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文科已死,计算机科学将亡?ACM警告:不想被AI团灭,关键在融合新生 ...

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(来源:机器人(12.300, -0.02, -0.16%)全球资讯)

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【导读】美国就业市场被颠覆:程序员需求45年最低,而文科生被内外夹击。但最近ACM的博客文章,提出了耳目一新的观点:GenAI是文科和计算机科学复兴的唯一希望。顺GenAI则昌,逆之则亡!
GenAI日新月异,引发了大众选择职业和大学专业的焦虑。
但最近,美国的国际计算机协会(Association for Computing Machinery,ACM),发布了一篇博客文章,表示:文科和计算机科学,这两类专业最后可能合流,融合在一起才能存活。
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在哲学中,「存在危机」指的是质疑自己人生目的、意义和在世界中位置的状态。
如今,这一概念恰如其分地反映了人文学科与计算机科学的现状——
在生成式人工智能(GenAI)时代,这两个领域都面临着学科相关性、方法论及存在价值的深刻拷问。
文科和CS:危机已现
根据美国艺术与科学学院数据,美国的文科学士学位授予比例已从2005年的近15%骤降至2022年的8.8%。
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报告链接:https://www.amacad.org/humanities-indicators/higher-education/bachelors-degrees-humanities
与此同时,计算机科学(Computer science,CS)领域也遭遇生存危机:GenAI正在威胁程序员在编程等脑力工作的不可替代性。
这种双重危机反而创造了学科融合的契机:AI在颠覆两个看似截然不同的领域,同时也可能为它们注入新生机。

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文科:腹背受敌
文科吸引力下降的原因错综复杂,但最终重要的是就业问题。
外部因素中,就业市场导向与教育投资回报率,日益成为关键考量。
计算机专业毕业生的就业环境:高薪职位充足、需求稳定、职业路径清晰。
与此形成鲜明对比,文科专业毕业生往往面临就业前景不明、起薪偏低、需要额外的资格证书才能获得职业发展等困境。
就业的这种差距将学生推向STEM等理工科领域,尽管他们可能对文科有兴趣。
由此,形成了文科的恶性循环:招生萎缩导致院系经费削减,进而进一步削弱学科吸引力,依次反复。
文科自身的内在困境,也削弱了吸引力。
20世纪中后期,后现代主义与存在主义作为对现代主义「进步、理性与普世真理」信仰的反叛而兴起。
这场哲学思潮影响了各个学科,但对不同学科产生了不同的影响。
一方面,后现代主义的怀疑论与计算机科学并行不悖。
也就是说,即使在哲学层面上质疑「真理」或「进步」等概念,但计算机科学用技术持续推动世界发展,其实际成果有目共睹,难以否认。
另一方面,后现代主义的怀疑主义直接冲击了文科的核心。
人文学科本身就围绕意义、解释和价值等问题展开,后现代主义的批评质疑了寻找有意义真理的可能性,同时也使学术讨论变得更加复杂,难以为大众所理解,也弱化了与社会现实需求的关联。



