生成式 AI 橫空出世，許多職業將被取代，其一就是電腦工程師，諾貝爾得主預言電腦工程師創造 AI 等於自我毀滅。但加州大學柏克萊分校教授表示，從申請人數來看，頂尖學生對電腦科學專業仍趨之若鶩，創造新事物方面，AI 永遠無法取代人類。
諾貝爾經濟學獎得主 Christopher Pissarides 今年初說，AI 會讓大多數主修 STEM 的學生很難找到工作。其實 AI 對就業市場的影響越來越明顯，特別是軟體工程領域。 有 9 千多名工程師參與的調查揭示嚴峻現實，約 90% 工程師發現，與疫情前相比，現在更難找到工作。超過四成公司今年還會因 AI 裁員。
然而 AI 似乎只襲擊入門職位，隨著 AI 應用面想像無限，現在反而有更多頂尖學生想擠進電腦科學窄門。加州大學柏克萊分校計算、數據科學和社會 (CDSS) 學院申請人數今年增加 48%，對比全校申請人數沒有太大變化。
加州大學柏克萊分校電腦科學教學教授 John DeNero 表示，AI 模型是根據資料訓練，因此生成式 AI 非常擅長複製多次編寫的軟體程式內容，但如果資訊不存在，或不在訓練資料庫內，模型通常會遇到阻礙，因此創造新東西，仍然需要聰明的人類專家。
雖然學生對生成式 AI 影響軟體工程就業市場，尤其入門級職位表示擔憂，但仍對電腦相關職業很有興趣。所有軟體開發都涉及高度新穎性，生成式 AI 需要大量深思熟慮的人類干預，才能產生新東西。
AI 工具作用在提升效率
生成式 AI 用處在提高效率，可加速軟體開發重複繁瑣作業，但許多有挑戰性的地方仍無法使用生成式 AI，人類軟體開發人員很長時間仍有核心作用。
即使是翻譯領域，AI 也很難取代人類。人類語言學家仍有其貢獻，且值得依靠。他曾擔任 Google 翻譯開發人員，如平常使用 Google 翻譯查看日本火車時刻表，但絕不會沒有人類雙重檢查就翻譯重要企業合約。
他現在是生成式 AI 新創 Lilt 首席科學家，為翻譯人員開發 AI 平台。人類專家語言學家仍然是高品質翻譯的核心，可用特定生成式 AI 模型，讓翻譯更快更準確、更一致。軟體開發也會有同樣模式，訓練有素人類開發人員組成小團隊，有更強能力建立可用的高品質軟體。
麻州大學阿默斯特分校電腦科學教授 Timothy Richards 也強調，ChatGPT 等工具可執行基本程式任務的時代，教育必須著重科技如何解決問題的概念性思考，而不只是如何寫程式的技能。
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(首圖來源：Pixabay)
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