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当AI走进美国大学:USC和UCLA,谁走对了路?

发布时间：2026-11-02 01:45:10 最近访问：2026-11-02 01:45:11

2026年新学年伊始，洛杉矶两所顶尖高校——南加州大学（USC）与加州大学洛杉矶分校（UCLA）——几乎同时宣布了新的人工智能相关学位项目。有趣的是，面对同一项技术浪潮，两校给出了截然不同的回答。

一个教学生造工具，一个教学生理解工具。

两条路径

USC的选择是“深入技术内核”。维特比工程学院推出了该校首个本科人工智能学位——人工智能理学学士（BSAI），设于马克与玛丽·史蒂文斯计算与人工智能学院。学生将用四年时间学习构建AI系统，并将其应用于药物研发、机器人技术、农业等领域。USC预计该专业最终每年招收约50名新生，在读学生规模达到200人。

这一学位由计算机科学、电气与计算机工程、工业与系统工程三个系联合设计。学生可以选择计算基础与应用、计算机工程与信号处理、AI系统与运筹工程三个方向之一。

维特比学院负责学术项目的副院长埃里克·约翰逊表示，USC在AI学位方面的工作始于六七年前与商学院的联合项目，远早于ChatGPT出现。他强调，新学位旨在教学生不仅使用AI系统，更要设计和构建它们。

UCLA则选择了另一条路。该校成立了全美首个独立数字人文学系，并推出数字人文学学士学位，将AI和数字工具整合到社会学、考古学、历史学以及种族与性别研究等学科中。

这并非一时兴起。UCLA的数字人文辅修项目始于2011年，原设计容量为每年约25名学生，如今已发展到200多名学生，成为UCLA学院最大的辅修项目、全校第二大辅修。2025—2026学年，共有约750名本科生和30多名研究生选修了数字人文课程。

新系目前有23名教师和4名工作人员，教师来自多个人文学科以及信息研究和数据科学领域。UCLA人文学部院长亚历山德拉·明娜·斯特恩预计，该专业最终将招收150至300名学生。

不止这两所

USC和UCLA并非孤例。加州大学圣塔芭芭拉分校今年秋季也推出了人工智能专业。圣地亚哥州立大学去年开设了人工智能与人类责任学士学位，是加州州立大学系统中首个此类学位，将计算机科学与AI伦理及“技术与身体”等课程相结合。

全美已有三所最具竞争力的私立大学授予本科AI学位：卡内基梅隆大学、麻省理工学院和宾夕法尼亚大学。西北大学的AI学位也将于今年秋季启动。

但并非所有顶尖学府都在跟风。斯坦福大学和加州大学伯克利分校——加州两大计算机科学重镇——均尚未设立本科AI学位。伯克利本月宣布的是一个为期两个学期的人工智能与机器学习硕士专业学位，斯坦福则将AI作为计算机科学专业内的10个方向之一提供。加州理工学院选择了综合性路径：不设AI专业或辅修，而是在基础层面训练学生理解AI和机器学习，以便在多个领域中应用这些工具。

数字人文学则更为稀缺。没有一所常春藤盟校，也没有密歇根大学或弗吉尼亚大学这样的旗舰公立大学，授予数字人文学位或设立相关院系。宾夕法尼亚大学提供辅修，普林斯顿和约翰斯·霍普金斯设有研究中心。

市场驱动下的选择

哈佛大学教育研究生院研究教育趋势的教职人员迈克尔·霍恩认为，这些校园正在回应学生和未来雇主的实际需求。“他们是在满足市场需求，”霍恩说。大学正从“学生和家庭双方”获得信号，即所学内容需要具有现实相关性。

霍恩指出，两类项目构成了不同的卖点。在工程学院，AI专业是在“发出信号，‘嘿，这不仅仅是编程。’”在人文学科方面，理念则更为开阔——“在AI时代，文科从未如此重要：弄清楚我们是谁，我们该做什么。”

