程式設計師父親在 AGI 時代追問該教孩子什麼
一位即將迎來第一個孩子的程式設計師在 AGI 時代重讀 Neil Postman 1995 年的《教育的終結》,追問該教孩子什麼、為了什麼。他承認自己 2013 年預測 MOOC 顛覆教育落空,並借林迪效應指出學校歷經廣播、電影與網際網路仍存續,因為教育的目的會隨時代替換。他曾把教育目的濃縮為「善用資源」,但這一能力如今正被 AI agent 的工具迴圈所實現。隨著 AI 同時動搖「謀生」和「貢獻」兩條路徑,他主張讓孩子一起參與擬定教育的目的。
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一位即將迎來第一個孩子的程式設計師在 AGI 時代重讀 Neil Postman 1995 年的《教育的終結》,追問該教孩子什麼、為了什麼。他承認自己 2013 年預測 MOOC 顛覆教育落空,並借林迪效應指出學校歷經廣播、電影與網際網路仍存續,因為教育的目的會隨時代替換。他曾把教育目的濃縮為「善用資源」,但這一能力如今正被 AI agent 的工具迴圈所實現。隨著 AI 同時動搖「謀生」和「貢獻」兩條路徑,他主張讓孩子一起參與擬定教育的目的。
愛爾蘭一所公立繼續教育學院的教師發帖,稱已獲得資金建成一個小型 AI 實驗室,硬體配置尚可,目標是讓學生學到使用 ChatGPT 之外的實用技能,因此向社群徵集教學方向建議。帖子未透露具體硬體型號、課程安排或學生人數。
Anthropic 宣布投入 1 億美元,通過 Claude Frontier Academy 培養 10000 名 Frontier Deployed Engineers,目標在 2027 年底前完成。首批學員來自埃森哲、貝恩、凱捷、澳大利亞聯邦銀行、德勤、麥肯錫、摩根士丹利和諾和諾德等企業。按人數計算,人均培訓投入約 1 萬美元。
在 Criteo 任職的初級工程師 Elise Baturone 認為,AI 不會讓軟體工程師消失,真正的風險是資深工程師消失、所有人永遠停在 Junior 階段。她把自己的 agent 調教成導師,用蘇格拉底式提問做理解檢查,並把「提問」和「review」當成需要自己練的技能:追問 agent 解釋設計選擇、引用來源、論證可疑方案,常能讓它自己發現錯誤。她承認這更費 token,但先弄懂再上線更省事;
Meta 從其 10 月 30 日生效的“精簡版”商業服務條款中刪掉了“train”(訓練)一詞,以平息批評。此前法律專家警告,該條款似乎允許 Meta 無限抓取商家主頁所連結的網站內容用於 AI 訓練,從而可能省下向新聞機構支付的數百萬美元授權費。Meta 發言人確認,條款措辭修改後並未通知使用者,這可能在政策生效前加劇困惑。
卡內基梅隆大學與微軟聯合推出 PRAISE 證書專案,讓微軟初級軟體工程師線上修讀 CMU 計算機學院的課程,同時由公司資深工程師帶教,學習把 AI 工具用於日常開發。本學期開設 Machine Learning in Production 與 AI 增強軟體工程預修課 I,春季增加 DevOps 安全開發與部署及該課程第二學期,學分可計入軟體工程碩士。
蒙大拿州立大學計算機教授 Carson Gross 在《Yes, and...》中回答“AI 時代還該不該學程式設計”:應該,但初級程式設計師必須親手寫程式碼。他認為 AI 能生成作業程式碼,但若因此不寫程式碼,就難以讀懂程式碼,可能造出自己無法理解和控制的系統;AI 更適合當助教,他給學生提供 AGENTS.md 來把編碼代理配置成助教。他同時判斷,未來寫程式碼本身的相對價值會下降,清晰溝通與理解業務會更重要。
Anthropic 成立 Claude Frontier Academy,承諾投入 1 億美元,計劃到 2027 年底培養 1 萬名 Frontier Deployed Engineer。首個專案 FDE Residency 採用醫學住院醫師模式:先參加數天線下集訓並完成模擬企業部署考核,通過後進入 12 周駐留,在本公司主導真實 Claude 專案,結業再考核,首批認證預計 2027 年初發出。
Adobe Research 與 UCLA 提出 Tev 訓練方案:27B 模型在 Agents' Last Exam 計算與數學子集上 Pass@5 達 0.28,追平 GPT-6 Astra 與 Claude Opus 5。做法是先建置含隱藏標準答案的潛在世界再用它渲染出任務環境,據此合成覆蓋 7 個領域、1,170 個環境的 Tev-Gym,單次 rollout 中位耗時 12.4 分鐘、Pass@1 僅 29%。
State of Devs 2026 調查於 2026 年 7 月 5 日至 9 月 5 日收集 5,463 名開發者的回答。近半數受訪者經歷職業不安全感與薪資不足,四分之一曾在職業生涯中被裁員,62% 曾出現職業倦怠,與去年持平。AI 使用普遍但態度兩極:49% 正面、42% 負面,近一半認為 AI 對自身心理狀態沒有正面影響。
一篇部落格文章提出,軟體工程師可能一直屬於藍領技術工種而非白領:兩者的本質都是製造或修理東西,只是開發者面對的是位元而非原子。作者認為這一誤判部分加劇了開發者當前的 AI 身份焦慮,因為歷史上藍領工人更能消化技術變革,白領反而受衝擊最大。文章還稱,開發者享受了約 30 年被當作明星的高薪與話語權,如今如同紡織工面對織布機、伐木工面對電鋸,需要學會使用新工具繼續謀生,手工活雖難再賺錢但仍可出於興趣保留。