一位大学四年级学生告诉《纽约时报》：“计算机科学学位曾经是通往就业天堂的黄金门票。” 但“如今情况已不再如此。” 文章指出，过去三年，寻求两年或两年以下工作经验员工的公司数量下降了65%（根据技术研究/教育机构CompTIA的分析），科技公司“在某些编程方面更加依赖人工智能，从而减少了一些入门级工作”。那么，当人工智能“以最快、最强劲的速度冲击计算机科学领域”时，大学教授们该教些什么呢？全美各地大学的计算机科学课程都在努力理解这场技术变革的影响，努力思考在人工智能时代应该继续教授什么。教育工作者们正在思考，在人工智能经济时代，未来的科技工作将会是什么样子，各种想法层出不穷，从减少对掌握编程语言的重视，到专注于旨在将计算技术融入每个职业的混合课程……一些教育工作者现在认为，该学科可以扩展，变得更像文科专业，更加注重批判性思维和沟通技巧。美国国家科学基金会 (NSF) 正在资助一个名为“Level Up AI”的项目，旨在汇聚大学和社区学院的教育工作者和研究人员，共同探讨人工智能教育的本质。该项目为期18个月，由研究和教育非营利组织计算研究协会 (Computing Research Association) 与新墨西哥州立大学合作运营，正在组织各种会议和圆桌会议，并发布白皮书，以分享资源和最佳实践。计算研究协会理事兼计算机科学家玛丽·卢·马希尔 (Mary Lou Maher) 表示，这项由 NSF 支持的计划源于“我们迫切需要更多了解人工智能的计算机专业学生——以及更多人——在职场上”。马希尔表示，计算机科学教育的未来可能会更少地关注编程，而更多地关注计算思维和人工智能素养。计算思维包括将问题分解成更小的任务，逐步开发解决方案，并利用数据得出基于证据的结论。人工智能素养是指对人工智能的工作原理、如何负责任地使用人工智能以及人工智能如何影响社会的理解——不同层次的学生对此的理解程度各不相同。她说，培养理性的怀疑态度应该成为目标。文章还提出了其他可能性。专家们还指出，“随着从医学到市场营销等领域的人们使用聊天机器人式的工具来创建自己的程序，并利用行业特定的数据集，技术民主化将迎来爆发式增长。” 斯坦福大学计算机科学教授亚历克斯·艾肯甚至认为：“软件工程岗位的增长可能会下降，但从事编程的人员总数将会增加。” 去年，卡内基梅隆大学实际上已经认可将人工智能应用于其计算机科学入门课程。该校本科项目主任认为，课程“应该包括传统的计算基础知识和人工智能原理的教学，以及大量使用新工具进行软件设计的实际经验。”
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