現在真到了“勸退”計算機專業的時候嗎？寫在今年高考結束后

又一年的高考即將結束，很快又要開始填志愿了。過去二十年，在國內教育領域存在一個久經考驗的定律：學計算機是不會吃虧的。很多專業曾經成為熱門專業，又都因為各種原因而衰落，但計算機一直持續堅挺。在互聯網興起之前，計算機畢業生可以進入IT外企獲取高薪；在互聯網興起之后，則可以進入互聯網大廠爭取財務自由。計算機專業的光芒不僅照耀著中國，也照耀著美國——數以萬計的留學生跑到美國之后會立即研究“轉碼”，即轉到任何與計算機相關的專業，然后去硅谷當碼農。

有人說：高考是普通人家的子女改變命運的最佳出路。我還要補充一句：學計算機專業是這條出路的最佳分岔路口，不但質量高，而且容量大——僅僅在互聯網大廠及中廠工作過的碼農，恐怕就有幾十萬乃至上百萬之多。相比之下，經濟、金融等專業的金字塔尖雖然很高，但是金字塔的總體規模有限，容納效率不高。

然而，現在情況似乎發生著微妙的變化。今年以來，至少有兩位朋友明確告訴我：生成式AI已經從根本上改變了計算機編程人才的供需結構。其中一位（上市公司管理層）表示，自從AI大規模應用以來，公司的技術團隊縮減了一半以上，其中前端開發團隊縮減尤其明顯。另一位則說的更直白：“如果30美元每月的GPT Pro就能完成基礎的編程任務，為什么還要花每月5000美元去雇傭程序員？”

在ChatGPT橫空出世之初，曾有人沾沾自喜地宣稱，“AI只顛覆文科、不顛覆理科”——現在看來是徹頭徹尾的笑話，AI是文科理科都顛覆，一視同仁。上文提到過，計算機專業（以及軟件工程等相關專業）在過去二十年貢獻了巨大的就業，而且是平均薪資很高的就業；所以它受到AI的沖擊也就尤其嚴重。

有意思的是，過去兩三年，應屆畢業生和入門級程序員似乎受到沖擊較輕，甚至得到了一定的“機遇”。這是怎么回事呢？簡而言之，企業往往會傾向于先裁掉“中層程序員”：有五六年工作經驗的人，薪資水漲船高，并且不再樂意拼命加班；把他們裁掉，用新人代替，可以節約一大筆成本。AI的廣泛應用，讓企業有了這樣做的“底氣”，從而在一定程度上加快了程序員的“新陳代謝”。

通過這種方式得到“機會”的新人，同樣會在五六年甚至三四年后得到同樣的下場。生成式AI把程序員的“失業年齡”從35歲提前到了29歲，今后或許還會提前更多。按照這個勢頭發展下去，今年入學讀計算機專業的人，四年后畢業的時候，將會面臨前所未有的險惡的職業發展環境。

這在美國其實也是進行時。根據紐約聯儲剛剛發布的數據，全美計算機工程和計算機科學專業畢業生的失業率已經分別上升到7.5%和6.1%，分別排名第三和第七名。當然，最近一年是硅谷大廠的人員緊縮期，上述失業率帶有一定的周期性因素；可是我相信，生成式AI仍然扮演了十分重要的角色，其結構性影響是不可磨滅的。

對于那些熟練掌握了生成式AI工具的人來說，“懂一點編程”變得越來越重要了，而“執行編程”變得越來越不重要了。我的一位朋友（注：其本職工作與編程完全無關）是AI編程的狂熱愛好者，嘗試過市面上所有主流的大模型輔助編程，并且做出過一些頗具水平的開源應用。他依靠的幾乎完全是多年前大學期間積累的程序設計知識，以及在互聯網社區隨時獲得的知識補充。他不止一次告訴我：“關鍵是能夠看懂程序，并且理解程序設計的理念。程序設計的基礎知識還是重要的，熟練度卻已經完全不重要了?！?/p>

從人類社會的宏觀角度講，編程的意義更加重要了，今后或許任何人都能在AI Agent的協助下設計程序解決日常問題。但是從就業角度講，職業程序員的地位受到了嚴重動搖。除了最富有天才和獨創性的一小撮人，大部分中基層填充者的命運大概都不會太好——這不僅僅是計算機一個專業的命運，也是其他大部分專業的命運！

