【本文来自《大学为啥要维持那么多“天坑专业”》评论区，标题为小编添加】
专业的概念和内容，大学的“专业设置”，在今天AI科技环境下，在知识获得的速度和深度已经持续加快、并可能达到前所未有的水平的态势下，可能需要重新思考和重新构架。
想到基础教育中的“通识教育”，可能高等教育的大学，也应该有“通识教育”内容。例如，对一定领域、“专业”知识的获得与开掘、研究能力，创新能力，提出问题和解决问题能力，对需要的领域中AI的应用能力……应该成为大学各专业的“通识教育”内容。
这样，大学的专业、高等教育，才能跟上快速甚至会是高速的发展。才能更好的实现选专业没那么重要。如同此文所说【张雪峰自己之前学的是“给排水”，毕业之后几乎没干本专业，去了培训学校负责拉生源。他自己的案例反而说明选专业没那么重要。】
速度也许加快，深度却严重未必
而且很多人没意识到的是，任何好用的AI模型都是需要大量真正懂行的人参与人在回路的训练，也就是帮助AI进行有效数据和模型的筛选，其实这对每个学科的人才的水平反而提出了更高的要求
如果这些参与模型训练的人水平不行，那训练出的AI就一定是错漏百出，反而更加不能用
所以一定不要认为有了AI，就不需要从业者在相关学科内苦练内功、反复深耕了。相反，能活到最后的，反而是能下苦工的
现在很多学生或者人，以为有了AI就不用好好学习了，其实大错特错，以后等着吃亏吧
当然，现在还有一个麻烦的问题，就像我们的大学主科基础教育快断代了，以后专业人员过于依赖AI，全都知其然而不知其所以然，等最后一批知其所以然的都退了，以后怎么办？
至少现在这个弱AI是没法代替人类真正进行创新的，到时候可就麻烦咯