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文科已死

計(jì)算機(jī)科學(xué)將亡？

編輯：KingHZ 來源：新智元

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【新智元導(dǎo)讀】美國就業(yè)市場被顛覆：程序員需求45年最低，而文科生被內(nèi)外夾擊。最近ACM的博客文章，提出了耳目一新的觀點(diǎn)：GenAI是文科和計(jì)算機(jī)科學(xué)復(fù)興的唯一希望。順GenAI則昌，逆之則亡！

GenAI日新月異，引發(fā)了大眾選擇職業(yè)和大學(xué)專業(yè)的焦慮。

但最近，美國的國際計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)（Association for Computing Machinery，ACM），發(fā)布了一篇博客文章，表示：文科和計(jì)算機(jī)科學(xué)，這兩個(gè)專業(yè)最后可能合流，融合在一起才能存活。

在哲學(xué)中，「存在危機(jī)」指的是質(zhì)疑自己人生目的、意義和在世界中位置的狀態(tài)。

如今，這一概念恰如其分地反映了人文學(xué)科與計(jì)算機(jī)科學(xué)的現(xiàn)狀——

在生成式人工智能（GenAI）時(shí)代，這兩個(gè)領(lǐng)域都面臨著學(xué)科相關(guān)性、方法論及存在價(jià)值的深刻拷問。

文科和CS：危機(jī)已現(xiàn)

根據(jù)美國藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院數(shù)據(jù)，美國的文科學(xué)士學(xué)位授予比例已從2005年的近15%驟降至2022年的8.8%。

報(bào)告鏈接：https://www.amacad.org/humanities-indicators/higher-education/bachelors-degrees-humanities

與此同時(shí)，計(jì)算機(jī)科學(xué)（Computer Science，CS）領(lǐng)域也遭遇生存危機(jī)：GenAI正在威脅程序員在編程等腦力工作的不可替代性。

這種雙重危機(jī)反而創(chuàng)造了學(xué)科融合的契機(jī)：AI在顛覆兩個(gè)看似截然不同的領(lǐng)域，同時(shí)也可能為它們注入新生機(jī)。

文科：腹背受敵

文科吸引力下降的原因錯(cuò)綜復(fù)雜，但最終重要的是就業(yè)問題。

外部因素中，就業(yè)市場導(dǎo)向與教育投資回報(bào)率，日益成為關(guān)鍵考量。

計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)環(huán)境：高薪職位充足、需求穩(wěn)定、職業(yè)路徑清晰。

與此形成鮮明對(duì)比，文科專業(yè)畢業(yè)生往往面臨就業(yè)前景不明、起薪偏低、需要額外的資格證書才能獲得職業(yè)發(fā)展等困境。

就業(yè)的這種差距將學(xué)生推向STEM等理工科領(lǐng)域，盡管他們可能對(duì)文科有興趣。

由此，形成了文科的惡性循環(huán)：招生萎縮導(dǎo)致院系經(jīng)費(fèi)削減，進(jìn)而進(jìn)一步削弱學(xué)科吸引力，依次反復(fù)。

文科自身的內(nèi)在困境，也削弱了吸引力。

20世紀(jì)中后期，后現(xiàn)代主義與存在主義作為對(duì)現(xiàn)代主義「進(jìn)步、理性與普世真理」信仰的反叛而興起。

這場哲學(xué)思潮影響了各個(gè)學(xué)科，但對(duì)不同學(xué)科產(chǎn)生了不同的影響。

一方面，后現(xiàn)代主義的懷疑論與計(jì)算機(jī)科學(xué)并行不悖。

也就是說，即使在哲學(xué)層面上質(zhì)疑「真理」或「進(jìn)步」等概念，但計(jì)算機(jī)科學(xué)用技術(shù)持續(xù)推動(dòng)世界發(fā)展，其實(shí)際成果有目共睹，難以否認(rèn)。