CS:程序员45年需求最低
在美国,过去两年中,超过四分之一的计算机编程岗位消失,这是有史以来最严重的计算机行业衰退。
根据美国劳工统计局提供的420多种职业的数据,计算机编程成为受冲击最严重的十大职业之一。
今年,是美国自1980年以来、长达45年历史的程序员数量最低时期。
而在过去45年,美国的总劳动力增长了约75%!
专栏作家Andrew Van Dam分析了其中的原因。
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学习编程曾是文科专业学生的救星。但如今,美国的编程岗位正在急剧减少。
在现实世界中,「开发者」(developer)和「程序员」(programmer)几乎可以互换使用。
但在美国政府统计数据的世界中,二者有着明显的区别。
在政府的规范定义中,程序员承担基础性编码工作,而规模更为庞大且增速更快的软件开发者,职能范围则更广。
开发者需要完成客户需求分析、解决方案设计,并与程序员、硬件工程师等协作实施项目方案。
经过反思,Andrew Van Dam认为原因显而易见:GenAI正在取代程序员。
在2022年底,就在程序员需求急剧下降之前,OpenAI发布了ChatGPT,展示了GenAI惊人的能力,能够生成包括文本、视频、音频、图像和代码在内的内容。
这次发布以及随后迅速出现的一系列引人注目的突破,引发了关于这些快速发展的生成式AI技术对当前和未来工作、工人以及生活可能产生的影响的疑问.
毫无疑问,程序员受AI的冲击最大,但急剧下降的原因不能仅归咎于GenAI。
在过去两年中,整个科技行业都举步维艰,他们为过去鲁莽的决策买单!
这让人好奇,是否有一天「programmer」(程序员)是否会重复「computer」的命运。
过去几个世纪,英文「computer」一词描述的是从事复杂计算的人员。
换句话,「computer」在过去的中文含义是「计算员」,而不是「计算机」。
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1952年,工作中的「计算员」(computer)
如今,「computer」仅仅指的是人类用来处理计算任务的机器,将来「programmer」可能仅仅指用来自动处理程序的机器。



GenAI:来势汹汹,锐不可当
尽管表现形式各不相同,在方法论上,生成式人工智能(GenAI)的崛起,给两个领域带来了根本性的冲击。
对人文学科而言,GenAI的文本分析、意义阐释与内容生成能力,正在动摇人类学术贡献的不可替代性,甚至可能让学者显得多余和累赘。
计算机科学则面临类似的危机:由于GenAI可自动化编程流程,入学率下滑的担忧日益加剧,越来越多人认为这项技术将削弱编程基础的重要性。
长此以往,或将催生一代仅擅长指令调优(prompting)却疏于理解计算原理的开发者。
这与计算机科学家的角色定位形成根本性冲突。
然而,关键差异在于从业者与工具的关系:
计算机科学家具备开发和改造AI系统的能力,与其说GenAI是威胁,不如说他们正构建着共生关系;
而人文学者,通常只能被动使用无法重塑的技术工具。
值得注意的是,GenAI带来的挑战也可能产生积极影响。
人文学科与计算机科学纳入GenAI内容,不仅将重塑教学范式,还可能通过吸引传统弱势学生群体,为这两个学科注入新的活力。
转机:计算机+文科合流
尽管生成式人工智能(GenAI)带来危机,但这是人文学科与计算机科学复兴的唯一机会:利用GenAI破解各自的核心局限。
计算机科学通过算法和系统优化开发高效解决方案,而人文学科则专注于解释人类文化、历史和思想。
虽然两学科方法论迥异,但AI的能力将为二者带来变革性助力。
GenAI能处理语言密集型或其他劳动密集型任务,将学者从「西西弗斯」一样重复而无意义的工作中解放出来,让他们专注于真正推动知识进步的创造性和分析性思考。
Y004nb0ZOaNOA6jo.jpg 希腊神话中,西西弗斯受到惩罚:必须将一块巨石推上山顶,而每次到达山顶后巨石又滚回山下,如此永无止境地重复下去。
这种突破会否成为吸引更多学术进入两领域的关键?



利用GenAI降低入门门槛
这场技术变革会吸引那些曾被技术或语言要求而被劝退、却始终对学科核心问题保持兴趣的人才。
回溯计算机科学教育史,关于如何扩大参与的讨论已经进行了几十年。
最重要的成果是卡内基梅隆大学开发的Alice与MIT开发的Scratch编程环境。
u3LVQ3v403f3F6hn.jpg Scratch可以可视化的编写互动故事、游戏和动画
这些编程环境降低了形式化编程语言的心智负担,让学习者专注于计算机科学中真正重要的事情,即问题解决和算法思维。
这场持续数十年的教学改革,与GenAI带来的范式革新异曲同工。
同理在人文学科,GenAI能攻克最顽固的壁垒:语言能力。
在古典学、中世纪与现代史等领域,学者需耗费数年、掌握多门语言,才能开展研究。
以大屠杀(Holocaust)研究为例,档案材料涵盖德语、波兰语、俄语、法语、意第绪语及希伯来语(含手写体),迫使学者按地域而非整体视角开展研究。
而GenAI的文档翻译与转录能力,将帮助历史学者跨越语言藩篱,专注于历史诠释。
GenAI实现了学科平民化,有望构建更多元、包容的学术共同体,为亘古之问带来崭新视角。



