谷歌DeepMind联合创始人兼首席执行官德米斯·哈萨比斯近日公开表示，尽管人工智能技术正在重塑科技行业的职业格局，但科学、技术、工程、数学（STEM）领域的学位依然具有不可替代的价值。他强调，掌握计算机科学基础知识是高效运用AI工具的前提，系统架构设计与软件工程实践仍是技术发展的核心支撑。
哈萨比斯以编程语言的发展为例指出，从早期的机器码到C语言、Python，未来甚至可能出现直接用自然语言编程的趋势。但他同时强调，这种演变并非意味着技术门槛降低，反而对从业者的底层理解能力提出更高要求。"真正精通技术的人使用AI工具的效率，可能是缺乏基础者的十倍以上。"他特别提到，DeepMind在开发AlphaGo等项目时，团队成员的计算机科学背景起到了关键作用。
被称为"AI教父"的杰弗里·辛顿对此观点表示认同。这位图灵奖得主去年12月接受采访时曾指出，计算机科学学位的价值远超出编程技能本身。"仅达到中级程序员水平的人很快会被AI取代，但这个领域培养的抽象思维、问题拆解能力，是机器难以复制的。"他以自己研究神经网络四十余年的经历说明，深厚的理论基础才能支撑持续的技术创新。
金融科技公司Affirm首席执行官马克斯·列夫琴从实践角度补充道，计算机科学基础是辨别代码质量的关键。"没有经过系统训练的开发者，连参与代码优化讨论的资格都没有。"他以支付系统开发为例，强调优雅的架构设计能将系统故障率降低90%以上，这种能力需要长期的理论积累。
哈萨比斯特别提到，AI时代对跨学科人才的需求日益迫切。他以DeepMind的蛋白质折叠预测项目为例，说明哲学、经济学等人文社科知识在技术伦理、资源分配等决策中的重要作用。"当AI开始影响医疗、教育等社会领域时，我们比任何时候都需要人文视角的制衡。"他透露，DeepMind现已设立专门的AI伦理委员会，成员包括哲学家、社会学家等专业人士。
