一句话看懂：DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 认为，掌握 STEM 专业基础的人在使用 AI 工具时的效率可比没有这些背景的人高出 10 倍。这一观点旨在化解“计算机科学学位因 AI 而变得无用”的焦虑，强调技术素养仍是高效利用 AI 的关键。
事件核心：发生了什么
7 月 15 日，DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 在伦敦一场商业会议的访谈中表示，尽管 AI 正在改变科技行业的职业路径，但 STEM（科学、技术、工程、数学）学位的价值并未降低。他类比编程语言的演进——从机器码到 C、Python，再到以自然语言（如英语）与 AI 交互——指出未来“编程”将更像使用高级语言，但理解软件架构和最佳工程实践的能力依然不可或缺。Hassabis 强调：“那些深谙技术原理的人，将能比没有这些知识的人更有效地使用 AI 工具，效率差距可达 10 倍。”
他还补充，AI 的发展也催生了对伦理学、哲学、经济学等人文学科的需求，认为这些学科的介入对于驾驭即将到来的世界至关重要。
为什么重要
这一表态的重要性在于其针对当前 AI 行业的一个普遍争议：以“开箱即用”的 AI 编码工具（如“vibe coding”）为代表的趋势，是否让传统的计算机科学学位变得过时。Hassabis 的发言与 AI 教父 Geoffrey Hinton、Affirm CEO Max Levchin 等人的观点一致，共同构成了业界领袖对“AI 不会让 CS 学位贬值”的集体背书。这直接影响了教育投资、职业规划以及企业招聘策略，尤其是在大模型能力快速迭代、AI 编程助手日益普及的背景下，技术底层知识的价值被重新定义——不是被替代，而是成为分辨“好代码”与“垃圾代码”的关键素养。
对用户/开发者/创作者的影响
对正在攻读或考虑攻读 STEM 学位的学生来说，这是一个明确的信号：系统性学习计算机科学、数学等基础学科，仍是一条值得投入的长期路径。对在职开发者而言，Hassabis 的观点意味着“使用 AI 提高效率”本身将成为一项需要技术积累的专业技能——懂得如何将复杂需求拆解为 AI 可理解的任务、如何评估 AI 输出的质量，这些能力不能仅靠使用工具自动获得。对于使用 AI 进行内容创作或非技术性工作的用户，这则提醒：单纯依赖 AI “自动生成”而不理解背后的逻辑架构，可能在一段时间后遇到效率瓶颈。
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值得关注的后续
值得关注以下几点：一是 DeepMind 及其母公司 Google 是否会推出针对 STEM 学生的专项 AI 教育产品，以兑现“效率提升 10 倍”的承诺；二是科技业招聘标准是否会更明确地区分“纯 AI 操作者”与“AI + 技术基础”的双轨人才，从而影响薪资结构；三是教育机构是否会在课程设计中增加“AI 交互原理”与“技术伦理”类课程，以回应 Hassabis 对人文学科与计算机科学结合的需求。
