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現在真到了“勸退”計算機專業的時候嗎?寫在今年高考結束后

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又一年的高考即將結束,很快又要開始填志愿了。過去二十年,在國內教育領域存在一個久經考驗的定律:學計算機是不會吃虧的。很多專業曾經成為熱門專業,又都因為各種原因而衰落,但計算機一直持續堅挺。在互聯網興起之前,計算機畢業生可以進入IT外企獲取高薪;在互聯網興起之后,則可以進入互聯網大廠爭取財務自由。計算機專業的光芒不僅照耀著中國,也照耀著美國——數以萬計的留學生跑到美國之后會立即研究“轉碼”,即轉到任何與計算機相關的專業,然后去硅谷當碼農。

有人說:高考是普通人家的子女改變命運的最佳出路。我還要補充一句:學計算機專業是這條出路的最佳分岔路口,不但質量高,而且容量大——僅僅在互聯網大廠及中廠工作過的碼農,恐怕就有幾十萬乃至上百萬之多。相比之下,經濟、金融等專業的金字塔尖雖然很高,但是金字塔的總體規模有限,容納效率不高。

然而,現在情況似乎發生著微妙的變化。今年以來,至少有兩位朋友明確告訴我:生成式AI已經從根本上改變了計算機編程人才的供需結構。其中一位(上市公司管理層)表示,自從AI大規模應用以來,公司的技術團隊縮減了一半以上,其中前端開發團隊縮減尤其明顯。另一位則說的更直白:“如果30美元每月的GPT Pro就能完成基礎的編程任務,為什么還要花每月5000美元去雇傭程序員?”

在ChatGPT橫空出世之初,曾有人沾沾自喜地宣稱,“AI只顛覆文科、不顛覆理科”——現在看來是徹頭徹尾的笑話,AI是文科理科都顛覆,一視同仁。上文提到過,計算機專業(以及軟件工程等相關專業)在過去二十年貢獻了巨大的就業,而且是平均薪資很高的就業;所以它受到AI的沖擊也就尤其嚴重。

有意思的是,過去兩三年,應屆畢業生和入門級程序員似乎受到沖擊較輕,甚至得到了一定的“機遇”。這是怎么回事呢?簡而言之,企業往往會傾向于先裁掉“中層程序員”:有五六年工作經驗的人,薪資水漲船高,并且不再樂意拼命加班;把他們裁掉,用新人代替,可以節約一大筆成本。AI的廣泛應用,讓企業有了這樣做的“底氣”,從而在一定程度上加快了程序員的“新陳代謝”。

通過這種方式得到“機會”的新人,同樣會在五六年甚至三四年后得到同樣的下場。生成式AI把程序員的“失業年齡”從35歲提前到了29歲,今后或許還會提前更多。按照這個勢頭發展下去,今年入學讀計算機專業的人,四年后畢業的時候,將會面臨前所未有的險惡的職業發展環境。

這在美國其實也是進行時。根據紐約聯儲剛剛發布的數據,全美計算機工程和計算機科學專業畢業生的失業率已經分別上升到7.5%和6.1%,分別排名第三和第七名。當然,最近一年是硅谷大廠的人員緊縮期,上述失業率帶有一定的周期性因素;可是我相信,生成式AI仍然扮演了十分重要的角色,其結構性影響是不可磨滅的。

對于那些熟練掌握了生成式AI工具的人來說,“懂一點編程”變得越來越重要了,而“執行編程”變得越來越不重要了。我的一位朋友(注:其本職工作與編程完全無關)是AI編程的狂熱愛好者,嘗試過市面上所有主流的大模型輔助編程,并且做出過一些頗具水平的開源應用。他依靠的幾乎完全是多年前大學期間積累的程序設計知識,以及在互聯網社區隨時獲得的知識補充。他不止一次告訴我:“關鍵是能夠看懂程序,并且理解程序設計的理念。程序設計的基礎知識還是重要的,熟練度卻已經完全不重要了。”

從人類社會的宏觀角度講,編程的意義更加重要了,今后或許任何人都能在AI Agent的協助下設計程序解決日常問題。但是從就業角度講,職業程序員的地位受到了嚴重動搖。除了最富有天才和獨創性的一小撮人,大部分中基層填充者的命運大概都不會太好——這不僅僅是計算機一個專業的命運,也是其他大部分專業的命運!


