吴恩达：AI成标配后，这4种能力最保值
分类：AI资讯 浏览量：16
摘要：
吴恩达认为，AI时代“不要学编程”是极具误导性的建议。他强调，编程正从专业技能转变为类似读写的基础能力，核心不是手写代码，而是理解计算逻辑并清晰表达需求。随着AI工具门槛降低，会使用和不会使用的人差距将越来越大。他主张，所有知识工作者都应具备基本的计算思维与AI协作能力，这将成为未来最保值的能力之一。
AI能写代码、做方案了，很多人开始犹豫：还有必要学编程吗？吴恩达的看法恰恰相反——他认为“别学编程”可能是眼下最坑人的职业建议。编程正在变成像读写一样的基础能力，重点不是手写代码，而是理解计算逻辑、学会清晰表达需求。当AI变成工具，会用和不会用的人，差距只会越拉越大。
围绕这些问题，吴恩达的思考具有代表性。在当今人工智能领域，吴恩达几乎是一个绕不开的名字。与许多仅活跃于实验室或产业一线的技术专家不同，他的影响力同时横跨技术研发、商业实践与大众教育三个领域。
作为斯坦福大学客座教授，他早期开设的《机器学习》课程，被公认为全球AI教育的“启蒙课”，影响了数以百万计的学习者；作为创业者，他创立了DeepLearning.AI，致力于让更多人能够系统学习人工智能；作为投资人，他担任AI Fund管理合伙人，持续推动AI技术落地产业。同时，他还曾创立Google Brain，并担任百度首席科学家，深度参与过中美两大AI生态的发展。
如果说这些经历塑造了他在技术与商业上的视野，那么真正让他广为人知的，是他在AI教育领域的长期投入。从2012年上线的Coursera《机器学习》课程，到近年来推出的《Generative AI for Everyone》等系列课程，他持续站在技术浪潮的前沿，将复杂的AI知识转化为普通人也能理解和使用的工具。这些课程累计吸引了数以千万计的学习者，也在很大程度上塑造了一代人理解人工智能的方式。
从顶尖实验室的开拓者，到面向全球的“AI布道者”，这种横跨技术、产业与教育的独特经历，使其对于AI的见解，始终犀利而深刻。近年来，他在多场公开演讲与著述中，对于“AI如何改变学习与工作”也给出了相对清晰的判断。在他看来，AI并不会简单替代人，而是在重塑人们的学习路径、工作方式与价值结构。
“不要学编程”
是一个糟糕的职业建议
AI时代最重要的变化之一，是编程正在从专业技能转变为基础能力。在多次公开演讲中，吴恩达反复强调这一点。这一判断并不是出于技术乐观主义，而是建立在清晰的历史逻辑之上：技术工具越进步，编程门槛越低，参与者反而越多。
从打孔卡到键盘终端，从汇编语言到COBOL等高级语言，再到文本编辑器、IDE以及今天的AI编程助手，技术演进的方向始终是降低门槛、提升效率。也正因为门槛降低了，越来越多的人才能进入这个领域。
因此，那种“AI会自动写代码，所以没必要学编程”的说法，在吴恩达看来，不仅站不住脚，甚至可能是极具误导性的职业建议。“当我们回顾这段历史时，会发现‘不要学编程’可能是有史以来最糟糕的职业建议之一。工具越好，编程越容易，这意味着应该有更多人学习编程。”吴恩达在美国2025年超速增长工程峰会上的演讲中表示。
这一观点的关键，在于重新定义“编程”。今天的编程不再只是手写代码，而是理解计算逻辑、清晰表达需求，并借助AI完成任务。也就是说，真正重要的不是机械编码，而是与机器深度协作的能力。
去年，在硅谷创业孵化器YC举办的创业学院活动中，吴恩达用一个生动的例子说明这一点。为了制作Coursera课程内容，他和团队使用MidJourney生成背景图片。团队里一位懂艺术史的同事，能够运用艺术风格、流派和调色等专业术语精准地下达指令，因此生成结果质量很高；而缺乏相关知识的人只能给出模糊指令，结果差距显著。这说明，AI工具本身并不会自动带来高质量结果，关键在于使用者的知识深度与表达能力。
因此，他所倡导的“人人学编程”，并非要求所有人成为工程师，而是强调每个人都应具备基本的计算思维与AI使用能力。尤其在市场营销、人力资源、金融分析、法律等知识密集型岗位上，他已经观察到，会编程、懂得调用AI的人，正在快速拉开与他人的差距。“未来任何知识工作者最重要的技能之一，是能够准确地告诉计算机你想要什么，并让它替你完成任务。”
从这个意义上来说，编程在AI时代的地位，越来越接近传统社会中的读写能力。在How To Build Your Career in AI（《如何在AI领域构建你的职业》）一书中，吴恩达就明确提出，“编码人工智能是新的读写能力”。读写能力让人能与人沟通，而代码是人与机器沟通的方式。随着机器在社会中的作用不断增强，这种能力也将成为基础素养。
这也意味着，在未来的教育体系中，AI与计算机教育不应再局限于少数专业群体，而应成为更广泛的通识教育内容。
