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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