随着人工智能系统不断拓展其能力边界，社会上出现一种声音，认为计算机科学(CS)领域即将成为历史。这种观点甚至以善意建议的形式传递给未来学生，但其中很多内容源于道听途说，尽管建议者智力超群，却并非计算机科学领域专业人士。诺贝尔经济学奖得主克里斯托弗·皮萨里德斯等知名人士提出过类似观点，使得这种看法在更广泛的层面流传开来，甚至有高中职业顾问直接劝阻学生学习计算机科学，尽管他们对该领域一无所知。

这些观点通常存在两个缺陷：一是建议来自非计算机科学家，二是人们对计算机科学真正含义存在误解。人工智能虽能编写代码，提高生产力，加快工作流程，但这并不等同于计算机科学。计算机科学涉及构建复杂系统、设计基础设施、确保网络安全及验证系统正确性等多个方面，这些任务人工智能无法可靠完成，人类投入仍然至关重要。

人工智能擅长预测，能增强互联网内容的用户友好性，但它并不能真正“思考”，而是依赖逻辑捷径。它无法推理、感受或渴望，工作方式与人类思维截然不同。尽管“快速工程师”的概念曾一度兴起，但如今几乎没有相关职位空缺，而计算机科学专业人员的职责实际上有所扩大。

人工智能为计算机科学专业人士提供了更强大的工具，但专业人力投入在许多领域仍然不可或缺。无论是适应新经济条件的对冲基金算法设计，还是诊断云服务中断，亦或是构建安全可控的人工智能系统，都需要计算机科学的专业知识和技能。

计算机科学领域仍不可或缺。人工智能将重塑工程和计算机科学运作方式，但面临的是工作方法转变，而非领域毁灭。维护人工智能、构建新平台及开发可信人工智能等领域，均需计算机科学支持。技术专长，尤其是计算机科学领域的技术专长，比以往任何时候都更有价值。