另一方面，后現(xiàn)代主義的懷疑主義直接沖擊了文科的核心。

人文學(xué)科本身就圍繞意義、解釋和價(jià)值等問題展開，后現(xiàn)代主義的批評(píng)質(zhì)疑了尋找有意義真理的可能性，同時(shí)也使學(xué)術(shù)討論變得更加復(fù)雜，難以為大眾所理解，也弱化了與社會(huì)現(xiàn)實(shí)需求的關(guān)聯(lián)。

CS：程序員45年需求最低

在美國，過去兩年中，超過四分之一的計(jì)算機(jī)編程崗位消失，這是有史以來最嚴(yán)重的計(jì)算機(jī)行業(yè)衰退。

根據(jù)美國勞工統(tǒng)計(jì)局提供的420多種職業(yè)的數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)編程成為受沖擊最嚴(yán)重的十大職業(yè)之一。

今年，是美國自1980年以來、長達(dá)45年歷史的程序員數(shù)量最低時(shí)期。

而在過去45年，美國的總勞動(dòng)力增長了約75%！

專欄作家Andrew Van Dam分析了其中的原因。

學(xué)習(xí)編程曾是文科專業(yè)學(xué)生的救星。但如今，美國的編程崗位正在急劇減少。

在現(xiàn)實(shí)世界中，「開發(fā)者」（developer）和「程序員」（programmer）幾乎可以互換使用。

但在美國政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的世界中，二者有著明顯的區(qū)別。

在政府的規(guī)范定義中，程序員承擔(dān)基礎(chǔ)性編碼工作，而規(guī)模更為龐大且增速更快的軟件開發(fā)者，職能范圍則更廣。

開發(fā)者需要完成客戶需求分析、解決方案設(shè)計(jì)，并與程序員、硬件工程師等協(xié)作實(shí)施項(xiàng)目方案。

經(jīng)過反思，Andrew Van Dam認(rèn)為原因顯而易見：GenAI正在取代程序員。

在2022年底，就在程序員需求急劇下降之前，OpenAI發(fā)布了ChatGPT，展示了GenAI驚人的能力，能夠生成包括文本、視頻、音頻、圖像和代碼在內(nèi)的內(nèi)容。

這次發(fā)布以及隨后迅速出現(xiàn)的一系列引人注目的突破，引發(fā)了關(guān)于這些快速發(fā)展的生成式AI技術(shù)對(duì)當(dāng)前和未來工作、工人以及生活可能產(chǎn)生的影響的疑問.

毫無疑問，程序員受AI的沖擊最大，但急劇下降的原因不能僅歸咎于GenAI。

在過去兩年中，整個(gè)科技行業(yè)都舉步維艱，他們?yōu)檫^去魯莽的決策買單！

這讓人好奇，是否有一天「programmer」（程序員）是否會(huì)重復(fù)「computer」的命運(yùn)。

過去幾個(gè)世紀(jì)，英文「computer」一詞描述的是從事復(fù)雜的計(jì)算的人員。

換句話，「computer」在過去的中文含義是「計(jì)算員」，而不是「計(jì)算機(jī)」。

1952年，工作中的「計(jì)算員」(computer)

如今，「computer」僅僅指的是人類用來處理計(jì)算任務(wù)的機(jī)器，將來「programmer」可能僅僅指用來自動(dòng)處理程序的機(jī)器。

GenAI：來勢洶洶，銳不可當(dāng)

盡管表現(xiàn)形式各不相同，在方法論上，生成式人工智能（GenAI）的崛起，給兩個(gè)領(lǐng)域帶來了根本性的沖擊。

對(duì)人文學(xué)科而言，GenAI的文本分析、意義闡釋與內(nèi)容生成能力，正在動(dòng)搖人類學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)的不可替代性，甚至可能讓學(xué)者顯得多余和累贅。

計(jì)算機(jī)科學(xué)則面臨類似的危機(jī)：由于GenAI可自動(dòng)化編程流程，入學(xué)率下滑的擔(dān)憂日益加劇，越來越多人認(rèn)為這項(xiàng)技術(shù)將削弱編程基礎(chǔ)的重要性。

