斯坦福大學的軟件工程學位曾經是一張金門票。最近的畢業生表示，人工智能已將其降級為青銅級。
精英學生在通常被評為美國最好的大學完成學位時，對缺乏工作機會感到震驚。
當他們還是新生時，ChatGPT 還沒有向全世界發布。如今，人工智能可以比大多數人類更好地編碼。
尖端科技公司根本不需要那麼多新畢業生。
斯坦福大學生物工程副教授簡·利普哈特 (Jan Liphardt) 表示，“斯坦福大學計算機科學專業的畢業生很難找到頂尖科技品牌的入門級工作”。 “我覺得這太瘋狂了。”
雖然生成式人工智能編碼能力的快速發展提高了經驗豐富的工程師的工作效率，但它也阻礙了早期職業軟件工程師的工作前景。
斯坦福大學的學生描述了一個突然傾斜的就業市場，只有一小部分畢業生——那些被認為是“優秀的工程師”，在產品構建和研究方面已經擁有豐富簡歷的人——獲得了為數不多的好工作，而其他人則只能為殘羹剩飯而奮鬥。
“校園里肯定有一種非常陰鬱的氣氛，”一位最近計算機科學專業的畢業生說，他要求保持匿名，以便可以自由發言。 “找工作的人壓力很大，而且很難找到工作。”
加州大學伯克利分校、南加州大學等加州大學都感受到了這種劇變。對於那些學位不那麼出名的人來說，找工作甚至更加困難。
Eylul Akgul 去年畢業於洛約拉馬利蒙特大學，獲得計算機科學學位。她沒有收到任何邀請，所以她回到了土耳其，並在一家初創公司獲得了一些經驗。今年5月，她回到美國，卻被數百名雇主“幽靈”。
“程序員行業正變得非常飽和，”阿克古爾說。
工程師們最大的競爭對手正在日益強大。當 ChatGPT 於 2022 年推出時，它一次只能編碼 30 秒。今天的人工智能代理可以編碼 小時， 更快地完成基本編程並減少錯誤。
數據表明，雖然 OpenAI 和 Anthropic 等人工智能初創公司正在招聘大量員工，但這並不能彌補其他地方招聘人數的下降。一項研究顯示，特定群體（例如 22 至 25 歲的早期職業軟件開發人員）的就業率已較 2022 年底的峰值下降了近 20%。 斯坦福大學研究。
不僅是軟件工程師，客戶服務和會計職位也面臨著人工智能的嚴重競爭。斯坦福大學的研究 估計的 與護理等接觸較少的工作相比，接觸人工智能的工作的入門級招聘減少了 13%。
另一項研究估計，在洛杉磯地區，近 20 萬個工作崗位面臨風險。一項研究表明，呼叫中心工作人員、編輯和個人理財專家執行的大約 40% 的任務可以由人工智能自動化執行。 人工智能暴露指數 由簡歷生成器 MyPerfectResume 策劃。
許多初創公司和科技巨頭毫不猶豫地宣布他們正在縮減招聘計劃，因為人工智能使他們能夠用更少的人進行更多的編程。
Anthropic 首席執行官 Dario Amodei 表示，他公司的一些產品 70% 到 90% 的代碼是由他公司的人工智能 Claude 編寫的。五月份，他預測人工智能能力將增加到 50% 的所有入門級白領工作可能會在五年內被消除。
南加州大學計算機科學教授內納德·梅維多維奇 (Nenad Medvidović) 表示，招聘經理的一個普遍看法是，他們以前需要十名工程師，現在只需要“兩名合格的工程師和一名擁有法學碩士學位的工程師”，這同樣高效。
“我們不再需要初級開發人員，”Vectara 的首席執行官 Amr Awadallah 說道，Vectara 是一家位於帕洛阿爾託的人工智能初創公司。 “人工智能現在可以比頂尖學校的普通初級開發人員更好地編碼。”
當然，人工智能還遠未導致軟件工程師的滅絕。人工智能處理結構化、重複性任務，而人類工程師 工作變動 走向監視。
今天的人工智能很強大，但是“切碎的”，這意味著他們可以在某些數學問題上表現出色，但無法通過基本邏輯測試並且不一致。 一個 學習 研究發現，AI 工具使經驗豐富的開發人員的工作速度降低了 19%，因為他們花費了更多時間審查代碼和修復錯誤。
慕尼黑大學計算機科學教授約翰·大衛·迪奧尼西奧 (John David N. Dionisio) 表示，學生應該專注於學習如何管理和控制人工智能工作，並獲得使用人工智能的經驗。
斯坦福大學的學生表示，他們進入就業市場並找到了一條出路；有能力的人工智能工程師可以找到工作，但基礎的、老式的計算機科學工作正在消失。
當他們遇到這種意外的減速時，一些學生降低了標準並加入了他們以前不會考慮的公司。有些人創建了自己的初創公司。一大群失意的畢業生決定繼續接受教育，以充實自己的簡歷，並學習更多與人工智能競爭所需的技能。
“如果你看看過去幾年的入學人數，就會發現想要在第五年攻讀碩士學位的人的入學人數猛增，”這位斯坦福大學的畢業生說。 “這是完全不同的一年，完全不同的招聘週期。我想說，我一半的朋友仍在校園裡攻讀碩士學位第五年。”
經過四個月的尋找，LMU 畢業生 Akgul 終於在洛杉磯一家軟件諮詢公司找到了一份技術經理的工作。在她的新工作中，她使用人工智能編碼工具，但感覺她必須做三個開發人員的工作。
大學和學生需要重新考慮他們的課程和專業，以確保他們四年的學習為人工智能世界做好準備。
“這與三年前相比是一個戲劇性的逆轉，當時我所有的本科生都在我們周圍的公司找到了很好的工作，”斯坦福大學的利法特說。 “情況已經改變了。”
