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@Phoenixyin13 · 2026-10-12 12:30

我建议，在信息不足的时候，先用较小的成本增加了解，再做影响几年的决定。 现在有许多同学非常的焦虑：我现在投入四年时间和很多钱，毕业时，这些投入还换得来一个立足的位置吗？ 对一个刚入学的人来说，或者大二的同学来说，这个问题很沉重。 如果我去拿AI只能写代码，真正的工程师还要理解需求、设计系统来安慰他，并没有完全回答问题。 即使资深工程师仍然重要，新人靠什么获得第一份工作，再积累成资深工程师？ 入门的机会和成长的路径，同样需要被讨论。我总不能把这些不确定性都归结为学生不够努力或者学得不够深。 我的答案是，如果你并不讨厌CSE，也还没有确认自己喜欢电路和硬件，就先继续CSE，同时用一门课或一个项目验证对ECE的兴趣。 斯坦福团队在2026年更新的研究中，观察到高AI暴露职业里的年轻劳动者就业表现较弱，变化主要体现在招聘减少。 不过，研究者明确强调，这些是描述性规律，不能据此确定有多少变化由AI造成，也不能确定趋势会继续、稳定还是逆转。 耶鲁预算实验室采用不同数据和方法的追踪，也尚未发现明确的整体劳动力市场冲击。 所以，完全不用担心，以及计算机科学这个专业已经没有未来，都超出了现有证据。 尤其我必须承认：即使社会仍然需要工程师，新人的入行机会也在变少。 还有一个观念，我需要强调：AI能够生成答案，依然有充分理由让我们亲自学习。 学习计算机知识，会让我们有能力提出这些问题、验证答案，以及在出错时找到原因。如果每一步判断都依赖一个自己无法检查的系统，人们对结果的控制就很有限。 在使用复杂工具时，理解原理通常能增加你的选择和判断能力。 这已经是值得学习的理由，无须再附加一个学完保证就业的承诺。 大学值不值得，也应该接受具体检验。 这里，我还是想借用Elon Musk的建议。大学时代，努力寻找一个或者两个自己真的在乎的朋友。他们可以不来自你的学校，可以不和你线下经常见面。即使我们都知道人与人的交互之间有时充满了磨损与耗散，寻找真实的关系，哪怕是极少的真实关系，也真正必要。 如果只是上课、交作业、拿学分，那确实值得重新考虑怎样使用大学这几年。学历有价值，也需要结合具体成本和机会判断。目前，我们绝不能把它当成就业保证书。 人们永远不需要先证明自己未来绝对不会被替代，才有资格开始学习。 我们能做的，就是去积累能力、控制成本、获取反馈、及时调整。至于就业机会、企业是否培养新人，以及技术收益如何分配，也需要学校、企业和社会承担责任。我们无法承担更多东西。 对未来保持警觉，同时允许自己还是一个初学者。

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