計算機科學專業第三次大衰退？原因：AI
AI對計算機科學專業的衝擊
諾貝爾經濟學獎得主、麻省理工學院教授Simon H. Johnson表示，AI已經「在相當程度上消滅了」編程作為一條可靠職業出路的前景。隨著AI技術的快速發展，傳統的計算機科學專業面臨前所未有的挑戰。
歷史背景與三次衰退
從1984年起，大多數計算機科學系被迫限制招生規模，導致後續數年的學位產出下滑，這是第一次衰退。第二次衰退發生於2001至2007年間，因互聯網泡沫帶來的繁榮與後續調整，導致專業需求波動。
當前趨勢與數據
根據伯克利大學的數據，其計算機專業學生數量下降了59%，全美範圍內則下滑8.1%。這並不代表技術時代的終結，而是顯示出一種更現實的轉變——在AI時代，確定性正在減少，專業發展路徑也開始分化。
畢業生就業狀況
儘管專業面臨冷淡，73.9%的最近計算機科學畢業生仍獲得與計算機科學相關的工作，顯示市場仍存在需求。然而，部分觀點指出，由於AI與外包的影響，其他領域的就業狀況可能更為惡化。
產業與教育反思
產業界與學術界開始反思，計算機科學專業的教育質量與人才培養是否足以應對AI時代的挑戰。例如，馬斯克公開點名Anthropic達裡奧，強調AI對傳統科技行業的衝擊。
此外，低比特量化技術的發展，如int4、int2、int1等，使得大模型在推理中更廣泛地採用混合精度計算，這也反映出AI技術在硬體與算法層面的深度演進。
然而，也有觀點指出，AI發展中的失敗案例，並非來自於AI取代初級人員，而是來自於計算機科學背景的候選人品質不足，顯示專業教育與實務之間的落差。