斯坦福计算机系2023级毕业典礼现场
在这个熏风拂面的毕业季节里，受邀参加了斯坦福大学计算机科学系2023级的毕业典礼，并有机会和AI学子们交谈。感触良多。 1. AI的摇篮 这个毕业季对斯坦福大学计算机科学系的毕业生有点不寻常。席卷全球的AI（人工智能）狂潮，使与这个新技术最接近的学子们的心情又激动，又紧张。就像15世纪学习航海的那些人，他们感觉自己有了在新世界飞翔的翅膀，急切地盼望着能有机会登上一艘远洋航船，大展宏图。历史也让人们看到，他们中有的人确实发现了一片片新大陆，探掘了一处处新宝藏，也有的人，大概是更多的人，永远葬身于海底。 毫无疑问，这个计算机系和占尽了天时地利的斯坦福大学，是掀起AI狂潮的主要推手之一。从当年战胜围棋天王的谷歌AlphaGo，到今天OpenAI的ChatGPT，且不说那些站在浪尖上的领军人物，相当多从事具体工作的理论研究者和软件硬件工程师，都是这个系或斯坦福出身。把这里说成是AI的摇篮并不过分。下面是ChatGPT告诉我的，拥有最强大AI研究项目并做出显著贡献的大学的前五名： 1）斯坦福大学 2）麻省理工学院 3）卡内基梅隆大学 4）加州大学伯克利分校 5）加州大学洛杉矶分校 2. 他们在做些什么 斯坦福大学计算机科学系是个大系，今年的毕业生共739名，占整个学校毕业生总人数的14.3%。其中博士50人，硕士386人，学士303人。 品尝完系里康概提供的免费午餐，学生们，教师们，家长们，亲友们，近三千人在斯坦福的室外音乐厅中，聆听系主任梅赫兰﹒沙米（Mehran Sahami）的毕业致辞。 沙米博士是伊朗出生的科学家，他在斯坦福获得了学士和博士学位，他的专业兴趣是计算机科学教育，人工智能和伦理学。我记下了他演讲中说的下面这些话： “科学永远不应该和人的生活脱节。” “你写的每一行代码，都应该代表着人类的梦想，希望和期盼。” “你来斯坦福获得了某些能力，你离开斯坦福，要用那些能力去创造奇迹。” “不要耽心，我的发言稿不是ChatGPT为我代写的。” 50位计算机科学新博士被安排坐在主席台上，学位授予仪式从他们开始。在授予每个博士学位的同时，主持人还宣布他的博士论文题目和导师姓名。一个系的博士生论文的内容，基本反映了这个系的学术兴趣和研究方向，于是我认真倾听了宣读的那些论文题目，在我力所能及的知识范围内，尽量地理解他们到底在做些什么。根据我的简单记录，我发现至少有15位博士的论文题目直接和AI， 机器学习（Machine Learning ）和深度学习（Deep Learning）有关，其中5位博士的论文题是有关AI在医学中的应用。有3位博士的论文涉及视觉模型（Visual Mod）的研究。只从这个粗糙的印象来看，AI研究已经是斯坦福计算机系的主要学术兴趣。博士生毕业论文的选题应该至少是在两年以前完成。也就是说，在AI风暴席卷全球之前数年，这里已经在为之作准备了。一位AI领域的新博士告诉我，他4年前进入这个系的博士课程时选择了AI研究方向，那时候AI就已经成了系里最热门的讨论话题。系里面对他完成博士学位的要求，是计件，而不是计时，即达到以下3个要求就可以毕业：1.满足所要求的课程学习，2.通过博士资格考试，3.在系里认可的全美的或国际的专业杂志或专业会议上发表3篇学术论文。几年里，他发表了4篇论文，超额完成了系里的要求。 3. 职业的远景和挑战 据报道，大量追赶AI浪潮的公司，蜂拥来到斯坦福招人。那位新博士说，“是不是蜂拥而来不知道，但如果你认真申请，机会倒是很多的。”据我所知，早在毕业之前几个月，他就已经收到苹果，谷歌，微软这些巨无霸公司的聘用邀请（Job Offer），报酬十分不错，起始年薪大约都在50万左右。他很庆幸4年前的选择，使他今天能处于如此有利的境地。 在目前的情况下，大公司的AI职位固然是毕业生们青睐的对象，然而更有无数的中小企业在风险投资和自身发展调整的联合作用下，用大量资金来支持对AI人才的寻求和使用。一位计算机系的学士毕业生谈到他获得的聘用邀请。那是一家做灌溉系统的公司，就像家庭庭院草地浇水控制系统之类，产品谈不是高科技。