在這個時代,計算機專業也不香了,因為人工智能的全面滲透,凡是標準化、有明確邏輯的工作,無論是寫初級文案、做Excel表格,還是敲基礎代碼,其價值都在無限趨近于零。不過這并不代表“讀書無用”,讀書仍然有很大的價值,它可以教我們如何問出好問題,以及如何在一堆生成的答案中,分辨出哪一個才是真正的“真理”。
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1)
未來5年,普通的計算機專業會面臨越來越嚴峻的挑戰。與此對應的是,集成電路、微電子科學與工程、空天信息工程、能源與動力工程(雙碳方向)、臨床醫學(尤其口腔、麻醉)、網絡空間安全、數據法與科技法會成為真正的“鐵飯碗”。
集成電路、微電子科學與工程、空天信息工程是當前所有技術專業中抗風險能力最強的一類。這些專業是站在材料、工藝、系統和安全層面的硬科技,人工智能可以參與設計,卻無法替代實驗、制造和系統級集成。并且這些專業的研究方向深度綁定國家戰略,一旦進入核心環節,職業穩定性和長期價值極高。
能源與動力工程(雙碳方向)、機器人工程等專業代表的是技術必須落地的領域。人工智能可以算得很聰明,但必須通過機械、能源和控制系統,才能真正改變現實世界。中國制造業、新能源體系和工業升級,對這類復合型工程人才的需求,遠比對“純軟件工程師”更剛性。
臨床醫學(尤其口腔、麻醉)、網絡空間安全、數據法與科技法屬于另一類穩定專業。它們的共同點不在“技術難度”,在責任不可外包。人工智能可以輔助診斷,卻不能簽手術同意書;可以分析漏洞,卻不能替人承擔安全事故后果;可以整理法律條文,卻不能在法庭上背負責任。也就是說,這些職業是靠“敢負責”存在,只要社會運行仍然需要明確的責任主體,這類專業就不可能被徹底替代。
當然,傳統計算機類專業進入高風險區,不是否定計算機本身,而是警示那種“只教工具、不講場景,只練技能、不懂行業”的培養模式。純編程導向的軟件工程、脫離產業的計算機應用技術,如果不疊加工程、行業或責任體系,很容易在畢業后直面“人機同價”的殘酷競爭。
2)
至于新時代的大學生,則一定要做好三件事,不然會被時代淘汰。
首先,不要把人工智能當成對手。真正危險的不是AI寫代碼,是你把它當成洪水猛獸,拒絕進入新的生產方式。很多學生誤以為“用AI就是偷懶”,所以堅持用最原始的方式完成作業、寫報告、做項目,最后看似辛苦,實際是在用低效率證明自己還活在舊世界里。我們要學會讓人工智能替自己干“體力活”:檢索、初稿、對比、生成方案、寫樣例;我們自己負責“腦力活”:判斷真假、選擇路線、優化結構、控制質量。
其次,深耕“非標準能力”。人工智能擅長解決有標準答案的問題,卻對復雜判斷、審美決策和組織協作無能為力。可是現實世界里很多問題一開始沒有清晰的題面。老板說“做個方案”,客戶說“我要高級感”,老師說“寫深一點”,這些需求都不是標準化命題。能不能把模糊的要求變成可執行的結構,把混亂的信息整理成關鍵變量,把沖突的目標拆出優先級,這些能力才是職場里真正的硬通貨。
第三,地域即命運。地域帶來的差距,體現在一種看不見的資源:信息差和機會密度。在產業集聚的城市,我們更容易遇到做同類事情的人,更容易獲得實習機會,更容易看到“優秀到底長什么樣”,也更容易被拉進真實的項目里磨練。因此,不要在沒有產業生態的地方學習熱門專業,這句話聽起來殘酷,但它更接近現實。
今后五年,鐵飯碗會屬于那些把技術嵌入真實世界、承擔真實責任、解決真實問題的人。如果能選對位置,我們就能站在時代中央;如果選錯方向,再努力,也可能只是給人工智能打工。
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