AI 横扫职场,斯坦福 CS 毕业生也逃不过失业潮

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作者：微信文章
【作者简介】：程明，物理学博士。曾在《自然》和《物理评论通讯》（PRL）等世界顶尖学术杂志上发表过十余篇论文。程明博士曾在美国硅谷多家高科技公司工作。曾海归在武汉大学和南京大学任教，并担任研究生指导老师。
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AI 横扫职场，斯坦福 CS 毕业生也逃不过失业潮



硅谷的神话正在崩塌。曾经“毕业即高薪”的斯坦福计算机科学（CS）专业，如今也挡不住AI的铁蹄。当机器人开始写代码、审核代码、甚至取代初级工程师时，那些曾被视为“天之骄子”的年轻人，第一次真切地感到：失业，也轮到了自己。

胡佛塔依旧矗立在斯坦福校园中央，但它所象征的“硅谷黄金时代”正悄然褪色。过去，斯坦福的软件工程学位几乎是进入顶级科技公司的“金票”；如今，在人工智能的冲击下，这张“金票”正在迅速贬值。

“金饭碗”光芒不再

许多顶尖学生曾以为毕业后能轻松入职大厂，但现实的就业市场却冰冷得多。他们入学时，ChatGPT尚未问世；而毕业时，AI的编程能力已超越大多数人类程序员。科技巨头们因此大幅缩减了对初级工程师的需求。

斯坦福大学生物工程副教授Jan Liphardt感叹：“斯坦福的计算机专业毕业生居然找不到大厂的入门岗位，我觉得这太疯狂了。”尽管斯坦福学生仍是风投偏爱的对象，但求职之路已异常艰难。

就业市场严重倾斜

生成式AI的飞速进步，让资深工程师如虎添翼，却也削弱了初级工程师的价值。学生们形容，当前的就业市场是“严重倾斜”的：只有履历耀眼、项目经验丰富的“大神”才能稳拿offer，其余人则只能在有限的岗位中激烈内卷。

校园里，“毕业即入职”的信念正在瓦解。一位大四学生表示：“我们从大一开始就被灌输‘只要努力，硅谷就会接纳你’。但现在，连面试机会都变得稀缺。”不少学生开始回避求职话题，转而投身研究或创业，试图在变局中寻找新出路。

浪潮席卷全加州

这股寒流不止于斯坦福。加州大学伯克利分校、南加州大学等名校的毕业生同样感受到压力。对于来自非顶尖院校的学生，处境则更为艰难。

洛约拉马利蒙特大学的CS毕业生Eylul Aykul在美国求职无果，只能先回土耳其积累经验。即使后来重返美国，她的简历仍被数百家公司“已读不回”。她无奈地说：“程序员行业已经严重饱和。”

AI进化，岗位消失

AI的能力正以惊人的速度进化。从最初只能连续写30秒代码，到如今AI代理可以高效工作数小时，速度更快、错误更少。尽管OpenAI、Anthropic等AI公司在招聘，但其岗位数量远不足以抵消全行业的裁员与缩招。

斯坦福的研究显示，自2022年底以来，22至25岁初级软件工程师的就业人数下降了近20%。此外，客服、编辑、财务等岗位也受到强烈冲击。仅在洛杉矶地区，约有20万个岗位面临被AI替代的风险。

企业：不再需要那么多“人类程序员”

许多科技公司公开表示，AI让他们能以更少的人力完成更多工作。Anthropic的CEO Dario Amodei直言：“我们某些产品70%–90%的代码由AI完成。”他预测，未来五年内，AI可能取代近一半的初级白领岗位。

南加州大学教授Nenad Medvidović透露：“以前需要十个工程师的项目，现在只需要两个高手加一个AI代理。”Vectara的CEO Amr Awadallah说得更直接：“我们不再需要初级开发者了。”

工程师角色重塑，而非消失

AI擅长重复性、结构化的任务，而人类工程师的角色正转向监督、判断、质量把控和模型评估。研究显示，AI仍不稳定，容易在逻辑问题上犯错。使用AI工具甚至可能拖慢资深工程师的速度，因为他们需要花大量时间检查和修复AI生成的代码。

专家建议学生必须尽快掌握三项能力：如何管理AI、如何验证AI的输出，以及如何与AI协同工作。

高校紧急“重做课程”

斯坦福、MIT、卡内基梅隆等顶尖高校正在紧急评估并改革课程体系。教授们呼吁将提示工程、模型评估、AI伦理及AI协作能力纳入核心教学内容。

一位课程改革委员会成员表示：“我们不能再只教学生写排序算法，而要教他们判断AI的排序是否合理。”与此同时，跨学科融合正在加速，如“计算机科学+心理学”、“计算机科学+设计”、“计算机科学+法律”，旨在培养更具适应力的复合型人才。

全球震荡，无一幸免

这场由AI引发的就业地震正在全球蔓延：

韩国首尔大学近60%的CS应届生认为，AI是求职的最大障碍。

中国部分高校已将“AI工具使用能力”纳入毕业论文评估体系。

印度、德国的科技就业市场同样明显降温。

毕业生的选择：降薪、创业、深造

面对寒冬，毕业生站在十字路口：有人降薪加入以往不会考虑的公司，有人毅然创业，更多人则选择继续攻读硕士学位。一位斯坦福毕业生说：“过去两年，申请留校读第五年硕士的人数激增。我身边约一半朋友都选择了继续深造。”

历尽艰辛后，Eylul Aykul终于在洛杉矶一家软件咨询公司找到技术主管的工作，但她坦言：“我感觉自己在做三个人的工作。”

结语：在AI时代重新定义工程师

高校和学生都必须重新思考：四年的学习是否真正适应AI时代？工程师的核心价值如何重塑？人类与AI的分工该如何划分？

斯坦福教授Liphardt总结道：“三年前，我所有的本科生都能在大公司找到好工作。现在，情况完全变了。”

AI的浪潮已至，工程师的未来，正在被重新书写。



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【作者简介】 冯达旋教授、明尼苏达大学理论物理学博士学位。曾担任德雷塞尔大学 M. Russell Wehr 讲席教授、美国物理学会会士（APS Fellow）， 美国 NSF 理论物理主任、德克萨斯大学达拉斯分校研究副校长、成功及清华大学（台湾）资深副校长。AAII顾问团成员。

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     作者： 程明，物理学博士。