在AMD Advancing AI 2025大會上，AI布道者吳恩達就 AI 的普及、開放生態(tài)和硬件基礎(chǔ)設(shè)施展開交流。

同時，吳恩達指出為什么很多計算機科學(xué)專業(yè)的應(yīng)屆生找不到工作？矛盾點在于高校課程嚴重滯后，培養(yǎng)和崗位需求完全脫節(jié)。

主持人提問：很多人擔(dān)心，AI會自動化開發(fā)者所寫的代碼，他們該何去何從？同時，AI也帶來了哪些新的機會？

吳恩達回答：早在今年年初甚至是去年，一些人就開始建議不要再學(xué)寫代碼，認為AI會自動化這一過程。但我認為，這種建議將來會被視為最糟糕的職業(yè)建議之一。因為當(dāng)一項工作變得更加容易時，反而應(yīng)該有更多的人去做，而不是減少做這項工作的人數(shù)。

就像從打孔卡片到鍵盤的轉(zhuǎn)變一樣，編程變得更容易，更多的人開始參與其中。當(dāng)人們從匯編語言轉(zhuǎn)向COBOL時，曾有人說，“COBOL編程變得如此簡單，看起來我們不再需要程序員了?！钡聦嵣希闆r正好相反。隨著AI輔助編程的普及，應(yīng)該有更多的人參與編程工作。

編程的需求實際上是沒有上限的。隨著軟件工程成本的下降，我們將看到越來越多偉大的軟件問世。但與此同時，軟件工程的方式也在發(fā)生變化。

我們現(xiàn)在看到一種新的刻板印象——“一個新畢業(yè)的大學(xué)生能超越一個有十年經(jīng)驗的全棧工程師”。這是真的，因為新畢業(yè)的大學(xué)生對于AI技術(shù)非常熟悉，而那些經(jīng)驗豐富的工程師可能還在用2022年以前的技術(shù)，跟不上新技術(shù)的步伐。

然而，另一個被忽視的事實是，最優(yōu)秀的工程師并不是剛剛畢業(yè)的大學(xué)生，盡管我對他們并無偏見。實際上，是那些有著豐富經(jīng)驗、深入理解架構(gòu)和計算機思維框架的工程師，他們不僅理解架構(gòu)，還不斷學(xué)習(xí)并跟進AI技能。

我知道最近有一種令人焦慮的現(xiàn)象：找工作變得越來越難，尤其是對于計算機科學(xué)專業(yè)的新畢業(yè)生。一方面，很多公司表示找不到足夠的GenAI應(yīng)用開發(fā)者——這些是能夠快速使用AI編碼助手、掌握構(gòu)建模塊并快速創(chuàng)建高價值應(yīng)用的開發(fā)者。

但遺憾的是，許多教育體系，特別是大學(xué)的課程更新速度跟不上這些變化，導(dǎo)致技能與市場需求之間出現(xiàn)了脫節(jié)。未來我們需要編寫更多的軟件，但最大的挑戰(zhàn)在于，如何幫助開發(fā)者甚至非開發(fā)者提升技能，教會他們?nèi)绾问褂眠@些工具，從而大大提高他們的生產(chǎn)力。