就业市场的数据也在支撑这一判断。据脉脉平台数据，2026年1至5月，AI校招岗位同比增长47.30%，而整体校招岗位仅增长3.56%。AI相关岗位月薪中位值达到25340元，算法相关岗位平均月薪更高达34250元。

在数字人文方向，需求同样在增长。文化遗产保护、古籍数字化、数字出版、文化科技融合是主要就业方向。在美国，博物馆数字专员年薪约7万至10万美元，谷歌文化遗产专员的年薪超过10万美元。

伦理课：两校的共同底线

无论路径如何不同，两校在一个问题上达成了共识：AI伦理是必修课。

在USC，约翰逊表示教授AI伦理“绝对必要”，每个学生都必须修读一门为期一学期的伦理课程，该课程也被融入其他专业课程中。学生将审视这些问题：当自动驾驶汽车伤人或损坏财产时，谁应负责？偏见如何进入警务中使用的算法？在被宣传为自动化的技术系统背后，隐藏着怎样的人类劳动？

电气与计算机工程教授穆拉利·安纳瓦拉姆将AI比作计算器：它使学生免于记忆所有公式，但不能免于判断答案是否正确。他说，雇主想要的是能够用AI加快速度、同时也能检查其产出的工程师。

UCLA方面，数字人文系主任多米尼克·托马斯说：“我们正处于一个十字路口。当下没有任何一个话题，比AI相关问题更受关注。”

欧洲语言与跨文化研究教授托德·普雷斯纳的课堂练习让学生使用语言模型构建历史叙事，然后操纵它们。他说，这个练习暴露了“虚假信息、造谣、宣传、歪曲的巨大可能性”。他的课程还向学生展示AI的历史脉络——“我们不是2022年凭空就有了大型语言模型，大约有七十年的工作必须先发生”，起源可追溯到20世纪40年代末和50年代初关于语言统计学的研究。

一些需要冷静看待的问题

新学位的出现令人振奋，但也有一些值得理性审视的问题。

霍恩指出，真正的风险在于：任何新的教育项目都可能很快过时。等到一门课程被编写并通过通常缓慢的学术审查批准时，教学内容可能已经“过时或偏离了该领域的方向”。当大模型以月为单位迭代升级，高校课堂里的教材和培养模式却仍以学年甚至四年为周期更新，这种“时间差”是AI教育面临的结构性挑战。

数字人文学位的就业前景也尚待验证。目前UCLA的就业宣传多依赖校友个案，而非系统性的量化数据。美国人文学位毕业生毕业五年内的就业不足率超过40%。交叉专业的真实价值，或许在于用技术能力缓解纯人文学科的就业错配，而非承诺高薪。

此外，由于UCLA目前处于招聘冻结状态，新系短期内难以进一步扩充师资。数字人文专业的发展仍面临师资短缺、课程体系不完善等挑战。

学生的选择

在USC即将入学的人工智能专业学生中，来自北京的邓肯·邓是一个典型。他原本计划学习机械工程，但很快意识到决定机器人行为的是算法而非硬件。他曾在国内进行将图像识别应用于草莓授粉的实验——一些室内农场没有蜜蜂，种植者付钱让工人手工为花朵授粉，AI软件可以识别每一朵开放的花，引导机械臂以精确的力度释放花粉。邓希望将AI应用于农业，并创办自己的公司。

在UCLA，数字人文辅修项目的毕业生辛西娅·龚在房地产私募股权工作时看到了学习的回报。她在一门课程中学到如何让数据展示对残障人士友好。当她得知一位同事无法分辨演示文稿中的红色和绿色时，她用一套对色盲友好的调色板解决了问题。

2022年完成计算机科学学位的凯达尔·斯里达尔说，数字人文辅修是他在就业市场中脱颖而出的原因。在求职面试中，微软、谷歌和优步的招聘人员都问及他在技术与人文方面所修的课程。他现在经营着Grantlytics，一家利用AI帮助非营利组织寻找资助方的公司。“我记得在一次面试中，招聘经理说，‘哇，这正是我们今天在这个岗位上所做的，’”他说。