摘要: 原標題:就業(yè)前景慘淡!離年薪百萬最近的大學(xué)專業(yè) 正在淪為新天坑 如今,甭管是ChatGPT還是國產(chǎn)Kimi、豆包,都很難再帶給大家橫空出世時的億點點驚艷。
原標題:就業(yè)前景慘淡!離年薪百萬最近的大學(xué)專業(yè) 正在淪為新“天坑”
如今,甭管是ChatGPT還是國產(chǎn)Kimi、豆包,都很難再帶給大家橫空出世時的“億點點”驚艷。
技術(shù)震撼已成過去時,取而代之的是搞錢狂熱——腦子活絡(luò)的用AI寫作繪畫,搞副業(yè)賺外快;深諳販賣焦慮套路的博主,則造人設(shè)做知識付費,被戲稱“AI時代第一桶金都被賣課的賺去了”。
一眾互聯(lián)網(wǎng)大廠們也在招賢納士,這一次,年薪百萬的好福氣輪到了算法工程師的頭上。面對如此時代紅利,想要分一杯羹的,還有大批沖向爆款人工智能專業(yè)的學(xué)生。
不過,讀人工智能專業(yè)究竟是高前景還是高風(fēng)險?本科四年學(xué)習(xí),個中滋味又如何?
01
人工智能專業(yè),高校新寵兒
高考結(jié)束選專業(yè),宛如一場賭博。成績分數(shù)、學(xué)校層級、專業(yè)前景,無一不是決定未來四年的關(guān)鍵變量。
很多考生既不愿浪費一分,但未經(jīng)世事又不知道該選什么,最后往往是看時下什么行業(yè)前景好、薪資高就匆匆跟風(fēng)上車,人工智能便是其中一個。
作為新興專業(yè),人工智能其實是以計算機科學(xué)為基礎(chǔ),又交叉融合了神經(jīng)和認知科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科,屬于工學(xué)下的電子信息類[1]。
2018年,教育部發(fā)布了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》,同一年,以南京大學(xué)、上海交通大學(xué)為領(lǐng)頭的35所高等院校率先開設(shè)人工智能本科專業(yè),成為第一批吃螃蟹的學(xué)校[1][3]。
到了2019年,更有180所高校一擁而上追趕這波熱潮,人工智能專業(yè)新增高校的數(shù)量迅速達到峰值,隨后幾年呈現(xiàn)下降趨勢。截至2023年,全國共有532所普通高校開設(shè)此專業(yè),占到普通本科高校總數(shù)的40.67%[4][5]。
不過新增人工智能專業(yè)的高校數(shù)量下降,并不意味著人工智能專業(yè)“涼了”,而是隨著學(xué)科布局日趨飽和,新一輪的資源博弈正浮上臺面。
今年4月和11月,教育部先后公布了兩批“人工智能+高等教育”應(yīng)用場景典型案例,共計50個案例,其中有43個都來自985和211高校[6][7]。
當一些開設(shè)人工智能專業(yè)的雙非院校還在“誰來講課”“講什么課”中苦苦掙扎時,實力名校已經(jīng)開始強調(diào)技術(shù)落地,卷向新的階段。而這樣的局面,其實早在人工智能專業(yè)正式入駐各高校學(xué)院的時候,就有跡可循。
我們統(tǒng)計了所有開設(shè)人工智能本科專業(yè)的院校,發(fā)現(xiàn)在532所高校中,如南京大學(xué)、中國人民大學(xué)、西安電子科技大學(xué)等85所選擇“自立門戶”,整合現(xiàn)有師資與教學(xué)資源,成立人工智能學(xué)院。
更多的普通院校,則是將人工智能專業(yè)掛靠在原有的計算機學(xué)院、信息工程學(xué)院、大數(shù)據(jù)學(xué)院等院系。既方便“就地取材”學(xué)院現(xiàn)有資源,也不耽誤蹭上熱門,好招來生源。
但也有特殊的情況,比如西安工業(yè)大學(xué)結(jié)合自身的軍工優(yōu)勢,另辟蹊徑將人工智能專業(yè)納入兵器科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,研究“智能兵器”[1][8]。
02
本科四年,學(xué)成“多面手”
雖然在外人看來,人工智能四個字聽上去總是高深莫測、虛無縹緲,但其實它仰賴的基礎(chǔ)依舊是計算機學(xué)科。
正因如此,學(xué)生想學(xué)好人工智能就得成為“多面手”——不僅要數(shù)學(xué)好,看得懂算法公式的底層邏輯;又要足夠了解計算機,具有較強的編程能力;還得學(xué)機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等課程,設(shè)法教會計算機像人腦一樣思考。
可以說,就讀計算機專業(yè)學(xué)生會吃的苦頭,人工智能專業(yè)的學(xué)生也要跟著吃一遍,甚至更多。
比如寫課后作業(yè),學(xué)生們不是當“代碼裁縫”,去CSDN、Stack Overflow等專業(yè)論壇里找代代相傳的答案;就是當“江洋大盜”,打劫大佬的代碼,試圖蒙混過關(guān),開一百個標簽頁就為解決一個非常簡單的文件讀寫或者環(huán)境配置問題。