这个公司准备利用某些AI技术来优化自己产品，同时还准备对公司的人事安排进行一些调整以适应AI技术的挑战，因而需要招一位有些AI概念和某些经验的计算机系毕业生参加公司工作。这位毕业生的毕业设计课题是蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在机器学习中的应用。有些人认为，进入小公司或风险投资的公司稳定性不够，容易翻船。而另一些人则不这样认为，他们想只要能获得一些AI工作的实际经验和经历，就可以提高自己的市场价值，就像以前的数据库技能，物件导向程序设计（Object Oriented Programming）技能一样。 还有一种观点认为，投身于AI这个技术方向充满危险。因为在其中做出成绩的专业空间十分狭窄，要求也特别高，不会像信息技术大爆发的过去一，二十年间那样，因为信息技术领域对相关人才的需求量巨大，计算机专业的技术浓度被各种教育背景的码农稀释。正如我们看到过或经历过的那样，大部分留学生，不管他从哪里来，中国，印度，俄罗斯，不管他原来学的什么专业，数学，物理，机械，最后都成了码农，只要能熟练掌握C++，Java或Python就可以吃一口平安饭。在AI时代，那样的码农将会大量消失，需求量巨大的将是不同行业里的AI训练师。拥挤在AI技术里面的学子们，想要在AI的基本技术方面做出成绩，就必须不断地学习，不断地转换你专注的技术知识。一旦丧失了好奇心和求知兴趣，或跟不上发展的步伐，就等着去做一名AI训练师。 当然，在包括AI的任何新兴科技领域里呼风唤雨，创造历史的人物，很少是循规蹈矩地完成自己的学业，特别是付出超人的刻苦和耐心完成PhD学位的那些人。像斯蒂夫﹒乔布斯（Steve Jobs），萨姆﹒奥特曼（Sam ﹒Altman），他们的成功除了智力，能力之外完全是机遇和概率去做的事情，他们的成就不是一个普通的人应该和能够去刻意追求的。 在这样的时代，眼前这些朝气蓬勃的学子还是十分令人羡慕的，他们从这个AI摇篮里成长起来，走出去，亲自见证和直接参与科技和历史发展的关键转折，在浪潮中搏击和感叹，不亦乐乎！ 4. AI的技术优势 比尔﹒盖茨说，“美国的AI技术领先中国一年。”虽然像其他科学技术的突破性发展一样，AI的重大进展始于美国和其他西方国家，但被有经济能力的极权国家追上来的可能性不是没有。 AI是一种生产力。决定国家生产力的两个最重要的因素是，创造力和执行力。民主自由的环境是创造力的温床，执行力的噩梦。专制的环境则是创造力的噩梦，执行力的天堂。专制制度虽然有缺乏创造力的硬伤，但当它具有一定经济能力以后，就可以用多种手法轻松地获取其他国家和地区的创造力成果。 最近看到关于中国特色的AI，百度的“文心一言”对俄乌战争的解释说，“俄罗斯侵略乌克兰的说法是错的，俄乌冲突的根源是美国为维持霸权，挤压俄罗斯的安全空间。”满腔无奈后又这样想，每个国家都有自己的政治正确，难道美国就没有政治正确吗？AI当然要为本国的政治正确服务。但是在那些离开了肮脏的政治的地方，在那些不能把水说成是固体或把岩石说成是液体的地方，AI技术都应该是共通的，于是就存在这些新技术非法获得与合法流动的问题。 在这个毕业典礼上我注意到，从宣读的姓名判断，50位新博士中，至少有20位是华人。向有关的人求证，确实如此，并进一步得知，其中有一些是第二，三代华裔移民，另一些是在美国学习的中国人，就像当年我们一样的留学生。这些中国留学生获得学位后，有可能留在美国工作，也有可能回国创业或就业。如果是后者，就不可避免地把最新的AI技术带过去，为那里的政治正确服务。这种情况不只是存在于斯坦福计算机系，全美大学的计算机系和其他系都有一大批这样的人。这部分人最后面临的选择的背后，将是举国之力和私人公司能力的对决。在超高的实际利益和自由的生活及工作环境之间，年轻人会选择什么？美国到底有什么样的能力保持其创造力成果的优势？
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