資訊學位是否值得？在AI時代是否毫無價值？

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Updated on Mar 08,2024

資訊學位是否值得？在AI時代是否毫無價值？

第一個原因：結構化和引導路線
第二個原因：在市場上脫穎而出
第三個原因：問題解決能力提升
第四個原因：更有效地使用人工智慧工具
學位對於未來的價值
人工智慧對於工作的影響
技術背景的專業未來
人工智慧的潛力
技術工作的轉變
未來需要的技能和機會

:sparkles: 為什麼你應該選擇攻讀資訊學位？ :sparkles:

在如今AI技術和機器學習的高速發展下，你或許會思考，是否還有必要攻讀資訊學位。然而，我相信資訊學位仍然擁有其價值。本文將探討攻讀資訊學位的原因，評估其在現今瞬息萬變的科技世界中的重要性，並探討人工智慧對於未來就業市場的影響。

第一個原因：結構化和引導路線

我們首先需要問自己一個問題：為什麼應該選擇攻讀資訊學位？對我而言，攻讀資訊學位的主要動機是希望能夠獲得一個結構化和引導性的路線，來獲得基礎知識和技能的全面學習。這包括從程式設計、演算法和資料結構，到計算機的工作原理、電腦安全以及機器學習和人工智慧等不同技術的學習。學位的課程設計旨在讓你從基礎概念逐步學習到更高級的內容，並提供一些更廣泛的主題和案例研究，供你深入探究。這樣的學習方式有助於避免盲目跳躍和混淆，並確保你的學習有系統性。此外，你還會進行各種作業和考試來評估你的理解程度。

這對我來說非常重要，因為擁有這些基礎概念，讓我更容易學習新的技術。當我接觸到某個新內容時，我可以說：“噢，這聽起來有點熟悉！”對於我來說，這種連結意味著當我在過去學到的東西真正理解後，有時我會突然領悟到什麼，這是一個非常棒的時刻。

第二個原因：在市場上脫穎而出

在競爭激烈的就業市場上，擁有一個學位可以幫助你在眾多自學者中脫穎而出。不諱言，招聘人員通常會將你的正規教育作為一個起點。除非你在工作經驗方面非常優秀，否則他們往往會更加重視你的學術背景。當然，這並不意味著自學路線比正規教育不如，事實上，它可能更重要。但是這是當下的現實局面。

然而，我認為學位本身比學位更重要的是，它使我在解決問題的技能方面有所提升。至少現在，當我自己遇到問題並找出解決辦法時，我已經習慣於自行解決和解決問題，即使文檔簡陋也不例外。這是因為在學習過程中，我做了幾個項目並觀察了我的同學如何解決問題。我還看到我的導師如何解決問題，並從他們的思維過程中學到東西。我認為觀察他人做某些事情有一種神奇之處，你可以從中學到很多東西。

此外，我還擁有一個能夠展示的一些不錯的項目作品集，這對我很重要。從這一切中，我的一個重要體悟是，所有複雜的事情都是從簡單的步驟開始，然後積極進化和完善而來。這並非魔法，正是因為這一點，當我進行或學習某些東西時，我會更加自信。

第三個原因：更有效地使用人工智慧工具

伴隨著人工智慧技術的興起，具有堅實的資訊學位或編程背景的人能夠更有效地使用人工智慧工具。且讓我們想像這樣一個情境：兩個人應聘相同的軟體工程師或資料科學家職位，此外，大部分工作現在只需要使用人工智慧工具。一個應聘者擁有資訊學位，而另一個只有一些使用人工智慧工具的經驗。

如果你是一位招聘人員，你會選擇哪個應聘者呢？在所有條件相等的情況下，我會選擇擁有資訊學位的那個。至少我有一些期望，他擁有正確的基礎，這樣他可能會對人工智慧工具給出的結果有更好的識別能力。我會假設他知道如何按照人工智慧給出的指示進行操作，以及如何測試和解決問題（如果有的話）。畢竟，想像一下，如果有一天你醒來，決定創建一個應用程序，你已經準備好一切，包括想法、業務模式、收入模式和上市時間表。但在上線前的一周，你卻有些感覺到你缺少了什麼。盯著你的筆記型電腦，你意識到問題出在這裡：你不知道如何編寫程式碼，不懂Python，也不懂JavaScript，只是在某個在線課程中學習了一些基本的SQL。不要恐慌，你可以解決這個問題，你只需要找到向ChatGPT請求幫助！經過幾個小時的奮戰，試圖讓東西運作，最終你對自己的成果感到滿意，你的應用程序上線了，你感到非常興奮。但幾天後，你收到通知稱你的網站遭到入侵，原來有人利用SQL洩露來偷取所有用戶的密碼和敏感信息，因為ChatGPT根本沒有說過這個問題，令人困擾的是你甚至不知道SQL洩露是一回事。這種情況看起來荒謬，但我敢打賭這是有可能發生的，如果有人沒有完全了解開發應用程序的內容，完全依賴人工智慧工具的話。

此外，我認為擁有扎實的資訊科學或編程背景的人能夠更有效地使用人工智慧工具。我有一位朋友在一家公司擔任數據科學家，他告訴我他使用Bing來幫助他編程，但顯然他不能告訴經理他在這樣做。他告訴我，大部分情況下，它實際上取決於你能否正確描述你想要的東西，並給出合適的提示讓AI能夠完成任務。如果出現錯誤或問題，通常需要與AI進行兩到三次的互動，以獲得更好的解決方案。有時他自己編寫程式碼，然後請AI對他的程式碼進行優化，看看AI會得出什麼樣的結果。我認為這可能是具有堅實背景的人和没有背景的人使用人工智慧工具之間的區別。

