(shì)”，但很少人能真正想到，它來得如此之快、影響如此之廣。

頭部AI公司Anthropic的首席執(zhí)行官達(dá)里奧·阿莫德伊（Dario Amodei）宣稱，到2025年底之前，AI可能就會(huì)編寫90%的代碼。該公司發(fā)布的Claude Opus 4被譽(yù)為“公司迄今最強(qiáng)大的模型，也是全球最佳編程模型”，能連續(xù)寫代碼7小時(shí)，自主完成復(fù)雜任務(wù)，性能穩(wěn)定無衰減，準(zhǔn)確率碾壓同行，相比起來，人類程序員團(tuán)隊(duì)要完成相同任務(wù)平均需要9天，且需3次方案迭代。如果你是老板，哪怕只是成本考慮，為什么不選AI？

浪潮也同樣席卷了這邊。我的一位資深程序員朋友說：“基本上，業(yè)內(nèi)達(dá)成的共識(shí)是：幾乎所有行業(yè)90%的從業(yè)人員都會(huì)被AI替換掉，甚至可能是95%�！�

程序員當(dāng)然也不例外，他本人寫的正是“干掉程序員的AI程序”。雖然目前大規(guī)模的生成代碼還有很多問題，但若說基礎(chǔ)模塊，由AI生成前端代碼更快更省事。在他看來，“現(xiàn)在最迫在眉睫的威脅還不是裁員，而是應(yīng)屆生，因?yàn)锳I幾乎可以做到初級(jí)程序員的平替了。”

《IT狂人第四季》劇照

這還只是開端，五年十年后，AI幾乎肯定會(huì)加速進(jìn)化到更為強(qiáng)大。以前軟件工程師常自嘲是“碼農(nóng)”，儼然是寫代碼的農(nóng)民工，但很快，新的計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)生想當(dāng)碼農(nóng)都不可得了。Meta創(chuàng)始人扎克伯格今年初甚至斷言，“2025年，AI將達(dá)到中級(jí)軟件工程師的編程水平�！�

當(dāng)然，頂級(jí)的人才仍然難以替代，也正因此，現(xiàn)在美國(guó)一些大公司反倒是重視經(jīng)驗(yàn)老到的程序員，因?yàn)樗麄冇闷餉I來，一個(gè)能頂好幾個(gè)，經(jīng)驗(yàn)和眼界擺在那兒。

我那個(gè)朋友在外企做程序員20年了，他說如今很多一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)都停止招聘應(yīng)屆畢業(yè)生，而據(jù)媒體報(bào)道，2022年起，很多互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘應(yīng)屆畢業(yè)生的崗位同樣大幅縮減，崗位類型以及名額均有所收縮。

不夸張地說，這相當(dāng)于大機(jī)器生產(chǎn)對(duì)手工作坊的沖擊：人類要想在標(biāo)準(zhǔn)化、大規(guī)模生產(chǎn)上和機(jī)器競(jìng)爭(zhēng)，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看是沒有勝算的。

據(jù)計(jì)算機(jī)科學(xué)家雷·庫茲韋爾推測(cè)，非生物智能到2045年將10億倍于今天所有人類的智慧，并且一旦越過這一“奇點(diǎn)”，還會(huì)加速進(jìn)化。

用我那位程序員朋友的話說，“總想跑得比熊快是沒有意義的，跑得比最后一個(gè)人快也沒有意義，因?yàn)檫@頭熊不會(huì)因?yàn)橹蛔飞狭艘粌蓚�(gè)人就停下來，不如想想怎么駕馭熊�！�

確實(shí)如此。在勢(shì)不可擋的沖擊面前，還一心想著守住原有的模式是不可取的，因?yàn)檎嬲奈C(jī)不是AI本身如何強(qiáng)大，而是我們需要重新定位，人不可替代的是什么，并以此重塑我們的工作和生活。

計(jì)算機(jī)科學(xué)當(dāng)然仍是市場(chǎng)所需要的，但當(dāng)生成式AI工具和智能代理的運(yùn)用越來越廣泛，人和機(jī)器的分工勢(shì)必會(huì)發(fā)生不可逆的變化，像那種基礎(chǔ)性的寫代碼很快就會(huì)不需要人力投入了，重要的是如何運(yùn)用好新工具，所以才有人說，對(duì)程序員而言，市場(chǎng)依然需要計(jì)算機(jī)科學(xué)，所以很多人說，“取代你的一定不是AI，而是會(huì)用AI的程序員�！�

《黑客帝國(guó)》劇照

其實(shí)再?gòu)?qiáng)大的非生物智能，說到底都是通過建模、模擬來實(shí)現(xiàn)一些功能，而人類智能最不同尋常之處，就是大腦設(shè)計(jì)的自組織、無秩序、不規(guī)則特性。

認(rèn)知科學(xué)家斯蒂芬·平克曾總結(jié)，“對(duì)人工智能35年的研究所得到的一個(gè)主要教訓(xùn)是，難的問題很容易，容易的問題很難”，AI可以擊敗最強(qiáng)的人類棋手，但涉及到情感、知覺等普通人不學(xué)而會(huì)的方面，它的表現(xiàn)卻還不及三歲孩子，其結(jié)果是，“當(dāng)新一代的智能設(shè)備出現(xiàn)的時(shí)候，股票分析師、石油工程師和假釋委員會(huì)成員的工作最有可能被機(jī)器代替，但園藝師、接待員以及廚師，在未來的幾十年里絲毫不用為自己的工作機(jī)會(huì)操心�！�

只要AI不停止進(jìn)化，那么它肯定會(huì)重構(gòu)我們的社會(huì)生活，一些原先熱門的職業(yè)很快就會(huì)變成瀕危工種，倒是另一些原本冷門、偏門的專業(yè)可能日益?zhèn)涫荜P(guān)注——例如護(hù)理，以往大多留給低學(xué)歷女性去做，但無論社會(huì)如何發(fā)展，大概人們還是會(huì)優(yōu)先選擇讓真人來照顧自己。

從這個(gè)角度，所謂的“熱門”專業(yè)大多往往只是一時(shí)的風(fēng)潮，如果只是追逐熱點(diǎn)，那你可能有一天會(huì)發(fā)現(xiàn)，沒有對(duì)長(zhǎng)期趨勢(shì)的準(zhǔn)確判斷，又沒有發(fā)自內(nèi)心的熱愛，到頭來只會(huì)讓自己疲于奔命還很難做好。

現(xiàn)代社會(huì)，沒有哪個(gè)行業(yè)能長(zhǎng)盛不衰。當(dāng)下美國(guó)100強(qiáng)企業(yè)，與一百年前相比幾乎完全變了，當(dāng)年創(chuàng)造無數(shù)就業(yè)機(jī)會(huì)的鋼鐵、家電、造船、汽車等行業(yè)，都早已沒落，尤其是1970年代以來，隨著產(chǎn)業(yè)外包和后工業(yè)社會(huì)的興起，越來越多的工作機(jī)會(huì)不再是“人和物打交道”，而是“人和人打交道”。

對(duì)中國(guó)社會(huì)來說，這尤其引發(fā)深思。一直以來，我們的教育模式都鼓勵(lì)培養(yǎng)工業(yè)社會(huì)需要的標(biāo)準(zhǔn)化人才：勤懇耐勞、能承受高強(qiáng)度的繁重工作，但對(duì)個(gè)性和創(chuàng)新的強(qiáng)調(diào)相對(duì)不足。馴順的高素質(zhì)勞動(dòng)力，曾是“中國(guó)經(jīng)濟(jì)奇跡”最重要的秘訣之一。然而在AI浪潮面前，一個(gè)可能的結(jié)果是：越馴順的工具人，越容易被AI淘汰。

這些年來，不少高校教師都發(fā)現(xiàn)：太多學(xué)生盡管成績(jī)優(yōu)異，但哪怕讀到研究生，卻不會(huì)提出問題�！吨袊�(guó)研究生教育發(fā)展報(bào)告》顯示，研究生普遍認(rèn)為，課程教學(xué)最為忽視的能力培養(yǎng)包括三個(gè)方面：發(fā)現(xiàn)問題的能力（56.5%）、研究方案的設(shè)計(jì)能力（49%）和解決問題的能力（42%）。

《山花爛漫時(shí)》劇照

從小學(xué)到本科長(zhǎng)達(dá)16年的應(yīng)試教育，讓很多學(xué)生逐漸被訓(xùn)練得相當(dāng)擅長(zhǎng)答題，但他們既不習(xí)慣獨(dú)立思考，也沒有參加過生產(chǎn)實(shí)踐，自然就無從發(fā)現(xiàn)問題——但發(fā)現(xiàn)問題、提出問題，難道不正是人類思維高于AI的獨(dú)特之處嗎？

AlphaGo能擊敗人類最強(qiáng)的棋手，但無法創(chuàng)造一種新的棋類游戲。要釋放人的創(chuàng)造力，就必須從小允許孩子自由探索，只是我們的現(xiàn)狀卻背道而馳：應(yīng)付學(xué)業(yè)和論文已經(jīng)耗盡了學(xué)生們的精力，根本就沒有多余的時(shí)間精力去做自由探索。

社會(huì)學(xué)家理查德·桑內(nèi)特在《匠人》一書中曾強(qiáng)調(diào)，好的“匠人”不應(yīng)該只是“解決技術(shù)問題的專家”，相反，他推崇一類“社交型專家”，這些人自由地實(shí)驗(yàn)各種想法，并在創(chuàng)造性活動(dòng)中獲得深深的滿足。他們并不只是在和工具、技能打交道，而是從人的境況出發(fā)，在社會(huì)互動(dòng)中發(fā)現(xiàn)問題，通過一個(gè)分享知識(shí)的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中不斷完善想法，進(jìn)而運(yùn)用新工具來解決問題，真正實(shí)現(xiàn)“科技以人為本”。

當(dāng)然，道理雖然如此，現(xiàn)實(shí)則是另一回事。技術(shù)浪潮的沖擊或許快得令人恐慌，但社會(huì)整體回應(yīng)沖擊的轉(zhuǎn)型卻常常慢得驚人。從歷史上來看，一種舊模式往往要到完全無利可圖或難以為繼之后，新的一代逐漸成長(zhǎng)起來，社會(huì)變遷也才能得以緩慢地實(shí)現(xiàn)。此時(shí)，那些能率先看到趨勢(shì)并做出自我調(diào)整的人，將會(huì)得到獎(jiǎng)勵(lì)，也只有這樣，我們才有可能得到一個(gè)更好的社會(huì)。