首先被干掉的，是那些經過幾個月職業培訓之后就匆忙“轉碼”的人；現在還去報名這種職業培訓的人恐怕是最不明智的人。其次是那些出身于教學水平平庸的計算機院系的畢業生，他們可能占據大多數，因為人類社會的常態就是平庸者占據大多數。這樣的畢業生，如果對編程還既沒有什么興趣、也沒有什么天賦，在職場的處境就將非常差，甚至得不到進入職場的機會。

糟糕的是，由于過去二十多年計算機專業的成就過于輝煌，太多的人已經習慣于跟風了?？忌捌浼议L會跟風填志愿，所謂的專業顧問會跟風指導，就連學校也會跟風開設專業并招生。相信“計算機專業永遠吃香”，就像2021年以前相信“京滬永遠漲”一樣，賦予了很多人一種安全感，即“不用思考、跟風就行了”的安全感。當這種安全感出現裂紋時，他們首先會竭力否認，然后會陷入驚慌和迷茫。在這個過程中，寶貴的反應時間往往會流逝一大半。

我知道有人已經急不可耐地打算在評論區反駁：“那又能怎么樣呢？你自己也說過，發生在計算機專業的事情，同樣會發生在其他大部分專業。難道‘勸退’計算機專業就能解決什么問題嗎？”

首先，我反對一切“勸退”，本文的目的顯然不是“勸退”計算機專業（或其他任何專業）。很多人津津樂道張雪峰“勸退”新聞學專業的所謂先見之明，但是不要忘記：在“勸退”新聞學專業之前，他曾大力鼓勵填報土木工程專業——這兩個專業究竟哪個更“爛”，或者“一樣爛”，人心自有公論。這充分說明沒有人能未卜先知，“勸退新聞學”被人吹捧，也不過是網友對新聞媒體不信任態度的折射罷了。

其次，就在昨天晚上，我跟一位朋友嚴肅地討論了兩小時“年輕人到底應該如何擇業”，或許可以提供一些參考。我的觀點是：在做出任何選擇前，我們應該畫出“兩個圈子”：一個是市場環境的“大圈子”，即什么選擇發展前景更好、更能賺錢、更能實現理想；另一個是個人資源稟賦的“小圈子”，即我們自己喜歡什么、擅長什么、愿意為什么付出辛勞。在絕大多數情況下，兩個圈子是有交集的，最理性也最理想的選擇應該是那個交集。

我們所有人最大的問題，是對“大圈子”研究的太多，“小圈子”研究的太少。很多人甚至否認“小圈子”的存在，畢竟從學生時代開始，家長和老師就慣于否認天賦的重要性、迷信所謂努力能解決一切。還有一層因素：過去三四十年，對于中國人來說，時代賦予的“貝塔”太大了，最省力的選擇是踏上“貝塔”最高的賽道并且在此基礎上加杠桿。至于個人獨有的“阿爾法”，即便存在，其優先度還是顯著低于“貝塔”。

無論有沒有AI的沖擊，就業市場從“貝塔主導”轉向“阿爾法主導”都是不可避免的。試圖選擇一個旱澇保收的專業從而一勞永逸地解決問題，實際上仍然是一種做“貝塔”的思維，盡管當事人可能以為自己在做“阿爾法”。畢竟這個世界上最難的事情不是認識世界，而是認識自己。很多人成功地判斷了多次市場趨勢，卻一輩子都未能認識到自己究竟擅長什么、想要什么。

從非功利的角度出發，研究自己的“小圈子”的意義，遠遠超出了單純的填報志愿、求職層面。若是一個人從未對自己進行過深刻的研究分析，那他的一生就算不可悲，至少也不完整。我相信每個人都有獨特之處。如果連計算機這樣公認的長線熱門專業都不能確保任何成果了，為什么不干脆把寶貴的時間用來發掘自己真正想做的事情？

我知道許多人會認為我上面說的是廢話，或者是站著說話不腰疼。我知道他們迫切希望一個肯定的答案：究竟該選什么標準答案？他們會真誠地認為，找不到標準答案，既不是因為標準答案不存在，也不是因為倡導“標準答案”這一套的人是騙子，而是因為自己還不夠努力，所以沒找到。

這是我過去多年目睹的最大、最經常重復的悲劇。這些努力本來應該被用在更有意義的地方，創造更大的價值。可是現在它們只能被用來創造內耗。