而學(xué)生debug時更是血壓一次比一次高,披星戴月熬夜到凌晨三四點是家常便飯,最后發(fā)現(xiàn)不是代碼跑完但忘記改目錄,就是運算平臺顯存不足,獨留自己和“No such file named”“CUDA Out of memory”等各種報錯在風(fēng)中凌亂。
更慘的是,在許多層次偏低的高校,課程體系設(shè)計并不完善,只是照葫蘆畫瓢開設(shè)了人工智能導(dǎo)論、機器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)課程,學(xué)生四年所學(xué)不僅雜亂還膚淺,被吐槽是只會數(shù)據(jù)煉丹的“調(diào)參俠”:
我們就是把計科和電子的專業(yè)基礎(chǔ)課都學(xué)一遍,再把機器學(xué)習(xí)“西瓜書”拿出來粗略講一講,最后敲代碼不如計科,做芯片又不如電子,多而不精,面面蜻蜓點水,每一樣都差距甚遠。
究其原因,由高校人工智能相關(guān)專業(yè)老師學(xué)生等創(chuàng)建的開源組織Datawhale發(fā)布的《2023中國人工智能人才學(xué)習(xí)白皮書》就指出,人工智能人才培養(yǎng)錯位的三個主要問題就是:缺實踐、教學(xué)內(nèi)容過時與教學(xué)方式固化[9]。
像關(guān)于人工智能發(fā)展史、機器學(xué)習(xí)原理這樣的理論課程,教師可以很快上手教課,但是,讓不熟悉AI實操的老師們指導(dǎo)一個應(yīng)用落地,大家就犯怵了。最后學(xué)生被老師“半散養(yǎng)”——雜活是要做的,但指導(dǎo)和資源是沒有的:
問導(dǎo)師問題只會告訴我“多看看文獻,自己看著辦”,從不正面回復(fù)我的題目是否可行,還夾雜著點PUA的話。
雙非資源一般,而整個實驗室只有兩張3090顯卡,你覺得夠一組人做計算機視覺嗎?
03
夢中情職,距離甚遠
B站的課越看越多,leetcode(用于編碼面試準備的在線平臺)的題越刷越難,很多學(xué)生辛苦四年,臨到畢業(yè)都只能摸到人工智能行業(yè)的冰山一角,遙望自己與理想薪資的距離。
智聯(lián)招聘2024年第二季度《中國企業(yè)招聘薪酬報告》數(shù)據(jù)顯示,在企業(yè)招聘薪酬前20名的職業(yè)中,有一半都與計算機打交道,人工智能工程師更是以22003元的平均月薪位居榜首,遙遙領(lǐng)先[10]。
具體而言,從崗位類型看,人工智能工程師包括導(dǎo)航算法、深度學(xué)習(xí)、機器人算法、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)工程師等細分方向[10]。
只是高薪往往也意味著激烈的競爭,能上桌分蛋糕的,既得學(xué)歷出眾,還得技術(shù)過硬,兩者缺一不可。
而且與大家想象中的“對口專業(yè)、超好就業(yè)”不同,人工智能專業(yè)的畢業(yè)生,往往需要和計算機、電子信息專業(yè)的學(xué)生同臺打擂,爭奪同一個崗位。
《2024年中國本科生就業(yè)報告》就顯示,2021-2023屆本科畢業(yè)生從事人工智能工程技術(shù)人員的構(gòu)成里,分別有41.1%和12.1%來自計算機類專業(yè)和電子信息類專業(yè)[11]。
此外,企業(yè)在招聘時對人工智能工程師的要求也很高,處于一種寧缺毋濫的狀態(tài),即便急于“招兵買馬”,需要的也是“上等馬”[12]。
根據(jù)《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報告(2019-2020年版)》,算法研究崗和應(yīng)用開發(fā)崗的學(xué)歷準入門檻遠高于其他崗位,要求研究生學(xué)歷的崗位比例分別為45.1%和41.9%,作為對比,產(chǎn)品經(jīng)理這一比例僅為4.6%[13]。
從技術(shù)方向看,機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、智能語音要求具備碩士及以上學(xué)歷的比例都在四成及以上。
因此,不少學(xué)生本科畢業(yè)后往往選擇繼續(xù)深造,增強競爭力。到最后,行業(yè)金字塔尖的風(fēng)光無限,塔底的則擁擠不堪。算法大神拿著985本碩博學(xué)歷與多篇頂會論文,早早被多家公司預(yù)定,offer多得甚至可以打牌。
而普通學(xué)生在本就已經(jīng)少得可憐的崗位中卷生卷死,投遞上百份簡歷,大多都淹沒在人才庫。還沒來得及整頓職場,就先被人工智能機器人面試官整頓。只能苦笑感慨:
我與人工智能最近的距離,可能是200塊一天的數(shù)據(jù)標注工,就像你讀通信工程,結(jié)果工作是在電子廠流水線裝鬧鐘。
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