首页科技快讯纽约时报：计算机专业的学生们，别慌

纽约时报：计算机专业的学生们，别慌

来源：晰数塔互联网快讯时间：2025年11月15日 08:10

来源：邸钞

You’re a Computer Science Major. Don’t Panic.

2025年11月12日凌晨5:02（美国东部时间）

几十年来，计算机科学专业的学生一直学习一项核心技能：运用计算机解决问题。在实践中，这意味着编写程序或代码来告诉机器如何执行任务，例如对数字列表进行排序，或者找到在冬季暴风雪期间部署除雪车的最佳方法。

现在，像 ChatGPT 和 Claude 这样的生成式人工智能工具可以自行编写这些程序，它们生成代码的方式与撰写论文和法律文书的方式非常相似：通过分析大量相似的文本，并组合出看起来相似的新文本。学生可以要求 ChatGPT 编写一个对数字列表进行排序的程序，并在几秒钟内得到一个可行的结果。

这项新技术正在改变计算机科学家的工作方式。微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉表示，目前该公司高达30%的代码都是由人工智能编写的。即使是非程序员也突然拥有了创建自己的软件工具的能力。

对一些程序员来说，这可能意味着职业生涯的存亡危机。这无疑标志着计算机科学家及其教育者面临的重大转变。关键技能不再仅仅是编写程序，而是学习如何阅读、理解、批判和改进程序。计算机科学教育的未来在于教会学生如何掌握至关重要的监督技能。

为什么？因为使用人工智能编写代码的速度和效率固然可观，但它也常常出错。这些工具旨在生成看似可信的结果，但结果可能仍然存在错误。最近的一项调查显示，超过一半的专业开发人员每天都使用人工智能工具，但只有大约三分之一的人相信它们的准确性。当被问及使用人工智能工具时最大的困扰是什么时，三分之二的受访者回答说：“人工智能解决方案几乎正确，但总感觉差那么一点点。”

人类仍然需要在编码中发挥作用——一种监督作用，程序员监督人工智能工具的使用，确定人工智能生成的代码是否按预期运行，并对有缺陷的代码进行必要的修复。

但如今的计算机科学教育仍然以编程为主要活动。令人担忧的是，一些学生使用人工智能工具完成作业，却并未学习或理解代码的实际运行原理。大多数教育尚未重视编程监督的关键技能——而这正是理解人工智能工具的优势和局限性的基础。经验不足一年的新手开发者在使用人工智能工具时，效率甚至可能低于不使用人工智能工具时的效率。研究表明，这可能是因为他们缺乏评估和纠正人工智能生成结果所需的关键技能和知识。

这些技能——理解代码运行原理、发现错误以及判断何时应该相信结果——可以通过时间积累习得，这也是为什么经验丰富的开发者常常发现人工智能工具有助于完善细节。但新开发者现在就需要培养这些判断能力，才能为进入人工智能主导的职场做好准备。

改变教学内容意味着重新思考教学方式。教育工作者正在尝试各种方法，帮助学生将人工智能作为学习伙伴而非捷径。一项研究表明，使用人工智能调试错误程序的计算机科学专业的学生，在查找和修复错误方面表现得更好。另一项研究发现，教导学生向人工智能系统提供更清晰、更完整的指令，可以提高结果的准确性。

生成式人工智能的兴起应该让我们更加专注于计算机科学教育的真正核心：帮助学生培养质疑、推理和运用判断力的思维习惯，从而在这个快速发展的领域中取得成功。正如诺贝尔奖得主、人工智能先驱、卡内基梅隆大学教授赫伯特·西蒙所言：“学习源于学生的所作所为和所思所想，也只能源于学生的所作所为和所思所想。教师只能通过引导学生学习来促进他们的学习。”

本文作者：玛丽·肖是软件工程教授，曾获国家技术与创新奖章。迈克尔·希尔顿是软件工程教学教授。他们两人均在卡内基梅隆大学计算机科学学院任教。

本文出处：https://www.nytimes.com/2025/11/12/opinion/ai-coding-computer-science.html

发布于：浙江