長此以往，或?qū)⒋呱淮鷥H擅長指令調(diào)優(yōu)（prompting）卻疏于理解計(jì)算原理的開發(fā)者。

這與計(jì)算機(jī)科學(xué)家的角色定位形成根本性沖突。

然而，關(guān)鍵差異在于從業(yè)者與工具的關(guān)系：

計(jì)算機(jī)科學(xué)家具備開發(fā)和改造AI系統(tǒng)的能力，與其說GenAI是威脅，不如說他們正構(gòu)建著共生關(guān)系；

而人文學(xué)者，通常只能被動(dòng)使用無法重塑的技術(shù)工具。

值得注意的是，GenAI帶來的挑戰(zhàn)也可能產(chǎn)生積極影響。

人文學(xué)科與計(jì)算機(jī)科學(xué)納入GenAI內(nèi)容，不僅將重塑教學(xué)范式，還可能通過吸引傳統(tǒng)弱勢學(xué)生群體，為這兩個(gè)學(xué)科注入新的活力。

轉(zhuǎn)機(jī)：計(jì)算機(jī)+文科合流

盡管生成式人工智能（GenAI）帶來危機(jī)，但這是人文學(xué)科與計(jì)算機(jī)科學(xué)復(fù)興的唯一機(jī)會(huì)：利用GenAI破解各自的核心局限。

計(jì)算機(jī)科學(xué)通過算法和系統(tǒng)優(yōu)化開發(fā)高效解決方案，而人文學(xué)科則專注于解釋人類文化、歷史和思想。

雖然兩學(xué)科方法論迥異，但AI的能力將為二者帶來變革性助力。

GenAI能處理語言密集型或其他勞動(dòng)密集型任務(wù)，將學(xué)者從「西西弗斯」一樣重復(fù)而無意義的工作中解放出來，讓他們專注于真正推動(dòng)知識(shí)進(jìn)步的創(chuàng)造性和分析性思考。

希臘神話中，西西弗斯受懲罰：必須將一塊巨石推上山頂，而每次到達(dá)山頂后巨石又滾回山下，如此永無止境地重復(fù)下去。

這種突破會(huì)否成為吸引更多學(xué)術(shù)進(jìn)入兩領(lǐng)域的關(guān)鍵？

利用GenAI降低入門門檻

這場技術(shù)變革會(huì)吸引那些曾被技術(shù)或語言要求而被勸退、卻始終對(duì)學(xué)科核心問題保持興趣的人才。

回溯計(jì)算機(jī)科學(xué)教育史，關(guān)于如何擴(kuò)大參與的討論已經(jīng)進(jìn)行了幾十年。

最重要的成果是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開發(fā)的Alice與MIT開發(fā)的Scratch編程環(huán)境。

Scratch可以可視化的編寫互動(dòng)故事、游戲和動(dòng)畫

這些編程環(huán)境降低了形式化編程語言的心智負(fù)擔(dān)，讓學(xué)習(xí)者專注于計(jì)算機(jī)科學(xué)中真正重要的事情，即問題解決和算法思維。

