AI時代下的電腦科學前景：美國賓州大學雙主修學長的第一線觀察

在〈Two Money Lovers Podcast〉EP128，我們延續之前對常春藤申請與學習經驗的討論，邀請現就讀於賓夕法尼亞大學（University of Pennsylvania）電機工程（EE）與電腦科學（CS）的 Rick Lin，談談 AI 崛起如何重塑電腦科學與工程的學習方式、職涯版圖與入門門檻。這不是「AI 會不會取代工程師」的二分辯論，而是人機協作、專案導向、跨域實戰正在發生的現場紀錄。

抓住 AI 世代 CS/EE 的 5 個關鍵變化

一、AI 不會取代 CS──它改變的是分工

Rick 的核心主張很清楚：「AI 取代電腦科學」是誤解。當前的 AI 在「特定任務（specific task）」上表現驚人，但距離全自動完成所有工作仍有差距；真正的競爭力來自人類定義問題、拆解任務、設計流程，再把機器放在最適位置。這使得 Prompt Engineering（提問／指令設計）成為新基本功。

二、效率革命：從數月到數週，從數週到數天

在軟體與研究專案上，AI 讓「起步更快、迭代更密」成為常態。以往要投入數月的工作流，如今可能壓縮至數週甚至數天，開發—驗證—修正的回圈被大幅加速；學習端也因為 AI 的輔助，知識檢索、原型實作、錯誤排除更即時，讓學生把時間留給「定義更好的問題」。

三、學習法則倒過來：先做專案，再補工具

美式工程教育傾向 project-first：先定義要解決的真問題，再回填需要的工具與理論，做中學提升遷移力；相較之下，若只在考試前背公式、做題型，遇到開放式任務就容易卡住。AI 在此扮演「超級助教」：它幫您處理繁瑣重複的步驟，讓人把注意力放在創造與決策層。

四、校園到職場的規則更新：不只會用 AI，還要會正確地用

從課堂到實務，「怎麼用 AI」已成為被評估的能力。一些大學開始允許在作業或考試中使用 ChatGPT，甚至刻意設計題目檢驗您選擇工具、切割任務、驗證結果的方法論；工具 ≠ 高分，關鍵在方法與自我校驗。這與職場評估趨勢一致：AI 素養正在和溝通、協作並列為工程師必備能力。

五、產業機會重編碼：EE 與 CS 的新交會

在 EE，AI 參與製造優化與電路設計（Circuit Layout），協助良率管理、成本降低；在 CS，巨頭與新創把 AI 併入產品線，提升開發速度與服務品質。與其擔心被取代，不如思考如何在資料、模型、系統、硬體的交會處創造價值。 （相關報導： 華爾街日報》才20歲出頭，年薪就破百萬美元！企業瘋搶這些零經驗的「AI原生人才」 ｜ 更多文章 ）

新課綱、新入口：高中也能為AI時代墊底子

2026-2027年，美國高中將新增兩門與電腦科學相關的AP 課程：AP Computer Networking（電腦網路）與 AP Cybersecurity（網路資安）。即使不是 CS 科系的學生，也能藉由系統性認識網路運作、資安與隱私保護，提早建立數位素養與風險意識。對想走工程路的學生而言，這是提早訓練基礎架構與攻防思維的好機會。

Ivy 的加速器：資源、業界連結與同儕生態

以 Rick 的觀察，Ivy 的課程設計會隨產業需求調整，積極把 AI 與系統課、應用領域結合；同時，學期間就接觸企業題目與贊助，包含半導體與雲端廠商。以臺積電（TSMC）為例，其全球布局與在美投資，對能跨語言、跨文化合作的畢業生是加分；同儕網路則讓您在教室之外，認識未來的技術共同創業者與商業領袖。

補充觀察

Rick 估計：在他所見的學校研究所群體中，臺灣學生總數約五、六十人，雖然是少數，但結合專業與語言優勢，國際職涯的向上彈性並不小。這也呼應我們在 EP126 對「把影響力講明白」的建議：用實作證明自己能把技術變成成果。

實戰指南｜給學生、家長與教師的 6 點行動清單

1. 把「題目」寫對：習慣用自然語言描述需求與限制，再轉為可執行的步驟（Prompt → 程式骨架 → 測試案例）。這是把 AI 變成隊友的第一步。

2. 先專案、後補課：選一個真問題（社群、校務、研究、創業點子），用 AI 協助快速打樣，再回頭補演算法、資料結構、網通、資安等基礎。

3. 建立自我校驗機制：任何 AI 產出都要有評估—反證—修正流程（單元測試、交叉檢核、來源追溯），把可靠度寫進專案手冊。

4. 雙軌培養：系統 + 應用：系統面（作業系統、網路、資安、編譯、硬體基礎）穩住底盤；應用面（資料工程、MLOps、雲端平臺、產品思維）對接產業。

5. 善用新入口：若仍在高中，可關注 AP Networking／AP Cybersecurity 的備考資源與延伸實作（自架小型網路、CTF、入門滲透測試演練）。

6. 作品集＝影響力日誌：每個專案都用「行動 → 影響 → 反思 → 下一步」紀錄，讓作品集不是功能展示，而是從零到一的決策與責任感。這點與 EP126 的申請檔案策略一脈相承。

AI 不是讓您少學，而是讓您學得更快、做得更大。真正被放大的，是您定義問題的能力、把技術變成果的執行力，以及對風險與倫理的自覺。在一個迭代週期被壓縮的時代，最值得投資的仍是深度與判斷力。 （相關報導： 華爾街日報》才20歲出頭，年薪就破百萬美元！企業瘋搶這些零經驗的「AI原生人才」 ｜ 更多文章 ）

​本文獲授權轉載自「Two Money Lovers 經濟學不是萬能但有用」，未經同意不得轉載。