首先被干掉的,是那些經過幾個月職業培訓之后就匆忙“轉碼”的人;現在還去報名這種職業培訓的人恐怕是最不明智的人。其次是那些出身于教學水平平庸的計算機院系的畢業生,他們可能占據大多數,因為人類社會的常態就是平庸者占據大多數。這樣的畢業生,如果對編程還既沒有什么興趣、也沒有什么天賦,在職場的處境就將非常差,甚至得不到進入職場的機會。

糟糕的是,由于過去二十多年計算機專業的成就過于輝煌,太多的人已經習慣于跟風了。考生及其家長會跟風填志愿,所謂的專業顧問會跟風指導,就連學校也會跟風開設專業并招生。相信“計算機專業永遠吃香”,就像2021年以前相信“京滬永遠漲”一樣,賦予了很多人一種安全感,即“不用思考、跟風就行了”的安全感。當這種安全感出現裂紋時,他們首先會竭力否認,然后會陷入驚慌和迷茫。在這個過程中,寶貴的反應時間往往會流逝一大半。

我知道有人已經急不可耐地打算在評論區反駁:“那又能怎么樣呢?你自己也說過,發生在計算機專業的事情,同樣會發生在其他大部分專業。難道‘勸退’計算機專業就能解決什么問題嗎?”

首先,我反對一切“勸退”,本文的目的顯然不是“勸退”計算機專業(或其他任何專業)。很多人津津樂道張雪峰“勸退”新聞學專業的所謂先見之明,但是不要忘記:在“勸退”新聞學專業之前,他曾大力鼓勵填報土木工程專業——這兩個專業究竟哪個更“爛”,或者“一樣爛”,人心自有公論。這充分說明沒有人能未卜先知,“勸退新聞學”被人吹捧,也不過是網友對新聞媒體不信任態度的折射罷了。

其次,就在昨天晚上,我跟一位朋友嚴肅地討論了兩小時“年輕人到底應該如何擇業”,或許可以提供一些參考。我的觀點是:在做出任何選擇前,我們應該畫出“兩個圈子”:一個是市場環境的“大圈子”,即什么選擇發展前景更好、更能賺錢、更能實現理想;另一個是個人資源稟賦的“小圈子”,即我們自己喜歡什么、擅長什么、愿意為什么付出辛勞。在絕大多數情況下,兩個圈子是有交集的,最理性也最理想的選擇應該是那個交集。

我們所有人最大的問題,是對“大圈子”研究的太多,“小圈子”研究的太少。很多人甚至否認“小圈子”的存在,畢竟從學生時代開始,家長和老師就慣于否認天賦的重要性、迷信所謂努力能解決一切。還有一層因素:過去三四十年,對于中國人來說,時代賦予的“貝塔”太大了,最省力的選擇是踏上“貝塔”最高的賽道并且在此基礎上加杠桿。至于個人獨有的“阿爾法”,即便存在,其優先度還是顯著低于“貝塔”。

無論有沒有AI的沖擊,就業市場從“貝塔主導”轉向“阿爾法主導”都是不可避免的。試圖選擇一個旱澇保收的專業從而一勞永逸地解決問題,實際上仍然是一種做“貝塔”的思維,盡管當事人可能以為自己在做“阿爾法”。畢竟這個世界上最難的事情不是認識世界,而是認識自己。很多人成功地判斷了多次市場趨勢,卻一輩子都未能認識到自己究竟擅長什么、想要什么。

從非功利的角度出發,研究自己的“小圈子”的意義,遠遠超出了單純的填報志愿、求職層面。若是一個人從未對自己進行過深刻的研究分析,那他的一生就算不可悲,至少也不完整。我相信每個人都有獨特之處。如果連計算機這樣公認的長線熱門專業都不能確保任何成果了,為什么不干脆把寶貴的時間用來發掘自己真正想做的事情?

我知道許多人會認為我上面說的是廢話,或者是站著說話不腰疼。我知道他們迫切希望一個肯定的答案:究竟該選什么標準答案?他們會真誠地認為,找不到標準答案,既不是因為標準答案不存在,也不是因為倡導“標準答案”這一套的人是騙子,而是因為自己還不夠努力,所以沒找到。

這是我過去多年目睹的最大、最經常重復的悲劇。這些努力本來應該被用在更有意義的地方,創造更大的價值。可是現在它們只能被用來創造內耗。

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