這場持續(xù)數(shù)十年的教學(xué)改革，與GenAI帶來的范式革新異曲同工。

同理在人文學(xué)科，GenAI能攻克最頑固的壁壘：語言能力。

在古典學(xué)、中世紀(jì)與現(xiàn)代史等領(lǐng)域，學(xué)者需耗費(fèi)數(shù)年、掌握多門語言，才能開展研究。

以大屠殺（Holocaust）研究為例，檔案材料涵蓋德語、波蘭語、俄語、法語、意第緒語及希伯來語（含手寫體），迫使學(xué)者按地域而非整體視角開展研究。

而GenAI的文檔翻譯與轉(zhuǎn)錄能力，將幫助歷史學(xué)者跨越語言藩籬，專注于歷史詮釋。

GenAI實(shí)現(xiàn)了學(xué)科平民化，有望構(gòu)建更多元、包容的學(xué)術(shù)共同體，為亙古之問帶來嶄新視角。

AI引爆學(xué)術(shù)范式轉(zhuǎn)變

或許最具深遠(yuǎn)意義的是，GenAI正在重塑學(xué)術(shù)問題的基本范式。

對(duì)人文學(xué)者而言，GenAI打破了長期制約研究視野的語言和斷代壁壘。

如今，學(xué)者能跨越數(shù)十種語言和幾百年的文化模式：比較中世紀(jì)阿拉伯文本與現(xiàn)代日本文學(xué)的敘事母題，追溯哲學(xué)概念在亞非歐大陸的流變。

中世紀(jì)阿拉伯文本

這種全球尺度的比較研究，過去的學(xué)者很多單獨(dú)完成。

由此，GenAI將學(xué)術(shù)疆域擴(kuò)展到遠(yuǎn)超學(xué)者個(gè)人壽命的維度，開辟出全新的研究領(lǐng)域。

GenAI給計(jì)算機(jī)科學(xué)和人文學(xué)科帶來的變革，構(gòu)成了所謂的「AI轉(zhuǎn)向」（AI turn）——

這比學(xué)術(shù)界既往的方法論轉(zhuǎn)向，更具范式革命性。

通過自動(dòng)化核心腦力勞動(dòng)，GenAI不僅改變了研究方式，更迫使我們重新思考：在知識(shí)生產(chǎn)鏈條中，什么是人類不可替代的獨(dú)特貢獻(xiàn)？

「AI轉(zhuǎn)向」不僅是方法論迭代，更是重塑學(xué)科疆界的催化劑，它將開創(chuàng)一個(gè)計(jì)算方法與人文探究深度交融的新學(xué)術(shù)生態(tài)。

學(xué)術(shù)研究的手段與目的常被混淆。

AI或許能優(yōu)化研究流程，但效率提升絕非終極目標(biāo)：知識(shí)發(fā)現(xiàn)、深層理解與思想貢獻(xiàn)，始終是學(xué)術(shù)探索的核心。

在這兩個(gè)文科和CS領(lǐng)域，GenAI可以成賦能研究全過程——

從數(shù)據(jù)收集、多語言翻譯、分析建模到文稿起草——

在提升效率的同時(shí)，GenAI加速人類的認(rèn)知突破。

當(dāng)AI接管重復(fù)性技術(shù)工作后，研究者將得以重拾學(xué)術(shù)的本真：破解復(fù)雜問題，構(gòu)建意義闡釋，進(jìn)而深化對(duì)技術(shù)系統(tǒng)與人類經(jīng)驗(yàn)的雙重理解。

文科真正的生存危機(jī)

如果文科研究者真的被深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面表現(xiàn)所誤導(dǎo)，那文科和理科將分道揚(yáng)鑣。

深度網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上對(duì)它拼湊出的敘述中的詞匯，并沒有任何理解，盡管它能夠讓無知的讀者相信它知道自己在說什么。

即便是創(chuàng)建這些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家，也承認(rèn)這就是事實(shí)。

六十年前，Joseph Weizenbaum的「Eliza」程序做了同樣的事情，讓當(dāng)時(shí)的觀察者大為震驚。

論文鏈接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/365153.365168

如果人文學(xué)科的從業(yè)者無法分辨何時(shí)自己正被一個(gè)人工的、自閉癥般的天才所迷惑——

這個(gè)天才能記住一切，能以表面上的優(yōu)雅圍繞任何話題轉(zhuǎn)圈，但實(shí)際上什么也不懂，那么人文學(xué)科的確面臨著存在危機(jī)。

參考資料：

https://cacm.acm.org/blogcacm/the-converging-paths-of-computer-science-and-the-humanities-in-the-age-of-genai/

https://www.washingtonpost.com/business/2025/03/14/programming-jobs-lost-artificial-intelligence/

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