近期新闻头条纷纷警示，科技行业职位招聘降温，起薪水平下降；与此同时，关于人工智能将淘汰入门级岗位的担忧也随处可见。对于正考虑攻读计算机科学或软件工程学位的学生而言，这类消息可能令人气馁。
然而，亚利桑那州立大学（Arizona State University, ASU）富尔顿工程学院的计算机科学家们表示，实际情况更为微妙、复杂，也更具希望。他们指出，尽管工具与平台在不断发展，但计算机科学的核心技能在各行业中始终具有价值。这些基础技能已然经受住了重大技术变革的考验，并且随着各行业适应新挑战，其重要性愈发凸显。
下文将由他们进一步解读人工智能与就业未来的相关关键信息。
Ross Maciejewski
计算机科学与工程学教授，同时担任富尔顿工程学院计算与增强智能学院院长。他主持着美国规模最大的计算机科学项目之一，其在国土安全、公共卫生、社交媒体及执法领域的数据可视化研究享誉国际。
Nadya Bliss
亚利桑那州立大学全球安全计划执行主任、富尔顿工程学院计算机科学与工程实践教授，同时担任计算机研究协会（Computing Research Association, CRA）计算机社区联盟主席。作为顶尖计算机科学家，她的研究聚焦于技术与社会的交叉领域，旨在推动国家安全与负责任的创新。
Srividya Bansal
富尔顿工程学院副教授及软件工程项目主任。她的研究方向为基于语义的大数据集成与知识网络，同时致力于通过创新性实践课程，培养具备行业适配能力的毕业生。
Maciejewski：现有报告并未显示存在普遍的“人工智能效应”。部分研究表明，当前就业市场的降温可能是疫情后过度招聘的结果。可以确定的是工作开展方式正在发生转变。人工智能辅助工具能够起草代码，但这使得质量保障、集成与系统思维变得更为重要。掌握这些基础技能的学生完全能够立足并发展。
Bliss：计算机科学的基础能力，如问题解决、抽象思维与算法思维，永不过时。编程语言会更新迭代，但核心技能始终具有价值。我的理念很简单：多学习数学。数学能让你精准把握假设与局限，这在人工智能驱动的世界中至关重要。
Bansal：在软件工程领域，大部分工作精力本就集中在测试、调试与维护上。正如罗斯所说，人工智能可以生成初始代码，但学生仍需对代码进行验证、集成与安全加固。批判性思维与深厚的技术知识如今比以往任何时候都更为重要。
Maciejewski：科技行业的招聘往往具有明显的周期性。20 世纪90年代初、2001年互联网泡沫破裂以及2008年经济衰退时期，行业均经历过收缩，但随后都会随着新平台的出现与新机遇的产生而复苏。如今入学的学生毕业时，市场可能已更理性地接纳了人工智能，对能够设计并扩展可信系统的工程师的需求将持续存在。
Bliss：从并行计算到互联网商务，每一次重大技术浪潮都重塑了就业市场，但并未淘汰岗位，而是创造了全新的、不同类型的岗位。每一次行业扩张，都会有更多领域依赖计算机科学专业知识，这带来的是机遇的倍增，而非减少。
Bansal：我们在软件工具的发展中也见过类似周期。20世纪80年代是可复用代码库，之后是开源框架，再后来是集成开发环境（IDE），这些工具都简化了语法编写与调试流程。每一次技术进步，人们都会担忧岗位消失，但实际情况是，生产效率得到提升，工程师得以转向更宏大、更复杂的项目，比如21世纪10年代的网页与移动应用开发。人工智能正是这一发展模式中的下一波浪潮。它不会消除对软件工程师的需求，而是推动工程师向更高层次的问题解决能力迈进。
“如今每个行业都是科技行业。无论你去往何处，企业都需要能够设计、保障并维护复杂计算机系统的人才。”
Ross Maciejewski，计算机科学与工程学教授
Maciejewski：具备人工智能专业知识的学生需求旺盛，而网络安全与微电子领域也存在严重的人才短缺。全球范围内，网络安全专业人才的缺口达数百万；仅美国半导体行业，到2030年就可能需要新增近50万名从业者。在计算与增强智能学院，每位本科生都需修读网络安全课程，我们还开设了专业方向课程，为计算机科学专业学生从事相关岗位做好准备。
Bliss：在ASU全球安全计划中，我们也在国防、基础设施等关键任务场景中应用人工智能。学生在此能同时学习技术能力与责任意识：了解人工智能的辅助作用、局限性，以及如何围绕其不足进行设计。
