※ 引述《saufu08 (saufu)》之铭言： : 如标题，大家都知道，现在AI超厉害，写程式对AI来说只是分分秒秒的事，甚至写的比人 : 类还好... : 突然好奇，那现在台湾一堆大专院校的资讯相关科系，如资管、资工、资科等要教什麽？ : 程式语言基础一样要教吗？ : 但是以後出社会，老板都叫AI写程式了，还要这麽多软体工程师、程式设计师干甚麽？ : 想问大家，现在资讯相关科系还有前途吗？ : 有没有AI时代，资讯相关科系前途在哪里的八卦啊？ 我的人设通常会鼓吹AI会全面取代人类、奉劝年轻人不要再念CS，原因： 1. 我公司的股票分红要出货 2. 年轻人不念CS，以後才会缺工，确保工程师继续高薪 不过今天就暂时不演了 LLM还没问世前，我爸就问我：你当工程师哪来那麽多程式码可以写？ 用户看到的就是一个已经递交的产品，觉得这样功能已经完善了，你说word有多少人玩 到100%？现在功能就很够用了吧？所以觉得大概就是那麽多程式码可写 一个产品从设计到开发到上线需要： 1. 市场/客户需求分析 2. 产品需求分析、软体需求分析 3. 开发→测试周期迭代 4. 部属、维护 然後你产品上线後，不可能市场永远都是你的，你要保持领先定位，就要不断进行竞品 分析 老二、老三、老大的公司我都待过，老二想追上老大、老大怕老二追上 然後用户的需求永远都在变，没有不变的，除非你做的是万年不变的产业 接着就是屎山积累阶段： 为了加/改一个功能，创造了三条bug，然後为了修这三条bug，可能又创造了九个bug... 你的程式码越屎，屎度就会不断提升，直到屎到有一天owner终於受不了要求重写 然後就会有一座新的潜在屎山开始堆积 这才是业界50%的常态，因为绝大多数的从业者都是平均水准，而屎山会把强者赶去更 好的公司，更好的公司注重程式码品质也不代表程式码就是完美的 就算在google 也有人三不五时就在重写、重构的 至於AI，AI的影响大概是这样，AI就是一个能力放大器 注意，这个放大不是指说我是一个菜逼八大便生产器，用AI就能生产出Linus的程式码 高机率会负向放大，负向放大是怎样？ 大便生产器本来就基础功不好，跟AI一起陷入互相肯定的幻觉，大量生产新的大便 只是这次大便看起来像是巧克力蛋糕 但吃起来还是大便 换句话说，导入AI以後，可以加速大便的生产，大便的量又会增加职业需求 套多米多罗那句话：北七欸~ 回到教育上，我认为程式语言的训练重要度可以降低，语法之类的可能不是那麽重要 但学程式语言其实是在学背後的机制 比方说golang 你懂不懂goroutine的原理 比方说nodejs 你懂不懂async的原理 C/C++我这个mutex加上去会怎样 atomic lock是不是永远都是最优解？ memory order是三小 这些背後知识才是工程师的基本功 然後DS、Alg这些东西 其实学好对职涯也很重要 就这样说吧 Anthropic招应届毕业生 也是招MIT、IOI夺牌选手 为什麽 因为人家是菁英中心 不收垃圾 你连leetcode上面的题目都解不出来 是要怎麽解决现实生活中的问题 讲白了就智力&沟通能力测验 跟学历背书差不多 回到AI AI到来後 首当其冲的就是开源项目 像linus就靠北过 太多AI垃圾通报了 大家都用相同的模型 找出相同的垃圾洞 好几个开源项目已经拒绝AI生成的代码与其PR了 讲白了垃圾太多 审核量能不够 提出的人也对自己的程式码不够负责 还有一件事 使用AI後 工程师其实更累 以前写code是脑袋放空 现在写code步骤被跳过 我三不五时就要做决策 还要盯AI哪里在唬烂 现在大厂都用AI来PUA员工了 因为整个步调加速 "你这个用AI做不是很快吗" "有AI为何你这个问题解不出来" 本来一个大型任务要三个月 现在可能一个月不到就搞定了 然後事情做完就是更多事情 因为你的对手也在跟你拚 陷入无限竞争循环 他妈的软体工程师就是这麽干 我真的奉劝大家不要再来念CS了 --

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