AI引爆学术范式转变
或许最具深远意义的是,GenAI正在重塑学术问题的基本范式。
对人文学者而言,GenAI打破了长期制约研究视野的语言和断代壁垒。
如今,学者能跨越数十种语言和几百年的文化模式:比较中世纪阿拉伯文本与现代日本文学的叙事母题,追溯哲学概念在亚非欧大陆的流变。
kirRY22rYLph2P7R.jpg 中世纪阿拉伯文本
这种全球尺度的比较研究,过去的学者很多单独完成。
由此,GenAI将学术疆域扩展到远超学者个人寿命的维度,开辟出全新的研究领域。
GenAI给计算机科学和人文学科带来的变革,构成了所谓的「AI转向」(AI turn)——
这比学术界既往的方法论转向,更具范式革命性。
通过自动化核心脑力劳动,GenAI不仅改变了研究方式,更迫使我们重新思考:在知识生产链条中,什么是人类不可替代的独特贡献?
「AI转向」不仅是方法论迭代,更是重塑学科疆界的催化剂,它将开创一个计算方法与人文探究深度交融的新学术生态。
学术研究的手段与目的常被混淆。
AI或许能优化研究流程,但效率提升绝非终极目标:知识发现、深层理解与思想贡献,始终是学术探索的核心。
在文科和CS领域,GenAI可以成赋能研究全过程——
从数据收集、多语言翻译、分析建模到文稿起草——
在提升效率的同时,GenAI加速人类的认知突破。
当AI接管重复性技术工作后,研究者将得以重拾学术的本真:破解复杂问题,构建意义阐释,进而深化对技术系统与人类经验的双重理解。



文科真正的生存危机
如果文科研究者真的被深度神经网络的表面表现所误导,那文科和理科将分道扬镳。
深度网络实际上对它拼凑出的叙述中的词汇,并没有任何理解,尽管它能够让无知的读者相信它知道自己在说什么。
即便是创建这些深度神经网络的专家,也承认这就是事实。
六十年前,Joseph WEIzenbaum的「Eliza」程序做了同样的事情,让当时的观察者大为震惊。
DGg8SZJL66Kl6sMK.jpg 论文链接:https://dl.acm.org/doi/10.1145/365153.365168
如果人文学科的从业者无法分辨何时自己正被一个人工的、自闭症般的天才所迷惑——
这个天才能记住一切,能以表面上的优雅围绕任何话题转圈,但实际上什么也不懂,那么人文学科的确面临着存在危机。
参考资料:
https://cacm.acm.org/blogcacm/the-converging-paths-of-computer-Science-and-the-humanities-in-the-age-of-genai/
https://www.washingtonpost.com/business/2025/03/14/programming-jobs-lost-artificial-intelligence/



                         GXX6u69LZ9Ilu49U.jpg             MACD金叉信号形成,这些股涨势不错!                                   
   

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   
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不仅仅是文理科,是人逐渐已存在了生存危机

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理科也不会很乐观·······天网开启了

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是得重新构架,就像毛笔算盘之类,肯定会极度边缘化,只不过毛笔变钢笔用了半个世纪,算盘退彻底退出职场用了三十多年,而AI这个局面,估计三五年就能边缘化一大批事物

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就业危机不等于创业危机,文化需求永不败。

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是得重新构架,就像毛笔算盘之类,肯定会极度边缘化,只不过毛笔变钢笔用了半个世纪,算盘退彻底退出职场用了三十多年,而AI这个局面,估计三五年就能边缘化一大批事物
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