可能我只是在試圖說服自己，讓自己相信我的學位不是完全無用的，但我確實相信在這個快速變化的科技世界中，投資于學習基礎知識和技能比以往任何時候都更加重要，而正規教育可以很好地開始。你可能會說：“我知道，擁有資訊科學學位可以讓我在就業市場上更具競爭力，但如果我的技能沒有需求，如果在未來幾年中一切都被人工智慧自動化了怎麼辦？”毫無疑問，人工智慧將取代許多工作，麥肯錫預測到2030年，全球將有4億至8億人因自動化而失去工作，需要尋找新的工作。然而，令人擔心的是什麼呢？在受自動化影響的職位中，成長最大的類別是工程師、科學家、會計師和分析師以及IT專業人員等技術人員。這些專業人士多數都有技術背景，資訊學位也是其中的一個重要部分。

你可能會問，即使更多的工作被自動化，為什麼還在繼續增加工作機會呢？這是因為，當人工智能使商品和服務更便宜時，經濟學告訴我們，對商品和服務的需求會增加，這反過來又會創造更多的工作機會，而不是減少它們。回顧工業革命時期，紡織過程中越來越多的任務被自動化，促使工人們專注於機器無法完成的其他工作，這使得產量急劇增長，並使布料變得更便宜，進一步增加對布料的需求，這樣就創造了更多的紡織工人就業機會。換句話說，技術逐漸改變了紡織工人的工作性質和所需的技能，而不是將其完全取代。我相信在人工智能方面情況可能會更加如此，甚至可能更為廣泛。我們工作的方式將發生變化，我們的技術工作的性質也將發生變化，希望我們工作的時間更短，也許我們需要更少的低級編程人員，但需要更多能夠理解業務內容並將其轉化為技術需求的人。他們還需要對整個系統的架構有良好的概述，以及各個部分如何相互配合。他們知道如何將新代碼集成到遺產代碼庫中，並確保其他部分不會出現故障。他們知道如何在測試環境中對AI生成的代碼進行測試，確保整個系統平穩運行，等等。此外，我們還需要更多的AI安全工程師，以及能夠制定有關人工智能法規的人，他們在研究、業務和法規之間架起了橋梁。哦，對了，還需要更多的網絡安全工程師，以及更能夠在不同團隊之間和不同團隊之間進行有效溝通的人，具有良好的人際技能。

毫無疑問，這種轉變可能對愛好技術、剛畢業的人或有經驗的人來說都是艱難的，有些人可能希望保留那些正在被自動化的工作。但是，坦率地說，如果一個工作如此容易被自動化，那它是否值得保留？正如《華爾街日報》所說，可以由機器替代的工作本來就不是好工作。作為人類，我們攀爬在各種枯燥、費力或乏味的工作中，要到達我們食物鏈的頂端，我們的大腦是最重要的。總之，我相信資訊學位和其他技術相關學位仍然非常重要，甚至可能比以往任何時候都更重要。所以，不要讓悲觀的聲音告訴你，你的學位或任何學習努力都是沒用的。如果你有能力上大學，我建議你選擇上大學。是的，我們所學到的很多東西遲早會被淘汰，但學位很可能會給你一個堅實的基礎、良好的問題解決能力、自信的心態和一個不錯的項目作品集。但是，學位並不保證終身就業，我們仍然需要不斷學習和學習，每隔幾年或許甚至需要重新發明自己。此外，我還強烈鼓勵你在攻讀學位的同時進行實習、做一些項目實踐，甚至可以嘗試自由職業。我認為工作經驗才是真正的“賣點”。同時，你也應該盡可能多地參加各種活動和會議，了解領域中的新發展，並與人們建立聯繫。因為作為學生，你可以獲得獎學金，免費參加很多活動，還有其他很棒的書籍。結合這一切，我相信沒有理由說一個人在就業市場上找不到技術工作，即使在當今不確定的市場中。

值得在這裡提及的是，選擇攻讀資訊科學學位只是一個選擇，對於某些人來說自學成為一名技術專家可能會是更好的選擇。每個人的情況都不同，如果你已經在某個領域工作並且已經獲得了所需的技能，那麼投入更多時間和金錢去攻讀學位可能不合適。然而，如果你是一個剛開始的技術愛好者，或者你覺得你缺乏結構化的學習和基礎知識，那麼攻讀資訊科學學位可以為你提供這樣的引導和方向。

總而言之，資訊學位在現今的科技世界中仍然很有價值，並且對於與人工智慧相關的技術工作來說尤其重要。它為你提供了一個結構化和引導性的路線，讓你學習基礎知識和技能。這使你在就業市場上更具競爭力，同時也提高了你的問題解決能力。此外，擁有資訊學位的人能更有效地使用人工智慧工具，並能夠更好地適應科技領域中的變革。儘管如此，學位本身並不保證終身就業，我們仍然需要不斷學習，更新自己的知識和技能。最後，無論你選擇攻讀資訊學位還是其他方法來提升自己，記住要保持開放的心態，繼續學習和成長。

:sparkles: 未來的機會和技能需求 :sparkles:

隨著人工智慧的迅速發展，未來的就業市場將出現許多新的機會和技能需求。在這一部分中，我們將討論一些可能的變化和未來需要的技能。

第一個變化：崗位轉變

人工智慧的快速發展將改變技術工作的本質。我們可能會需要更少的低級編程人員，因為許多基礎任務可以被自動化。然而，我們仍然需要那些能夠理解商業需求並將其轉化為技術要求的人。這些人需要對系統的整體架構有完整的了解，以及不同部分如何相互配合。他們需要知道如何將新代碼與舊代碼進行整合，並確保不會發生任何問題。此外，他們還需要能夠對人工智慧生成的代碼進行測試，以確保整個系統的順利運行。