Maciejewski：亚利桑那州立大学的人工智能教育项目在全美名列前茅。学生不仅会学习机器人技术、机器学习与自主系统等课程，还能通过实习与研项目获得实践经验，将人工智能与现实挑战相结合。此外，计算与增强智能学院拥有众多国际知名学者，例如数据挖掘领域先驱Huan Liu教授，以及曾任美国人工智能促进协会（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）主席，并荣获该协2025年Patrick Henry Winston杰出教育家奖的Subbarao Kambhampati教授。我们相信，学生在此有宝贵机会与人工智能领域的思想领袖深入交流。
Bansal：在软件工程专业，我们聚焦于培养具有持久性的核心技能，如系统设计、协作能力与应变能力。我们的顶点项目极具实效性：行业赞助商提出真实问题，学生从需求分析出发，全程参与设计、编码与测试环节。如今，这些项目中越来越多融入了人工智能元素，涉及推荐引擎、自然语言处理或预测分析等技术。这意味着学生将人工智能视为工具而非替代品进行实践。他们学习利用人工智能搭建代码框架或开展测试，同时也会批判其输出结果、调试错误，并将成果集成到更庞大的系统中。雇主反馈称，这种熟练度，即在保持工程严谨性的同时运用人工智能的能力，正是他们所需要的。
Bliss：这与计算机研究协会最新的 “从业者对教授调查”（Practitioner-to-Professor Survey）结果一致。在该调查中，我们询问行业专家当前职场的需求，反馈强调了全面的人工智能素养、终身学习能力与跨领域协作能力。亚利桑那州立大学的教育模式正是为此而生。
Bliss：问题解决能力、系统思维、实验能力与沟通能力。编程语言会变化，但基础技能不会。雇主还重视团队合作能力、良好的软技能与适应能力。在与人工智能协同工作时，这些能力的重要性甚至会进一步提升。
Maciejewski：这就是我们鼓励学生跳出课堂的原因。通过研究项目、服务工作与跨学科项目，他们能锻炼领导力与协作能力。雇主现在越来越多地会问：“你开发过什么项目？你如何在团队中工作？你如何测试自己的系统？”
Bansal：顶点项目正是为培养学生应对这些问题的能力而设计的。学生在此实践客户咨询、项目管理与公开演示，向工程师与非技术背景的利益相关者解释技术决策。毕业时，他们已为真实客户交付了解决方案，其中许多涉及人工智能，这向雇主证明了他们能够将技能应用于实践。
Bliss：计算机研究协会担忧，由于美国本土攻读博士学位的学生减少，美国在人工智能、网络安全与量子计算等领域的领先地位可能面临风险。然而，博士阶段的研究是创新、行业发展与国家安全的核心驱动力。维持这一人才输送渠道需要多方合作：既需要联邦政府的投入，也需要行业的支持，因为大多数博士生最终会进入企业，参与新产品研发、开拓新领域并提升行业竞争力。此外，深造还能让学生具备应对全新问题的能力，而这些问题若没有更深入的专业训练则无法解决。
Maciejewski：对于本科生而言，在即时薪资与多年深造之间权衡是很自然的。但前沿的研究工作能让你站在领域前沿，投身于可能催生初创企业或重塑行业的项目。硕士及以上学位能为学生打开通往更专业岗位与领导职位的大门。博士学位并非适合所有人，但对于选择攻读的人来说，其回报不仅在于学历本身，更在于有机会为自己和他人创造全新的机遇。
“未来的道路既充满重大挑战，也蕴含巨大机遇。此刻正是我们引领变革的时刻。”
Nadya Bliss，亚利桑那州立大学全球安全计划执行主任
Bansal：以灵活的心态对待学业。工具与平台会不断变化，但真正持久的是你培养的习惯，包括学会如何学习、坚持攻克初期难以解决的问题，以及高效协作。这些习惯将让你在新机遇出现时能够顺势成长。
Maciejewski：我2001年毕业时，互联网泡沫刚刚破裂，就业市场前景黯淡。但我从中领悟到，周期有起有伏，而那些投资核心技能、保持适应能力的人，终将长期取得成功。不要只以当下的新闻头条来衡量自己的未来。专注于培养韧性与专业能力，让它们助你度过技术与经济领域的各种变革。
Bliss：令我感到兴奋的是，全新类型的挑战正在不断涌现，这为各个层次的计算机科学家都创造了机遇。我们正在应对大规模计算的能源需求与低功耗架构的研发需求，探索人工智能与量子计算、生物技术的交叉领域。这些都是尚未解决且影响深远的问题。对学生而言，这意味着存在巨大的贡献与创新空间。未来并非机遇减少，而是机遇变得不同且更复杂，而这些机遇恰恰需要大学学位所提供的深度训练才能把握。
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