生成式AI横空出世，将来许多职业将会被取代，其中之一就是计算机工程师，诺贝尔得主就预言这些计算机工程师创造AI，等于自我毁灭。但是加州大学伯克利分校教授表示，从该校申请人数来看，顶尖学生对计算机科学专业仍然趋之若鹜，在创造新事物方面，AI永远无法取代人类。
诺贝尔经济学奖得主Christopher Pissarides今年初曾说，AI会让大多数学习STEM的学生将来很难找到工作。事实上，AI对就业市场的影响越来越明显，特别是在软件工程领域。 一项有9千多名工程师参与的调查揭示一个严峻的现实，大约90%的工程师发现，与疫情前相比，现在更难找到工作。超过四成的公司预计2024年将因AI而进一步裁员。
然而AI似乎只袭击入门职位，随着AI应用面想象无限，现在反而有更多顶尖学生想挤进计算机科学领域的窄门。加州大学伯克利分校计算、数据科学和社会(CDSS)学院申请人数今年增加48%，对比全校申请人数并没有太大变化。
加州大学伯克利分校计算机科学教学教授John DeNero表示，AI模型是根据数据进行训练的，因此生成式AI非常擅长复制以前多次编写的软件程序的部分内容，但是如果该资讯不存在，或不是训练数据集的一部分，则模型通常会遇到阻碍，因此创造新东西，仍然需要聪明的人类专家。
他说，虽然学生对生成式AI影响软件工程就业市场，尤其是入门级职位表示担忧，但他们仍然对计算机领域的职业感到兴奋。所有软件开发项目，都涉及相当多的新颖性，生成式AI需要大量深思熟虑的人类干预，才能产生新的东西。
AI工具的功用在于提升效率生成式AI的用处在于提高效率，可以加快软件开发中更平凡的部分，但是许多具有挑战性的方面，目前无法通过生成式AI，预计人类软件开发人员在未来很长一段时间内仍将发挥核心作用。
即使是翻译领域，AI也很难取代人类。他认为，人类语言学家仍然有他的贡献，并且值得依靠。他自己曾经担任Google翻译的开发人员，他举例表示，平常会使用Google翻译来查看日本火车时刻表，但绝不会使用该应用程序，在没有人类员工检查下，来翻译重要的企业合约。
他现在是生成式AI创业公司Lilt的首席科学家，正在为公司的翻译人员开发一种AI平台。他认为，人类专家语言学家仍然在高品质翻译中处于整个过程的核心，他们可以利用特定任务的生成式AI模型，让翻译工作更快、更准确、更一致。预计软件开发中也会出现同样模式，由训练有素的人类开发人员组成的小团队，将拥有更强的能力来创建有用的高品质软件。
麻州大学阿默斯特分校计算机科学教授Timothy Richards此前也强调，在ChatGPT等工具可以执行基本程序任务的时代，教育必须着重在科技如何解决问题的概念性思考，而不只是如何写程序的技能。
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